TWI695969B

TWI695969B - 發光源檢測系統及其檢測方法

Info

Publication number: TWI695969B
Application number: TW106145590A
Authority: TW
Inventors: 李後賢
Original assignee: 群光電子股份有限公司
Priority date: 2017-12-25
Filing date: 2017-12-25
Publication date: 2020-06-11
Also published as: TW201928307A

Abstract

一種發光源檢測方法，包含影像擷取步驟、影像分析步驟、以及檢測步驟。影像擷取步驟是擷取檢測畫面，檢測畫面包括有複數個待測區影像，待測區影像分別位於檢測畫面上複數個預設區域。影像分析步驟是分析各待測區影像以獲得色頻資訊。檢測步驟是檢測比對各待測區影像之色頻資訊小於閥值時，判定為合格影像，或檢測比對各待測區影像之色頻資訊大於閥值時，判定為失格影像。藉此，可以利用簡單的裝置，透過分析並比對待測區影像色頻資訊與其他待測區影像的變異，來自動地進行判別及檢測，來達到更高的效率。

Description

發光源檢測系統及其檢測方法

本發明涉及檢測領域，尤其是發光源檢測系統及其檢測方法。

在目前的發光源檢測方式中，通常可以透過人眼辨識、或是透過偏光儀，來檢查出發光源中各個發光區域的顏色變異。然而，以人工辨識的方式，容易因為人眼的疲勞而造成誤判。另外，對於現今常見的LED光源，因為光線太強，更可能傷害檢驗員的眼睛。對於此，通常會讓檢測人員戴上太陽眼鏡來進行檢測，但是太陽眼鏡的鏡面材質、或是顏色都可能造成檢測時的誤判。

目前也有透過偏光儀的檢測方式。雖然以偏光儀可以克服人為的誤判或疏失，較為準確，但儀器設備價格昂貴、偏光儀與實際產品規格，也有誤差的存在，需要不定期的進行較準。此外，由於偏光儀的檢驗速度較慢。使得產量較大時，可能會影響出貨的進度。

為了解決前述先前技術上所面臨的問題，在此提供一種發光源檢測方法。該方法包含影像擷取步驟、影像分析步驟、以及檢測步驟。影像擷取步驟是擷取檢測畫面，檢測畫面包括有複數個待測區影像，待測區影像分別位於檢測畫面上複數個預設區域。影像分析步驟是分析各待測區影像以獲得色頻資訊。檢測步驟是檢測比對各待測區影像之色頻資訊小於閥值時，判定為合格影像，或檢測比對各待測區影像之色頻資訊大於閥值時，判定為失格影像。

在一些實施例中，影像擷取步驟中更包含減光步驟，以減少檢測畫面之待測區影像的亮度。

在一些實施例中，影像擷取步驟中更包含影像辨識步驟。影像辨識步驟是影像辨識檢測畫面，並篩選其中亮度高於亮度閥值的區域將其標記成為待測區影像。

在一些實施例中，發光源檢測方法更包含標準差計算步驟。標準差計算步驟是對待測區影像之色頻資訊進行標準差計算，以得出標準差值，並且檢測步驟中之閥值等於標準差值。進一步地，檢測步驟中各待測區影像之色頻資訊為原色光資訊，標準差值為原色光標準差值。更進一步地，色頻資訊為紅色光資訊、綠色光資訊、藍色光資訊或其組合。

在一些實施例中，發光源檢測方法更包含加權計算步驟。加權計算步驟是對待測區影像之色頻資訊進行加權計算，以得出加權色頻資訊，並且檢測步驟是檢測比對各待測區影像之加權色頻資訊與閥值。進一步地，加權計算步驟中，加權色頻資訊係對各待測區影像之色頻資訊為紅色光資訊、綠色光資訊、以及藍色光資訊進行加權，各待測區影像的加權色頻資訊如同下方程式1所示：W=xR+yG+zB (方程式1)，其中R、G、B分別代表各待測區影像之色頻資訊的紅色光資訊、綠色光資訊、以及藍色光資訊，x、y、z是對於紅色光資訊、綠色光資訊、以及藍色光資訊的權重。進一步地，在待測區影像中的紅色光資訊、綠色光資訊、以及藍色光資訊所佔比例越高者，賦予的權重越高。更進一步地，發光源檢測方法更包含加權標準差計算步驟。加權標準差計算步驟是對待測區影像之加權色頻資訊進行標準差計算，以得出加權標準差值，並且檢測步驟中之閥值等於加權標準差值。

