CN108780050B - 检测镜头的方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质 - Google Patents
检测镜头的方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108780050B CN108780050B CN201880001153.4A CN201880001153A CN108780050B CN 108780050 B CN108780050 B CN 108780050B CN 201880001153 A CN201880001153 A CN 201880001153A CN 108780050 B CN108780050 B CN 108780050B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- lens
- index
- substance
- fouling
- contamination
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 63
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 91
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 74
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 44
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 36
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 22
- 238000011109 contamination Methods 0.000 claims description 68
- 239000000779 smoke Substances 0.000 claims description 63
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims description 17
- 230000008034 disappearance Effects 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 4
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000001069 Raman spectroscopy Methods 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/01—Arrangements or apparatus for facilitating the optical investigation
- G01N21/15—Preventing contamination of the components of the optical system or obstruction of the light path
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/94—Investigating contamination, e.g. dust
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
- G01N21/958—Inspecting transparent materials or objects, e.g. windscreens
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/01—Arrangements or apparatus for facilitating the optical investigation
- G01N21/15—Preventing contamination of the components of the optical system or obstruction of the light path
- G01N2021/155—Monitoring cleanness of window, lens, or other parts
- G01N2021/157—Monitoring by optical means
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
- G01N21/958—Inspecting transparent materials or objects, e.g. windscreens
- G01N2021/9583—Lenses
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Studio Devices (AREA)
Abstract
本申请涉及光学检测技术领域,尤其涉及一种检测镜头的方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质。该镜头检测的方法应用于具有镜头的光学检测设备,包括:在检测物质的光谱的过程中,获取影响镜头脏污指数的脏污因素;根据所述脏污因素更新所述镜头脏污指数,其中,所述镜头脏污指数用于表示镜头的脏污程度。该方法能够解决光学检测设备中检测镜头脏污状况的问题。
Description
技术领域
本申请涉及光学检测技术领域,尤其涉及一种检测镜头的方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质。
背景技术
当前专业光学物质检测设备,有些是以发射激光照射到物质表面,并激发物质光谱,根据该物质光谱进行物质的检测和识别,如拉曼光谱仪等。
发明人在实现本申请的过程中发现,在获得物质光谱时,因为激光聚焦的原因,当激光照射到深色或易燃物品上时,可能会造成物质冒烟或燃烧。然而,检测时检测设备往往和待测物质非常接近,若因为激光照射产生烟雾稍大或烟雾持续时间较久,会出现烟雾颗粒吸附在镜头上的情况,就会造成检测结果信噪比降低,进而出现检测时间延长或已知物质的未识别,甚至会出现识别错误的现象,给使用者造成较大影响。
因此,需要一种能够检测镜头脏污状况的技术。
发明内容
本申请部分实施例所要解决的技术问题在于提供一种检测镜头的方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质,用以解决光学检测设备中如何确定检测镜头脏污状况的问题。
本申请的一个实施例提供了一种检测镜头的方法,应用于具有镜头的光学检测设备,包括:在检测物质的光谱的过程中,获取影响镜头脏污指数的脏污因素;根据脏污因素更新镜头脏污指数,其中,镜头脏污指数用于表示镜头的脏污程度。
本申请的一个实施例还提供了一种检测镜头的装置,包括:获取模块,用于在检测物质的光谱的过程中,获取影响镜头脏污指数的脏污因素;更新模块,用于根据脏污因素更新镜头脏污指数,其中,镜头脏污指数用于表示镜头的脏污程度。
本申请实施例还提供了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及,与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,该指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行上述的检测镜头的方法。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述的检测镜头的方法。
相对于现有技术而言,本申请部分实施例中在检测物质的光谱的过程中,获取影响镜头脏污指数的脏污因素,根据本次检测获得的脏污因素更新镜头脏污指数,从而使得能够通过该镜头脏污指数判断镜头的脏污程度,以便于提示用户及时清洁镜头,提高了该光学检测设备的智能程度,且为使用者带来良好的用户体验。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明,这些示例性说明并不构成对实施例的限定,附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件,除非有特别申明,附图中的图不构成比例限制。
图1是本申请第一实施例中检测镜头的方法流程图;
图2是本申请第一实施例中光学检测设备的结构示意图;
图3是本申请第一实施例中另一光学检测设备的结构示意图;
图4是本申请第二实施例中检测镜头的方法流程图;
图5是本申请第三实施例中检测镜头的装置结构示意图;
图6是本申请第四实施例中电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请部分实施例进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。然而,本领域的普通技术人员可以理解,在本申请的各实施例中,为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是,即使没有这些技术细节和基于以下各实施例的种种变化和修改,也可以实现本申请所要求保护的技术方案。
