CN104101305B - 柔性显示器的弯曲运动的光学检测 - Google Patents

柔性显示器的弯曲运动的光学检测 Download PDF

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Abstract

一种柔性显示器的检测设备，该检测设备包括配置成捕获图像的图像传感器、配置成处理该图像传感器捕获的图像的处理器、以及含有存储在其中的指令的存储器，该指令当被该处理器执行时，导致通过随时间比较在不同时间捕获的图像计算柔性显示器的弯曲角度。

Description

柔性显示器的弯曲运动的光学检测
相关申请的交叉引用
本发明专利申请要求2013年4月2日提交的、发明名称为“Optical Detection ofBending Motions of Flexible Display(柔性显示器的弯曲运动的光学检测)”的美国临时申请第61/807,669号优先权和利益，在此通过引用并入其全部内容。
技术领域
本发明的实施例的一个方面一般涉及柔性显示器的弯曲运动的检测，以及弯曲角度随时间的测量。
背景技术
诸如柔性有机发光二极管显示器的柔性显示器是显示技术中的下一个前沿。柔性显示器的新的外形因素产生了如基于扭曲的用户输入的许多新的使用情况和应用。但是，为了有效地进行这样的操作，让柔性显示器的系统计算显示器的弯曲或扭曲的范围、数量和/或程度(degree)是有用的。而且，有关弯曲的量的信息可以用于柔性显示器的寿命应力诊断。
发明内容
为了测量沿着柔性显示器的X轴和Y轴弯曲的量，设备可以识别柔性显示器的参考条件(例如，柔性显示器的参考条件是当柔性显示器平坦和未弯曲时)与柔性显示器的动态条件(例如，当柔性显示器弯曲或扭曲时)之间的区分因素。尽管本发明的示范性实施例将参考条件指代为柔性显示器平坦和未弯曲时的状态，但本发明的其它实施例允许参考条件是指柔性显示器弯曲时。于是，参考条件和动态条件可以是柔性显示器被不同地弯曲的任何两个条件，包括两者条件之一是未弯曲的情形。可以考虑的用来将参考条件与动态条件区分开的可能的因素可以包括，例如，柔性显示器的组件经受的机械应力、柔性显示器的表面压力、使用陀螺仪检测的运动、柔性显示器的一个或多个部分的加速度的检测、和/或光吸收或柔性显示器感觉的光的变化。
所描述的技术提供了能够测量显示器的弯曲的程度的柔性显示器。
本发明的实施例利用嵌在柔性显示器中或附近的作为检测设备的一部分的多个图像传感器。随着柔性显示器被弯曲，图像传感器的视线发生变化。通过使用图像传感器来捕获周围环境的图像，以及通过使用检测设备的处理器/计算设备随时间比较图像的区别特征，本发明的实施例的系统可以测量图像传感器的视线的角度变化，此后可以推断柔性显示器的变化的形状。
按照本发明的实施例，提供了柔性显示器的检测设备，该检测设备包括配置成捕获图像的图像传感器“A”和“B”、配置成处理该图像传感器捕获的图像的处理器、以及含有存储在其中的，当被该处理器执行时，导致通过比较图像计算柔性显示器的弯曲角度的指令的存储器。
该检测设备可以进一步包括配置成存储该图像传感器捕获的图像，以及配置成向该处理器提供在第一时间捕获的图像的时间上第一图像、和在第一时间之后的第二时间捕获的图像的时间上第二图像的缓冲器，以及该处理器可以进一步配置成通过执行存储器中的指令将时间上第一图像与时间上第二图像相比较以计算弯曲角度。
该处理器可以配置成通过如下步骤将时间上第一图像与时间上第二图像相比较：定位在两者都由图像传感器“A”捕获的时间上第一图像的图像传感器A图像和时间上第二图像的图像传感器A图像的每一个中，以及在两者都由图像传感器“B”捕获的时间上第一图像的图像传感器B图像和时间上第二图像的图像传感器B图像的每一个中共同找到的区别特征，标记每个时间上第二图像的区别特征的一组第二坐标，标记每个时间上第一图像的区别特征的一组第一坐标，计算与从图像传感器A图像的该组第一坐标到图像传感器A图像的该组第二坐标的第一距离和方向相对应的第一矢量，以及计算与从图像传感器B图像的该组第一坐标到图像传感器B图像的该组第二坐标的第二距离和方向相对应的第二矢量。
每个坐标可以对应于X-Y坐标系。
该处理器可以配置成通过如下步骤将时间上第一图像与时间上第二图像相比较：定位在两者都由图像传感器“A”捕获的时间上第一图像的图像传感器A图像和时间上第二图像的图像传感器A图像的每一个中，以及在两者都由图像传感器“B”捕获的时间上第一图像的图像传感器B图像和时间上第二图像的图像传感器B图像的每一个中共同找到的多个区别特征，标记每个时间上第二图像中的每个区别特征的一组第二坐标，标记每个时间上第一图像中的每个区别特征的一组第一坐标，对于图像传感器A图像的每个区别特征，计算与从图像传感器A图像的多组第一坐标之一到图像传感器A图像的相应的一组第二坐标的第一距离和方向相对应的第一图像传感器运动矢量，对于图像传感器B图像的每个区别特征，计算与从图像传感器B图像的多组第一坐标之一到图像传感器B图像的相应的一组第二坐标的第二距离和方向相对应的第二图像传感器运动矢量，计算具有与第一图像传感器运动矢量的二次(quadratic)最佳拟合相对应的最小均方差的第一图像传感器最小均方差(MMSE)运动矢量，以及计算具有与第二图像传感器运动矢量的二次最佳拟合相对应的最小均方差的第二图像传感器MMSE运动矢量。
