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CN109975300B - 发光源检测系统及其检测方法 - Google Patents

发光源检测系统及其检测方法 Download PDF

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CN109975300B
CN109975300B CN201711445561.2A CN201711445561A CN109975300B CN 109975300 B CN109975300 B CN 109975300B CN 201711445561 A CN201711445561 A CN 201711445561A CN 109975300 B CN109975300 B CN 109975300B
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Chicony Electronics Co Ltd
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Abstract

本发明涉及一种发光源检测方法，包含图像获取步骤、图像分析步骤、以及检测步骤。图像获取步骤是获取检测画面，检测画面包括有多个待测区图像，待测区图像分别位于检测画面上多个默认区域。图像分析步骤分析各待测区图像以获得色频信息。检测步骤检测比对各待测区图像的色频信息小于阀值时，判定为合格图像，或检测比对各待测区图像的色频信息大于阀值时，判定为失格图像。由此，可以利用简单的装置，通过分析并比对待测区图像色频信息与其他待测区图像的变化，来自动地进行判别及检测，来达到更高的效率。

Description

发光源检测系统及其检测方法
技术领域
本发明涉及检测领域，尤其是发光源检测系统及其检测方法。
背景技术
在目前的发光源检测方式中，通常可以通过人眼识别、或是通过偏光仪，来检查出发光源中各个发光区域的颜色变化。然而，以人工识别的方式，容易因为人眼的疲劳而造成误判。另外，对于现今常见的LED光源，因为光线太强，更可能伤害检验员的眼睛。对于此，通常会让检测人员戴上太阳眼镜来进行检测，但是太阳眼镜的镜面材质、或是颜色都可能造成检测时的误判。
目前也有通过偏光仪的检测方式。虽然以偏光仪可以克服人为的误判或疏失，较为准确，但仪器设备价格昂贵、偏光仪与实际产品规格，也有误差的存在，需要不定期的进行较准。此外，由于偏光仪的检验速度较慢。使得产量较大时，可能会影响出货的进度。
发明内容
为了解决前述先前技术上所面临的问题，在此提供一种发光源检测方法。所述方法包含图像获取步骤、图像分析步骤、以及检测步骤。图像获取步骤是获取检测画面，检测画面包括有多个待测区图像，待测区图像分别位于检测画面上多个默认区域。图像分析步骤是分析各待测区图像以获得色频信息。检测步骤是检测比对各待测区图像的色频信息小于阀值时，判定为合格图像，或检测比对各待测区图像的色频信息大于阀值时，判定为失格图像。
在一些实施例中，图像获取步骤中还包含减光步骤，以减少检测画面的待测区图像的亮度。
在一些实施例中，图像获取步骤中还包含图像识别步骤。图像识别步骤是图像识别检测画面，并筛选其中亮度高于亮度阀值的区域将其标记成为待测区图像。
在一些实施例中，发光源检测方法还包含标准偏差计算步骤。标准偏差计算步骤是对待测区图像的色频信息进行标准偏差计算，以得出标准偏差值，并且检测步骤中的阀值等于标准偏差值。进一步地，检测步骤中各待测区图像的色频信息为原色光信息，标准偏差值为原色光标准偏差值。更进一步地，色频信息为红色光信息、绿色光信息、蓝色光信息或其组合。
在一些实施例中，发光源检测方法还包含加权计算步骤。加权计算步骤是对待测区图像的色频信息进行加权计算，以得出加权色频信息，并且检测步骤是检测比对各待测区图像的加权色频信息与阀值。进一步地，加权计算步骤中，加权色频信息是对各待测区图像的色频信息为红色光信息、绿色光信息、以及蓝色光信息进行加权，各待测区图像的加权色频信息如同下方程式1所示：
