【技术实现步骤摘要】
图像检测方法及装置
本申请涉及图像处理领域，并且更具体地，涉及一种图像检测方法和装置。
技术介绍
随着科技迅速发展，对手机市场的日益增长的出货量需求急剧增加，与此同时手机用户对拍照要求越来越高。因此为了保证模组品质，对生产过程中的瑕疵检测是非常重要的。目前，在手机摄像模组的生产过程中，需要测试可能由于芯片、镜头、马达等组件以及生产过程中的员工不当操作、环境不达标等因素引起的模组瑕疵缺陷。本申请的目的就是为了检测由于芯片设计不当，在长时间的模组工作情况下出现的横、竖形状的条纹异常。基于此，本申请提出一种快速且稳定的基于霍夫变换条纹的检测算法，其满足了不同客户对模组高品质的要求。此外，该方法使得在测试过程中受图像噪声和环境亮度的影响较小，同时不影响测试效率，从而达到能够在生产线上批量使用的目的。
技术实现思路
本公开旨在提供一种能够克服现有技术中的至少一个缺陷的方法。根据本公开的一个方面，提供了一种图像检测方法，该方法包括：通过摄像模组采集待检测的图像，其中，图像包括照射分量和反射分量；去除图...
【技术保护点】
1.一种图像检测方法，包括：/n通过摄像模组采集待检测的图像，其中，所述图像包括照射分量和反射分量；/n去除所述图像中的照射分量，得到所述图像的反射分量；/n标识出所述图像的反射分量中的目标条纹的边缘，得到所述图像的反射分量的二值图像；以及/n获取所述二值图像中的所述目标条纹的信息并定位所述目标条纹的位置。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种图像检测方法，包括：
通过摄像模组采集待检测的图像，其中，所述图像包括照射分量和反射分量；
去除所述图像中的照射分量，得到所述图像的反射分量；
标识出所述图像的反射分量中的目标条纹的边缘，得到所述图像的反射分量的二值图像；以及
获取所述二值图像中的所述目标条纹的信息并定位所述目标条纹的位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，去除所述图像中的照射分量包括：
通过对所述图像进行滤波得到所述图像的照射分量；以及
去除所述图像的照射分量以提取所述图像的反射分量。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述图像的滤波是均值滤波或高斯滤波。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，在去除所述图像中的照射分量之前，所述方法还包括：
对所述图像进行图像降维以降低所述图像中的像素数目。
5.根据权利要求4所述的方法，所述图像降维包括邻近像素取样降维或双三次插值降维。
6.根据权利要求2所述的方法，其中，在去除所述图像中的照射分量后，所述方法还包括：
对所述图像的反射分量进行线性拉伸以增加所述图像的反射分量的可视化程度。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述线性拉伸包括：
将所述图像中的最小像素值减小为目标最小像素值；
将所述图像中的最大像素值增大为目标最大像素值；
通过下式对介于所述最小像素值和所述最大像素值之间的像素值进行调整以对所述图像进行线性拉伸：
拉伸像素值＝拉伸系数*(像素值-最小像素值)+目标最小像素值
其中，拉伸系数为所述目标最大像素值和所述目标最小像素值之差与所述最大像素值和所述最小像素值之差的比值，拉伸像素值表示调整后的像素值。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，标识出所述图像的反射分量中的目标条纹的边缘的步骤包括：
基于边缘检测标识出所述图像的反射分量中的目标条纹的边缘。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述边缘检测包括：
从所述图像的反射分量确定出所述反射分量的水平方向梯度和竖直方向梯度；
基于所述水平方向梯度和所述竖直方向梯度得到边缘检测梯度图像；
确定所述边缘检测梯度图像的分割阈值；以及
使用所述分割阈值对所述图像的反射分量进行二值分割，以标识所述图像的反射分量中的目标条纹的边缘。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，确定所述边缘检测梯度图像的分割阈值利用迭代计算阈值法、最大类间方差法和自适应计算阈值法中的至少一种方法进行。
11.根据权利要求9所述的方法，其中，所述边缘检测还包括：将所述图像的反射分量的边界向外扩展预定像素数目，
其中，确定扩展区域中像素的像素值包括：
确定所述图像的反射分量的光心；
根据所述图像的反射分量中像素的像素值和距所述光心的距离以及所述光心的亮度值获得所述图像的反射分量的亮度递减关系；以及
根据所述亮度递减关系和所述扩展区域中像素距所述光心的距离来确定所述扩展区域中像素的像素值。
12.根据权利要求9所述的方法，其中，所述边缘检测还包括：
将所述图像的反射分量的边界向外扩展预定像素数目，
其中，扩展区域中像素的像素值根据所述图像的反射分量边界处的像素或边界处预定范围内的像素确定。
技术研发人员：马江敏，吴高德，陈婉婷，覃郑永，黄宇，
申请(专利权)人：宁波舜宇光电信息有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。