该检测设备可以进一步包括算术单元，其被配置成接收第一图像传感器MMSE运动矢量和第二图像传感器MMSE运动矢量，计算第一图像传感器MMSE运动矢量和第二图像传感器MMSE运动矢量的算术平均，从第一图像传感器MMSE运动矢量中减去该算术平均，以生成第一图像传感器差分运动矢量，以及从第二图像传感器MMSE运动矢量中减去该算术平均，以生成第二图像传感器差分运动矢量。
生成差分运动矢量可以除去图像传感器相对于与区别特征相对应的环境区域的共同运动。共同运动可以包括，例如，柔性显示器的横向运动。
该检测设备可以进一步包括几何单元，其被配置成从该算术单元接收差分运动矢量，测量与每个差分运动矢量的长度相对应的像素数量，将测量的像素数量转换成每个图像传感器的视线相对于柔性显示器的前表面法线的相应的偏转的角度，以及作为时间的函数映射偏转的角度。该几何单元还可以在作为时间的函数获取沿着柔性显示器的X轴和Y轴弯曲的角度中，计算所偏转的角度在柔性显示器的前表面平面上的投影。
存储在存储器中的指令当被处理器执行时，可以使得处理器处理作为所映射角度的结果的信息，该角度可以对应于相对于X轴测量的X角度和相对于Y轴测量的Y角度。
图像传感器可以在柔性显示器的外围。
按照本发明的另一个实施例，提供了包括配置成捕获图像的一个或多个图像传感器的检测设备，其中该检测设备被配置成通过分析该一个或多个图像传感器捕获的图像检测柔性显示器的弯曲或运动。
该检测设备可以配置成通过如下步骤计算所检测弯曲的程度：存储在第一时间捕获的图像的时间上第一图像和存储在第一时间之后的第二时间捕获的图像的时间上第二图像，以及将时间上第一图像与相同一个图像传感器捕获的相应的时间上第二图像相比较，以确定一个或多个图像传感器相对于参考点运动的角度。
按照本发明的另一个实施例，提供了检测柔性显示器的弯曲的方法，该方法包括使用多个图像传感器在第一时间捕获多个时间上第一图像，使用多个图像传感器在第二时间捕获多个时间上第二图像，该第二时间在该第一时间之后，以及将时间上第一图像与相应的图像传感器的时间上第二图像相比较。
将时间上第一图像与时间上第二图像相比较可以包括使用处理器执行存储在存储器中的指令。
该方法可以进一步包括按照时间上第一图像与时间上第二图像的比较，确定与从第一时间到第二时间图像传感器之一的视线相对于柔性显示器的参考点的变化相对应的角度，以及计算与视线的变化相对应的柔性显示器的弯曲角度。
该方法可以进一步包括随时间映射多个所计算弯曲角度以确定寿命应力诊断。
将时间上第一图像与时间上第二图像相比较可以包括定位在时间上第一图像和时间上第二图像中共同找到的一个或多个区别特征，标记时间上第二图像中的一个或多个区别特征中的每一个的一组第二坐标，标记时间上第一图像中的一个或多个区别特征中的每一个的一组第一坐标，以及对于每个图像传感器的图像的每个区别特征，计算与每组第一坐标与相应的一组第二坐标之间的距离相对应的运动矢量。
可以计算多个运动矢量，以及将时间上第一图像与时间上第二图像相比较可以进一步包括对于每个图像传感器，计算具有代表运动矢量的二次最佳拟合的最小均方差的最小均方差(MMSE)运动矢量。
将时间上第一图像与时间上第二图像相比较可以进一步包括计算所有MMSE运动矢量的算术平均，以及从每个MMSE运动矢量中减去该算术平均以生成每个图像传感器的差分运动矢量，从而除去图像传感器的共同运动。
该方法可以进一步包括通过如下步骤计算图像传感器的视线相对于柔性显示器的前表面法线偏转的一个或多个角度：测量与每个差分运动矢量的长度相对应的沿着一个或多个轴的像素数量，根据每个图像传感器的视野的每度的像素数量将沿着一个或多个轴的像素数量转换成偏转的一个或多个角度，以及作为时间的函数映射偏转的角度。该方法还可以包括在作为时间的函数获取沿着柔性显示器的X轴和Y轴弯曲的角度中计算所偏转的角度在柔性显示器的前表面平面上的投影。
于是，本发明的实施例可以测量沿着柔性显示器的X轴和Y轴弯曲(例如，X维弯曲和Y维弯曲)的量。
附图说明
图1是描绘按照本发明的实施例的柔性显示器的检测设备的各种组件的框图；
图2a是代表按照本发明的实施例的在平坦、未弯曲状态下示出的柔性显示器的概念图，其中检测设备的相应图像传感器捕获目标(subject)的各种图像；
图2b是代表按照本发明的实施例的在扭曲/弯曲状态下示出的柔性显示器的概念图，其中检测系统的相应图像传感器捕获目标的各种图像；以及
图3描绘了按照本发明的实施例的图像传感器对的每一个在三个不同时间捕获的图像，以及检测设备的各个组件如何使用图像的信息来计算柔性显示器的弯曲角度。
具体实施方式
在下文中，将参考附图详细描述本发明的示范性实施例，以便本领域的普通技术人员可以实施本发明的实施例。该附图和描述当然要被视为例示性的，而不是限制性的。在整个说明书中相同标号表示相同元件。
正如本领域的普通技术人员将识别到，可以以多种方式修改所述实施例，所有这些都不偏离本发明的精神或范围。也就是说，本发明的所述实施例可以以不同形式具体化，而不应该理解为局限于本文所展示的实施例。而是，提供这些实施例是为了使本公开变得彻底和完整，充分地向本领域的普通技术人员传达示范性实施例的范围。
在附图中，为了清楚例示起见，可能夸大了一些尺度。要明白的是，当一个元件被称为在两个元件“之间”时，它可能只在两个元件之间，也可能存在一个或多个中间元件。相同标号自始至终都指相同元件。
并且，当第一元件被描述成与第二元件耦合时，第一元件可能直接与第二元件耦合，或可能经由一个或多个其它元件间接与第二元件耦合。此外，为了清楚起见，省略了对于完整理解本发明来说非关键的一些元件。此外，相同标号自始至终都指相同元件。
