散斑投射器的质量检测方法、电子设备和存储介质技术

本申请实施例涉及机器视觉技术领域，公开了一种散斑投射器的质量检测方法、电子设备和存储介质，该方法包括：依次将获取到的散斑图中的各像素点作为基准点，并将以基准点为中心的预设的第一窗口内的各像素点作为待匹配点；分别根据各待匹配点的灰度值、预设的模板图和预设的匹配算法，计算各待匹配点的匹配代价值，并将匹配代价值最小的待匹配点确定为散斑点；将灰度值大于散斑图的灰度值均值与预设系数的乘积的散斑点筛选为有效散斑点；若有效散斑点的数量与散斑点的总数的比值小于预设的有效阈值，则确定待测散斑投射器的质量不合格，从而及时剔除质量不合格的散斑投射器，有效提升散斑投射器的生产质量。效提升散斑投射器的生产质量。效提升散斑投射器的生产质量。

【技术实现步骤摘要】
散斑投射器的质量检测方法、电子设备和存储介质


[0001]本申请实施例涉及机器视觉
，特别涉及一种散斑投射器的质量检测方法、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]激光在散射体表面发生漫反射或通过透明的散射体（如毛玻璃等）时，在散射体表面或附近的光场中可以观察到一种无规则分布的亮暗斑点，这种斑点称为激光散斑，激光散斑可应用于搭载结构光技术的结构光相机，结构光相机是市面上的一种主流的深度相机，其核心包括散斑投射器和散斑接收器两个部分，散斑接收器以红外镜头居多，散斑投射器向待测物体投射激光散斑，散斑接收器拍摄激光散斑在待测物体上的投影得到散斑图，基于散斑图进行深度灰度、3D解算，散斑投射器中的常规垂直腔面发射激光器（Vertical Cavity Surface Emitting Laser，简称：VCSEL）发出激光后经准直镜准直，再经衍射光学元件（Diffractive Optical Element，简称：DOE）衍射复制，从而投射出一定数量的散斑。
[0003]本申请的专利技术人发现，在生产过程中，因夹具、安装、DOE设置、生产环境温度、生产环境湿度等因素的影响，出厂的散斑投射器所投射出的散斑的质量不符合预期，即散斑投射器的质量偏低，基于质量低的散斑投射器组装结构光相机则会产生更大的损耗，因此对散斑投射器进行质量检测非常重要，然而行业内大多基于散斑投射器投射出的散斑的亮度、对比度等对散斑投射器进行质量检测，检测精度偏低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种散斑投射器的质量检测方法、电子设备和存储介质，可以准确、高效地对散斑投射器进行质量检测，及时剔除质量不合格的散斑投射器，提升散斑投射器的生产质量。
[0005]为解决上述技术问题，本申请的实施例提供了一种散斑投射器的质量检测方法，包括以下步骤：依次将获取到的散斑图中的各像素点作为基准点，并将以所述基准点为中心的预设的第一窗口内的各像素点作为待匹配点；其中，所述散斑图为预设的红外镜头对待测散斑投射器向目标平面投射的散斑进行拍摄得到的散斑图；分别根据各所述待匹配点的灰度值、预设的模板图和预设的匹配算法，计算各所述待匹配点的匹配代价值，并将所述匹配代价值最小的待匹配点确定为散斑点；根据所述散斑图中各所述散斑点的灰度值，计算所述散斑图的灰度值均值，并将所述灰度值大于所述散斑图的灰度值均值与预设系数的乘积的散斑点筛选为有效散斑点；若所述有效散斑点的数量与所述散斑点的总数的比值小于预设的有效阈值，则确定所述待测散斑投射器的质量不合格。
[0006]本申请的实施例还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的散斑投射器的质量检测方法。
[0007]本申请的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的散斑投射器的质量检测方法。
