CN115035096A - 一种指示灯测试方法及相关装置 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种指示灯测试方法及相关装置,方法包括:向被测产品发送测试指令;获取并计算第一图像中像素饱和度;将饱和度高于第一预设阈值的像素的位置确定为候选区域;将候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为筛选区域;将筛选区域中面积大于预设面积的区域的数目确定为筛选数目;判断筛选数目是否与正常数目一致,若是,则被测产品正常;若否,则不正常。与人工判断相比,装置得到的结果更准确,保证结果的客观性。
Description
技术领域
本申请实施例涉及自动化测试领域,尤其涉及一种指示灯测试方法及相关装置。
背景技术
目前工厂产线的指示灯测试方法是测试人员通过上位机给网络摄像机(IPC,IPcamera)发送指示灯测试指令,测试人员检查指示灯是否正常工作,测试人员在上位机手动确认测试结果。
现有的测试方法虽然可以满足工厂的日常测试需求,但是随着行业对产测效能的需求提升以及IPC产品出货量增加,人工判断的测试结果很容易出错,人工判断比较主观性,判断不够准确,测试结果的客观性无法保证,这样容易漏掉不合格的产品,从而造成次品率上升。
发明内容
本申请实施例提供了一种指示灯测试方法及相关装置。
一种指示灯测试方法,包括:
向被测产品发送测试指令;
获取所述被测产品执行所述测试指令时所述被测产品的第一图像;
计算所述第一图像中像素的饱和度;
将饱和度高于第一预设阈值的像素的位置确定为候选区域;
将所述候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域,所述目标颜色为所述被测产品的指示灯正常工作展示的颜色;
将所述筛选区域中面积大于预设面积的区域的数目确定为筛选数目;
判断所述筛选数目是否与目标数目一致,所述目标数目为合格产品执行所述测试指令时所述合格产品的展示所述目标颜色的指示灯数目;
若是,则确定所述被测产品能正常工作;
若否,则确定所述被测产品不能正常工作。
可选的,获取所述被测产品执行所述测试指令时所述被测产品的第一图像之后,所述方法还包括:
对所述第一图像中像素的像素值进行量化得到第二图像;
计算所述第一图像中像素的饱和度,包括:
计算所述第二图像中像素的饱和度。
可选的,将所述候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域之后,所述方法还包括:
对所述筛选区域进行膨胀腐蚀处理得到连通区域;
将所述筛选区域中面积大于预设面积的区域的数目确定为筛选数目,包括:
将所述连通区域中面积大于预设面积的区域的数目确定为筛选数目。
可选的,当所述目标颜色为红色时,将所述候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域,包括:
将所述候选区域中a颜色通道的像素值大于第二预设阈值的像素的位置确定为红色的所述筛选区域,所述a颜色通道为采用lab颜色空间的所述第一图像的其中一条颜色通道。
可选的,当所述目标颜色为绿色时,将所述候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域,包括:
将所述候选区域中a颜色通道的像素值小于第三预设阈值的像素的位置确定为绿色的所述筛选区域,所述a颜色通道为采用lab颜色空间的所述第一图像的其中一条颜色通道。
可选的,当所述目标颜色为黄色时,将所述候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域,包括:
将所述候选区域中b颜色通道的像素值大于第四预设阈值的像素的位置确定为黄色的所述筛选区域,所述b颜色通道为采用lab颜色空间的所述第一图像的其中一条颜色通道。
可选的,当所述目标颜色为蓝色时,将所述候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域,包括:
将所述候选区域中b颜色通道的像素值小于第五预设阈值的像素的位置确定为蓝色的所述筛选区域,所述b颜色通道为采用lab颜色空间的所述第一图像的其中一条颜色通道。
一种指示灯测试装置,包括:
发送单元,用于向被测产品发送测试指令;
获取单元,用于获取所述被测产品执行所述测试指令时所述被测产品的第一图像;
计算单元,用于计算所述第一图像中像素的饱和度;
确定单元,用于将饱和度高于第一预设阈值的像素的位置确定为候选区域;