并且，当描述本发明的实施例时“可能”的使用指的是“本发明的一个或多个实施例”。类似地，像“例如”、“像......那样”和“譬如”的举例语言的使用指的是与列出的相应项目的每一个有关的“本发明的一个或多个实施例”。另外，当描述本发明的实施例时，像“或”那样的替代语言的使用指的是与列出的每个相应项目有关的“本发明的一个或多个实施例”，而“和/或”指的是与列出的相应项目的一个或多个的每种组合有关的“本发明的一个或多个实施例”。
如上所述，柔性显示器中的检测设备可以通过将参考条件与动态条件相比较计算或估计包括柔性显示器弯曲的方向的柔性显示器弯曲的程度(degree)。本发明的实施例通过对周围环境成像将参考条件与动态条件区分开。
也就是说，本发明的实施例在柔性显示器处在第一条件(例如，参考条件)下的时候直观地(visually)检测柔性显示器附近的环境(例如，周围环境)，然后在第一条件之后的第二条件(例如，动态条件)期间直观地检测柔性显示器附近的环境，然后比较不同检测的结果以计算沿着柔性显示器的X轴和Y轴弯曲的量。环境的直观检测可以通过检测图像传感器捕获的环境的区别特征来进行。
通过检测本发明的实施例的设备的柔性显示器的弯曲角度(例如，柔性显示器的显示屏或前表面平面的弯曲角度)，有关弯曲的程度的信息可以用于使检测设备采用行动。
例如，一旦检测到弯曲的程度，检测设备就可以调整显示器的亮度以抵消眩光。作为另一个例子，在柔性显示器弯曲了大约的次数，或弯曲到某种程度大约的次数之后，柔性显示器的发光元件平均而言可能恶化了，使得可能需要不同数量的电流使恶化像素发出与未恶化像素相同亮度的光。通过跟踪和存储与柔性显示器的弯曲有关的信息，可以引入补偿方案来补偿受力区域(例如，通过向预期具有恶化程度更高的像素的柔性显示器的区域提供更大的电流)。于是，按照本发明的实施例的检测设备允许用于寿命应力诊断。
另外，可以通过本实施例的检测设备测量基于运动或基于扭曲的命令，这能够允许用户通过使用这样的命令与在柔性显示器上提供的信息交互。这样的交互可以包括在电子书或文章中的前进一个页面、后退到前一个网页、或与显示在柔性显示器上的视频游戏相对应的各种用户命令。
于是，本发明的实施例可以通过对周围环境成像测量柔性显示器弯曲的位置、程度、量、和/或方向。
图1是描绘按照本发明的实施例的柔性显示器的检测设备的各种组件的框图。在本发明的实施例中，检测设备可以驻留在柔性显示器中，并且可以与或可以不与柔性显示器的各种电路和/或内部组件整合。参照图1，本实施例的检测设备11包含如下组件：
1)一个或多个图像传感器12，可以嵌入柔性显示器10内的，每一个图像传感器12捕获周围环境的图像14(例如，每个图像传感器12可以捕获取得环境的一部分的图像)。在本实施例中，图像传感器12以一定间隔分开，并沿着柔性显示器10的周线(perimeter)嵌入，但在在本发明的其它实施例中，图像传感器12可以被另外地放置；
2)缓冲器16，用于存储各种图像。为了描述本实施例起见，在第一时间(例如，在时间t＝0)取得的图像14是图像14t0(参见图2a)，在以后第二时间(例如，在时间t＝1)取得的图像14是图像14t1(参见图2b)。捕获的图像14可以是人17。例如，如图2a和2b所示，图像14是在图像传感器12前面的人17，图像14还包括检测设备11用作周围环境的参考点的地标/区别特征18(例如，目标17的眼睛)，但其它实施例可以将其它结构和图像用作参考点；
3)处理器19，用于识别每个图像传感器12的第一和第二时间的每个图像14中的一个或多个区别特征18，和标记每个区别特征18、每个图像传感器12、和每个时间的相应的一组X-Y坐标20(参见图3)。处理器19还用于计算每个图像传感器12的每个区别特征18的运动矢量22，运动矢量22对应于时间上第一图像(first-in-time image)14t0的相应的X-Y坐标20与时间上第二图像(second-in-time image)14t1的相应的X-Y坐标20之间的距离。另外，处理器19用于计算具有最小均方差的MMSE运动矢量24，以代表所有所计算的运动矢量22的最佳拟合矢量(best-fit vector)(例如，二次最佳拟合矢量)；
4)算术单元26，用于计算来自图像传感器12的所有计算的MMSE运动矢量24的算术平均，从每个MMSE运动矢量24中减去该算术平均，从而除去柔性显示器在捕获时间上第一图像14t0的时间到捕获时间上第二图像14t1的时间之间的任何横向运动(例如，消除所有图像传感器12在两个时间之后集体运动对区别特征18的影响)，以及从而生成用于每个MMSE运动矢量24的差分运动矢量25；以及
5)几何单元28，用于测量与目标/环境17的区别特征18从相应时间上第一图像14t0移动到相应时间上第二图像14t1的像素数量相对应、基于图像传感器12的视野的每度(per degree)的像素数量、差分运动矢量25沿着X和Y轴的像素数量，将差分运动矢量25沿着X和Y轴的像素数量转换成图像传感器12相对于与柔性显示器10的前表面平面15(参见图3)垂直的前表面法线16偏转的角度(例如，显示在图3中的角度θAy1，θAy2，θBy1和θBy2)，以及作为时间的函数将偏转的角度映射到它们的相应的图像传感器12位置(注意，为了易于描述起见，图3只描绘了沿着一个方向的偏转，但图像传感器也可以经历沿着多个方向的偏转)。尽管在本实施例中计算的角度对应于图像传感器12的视线相对于柔性显示器10的前表面法线的变化，但也可以按照本发明的其它实施例计算其它角度，譬如，与图像传感器12的视线相对于显示器的参考点的变化相对应的角度，或与图像传感器12的视线相对于图像传感器12的另一个点的变化相对应的角度。
