TWI814669B - 影像感測器的電源穩定度檢測方法與檢測裝置 - Google Patents
影像感測器的電源穩定度檢測方法與檢測裝置 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI814669B TWI814669B TW111150367A TW111150367A TWI814669B TW I814669 B TWI814669 B TW I814669B TW 111150367 A TW111150367 A TW 111150367A TW 111150367 A TW111150367 A TW 111150367A TW I814669 B TWI814669 B TW I814669B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- image
- power supply
- image sensor
- noise
- distribution information
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 91
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 53
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 34
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 26
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000012430 stability testing Methods 0.000 description 1
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/65—Control of camera operation in relation to power supply
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
- H04N17/002—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details for television cameras
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30168—Image quality inspection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Electric Means (AREA)
Abstract
本案的實施例提供一種影像感測器的電源穩定度檢測方法與檢測裝置。所述方法包括:由電源供應電路基於第一電氣設定提供第一電源至影像感測器;在影像感測器受第一電源驅動的期間,經由影像感測器擷取至少一第一測試影像;分析第一測試影像的影像內容,以獲得第一測試影像的第一雜訊分布資訊;以及根據第一雜訊分布資訊產生對應於第一電氣設定的第一評估資訊。
Description
本案是有關於一種影像感測器的電源穩定度檢測方法與檢測裝置。
隨著影像辨識技術越來越進步,如何提升影像感測器所擷取的影像之品質也更加重要。一般來說,除了透過提高影像感測器所使用的鏡片或感測器的品質外,提高用以驅動影像感測器的電源的穩定度也是重要的課題。一旦用以驅動影像感測器的電源的穩定度不佳,則影像感測器所擷取的影像很容易出現不規律的雜訊。
本案提供一種影像感測器的電源穩定度檢測方法,其包括:由電源供應電路基於第一電氣設定提供第一電源至影像感測器;在所述影像感測器受所述第一電源驅動的期間,經由所述影像感測器擷取至少一第一測試影像;分析所述至少一第一測試影像的影像內容,以獲得所述至少一第一測試影像的第一雜訊分布資訊;以及根據所述第一雜訊分布資訊產生對應於所述第一電氣設定的第一評估資訊。
本案另提供一種影像感測器的電源穩定度檢測裝置,其包括電源供應電路、影像感測器及處理器。所述影像感測器耦接至所述電源供應電路。所述處理器耦接至所述影像感測器。所述電源供應電路用以基於第一電氣設定提供第一電源至所述影像感測器。所述處理器用以:在所述影像感測器受所述第一電源驅動的期間,經由所述影像感測器擷取至少一第一測試影像;分析所述至少一第一測試影像的影像內容,以獲得所述至少一第一測試影像的第一雜訊分布資訊;以及根據所述第一雜訊分布資訊產生對應於所述第一電氣設定的第一評估資訊。
基於上述,在電源供應電路基於第一電氣設定提供第一電源至影像感測器後,在影像感測器受第一電源驅動的期間,經由影像感測器擷取的第一測試影像的影像內容可被分析,以獲得第一測試影像的第一雜訊分布資訊。爾後,對應於第一電氣設定的第一評估資訊可根據第一雜訊分布資訊產生。藉此,可有效提高對提供給影像感測器的電源進行穩定度檢測的效率。
請參照圖1,檢測裝置(亦稱為影像感測器的電源穩定度檢測裝置)10包括電源供應電路11、影像感測器12、儲存電路13及處理器14。電源供應電路11、影像感測器12、儲存電路13及處理器14可透過系統匯流排或主機板相互耦接。此外,檢測裝置10可設置於智慧型手機、平板電腦、筆記型電腦、桌上型電腦或遊戲機等各式具有影像感測器的電子裝置中。
