相机质量测试方法、系统、电子设备和存储介质与流程

1.本技术实施例涉及机器视觉技术领域，特别涉及一种相机质量测试方法、系统、电子设备和存储介质。

背景技术：

2.随着机器视觉技术的飞速发展，简单的二维图像已经不能满足人们生产生活的需求，基于三维图像的各项相关技术已日益发展成熟，三维图像相较于二维图像而言增加了深度信息这一重要特征，其在安防监控、电子消费、智能家居、体感游戏、运输配送等领域都得到了广泛的应用，人们可以通过结构光相机来获取目标物体的深度信息、三维图像，结构光相机的核心组件包括散斑投射器和红外镜头两部分，散斑投射器向目标物体投射结构光图案，红外镜头拍摄结构光图案在目标物体上的投影得到红外图，从而根据光线结构变化进行深度恢复、三维解算，最终得到目标物体的深度信息、三维图像。
3.结构光相机是非常精密的仪器，在生产过程中需要进行严格的质量把控，来保证出厂的结构光相机具有很高的深度恢复精度，行业内一般会由技术人员逐个使用待出厂的结构光相机进行拍摄，基于拍摄出的深度图的质量来判定待出厂的结构光相机的质量，质量测试过程耗时很长，需要投入大量的人力成本，并且测试过程的主观因素过高，质量测试过程的效率和准确率比较低。

技术实现要素：

4.本技术实施例的目的在于提供一种相机质量测试方法、系统、电子设备和存储介质，能够高度自动化、客观且高效地对结构光相机进行质量测试，有效提升了结构光相机的生产效率和出厂质量。
5.为解决上述技术问题，本技术的实施例提供了一种相机质量测试方法，包括以下步骤：在待测相机对预设的检测板拍摄得到的深度图中，确定与所述检测板的中心区域对应的第一深度区域，以及与所述检测板的外围区域对应的第二深度区域；其中，所述中心区域为若干阵列间隔排列的白的图案和黑的图案，所述外围区域为白平面，所述图案均高于所述白平面，不同的所述图案与所述白平面之间的高度差不同；根据所述第一深度区域内各点的深度值确定所述待测相机的相对精度；根据所述第二深度区域内各点的深度值和所述待测相机与所述外围区域之间的真实距离，确定所述待测相机的绝对精度；若所述相对精度和所述绝对精度中至少有一个小于预设的精度阈值，则对所述待测相机进行返工。
6.本技术的实施例还提供了一种相机质量测试系统，包括：检测板，所述检测板包括中心区域和外围区域，所述中心区域为若干阵列间隔排列的白的图案和黑的图案，所述外围区域为白平面，所述图案均高于所述白平面，不同的所述图案与所述白平面之间的高度差不同；拍摄模块，用于通过待测相机对所述检测板进行拍摄得到深度图；定位模块，用于在所述深度图中确定与所述检测板的中心区域对应的第一深度区域，以及与所
述检测板的外围区域对应的第二深度区域；相对精度计算模块，用于根据所述第一深度区域内各点的深度值确定所述待测相机的相对精度；绝对精度计算模块，用于根据所述第二深度区域内各点的深度值和所述待测相机与所述外围区域之间的真实距离，确定所述待测相机的绝对精度；判决模块，用于判断所述相对精度和所述绝对精度中是否至少有一个小于预设的精度阈值，并在所述相对精度和所述绝对精度中至少有一个小于预设的精度阈值时，对所述待测相机进行返工。
7.本技术的实施例还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的相机质量测试方法。
8.本技术的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的相机质量测试方法。
9.本技术的实施例提供的相机质量测试方法、系统、电子设备和存储介质，先调用待测相机对预设的检测板进行拍摄得到深度图，预设的检测板包括中心区域和外围区域，中心区域为若干阵列间隔排列的白的图案和黑的图案，外围区域为白平面，中心区域中的图案均高于白平面，不同的图案与白平面之间的高度差不同，拍摄得到深度图后，再在深度图中确定与检测板的中心区域对应的第一深度区域，以及与检测板的外围区域对应的第二深度区域，并根据第一深度区域内各点的深度值确定待测相机的相对精度，根据第二深度区域内各点的深度值和待测相机与检测板的外围区域之间的真实距离，确定待测相机的绝对精度，若待测相机的相对精度和绝对精度中至少有一个小于预设的精度阈值，则对待测相机进行返工，考虑到行业内的结构光相机在进行出厂质量测试时，是由技术人员根据待测相机拍摄出的深度图来检测，测试过程的主观因素过高，质量测试过程的效率和准确率比较低，而本技术的实施例待测相机对定制的检测板拍摄，检测板的中间区域为相对精度检测区域，检测板的外围区域为绝对精度检测区域，测试系统通过待测相机对检测板拍摄的深度图即可科学、准确地解算出待测相机的相对精度和绝对精度，相对精度和绝对精度大小可以很好地衡量待测相机的质量，相对精度和绝对精度有一个小于精度阈值待测相机就未通过质量测试，从而高度自动化、客观且高效地对结构光相机进行质量测试，有效提升了结构光相机的生产效率和出厂质量。
10.另外，所述在待测相机对预设的检测板拍摄得到的深度图中，确定与所述检测板的中心区域对应的第一深度区域，以及与所述检测板的外围区域对应的第二深度区域，包括：获取所述待测相机对所述检测板拍摄得到的红外图和深度图；在所述红外图中确定所述中心区域对应的第一红外区域，以及与整个所述检测板对应的红外检测板区域；根据所述第一红外区域的位置坐标在所述深度图中确定出与所述中心区域对应的所述第一深度区域；根据所述红外检测板区域的位置坐标在所述深度图中确定出与整个所述检测板对应的深度检测板区域；用所述深度检测板区域减去所述第一深度区域，得到与所述外围区域对应的所述第二深度区域，考虑到直接在深度图中进行模板匹配从而确定检测板对应的区域，匹配计算量很大，并且匹配精度较低，而本技术在质量测试时，用待测相机同时拍摄红外图和深度图，红外图与深度图是自然像素对齐的，服务器在红外图中确定检测板中心区域、外围区域对应的区域，根据位置坐标即可确定出第一深度区域、第二深度区域，匹配计
算量较小，匹配精度很高，从而进一步提升了相机质量测试的准确度。
11.另外，所述中心区域为矩形，所述若干阵列间隔排列的白的图案和黑的图案，具体为阵列间隔排列的两个白矩形块和两个黑矩形块，第一白矩形块位于所述中心区域的左上区域，第一黑矩形块位于所述中心区域的右上区域，第二黑矩形块位于所述中心区域的左下区域，第二白矩形块位于所述中心区域的右下区域；所述在所述红外图中确定所述中心区域对应的第一红外区域，以及与整个所述检测板对应的红外检测板区域，包括：在以所述红外图的中心点为中心的第一预设搜索范围内，确定与所述中心区域的中心点匹配度最高的中心同名点；以所述中心同名点为中心，根据预设的搜索步长在所述红外图中确定与整个所述检测板对应的红外检测板区域；根据所述红外检测板区域的尺寸和所述检测板的尺寸，确定换算比例；根据所述中心区域的中心点、所述第一黑矩形块的右上角点和右下角点、所述第二黑矩形块的左上角点和左下角点、所述中心同名点和所述换算比例，在所述红外图中确定所述中心区域对应的第一红外区域，本技术不需要逐像素匹配来在红外图中到与整个检测板对应的红外检测板区域，而是先到中心区域的中心点在红外图中的同名点，再逐步扩大匹配确定红外检测板区域，确定中心区域对应的第一红外区域时，也是基于换算比例来确定，整个定位过程速度很快、计算量较小，从而进一步提升了相机质量测试的速度和效率。
