一种筛分方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及视觉与图像处理技术领域，具体涉及一种筛分方法、装置、设备及存储介质，该筛分方法包括以下步骤：获取待检测对象的原始图像函数，所述原始图像函数表征各像素点坐标值与原始灰度值之间的映射关系，以及各像素点坐标值对应的最亮通道灰度值；根据检测对象的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率；根据检测对象的原始图像函数、最亮通道灰度值和反射率，确定待检测对象的视觉图像函数，所述视觉图像函数表征各像素点坐标值与视觉灰度值之间的映射关系；根据检测对象的视觉图像函数，筛分被检测对象。能够解决现有技术中采用人工分拣的形式对PCB板进行筛分，会导致人工工作量大，且准确率不高的问题。且准确率不高的问题。且准确率不高的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种筛分方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及视觉与图像处理
，具体涉及一种筛分方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]LED（发光二极管）显示屏产品目前市场前景一片兴旺，各种各样的LED类型产品百花齐放。正装、倒装、Mini LED、Micro LED以及COB等不同类型的LED产品，均存在一个共同的特征，不同拼接屏之间灯珠面的产品外观决定着最终产品的成品外观。
[0003]当灯珠间距较大时，可采用贴面罩的方法来确保产品外观颜色的一致性，但随着像素与分辨率的不断提高，灯珠间距不断减小，已没有足够的空间贴面罩。当灯珠间距小于1.5 mm时，PCB板（印制电路板）的阻焊面将成为显示屏产品的第一直接外观面。阻焊油墨厚度及颜色受到PCB制程中各种因素的影响，在实际生产中存在颜色差异，导致产品在拼接成成品后外观出现颜色深浅不一的色块。阻焊颜色的一致性已成为LED及COB、PCB的关键管控项目，不同颜色的PCB板拼在一起有明显的墨色差异，墨色是指PCB在进行封装过程中由于胶体颜色和胶体的厚度造成颜色上的差异。
[0004]现有的方法中是采用人工分拣的形式对产品进行筛分，来降低PCB板拼在一起的墨色差异，但是这种筛分方式，会导致人工工作量大，并且准确率不高的问题。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中存在的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种筛分方法、装置、设备及存储介质，能够解决现有技术中采用人工分拣的形式对产品进行筛分，会导致人工工作量大，且准确率不高的问题。
[0006]为达到以上目的，本专利技术采取的技术方案是：一方面，本专利技术提供一种筛分方法，包括以下步骤：获取待检测对象的原始图像函数，所述原始图像函数表征各像素点坐标值与原始灰度值之间的映射关系，以及各像素点坐标值对应的最亮通道灰度值；根据检测对象的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率，所述反射率用于表征像素点的反射光强度与入射光强度之比；根据检测对象的原始图像函数、最亮通道灰度值和反射率，确定待检测对象的视觉图像函数，所述视觉图像函数表征各像素点坐标值与视觉灰度值之间的映射关系；根据检测对象的视觉图像函数，筛分被检测对象。
[0007]在一些可选的方案中，所述的根据检测对象的视觉图像函数，筛分被检测对象，包括：根据检测对象的原始图像函数，确定检测对象墨色的参数；根据检测对象墨色的参数，将检测对象按设定参数范围值进行筛分。
[0008]在一些可选的方案中，所述的根据像素点的视觉灰度值，确定检测对象墨色的参
数，包括：对检测对象中各像素点的视觉灰度值进行RGB转HSV的颜色空间转换；根据检测对象中各像素点的HSV颜色空间参数，确定PCB板墨色的亮度值和色度值。
[0009]在一些可选的方案中，在确定检测对象墨色的亮度值和色度值时，先将各像素点的HSV颜色空间参数中的无效数据去除。
[0010]在一些可选的方案中，所述检测对象的原始图像通过彩色相机获取，在通过彩色相机获取检测对象的原始图像时，彩色相机采用正视和/或者侧视的方式获取原始图像。
[0011]在一些可选的方案中，当彩色相机采用正视和侧视的方式获取原始图像时，分别确定正视和侧视原始图像对应的墨色参数后，将正视和侧视原始图像对应的墨色参数按设定权重比例作为最终检测对象的墨色参数。
[0012]在一些可选的方案中，所述的根据检测对象的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率，包括：根据公式，确定各像素点的反射率，其中，ω为0~1之间的可变系数，为以坐标x像素点为中心设定范围内像素点集合，为集合内的第i个子集，C表示R、G和B三个通道，为第i个子集内所有像素点R、G和B三个通道中各个通道的平均灰度值，为坐标x像素点的最亮通道灰度值。