尽管在本实施例中，处理器19与算术单元26和几何单元28分开地列出来，但在本发明的其它实施例中，算术单元和几何单元可以被认为是处理器的一部分或分单元。而且，本发明的实施例的检测设备11的处理器和其它各种组件可以使用含有处理器、算术单元、几何单元等执行的指令或软件代码的存储器来操作。
偏转的角度(例如，显示在图3中的角度θAy1，θAy2，θBy1和θBy2)代表柔性显示器10相对于图像传感器12的视线的弯曲。于是，借助于足够数量的图像传感器12，以及借助于适当捕获图像14，本发明的实施例可以随时间测量或估计柔性显示器10的变化形状。
图2a是代表按照本发明的实施例，检测设备11的相应图像传感器捕获目标/环境的各种图像、在平坦、未弯曲状态下示出的柔性显示器10的概念图。图2b是代表按照显示在图2a中的实施例，检测设备11的相应图像传感器捕获目标/环境的各种图像、在扭曲/弯曲状态下示出的柔性显示器10的概念图。在描述本实施例时，本实施例的柔性显示器的平坦、未弯曲状态将被称为参考条件，而本实施例的柔性显示器的弯曲状态将被称为动态条件。
参照图2a，当柔性显示器10处在平坦状态(例如，参考条件)下时，柔性显示器10没有弯曲角度。也就是说，图像传感器12的视线相对于柔性显示器的前表面法线16偏转的角度(例如，显示在图3中的角度θAy1，θAy2，θBy1和θBy2)近似等于零度。在本实施例中，偏转的角度在图像传感器12的相应的视线与未弯曲柔性显示器10的前表面法线16之间形成，使得当柔性显示器10处在平坦状态下时，偏转的角度近似零度。为了描述本实施例起见，处在平坦状态下的柔性显示器10将提供图像传感器12捕获时间上第一图像14t0的例子。而且，图2a和2b中的图像传感器12将处在柔性显示器10与目标17最接近的一侧(例如，图像传感器12直接在各种形式的标记字符12所标记的点的另一侧上)。
当柔性显示器10处在平坦状态下时，以及当在图像传感器12与目标17之间存在足够距离时，因为每个图像传感器12的视线基本上相互平行，所以图像传感器12捕获的目标17的各种图像14相对一致。也就是说，每个图像14的帧中的目标的图像的位置对于每个图像传感器12来说相对一致。而且，一个或多个区别特征18(例如，目标17的眼睛)处在与图像传感器12捕获的每个图像相对应的近似相同X和Y坐标20上。尽管本发明的本实施例将X-Y坐标系用于映射坐标20，但本发明的其它实施例可以使用像，例如，笛卡尔坐标系、或极坐标系那样的其它坐标系。
在本实施例中，如图2a和2b所示，柔性显示器10包括十二个图像传感器12。于是，以与十二个图像传感器12相似的排列方式示出了十二个图像，以提供每个图像传感器12捕获的每个图像14的表示。应当注意到，尽管本实施例描绘了十二个图像传感器12，但本发明的其它实施例可以包括少至一个的图像传感器或多于十二个的图像传感器。而且，尽管本实施例描绘了长方形柔性显示器10，但柔性显示器10的形状不局限于此，其它实施例的柔性显示器可以具有其它适当形状。
在本实施例中，图像传感器12被显示成在柔性显示器10的周线上或附近。尽管本发明的其它实施例可以包括不同放置的图像传感器12(例如，图像传感器12可以处在柔性显示器10的屏幕中)，但通过让图像传感器12处在周线上/附近，由于它们相对于柔性显示器10的距离，柔性显示器10的弯曲将导致图像传感器12的视线的变化较大，从而使柔性显示器10的弯曲角度的计算更加精确。也就是说，相邻图像传感器12之间的空间间隔越大，弯曲角度检测的分辨率就越大。
目标17包含在每个时间上第一图像14t0中和在每个时间上第二图像14t1中找到的区别特征18，为了确定弯曲角度θ(例如，显示在图3中、沿着柔性显示器的Y轴的偏转角度θAy1，θAy2，θBy1和θBy2)的相对变化的目的，将比较区别特征18的位置。
而且，在第一图像14t0的时间(例如，在图3中时间t＝0)和第二图像14t1的时间(例如，在图3中时间t＝1)两者上图像传感器12必须可看见要分析的地标或区别特征18。在本实施例中，如果区别特征18存在于每个图像传感器12的每个图像14中，则可以实现弯曲角度的更精确计算，因为如果不同的图像传感器12分析作为一个/一组共同区别特征的不同的地标/区别特征18，则可能出现计算误差。
而且，每个图像传感器12在二维平面中测量(也就是说，每个图像传感器12本身不能精确捕获深度地捕获代表三维环境的二维图像14)。于是，共同参考点(例如，所分析区别特征18)可以赋予集体捕获图像14以三维意义。
并且，如本领域的普通技术人员所知，可以使用公式和算法将计算的矢量转换成角度。这样的公式和算法可以用在本发明的实施例中转换图像传感器12捕获的图像14，以产生与区别特征18到图像传感器12的距离相对应的信息。
参照图2b，在为了描述本实施例的目的而称为动态条件的弯曲状态下示出了本实施例的柔性显示器10。当柔性显示器10处在弯曲状态下时，图像传感器12的各种视线可以形成相对于处在平坦状态下的柔性显示器10的前表面语法16(参见图3)的角度(例如，与所计算角度θ相对应的角度)。