在此更提供一種發光源檢測系統。發光源檢測系統包含影像擷取裝置、影像分析裝置、以及檢測裝置。影像擷取裝置擷取並輸出檢測畫面，其中檢測畫面包括有複數個待測區影像，待測區影像分別位於檢測畫面上複數個預設區域。影像分析裝置電性連接影像擷取裝置，接收檢測畫面，並分析各待測區影像以獲得並輸出色頻資訊。檢測裝置電性連接影像分析裝置，接收色頻資訊，並比對各待測區影像之色頻資訊小於一閥值時，判定為合格影像，或檢測比對各待測區影像之色頻資訊大於閥值時，判定為失格影像。

在此，可以利用簡單的設備，能自動地對各待測區影像進行影像色頻檢測，並能快速地進行比對出各待測區影像之間的偏差量，來分辨出不良品，從而能提供高效率、安全、低成本的效果。

1:發光源檢測系統

10:影像擷取裝置

20:影像分析裝置

30:檢測裝置

40:減光鏡

100:待測物件

500:檢測畫面

501、502...、525:待測區影像

600:檢測畫面

630:鍵帽

640:LED

601、602...、625:待測區影像

σ 1:紅色光標準差

σ 2:紅色光標準差

B1、B2....B25:藍色光資訊

C1、C2....C25:色頻資訊

G1、G2...G25:綠色光資訊

R1、R2...R25:色頻資訊/紅色光資訊

W1、W2....W25:加權色頻資訊

S1:發光源檢測方法

S2:發光源檢測方法

S10:影像擷取步驟

S11:減光步驟

S13:減光影像擷取步驟

S15:影像辨識步驟

S20:影像分析步驟

S30:檢測步驟

S40:標準差計算步驟

S41:加權計算步驟

S43:加權標準差計算步驟

S51:合格影像

S53:失格影像

S60:資料存檔步驟

通過參照附圖進一步詳細描述本發明的示例性實施例，本發明的上述和其他示例性實施例，優點和特徵將變得更加清楚，其中：圖1為發光源檢測系統的方塊示意圖；圖2為發光源檢測檢測方法第一實施例的流程圖；圖3A為影像擷取裝置擷取之檢測畫面第一實施例的示意圖；圖3B為對應圖3A之原色光資訊；圖4A、圖4B為標準差檢測的示意圖；圖5為發光源檢測檢測方法第二實施例的流程圖；圖6A為影像擷取裝置擷取之檢測畫面第二實施例的示意圖；圖6B為對應圖6A之色頻資訊；以及圖6C為對應圖6B之加權色頻資訊。

圖1為發光源檢測系統的方塊示意圖、圖2為發光源檢測檢測方法第一實施例的流程圖、圖3A為影像擷取裝置擷取之檢測畫面第一實施例的示意圖、圖3B為對應圖3A之原色光資訊。在圖2中的發光源檢測檢測方法S1主要是利用圖1中的發光源檢測系統1進行，在此敘明。

如圖1所示，發光源檢測系統1包含影像擷取裝置10、影像分析裝置20、以及檢測裝置30。影像擷取裝置10擷取並輸出檢測畫面，其中檢測畫面包括有複數個待測區影像，影像分析裝置20電性連接影像擷取裝置10，接收檢測畫面，並分析各待測區影像以獲得並輸出色頻資訊。檢測裝置30電性連接影像分析裝置20，接收色頻資訊，並比對各待測區影像之色頻資訊小於閥值時，判定為合格影像，或檢測比對各測區影像之色頻資訊大於閥值時，判定為失格影像。

在以下的關於第一實施例的描述中，檢測畫面將以圖3A所示的檢測畫面500作為標號、待測區影像將以圖3A所示的待測區影像501、502...、525作為標號、色頻資訊將以圖3B所示的色頻資訊R1、R2...R25作為標號。待測區影像501、502...、525及分別對應於待測區影像501、502...525的色頻資訊R1、R2...R25，是以5x5的數量及矩陣來說明，但可以理解的是，這僅為方便示例說明，而非用以限制。