本申请的第一实施例涉及一种检测镜头的方法,应用于光学检测设备,具体流程如图1所示,包括以下步骤:
步骤101:在检测物质的光谱的过程中,获取影响镜头脏污指数的脏污因素。
在一个具体实现中,脏污因素包括镜头脏污提升指数和/或脏污可能性指数。若脏污因素包括镜头脏污提升指数,获取影响镜头脏污指数的脏污因素的一个具体实现方式为:在检测过程中确定物质产生烟雾并获取烟雾指数,根据烟雾指数确定镜头脏污提升指数。若脏污因素包括脏污可能性指数,获取影响镜头脏污指数的脏污因素的一个具体实现方式为:获取检测得到的物质的光谱,分析并确定光谱的信噪比,根据信噪比确定脏污可能性指数。若脏污因素包括镜头脏污提升指数和脏污可能性指数,获取影响镜头脏污指数的脏污因素的一个具体实现方式为:在检测过程中确定物质产生烟雾并获取烟雾指数,根据烟雾指数确定镜头脏污提升指数;以及获取检测得到的物质的光谱,分析并确定光谱的信噪比,根据信噪比确定脏污可能性指数。
可以理解的是,脏污因素并不局限于上述提到的镜头脏污提升指数和脏污可能性指数,还可能包括检测环境因素、检测物质因素等其他因素,本实施方式中虽然以镜头脏污提升指数和脏污可能性指数为例进行具体说明,实际中可根据需要获取对应的影响镜头脏污因素的脏污因素,此处不做具体的限制。
步骤102:根据脏污因素更新镜头脏污指数。
其中,镜头脏污指数用于表示镜头的脏污程度。
具体的,当脏污因素包括镜头脏污提升指数时,根据镜头脏污提升指数更新镜头脏污指数;当脏污因素包括脏污可能性指数时,根据脏污可能性指数更新镜头脏污指数;当脏污因素包括镜头脏污提升指数和脏污可能性指数时,根据镜头脏污提升指数和脏污可能性指数更新镜头脏污指数。其中,镜头脏污提升指数与物质检测过程中的烟雾指数相关,脏污可能性指数与物质光谱的信噪比相关。也就是说,在更新镜头脏污指数时根据烟雾指数和/或物质光谱的信噪比更新镜头脏污指数。
在一个具体实现中,计算镜头脏污指数与脏污因素之和,将镜头脏污指数的取值更新为所得的和值。例如,更新镜头脏污指数的取值可表示为:i=m+n,其中,i表示更新的镜头脏污指数,m表示镜头脏污提升指数,n表示脏污可能性指数。
具体实现中,烟雾指数包括烟雾程度指数、物质与镜头的距离值和烟雾从产生到消失的时长。在检测过程中确定物质产生烟雾并获取烟雾指数的一个具体过程为:获取光学检测设备上摄像头拍摄的物质的图像;通过分析图像确定物质产生烟雾,并通过图像获取烟雾程度指数、物质与镜头的距离值以及烟雾从产生到消失的时长。
其中,烟雾指数与镜头脏污提升指数之间满足第一约束关系:m=f(a、t、d),m表示镜头脏污提升指数,a表示烟雾程度指数,d表示物质与镜头的距离值,t表示烟雾从产生到消失的时长。其中,a、d和t均为烟雾指数。需要说明的是,第一约束关系中烟雾程度指数与镜头脏污提升指数呈正比,物质与镜头的距离值与镜头脏污提升指数呈反比,烟雾从产生到消失的时长与镜头脏污提升指数呈正比。
其中,信噪比与脏污可能性指数之间满足第二约束关系:n=f(sn),n表示脏污可能性指数,sn表示信噪比。第二约束关系中信噪比与脏污可能性指数呈反比。
需要说明的是,在第二约束关系中,设置有信噪比的临界值,sn与信噪比临界值相等时,n=0,说明镜头脏污可能性为零;sn小于信噪比临界值时,n为正数,sn越小n越大,说明镜头脏污可能性越高;sn大于信噪比临界值时,n为负数,sn越大n越小,说明镜头脏污可能性越低。该信噪比临界值可以通过多次试验确定,也可以是人为设置的经验值,具体不做限制。
具体实现中,以拉曼检测终端为例,在激光透镜的同一水平面上设置一摄像头,如图2所示,光学检测设备10中摄像头20和激光透镜30位于同一水平面,物质40位于激光透镜30焦点位置。该摄像头与检测设备发出的激光光轴的倾角可为任意角度,该摄像头与激光透镜的位置不做限制,但摄像头的拍摄范围内包含有激光对焦点以及激光对焦点周边一定范围。
值得一提的是,光学检测设备在检测到物质有烟雾产生时,该光学检测设备可降低激光的光功率,并发出物质产生烟雾的提示,具体提示方式包括但不限于以下几种:物质可能为深色,受到激光照射产生烟雾;或提示物质为易燃物。例如,用户可根据烟雾程度指数设置报警烟雾等级,若设定烟雾程度指数等于3时为报警烟雾等级,在光学检测设备检测到有烟雾产生时,判断该烟雾程度指数是否大于报警烟雾等级,在烟雾程度指数大于报警烟雾等级时发出提示。另外,还可根据物质与镜头的距离值设置烟雾报警等级,具体不做限制。
可以理解的是,检测过程中确定物质产生烟雾需要通过检测装置完成,如,该光学检测设备用于放置待检测的物质的置物台周边设置有烟雾探测器,用于检测物质是否产生烟雾。或者,在该光学检测设备的透镜的周边设置摄像头,通过检测摄像头拍摄的图像判断物质是否产生烟雾。也就是说,上述通过摄像头获取烟雾指数的方式是一种举例说明,实际也可在该光学检测设备上设置其他传感器,直接通过设置的传感器检测烟雾指数,检测烟雾指数的具体方式可根据实际需要调整,此处不做限制。
