CN109743565B - 多设备配合自动获取稳定图像的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了多设备配合自动获取稳定图像的方法，通过角点相机模块获取OLED电视的位置姿态信息，调整OLED电视的位置姿态至预设位置，通过实际检测图像的叠加识别，调整OLED电视的屏幕与检测相机模块之间的距离，以获取清晰的像素点显色信息，通过检测相机模块遍历OLED电视的屏幕，实现OLED电视的屏幕所有像素点图像的提取。

Description

多设备配合自动获取稳定图像的方法

技术领域

本发明涉及到视觉检测领域，具体涉及到一种多设备配合自动获取稳定图像的方法。

背景技术

有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)又称为有机电激光显示、有机发光半导体。由美籍华裔教授邓青云(Ching W.Tang)于1979年在实验室中发现。OLED显示技术具有自发光、广视角、几乎无穷高的对比度、较低耗电、极高反应速度等优点。

电视全彩色是检验电视是否在市场上具有竞争力的重要标志，因此许多全彩色化技术也应用到了OLED电视上，按面板的类型通常有下面三种:RGB像素独立发光，光色转换(Color Conversion)和彩色滤光膜(Color Filter)。

针对RGB象素独立发光的面板类型，利用发光材料独立发光是目前采用最多的彩色模式。它是利用精密的金属荫罩与CCD象素对位技术，首先制备红、绿、蓝三基色发光中心，然后调节三种颜色组合的混色比，产生真彩色，使三色OLED元件独立发光构成一个像素。该项技术的关键在于提高发光材料的色纯度和发光效率，同时金属荫罩刻蚀技术也至关重要。

有机小分子发光材料AlQ3是很好的绿光发光小分子材料，它的绿光色纯度，发光效率和稳定性都很好。但OLED最好的红光发光小分子材料的发光效率只有31mW，寿命1万小时，蓝色发光小分子材料的发展也是很慢和很困难的。有机小分子发光材料面临的最大瓶颈在于红色和蓝色材料的纯度、效率与寿命。但人们通过给主体发光材料掺杂，已得到了色纯度、发光效率和稳定性都比较好的蓝光和红光。

由于蓝光发光材料和红光发光材料的制作良品率较低，因此，为了保证OLED电视的质量，需要对OLED电视的屏幕进行检验，检验的基础首先需要获取OLED电视屏幕上的每一像素点色彩信息。

