一种模组检测设备及检测方法与流程

本发明属于检测技术领域.，尤其涉及模组检测设备。

背景技术：

立体图像显示技术的成像原理是：基于观看者的双目视差，让观看者的左眼和右眼分别感知具有图像差异的视差图，观看者的大脑基于所感知的图像差异形成立体图像。

根据观看形式将立体显示分为眼镜式立体显示和裸眼式立体显示。其中，眼镜式立体显示装置需要观看者佩戴眼镜，才能观看到立体图像，在眼镜式立体显示装置的可视范围内，观看者的观看位置可以随意移动，都可以看到立体图像，然而，在观看眼镜式立体显示装置时，需要借助眼镜，增加观看者的观看负担，限制立体显示技术的发展，而观看者在观看裸眼式立体显示装置时，无需佩戴眼镜，即可观看到立体图像。

裸眼式立体显示装置包括光学模组和处理器，光学模组将处理器提供的立体图像进行分光显示，这样，观看者就无需佩戴眼镜等配件，就可以看到立体图像，因此，光学模组的显示质量将会影响观看者的观看体验，有必要在光学模组出厂前，对其显示质量进行检测评价。

技术实现要素：

本发明实施例的目的在于提供一种模组检测设备，旨在解决由现有技术的缺陷引起的一个或多个技术问题。

本发明实施例是这样实现的，一种模组检测设备，所述模组检测设备包括机箱、反射镜面、模组检测治具和图像检测装置；

所述模组检测治具、所述图像检测装置分别安装于所述机箱上，所述机箱内设有检测空腔，所述反射镜面安装于所述检测空腔内；

所述光学模组能够可拆卸安装于所述模组检测治具内，当所述光学模组安装于所述模组检测治具内时，所述光学模组与所述反射镜面相对设置；

所述光学模组显示检测图像，所述检测图像经所述反射镜面反射形成虚像，所述图像检测装置采集所述虚像，并根据采集到的所述虚像确定所述光学模组的显示品质。

具体地，所述图像检测装置包括图像采集器件和与所述图像采集器件相连

接的图像处理器件；

所述图像采集器件安装于所述机箱上，并与所述反射镜面相对设置；

所述图像处理器件与所述光学模组通信连接；

所述图像处理器件控制所述光学模组显示所述检测图像，所述图像采集器件采集所述虚像，所述图像处理器件接收所述图像采集器件采集的所述虚像，并根据所述虚像确定所述光学模组的显示品质。

进一步地，所述图像处理器件包括：

显示控制模块，用于确定预设的排图参数并控制所述光学模组根据所述预设的排图参数显示所述检测图像；

接收模块,用于接收所述图像采集器件采集的所述虚像；

第一获取模块，用于根据采集的所述虚像和所述预设的排图参数获取所述光学模组的校正参数；

品质检测模块，根据所述校正参数确定所述光学模组的显示品质。

具体地，所述第一获取模块包括：

第一获取子模块，用于根据采集的所述虚像，获取所述检测图像的实际图像属性；

第二获取子模块，用于根据所述预设的排图参数和所述检测图像的实际图像属性，获取所述光学模组的校正参数。

具体地，所述第一获取子模块包括：

第一获取单元，用于确定采集虚像时所获取的图像中所述检测图像的区域范围；

第二获取单元，用于根据确定的区域范围，在所述获取的图像中抠取与所述区域范围对应的所述检测图像；

第三获取单元，用于根据抠取到的所述检测图像，获取所述检测图像的实际图像属性。

进一步地，所述检测图像为条纹图像；

所述条纹图像的图像属性包括条纹斜率、条纹截距和条纹间距；

所述预设的排图参数包括排图倾角、排图周期和排图位移；

所述校正参数包括光栅倾角、光栅水平栅距和光栅位移；

所述第三获取单元，用于根据所述条纹图像进行直线拟合，获取条纹直线方程，从而获取所述条纹图像的实际图像属性；

所述第二获取子模块包括：

第四获取单元，用于获取所述预设的排图参数、所述校正参数、所述检测图像的理论图像属性之间的第一关联关系；

第一确定单元，用于根据所述第一关联关系、所述实际图像属性和所述预设的排图参数，确定所述校正参数。

具体地，所述第一关联关系为应用所述预设的排图参数、所述校正参数表示所述理论图像属性的函数关系；

所述第一确定单元包括：

建立子单元，用于建立所述第一关联关系对应的第一代价函数；

第一确定子单元，用于根据所述实际图像属性和所述预设的排图参数，利用最小化算法最小化所述第一代价函数，确定所述校正参数。

优选地，所述品质检测模块包括：品质判定子模块，用于确定是否获取到所述校正参数，如果无法获取到所述校正参数，则确定所述光学模组的显示品质为第一级别。

具体地，所述品质检测模块包括：

显示控制子模块，用于根据获取的所述校正参数控制所述光学模组显示第二检测图像；

接收子模块，用于接收所述图像采集器件采集的所述第二检测图像投射到所述反射镜面上形成的第二虚像；

第一检测子模块，用于根据所述第二虚像，确定所述光学模组的显示品质级别。

进一步地，所述第一检测子模块包括：

第一检测单元，用于根据所述第二虚像中串扰区的面积占所述第二虚像的面积的比例或非串扰区占的面积占所述第二虚像的面积的比例，确定所述光学模组的显示品质级别；

或者

第二检测单元，用于根据连续显示的规定数量的第二检测图像对应的规定数量的第二虚像中串扰视图所占的比例或者非串扰视图所占的比例，确定所述光学模组的显示品质级别；

或者

第三检测单元，用于根据所述第二虚像中串扰区的面积占所述第二虚像的面积的比例或非串扰区占所述第二虚像的面积的比例，当所述串扰区的面积占所述第二虚像的面积的比例小于第一阈值或者所述非串扰区占所述第二虚像的面积的比例大于第二阈值时，进一步根据连续显示的规定数量的第二检测图像对应的规定数量中的第二虚像中串扰视图所占的比例或者非串扰视图所占的比例，确定所述光学模组的显示品质级别。

进一步地，所述图像处理器件包括：

第二显示控制模块，用于控制所述光学模组显示所述检测图像,其中所述检测图像为第一颜色图像；

第二接收模块，用于接收所述图像采集器件采集的所述虚像；

斑点检测模块，用于检测所述虚像中的目标区域中的第二颜色斑点；

品质确定模块，用于当所述目标区域存在斑点或者所述目标区域存在的斑点数量大于预设阈值时，确定所述光学模组的显示品质级别为第二级别，或者，当所述目标区域不存在斑点或者所述目标区域存在的斑点数量小于预设阈值时，第二检测子模块确定所述光学模组的显示品质级别为第三级别。

优选地，所述第一颜色为白色，所述第二颜色斑点为黑斑；或者

所述第一颜色为黑色，所述第二颜色斑点为白斑。

进一步地，所述图像采集器件滑动安装于所述机箱上，以使所述图像采集器件在与所述反射镜面保持预定距离的条件下在不同位置采集多幅所述虚像。

具体地，所述检测空腔内还设有传动装置，所述反射镜面安装于所述传动装置上，所述传动装置用于调节所述反射镜面与所述光学模组之间的距离。

进一步地，所述模组检测治具包括承载基座和压合装置，所述承载基座设置于所述机箱上，所述压合装置设置于所述承载基座上；

所述承载基座用于放置所述光学模组，所述压合装置用于将所述光学模组的接口联入所述图像检测装置的检测线路；

当所述光学模组放置于所述承载基座上，所述压合装置的压合动作将所述接口联入所述检测线路以使所述光学模组与所述处理器通信连接。

具体地，所述压合装置包括压盖，所述压盖上设有与所述接口相适配的连接器，所述连接器与所述检测线路相连接，所述压盖的一端与所述承载基座转动连接，当所述压盖的另一端向着所述承载基座靠拢压合时，所述连接器与所述接口卡合连接。

进一步地，所述模组检测治具还包括开关装置，所述开关装置设置于所述承载基座上并与所述检测线路相连接，用于控制所述检测线路的导通和断开，从而控制所述光学模组与所述处理器通信连接导通和断开。

优选地，所述模组检测设备还包括品质提示部件，用于提示所确定的所述光学模组的显示品质级别。

本发明实施方式提供的模组检测设备，将光学模组放置于模组检测治具上，反射镜面反射光学模组显示的检测图像，图像检测装置采集反射镜面反射光学模组显示的检测图像的虚像，根据采集到的检测图像确定光学模组的显示品质，检测过程无需操作人员手动操作，实现自动化检测，不仅提升检测效率，确保检测结果可靠性，同时可进行大批量检测，满足日益扩大的检测需求。