值得一提的是,若该光学检测设备设置有摄像头,分析摄像头拍摄的图像可由光学检测设备的处理器进行对比处理,确定烟雾指数,或者,在该光学检测设备上设置通讯装置,与远程服务器连接,通过远程服务器处理摄像头拍摄的图像获得烟雾指数。需要说明的是,对于如何处理摄像头拍摄图像,本申请不做限制。
需要说明的是,若光学检测设备中不包括能够识别烟雾的传感器或其他元件,则该光学检测设备可选择获取脏污可能性指数去更新镜头脏污指数。
在光学检测设备检测物质时,为了保证得到物质光谱准确可靠,需要确定物质位于镜头的焦点位置。以具有摄像头的光学检测设备为例,设备在打开激光的同时,开启摄像头,通过摄像头拍摄激光光斑的图像,如图3所示,若物质处于激光光斑之内,且激光光斑的直径小于预设值,则说明物质位于该光学检测设备的焦点位置;或者,该光学检测设备设置有其他的测距装置,能够检测物质与镜头的距离值,需要说明的是,由于镜头已确定,则该镜头的焦点也是确定的,也就是说焦点到透镜的距离值是固定的,则通过测距装置获取到物质与透镜的距离值之后,根据该距离值判断物质是否位于透镜的焦点位置。
具体的说,上述具体实现中,激光光斑的直径可设置一个较小的取值范围,当激光光斑直径在该取值范围之内,均判定物质位于激光焦点位置,物质放置正确。上述通过摄像头或测距装置确定物质放置正确的方式均是举例说明,实际还可根据物质特性或其他机械结构确定物质正确放置,此处不做具体限定。
具体的说,获取信噪比是在物质光谱收集结束后,根据收集的光谱确定信噪比,并根据该信噪比更新镜头脏污指数,因此,更新镜头脏污指数是在物质检测完成之后,以便用户了解检测完成之后的镜头的脏污程度。
值得一提的是,在获得物质光谱之后,将物质光谱通过预处理算法进行处理,如进行去噪归一化等处理,调用光谱匹配算法得到物质名称和属性,并将物质名称和物质属性等光谱处理结果显示给用户。具体如何处理物质光谱并获得物质名称和物质属性,本申请中不做具体说明。
相对于现有技术而言,本申请部分实施例中在检测物质的光谱的过程中,获取影响镜头脏污指数的脏污因素,根据本次检测获得的脏污因素更新镜头脏污指数,从而使得能够通过该镜头脏污指数判断镜头的脏污程度,以便于提示用户及时清洁镜头,提高了该光学检测设备的智能程度,且为使用者带来良好的用户体验。
本申请的第二实施例涉及一种检测镜头的方法,第二实施例与第一实施例大致相同,主要区别之处在于,具体说明了确定该光学检测设备的脏污程度的实现方式,具体流程如图4所示。
需要说明的是,本实施例中包括步骤201至步骤204,其中,步骤203和步骤204与第一实施中的步骤101和步骤102大致相同,此处不再赘述,下面主要说明不同之处,未在本实施方式中详尽描述的技术细节,可参见第一实施例,此处不再赘述。
步骤201:将镜头脏污指数与门限值比较,获得比较结果。
需要说明的是,上述的门限值可以是用户根据经验自行设置在该光学检测设备中的。
具体的,镜头脏污指数可以是刚打开光学检测设备时,该光学检测设备给出的预设的镜头脏污指数,或者是上一次完成物质检测之后的更新的镜头脏污指数。
步骤202:若确定比较结果指示镜头需要清洁,则发出需要清洁镜头的提示。
具体的,在光学检测设备启动之后,检测物质光谱之前,为了保证获得的物质光谱准确可靠,根据门限值确定镜头脏污程度。在镜头脏污指数大于门限值时,表示镜头需要清洁,该光学检测设备发出需要清洁镜头的提示。需要说明的是,在镜头脏污指数与门限值比较之后,若确定镜头不需要清洁,则直接进行物质检测。
另外,该光学检测设备发出需要清洁镜头的提示时,若获取到擦拭镜头的指令,则将镜头脏污指数更新为初始值;若未获取到擦拭镜头的指令,则直接进行物质的光谱检测。需要说明的是,该光学检测设备通过提示使用户在检测物质光谱之前了解到当前镜头的脏污程度,并进行处理进而保证后续检测时能正确识别物质。
值得一提的是,上述步骤201和步骤202可以在检测物质之前执行,也可以在物质检测完成之后执行,若在物质检测完成之后,光学检测设备的镜头脏污指数大于门限值,发出需要清洁镜头的提示,若用户并未选择清洁镜头,则保存该更新的镜头脏污值,并在下一次开机检测时执行步骤201和步骤202。
一个具体实现中,在物质检测完成之后上述步骤201和步骤202,若光学检测设备在开启时的镜头脏污指数小于门限值,则更新镜头脏污指数可表示为:i=m+n+i0,其中,i0表示开机时获取的镜头脏污指数,m表示镜头脏污提升指数,n表示脏污可能性指数,i表示更新的镜头脏污指数。判断i与门限值的大小关系,并根据判断结果发出清洁镜头的提示,一般情况下,i≥0,若出现m+n+i0<0,则将镜头脏污指数设置为零。