发明内容

相应的，本发明提供了一种多设备配合自动获取稳定图像的方法，包括以下步骤：

基于图像输出模块输出原始位置检测图片至OLED电视进行实时播放；

基于角点相机模块获取OLED电视的四个角点区域图像，并基于图像处理器模块合成原始位置实时图像，实时缓存在图片缓存器中；

基于图片处理器读取所述图片缓存器，从所述原始位置实时图像中提取OLED电视的原始屏幕轮廓信息；

基于所述原始屏幕轮廓信息，调节OLED电视至预设姿态；

基于图像输出模块输出原始像素点检测图片至OLED电视进行实时播放；

基于检测相机模块获取处于预设姿态的OLED电视的任一区域的实际检测图像，实时缓存在图片缓存器中；

基于所述实际检测图像，调整所述OLED电视至所述检测相机模块之间的距离；

基于所述检测相机模块遍历所述OLED电视屏幕，获取所述OLED电视的屏幕所有像素点的图像。

所述原始检测图片为纯白色图片。

所述原始位置实时图像除所述四个角点区域图像外，其余位置的像素点RGB数据为(255,255,255)。

所述基于图片处理器读取所述图片缓存器，从所述原始位置实时图像中提取OLED电视的原始屏幕轮廓信息包括以下步骤：

将原始位置实时图像从RGB格式转换至YUV格式；

黑白处理所述YUV格式的原始位置实时图像；

基于图像滤波去除黑白处理后的所述原始位置实时图像；

基于所述图像滤波后的原始位置实时图像获取所述原始屏幕轮廓信息。

所述原始屏幕轮廓信息包括实际轮廓边缘和计算轮廓边缘，所述计算轮廓边缘由所述实际轮廓边缘的相邻角点连线形成。

所述基于所述原始屏幕轮廓信息，调节OLED电视至预设姿态包括以下步骤：

过所述OLED电视一角点生成两条相交且不共线的转轴，控制所述OLED电视依次沿所述两条转轴旋转，直至所述原始屏幕轮廓信息中，该角点夹角角度为90°；

计算该角点夹角所形成的直角坐标系与该角点夹角理想姿态时的直角坐标系角度差，旋转所述OLED电视至理想姿态。

所述原始像素点检测图片包括三幅原始像素点检测图片，分别为红色背景图片、绿色背景图片、蓝色背景图片。

所述基于所述实际检测图像，调整所述OLED电视至所述检测相机模块之间的距离包括以下步骤：

基于检测相机模块获取与所述三幅原始像素点检测图片相对应的三幅实际检测图像；

以所述三幅实际检测图像的像素点为主键，每一个像素点具有三条属性，分别为三幅实际检测图像中每个像素点的处理颜色数据。

所述处理颜色数据基于以下方式求出：

将实际检测图像中的黑色像素点的RGB颜色通道项更改为(255,255,255)；

灰度化处理所述三幅实际检测图像；

黑白处理所述经灰度化处理的三幅实际检测图像；

所述处理颜色数据为经黑白处理后的三幅实际检测图像的像素点灰度信息。

本发明实施例提供的多设备配合自动获取稳定图像的方法及系统，可快速调节检测相机模块与OLED电视之间的相对位置，获取的像素点图像信息完全为实时实际图像，不需经过软件的模拟填充、畸变校正、透视校正处理，具有良好的可靠性，在检测中具有良好的实用性。

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它的附图。

图1示出了本发明实施例多设备配合自动获取稳定图像的方法流程图；

图2示出了本发明实施例的检测状态的OLED电视机正视图；

图3示出了本发明实施例的原始位置实时图像；

图4示出了本发明实施例的原始位置实时图像的屏幕轮廓信息示意图；

图5示出了本发明实施例的OLED电视沿y轴方向调整原理示意图；

图6示出了本发明实施例的OLED电视旋转调整的前后对比图；

图7示出了本发明实施例的多设备配合自动获取稳定图像的方法结构示意图。

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它实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供了一种多设备配合自动获取稳定图像的方法，首先通过角点相机对OLED电视进行位置调整，然后使用低像素的检测相机模块通过移动遍历的方式下图像处理。本发明实施例的多设备配合自动获取稳定图像的方法包括以下步骤：

S101：基于图像输出模块输出原始位置检测图片至OLED电视进行实时播放；

本发明实施例的原始位置检测图片用于分离OLED电视的屏幕与边框，使屏幕的图像信息提取更为简单。一般的，目前市面上大部分的OLED电视边框为黑色、灰色或银色，因此，原始检测图片可使用纯白色图片。需要说明的，原始检测图片需要与需要检测的OLED电视的分辨率相匹配。

此外，原始检测图片还用于校正OLED电视屏幕与相机模块之间的相对位置，使OLED电视屏幕与相机模块之间的位置正对。

S102：基于角点相机模块获取OLED的四个角点区域图像，并基于图像处理器模块合成原始位置实时图像，实时缓存在图片缓存器中；

OLED电视的屏幕是安装在边框中的，OLED电视的屏幕安装时的装配精度会对OLED电视的屏幕姿态造成影响，虽然该影响很可能是肉眼不可辨别的，但对机器视觉处理会造成一定影响。此外，OLED电视在夹持检测时，夹持的差异性可能会导致OLED电视的姿态产生影响。因此，OLED电视的屏幕与相机模组间的相对位置关系通常是不固定的。

因此，为了保证相机模组每次获取的OLED电视的屏幕影像总是处于同一姿态的，需要对OLED电视的位置进行调整，从而使不同OLED电视屏幕位置总是与相机模组相对固定。