W＝xR+yG+zB(方程式1)，
其中R、G、B分别代表各待测区图像的色频信息的红色光信息、绿色光信息、以及蓝色光信息，x、y、z是对于红色光信息、绿色光信息、以及蓝色光信息的权重。进一步地，在待测区图像中的红色光信息、绿色光信息、以及蓝色光信息所占比例越高者，赋予的权重越高。更进一步地，发光源检测方法还包含加权标准偏差计算步骤。加权标准偏差计算步骤是对待测区图像的加权色频信息进行标准偏差计算，以得出加权标准偏差值，并且检测步骤中的阀值等于加权标准偏差值。
在此还提供一种发光源检测系统。发光源检测系统包含图像捕获设备、图像分析装置、以及检测装置。图像捕获设备获取并输出检测画面，其中检测画面包括有多个待测区图像，待测区图像分别位于检测画面上多个默认区域。图像分析装置电性连接图像捕获设备，接收检测画面，并分析各待测区图像以获得并输出色频信息。检测装置电性连接图像分析装置，接收色频信息，并比对各待测区图像的色频信息小于阀值时，判定为合格图像，或检测比对各待测区图像的色频信息大于阀值时，判定为失格图像。
在此，可以利用简单的设备，能自动地对各待测区图像进行图像色频检测，并能快速地进行比对出各待测区图像的间的偏差量，来分辨出非良品，从而能提供高效率、安全、低成本的效果。
附图说明
通过参照附图进一步详细描述本发明的示例性实施例，本发明的上述和其他示例性实施例，优点和特征将变得更加清楚，其中：
图1为发光源检测系统的方块示意图；
图2为发光源检测检测方法第一实施例的流程图；
图3A为图像捕获设备获取的检测画面第一实施例的示意图；
图3B为对应图3A的原色光信息；
图4A、图4B为标准偏差检测的示意图；
图5为发光源检测检测方法第二实施例的流程图；
图6A为图像捕获设备获取的检测画面第二实施例的示意图；
图6B为对应图6A的色频信息；以及
图6C为对应图6B的加权色频信息。
附图标记说明
1发光源检测系统 10图像捕获设备
20图像分析装置 30检测装置
40减光镜 100待测物品
500 检测画面
501、502…、525 待测区图像
600 检测画面 630 键帽
640 LED
601、602…、625 待测区图像
σ1 红色光标准偏差 σ2红色光标准偏差
B1、B2…B25 蓝色光信息
C1、C2…C25 色频信息
G1、G2…G25 绿色光信息
R1、R2…R25 色频信息/红色光信息
W1、W2…W25 加权色频信息
S1 发光源检测方法
S2 发光源检测方法
S10 图像获取步骤
S11 减光步骤
S13 减光图像获取步骤
S15 图像识别步骤
S20 图像分析步骤
S30 检测步骤
S40 标准偏差计算步骤
S41 加权计算步骤
S43 加权标准偏差计算步骤
S51 合格图像
S53 失格图像
S60 数据存储步骤
具体实施方式
图1为发光源检测系统的方块示意图、图2为发光源检测检测方法第一实施例的流程图、图3A为图像捕获设备获取的检测画面第一实施例的示意图、图3B为对应图3A的原色光信息。在图2中的发光源检测检测方法S1主要是利用图1中的发光源检测系统1进行，在此说明。
如图1所示，发光源检测系统1包含图像捕获设备10、图像分析装置20、以及检测装置30。图像捕获设备10获取并输出检测画面，其中检测画面包括有多个待测区图像，图像分析装置20电性连接图像捕获设备10，接收检测画面，并分析各待测区图像以获得并输出色频信息。检测装置30电性连接图像分析装置20，接收色频信息，并比对各待测区图像的色频信息小于阀值时，判定为合格图像，或检测比对各测区图像的色频信息大于阀值时，判定为失格图像。
在以下的关于第一实施例的描述中，检测画面将以图3A所示的检测画面500作为标号、待测区图像将以图3A所示的待测区图像501、502…、525作为标号、色频信息将以图3B所示的色频信息R1、R2…R25作为标号。待测区图像501、502…、525及分别对应于待测区图像501、502…525的色频信息R1、R2…R25，是以5x5的数量及矩阵来说明，但可以理解的是，这仅为方便示例说明，而非用以限制。
