技术领域
[0001] 本实用新型涉摄像机测试技术领域，尤其是涉及一种图像检测装置。
相关背景技术
[0002] 随着目前市场上摄像机产品的应用需求日趋增长，对其生产调试环节的效率要求越来越高，其中清晰度检测为摄像机生产调试环节中的核心检测内容。
[0003] 目前清晰度检测基本由人工完成，即人为肉眼查看摄像机对清晰度测试卡的呈现状况，黑白可以分明即清晰，黑白不分明即模糊，但是黑白的分明度也有很多等级，所以人工进行清晰度检测时存在评价过于主观，一致性差，效率较低的问题。
[0004] 因此，现有技术在对摄像机进行清晰度检测时存在检测效率低、检测准确率低、一致性较差的问题。实用新型内容
[0005] 本实用新型的目的在于提供一种图像检测装置，以缓解现有技术在对摄像机进行清晰度检测时存在检测效率低、检测准确率低、一致性较差的技术问题。
[0006] 第一方面，本实用新型提供的一种图像检测装置，包括摄像机、中继镜、控制装置和图像分析装置；
[0007] 所述中继镜设置在所述摄像机的镜头前方；
[0008] 所述控制装置与所述中继镜电连接，所述控制装置用于控制所述中继镜的位置切换，使得中继镜位于摄像机的镜头前方或从摄像机的镜头前方移开；
[0009] 所述图像分析装置与所述摄像机通过网络接口连接，所述图像分析装置用于对所述摄像机采集的图片进行清晰度检测。
[0010] 进一步的，所述图像分析装置为集成有CPU处理器的计算机。
[0011] 进一步的，所述控制装置包括主控板、继电器和电磁阀；
[0012] 所述主控板的信号输入端与所述计算机通过串口相连，所述主控板的信号输出端与继电器的输入端相连；
[0013] 所述继电器的输出端与所述电磁阀相连；
[0014] 所述中继镜模与所述电磁阀相固定。
[0015] 进一步的，还包括图像测试卡和均光板；
[0016] 所述图像测试卡贴附在所述均光板表面，所述摄像机对所述图像测试卡进行拍摄，所拍摄的图像用于进行清晰度检测。
[0017] 第二方面，本实用新型还提供一种图像检测方法，应用于第一方面提供的图像检测装置，所述方法包括：
[0018] 接收检测图像；
[0019] 对检测图像进行预处理，得到图案图像；
[0020] 对图案图像进行直方图峰值距离的计算，得到直方图峰值距离数值；
[0021] 对图案图像进行标准差计算，得到图像标准差数值；
[0022] 利用直方图峰值距离数值与图像标准差数值进行线性加权计算，得到图像清晰度分值；
[0023] 将图像清晰度分值与预设阈值进行比较，清晰度检测结果。
[0024] 进一步的，所述对图案图像进行直方图峰值距离的计算，得到直方图峰值距离数值的步骤，包括：
[0025] 计算图案图像的直方图中第一峰值与第二峰值的差值，得到直方图峰值距离数值。
[0026] 进一步的，所述利用直方图峰值距离数值与图像标准差数值进行线性加权计算，得到图像清晰度分值的步骤，包括：
[0027] 利用直方图峰值距离数值与图像标准差数值进行线性加权计算，得到加权值；
[0028] 对加权值进行归一化处理，得到图像清晰度分值。
[0029] 进一步的，所述对检测图像进行预处理，得到图案区域的步骤，包括：
[0030] 对检测图像进行检测区域定位，得到定位后的检测图像；
[0031] 对定位后的检测图像进行图案截取，得到图案图像。
[0032] 进一步的，所述对检测图像进行检测区域定位，得到定位后的检测图像的步骤包括：
[0033] 对检测图像进行检测区域粗定位，得到粗定位图像；
[0034] 对粗定位图像进行检测区域精定位，得到定位后的检测图像。
[0035] 第三方面，本实用新型还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第二方面提供的方法的步骤。
[0036] 本实用新型提供的一种图像检测装置，包括摄像机、中继镜、控制装置和图像分析装置；中继镜设置在摄像机的镜头前方，中继镜用于模拟摄像机实际拍摄物距，可以在很近的物距范围内模拟几米以上的物距。便于摄像机的清晰度的测试，节省测试空间。控制装置与中继镜电连接，控制装置用于控制中继镜的位置切换，使得中继镜位于摄像机的镜头前方或从摄像机的镜头前方移开；摄像机在日夜模式下会进行滤光片的切换，在对滤光片功能进行检测时，需要将中继镜从镜头前方移开，通过控制装置控制中继镜的位置切换，在进行图像采集时，使得中继镜位于镜头前方，在进行对滤光片功能检测时，将中继镜从镜头前方移开，从而使得摄像机既能进行图像采集，有能满足日夜模式的作业需求。图像分析装置与摄像机通过网络接口连接，图像分析装置用于对摄像机采集的图片进行清晰度检测。图像分析装置通过网口获取摄像机中的检测图像，并利用清晰度算法对检测图像进行清晰度检测，从而得到清晰度检测结果。
[0037] 采用本实用新型提供的图像检测装置，利用中继镜模拟物距，并通过控制装置控制中继镜的位置切换，摄像机兼容日夜模式下的图像采集作业，图像分析装置通过网口获取摄像机采集到的检测图像，利用算法对检测图像进行清晰度检测，从而实现了对摄像机的自动化清晰度检测，提升了清晰度检测效率，并且有效避免了人工清晰度检测时的评价过于主观，一致性差的问题，统一了清晰度检测标准，优化了清晰度检测效果。
具体实施方式
[0045] 为使本实用新型实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本实用新型的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。
