【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及鱼眼镜头检测方式的，特别是涉及一种鱼眼镜头污点检测方法。
技术介绍
1、因为鱼眼镜头的特殊性，如果对全画面都进行检测的话，会出现误判的现象，如果固定位置的话，因为每个摄像头搭载的偏差，导致四角暗角是不一样的，所以本专利技术提出一种鱼眼镜头污点检测方法，能快速的解决其问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是克服现有技术中的不足之处，提供一种鱼眼镜头污点检测方法。
2、本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：
3、一鱼眼镜头污点检测方法，包括：检测装置、鱼眼镜头固定装置和拍摄模组；所述检测装置包括读取图片模块，所述读取图片模块数据连接有二值化处理模块，所述二值化处理模块数据连接有圆心、半径计算模块，所述圆心、半径计算模块数据连接有图像预处理模块，所述图像预处理模块数据连接有行列均值列举模块，所述行列均值列举模块数据连接有对比列举模块；所述对比列举模块数据连接有区域识别、阀值提取模组，所述区域识别、阀值提取模组数据连接有判断模组，所述判断模组数据连接有对比度阀值判断模块，所述对比度阀值判断模块分别数据连接有输出结果模组和坏点连通区域识别模块，所述输出结果模组数据连接有结束程序模块，所述坏点连通区域识别模块与所述输出结果模块数据连接，所述坏点连通区域识别模块数据连接有测试结果ng模块，所述测试结果ng模块与所述结束程序模块数据连接；所述拍摄模组与所述检测装置之间数据连接。
4、在其中一个实施例中，所述二值化处理模块通过设定一个值化阈
5、在其中一个实施例中，所述图像预处理模块会对接收到的图像进行shading校准，所述行列均值列举模块会采用行列均值的方式快速的计算求出每个像素点与其背景之间的对比度。
6、在其中一个实施例中，所述对比列举模块会将所述列均值列举模块列举出的数据与某个阀值进行对比，并将大于某个阈值对比度列举出来，而所述区域识别、阀值提取模组则会对所有目标点进行8连通区域识别，将大于某阀值的数据出来。
7、在其中一个实施例中，所述判断模组会判断一整块污点的平均对比度是否大于某个阀值，以及判断一整团污点数是否大于某个阀值，而所述对比度阀值判断模块会判断整团对比度是否大于某阀值。
8、在其中一个实施例中，所述对比度阀值判断模块判的判断结果为不是则直接进入到输出结果模块，所述输出结果模块将结果输出后会自动触发结束程序模块，从而直接结束该程序。
9、在其中一个实施例中，所述对比度阀值判断模块判的判断结果为是的时候则会进入到所述坏点连通区域识别模块，所述坏点连通区域识别模块会对所有的坏点进行8连通区域识别，如果识别出的结果大于某阀值则进入所述测试结果ng模块。
10、在其中一个实施例中，所述测试结果ng模块在检测装置上显示检测不符合预期，并直接进入结束程序模块，并结束程序。
11、在其中一个实施例中，所述坏点连通区域识别模块判断出的结果小于模阀值，则直接进入输出结果模块，将得到的数据输出在检测装置上。
12、在其中一个实施例中，所述鱼眼镜头固定装置能将需要进行检测的鱼眼镜头进行固定。
13、与现有技术相比，本专利技术至少具有以下优点：
14、本专利技术的一种鱼眼镜头污点检测方法，通过设定一个二值化阈值，提取出暗黑边界，通过边界坐标点拟合出圆形，对圆形内的区域进行识别检测，以圆心为中心，半径为边缘划分中心区域与边检区域(判断标准不一样，如对比度等)，在对对区域内进行检测，判断是否有污点。
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1.一鱼眼镜头污点检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种鱼眼镜头污点检测方法，其特征在于，所述二值化处理模块通过设定一个值化阈值，提取出暗黑边界，所述圆心、半径计算模块会根据图像边缘部分拟合出圆形，并得到圆心和半径大小。
3.根据权利要求1所述的一种鱼眼镜头污点检测方法，其特征在于，所述图像预处理模块会对接收到的图像进行shading校准，所述行列均值列举模块会采用行列均值的方式快速的计算求出每个像素点与其背景之间的对比度。
4.根据权利要求1所述的一种鱼眼镜头污点检测方法，其特征在于，所述对比列举模块会将所述列均值列举模块列举出的数据与某个阀值进行对比，并将大于某个阈值对比度列举出来，而所述区域识别、阀值提取模组则会对所有目标点进行8连通区域识别，将大于某阀值的数据出来。
5.根据权利要求1所述的一种鱼眼镜头污点检测方法，其特征在于，所述判断模组会判断一整块污点的平均对比度是否大于某个阀值，以及判断一整团污点数是否大于某个阀值，而所述对比度阀值判断模块会判断整团对比度是否大于某阀值。
6.根据权利要
7.根据权利要求1所述的一种鱼眼镜头污点检测方法，其特征在于，所述对比度阀值判断模块判的判断结果为是的时候则会进入到所述坏点连通区域识别模块，所述坏点连通区域识别模块会对所有的坏点进行8连通区域识别，如果识别出的结果大于某阀值则进入所述测试结果NG模块。
8.根据权利要求1所述的一种鱼眼镜头污点检测方法，其特征在于，所述测试结果NG模块在检测装置上显示检测不符合预期，并直接进入结束程序模块，并结束程序。
9.根据权利要求1所述的一种鱼眼镜头污点检测方法，其特征在于，所述坏点连通区域识别模块判断出的结果小于模阀值，则直接进入输出结果模块，将得到的数据输出在检测装置上。
10.根据权利要求1所述的一种鱼眼镜头污点检测方法，其特征在于，所述鱼眼镜头固定装置能将需要进行检测的鱼眼镜头进行固定。
...【技术特征摘要】
1.一鱼眼镜头污点检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种鱼眼镜头污点检测方法，其特征在于，所述二值化处理模块通过设定一个值化阈值，提取出暗黑边界，所述圆心、半径计算模块会根据图像边缘部分拟合出圆形，并得到圆心和半径大小。
3.根据权利要求1所述的一种鱼眼镜头污点检测方法，其特征在于，所述图像预处理模块会对接收到的图像进行shading校准，所述行列均值列举模块会采用行列均值的方式快速的计算求出每个像素点与其背景之间的对比度。
4.根据权利要求1所述的一种鱼眼镜头污点检测方法，其特征在于，所述对比列举模块会将所述列均值列举模块列举出的数据与某个阀值进行对比，并将大于某个阈值对比度列举出来，而所述区域识别、阀值提取模组则会对所有目标点进行8连通区域识别，将大于某阀值的数据出来。
5.根据权利要求1所述的一种鱼眼镜头污点检测方法，其特征在于，所述判断模组会判断一整块污点的平均对比度是否大于某个阀值，以及判断一整团污点数是否大于某个阀值，而所述对比度阀值判断模块会判断整团对比度是否大于某阀...
【专利技术属性】
技术研发人员：林挺，张露，林锋芳，
申请(专利权)人：信利光电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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