[發(fā)明專利]相機模塊的鏡頭臟污檢測方法

在審

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• 申請日: 2020-12-02
• 公開（公告）號: CN112583999A
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發(fā)明（設計）人: 賴志宏;李建慶;傅楸善
• 申請（專利權）人: 廣州立景創(chuàng)新科技有限公司
• 主分類號: H04N5/21
• 分類號: H04N5/21;H04N5/217;G01N21/94;G01N21/88;G01M11/00;G01B11/00
• 代理公司: 北京市立康律師事務所 11805
• 代理人: 梁揮;孟超

本發(fā)明提出一種相機模塊的鏡頭臟污檢測方法，包含取得相機模塊拍攝的一影像；對影像執(zhí)行一灰階處理以取得一灰階影像；對灰階影像執(zhí)行一高通濾波處理及一對比處理以取得一待測影像；將待測影像區(qū)分為多個區(qū)塊；對每一區(qū)塊中的多個像素的亮度值計算一亮度平均值；對于每個區(qū)塊計算其與相鄰的多個區(qū)塊的一亮度梯度；以及當亮度梯度大于一亮度門檻值時，判斷對應的區(qū)塊為一臟污。

技術領域

本發(fā)明是有關于一種影像處理技術，尤其是一種相機模塊的鏡頭臟污檢測方法。

背景技術

相機模塊的鏡頭一般是由透鏡組成的，用于在底片或投影布上形成影像的光學裝置，可廣泛的應用于攝像機、數字相機、或具有攝像或拍攝功能的手機、電腦等電子設備。

由于鏡頭廣泛的被應用，因此對于鏡頭的量產以及其質量的需求也相對提升。然而，在鏡頭的生產及裝配的過程中，難免會有灰塵、皮屑、污垢、水漬、刮痕、壞點等異物或臟污情形出現在鏡頭上，導致相機模塊最后的成像會出現不需要的陰影，而影響成像的質量，并造成鏡頭生產的良率下降。因此，對鏡頭進行精準的臟污檢測變成極為重要。

然而，由于鏡頭的臟污的位置與形狀是微小且不易檢測的。因而，一般在進行鏡頭的臟污檢測時，會對相機模塊經由鏡頭所拍攝的影像進行影像處理而突顯出臟污以方便判斷。然而，此影像處理方式會將影像的干擾波紋(例如自然波紋)也同時突顯出來，而會影響對臟污的檢測(例如會致使臟污檢測發(fā)生錯誤判斷的情形)。

發(fā)明內容

鑒于上述，本發(fā)明提供一種相機模塊的鏡頭臟污檢測方法，可在對鏡頭進行臟污檢測時，消除相機模塊經由鏡頭所拍攝的影像的干擾波紋，并精準的檢測出鏡頭的臟污。

依據一些實施例，相機模塊的鏡頭臟污檢測方法包含取得相機模塊拍攝的一影像；對影像執(zhí)行一灰階處理以取得一灰階影像；對灰階影像執(zhí)行一高通濾波處理及一對比處理以取得一待測影像；將待測影像區(qū)分為多個區(qū)塊；對每一區(qū)塊中的多個像素的亮度值計算一亮度平均值；對于每個區(qū)塊計算其與相鄰的多個區(qū)塊的一亮度梯度；以及當亮度梯度大于一亮度門檻值時，判斷對應的區(qū)塊為一臟污。

綜上所述，依據本發(fā)明的實施例，通過對影像進行灰階處理以及高通濾波處理以消除干擾波紋而降低臟污檢測的誤判。由于影像中每個像素之間并不一定是連續(xù)的，因此通過對影像中的多個像素組合成的區(qū)塊進行亮度比對，以準確的判斷出鏡頭的臟污及鏡頭的臟污位置(例如判斷出臟污的邊緣以界定出臟污的位置及大小)，而提升相機模塊生產良率。

以下結合附圖和具體實施例對本發(fā)明進行詳細描述，但不作為對本發(fā)明的限定。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一實施例的鏡頭臟污檢測的系統的方塊示意圖。

圖2為本發(fā)明一實施例的相機模塊的鏡頭臟污檢測方法的流程圖。

圖3為本發(fā)明一實施例的相機模塊拍攝白色背景模板所產生的影像的示意圖。

圖4為本發(fā)明一實施例的灰階影像的示意圖。

圖5為本發(fā)明一實施例的待測影像的示意圖。

圖6為本發(fā)明一實施例的區(qū)分為多個區(qū)塊的待測影像的示意圖。

圖7為本發(fā)明一實施例的臟污檢測結果的示意圖。

圖8為本發(fā)明一實施例的另一待測影像的示意圖。

圖9為本發(fā)明一實施例的相機模塊的鏡頭臟污檢測方法的流程圖。

圖10為本發(fā)明一實施例的決定出暗邊區(qū)的待測影像的示意圖。

圖11為本發(fā)明一實施例的決定出暗角區(qū)的待測影像的示意圖。

圖12為本發(fā)明一實施例的相機模塊的鏡頭臟污檢測方法的流程圖。