[发明专利]一种漏光检测方法及装置有效
申请号: | 201711138968.0 | 申请日: | 2017-11-16 |
公开(公告)号: | CN109801322B | 公开(公告)日: | 2021-11-09 |
发明(设计)人: | 李小明;黄春来;孙旺;张海涛;张元立 | 申请(专利权)人: | 合肥欣奕华智能机器有限公司 |
主分类号: | G06T7/529 | 分类号: | G06T7/529;G06T7/90;G06T5/00 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 黄志华 |
地址: | 230013 安徽省合*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 漏光 检测 方法 装置 | ||
1.一种漏光检测方法,其特征在于,该方法包括:
获取待检测屏幕显示的灰度图像,其中,所述灰度图像为已去除网纹的图像;
根据所述灰度图像中像素的灰度值,对所述灰度图像进行灰度拉伸;
将拉伸后的灰度图像转换为二值图像,并确定所述二值图像中满足预设灰度阈值的像素为缺陷像素;
根据所述缺陷像素的个数是否满足预设漏光阈值,判断所述待检测屏幕是否漏光;
其中,获取待检测屏幕显示的灰度图像,包括:
采集待检测屏幕显示的原始图像;
通过傅里叶变换将采集到的图像转换为频谱图;
通过高斯滤波器对所述频谱图进行滤波处理,以消除网纹,其中,所述高斯滤波器的参数为根据采集到的图像的分辨率设定的;
通过傅里叶反变换将滤波后的频谱图转换为用于检测屏幕是否漏光的灰度图像;
其中,将拉伸后的灰度图像转换为二值图像,并确定所述二值图像中满足预设灰度阈值的像素为缺陷像素,包括:
利用最大稳定极值区域MSERs检测算法,将低于预设灰度阈值的像素的灰度值改为第一灰度值,将高于预设灰度阈值的像素的灰度值改为第二灰度值;其中,第一灰度值为0,第二灰度值为255;
确定所述二值图像中像素的灰度值等于第二灰度值的像素为缺陷像素;
根据所述缺陷像素的个数是否满足预设漏光阈值,判断所述待检测屏幕是否漏光,包括:
判断所述缺陷像素的邻接像素的灰度值是否等于第二灰度值;若是,则确定所述邻接像素与所述缺陷像素连通,否则,所述邻接像素与所述缺陷像素非连通;直到所有的缺陷像素都判断完成,根据连通的缺陷像素,确定所述二值图像的连通区域为缺陷区域;
若所述缺陷区域中缺陷像素的个数满足预设漏光阈值,则确定所述待检测屏幕漏光,并确定所述缺陷区域相对所述待检测屏幕的位置为漏光区域的相对位置,所述缺陷区域中缺陷像素的个数为所述漏光区域的大小;
其中,根据所述灰度图像中像素的灰度值,对所述灰度图像进行灰度拉伸,包括:
通过统计所述灰度图像中像素的灰度值,确定所述灰度图像中像素的最大灰度值和最小灰度值;
根据确定的最大灰度值和最小灰度值,确定用于拉伸所述灰度图像中像素的灰度值范围的加系数和乘系数;
根据所述加系数和乘系数,对所述灰度图像中像素的灰度值范围进行拉伸;
其中,所述确定用于拉伸所述灰度图像中像素的灰度值范围的加系数和乘系数,包括:
通过确定用于拉伸所述灰度图像中像素的灰度值范围的乘系数;其中,所述Mult为所述乘系数,所述MAX为所述最大灰度值,所述MIN为所述最小灰度值;
通过Add=-Mult*MIN,确定用于拉伸所述灰度图像中像素的灰度值范围的加系数;其中,所述Add为所述加系数;
其中,所述对所述灰度图像中像素的灰度值范围进行拉伸,包括:
通过g'=Mult*g+Add,对所述灰度图像中像素的灰度值范围进行拉伸;其中,所述g’为拉伸后的灰度图像,所述g为所述灰度图像。
2.一种漏光检测装置,其特征在于,该装置包括:
获取模块,用于获取待检测屏幕显示的灰度图像,其中,所述灰度图像为已去除网纹的图像;
拉伸模块,用于根据所述灰度图像中像素的灰度值,对所述灰度图像进行灰度拉伸;
转换模块,用于将拉伸后的灰度图像转换为二值图像,并确定所述二值图像中满足预设灰度阈值的像素为缺陷像素;
判断模块,用于根据所述缺陷像素的个数是否满足预设漏光阈值,判断所述待检测屏幕是否漏光;
其中,所述获取模块具体用于:
采集待检测屏幕显示的原始图像;
通过傅里叶变换将采集到的图像转换为频谱图;
通过高斯滤波器对所述频谱图进行滤波处理,以消除网纹,其中,所述高斯滤波器的参数为根据采集到的图像的分辨率设定的;
通过傅里叶反变换将滤波后的频谱图转换为用于检测屏幕是否漏光的灰度图像;
其中,所述转换模块具体用于:
利用最大稳定极值区域MSERs检测算法,将低于预设灰度阈值的像素的灰度值改为第一灰度值,将高于预设灰度阈值的像素的灰度值改为第二灰度值;其中,第一灰度值为0,第二灰度值为255;
确定所述二值图像中像素的灰度值等于第二灰度值的像素为缺陷像素;
所述判断模块具体用于:
判断所述缺陷像素的邻接像素的灰度值是否等于第二灰度值;若是,则确定所述邻接像素与所述缺陷像素连通,否则,所述邻接像素与所述缺陷像素非连通;直到所有的缺陷像素都判断完成,根据连通的缺陷像素,确定所述二值图像的连通区域为缺陷区域;
若所述缺陷区域中缺陷像素的个数满足预设漏光阈值,则确定所述待检测屏幕漏光,并确定所述缺陷区域相对所述待检测屏幕的位置为漏光区域的相对位置,所述缺陷区域中缺陷像素的个数为所述漏光区域的大小;
其中,所述拉伸模块具体用于:
通过统计所述灰度图像中像素的灰度值,确定所述灰度图像中像素的最大灰度值和最小灰度值;
根据确定的最大灰度值和最小灰度值,确定用于拉伸所述灰度图像中像素的灰度值范围的加系数和乘系数;
根据所述加系数和乘系数,对所述灰度图像中像素的灰度值范围进行拉伸;
其中,所述确定用于拉伸所述灰度图像中像素的灰度值范围的加系数和乘系数,包括:
通过确定用于拉伸所述灰度图像中像素的灰度值范围的乘系数;其中,所述Mult为所述乘系数,所述MAX为所述最大灰度值,所述MIN为所述最小灰度值;
通过Add=-Mult*MIN,确定用于拉伸所述灰度图像中像素的灰度值范围的加系数;其中,所述Add为所述加系数;
其中,所述对所述灰度图像中像素的灰度值范围进行拉伸,包括:
通过g'=Mult*g+Add,对所述灰度图像中像素的灰度值范围进行拉伸;其中,所述g’为拉伸后的灰度图像,所述g为所述灰度图像。
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