一种检测方法与装置

文档序号:882746 发布日期:2021-03-19 浏览:1次 >En<

阅读说明:本技术 一种检测方法与装置 (Detection method and device ) 是由 胡伟鹏 于 2019-09-18 设计创作,主要内容包括:本发明提供一种检测装置及方法,用于检测摄像模组异常,包括以下步骤:获取待测摄像模组对准光源装置摄取的光源图像;处理所述光源图像而获取光强成像图;根据所述光强成像图与预设光强成像图,判断所述摄像模组是否成像异常;在判定所述摄像模组为成像异常的情况下,根据所述光强成像图中的光强分布,获取所述摄像模组导致成像异常的异常类型。通过对光强图进行分析,进而检测出待测摄像模组是否异常及异常原因,提高了检测的精确度。(The invention provides a detection device and a detection method, which are used for detecting the abnormity of a camera module and comprise the following steps: acquiring a light source image shot by a camera module to be tested aiming at a light source device; processing the light source image to obtain a light intensity imaging graph; judging whether the camera module is abnormal in imaging or not according to the light intensity imaging graph and a preset light intensity imaging graph; and under the condition that the camera module is judged to be abnormal in imaging, acquiring the abnormal type of the abnormal imaging caused by the camera module according to the light intensity distribution in the light intensity imaging graph. Whether the camera module to be detected is abnormal or not and the reason of the abnormality are detected by analyzing the light intensity diagram, so that the detection accuracy is improved.)

一种检测方法与装置

技术领域

本发明涉及检测技术领域,尤其涉及一种检测方法与装置,用于检测摄像模组。

背景技术

随着技术的发展以及应多种领域发展的要求,越来越多的领域需要用到摄像模组。

当前摄像模组的检测方法为通过采用空间频率响应(Spatial FrequencyResponse,简称SFR)值判断摄像模组是否出现异常。随着技术的发展,还可以将检测到的SFR值转化为热力图来更为直观地判断摄像头模组大体位置的光学性能。然而,检测到的SFR值是通过对各个视场中进行定点检测,这些规定的检测点并不全面,容易导致漏检,使检测的精确度不高。

发明内容

为解决上述问题,本发明实施例提供一种能够提高检测精度的摄像模组检测方法与检测装置。

本发明提供一种检测方法,用于检测摄像模组异常,包括以下步骤:获取待测摄像模组对准光源装置摄取的光源图像;处理所述光源图像而获取光强成像图;根据所述光强成像图与预设光强成像图,判断所述摄像模组是否成像异常;在判定所述摄像模组为成像异常的情况下,根据所述光强成像图中的光强分布,获取所述摄像模组导致成像异常的异常类型。

在一实施方式中,所述在判定所述摄像模组为成像异常的情况下,根据所述光强成像图中的光强分布,获取所述摄像模组导致成像异常的异常类型后,所述检测方法还包括以下步骤:处理所述光强成像图而获取红光通道光强图、绿光通道光强图及蓝光通道光强图。以及根据所述红光通道光强图、所述绿光通道光强图及所述蓝光通道光强图确定所述摄像模组的滤光结构的异常光通道及其位置。

在一实施方式中,所述获取所述摄像模组导致成像异常的异常类型,包括:获取所述光强成像图的第一图像缺陷,并根据所述第一图像缺陷确定对应的所述摄像模组的异常类型。

在一实施方式中,所述第一图像缺陷包括光源形状缺陷、光源边缘暗纹缺陷、光源内部暗纹缺陷,所述异常类型包括第一异常类型、第二异常类型及第三异常类型,所述光源形状缺陷对应第一异常类型,所述光源边缘暗纹缺陷对应第二异常类型,所述光源内部暗纹缺陷对应第三异常类型。其中,所述第一异常类型为镜头与图像传感器之间的位置偏移,所述第二异常类型为镜头边缘缺陷,所述第三异常类型为滤光结构异常。

在一实施方式中,所述根据所述光强成像图与预设光强成像图,判断所述摄像模组是否成像异常,包括:对所述光强成像图与预设光强图进行匹配,当匹配度小于设定阈值,则判定所述摄像模组为成像异常。

本发明还提供一种检测装置,用于检测摄像模组,包括光源装置及处理装置。光源装置,用于产生检测光。处理装置,包括获取单元及第一处理单元。获取单元,用于获取待测摄像模组对准光源装置所摄取的光源图像。第一处理单元,用于处理所述光源图像而获取光强成像图像,并根据所述光强成像图与预设光强成像图,判断所述摄像模组是否成像异常,在判定所述摄像模组为成像异常的情况下,根据所述光强成像图中的光强分布,获取所述摄像模组导致成像异常的异常类型。

