基于视觉的LED模块亮度均匀性快速检测方法技术

本发明专利技术公开了基于视觉的LED模块亮度均匀性快速检测方法，包括如下步骤：S1，采集LED模块的发光图像，对图像灰度化处理、灰度化处理后对图像进行滤波、将滤波后的图像进行形态学处理、然后将形态学处理后的图像进行直方图均衡化处理；S2，通过分块定位算法对每一个LED灯点进行定位，将该LED灯点进行灰度处理，将灰度处理后的该LED灯点进行数学形态学开运算，获取该LED灯点的亮度值和平均值；S3，遍历LED模块中的每个LED灯点之后，然后显示出每个LED灯点的亮度值大小以及最终的处理结果。本发明专利技术对于LED灯具生成过程中，进行良品率检测具有至关重要的意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及LED灯亮度均匀性分析领域，尤其涉及一种基于视觉的LED模块亮度 均匀性快速检测方法。
技术介绍
近年来，LED显示屏作为多媒体技术的重要载体之一，在人们工作、生活和娱乐当 中起着越来越重要的作用，逐渐引起人们的关注。由于LED发光二极管工作电压低、耐冲 击、抗震动、寿命长，所以在大型的显示设备中，目前尚无其他的显示方式能与LED显示方 式匹敌。 -个显示屏由成千上万个发光二极管构成，要求每个二极管的亮度完全一致是不 可能的，按照LED制造商的工业分级标准，同一批次的LED显示屏允许的最大亮度误差为 20% -40%。而对于将视频源放大数百倍甚至数千倍的LED显示屏，人眼可以分辨模块之 间1% -2%的亮度差异，故由亮度不一致LED灯点拼接而成的LED显示屏就会出现颜色不 均匀或者马赛克块等现象；并且，对于出厂时亮度均匀性一致的LED显示屏，当其运行到一 定时间，每个LED发光管都会有不同程度的色度漂移和亮度衰减，使得LED灯点各像素之间 显示不均匀，与最初出厂时的屏幕相比，整个屏幕的整体亮度会下降。 评价LED显示屏显示质量的重要指标之一就是LED灯点亮度的均匀性。基于视觉 的LED模块快速检测就是对LED显示屏的各灯亮度均匀性提出客观准确的检测算法，并快 速检测出亮度不够的灯点，从而为LED显示模块的研发和生产提供指导。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于视 觉的LED模块亮度均匀性快速检测方法。 为了实现本专利技术的上述目的，本专利技术提供了一种基于视觉的LED模块亮度均匀性 快速检测方法，其包括如下步骤：S1，采集LED模块的发光图像，对图像灰度化处理、灰度化处理后对图像进行滤 波、将滤波后的图像进行形态学处理、然后将形态学处理后的图像进行直方图均衡化处 理； S2,通过分块定位算法对每一个LED灯点进行定位，将该LED灯点进行灰度处理， 将灰度处理后的该LED灯点进行数学形态学开运算，获取该LED灯点的亮度值和平均值；S3,遍历LED模块中的每个LED灯点之后，根据设置阈值进行LED灯点的亮度检 测；以各灯的亮度平均值作为标准值来计算，将小于整体亮度平均值的LED灯点视为亮度 不够的点，并把亮度不够灯点所在的矩形分块区域中所有的像素点置零，然后显示出每个 LED灯点的亮度值大小以及最终的处理结果。 所述的基于视觉的LED模块亮度均匀性快速检测方法，优选的，所述S1包括如下 步骤： 图像灰度化算法： 将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理；采集到的 彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量，图像的灰度化处理算法为：1 = 0. 3R+0. 59G+0. 11B，式中I为像素灰度值，R、G、B为彩色图像的红绿蓝三色分量值； 直方图均衡化处理：直方图均衡化算法分为三个步骤，第一步是统计直方图每个 灰度级出现的次数，第二步是累计归一化的直方图，第三步是计算新的像素值，可以采用 MATLAB中的直方图均衡算子histeq进行实现：I=hiSteq(I。)，式中，I。为直方图均衡前 的图像，I为直方图均衡后的图像；图像滤波：为消除采集的图像中出现的点状噪点对后续算法的影响，本处理采用 中值滤波的方法进行滤波；滤波窗口大小为9X9,把数字图像或数字序列中一点的值用该 点的9X9邻域中各点值的中值代替，消除孤立的噪声点；二维中值滤波输出为g(x，y)= med{f(x-k,y-1), (k, 1eW)}，其中，f(χ,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像;W为二 维模板，med为取中值，本滤波中为通常为9X9区域； 形态学处理：采用数学形态学中的开运算完成；开运算的具体算法为先腐蚀后膨 胀的过程；其具体算法为β)=(夂?