本发明专利技术提供了一种基于机器视觉的显示终端操作响应匹配检测方法，用于检测显示终端操作响应是否准确。该方法先将相应操作下的待检测图像和标准模板图像进行灰度化，然后将灰度标准模板图像分为若干子图，在灰度将待检测图像中寻找各子图对应的图像，将子图与对应图像自适应二值化处理后获取差值图像，计算差值图像中各统计单元中白色像素点的密度值，将密度值与阈值的比较来判断是否存在不匹配的区域，并标记出不匹配的像素点。本发明专利技术方法让匹配精确达到单个像素点级，大大提高了判断是否匹配的准确度及精度，并具有较快的检测速度，适用于现有终端的智能检测。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能检测显示终端操作响应是否准确的
，涉及一种在大图中定位和匹配存在小角度旋转或平移的小图的技术，具体涉及。
技术介绍
电子产业在近几十年发展十分迅猛，特别是像智能手机和平板电脑等能带给人们生活上舒适和便利的电子产品，俨然已经成为现代人们生活的必需品。在当今社会这类产品更新换代的速度越来越快，人们的要求也越来越高。用户在使用这类电子产品时，最直观的体会都是从显示终端即液晶屏幕得到，所以显示终端至关重要。在工业生产过程中，对面积较大的液晶显示屏，如电脑、电视等，国家已经制定了相应的检测标准，也有如Mura检测等检测手段。但是此类方法对面积较小的显示屏幕或细小的图片显示缺陷无能为力。以手机为例，随着智能手机的发展，手机屏幕越来越大，显示的清晰度要求越来越高，更不容许有错误的显示。但是，国家还没有制定相关的检测标准，在我国的手机生产中，对屏幕操作响应的检测还停留在依靠人工肉眼观察的阶段，这种检测手段既耗费人力成本、而且效率和准确性都不高。在现代工业生产中利用机器视觉的检测方式越来越普遍，这种方式具有成本低，效率高和可靠性强的特点。例如瓶盖检测、电子元器件安装检测和指纹检测等都是预先采集好模板图像，然后在检测过程中实时采集待检测对象的图像，通过将实时采集的检测图像与模板图像进行匹配，通过判断是否匹配达到检测的目的。在现有的研究中，这种检测方式也普遍用于显示终端操作响应检测中，但因为较小面积的显示终端例如手机显示屏等，显示内容复杂，检测精度要求高，现有的其他基于视觉的检测设备直接应用到显示终端操作响应的检测中达不到准确性要求，主要是由于其中待检测图像和模板图像的匹配方法不能适应显示终端操作响应检测的特点，误判率高。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种针对显示终端操作响应智能检测的方法，具体是，以适用现有终端的智能检测，提高检测地准确度。本专利技术通过使用机器视觉代替人眼获得显示终端的图像，使用图像匹配算法代替大脑判断在对产品进行预定操作下显示终端的显示内容是否完全正确，如果不正确，标出不正确的区域，达到检测和提示的目的。本专利技术提供的，包括以下步骤:步骤101:读入待检测图像Q、预先保存的对应操作下的标准模板图像T以及操作人员输入的参数信息，所述的参数信息包括标准模板图像T的左上角点坐标P (a，b)和搜索扩大尺度值k，k为大于等于O的整数；步骤102:将待检测图像和标准模板图像分别转化为灰度图像Q1和T1 ；步骤103:设置分割子块的边长L，将图像T1分割成m个正方形子图Si(i=l，2，3，...，m) ；L的单位为像素；步骤104:在图像Q1中确定子图S1左上角点的有效搜索区域:x方向为[a_k，a+k]，y方向为[b-k，b+k]，其中超出待检测图像区域的部分不进行搜索；步骤105:利用归一化积相关图像匹配算法在图像Q1中搜索与子图S1相似度值最大的图像s/，S/就是子图S1在图像Q1中的对应图像；为了提高搜索子图S1在图像Q1中位置的速度，采用跳格搜索，即以有效搜索区域的左上角点为第一个搜索点，在宽度方向上每次跳ee个像素作为下一个搜索点，宽度方向上搜索完后，高度方向上跳ee个像素，再重复宽度方向上的搜索，直至宽度方向和高度方向均搜索完毕。所述的搜索点对应的是子图S1的左上角点，然后扩展出和子图S1相同大小的图像区域，作为候选区域；步骤:106:首先，设置子图Si(i=2，...，m)的左上角点在图像Q1中的搜索范围:X 方向为[A+ (X1-X1)-S, A+ (X1-X1)+5], y 方向为[B+ (Y1-Y1)-5, B+(YiI1)+5],其中,(A, B)为图像S/的左上角点在图像Q1中的坐标，(Xi, Yi)为子图Si左上角点在图像T1的坐标，i = l，2，...