在此，检测画面500是由图像捕获设备10获取待测对象100产生的图像画面，待测区图像501、502…、525可以对应于待测对象100上的特定区域，例如发光按键、发光面板或LED等。图像捕获设备10可以为简单的镜头模块、或是数字相机。图像分析装置20及检测装置30也可以整合为运算模块。举例而言，待测区图像501、502…、525对应于待测对象100特定区域为的LED光源，当将LED设定为发红色光时，各测区图像501、502…、525的色频信息R1、R2…R25为红色光信息R1、R2…R25。在此，红色光信息R1、R2…R25可以为红色光的亮度值，也可以是基于红色光亮度值进行计算产生的计算值。在此，亮度值是以常见的256阶来判定，0为最暗、255为最亮。但以上仅为示例，而不限于此。
更进一步地，若是待测对象100上的特定区域的LED光源的亮度过亮，而导致待测区图像501、502…、525过曝时。可以如图1所示，发光源检测系统1还包含减光镜40，减光镜40安装于图像捕获设备10之前，以减少待测区图像501、502…、525的亮度。然而，此仅为示例，而不限于此，任何减少亮度的硬件都可以作为减光镜40来使用。
如图2所示，第一实施例的发光源检测方法S1包含图像获取步骤S10、图像分析步骤S20、以及检测步骤S30。同时参考图1、图3A及图3B，图像获取步骤S10由图像捕获设备10获取检测画面500，检测画面500包括有多个待测区图像501、502...、525，待测区图像501、502...、525分别位于检测画面500上多个默认区域。图像分析步骤S20由图像分析装置20分析各待测区图像501、502...、525以获得色频信息R1、R2…R25。检测步骤S30是检测装置30检测比对各待测区图像501、502...、525的色频信息R1、R2…R25，当判断色频信息R1、R2…R25小于阀值时，进入步骤S51，检测装置30判定色频信息R1、R2…R25为合格图像，或检测比对各待测区图像501、502...、525的色频信息R1、R2…R25大于阀值时，进入步骤S53判定色频信息R1、R2…R25为失格图像。在此，阀值可以为默认值，或者可以通过统计分析计算出的计算值。一般而言，需要待测区图像501、502...、525都是合格图像，待测对象100才能被判定为良品，有失格图像时，则待测对象100将被判定为非良品。
在一些实施例中，图像获取步骤S10中还包含减光步骤S11以减少检测画面500的待测区图像501、502...、525的亮度。在此情形下，图像获取步骤S10是对待测对象100上的特定区域上的发光对象进行图像获取，此时，图像获取步骤S10可以为减光图像获取步骤S13，获取较低亮度的待测区图像501、502...、525。进一步地，发光源检测方法S1可以先以图像获取步骤S10来进行，若是在进行图像分析步骤S20时，若是因为过曝而无法判定时，可以回到减光步骤S11以减少检测画面500的待测区图像501、502...、525的亮度再接着进行后续的分析与判定。在此，除了能够以图1所示的方式安装减光镜40来完成，也可以改变图像捕获设备10的光圈来减少进光量、或是改变快门来减少曝光时间。在此仅为示例，而不限于此。
在一些实施例中，图像获取步骤S10中还包含图像识别步骤S15，其图像识别检测画面500，并筛选出其中亮度高于亮度阀值的区域将其标记成为待测区图像501、502…、525。此时，亮度阀值也可以是默认值，或是通过计算出的计算值。在此实施例中，主要是针对将发光区域的定义为待测区图像501、502…、525后，再对其色频信息R1、R2…R25进行检测及分析。
在另一些实施例，若是待测区图像501、502...、525并非对应于待测对象100的发光区域时，也可以通过读取产品的布局图(layout)、规格来界定出待测区图像501、502…、525，再对其色频信息R1、R2…R25进行检测。
在一些实施例中，在检测步骤S30中待测区图像501、502...、525的色频信息R1、R2…R25为原色光信息，例如，图3B所示的红色光信息为R1、R2…R25，但这仅为示例，也可以为绿色光信息、或蓝色光信息。