本发明实施例还提供模组检测方法，包括：

将光学模组显示的检测图像投射到反射镜面上；

采集所述检测图像经所述反射镜面反射所形成的虚像；

根据采集到的所述虚像确定所述光学模组的显示品质。

具体地，在将光学模组显示的检测图像投射到反射镜面之前，所述方法还包括：

确定预设的排图参数并控制所述光学模组根据所述预设的排图参数显示所述检测图像；

所述根据采集到的所述虚像确定所述光学模组的显示品质包括：

根据采集到的所述虚像和所述预设的排图参数获取所述光学模组的校正参数；

根据所述校正参数，确定所述光学模组的显示品质。

进一步地，所述根据采集到的所述虚像和所述预设的排图参数，获取所述光学模组的校正参数包括：

根据所述采集到的所述虚像，获取所述检测图像的实际图像属性；

根据所述预设的排图参数和所述检测图像的实际图像属性，获取所述光学模组的校正参数。

具体地，所述根据所述采集到的所述虚像，获取所述检测图像的实际图像属性包括：

确定所述采集虚像时获取的图像中所述检测图像的区域范围；

根据确定的区域范围，在所述采集虚像时获取的图像中抠取与所述区域范围对应的所述检测图像；

根据所述抠取到的检测图像，获取所述检测图像的实际图像属性。

进一步地，所述检测图像为条纹图像；

所述条纹图像的图像属性包括条纹斜率、条纹截距和条纹间距；

所述预设的排图参数包括排图倾角、排图周期和排图位移；

所述校正参数包括光栅倾角、光栅水平栅距和光栅位移；

所述根据所述抠取到的检测图像，获取所述检测图像的实际图像属性包括：

根据所述抠取到的条纹图像进行直线拟合，获取条纹直线方程，从而获取所述条纹图像的实际图像属性；

所述根据所述预设的排图参数和所述检测图像的实际图像属性，获取所述光学模组的校正参数包括：

获取所述预设的排图参数、所述校正参数、所述检测图像的理论图像属性之间的第一关联关系；

根据所述第一关联关系、所述实际图像属性和所述预设的排图参数，确定所述校正参数。

优选地，所述第一关联关系为应用所述预设的排图参数、所述校正参数表示所述理论图像属性的函数关系；

所述根据所述第一关联关系、所述实际图像属性和所述预设的排图参数，确定所述校正参数包括：

建立所述第一关联关系对应的第一代价函数；

根据所述实际图像属性和所述预设的排图参数，利用最小化算法最小化所述第一代价函数，确定所述校正参数。

进一步地，所述根据所述校正参数确定所述光学模组的显示品质包括：

确定是否获取到所述校正参数，如果无法获取到所述校正参数，则确定所述光学模组的显示品质为第一级别。

具体地，所述根据所述校正参数确定所述光学模组的显示品质包括：

根据获取的所述校正参数控制所述光学模组显示第二检测图像；

将所述光学模组显示的第二检测图像投射到所述反射镜面上；

采集所述第二检测图像投射到所述反射镜面上形成的第二虚像；

根据所述第二虚像，确定所述光学模组的显示品质级别。

进一步地，所述根据所述第二虚像，确定所述光学模组的显示品质级别包括：

根据所述第二虚像中串扰区的面积占所述第二虚像的面积的比例或非串扰区占的面积占所述第二虚像的面积的比例，确定所述光学模组的显示品质级别；

或者

根据连续显示的规定数量的第二检测图像对应的规定数量的第二虚像中串扰视图所占的比例或者非串扰视图所占的比例，确定所述光学模组的显示品质级别；

或者

根据所述第二虚像中串扰区的面积占所述第二虚像的面积的比例或非串扰区占所述第二虚像的面积的比例，当所述串扰区的面积占所述第二虚像的面积的比例小于第一阈值或者所述非串扰区占所述第二虚像的面积的比例大于第二阈值时，进一步根据连续显示的规定数量的第二检测图像对应的规定数量中的第二虚像中串扰视图所占的比例或者非串扰视图所占的比例，确定所述光学模组的显示品质级别。

进一步地，在将光学模组显示的检测图像投射到反射镜面之前，所述方法还包括：

控制所述光学模组显示所述检测图像,其中所述检测图像为第一颜色图像；

所述根据所述虚像检测所述光学模组的显示品质包括：

接收所述检测图像经所述反射镜面反射形成的虚像；

检测所述虚像中的目标区域中的第二颜色斑点；

当所述目标区域存在斑点或者所述目标区域存在的斑点数量大于预设阈值时，确定所述光学模组的显示品质级别为第二级别，或者，当所述目标区域不存在斑点或者所述目标区域存在的斑点数量小于预设阈值时，第二检测子模块确定所述光学模组的显示品质级别为第三级别。

优选地，所述第一颜色为白色，所述第二颜色斑点为黑斑；或者

所述第一颜色为黑色，所述第二颜色斑点为白斑。

进一步地，所述检测方法还包括：

控制所述光学模组显示棋盘格图像；

将所述光学模组显示的棋盘格图像投射到反射镜面上；

采集所述棋盘格图像经所述反射镜面反射所形成的第三虚像；

根据采集到的所述第三虚像，确定采集所述第三虚像的摄像头的参数。

本实施例提供的模组检测方法，根据采集到的检测图像确定光学模组的显示品质，检测过程无需操作人员手动操作，实现自动化检测，不仅提升检测效率，确保检测结果可靠性，同时可进行大批量检测，满足日益扩大的检测需求。相较于现有的模组检测方法，本发明使用更趋于统一的数学模型，检测过程快捷连续，具有明显的体系化特性，同时使得检测校正过程更经济且更容易实施，能够符合量产快速化生产的要求。

附图说明

图1是现有技术提供的光学模组结构示意图；

图2是本发明实施例一提供的模组检测方法流程示意图；

图3是本发明实施例中检测图像的成像原理示意图；

图4(a)是本发明实施例摄像头拍摄的在反射镜面上显示的条纹图像(检测图像)的虚像所获取的第一目标图像的示意图；

图4(b)是本发明实施例中根据第一目标图像获取的条纹图像(检测图像)的示意图；

图4(c)是本发明实施例中条纹图像(检测图像)对应的条纹直线示意图；

图5是本发明实施例二提供的模组检测设备立体示意图；

图6(a)是本发明实施例一提供的图像处理器件结构示意图；

图6(b)是本发明实施例一提供的图像处理器件另一结构示意图；

图7是本发明实施例一提供的第一获取模块结构示意图；

图8是本发明实施例一提供的第一获取子模块结构示意图；

图9是本发明实施例一提供的第二获取子模块结构示意图；

图10是本发明实施例一提供的第一确定单元结构示意图；

图11(a)是本发明实施例一提供的品质检测模块结构示意图；

图11(b)是本发明实施例一提供的品质检测模块另一结构示意图；

图12(a)是本发明实施例一提供的第一检测子模块结构示意图；

图12(b)是本发明实施例一提供的第一检测子模块另一结构示意图；

图12(c)是本发明实施例一提供的第一检测子模块另一结构示意图；

图13是本发明实施例一提供的模组检测治具打开状态的示意图；

图14是本发明实施例一提供的模组放置于治具内的示意图；

图15是本发明实施例一提供的模组检测治具扣合状态的示意图；

图16是本发明实施例一提供的传动装置结构示意图；

图17是本发明实施例二提供的模组检测设备的示意图。

具体实施方式

为了使本发明要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不限定本发明。

为更好理解本发明，如图1所示，首先对本发明实施例中的光学模组20进行说明。光学模组20用于进行裸眼立体显示，光学模组20通常包括相对设置的光栅器件21和显示面板22。进行裸眼立体显示时，显示面板22显示按照预定排图规则排布的立体图像(即左眼图像l和右眼图像r)，而光栅器件21对显示面板22显示的立体图像进行分光，从而将左眼图像送入用户的左眼，将右眼图像送入用户的右眼，从而使用户观看到3d影像。由于立体图像的排图必须与光栅器件21的分光作用相互配合才能达到好的立体显示效果，光栅器件21参数例如光栅倾角、光栅栅距等是排图算法中所需使用的关键参数，直接决定光学模组20的成像效果。在制备光学模组20时，通常采用贴合工艺将光栅器件21与显示面板22贴合在一起。但由于贴合偏差等干扰因素影响，导致光栅器件21的实际参数和原始设计参数是不同的，如果按照光栅器件21的设计参数进行显示，则会出现串扰等影响立体显示效果的问题。因此，出厂前，需要对光学模组20进行检测，检测的目的在于，一方面可以获得光学模组20的校正参数，该校正参数用于校正贴合偏差等干扰因素的影响，具体可以为光栅器件21的实际参数，例如实际的光栅倾角、光栅栅距等。另一方面，还可以对光学模组20进行品质检测，例如串扰特性、3d效果、或者有无斑点等等检测，获取到光学模组20的显示品质，便于对光学模组20进行品质分类。

需要说明的，本发明实施例中，光学模组的显示品质用于表征光学模组的显示性能的好坏，例如串扰特性、光学特性、电子特性，物理特性等等，本发明所提供的实施例仅为示例，本发明对显示品质不做具体限定。

本发明实施例所提供的实施例，应用分级设定的方式表示显示品质，但本发明不限于此，在本发明的其他实施例中，显示品质可以为某些特定参数，通过本发明实施例的模组检测方法和设备，得到该特定参数对应的参数值。

显然，显示面板22显示的立体图像通过光栅器件21的分光才能进行立体显示，参见前文所述，为了避免贴合误差的影响，对光学模组20进行显示校正，即，准确的获取到光栅器件21设计参数的实际值(本申请中称之为校正参数)是非常必要的，以便光学模组20根据校正参数来进行排图显示。在得到校正参数后，可以控制光学模组20根据校正参数来进行排图显示立体图像，然后根据显示的立体图像进一步对光学模组20的品质进行检测，这样不仅提高光学模组20的品质检测良率，而且品质检测结果更加可靠。

本发明实施例提供的反射镜面，为具有反射能力的镜面，例如全反射镜面和半反射镜面。

下面对本发明实施例提供的模组检测方法和装置等进行详细介绍。

如图1至图3所示，本发明实施例提供的模组检测方法，包括：

步骤210，将光学模组显示的检测图像投射到反射镜面上。

步骤220,采集检测图像经反射镜面反射所形成的虚像。

本发明实施例中，如图1所示，光学模组20包括相对设置的显示面板22和光栅器件21。显示面板22显示图像内容，在光栅器件21的分光作用下，光学模组20显示出检测图像，也就是说，光学膜组20所呈现的检测图像是显示面板22和光栅器件21共同作用的结果。