在此，檢測畫面500是由影像擷取裝置10擷取待測物件100產生的影像畫面，待測區影像501、502...、525可以對應於待測物件100上的特定區域，例如發光按鍵、發光面板或LED等。影像擷取裝置10可以為簡單的鏡頭模組、或是數位相機。影像分析裝置20及檢測裝置30亦可以整合為運算模組。舉例而言，待測區影像501、502...、525對應於待測物件100特定區域為的LED光源，當將LED設定為發紅色光時，各測區影像501、502...、525之色頻資訊R1、R2...R25為紅色光資訊R1、R2...R25。在此，紅色光資訊R1、R2...R25可以為紅色光的亮度值，也可以是基於紅色光亮度值進行計算產生的計算值。在此，亮度值是以常見的256階來判定，0為最暗、255為最亮。但以上僅為示例，而不限於此。

更進一步地，若是待測物件100上之特定區域的LED光源的亮度過亮，而導致待測區影像501、502...、525過曝時。可以如圖1所示，發光源檢測系統1更包含減光鏡40，減光鏡40安裝於影像擷取裝置10之前，以減少待測區影像501、502...、525的亮度。然而，此僅為示例，而不限於此，任何減少亮度的硬體都可以做為減光鏡40來使用。

如圖2所示，第一實施例的發光源檢測方法S1包含影像擷取步驟S10、影像分析步驟S20、以及檢測步驟S30。同時參考圖1、圖3A及圖3B，影像擷取步驟S10由影像擷取裝置10擷取檢測畫面500，檢測畫面500包括有複數個待測區影像501、502...、525，待測區影像501、502...、525分別位於檢測畫面500上複數個預設區域。影像分析步驟S20由影像分析裝置20分析各待測區影像501、502...、525以獲得色頻資訊R1、R2...R25。檢測步驟S30是檢測裝置30檢測比對各待測區影像501、502...、525之色頻資訊R1、R2...R25，當判斷色頻資訊R1、R2...R25小於閥值時，進入步驟S51，檢測裝置30判定色頻資訊R1、R2...R25為合格影像，或檢測比對各待測區影像501、502...、525之色頻資訊R1、R2...R25大於閥值時，進入步驟S53判定色頻資訊R1、R2...R25為失格影像。在此，閥值可以為預設值，或者可以透過統計分析計算出的一計算值。一般而言，需要待測區影像501、502...、525都是合格影像，待測物件100才能被判定為良品，有一失格影像時，則待測物件100將被判定為不良品。

在一些實施例中，影像擷取步驟S10中更包含減光步驟S11以減少檢測畫面500之待測區影像501、502...、525的亮度。在此情形下，影像擷取步驟S10是對待測物件100上的特定區域上的發光物件進行影像擷取，此時，影像擷取步驟S10可以為減光影像擷取步驟S13，擷取較低亮度的待測區影像501、502...、525。進一步地，發光源檢測方法S1可以先以影像擷取步驟S10來進行，若是在進行影像分析步驟S20時，若是因為過曝而無法判定時，可以回到減光步驟S11以減少檢測畫面500之待測區影像501、502...、525的亮度再接著進行後續的分析與判定。在此，除了能夠以圖1所示的方式安裝減光鏡40來完成，也可以改變影像擷取裝置10的光圈來減少進光量、或是改變快門來減少曝光時間。在此僅為示例，而不限於此。

在一些實施例中，影像擷取步驟S10中更包含影像辨識步驟S15，其影像辨識檢測畫面500，並篩選出其中亮度高於亮度閥值的區域將其標記成為待測區影像501、502...、525。此時，亮度閥值也可以是預設值，或是透過計算出的計算值。在此實施例中，主要是針對將發光區域的定義為待測區影像501、502...、525後，再對其色頻資訊R1、R2...R25進行檢測及分析。

在另一些實施例，若是待測區影像501、502...、525並非對應於待測物件100的發光區域時，也可以透過讀取產品的布局圖(layout)、規格來界定出待測區影像501、502...、525，再對其色頻資訊R1、R2...R25進行檢測。

在一些實施例中，在檢測步驟S30中待測區影像501、502...、525的色頻資訊R1、R2...R25為原色光資訊，例如，圖3B所示的紅色光資訊為R1、R2...R25，但這僅為示例，也可以為綠色光資訊、或藍色光資訊。

