本發明屬于鏡片檢測，尤其涉及一種鏡片表面水霧油霧檢測方法、裝置、設備及介質。

背景技術：

1、在鏡片制造和使用的各個環節中，對鏡片表面質量進行檢測是至關重要的步驟。一般在鏡片表面會出現水霧或油霧時，這不僅影響鏡片的透明度和光學性能，還可能導致用戶視覺模糊。因此，需要對鏡片表面進行及時檢測，檢測出水霧油霧，并及時處理。

2、現有的鏡片檢測方法，主要通過目視方法，雖然簡單易行，但受限于人眼的主觀性、觀測角度以及檢測時間，難以保證檢測的及時、一致和準確。而一些基于圖像處理技術的自動化檢測方法，雖然在一定程度上提高了檢測效率，但只從鏡片上部進行圖像采集，難以準確地捕捉鏡片表面的水霧油霧信息。而且現有的鏡片檢測方法僅僅對拍攝的圖像進行解析，比如顏色解析或灰度解析，從整體分析檢測水霧或油霧的狀態，這樣造成對水霧或油霧的輪廓分析不準確，無法準確提取出鏡片表面的水霧油霧特征，影響檢測的精度。

技術實現思路

1、本發明提供一種鏡片表面水霧油霧檢測方法，方法通過多角度獲得鏡片的特征圖像，避免了單張圖像分析時產生的誤差，且有助于實現自動判斷出鏡片的型號以及鏡片上水霧和油霧的含量。

2、方法包括：

3、基于多角度設置的攝像機，獲取多個視角拍攝的鏡片圖像；

4、解析鏡片圖像的鏡片信息，得到鏡片的鏡片種類，確定鏡片面積、鏡片厚度以及鍍膜顏色；

5、提取基于鏡片上部獲取的鏡片圖像，使用霍夫圓識別出鏡片圖像中的圓以及對應的圓心；

6、以圓心為基點，將圓劃分為至少四個區域，基于輪廓分析方法分析鏡片圖像各區域中水霧輪廓面積；

7、方法中還提取鏡片側部獲取的鏡片圖像，將鏡片側部獲取的鏡片圖像中的圓劃分為至少四個圓環區域，通過顏色分析算法解析各圓環區域中含油顏色，計算得到含油面積。

8、進一步需要說明的是，步驟基于輪廓分析方法分析鏡片圖像各區域中水霧輪廓面積還包括：

9、建立油霧檢索坐標系，通過霍夫圓變換算法得到圓心；

10、定義視野大小長度為a，寬度為b，分辨率為c*d；

11、計算最小像素點為（a/c）*(b/d)；

12、基于油霧檢索坐標系確認每個像素點的位置，并得到圓心的像素點以及各個劃分區域的占比。

13、進一步需要說明的是，方法中，通過canny邊緣檢測算法得到每個劃分區域內水霧輪廓對應的輪廓像素點，通過每個輪廓像素點到圓心像素點的差值計算出水霧輪廓在各個劃分區域的面積，利用定積分計算水霧輪廓面積。

14、進一步需要說明的是，方法中，顏色分析算法包括：將鏡片圖像從bgr轉換到hsv顏色空間，創建一個掩膜，對掩膜應用形態學操作以去除噪聲，得到鍍膜顏色；

15、將鏡片圖像從bgr三個通道中找出最大值和最小值；

16、如果紅色r為最大值，則色調h為綠色g和藍色b的差值；

17、如果綠色g為最大值，則色調h為藍色b和紅色r的差值；

18、如果藍色b是最大值，則色調h為紅色r和綠色g的差值；

19、設置基準色調h為150，基準飽和度s為255，基準亮度v為255；

20、基于各圓環區域中含油顏色分別對應與基準色調h為150，基準飽和度s為255，基準亮度v為255進行比對得到含油區域，并計算出各個區域的含油量的占比；

21、將含油量的占比與設置的占比閾值進行比較，判斷鏡片表面含油量是否超標。

22、進一步需要說明的是，拍攝的鏡片圖像包括：垂直于鏡片拍攝鏡片圖像、將相機設置在鏡片側部，并與鏡片呈現35度至40度拍攝鏡片圖像。

23、進一步需要說明的是，步驟解析鏡片圖像的鏡片信息還包括：通過多個視角拍攝的鏡片圖像計算出鏡片厚度；

24、鏡片厚度計算方式為，對鏡片圖像進行灰度處理，然后進行二值化處理，利用輪廓檢測確認鏡片所在位置；

25、解析鏡片最上邊的像素點到最下邊的像素點的差值，得到虛擬像素點個數，根據虛擬像素點個數與像元尺寸的乘積確定出鏡片厚度；

26、還通過鏡片圖像進行灰度及二值化處理，再使用霍夫圓方法進行識別得到鏡片圖像中的圓，匹配出圓心，并計算出鏡片面積；

27、將鏡片圖像從bgr轉換到hsv顏色空間，并創建一掩膜，對掩膜應用形態學操作以去除噪聲，最終得到鍍膜顏色。

28、進一步需要說明的是，方法中，將計算出的鏡片厚度、鏡片面積以及鍍膜顏色分別對應與鏡片種類庫中存儲的預設鏡片厚度、預設鏡片面積以及預設鍍膜顏色進行比對，在相似度大于預設相似度閾值時，匹配出對應的鏡片種類；