具体的，显示面板22可根据预设的排图参数显示左右眼图像对，在光栅器件21的分光作用下，光学模组20显示一种检测图像。

由于需要利用检测图像进行光学模组20的检测，因此，需要获取到该检测图像，为获取该检测图像，本发明实施例中，采用镜面投影的方式，具体为：将光学模组20显示的检测图像投影到一个反射镜面上，这样，该镜面上将呈现该检测图像的虚像，这样，后续就可以利用摄像头等图像采集装置采集该虚像，从而获得一张包含有检测图像的图像，然后根据这张图像得到检测图像。

光学模组20与反射镜面的位置关系不限，两者之间的相对位置只需保证光学模组20显示的检测图像投影到反射镜面，并在镜面中形成清晰的虚像。当然，为了后续运算简便，并且为得到质量较高的检测图像从而有效保证运算处理的准确性，优选的，在反射镜面上形成检测图像的虚像时，光学模组20的显示平面，亦即显示面板22要与反射镜面平行相对，并与反射镜面间隔预定距离，该预定距离本领域人员可以合理设置，基本原则是，需要保证光学模组20与反射镜面之间的距离可使得摄像头采集的图像中包含有清晰的检测图像。

需要说明的是，通常利用摄像头拍摄镜面中的虚像从而采集到该虚像，拍摄虚像的摄像头可以是检测装置提供的摄像头，进行反射镜面投影时，该摄像头正对反射镜面，可以轻松拍摄到反射镜面上的虚像。

在采集检测图像经反射镜面所形成的虚像之后，即可执行步骤230。

步骤230,根据采集到的虚像确定光学模组的显示品质。

本步骤中，在采集虚像后，将根据采集到的虚像确定光学模组的显示品质。

在本发明的一个实施例中，显示面板22显示根据预设的排图参数排列的左右眼图像对，在光栅器件21的分光作用下，光学模组20显示出检测图像。也就是说，本实施例的模组检测方法，本发明实施例中在将光学模组20显示的检测图像投射到反射镜面之前，还包括：首先需要确定预设的排图参数并控制光学模组20根据预设的排图参数显示检测图像，具体的，排图参数包括排图倾角、排图周期和排图位移等，其中，排图位移为光栅器件21与水平坐标轴的交点中距排图中心点最近的交点与排图中心点之间的水平距离。以检测图像为条纹图像为例，光学模组20利用预先设定的排图参数在显示面板22上排布第一颜色像素和第二颜色像素，并在光栅器件21的辅助作用下，显示出相间设置有第一颜色条纹和第二颜色条纹的条纹图像，该条纹图像是周期性的条纹图像，即第一颜色条纹和第二颜色条纹交错周期排列。举例而言，该条纹图像可以为红绿条纹图像，即第一颜色条纹为红色和绿色条纹中的一种颜色的条纹，而第二颜色条纹为红色和绿色条纹中的另一种颜色的条纹。然后在步骤210和220中，光学模组20显示的检测图像投射到镜面上，利用摄像头等图像采集装置采集该检测图像在镜面中所形成的虚像。本步骤中，将从摄像头等图像采集装置处接收到所采集到的虚像，首先根据采集到的虚像和预设的排图参数获取光学模组20的校正参数，进一步根据校正参数确定光学模组20的显示品质。具体的，光学模组20根据预设的排图参数显示检测图像，该检测图像投射于反射镜面上，反射镜面反射该检测图像的虚像，采集该虚像，根据采集到的检测图像的虚像和预设的排图参数获取光学模组20的校正参数，光学模组20根据该校正参数，重新排图显示用于品质检测的第二检测图像，根据重新排图显示的第二检测图像确定光学模组20的显示品质。

本实施例提供的模组检测方法，首先确定光学模组20的校正参数，然后根据该排图参数进行品质检测，从而能够有效消除贴合偏差等干扰因素的影响，确保品质检测结果更为可靠准确。

下面具体对本实施例中的根据采集到的虚像和预设的排图参数，获取光学模组20的校正参数进行详细说明。

为获取校正参数，首先需要根据采集到的虚像，获取检测图像的图像属性；然后，根据预设的排图参数和检测图像的实际图像属性，获取所述光学模组20的校正参数。

从原理上讲，显示面板22显示根据预设的排图参数排列的左右眼图像对，在光栅器件21的分光作用下，光学模组20显示检测图像。也就是说，检测图像是排图和分光共同作用的结果，亦即，检测图像的图像属性、排图参数和校正参数是紧密关联的。显然，可以根据检测图像的图像属性以及预设的排图参数，来获取校正参数。其中，检测图像的图像属性是指该图像固有的特性参数，例如，针对于条纹图像，图像属性可包括条纹斜率、条纹直线的截距(简称条纹截距)和相邻条纹之间的间距(简称条纹间距)等。而排图参数可包括排图倾角、排图周期、排图位移等，校正参数可以包括光栅倾角、光栅水平栅距和光栅位移等。

在本发明一个实施例中，参见图4(a)至图4(c)，检测图像为第一颜色条纹和第二颜色条纹相间设置的条纹图像，例如可以为红绿条纹图、蓝黄条纹图或者其他的条纹图像，其中条纹图像的两个条纹的颜色需要具有明显的颜色区分。图4作为示意图，仅表示条纹，对具体的条纹颜色不做限定。

针对条纹图像，其图像属性可包括条纹斜率、条纹截距和条纹间距中的至少一者。

可以理解的是，通过摄像头等图像采集装置采集镜面中检测图像的虚像时，实际上将获得一张包含有检测图像的虚像的图像，即包含有检测图像的图像，能够从采集所获得的这张图像中得到检测图像的虚像，即得到检测图像。为方便描述和理解，下文中，采集虚像时所获得的这张包含有检测图像的图像称为第一目标图像。

还需要说明的是，本发明所言的检测图像的虚像，是检测图像在反射镜面中所成的镜像，实质图像内容是和检测图像是相同的，采集虚像的目的就是为了获取到检测图像，从而根据检测图像来进行品质检测，因此，第一目标图像中的检测图像的虚像实际上即等同为检测图像，即第一目标图像中包含有检测图像。当然可以理解的是，由于镜面与光学模组20的显示平面的位置关系，第一目标图像中检测图像的虚像相对于与实际显示的检测图像可能有一定的旋转角度，该旋转角度是可以通过算法进行还原处理的，依然可以根据检测图像的虚像获取到检测图像，即依然可以从第一目标图像中获取到实际显示的检测图像实质上等同的检测图像。因此，本发明实施例中，未将检测图像的虚像和检测图像予以明确区分，两者所代表的实质图像内容相同，本发明实施例中所描述的第一目标图像包括检测图像，即表示可以根据第一目标图像获取到检测图像。

在获取到第一目标图像后，需要根据该第一目标图像获取到检测图像，例如，将检测图像从第一目标图像中提取出来。具体的，根据第一目标图像获取检测图像的方式可以包括：首先，确定第一目标图像中检测图像的区域范围；然后，根据确定的区域范围，在第一目标图像中抠取与区域范围对应的检测图像，再之后，根据抠取到的检测图像，获取检测图像的实际图像属性。

例如，如图4(a)所示的第一目标图像，此时，检测图像为条纹图像，投影到一个反射镜面上，摄像头拍摄投影获得的虚像，从而得到该第一目标图像，然后从第一目标图像中把条纹图像提取出来，提取出来的条纹图像可参见图4(b)。

其中，具体的，在确定第一目标图像中检测图像的区域范围时，可以有如下两种方式：

第一种方式：根据预先确定的光学模组20对应的图像位置信息，确定第一目标图像中光学模组20显示区域的区域范围，将第一目标图像中光学模组20显示区域的区域范围确定为第一目标图像中检测图像的区域范围。

这里所言的图像位置信息是指光学模组20的显示区域在第一目标图像中的位置信息，该位置信息可以是预先确定并设定好的。针对于常规的矩形光学模组20而言，在进行图像显示时，一般为全屏显示，即光学模组20全屏显示检测图像，因此，第一目标图像中光学模组20的显示区域范围即为检测图像在第一目标图像的区域范围。此时，在获取检测图像的区域范围时，需要根据预先确定的光学模组20对应的图像位置信息来划定光学模组20的显示区域范围，将第一目标图像中光学模组20的显示区域范围确定为第一目标图像中检测图像的区域范围。具体的，图像位置信息可以包括光学模组20显示区域的四个顶点在第一目标图像中的坐标信息，即可以根据矩形光学模组20显示区域四个顶点的坐标信息，来确定区域范围。

需要说明的是，本发明实施例对于如何确定图像位置信息不做限定，本领域技术人员可以任意选择。举例来讲，镜面和光学模组20之间的相对位置固定时，则光学模组20的显示区域在第一目标图像中的位置是固定的，是可以通过现有技术确定出来的。

第二种方式：首先，对第一目标图像进行图像除噪处理；然后，针对除噪后的第一目标图像，采用边缘检测算法确定第一目标图像中检测图像的边缘像素点；根据边缘像素点确定第一目标图像中检测图像的边界线，从而确定出第一目标图像中检测图像的区域范围。

其中，除噪声处理和边缘检测等算法都属于现有技术中的常规方法，这里不再赘述。例如，可首先提取第一目标图像对应的通道的值，利用该通道值进行图像除噪处理，在图像除噪完成后，采用边缘检测算法，针对除噪后的第一目标图像，确定检测图像的边缘像素点。根据确定的边缘像素点确定检测图像的边界线，第一目标图像中该边界线所包围的区域即为检测图像对应的区域，第一目标图像中该区域内的对应的图像即为检测图像。

在确定检测图像的区域范围之后，即可在第一目标图像中采用抠图技术，抠取与该区域范围对应的区域图像，将区域范围对应的图像确定为检测图像，即所抠取的区域图像即为检测图像。