12.另外，所述根据所述中心区域的中心点、所述第一黑矩形块的右上角点和右下角点、所述第二黑矩形块的左上角点和左下角点、所述中心同名点和所述换算比例，在所述红外图中确定所述中心区域对应的第一红外区域，包括：根据所述中心区域的中心点、所述第一黑矩形块的右上角点和右下角点、所述中心同名点和所述换算比例，在所述红外检测板区域中确定第二搜索范围；在所述第二搜索范围内确定出与所述第一黑矩形块的右上角点匹配度最高的第一同名点、以及与所述第一黑矩形块的右下角点匹配度最高的第二同名点；根据所述中心区域的中心点、所述第二黑矩形块的左上角点和左下角点、所述中心同名点和所述换算比例，在所述红外检测板区域中确定第三搜索范围；在所述第三搜索范围内确定出与所述第二黑矩形块的左上角点匹配度最高的第三同名点、以及与所述第二黑矩形块的左下角点匹配度最高的第四同名点；根据所述第一同名点、所述第二同名点、所述第三同名点和所述第四同名点，确定所述中心区域对应的第一红外区域，直接进行比例换算确定的第一红外区域并不是最准确的，可能存在一定的误差，而第一黑矩形块的右上角点和右下角点、第二黑矩形块的左上角点和左下角点特征十分丰富，本技术通过比例换算先确定大致的搜索范围，再在搜索范围内进行匹配计算，从而更科学更准确地确定出与中心区域对应的第一红外区域，进一步提升相机质量检测的效果。
13.另外，在所述确定与所述中心区域的中心点匹配度最高的中心同名点之后，还包括：计算所述红外图的中心点与所述中心同名点之间的距离；判断所述距离是否大于预设的移位阈值；若所述距离大于所述移位阈值，则对所述待测相机进行返工；若所述距离小于或等于所述移位阈值，则根据所述距离在夹具上平移所述待测相机，在最理想状态下，红外图的中心点和中心同名点应该是重合的，如果二者不重合，说明待测相机可能在夹具上发生了移位，需要进行平移调整来修正姿态，如果二者距离特别大，说明待测相机装配不合格，质量不达标，直接进行返工，从而避免这些有严重质量问题的待测相机浪费质量检测资源，进一步提升质量检测的效率。
14.另外，在所述确定所述中心区域对应的第一红外区域之后，还包括：计算所述第一同名点和所述第二同名点之间的纵坐标差值，或计算所述第三同名点和所述第四同名点之间的纵坐标差值；判断所述纵坐标差值是否大于预设的旋转阈值；若所述纵坐标差值大于所述旋转阈值，则对所述待测相机进行返工；若所述纵坐标差值小于或等于所述旋转阈值，则根据所述纵坐标差值在所述夹具上沿z轴方向旋转所述待测相机，在最理想状态下，第一同名点和第二同名点的纵坐标，或第三同名点和第四同名点的纵坐标，应该是相同的，如果不同则说明待测相机可能在夹具上发生了沿z轴的旋转，需要进行沿z轴的旋转来修正姿态，如果纵坐标差值过大，则说明待测相机装配不合格，质量不达标，直接进行返工，从而避免这些有严重质量问题的待测相机浪费质量检测资源，进一步提升质量检测的效率。
15.另外，在所述确定与所述中心区域的中心点匹配度最高的中心同名点之后，还包括：在所述深度图中确定与所述中心同名点坐标相同的倾斜检测基准点；在所述深度图上分别确定出面积相等的，且与所述倾斜检测基准点距离相等的第一倾斜检测区域、第二倾斜检测区域、第三倾斜检测区域和第四倾斜检测区域；其中，所述第一倾斜检测区域位于所述倾斜检测基准点的上方，所述第二倾斜检测区域位于所述倾斜检测基准点的下方，所述第三倾斜检测区域位于所述倾斜检测基准点的左侧，所述第四倾斜检测区域位于所述倾斜检测基准点的右侧；计算所述第一倾斜检测区域的第一深度值均值、所述第二倾斜检测区域的第二深度值均值、所述第三倾斜检测区域的第三深度值均值和所述第四倾斜检测区域的第四深度值均值；计算所述第一深度值均值与所述第二深度值均值之间的第一深度值差值、以及所述第三深度值均值与所述第四深度值均值之间的第二深度值差值；若所述第一深度值差值和所述第二深度值差值中至少有一个大于预设的倾斜阈值，则对所述待测相机进行返工；若所述第一深度值差值和所述第二深度值差值均小于或等于所述倾斜阈值，则根据所述第一深度值差值和所述第二深度值差值在所述夹具上沿x轴方向和/或y轴方向旋转所述待测相机，在最理想状态下，第一倾斜检测区域和第二倾斜检测区域之间、第三倾斜检测区域和第四检测区域之间，是不应该存在深度值均值差值的，如果存在深度均值差值，说明待测相机在夹具上发生了倾斜转动，即发生了沿x轴和/或y轴的旋转，需要进行沿x轴和/或y轴的旋转来修正姿态，如果深度值均值差值过大，则说明待测相机装配不合格，质量不达标，直接进行返工，从而避免这些有严重质量问题的待测相机浪费质量检测资源，进一步提升质量检测的效率。
16.另外，所述根据所述第一深度区域内各点的深度值确定所述待测相机的相对精度，包括：分别计算所述第一深度区域中各所述图案对应的区域的深度值均值；随机选取一个所述图案对应的区域作为补偿基准区域，并将所述补偿基准区域的深度值均值作为补偿基准值；分别根据所述补偿基准值与各所述图案对应的区域的深度值均值之间的差值，对各所述图案对应的区域内各点的深度值进行补偿；将所述补偿基准区域和补偿后的除所述补偿基准区域之外的各所述图案对应的区域合并为相对精度检测区域；计算所述相对精度检测区域的第一深标准差，将三倍的所述第一标准差作为所述待测相机的相对精度，采用深度补偿的方式来确定待测相机的相对精度，可以使确定出的相对精度更加准确、可靠，更好地衡量待测相机的质量。
17.另外，所述根据所述第二深度区域内各点的深度值和所述待测相机与所述外围区域之间的真实距离，确定所述待测相机的绝对精度，包括：分别计算所述第二深度区域内各
点的深度值与所述真实距离之间的第三深度值差值；根据各所述第三深度值差值计算第二标准差，将三倍的所述第二标准差作为所述待测相机的绝对精度。
18.另外，所述精度阈值通过以下步骤确定：获取所述待测相机的焦距和基线长度；根据所述真实距离、所述待测相机的焦距和基线长度，确定所述精度阈值；所述根据所述真实距离、所述待测相机的焦距和基线长度，确定所述精度阈值，通过以下公示表示：c1=z2/(f*l)，其中，z为所述真实距离，f为所述待测相机的焦距，l为所述待测相机的基线长度，c1为所述精度阈值，考虑到不同的待测相机的具体情况不同，使用统一的精度阈值进行检测不科学、不符合实际情况，本技术的实施例自适应确定精度阈值，即为每个待测相机都确定符合自身实际情况的精度阈值，从而进一步提升相机质量检测的效果。
19.另外，在所述确定所述待测相机的绝对精度之后，还包括：计算所述第一深度区域和所述第二深度区域内的各像素点的深度值；根据所述真实距离和预设的有效阈值确定有效深度范围；将所述第一深度区域和所述第二深度区域内的各像素点中，深度值不在所述有效深度范围内的像素点作为空洞点，并确定所述空洞点的数量；根据所述空洞点的数量、以及所述第一深度区域和所述第二深度区域内的像素点的总数，计算所述深度图的空洞率；若所述空洞率大于预设的空洞阈值，则对所述待测相机进行返工，本技术的相机质量检测中还包含空洞率检测项，如果待测相机拍摄出的深度图的空洞率过高，则说明装配不合格，质量不达标，也需要返工修理才能出场，从而进一步提升相机质量检测的效果，进一步提升结构光相机的生产效率和出厂质量。