图2示出了原始实时图像拍摄位置示意图。通常的，由于OLED显示屏通常为矩形结构，首先基于角点相机模块获取获取OLED电视四个角点位置的角点图像，并通过图像处理器生成原始位置实时图像缓存在图片缓存器中。

需要说明的是，四个角点图像之间的的相对位置是预设可知的，角点图像之间需要使用空键补全，即以RGB数据(255,255,255)进行模拟填充，从而生成一副完整的原始位置实时图像。需要说明的是，原始位置实时图像在图片缓存器中始终处于同一存储位置，即总是储存在同一段内存地址上，通过复写的形式，后一原始位置实时图像将前一原始位置实时图像覆盖，从而保证后续读取处理的原始位置实时图像总是为当前OLED电视的实时图像。

图3示出了本发明实施例的原始实时图像示意图，具体的，原始位置实时图像包括有OLED电视的四个角点图像，四个角点图像之间使用空键填充。每一个角点图像中包括OLED电视的屏幕部分、边框部分以及背景板部分。

需要说明的是，附图中示出的为理想姿态时的OLED电视的图片，具体实施中，可能会因OLED电视固定方式的不同，装配的差异性，导致OLED电视与理想姿态之间存在一定的差异性，需要调整夹具姿态以调整OLED电视的位置。

S103：基于图片处理器读取所述图片缓存器，从所述原始位置实时图像中提取OLED电视的原始屏幕轮廓信息；

为了保证相机模块的拍摄效果，在像素检测时，相机模块不适宜使用多轴并联的驱动方式驱动，因此，需要调节OLED电视的位置，使OLED电视的位置与相机模组相对，且长度方向与相机模组的长度方向共面，宽度方向与相机模组的宽度方向共面，从而使相机模块经单方向轴分立驱动可遍历OLED电视的屏幕。

具体的，相机模组获取的原始实时图像为RGB数字图像。彩色图像包含的信息量较大，会增加识别算法的工作量，需对彩色图像进行灰度化处理,即将原始位置实时图像从RGB格式转换至YUV格式。YUV，是一种颜色编码方法。YUV在对照片或视频编码时，考虑到人类的感知能力，允许降低色度的带宽，其中“Y”表示明亮度，“U”和“V”则是色度、浓度。一般的，灰度值可使用Y值表示。

彩色图像中，每个像素点都由红、绿、蓝3个颜色分量组成，且每个分量都有255种值可取，其中0表示最暗黑色，255表示最亮色。具体的，本发明实施例采用加权平均法将原始实时图像转换为YUV格式，转换公式为：

其中，明亮度Y，即灰度为所需保留的通道值。

进一步的，由于该步骤只用于对原始实时图像处理以获取OLED电视屏幕与边框的分界线，从而提取OLED电视屏幕轮廓，且原始检测图像与边框之间具有较大的颜色差异，可对已转换为YUV格式的原始实时图像进行黑白处理，根据设定的灰度阈值，一般取200～210，对YUV格式的原始位置实时图像进行黑白处理，其中，高于灰度阈值的像素点取255，低于灰度阈值的像素点取0。