在一實施例中,電源供應電路11用以提供電源給影像感測器12。此電源可用以驅動影像感測器12。例如,電源供應電路11可包括電壓調整電路。此電壓調整電路可包括電容、電阻、電感及/或電晶體等各式電子元件。此些電子元件可以合適的方式相互耦接並用以對由電池或電源供應器所提供的電源執行整流、升壓、降壓及/或穩壓等操作。然後,電源供應電路11可將調整後的電源提供給影像感測器12,以使用此電源來驅動影像感測器12。在一實施例中,電源供應電路11亦可提供電源給儲存電路13、處理器14及/或檢測裝置10內部的其他電子元件或電子設備,本案不加以限制。須注意的是,本領域中具有通常知識者應當知曉如何設計電源供應電路11以提供各式電子元件或電子設備所需的電源,故在此不多加贅述。
在一實施例中,影像感測器12用以擷取影像。特別是,影像感測器12可從電源供應電路11接收電源。在一實施例中,若未接收到來自電源供應電路11的電源,影像感測器12將無法運作。在接收到來自電源供應電路11的電源後,影像感測器12可受此電源驅動以執行影像擷取功能。例如,影像感測器12可包括影像感測模組。此影像感測模組可至少包括光學鏡頭與感光元件以支援所述影像擷取功能。
在一實施例中,儲存電路13用以儲存資料。儲存電路13包括揮發性儲存電路與非揮發性儲存電路。揮發性儲存電路用以揮發性地儲存資料。例如,揮發性儲存電路可包括隨機存取記憶體(Random Access Memory, RAM)或類似的揮發性儲存媒體。非揮發性儲存電路用以非揮發性地儲存資料。例如,非揮發性儲存電路可包括唯讀記憶體(Read Only Memory, ROM)、固態硬碟(solid state disk, SSD)、傳統硬碟(Hard disk drive, HDD)、快閃記憶體(flash memory)、嵌入式多媒體卡(embedded MultiMedia Card, eMMC)、通用快閃儲存(Universal Flash Storage, UFS)裝置或類似的非揮發性儲存媒體。例如,儲存電路13可用以儲存由影像感測器12擷取的影像。
在一實施例中,處理器14負責檢測裝置10的整體或部分運作。處理器14包括中央處理單元(Central Processing Unit, CPU)、圖形處理單元(Graphics Processing Unit, GPU)或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微處理器、數位訊號處理器(Digital Signal Processor, DSP)、可程式化控制器、特殊應用積體電路(Application Specific Integrated Circuits, ASIC)、可程式化邏輯裝置(Programmable Logic Device, PLD)或其他類似裝置或這些裝置的組合。特別是,處理器14可用以對影像感測器12的電源穩定度進行檢測。
請參照圖2,電源供應電路11可基於特定的電氣設定提供電源PW至影像感測器12。電源PW可用以驅動影像感測器12。例如,電源供應電路11的電氣設定可由配置於電源供應電路11內部的電容、電阻、電感及/或電晶體等各式電子元件的配置模式來界定。特別是,此些電子元件的配置模式會影響所輸出的電源PW,例如,影響電源PW的穩定度。亦即,在不同的配置模式下,所輸出的電源PW的穩定度可能不同。
在一實施例中,在電源供應電路11內部的至少部分電子元件的某一配置模式(亦稱為第一配置模式)下,可視為電源供應電路11當前的電氣設定為第一電氣設定。此外,在電源供應電路11內部的至少部分電子元件的另一配置模式(亦稱為第二配置模式)下,可視為電源供應電路11的當前電氣設定為第二電氣設定。第一配置模式不同於第二配置模式,且第一電氣設定不同於第二電氣設定。透過改變電源供應電路11內部的至少部分電子元件的配置模式,可對應改變電源供應電路11的電氣設定,例如將電源供應電路11的電氣設定從第一電氣設定改變為第二電氣設定。
在一實施例中,改變電源供應電路11內部的至少部分電子元件的配置模式之操作,包括以硬體調整的方式改變電源供應電路11內部至少部分電子元件的參數值(例如電容值、阻抗值等)、移除特定電子元件、新增特定電子元件及/或改變特定電子元件的耦接關係。在一實施例中,改變電源供應電路11內部的至少部分電子元件的配置模式之操作,亦可包括以軟體或韌體調整的方式來改變電源供應電路11內部至少部分電子元件的控制參數等,本案不加以限制。
在影像感測器12受電源PW驅動的期間,處理器14可經由影像感測器12擷取影像(亦稱為測試影像)21(1)~21(k)。影像21(1)~21(k)的總數可為一或多個。影像21(1)~21(k)皆用以呈現黑色的影像畫面。例如,影像感測器12可對著覆蓋於影像感測器12的鏡頭前的各式遮蔽物進行影像擷取,以獲得影像21(1)~21(k)。
