CN106997455B - 用于安全地检测出最小尺寸的对象的光电传感器和方法 - Google Patents

用于安全地检测出最小尺寸的对象的光电传感器和方法 Download PDF

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Abstract

一种光电传感器(10)，所述光电传感器用于安全地检测出监控区域(12)中的最小尺寸的对象(32、34)，所述光电传感器带有用于对所述监控区域(12)的图像数据进行检测的图像传感器(16a‑16b)和评估单元(24)，所述评估单元被构造用于的是，在所述图像数据中以一定检测能力来检测对象(32、34)，所述评估单元(24)还被构造用于的是，在所述图像数据中不仅以精细检测能力识别出精细检测的对象(34、36)而且以比所述精细检测能力更粗略的粗略检测能力识别出粗略检测的对象(32)，并且忽略这些在粗略检测的对象(32)的周围环境(38)中不存在的精细检测的对象(36)。

Description

用于安全地检测出最小尺寸的对象的光电传感器和方法
技术领域
本发明涉及一种用于安全地检测出最小尺寸的对象的光电传感器和方法。
背景技术
光电传感器获取监控区域中的图像，以便检测和评估其中的对象。原则上，任何传统的相机都足够了，但是下面的说明主要研究3D传感器。这些包括各种技术的3D摄像机，例如立体视觉，三角测量，飞行时间，以及对无源二维图案或投影照明图案的变化的评估。与传统的摄像机相比，3D传感器拍摄在其像素中包括距离值的图像。深度分辨或三维图像数据也被称为深度图。此外，在两个或三个方向上扫描的激光扫描器是已知的，其也经由各自的扫描角度和测量距离检测三维图像数据。与二维图像采集相比，用于产生三维图像数据的更贵的装置和评估成本在许多应用中通过附加的信息被证明是合理的。
具体应用领域之一是安全技术，其中传感器被用作保护设备以检测被分类为关键监控区域的状态，这导致危险源的警告或关闭。安全技术有特定的要求，因为人的健康甚至生命取决于传感器的正确操作。
特别是在安全技术领域，原则上在任何视觉监控中，图像缺陷是不确定的，因为传感器是部分盲的。因此，将作出努力以获得高质量的图像为起点。光照反射的局部眩光就是这些图像缺陷的简单示例。
对于立体摄像机，有源照明被用于将图案投影到监控区域中，这将提供独立于场景的可靠结构。目的是通过多种算法(即，针对所有像素可能包含有效距离值的深度图)生成所谓的密集深度图。各自的算法尝试将图像的窗口中的图案与另外图像的窗口中的图案相匹配。这通常是可能的。然而，有时不能确定差异，或者不能以足够的可靠性来确定差异。例如，原因是图像中的图案元素的质量不足，例如由于场景中各个表面的不利的缓释性由此造成的图案结构的损失，这是与图案元素质量不足相关的先决条件。在这些情况下，不能确定各自的深度值，并且在深度图中仍然存在图像缺陷，即所谓的深度图中的间隙。
从安全技术角度来看，间隙必须被考虑为可能的对象或作为预防措施的对象组分。然而，这可能严重降低可用性，因为安全相关的关闭由间隙触发，而不是真实的对象。
在安全相关的应用中，通常需要可靠地检测具有一定最小尺寸的对象。此性质被称为检测能力。只要使用相对粗略的检测能力，要被检测的对象大于间隙，并且像处理对象或对象的部分的简单方法来处理间隙不会影响可用性。然而，粗略的检测能力导致大的安全裕度，因此使得通过大距离的人和机器整天的协作更加困难。因此，需要更精细的检测能力，其能够实现相当小的安全裕度。如果反过来，具有更好的检测能力的改进的对象检测简单地将间隙视作对象来处理，则错误检测对可用性的影响将变得明显，因为间隙再也不能够通过其尺寸与对象区别开。
在EP 2275990B1中，存在双重评估，即是否存在关键间隙或没有间隙的连贯的像素区域，该间隙分别大于最小的待检测对象。这仅仅意味着将间隙视作对象来处理，对描述的可用性有不利影响。
