TWI542891B - 光學測距方法與光學測距系統 - Google Patents

光學測距方法與光學測距系統 Download PDF

Info

Publication number
TWI542891B
TWI542891B TW103146094A TW103146094A TWI542891B TW I542891 B TWI542891 B TW I542891B TW 103146094 A TW103146094 A TW 103146094A TW 103146094 A TW103146094 A TW 103146094A TW I542891 B TWI542891 B TW I542891B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
depth information
values
sensing
sensing values
center
Prior art date
Application number
TW103146094A
Other languages
English (en)
Other versions
TW201624008A (zh
Inventor
王國振
Original Assignee
原相科技股份有限公司
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 原相科技股份有限公司 filed Critical 原相科技股份有限公司
Priority to TW103146094A priority Critical patent/TWI542891B/zh
Priority to US14/864,809 priority patent/US10088568B2/en
Publication of TW201624008A publication Critical patent/TW201624008A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI542891B publication Critical patent/TWI542891B/zh
Priority to US16/108,066 priority patent/US11163063B2/en
Priority to US16/654,022 priority patent/US11340352B2/en
Priority to US17/485,518 priority patent/US11808852B2/en
Priority to US17/724,459 priority patent/US11703595B2/en
Priority to US18/201,752 priority patent/US20230296774A1/en
Priority to US18/376,430 priority patent/US20240027619A1/en

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G01S17/46—Indirect determination of position data
    • G01S17/48—Active triangulation systems, i.e. using the transmission and reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/491—Details of non-pulse systems
    • G01S7/4912—Receivers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/491—Details of non-pulse systems
    • G01S7/4912—Receivers
    • G01S7/4913—Circuits for detection, sampling, integration or read-out

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Measurement Of Optical Distance (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Description