此时，为了避免坏点对黑白处理后的原始实时图像的识别造成影响，可将坏点视为处理过程中或图像获取过程中的噪声，通过滤波的手段进行去除。

具体的，图像滤波常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。二维高斯函数为

其中，A是规范化系数，u_x,u_y为半高斯梯度，σ表示高斯曲线的平滑程度。

具体操作中，经过滤波的原始实时图像虽然变模糊，但其边缘特征更为明显，且屏幕中局部的坏点(可能存在的坏点)被当做噪声进行过滤，这正是该处理步骤所需要的结果。

该步骤执行到此处时，原始实时图像已转换为只包括灰度值为0和灰度值为255的像素点图像，对该原始实时图像进行边缘检测，可获取OLED电视的原始屏幕轮廓信息。

具体的，使用Canny算子边缘检测方法对OLED的电视边缘进行检测，首先，运用卷积阵列，像素点在x，y方向的梯度值表示为

梯度的幅值的大小和方向表示为

滞后阈值由高阈值和低阈值组成，梯度值大于高阈值的部分作为像素边缘保留；梯度值小于低阈值的部分像素直接删除。

经图像边缘处理后，得到OLED电视的原始屏幕轮廓信息，具体的，该轮廓信息为在原始实时图像的轮廓像素点的坐标。

需要说明的是，在进行Canny算子边缘检测前已经对图像进行黑白处理，因此，Canny算子边缘检测中的很多步骤可以跳过，有利于提高图片处理速度。

图4示出了本发明实施例的原始位置实时图像的屏幕轮廓信息示意图，具体的，框内实线所示的为原始实时图像的实际轮廓边缘，虚线部分为原始实时图像的计算轮廓边缘。

具体的，原始实时图像的计算轮廓边缘由以下方式作出。首先根据原始实时图像的实际轮廓边缘，提取OLED电视的屏幕角点A1、A2、A3、A4，然后将屏幕角点A1、A2、A3、A4依次连线，连线上的点的灰度数据用0填充。

通过获取原始实时图像的原始屏幕轮廓，可以获取OLED电视的姿态信息，从而可以对OLED电视的姿态进行调整，便于检测相机模块遍历。

S104：基于所述原始屏幕轮廓信息，通过电视位置调节模块调节OLED电视姿态至预设姿态；

通过分析原始实施图像的原始屏幕轮廓，可以得出OLED电视的实时姿态，从而可以将OLED电视调整到理想姿态。具体的，共涉及翻滚姿态调节和旋转姿态调节两个方面。

具体的，首先需要检测OLED电视的翻滚状态，从而使OLED电视的屏幕与检测相机模块平行。具体的，以OLED电视的某个角点为基点，根据该基点的夹角大小判断OLED电视的翻滚姿态。

本发明实施例以角点A1为例进行介绍，假设OLED电视自身存在非纯x向和纯y向的翻滚，则A1处的夹角角度不是90°。通过判断A1夹角的大小，可以判断A1位置在翻滚中的运动方向。由于OLED电视的任意翻滚动作可视为沿x轴翻滚动作和沿y轴翻滚动作的叠加，因此，通过依次调节x轴和y轴的翻滚动作，可调整OLED电视的屏幕至检测相机模块平行。例如，首先对x轴方向进行调整，保持A1点的空间位置固定，将OLED电视沿x轴顺时针或逆时针旋转，直至A1处夹角为90度，x轴反向的翻滚调节完毕。此时，y轴方向的角度调整可通过计算得出。

图5示出了本发明实施例的y轴方向调整原理示意图，具体的，经过x轴翻滚调整后，y方向在图像中的长度为l₁，实际上该方向的OLED电视屏幕长度为l₀，则OLED电视屏幕在该方向上的翻转角度a为

计算得出y轴方向的翻滚角度后，保持A1点空间坐标不变，驱动OLED电视沿y轴翻滚角度a，此时，OLED电视与所述检测相机模块相平行。

图6示出了本发明实施例的OLED电视旋转调整的前后对比图。OLED电视与所述检测相机模块相平行后，还需调整OLED电视的旋转姿态。同样的，通过上一步骤校正OLED电视的翻滚姿态后，角点A1的夹角为90°，其x轴和y轴正交，通过判断角点A1处建立的坐标系与理想姿态下的直角坐标系角度偏差，完成OLED电视的旋转调整。

S105：基于图像输出模块输出原始像素点检测图片至OLED电视进行实时播放；

S106：基于检测相机模块获取姿态调整后的OLED电视的任意区域的实际检测图像，实时缓存在图片缓存器中；

针对OLED电视不同的像素点结构，所需的实际检测图像会存在差异。本发明实施例主要针对RGB显色类型(不包括RGBW类型)的OLED电视进行检测。

具体的，需要分析OLED电视屏幕上的像素点的RGB结构，从而对像素点进行划分。

因此，步骤S104所述的原始像素点检测图片包括红色背景图像、绿色背景图像、蓝色背景图像。具体的，实际检测图像的轮换速度应该与检测相机模块的拍摄速度相适配，使检测相机模块连续的三次快门能够获取三幅不同颜色的区域图像。