上述具体实现中,设置i0为零,n也为零,若m的值大于门限值,则说明该光学物质检测中物质有产生近距离长时间的烟雾,而造成镜片脏污程度较高,即,物质与镜片的距离值较近,烟雾从产生到消失的时长较长,烟雾指数较高。设置i0为零,m也为零,若获得的n为负数,则n的绝对值为正数,可能大于门限值,也就是说,单次获得的信噪比表明镜片脏污程度低;需要说明的是,n若为正数,由于用户操作正确性的判断不一定完全准确,且影响信噪比的原因较多,出现一次获得的n大于门限值时,需要再次获取信噪比确定n,不能仅根据一次的信噪比就确定镜头脏污。
与现有技术相比,本实施例提供的检测镜头的方法,根据门限值判断镜头的脏污程度,使得镜头脏污程度的判断更为可靠,保证在良好的检测环境中进行物质检测,进而使得到的物质光谱更可靠准确。
本申请的第三实施例涉及一种检测镜头的装置,包括:获取模块501和更新模块502,其结构框图如图5。
获取模块501,用于在检测物质的光谱的过程中,获取影响镜头脏污指数的脏污因素。
更新模块502,用于根据脏污因素更新镜头脏污指数,其中,镜头脏污指数用于表示镜头的脏污程度。
需要说明的是,该检测镜头的装置还包括:比较模块、提示模块和确定模块;比较模块用于,将镜头脏污指数与门限值比较,获得比较结果;提示模块用于,若确定比较结果指示镜头需要清洁,则发出需要清洁镜头的提示;确定模块用于,确定物质位于镜头的焦点位置。
具体的,脏污因素包括镜头脏污提升指数和/或脏污可能性指数;获取模块具体用于,在检测过程中确定物质产生烟雾并获取烟雾指数,根据烟雾指数确定镜头脏污提升指数;和/或,获取检测得到的物质的光谱,分析并确定光谱的信噪比,根据信噪比确定脏污可能性指数。
本实施例是与上述检测镜头的方法对应的虚拟装置实施例,上述方法实施例中技术细节在本实施例中依然适用,此处不再赘述。
需要说明的是,以上所述的装置实施例仅仅是示意性的,并不对本申请的保护范围构成限定,在实际应用中,本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的,此处不做限制。
本申请的第四实施例涉及一种电子设备,其结构如图6所示。包括:至少一个处理器601;以及,与至少一个处理器601通信连接的存储器602。
具体的,存储器602存储有可被至少一个处理器601执行的指令。
具体的,处理器601用于执行该存储器中存储的指令。
具体的,处理器601还用于执行第一和第二实施例中有关检测镜头的方法。
具体的,处理器601用于:在检测物质的光谱的过程中,获取影响镜头脏污指数的脏污因素;根据脏污因素更新镜头脏污指数,其中,镜头脏污指数用于表示镜头的脏污程度。
需要说明的是,本实施例中的处理器能够执行上述的方法实施例中实施步骤,具体的执行功能并未详细说明,可参见方法实施例中的技术细节,此处不再赘述。
本申请的第五实施例涉及一种计算机可读存储介质,该可读存储介质为计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中存储有计算机指令,该计算机指令使计算机能够执行本申请第一或第二方法实施例中涉及的镜头检测的方法。
需要说明的是,本领域的技术人员能够理解,上述实施例中显示方法是通过程序来指令相关的硬件来完成的,该程序存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机,芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random-Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域的普通技术人员可以理解,上述各实施例是实现本申请的具体实施例,而在实际应用中,可以在形式上和细节上对其作各种改变,而不偏离本申请的精神和范围。
Claims (12)
1.一种检测镜头的方法,其中,应用于具有镜头的光学检测设备,包括:
在检测物质的光谱的过程中,获取影响镜头脏污指数的脏污因素,所述脏污因素包括以下一种或任意组合:镜头脏污提升指数、脏污可能性指数或检测物质因素;
根据所述脏污因素更新所述镜头脏污指数,其中,所述镜头脏污指数用于表示镜头的脏污程度。
2.根据权利要求1所述的检测镜头的方法,其中,所述获取影响镜头脏污指数的脏污因素之前,所述检测镜头的方法包括:
将所述镜头脏污指数与门限值比较,获得比较结果;
若确定所述比较结果指示所述镜头需要清洁,则发出需要清洁所述镜头的提示。
3.根据权利要求2所述的检测镜头的方法,其中,所述发出需要清洁所述镜头的提示之后,所述获取影响镜头脏污指数的脏污因素之前,所述检测镜头的方法还包括:
若获取到擦拭所述镜头的指令,则将所述镜头脏污指数更新为初始值。
4.根据权利要求2或3所述的检测镜头的方法,其中,所述脏污因素包括镜头脏污提升指数和/或脏污可能性指数;
