一种手机检测自动调景深算法制造技术

本发明专利技术公开了一种手机检测自动调景深算法，包括如下步骤：S1、最佳景深位置即相机中心区域手机表面最清晰时相机所在位置，搜寻方法用采样点遍历方式逐层逼近的方式；S2、计算图片的清晰度，得出值最高处的位置；S3、然后开始第二轮搜寻。本发明专利技术是首先控制景深电机对一定范围的距离定点采集图像，然后通过sobel算子计算各图像中心区域的梯度值来判断画面清晰度，再计算清晰度列表的波峰位置，定位到波峰位置后，划定更小的区域，再迭代一次或多次上述所描述计算过程，收敛到最终的景深位置，可使拍摄出的手机照片清晰，便于检测模块进行检测以判断是否合格。测以判断是否合格。测以判断是否合格。

【技术实现步骤摘要】
一种手机检测自动调景深算法


[0001]本专利技术涉及手机检测
，具体为一种手机检测自动调景深算法。

技术介绍

[0002]二手手机交易中外观缺陷检测技术对于手机商品估价和质量评估具有重要的意义，在工业检测领域，待检测的物品一般都是具有平坦面、尺寸小的特点，而一台手机，具有正反两面，四个侧面以及四个转角，不同类型手机形状、尺寸长短、厚度不一，手机外壳和侧面机身材料和色彩的差异也会造成表面反光特性不同，因此工业领域常见的缺陷检测方法不能满足手机全身外观检测的需求。
[0003]当下对手机设备的检测过程中，多采用直接拍照的方式将照片上传至检测模块，大部分拍照检测设备在一定的程度上会出现景深无法自动调节的情况，这就导致拍摄出的手机照片不清晰、导致检测模块无法判断不清晰的照片，影响处理效率的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种手机检测自动调景深算法，以解决上述
技术介绍
中提出当下对手机设备的检测过程中，多采用直接拍照的方式将照片上传至检测模块，大部分拍照检测设备在一定的程度上会出现景深无法自动调节的情况，这就导致拍摄出的手机照片不清晰、导致检测模块无法判断不清晰的照片，影响处理效率的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种手机检测自动调景深算法，包括如下步骤：
[0006]S1、最佳景深位置即相机中心区域手机表面最清晰时相机所在位置，搜寻方法用采样点遍历方式逐层逼近的方式；
[0007]S2、计算图片的清晰度，得出值最高处的位置；
[0008]S3、然后开始第二轮搜寻；
[0009]S4、如果最高值落在S4_1，则继续以该点为中心进一步缩小范围计算三个或等多各采样点{S4_1_0,S4_1_1,S4_1_2}的值；
[0010]S5、最终将最佳景深位置锁定在P位置；
[0011]S6、采集到图片后，crop中心ROI区域做清晰度计算，得出图像清晰度。
[0012]优选的，所述步骤S6中清晰度计算过程是首先转灰度图，然后做归一化处理，进行gamma变换，使图片整体亮度均匀，再用laplacian算子提取灰度图的边缘信息，对边缘提取图求标准方差以及方差平方值。
[0013]优选的，所述步骤S6中的得出图像清晰度的公式为：
[0014]L＝Laplacian(G)；
[0015]Sigma＝meanStdDev(L)；
[0016]Measure_value＝Sigma*Sigma；
[0017]其中G是灰度图，L是边缘提取图，Measure_value是求到的清晰度。
[0018]优选的，所述步骤S1中第一轮的搜寻采样点为{S0,S1,S2,S3,S4,S5,S6},在这六个采样点抓取图片。
[0019]优选的，所述步骤S3中假如第一轮最高值在S4，则已S4为中心点，前后遍历更小范围的区域，分别在{S4_0,S4_1,S4_2,S4_34}采样点计算图片清晰度。
[0020]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0021]本专利技术是首先控制景深电机对一定范围的距离定点采集图像，然后通过sobel算子计算各图像中心区域的梯度值来判断画面清晰度，再计算清晰度列表的波峰位置，定位到波峰位置后，划定更小的区域，再迭代一次或多次上述所描述计算过程，收敛到最终的景深位置，可使拍摄出的手机照片清晰，便于检测模块进行检测以判断是否合格。
附图说明
[0022]图1是本专利技术自动调景深算法模块流程图；
[0023]图2是本专利技术自动调景深算法示意图。
具体实施方式
[0024]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0025]请参阅图1
‑
2，本专利技术提供一种技术方案：一种手机检测自动调景深算法，包括如下步骤：
[0026]S1、最佳景深位置即相机中心区域手机表面最清晰时相机所在位置，搜寻方法用采样点遍历方式逐层逼近的方式；
[0027]S2、计算图片的清晰度，得出值最高处的位置；
[0028]S3、然后开始第二轮搜寻；
[0029]S4、如果最高值落在S4_1，则继续以该点为中心进一步缩小范围计算三个或等多各采样点{S4_1_0,S4_1_1,S4_1_2}的值；
[0030]S5、最终将最佳景深位置锁定在P位置；
[0031]S6、采集到图片后，crop中心ROI区域做清晰度计算，得出图像清晰度。
[0032]优选的，所述步骤S6中清晰度计算过程是首先转灰度图，然后做归一化处理，进行gamma变换，使图片整体亮度均匀，再用laplacian算子提取灰度图的边缘信息，对边缘提取图求标准方差以及方差平方值。
[0033]优选的，所述步骤S6中的得出图像清晰度的公式为：
[0034]L＝Laplacian(G)；
[0035]Sigma＝meanStdDev(L)；
[0036]Measure_value＝Sigma*Sigma；
[0037]其中G是灰度图，L是边缘提取图，Measure_value是求到的清晰度。
[0038]优选的，所述步骤S1中第一轮的搜寻采样点为{S0,S1,S2,S3,S4,S5,S6},在这六个采样点抓取图片。
[0039]优选的，所述步骤S3中假如第一轮最高值在S4，则已S4为中心点，前后遍历更小范围的区域，分别在{S4_0,S4_1,S4_2,S4_34}采样点计算图片清晰度。
[0040]尽管已经示出和描述了本专利技术的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本专利技术的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本专利技术的范围由所附权利要求及其等同物限定。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种手机检测自动调景深算法，其特征在于：包括如下步骤：S1、最佳景深位置即相机中心区域手机表面最清晰时相机所在位置，搜寻方法用采样点遍历方式逐层逼近的方式；S2、计算图片的清晰度，得出值最高处的位置；S3、然后开始第二轮搜寻；S4、如果最高值落在S4_1，则继续以该点为中心进一步缩小范围计算三个或等多各采样点{S4_1_0,S4_1_1,S4_1_2}的值；S5、最终将最佳景深位置锁定在P位置；S6、采集到图片后，crop中心ROI区域做清晰度计算，得出图像清晰度。2.根据权利要求1所述的一种手机检测自动调景深算法，其特征在于：所述步骤S6中清晰度计算过程是首先转灰度图，然后做归一化处理，进行gamma变换，使图片整体亮度均匀，再用laplacian算子提取灰度图的边缘信息，对边缘提取图求标准方差以...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊林云，干宝明，孟祥武，蔡勤科，
申请(专利权)人：杭州意象科技有限公司，
类型：发明
国别省市：