S107：基于所述实际检测图像，调整所述OLED电视至所述检测相机模块之间的距离。

经过步骤S104的调整后，每一次检测的OLED电视屏幕距检测相机模块之间的距离都不相同，因此，为了准确捕捉OLED电视屏幕的像素图像，需要调节相机模块与OLED电视屏幕之间的距离，使OLED电视屏幕的每一个像素点内的R、G、BOLED都清晰可见。

需要说明的，具体的，调节OLED电视屏幕与检测相机模块之间的距离，不可避免的会涉及到焦距调节的问题；目前已有许多较为成熟的电子调焦技术方案和物理调焦技术方案，本发明实施例不再详细介绍。

具体的，OLED电视继续实时显示原始检测图像。通过检测相机模块获取OLED电视屏幕上任意区域的三幅连续的实际检测图像。

为了能准确识别每一个像素内的R、G、BOLED，需要清晰拍摄到每一个R、G、BOLED，因此，理论上，三幅连续的实际检测图像具有颜色的区域应互不相交。因此，可基于该原理判断相机模块与OLED电视屏幕之间的距离是否合适。

具体的，如果获取的三幅连续的实际检测图像中不包括黑色像素点，则需要缩小检测相机模块与OLED电视屏幕之间的距离，直至实际检测图像中具有黑色像素点。

具体的，首先对获取的三幅连续的实际检测图像进行处理，首先将实际检测图像中的黑色像素点以白色像素点替代，即将黑色像素点的RGB颜色通道项更改为(255,255,255)；然后对实际检测图像进行灰度处理，转化为灰度后以200～210中的某个灰度值作为灰度阈值进行黑白化处理后，得出最终的灰度值，即0或255。

然后为实际检测图像中每一个像素点增加三个属性，分别为第一幅实际检测图像、第二幅实际检测图像和第三幅实际检测图像中该像素点的最终的灰度值。

最终，通过分析像素点中的三条属性，可判断出相机模块距OLED电视屏幕之间的距离是否足够近，能够很好的识别出每一个像素点内的R、G、BOLED。具体的，如果一个像素点具有两个以上的0值，则表明该像素点中至少会显示两种颜色，则表明相机模块与OLED电视屏幕之间的距离不够近，需要再次减少相机模块和OLED电视屏幕之间的距离。

如果像素点中只具有一个0值的属性，则表示相机模块与OLED电视屏幕之间的距离合适，此时，相机模块获取的OLED电视屏幕图像清晰，且最小单位为OLED电视屏幕上的像素点的R、G、BOLED。

S108：基于所述检测相机模块遍历所述OLED电视屏幕，获取所述OLED电视屏幕的所有像素点的图像。

保持所述检测相机模块与所述OLED电视屏幕之间的距离，检测相机模块通过在一平面移动的方式遍历所述OLED电视屏幕，实现述OLED电视屏幕的所有像素点的图像获取，并可在此基础上，进行后续作业。

相应的，基于以上介绍的多设备配合自动获取稳定图像的方法，本发明实施例还提供了一种多设备配合自动获取稳定图像的系统，包括

图像输出模块：用于驱动OLED电视播放原始位置检测图片和原始像素点检测图片；

角点相机模块：用于获取OLED电视的四个角点区域图像；

图像处理器：用于将所述四个角点区域图像合成原始位置实时图像，并从所述原始位置实时图像中提取原始屏幕轮廓信息；

图片缓存器：用于缓存原始位置实时图像和实际检测图像；

OLED电视调节模块：用于调节OLED电视姿态、OLED电视与检测相机模块之间的距离；

检测相机模块：用于获取OLED电视的屏幕图像；

检测相机驱动模块：用于驱动检测相机模块遍历所述OLED电视屏幕。

具体每一个模块的实施原理可参照上文所介绍的方法进行实施。

本发明实施例提供了一种多设备配合自动获取稳定图像的方法，通过角点相机模块获取OLED电视的位置姿态信息，调整OLED电视的位置姿态至预设位置，通过实际检测图像的叠加识别，调整OLED电视的屏幕与检测相机模块之间的距离，以获取清晰的像素点显色信息，通过检测相机模块遍历OLED电视的屏幕，实现OLED电视的屏幕所有像素点图像的提取。