在一实施方式中,所述处理装置还包括第二处理单元,用于处理所述光强成像图而获取红光通道光强图、绿光通道光强图及蓝光通道光强图,以及根据所述红光通道光强图、所述绿光通道光强图及所述蓝光通道光强图确定所述摄像模组的滤光结构中的异常通道及其位置。

在一实施方式中,所述第一处理单元用于获取所述光强成像图的第一图像缺陷,并根据所述第一图像缺陷确定对应的所述摄像模组的异常类型。

在一实施方式中,所述第一处理单元用于对所述光强成像图与预设光强图进行匹配,当匹配度小于设定阈值,则判定所述摄像模组为成像异常。

在一实施方式中,所述光源装置包括第一光源、第二光源及光源混合部件,所述光源混合部件包括相对设置的入光面及出光面,所述第一光源与所述第二光源朝向所述光源混合部件的入光面设置,所述光源混合部件用于对所述第一光源与所述第二光源从所述入光面射入的光进行均匀混合形成均匀光束并从所述出光面出射。

本发明提供的一种检测方法与装置,采用分析光强成像图,来检测待测摄像模组的成像性能以及导致成像异常的异常类型。另外,通过光强成像图反映摄像模组成像性能和导致成像异常的部件,避免了定点检测SFR值导致的漏检情况,提高了检测精确度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一实施例提供的检测装置的结构示意图。

图2为摄像模组的结构示意图。

图3为图2所示的摄像模组的第一滤光结构示意图。

图4为图2所示的摄像模组的传感器结构示意图。

图5a为本发明一实施例提供的预设光强成像图。

图5b为本发明一实施例提供的具光源形状缺陷的光强成像图。

图5c为本发明一实施例提供的具光源边缘暗纹缺陷的光强成像图。

图5d为本发明一实施例提供的具光源内部暗纹缺陷的光强成像图。

图6a为本发明一实施方式中提供的可见光光强成像图。

图6b为本发明一实施例提供的红光通道光强图。

图6c为本发明一实施例提供的第一绿光通道光强图。

图6d为本发明一实施例提供的第二绿光通道光强图。

图6e为本发明一实施例提供的蓝光通道光强图。

图7为检测装置检测摄像模组成像性能时的示意图。

图8本发明一实施例提供的检测方法的流程示意图。

图9本发明又一实施例提供的检测方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明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发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

请参阅图1,图1为本发明第一实施例提供的检测装置的结构示意图。

一种检测装置100,用于检测摄像模组200。检测装置100包括:光源装置10及处理装置50。光源装置10用于产生检测光。处理装置50用于获取待测的摄像模组200对准光源装置10所摄取的光源图像,并对光源图像进行处理以检测摄像模组200的成像性能。处理装置50与摄像模组200通信连接,使处理装置50获取摄像模组200摄取的光源图像。

可以理解,处理装置50与摄像模组200通信连接是为了传输摄像模组200所摄取的光源图像,不限制处理装置50与摄像模组200的连接方式,例如,处理装置50与摄像模组200可通过有线或无线的方式进行连接,例如,蓝牙连接、数据线连接等方式。

具体的,光源装置10包括第一光源11、第二光源13及光源混合部件15。光源混合部件15包括相对设置的入光面151及出光面153,第一光源11与第二光源13朝向光源混合部件15的入光面151设置。光源混合部件15用于对第一光源11与第二光源13从入光面151射入的光进行均匀混合形成均匀光束并从出光面153出射。通过光源混合部件15均匀混合第一光源11与第二光源13出射光,以确保摄像模组200所采集的光源图像的质量,从而保证检测精度。本实施方式中,第一光源11为D50光源,第二光源13为A光源。D50光源为符合色温5000K的光源。A光源为钨丝光,即符合色温2856K的光源。

处理装置50包括获取单元51、第一处理单元52及第二处理单元53。

获取单元51,用于获取摄像模组200对准光源装置10的出光面153摄取的光源图像。

第一处理单元52,用于对光源图像进行处理获取光强成像图,并根据光强成像图像判断摄像模组200是否成像异常;在判定摄像模组200为成像异常的情况下,根据光强成像图中的光强分布,获取摄像模组200导致成像异常的异常类型,异常类型包括摄像模组200导致成像异常的部件。由于第一处理单元52通过光强成像图中的光强检测摄像模组200的成像性能,而非定点检测,从而提高了检测精度。