附图说明
20.一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定。
21.图1是本技术的一个实施例提供的相机质量测试方法的流程图；图2是本技术的一个实施例提供的检测板的俯视图；图3是本技术的一个实施例提供的检测板的侧视图；图4是本技术的一个实施例提供的检测板的立体图；图5是本技术的一个实施例中，根据第一深度区域内各点的深度值确定待测相机的相对精度的流程图；图6是本技术的一个实施例中，根据第二深度区域内各点的深度值和待测相机与外围区域之间的真实距离，确定待测相机的绝对精度的流程图；图7是本技术的一个实施例中，在待测相机对预设的检测板拍摄得到的深度图中，确定与检测板的中心区域对应的第一深度区域，以及与检测板的外围区域对应的第二深度区域的流程图；图8是本技术的一个实施例中，在红外图中确定中心区域对应的第一红外区域，以及与整个检测板对应的红外检测板区域的流程图；图9是本技术的一个实施例中，根据中心区域的中心点、第一黑矩形块的右上角点和右下角点、第二黑矩形块的左上角点和左下角点、中心同名点和换算比例，在红外图中确定中心区域对应的第一红外区域的流程图；图10本技术的一个实施例中，第二搜索范围和第三搜索范围的示意图；
图11是本技术的一个实施例中，基于中心同名点对待测相机进行移位姿态检测的流程图；图12是本技术的一个实施例中，基于第一同名点、第二同名点、第三同名点和第四同名点对待测相机进行旋转姿态检测的流程图；图13是本技术的一个实施例中，对待测相机进行倾斜姿态检测的流程图；图14是本技术的一个实施例中，对待测相机进行空洞率检测的流程图；图15是本技术的另一个实施例提供的机质量测试系统的示意图；图16是本技术的另一个实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
22.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术的各实施例进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本技术各实施例中，为了使读者更好地理解本技术而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施例的种种变化和修改，也可以实现本技术所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本技术的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。
23.本技术的一个实施例涉及一种相机质量测试方法，应用于电子设备，其中，电子设备可以为终端或服务器，本实施例以及以下各个实施例中电子设备以服务器为例进行说明，下面对本实施例的相机质量测试方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。
24.本实施例的相机质量测试方法的具体流程可以如图1所示，包括：步骤101，在待测相机对预设的检测板拍摄得到的深度图中，确定与检测板的中心区域对应的第一深度区域，以及与检测板的外围区域对应的第二深度区域。
25.具体而言，本技术提供的相机质量测试方法，需要使用预设的定制测试板这一重要工具，检测板包含中心区域和外围区域两个区域，中心区域位于检测板的中央，检测板减去中心区域即外围区域，中心区域为若干阵列间隔排列的白的图案和黑的图案，外围区域则为白平面，中心区域整体高于外围区域，即中心区域的所有图案都高于外围区域，而中心区域中不同的图案与外围区域即白平面之间的高度差不同。
26.在一个例子中，检测板为矩形，检测板的中心区域具体为阵列间隔排列的两个白矩形块和两个黑矩形块，该检测板的俯视图如图2所示，该检测板的侧视图如图3所示，而该检测板的立体图则如图4所示，该检测板的中心区域从左上开始顺时针排列为第一白矩形块、第一黑矩形块、第二白矩形块和第二黑矩形块，第一白矩形块最高，第一黑矩形块第二高，第二黑矩形块第三高，而第二白矩形块最矮。
27.值得注意的是，检测板的外围区域是白平面，当背景是白墙时，服务器难以快速准确地进行区域搜索、尺度搜索，因此图2示出的检测板的外围区域中设置有一个与外围区域没有高度差的黑三角形，该黑三角形用于辅助进行区域搜索、尺度搜索，提升搜索的速度和准确率。
28.在具体实现中，服务器调用待测相机正对检测板进行拍摄，得到待测相机对检测板拍摄的深度图，并以检测板设计图为模板，分别在该深度图中确定检测板的中心区域对
应的第一深度区域，以及检测板的外围区域对应的第二深度区域。
29.在一个例子中，服务器在深度图中确定检测板的外围区域对应的第二深度区域时，可以先在深度图中确定与整个检测板对应的深度检测板区域，用深度检测板区域减去第一深度区域，即可得到检测板的外围区域对应的第二深度区域。
30.在一个例子中，使用待测相机进行拍摄时，检测板后方实际上是空旷的背景区域，比如远处的白墙等，因此服务器可以基于深度图中的深度值梯度变化来检测出整个检测板对应的深度检测板区域，因此服务器需要根据深度图中各点的深度值计算出各点在各方向上的深度值梯度，同理，检测板的中心区域整体高于检测板的外围区域，因此服务器也可以基于深度图中的深度值梯度变化来检测出中心区域对应的第一深度区域，再用深度检测板区域减去第一深度区域，得到外围区域对应的第二深度区域。
31.步骤102，根据第一深度区域内各点的深度值确定待测相机的相对精度。
32.在具体实现中，检测板的中心区域即相对精度检测区域，服务器在深度图中确定出与检测板的中心区域对应的第一深度区域后，可以根据第一深度区域内各点的深度值确定待测相机的相对精度。
33.在一个例子中，服务器可以计算第一深度区域的深度值均值，并分别计算各点的深度值与所述深度值均值之间的差值的绝对值，并基于各绝对值计算出标准差，将三倍的该标准差作为待测相机的相对精度。
34.在一个例子中，服务器根据第一深度区域内各点的深度值确定待测相机的相对精度，可以通过如图5所示的各子步骤实现，具体包括：子步骤1021，分别计算第一深度区域中各图案对应的区域的深度值均值。
35.在一个例子中，检测板如图2所示，检测板的中心区域包括第一白矩形块、第一黑矩形块、第二白矩形块和第二黑矩形块，服务器分别计算第一白矩形块的深度值均值、第一黑矩形块的深度值均值、第二白矩形块的深度值均值和第二黑矩形块的深度值均值。
36.子步骤1022，随机选取一个图案对应的区域作为补偿基准区域，并将补偿基准区域的深度值均值作为补偿基准值。
37.具体而言，由于中心区域的各图案与外围区域存在各不相同的高度差，直接以整个第一深度区域为基准计算待测相机的相对精度不够科学、合理，因此本技术需要对各图案对应的区域进行深度补偿，即在各图案中随机选取一个图案对应的区域作为补偿基准区域，并将补偿基准区域的深度值均值作为补偿基准值。
38.在一个例子中，检测板如图2所示，服务器选择第一黑矩形块对应的区域作为补偿基准区域，那么第一白矩形块对应的区域、第二黑矩形块对应的区域和第二白矩形块对应的区域均为需补偿区域。
