发光器件的自动化测试方法

摘要

一种发光器件的自动化测试方法、装置及系统，用于大量发光器件的同时测试，包括步骤：将发光器件设置在为它们提供工作电回路的被测板上，并置于测试区域上；设置摄像头，使摄像范围覆盖所述测试区域；控制所述被测板驱动所述各发光器件发光；控制所述摄像头采集来自测试区域的光信号，获取对应的帧图像数据；数据处理装置分析所述帧图像数据，产生与各发光器件相关的色度、亮度或位置信息。采用本发明，便于快速测试，并且有相当高的准确率；测试装置还具有简单、功耗低的优点。

权利要求

1.一种发光器件的自动化测试方法，包括步骤：A.将至少一个发光器件设置在为它们提供工作电回路的被测板上，并将该被测板置于测试区域上；

B.设置摄像头，使摄像范围覆盖所述测试区域；

C.控制所述被测板驱动各发光器件发光；

D.控制所述摄像头采集来自测试区域的光信号，获取对应的帧图像数据；

E.分析所述帧图像数据，产生与各发光器件相关的信息；

其特征在于，当在步骤A中采用一块各发光器件都正常发光的模板为被测板时，步骤E中还包括生成用来指示同类被测板上各发光器件的位置的配置文件的步骤；

所述配置文件中包括各发光器件的范围ROI信息，用来标识各发光器件在整个采集图像中的相对位置；该配置文件还包括各发光器件的位号信息。

2.根据权利要求1所述发光器件的自动化测试方法，其特征在于，所述步骤A中的测试板和测试区域，以及步骤B中的摄像头均设置在暗盒内。

3.根据权利要求1所述发光器件的自动化测试方法，其特征在于：所述与各发光器件相关的信息包括发光器件的色度、亮度或位置。

4.根据权利要求1所述发光器件的自动化测试方法，其特征在于，步骤E中生成所述配置文件的步骤包括：确定所述帧图像上包括所有发光器件的最小目标区域；

将该最小目标区域内的各像素数据与阈值比较，生成灰阶图像；

在所述灰阶图像上利用图像形态学来进行斑点搜索；

利用这些斑点位置生成所述配置文件。

5.根据权利要求4所述发光器件的自动化测试方法，其特征在于：在确定所述帧图像上包括所有发光器件的最小目标区域的步骤中，还包括配置文件的初始化过程：将所述图像按发光器件位置顺序分组来进行划割，找出各目标区域并输入相应的发光器件位号信息，从而生成初始的配置文件；

在利用这些斑点位置生成所述配置文件的步骤中，先检查各斑点位置与位号能否一一对应，若能，则将这些斑点位置添加到所述配置文件中，否则重新进行所述的配置文件初始化及后续步骤。

6.根据权利要求1所述发光器件的自动化测试方法，其特征在于，所述步骤E中包括确定各发光器件发光亮度的步骤：①根据该发光器件的位置来获取对应的范围ROI内的图像数据；

②在该范围ROI内选择分析ROI区域；

③计算该分析ROI内各像素的相对亮度的均值，作为该发光器件的亮度参考值；

④根据该亮度参考值和预定门限值来判断该发光器件的亮度指标是否合格。

7.根据权利要求6所述发光器件的自动化测试方法，其特征在于：所述分析ROI在所述范围ROI的中心区域选择；当步骤④中所述亮度参考值达不到要求时，将该分析ROI在范围ROI内的位置往随机方向移动至少一像素，重复计算亮度参考值并比较，直到预定次数内对应每一分析ROI的亮度参考值均达不到要求时，判断该发光器件的亮度指标为不合格。

8.根据权利要求6或7所述发光器件的自动化测试方法，其特征在于，还包括步骤F.记录并指示出所有亮度指标测试不合格或不发光的发光器件的位置。

9.根据权利要求1所述发光器件的自动化测试方法，其特征在于，所述步骤E中包括确定各发光器件发光色度的步骤：①根据该发光器件的位置来获取对应范围ROI内的图像数据；

②在该范围ROI内选择分析ROI区域；

③对该分析ROI内的各像素，确定在该像素中所占比率为最大的基色分量；

④确定预定基色分量比率为最大的像素在该分析ROI内所有像素中的比率，根据该比率和预定的比率阀值来判断该发光器件的色度指标是否合格。

10.根据权利要求1所述发光器件的自动化测试方法，其特征在于：所述发光器件包括发光二极管。

说明书

发光器件的自动化测试方法

技术领域

[0001] 技术领域 本发明涉及测试技术，尤其涉及利用摄影图像的发光器件自动化测试方法及系统。

[0002] 背景技术

[0003] 背景技术 发光器件，包括LED(Light Emitting Diode，发光二极管)，可以作照明或标识用。作用为照明时，发光器件需要被确认和满足的是亮度指标；作用为标识时，需要的是色度指标。