處理器14可分析影像21(1)~21(k)的影像內容,以獲得影像21(1)~21(k)的雜訊分布資訊22。雜訊分布資訊22可反映雜訊在影像21(1)~21(k)的影像內容中的分布狀態。然後,處理器14可根據雜訊分布資訊22產生對應於電源供應電路11當前的電氣設定的評估資訊23。例如,評估資訊23可反映電源供應電路11基於當前的電氣設定所提供的電源PW的穩定度。爾後,設備維護人員或工程師可根據評估資訊23來對電源供應電路11的電氣設定進行調整,以提高電源供應電路11輸出的電源PW的穩定度。一旦電源PW的穩定度提高,影像感測器12受電源PW驅動而擷取的影像的影像品質亦可相應提高。
在一實施例中,處理器14可將影像21(1)~21(k)分別轉換為灰階(Gray scale)影像。然後,處理器14可根據灰階影像中的至少一像素位置集合中的多個像素值的數值分布,獲得雜訊分布資訊22。
請參照圖3,假設影像31為圖2的影像21(1)~21(k)的其中之一。處理器14可將影像31轉換為影像32。影像32為灰階影像。例如,影像32中的每一個像素位置可對應一個像素值。例如,像素值P(11)~P(1n)位於影像32中的第一列(row),像素值P(21)~P(2n)位於影像32中的第二列,且像素值P(m1)~P(mn)位於影像32中的第m列。此外,像素值P(11)~P(m1)位於影像32中的第一行(column),像素值P(12)~P(m2)位於影像32中的第二行,且像素值P(1n)~P(mn)位於影像32中的第n行。n與m可根據實務需求設定,本案不加以限制。
影像32中的每一個像素值可界於0至255之間,以反映該像素值所對應的像素位置的灰階值。例如,假設某一個像素位置的顏色越深(即越接近黑色),則此像素位置所對應的像素值越小(即越接近0)。或者,假設某一個像素位置的顏色越淺(即越接近白色),則此像素位置所對應的像素值越大(即越接近255)。
在一實施例中,一個像素位置集合包括位於影像32中的同一行或同一列的多個像素位置。或者,在一實施例中,一個像素位置集合包括位於影像32中的多個行或多個列的多個像素位置。
在一實施例中,處理器14可根據某一個灰階影像(亦稱為第一灰階影像)中的不同像素位置集合中的多個像素值的數值分布,獲得圖2的雜訊分布資訊22。例如,第一灰階影像中的不同像素位置集合可包括第一灰階影像中位於不同的列或不同的行的像素位置。
在一實施例中,圖2的雜訊分布資訊22包括雜訊變化量評估值(亦稱為第一雜訊變化量評估值)。處理器14可根據雜訊在第一灰階影像中的不同像素位置集合之間的變化程度,獲得第一雜訊變化量評估值。從另一角度而言,第一雜訊變化量評估值可反映雜訊在第一灰階影像(或單一測試影像)中的不同像素位置集合之間的變化程度。
請參照圖4A,在一實施例中,處理器14可將影像32中的每一個像素位置以列為單位來劃分或分組為像素位置集合401(1)~401(m)的其中之一。例如,像素位置集合401(1)可包含位於影像32中的第一列的像素值P(11)~P(1n),像素位置集合401(2)可包含位於影像32中的第二列的像素值P(21)~P(2n),且像素位置集合401(m)可包含位於影像32中的第m列的像素值P(m1)~P(mn)。須注意的是,在另一實施例中,一個像素位置集合亦可包含位於多個列的像素位置,本案不加以限制。
在一實施例中,處理器14可根據像素位置集合401(i)中的像素值P(i1)~P(in)的數值分布,來獲得對應於像素位置集合401(i)的一個邏輯值(亦稱為第一邏輯值)。例如,第一邏輯值可反映像素值P(i1)~P(in)的平均值。
在一實施例中,假設像素位置集合401(1)中的像素值P(11)~P(1n)的平均值很接近像素位置集合401(2)中的像素值P(21)~P(2n)的平均值(即對應於像素位置集合401(1)的第一邏輯值很接近對應於像素位置集合401(2)的第一邏輯值),表示雜訊在像素位置集合401(1)與401(2)之間的變化程度很小。或者,在一實施例中,假設像素位置集合401(1)中的像素值P(11)~P(1n)的平均值與像素位置集合401(2)中的像素值P(21)~P(2n)的平均值之間的差異較大(即對應於像素位置集合401(1)的第一邏輯值與對應於像素位置集合401(2)的第一邏輯值之間的差異較大),表示雜訊在像素位置集合401(1)與401(2)之間的變化程度較大。
在一實施例中,在取得分別對應於像素位置集合401(1)~401(m)的多個第一邏輯值後,處理器14可根據此些第一邏輯值的數值分布,來獲得對應於影像32的第一雜訊變化量評估值。此第一雜訊變化量評估值可反映雜訊在影像32中的不同像素位置集合(即像素位置集合401(1)~401(m))之間的變化程度。
在一實施例中,處理器14可根據此些第一邏輯值的數值分布,獲得另一個邏輯值(亦稱為第二邏輯值)。例如,第二邏輯值可反映多個第一邏輯值的標準差。處理器14可將此第二邏輯值設定為第一雜訊變化量評估值。
請參照圖4B,在一實施例中,處理器14可將影像32中的每一個像素位置以行為單位來劃分或分組為像素位置集合402(1)~402(n)的其中之一。例如,像素位置集合402(1)可包含位於影像32中的第一行的像素值P(11)~P(m1),像素位置集合402(2)可包含位於影像32中的第二行的像素值P(12)~P(m2),且像素位置集合402(n)可包含位於影像32中的第n行的像素值P(1n)~P(mn)。須注意的是,在另一實施例中,一個像素位置集合亦可包含位於多個行的像素位置,本案不加以限制。