39.子步骤1023，分别根据补偿基准值与各图案对应的区域的深度值均值之间的差值，对各图案对应的区域内各点的深度值进行补偿。
40.具体而言，服务器确定出补偿基准区域和补偿基准值后，可以分别根据补偿基准值与各图案对应的区域的深度值均值之间的差值，对各图案对应的区域内各点的深度值进行补偿。
41.在一个例子中，深度补偿的标准即“多退少补”，第一黑矩形块比第二白矩形
块和第二黑矩形块高，而第一黑矩形块比第一白矩形块矮，因此深度补偿即将第一白矩形块对应的区域中各点的深度值减去第一白矩形块的深度值均值与第一黑矩形块的深度值均值的之间的差值的绝对值，将第二白矩形块对应的区域中各点的深度值加上第二白矩形块的深度值均值与第一黑矩形块的深度值均值的之间的差值的绝对值，将第二黑矩形块对应的区域中各点的深度值加上第二黑矩形块的深度值均值与第一黑矩形块的深度值均值的之间的差值的绝对值。
42.子步骤1024，将补偿基准区域和补偿后的除补偿基准区域之外的各图案对应的区域合并为相对精度检测区域。
43.具体而言，深度补偿后的各区域内各的深度值与补偿基准区域内各点的深度值相差不多，可以视为一个整体的区域，服务器对补偿基准区域和补偿后的除补偿基准区域之外的各图案对应的区域进行合并，得到相对精度检测区域。
44.子步骤1025，计算相对精度检测区域的第一标准差，将三倍的第一标准差作为待测相机的相对精度。
45.具体而言，相对精度检测区域的第一标准差可记为σ1，待测相机的相对精度则可以记为3σ1。
46.在具体实现中，采用深度补偿的方式来确定待测相机的相对精度，可以使确定出的相对精度更加准确、可靠，更好地衡量待测相机的质量。
47.步骤103，根据第二深度区域内各点的深度值和待测相机与外围区域之间的真实距离，确定待测相机的绝对精度。
48.具体而言，检测板的外围区域即绝对精度检测区域，服务器在深度图中确定出第二深度区域后，可以根据第二深度区域内各点的深度值和待测相机与外围区域之间的真实距离，计算出待测相机的绝对精度。
49.在一个例子中，待测相机与外围区域之间的真实距离是由激光测距仪测量得到的。
50.在一个例子中，服务器根据第二深度区域内各点的深度值和待测相机与外围区域之间的真实距离，确定待测相机的绝对精度，可以通过如图6所示的各子步骤实现，具体包括：子步骤1031，分别计算第二深度区域内各点的深度值与真实距离之间的第三深度值差值。
51.具体而言，在理想情况下，第二深度区域内各点的深度值应该都是相同的，并且与真实距离相等，但在实际拍摄中则不然，因此本技术计算第二深度区域内各点的深度值与真实距离之间的第三深度值差值，以第三深度值差值为基础来确定待测相机的绝对精度，可以很好地衡量待测相机的质量。
52.子步骤1032，根据各第三深度值差值计算第二标准差，将三倍的第二标准差作为待测相机的绝对精度。
53.具体而言，第二标准差可以记为σ2，待测相机的绝对精度则可以记为3σ2。
54.步骤104，若相对精度和绝对精度中至少有一个小于预设的精度阈值，则对待测相机进行返工。
55.在具体实现中，服务器在分别计算出待测相机的相对精度和绝对精度后，可以判
断待测相机的相对精度和绝对精度中是否至少有一个小于预设的精度阈值，若待测相机的相对精度和绝对精度中至少有一个小于该精度阈值，说明待测相机质量不合格们需要进行返工重装，若待测相机的相对精度和绝对精度均大于或等于该精度阈值，说明该待测相机质量达标，可以出厂，其中，预设的精度阈值可以由本领域的技术人员根据实际需要进行设置。
56.在一个例子中，服务器可以获取待测相机的焦距和基线长度，并根据待测相机与外围区域之间的真实距离、待测相机的焦距和待测相机的基线长度，确定精度阈值，服务器根据真实距离、待测相机的焦距和基线长度，确定精度阈值，可以通过以下公式实现：c1=z2/(f*l)，式中，z为待测相机与外围区域之间的真实距离，f为待测相机的焦距，l为待测相机的基线长度，c1为确定出的精度阈值，考虑到不同的待测相机的具体情况不同，使用统一的精度阈值进行检测并不科学、不符合实际情况，而本技术可以自适应确定精度阈值，即为每个待测相机都确定符合自身实际情况的精度阈值，可以进一步提升相机质量检测的效果。
57.本实施例，服务器先调用待测相机对预设的检测板进行拍摄得到深度图，预设的检测板包括中心区域和外围区域，中心区域为若干阵列间隔排列的白的图案和黑的图案，外围区域为白平面，中心区域中的图案均高于白平面，不同的图案与白平面之间的高度差不同，拍摄得到深度图后，再在深度图中确定与检测板的中心区域对应的第一深度区域，以及与检测板的外围区域对应的第二深度区域，并根据第一深度区域内各点的深度值确定待测相机的相对精度，根据第二深度区域内各点的深度值和待测相机与检测板的外围区域之间的真实距离，确定待测相机的绝对精度，若待测相机的相对精度和绝对精度中至少有一个小于预设的精度阈值，则对待测相机进行返工，考虑到行业内的结构光相机在进行出厂质量测试时，是由技术人员根据待测相机拍摄出的深度图来检测，测试过程的主观因素过高，质量测试过程的效率和准确率比较低，而本技术的实施例待测相机对定制的检测板拍摄，检测板的中间区域为相对精度检测区域，检测板的外围区域为绝对精度检测区域，测试系统通过待测相机对检测板拍摄的深度图即可科学、准确地解算出待测相机的相对精度和绝对精度，相对精度和绝对精度大小可以很好地衡量待测相机的质量，相对精度和绝对精度有一个小于精度阈值待测相机就未通过质量测试，从而高度自动化、客观且高效地对结构光相机进行质量测试，有效提升了结构光相机的生产效率和出厂质量。
58.在一个实施例中，服务器在待测相机对预设的检测板拍摄得到的深度图中，确定与检测板的中心区域对应的第一深度区域，以及与检测板的外围区域对应的第二深度区域，可以通过如图7所示的各步骤实现，具体包括：步骤201，获取待测相机对检测板拍摄得到的红外图和深度图。
59.具体而言，服务器调用待测相机对检测板进行拍摄时，可以同时拍摄得到红外图和深度图，待测相机拍出的红外图和深度图自然是像素对齐的。
60.步骤202，在红外图中确定中心区域对应的第一红外区域，以及与整个检测板对应的红外检测板区域。
61.在具体实现中，直接在深度图中确定第一深度区域和第二深度区域，只能依据深度值梯度的变化确定，计算量非常大并且不够准确，但在红外图中确定检测板的中心区域对应的第一红外区域，以及与整个检测板对应的红外检测板区域则只需要使用常用的匹配算法即可，计算量相对减少了很多，且准确率提升非常大。
62.步骤203，根据第一红外区域的位置坐标在深度图中确定出与中心区域对应的第一深度区域。
63.具体而言，由于红外图和深度图时自然像素对齐的，因此服务器只需根据第一红外区域的位置坐标在深度图中到相应位置，即可确定出与中心区域对应的第一深度区域。
64.步骤204，根据红外检测板区域的位置坐标在深度图中确定出与整个检测板对应的深度检测板区域。
65.具体而言，由于红外图和深度图时自然像素对齐的，因此服务器只需根据红外检测板区域的位置坐标在深度图中到相应位置，即可确定出与整个检测板对应的深度检测板区域。
66.步骤205，用深度检测板区域减去第一深度区域，得到与外围区域对应的第二深度区域。
