[发明专利]基于工业相机的亮度测量方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像亮度测量方法，具体地，涉及一种基于工业相机的亮度测量方法。

背景技术

目前获取亮度信息的最有效、最准确的方法是利用亮度计进行测试。亮度计属于精密光电仪器。绝大多数亮度计都会包含透镜和光阑，主要工作原理就是利用探测器获取目标物在单位立体角内所发出的光通量。目前市场上的亮度计主要为瞄点式亮度计。

瞄点式亮度计虽然可以获取亮度信息，但是测试过程会很复杂，而且会受外界环境的影响。首先，进行大范围亮度测试时需要布大量的点，瞄点式亮度计需要逐点测量，而逐点测量一方面会使得测试时间很长，而且瞄点时也极容易会出现定位不准确的情况；另一方面在测量过程中测量环境容易发生变化，这样就会导致测量误差会变大或者测试结果不准确。其次在测量大面积目标物亮度分布时，过多的布点会有很大的数据量，这些数据会给测试、记录以及分析带来许多的不便。所以瞄点式亮度计并不是测量大范围亮度分布的最佳测试仪器。

在实际的工程中，例如对汽车仪表的报警灯、表牌刻度、汽车空调控制器前面板的亮度测量，需要测量一个面或者区域的亮度分布情况。传统的瞄点式亮度测量方法，不能方便快速的测量面光源的亮度分布。

本发明专利利用工业相机的成像原理，通过分析相机采集到的图像灰度信号，灰度信号经过亮度标定公式，计算得出相应的亮度信号。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于工业相机的亮度测量方法。

根据本发明提供的一种基于工业相机的亮度测量方法，包括如下步骤：

步骤1：选取多个亮度测量样件作为标定样件，使用经计量的实验室光亮度测量仪器，测量所有标定样件的亮度，并记录多个标定样件的亮度数据；

步骤2：调节工业相机的参数，选取并采集一个标定样件作为图像A，计算图像A的灰度直方图；

步骤3：设定图像A的矩形亮度检测区域，称为ROI(Region of Interesting)；

步骤4：通过图像处理软件过滤ROI的背景并计算背景过滤百分比，背景过滤百分比f＝H/ROI内灰度最大值，其中：H为过滤灰度阈值；

步骤5：提取ROI内所有灰度值，计算ROI内灰度平均值；

步骤6：按照步骤5对所有标定样件依次进行多次灰度平均值测量，取多次测量的灰度平均值的平均值作为灰度数据，建立灰度数据和亮度数据的线性回归方程，得到：亮度＝f(灰度)；

步骤7：根据步骤6得到的线性回归方程带入图像处理软件中，工业相机测得灰度测量结果可直接转化为亮度测量结果；

步骤8：重新选取多个样件作为验证样品，分别通过经计量的实验室光亮度测量仪器和工业相机测量验证样品的亮度，得到实验室亮度和相机亮度；计算实验室亮度和相机亮度的极差值；通过公式：差异＝极差/实验室亮度，判断验证结果：若差异<5％，则认为工业相机亮度测量标定合格；若差异≥5％，则返回步骤2重新调节工业相机的参数，并重复步骤2-8。

优选地，所述步骤2具体为：

步骤2.1：将工业相机和标定样件置于暗室(照度小于5Lux的暗室)；

步骤2.2：工业相机的安装垂直于标定样件表面；

步骤2.3：设置工业相机镜头光圈，先将镜头光圈调至最大，再往回旋转15度，然后固定住镜头光圈；

步骤2.4：工业相机镜头对焦，调节镜头对焦环至标定样件清晰；

步骤2.5：将工业相机增益设置为0；

步骤2.6：从标定样件中挑选出亮度最高的样件作为待测样件；

步骤2.7：设置一个曝光初始值，采集一幅待测样件图像，并称之为图像A；

步骤2.8：绘制并计算图像A的灰度直方图，具体为：

步骤2.8.1：对图像A中每一个灰度级别(灰度值0到255)所对应的像素进行计数。即计算图像A中灰度值为0的像素个数；灰度值为1的像素个数；一直至灰度值为255的像素个数；

步骤2.8.2：绘制直方图，图形的横坐标是灰度值(0到255)，纵坐标是每一个灰度值所对应的像素个数，这样得到一张灰度分布表，即灰度直方图；

步骤2.9：查看直方图中的最大灰度值，称之为灰度值M；若灰度值M低于200，则增加相机曝光时间，重复步骤2.7至2.8；若灰度值M高于230，则减小相机曝光时间，重复步骤2.7至2.8，若灰度值M大于200而小于230，则结束步骤2。

优选地，所述步骤4具体为：

步骤4.1：设置ROI，使用图像处理软件的MASK工具提取ROI图像；