[发明专利]基于图像模糊评价的摄像头模组局部解析力失效检测方法

说明书

本发明公开了一种基于图像模糊评价的摄像头模组局部解析力失效检测方法，包括：使用待检测摄像头模组拍摄预设的测试图卡，并将拍摄的图片分割为多个矩形测试区域；对每个矩形测试区域的图像进行清晰度评价，得到所述摄像头模组的局部清晰度指标；根据所述局部清晰度指标绘制可视化热图，直观展示所述摄像头模组清晰度从中心位置到边缘位置的变化过程。本发明方法能够对任意摄像头模组区域的解析力进行检测，并能直观判断解析力局部失效的位置和程度。

技术领域

本发明涉及摄像头解析力评价技术领域，特别涉及一种基于图像模糊评价的摄像头模组局部解析力失效检测方法。

背景技术

随着人工智能的发展，视频和图像已经大量的应用在生产制造中，例如：工业制造中对材料的识别分类、缺陷检测，各种零器件的缺陷检测，加工质量监控等。同时随着智能手机和数码相机的发展，使用图像和视频记录生活成为人们的常态。无论是工业制造中还是日常生活中，用户对拍照设备的成像能力关注度越来越高，对镜头质量要求也越来越高。为了保证成像的质量，对摄像头模组在出厂前的清晰度检测以及使用过程中的清晰度失效检测是十分有必要的。目前许多相机生产厂家对解析力的检测主要有三种方法即TVline检测，MTF检测，和SFR检测。当前也有许多测试标准，例如ISO/TC42摄影技术委员会在2017年发布了ISO12233:2017规定了适用于单色和彩色相机的测量相机分辨率和SFR的方法。BOG/CAG在2016年发布了P1858(CPIQ)，它定义了一套用于测量照相手机图像质量属性的标准的客观和主观测试方法。

除了相机自身性能外，相机传感器和镜头在制造和组装过程中以及使用过程中会产生不同的损伤。在生产过程中，镜片玻璃可能存在含有气泡、涂层不均匀等问题；在使用过程中，镜片可能会出现划痕、雾化、发霉、脱膜等损伤，同时可能会有灰尘、镜片清洁过多出现磨损和涂层损失，这些损伤都会影响摄像头的整体成像质量或者局部成像质量。

相机镜头的解析力和清晰度，在相机组装完成的时候就已经确定了，其中日本主要以判断数字轴线的解析力变现为主，美国主要利用SFR计算标准来测定。因为考虑到生产效率的问题，大多数的解析力测试不会划分过多测试区域，通常情况下会分为5个区域：左上、左下、右上、右下和中心，分别对这5个区域进行水平和垂直解析力测试，通过这5个重点位置的解析力代表整体水平，通常边缘位置的解析力相对于中心位置会下降。但是当摄像头局部解析力出现问题时，采用当前的5个区域的检测方法，很难及时发现问题，因此找到可以直观判断摄像头整体解析力水平已及局部解析力是否出现失效的方法是十分有意义的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于图像模糊评价的摄像头模组局部解析力失效检测方法，能够对任意摄像头模组区域的解析力进行检测，并能直观判断解析力局部失效的位置和程度。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供如下方案：

一种基于图像模糊评价的摄像头模组局部解析力失效检测方法，包括以下步骤：

S1、使用待检测摄像头模组拍摄预设的测试图卡，并将拍摄的图片分割为多个矩形测试区域；

S2、对每个矩形测试区域的图像进行清晰度评价，得到所述摄像头模组的局部清晰度指标；

S3、根据所述局部清晰度指标绘制可视化热图，直观展示所述摄像头模组清晰度从中心位置到边缘位置的变化过程。

优选地，所述测试图卡包括多个均匀分布且相切的圆形，每个圆形占16个像素以上；在拍摄时，选取的待检测区域包含至少一个圆形。

优选地，所述步骤S2中，对每个矩形测试区域的图像进行清晰度评价具体包括：

评价标准分为三个部分：像素强度、一阶梯度和8邻域二阶梯度；

第一步，计算待检测区域像素的均值：