举例而言，在检测步骤S30中，色频信息R1、R2…R25为红色光亮度值与红色光亮度平均值的差值的绝对值，阀值可以为设定值，例如，25。当待测区图像501、502…、525所对应的色频信息R1、R2…R25都低于25时，表示色频信息R1、R2…R25接近于红色光亮度平均值，待测区图像501、502…、525并无明显变化，此时将进入步骤S51，判定为合格图像。若是色频信息超出25时表示特定待测区图像的色频信息R1、R2…R25偏离红色光亮度平均值，将进入步骤S53，判定为失格图像。在此表示，以红色光亮度平均值作为基准，并以阀值作为容许公差来作为检测的依据。
如图2所示，在另一些实施例之中，第一实施例的发光源检测方法S1还包含标准偏差计算步骤S40。标准偏差计算步骤S40是对待测区图像501、502…、525的色频信息R1、R2…R25进行标准偏差计算，以得出标准偏差值。在此，检测步骤S30中的阀值等于标准偏差值。在此，可以理解的是，则以待测区图像501、502…、525的色频信息R1、R2…R25彼此间的标准偏差作为容许的公差。
标准偏差计算步骤S40，以图3A、3B为例，当待测区图像501、502…、525分别对应于图1中待测对象100的待测区域上的发光对象(图中未示)，且将发光对象都设定为发红色光。待测区图像501、502…、525所对应的红色光信息R1、R2…R25是指各待测区图像501、502…、525的红色光亮度值与待测区图像501、502…、525的红色光亮度平均值相减差值的绝对值(如下方程序2所示)，而阀值是指各待测区图像501、502…、525的红色光亮度值的标准偏差值(如下方程序3所示)。
Ri＝|RiT-Rm| (方程式2)；
Figure BDA0001527449770000081
其中i＝1,2,3…25、N＝25、Ri是指各待测区图像501、502…、525的红色光信息、RiT是指各待测区图像501、502…、525的红色光亮度值、Rm为待测区图像501、502…、525的红色光亮度平均值、σ为红色光标准偏差值。
在此示例中，检测步骤S30是比对各待测区图像的红色光信息R1、R2…R25与红色光标准偏差值，当红色光信息R1、R2…R25大于标准偏差值时，也就是特定待测区图像落在标准偏差范围之外时，此时将进入步骤S53，判定为失格图像。
在此，可由图4A、4B来更进一步地说明。如图4A所示，并同时参考图3A、3B，当检测画面500中的待测区图像501、502…、525(分别对应于各信道的平均数据)彼此并无明显色偏时，通道色频值之间具有较小的红色光标准偏差值σ1，且此时各待测区图像的红色光信息R1、R2…R25均落在红色光标准偏差值σ1之中。此时，进入步骤S51，判定为合格图像。而如图4B所示，检测画面500有特定信道(待测区图像)为非红色光时，此检测画面500会计算出较大的红色光标准偏差值σ2，但特定待测区图像的红色光信息会大于红色光标准偏差值σ2，也就是于红色光标准偏差值σ2的外，此时，进入步骤S53，判定为失格图像。
在前述步骤中，是以红色光作为示例，实际上，色频信息R1、R2…R25为原色光信息，标准偏差值可以为原色光标准偏差值。前述实施例中，是以红色光信息R1、R2..R25作为原色光频信息、红光标准偏差作为原色光标准偏差，但可以理解的是，这仅为示例，实际上并不限于此。原色光信息可以为红色光信息、绿色光信息、蓝色光信息或其组合。原色光标准偏差值也可以为红色光标准偏差、绿色光标准偏差值、蓝色光标准偏差值或其组合。举例而言，图3A中检测画面500中的待测区图像501、502…、525图1对应于待测对象100上的LED时，可以先将LED设定为红色光进行检测后，再将LED设定为绿色光进行检测、再将LED设定为蓝色光进行检测。而进行红色光、绿色光、蓝色光三轮的检测及分析。
更进一步地，发光源检测方法S1还包含数据存储步骤S60。经由将所有合格图像、失格图像的数据存储于数据库中，从而未来可以用大量的数据来修正阀值。也可以利用更多数据来判定批次的货物，是否有制造不良的问题。