本实施方式中,第一处理单元52通过光强成像图与预设光强成像图进行匹配,当匹配度小于设定阈值,则判定摄像模组200成像异常。在判定摄像模组200为成像异常的情况下,第一处理单元52根据光强成像图获取摄像模组200导致成像异常的部件。可以理解,不限定第一处理单元52通过光强成像图与预设光强成像图进行匹配的方式来判断摄像模组200成像是否异常,其也可以根据其它方式判断,例如根据各像素对应的预设光强值等等。

光强成像图的质量与光源装置10和摄像模组200自身的成像性能有关。摄像模组200的成像性能与摄像模组200的结构相关联。

请参阅图2,图2为摄像模组的结构示意图。摄像模组200中,与其成像性能相关联的结构包括:镜头31、第一滤光结构33及传感器35。第一滤光结构33位于镜头31和图像传感器35之间。镜头31、第一滤光结构33与传感器35依次层叠设置。第一滤光结构33用于将通过镜头31进入摄像模组200的光进行过滤。图像传感器35用于接收来自第一滤光结构33的光,并将接收到的光转为电信号,即光电转化,完成感光动作。

请参阅图3,图3为图2所示的摄像模组的第一滤光结构示意图。第一滤光结构33包括红光通道331(图3中以R标识)、绿光通道333(图3中以G标识)及蓝光通道335(图3中以B标识)。红光通道331用于通过红光,绿光通道333用于通过绿光,蓝光通道335用于通过蓝光。

请参阅图4,图4为图2所示的摄像模组的传感器结构示意图。图像传感器35朝向第一滤光结构33的一面设第二滤光结构350,第二滤光结构350包括红光通道351、绿光通道353及蓝光通道355。对应地,红光通道351用于通过红光,绿光通道353用于通过绿光,蓝光通道355用于通过蓝光。

具体的,第一处理单元52还用于获取光强成像图的第一图像缺陷,以及获取与第一图像缺陷对应的摄像模组200的异常类型。

本实施方式中,图5a为预设光强成像图,预设光强成像图为通过一正常摄像模组所采集的光源图像而获取的光强成像图。本实施方式中,预设光强成像图中的光源形状为圆形,光强由圆心向外侧递减。正常摄像模组为非异常摄像模组,即符合产品合格要求。可以理解,预设光强成像图可根据所需要的正常摄像模组而设定。

本实施方式中,第一图像缺陷包括光源形状缺陷、光源边缘暗纹缺陷及光源内部暗纹缺陷。第一处理单元52比较分析光强成像图与预设光强成像图,若摄像模组200成像异常,则光强成像图中的光源则存在第一图像缺陷,且第一图像缺陷区域的光强低于预设光强成像图中的对应区域。可以理解,第一处理单元52对光强成像图进行处理而获取光强成像图不同区域的光强,并对不同区域的光强与预设光强成像图中对应区域的光强进行比较分析,而确定第一图像缺陷即对应的异常类型。

光源形状缺陷为光强成像图中的光源成像不全,即光源仅部分成像。例如,图5b所示的光强成像图中的光源形状非圆形而大致呈椭圆形。摄像模组200导致光源形状缺陷的原因可能在于,镜头31与图像传感器35之间的位置偏移,造成仅部分光源于图像传感器35上成像。

光源边缘暗纹缺陷为光强成像图中的光源边缘具颜色偏黑(具较弱的光强分布)的暗纹。例如,图5c所示的光强成像图中的光源的边缘部分呈现出暗纹。摄像模组200造成光源边缘暗纹缺陷的原因可能在于,镜头31的边缘有缺陷。

光源内部暗纹缺陷为光强成像图中的光源内部具颜色偏黑(具较弱的光强分布)的暗纹。例如,图5d所示的光强成像图中的光源内部呈现出暗纹。摄像模组200造成光源边缘暗纹缺陷的原因可能在于,第一滤光结构33及/或第二滤光结构350的光通道异常,即设置在第一滤光结构33及/或第二滤光结构350的光通道镀膜层有缺陷。

