一种遥控器自动检测方法

摘要

本发明公开了一种遥控器自动检测装置及方法，红外检测电路接收遥控器发出的编码信息，进行解码，还原出相应的按键信息，并送入计算机中，判断是否是正确的命令相对应的按键信息；采用机械手代替人手按键，利用图像采集装置采集遥控器液晶的灰度图像，传至计算机，进行图像处理及图像分析，并与遥控器液晶屏灰度标准图像进行对比检测故障，得到检测结果，并继续显示、统计和保存。利用本发明遥控器自动检测装置和方法，可以保证检测的正确性、减少纰漏，提高产品的检测效率，降低人工成本。

权利要求

1.一种遥控器自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、图标标准图像的获取

1.1)、获取各个按键点击时，遥控器液晶屏灰度标准图像并进行二值化处理，将灰度值小于阈值g3的像素点设置为0，大于等于阈值g3的像素点设置为1，得到二值化标准图像，阈值g3根据不同型号的遥控器液晶屏确定，只要能使液晶屏灰度采集图像背景部分、信息显示部分区分处理即可；

1.2)、采用均值滤波，对二值化标准图像进行滤波处理，去除获取时造成的重影点、缺失点；

1.3)、对滤波后的二值化标准图像进行图像分割，将各个图标分割出来，得到每个按键点击时的各个图标的标准图像，并存入标准图标图像库中；

(2)、检测按键及图标采集图像的获取

2.1)、点击遥控器按键，并对遥控器液晶屏显示图像进行灰度图像采集，得到液晶屏灰度采集图像；对遥控器发出的编码信息进行接收、解码，还原出相应的按键信息；

2.2)、首先判断还原的按键信息是否是点击按键对应的按键信息，如果不是，则显示按键错误；如果是，则进行步骤2.3)；

2.3)、对液晶屏灰度采集图像进行三值化处理，将灰度值小于等于阈值g1的像素点设置为0，大于等于阈值g2的像素点设置为1，其他灰度值的像素点设置为0.5，得到三值化采集图像，其中阈值g1

2.4)、采用均值滤波，对三值化采集图像进行滤波处理，去除采集造成的重影点、缺失点；

2.5)、对滤波后的三值化采集图像进行图像分割，将各个图标分割出来，得到各个图标的采集图像；

(3)、将点击按键的三值化采集图像分割出来的各个图标采集图像，分别与标准图标图像库中对应的点击按键的图标标准图像进行比较，对于一个图标采集图像I2：

3.1)、如果图标采集图像I2中非零值像素数目减去图标标准图像I1中非零值像素数目大于设定阈值g，则判断图标采集图像I2存在缺陷，缺陷种类为重影，否则，转步骤3.2)；

3.2)、图标采集图像I2的像素点像素值bx,y与图标标准图像Ix,y中对应位置的像素点像素值ax,y求差值运算：mx,y＝bx,y-ax,y，其中，x,y为像素点坐标；对于两幅图像中所有大于

0的像素点差值mx,y进行平方和运算，然后求开方运算，如果结果大于阈值d，则说明图标采集图像I2存在缺陷，缺陷种类为多划,否则，转步骤3.3)；

3.3)、对于两幅图像中所有小于0的像素点差值mx,y进行平方和运算，然后求开方运算，如果结果大于阈值c，则说明图标采集图像I2存在缺陷，缺陷种类为缺划，否则转步骤

3.4)；

3.4)、统计图标采集图像I2中灰度值为0.5的像素数目，如果其数目超过了给定的阈值f，可以判断图标采集图像I2存在缺陷，缺陷种类为暗划，否则，认为图标采集图像I2是正常图标图像；

以上阈值g、阈值d、阈值c、阈值f针对不同大小的图标图像，采用不同的阈值。

说明书

一种遥控器自动检测方法

技术领域

[0001] 本发明属于检测技术领域，更为具体地讲，涉及一种遥控器自动检测装置及方法。

背景技术

[0002] 家电的需求和生产量非常大，多种家电的操作和控制都使用遥控器。在遥控器生产过程中，对遥控器的质量检测必不可少，主要包括三部分的检测：按键、液晶显示、红外信号的检测。一般的检测方法为：进行按键，根据液晶显示信息的特征来判定故障，并且检测红外发射的信号是否正常。