基于本发明实施例提供的多设备配合自动获取稳定图像的方法，可快速调节检测相机模块与OLED电视之间的相对位置，获取的像素点图像信息完全为实时实际图像，不需经过软件的模拟填充、畸变校正、透视校正处理，具有良好的可靠性，在检测中具有良好的实用性。

以上对本发明实施例所提供的多设备配合自动获取稳定图像的方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种多设备配合自动获取稳定图像的方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于图像输出模块输出原始位置检测图片至OLED电视进行实时播放；

基于角点相机模块获取OLED电视的四个角点区域图像，并基于图像处理器模块合成原始位置实时图像，实时缓存在图片缓存器中；

基于图片处理器读取所述图片缓存器，从所述原始位置实时图像中提取OLED电视的原始屏幕轮廓信息；

基于所述原始屏幕轮廓信息，调节OLED电视至预设姿态；

基于图像输出模块输出原始像素点检测图片至OLED电视进行实时播放；

基于检测相机模块获取处于预设姿态的OLED电视的任一区域的实际检测图像，实时缓存在图片缓存器中；

基于所述实际检测图像，调整所述OLED电视至所述检测相机模块之间的距离；

基于所述检测相机模块遍历所述OLED电视屏幕，获取所述OLED电视的屏幕所有像素点的图像；

所述基于所述原始屏幕轮廓信息，调节OLED电视至预设姿态包括：

在所述原始屏幕轮廓信息中，以所述OLED电视的一个角点的夹角大小判断所述OLED电视的翻滚状态；

基于OLED电视的翻滚状态，保持所述角点的空间坐标不变，控制所述OLED电视绕x轴翻滚至所述原始屏幕轮廓信息中的角点的夹角大小为90°的位置；

基于OLED电视的翻滚状态，保持所述角点的空间坐标不变，控制所述OLED电视绕y轴翻滚至所述原始屏幕轮廓信息中的所述OLED电视的屏幕x轴的方向的长度与实际的长度一致的位置；

基于所述角点建立坐标系并判断所述坐标系与理想姿态下的直角坐标系角度偏差，基于所述角度偏差控制所述OLED显示器旋转。

2.如权利 要求1所述的多设备配合自动获取稳定图像的方法，其特征在于，所述原始检测图片为纯白色图片。

3.如权利 要求1所述的多设备配合自动获取稳定图像的方法，其特征在于，所述原始位置实时图像除所述四个角点区域图像外，其余位置的像素点RGB数据为(255,255,255)。

4.如权利要求1所述的多设备配合自动获取稳定图像的方法，其特征在于，所述基于图片处理器读取所述图片缓存器，从所述原始位置实时图像中提取OLED电视的原始屏幕轮廓信息包括以下步骤：

将原始位置实时图像从RGB格式转换至YUV格式；

黑白处理所述YUV格式的原始位置实时图像；

基于图像滤波去除黑白处理后的所述原始位置实时图像；

基于所述图像滤波后的原始位置实时图像获取所述原始屏幕轮廓信息。

5.如权利要求4所述的多设备配合自动获取稳定图像的方法，其特征在于，所述原始屏幕轮廓信息包括实际轮廓边缘和计算轮廓边缘，所述计算轮廓边缘由所述实际轮廓边缘的相邻角点连线形成。

6.如权利要求1所述的多设备配合自动获取稳定图像的方法，其特征在于，所述原始像素点检测图片包括三幅原始像素点检测图片，分别为红色背景图片、绿色背景图片、蓝色背景图片。

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