不同的图像传感器12相对于其它的图像传感器12的视线将对应于柔性显示器10的弯曲的位置。由于视线的相对变化，相对于目标17已经改变了它们的视线的图像传感器12感觉到目标17与对应于参考条件的图像14(例如，显示在图2a中的图像14t0)相比处在图像14的帧中的不同地方。
例如，在图2b中，柔性显示器10的左上角10a和左下角10b被描绘成背离目标17地弯曲(例如，相对于与处在未弯曲状态下的显示器10的前表面平面15垂直的前表面法线16向后拉左上和左下角10a和10b)。于是，感觉分别在左上和左下角10a和10b附近的图像传感器12a和12b捕获的时间上第二图像14t1与图像传感器12a和12b捕获的时间上第一图像14t0相比分别朝着右下角和朝着右上角移动。类似地，分别紧接(immediately)在左上和左下角10a和10b附近的图像传感器12a和12b的右边的图像传感器12i和12j也感觉到相应的图像14的目标17，与这些图像传感器12捕获的时间上第一图像14t0相比，分别朝着图像14的右下角和右上角移动，尽管没有左上和左下角10a和10b附近的图像传感器12a和12b捕获的图像14的目标移动得那么多。这是因为相对于柔性显示器10的前表面法线16偏转的角度对于越远离柔性显示器10的中心的图像传感器12越大。
也就是说，所捕获图像14中的目标17的坐标(例如，图3中的区别特征18的坐标)的变化的差异由弯曲柔性显示器1的极端上的图像传感器12(例如，左上和左下角10a和10b附近的图像传感器12a和12b)将具有比与显示器10的中心较接近的图像传感器12(例如，紧接在左上和左下角10a和10b附近的图像传感器12b的右边的图像传感器12)更大的它们的视线的角度变化的事实引起，假设显示器10的中心相对于目标17未移动或倾斜(如图2a和2b所示)。
例如，在图2a和2b两者中与中上图像传感器12e、中下图像传感器12f、左中图像传感器12g、和右中图像传感器12h的每一个相对应的图像14中的目标17显示在所捕获图像14的中心上，从而指示在图2b中显示器10的角部是弯曲的，而柔性显示器10的横向侧边相对未弯曲。于是，图像传感器12e，12f，12g和12h的视线从与图2a相对应的时间t＝0到与图2b相对应的时间t＝1相对未改变。
与左上角10a和左下角10b不同，柔性显示器10的右上角10c和右下角10d朝着目标17弯曲。于是，分别在右上和右下角10c和10d附近的图像传感器12c和12d捕获的时间上第二图像14t1中的目标17与这些图像传感器12捕获的时间上第一图像14t0相比分别向右上方和右下方移动。分别紧接在柔性显示器10的右上和右下角10c和10d附近的图像传感器12的左边的图像传感器12k和12l捕获的时间上第二图像14t1与它们先前捕获的图像14t0(例如，在第一时间捕获的图像，或时间上第一图像)相比类似地移动，尽管与角10c和10d上的图像传感器捕获的图像14相比时程度更小。
一旦图像传感器12捕获了时间上第一图像和时间上第二图像14，本实施例的检测设备11的缓冲器16就存储时间上第一和时间上第二图像14以便供处理器19处理。处理器19能够处理每个图像传感器12的时间上第一和时间上第二图像14。但是，为了方便起见，下面将针对两个图像传感器12(例如，图3中的图像传感器12A和12B)描述本发明的处理器19的处理。
图3展示了在三个时间(例如，与时间上第一图像、时间上第二图像、和时间上第三图像相对应的时间t＝0，t＝1，和t＝2)上的图像捕获，以及展示了当将在时间t＝0上捕获的图像14与在时间t＝1上捕获的图像14相比较时，以及当将在时间t＝1上捕获的图像14与在时间t＝2上捕获的图像14相比较时，处理器19、算术单元26、和几何单元28采取的行动。于是，图3描绘了按照本发明的实施例，如何使用图像14的信息来计算柔性显示器10的偏转角度θ。
为了描述本实施例的目的，图像14A0指的是图像传感器12A在时间t＝0上捕获的图像，图像14B0指的是图像传感器12B在时间t＝0上捕获的图像，图像14A1指的是图像传感器12A在时间t＝1上捕获的图像，图像14B1指的是图像传感器12B在时间t＝1上捕获的图像，图像14A2指的是图像传感器12A在时间t＝2上捕获的图像，以及图像14B2指的是图像传感器12B在时间t＝2上捕获的图像。
在缓冲器16捕获了各种图像14之后，处理器19确定在由每个图像传感器14捕获的、和在当前和时间上第一图像14的每一个中捕获的环境和/或目标17中是否可以找到足够的区别特征18。本实施例的处理器19能够通过本领域的普通技术人员已知的任何一种方法检测区别特征18。也就是说，处理器19能够处理与图像识别相对应的和存储在与处理器19耦合的存储器中的一组软件指令和/或计算机代码。图像识别软件可能旨在检测地标(像目标17那样，或像目标17的区别特征18那样)与相邻区域之间的对比度(例如，颜色对比度)，和/或检测围绕区别特征18的区域。例如，当捕获人脸的图像时，人的眼睛与人脸的其余部分相比具有较高对比度，使人的眼睛成为目标17的有效区别特征18。图像识别的其它方法使用参考点/区别特征18的颜色的对比度。假设区别特征的颜色和相对位置不变化，则软件可以将其识别为地标/参考点/区别特征18。