29、所述鏡片種類包括：保護鏡、聚焦鏡、準直鏡以及雙凸鏡。

30、本申請還提供一種鏡片表面水霧油霧檢測裝置，裝置包括：

31、圖像獲取模塊，用于多角度拍攝鏡片，獲取多個視角拍攝的鏡片圖像；

32、鏡片種類獲取模塊，用于解析鏡片圖像的鏡片信息，得到鏡片的鏡片種類，確定鏡片面積、鏡片厚度以及鍍膜顏色；

33、鏡片圖像識別模塊，用于提取基于鏡片上部獲取的鏡片圖像，使用霍夫圓識別出鏡片圖像中的圓以及對應的圓心；

34、水霧輪廓檢測模塊，用于以圓心為基點，將圓劃分為至少四個區域，基于輪廓分析方法分析鏡片圖像各區域中水霧輪廓面積；

35、油霧面積檢測模塊，用于提取鏡片側部獲取的鏡片圖像，將鏡片側部獲取的鏡片圖像中的圓劃分為至少四個圓環區域，通過顏色分析算法解析各圓環區域中含油顏色，計算得到含油面積。

36、根據本申請的另一個實施例，提供了一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現所述鏡片表面水霧油霧檢測方法的步驟。

37、根據本申請的又一個實施例，還提供了一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現所述鏡片表面水霧油霧檢測方法的步驟。

38、從以上技術方案可以看出，本發明具有以下優點：

39、本發明提供的鏡片表面水霧油霧檢測方法通過調整光源角度、使用漫反射板以及從多個角度拍攝鏡片圖像，以獲得滿足鏡片圖像分析的數據，提升了鏡片表面水霧油霧檢測的準確性。再對鏡片圖像進行去噪、邊緣檢測、直方圖處理等，以提高圖像質量并突出鏡片表面的特征。采用surf算法進行特征點檢測與匹配，通過計算變換關系，將不同視角的圖像統一到同一坐標系中，實現精確無縫的圖像拼接。基于拼接后的圖像，能夠提取出鏡片的面積、厚度以及鍍膜工藝等信息。通過將信息與預先建立的鏡片種類庫進行對比，系統能夠準確識別出鏡片的型號，確保了識別的準確性和可靠性。

40、本發明采用霍夫圓變換算法識別拼接圖像中的圓，并找到圓心進行區域劃分。通過對不同區域進行輪廓分析，系統能夠精確檢測出鏡片表面的水霧和油霧分布情況，實現了對水霧油霧的定量分析和可視化展示。

技術特征：

1.一種鏡片表面水霧油霧檢測方法，其特征在于，方法包括：

2.根據權利要求1所述的鏡片表面水霧油霧檢測方法，其特征在于，

3.根據權利要求2所述的鏡片表面水霧油霧檢測方法，其特征在于，

4.根據權利要求1或2所述的鏡片表面水霧油霧檢測方法，其特征在于，

5.根據權利要求1或2所述的鏡片表面水霧油霧檢測方法，其特征在于，

6.根據權利要求1或2所述的鏡片表面水霧油霧檢測方法，其特征在于，

7.根據權利要求6所述的鏡片表面水霧油霧檢測方法，其特征在于，

8.一種鏡片表面水霧油霧檢測裝置，其特征在于，裝置用于實現如權利要求1至7任一項所述的鏡片表面水霧油霧檢測方法；裝置包括：

9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1至7任一項所述鏡片表面水霧油霧檢測方法的步驟。

10.一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述鏡片表面水霧油霧檢測方法的步驟。

技術總結
本發明提供一種鏡片表面水霧油霧檢測方法、裝置、設備及介質，屬于鏡片檢測技術領域，基于多角度拍攝鏡片，獲取多個視角拍攝的鏡片圖像；解析鏡片圖像的鏡片信息，得到鏡片的鏡片種類，確定鏡片面積、鏡片厚度以及鍍膜顏色；調取多個鏡片圖像，使用霍夫圓識別拼接出鏡片圖像中的圓以及對應的圓心；以圓心為基點，將圓劃分為至少四個區域，基于輪廓分析方法分析鏡片圖像各區域中水霧輪廓面積；將圓劃分為至少四個圓環區域，通過顏色分析算法解析各圓環區域中含油顏色，計算得到含油面積。本發明從多個鏡片圖像及多視角分析出鏡片種類并作針對性分析，提高了對水霧和油霧的檢測的準確性，滿足檢測需求。

技術研發人員：于嘉龍,董大哲
受保護的技術使用者：濟南邦德激光股份有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28