一种基于视觉的电子屏幕对比度调节方法

本发明涉及视觉检测，尤其涉及一种基于视觉的电子屏幕对比度调节方法。

背景技术：

1、电子显示屏是人机交互的重要媒介装置，屏幕的对比度影响着其显示信息的清晰度，在屏幕出厂之前要通过校准灰度值来调节屏幕的对比度。由于电子屏的制造工艺中有诸多不确定性因素，屏幕显示同一个规定对比度下所对应的电压并不相同，故需要逐个对电子显示屏进行对比度调整，在实际生产中，大部分电子屏幕对比度的调节主要依靠人工来完成，受到主观视觉差异和调节经验差异的影响，另外，由于电子屏幕自身的频闪问题，工业相机所采集图像呈现的灰度值在一定范围内跳动，难以准确计算当前屏幕的成像灰度值，这为后续的自动化调节操作也带来了误差，难以保证大批量的电子屏幕的灰度值在统一的标准范围内。

技术实现思路

1、本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供基于视觉的电子屏幕对比度调节方法，可对屏幕的对比度调节于统一标准范围内。

2、为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于视觉的电子屏幕对比度调节方法，包括以下步骤：

3、s1：对标准屏幕进行多次连续拍照，提取每幅图像每个像素点的灰度值，剔除灰度值异常的像素点，对每幅图像每个像素点灰度值取平均；

4、s2：构建第一二维数组，使用所述标准屏幕的图像像素坐标记录平均灰度值；

5、s3：建立标准模型，设定灰度值的调节范围；

6、s4：对待检屏幕进行多次连续拍照，提取每幅图像每个像素点的灰度值，剔除灰度值异常的像素点，对每幅图像每个像素点灰度值取平均；

7、s5：构建第二二维数组，使用所述待检屏幕的图像像素坐标记录平均灰度值；

8、s6：使用pid神经网络控制器处理标准屏幕图像平均灰度值和待检屏幕图像平均灰度值，输出屏幕驱动电压，使得屏幕灰度值到达合格范围。

9、其中，所述pid神经网络控制器包括pid控制器和bp前馈神经网络，其中标准屏幕图像平均灰度值为期望值z，待检屏幕图像平均灰度值为实际值x，输出屏幕驱动电压为输出值，所述bp前馈神经网络接收并学习期望值z和实际值x，继而更新所述pid控制器输出屏幕驱动电压。

10、其中，所述s1与s4中提取每幅图像每个像素点的灰度值，剔除灰度值异常的像素点，对每幅图像每个像素点灰度值取平均的步骤为：连续拍照m次，在得到的m幅图像中统计每幅图像所有像素点的灰度值；对同一像素坐标下所包含的m个灰度值进行分析计算，剔除异常灰度值所对应的像素点；对各个像素坐标对应的灰度值取平均值，得到每一个像素坐标对应的平均灰度值。

11、其中，所述对同一像素坐标下所包含的m个灰度值进行分析计算，剔除异常灰度值所对应的像素点的步骤包括：计算m个灰度值的方差；创建用于存储异常值索引的动态数组；遍历m个灰度值，比较灰度值离差的平方和方差的关系，剔除差距较大的像素点。

12、其中，所述第一二维数组、第二二维数组的数据类型为双精度浮点型，每一个像素坐标对应的平均灰度值的数据类型为双精度浮点型。

13、其中，所述标准模型为包含有使用标准屏幕图像像素坐标的平均灰度值的二维数组；所述设定灰度值的允许范围为正负1个灰度值。

14、其中，还包括步骤：

15、创建动态数组来存储异常值的索引，如果同一像素坐标下的某个灰度值离差的平方大于方差，则认为该灰度值是一个异常值，剔除异常值后，重新求得该组数据的平均灰度值为；