所述获取影响镜头脏污指数的脏污因素,包括:
在检测过程中确定所述物质产生烟雾并获取烟雾指数,根据所述烟雾指数确定所述镜头脏污提升指数;
和/或,
获取检测得到的所述物质的光谱,分析并确定所述光谱的信噪比,根据所述信噪比确定所述脏污可能性指数。
5.根据权利要求4所述的检测镜头的方法,其中,所述烟雾指数包括烟雾程度指数、所述物质与所述镜头的距离值和烟雾从产生到消失的时长;
所述在检测过程中确定所述物质产生烟雾并获取烟雾指数,包括:
获取所述光学检测设备上摄像头拍摄的所述物质的图像;
通过分析所述图像确定所述物质产生烟雾,并通过分析所述图像获取所述烟雾程度指数、所述物质与所述镜头的距离值以及烟雾从产生到消失的时长。
6.根据权利要求5所述的检测镜头的方法,其中,所述根据所述烟雾指数确定所述镜头脏污提升指数,包括:
根据所述烟雾指数与所述镜头脏污提升指数之间满足的第一约束关系,确定所述镜头脏污提升指数;
其中,所述第一约束关系中所述烟雾程度指数与所述镜头脏污提升指数呈正比,所述物质与所述镜头的距离值与所述镜头脏污提升指数呈反比,所述烟雾从产生到消失的时长与所述镜头脏污提升指数呈正比。
7.根据权利要求4所述的检测镜头的方法,其中,所述根据所述信噪比确定所述脏污可能性指数,包括:
根据所述信噪比与所述脏污可能性指数之间满足的第二约束关系,确定所述脏污可能性指数;
其中,所述第二约束关系中所述信噪比与所述脏污可能性指数呈反比。
8.根据权利要求3所述的检测镜头的方法,其中,所述根据所述脏污因素更新所述镜头脏污指数,包括:
计算所述镜头脏污指数与所述脏污因素之和,将所述镜头脏污指数的取值更新为所得的和值。
9.根据权利要求1所述的检测镜头状况的方法,其中,所述获取影响镜头脏污指数的脏污因素之前,所述检测镜头状况的方法包括:
确定所述物质位于所述镜头的焦点位置。
10.一种检测镜头的装置,其中,包括:
获取模块,用于在检测物质的光谱的过程中,获取影响镜头脏污指数的脏污因素,所述脏污因素包括以下一种或任意组合:镜头脏污提升指数、脏污可能性指数、检测环境因素或检测物质因素;
更新模块,用于根据所述脏污因素更新所述镜头脏污指数,其中,所述镜头脏污指数用于表示镜头的脏污程度。
11.一种电子设备,其中,包括:
至少一个处理器;以及,
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1~9任一项所述的检测镜头的方法。
12.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1~9任一项所述的检测镜头的方法。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/CN2018/081181 WO2019183902A1 (zh) | 2018-03-29 | 2018-03-29 | 检测镜头的方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108780050A CN108780050A (zh) | 2018-11-09 |
CN108780050B true CN108780050B (zh) | 2020-10-09 |
Family
ID=64029124
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201880001153.4A Active CN108780050B (zh) | 2018-03-29 | 2018-03-29 | 检测镜头的方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108780050B (zh) |
WO (1) | WO2019183902A1 (zh) |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111524125B (zh) * | 2020-04-28 | 2023-09-01 | 京东科技信息技术有限公司 | 一种设备清洁方法、装置、***、电子设备及存储介质 |
CN111970506B (zh) * | 2020-10-20 | 2020-12-29 | 常州市瑞泰光电有限公司 | 镜头脏污检测方法、装置和设备 |
CN112702488B (zh) * | 2020-12-24 | 2022-06-24 | 上海炬佑智能科技有限公司 | 测试结构件、ToF装置以及镜头脏污检测方法 |
CN114062324B (zh) * | 2021-11-10 | 2024-05-17 | 大连海事大学 | 一种防止烟气成分检测光学检测镜片脏污的装置和方法 |