光學測距方法與光學測距系統
本發明係關於光學測距，尤指一種具備感測數值篩選機制與低硬體資源需求的光學測距系統與其相關光學測距方法。
傳統的測距系統捕捉光線遇到障礙物時的反射，並分析反射產生的位置，來決定測距系統與障礙物之間的距離，或者是說障礙物的深度。這是透過三角測距(triangulation)的數學方法，根據反射產生的位置去計算出障礙物的深度資訊。在現今的應用中，光源往往是線光源而非是點光源，這樣的好處是可以一次得到障礙物上多個點的深度資訊，加速測距的進行。然而，由於測距系統在進行深度資訊計算時，通常是根據預設參數與量測數據來進行，障礙物上不同點的深度資訊，需要搭配不同的預設參數來進行計算，如此一來，測距系統需要大量的儲存裝置來記錄對應於不同偵測點的預設參數，以及大量的硬體運算資源來根據預設參數進行計算。
有鑑於此，本發明之一目的在於提供一種低儲存裝置需求與低硬體資源需求的深度資訊演算方法，並可由少數個偵測點的重心位置，計算出多個偵測點分別對應的深度資訊。另外，本發明也透過感測數值的篩選，來改善感測數值的可靠度，從而提升深度資訊計算的準確度。
本發明之一實施例提供一種光學測距方法，該方法包含：基於一探測光線取得複數個感測數值；進行一篩選操作以自該複數個感測數值中選出複數個篩選後感測數值；根據該些篩選後感測數值來決定一重心位置；以 及根據該重心位置與分別對應於複數個偵測點的複數個深度資訊轉換函數來計算出對應於該些偵測點的複數個深度資訊，其中該複數個深度資訊轉換函數基於複數個特定深度資訊轉換函數而被決定。
本發明之一實施例提供一種光學測距系統，該光學測距系統包含：一光學感測裝置、一篩選模組、一重心計算模組以及一深度資訊計算模組。該光學感測裝置用以基於一探測光線產生複數個感測數值。該篩選模組耦接該光學感測裝置，並用以進行一篩選操作以自該複數個感測數值中選出複數個篩選後感測數值。該重心計算模組耦接該篩選模組，並用以根據該些篩選後感測數值計算出一重心位置。該深度資訊計算模組耦接該重心計算模組，並根據該重心位置與分別對應於複數個偵測點的複數個深度資訊轉換函數來計算複數個深度資訊，其中該複數個深度資訊轉換函數基於複數個特定深度資訊轉換函數而被決定。
本發明之一實施例提供一種光學測距方法，該光學測距方法包含：於不同時間下取得複數個光感測數值；根據該些光感測數值分別決定一重心位置；以及根據該些重心位置與複數個深度資訊轉換函數來計算出對應該些重心位置的複數個深度資訊。
S11~S14‧‧‧步驟
10‧‧‧光源
100‧‧‧光學測距系統
110‧‧‧光學感測裝置
120‧‧‧篩選模組
130‧‧‧重心計算模組
140‧‧‧深度資訊計算模組
200‧‧‧障礙物
第1A圖與第1B圖說明本發明之光學測距系統的原理
第2圖解釋本發明如何用線性方程式來逼近重心位置與深度資訊之間的真實函數關係。
第3圖說明感測圖像中線型影像的幾何失真。
第4圖說明如何利用特定偵測點的深度資訊轉換函數來決定其餘的偵測點的 深度資訊轉換函數。
第5圖為本發明光學測距方法之一實施例的流程圖。
第6圖為本發明光學測距系統之一實施例的功能方塊圖。
首先，請參考第1A圖與第1B圖，該些圖式說明本發明光學測距系統100的原理。如第1A圖所示，光學測距系統100會透過光源發出光線，當光線遇到障礙物200時便會發生反射現象，反射的光線會被光學測距系統100的光學感測裝置110所捕捉，從而產生感測畫面。由於光源10可產生一線光源，因此光學感測裝置110所捕捉到的感測畫面F1在畫面位置X1處會有一條線型影像。在第1B圖中，由於測距系統100與障礙物200之間的距離由Z1變成Z2，因此，光學感測裝置110捕捉到的感測畫面F2中，線型影像會出現在畫面位置X2處。由於光源10與水平線的夾角，還有與光學感測裝置110之間的距離是已知的，所以只要透過三角測距法，便可根據線型影像的畫面位置X1與X2，來決定光學測距系統100與障礙物200之間的距離Z1與Z2(以下稱之為深度資訊)。
在本發明的流程中，在決定線型影像的重心位置(也就是前述的畫面位置)之前，首先會先提升感測數值的可靠度，適當地排除不可靠的感測數值，這包含以下多種篩選方式。首先，在光學感測裝置110取得一個感測畫面後，本發明會先在感測畫面中圈選適當的興趣範圍(region of interest)，只有在興趣範圍內的感測數值才會被選擇，興趣範圍外的感測數值則被排除。這是因為光學測距系統一般有使用上的限制，距離太遠的障礙物無法測量其距離，這是因為光線強度有限，其反射不足以造成有效的感測數值。這也使得線型影像只會出現在感測畫面的特定範圍內。換言之，這個範圍外的感測數值應該都是雜訊或者是非光學測距系統之光源所產生。透過興趣範圍的選擇，這類的感測數值可被排除。