在一實施例中,處理器14可根據像素位置集合402(j)中的像素值P(1j)~P(mj)的數值分布,來獲得對應於像素位置集合402(j)的一個邏輯值(即第一邏輯值)。例如,第一邏輯值可反映像素值P(1j)~P(mj)的平均值。
在一實施例中,假設像素位置集合402(1)中的像素值P(11)~P(m1)的平均值很接近甚至相同於像素位置集合402(2)中的像素值P(12)~P(m2)的平均值(即對應於像素位置集合402(1)的第一邏輯值很接近甚至相同於對應於像素位置集合402(2)的第一邏輯值),表示雜訊在像素位置集合402(1)與402(2)之間的變化程度很小。或者,在一實施例中,假設像素位置集合402(1)中的像素值P(11)~P(m1)的平均值與像素位置集合402(2)中的像素值P(12)~P(m2)的平均值之間的差異較大(即對應於像素位置集合402(1)的第一邏輯值與對應於像素位置集合402(2)的第一邏輯值之間的差異較大),表示雜訊在像素位置集合401(1)與401(2)之間的變化程度較大。
在一實施例中,在取得分別對應於像素位置集合402(1)~402(n)的多個第一邏輯值後,處理器14可根據此些第一邏輯值的數值分布,來獲得對應於影像32的第一雜訊變化量評估值。此第一雜訊變化量評估值可反映雜訊在影像32中的不同像素位置集合(即像素位置集合402(1)~402(n))之間的變化程度。例如,處理器14可根據此些第一邏輯值的數值分布,獲得第二邏輯值。例如,第二邏輯值可反映多個第一邏輯值的標準差。然後,處理器14可將此第二邏輯值設定為第一雜訊變化量評估值。
在一實施例中,處理器14亦可根據多個灰階影像中的相同像素位置集合中的多個像素值的數值分布,獲得圖2的雜訊分布資訊22。例如,所述多個灰階影像可包括第一灰階影像與另一灰階影像(亦稱為第二灰階影像)。所述多個灰階影像中的相同像素位置集合可包括第一灰階影像與第二灰階影像中位於相同的行或列的多個像素位置。
在一實施例中,圖2的雜訊分布資訊22包括另一雜訊變化量評估值(亦稱為第二雜訊變化量評估值)。處理器14可根據多個灰階影像中的相同像素位置集合之間的變化程度,獲得第二雜訊變化量評估值。從另一角度而言,第二雜訊變化量評估值可反映雜訊在所述多個灰階影像(或多個測試影像)中的相同像素位置集合之間的變化程度。
請參照圖5A,假設影像51(1)~51(s)皆為灰階影像。例如,影像51(1)~51(s)是根據影像感測器12在不同的時間點進行擷取的影像(例如圖2的影像21(1)~21(k))而產生。以下為了說明方便,僅以影像51(1)(即第一灰階影像)與51(s)(即第二灰階影像)作為範例,來對根據影像51(1)~51(s)中的相同像素位置集合中的多個像素值的數值分布,獲得第二雜訊變化量評估值之操作進行說明。
在一實施例中,處理器14可在影像51(1)與51(s)中分別選定像素位置集合501(i)與511(i)。特別是,像素位置集合501(i)與511(i)涵蓋影像51(1)與51(s)中位於相同的列的多個像素位置。例如,像素位置集合501(i)可包含影像51(1)中位於第i列的多個像素值,且像素位置集合511(i)可包含影像51(s)中同樣位於第i列的多個像素值。處理器14可根據像素位置集合501(i)與511(i)中的多個像素值的數值分布,來獲得第二雜訊變化量評估值。
在一實施例中,處理器14可根據像素位置集合501(i)中的多個像素值的數值分布,來獲得對應於像素位置集合501(i)的一個邏輯值(亦稱為第三邏輯值)。例如,對應於像素位置集合501(i)的第三邏輯值可反映像素位置集合501(i)中的多個像素值的平均值。另一方面,處理器14可根據像素位置集合511(i)中的多個像素值的數值分布,來獲得對應於像素位置集合511(i)的第三邏輯值。例如,對應於像素位置集合511(i)的第三邏輯值可反映像素位置集合511(i)中的多個像素值的平均值。
在一實施例中,在取得分別對應於像素位置集合像素位置集合501(i)與511(i)的多個第三邏輯值後,處理器14可根據此些第三邏輯值的數值分布,來獲得對應於影像51(1)與51(s)的第二雜訊變化量評估值。此第二雜訊變化量評估值可反映雜訊在影像51(1)與51(s)中的相同像素位置集合(即像素位置集合501(i)與511(i))之間的變化程度。
在一實施例中,處理器14可根據此些第三邏輯值的數值分布,獲得另一個邏輯值(亦稱為第四邏輯值)。例如,第四邏輯值可反映此些第三邏輯值的標準差。處理器14可將此第四邏輯值設定為第二雜訊變化量評估值。
請參照圖5B,在一實施例中,處理器14可在影像51(1)與51(s)中分別選定像素位置集合502(j)與512(j)。特別是,像素位置集合502(j)與512(j)涵蓋影像51(1)與51(s)中位於相同的行的多個像素位置。例如,像素位置集合502(j)可包含影像51(1)中位於第j行的多個像素值,且像素位置集合512(j)可包含影像51(s)中同樣位於第j行的多個像素值。處理器14可根據像素位置集合502(j)與512(j)中的多個像素值的數值分布,來獲得第二雜訊變化量評估值。