在本发明一个实施例中，参见图4(a)至图4(c)，检测图像为第一颜色条纹和第二颜色条纹相间设置的条纹图像，例如可以为红绿条纹图、蓝黄条纹图或者其他的条纹图像,针对条纹图像，其实际图像属性可包括条纹斜率、条纹截距和条纹间距中的至少一者。

此时，在获取到检测图像后，可根据如下方式获取其图像属性：

首先，获取条纹图像中第一颜色条纹的中线点；

然后，根据第一颜色条纹的中线点进行直线拟合，得到拟合后的条纹直线方程，例如，可利用最小二乘法进行直线拟合，得到拟合后的条纹直线方程。条纹直线可参见图4(c)所示，图4(c)中的黑色倾斜直线即为拟合后的条纹直线。

进而，根据拟合后的条纹直线方程，确定条纹图像的实际图像属性。

关于如何获取到条纹的中线点，以及如何进行直线拟合，可以采用本领域公知方式，这里不再详细说明。举例来讲，在检测图像中，针对第一颜色条纹，可利用高斯滤波器处理第一颜色条纹，利用梯度变化得到第一颜色条纹的中线点。在得到条纹中线点之后，将所有的点组合成多条线段，删除点数过少的线段，利用最小二乘法对多条线段进行直线拟合处理，得到拟合后的条纹直线方程。

其中，获取条纹直线方程的方式不仅仅局限于上述一种，还可以根据条纹图像建立坐标系，在坐标系下求解条纹直线方程。在此不做详细阐述。需要说明的是，获取条纹直线方程时还可以采用其他方式，并不局限于本发明实施例列举的方法，本领域技术人员可以根据需求来自行选择。

其中，经过直线拟合后的条纹直线方程可以为如下形式：

y＝kx+b+gh，其中，g为整数

该直线方程的斜率k为条纹斜率、该直线方程的截距b为条纹截距、h为条纹间距，其中，g为整数，表示条纹序号，g＝0、1、2……。

则，经过直线拟合得到条纹直线方程后，即可得到条纹的实际图像属性中条纹斜率、条纹截距和条纹间距中的至少一者。

此处，本步骤中所得到的图像属性为实际图像属性，而后续会描述有检测图像的理论图像属性。需要强调的是，实际图像属性和理论图像属性均为图像属性，不同在于，实际图像属性是指通过对检测图像进行检测的方式得到的图像属性，而理论图像属性是根据理论计算得到的，并不是实际检测的。显然，在没有误差等因素影响的情况下，理论图像属性值和实际图像属性应该是相同的，即不考虑误差，理论图像属性与实际图像属性是相同的。

在获取检测图像的实际图像属性后，将根据预设的排图参数和检测图像的实际图像属性，获取所述光学模组20的校正参数。校正参数实际上是光栅器件21的属性参数的实际值，以光栅器件21为柱透镜光栅为例，具体的，校正参数可以包括光栅倾角、光栅水平栅距和光栅位移等等。

根据前文可知，预设的排图参数包括排图倾角、排图周期和排图位移等，光学模组20根据预设的排图参数在显示面板22上排布像素，在光栅器件21的作用下，在其显示面板22上显示出检测图像。以检测图像为红绿条纹图像为例，光学模组20根据预设的排图参数在显示面板22上排布红绿像素，在光栅器件21的分光作用下，在显示面板22上显示出红绿条纹图像。也就是说，红绿条纹图像是排图和光栅器件21共同作用的结果，即检测图像是排图和光栅器件21共同作用的结果，亦即，检测图像的理论图像属性、排图参数和校正参数是紧密关联的，理论上三者之间必存在一定的函数关系。显然，本领域技术人员可以根据光学原理和数学原理，获得这三者之间的函数关系，从而利用预设的排图参数和检测图像的实际图像属性，来获取光学模组20的校正参数。

概括的讲，根据预设的排图参数和检测图像的实际图像属性，获取光学模组20的校正参数包括的具体过程可以为：

获取预设的排图参数、校正参数、检测图像的理论图像属性之间的第一关联关系；

根据第一关联关系、实际图像属性和预设的排图参数，确定校正参数。

其中所言的第一关联关系即可认为是函数关系。以a、b、c分别表示排图参数、校正参数、理论图像属性中的一者，则，第一关联关系可以表示为a＝f(b、c)，即，排图参数、校正参数、理论图像属性中的一者为另外两者的函数，即a可以应用b、c来表示、亦即a跟随b、c而改变。

由于第一关联关系为理论关系，即表示应用预设的排图参数、校正参数表示理论图像属性的函数关系，而检测到的是实际图像属性，和理论图像属性可能存在细微差异，因此，为了更加精准的获取到校正参数，可以建立与第一关联关系对应的第一代价函数，根据实际图像属性和预设的排图参数，利用最小化算法最小化第一代价函数，从而确定校正参数。其中，最小化算法例如为梯度下降法等，本发明对此不做限定。下面对此进行详细举例说明：

本实施例中，检测图像为两种颜色相间设置的条纹图像，假设为红绿条纹图像，光学模组20利用预先设定的排图参数----排图倾角、排图周期和排图位移，在显示面板22上排布第一颜色像素和第二颜色像素，并在光栅器件21的辅助下，显示出相间设置有第一颜色条纹和第二颜色条纹的条纹图像，该条纹图像是周期性的条纹图像，即第一颜色条纹和第二颜色条纹交错周期排列。红绿条纹图像的图像属性包括条纹斜率、条纹截距和条纹间距等。

如图3所示的原理图，其中，第一直线表示投影到显示面板22上的周期性光栅器件21，光栅实际参数即校正参数包括光栅倾角c，光栅水平栅距p，光栅位移δ，其中，光栅位移δ为光栅与水平坐标轴x的交点中距离排图中心点最近的交点与排图中心点的水平距离。

第二直线表示根据预设的排图参数c′、p′、δ′在显示面板22上的周期性排图，其中排图参数包括：排图倾角c′、排图周期p′和排图位移δ′，排图位移δ′为排图与水平坐标轴x的交点中距离排图中心点最近的交点与排图中心点的水平距离。

可以理解的是，第一直线的斜率是和光栅倾角c相关，将第一直线的斜率表示为k1其中k1＝tanc，同理，第二直线的斜率和排图倾角c′相关，将第二直线的斜率表示为k2,其中k2＝tanc′。

显然，第一直线的方程可表示为：

y＝k1x+tanc*δ+tanc*n*p，其中，n为整数，表示第一直线的序号，n＝0、1、2……。k1表示第一直线的斜率，第一直线的斜率为光栅倾角c的正切值,即k1＝tanc，tanc*δ表示光栅位移在y轴上的截距，tanc*n*p表示光栅水平栅距在y轴上的截距。

而第二直线的方程可表示为：

y＝k2x+tanc′*δ′+tanc′*m*p′，，其中，m为整数，表示第二直线的序号，m＝0、1、2……。k2表示第二直线的斜率，第二直线的斜率为排图倾角c′的正切值，即k2＝tanc，tanc′*δ′表示排图位移在y轴上的截距，tanc′*m*p′表示排图周期p′在y轴上的截距。

红绿条纹图像的理论图像属性包括条纹斜率slp、条纹截距shf以及条纹间距gap等。由于条纹图像为周期性图像，红绿条纹图像对应的条纹图像的方程可表示为：

y＝slpx+shf+g*gap/cosθ，其中，g为整数，表示条纹直线的序号，tanθ表示条纹图像的斜率slp，则可以确定θ与slp之间的关系，进而可以得到cosθ与slp之间的关系。

显然，检测图像，即红绿条纹图像是由光栅和排图共同作用而形成的，即可认为，条纹直线是根据上述的光学模组20中光栅器件21在检测图像中形成的第一直线和排图形成的第二直线生成。从原理上将，第一直线和第二直线的交点肯定位于条纹直线上，也就是说，第一直线、第二直线和条纹直线具有共同的交点，基于该原理和上述三条直线的已知方程式，即可以推导出排图参数(c′、p′、δ′)、校正参数(c、p、δ)和理论图像属性(gap、shf、slp)之间的理论关联关系。进而即可基于该理论关联关系，计算出校正参数(c、p、δ)。

根据上述原理可推导出上述三者之间多种关联关系，例如，应用排图参数(c′、p′、δ′)、校正参数(c、p、δ)表示图像属性(slp、shf、gap)的关联关系，应用排图参数(c′、p′、δ′)、图像属性(gap、shf、slp)表示校正参数(c、p、δ)的关联关系，应用校正参数(c、p、δ)和理论图像属性(gap、shf、slp)表示排图参数(c′、p′、δ′)的关联关系等，具体的推导方式这里不再赘述，本领域技术人员可以合理选择。

利用这种方式获取校正参数，由于利用了排图参数、校正参数以及理论图像属性三者之间的关联关系，可建立多个方程式，趋于统一的数学模型，一次计算可求解多个校正参数。不需要针对每种校正参数都配置单独的数学模型，单独运算，有效简化了校正的运算过程，使校正过程快捷连续，具有明显的体系化特性，同时使得检测校正过程更经济且更容易实施，能够符合量产快速化生产的要求。