所述确定单元,还用于将所述候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域,所述目标颜色为所述被测产品的指示灯正常工作展示的颜色;
所述确定单元,还用于将所述筛选区域中面积大于预设面积的区域的数目确定为筛选数目;
判断单元,用于判断所述筛选数目是否与目标数目一致,所述目标数目为合格产品执行所述测试指令时所述合格产品的展示所述目标颜色的指示灯数目;
所述确定单元,还用于当所述筛选数目与目标数目一致时,确定所述被测产品能正常工作;
所述确定单元,还用于当所述筛选数目与目标数目不一致时,确定所述被测产品不能正常工作。
一种指示灯测试装置,包括:
中央处理器,存储器以及输入输出接口;
所述存储器为短暂存储存储器或持久存储存储器;
所述中央处理器配置为与所述存储器通信,并执行所述存储器中的指令操作以执行前述方法。
一种计算机可读存储介质,包括指令,当所述指令在计算机上运行时,使得计算机执行前述方法。
从以上技术方案可以看出,本申请实施例具有以下优点:
向被测产品发送测试指令,获取第一图像后,计算第一图像中像素的饱和度。然后将饱和度高于第一预设阈值的像素的位置确定为候选区域,接着将候选区域中符合条件的区域确定为筛选区域。接着根据筛选区域确定筛选数目,判断筛选数目和目标数目是否一致,一致则被测产品合格,不一致则被测产品不合格。与人工判断相比较,由装置进行判断得到的测试结果更加准确,保证了测试结果的客观性,给用户带来较好的体验。
附图说明
图1为本申请的指示灯测试方法一个实施例示意图;
图2为本申请的指示灯测试方法另一实施例示意图;
图3为本申请的指示灯测试装置一个实施例示意图;
图4为本申请的指示灯测试装置另一实施例示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种指示灯测试方法及相关装置。
现有的指示灯测试方法由人工对测试结果进行判断,然而这样容易导致测试结果出错,测试结果的客观性无法得到保证。为解决上述问题,本申请提供的指示灯测试方法及相关装置能够提供客观的测试结果,给用户带来较好的体验。
本申请提供的指示灯测试方法涉及到指示灯测试装置、暗箱、工业相机和被测产品。被测产品和工业相机置于暗箱内部,工业相机平行对着被测产品,且被测产品的指示灯处于工业相机的视场角范围内。指示灯测试装置可对多个暗箱进行测试。指示灯测试装置与被测产品通过TCP/IP协议建立连接,以实现两者的信息交互。指示灯测试装置与工业相机以网线直连方式建立连接,通过RTSP协议获取视频流,从视频流中获取图片,也可通过网络进行信息交互。其中,指示灯测试装置可以是个人计算机,也可以是移动终端,具体此处不做限定。被测产品为IPC产品,可以是摇头机,也可以是卡片机或者云台机等,具体此处不做限定。
下面对本申请的指示灯测试方法进行描述。请参阅图1,本申请的指示灯测试方法一个实施例包括:
101、向被测产品发送测试指令;
向被测产品发送测试指令。其中,被测产品为网络摄像机产品,可以是摇头机,也可以是卡片机或者云台机等,具体此处不做限定。测试指令用于控制IPC产品执行相应动作,以完成IPC产品的指示灯的测试。
102、获取被测产品执行测试指令时被测产品的第一图像;
获取被测产品执行测试指令时被测产品的第一图像。被测产品根据测试指令来控制指示灯的亮灭和亮时的颜色。工业相机对被测产品的指示灯的工作情况进行拍摄,已得到第一图像。其中,第一图像采用lab颜色空间,l为亮度,a和b是lab颜色空间的两个颜色通道,a颜色通道包括的颜色是从深绿色到灰色再到亮粉红色,取值-128~127,b颜色通道是从亮蓝色到灰色再到黄色,取值-128~127。当第一图像采用其他的颜色空间例如RGB颜色空间时,需调用OPENCV开源库对RGB颜色空间进行转换,以得到lab颜色空间。
103、计算第一图像中像素的饱和度;
计算第一图像中像素的饱和度。根据图像确定每个像素的a颜色通道的值和b颜色通道的值后,即可通过以下公式求出饱和度:
其中,S为每个像素的饱和度,p为该像素在a颜色通道上的值,q为该像素在b颜色通道上的值。
104、将饱和度高于第一预设阈值的像素的位置确定为候选区域;
计算出每个像素的饱和度后,将饱和度高于第一预设阈值的像素的位置确定为候选区域。其中,第一预设阈值可根据需求预先设定,一般设为30。例如,一个像素的饱和度为40,第一预设阈值为30,40>30,则该像素的位置即为候选区域。
105、将候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域;