在一實施例中,處理器14可根據像素位置集合502(j)中的多個像素值的數值分布,來獲得對應於像素位置集合502(j)的第三邏輯值。例如,對應於像素位置集合502(j)的第三邏輯值可反映像素位置集合502(j)中的多個像素值的平均值。另一方面,處理器14可根據像素位置集合512(j)中的多個像素值的數值分布,來獲得對應於像素位置集合512(j)的第三邏輯值。例如,對應於像素位置集合512(j)的第三邏輯值可反映像素位置集合512(j)中的多個像素值的平均值。
在一實施例中,在取得分別對應於像素位置集合像素位置集合502(j)與512(j)的多個第三邏輯值後,處理器14可根據此些第三邏輯值的數值分布,來獲得對應於影像51(1)與51(s)的第二雜訊變化量評估值。此第二雜訊變化量評估值可反映雜訊在影像51(1)與51(s)中的相同像素位置集合(即像素位置集合502(j)與512(j))之間的變化程度。例如,處理器14可根據此些第三邏輯值的數值分布,獲得第四邏輯值。例如,第四邏輯值可反映此些第三邏輯值的標準差。處理器14可將此第四邏輯值設定為第二雜訊變化量評估值。
在一實施例中,第一雜訊變化量評估值亦可反映雜訊在單一測試影像中響應於像素位置改變而引起的變化量。相關說明請參照圖4A與圖4B的實施例。此外,第二雜訊變化量評估值亦可反映雜訊在多個測試影像中響應於時間變化所引起的變化量。相關說明請參照圖5A與圖5B的實施例。
在一實施例中,處理器14可根據第一雜訊變化量評估值及/或第二雜訊變化量評估值來產生圖2的雜訊分布資訊22。例如,處理器14可對第一雜訊變化量評估值及/或第二雜訊變化量評估值執行邏輯操作,以獲得另一雜訊變化量評估值(亦稱為第三雜訊變化量評估值)。第三雜訊變化量評估值可反映雜訊在影像21(1)~21(k)中的整體散亂度或整體變化程度。例如,第三雜訊變化量評估值可正相關於第一雜訊變化量評估值及/或第二雜訊變化量評估值。然後,處理器14可根據第三雜訊變化量評估值產生雜訊分布資訊22。在一實施例中,雜訊分布資訊22包含第一雜訊變化量評估值、第二雜訊變化量評估值及第三雜訊變化量評估值的至少其中之一。
在一實施例中,處理器14可透過查表或即時運算等方式,來將雜訊分布資訊22轉換為評估資訊23。例如,處理器14可將雜訊分布資訊22中的第一雜訊變化量評估值、第二雜訊變化量評估值及第三雜訊變化量評估值的至少其中之一輸入至查找表或分析模型。此分析模型可包括數值分析模型或人工智慧模型。然後,處理器14可根據查找表或分析模型的輸出獲得評估資訊23。評估資訊23可用以提供與電源供應電路11所輸出的電源PW的穩定度有關的評估資訊。在一實施例中,評估資訊23更提供與電源供應電路11的電氣設定有關的調整建議。爾後,設備維護人員或工程師可根據評估資訊23來對電源供應電路11的電氣設定進行調整,以提高電源供應電路11輸出的電源PW的穩定度。一旦電源PW的穩定度提高,影像感測器12受電源PW驅動而擷取的影像的影像品質可被相應提高。
在一實施例中,假設電源供應電路11當前的電氣設定為第一電氣設定,則在影像感測器12受電源PW(亦稱為第一電源)驅動的期間,處理器14可經由影像感測器12擷取至少一測試影像(亦稱為第一測試影像)。處理器14可分析第一測試影像的影像內容,以獲得第一測試影像的雜訊分布資訊(亦稱為第一雜訊分布資訊)。然後,處理器14可根據第一雜訊分布資訊產生對應於第一電氣設定的評估資訊(亦稱為第一評估資訊)。特別是,第一評估資訊可反映電源供應電路11基於第一電氣設定所提供的電源PW(即第一電源)的穩定度。
在一實施例中,假設電源供應電路11當前的電氣設定從第一電氣設定被調整為第二電氣設定,則在影像感測器12受電源PW(亦稱為第二電源)驅動的期間,處理器14可經由影像感測器12擷取至少一測試影像(亦稱為第二測試影像)。處理器14可分析第二測試影像的影像內容,以獲得第二測試影像的雜訊分布資訊(亦稱為第二雜訊分布資訊)。然後,處理器14可根據第二雜訊分布資訊產生對應於第二電氣設定的評估資訊(亦稱為第二評估資訊)。特別是,第二評估資訊可反映電源供應電路11基於第二電氣設定所提供的電源PW(即第二電源)的穩定度。
在一實施例中,處理器14比較第一評估資訊與第二評估資訊。根據比較結果,處理器14產生另一評估資訊(亦稱為第三評估資訊)。第三評估資訊反映第一電源與第二電源的其中之一的穩定度高於第一電源與第二電源的其中之另一的穩定度。例如,假設第一評估資訊與第二評估資訊的比較結果反映第二電源的穩定度高於第一電源的穩定度,則處理器14可透過第三評估資訊將此一比較結果以報表等形式輸出。爾後,設備維護人員或工程師可根據第三評估資訊將電源供應電路11的電氣設定調整為第二電氣設定(或其他電氣設定),以最佳化電源供應電路11輸出的電源PW的穩定度。
請參照圖6,在步驟S601中,由電源供應電路基於第一電氣設定提供第一電源至影像感測器。在步驟S602中,在影像感測器受第一電源驅動的期間,經由影像感測器擷取至少一第一測試影像。在步驟S603中,分析第一測試影像的影像內容,以獲得第一測試影像的第一雜訊分布資訊。在步驟S604中,根據第一雜訊分布資訊產生對應於第一電氣設定的評估資訊。
然而,圖6中各步驟已詳細說明如上,在此便不再贅述。值得注意的是,圖6中各步驟可以實作為多個程式碼或是電路,本案不加以限制。此外,圖6的方法可以搭配以上範例實施例使用,也可以單獨使用,本案不加以限制。