举例说明，假设根据上述原理得到的关联关系为应用排图参数(c′、p′、δ′)和校正参数表示理论图像属性的函数关系，参见如下三个表达式：

第一表达式：gap＝f1(c、p、δ、c′、p′、δ′)；

第二表达式：shf＝f2(c、p、δ、c′、p′、δ′)；

第三表达式：slp＝f3(c、p、δ、c′、p′、δ′)。

其中，(c′、p′、δ′)为预设的已知量，每一组排图参数(c′、p′、δ′)对应于一张条纹图像，即对应一组图像属性(slp、shf、gap)，实际实施中预设多组排图参数，也要分别得到每组排图参数对应的图像属性(slp、shf、gap)，前述步骤已经获取了条纹图像的实际图像属性，即各组排图对应的图像属性亦为已知量，而校正参数(c、p、δ)均为待求量，那么根据上述三个表达式，以及多组排图参数(c′、p′、δ′)和前述步骤检测得到的、分别与多组排图参数对应的多组图像属性，就可建立若干个方程式，从而求解出(c、p、δ)。

可以理解的是，上述三个关系式表示的是理论上的关联关系，即其中gap、shf以及slp可认为是在预设的排图参数下，配合固定的光栅参数(即校正参数)所得到的条纹图像的图像属性的理论值，即理论图像属性。而前述步骤中通过检测获取到的图像属性为实际图像属性，直接将实际图像属性作为理论图像属性代入到上述关系式中求解，会存在一定的误差。

因此，进一步优选的，根据第一关联关系、实际图像属性和预设的排图参数，确定校正参数包括：可以建立与上述关联关系对应的第一代价函数，然后根据实际图像属性和预设的排图参数，利用最小化算法最小化第一代价函数，确定校正参数。其中采用的最小化算法可以包括梯度下降法，当然也可以是其他的方法，在此不再一一列举。需要说明的是，能够适用于本发明实施例的最小化算法的其他方法也应当在本发明的保护范围内。以下具体说明：

将前述步骤中获取到的实际图像属性表示为(gap*、shf*、slp*)，理论图像属性表示为(gap、shf、slp)，分别与排图参数(c′、p′、δ′)相对应。

gap＝f1(c、p、δ、c′、p′、δ′)；

shf＝f2(c、p、δ、c′、p′、δ′)；

slp＝f3(c、p、δ、c′、p′、δ′)。

建立如下第一代价函数：

其中，coe＝(c、p、δ)，理论图像属性gap，shf，slp可以用前述表达式进行计算，gap*，slp*，shf*为利用图像算法检测到的实际图像属性。利用已知的(c′、p′、δ′)和(gap*、shf*、slp*)，最小化第一代价函数，从而求解出(c、p、δ)。

以上是对如何根据检测图像获取到校正参数的详细说明，接下来，具体对根据校正参数确定光学模组的显示品质进行详细说明。

可选的，在本发明的一个实施例中，根据校正参数确定光学模组20的显示品质包括：

确定是否获取到校正参数，如果无法获取到校正参数，则确定光学模组20的显示品质为第一级别。第一级别可以为c等级、差、不合格、次品等用于表征光学模组20显示品质低劣的级别。

需要说明的是，本发明实施例对于品质级别的表示方式不限，例如可以为字母级别，a级别、b级别等等，还可以为数字级别，例如第一级别，第二级别，还可以是文字级别，例如好、优秀、差等等，还可以是多种形式组合的级别，例如，字母和符号组合级别a+，数字和字母组合级别c0等等，本领域技术人员可以任意合理设置品质级别的表现方式和各级别所表示的品质意义。

可选的，在本发明的另一个实施例中，具体地，根据校正参数确定光学模组20的显示品质包括：

根据获取的校正参数控制光学模组20显示第二检测图像，将光学模组20显示的第二检测图像投射到反射镜面上，采集第二检测图像投射到反射镜面上形成的第二虚像，根据采集的第二虚像，确定光学模组20的显示品质级别。

其中，光学模组可按照裸眼立体显示时的排图方式，按照获取排图参数排列像素显示第二检测图像，其中，裸眼立体显示时的排图方式为公知技术，这里不再赘述。与前文中检测图像和其虚像类似，第二虚像实际上与第二检测图像是等同的，第二虚像是在采集第二检测图像的第二虚像时得到的图像中获取的，采集第二检测图像的第二虚像时得到一张包含有第二虚像的图像，即得到一张包含有第二检测图像的图像。

其中，对光学模组的品质检测可包括串扰检测，具体可采用如下三种方式：

其一，根据第二虚像中串扰区的面积占第二虚像的面积的比例或非串扰区占的面积占第二虚像的面积的比例，确定光学模组20的显示品质级别；

其中，串扰区的面积可以通过像素数量表示，第二虚像的面积可以通过第二虚像的总像素数表示。

其二，根据连续显示的规定数量的第二检测图像对应的规定数量的第二虚像中串扰视图所占的比例或者非串扰视图所占的比例，确定光学模组20的显示品质级别；

其三，根据第二虚像中串扰区的面积占第二虚像的面积的比例或非串扰区占第二虚像的面积的比例，当串扰区的面积占第二虚像的面积的比例小于第一阈值或者非串扰区占第二虚像的面积的比例大于第二阈值时，进一步根据连续显示的规定数量的第二检测图像对应的规定数量中的第二虚像中串扰视图所占的比例或者非串扰视图所占的比例，确定光学模组20的显示品质级别。

具体说明如下：串扰检测分为第一串扰检测阶和第二串扰检测阶段，两种检测阶段可以分别执行，也可以顺次执行。第一串扰检测阶段利用第二检测图像，本实施例以红绿图为例简要介绍，根据第二检测图像的红绿程度判断3d效果好坏，从采集第二虚像时获取的图像中截取光学模组20的显示区域，即截取到第二虚像，然后遍历图像中像素，根据设定阈值统计图像中红、绿像素的个数，计算这些像素在图像中的比例。对所有图像作以上处理后在取均值作为最后判断的值。截取第二虚像时，由原来的rgb颜色空间转换到hsv颜色空间，这个转换的目的是为了更好地区分色相，即该颜色是红还是绿或是黄色。当然这里也可以使用rgb、lab颜色等颜色空间去判断。经过颜色空间的转换之后，遍历像素。根据每个像素中h、s、v的值和阈值去判断颜色，然后根据颜色判断是否是串扰区(颜色为红或者绿的区域为非串扰区，其余的是串扰区)。最后根据非串扰区在图像中所占的比例作为一个评判的标准。

第二串扰检测阶段，在摄像头位置保持不变的情况下，在获取的校正参数的基础上，改变校正参数中光栅和屏幕相关对位(即光栅位移)参数，控制光学模组连续显示一定数量的第二检测图像，摄像头采集多幅第二检测图像，即各第二检测图像对应不同的排图参数等，抓取图像，截取图像中光学模组20的显示区域，即第二虚像，判断是左视图还是右视图或者是串扰区的图像。判断完成后更改屏幕相关对位参数的值，抓图分析，重复以上动作。改变屏幕相关对位参数的值的时候，摄像头抓取光学模组20显示的第二检测图像(步长比较多，中间有删减一些图片)。根据左视图和右视图的和与抓取图像的总数的比值作为一个3d好坏判断的标准。

当然，也可以设定摄像头的位置改变，而不需要改变排图参数，根据每一摄像头的位置，获取该位置对应的第二检测图像，获取一定数量的第二检测图像。

第二阶段根据模组校正得出的如光栅贴合角度相关参数、光栅栅距相关参数及光栅和屏幕相关对位参数等参数，使之能达到摄像头能拍出完全的左视图(或者右视图)。调节屏幕相关对位参数的值，拍摄出一个显示周期的图像。对图像进行检测，统计全部左视图和右视图的数量，根据数量的多少判断3d的好坏。其中判断左视图、右视图部分一般选择一些颜色差异大的两种颜色作为左右视图的标记性颜色，可以是红绿、黑白、蓝红等等。

左视图、右视图的判定：遍历图像像素，计算图像中红色像素的和、绿色像素的总和。这里跟第一串扰检测阶段使用的检测方法一样，如果其中一种能达到阈值(目前使用90％)，在检测图像的四个角(目前检测大小w/8*h/4)，同样的方法检测同种色彩是否达到一定阈值。如果这些条件达到，则认为它是左视图(或者右视图)，否则，就认为是串扰区的图。

第一串扰检测阶段，需要根据条纹的数量及条纹的角度、条纹起始位置都会影响判断结果。因此，在本发明的一个实施例中，设置了两个串扰检测阶段，如果在第一阶段检测到的非串扰区所占比例的比值很高，表明串扰不大，就不进入第二阶段。如果比值很低，则进入第二阶段。

以上实施例是利用检测图像首先获取校正参数，进一步根据校正参数来确定光学模组的品质，但本发明不限于此，针对步骤230，在本发明的另一个实施例中，直接利用检测图像来分析光学模组的品质。具体的，在该实施例中，光学模组显示纯色的检测图像，称为第一颜色图像，也就是说，本发明提供的模组检测方法，本发明实施例中在将光学模组20显示的检测图像投射到反射镜面之前，还包括控制光学模组20显示检测图像,其中检测图像为第一颜色图像。然后在步骤210和220中，投射该检测图像到镜面上，利用摄像头等图像采集装置采集该检测图像在镜面中所形成的虚像。在步骤230中，将从摄像头等图像采集装置处接收到所采集到的虚像，检测虚像中的目标区域中的第二颜色斑点，目标区域可以是虚像的部分区域，也可以是全部区域。当目标区域存在斑点或者目标区域存在的斑点数量大于预设阈值时，确定光学模组20的显示品质级别为第二级别，或者，当目标区域不存在斑点或者目标区域存在的斑点数量小于预设阈值时，第二检测子模块确定光学模组20的显示品质级别为第三级别。

第一颜色为白色，第二颜色斑点为黑斑；或者

第一颜色为黑色，第二颜色斑点为白斑。

本实施例还提供对光学模组20的斑点检测，其中，第二级别可以设定为b等级、良品或者良好等表征光学模组20良的显示级别，第三级别可以设定为a等级、优等品、优等表征光学模组20品质优的显示级别。

