CN103905762A - 投影模块的投影画面自动检查方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种投影模块的投影画面自动检查方法，其特征在于，步骤为：将投影模块的聚焦调节杆与电缸相连，聚焦调节杆位于初始位置；计算图像清晰度值；根据清晰度值的变化控制聚焦调节杆的位置，最后进行缺陷检查，包括点状异物检查、条状异物检查或鬼影检查。通过本发明，提高了视频设备对焦调整的精度，自动实现投影缺陷的检查，同时削减了该工位的人力成本。

Description

投影模块的投影画面自动检查方法

技术领域

本发明涉及一种基于图像处理技术的自动调整镜头清晰度的处理技术，并根据投影图像判断其质量是否符合要求，适用于投影视频的高精度调整检查应用领域。

背景技术

目前，在投影调整工程中需要人工不断地调节PICO投影模块上的聚焦调节杆来对对投影图像进行聚焦，得到最清晰的图像后，再依靠人工对聚焦的图像质量进行判断，然后通过程序发送不同的命令控制PICO投影模块投影出不同的图像，最后依靠人工对色彩，灰点，鬼影等画面的质量进行判断。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够对投影模块的投影画面进行自动检查的方法。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种投影模块的投影画面自动检查方法，其特征在于，步骤为：

步骤1、通过试验得到聚焦调节杆位置和投影清晰度的关系曲线；

步骤2、将投影模块的聚焦调节杆与电缸相连，聚焦调节杆位于初始位置；

步骤3、由投影模块投影得到清晰度图像；

步骤4、对当前的清晰度图像进行灰度化处理、均一化操作，将原始的清晰度图像转换成能够进行数据分析处理状态的数据分析图像，获取数据分析图像的中间区域，计算得到当前数据分析图像中间区域的清晰度值；

步骤5、电缸以设定步长步进一步，由投影模块投影得到下一幅清晰度图像；

步骤6、对下一幅清晰度图像进行灰度化处理、均一化操作，将原始的清晰度图像转换成能够进行数据分析处理状态的下一幅数据分析图像，获取下一幅数据分析图像的中间区域，计算得到下一幅数据分析图像中间区域的清晰度值；

步骤7、将下一幅数据分析图像中间区域的清晰度值与当前数据分析图像中间区域的清晰度值相比较，根据步骤1得到的关系曲线设定电缸的转向从而调整聚焦调节杆的位置；

步骤8、返回步骤3重新执行，直到数据分析图像中间区域的清晰度值由小至大变化后又变小；

步骤9、将电缸在当前位置回调一步，由投影模块投影得到清晰度图像，对当前的清晰度图像进行灰度化处理、均一化操作，将原始的清晰度图像转换成能够进行数据分析处理状态的数据分析图像，获取数据分析图像的四个角度区域，分别计算四个角度区域的清晰度值，将其与预先设定的相应区域的合格阈值相比较，若超出或低于合格阈值，则返回步骤2重新执行，否则，进入步骤10；

步骤10、缺陷检查，包括点状异物检查、条状异物检查或鬼影检查：

点状异物检查：首先对投影模块投影得到清晰度图像进行灰度化处理，然后对灰度图像进行角点计算，并根据角点的坐标计算角点周围的灰度值，如果角点比起周围灰度低则认定存在点状异物，反之，则认为存在亮点；

条状异物检查：对投影模块投影得到清晰度图像进行灰度化处理，然后对灰度图像进行边缘检测，并根据检测到的边缘判断是否为划伤；

鬼影检查：将标准清晰度图像划分为不同的区域，每个区域根据其亮度及颜色的不同设定R、G、B分量及辉度值的阈值，检查时，根据投影模块投影得到清晰度图像中各像素点的坐标找到其对应的区域，再将各像素点的R、G、B分量及辉度值与事先设定的阈值进行比较，若同一区域存在多个像素点的值超出或低于阈值，则判定为存在鬼影。

本发明对比人工判断有如下的有益效果：本发明能快速精准地完成设备镜头的调焦作业。对于动态视频图像的图像采样帧数的理论值能够达到15帧/秒，步进控制精度达到0.2mm，同时，对焦清晰度一致性高，(由于人工长时间的比较同一幅图片容易产生误差)在后续机种的作为基准使用。通过本发明，提高了视频设备对焦调整的精度，自动实现投影缺陷的检查，同时削减了该工位的人力成本。

附图说明

图1为实施例中使用的投影模块的调整杆位置和投影清晰度的关系曲线。

具体实施方式

为使本发明更明显易懂，兹以优选实施例，并配合附图作详细说明如下。

本发明提供了一种投影模块的投影画面自动检查方法，本实施例中，投影模块为PICO投影模块，电缸采用SMC电缸，SMC电缸设定的步长为0.2mm，其步骤为：

步骤1、通过多组试验得到聚焦调节杆位置和投影清晰度的关系曲线，在本实施例中该关系曲线如图1所示，其中聚焦调节杆最左端作为起始位置，设定为X轴，单位为mm，清晰度设定为Y轴，聚焦调节杆从左往右移动，清晰度是一个从模糊到清晰，再从清晰到模糊的过程，通过聚焦调节杆的移动得到最清晰的投影图像。