将候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域,其中,目标颜色为被测产品的指示灯正常工作展示的颜色。
具体的,当目标颜色为红色时,将候选区域中a颜色通道的像素值大于第二预设阈值的像素的位置确定为红色的筛选区域,其中第二预设阈值可根据需求设定,一般设为20。例如,一个像素的像素值为l=20,a=30,b=10,而a=30>20,则该像素的位置即为红色的筛选区域。
当目标颜色为绿色时,将候选区域中a颜色通道的像素值小于第三预设阈值的像素的位置确定为绿色的筛选区域,其中第三预设阈值可根据需求设定,一般设为-20。例如,一个像素的像素值为l=20,a=-30,b=10,而a=-30<-20,则该像素的位置即为绿色的筛选区域。
当目标颜色为黄色时,将候选区域中b颜色通道的像素值大于第四预设阈值的像素的位置确定为黄色的筛选区域,其中第四预设阈值可根据需求设定,一般设为20。例如,一个像素的像素值为l=20,a=-30,b=40,而b=40>20,则该像素的位置即为黄色的筛选区域。
当目标颜色为蓝色时,将候选区域中b颜色通道的像素值小于第五预设阈值的像素的位置确定为蓝色的筛选区域,其中第五预设阈值可根据需求设定,一般设为-20。例如,一个像素的像素值为l=20,a=-30,b=-40,而b=-40<-20,则该像素的位置即为蓝色的筛选区域。
目标颜色可以是红色、绿色、黄色、蓝色等颜色,预设条件根据目标颜色的不同而不同,具体此处不做限定。
106、将筛选区域中面积大于预设面积的区域的数目确定为筛选数目;
将筛选区域中面积大于预设面积的区域的数目确定为筛选数目,其中,预设面积可根据需求设定,一般设定为20个像素面积。例如,指示灯正常工作时显示的颜色为绿色,则计算绿色的筛选区域的面积,若绿色的筛选区域中有两个区域,一个区域面积为10个像素,另一个区域的面积为30个像素,两个中只有一个的面积大于20个像素面积,筛选数目为1,判断有1个绿色的指示灯。
107、判断筛选数目是否与目标数目一致,若是,则执行步骤108,若否,则执行步骤109;
判断筛选数目是否与目标数目一致,其中,目标数目为合格产品执行测试指令时合格产品的展示目标颜色的指示灯数目,简单说,目标数目为正常情况下执行测试指令的IPC产品的应该正常工作的指示灯数目,即测试指令要求展示特定颜色的指示灯的数目。例如,指示灯正常工作时显示的颜色为绿色,绿色的筛选数目为1,而测试指令要求是要2个指示灯呈绿色,即目标数目为2,1≠2,故被测产品不合格。若目标数目为1,1=1,则被测产品合格。
108、确定被测产品能正常工作;
当筛选数目与目标数目一致时,确定被测产品能正常工作,即判定被测产品为合格产品。
109、确定被测产品不能正常工作。
当筛选数目与目标数目不一致时,确定被测产品不能正常工作,即判定被测产品为不合格产品。
本申请实施例中,向被测产品发送测试指令,获取第一图像后,计算第一图像中像素的饱和度。然后将饱和度高于第一预设阈值的像素的位置确定为候选区域,接着将候选区域中符合条件的区域确定为筛选区域。接着根据筛选区域确定筛选数目,判断筛选数目和目标数目是否一致,一致则被测产品合格,不一致则被测产品不合格。与人工判断相比较,由装置进行判断得到的测试结果更加准确,保证了测试结果的客观性,给用户带来较好的体验。
请参阅图2,本申请的指示灯测试方法另一实施例包括:
201、向被测产品发送测试指令;
向被测产品发送测试指令。其中,被测产品为网络摄像机产品,可以是摇头机,也可以是卡片机或者云台机等,具体此处不做限定。测试指令用于控制IPC产品执行相应动作,以完成IPC产品的指示灯的测试。
202、获取被测产品执行测试指令时被测产品的第一图像;
获取被测产品执行测试指令时被测产品的第一图像。被测产品根据测试指令来控制指示灯的亮灭和亮时的颜色。工业相机对被测产品的指示灯的工作情况进行拍摄,已得到第一图像。其中,第一图像采用lab颜色空间,l为亮度,a和b是Lab颜色空间的两个颜色通道,a颜色通道包括的颜色是从深绿色到灰色再到亮粉红色,取值-128~127,b颜色通道是从亮蓝色到灰色再到黄色,取值-128~127。当第一图像采用其他的颜色空间例如RGB颜色空间时,需调用OPENCV开源库对RGB颜色空间进行转换,以得到lab颜色空间。
203、对第一图像中像素的像素值进行量化得到第二图像;
对第一图像中像素的像素值进行量化得到第二图像。具体的,a颜色通道和b颜色通道的像素值范围在[0,255],则将a颜色通道和b颜色通道的所有像素值都减去128,量化到[-128,127],得到第二图像,以简化计算。