EP 2819109A1公开了一种3D传感器，其在检测范围中检测最小尺寸和较大尺寸的对象。为了正确地考虑立体摄像机的投影几何形状，将深度图的区域与适当选择的模板进行比较。间隙也被视作对象来处理，这使得在更精细的检测能力下更频繁地进行不必要的关闭的问题依然存在。
发明内容
本发明的目的是增加光电传感器的检测能力，与此同时尽可能地不对可用性产生影响。
本目的通过用于安全地检测出最小尺寸的对象的光电传感器得到满足，所述光电传感器用于安全地检测出监控区域中的最小尺寸的对象，所述光电传感器具有用于对所述监控区域的图像数据进行检测的图像传感器和评估单元，所述评估单元配置成在所述图像数据中以一定检测能力来检测对象，所述评估单元还配置成在所述图像数据中不仅以精细检测能力识别出精细检测的对象而且以比所述精细检测能力更粗略的粗略检测能力识别出粗略检测的对象，并且忽略这些在粗略检测的对象的周围环境中不存在的精细检测的对象。
本目的通过用于安全地检测出最小尺寸的对象的方法得到满足，在其中，检测和评估所述监控区域的图像数据，以便在所述图像数据中以一定检测能力来检测对象，在所述图像数据中不仅以精细检测能力识别出精细检测的对象而且以比所述精细检测能力更粗略的粗略检测能力识别出粗略检测的对象，并且忽略这些在粗略检测的对象的周围环境中不存在的精细检测的对象。
本发明从小对象只能在空间接近中与大对象相关的基本思想开始。因此，对具有精细检测能力和粗略检测能力的图像传感器获取的图像数据存在双重评估。作为中间步骤，获得以精细检测能力的评估产生的所谓精细检测对象和以粗略检测能力的评估产生的粗略检测对象。然后，忽略这些在粗略检测的对象的周围环境中不存在的精细检测的对象。假定这种单独的精细检测的对象是图像缺陷。
通常，在本领域中，检测能力指的是安全地检测例如以毫米为单位定义的对象的最小尺寸。可达到的检测能力取决于光学分辨率，但也取决于评估方法。应该指出的是，当然以精细检测能力检测的对象是对以粗略检测能力检测的对象的二次放大。在这方面，所述以精细检测能力的检测不会提供任何新的方面。本发明旨在处理那些仅作为精细检测的对象被检测的小对象。
发明具有精细检测能力可以被使用的优点，并且可以相应地选择安全裕度。由于增加的检测能力，存在附加的关键区域，不仅来自只能以预期的增加的检测能力检测的对象，也来自再也不能仅以尺寸就被单独排除的图像缺陷。根据本发明，系统的可用性依然很高，因为小的错误和错误检测被智能消除了。这是基于为了保护人员的安全应用中的相关的小对象与在周围环境中存在的人员紧密相连的原则来完成的。
评估单元优选地被配置成在所述粗略检测的对象的周围环境中，由粗略检测的对象和精细检测的对象形成共同的对象。在整个说明书中，术语优选地指向有利的，而不是可选的特征。精细检测的对象因此被增加到紧密的粗略检测的对象中。生成的对象或外接轮廓：如矩形，然后作为共同的对象被处理。说明性示例是作为粗略检测的对象的身体和作为精细检测的对象在其周围环境中的手，两者被组合。
所述传感器优选是3D摄像机，所述3D摄像机借助其图像传感器检测深度图作为图像数据。3D摄像机可能使用任何已知的技术，如飞行时间或光截法。在本说明书中，立体摄像机经常被考虑作为优选的例子，它要么与两个摄像机图像相关，要么与具有已知投影图案的摄像机图像相关，并且估计差异。如果该相关在区域中是不可能的，那么存在没有深度值或间隙的像素。其他3D方法也会对深度图造成间隙产生影响。
所述精细检测能力可以实现腿部识别、手臂识别、手部识别或手指识别，并且所述粗略检测能力优选地可以实现身体识别、腿部识别或手臂识别。不是所有的组合都是可能的，但只有在这些细精细检测身体中很小的一部分中是可能。例如，可能存在于实施例，其中所述粗略检测能力可以实现所述腿部识别，而在另外实施例中，仅所述精细检测能力能检测所述腿部。
所述精细检测能力优选为14mm、20mm、40mm或55mm，而所述粗略检测能力优选为70mm、120mm、150mm或200mm。所述精细检测能力和所述粗略检测能力各自的裕度仅仅是示例性的。