綜上所述,相較於傳統上需要由維修人員或工程師對提供給影像感測器的電源進行手動的穩定性檢測,本案透過自動化分析影像感測器產生的測試影像並產生相關的評估資訊,可有效提高對電源供應電路輸出的電源進行穩定度檢測的效率。此外,透過針對單一測試影像及多個測試影像的檢測行為的相互搭配,亦可有效提高電源穩定度的檢測效率。
雖然本案已以實施例揭露如上,然其並非用以限定本案,任何所屬技術領域中具有通常知識者,在不脫離本案的精神和範圍內,當可作些許的更動與潤飾,故本案的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
10:檢測裝置
11:電源供應電路
12:影像感測器
13:儲存電路
14:處理器
21(1)~21(k),31,32,51(1)~51(s):影像
22:雜訊分布資訊
23:評估資訊
P(11)~P(mn):像素值
401(1)~401(m),402(1)~402(n),501(i),511(i),502(j),512(j):像素位置集合
S601~S604:步驟
圖1是根據本案的實施例所繪示的影像感測器的電源穩定度檢測裝置的示意圖。
圖2是根據本案的實施例所繪示的對影像感測器的電源穩定度檢測的操作程序示意圖。
圖3是根據本案的實施例所繪示的將測試影像轉換為灰階影像的示意圖。
圖4A是根據本案的實施例所繪示的以單一灰階影像中的不同的列作為多個像素位置集合的示意圖。
圖4B是根據本案的實施例所繪示的以單一灰階影像中的不同的行作為多個像素位置集合的示意圖。
圖5A是根據本案的實施例所繪示的以多個灰階影像中相同的列作為多個像素位置集合的示意圖。
圖5B是根據本案的實施例所繪示的以多個灰階影像中相同的行作為多個像素位置集合的示意圖。
圖6是根據本案的實施例所繪示的影像感測器的電源穩定度檢測方法的流程圖。
S601~S604:步驟
Claims (20)
- 一種影像感測器的電源穩定度檢測方法,包括: 由電源供應電路基於第一電氣設定提供第一電源至影像感測器; 在該影像感測器受該第一電源驅動的期間,經由該影像感測器擷取至少一第一測試影像; 分析該至少一第一測試影像的影像內容,以獲得該至少一第一測試影像的第一雜訊分布資訊;以及 根據該第一雜訊分布資訊產生對應於該第一電氣設定的第一評估資訊。
- 如請求項1所述的影像感測器的電源穩定度檢測方法,其中分析該至少一第一測試影像的該影像內容,以獲得該至少一第一測試影像的該第一雜訊分布資訊的步驟包括: 將該至少一第一測試影像轉換為至少一灰階影像;以及 根據該至少一灰階影像中的至少一像素位置集合中的多個像素值的數值分布,獲得該第一雜訊分布資訊。
- 如請求項2所述的影像感測器的電源穩定度檢測方法,其中該至少一灰階影像包括第一灰階影像,且根據該至少一灰階影像中的該至少一像素位置集合中的該多個像素值的該數值分布,獲得該第一雜訊分布資訊的步驟包括: 根據該第一灰階影像中的不同像素位置集合中的多個像素值的數值分布,獲得該第一雜訊分布資訊。
- 如請求項2所述的影像感測器的電源穩定度檢測方法,其中該至少一灰階影像包括第一灰階影像與第二灰階影像,且根據該至少一灰階影像中的該至少一像素位置集合中的該多個像素值的該數值分布,獲得該第一雜訊分布資訊的步驟包括: 根據該第一灰階影像與該第二灰階影像中的相同像素位置集合中的多個像素值的數值分布,獲得該第一雜訊分布資訊。
- 如請求項2所述的影像感測器的電源穩定度檢測方法,其中該至少一像素位置集合中的一個像素位置集合包括位於該至少一灰階影像中的一個灰階影像中的同一行或同一列的多個像素位置。
- 如請求項1所述的影像感測器的電源穩定度檢測方法,其中該第一雜訊分布資訊包括第一雜訊變化量評估值,且該第一雜訊變化量評估值反映雜訊在單一測試影像中的不同像素位置集合之間的變化程度。
- 如請求項1所述的影像感測器的電源穩定度檢測方法,其中該第一雜訊分布資訊包括第二雜訊變化量評估值,且該第二雜訊變化量評估值反映雜訊在多個測試影像中的相同像素位置集合之間的變化程度。
- 如請求項1所述的影像感測器的電源穩定度檢測方法,其中該第一評估資訊反映該電源供應電路基於該第一電氣設定所提供的該第一電源的穩定度。
- 如請求項1所述的影像感測器的電源穩定度檢測方法,更包括: 由該電源供應電路基於第二電氣設定提供第二電源至該影像感測器,該第一電氣設定不同於該第二電氣設定; 在該影像感測器受該第二電源驅動的期間,經由該影像感測器擷取至少一第二測試影像; 分析該至少一第二測試影像的影像內容,以獲得該至少一第二測試影像的第二雜訊分布資訊;以及 根據該第二雜訊分布資訊產生對應於該第二電氣設定的第二評估資訊。
- 如請求項9所述的影像感測器的電源穩定度檢測方法,更包括: 比較該第一評估資訊與該第二評估資訊;以及 根據比較結果產生第三評估資訊,其中該第三評估資訊反映該第一電源與該第二電源的其中之一的穩定度高於該第一電源與該第二電源的其中之另一的穩定度。
- 一種影像感測器的電源穩定度檢測裝置,包括: 電源供應電路; 影像感測器,耦接至該電源供應電路;以及 處理器,耦接至該影像感測器, 其中該電源供應電路用以基於第一電氣設定提供第一電源至該影像感測器,並且 該處理器用以: 在該影像感測器受該第一電源驅動的期間,經由該影像感測器擷取至少一第一測試影像; 分析該至少一第一測試影像的影像內容,以獲得該至少一第一測試影像的第一雜訊分布資訊;以及 根據該第一雜訊分布資訊產生對應於該第一電氣設定的第一評估資訊。