[0003] 按键的故障分为不灵敏，无反应等。而液晶显示的故障分为液晶针孔、断路、缺划、对比度差、彩虹斑等。以上都可以通过显示的特征进行判定。

[0004] 目前主要的检测方法是人工方式，以每小时每条生产线生产120个遥控器为例，要求每个检测人员一分钟检测两个空调遥控器。而在空调遥控器的检测的过程中，每一个遥控器的检测需要按键大概50多次，检测人员要对50多张画面进行判定，工作量相当之大。所以导致人工方式检测有成本高，效率低，容易出现纰漏等缺点。

发明内容

[0005] 本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种遥控器自动检测装置及方法，以提高遥控检测的效率，减少纰漏，降低人工成本。

[0006] 为实现以上目的，本发明遥控器自动检测装置，其特征在于，包括：计算机、PLC（Programmable Logic Controller，可编程逻辑控制器）控制单元、机械手、工作台，图像采集装置、红外检测电路；

[0007] 计算机根据预先设置的程序，发出命令给PLC控制单元，PLC控制单元输出控制信号给机械手点击工作台上固定的遥控器上的与命令相应的按键；图像采集装置对遥控器液晶屏显示图像进行采集，并送入计算机中进行图像处理后与标准图像进行比对，判断该遥控器是否有显示缺陷以及缺陷种类；红外检测电路接收遥控器发出的编码信息，进行解码，还原出相应的按键信息，并送入 计算机中，判断是否是正确的命令相对应的按键信息；显示没有缺陷且按键信息正确，则计算机给出通过检测的显示，如果按键信息不正确，则显示按键错误，如果有显示缺陷则给出缺陷的种类。

[0008] 本发明遥控器自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

[0009] （1）、图标标准图像的获取

[0010] 1.1）、获取各个按键点击时，遥控器液晶屏灰度标准图像并进行二值化处理，将灰度值小于等于阈值g3的像素点设置为0，大于等于阈值g3的像素点设置为1，得到二值化标准图像，阈值g3根据不同型号的遥控器液晶屏确定，只要能液晶屏灰度采集图像背景部分、信息显示部分区分处理即可；

[0011] 1.2）、采用均值滤波，对二值化标准图像进行滤波处理，去除获取时造成的重影点、缺失点；

[0012] 1.3）、对滤波后的二值化标准图像进行图像分割，将各个图标分割出来，得到每个按键点击时的各个图标的标准图像，并存入标准图标图像库中；

[0013] （2）、检测按键及获得图标采集图像的获取

[0014] 2.1）、点击遥控器按键，并对遥控器液晶屏显示图像进行灰度图像采集，得到液晶屏灰度采集图像；对遥控器发出的编码信息进行接收、解码，还原出相应的按键信息；

[0015] 2.2）、首先判断还原的按键信息是否是点击按键对应的按键信息，如果不是，则显示按键错误；如果是，则进行步骤（2.3）；

[0016] 2.3）、对液晶屏灰度采集图像进行三值化处理，将灰度值小于等于阈值g1的像素点设置为0，大于等于阈值g2的像素点设置为1，其他灰度值的像素点设置为0.5，得到三值化采集图像，其中阈值g1

[0017] 2.4）、采用均值滤波，对三值化采集图像继续滤波处理，去除采集造成的重影点、缺失点；

[0018] 2.5）、对滤波后的三值化采集图像进行图像分割，将各个图标分割出来，得到各个图标的采集图像；

[0019] （3）、将点击按键的三值化采集图像分割出来的各个图标采集图像，分别与标准图标图像库中对应的点击按键的图标标准图像进行比较，对于一个图标 采集图像I2：

[0020] 3.1）、如果图标采集图像I2中非零值像素数目减去图标标准图像I1中非零值像素数目大于设定阈值g，则判断图标采集图像I2存在缺陷，缺陷种类为重影，否则，转步骤3.2）；

[0021] 3.2）、图标采集图像I2的像素点像素值bx，y与图标标准图像Ix，y中对应位置的像素点像素值ax,y求差值运算：mx,y＝bx，y-ax，y，其中，x,y像素点坐标；对于两幅图像中所有大于0的像素点差值mx，y进行平方和运算，然后求开方运算，如果结果大于阈值d，则说明图标采集图像存在缺陷，缺陷种类为多划,否则，转步骤3.3）；