一旦处理器19识别出所捕获图像14中的环境和/或目标17的区别特征，处理器就对当前和时间上第一图像14两者的帧中的区别特征18的位置指定X-Y坐标值20(例如，一组X和Y坐标)。在本实施例中，X-Y坐标值20对应于图像传感器12捕获的区别特征18的位置(例如，如果显示图像传感器12捕获的图像14，则坐标值20对应于区别特征18与显示器的中心的坐标关系)。在参考图3描述本实施例时，以描述各种图像14A0，14A1，和14A2(例如，图像传感器A图像)、和14B0，14B1，和14B2(例如，图像传感器B图像)类似的方式描述各种图像传感器12在各种时间捕获的各种坐标20。也就是说，坐标值20A0对应于图像14A0的区别特征的坐标值，坐标值20B2对应于图像14B2的区别特征的坐标值，等等。
一旦处理器指定了时间上第一和时间上第二图像14的区别特征18的各种X-Y坐标值20，处理器就计算与每个图像传感器12捕获的时间上第一图像14中的区别特征18的X-Y坐标值20与相同的图像传感器12捕获的时间上第二图像14中的区别特征18的X-Y坐标值20之间的差值相对应的运动矢量22。不同运动矢量22对应于从一个时间到下一个时间的不同坐标值20的变化。在描述本实施例时，运动矢量22B0-1对应于与图像传感器12B分别在时间t＝0和t＝1上捕获的区别特征18B0到18B1的位置变化相对应、坐标值20B0和20B1之间的距离。
在本实施例中，因为处理器19识别了时间上第一和时间上第二图像14的每一个中每个图像传感器12捕获的两个区别特征18(例如，目标17的眼睛18)，所以为每个图像传感器12计算两个运动矢量22(例如，与作为区别特征18的左眼的感觉运动相对应的第一运动矢量或左侧运动矢量22、或与作为另一个区别特征18的右眼的感觉运动相对应的第二运动矢量或右侧运动矢量22)。
一旦处理器19从在与时间上第一图像相对应的先前X-Y坐标20A0、20B0和与时间上第二图像相对应的相应的当前X-Y坐标20A1、20B1之间的差值中计算出运动矢量22(例如，图像传感器“A”12A的图像传感器A运动矢量20A0-1和图像传感器“B”12B的图像传感器B运动矢量20B0-1)，处理器19就计算与每个单独图像传感器12的所有运动矢量22的最佳拟合(例如，二次最佳拟合)相对应的最小均方差(MMSE)运动矢量24(例如，与对应于图像传感器12B捕获的图像14B0和14B1中的每个区别特征18的两个运动矢量22B0-1的最佳拟合(例如，二次最佳拟合)相对应的图像传感器B最小均方差(MMSE)运动矢量24B0-1、和类似计算的图像传感器A最小均方差(MMSE)运动矢量24A0-1)。通过计算MMSE运动矢量24，处理器19能够更精确地计算图像传感器12相对于具有区别特征18的目标17的相对运动。
在本实施例中，因为两个区别特征18移动了彼此相等的距离，所以各次的和图像传感器12的左侧和右侧运动矢量22是相等的，因此具有彼此相等的平均值。于是，相应MMSE运动矢量24等于左侧和右侧运动矢量22的每一个。
但是，在本发明的其它实施例中，不同大小的运动矢量22可能导致不同计算的MMSE运动矢量24。例如，如果本例中的目标17从作为第一时间的先前时间(t＝0)到作为第二时间的当前时间(t＝1)相对于图像传感器12旋转他的头部，则与两个眼睛/区别特征18相对应的两个运动矢量22B0-1可能不相同，相应MMSE运动矢量24B0-1将对应于两个单独运动矢量22B0-1的最佳拟合(例如，二次最佳拟合)。
尽管在本实施例的所述例子中分析了多个运动矢量22，但在本发明的其它实施例中，每个图像传感器12可能对应于单个运动矢量22(例如，可以分析单个而不是两个区别特征18)，单个运动矢量22又对应于从时间上第一图像14到时间上第二图像14，图像传感器12的视线相对于目标17的区别特征18改变的程度。在这样的实施例中，MMSE运动矢量与运动矢量22相同。
还应当注意到，本发明不局限于计算所述MMSE运动矢量24。本发明的其它实施例可以使用一种或多种其它估计方法将像运动矢量22的多个矢量组合成单个矢量。如本领域的普通技术人员所知，这样的估计方法可以包括，例如，求平均、最小方差估计、和线性回归。
一旦处理器19计算出MMSE运动矢量24，就将有关每个MMSE运动矢量24的信息/数据输送给算术单元26。然后，算术单元26计算所有所分析图像传感器12的MMSE运动矢量24的算术平均。此后，算术单元26减去MMSE运动矢量24的算术平均以除去柔性显示器10相对于目标17的区别特征18的横向运动，从而生成每个MMSE运动矢量24的差分运动矢量25。
尽管本实施例的算术单元26计算MMSE运动矢量24的算术平均，但本发明的其它实施例可以利用消除或除去横向运动的其它方法。如本领域的普通技术人员所知，这样的方法可以包括，但不限于，截断(即，消除两个数据组之间的共同值)或差分(即，取两个数据组的导数)。
所有MMSE运动矢量24的算术平均对应于图像传感器12相对于目标17的区别特征18的共同运动(例如，横向运动)。例如，如果柔性显示器10从第一时间/先前时间到第二时间/当前时间(例如，从时间t＝0到时间t＝1)变弯曲，同时整个柔性显示器10也水平向左移动或旋转，则处理器将感觉到图像传感器12捕获的时间上第二图像14的区别特征18比如果柔性显示器10保持不水平向左移动所感觉到的区别特征18更在图像14的右边。通过计算所有图像传感器12的MMSE运动矢量24的算术平均，以及通过从每个MMSE运动矢量24中减去MMSE运动矢量24的算术平均，算术单元26能够除去从先前时间到当前时间的共同运动(例如，横向运动)。