67.具体而言，深度检测板区域实际上包含了第一深度区域和第二深度区域，因此用深度检测板区域减去第一深度区域，即可得到与检测板的外围区域对应的深度检测板区域。
68.本实施例，考虑到直接在深度图中进行模板匹配从而确定检测板对应的区域，匹配计算量很大，并且匹配精度较低，而本技术在质量测试时，用待测相机同时拍摄红外图和深度图，红外图与深度图是自然像素对齐的，服务器在红外图中确定检测板中心区域、外围区域对应的区域，根据位置坐标即可确定出第一深度区域、第二深度区域，匹配计算量较小，匹配精度很高，从而进一步提升了相机质量测试的准确度。
69.在一个实施例中，检测板的中心区域为矩形，中心区域中若干阵列间隔排列的白的图案和黑的图案具体为阵列间隔排列的两个白矩形块和两个黑矩形块，第一白矩形块位于中心区域的左上区域，第一黑矩形块位于中心区域的右上区域，第二黑矩形块位于中心区域的左下区域，第二白矩形块位于中心区域的右下区域，本实施例的检测板的俯视图可以如图2所示，服务器在红外图中确定中心区域对应的第一红外区域，以及与整个检测板对应的红外检测板区域，可以通过如图8所示的各步骤实现，具体包括：步骤301，在以红外图的中心点为中心的第一预设搜索范围内，确定与中心区域的中心点匹配度最高的中心同名点。
70.在具体实现中，为了进一步减少计算量，提升相机质量检测的速度，服务器无需对检测板的中心区域的全部像素点进行匹配计算，只匹配部分关键点即可，其中最重要的关键点就是中心区域的中心点，理论上，中心区域的中心点在红外图上的同名点应该与红外图的中心点距离很近，因此服务器在以红外图的中心点为中心的第一预设搜索范围内进行匹配搜索，确定出与中心区域的中心点匹配度最高的中心同名点，其中，第一预设搜索范围可以由本领域的技术人员根据实际需要进行设置。
71.在一个例子中，第一预设搜索范围的尺寸为检测板的中心区域的尺寸的2倍。
72.在一个例子中，在红外图中能到的与检测板的中心区域各点中匹配度最高的，往往是中心区域的左上角点，即容易在红外图中确定出中心区域的左上角点的同名点，服务器可以对中心区域的左上角点的同名点进行相应的位移，从而得到中心同名点。
73.步骤302，以中心同名点为中心，根据预设的搜索步长在红外图中确定与整个检测
板对应的红外检测板区域。
74.在具体实现中，受待测相机焦距和待测相机与检测板之间的距离的影响，红外图中的红外检测板区域的尺寸与检测板本身的尺寸往往不同，因此不能简单地根据检测板本身的尺寸在红外图中确定红外检测板区域，仍需要进一步的匹配计算，服务器随即以中心同名点为中心，根据预设的搜索步长在红外图中逐步确定与整个检测板对应的红外检测板区域，其中，预设的搜索步长可以由本领域的技术人员根据实际需要进行设置。
75.在一个例子中，服务器可以先以一个比较大的搜索步长进行搜索，即现在一个比较大的范围内进行搜索，随后再以比较小的搜索步长进行搜索，一般进行两次搜索即可确定出准确率很高的红外检测板区域。
76.步骤303，根据红外检测板区域的尺寸和检测板的尺寸，确定换算比例。
77.具体而言，服务器用红外检测板区域的尺寸除以检测板的尺寸，即可得到换算比例，该换算比例可以小于1，也可以大于1，还可以等于1。
78.步骤304，根据中心区域的中心点、第一黑矩形块的右上角点和右下角点、第二黑矩形块的左上角点和左下角点、中心同名点和换算比例，在红外图中确定中心区域对应的第一红外区域。
79.具体而言，服务器确定出换算比例后，可以根据中心区域的中心点、第一黑矩形块的右上角点和右下角点、第二黑矩形块的左上角点和左下角点、中心同名点和换算比例，在红外图中确定中心区域对应的第一红外区域。
80.在一个例子中，服务器根据中心区域的中心点与第一黑矩形块的右上角点之间的距离和换算比例，即可得到中心同名点与第一黑矩形块的右上角点的同名点之间的距离，从而在红外图中定位第一黑矩形块的右上角点的同名点，同理，服务器可以依次定位第一黑矩形块的右下角点的同名点、第二黑矩形块的左上角点的同名点、第二黑矩形块的左下角点的同名点，延伸这些同名点即可在红外图中确定中心区域对应的第一红外区域。
81.本实施例，服务器不需要逐像素匹配来在红外图中到与整个检测板对应的红外检测板区域，而是先到中心区域的中心点在红外图中的同名点，再逐步扩大匹配确定红外检测板区域，确定中心区域对应的第一红外区域时，也是基于换算比例来确定，整个定位过程速度很快、计算量较小，从而进一步提升了相机质量测试的速度和效率。
82.在一个实施例中，服务器根据中心区域的中心点、第一黑矩形块的右上角点和右下角点、第二黑矩形块的左上角点和左下角点、中心同名点和换算比例，在红外图中确定中心区域对应的第一红外区域，可以通过如图9所示的各步骤实现，具体包括：步骤401，根据中心区域的中心点、第一黑矩形块的右上角点和右下角点、中心同名点和换算比例，在红外检测板区域中确定第二搜索范围。
83.具体而言，通过比例换算的方式得到角点，往往存在较大的误差，因此服务器先根据中心区域的中心点、第一黑矩形块的右上角点和右下角点、中心同名点和换算比例，在红外检测板区域中确定第二搜索范围，也就是通过匹配搜索的方式，更精确地到角点。
84.在一个例子中，第二搜索范围可以如图10中的虚线区域所示，为了更好地示出第二搜索范围，图10中用点填充的矩形块来表示第一黑矩形块。
85.步骤402，在第二搜索范围内确定出与第一黑矩形块的右上角点匹配度最高的
第一同名点、以及与第一黑矩形块的右下角点匹配度最高的第二同名点。
86.具体而言，服务器确定第二搜索范围后，可以在第二搜索范围内确定出与第一黑矩形块的右上角点匹配度最高的第一同名点、以及与第一黑矩形块的右下角点匹配度最高的第二同名点。
87.步骤403，根据中心区域的中心点、第二黑矩形块的左上角点和左下角点、中心同名点和所述换算比例，在红外检测板区域中确定第三搜索范围。
88.在一个例子中，第二搜索范围可以如图10中的点划线区域所示，为了更好地示出第三搜索范围，图10中用点填充的矩形块来表示第二黑矩形块。
89.步骤404，在第三搜索范围内确定出与第二黑矩形块的左上角点匹配度最高的第三同名点、以及与第二黑矩形块的左下角点匹配度最高的第四同名点。
90.步骤405，根据第一同名点、第二同名点、第三同名点和第四同名点，确定中心区域对应的第一红外区域。
91.具体而言，服务器确定出第一同名点、第二同名点、第三同名点和第四同名点后，可以基于这四个同名点进行延伸，从而得到中心区域对应的第一红外区域。
92.本实施例，考虑到直接进行比例换算确定的第一红外区域并不是最准确的，可能存在一定的误差，而第一黑矩形块的右上角点和右下角点、第二黑矩形块的左上角点和左下角点特征十分丰富，本技术通过比例换算先确定大致的搜索范围，再在搜索范围内进行匹配计算，从而更科学更准确地确定出与中心区域对应的第一红外区域，进一步提升相机质量检测的效果。
93.在一个实施例中，服务器在确定与中心区域的中心点匹配度最高的中心同名点之后，可以通过如图11所示的各步骤，基于中心同名点对待测相机进行移位姿态检测，具体包括：步骤501，计算红外图的中心点与中心同名点之间的距离。
94.步骤502，判断该距离是否大于预设的移位阈值，如果是，执行步骤503，否则，执行步骤504。