接著，本發明根據感測畫面中每一列像素的感測數值，計算出每一列像素所對應的臨界值。之後，比較該列上的每個像素的感測數值與臨界值的關係，將小於臨界值的感測數值視為雜訊並予以排除，而大於臨界值的感測數值則被保留，作為後續計算深度資訊的數據。在一實施例中，一列像素的臨界值可由該列所有像素的所有感測數值中的最大值SMAX，以及該列像素所有感測數值的平均值SAVG來決定，也就是臨界值=(SMAX+SAVG)/2。然而，這只是本發明中計算臨界值的一種可能方式，並非本發明之限制。
接著，當前述的興趣範圍篩選與臨界值篩選將雜訊與感測數值進行篩選後，會進一步考慮每一列的感測數值的信賴水平(confidential level)，也就是說，強度不足的感測數值不予考慮(以一列像素為考量單位)，如此一來可進一步排除不明確的感測數值。也就是說，部分感測數值可能在興趣範圍篩選與臨界值篩選中未被認定為雜訊，但是由於強度較弱，容易被畫面中其他強度較強的雜訊所干擾。為了提升感測數值的可靠度，透過信賴水平的篩選，把不明確的感測數值排除，並保留明確的感測數值。在一實施例中，信賴水平根據先前所決定的臨界值來決定。如前所述，每一列像素的感測數值都有其所對應的臨界值。因此，根據臨界值，在對應於一列像素的感測數值中，大於臨界值的感測數值會被加總，得到一個總和SSUM，而小於臨界值的感測數值會被平均，得到一個低值平均SLAVG，而信賴水平則等於SSUM/SLAVG，當某一列的信賴水平低於一個預設的最低信賴水平臨界值時，本發明會將該列的感測數值認定為不可信，如同在先前的臨界值篩選一般，這些不可信的感測數值將被排除，且不被用來進行深度資訊計算。透過以上的方式，將可得到一個或多個列的感測數值，根據這些感測數值，本發明決定一列像素(也就是一列偵測點)的重心位置，而透過列像素的重心位置可用來計算出每個偵測點分別與障礙物200之間的距離。
由於重心位置XN與障礙物200之間的距離(深度)之間有一個函數關係。而這個函數關係一般來說可透過下方的M階多項式來近似： ZN(x)=K1(XN)^N+K2(XN)^(N-1)+.....KM
理論上來說，多項式的階數越高，則可以越逼近重心位置與障礙物深度之間的實際函數，但為了適當地控制硬體成本，多項式的階數需要被適當控制。因此，本發明改使用線性方程式來近似這個函數。請參考第2圖，如圖所示，原本須以高階多項式來逼近的函數Z(x)，在本發明中改以兩個線性方程式(一階多項式)ZP(x)與ZN(x)來近似，當偵測到重心位置位在X0~X1之間時，則以多項式ZN(x)來計算深度資訊，而當偵測到重心位置位在X1~X2之間時，則以多項式ZP(x)來計算深度資訊，透過線性方程式進行二段逼近所得的深度資訊轉換函數Z’(x)可以下列方式來表示：Z’(x)=ZN(x),X0<x<X1；=ZP(x),X1<x<X2
藉由這種方式，將可大幅降低記憶體所需儲存的多項式係數數量，以及避免高階多項式中關於高次方項次的複雜計算(需要較多的硬體資源)。另外，以上一階多項式的使用數目只是範例說明，在其他實施例中，可以利用更多的一階多項式來逼近實際函數(進行更多段逼近)。
另一方面來說，由於光學測距系統100中的光學感測裝置110係透過鏡片來接收光線，而鏡頭在邊緣通常存在幾何失真，會造成感測畫面中的線型影像並非理想的直線(如第3圖所示)。這樣的失真會使得先前計算出的重心位置無法套用單一個深度資訊轉換函數，來計算出所有偵測點對應的深度資訊(如果線型影像為理想直線則可)，因此，有必要針對每個偵測點決定各自所對應的深度資訊轉換函數。然而，若需紀錄所有偵測點所對應的深度資訊轉換函數，將需要相當可觀的儲存裝置容量。為了降低所需的儲存裝置容量，本發明透過特定的偵測點所對應的深度資訊轉換函數，來近似出其餘偵測點所對應的深度資訊轉換函數，請參考第4圖。
如第4圖所示，假設測距系統包含有P1~P320共320個偵測點，其中本發明的光學測距系統僅記錄偵測點P30、P160以及P290分別所對應的深度 資訊轉換函數Z30(x)、Z160(x)與Z290(x)(每一個Z30(x)、Z160(x)與Z290(x)係基於上述的線性方程式二段逼近法所決定)，其餘的偵測點所對應的深度資訊轉換函數則利用深度資訊轉換函數Z30(x)、Z160(x)與Z290(x)以及相對應的加權係數來決定。
舉例來說，偵測點P100所對應的深度資訊轉換函數Z100(x)，由其周圍的偵測點P30與P160的深度資訊轉換函數來決定，並由下方加權計算來決定：Z100(x)=w0 * Z30(x)+w1* Z160(x)；再者，在偵測點P160與P290之間的偵測點的深度資訊轉換函數則可由Z160(x)與Z290(x)進行加權計算所得。應當注意的是，在決定每個偵測點所對應的深度資訊轉換函數所使用的加權係數以及計算方法會隨著偵測點位置而有所不同，例如在偵測點P30左方之偵測點P20所對應的深度資訊轉換函數Z20(x)可為：Z20(x)=w3* Z30(x)+w4* Z160(x)；透過以上的技巧，將可大幅減少測距系統所需的記憶體容量。並且，光學測距系統中只需紀錄少數幾個特定深度資訊轉換函數，以及每個偵測點對應的加權係數。之後，再根據這些資訊，便可逐一決定出每個偵測點的深度資訊轉換函數。接著，將重心位置分別代入至每個偵測點的深度資訊轉換函數中，就可以計算出每個偵測點與障礙物之間的距離。請注意，以上的範例並非本發明的限制。舉例來說，在本發明的其他實施例中，可能會根據更多或更少的深度資訊轉換函數來近似每個偵測點的深度資訊轉換函數。