例如，如可以从图3中看出，MMSE运动矢量24A0-1和24B0-1具有比相应差分运动矢量25A0-1(例如，第一图像传感器差分运动矢量)和25B0-1(例如，第二图像传感器差分运动矢量)更大的正x值。这是通过两者都在垂直虚线的右边(例如，分别在X-Y曲线图的第二和第三象限中)的MMSE运动矢量24A0-1和24B0-1展示的。也就是说，由于从时间t＝0到时间t＝1在图像14中两个图像传感器12捕获的区别特征18相对于它们的比较运动含有向右成分的事实，所以MMSE运动矢量24A0-1和24B0-1比相应差分运动矢量25A0-1和25B0-1更指向右边。通过消除两个图像传感器12A和12B经历的所感觉向右运动的成分，算术单元26能够在计算差分运动矢量25时除去运动的共同成分，从而能够更精确地计算图像传感器12相对于显示器10的前表面法线的弯曲角度的变化。
如可以从图3中看出，与从时间t＝1到时间t＝2的时间变化相对应的MMSE运动矢量24A1-2和24B1-2和相应差分运动矢量25A1-2和25B1-2分别相同。这是由于缺乏图像传感器12捕获的区别特征18从时间t＝1到时间t＝2的运动的共同成分。因为没有算术单元26要消除的运动的共同成分，所以MMSE运动矢量24的算术平均是零，以及差分运动矢量25每一个分别等于它们的相应MMSE运动矢量24。
在算术单元26使用MMSE运动矢量24的平均除去柔性显示器10相对于区别特征18的共同运动之后，将与差分运动矢量25(例如，从每个MMSE运动矢量24中减去MMSE运动矢量24的平均所得的矢量25)相对应的信息发送给几何单元28。
几何单元28然后测量差分运动矢量25A0-1，25B0-1，25A1-2，和25B1-2每一个沿着X轴和Y轴的像素数量，以确定它们的长度。根据图像传感器12的视野的每度的所测量像素数量，几何单元28然后针对每个时间序列计算图像传感器12A和12B的每一个相对于显示器的前表面法线16偏转的角度θAy1，θAy2，θBy1，和θBy2(例如，图像传感器12A从时间t＝0到时间t＝1的相对角度变化θAy1，以及图像传感器12A从时间t＝1到时间t＝2的相对角度变化θAy2，同时针对相应时间序列还为图像传感器12B计算θBy1和θBy2)。分开的弯曲角度可以通过将相对于前表面法线16偏转的角度投影到柔性显示器的前表面平面上，并确定偏转的角度沿着X轴的部分以获得图像传感器12的弯曲的X角度和沿着Y轴的部分以获得图像传感器12的弯曲的Y角度来计算。尽管显示在图3中的本例中的图像传感器12A和12B从t＝0到t＝1经历沿着X轴的偏转，但由于计算它们的方法与上述类似，以及为本领域的普通技术人员所知，所以未讨论相应偏转角θAx1和θBx1。
在计算出各种时间的各种偏转角度和/或弯曲角度之后，几何单元28作为时间的函数将角度映射到它们相应图像传感器12位置。通过对多个图像传感器12的每一个完成这些计算，该设备能够测量与显示器的弯曲方向和程度有关的显示器随时间的变化形状。
本文公开了示范性实施例，以及尽管采用了特定术语，但只从一般的和描述性的意义上使用和解释它们，而不是为了限制的目的而使用或解释它们。在一些情况下，如本领域的普通技术人员所清楚地看到，自本申请提交之日起，结合特定实施例所述的特征、特点和/或元件可以单独使用，或与结合其它实施例所述的特征、特点和/或元件结合在一起使用，除非另有明确指示。于是，本领域的普通技术人员应当明白，可以不偏离如在所附权利要求书及其等效物中所展示的本发明的精神和范围地做出形式和细节上的各种修改。

Claims (20)

1.一种柔性显示器的检测设备，该检测设备包含：
配置成捕获图像的图像传感器“A”和图像传感器“B”；
配置成处理所述图像传感器捕获的图像的处理器；以及
含有存储在其中的，当被该处理器执行时，导致通过比较图像计算柔性显示器的前表面平面的弯曲角度的指令的存储器，
其中，该处理器被进一步配置成通过执行存储器中的指令将时间上第一图像与时间上第二图像相比较以计算弯曲角度，
其中，将时间上第一图像与时间上第二图像相比较包括：
定位在两者都由图像传感器“A”捕获的时间上第一图像的图像传感器A图像和时间上第二图像的图像传感器A图像的每一个中，以及在两者都由图像传感器“B”捕获的时间上第一图像的图像传感器B图像和时间上第二图像的图像传感器B图像的每一个中共同找到的一个或多个区别特征；
标记每个时间上第二图像中的一个或多个区别特征中的每一个的一组第二坐标；以及
标记每个时间上第一图像中的一个或多个区别特征中的每一个的一组第一坐标。
2.如权利要求1所述的检测设备，进一步包含配置成存储所述图像传感器捕获的图像，以及配置成向该处理器提供在第一时间捕获的图像的时间上第一图像、和在第一时间之后的第二时间捕获的图像的时间上第二图像的缓冲器。
3.如权利要求1所述的检测设备，其中，在存在一个区别特征的情况下，将时间上第一图像与时间上第二图像相比较进一步包括：
计算与从图像传感器A图像的该组第一坐标到图像传感器A图像的该组第二坐标的第一距离和方向相对应的第一矢量；以及
计算与从图像传感器B图像的该组第一坐标到图像传感器B图像的该组第二坐标的第二距离和方向相对应的第二矢量。
4.如权利要求1所述的检测设备，在存在多个区别特征的情况下，将时间上第一图像与时间上第二图像相比较进一步包括：