95.步骤503，对待测相机进行返工。
96.步骤504，根据该距离在夹具上平移待测相机。
97.在具体实现中，最理想状态下，红外图的中心点和中心同名点应该是重合的，如果二者不重合，说明待测相机可能在夹具上发生了移位，需要进行平移调整来修正姿态，服务器可以计算红外图的中心点与中心同名点之间的距离，服务器判断该距离是否大于预设的移位阈值，预设的移位阈值可以由本领域的技术人员根据实际需要进行设置，若该距离大于预设的移位阈值，即红外图的中心点和中心同名点之间的距离特别大，说明待测相机装配不合格，质量不达标，直接进行返工修理，从而避免这些有严重质量问题的待测相机浪费质量检测资源，进一步提升质量检测的效率，若该距离小于或等于预设的移位阈值，服务器只需根据该距离在夹具上平移待测相机即可，保证后续质量测试的正常进行。
98.在一个实施例中，服务器在确定中心区域对应的第一红外区域之后，可以通过如图12所示的各步骤，基于第一同名点、第二同名点、第三同名点和第四同名点对待测相机进行旋转姿态检测，具体包括：步骤601，计算第一同名点和第二同名点之间的纵坐标差值，或计算第三同名点和
第四同名点之间的纵坐标差值。
99.步骤602，判断该纵坐标差值是否大于预设的旋转阈值，如果是，执行步骤603，否则，执行步骤604。
100.步骤603，对待测相机进行返工。
101.步骤604，根据该纵坐标差值在夹具上沿z轴方向旋转待测相机。
102.在具体实现中，最理想状态下，第一同名点和第二同名点的纵坐标，或第三同名点和第四同名点的纵坐标，应该是相同的，如果不同则说明待测相机可能在夹具上发生了沿z轴的旋转，需要进行沿z轴的旋转来修正姿态，服务器可以计算第一同名点和第二同名点之间的纵坐标差值，或计算第三同名点和第四同名点之间的纵坐标差值，并判断该纵坐标差值是否大于预设的旋转阈值，预设的旋转阈值可以由本领域的技术人员根据实际需要进行设置，若该纵坐标差值大于预设的旋转阈值，则说明待测相机装配不合格，质量不达标，直接进行返工修理，从而避免这些有严重质量问题的待测相机浪费质量检测资源，进一步提升质量检测的效率，若该纵坐标差值小于或等于预设的旋转阈值，服务器只需要根据该纵坐标差值在夹具上沿z轴方向旋转待测相机即可，保证后续质量测试的正常进行。
103.在一个实施例中，服务器在确定与中心区域的中心点匹配度最高的中心同名点之后，可以通过如图13所示的各步骤，对待测相机进行倾斜姿态检测，具体包括：步骤701，在深度图中确定与中心同名点坐标相同的倾斜检测基准点。
104.具体而言，服务器处理对待测相机进行精度检测外，还可以进行倾斜姿态检测，这需要以深度图为基准进行测试，服务器首先在深度图中确定与中心同名点坐标相同的点作为倾斜检测基准点。
105.步骤702，在深度图上分别确定出面积相等的，且与倾斜检测基准点距离相等的第一倾斜检测区域、第二倾斜检测区域、第三倾斜检测区域和第四倾斜检测区域。
106.在具体实现中，服务器确定出倾斜检测基准点后，可以在深度图上分别确定出面积相等的，且与倾斜检测基准点距离相等的第一倾斜检测区域、第二倾斜检测区域、第三倾斜检测区域和第四倾斜检测区域，其中，第一倾斜检测区域位于倾斜检测基准点的上方，第二倾斜检测区域位于倾斜检测基准点的下方，第三倾斜检测区域位于倾斜检测基准点的左侧，第四倾斜检测区域位于倾斜检测基准点的右侧。
107.步骤703，计算第一倾斜检测区域的第一深度值均值、第二倾斜检测区域的第二深度值均值、第三倾斜检测区域的第三深度值均值和第四倾斜检测区域的第四深度值均值。
108.步骤704，计算第一深度值均值与第二深度值均值之间的第一深度值差值、以及第三深度值均值与第四深度值均值之间的第二深度值差值。
109.具体而言，服务器确定出第一倾斜检测区域、第二倾斜检测区域、第三倾斜检测区域和第四倾斜检测区域后，可以计算第一倾斜检测区域的第一深度值均值、第二倾斜检测区域的第二深度值均值、第三倾斜检测区域的第三深度值均值和第四倾斜检测区域的第四深度值均值，并计算第一深度值均值与第二深度值均值之间的第一深度值差值、以及第三深度值均值与第四深度值均值之间的第二深度值差值，第一深度值差值用于检测待测相机是否发生沿x轴的倾斜，第二深度值差值用于检测待测相机是否发生沿y轴的倾斜。
110.步骤705，判断第一深度值差值和第二深度值差值中是否至少有一个大于预设的倾斜阈值，如果是，执行步骤706，否则，执行步骤707。
111.步骤706，对待测相机进行返工。
112.步骤707，根据第一深度值差值和第二深度值差值在夹具上沿x轴方向和/或y轴方向旋转待测相机。
113.在具体实现中，服务器在计算出第一深度值差值和第二深度值差值后，可以判断第一深度值差值和第二深度值差值中是否至少有一个大于预设的倾斜阈值，预设的倾斜阈值可以由本领域的技术人员根据实际需要进行设置，若第一深度值差值和第二深度值差值中至少有一个大于预设的倾斜阈值，说明待测相机装配不合格，质量不达标，需要直接进行返工修理，若第一深度值差值和第二深度值差值均小于或等于预设的倾斜阈值，服务器只需根据第一深度值差值和第二深度值差值在夹具上沿x轴方向和/或y轴方向旋转待测相机即可，保证后续质量测试的正常进行。
114.本实施例，在最理想状态下，第一倾斜检测区域和第二倾斜检测区域之间、第三倾斜检测区域和第四检测区域之间，是不应该存在深度值均值差值的，如果存在深度均值差值，说明待测相机在夹具上发生了倾斜转动，即发生了沿x轴和/或y轴的旋转，需要进行沿x轴和/或y轴的旋转来修正姿态，如果深度值均值差值过大，则说明待测相机装配不合格，质量不达标，直接进行返工，从而避免这些有严重质量问题的待测相机浪费质量检测资源，进一步提升质量检测的效率。
115.在一个实施例中，服务器在确定待测相机的绝对精度之后，可以通过如图14所示的各步骤，对待测相机进行空洞率检测，具体包括：步骤801，计算第一深度区域和第二深度区域内的各像素点的深度值。
116.步骤802，根据真实距离和预设的有效阈值确定有效深度范围。
117.具体而言，精度检测可以很好地评价待测相机的质量，但服务器还可以对待测相机再进行空洞率检测，首先需要确定在第一深度区域、第二深度区域中确定出空洞点，确定空洞点的一句就是有效深度范围，服务器根据待测相机与外围区域的真实距离和预设的有效阈值确定出有效深度范围，其中，预设的有效阈值可以由本领域的技术人员根据实际的需要进行设置。
118.在一个例子中，预设的有效阈值与预设的精度阈值在数值上相等。
119.步骤803，将第一深度区域和第二深度区域内的各像素点中，深度值不在有效深度范围内的像素点作为空洞点，并确定空洞点的数量。
120.具体而言，服务器可以遍历第一深度区域和第二深度区域内的各像素点，判断各像素点的深度值是否在有效深度范围内，服务器将度值不在有效深度范围内的像素点作为空洞点，并确定空洞点的数量。
121.步骤804，根据空洞点的数量、以及第一深度区域和第二深度区域内的像素点的总数，计算深度图的空洞率。
122.在具体实现中，用空洞点的数量除以第一深度区域和第二深度区域内的像素点的总数，即可得到深度图的空洞率。