异常类型预存储于与处理装置50连接的存储设备中。异常类型包括第一异常类型、第二异常类型及第三异常类型。第一异常类型为镜头31与图像传感器35之间的位置偏移。第二异常类型为镜头31边缘缺陷。第三异常类型为第一滤光结构33及/或第二滤光结构350的光通道异常。光源形状缺陷对应第一异常类型,光源边缘暗纹缺陷对应第二异常类型,光源内部暗纹缺陷对应第三异常类型。可以理解,不限定异常类型包括第一异常类型、第二异常类型及第三异常类型,其也可以包括一种异常类型、两种异常类型或三种以上的异常类型,用户可以通过需要进行设置。

由于第一滤光结构33与第二滤光结构350的光通道均包括红光通道、绿光通道及蓝光通道,当第一处理单元52确定摄像模组200为第三异常类型时,却无法确定是第一滤光结构33及/或第二滤光结构350的异常位置。

第二处理单元53,用于在确定摄像模组200为第三异常类型的情况处理光强成像图而获取红光通道光强图、绿光通道光强图及蓝光通道光强图,并根据各光通道光强图确定摄像模组200中第一滤光结构33及/或第二滤光结构350的异常光通道及其异常位置。

本实施方式中,第二处理单元53将获取的红光通道光强图与预设红光通道光强图进行比较分析,将获取的绿光通道光强图与预设绿光通道光强图进行比较分析,将获取的蓝光通道光强图与预设蓝光通道光强图进行比较分析,从而确定红光通道光强图、绿光通道光强图及蓝光通道光强图中异常的光通道光强图。异常的光通道光强图为光通道光强图中出现第二图像缺陷,第二图像缺陷包括污点(坏点)、暗纹等。第二处理单元53根据第二图像缺陷的位置确定第一滤光结构33及/或第二滤光结构350的异常位置,如此方便后续排查造成产品不良的原因,例如制造机台、制造材料等。预设红光通道光强图、预设绿光通道光强图及预设蓝光通道光强图中不存在第二图像缺陷。

第二处理单元53将获取的红光通道光强图与预设红光通道光强图进行比较分析,若第二处理单元53检测到红光通道光强图中的某个位置有污点,则能够确定摄像模组200中第一滤光结构33及/或第二滤光结构350中异常红光通道及其位置。类似地,第二处理单元53能够通过绿光通道光强图的污点及污点位置确定摄像模组200中第一滤光结构33及/或第二滤光结构350中异常绿光通道及其位置;第二处理单元53通过蓝光通道光强图的污点及污点位置确定摄像模组200中第一滤光结构33及/或第二滤光结构350中异常蓝光通道及其位置。

在一实施方式中,绿光通道包括第一绿光(Gr)通道及第二绿光(Gb)通道,绿光通道光强图包括第一绿光(Gr)通道光强图及第二绿光(Gb)通道光强图。请参阅图6a-6e,图6a为本发明一实施方式中提供的可见光光强成像图,图6a中的a区域具污点。图6b-图6e所出现的各光通道光强图在对应区域均出现污点,第二处理单元53确定第一滤光结构33及/或第二滤光结构350的异常。图6a-6e仅为示例性地,并非实际应用中的各基色光通道图。

可以理解,若红光通道光强图、蓝光通道光强图及绿光通道光强图中的一个出现较明显的第二图像缺陷,则第二处理单元53确定第一滤光结构33及/或第二滤光结构350的异常光通道及其位置。例如,绿光通道光强图相较于红光通道光强图与蓝光通道光强图出现较明显的第二图像缺陷,第二处理单元53则确定第一滤光结构33及/或第二滤光结构350的异常绿光通道的位置。

在一实施方式中,不限定第二处理单元53在确定摄像模组200为第三异常类型的情况下处理光强成像图而获取红光通道光强图、绿光通道光强图及蓝光通道光强图,第二处理单元53可以在第一处理单元52获取到光强成像图后,即处理光强成像图而获取红光通道光强图、绿光通道光强图及蓝光通道光强图,以加快处理装置100的处理速度。

本实施方式中,光源装置10的出光面153与摄像模组200之间的距离为5mm。可以理解,不限定出光面153与摄像模组200之间的距离为5mm,其能够获取光源装置10产生的检测光即可。

可以理解,不限制光源装置10中光源的种类及数量,例如,光源装置10的光源可以采用D50光源、D65光源、D75光源或A光源中的至少一种,光源装置10中的均匀混合部件15可以省略。

进一步地,为避免外界环境中其他光线的干扰,采用本发明提供的检测装置进行摄像模组检测时,应在黑暗环境下进行。在本实施方式中,如图7所示,将光源装置10与待测的摄像模组200放置于暗箱70中,以排除外界环境光的干扰。可以理解,不限制将光源装置10与待测的摄像模组200放置于暗箱70中,例如,还可以采用将检测装置放置在暗室中等方式。