本发明实施例所提供的实施例，应用分级设定的方式表示显示品质，但本发明不限于此，在本发明的其他实施例中，显示品质可以为某些特定参数，通过本发明实施例的模组检测方法和设备，得到该特定参数对应的参数值。

进一步的，在本发明的一个实施例中，模组检测方法还可包括：

控制光学模组20显示棋盘格图像；

将光学模组20显示的棋盘格图像投射到反射镜面上；

采集棋盘格图像经反射镜面反射所形成的第三虚像；

根据采集到的第三虚像，确定采集第三虚像的摄像头的参数

根据采集到的第三虚像，确定采集第三虚像的摄像头161的内外参数。

棋盘格图像设置有特征像素点，例如，格与格子的交点，特征像素点显示在光学模组20的显示区域上的原始坐标是已知的，而摄像头采集到的图像中，特征像素点的实际像素坐标是与摄像头的内外参数相关联的，那么，可利用第三虚像，具体利用采集的第三虚像时所获取到的图像(以下称第二目标图像)，确定该图像中特征像素点的实际像素坐标，然后根据特征像素点的实际像素坐标，确定前置摄像头的内外参数。

由于摄像头距离虚像的距离已知，在特征点像素点达到一定数量的情况下，只需要拍摄一张棋盘格图像即可，不需要利用摄像头拍摄多张图像，通过多张图像进行摄像头与图像之间距离、摄像头内参和外参的确定，从而简化了检测摄像头的过程。

具体说明，假设光学模组20与反射镜面之间平行设置，两者之间的距离dm，特征像素点的原始坐标信息x0。需要说明的是，为方便进行描述，以下使用大写的x表示坐标(x，y，z)，即x0实际上表示的是坐标(x0，y0，z0)。

首先根据光学模组20与反射镜面之间的距离dm以及原始坐标信息x0，进行镜像坐标变换，确定第二坐标信息，其中第二目标图像中对应的特征像素点的虚像的第二坐标信息用xm来表示，则xm＝x0+2dm。然后，根据第二坐标信息xm和摄像头的内参外参(即摄像头的校正参数)进行坐标变换，获取到第二目标图像中棋盘格图像中特征像素点的理论像素坐标和摄像头的校正参数的第二关联关系。

具体的变换如下：首先根据第二坐标信息xm摄像头的外参cr、ct(其中ct是表示光学模组20坐标系的原点与摄像头坐标系的原点之间的相对位置关系，在模组检测设备1中ct值是一个已知量)进行旋转平移变换，获取摄像头拍摄的特征像素点的虚像的第三坐标信息，获取摄像头拍摄的特征像素点的虚像的第三坐标信息，其中第三坐标信息采用xc来表示，则

xc＝cr*(xm－ct)，其中，xc表示(xc，yc，zc)，xm＝x0+2dm

在获取第三坐标信息xc之后，对xc进行齐次坐标变换，得到齐次坐标信息，其中齐次坐标信息采用xp来表示，则

得到齐次坐标信息之后，需要对齐次坐标信息xp进行径向畸变校正得到xpp，xpp＝(1+k1r²+k2r⁴)xp，其中，k1、k2、r为摄像头的内参，在得到经过畸变校正之后xpp之后，根据摄像头内参矩阵获取特征像素点的理论像素坐标。

其中特征像素点的理论像素坐标uv等于xpp与摄像头内参组成的矩阵的乘积，即：

经过上述一系列变换，即可建立起特征像素点的理论像素坐标uv与摄像头内参外参的第二关联关系，也就是说，uv被表示为x0、dm以及摄像头内参外参的函数。x0、dm为已知量，可通过图像检测的方法得到特征像素点在第二目标图像中的实际像素坐标，从而利用上述关联关系，求解摄像头的内外参，即摄像头的参数。

本发明实施例，获取光学模组20显示的检测图像形成的虚像，根据虚像确定检测图像的图像属性，根据图像属性以及预设排图参数，确定光学模组20的校正参数，根据校正参数对光学模组20进行校正，实现将光学模组20在生产过程中的出现的误差进行检测校正，光学模组20根据校正参数和预设的排图参数进行立体显示时，本发明提供的模组检测方法，对校正后的光学模组20进行品质检测，以更好的评价光学模组20的品质。本发明提供的检测方法，可以适用于不同尺寸的光学模组20，相较于现有的校正方法，本发明使用更趋于统一的数学模型，校正过程快捷连续，具有明显的体系化特性，同时使得检测校正过程更经济且更容易实施，能够符合量产快速化生产的要求。

实施例二

结合图1与图5所示，本实施例还提供模组检测设备1，模组检测设备1包括机箱15、反射镜面17、模组检测治具10和图像检测装置16；

模组检测治具10、图像检测装置16分别安装于机箱15上，机箱15内设有检测空腔18，反射镜面17安装于检测空腔18内；

光学模组20能够可拆卸安装于模组检测治具10内，当光学模组20安装于模组检测治具10内时，光学模组20与反射镜面17相对设置；

光学模组20显示检测图像，检测图像经反射镜面17反射形成虚像，图像检测装置16采集虚像，并根据采集到的虚像检测光学模组20的显示品质。反射镜面17安装在检测空腔18内，光学模组20可拆卸安装于模组检测治具10内，并与反射镜面17相对设置，反射镜面17将光学模组20显示的检测图像进行全反射形成虚像，图像检测装置16获取该虚像，并对该虚像进行处理，根据处理结果确定光学模组20的显示品质。本发明实施例中，光学模组20包括相对设置的光栅器件21和显示面板22。具体的，显示面板22根据预设的排图参数显示左右眼图像对，在光栅器件21的分光作用下，光学模组20显示检测图像。光学模组20与反射镜面17相对设置，光学模组20显示的检测图像投影于反射镜面17上。

如图1、图6与图10所示，图像检测装置16包括图像采集器件161和与图像采集器件161相连接的图像处理器件162；

图像采集器件161安装于机箱15上，并与反射镜面17相对设置；

图像处理器件162与光学模组20通信连接；

图像处理器件162控制光学模组20显示检测图像，图像采集器件161采集虚像，图像处理器件162接收图像采集器件161采集的虚像，并根据虚像确定光学模组20的显示品质。

本实施例提供的模组检测设备1，光学模组20可拆卸安装于模组检测治具10中，可实现批量检测光学模组20的显示品质，且检测程序采用自动化操作，避免人为操作误差的影响，确保品质检测结果的准确。图像采集器件161采集反射镜面17反射检测图像的虚像，图像处理器件162接收虚像并进行处理。根据物理成像的原理可知，像距为两倍的物距，设置的反射镜面17，不仅确保图像采集器件161完整采集光学模组20显示的检测图像，而且，节约了模组检测设备1的整体空间。当然，在对模组检测设备1空间不做特殊要求的前提下，图像采集器件161直接采集光学模组20显示的检测图像，在此种结构中，图像采集器件161与光学模组20相对设置，图像采集器件161与光学模组20之间的距离为本实施例提供的光学模组20与镜面17之间的距离的两倍。

如图1与图4所示，光学模组20包括光栅器件21和显示面板22，光栅器件21和显示面板22相对设置，显示面板22排图显示立体图像，立体图像经过光栅器件21分光形成检测图像。例如，立体图像包括第一颜色图像和第二颜色图像，分别作为左眼图像和右眼图像，显示面板22排图显示该立体图像，经过光栅器件21分光形成检测图像，该检测图像为第一颜色和第二颜色相间设置的条纹图，例如红绿条纹图。

以图像采集器件161为摄像头为例，简要介绍本实施例的图像采集过程，在获取检测图像时，采用反射镜面17反射的方式来获取，具体为：光学模组20显示的检测图像投射到反射镜面17上，反射镜面17对该检测图像进行全反射，然后，利用摄像头对该检测图像在反射镜面上形成的虚像进行拍摄，从而获得一张包含有检测图像的图像，图像处理器件162根据这张图像得到检测图像。

当然，为了后续运算简便，并且为得到质量较高的检测图像从而有效保证运算处理的准确性，优选的，在镜面上形成检测图像的虚像时，光学模组20要与反射镜面17平行相对，且显示面板22与反射镜面17间隔预定距离，该预定距离本领域人员可以合理设置，基本原则是，需要保证光学模组20与反射镜面17之间的距离可使得摄像头采集的图像中包含有清晰的检测图像。

以下对本发明实施例中的图像处理器件进行详细说明。

如图6(a)所示，本实施例提供的图像处理器件162可包括：显示控制模块61、接收模块62、第一获取模块63和品质检测模块64；显示控制模块61，用于确定预设的排图参数并控制光学模组根据预设的排图参数显示检测图像；接收模块62,用于接收图像采集器件采集的虚像；第一获取模块63，用于根据采集的虚像和预设的排图参数获取光学模组的校正参数；品质检测模块64，根据校正参数确定光学模组的显示品质。

具体的，排图参数包括排图倾角、排图周期和排图位移等，其中，排图位移为光栅器件21与水平坐标轴的交点中距排图中心点最近的交点与排图中心点之间的水平距离。以检测图像为条纹图像为例，显示控制模块61确定预设的排图参数，并控制光学模组20利用预先设定的排图参数在显示面板22上排布第一颜色像素和第二颜色像素，并在光栅器件21的辅助作用下，显示出相间设置有第一颜色条纹和第二颜色条纹的条纹图像，该条纹图像是周期性的条纹图像，即第一颜色条纹和第二颜色条纹交错周期排列。举例而言，该条纹图像可以为红绿条纹图像，即第一颜色条纹为红色和绿色条纹中的一种颜色的条纹，而第二颜色条纹为红色和绿色条纹中的另一种颜色的条纹。接收模块62接收图像采集器件161采集检测图像经反射镜面17反射的虚像，第一获取模块63根据图像采集器件161采集的检测图像的虚像和预设的排图参数获取光学模组20的校正参数，该校正参数可用于校正光学模组20的贴合偏差等干扰因素，品质检测模块64，根据校正参数确定光学模组的显示品质。