16、上述中，

17、

18、

19、

20、

21、其中，剔除异常灰度值前，同一像素坐标下灰度值个数为5，平均灰度值为；

22、剔除异常灰度值后，同一像素坐标下灰度值个数为n，平均灰度值为；

23、离差∆g表示单项数值与平均值之间的差；

24、i、j、k、n均为非负整数，i与j分别表示图像行与列的索引，1≤k≤5，n<5。

25、实施本发明实施例，具有如下有益效果：本发明可以采用减小镜头光圈尺寸和延长曝光时间的方法对产品进行连续多次拍照，通过比较灰度值离差的平方和方差的关系，剔除灰度值异常的像素点并重新计算平均灰度值，极大减小了电子屏幕频闪特性带来的灰度值跳动误差；建立数据类型为双精度浮点型的二维数组来存储平均灰度值，提高了灰度值的可调范围，提升了调节精度。

技术特征：

1.一种基于视觉的电子屏幕对比度调节方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于视觉的电子屏幕对比度调节方法，其特征在于，所述pid神经网络控制器包括pid控制器和bp前馈神经网络，其中标准屏幕图像平均灰度值为期望值z，待检屏幕图像平均灰度值为实际值x，输出屏幕驱动电压为输出值，所述bp前馈神经网络接收并学习期望值z和实际值x，继而更新所述pid控制器输出屏幕驱动电压。

3.根据权利要求1所述的基于视觉的电子屏幕对比度调节方法，其特征在于，所述s1与s4中提取每幅图像每个像素点的灰度值，剔除灰度值异常的像素点，对每幅图像每个像素点灰度值取平均的步骤为：连续拍照m次，在得到的m幅图像中统计每幅图像所有像素点的灰度值；对同一像素坐标下所包含的m个灰度值进行分析计算，剔除异常灰度值所对应的像素点；对各个像素坐标对应的灰度值取平均值，得到每一个像素坐标对应的平均灰度值。

4.根据权利要求3所述的基于视觉的电子屏幕对比度调节方法，其特征在于，所述对同一像素坐标下所包含的m个灰度值进行分析计算，剔除异常灰度值所对应的像素点的步骤包括：计算m个灰度值的方差；创建用于存储异常值索引的动态数组；遍历m个灰度值，比较灰度值离差的平方和方差的关系，剔除差距较大的像素点。

5.根据权利要求1所述的基于视觉的电子屏幕对比度调节方法，其特征在于，所述第一二维数组、第二二维数组的数据类型为双精度浮点型，每一个像素坐标对应的平均灰度值的数据类型为双精度浮点型。

6.根据权利要求1所述的基于视觉的电子屏幕对比度调节方法，其特征在于，所述标准模型为包含有使用标准屏幕图像像素坐标的平均灰度值的二维数组；所述设定灰度值的允许范围为正负1个灰度值。

7.根据权利要求4所述的基于视觉的电子屏幕对比度调节方法，其特征在于，还包括步骤：

技术总结本发明公开了一种基于视觉的电子屏幕对比度调节方法，通过对标准屏幕和待检屏幕进行多次连续拍照，提取每幅图像每个像素点的灰度值，剔除灰度值异常的像素点，再对每个像素点灰度值取平均；分别构建二维数组记录标准屏幕图像和待检屏幕图像的平均灰度值；建立标准模型，设定灰度值的允许范围；使用PID神经网络控制器处理标准屏幕和待检屏幕图像平均灰度值，并输出屏幕驱动电压。本发明能够有效避免屏幕频闪特性所带来的灰度异常值干扰的情况，并能提升灰度数值精度，使用PID神经网络控制器能够有效自适应驱动电压与屏幕显示灰度值的非线性关系，能够实现对电子屏幕对比度高精度、智能快速自适应调节，能够大大节约检测时间，提高检测效率和精度。技术研发人员：冯增辉,林典钦,陈泽康,董晨瑶,王晓茵,王双喜受保护的技术使用者：汕头大学技术研发日：技术公布日：2024/6/11