123.步骤805，若空洞率大于预设的空洞阈值，则对待测相机进行返工。
124.在具体实现中，服务器确定出深度图的空洞率后，可以判断深度图的空洞率是否大于预设的空洞阈值，若深度图的空洞率大于预设的空洞阈值，说明该待测相机质量不达标，需要返工修理，若深度图的空洞率小于或等于预设的空洞阈值，说明该待测相机质量达
标，可以出厂。
125.本实施例，考虑到不同的待测相机的具体情况不同，使用统一的精度阈值进行检测并不科学、不符合实际情况，本技术的实施例自适应确定精度阈值，即为每个待测相机都确定符合自身实际情况的精度阈值，从而进一步提升相机质量检测的效果。
126.上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
127.本技术的另一个实施例涉及一种相机质量测试系统，下面对本实施例的相机质量测试系统的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须，本实施例的相机质量测试系统的示意图可以如图15所示，包括：检测板901，检测板901包括中心区域和外围区域，中心区域为若干阵列间隔排列的白的图案和黑的图案，外围区域为白平面，中心区域中的图案均高于白平面，不同的图案与白平面之间的高度差不同。
128.拍摄模块902，用于通过待测相机对检测板901进行拍摄得到深度图。
129.定位模块903，用于在深度图中确定与检测板901的中心区域对应的第一深度区域，以及与检测板901的外围区域对应的第二深度区域。
130.相对精度计算模块904，用于根据第一深度区域内各点的深度值确定待测相机的相对精度。
131.绝对精度计算模块905，用于根据第二深度区域内各点的深度值和待测相机与外围区域之间的真实距离，确定待测相机的绝对精度。
132.判决模块906，用于判断相对精度和绝对精度中是否至少有一个小于预设的精度阈值，并在相对精度和绝对精度中至少有一个小于预设的精度阈值时，对待测相机进行返工。
133.值得一提的是，本实施例中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本技术的创新部分，本实施例中并没有将与解决本技术所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施例中不存在其它的单元。
134.本技术另一个实施例涉及一种电子设备，如图16所示，包括：至少一个处理器1001；以及，与所述至少一个处理器1001通信连接的存储器1002；其中，所述存储器1002存储有可被所述至少一个处理器1001执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器1001执行，以使所述至少一个处理器1001能够执行上述各实施例中的相机质量测试方法。
135.其中，存储器和处理器采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器和存储器的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器。
136.处理器负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器可以被用于存储处理器在执行操作时所使用的数据。
137.本技术另一个实施例涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。
138.即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备（可以是单片机，芯片等）或处理器（processor）执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory ，简称：rom）、随机存取存储器（random access memory，简称：ram）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
139.本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施例是实现本技术的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本技术的精神和范围。

技术特征：

1.一种相机质量测试方法，其特征在于，包括：在待测相机对预设的检测板拍摄得到的深度图中，确定与所述检测板的中心区域对应的第一深度区域，以及与所述检测板的外围区域对应的第二深度区域；其中，所述中心区域为若干阵列间隔排列的白的图案和黑的图案，所述外围区域为白平面，所述图案均高于所述白平面，不同的所述图案与所述白平面之间的高度差不同；根据所述第一深度区域内各点的深度值确定所述待测相机的相对精度；根据所述第二深度区域内各点的深度值和所述待测相机与所述外围区域之间的真实距离，确定所述待测相机的绝对精度；若所述相对精度和所述绝对精度中至少有一个小于预设的精度阈值，则对所述待测相机进行返工。2.根据权利要求1所述的相机质量测试方法，其特征在于，所述在待测相机对预设的检测板拍摄得到的深度图中，确定与所述检测板的中心区域对应的第一深度区域，以及与所述检测板的外围区域对应的第二深度区域，包括：获取所述待测相机对所述检测板拍摄得到的红外图和深度图；在所述红外图中确定所述中心区域对应的第一红外区域，以及与整个所述检测板对应的红外检测板区域；根据所述第一红外区域的位置坐标在所述深度图中确定出与所述中心区域对应的所述第一深度区域；根据所述红外检测板区域的位置坐标在所述深度图中确定出与整个所述检测板对应的深度检测板区域；用所述深度检测板区域减去所述第一深度区域，得到与所述外围区域对应的所述第二深度区域。3.根据权利要求2所述的相机质量测试方法，其特征在于，所述中心区域为矩形，所述若干阵列间隔排列的白的图案和黑的图案，具体为阵列间隔排列的两个白矩形块和两个黑矩形块，第一白矩形块位于所述中心区域的左上区域，第一黑矩形块位于所述中心区域的右上区域，第二黑矩形块位于所述中心区域的左下区域，第二白矩形块位于所述中心区域的右下区域；所述在所述红外图中确定所述中心区域对应的第一红外区域，以及与整个所述检测板对应的红外检测板区域，包括：在以所述红外图的中心点为中心的第一预设搜索范围内，确定与所述中心区域的中心点匹配度最高的中心同名点；以所述中心同名点为中心，根据预设的搜索步长在所述红外图中确定与整个所述检测板对应的红外检测板区域；根据所述红外检测板区域的尺寸和所述检测板的尺寸，确定换算比例；根据所述中心区域的中心点、所述第一黑矩形块的右上角点和右下角点、所述第二黑矩形块的左上角点和左下角点、所述中心同名点和所述换算比例，在所述红外图中确定所述中心区域对应的第一红外区域。4.根据权利要求3所述的相机质量测试方法，其特征在于，所述根据所述中心区域的中心点、所述第一黑矩形块的右上角点和右下角点、所述第二黑矩形块的左上角点和左