舉例而言，在檢測步驟S30中，色頻資訊R1、R2...R25為紅色光亮度值與紅色光亮度平均值之差值的絕對值，閥值可以為一設定值，例如，25。當待測區影像501、502...、525所對應的色頻資訊R1、R2...R25都低於25時，表示色頻資訊R1、R2...R25接近於紅色光亮度平均值，待測區影像501、502...、525並無明顯變異，此時將進入步驟S51，判定為合格影像。若是色頻資訊超出25時表示特定待測區影像的色頻資訊R1、R2...R25偏離紅色光亮度平均值，將進入步驟S53，判定為失格影像。在此表示，以紅色光亮度平均值作為基準，並以閥值作為容許公差來做為檢測的依據。

如圖2所示，在另一些實施例之中，第一實施例之發光源檢測方法S1更包含標準差計算步驟S40。標準差計算步驟S40是對待測區影像501、502...、525之色頻資訊R1、R2...R25進行標準差計算，以得出標準差值。在此，檢測步驟S30中之閥值等於標準差值。在此，可以理解的是，則以待測區影像501、502...、525之色頻資訊R1、R2...R25彼此間的標準差作為容許的公差。

標準差計算步驟S40，以圖3A、3B為例，當待測區影像501、502...、525分別對應於圖1中待測物件100的待測區域上的發光物件(圖中未示)，且將發光物件都設定為發紅色光。待測區影像501、502...、525所對應的紅色光資訊R1、R2...R25是指各待測區影像501、502...、525之紅色光亮度值與待測區影像501、502...、525之紅色光亮度平均值相減差值的絕對值(如下方程式2所示)，而閥值是指各待測區影像501、502...、525之紅色光亮度值的標準差值(如下方程式3所示)。

R _i=| R _iT-Rm | (方程式2)；

其中i=1,2,3...25、N=25、Ri是指各待測區影像501、502...、525的紅色光資訊、RiT是指各待測區影像501、502...、525的紅色光亮度值、Rm為待測區影像501、502...、525之紅色光亮度平均值、σ為紅色光標準差值。

在此示例中，檢測步驟S30是比對各待測區影像的紅色光資訊R1、R2...R25與紅色光標準差值，當紅色光資訊R1、R2...R25大於標準差值時，也就是特定待測區影像落在標準差範圍之外時，此時將進入步驟S53，判定為失格影像。

在此，可由圖4A、4B來更進一步地說明。如圖4A所示，並同時參考圖3A、3B，當檢測畫面500中的待測區影像501、502...、525(分別對應於各通道的平均資料)彼此並無明顯色偏時，通道色頻值之間具有較小的紅色光標準差值σ 1，且此時各待測區影像的紅色光資訊R1、R2...R25均落在紅色光標準差值σ 1之中。此時，進入步驟S51，判定為合格影像。而如圖4B所示，檢測畫面500有一特定通道(待測區影像)為非紅色光時，此檢測畫面500會計算出較大的紅色光標準差值σ 2，但特定待測區影像的紅色光資訊會大於紅色光標準差值σ 2，也就是於紅色光標準差值σ 2之外，此時，進入步驟S53，判定為失格影像。

在前述步驟中，是以紅色光作為示例，實際上，色頻資訊R1、R2...R25為原色光資訊，標準差值可以為原色光標準差值。前述實施例中，是以紅色光資訊R1、R2..R25作為原色光頻資訊、紅光標準差作為原色光標準差，但可以理解的是，這僅為示例，實際上並不限於此。原色光資訊可以為紅色光資訊、綠色光資訊、藍色光資訊或其組合。原色光標準差值也可以為紅色光標準差、綠色光標準差值、藍色光標準差值或其組合。舉例而言，圖3A中檢測畫面500中的待測區影像501、502...、525圖1對應於待測物件100上的LED時，可以先將LED設定為紅色光進行檢測後，再將LED設定為綠色光進行檢測、再將LED設定為藍色光進行檢測。而進行紅色光、綠色光、藍色光三輪的檢測及分析。

更進一步地，發光源檢測方法S1還包含資料存檔步驟S60。藉由將所有合格影像、失格影像的資料存檔於資料庫中，從而未來可以用大量的數據來修正閥值。也可以利用更多數據來判定批次的貨物，是否有製程不良的問題。