[0004] 以往测试单体LED或电路板上LED能否正常工作，主要是用光敏电阻来进行亮度测试。它是在LED上方放置光敏电阻，再对单体LED通电或给电路板供电使被测LED发光，利用所测量到的光敏电阻阻值作如下判断：当该阻值很小，说明被测LED发光；当阻值很大，说明被测LED不发光或微弱发光。从而根据所述光敏电阻阻值来确定LED的亮度指标是否满足要求。

[0005] 上述现有技术的不足之处在于：1、该方法只能测试被测LED的亮度是否足够，而无法测试色度指标；2、该方法适用于测试单个或较少量的LED，而不适合同时测试大量LED，尤其当一块电路板带有上百个LED时，使用该测试方法的测试电路将极其复杂，测试设备的功耗和维护成本也将大大增加。

[0006] 发明内容

[0007] 发明内容 本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足而提出一种测试方法，用于发光器件的自动化测试，能同时测试大量发光器件，包括在同一电路板上的发光器件。

[0008] 为解决上述技术问题，本发明的基本构思为，用摄像头、图像采集卡以及PC构成一套自动化测试系统，其中摄像头完成对包括发光器件的电路板的图像采集工作，并通过采集卡将图像数据送PC端软件分析处理，从而可以具体分析发光器件包括发光亮度及色度在内的各项指标。这样不仅能在短时间内同时测试大量发光器件，还能自动提示色度或亮度不满足要求的发光器件的所在位置。

[0009] 作为实现本发明构思的技术方案可以是，提供一种发光器件的自动化测试方法，包括步骤：

[0010] A.将至少一个发光器件设置在为它们提供工作电回路的被测板上，并将该被测板置于测试区域上；

[0011] B.设置摄像头，使摄像范围覆盖所述测试区域；

[0012] C.控制所述被测板驱动各发光器件发光；

[0013] D.控制所述摄像头采集来自测试区域的光信号，获取对应的帧图像数据； [0014] E.分析所述帧图像数据，产生与各发光器件相关的信息；

[0015] 其特征在于，当在步骤A中采用一块各发光器件都正常发光的模板为被测板时，步骤E中还包括生成用来指示同类被测板上各发光器件的位置的配置文件的步骤；所述配置文件中包括各发光器件的范围ROI信息，用来标识各发光器件在整个采集图像中的相对位置；该配置文件还包括各发光器件的位号信息。

[0016] 所述与各发光器件相关的信息包括发光器件的色度、亮度或位置。 [0017] 上述方案中，步骤E中生成所述配置文件的步骤包括：

[0018] 确定所述帧图像上包括所有发光器件的最小目标区域；

[0019] 将该最小目标区域内的各像素数据与阈值比较，生成灰阶图像； [0020] 在所述灰阶图像上利用图像形态学来进行斑点搜索；

[0021] 利用这些斑点位置生成所述配置文件。

[0022] 上述方案中，在确定所述帧图像上包括所有发光器件的最小目标区域的步骤中，还包括配置文件的初始化过程：将所述图像按发光器件位置顺序分组来进行划割，找出各目标区域并输入相应的发光器件位号信息，从而生成初始的配置文件；在利用这些斑点位置生成所述配置文件的步骤中，先检查各斑点位置与位号能否一一对应，若能，则将这些斑点位置添加到所述配置文件中，否则重新进行所述的配置文件初始化及后续步骤。 [0023] 采用上述各技术方案，便于对发光器件的发光色度和亮度进行同时测试，测试速度快，并且有相当高的准确率；还能同时对大量发光器件进行测试，且测试装置具有简单、功耗低的优点。