[0008]本申请的实施例提供的散斑投射器的质量检测方法、电子设备和存储介质，先获取预设的红外镜头对待测散斑投射器向目标平面投射的散斑进行拍摄得到的散斑图，依次将散斑图中的各像素点作为基准点，并将以基准点为中心的预设的第一窗口内的各像素点作为待匹配点，随后分别根据各待匹配点的灰度值、预设的模板图和预设的匹配算法，计算各待匹配点的匹配代价值，并将匹配代价值最小的待匹配点确定为散斑点，再根据散斑图中各散斑点的灰度值，计算散斑图的灰度值均值，并将灰度值大于散斑图的灰度值均值与预设系数的乘积的散斑点筛选为有效散斑点，最后判断有效散斑点的数量与散斑点的总数的比值是否小于预设的有效阈值，若有效散斑点的数量与散斑点的总数的比值大于预设的有效阈值，则确定待测散斑投射器的质量不合格，考虑到行业内大多基于散斑投射器对应的散斑图在全图层面的亮度和对比度进行质量检测，检测精度偏低，本申请的实施例先通过块匹配的方式准确地在散斑图中找到散斑点，根据各散斑点的灰度值计算灰度值均值，以灰度值均值与预设系数的乘积作为筛选标准，区分出高质量的有效散斑点和低质量的散斑坏点，尽可能地少受全图噪声的影像，如果有效散斑点数量占散斑点总数的比例小于有效阈值，则说明散斑图的质量很低，待测散斑投射器的质量检测不合格，需要进行返工，从而实现准确、高效地对散斑投射器进行质量检测，及时剔除质量不合格的散斑投射器，提升散斑投射器的生产质量。
[0009]另外，所述将所述匹配代价值最小的待匹配点确定为散斑点，包括：判断所述匹配代价值最小的待匹配点是否为所述基准点；若所述匹配代价值最小的待匹配点不为所述基准点，则直接舍弃所述匹配代价值最小的待匹配点；若所述匹配代价值最小的待匹配点为所述基准点，则继续判断所述基准点的匹配代价值是否小于预设的代价阈值；若所述基准点的匹配代价值小于所述代价阈值，则将所述基准点确定为散斑点；若所述基准点的匹配代价值大于或等于所述代价阈值，则舍弃所述基准点，由于衍射光学元件的特性，待测散斑投射器投射出的散斑图案，在边缘位置会有较大的拉伸，因此在进行块匹配时，匹配代价值最小的待匹配点很可能不是图像块的中心，即不是基准点，此时并不能确定匹配代价值最小的待匹配点是否就是散斑点，需要进行下一个图像块的匹配来确定，即先舍弃掉该待匹配点，同时如果基准点即匹配代价值最小的待匹配点，但其匹配代价值仍很大，则该点很可能是噪声，也需要舍弃，从而更科学、更准确地在散斑图中找到散斑点。
[0010]另外，所述预设的匹配算法包括归一化交叉相关函数（Normalization Cross Correlation，简称：NCC）匹配算法，所述模板图为高斯核函数模板图，所述模板图为若干个，所述分别根据各所述待匹配点的灰度值、预设的模板图和预设的匹配算法，计算各所述待匹配点的匹配代价值，包括：根据所述散斑图的大小在若干个所述模板图中确定与所述散斑图对应的目标模板图；遍历各所述待匹配点，根据以当前待匹配点为中心的第二窗口内的各像素点的灰度值、所述第二窗口对应的灰度值均值、所述目标模板图中各像素点的灰度值、以及所述目标模板图的灰度值均值，计算所述当前待匹配点的匹配代价值；其中，所述第二窗口的大小与所述目标模板图的大小相同，NCC匹配算法可以很好地降低光线等因素对匹配计算的影响，匹配精度高，可以很好地衡量待匹配点与目标模板图的相似度，从而可以进一步提升散斑投射器的质量检测的效果，进一步提升散斑投射器的生产质量。
