基于像素分析的模组污点检测算法详解
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更新于2024-08-09
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污点测试是计算机视觉领域中的一个重要技术,主要应用于模组内部Sensor或IR滤光片的自动缺陷检测。其目的是确保图像质量不受内部脏污点的影响,这些污点可能来源于传感器元件(IC污点)或红外滤光片(IR污点)。污点测试的核心算法涉及以下几个步骤:
1. **前期图片处理**:首先对原始图像进行预处理,这包括选择合适的取值框Y1和Y2来定义前景和背景区域。Y1通常较小,比如1Pixel对于IC污点,而对于IR污点,由于需要更高的准确性,可能会根据污点类型(小、中、大)设置不同的尺寸,如17*17到35*35像素。
2. **取值框设置**:取值框的大小根据污点的大小和位置进行调整,确保能准确捕捉污点信号而不误判。例如,5M模组的默认设置中,小污点取值为17*17和85*85像素,大污点为35*35和175*175像素。
3. **计算对比度**:通过计算每个Pixel在Y1和Y2区域的平均值差异,得出对比度Ci,j,然后与预设的阈值Threshold比较。如果Ci,j大于阈值,则认为该Pixel可能存在污点。
4. **二值化处理**:检测到疑似污点后,进行二值化处理,将图像转换为黑白二值图像,以便于后续的面积计算和判断。
5. **污点面积计算与筛选**:根据设定的标准,计算污点的面积,然后根据预设的判定标准进行筛选,确定是否为真正的污点区域。
6. **测试环境**:污点测试通常在均匀光照条件下进行,以确保结果的可靠性,例如使用LED光源,并保持曝光稳定。
7. **标准与验证**:测试过程以极限样品作为基准,以确保检测方法的有效性和准确性。污点测试原理基于直观的图像分析,易于理解和证明。
8. **实际测试效果展示**:通过比较原图、二值化后的图像以及最终判定结果,可以直观地看到污点检测的效果,例如,污点区域通常会比正常区域暗。
此外,文章还提到了SFR(空间频率响应)测试和EIAJ(电子工业协会)测试原理,后者强调了算法设计与人类视觉检查的相似性,易于理解和适应。这些测试都是为了确保摄像头模组的性能达到预期,减少生产过程中的瑕疵率。
2010-02-18 上传
2019-06-20 上传
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2010-09-02 上传
2018-09-02 上传
Matthew_牛
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