[0022] 3.3）、对于两幅图像中所有小于0的像素点差值mx，y进行平方和运算，然后求开方运算，如果结果大于阈值c，则说明图标采集图像存在缺陷，缺陷种类为缺划，否则转步骤3.4）；

[0023] 3.4）、统计图标采集图像I2中灰度值为0.5的像素数目，如果其数目超过了给定的阈值f，可以判断图标采集图像I2存在缺陷，缺陷种类为暗划，否则，认为图标采集图像I2是正常图标图像；

[0024] 以上阈值g、阈值d、阈值c、阈值f针对不同大小的图标图像，采用不同的阈值。

[0025] 本发明的目的是这样实现的：

[0026] 本发明遥控器自动检测装置及方法，红外检测电路接收遥控器发出的编码信息，进行解码，还原出相应的按键信息，并送入计算机中，判断是否是正确的命令相对应的按键信息；采用机械手代替人手按键，利用图像采集装置采集遥控器液晶的灰度图像，传至计算机，进行图像处理及图像分析，并与遥控器液晶屏灰度标准图像进行对比检测故障，得到检测结果，并继续显示、统计和保存。利用本发明遥控器自动检测装置和方法，可以保证检测的正确性、减少纰漏，提高产品的检测效率，降低人工成本。

附图说明

[0027] 图1是本发明遥控器自动化检测装置一具体实施方式原理框图；

[0028] 图2是检测平台结构示意图；

[0029] 图3是本发明遥控器自动化检测方法一具体实施方式流程图；

[0030] 图4是液晶屏灰度采集图像三值化处理前后的图像对照图；

[0031] 图5是三值化采集图像均值滤波前后的图像对照图；

[0032] 图6是图标采集图像识别流程图。

具体实施方式

[0033] 下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

[0034] 本发明遥控器自动检测装置模拟目前的人工操作，完成遥控器按键的点击，以及几十个工作状态和液晶显示情况的自动化检测。其工作原理是：运用计算机发命令给PCL控制单元、PLC控制单元输出控制信号给机械手点击工作台上固定的遥控器上的与命令相应的按键，这样代替传统的手工按键使遥控器的液晶屏显示不同的工作状态，同时，利用图像采集装置采集遥控器液晶屏的显示图像，送入计算机中与标准图像对比后显示检测结果；利用红外检测电路接收遥控器发出的编码信息，进行解码，还原出相应的按键信息，并送入计算机中，判断是否是正确的命令相对应的按键信息。

[0035] 图1是本发明遥控器自动化检测装置一具体实施方式原理框图。

[0036] 在本实施例中，如图1所示，本发明遥控器自动化检测装置整个装置包括计算机1、PLC控制单元2、机械手3、工作台4、图像采集装置5、红外检测电路6，其中，机械手3包括气源和气路部分301、多个电磁气阀302以及多个气缸302，每个气缸303的后端通过一个电磁气阀302与气源和气路部分301连接，计算机1根据预先设置的程序，发出命令给PLC控制单元，PLC控制单元输出控制信号打开对应的电磁气阀302，气源和气路部分301的高压气体经过对应的电磁阀302，将推动对应气缸303点击工作台5上固定的遥控器7上的与命令相应的按键。在本实施例中，遥控器7为空调遥控器，有14个按键，对应的电磁气阀
302、气缸304均为14个。

[0037] 在本实施例中，如图1所示，图像采集装置5包括工业照相机501和照明设备502，照明设备502对遥控器7提供照明，工业照相机501对遥控器液晶屏显示图像进行采集，并送入计算机1中。

[0038] 1、红外检测

[0039] 根据计算机发出的命令，机械手3的气缸304点击遥控器7上对应按键之后，遥控器7红外发射管编发出相应的编码信息，通过红外检测电路6接收到编码信息进行解码还原出相应的按键信息，判断是否是正确的命令相对应的按键信息。