以下对检测装置100检测摄像模组200进行进一步说明。光源装置10出射检测光。摄像模组200对准光源装置10摄取光源图像。处理装置50的获取单元51获取摄像模组200摄取的光源图像。处理装置50的第一处理单元52对光源图像进行处理,获取光强成像图。第一处理单元52根据光强成像图像判断摄像模组200是否成像异常。

在本实施方式中,第一处理单元52根据光强成像图像和预设光强图进行匹配来判断摄像模组200是否成像异常。当光强成像图像和预设光强图的匹配度小于设定阈值,则判定摄像模组200成像异常。在判定摄像模组200为成像异常的情况下,第一处理单元52获取摄像模组200的异常类型,异常类型包括摄像模组200导致成像异常的部件。

第二处理单元53对光强成像图进行处理获取红光通道光强图、绿光通道光强图及蓝光通道光强图,并根据各光通道光强图确定摄像模组200中滤光结构的光通道位置。

在一实施方式中,处理装置50还包括输出单元,用于输出光源图像、光强成像图及各通道光强成像图,以方便通过人眼确定红光通道光强图、绿光通道光强图及蓝光通道光强图中的异常光通道光强图,从而确定摄像模组200的滤光结构及/或图像传感器35中导致成像异常的光通道及其位置。输出单元可以包括有线接口、无线接口等,以方便将第一处理单元52及/或第二处理单元53获取的光强成像图及/或通道光强图导出。

在一实施方式中,摄像模组200为红外摄像模组,如此,处理装置200可以省略第二处理单元53,即无需对光强成像图进行进一步处理而进行光通道分析。这是因为红外摄像模组不具备红光通道、绿光通道及蓝光通道,而是单一的结构,红外摄像模组中的滤光结构包括红外点阵。摄像模组200为红外摄像模组时,光源装置10可单独采用Dolan光源等。

在一实施方式中,摄像模组200为黑白摄像模组,如此,处理装置200可以省略第二处理单元53,即无需对光强成像图进行进一步处理而进行光通道分析。这是因为黑白摄像模组不具备红光通道、绿光通道及蓝光通道,而是单一的结构。摄像模组200为黑白摄像模组时,光源装置10可单独采用D50光源等。

在一实施方式中,摄像模组200可以省略第一滤光结构33,如此可通过第一处理单元52与第二处理单元53直接确定第二滤光结构350上异常光通道及其位置。

在一实施方式中,可以对摄像模组200中的第一滤光结构33及图像传感器35分开进行测试,例如,需测试摄像模组200中的第一滤光结构33时,将图像传感器35替换为正常图像传感器(符合产品要求的图像传感器);需测试摄像模组200中的图像传感器35的第二滤光结构350时,将第一滤光结构33替换为正常滤光结构(符合产品要求的滤光结构)。

请参阅图8,图8为本发明一实施例提供的检测方法的流程示意图。本发明还提供一种检测方法,用于检测摄像模组,检测方法包括以下步骤:

S11、获取待测摄像模组对准光源装置摄取的光源图像。

S12、处理光源图像获取光强成像图。

S13、根据光强成像图与预设光强图,判断摄像模组是否成像异常,若为是,即摄像模组为成像异常,则进行步骤S14;若为否,即摄像模组成像非异常,则结束。

本实施方式中,通过光强成像图与预设光强成像图进行匹配,当匹配度小于设定阈值,则判定摄像模组成像异常。

S14、根据光强成像图的光强确定摄像模组导致成像异常的异常类型。

比较分析光强成像图与预设光强成像图,由于摄像模组成像异常,则光强成像图中的光源则存在第一图像缺陷,且第一图像缺陷区域的光强低于预设光强成像图中的对应区域。

第一图像缺陷包括光源形状缺陷、光源边缘暗纹缺陷及光源内部暗纹缺陷。光源形状缺陷为光强成像图中的光源成像不全,即光源仅部分成像,例如,图5b所示的光强成像图中的光源形状非圆形而大致呈椭圆形。摄像模组导致光源形状缺陷的原因可能在于,摄像模组的镜头与摄像模组的图像传感器之间的位置偏移,造成仅部分光源于图像传感器上成像。

光源边缘暗纹缺陷为光强成像图中的光源边缘具颜色偏黑(具较弱的光强分布)的暗纹,例如,图5c所示的光强成像图中的光源的边缘部分呈现出暗纹。摄像模组造成光源边缘暗纹缺陷的原因可能在于,摄像模组的镜头的边缘有缺陷。