关于第一获取模块63如何后期光学模组的校正参数请参见前文方法实施例中的说明，同样，关于品质检测模块64如何根据校正参数确定光学模组20的显示品质请参见前文方法实施例的说明，这里不再赘述。

具体的，如图7所示，本实施例提供的第一获取模块63包括第一获取子模块631和第二获取子模块632，第一获取子模块631，用于根据采集的所述虚像，获取所述检测图像的实际图像属性，第二获取子模块632，用于根据所述预设的排图参数和所述检测图像的实际图像属性，获取光学模组20的校正参数。

在进一步地实施例中，如图1与图8所示，第一获取子模块631包括：第一获取单元613、第二获取单元614和第三获取单元615，第一获取单元613确定采集虚像时获取的图像中检测图像的区域范围；然后，第二获取单元614根据确定的区域范围，在所获取的图像中抠取与区域范围对应的检测图像，再之后，第三获取单元615根据抠取到的检测图像，获取检测图像的实际图像属性。

具体的，本发明的另一个实施例中，检测图像为第一颜色条纹和第二颜色条纹相间设置的条纹图像，例如可以为红绿条纹图、蓝黄条纹图或者其他的条纹图像，其中条纹图像的两个条纹的颜色需要具有明显的颜色区分。其图像属性可包括条纹斜率、条纹截距和条纹间距，预设的排图参数包括排图倾角、排图周期和排图位移；校正参数包括光栅倾角、光栅水平栅距和光栅位移。此时，第三获取单元615根据条纹图像进行直线拟合，获取条纹直线方程，从而获取条纹图像的实际图像属性。

而如图1与图9所示，第二获取子模块632包括：第四获取单元623、第一确定单元624；第四获取单元623获取预设的排图参数、校正参数、检测图像的理论图像属性之间的第一关联关系；第一确定单元624根据第一关联关系、实际图像属性和预设的排图参数，确定校正参数。

第三获取单元615可根据如下方式获取图像属性：

首先，获取条纹图像中第一颜色条纹的中线点；

然后，根据第一颜色条纹的中线点进行直线拟合，得到拟合后的条纹直线方程，例如，可利用最小二乘法进行直线拟合，得到拟合后的条纹直线方程。

进而，根据拟合后的条纹直线方程，确定条纹图像的实际图像属性。

其中，经过直线拟合后的条纹直线方程可以为如下形式：

y＝kx+b+gh，其中，g为整数

该直线方程的斜率k为条纹斜率、该直线方程的截距b为条纹截距、h为条纹间距，其中，g为整数，表示条纹序号，g＝0、1、2……。

则，经过直线拟合得到条纹直线方程后，即可得到条纹的实际图像属性中条纹斜率、条纹截距和条纹间距中的至少一者。

具体的，如图10所示，所述第一关联关系为应用预设的排图参数、所述校正参数表示所述理论图像属性的函数关系；

第一确定单元624包括建立子单元641和第一确定子单元642，建立子单元641建立与上述关联关系对应的第一代价函数，然后第一确定子单元642根据实际图像属性和预设的排图参数，利用最小化算法最小化第一代价函数，确定校正参数。其中采用的最小化算法可以包括梯度下降法，当然也可以是其他的方法，在此不再一一列举。需要说明的是，能够适用于本发明实施例的最小化算法的其他方法也应当在本发明的保护范围内。

具体的，在本发明的一个实施例中，如图5与图11(a)所示，品质检测模块64包括：品质判定子模块643，用于确定是否获取到校正参数，如果无法获取到校正参数，则确定光学模组20的显示品质为第一级别。第一级别可以设定为不合格、劣质、次品等用于表征光学模组20显示品质的级别，若第一获取模块30无法根据采集的虚像和预设的排图参数获取光学模组20的校正参数，则表明该光学模组20无法显示立体图像，品质判定模块643确定该光学模组20的显示品质为第一级别，并结束对该光学模组20的显示品质的检测。

具体的，在本发明的一个实施例中，如图5与图11(b)所示，对于可以获得校正参数的光学模组20，则要进一步检测其是否存在串扰等影响显示品质的因素，在本实施例中，品质检测模块64包括显示控制子模块644、接收子模块645和第一检测子模块646，其中，显示控制子模块644根据获取校正参数控制光学模组20显示第二检测图像，第二检测图像即为观看者可以观看的立体图像，接收子模块645接收采集器件161采集的第二检测图像投射带反射镜面17上形成的第二虚像，第一检测子模块646根据第二虚像，确定光学模组20的显示品质级别。

具体地，如图12(a)所示，第一检测子模块646包括：

第一检测单元661，根据第二虚像中串扰区的面积占第二虚像的面积的比例或非串扰区占的面积占第二虚像的面积的比例，确定光学模组的显示品质级别，若第二虚像中串扰区的面积占第二虚像的面积比例小于第一阈值或者非串扰取占的面积占第二虚像的面积的比例大于第二阈值，则第一检测单元661确定光学模组20的显示品质为良好或优良或较好等表征光学模组20显示品质级别。

或者，如图12(b)所示，第一检测子模块646包括：

第二检测单元662，根据连续显示的规定数量的第二检测图像对应的规定数量的第二虚像中串扰视图所占的比例或者非串扰视图所占的比例，确定光学模组20的显示品质级别，若连续显示的规定数量的第二检测图像对应的规定数量的第二虚像中串扰视图所占的比例小于第一阈值或者非串扰视图所占的比例大于第二阈值，则第二检测单元662确定光学模组20的显示品质为良好或优良或较好等表征光学模组20显示品质级别。

或者，如图12(c)所示，第一检测子模块646包括：第三检测单元663，根据第二虚像中串扰区的面积占第二虚像的面积的比例或非串扰区占第二虚像的面积的比例，当串扰区的面积占第二虚像的面积的比例小于第一阈值或者非串扰区占第二虚像的面积的比例大于第二阈值时，进一步根据连续显示的规定数量的第二检测图像对应的规定数量中的第二虚像中串扰视图所占的比例或者非串扰视图所占的比例，确定光学模组的显示品质级别。若第二虚像中串扰区的面积占第二虚像的面积的比例或非串扰区占第二虚像的面积的比例，当串扰区的面积占第二虚像的面积的比例小于第一阈值或者非串扰区占第二虚像的面积的比例大于第二阈值时，进一步根据连续显示的规定数量的第二检测图像对应的规定数量中的第二虚像中串扰视图所占的比例或者非串扰视图所占的比例，则第三检测单元663确定光学模组20的显示品质为a等品或第一等级或优等品。

串扰检测分为第一串扰检测阶段和第二串扰检测阶段，第一串扰检测阶段使用模组校正中的检测图像，本实施例以红绿图为例简要介绍串扰检测方案，根据检测图像的红绿程度判断3d好坏，截取第二检测图像中光学模组20的屏幕所在区域，然后遍历图像中像素，根据设定阈值统计图像中红、绿像素的个数，计算这些像素和在图像中的比例。对所有图像作以上处理后在取均值作为最后判断的值。截取到的手机屏幕所在区域，串扰算法计算时，由原来的rgb颜色空间转换到hsv颜色空间，这个转换的目的是为了更好地区分色相，即该颜色是红还是绿或是黄色。当然这里也可以使用rgb、lab颜色等颜色空间去判断。经过颜色空间的转换之后，遍历像素。根据每个像素中h、s、v的值和阈值去判断颜色，然后根据颜色判断是否是串扰(颜色为红或者绿的区域为非串扰区，其余的是串扰区)。最后根据非串扰区在图像中所占的比例作为一个评判的标准。这个评判有一个不是很好的地方就是条纹的数量及条纹的角度、条纹起始位置都会影响判断结果。如果在第一阶段检测到的非串扰区所占比例的比值很高，表明串扰不大，就不进入第二阶段。第二阶段根据模组校正得出的如光栅贴合角度相关参数、光栅栅距相关参数及光栅和屏幕相关对位参数等参数，使之能达到摄像头能拍出完全的左视图(或者右视图)。调节屏幕相关对位参数的值，拍摄出一个显示周期的图像。对图像进行检测，统计全部左视图和右视图的数量，根据数量的多少判断3d的好坏。其中判断左视图、右视图部分一般选择一些颜色差异大的两种颜色作为左右视图的标记性颜色，可以是红绿、黑白、蓝红等等。

第二串扰检测阶段，在摄像头位置保持不变的情况下，改变校正参数中光栅和屏幕相关对位参数，光学模组连续显示一定数量的第二检测图像，摄像头采集多幅第二检测图像，即各第二检测图像对应不同的排图参数等，抓取图像，截取图像中光学模组20的显示区域，即第二虚像，判断是左视图还是右视图或者是串扰区的图像。判断完成后更改屏幕相关对位参数的值，抓图分析，重复以上动作。改变屏幕相关对位参数的值的时候，摄像头抓取光学模组20显示的第二检测图像(步长比较多，中间有删减一些图片)。根据左视图和右视图的和与抓取图像的总数的比值作为一个3d好坏判断的标准。

当然，也可以设定摄像头的位置改变，而不需要改变排图参数，根据每一摄像头的位置，获取该位置对应的第二检测图像，获取一定数量的第二检测图像。

左视图、右视图的判定：遍历图像像素，计算图像中红色像素的和、绿色像素的总和。这里跟第一串扰检测阶段使用的检测方法一样，如果其中一种能达到阈值(目前使用90％)，在检测图像的四个角(目前检测大小w/8*h/4)，同样的方法检测同种色彩是否达到一定阈值。如果这些条件达到，则认为它是左视图(或者右视图)，否则，就认为是串扰区的图，并确定光学模组20的显示级别。