[0040] 2、遥控器液晶屏显示图像采集

[0041] 工作台5用于检测遥控器7的击键与显示等各项功能是否正常。根据遥控器7的实际大小，在工作台5上加工有专用模具（槽形座子），其大小和遥控器7相当。当遥控器7被放入槽内后，能够被准确和可靠地定位。由于槽形座子、图像采集装置5和机械手3的相对位置经过调试后固定，能够确保遥控器7的位置固定即为机械手3的气缸303击键和图像采集装置5的工业照相机501的工作位置。

[0042] 在本实施例中，多个气缸303为14薄型单动气缸，气缸303的后端通过电磁气阀302和气源和气路部分301连接。在进行遥控器检测时，PLC控制单元2根据计算机发出的命令，输出控制信号打开对应的电磁气阀302，气缸由高压气体推动向下击键，然后由缸内弹簧拉动回到击键前的起始位置。气缸303的上下移动模拟人工按键动作，电磁气阀302的打开与否由PLC单元2的输出信号控制。通过修改计算机程序，可以对按键的点击顺序进行设定。

[0043] 图2是检测平台结构示意图。

[0044] 在本实施例中，如图2所示，机械手3及图像采集装置5构成检测平台。图像采集装置5的工业照相机501和照明设备502连接到机架箱体1上，然后连接到计算机1上。机械手3的气缸304连接到机架箱体1上，与机架箱体1内的电磁气阀302连接，机架箱体1还有PLC控制单元2控制电磁气阀302打开和关闭，PLC控制单元2的控制信号与计算机1连接，电磁气阀302与气源和气路部分301连接。

[0045] 为了避免击键时气缸303对遥控器7的损伤，在气缸303顶端浮动接头处安装有缓冲橡胶垫。

[0046] 本发明遥控器自动检测装置的工作过程如下：

[0047] 1、人工将遥控器7放入工作台4上预定位置即专用模具中；

[0048] 2、计算机1根据预先设置的程序，发出命令给PLC控制单元2，PLC控制单元2输出控制信号给机械手3点击工作台上固定的遥控器7上的与命令相应的按键；

[0049] 3、在按键每次按下后，图像采集装置5（工业照相机501）进行拍照，得到液晶屏灰度采集图像；

[0050] 4、同时红外检测电路6接收到遥控器7发出的编码信息，进行解码，还原出相应的按键信息，并送入计算机中，判断是否是正确的命令相对应的按键信息；

[0051] 5、液晶屏灰度采集图像送入计算机1中进行图像处理后与标准图像进行比对，判断该遥控器7是否有显示缺陷以及缺陷种类；

[0052] 6、重复第2~5步，直到所有的按键以及功能状态检测完成。

[0053] 7、检测完成后，人工从专用模具中取出遥控器7，然后进行下一个遥控器的检测。

[0054] 图3是本发明遥控器自动化检测方法一具体实施方式流程图。

[0055] 如图3所示，在本实施例中，本发明遥控器自动检测方法包括以下步骤：

[0056] 步骤ST1：图标标准图像的获取

[0057] ST1.1、获取各个按键点击时，遥控器液晶屏灰度标准图像并进行二值化处理，将灰度值小于等于阈值g3的像素点设置为0，大于等于阈值g3的像素点设置为1，得到二值化标准图像，阈值g3根据不同型号的遥控器液晶屏确定，只要能液晶屏灰度采集图像背景部分、信息显示部分区分处理即可；

[0058] ST1.2、图像预处理：采用均值滤波，对二值化标准图像进行滤波处理，去除获取时造成的重影、缺失；

[0059] ST1.3、图像分割：对滤波后的二值化标准图像进行图像分割，将各个图标分割出来，得到每个按键点击时的各个图标的标准图像，并存入标准图标图像库中；

[0060] 步骤ST2：检测按键及获得图标采集图像的获取

[0061] 步骤ST2.1、点击遥控器按键，并对遥控器液晶屏显示图像进行灰度图像采集，得到液晶屏灰度采集图像；对遥控器发出的编码信息进行接收、解码，还原出相应的按键信息；

[0062] 步骤ST2.2、首先判断还原的按键信息是否是点击按键对应的按键信息，如果不是，则显示按键错误；如果是，则进行步骤（2.3）；

[0063] 步骤ST2.3、对液晶屏灰度采集图像进行三值化处理，将灰度值小于等于阈值g1的像素点设置为0，大于等于阈值g2的像素点设置为1，其他灰度值的像素点设置为0.5，得到三值化采集图像，其中阈值g1