CN114531542A (zh) * | 2022-01-18 | 2022-05-24 | 华为技术有限公司 | 一种镜头脏污检测的方法和电子设备 |
CN114589160B (zh) * | 2022-01-25 | 2023-05-16 | 深圳大方智能科技有限公司 | 一种室内施工用摄像头防护方法 |
CN114732323B (zh) * | 2022-03-31 | 2023-07-14 | 云鲸智能(深圳)有限公司 | 污水检测方法、装置、清洗设备以及存储介质 |
CN117007529B (zh) * | 2023-10-07 | 2024-01-12 | 哈尔滨海鸿基业科技发展有限公司 | 一种快速自动对焦的显微拉曼光谱诊断仪 |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN2793773Y (zh) * | 2004-08-06 | 2006-07-05 | 英保达股份有限公司 | 影像拍摄设备的镜头清洁装置 |
JP2007215151A (ja) * | 2006-01-12 | 2007-08-23 | Canon Inc | 撮像装置及びその制御方法及びプログラム |
CN101206180B (zh) * | 2006-12-20 | 2010-09-29 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 镜头模组检测装置及检测方法 |
JP4328359B2 (ja) * | 2007-01-15 | 2009-09-09 | オリンパス株式会社 | 液浸対物レンズを備えた観察装置 |
JP2008268055A (ja) * | 2007-04-23 | 2008-11-06 | Olympus Corp | 異物検査装置及び異物検査方法 |
CN201562117U (zh) * | 2009-11-06 | 2010-08-25 | 天津三星光电子有限公司 | 具有自动清洗镜头功能的数码相机 |
JP5953658B2 (ja) * | 2011-05-25 | 2016-07-20 | ソニー株式会社 | ロボット制御装置及びロボット装置の制御方法、コンピューター・プログラム、プログラム記憶媒体、並びにロボット装置 |
CN103986855B (zh) * | 2014-03-19 | 2017-05-17 | 北京天地玛珂电液控制***有限公司 | 一种煤矿综采工作面用具有自除尘功能的摄像仪 |
CN106575366A (zh) * | 2014-07-04 | 2017-04-19 | 光实验室股份有限公司 | 关于检测和/或指示脏镜头状况的方法和装置 |
US9538170B1 (en) * | 2015-09-08 | 2017-01-03 | Hon Hai Precision Co., Ltd. | Camera lens cleaning system and method of using same |
CN105915840B (zh) * | 2016-04-05 | 2019-04-30 | 三峡大学 | 一种基于视频信号的工厂烟气排放自动监测的方法 |
CN106254861A (zh) * | 2016-07-26 | 2016-12-21 | 乐视控股(北京)有限公司 | 摄像头的检验方法和装置 |
CN107749918A (zh) * | 2017-09-14 | 2018-03-02 | 深圳天珑无线科技有限公司 | 提示用户擦拭镜头的方法、移动终端及存储介质 |
-
2018
- 2018-03-29 WO PCT/CN2018/081181 patent/WO2019183902A1/zh active Application Filing
- 2018-03-29 CN CN201880001153.4A patent/CN108780050B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108780050A (zh) | 2018-11-09 |
WO2019183902A1 (zh) | 2019-10-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108780050B (zh) | 检测镜头的方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
US9293298B2 (en) | Defect discovery and inspection sensitivity optimization using automated classification of corresponding electron beam images | |