如图6(b)与图13所示，本实施例提供的图像处理器件162包括第二显示控制模块65、第二接收模块66、斑点检测模块67和品质确定模块68；

第二显示控制模块65控制光学模组20显示检测图像,其中检测图像为第一颜色图像；

第二接收模块66接收图像采集器件161采集的虚像；

斑点检测模块67检测虚像中的目标区域中的第二颜色斑点；

品质确定模块68当目标区域存在斑点或者目标区域存在的斑点数量大于预设阈值时，确定光学模组20的显示品质级别为第二级别，第二级别是指光学模组20的显示品质为良好或优良或较好或较优等表征光学模组20显示品质级别，或者，当目标区域不存在斑点或者目标区域存在的斑点数量小于预设阈值时，第二检测子模块确定光学模组的显示品质级别为第三级别，第三级别是指光学模组20的显示品质为优等或a级品等表征光学模组20显示品质级别。其中第一颜色为白色，第二颜色斑点为黑斑；或第一颜色为黑色，第二颜色斑点为白斑。

如图13与图14所示，本发明提供的模组检测治具10，用于模组检测时将光学模组20的接口21自动联入检测线路(图中未示出)并实现冷插拔，安全地辅助完成对光学模组20的检测工序。本实施例提供的模组检测治具10可包括承载基座11和压合装置12，承载基座11用于放置光学模组，压合装置12设置于承载基座11上并连接有检测线路，压合装置12用于将光学模组20的接口21联入检测线路。当光学模组20放置于承载基座11上，压合装置12的压合动作将光学模组20的接口21联入检测线路，检测线路导通即可对光学模组20进行检测。通过压合装置12的压合动作，自动将接口21联入检测线路，降低接口21的损坏率，提高光学模组20的检测良率，有效提升了生产效率，缩减了生产成本。

当压合装置的压合动作将接口21连入检测线路，检测线路开始对光学模组20进行检测，检测包括获取光学模组20的校正参数，光学模组20包括相对设置的显示面板22和光栅器件21，采用贴合工艺将光栅器件21与显示面板22贴合在一起，由于贴合工艺精度的影响，导致光学模组按照光栅的设计参数和预设的排图参数显示时，存在串扰等问题，因此，出厂前，需要对光学模组进行检测，以获得光学模组的校正参数，该校正参数可以校正贴合偏差的影响，光学模组显示时，根据该校正参数和预设的排图参数进行显示，获得较好的立体显示效果。

如图13至图15所示，压合装置12可包括压盖121，压盖121上设有与接口21相适配的连接器122，连接器122与检测线路相连接，压盖121的一端与承载基座11转动连接，当压盖121的另一端向着承载基座11靠拢压合时，连接器122与接口21卡合连接，连接器122随着压盖121的压合动作将接口21联入检测线路，亦随着压盖121的打开动作将连接器122与接口21分离，实现自动冷插拔，保护光学模组20。

如图13所示，在本实施例中，压盖121可通过转动轴124与承载基座11转动连接，具体而言，转动轴124安装在压盖121上，承载基座11上设有转动座123，转动座123设有转动孔(图中未示出)，转动轴124转动安装于转动孔内。

如图14与图15所示，压盖121上可设有压合件125，压合件125可拆卸安装于压盖121上，连接器122可拆卸安装于压合件125上，连接器122具有多种规格，可以根据光学模组20的接口21的尺寸，选择与接口21相适配的连接器122，通过压合件125与压盖121之间的可拆卸结构，更换压合件125，以适配待检测光学模组20的接口21，提高模组检测治具10的通用性。

如图13与图14所示，承载基座11上可设有承压件111，承压件111上设有用于容纳接口21的凹槽112，凹槽112的深度大于或等于接口21的厚度，凹槽112与接口21的外形相适配，确保接口21完全放置于凹槽112内，同样地，设计承压件111可拆卸安装于承载基座11上，通过承压件111与承载基座11之间的可拆卸结构，更换承压件111，以适配待检测光学模组20的接口21，进一步扩展模组检测治具10的通用性。

如图13所示，压合件125上设有定位柱126，承压件111上设有与定位柱126外形相适配的定位孔，当压盖121的另一端向着承载基座11靠拢压合时，定位柱126插设于定位孔内。

如图13与图14所示，承载基座11上设有容腔，压合装置12还包括弹性件(图中未示出)，弹性件可以是弹簧等器件，弹性件、承压件111均收容于容腔内，承压件111压迫弹性件以使弹性件产生弹性恢复力，当压盖121的另一端向着承载基座11靠拢压合时，接口21与连接器122相接触，当压盖121的另一端向着承载基座11靠拢并压合时，弹性件产生的弹性恢复力，缓冲压盖121与承载基座11之间的压合动作，实现连接器122与接口21的柔性接触，从而保证光学模组20的接口21在压合时保持平整，提高产品检测良率。

如图13与图14所示，本实施例提供的模组检测治具10还包括开关装置13，开关装置13设置于承载基座11上并与检测线路相连接；开关装置13用于控制检测线路的导通和断开，在压合装置12将接口21联入检测线路后，开关装置13导通检测线路对光学模组20进行检测。压合装置12与开关装置13分开设置于承载基座11上，压合装置12与开关装置13彼此独立，即当压合装置12将光学模组20的接口21联入检测线路后，开关装置13才导通检测线路对光学模组20的检测程序，确保操作的安全性，避免发生误操作。

如图13与图15所示，开关装置13包括微动开关131和开关压板132，微动开关131设置于承载基座11上，并与检测线路电连接，开关压板132的一端与承载基座11转动连接，当开关压板132的另一端向着承载基座11靠拢压合时，开关压板132触发微动开关131，以导通检测线路对光学模组20进行检测，也就是说，压合装置12将接口21联入检测线路，微动开关131电连接于检测线路，当开关压板132的压合动作触发微动开关131，微动开关131导通检测线路以完成对光学模组20的检测工序。具体地，当开关压板132的另一端向着承载基座11靠拢并压合于承载基座11上，开关压板132与微动开关131接触并触发微动开关131开启，微动开关131导通检测线路对光学模组20进行检测，亦随着开关压板132的打开动作，开关压板132与微动开关131分离，微动开关131中断与检测线路的电连接，确保操作的安全性。

如图13与图14所示，压合装置12还包括扣合组件127，扣合组件127包括卡钩1271和与卡钩1271相适配的卡扣1272，卡扣1272轴连接于压盖121的另一端，卡钩1271可拆卸安装于承载基座11上，当压盖121的另一端向着承载基座11靠拢使得压合件125压合于承压件111，卡扣1272扣合于卡钩1271，从而使得在检测过程中，压合件125保持压合于承压件111，连接器122始终与接口21接触。

如图13与图14所示，开关压板132设有与卡扣1272外形相适配的开口部133，当开关压板132压合于承载基座11，卡扣1272容纳于开口部133，开关压板132与卡扣1272相邻设置，结构更加紧凑。

如图14与图15所示，承载基座11上设有限位件14，限位件14用于限制压盖121的转动角度，当压盖121打开翻转至限位件14，避免压盖121过度翻转，导致设置于压盖121上的连接器122暴露在外部环境中，受到损坏。

如图5与图16所示，检测空腔18内还设有传动装置19，反射镜面17安装于传动装置19上，传动装置19用于调节反射镜面17与光学模组20之间的距离。具体地，本实施例提供的传动装置19可包括安装基座191和滑动机构192，反射镜面17设置于安装基座191上，安装基座191滑动设置于滑动机构192上，通过滑动安装基座191实现调节反射镜面17与光学模组20之间的距离，调节更加便利。

如图16所示，滑动机构192可包括导轨1921和丝杆1922，安装基座191设有第一安装部(图中未示出)和第二安装部(图中未示出)，第一安装部与导轨1921相适配，第一安装部套设于导轨1921上，第二安装部与丝杆1922相适配，第二安装部套设于丝杠1922上。第二安装部与丝杆1922通过螺纹配合，安装基座191在导轨1921上滑动，以调节反射镜面17与光学模组20之间的距离。

如图16所示，为确保反射镜面17在移动过程中的平稳性，本实施例设置两个平行丝杠1922，相应的第二安装部设置为两个，并与丝杠1922相适配，两个平行丝杠1922分设导轨1921的两侧，这样，安装基座191在移动过程中更为平稳。

如图1与图5所示，模组检测设备1还包括品质提示部件69，用于提示所确定的光学模组20的显示品质级别，品质提示部件69可以是语音播报、提示灯、提示屏，用于提示光学模组20是否通过品质检测等，或者提示光学模组20的显示品质等级。

实施例三

如图17所示，本实施例提供的模组检测设备与实施例一提供的模组检测设备结构大体相同，不同之处在于：图像采集器件161a与反射镜面17a的距离为预定距离，图像采集器件161a滑动安装于机箱15a上，以使图像采集器件161a在不同位置采集多幅检测图像。图像处理器件162a对每一幅检测图像显示的图像内容进行处理，以获取光学模组20a的校正参数，为了校正图像处理过程中产生的误差，图像采集器件161a在每一个位置处采集光学模组20a显示的检测图像，通过移动图像采集器件161a的采集位置，获取多组检测图像，根据多组检测图像获取不同的校正参数，对于这些校正参数进行数学优化计算，获取校正参数的最优解，基于该校正参数的最优解和预设的排图参数对光学模组20a进行品质检测，检测结果更为准确。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。