图5为发光源检测检测方法第二实施例的流程图、图6A为图像捕获设备获取的检测画面第二实施例的示意图、图6B为对应图6A的色频信息、图6C为对应图6B的加权色频信息。图5所述的第二实施例也可用图1的发光源检测系统1进行检测。在以下的关于第二实施例的描述中，检测画面将以图6A所示的检测画面600作为标号、待测区图像将以图6A所示的待测区图像601、602…、625作为标号、色频信息将以图6B所示的色频信息C1、C2…C25作为标号，待测区图像601、602…、625及分别对应于待测区图像601、602…、625的色频信息C1、C2…C25同样以5x5的数量及矩阵来说明。但可以理解的是，这仅为方便示例说明，而非用以限制。
如图5、图6A至图6C所示，并同时参考图1，在第二实施例中，检测画面600的待测区域601、602…、625产生的色频信息C1、C2…C25并非单色原色光。例如，待测对象100为发光键盘，每一待测区图像601、602…、625对应于覆盖有键帽630的LED 640。此时，LED 640产生的原光可能因为键帽630的材质，而产生暗区、或是产生色偏的情形。对于此，第一实施例是对于单一原色的方式，可能会产生误判的情形。
如图5、图6A至图6C所示，第二实施例的发光源检测方法S2除了图像获取步骤S10、图像分析步骤S20、以及检测步骤S30外，还包含加权计算步骤S41。在此实施例中，加权计算步骤S41是对待测区图像601、602…、625的色频信息C1、C2…C25进行加权计算，以得出加权色频信息。在此，如图6B所示，色频信息C1、C2…C25可以分光为红色光信息R1、R2…R25、绿色光信息G1、G2…G25、以及蓝色光信息B1、B2…B25。加权色频信息W1、W2…W25可以方程式4的方式计算出。
Wi＝xRi+yGi+zBi (方程式4)，
其中Wi为加权色频信息、i＝1,2,3…25、Ri、Gi、Bi分别代表各待测区图像的色频信息的红色光信息、绿色光信息、以及蓝色光信息，x、y、z是对于红色光信息、绿色光信息、以及蓝色光信息的权重。
进一步地，在检测画面所600中所有待测区图像601、602…、625的红色光信息R1、R2…R25、绿色光信息G1、G2…G25、以及蓝色光信息B1、B2…B25所占比例越高者，赋予的权重越高。如此，可以对于待测区图像601、602…、625中较明显的原色光进行加权。举例而言，检测画面600上的待测区图像601、602…、625呈紫色光时，检测画面600待测区图像601、602…、625的三原光(R,G,B)的平均亮度值为(116,30,116)时，可以对上述方程式1设定x＝2,y＝1,z＝2来计算出待测区图像601、602…、625的加权色频信息W1、W2…W25。在此仅为示例，而不限于此，例如，也可以设定x＝2,y＝-1,z＝2、这些加权值的设定也可以通过回归分析的方式来计算出。此时，检测步骤S30是检测比对各待测区图像601、602…、625的加权色频信息W1、W2…W25与阀值，当加权色频信息W1、W2…W25小于阀值时，进入步骤S51，判定为合格图像，或检测比对各待测区图像601、602…、625的加权色频信息W1、W2…W25大于阀值时，进入步骤S53，判定为失格图像。在此，阀值可以为预设的加权色频值。通过此方式可以增加明显原光的图像，从而排除待测区图像601、602…、625中的明显色偏者。
如图6B所示，色频信息中C1、C2…C25可以经过分光得到红色光信息R1、R2…R25、绿色光信息G1、G2…G25、以及蓝色光信息B1、B2…B25。红色光信息R1、R2…R25、绿色光信息G1、G2…G25、以及蓝色光信息B1、B2…B25可以分别为红色光亮度值、绿色光亮度值、及蓝色光亮度值。在另一些实施例中，红色光信息R1、R2…R25、绿色光信息G1、G2…G25、以及蓝色光信息B1、B2…B25也可以分别为基于红色光亮度值、绿色光亮度值、及蓝色光亮度值计算出的计算值。例如，红色光信息R1、R2…R25、绿色光信息G1、G2…G25、以及蓝色光信息B1、B2…B25分别为红色光亮度值与红色光亮度平均值之差的绝对值、绿色光亮度值与绿色光亮度平均值之差的绝对值、及蓝色光亮度值与蓝色光亮度平均值之差的绝对值。