下角点、所述中心同名点和所述换算比例，在所述红外图中确定所述中心区域对应的第一红外区域，包括：根据所述中心区域的中心点、所述第一黑矩形块的右上角点和右下角点、所述中心同名点和所述换算比例，在所述红外检测板区域中确定第二搜索范围；在所述第二搜索范围内确定出与所述第一黑矩形块的右上角点匹配度最高的第一同名点、以及与所述第一黑矩形块的右下角点匹配度最高的第二同名点；根据所述中心区域的中心点、所述第二黑矩形块的左上角点和左下角点、所述中心同名点和所述换算比例，在所述红外检测板区域中确定第三搜索范围；在所述第三搜索范围内确定出与所述第二黑矩形块的左上角点匹配度最高的第三同名点、以及与所述第二黑矩形块的左下角点匹配度最高的第四同名点；根据所述第一同名点、所述第二同名点、所述第三同名点和所述第四同名点，确定所述中心区域对应的第一红外区域。5.根据权利要求3所述的相机质量测试方法，其特征在于，在所述确定与所述中心区域的中心点匹配度最高的中心同名点之后，还包括：计算所述红外图的中心点与所述中心同名点之间的距离；判断所述距离是否大于预设的移位阈值；若所述距离大于所述移位阈值，则对所述待测相机进行返工；若所述距离小于或等于所述移位阈值，则根据所述距离在夹具上平移所述待测相机。6.根据权利要求4所述的相机质量测试方法，其特征在于，在所述确定所述中心区域对应的第一红外区域之后，还包括：计算所述第一同名点和所述第二同名点之间的纵坐标差值，或计算所述第三同名点和所述第四同名点之间的纵坐标差值；判断所述纵坐标差值是否大于预设的旋转阈值；若所述纵坐标差值大于所述旋转阈值，则对所述待测相机进行返工；若所述纵坐标差值小于或等于所述旋转阈值，则根据所述纵坐标差值在所述夹具上沿z轴方向旋转所述待测相机。7.根据权利要求3所述的相机质量测试方法，其特征在于，在所述确定与所述中心区域的中心点匹配度最高的中心同名点之后，还包括：在所述深度图中确定与所述中心同名点坐标相同的倾斜检测基准点；在所述深度图上分别确定出面积相等的，且与所述倾斜检测基准点距离相等的第一倾斜检测区域、第二倾斜检测区域、第三倾斜检测区域和第四倾斜检测区域；其中，所述第一倾斜检测区域位于所述倾斜检测基准点的上方，所述第二倾斜检测区域位于所述倾斜检测基准点的下方，所述第三倾斜检测区域位于所述倾斜检测基准点的左侧，所述第四倾斜检测区域位于所述倾斜检测基准点的右侧；计算所述第一倾斜检测区域的第一深度值均值、所述第二倾斜检测区域的第二深度值均值、所述第三倾斜检测区域的第三深度值均值和所述第四倾斜检测区域的第四深度值均值；计算所述第一深度值均值与所述第二深度值均值之间的第一深度值差值、以及所述第三深度值均值与所述第四深度值均值之间的第二深度值差值；
若所述第一深度值差值和所述第二深度值差值中至少有一个大于预设的倾斜阈值，则对所述待测相机进行返工；若所述第一深度值差值和所述第二深度值差值均小于或等于所述倾斜阈值，则根据所述第一深度值差值和所述第二深度值差值在所述夹具上沿x轴方向和/或y轴方向旋转所述待测相机。8.根据权利要求1至权利要求7中任一项所述的相机质量测试方法，其特征在于，所述根据所述第一深度区域内各点的深度值确定所述待测相机的相对精度，包括：分别计算所述第一深度区域中各所述图案对应的区域的深度值均值；随机选取一个所述图案对应的区域作为补偿基准区域，并将所述补偿基准区域的深度值均值作为补偿基准值；分别根据所述补偿基准值与各所述图案对应的区域的深度值均值之间的差值，对各所述图案对应的区域内各点的深度值进行补偿；将所述补偿基准区域和补偿后的除所述补偿基准区域之外的各所述图案对应的区域合并为相对精度检测区域；计算所述相对精度检测区域的第一深标准差，将三倍的所述第一标准差作为所述待测相机的相对精度。9.根据权利要求1至权利要求7中任一项所述的相机质量测试方法，其特征在于，所述根据所述第二深度区域内各点的深度值和所述待测相机与所述外围区域之间的真实距离，确定所述待测相机的绝对精度，包括：分别计算所述第二深度区域内各点的深度值与所述真实距离之间的第三深度值差值；根据各所述第三深度值差值计算第二标准差，将三倍的所述第二标准差作为所述待测相机的绝对精度。10.根据权利要求1至权利要求7中任一项所述的相机质量测试方法，其特征在于，所述精度阈值通过以下步骤确定：获取所述待测相机的焦距和基线长度；根据所述真实距离、所述待测相机的焦距和基线长度，确定所述精度阈值；所述根据所述真实距离、所述待测相机的焦距和基线长度，确定所述精度阈值，通过以下公示表示：c1=z2/(f*l)其中，z为所述真实距离，f为所述待测相机的焦距，l为所述待测相机的基线长度，c1为所述精度阈值。11.根据权利要求1至权利要求7中任一项所述的相机质量测试方法，其特征在于，在所述确定所述待测相机的绝对精度之后，还包括：计算所述第一深度区域和所述第二深度区域内的各像素点的深度值；根据所述真实距离和预设的有效阈值确定有效深度范围；将所述第一深度区域和所述第二深度区域内的各像素点中，深度值不在所述有效深度范围内的像素点作为空洞点，并确定所述空洞点的数量；根据所述空洞点的数量、以及所述第一深度区域和所述第二深度区域内的像素点的总数，计算所述深度图的空洞率；
若所述空洞率大于预设的空洞阈值，则对所述待测相机进行返工。12.一种相机质量测试系统，其特征在于，包括：检测板，所述检测板包括中心区域和外围区域，所述中心区域为若干阵列间隔排列的白的图案和黑的图案，所述外围区域为白平面，所述图案均高于所述白平面，不同的所述图案与所述白平面之间的高度差不同；拍摄模块，用于通过待测相机对所述检测板进行拍摄得到深度图；定位模块，用于在所述深度图中确定与所述检测板的中心区域对应的第一深度区域，以及与所述检测板的外围区域对应的第二深度区域；相对精度计算模块，用于根据所述第一深度区域内各点的深度值确定所述待测相机的相对精度；绝对精度计算模块，用于根据所述第二深度区域内各点的深度值和所述待测相机与所述外围区域之间的真实距离，确定所述待测相机的绝对精度；判决模块，用于判断所述相对精度和所述绝对精度中是否至少有一个小于预设的精度阈值，并在所述相对精度和所述绝对精度中至少有一个小于预设的精度阈值时，对所述待测相机进行返工。13.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至权利要求11中任一所述的相机质量测试方法。14.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至权利要求11中任一项所述的相机质量测试方法。

技术总结

本申请实施例涉及机器视觉技术领域，公开了一种相机质量测试方法、系统、电子设备和存储介质，该方法包括：在待测相机对预设的检测板拍摄得到的深度图中，确定与检测板的中心区域对应的第一深度区域，以及与检测板的外围区域对应的第二深度区域；根据第一深度区域内各点的深度值确定待测相机的相对精度；根据第二深度区域内各点的深度值和待测相机与外围区域之间的真实距离，确定待测相机的绝对精度；若相对精度和绝对精度中至少有一个小于预设的精度阈值，则对待测相机进行返工，本申请实施例提供的相机质量测试方法，能够高度自动化、客观且高效地对结构光相机进行质量测试，有效提升结构光相机的生产效率和出厂质量。有效提升结构光相机的生产效率和出厂质量。有效提升结构光相机的生产效率和出厂质量。