[0064] 液晶屏灰度采集图像三值化处理前后的图像如图4（a）、（b）所示，对比前后图像，三值化采集图像图形比较好，有些地方由于拍摄灯光、故障等等原因，有重影，有缺失，还要经过图像预处理。

[0065] 步骤ST2.4、图像预处理：采用均值滤波，对三值化采集图像继续滤波处理，去除采集造成的重影点、缺失点；

[0066] （1）通过把三值化采集图像放到图像处理软件中观察，发现重影点的位置大约相距显示信息像素点3到6个像素点；

[0067] （2）均值滤波：设定一11*11矩阵，以其中心点为基准进行扫描，可以使重影点、缺失点覆盖率达到70%以上，将其上下，左右，东北，东南，西北，西南各个点的灰度值与中心点的灰度值作差，设置差值为0.5，使若有50%以上的差值大于0.5，则将中心点灰度值取反，即原来为1的变为0，原来为0的变为1。

[0068] （3）、经过均值滤波，多数重影点已经为白（灰度值为0），缺失点变黑（灰度值为1），对故障判断已没有任何影响。

[0069] 图5是三值化采集图像均值滤波前后的图像对照图。图5只给出了部分图像进行对比，如图5所示，由于照明设备灯管，工业照相机位置等原因，导致采集的液晶屏灰度采集图像就有各种重影点，甚至缺失点，经过一定的图像二值化处理，得到图5(a)所示图像，有比较严重的重影点。因此需要滤波处理，得到了图5(b)所示的图像，此图像比较干净，更容易进行故障判定。

[0070] 步骤ST2.5、对滤波后的三值化采集图像进行图像分割，将各个图标分割出来，得到各个图标的采集图像。

[0071] 关于图像分割是按照坐标来进行分割，依据图标所在的位置，确定其坐标 范围，然后将该坐标范围内的图像取出，得到各个图标的采集图像。

[0072] 在本实施例中，空调遥控器一共有18个独立区域，分割后的图标的采集图像为：

[0073]

[0074] 表1

[0075] 步骤ST3：图标采集图像识别，获得识别结果反馈回计算机。

[0076] 将点击按键的三值化采集图像分割出来的各个图标采集图像，分别与标准图标图像库中对应的点击按键的图标标准图像进行比较，对于一个图标采集图像I2：

[0077] 图6是图标采集图像识别流程图.

[0078] 如图6所示，在本实施例中，图标采集图像识别包括以下步骤：

[0079] 步骤ST3.1、如果图标采集图像I2中非零值像素数目减去图标标准图像I1中非零值像素数目大于设定阈值g，则判断图标采集图像I2存在缺陷，缺陷种类为重影，否则，转步骤ST3.2；

[0080] 步骤ST3.2、图标采集图像I2的像素点像素值bx，y与图标标准图像Ix，y中对应位置的像素点像素值ax,y求差值运算：mx，y＝bx，y-ax，y，其中，x,y像素点坐标；对于两幅图像中所有大于0的像素点差值mx，y进行平方和运算，然后求开方运算，如果结果大于阈值d即：

[0081]

[0082] 则说明图标采集图像存在缺陷，缺陷种类为多划,否则，转步骤ST3.3）；

[0083] 步骤ST3.3、对于两幅图像中所有小于0的像素点差值mx,y进行平方和运算，然后求开方运算，如果结果大于阈值c即：

[0084]

[0085] 则说明图标采集图像存在缺陷，缺陷种类为缺划，否则转步骤ST3.4；

[0086] 步骤ST3.4、统计图标采集图像I2中灰度值为0.5的像素数目，如果其数目超过了给定的阈值f即：

[0087] ∑I2(0.5)≥f

[0088] 则判断图标采集图像I2存在缺陷，缺陷种类为暗划，否则，认为图标采集图像I2是正常图标图像；

[0089] 以上阈值g、阈值d、阈值c、阈值f针对不同大小的图标图像，采用不同的阈值。在具体实施过程中，阈值g、阈值d、阈值c选择图标采集图像I2或图标采集图像I2中非零像素数目总数的3%左右；阈值f选择图标采集图像I2或图标采集图像I2中非零像素数目总数的7%左右。

[0090] 尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的 本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。