对于图像传感器A图像的每个区别特征，计算与从图像传感器A图像的多组第一坐标之一到图像传感器A图像的相应的一组第二坐标的第一距离和方向相对应的第一图像传感器运动矢量；以及
对于图像传感器B图像的每个区别特征，计算与从图像传感器B图像的多组第一坐标之一到图像传感器B图像的相应的一组第二坐标的第二距离和方向相对应的第二图像传感器运动矢量。
5.如权利要求4所述的检测设备，进一步包含：
计算具有与第一图像传感器运动矢量的最佳拟合相对应的最小均方差的第一图像传感器最小均方差运动矢量；以及
计算具有与第二图像传感器运动矢量的最佳拟合相对应的最小均方差的第二图像传感器最小均方差运动矢量。
6.如权利要求5所述的检测设备，进一步包含配置成执行如下步骤的算术单元：
接收第一图像传感器最小均方差运动矢量和第二图像传感器最小均方差运动矢量；
计算第一图像传感器最小均方差运动矢量和第二图像传感器最小均方差运动矢量的算术平均；
从第一图像传感器最小均方差运动矢量中减去该算术平均，以生成第一图像传感器差分运动矢量；以及
从第二图像传感器最小均方差运动矢量中减去该算术平均，以生成第二图像传感器差分运动矢量。
7.如权利要求6所述的检测设备，其中，生成差分运动矢量除去图像传感器相对于与区别特征相对应的环境区域的共同运动。
8.如权利要求6所述的检测设备，进一步包含配置成执行如下步骤的几何单元：
从该算术单元接收差分运动矢量；
测量与每个差分运动矢量的长度相对应的像素数量；
将测量的像素数量转换成每个图像传感器的视线相对于柔性显示器的前表面法线偏转的相应角度；
作为时间的函数映射偏转的角度；以及
将偏转的角度转换成柔性显示器的前表面平面的弯曲角度。
9.如权利要求8所述的检测设备，其中，存储在存储器中的指令当被处理器执行时，使得处理器处理作为弯曲角度的结果的信息，以及
其中，所述角度对应于相对于X轴测量的X轴角度和相对于Y轴测量的Y轴角度。
10.如权利要求1所述的检测设备，其中，所述图像传感器在柔性显示器的外围。
11.一种检测设备，包含：
配置成捕获图像的一个或多个图像传感器，
其中，该检测设备被配置成通过分析该一个或多个图像传感器捕获的图像检测柔性显示器的弯曲或运动，
其中，该检测设备被配置成通过如下步骤计算所检测弯曲的程度：
存储在第一时间捕获的图像的时间上第一图像和存储在第一时间之后的第二时间捕获的图像的时间上第二图像；以及
将时间上第一图像与相同一个图像传感器捕获的相应的时间上第二图像相比较，以确定一个或多个图像传感器相对于参考点运动的角度，
其中，将时间上第一图像与相同一个图像传感器捕获的相应的时间上第二图像相比较包括：定位在时间上第一图像和时间上第二图像中共同找到的一个或多个区别特征；标记时间上第二图像中的一个或多个区别特征中的每一个的一组第二坐标；以及标记时间上第一图像中的一个或多个区别特征中的每一个的一组第一坐标。
12.一种检测柔性显示器的弯曲的方法，该方法包含：
使用多个图像传感器在第一时间捕获多个时间上第一图像；
使用多个图像传感器在第二时间捕获多个时间上第二图像，该第二时间在该第一时间之后；以及
将时间上第一图像与相应的图像传感器的时间上第二图像相比较，
其中，将时间上第一图像与相应的图像传感器的时间上第二图像相比较包括：定位在时间上第一图像和时间上第二图像中共同找到的一个或多个区别特征；标记时间上第二图像中的一个或多个区别特征中的每一个的一组第二坐标；以及标记时间上第一图像中的一个或多个区别特征中的每一个的一组第一坐标。
13.如权利要求12所述的方法，进一步包含：
按照时间上第一图像与时间上第二图像的比较，确定与从第一时间到第二时间图像传感器之一的视线相对于柔性显示器的参考点的变化相对应的角度；以及
计算与视线的变化相对应的偏转的角度。
14.如权利要求13所述的方法，进一步包含随时间映射多个所计算所偏转的角度以确定寿命应力诊断。
15.如权利要求14所述的方法，进一步包含将偏转的角度转换成与柔性显示器相对于柔性显示器的前表面平面弯曲的程度相对应的弯曲角度。
16.如权利要求12所述的方法，其中，将时间上第一图像与时间上第二图像相比较包含使用处理器执行存储在存储器中的指令。
17.如权利要求16所述的方法，其中，将时间上第一图像与时间上第二图像相比较包含：
对于每个图像传感器的图像的每个区别特征，计算与每组第一坐标与相应的一组第二坐标之间的距离相对应的运动矢量。
18.如权利要求17所述的方法，其中，计算多个运动矢量，以及
其中，将时间上第一图像与时间上第二图像相比较进一步包含对于每个图像传感器，计算具有代表运动矢量的最佳拟合矢量的最小均方差的最小均方差运动矢量。
19.如权利要求18所述的方法，其中，将时间上第一图像与时间上第二图像相比较进一步包含：
计算所有最小均方差运动矢量的算术平均；以及
从每个最小均方差运动矢量中减去该算术平均以生成每个图像传感器的差分运动矢量，从而除去图像传感器的共同运动。
20.如权利要求19所述的方法，进一步包含通过如下步骤计算柔性显示器的前表面平面的一个或多个弯曲角度：
测量与每个差分运动矢量的长度相对应的沿着一个或多个轴的像素数量；
根据每个图像传感器的视野的每度的像素数量将沿着一个或多个轴的像素数量转换成每个图像传感器的视线偏转的一个或多个角度；
作为时间的函数映射偏转的角度；以及
将偏转的角度转换成与柔性显示器相对于柔性显示器的前表面平面弯曲的程度相对应的弯曲角度。
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