以上的流程可由第5圖所示的流程圖來表示。首先，在步驟S11中，透過光學感測裝置來取得感測數值。接著，在步驟S12中，進行感測數值的篩選，其中又包含了基於興趣區域與臨界值來個別篩選，以及基於信賴水平來逐列篩選。請注意，在本發明的不同實施例中，步驟S12有可能只會進行以上篩選中的一者，這樣的好處在於可以加速測距的進行。在步驟S12 進行後，可得到篩選後的感測數值，並接著在步驟S13中，根據篩選後的感測數值來決定一重心位置。最後，在步驟S14中，根據該重心位置，以及多個偵測點分別對應的深度資訊轉換函數來決定多個深度資訊，其中該些深度資訊轉換函數由複數個特定深度資訊轉換函數中之一者以及至少一加權係數所決定。
在第5圖所示的流程中，由於對於感測數值的可靠度有著較高的要求，所以利用步驟S11與S12來排除不可靠的感測數值。然而，在本發明其他實施方式中，倘若使用了性能較佳的光學感測裝置，可得到較為可靠的感測數值時，那麼步驟S11與S12可以省略，並透過以下步驟來進行光學測距：
S21：於不同時間下取得複數個光感測數值
S22：根據該些光感測數值分別決定一重心位置
S23：根據該些重心位置與複數個深度資訊轉換函數來計算出對應該些重心位置的複數個深度資訊。
其中，複數個深度資訊轉換函數依舊透過前述的線性函數逼近法來得到。
在本發明之一實施例中，另提供一種光學測距系統，如第6圖所示。本發明之光學測距系統100包含：一光學感測裝置110、一篩選模組120、一重心計算模組130以及一深度資訊計算模組140。請注意，在本發明之其他實施例中，光學測距系統100可能不包含光學感測裝置110，篩選模組120、重心計算模組130以及深度資訊計算模組140可直接根據外部的光學感測裝置所提供的感測數值來計算出深度資訊。光學感測裝置110可為一圖像感測器(image sensor)，用以基於一探測光線(由內建於光學測距系統100的光源10 或者一外部光源所產生)產生複數個感測數值(每一個感測數值可為由圖像感測器之每一個像素所讀取到的訊號)。篩選模組120耦接光學感測裝置110，用以進行一篩選操作以自該複數個感測數值中選出複數個篩選後感測數值。 其中，篩選模組120可能進行前述的興趣區域篩選，臨界值篩選以及信賴水平篩選中的一種篩選或多種篩選。重心計算模組130耦接篩選模組120，用以根據該些篩選後感測數值計算出一重心位置。深度資訊計算模組140耦接重心計算模組130，用以根據該重心位置與分別對應於複數個偵測點的複數個深度資訊轉換函數來計算複數個深度資訊，其中該複數個深度資訊轉換函數基於複數個特定深度資訊轉換函數而被決定。由於以上操作細節及原理已於先前解釋，因此在此不重複說明。
請注意，本發明中的光學測距方法與光學測距系統中的步驟或者 是模組可基於純軟體架構或純硬體架構，或者是兩者混合的架構來實現，例如：透過處理器來執行對應的軟體、透過純硬體電路，或者是透過兩者的組合。其中，處理器可為通用處理器(general-purpose processor)，或者是如數位訊號處理器(digital signal processor)之類的特定處理器。軟體可能儲存於電腦可讀取媒體(例如：光碟機(optical disk drive)、硬碟機(hard disk drive)、快閃記憶體(flash memory)、各種隨機存取記體(random-access memory,RAM)、各種為唯讀記體(read-only memory,ROM)或者是任何可被處理器所辨別的儲存裝置)中，並且包含各種程式邏輯(programming logic)、指令，或者是用以實現本發明的必要資料。此外，在純硬體電路的架構中，可能包含基於硬體邏輯(hard-wired logic)，可程式化邏輯(如：現場可程式邏輯閘陣列(Field Programmable Gate Array,FPGA)或者是複雜可程式邏輯裝置(Complex Programmable Logic Device,CPLD)、或者特殊應用積體電路(Application-specific integrated circuit,ASIC)所實現的特定電路。
由於本發明對於深度資訊的計算進行相當多的簡化，且不失其可靠度。因此可以有效地降低硬體需求。而且透過本發明的方法，在進行一次 感測數值的擷取後，便可同時計算出多個偵測點的深度資訊，加速了測距的進行。另外，由於本發明對於感測數值所進行多道的篩選，也在一定程度上確保了深度資訊計算的準確度。
以上所述僅為本發明之較佳實施例，凡依本發明申請專利範圍所做之均等變化與修飾，皆應屬本發明之涵蓋範圍。
S11~S14‧‧‧步驟