，!!!；然后利用归一化积相关图像匹配算法，在设置的搜索范围内逐点搜索该点对应的候选区域与子图Si的相似度值，并保存最大相似度值的图像区域S' yS'就是子图Si在图像Q1中的对应图像；步骤107:对各子图Si和所对应的子图S，i分别进行自适应二值化处理，i=l, 2，...，m ;步骤108:分别计算图像Si和与其对应的S' i的差值图像Di, i=l，2，...，!!!;步骤109:对差值图像Di中的每个白色像素点，进行如下处理:以该白色像素点为左上角点，扩充为7像素X7像素大小的块，将该块作为统计单元，统计该块中白色像素点的密度值M ；步骤110:判断是否存在大于密度阈值的M，如果存在执行步骤111，否则执行步骤112 ；步骤111:待检测图像中存在不匹配的像素点，待检测图像Q与标准模板图像T不匹配；首先在图像Q1中框出图像T1的近似区域，然后标记出不匹配的像素点，输出结果值G=O,代表显示终端显示错 误；步骤112:待检测图像中不存在不匹配的像素点，待检测图像Q与标准模板图像T匹配；在图像Q1中框出图像T1的近似区域，输出结果值G=I，代表显示终端显示正确。本专利技术提供的显示终端操作响应匹配检测方法的优点和积极效果在于:(I)本专利技术方法中相似度仅仅作为在待检测图像中定位模板图像的依据，而是否完全匹配，是通过求差值图像中白色像素点的密度来判断，此方法既让匹配精确达到单个像素点级，又不会仅仅因为单个像素的不同而产生误判，大大提高了判断是否匹配的准确度及精度。(2)本专利技术方法由于对模板进行了分块处理，在待检测图像中搜索到模板的第一个子块位置后，其余子块位置只需利用子块之间相对位置关系，在很小范围内搜索即可，提高了模板图像的定位速度。(3)本专利技术方法能适应模板图像和待检测图像之间存在一定位移和角度变化的情况，检测准确度和速度好。(4)本专利技术方法能较好地抵抗显示终端中闪烁的光标对匹配的影响，提高了判断准确性。(5)本专利技术方法对不匹配的像素点进行了标记，能使操作者非常直观地了解显示的错误像素点位置，提高了工作效率。附图说明图1为本专利技术的显示终端操作响应匹配检测方法的整体步骤流程图2为本专利技术中对模板图像分块的执行流程图3为本专利技术中搜索子图S1对应图像区域S1,的执行流程图4为本专利技术应用于手机操作响应检测的试验图像，其中(a)为待检测图像，(b)为标准模块图像，(C)为采用本专利技术方法的检测结果图。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术的技术方案做进一步的详细说明。本专利技术提供的，主要是使用图像匹配算法判断在对产品进行预定操作下显示终端的显示内容是否完全正确。图像匹配作为检测显示终端操作响应是否正确的方法，其含义是将摄像头获取的需要检测的显示界面图像与预先保存的模板图像进行定位和匹配，通过匹配结果判断界面显示是否正确。本专利技术方法能减少或消除采用人工检测时由于疲劳等引起的误判，提高了检测的效率和准确性。本专利技术方法能够较好地适应由于两次放置待检测器件产生的待检测图像与模板图像存在的偏移和旋转，一定程度的明暗差异以及界面中存在光标闪烁的情况，可以达到工业生产中对显示终端操作响应智能检测的准确性要求。本专利技术将待检测图像和模板图像转换为灰度图像进行匹配；对模板图像进行了分块处理，得到m个正方形子图Si(1=1,2, 3，…，m)，具体流程如图2所示；采用搜索最大相似度区域的方法实现模板图像的各子图在待检测图像中的定位， 子图Si本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于机器视觉的显示终端操作响应匹配检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤101：读入待检测图像Q、预先保存的对应操作下的标准模板图像T以及操作人员输入的参数信息；参数信息包括标准模板图像T的左上角点P(a,b)和搜索扩大尺度值k，k为大于等于0的整数；步骤102：将待检测图像和标准模板图像分别转化为灰度图像Q1和T1；步骤103：设置分割子块的边长L，将图像T1分割成m个正方形子图Si（i=1,2,3,…,m）；L的单位为像素；步骤104：在图像Q1中确定子图S1左上角点的有效搜索区域：x方向为[a?k,a+k]，y方向为[b?k,b+k]，其中超出待检测图像区域的部分不进行搜索；步骤105：利用归一化积相关图像匹配算法在图像Q1中搜索与子