[0024] 附图说明

[0025] 图1是RGB色度系的立方示意图

[0026] 图2是本发明测试系统结构示意图

[0027] 图3是本发明测试流程示意图

[0028] 图4a是本发明实施例采集图像示例图

[0029] 4b是图4a中发光器件S的范围ROI示意图

[0030] 图5是本发明亮度测试流程图

[0031] 图6是本发明色度测试流程图

[0032] 图7是本发明发光器件位置自动搜索流程图

具体实施方式

[0033] 下面，结合附图所示之最佳实施例进一步阐述本发明。

[0034] 本发明测试系统如图2所示，包括测试区域，用来安放包括发光器件、并为所述发光器件提供工作电回路的被测板。还包括图像采集装置，用来接收来自被测板的光信号并转换生成对应的测试图像数据；以及电连接该图像采集装置的数据处理装置，接收所述图像数据并分析处理，以产生与各发光器件相关的提示信息。所述提示信息包括发光器件的位置、亮度指标或色度指标等。所述数据处理装置可以是图示的PC(Personal Computer，个人计算机)，也可以指其它专门构建的数据处理平台。当数据处理装置为PC时，所述测试区域、图像采集装置可以配合接口单元组成相对独立、可移动的一个测试装置；所述接口单元，包括串口、并口或BNC插座，用来提供电连接通路，以将所述图像数据传送往数据处理装置(尤其是PC)，以及接收、传递该数据处理装置送往所述图像采集装置的控制信号。 [0035] 所述图像采集装置包括摄像头和图像采集卡。所述图像采集卡接收所述控制信号，控制所述摄像头采集光信号并以像素为单位转换成数据，从而该采集卡以帧为单位接收各像素数据，将帧图像数据送往所述数据处理装置。所述摄像头包括CCD或CMOS成像传感器。

[0036] 为了不受外界光的影响而有较好的测试效果，本测试装置或系统还可以包括提供暗室环境用的暗盒，该暗盒的一侧设有小门，以便将所述被测板放置到在该暗盒内的所述测试区域上；所述摄像头被设置在该暗盒内与所述测试区域相对的另一侧，从而可以对所述被测板全景范围进行摄像。所述暗盒用不透光材料制成，一般可以选用黑色的亚克力材料。 所述暗盒也可以很方便地用支架和遮光布来等同替换。

[0037] 为了便于说明本发明测试方法，下面先对现有技术的图像数据作一说明。一帧图像数据包括若干像素数据，而各像素数据包括的是以预定色度系描述的一串数据。常用色度系包括RGB色度系、HSL色度系和CMYK色度系等，分别用于不同行业，相互之间具有一定的换算关系。图1立方图是以三维坐标系来表示最常用的RGB色度系。它也是人脑赖以处理图像色度信息的模式，理论依据是：任何色度均由R、G、B三基色混合而成。因此，若用三条坐标轴分别代表R、G、B三色强度(Intensity)，将各轴上的1理解为在标准白光中该对应色度的强度为1，则对立方体中任一点，也就是任一种人眼可感觉到的色度的强度都可以表示为： 并且对应一特定矢量方向。

[0038] 而实际上为了便于数据处理，可以把该色度系下各像素的色度信息用四个字节数据来表示，分别代表红、绿、蓝色分量和透明度大小。一般表示透明度的第一个字节较少被使用；表示R、G、B强度的后三个字节的数据范围分别为0～255，其中0代表相应色度分量的强度为0，255代表该强度和标准白光中同种分量的强度相等。

[0039] 测试方法如图3所示，包括步骤：

[0040] A.测试人员将至少一个发光器件设置在为它们提供工作电回路的被测板上，并将该被测板置于测试区域上；为了取得较好的测试效果，还可以将它们置于所述暗盒中； [0041] B.设置摄像头，使摄像范围覆盖所述测试区域；

[0042] C.控制所述被测板驱动所述各发光器件发光；该控制命令可以是由测试人员操纵PC上的测试软件发出；

[0043] D.控制所述摄像头采集来自测试区域的光信号，获取对应的帧图像数据； [0044] E.分析所述帧图像数据，产生与各发光器件相关的信息；该信息包括色度、亮度、位置等，若有与预期不相符的地方，可以给出不相符的具体信息以便于维修和筛选。 [0045] 本发明方法中，针对每个发光器件将设置范围ROI和分析ROI两个参数，用于步骤E包括亮度或色度的数据分析。这里借用了图像处理中的一个概念，ROI(Region ofInterest)，表示感兴趣的区域或目标区域，意味着处理图像时只对该区域而不对其他区域的图像进行处理。因此，所述范围ROI定义为各发光器件对应的小图像区域，它标识该发 光器件在整个采集图像中的相对位置；分析ROI定义为所述范围ROI内一个对应该发光器件最明亮部分的区域，用于具体的亮度或色度分析。