204、计算第二图像中像素的饱和度;
计算第二图像中像素的饱和度。根据图像确定每个像素的a颜色通道的值和b颜色通道的值后,即可通过以下公式求出饱和度:
其中,S为每个像素的饱和度,p为该像素在a颜色通道上的值,q为该像素在b颜色通道上的值。
205、将饱和度高于第一预设阈值的像素的位置确定为候选区域;
计算出每个像素的饱和度后,将饱和度高于第一预设阈值的像素的位置确定为候选区域。其中,第一预设阈值可根据需求预先设定,一般设为30。例如,一个像素的饱和度为40,第一预设阈值为30,40>30,则该像素的位置即为候选区域。
206、将候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域;
将候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域,其中,目标颜色为被测产品的指示灯正常工作展示的颜色。
具体的,当目标颜色为红色时,将候选区域中a颜色通道的像素值大于第二预设阈值的像素的位置确定为红色的筛选区域,其中第二预设阈值可根据需求设定,一般设为20。例如,一个像素的像素值为l=20,a=30,b=10,而a=30>20,则该像素的位置即为红色的筛选区域。
当目标颜色为绿色时,将候选区域中a颜色通道的像素值小于第三预设阈值的像素的位置确定为绿色的筛选区域,其中第三预设阈值可根据需求设定,一般设为-20。例如,一个像素的像素值为l=20,a=-30,b=10,而a=-30<-20,则该像素的位置即为绿色的筛选区域。
当目标颜色为黄色时,将候选区域中b颜色通道的像素值大于第四预设阈值的像素的位置确定为黄色的筛选区域,其中第四预设阈值可根据需求设定,一般设为20。例如,一个像素的像素值为l=20,a=-30,b=40,而b=40>20,则该像素的位置即为黄色的筛选区域。
当目标颜色为蓝色时,将候选区域中b颜色通道的像素值小于第五预设阈值的像素的位置确定为蓝色的筛选区域,其中第五预设阈值可根据需求设定,一般设为-20。例如,一个像素的像素值为l=20,a=-30,b=-40,而b=-40<-20,则该像素的位置即为蓝色的筛选区域。
目标颜色可以是红色、绿色、黄色、蓝色等颜色,预设条件根据目标颜色的不同而不同,具体此处不做限定。
所述目标颜色为所述被测产品的指示灯正常工作展示的颜色;
207、对筛选区域进行膨胀腐蚀处理得到连通区域;
对筛选区域进行膨胀腐蚀处理得到连通区域。膨胀和腐蚀能够扩大面积,使得同颜色的像素变多。
208、将连通区域中面积大于预设面积的区域的数目确定为筛选数目;
将连通区域中面积大于预设面积的区域的数目确定为筛选数目,其中,预设面积可根据需求设定,一般设定为20个像素面积。例如,指示灯正常工作时显示的颜色为绿色,则计算绿色的连通区域的面积,若绿色的连通区域中有两个区域,一个区域面积为10个像素,另一个区域的面积为30个像素,两个中只有一个的面积大于20个像素面积,筛选数目为1,判断有1个绿色的指示灯。
209、判断筛选数目是否与目标数目一致,若是,则执行步骤210,若否,则执行步骤211;
判断筛选数目是否与目标数目一致,其中,目标数目为合格产品执行测试指令时合格产品的展示目标颜色的指示灯数目,简单说,目标数目为正常情况下执行测试指令的IPC产品的应该正常工作的指示灯数目,即测试指令要求展示特定颜色的指示灯的数目。例如,指示灯正常工作时显示的颜色为绿色,绿色的筛选数目为1,而测试指令要求是要2个指示灯呈绿色,即目标数目为2,1≠2,故被测产品不合格。若目标数目为1,1=1,则被测产品合格。
210、确定被测产品能正常工作;
当筛选数目与目标数目一致时,确定被测产品能正常工作,即判定被测产品为合格产品。
211、确定被测产品不能正常工作。
当筛选数目与目标数目不一致时,确定被测产品不能正常工作,即判定被测产品为不合格产品。
本实施例中,向被测产品发送测试指令,获取第一图像后,对第一图像进行量化得到第二图像,计算第二图像中像素的饱和度。然后将饱和度高于第一预设阈值的像素的位置确定为候选区域,接着将候选区域中符合条件的区域确定为筛选区域。接着对筛选区域进行膨胀腐蚀处理得到连通区域,根据连通区域确定筛选数目,判断筛选数目和目标数目是否一致,一致则被测产品合格,不一致则被测产品不合格。与人工判断相比较,由装置进行判断得到的测试结果更加准确,保证了测试结果的客观性,且通过量化和膨胀腐蚀操作使得测试结果更加准确。另外还可以通过一台指示灯测试装置控制多个暗箱,提高效率,且节约人工成本,给用户带来较好的体验。