Claims (14)

  1. 一種光學測距方法，包含：基於一探測光線取得複數個感測數值；進行一篩選操作以自該複數個感測數值中選出複數個篩選後感測數值；根據該些篩選後感測數值來決定一重心位置；以及根據該重心位置與分別對應於複數個偵測點的複數個深度資訊轉換函數來計算出分別對應於複數個偵測點的複數個深度資訊，其中該些深度資訊轉換函數基於複數個特定深度資訊轉換函數而被決定；其中該些感測數值包含有複數個列的感測數值，以及進行該篩選操作的步驟包含：設定每一列的感測數值之一臨界值，並且將該些感測數值與所在列的該臨界值進行比較來選出該些篩選後感測數值，其中設定該臨界值的步驟包含：計算該列的感測數值中的一最大值；計算該列的感測數值的一平均值；以及依據該最大值與該平均值之平均來設定該臨界值。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的光學測距方法，其中進行該篩選操作的步驟包含：根據該感測數值在一感測畫面中的相對位置，自一特定範圍內的感測數值來選出該些篩選後感測數值。
  3. 如申請專利範圍第1項所述的光學測距方法，其中該些感測數值包含複數個列的感測數值，以及進行該篩選操作的步驟包含：設定每一列的感測數值之一信賴水平，並將該信賴水平與一最低信賴水平比較，選出該些篩選後感測數值。
  4. 一種光學測距系統包含：一光學感測裝置，用以基於一探測光線產生複數個感測數值；一篩選模組，耦接該光學感測裝置，用以進行一篩選操作以自該複數個感測數值中選出複數個篩選後感測數值；一重心計算模組，耦接該篩選模組，用以根據該些篩選後感測數值計算出一重心位置；以及一深度資訊計算模組，耦接該重心計算模組，並根據該重心位置與分別對應於複數個偵測點的複數個深度資訊轉換函數來計算出分別對應於該些偵測點的複數個深度資訊，其中該複數個深度資訊轉換函數基於複數個特定深度資訊轉換函數而被決定，其中該些感測數值包含有複數個列的感測數值，以及該篩選模組設定每一列的感測數值之一臨界值，並且將該些感測數值與所在列的該臨界值進行比較來選出該些篩選後感測數值，並且該篩選模組計算該列感測數值中的一最大值；計算該列感測數值的一平均值；以及依據該最大值與該平均值的一平均值來設定該臨界值。
  5. 如申請專利範圍第4項所述的光學測距系統，其中該篩選模組根據該感測數值在一感測畫面中的相對位置，自一特定範圍內的感測數值來選出該些篩選後感測數值。
  6. 如申請專利範圍第4項所述的光學測距系統，其中該些感測數值包含有複數個列的感測數值，以及該篩選模組計算每一列的感測數值之一信賴水平，並將該信賴水平與一最低信賴水平比較，選出該些篩選後感測數值。
  7. 一種光學測距方法，包含：於不同時間下取得複數個光感測數值； 根據該些光感測數值分別決定一重心位置；以及根據該些重心位置與複數個深度資訊轉換函數來計算出對應該些重心位置的複數個深度資訊；其中於不同時間下取得之該些光感測數值包含有複數個列的光感測數值，以及根據該些光感測數值分別決定一重心位置的步驟包含：設定每一列的光感測數值之一臨界值，並且將該些光感測數值與所在列的該臨界值進行比較來選出複數個用以決定該重心位置的特定光感測數值，其中設定該臨界值的步驟包含：計算該列的光感測數值中的一最大值；計算該列的光感測數值的一平均值；以及依據該最大值與該平均值之平均來設定該臨界值。
  8. 如申請專利範圍第7項所述的光學測距方法，其中該些深度資訊轉換函數為線性函數。
  9. 一種光學測距方法，包含：基於一探測光線取得複數個感測數值；進行一篩選操作以自該複數個感測數值中選出複數個篩選後感測數值；根據該些篩選後感測數值來決定一重心位置；以及根據該重心位置與分別對應於複數個偵測點的複數個深度資訊轉換函數來計算出分別對應於複數個偵測點的複數個深度資訊，其中該些深度資訊轉換函數基於複數個特定深度資訊轉換函數而被決定；其中該些感測數值包含複數個列的感測數值，以及進行該篩選操作的步驟包含：設定每一列的感測數值之一信賴水平，並將該信賴水平與一最低信賴水平比較，選出該些篩選後感測數值，其中設定該信賴水平的步驟包含： 計算該列的感測數值中大於一臨界值的感測數值的一總和值；計算該列的感測數值中低於該臨界值的感測數值的一平均值；以及依據該總和值與該平均值間的一比值來決定該信賴水平。