[0046] 本实用新型实施例中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括其他没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0047] 目前清晰度检测基本由人工完成，即人为肉眼查看摄像机对清晰度测试卡的呈现状况，黑白可以分明即清晰，黑白不分明即模糊，但是黑白的分明度也有很多等级，所以人工进行清晰度检测时存在评价过于主观，一致性差，效率较低的问题。
[0048] 因此，现有技术在对摄像机进行清晰度检测时存在检测效率低、检测准确率低、一致性较差的问题。
[0049] 为解决以上问题，本实用新型实施例提供一种图像检测装置。
[0050] 实施例1：
[0051] 如图1所示，本实用新型实施例提供的一种图像检测装置，包括摄像机1、中继镜2、控制装置3和图像分析装置4；中继镜2设置在摄像机1的镜头前方，例如，中继镜2位于镜头前方2CM的位置，中继镜2用于模拟摄像机1实际拍摄物距，可以在很近的物距范围内模拟几米以上的物距。便于摄像机1的清晰度的测试，节省测试空间。控制装置3与中继镜2电连接，控制装置3用于控制中继镜2的位置切换，使得中继镜2位于摄像机1的镜头前方或从摄像机1的镜头前方移开；摄像机1在日夜模式下会进行滤光片的切换，在对滤光片功能进行检测时，需要将中继镜2从镜头前方移开，通过控制装置3控制中继镜2的位置切换，在进行图像采集时，使得中继镜2位于镜头前方，在进行对滤光片功能检测时，将中继镜2从镜头前方移开，从而使得摄像机1既能进行图像采集，有能满足日夜模式的作业需求。图像分析装置4与摄像机1通过网络接口连接，图像分析装置4用于对摄像机1采集的图片进行清晰度检测。图像分析装置4通过网口获取摄像机1中的检测图像，并利用清晰度算法对检测图像进行清晰度检测，从而得到清晰度检测结果。
[0052] 采用本实用新型实施例提供的图像检测装置，利用中继镜2模拟物距，并通过控制装置3控制中继镜2的位置切换，摄像机1兼容日夜模式下的图像采集作业，图像分析装置4通过网口获取摄像机1采集到的检测图像，利用算法对检测图像进行清晰度检测，从而实现了对摄像机1的自动化清晰度检测，提升了清晰度检测效率，并且有效避免了人工清晰度检测时的评价过于主观，一致性差的问题，统一了清晰度检测标准，优化了清晰度检测效果。
[0053] 在一种可能的实施方式中，图像分析装置4为集成有CPU处理器5的计算机，CPU处理器5用于执行实施例2中的图像检测方法，CPU处理器5采用因特尔I7‑7代处理器，集成3.6Ghz双核，具有处理速度快，可提供高效且丰富的计算资源的优势，对图像的处理速度较快，从而最大化提升了清晰度检测的效率。
[0054] 在一种可能的实施方式中，控制装置3包括主控板(图中未示出)、继电器(图中未示出)和电磁阀(图中未示出)；主控板的信号输入端与计算机通过串口相连，主控板的信号输出端与继电器的输入端相连；继电器的输出端与电磁阀相连；中继镜2模与电磁阀相固定。主控板的信号输入端通过串口接收计算机的控制指令，主控板接收并解析控制指令，根据控制指令对继电器进行控制，使得继电器驱动电磁阀的进行打开或关闭，进而完成中继镜2的位置切换。
[0055] 在一种可能的实施方式中，图像检测装置还包括如图2所示的图像测试卡6和均光板7；图像测试卡6贴附在均光板7表面，摄像机1对图像测试卡6进行拍摄，所拍摄的图像用于进行清晰度检测。图像测试卡6是按照国标清晰度卡的线径密度进行线对图案布局后打印制成，将图像测试卡6附在均光板7表面，使得摄环境光线充足、均匀，以便摄像机1可采集到正常亮度及正常清晰度的图像，利于图像的清晰度分析。
[0056] 实施例2：
[0057] 如图3所示，本实用新型实施例提供一种图像检测方法，应用于实施例1提供的图像检测装置，方法包括：
[0058] S1：接收检测图像。
[0059] S2：对检测图像进行预处理，得到图案图像。
[0060] S3：对图案图像进行直方图峰值距离的计算，得到直方图峰值距离数值。
[0061] S4：对图案图像进行标准差计算，得到图像标准差数值。
[0062] S5：利用直方图峰值距离数值与图像标准差数值进行线性加权计算，得到图像清晰度分值。
[0063] S6：将图像清晰度分值与预设阈值进行比较，清晰度检测结果。
[0064] 通过对图案图像进行直方图峰值距离的计算，得到直方图峰值距离数值，用来表征图像整体动态范围。对图案图像进行标准差计算，得到图像标准差数值，标准差计算每个像素和整体趋于均值的距离，用来表征图像像素分布的发散程度。利用直方图峰值距离数值与图像标准差数值进行线性加权计算，得到该区域图像清晰度分值。每个区域的清晰度分值和预设的阈值进行比较，分值大于阈值，表示通过该线数达标，对所有线数区域进行分析，得到大于阈值的线数值最高的区域就是该设备的清晰度线数值，从而完成摄像机的自动化清晰度检测。
[0065] 在一种可能的实施方式中，S3的步骤，包括：
[0066] S31：计算图案图像的直方图中第一峰值与第二峰值的差值，得到直方图峰值距离数值。
[0067] 其中，第一峰值与第二峰值的差值即为图像最亮像素群和亮度最低的像素群之间距离，用来表征图像像素分布的发散程度。
[0068] 如图4所示，在一种可能的实施方式中，S5的步骤，包括：
[0069] S51：利用直方图峰值距离数值与图像标准差数值进行线性加权计算，得到加权值。
[0070] S52：对加权值进行归一化处理，得到图像清晰度分值。
[0071] 归一化处理可以归纳统一样本的统计分布。
[0072] 如图5所示，在一种可能的实施方式中，S2的步骤，包括：
[0073] S21：对检测图像进行检测区域定位，得到定位后的检测图像。
[0074] S22：对定位后的检测图像进行图案截取，得到图案图像。
[0075] 定位后的检测图像中具有准确的关键点位置，通过关键点位置对清晰度线所处的区域进行准确区域定位，把各线数的图案区域截取出来，进行清晰度分析。