圖5為發光源檢測檢測方法第二實施例的流程圖、圖6A為影像擷取裝置擷取之檢測畫面第二實施例的示意圖、圖6B為對應圖6A之色頻資訊、圖6C為對應圖6B之加權色頻資訊。圖5所述之第二實施例亦可用圖1的發光源檢測系統1進行檢測。在以下的關於第二實施例的描述中，檢測畫面將以圖6A所示的檢測畫面600作為標號、待測區影像將以圖6A所示的待測區影像601、602...、625作為標號、色頻資訊將以圖6B所示的色頻資訊C1、C2...C25作為標號，待測區影像601、602...、625及分別對應於待測區影像601、602...、625的色頻資訊C1、C2...C25同樣以5x5的數量及矩陣來說明。但可以理解的是，這僅為方便示例說明，而非用以限制。

如圖5、圖6A至圖6C所示，並同時參考圖1，在第二實施例中，檢測畫面600的待測區域601、602...、625產生的色頻資訊C1、C2...C25並非單色原色光。例如，待測物件100為發光鍵盤，每一待測區影像601、602...、625對應於覆蓋有鍵帽630的LED 640。此時，LED 640產生的原光可能因為鍵帽630的材質，而產生暗區、或是產生色偏的情形。對於此，第一實施例係對於單一原色的方式，可能會產生誤判的情形。

如圖5、圖6A至圖6C所示，第二實施例之發光源檢測方法S2除了影像擷取步驟S10、影像分析步驟S20、以及檢測步驟S30外，更包含加權計算步驟S41。在此實施例中，加權計算步驟S41是對待測區影像601、602...、625之色頻資訊C1、C2...C25進行加權計算，以得出加權色頻資訊。在此，如圖6B所示，色頻資訊C1、C2...C25可以分光為紅色光資訊R1、R2...R25、綠色光資訊G1、G2...G25、以及藍色光資訊B1、B2....B25。加權色頻資訊W1、W2...W25可以方程式4的方式計算出。

W _i=xR _i+yG _i+zB _i (方程式4)，其中W_i為加權色頻資訊、i=1,2,3...25、R_i、G_i、B_i分別代表各待測區影像之色頻資訊的紅色光資訊、綠色光資訊、以及藍色光資訊，x、y、z是對於紅色光資訊、綠色光資訊、以及藍色光資訊的權重。

進一步地，在檢測畫面所600中所有待測區影像601、602...、625的紅色光資訊R1、R2...R25、綠色光資訊G1、G2...G25、以及藍色光資訊B1、B2....B25所佔比例越高者，賦予的權重越高。如此，可以對於待測區影像601、602...、625中較明顯的原色光進行加權。舉例而言，檢測畫面600上的待測區影像601、602...、625呈紫色光時，檢測畫面600待測區影像601、602...、625之三原光(R,G,B)之平均亮度值為(116,30,116)時，可以對上述方程式1設定x=2,y=1,z=2來計算出待測區影像601、602...、625的加權色頻資訊W1、W2...W25。在此僅為示例，而不限於此，例如，也可以設定x=2,y=-1,z=2、這些加權值的設定也可以透過迴歸分析的方式來計算出。此時，檢測步驟S30是檢測比對各待測區影像601、602...、625之加權色頻資訊W1、W2...W25與閥值，當加權色頻資訊W1、W2...W25小於閥值時，進入步驟S51，判定為合格影像，或檢測比對各待測區影像601、602...、625的加權色頻資訊W1、W2...W25大於閥值時，進入步驟S53，判定為失格影像。在此，閥值可以為預設的加權色頻值。透過此方式可以增加明顯原光的影像，從而排除待測區影像601、602...、625中的明顯色偏者。

如圖6B所示，色頻資訊中C1、C2...C25可以經過分光得到紅色光資訊R1、R2...R25、綠色光資訊G1、G2...G25、以及藍色光資訊B1、B2....B25。紅色光資訊R1、R2...R25、綠色光資訊G1、G2...G25、以及藍色光資訊B1、B2....B25可以分別為紅色光亮度值、綠色光亮度值、及藍色光亮度值。在另一些實施例中，紅色光資訊R1、R2...R25、綠色光資訊G1、G2...G25、以及藍色光資訊B1、B2....B25也可以分別為基於紅色光亮度值、綠色光亮度值、及藍色光亮度值計算出的計算值。例如，紅色光資訊R1、R2...R25、綠色光資訊G1、G2...G25、以及藍色光資訊B1、B2....B25分別為紅色光亮度值與紅色光亮度平均值之差的絕對值、綠色光亮度值與綠色光亮度平均值之差的絕對值、及藍色光亮度值與藍色光亮度平均值之差的絕對值。