[0011]另外，在所述将所述灰度值大于所述散斑图的灰度值均值与预设系数的乘积的散斑点筛选为有效散斑点之后，所述方法还包括：依次将各所述有效散斑点作为二值化中心点，计算以所述二值化中心点为中心的预设的第三窗口对应的灰度值均值；将所述第三窗口内的灰度值小于所述第三窗口对应的灰度值均值的像素点的灰度值赋值为0，并将所述第三窗口内的灰度值大于或等于所述第三窗口对应的灰度值均值的像素点的灰度值赋值为1，得到各所述有效散斑点对应的二值化区域；分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种散斑投射器的质量检测方法，其特征在于，包括：依次将获取到的散斑图中的各像素点作为基准点，并将以所述基准点为中心的预设的第一窗口内的各像素点作为待匹配点；其中，所述散斑图为预设的红外镜头对待测散斑投射器向目标平面投射的散斑进行拍摄得到的散斑图；分别根据各所述待匹配点的灰度值、预设的模板图和预设的匹配算法，计算各所述待匹配点的匹配代价值，并将所述匹配代价值最小的待匹配点确定为散斑点；根据所述散斑图中各所述散斑点的灰度值，计算所述散斑图的灰度值均值，并将所述灰度值大于所述散斑图的灰度值均值与预设系数的乘积的散斑点筛选为有效散斑点；若所述有效散斑点的数量与所述散斑点的总数的比值小于预设的有效阈值，则确定所述待测散斑投射器的质量不合格。2.根据权利要求1所述的散斑投射器的质量检测方法，其特征在于，所述将所述匹配代价值最小的待匹配点确定为散斑点，包括：判断所述匹配代价值最小的待匹配点是否为所述基准点；若所述匹配代价值最小的待匹配点不为所述基准点，则直接舍弃所述匹配代价值最小的待匹配点；若所述匹配代价值最小的待匹配点为所述基准点，则继续判断所述基准点的匹配代价值是否小于预设的代价阈值；若所述基准点的匹配代价值小于所述代价阈值，则将所述基准点确定为散斑点；若所述基准点的匹配代价值大于或等于所述代价阈值，则舍弃所述基准点。3.根据权利要求1所述的散斑投射器的质量检测方法，其特征在于，所述预设的匹配算法包括归一化交叉相关函数NCC匹配算法，所述模板图为高斯核函数模板图，所述模板图为若干个，所述分别根据各所述待匹配点的灰度值、预设的模板图和预设的匹配算法，计算各所述待匹配点的匹配代价值，包括：根据所述散斑图的大小在若干个所述模板图中确定与所述散斑图对应的目标模板图；遍历各所述待匹配点，根据以当前待匹配点为中心的第二窗口内的各像素点的灰度值、所述第二窗口对应的灰度值均值、所述目标模板图中各像素点的灰度值、以及所述目标模板图的灰度值均值，计算所述当前待匹配点的匹配代价值；其中，所述第二窗口的大小与所述目标模板图的大小相同。4.根据权利要求3所述的散斑投射器的质量检测方法，其特征在于，通过以下公式，根据以当前待匹配点为中心的第二窗口内的各像素点的灰度值、所述第二窗口对应的灰度值均值、所述目标模板图中各像素点的灰度值、以及所述目标模板图的灰度值均值，计算所述当前待匹配点的匹配代价值：其中，M为所述第二窗口的宽度，N为所述第二窗口的高度，I(x+i,y+j)为以待匹配点(x,y)为中心的所述第二窗口内的点(x+i,y+j)的灰度值，I
ave
为所述第二窗口对应的灰度值均值，T(i,j)为所述目标模板图中点(i,j)的灰度值，T
ave
为所述目标模板图的灰度值均值，NCC(x,y)为待匹配点(x,y)的匹配代价值。
5.根据权利要求1至权利要求4中任一项所述的散斑投射器的质量检测方法，其特征在于，在所述将所述灰度值大于所述散斑图的灰度值均值与预设系数的乘积的散斑点筛选为有效散斑点之后，所述方法还包括：依次将各所述有效散斑点作为二值化中心点，计算以所述二值化中心点为中心的预设的第三窗口对应的灰度值均值；将所述第三窗口内的灰度值小于所述第三窗口对应的灰度值...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹天宇，李绪琴，户磊，
申请(专利权)人：合肥的卢深视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：