图S1相似度值最大的图像S1′，S1′就是子图S1在图像Q1中的对应图像；步骤:106：首先，设置子图Si(i=2,…,m)的左上角点在图像Q1中的搜索范围：x方向为[A+(xi?x1)?5，A+(xi?x1)+5]，y方向为[B+(yi?y1)?5，B+(yi?y1)+5]，其中，(A,B)为图像S1′的左上角点在图像Q1中的坐标，(xi,yi)为子图Si左上角点在图像T1的坐标，i=1,2,…,m；然后利用归一化积相关图像匹配算法，在设置的搜索范围内逐点搜索该点对应的候选区域与子图Si的相似度值，并保存最大相似度值的图像区域S′i，S′i就是子图Si在图像Q1中的对应图像；步骤107：对所有图像Si和S′i分别进行自适应二值化处理，i=1,2,…,m；步骤108：计算图像Si和S′i的差值图像Di，i=1,2,…,m；步骤109：对差值图像Di中的每个白色像素点，进行如下处理：以该白色像素点为左上角点，扩充为7像素×7像素大小的块，统计该块中白色像素点的密度值M；步骤110：判断是否存在大于密度阈值的M，如果存在执行步骤111，否则执行步骤112；步骤111：待检测图像中存在不匹配的像素点，在图像Q1中框出图像T1的近似区域，然后标记出不匹配的像素点，输出结果值G=0，代表显示终端显示错误；步骤112：待检测图像中不存在不匹配的像素点，在图像Q1中框出图像T1的近似区域，输出结果值G=1，代表显示终端显示正确。...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的显示终端操作响应匹配检测方法，其特征在于，包括如下步骤: 步骤101:读入待检测图像Q、预先保存的对应操作下的标准模板图像T以及操作人员输入的参数信息；参数信息包括标准模板图像T的左上角点P(a，b)和搜索扩大尺度值k，k为大于等于O的整数； 步骤102:将待检测图像和标准模板图像分别转化为灰度图像Q1和T1 ； 步骤103:设置分割子块的边长L，将图像T1分割成m个正方形子图Si(i=l，2，3，…，m);L的单位为像素； 步骤104:在图像Q1中确定子图S1左上角点的有效搜索区域:x方向为[a-k，a+k]，y方向为[b_k，b+k]，其中超出待检测图像区域的部分不进行搜索； 步骤105:利用归一化积相关图像匹配算法在图像Q1中搜索与子图S1相似度值最大的图像S/ , S/就是子图S1在图像Q1中的对应图像； 步骤:106:首先，设置子图Si (i=2，一,m)的左上角点在图像Q1中的搜索范围:x方向为[A+(X1-X1)-5, A+(X1-X1)+5], y 方向为[B+(YiI1)-5, B+(YiI1)+5],其中,(A, B)为图像 S1'的左上角点在图像Q1中的坐标，(xi； Yi)为子图Si左上角点在图像T1的坐标，i=l, 2，…，m ;然后利用归一化积相关图像匹配算法，在设置的搜索范围内逐点搜索该点对应的候选区域与子图Si的相似度值，并保存最大相似度值的图像区域S' yS' i就是子图31在图像Q1中的对应图像； 步骤107:对所有图像Si和S' i分别进行自适应二值化处理，i=l, 2，…，m ; 步骤108:计算图像Si和S' i的差值图像Di, i=l, 2，…，m ; 步骤109:对差值图像Di中的每个白色像素点，进行如下处理:以该白色像素点为左上角点，扩充为7像素X 7像素大小的块，统计该块中白色像素点的密度值M ; 步骤110:判断是否存在大于密度阈值的M，如果存在执行步骤111，否则执行步骤112 ； 步骤111:待检测图像中存在不匹配的像素点，在图像Q1中框出图像T1的近似区域，然后标记出不匹配的像素点，输出结果值G=0，代表显示终端显示错误； 步骤112:待检测图像中不存在不匹配的像素点，在图像Q1中框出图像T1的近似区域，输出结果值G=I，代表显示终端显示正确。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的显示终端操作响应匹配检测方法，其特征在于，所述的步骤103中进行分块处理的步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：高峰，徐国艳，丁能根，黄小云，邢龙龙，朱金龙，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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