  10. 一種光學測距方法，包含：基於一探測光線取得複數個感測數值；進行一篩選操作以自該複數個感測數值中選出複數個篩選後感測數值；根據該些篩選後感測數值來決定一重心位置；根據該重心位置與分別對應於複數個偵測點的複數個深度資訊轉換函數來計算出分別對應於複數個偵測點的複數個深度資訊，其中該些深度資訊轉換函數基於複數個特定深度資訊轉換函數而被決定；以及設定一偵測點所對應之一深度資訊轉換函數，包含：依據複數個一階多項式來設定該深度資訊轉換函數。
  11. 一種光學測距方法，包含：基於一探測光線取得複數個感測數值；進行一篩選操作以自該複數個感測數值中選出複數個篩選後感測數值；根據該些篩選後感測數值來決定一重心位置；根據該重心位置與分別對應於複數個偵測點的複數個深度資訊轉換函數來計算出分別對應於複數個偵測點的複數個深度資訊，其中該些深度資訊轉換函數基於複數個特定深度資訊轉換函數而被決定；以及設定每一偵測點所對應之一深度資訊轉換函數，包含：根據複數個特定偵測點所對應之複數個特定深度資訊轉換函數中之至少一者以及至少一加權係數，來決定每一個偵測點所對應之該深度資訊轉換函數。
  12. 一種光學測距系統包含：一光學感測裝置，用以基於一探測光線產生複數個感測數值；一篩選模組，耦接該光學感測裝置，用以進行一篩選操作以自該複數個感測數值中選出複數個篩選後感測數值；一重心計算模組，耦接該篩選模組，用以根據該些篩選後感測數值計算出一重心位置；以及一深度資訊計算模組，耦接該重心計算模組，並根據該重心位置與分別對應於複數個偵測點的複數個深度資訊轉換函數來計算出分別對應於該些偵測點的複數個深度資訊，其中該複數個深度資訊轉換函數基於複數個特定深度資訊轉換函數而被決定，其中該些感測數值包含有複數個列的感測數值，以及該篩選模組計算每一列的感測數值之一信賴水平，並將該信賴水平與一最低信賴水平比較，選出該些篩選後感測數值，並且該篩選模組計算該列的感測數值中大於一臨界值的感測數值的一總和值；計算該列的感測數值中低於該臨界值的感測數值的一平均值；以及依據該總和值與該平均值間的一比值來決定該信賴水平。
  13. 一種光學測距系統包含：一光學感測裝置，用以基於一探測光線產生複數個感測數值；一篩選模組，耦接該光學感測裝置，用以進行一篩選操作以自該複數個感測數值中選出複數個篩選後感測數值；一重心計算模組，耦接該篩選模組，用以根據該些篩選後感測數值計算出一重心位置；以及一深度資訊計算模組，耦接該重心計算模組，並根據該重心位置與分別對應於複數個偵測點的複數個深度資訊轉換函數來計算出分別對應於該些偵測點的複數個深度資訊，其中該複數個深度資訊轉換函數基於複數個特定深度資訊轉換函數而被決定，其中該深度資訊計算模組依據複數個一階多項式來設 定該些偵測點中之一偵測點的深度資訊轉換函數。
  14. 一種光學測距系統包含：一光學感測裝置，用以基於一探測光線產生複數個感測數值；一篩選模組，耦接該光學感測裝置，用以進行一篩選操作以自該複數個感測數值中選出複數個篩選後感測數值；一重心計算模組，耦接該篩選模組，用以根據該些篩選後感測數值計算出一重心位置；以及一深度資訊計算模組，耦接該重心計算模組，並根據該重心位置與分別對應於複數個偵測點的複數個深度資訊轉換函數來計算出分別對應於該些偵測點的複數個深度資訊，其中該複數個深度資訊轉換函數基於複數個特定深度資訊轉換函數而被決定，其中該深度資訊計算模組根據複數個特定偵測點所對應之複數個特定深度資訊轉換函數中之至少一者以及至少一加權係數，來決定每一個偵測點所對應之該深度資訊轉換函數。
TW103146094A 2014-12-29 2014-12-29 光學測距方法與光學測距系統 TWI542891B (zh)