- 如請求項11所述的影像感測器的電源穩定度檢測裝置,其中該處理器分析該至少一第一測試影像的該影像內容,以獲得該至少一第一測試影像的該第一雜訊分布資訊的操作包括: 將該至少一第一測試影像轉換為至少一灰階影像;以及 根據該至少一灰階影像中的至少一像素位置集合中的多個像素值的數值分布,獲得該第一雜訊分布資訊。
- 如請求項12所述的影像感測器的電源穩定度檢測裝置,其中該至少一灰階影像包括第一灰階影像,且該處理器根據該至少一灰階影像中的該至少一像素位置集合中的該多個像素值的該數值分布,獲得該第一雜訊分布資訊的操作包括: 根據該第一灰階影像中的不同像素位置集合中的多個像素值的數值分布,獲得該第一雜訊分布資訊。
- 如請求項12所述的影像感測器的電源穩定度檢測裝置,其中該至少一灰階影像包括第一灰階影像與第二灰階影像,且該處理器根據該至少一灰階影像中的該至少一像素位置集合中的該多個像素值的該數值分布,獲得該第一雜訊分布資訊的操作包括: 根據該第一灰階影像與該第二灰階影像中的相同像素位置集合中的多個像素值的數值分布,獲得該第一雜訊分布資訊。
- 如請求項12所述的影像感測器的電源穩定度檢測裝置,其中該至少一像素位置集合中的一個像素位置集合包括位於該至少一灰階影像中的一個灰階影像中的同一行或同一列的多個像素位置。
- 如請求項11所述的影像感測器的電源穩定度檢測裝置,其中該第一雜訊分布資訊包括第一雜訊變化量評估值,且該第一雜訊變化量評估值反映雜訊在單一測試影像中的不同像素位置集合之間的變化程度。
- 如請求項11所述的影像感測器的電源穩定度檢測裝置,其中該第一雜訊分布資訊包括第二雜訊變化量評估值,且該第二雜訊變化量評估值反映雜訊在多個測試影像中的相同像素位置集合之間的變化程度。
- 如請求項11所述的影像感測器的電源穩定度檢測裝置,其中該第一評估資訊反映該電源供應電路基於該第一電氣設定所提供的該第一電源的穩定度。
- 如請求項11所述的影像感測器的電源穩定度檢測裝置,其中該電源供應電路更用以基於第二電氣設定提供第二電源至該影像感測器,該第一電氣設定不同於該第二電氣設定,並且 該處理器更用以: 在該影像感測器受該第二電源驅動的期間,經由該影像感測器擷取至少一第二測試影像; 分析該至少一第二測試影像的影像內容,以獲得該至少一第二測試影像的第二雜訊分布資訊;以及 根據該第二雜訊分布資訊產生對應於該第二電氣設定的第二評估資訊。
- 如請求項19所述的影像感測器的電源穩定度檢測裝置,其中該處理器更用以: 比較該第一評估資訊與該第二評估資訊;以及 根據比較結果產生第三評估資訊,其中該第三評估資訊反映該第一電源與該第二電源的其中之一的穩定度高於該第一電源與該第二電源的其中之另一的穩定度。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW111150367A TWI814669B (zh) | 2022-12-28 | 2022-12-28 | 影像感測器的電源穩定度檢測方法與檢測裝置 |
US18/469,569 US20240223746A1 (en) | 2022-12-28 | 2023-09-19 | Method and device for detecting power stability of image sensor |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW111150367A TWI814669B (zh) | 2022-12-28 | 2022-12-28 | 影像感測器的電源穩定度檢測方法與檢測裝置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TWI814669B true TWI814669B (zh) | 2023-09-01 |
TW202428018A TW202428018A (zh) | 2024-07-01 |
Family
ID=88965890
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW111150367A TWI814669B (zh) | 2022-12-28 | 2022-12-28 | 影像感測器的電源穩定度檢測方法與檢測裝置 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20240223746A1 (zh) |
TW (1) | TWI814669B (zh) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110199482A1 (en) * | 2009-10-07 | 2011-08-18 | Morgan Arthur C | Long Range Day/Night Surveillance Video Camera |
TW202101976A (zh) * | 2019-05-28 | 2021-01-01 | 見臻科技股份有限公司 | 可依據使用情境切換運作模式的眼動追蹤模組 |