下面对本申请的指示灯测试装置进行描述。请参阅图3,本申请的指示灯测试装置一个实施例包括:
发送单元301,用于向被测产品发送测试指令;
获取单元302,用于获取所述被测产品执行所述测试指令时所述被测产品的第一图像;
计算单元303,用于计算所述第一图像中像素的饱和度;
确定单元304,用于将饱和度高于第一预设阈值的像素的位置确定为候选区域;
所述确定单元304,还用于将所述候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域,所述目标颜色为所述被测产品的指示灯正常工作展示的颜色;
所述确定单元304,还用于将所述筛选区域中面积大于预设面积的区域的数目确定为筛选数目;
判断单元305,用于判断所述筛选数目是否与目标数目一致,所述目标数目为合格产品执行所述测试指令时所述合格产品的展示所述目标颜色的指示灯数目;
所述确定单元304,还用于当所述筛选数目与目标数目一致时,确定所述被测产品能正常工作;
所述确定单元304,还用于当所述筛选数目与目标数目不一致时,确定所述被测产品不能正常工作。
发送单元301向被测产品发送测试指令,获取单元302获取第一图像后,计算单元303计算第一图像中像素的饱和度。然后确定单元304将饱和度高于第一预设阈值的像素的位置确定为候选区域,接着将候选区域中符合条件的区域确定为筛选区域。接着根据筛选区域确定筛选数目,判断单元305判断筛选数目和目标数目是否一致,一致则被测产品合格,不一致则被测产品不合格。与人工判断相比较,由装置进行判断得到的测试结果更加准确,保证了测试结果的客观性,给用户带来较好的体验。
本实施例指示灯测试装置中各单元所执行的功能以及流程与前述图1至图2中指示灯测试装置所执行的功能和流程类似,此处不再赘述。
图4是本申请实施例提供的一种指示灯测试装置结构示意图,该指示灯测试装置400可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units,CPU)401和存储器405,该存储器405中存储有一个或一个以上的应用程序或数据。
其中,存储器405可以是易失性存储或持久存储。存储在存储器405的程序可以包括一个或一个以上模块,每个模块可以包括对指示灯测试装置中的一系列指令操作。更进一步地,中央处理器401可以设置为与存储器405通信,在指示灯测试装置400上执行存储器405中的一系列指令操作。
指示灯测试装置400还可以包括一个或一个以上电源402,一个或一个以上有线或无线网络接口403,一个或一个以上输入输出接口404,和/或,一个或一个以上操作系统,例如Windows ServerTM,Mac OS XTM,UnixTM,LinuxTM,FreeBSDTM等。
该中央处理器401可以执行前述图1至图2所示实施例中指示灯测试装置所执行的操作,具体此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)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。
Claims (10)
1.一种指示灯测试方法,其特征在于,包括:
向被测产品发送测试指令;
获取所述被测产品执行所述测试指令时所述被测产品的第一图像;
计算所述第一图像中像素的饱和度;
将饱和度高于第一预设阈值的像素的位置确定为候选区域;
将所述候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域,所述目标颜色为所述被测产品的指示灯正常工作展示的颜色;
将所述筛选区域中面积大于预设面积的区域的数目确定为筛选数目;
判断所述筛选数目是否与目标数目一致,所述目标数目为合格产品执行所述测试指令时所述合格产品的展示所述目标颜色的指示灯数目;
若是,则确定所述被测产品能正常工作;
若否,则确定所述被测产品不能正常工作。
2.根据权利要求1所述的指示灯测试方法,其特征在于,获取所述被测产品执行所述测试指令时所述被测产品的第一图像之后,所述方法还包括:
对所述第一图像中像素的像素值进行量化得到第二图像;
计算所述第一图像中像素的饱和度,包括:
计算所述第二图像中像素的饱和度。
3.根据权利要求1所述的指示灯测试方法,其特征在于,将所述候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域之后,所述方法还包括:
对所述筛选区域进行膨胀腐蚀处理得到连通区域;
将所述筛选区域中面积大于预设面积的区域的数目确定为筛选数目,包括:
将所述连通区域中面积大于预设面积的区域的数目确定为筛选数目。
4.根据权利要求1所述的指示灯测试方法,其特征在于,当所述目标颜色为红色时,将所述候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域,包括:
将所述候选区域中a颜色通道的像素值大于第二预设阈值的像素的位置确定为红色的所述筛选区域,所述a颜色通道为采用lab颜色空间的所述第一图像的其中一条颜色通道。
5.根据权利要求1所述的指示灯测试方法,其特征在于,当所述目标颜色为绿色时,将所述候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域,包括:
将所述候选区域中a颜色通道的像素值小于第三预设阈值的像素的位置确定为绿色的所述筛选区域,所述a颜色通道为采用lab颜色空间的所述第一图像的其中一条颜色通道。
6.根据权利要求1所述的指示灯测试方法,其特征在于,当所述目标颜色为黄色时,将所述候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域,包括:
将所述候选区域中b颜色通道的像素值大于第四预设阈值的像素的位置确定为黄色的所述筛选区域,所述b颜色通道为采用lab颜色空间的所述第一图像的其中一条颜色通道。
7.根据权利要求1所述的指示灯测试方法,其特征在于,当所述目标颜色为蓝色时,将所述候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域,包括:
将所述候选区域中b颜色通道的像素值小于第五预设阈值的像素的位置确定为蓝色的所述筛选区域,所述b颜色通道为采用lab颜色空间的所述第一图像的其中一条颜色通道。
8.一种指示灯测试装置,其特征在于,包括:
发送单元,用于向被测产品发送测试指令;
获取单元,用于获取所述被测产品执行所述测试指令时所述被测产品的第一图像;
计算单元,用于计算所述第一图像中像素的饱和度;
确定单元,用于将饱和度高于第一预设阈值的像素的位置确定为候选区域;
所述确定单元,还用于将所述候选区域中符合预设条件的像素的位置确定为目标颜色的筛选区域,所述目标颜色为所述被测产品的指示灯正常工作展示的颜色;
所述确定单元,还用于将所述筛选区域中面积大于预设面积的区域的数目确定为筛选数目;
判断单元,用于判断所述筛选数目是否与目标数目一致,所述目标数目为合格产品执行所述测试指令时所述合格产品的展示所述目标颜色的指示灯数目;
所述确定单元,还用于当所述筛选数目与目标数目一致时,确定所述被测产品能正常工作;
所述确定单元,还用于当所述筛选数目与目标数目不一致时,确定所述被测产品不能正常工作。
9.一种指示灯测试装置,其特征在于,包括:
中央处理器,存储器以及输入输出接口;
所述存储器为短暂存储存储器或持久存储存储器;
所述中央处理器配置为与所述存储器通信,并执行所述存储器中的指令操作以执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,包括指令,当所述指令在计算机上运行时,使得计算机执行如权利要求1至7中任意一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210784640.0A CN115035096A (zh) | 2022-07-05 | 2022-07-05 | 一种指示灯测试方法及相关装置 |
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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CN115035096A true CN115035096A (zh) | 2022-09-09 |
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CN202210784640.0A Pending CN115035096A (zh) | 2022-07-05 | 2022-07-05 | 一种指示灯测试方法及相关装置 |
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115631160A (zh) * | 2022-10-19 | 2023-01-20 | 武汉海微科技有限公司 | Led灯故障检测方法、装置、设备及存储介质 |