Priority Applications (8)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW103146094A TWI542891B (zh) 2014-12-29 2014-12-29 光學測距方法與光學測距系統
US14/864,809 US10088568B2 (en) 2014-12-29 2015-09-24 Method and system for optical distance measurement
US16/108,066 US11163063B2 (en) 2014-12-29 2018-08-21 Method and system for optical distance measurement
US16/654,022 US11340352B2 (en) 2014-12-29 2019-10-16 Image noise compensating system, and auto clean machine
US17/485,518 US11808852B2 (en) 2014-12-29 2021-09-27 Method and system for optical distance measurement
US17/724,459 US11703595B2 (en) 2014-12-29 2022-04-19 Image noise compensating system, and auto clean machine
US18/201,752 US20230296774A1 (en) 2014-12-29 2023-05-24 Image sensing system, and auto clean machine
US18/376,430 US20240027619A1 (en) 2014-12-29 2023-10-03 Image processing method and system for optical distance measurement

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW103146094A TWI542891B (zh) 2014-12-29 2014-12-29 光學測距方法與光學測距系統

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201624008A TW201624008A (zh) 2016-07-01
TWI542891B true TWI542891B (zh) 2016-07-21

Family

ID=56163889

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW103146094A TWI542891B (zh) 2014-12-29 2014-12-29 光學測距方法與光學測距系統

Country Status (2)

Country Link
US (4) US10088568B2 (zh)
TW (1) TWI542891B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI503518B (zh) * 2014-12-29 2015-10-11 Pixart Imaging Inc 測距方法與裝置
US9885779B2 (en) 2016-06-17 2018-02-06 Pixart Imaging Inc. Optical calibration system adapted for optical distance measurement system