[0013]第二方面，本专利技术提供一种筛分装置，包括：原始图像参数获取模块，其用于获取待检测对象的原始图像函数，所述原始图像函数表征各像素点坐标值与原始灰度值之间的映射关系，以及各像素点坐标值对应的最亮通道灰度值；反射率确定模块，其用于根据检测对象的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率；原始图像参数确定模块，其用于根据各像素点的图像灰度值、最亮通道灰度值和反射率，确定各像素点的视觉灰度值；筛分模块，其用于根据检测对象的原始图像函数，筛分被检测对象。
[0014]第三方面，本专利技术提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现任一上述筛分方法的步骤。
[0015]第四方面，本专利技术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，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现任一上述筛分方法的步骤。
[0016]与现有技术相比，本专利技术的优点在于：利用检测对象的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率，再检测对象的原始图像函数、最亮通道灰度值和反射率，确定待检测对象的视觉图像函数，从而筛分被检测对象。本方法对检测对象原始图像表面
的视觉干扰因素进行处理，去除视觉干扰因素，还原检测对象的视觉图像函数，该视觉图像更接近人眼的视觉效果，可快速对检测对象的进行分等，极大的提高了检测效率和准确性，并替代人工。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，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他的附图。
[0018]图1为本专利技术实施例中筛分方法的流程图；图2为本专利技术实施例中筛分方法的执行步骤图；图3为本专利技术实施例中计算机设备的结构示意框图。
具体实施方式
[0019]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0020]以下结合附图对本专利技术的实施例作进一步详细说明。
[0021]如图1和图2所示，本专利技术提供一种筛分方法，包括以下步骤：S1：获取待检测对象的原始图像函数，所述原始图像函数表征各像素点坐标值与原始灰度值之间的映射关系，以及各像素点坐标值对应的最亮通道灰度值。
[0022]在一些可选的实施例中，检测对象的原始图像通过彩色相机获取，在通过彩色相机获取检测对象的原始图像时，彩色相机采用正视和/或者侧视的方式获取原始图像。
[0023]在本实施中，正视拍摄时，相机位于PCB板的法线方向，相机的两侧对称设有两个光源；正视拍摄时，相机和一光源位于PCB板法线的对称两侧，一般相机与法线之间的夹角为取30
°
。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种筛分方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测对象的原始图像函数，所述原始图像函数表征各像素点坐标值与原始灰度值之间的映射关系，以及各像素点坐标值对应的最亮通道灰度值；根据检测对象的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率，所述反射率用于表征像素点的反射光强度与入射光强度之比；根据检测对象的原始图像函数、最亮通道灰度值和反射率，确定待检测对象的视觉图像函数，所述视觉图像函数表征各像素点坐标值与视觉灰度值之间的映射关系；根据检测对象的视觉图像函数，筛分被检测对象。2.如权利要求1所述的筛分方法，其特征在于，所述的根据检测对象的视觉图像函数，筛分被检测对象，包括：根据检测对象的原始图像函数，确定检测对象墨色的参数；根据检测对象墨色的参数，将检测对象按设定参数范围值进行筛分。3.如权利要求2所述的筛分方法，其特征在于，所述的根据像素点的视觉灰度值，确定检测对象墨色的参数，包括：对检测对象中各像素点的视觉灰度值进行RGB转HSV的颜色空间转换；根据检测对象中各像素点的HSV颜色空间参数，确定PCB板墨色的亮度值和色度值。4.如权利要求3所述的筛分方法，其特征在于，在确定检测对象墨色的亮度值和色度值时，先将各像素点的HSV颜色空间参数中的无效数据去除。5.如权利要求2所述的筛分方法，其特征在于，所述检测对象的原始图像通过彩色相机获取，在通过彩色相机获取检测对象的原始图像时，彩色相机采用正视和/或者侧视的方式获取原始图像。6.如权利要求3所述的筛分方法，其特征在于，当彩色相机采用正视和侧视的方式获取原始图像时，分别确定正视和侧视原始图...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛涌，胡曼，王雷，黄雄俊，江宝焜，
申请(专利权)人：武汉精测电子集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：