CN115933583A (zh) * | 2022-09-30 | 2023-04-07 | 深圳技威时代科技有限公司 | 一种基于wifi传输的ipc整机多功能测试系统及其测试方法 |
CN116863333A (zh) * | 2023-06-28 | 2023-10-10 | 深圳市名通科技股份有限公司 | Fsu设备工作状态的ai智能检测方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100315514A1 (en) * | 2009-06-15 | 2010-12-16 | Akihiro Uchida | Imaging apparatus and imaging control method |
CN104766310A (zh) * | 2015-03-24 | 2015-07-08 | 厦门通士达照明有限公司 | 光源检测系统和检测方法 |
CN106647110A (zh) * | 2017-03-06 | 2017-05-10 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 闪光灯模组检测方法和装置 |
CN110738651A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-01-31 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 一种多模态多目标下的动态指示灯批量检测方法 |
CN111402610A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-07-10 | 东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司 | 一种识别红绿灯亮灯状态的方法、装置、设备及存储介质 |
-
2022
- 2022-07-05 CN CN202210784640.0A patent/CN115035096A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100315514A1 (en) * | 2009-06-15 | 2010-12-16 | Akihiro Uchida | Imaging apparatus and imaging control method |
CN104766310A (zh) * | 2015-03-24 | 2015-07-08 | 厦门通士达照明有限公司 | 光源检测系统和检测方法 |
CN106647110A (zh) * | 2017-03-06 | 2017-05-10 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 闪光灯模组检测方法和装置 |
CN110738651A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-01-31 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 一种多模态多目标下的动态指示灯批量检测方法 |
CN111402610A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-07-10 | 东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司 | 一种识别红绿灯亮灯状态的方法、装置、设备及存储介质 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115933583A (zh) * | 2022-09-30 | 2023-04-07 | 深圳技威时代科技有限公司 | 一种基于wifi传输的ipc整机多功能测试系统及其测试方法 |
CN115631160A (zh) * | 2022-10-19 | 2023-01-20 | 武汉海微科技有限公司 | Led灯故障检测方法、装置、设备及存储介质 |
CN116863333A (zh) * | 2023-06-28 | 2023-10-10 | 深圳市名通科技股份有限公司 | Fsu设备工作状态的ai智能检测方法 |
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