US20210021807A1 (en) * | 2016-10-28 | 2021-01-21 | Enseo, Inc. | Set-Top Box with Self-Monitoring and System and Method for Use of Same |
-
2022
- 2022-12-28 TW TW111150367A patent/TWI814669B/zh active
-
2023
- 2023-09-19 US US18/469,569 patent/US20240223746A1/en active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110199482A1 (en) * | 2009-10-07 | 2011-08-18 | Morgan Arthur C | Long Range Day/Night Surveillance Video Camera |
US20210021807A1 (en) * | 2016-10-28 | 2021-01-21 | Enseo, Inc. | Set-Top Box with Self-Monitoring and System and Method for Use of Same |
TW202101976A (zh) * | 2019-05-28 | 2021-01-01 | 見臻科技股份有限公司 | 可依據使用情境切換運作模式的眼動追蹤模組 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20240223746A1 (en) | 2024-07-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7000468B2 (ja) | 重複ビデオの判定方法及び装置 | |
US10810721B2 (en) | Digital image defect identification and correction | |
TWI652628B (zh) | 指紋識別方法及電子裝置 | |
WO2018223865A1 (zh) | 一种电路的工作状态的检测方法及检测装置 | |
US20210357693A1 (en) | Substrate inspection apparatus and method of determining fault type of screen printer | |
US10517523B2 (en) | Skin aging state assessment method and electronic device | |
US20200357106A1 (en) | Method for detecting defects, electronic device, and computer readable medium | |
CN111475384B (zh) | 壳体温度的计算方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN111507362B (zh) | 神经网络的训练方法、基于神经网络的分类方法及其装置 | |
CN110927184A (zh) | 芯片封装缺陷的视觉检测方法 | |
TWI731442B (zh) | 電子裝置及其利用觸控資料的物件資訊辨識方法 | |
TW201317904A (zh) | 標籤檢測系統、裝置及其檢測標籤的方法 | |
WO2023184936A1 (zh) | 一种异常波形捕获方法、装置、电子设备及存储介质 | |
TWI814669B (zh) | 影像感測器的電源穩定度檢測方法與檢測裝置 | |
CN117871545A (zh) | 一种电路板元器件缺陷检测方法、装置、终端及存储介质 | |
TW202428018A (zh) | 影像感測器的電源穩定度檢測方法與檢測裝置 | |
JP6987987B2 (ja) | メディア特徴の比較方法及び装置 | |
KR102271418B1 (ko) | 제품 검사를 위한 자동 학습 방법 및 시스템 | |
US20110130989A1 (en) | System and method for identifying a peripheral component interconnect express signal | |
CN114372941B (zh) | 一种低光照图像增强方法、装置、设备及介质 | |
CN116245808A (zh) | 工件缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US20210256685A1 (en) | Method of building model of defect inspection for led display | |
WO2021019865A1 (ja) | 検査装置、検査方法、および、検査プログラム、ならびに、学習装置、学習方法、および、学習プログラム | |
WO2019024094A1 (zh) | Mura检测方法和Mura检测*** | |
TWI715252B (zh) | 電子裝置及其利用觸控資料的物件資訊辨識方法 |