再次參閱圖5，在另一些實施例中，可以在發光源檢測方法S2可以在加權計算步驟S41後更包含加權標準差計算步驟S43。加權標準差計算步驟S43是對待測區影像之加權色頻資訊進行標準差計算，以得出加權標準差值。例如，以圖6A至6C為例，當待測區影像601、602...、625分別對應於圖1中待測物件100的待測區域上的發光區域，紅色光資訊R1、R2...R25、綠色光資訊G1、G2...G25、以及藍色光資訊B1、B2...B25分別表是紅色光亮度值、綠色光亮度值、以及藍色光亮度值。加權色頻資訊W1、W2...W25是指對紅色光亮度值、綠色光亮度值、以及藍色光藍色光亮度值進行加權運算後之加權亮度值，再以加權亮度值與加權亮度平均值之差的絕對值，作為加權偏差值(如下方程式5所示)。閥值是指各待測區影像601、602...、625之加權偏差值所計算出的加權標準差值(如下方程式6所示)。

W _i=| W _iT-Wm | (方程式5)；

其中i=1,2,3...25、N=25、W_i是指各待測區影像601、602...、625的加權偏差值、W_iT是指各待測區影像601、602...、625的加權亮度值、Wm為待測區影像601、602...、625之加權亮度平均值、σ為加權標準差值。

在此示例中，檢測步驟S30是比對各待測區影像601、602...、625的加權色頻資訊W1、W2...W25與加權標準差值，當加權色頻資訊W1、W2...W25大於加權標準差值時，也就是在加權標準差範圍之外時，進入步驟S53，判定為失格影像，或檢測比對各待測區影像601、602...、625的加權色頻資訊W1、W2...W25小於加權標準差值時，進入步驟S51，判定為合格影像。

在另一些實施例中，檢測步驟S30是比對各待測區影像601、602...、625的加權色頻資訊W1、W2...W25與加權標準差值的差值，當加權色頻資訊W1、W2...W25大於加權標準差值的差值時，也就是在加權標準差範圍之外時，進入步驟S53，判定為失格影像，或檢測比對各待測區影像601、602...、625的加權色頻資訊W1、W2...W25小於加權標準差值的差值時，進入步驟S51，判定為合格影像。

更進一步地，發光源檢測方法S2還包含資料存檔步驟S60。藉由將所有合格影像、失格影像的資料存檔於資料庫中，從而未來可以用大量的數據來修正閥值。也可以利用更多數據來判定批次的貨物，是否有製程不良的問題。

在另一些實施例中，也可以以相反的方式，設定在檢測畫面600中所有待測區影像601、602...、625的R1、R2...R25、綠色光資訊G1、G2...G25、以及藍色光資訊B1、B2....B25所佔比例越低者，賦予的權重越高。如此，加權色頻資訊W1、W2...W25的數值越大，可以表示色偏越嚴重。並且在檢測步驟S30中，可以以預設的加權色頻值作為閥值，從而，只要設定超過預設的加權色頻值，則表示偏差量過大，將進入步驟S53，判定為失格影像。

在上述實施例中，可以藉由簡單的設備，進行自動地、進行各待測區影像的色頻檢測，並能快速地進行分析，並針對待測區影像之間的變異來快速地判別，從而能節省檢驗的時間、避免人為的疏失、也避免產生對人眼的傷害，從而能提供高效率、安全、低成本的效果。

雖然已經結合目前被認為是實用的示例性實施例描述了本發明，但是應當理解，本發明不限於所公開的實施例，而是相反，旨在適用於各種修改和等同佈置包括在所附權利要求的精神和範圍內。