β)θ\式中，X为输入的待进行开运算的区 域；Β为开运算的结构元素，本算法中采用的是3X3的结构元素。 所述的基于视觉的LED模块亮度均匀性快速检测方法，优选的，所述S2包括如下 步骤： 在预处理的图像上，对灯点进行定位。显示屏的每个LED管在所成图像上都呈现 为一个圆斑形区域，并且其中包含的像素点数目很大。同时，LED灯点间的排列顺序是固定 并且已知的。为了对各个灯点进行有效的定位，本专利技术采取分块定位算法来对LED灯点进 行定位；在处理过程中，首先对灰度图像进行数学形态学开运算，以消除灰度图像中散落着 的一些独立的噪声区域，并断开独立区域间存在的狭小连接，然后对LED显示屏进行分块 图像分割，为每个LED灯点划分大小相等的区域，使得每个区域内的亮度近似于均匀，并且 在该区域中，包含了该LED管所成图像的所有像素点。在一般情况下，LED灯点区域应该是 整个屏幕中最亮的区域，但是，在实际成像中，可能会受到其他发光物体的干扰。故在上述 的分块计算过程中，可以根据目标区域内必然为高灰度值这一原则，去除干扰区域。即计算 分块区域的各个像素点灰度值，并和阈值比较，记录下该区域中大于阈值的所有像素点个 数以及灰度值的总和，而对于小于阈值的像素点，则将其视为背景值。 所述的基于视觉的LED模块亮度均匀性快速检测方法，优选的，所述S3包括如下 步骤： LED灯亮度计算并显示出定位后的各灯亮度值。本专利技术采用了最大平均值法计算 各灯亮度值，既考虑到了LED高亮度区域对亮度计算的重要性，又考虑到LED边缘区域亮度 的复杂性；该算法首先找出整个显示屏图像的平均亮度值，并以此作为阈值。在分块定位 方法下，计算矩形区域的各个像素点灰度值，并和阈值比较，记录下该区域中大于阈值的所 有像素点个数以及灰度值的总和，从而计算出该分块区域的平均灰度值，而对于小于阈值 的像素点，则将其视为背景值。然后以10为步长增加阈值，直到阈值小于等于最大像素值 255,并循环上述过程，得到每个方块区域的灰度最大平均值，以此作为每个LED灯的亮度 值。 综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是： 通过本专利技术的检测方法能够快速准确的检测LED模块的发光效果，对于LED灯具 生成过程中，进行良品率检测具有至关重要的意义，并快速检测出亮度不够的灯点，从而为 LED显示模块的研发和生产提供指导。 本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变 得明显，或通过本专利技术的实践了解到。【附图说明】 本专利技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变 得明显和容易理解，其中： 图1是检测算法流程图； 图2是11X8模拟LED显示屏成像； 图3是加噪声11X8模拟LED显示屏成像； 图4是17X11实际LED显示屏成像； 图5是图2中各灯亮度值表； 图6是图2中各灯亮度值检测结果； 图7是图3中各灯亮度值检测结果； 图8是图4中各灯亮度值检测结果； 图9是11X8LED显示屏实验结果； 图10是加噪声11X8LED显示屏实验结果； 图11是17X11LED显示屏实验结果。【具体实施方式】 下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终 相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附 图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于视觉的LED模块亮度均匀性快速检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，采集LED模块的发光图像，对图像灰度化处理、灰度化处理后对图像进行滤波、将滤波后的图像进行形态学处理、然后将形态学处理后的图像进行直方图均衡化处理；S2，通过分块定位算法对每一个LED灯点进行定位，将该LED灯点进行灰度处理，将灰度处理后的该LED灯点进行数学形态学开运算，获取该LED灯点的亮度值和平均值；S3，遍历LED模块中的每个LED灯点之后，根据设置阈值进行LED灯点的亮度检测；以各灯的亮度平均值作为标准值来计算，将小于整体亮度平均值的LED灯点视为亮度不够的点，并把亮度不够灯点所在的矩形分块区域中所有的像素点置零，然后显示出每个LED灯点的亮度值大小以及最终的处理结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：罗元，邓燕，张毅，李述洲，王兴龙，
申请(专利权)人：重庆平伟光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;85