[0046] 为了快速确定各发光器件的范围ROI和分析ROI，本发明方法需要先确定这些发光器件(在被测板上)的位置，这些位置可以由用户事先提供的配置文件来指示。所述配置文件包括的各发光器件的位置信息可以是该发光器件的范围ROI信息，它指示了该器件在采集图像上对应斑点的位置范围；例如以矩形来描述该范围时，可以用一对对角顶点坐标来表示。所述配置文件还可以包括各发光器件的位号信息。

[0047] 为了免除用户逐一输入各所述位置之苦，也可以利用图像识别来生成或完善所述配置文件，包括步骤：

[0048] a.用户将一块各发光器件都正常发光的被测板模板按步骤A～D进行测试，得到相应的帧图像数据；确定该图像上包括所有发光器件的最小ROI区域；

[0049] b.将该最小ROI区域内的各像素数据与阈值比较，生成灰阶图像；例如，最简单的作法是将各像素数据与阈值比较并在相应位置置0或置1生成二值化图像； [0050] c.在所述灰阶图像上利用图像形态学来进行斑点搜索；

[0051] d.利用这些斑点位置生成相应的指示同类被测板上各发光器件位置的配置文件。 [0052] 其中，步骤c中所述利用图像形态学搜索斑点，可以具体为搜索多个数据集合，每个集合包括了具有灰阶共性的各相邻像素，对应着一个表示发光器件的斑点。 [0053] 为了在所述配置文件中增加位号信息，如图7所示，用户可以在步骤a中确定最小ROI区域时，先根据所述帧图像来初始化配置文件：如图8所示，将该图像按发光器件位置顺序分组来进行划割，找出各ROI单元并输入相应的发光器件位号信息，从而生成初始配置文件；这样，执行步骤d时，先检查各斑点位置与位号能否一一对应，若能，则将这些斑点位置添加到所述配置文件中，否则重新进行步骤a的配置文件初始化及后续步骤。 [0054] 这样，对与该模板相同的被测试板，按上述步骤A～E进行测试分析后，测试系统可以很方便地提示用户各不合格发光器件的位号，而非坐标，从而信息更直观。 [0055] 步骤E中可以包括亮度分析，从而以步骤A～E完成对发光器件的亮度测试。如图5所示，对每个发光器件的亮度分析包括步骤：

[0056] a.设获得的帧图像数据如图4a所示，根据该发光器件的位置获取对应范围ROI(如图4b所示意)内的图像数据，图4b中每个小块代表一个像素；

[0057] b.在该范围ROI内选择一个区域(一般选择最为明亮的中心区域，可以但不限于为矩形)作为分析ROI；

[0058] c.计算该分析ROI内各像素的相对亮度的均值，作为该发光器件的亮度参考值； [0059] d.仅当该亮度参考值大于预定门限值时，判断该发光器件的亮度指标为合格；否则将该分析ROI在范围ROI内的位置往随机方向移动至少一像素，重复步骤c，直到预定次数内计算得到的亮度参考值均低于所述门限值，判断该发光器件的亮度指标为不合格。可以与该类被测板配置文件的信息作比较，将所有亮度指标测试不合格或不发光的发光器件的位置记录并指示出来。

[0060] 步骤E中还可以包括色度分析，从而以步骤A～E完成对发光器件的色度测试。如图5所示，对每个发光器件的色度分析步骤与亮度分析的步骤类似，不同的是步骤c中需要计算的是各像素的R、G、B三色在该像素中所占的比率，以及步骤d中需要进行比较的是分析各色度分量所占比率大小的偏差：以发橙色光的LED为例，必须满足红色分量在各像素中所占比率为最大，而其他两种色度分量的为偏小；发绿光的LED的绿色分量所占比率应偏大，而红色和蓝色分量的为明显偏小。这样，能确定所述发光器件的发光色度是否正常。其中，各像素中所述红色分量所占比率可以计算为：

[0061]

[0062] 类似地，绿色分量所占比率和蓝色分量所占比率分别计算为： [0063] 和

[0064] 当然，发光器件的发光不一定都会很均匀，从而所述帧图像中的亮度和色度也不会很均匀，我们对色度的测试只需要进行定性判断即可，不一定要严格要求分析ROI中的所有像素都要满足上述色度分量所占比率的条件，因此，可以设定一个比率阀值，当分析ROI中满足上述色度分量所占比率条件的像素超过该比率时，判断该发光器件的色度指标为合格。

[0065] 本发明方法及系统经生产测试试用，效果非常理想。若对该测试装置加以改造，进一步利用有反射作用的镜子，还可以用于电路板双面上发光器件的同时测试。