S1‧‧‧發光源檢測方法

S10‧‧‧影像擷取步驟

S11‧‧‧減光步驟

S13‧‧‧減光影像擷取步驟

S15‧‧‧影像辨識步驟

S20‧‧‧影像分析步驟

S30‧‧‧檢測步驟

S40‧‧‧標準差計算步驟

S51‧‧‧合格影像

S53‧‧‧失格影像

S60‧‧‧資料存檔步驟

Claims

一種發光源檢測方法，包含：一影像擷取步驟：擷取一檢測畫面，該檢測畫面包括有複數個待測區影像，該些待測區影像分別位於該檢測畫面上複數個預設區域；一影像分析步驟，分析各該待測區影像以獲得一色頻資訊；一加權計算步驟，對該些待測區影像之該色頻資訊進行加權計算，以得出一加權色頻資訊；一加權標準差計算步驟，對該些待測區影像之該加權色頻資訊進行標準差計算，以得出一加權標準差值，其中在該加權計算步驟中的該加權色頻資訊是一加權亮度值，再以該加權亮度值與一加權亮度平均值之差的絕對值作為一加權偏差值；以及一檢測步驟：檢測比對各該待測區影像之該加權色頻資訊小於一閥值時，判定為一合格影像，或檢測比對各該待測區影像之該加權色頻資訊大於該閥值時，判定為一失格影像，其中該閥值等於基於該加權偏差值所計算出的該加權標準差值，其中該加權計算步驟中，該加權色頻資訊係對各該待測區影像之該色頻資訊為一紅色光資訊、一綠色光資訊、以及一藍色光資訊進行加權，該加權色頻資訊如同下方程式1所示：W=xR+yG+zB (方程式1)，其中W為該加權色頻資訊，R、G、B分別代表各該待測區影像之該色頻資訊的該紅色光資訊、該綠色光資訊、以及該藍色光資訊，x、y、z是對於該紅色光資訊、該綠色光資訊、以及該藍色光資訊的權重，且在該檢測畫面中該些待測區影像的該紅色光資訊、該綠色光資訊、以及該藍色光資訊所佔比例越高者，賦予的權重越高。
如請求項1所述之發光源檢測方法，其中該影像擷取步驟中更包含一減光步驟：減少該檢測畫面之該些待測區影像的亮度。
如請求項1所述之發光源檢測方法，其中該影像擷取步驟中更包含一影像辨識步驟：影像辨識該檢測畫面，並篩選其中亮度高於一亮度閥值的區域將其標記成為該待測區影像。
一種發光源檢測系統，包含：一影像擷取裝置，擷取並輸出一檢測畫面，其中該檢測畫面包括有複數個待測區影像，該些待測區影像分別位於該檢測畫面上複數個預設區域；一影像分析裝置，電性連接該影像擷取裝置，接收該檢測畫面，並分析各該待測區影像以獲得並輸出一色頻資訊，該影像分析裝置更對該色頻資訊進行加權計算，獲得並輸出一加權色頻資訊，其中該加權色頻資訊是一加權亮度值，再以該加權亮度值與一加權亮度平均值之差的絕對值作為一加權偏差值，且該影像分析裝置更計算並輸出基於該加權偏差值的一加權標準差；以及一檢測裝置，電性連接該影像分析裝置，接收該加權色頻資訊，並接收該加權標準差作為一閥值，並比對各該待測區影像之該色頻資訊小於該閥值時，判定為一合格影像，或檢測比對各該待測區影像之該加權色頻資訊大於該閥值時，判定為一失格影像，其中該加權色頻資訊係對各該待測區影像之該色頻資訊為一紅色光資訊、一綠色光資訊、以及一藍色光資訊進行加權，該加權色頻資訊如同下方程式1所示：W=xR+yG+zB (方程式1)，其中W為該加權色頻資訊，R、G、B分別代表各該待測區影像之該色頻資訊的該紅色光資訊、該綠色光資訊、以及該藍色光資訊，x、y、z是對於該紅色光資訊、該綠色光資訊、以及該藍色光資訊的權重，且在該檢測畫面中該些待測區影像的該紅色光資訊、該綠色光資訊、以及該藍色光資訊所佔比例越高者，賦予的權重越高。
如請求項4所述之發光源檢測系統，更包含一減光鏡，該減光鏡安裝於該影像擷取裝置之前。
如請求項4所述之發光源檢測系統，其中該些待測區影像是該檢測畫面中亮度高於一亮度閥值的複數個區域。