CN107862350B (zh) | 试纸检测方法、装置、***及程序产品 | |
CN115731165B (zh) | 一种锂电池在线尺寸点检的检测***及方法 | |
JP2010091470A (ja) | 電子画像比色法によるガス濃度測定システムおよび測定方法 | |
CN106303509A (zh) | 相机子组合件灰尘及缺陷检测***及方法 | |
IL262170A (en) | A system, method and product A computer program for correcting a change figure is produced from a comparison between a target matrix and a reference matrix | |
CN108780033B (zh) | 一种控制探头的方法、检测设备及控制探头的装置 | |
KR20210018672A (ko) | 카메라를 이용한 미세먼지 농도 측정용 예측값 제공 장치 및 방법 | |
CN116900449A (zh) | 基于信号融合的焊接质量监测方法和*** | |
CN115018829A (zh) | 一种玻璃瑕疵定位方法及装置 | |
CN111062920B (zh) | 用于生成半导体检测报告的方法及装置 | |
US11139216B2 (en) | System, method and non-transitory computer readable medium for tuning sensitivities of, and determining a process window for, a modulated wafer | |
CN111504608B (zh) | 辉度均匀检测***及辉度均匀检测方法 | |
CN113655061A (zh) | 一种基于图像识别物质熔点的方法及熔点仪 | |
CN111062887B (zh) | 基于改进的Retinex算法的图像清晰度判定方法 | |
KR101914777B1 (ko) | 생선의 선도를 검사하는 방법 및 이를 위한 장치 | |
TWI692824B (zh) | 缺陷識別系統、缺陷識別方法及電腦可讀媒體 | |
CN116523882B (zh) | 一种基于视觉的光学目标区域准确率检测方法与*** | |
CN111854603B (zh) | 基于ccd传感器的激光检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN117036313B (zh) | 基于计算机视觉的电力设备红外智能检测方法和设备 | |
JP5638098B2 (ja) | 検査装置、及び検査条件取得方法 | |
CN114636688B (zh) | 模型校正方法、光谱设备、计算机设备和存储介质 | |
RU2791144C1 (ru) | Способ измерения и контроля щелевых зазоров противопесочных фильтров и инспекционная машина для его осуществления (варианты) | |
CN115311228A (zh) | 基于matlab图像边缘检测的球压压痕测量方法及*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
TR01 | Transfer of patent right | ||
TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20220610 Address after: 1904-010, 20th floor, building 4, No. 11, Changchun Bridge Road, Haidian District, Beijing 100089 Patentee after: BEIJING CLOUDOPTEK TECHNOLOGY Co.,Ltd. Address before: 518000 Room 201, building A, No. 1, Qian Wan Road, Qianhai Shenzhen Hong Kong cooperation zone, Shenzhen, Guangdong (Shenzhen Qianhai business secretary Co., Ltd.) Patentee before: CLOUDMINDS (SHENZHEN) HOLDINGS Co.,Ltd. |