光源中部暗纹缺陷为光强成像图中的光源内部具颜色偏黑(具较弱的光强分布)的暗纹,例如,图5d所示的光强成像图中的光源内部呈现出暗纹。摄像模组造成光源边缘暗纹缺陷的原因可能在于,摄像模组的滤光结构及/或图像传感器的光通道异常,即设置在滤光结构及/或图像传感器的光通道镀膜层有缺陷。

预设异常类型包括第一异常类型、第二异常类型及第三异常类型。第一异常类型为摄像模组的镜头与图像传感器之间的位置偏移。第二异常类型为摄像模组的镜头边缘缺陷。第三异常类型为摄像模组的滤光结构及/或图像传感器的光通道异常。光源形状缺陷对应第一异常类型,光源边缘暗纹缺陷对应第二异常类型,光源内部暗纹缺陷对应第三异常类型。

在一实施方式中,可直接通过人眼确定光强成像图中是否存在第一图像缺陷。

S15、处理光强成像图而获取红光通道光强图、绿光通道光强图及蓝光通道光强图。

S16、根据红光通道光强图、绿光通道光强图及蓝光通道光强图,确定摄像模组的滤光结构的异常位置。

本实施方式中,将获取的红光通道光强图与预设红光通道光强图进行比较分析,将获取的绿光通道光强图与预设绿光通道光强图进行比较分析,将获取的蓝光通道光强图与预设蓝光通道光强图进行比较分析,从而确定红光通道光强图、绿光通道光强图及蓝光通道光强图中异常的光通道光强图。异常的光通道光强图,为光通道光强图中出现第二图像缺陷,第二图像缺陷包括污点(坏点)、暗纹等。根据第二图像缺陷的位置确定滤光结构及/或图像传感器异常光通道位置,如此方便后续排查造成产品不良的原因,例如制造机台、制造材料等。预设红光通道光强图、预设第一绿光通道光强图、预设第二绿光通道光强图及预设蓝光通道光强图中不存在第二图像缺陷。

在一实施方式中,可以通过人眼确定红光通道光强图、绿光通道光强图及蓝光通道光强图中的异常光通道光强图,而确定摄像模组的滤光结构及/或图像传感器中的异常光通道及其位置。

本发明一实施例提供的检测方法,从光强成像图和光通道光强图可以分析得出摄像模组是否成像异常,以及导致摄像模组成像异常的异常部件,达到检测摄像模组是否异常以及异常原因的目的,提高了检测结果的准确性。

在一实施方式中,可以省略步骤S15、S16,例如,在S14能够确定导致摄像模组成像异常的异常部件为第一异常类型及第二异常类型的情况下。

在一实施方式中,摄像模组为红外摄像模组或黑白异常模组时,可以省略步骤S15、S16。

在一实施方式中,请参阅图9,一种检测方法,用于检测摄像模组,包括以下步骤:

S21,获取待测摄像模组对准光源装置摄取的光源图像。

S22,处理光源图像而获取光强成像图。

S23,根据光强成像图与预设光强成像图,判断摄像模组是否成像异常。

S24,在判定摄像模组为成像异常的情况下,根据光强成像图中的光强分布,获取摄像模组导致成像异常的异常类型。

本发明还提供一种处理装置,用于执行上述检测方法,处理装置包括输入装置、输出装置、至少一个处理器(例如CPU)及至少一个存储器。其中,这些组件通过一条或多条总线进行通信连接。本领域技术人员可以理解,处理装置的结构并不构成对本发明实施例的限定,它既可以是总线形结构,也可以是星型结构,还可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。本发明实施例中,输入装置可以包括有线接口、无线接口等,可以用于获取信号、数据等。输出装置可以包括有线接口、无线接口等,可以用于向其他终端设备信号、输送数据等。

本发明实施例中,存储器可以是高速RAM存储器,也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。存储器选的还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。作为一种计算机存储介质的存储器中可以包括操作系统、应用程序和数据等,本发明实施例不作限定。

本发明所有实施例中的模块或子模块,可以通过通用集成电路,例如CPU,或通过ASIC(Application Specific Integrated Circuit,专用集成电路)来实现。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存取存储器(Random AccessMemory,简称RAM)等。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已,当然不能以此来限定本发明之权利范围,因此依本发明权利要求所作的等同变化,仍属本发明所涵盖的范围。

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