再次参阅图5，在另一些实施例中，可以在发光源检测方法S2可以在加权计算步骤S41后还包含加权标准偏差计算步骤S43。加权标准偏差计算步骤S43是对待测区图像的加权色频信息进行标准偏差计算，以得出加权标准偏差值。例如，以图6A至6C为例，当待测区图像601、602…、625分别对应于图1中待测对象100的待测区域上的发光区域，红色光信息R1、R2…R25、绿色光信息G1、G2…G25、以及蓝色光信息B1、B2…B25分别表是红色光亮度值、绿色光亮度值、以及蓝色光亮度值。加权色频信息W1、W2…W25是指对红色光亮度值、绿色光亮度值、以及蓝色光蓝色光亮度值进行加权运算后的加权亮度值与加权亮度平均值之差的绝对值(如下方程序5所示)。阀值是指各待测区图像601、602…、625的加权亮度值的加权标准偏差值(如下方程序6所示)。
Wi＝|WiT-Wm| (方程式5)；
Figure BDA0001527449770000121
其中i＝1,2,3…25、N＝25、Wi是指各待测区图像601、602…、625的加权色频信息、WiT是指各待测区图像601、602…、625的加权亮度值、Wm为待测区图像601、602…、625的加权亮度平均值、σ为加权标准偏差值。
在此示例中，检测步骤S30是比对各待测区图像601、602…、625的加权色频信息W1、W2…W25与加权标准偏差值，当加权色频信息W1、W2…W25大于加权标准偏差值时，也就是在加权标准偏差范围之外时，进入步骤S53，判定为失格图像，或检测比对各待测区图像601、602…、625的加权色频信息W1、W2…W25小于加权标准偏差值时，进入步骤S51，判定为合格图像。
在另一些实施例中，检测步骤S30是比对各待测区图像601、602…、625的加权色频信息W1、W2…W25与加权标准偏差值的差值，当加权色频信息W1、W2…W25大于加权标准偏差值的差值时，也就是在加权标准偏差范围之外时，进入步骤S53，判定为失格图像，或检测比对各待测区图像601、602…、625的加权色频信息W1、W2…W25小于加权标准偏差值的差值时，进入步骤S51，判定为合格图像。
更进一步地，发光源检测方法S2还包含数据存储步骤S60。经由将所有合格图像、失格图像的数据存储于数据库中，从而未来可以用大量的数据来修正阀值。也可以利用更多数据来判定批次的货物，是否有制造不良的问题。
在另一些实施例中，也可以以相反的方式，设定在检测画面600中所有待测区图像601、602…、625的R1、R2…R25、绿色光信息G1、G2…G25、以及蓝色光信息B1、B2…B25所占比例越低者，赋予的权重越高。如此，加权色频信息W1、W2…W25的数值越大，可以表示色偏越严重。并且在检测步骤S30中，可以以预设的加权色频值作为阀值，从而，只要设定超过预设的加权色频值，则表示偏差量过大，将进入步骤S53，判定为失格图像。
在上述实施例中，可以经由简单的设备，进行自动地、进行各待测区图像的色频检测，并能快速地进行分析，并针对待测区图像之间的变化来快速地判别，从而能节省检验的时间、避免人为的疏失、也避免产生对人眼的伤害，从而能提供高效率、安全、低成本的效果。
虽然已经结合目前被认为具有实用性的示例性实施例描述了本发明，但是应当理解，本发明不限于所公开的实施例，而是相反，旨在适用于各种修改和等同布置包括在所附权利要求的精神和范围内。

Claims (14)

1.一种发光源检测方法，包含：
图像获取步骤：获取检测画面，所述检测画面包括有多个待测区图像，所述待测区图像分别位于所述检测画面上多个默认区域；
图像分析步骤，分析各所述待测区图像以获得色频信息；以及
检测步骤：检测比对各所述待测区图像的所述色频信息小于阀值时，判定为合格图像，或检测比对各所述待测区图像的所述色频信息大于所述阀值时，判定为失格图像；
其特征在于，所述方法还包括：
加权计算步骤：对所述待测区图像的所述色频信息进行加权计算，以得出加权色频信息，其中所述加权色频信息是对各所述待测区图像的所述色频信息为红色光信息、绿色光信息、以及蓝色光信息进行加权，所述加权色频信息如同下述方程式1所示：