步骤2、将投影模块的聚焦调节杆与电缸相连，聚焦调节杆位于初始位置。

步骤3、由投影模块投影得到清晰度图像。

步骤4、对当前的清晰度图像进行灰度化处理、均一化操作，将原始的清晰度图像转换成能够进行数据分析处理状态的数据分析图像，在本实施例中将数据分析图像进行9区域划分，9个区域包括位于正中的中间区域及位于图像四个角部的角部区域，可以分别计算所有9个区域的清晰度，也可以计算中间区域及四个角部区域的清晰度，也可以只计算中间区域的清晰度；

步骤5、电缸以设定步长步进一步，即在本实施例中SMC电缸设定的步长为0.2mm，由投影模块投影得到下一幅清晰度图像；

步骤6、采用与步骤4相同的方法对下一幅清晰度图像进行灰度化处理、均一化操作，将原始的清晰度图像转换成能够进行数据分析处理状态的下一幅数据分析图像，对下一幅数据分析图像进行9区域划分，分别计算下一幅数据的所有9个区域的清晰度，也可以计算中间区域及四个角部区域的清晰度，也可以只计算中间区域的清晰度；

步骤7、将下一幅数据分析图像的中间区域的清晰度值与当前数据分析图像中间区域的清晰度值相比较，根据步骤1得到的关系曲线设定电缸的转向从而调整聚焦调节杆的位置；

步骤8、返回步骤3重新执行，直到数据分析图像中间区域的清晰度值由小至大变化后又变小，当清晰度值一出现由大至小的变化后，立即结束步骤3至步骤8的循环，进入步骤9；

步骤9、将电缸在当前位置回调一步，由投影模块投影得到清晰度图像，对当前的清晰度图像进行灰度化处理、均一化操作，将原始的清晰度图像转换成能够进行数据分析处理状态的数据分析图像，获取数据分析图像的四个角度区域，分别计算四个角度区域的清晰度值，将其与预先设定的相应区域的合格阈值相比较，若超出或低于合格阈值，则返回步骤2重新执行，否则，进入步骤10；

步骤10、缺陷检查，包括点状异物检查、条状异物检查或鬼影检查：

点状异物检查：首先对投影模块投影得到清晰度图像进行灰度化处理，然后对灰度图像进行角点计算，并根据角点的坐标计算角点周围的灰度值，如果角点比起周围灰度低则认定存在点状异物，反之，则认为存在亮点；

条状异物检查：对投影模块投影得到清晰度图像进行灰度化处理，然后对灰度图像进行边缘检测，并根据检测到的边缘判断是否为划伤；

鬼影检查：将标准清晰度图像划分为不同的区域，每个区域根据其亮度及颜色的不同设定R、G、B分量及辉度值的阈值，检查时，根据投影模块投影得到清晰度图像中各像素点的坐标找到其对应的区域，再将各像素点的R、G、B分量及辉度值与事先设定的阈值进行比较，若同一区域存在多个像素点的值超出或低于阈值，则判定为存在鬼影。

Claims (1)

1.一种投影模块的投影画面自动检查方法，其特征在于，步骤为：

步骤1、通过试验得到聚焦调节杆位置和投影清晰度的关系曲线；

步骤2、将投影模块的聚焦调节杆与电缸相连，聚焦调节杆位于初始位置；

步骤3、由投影模块投影得到清晰度图像；

步骤4、对当前的清晰度图像进行灰度化处理、均一化操作，将原始的清晰度图像转换成能够进行数据分析处理状态的数据分析图像，获取数据分析图像的中间区域，计算得到当前数据分析图像中间区域的清晰度值；

步骤5、电缸以设定步长步进一步，由投影模块投影得到下一幅清晰度图像；

步骤6、对下一幅清晰度图像进行灰度化处理、均一化操作，将原始的清晰度图像转换成能够进行数据分析处理状态的下一幅数据分析图像，获取下一幅数据分析图像的中间区域，计算得到下一幅数据分析图像中间区域的清晰度值；

步骤7、将下一幅数据分析图像中间区域的清晰度值与当前数据分析图像中间区域的清晰度值相比较，根据步骤1得到的关系曲线设定电缸的转向从而调整聚焦调节杆的位置；

步骤8、返回步骤3重新执行，直到数据分析图像中间区域的清晰度值由小至大变化后又变小；

步骤9、将电缸在当前位置回调一步，由投影模块投影得到清晰度图像，对当前的清晰度图像进行灰度化处理、均一化操作，将原始的清晰度图像转换成能够进行数据分析处理状态的数据分析图像，获取数据分析图像的四个角度区域，分别计算四个角度区域的清晰度值，将其与预先设定的相应区域的合格阈值相比较，若超出或低于合格阈值，则返回步骤2重新执行，否则，进入步骤10；

步骤10、缺陷检查，包括点状异物检查、条状异物检查或鬼影检查：

点状异物检查：首先对投影模块投影得到清晰度图像进行灰度化处理，然后对灰度图像进行角点计算，并根据角点的坐标计算角点周围的灰度值，如果角点比起周围灰度低则认定存在点状异物，反之，则认为存在亮点；

条状异物检查：对投影模块投影得到清晰度图像进行灰度化处理，然后对灰度图像进行边缘检测，并根据检测到的边缘判断是否为划伤；

鬼影检查：将标准清晰度图像划分为不同的区域，每个区域根据其亮度及颜色的不同设定R、G、B分量及辉度值的阈值，检查时，根据投影模块投影得到清晰度图像中各像素点的坐标找到其对应的区域，再将各像素点的R、G、B分量及辉度值与事先设定的阈值进行比较，若同一区域存在多个像素点的值超出或低于阈值，则判定为存在鬼影。