Family Cites Families (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2761151B1 (fr) 1997-03-21 1999-07-16 Samuel Bucourt Systeme optronique de mesure de distance sans contact d'une source lumineuse par analyse de la courbure du point d'onde issu de celle-ci
US7460250B2 (en) * 2003-10-24 2008-12-02 3Dm Devices Inc. Laser triangulation system
KR100791389B1 (ko) 2006-12-26 2008-01-07 삼성전자주식회사 스트럭쳐드 라이트를 이용한 거리 측정 장치 및 방법
CN101652628B (zh) 2007-01-26 2012-07-04 特里伯耶拿有限公司 用于获得距离和图像信息的光学仪器和方法
CN101561267B (zh) 2008-04-16 2013-06-05 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 距离测量装置与方法
JP5178393B2 (ja) 2008-08-20 2013-04-10 シャープ株式会社 光学式測距センサおよび電子機器
EP2386053B1 (en) 2009-01-09 2019-05-22 M.C. Rombach Holding B.V. Optical rangefinder and imaging apparatus with chiral optical arrangement
US20100277748A1 (en) * 2009-04-30 2010-11-04 Sergey Potapenko Method and System for Measuring Relative Positions Of A Specular Reflection Surface
TWI435059B (zh) 2011-01-25 2014-04-21 Pixart Imaging Inc 光學測距系統
US8340456B1 (en) 2011-10-13 2012-12-25 General Electric Company System and method for depth from defocus imaging
JP5468053B2 (ja) * 2011-11-28 2014-04-09 シャープ株式会社 光学式測距装置およびそれを搭載した電子機器
TWI461656B (zh) 2011-12-01 2014-11-21 Ind Tech Res Inst 距離感測裝置及距離感測方法
US9098147B2 (en) 2011-12-29 2015-08-04 Industrial Technology Research Institute Ranging apparatus, ranging method, and interactive display system
WO2013111598A1 (ja) 2012-01-27 2013-08-01 パナソニック株式会社 アレイ状光学素子、撮像用部材、撮像素子、撮像装置および測距装置
CN102706319B (zh) 2012-06-13 2015-05-13 深圳泰山在线科技有限公司 一种基于图像拍摄的距离标定和测量方法及系统
US20140016113A1 (en) * 2012-07-13 2014-01-16 Microsoft Corporation Distance sensor using structured light
JP2014035302A (ja) 2012-08-09 2014-02-24 Panasonic Corp 対象物検出装置、対象物検出方法、プログラム
TWI489090B (zh) 2012-10-31 2015-06-21 Pixart Imaging Inc 偵測系統
JP5976531B2 (ja) * 2012-12-28 2016-08-23 株式会社Ｌｉｘｉｌ 人体検知センサ及び自動水栓
BE1021971B1 (nl) * 2013-07-09 2016-01-29 Xenomatix Nv Omgevingssensorsysteem
EP2827099A1 (de) * 2013-07-16 2015-01-21 Leica Geosystems AG Lasertracker mit Zielsuchfunktionalität
CN103456007B (zh) 2013-08-09 2016-12-28 华为终端有限公司 一种获取深度信息的方法和装置
KR102112298B1 (ko) 2013-09-30 2020-05-18 삼성전자주식회사 컬러 영상 및 깊이 영상을 생성하는 방법 및 장치
CN107683403B (zh) 2015-06-09 2020-05-05 富士胶片株式会社 距离图像获取装置以及距离图像获取方法

Also Published As

Publication number Publication date
US10088568B2 (en) 2018-10-02
US20180356524A1 (en) 2018-12-13
TW201624008A (zh) 2016-07-01
US20240027619A1 (en) 2024-01-25
US11163063B2 (en) 2021-11-02
US20160187485A1 (en) 2016-06-30
US11808852B2 (en) 2023-11-07
US20220011429A1 (en) 2022-01-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9552514B2 (en) Moving object detection method and system
US8134637B2 (en) Method and system to increase X-Y resolution in a depth (Z) camera using red, blue, green (RGB) sensing
US9628684B2 (en) Light-field aberration correction
KR102320061B1 (ko) 깊이 센서 교정 및 픽셀별 보정
JP6471448B2 (ja) 視差深度画像のノイズ識別方法及びノイズ識別装置
US20180146135A1 (en) Image processing apparatus, image processing apparatus control method, image pickup apparatus, and image pickup apparatus control method
TWI647427B (zh) 物體距離估算方法與電子裝置
US10540750B2 (en) Electronic device with an upscaling processor and associated method
CN113658241B (zh) 单目结构光的深度恢复方法、电子设备及存储介质
US20150104067A1 (en) Method and apparatus for tracking object, and method for selecting tracking feature
US20240027619A1 (en) Image processing method and system for optical distance measurement
KR20130102400A (ko) 티오에프 센서 및 티오에프 카메라
KR102173109B1 (ko) 디지털 영상 처리 방법, 상기 방법을 기록한 컴퓨터 판독 가능 저장매체 및 디지털 영상 처리 장치
US20120262423A1 (en) Image processing method for optical touch system
US20160360185A1 (en) Three-dimensional imaging sensor calibration
CN111684304B (zh) 距离飞行时间模组
US12078722B2 (en) Distance measurement device and reliability determination method
US20200182971A1 (en) Time of Flight Sensor Module, Method, Apparatus and Computer Program for Determining Distance Information based on Time of Flight Sensor Data
CN109031333A (zh) 距离测量方法和装置、存储介质、电子设备
CN105824027B (zh) 光学测距方法与光学测距系统
JP2018197945A (ja) 障害物検出装置および障害物検出方法
US20160321810A1 (en) Optical navigation sensor, electronic device with optical navigation function and operation method thereof
CN114088349B (zh) 合色棱镜的测试方法、装置及系统
US9769358B2 (en) Information processing apparatus, information processing method, and storage medium
US9341713B2 (en) Sensing circuit for recognizing movement and movement recognizing method thereof