W＝xR+yG+zB (方程式1)，
其中，W为所述加权色频信息，R、G、B分别代表各所述待测区图像的所述色频信息的所述红色光信息、所述绿色光信息、以及所述蓝色光信息，x、y、z是对于所述红色光信息、所述绿色光信息、以及所述蓝色光信息的权重；
其中，在所述检测画面中所述待测区图像的所述红色光信息、所述绿色光信息、以及所述蓝色光信息所占比例越高者，赋予的权重越高；
其中，所述检测步骤进一步被配置为检测比对各所述待测区图像的所述加权色频信息与所述阀值以判定所述合格图像或所述失格图像。
2.如权利要求1所述的发光源检测方法，其特征在于，所述图像获取步骤中还包含减光步骤：减少所述检测画面的所述待测区图像的亮度。
3.如权利要求1所述的发光源检测方法，其特征在于，所述图像获取步骤中还包含图像识别步骤：图像识别所述检测画面，并筛选其中亮度高于亮度阀值的区域将其标记成为所述待测区图像。
4.如权利要求1所述的发光源检测方法，还包含标准偏差计算步骤：对所述待测区图像的所述色频信息进行标准偏差计算，以得出标准偏差值；
其特征在于，所述检测步骤中的所述阀值等于所述标准偏差值。
5.如权利要求4所述的发光源检测方法，其特征在于，所述检测步骤中各所述待测区图像的所述色频信息为原色光信息，所述标准偏差值为原色光标准偏差值。
6.如权利要求5所述的发光源检测方法，其特征在于，所述检测步骤中各所述待测区图像的所述色频信息为红色光信息、绿色光信息、蓝色光信息或其组合。
7.如权利要求1所述的发光源检测方法，还包含加权标准偏差计算步骤：对所述待测区图像的所述加权色频信息进行标准偏差计算，以得出加权标准偏差值；
其特征在于，所述检测步骤中的所述阀值等于所述加权标准偏差值。
8.一种发光源检测系统，包含：
图像捕获设备，获取并输出检测画面，其特征在于，所述检测画面包括有多个待测区图像，所述待测区图像分别位于所述检测画面上多个默认区域；
图像分析装置，电性连接所述图像捕获设备，接收所述检测画面，并分析各所述待测区图像以获得并输出色频信息；以及
检测装置，电性连接所述图像分析装置，接收所述色频信息，并比对各所述待测区图像的所述色频信息小于阀值时，判定为合格图像，或检测比对各所述待测区图像的所述色频信息大于所述阀值时，判定为失格图像；
其特征在于，所述图像分析装置还对所述色频信息进行加权计算，获得并输出加权色频信息，所述检测装置还接收比对所述加权色频信息与所述阀值以判定所述合格图像或所述失格图像；
其中，所述加权色频信息是对各所述待测区图像的所述色频信息为红色光信息、绿色光信息、以及蓝色光信息进行加权，所述加权色频信息如同下方程式1所示:
W＝xR+yG+zB (方程式1)，
其中，W为所述加权色频信息，R、G、B分别代表各所述待测区图像的所述色频信息的所述红色光信息、所述绿色光信息、以及所述蓝色光信息，x、y、z是对于所述红色光信息、所述绿色光信息、以及所述蓝色光信息的权重；
其中，在所述检测画面中所述待测区图像的所述红色光信息、所述绿色光信息、以及所述蓝色光信息所占比例越高者，赋予的权重越高。
9.如权利要求8所述的发光源检测系统，还包含减光镜，所述减光镜安装于所述图像捕获设备之前。
10.如权利要求8所述的发光源检测系统，其特征在于，所述待测区图像是所述检测画面中亮度高于亮度阀值的多个区域。
11.如权利要求8所述的发光源检测系统，其特征在于，所述图像分析装置还计算并输出所述色频信息的标准偏差，所述检测装置还接收所述标准偏差作为所述阀值。
12.如权利要求11所述的发光源检测系统，其特征在于，所述色频信息为原色光信息，所述标准偏差值为原色光标准偏差值。
13.如权利要求12所述的发光源检测系统，其特征在于，所述色频信息为红色光信息、绿色光信息、蓝色光信息或其组合。
14.如权利要求8所述的发光源检测系统，其特征在于，所述图像分析装置还计算并输出所述加权色频信息的加权标准偏差，所述检测装置还接收所述加权标准偏差作为所述阀值。
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