[0076] 如图6所示，在一种可能的实施方式中，S22的步骤包括：
[0077] S221：对检测图像进行检测区域粗定位，得到粗定位图像。
[0078] S222：对粗定位图像进行检测区域精定位，得到定位后的检测图像。
[0079] 对被检测区域进行定位，定位需要非常准确，要达到像素级精度，使用深度学习的方法进行关键点定位，先进行检测区域粗定位，再进行检测区域精定位，已达到像素级精度。
[0080] 例如，粗定位使用HRnet网络(一种深度学习算法)，对多个关键点进行定位，训练HRnet模型，共采集了5000多张不同分辨率和不同焦距的清晰度图像样本，进行了角度旋转，亮度、对比度、色度、镜像以及高斯滤波6种数据增强方法进行数据的增强，在pytorch架构下进行了模型训练。
[0081] 由于HRnet的特性和感受野的限制，在大分辨图像的检测结果不能达到像素级要求，存在不能准确定位到角点的位置的问题，为解决以上问题，需要进行精定位，精定位模型的训练使用YOLO网络(一种深度学习算法)，对定位不准的关键点进行二次定位，同样随机裁剪了6000余张包含关键点的图像作为正样本，其他位置作为负样本，同样进行了数据增强，进行模型训练，训练后的模型对关键点的检测已经可以满足定位准确度的需求。
[0082] 实施例3：
[0083] 本实用新型实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现实施例2提供的方法的步骤。
[0084] 本实用新型提供的图像检测方法及计算机可读存储介质，与上述实施例提供的图像检测装置具有相同的技术特征，因此也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。
[0085] 应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0086] 在本实用新型的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该实用新型产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本实用新型和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本实用新型的限制。
[0087] 在本实用新型的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本实用新型中的具体含义。
[0088] 本实用新型实施例所提供的装置可以为设备上的特定硬件或者安装于设备上的软件或固件等。本实用新型实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。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，前述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，均可以参考上述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0089] 在本实用新型所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本实用新型的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0090] 又例如，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，再例如，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通信接口，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。
[0091] 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。
[0092] 另外，在本实用新型提供的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。
[0093] 所述功能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，本实用新型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)执行本实用新型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(Read‑Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0094] 最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本实用新型的具体实施方式，用以说明本实用新型的技术方案，而非对其限制，本实用新型的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本实用新型进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本实用新型揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本实用新型实施例技术方案的范围。都应涵盖在本实用新型的保护范围之内。因此，本实用新型的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