在所述粗略检测的对象的所述周围环境中发现所述精细检测的对象时，所述评估单元优选地首先在所述粗略检测的对象限定外接几何形状，并且随后将具有特定的距离的搜索区域确定在所述几何形状附近作为周围环境。所述特定的距离又被称为搜索半径。由于所述外接几何形状，搜索不依赖于精确的对象轮廓，而且可以很容易地通过所述特定的距离确定所述周围环境。作为示例，所述外接几何形状可以是矩形，所述搜索区域为居中的矩形且大于与其相对应的所述特定的距离。除矩形外其他的几何形状是类似的，而所述外接几何形状和所述搜索区域不一定具有相同的几何形状。
作为优选的替代方案，在所述粗略检测的对象的所述周围环境中发现所述精细检测的对象时，所述评估单元设置如下几何形状的掩膜，使得所述掩膜在所述粗略检测的对象的每个图像点周围具有所述特定的距离，并且因此，所述掩膜之和确定所述周围环境。例如，所述掩膜之和通过二进制图中的OR运算获得。这可以被看作是局部方法，其形成从像素到像素的所述搜索区域，而在前一段中解释的方法是基于外接几何形状的步骤。作为权衡，局部确定的所述搜索范围更精确地适应于对象轮廓。所述特定的距离或所述搜索半径优选地对于所有所述掩模是相同的，并且还优选地对应于将被用于基于所述外接几何形状的确定的掩膜。
所述几何形状优选的是圆、矩形、六边形或其他多边形。不同的形状在处理和精度方面有各自的优势。
在安全技术标准的意义下，所述特定的距离由取决于所述检测能力的安全裕度推导出。目前，相关的安全技术标准为ISO 13855和IEC 61496-4-3。根据法律框架，必须使用另外应用的相应的标准，传感器，或替代当前相关标准的国家或未来标准。
所述特定的距离(r)优选为由取决于所述粗略检测能力的安全裕度(C1)减去取决于所述精细检测能力的安全裕度(C2)之差推导出。相关标准规定了必要的安全距离。然而，可以表明，在标准中讨论的所有变量，足够使用这些取决于所述精细检测能力的安全裕度，这大大简化了计算。
所述评估单元还被配置成评估检测到的对象是否位于预定义的保护范围或是否过于靠近危险部位，并且在这种情况下给出所述关于安全输出的所述安全相关的关闭信号。在本文中，检测的对象仅仅是在其所述周围环境中的所述粗略检测的对象或所述精细检测的对象，并且不再是单独的所述精细检测的对象，根据本发明其已经作为图像缺陷被重新显示。在这种被检测对象处于危险位置的情况下，在所述安全输出(OSSD，输出信号切换装置)处提供所述安全相关的关闭信号以可靠地保护人员。
所述评估单元优选地被配置成为针对所述粗略检测能力和所述精细检测能力检查不同的保护范围，其方式是：针对所述粗略检测能力将所述保护范围增大一定的安全扩展。根据本发明，传统的保护范围评估也是可能的。然后，较大的对象优选地位于稍大的保护范围内。否则，边缘上精细检测的对象不能被单独地忽略，因为在周围环境中对粗略检测的对象的测试是不完全的，因为精细检测的对象可能在保护范围之外。这由所述安全扩展来考虑。只有侵入到所述精细检测能力的较小保护范围中的保护范围是关键的，从而较小的安全距离的优势得以保持。所述安全扩展优选地从用于所述精细检测能力的安全裕度和所述粗略检测能力的安全裕度来计算，特别是作为r＝C1-C2，其中C1，C2是安全裕度，r是上述搜索区域的所述特定距离，其限定所述粗略检测的对象的所述周围环境。
本发明的方法可以以类似的方式修改并且显示类似的优点。进一步地，在独立权利要求之后的从属权利要求中以示例性但非限制性的方式描述了其他有利的特征。
附图说明
本发明以及其它优点和特征将在下面参考示例性实施例和所附附图来解释。在附图中：
图1是3D摄像机的立体图；
图2是根据本发明的精细检测的对象和粗略检测的对象以及它们分类的示意图；
图3a是基于行投影和列投影来确定对象的尺寸的说明视图；
图3b是具有外接矩形的粗略检测的对象的示例性表示；
图3c是在粗略检测的对象附近的搜索区域的示例性表示；
图3d是粗略检测的对象与在其周围环境中的精细检测的对象的组合的示例性表示；
图4是使用粗略检测的对象的图像像素周围的局部掩膜来备选确定周围环境的表示；以及
图5是用于说明搜索半径计算的粗略检测的对象周围的搜索区域的表示。
具体实施方式
图1示出了立体图中用于获取深度图的立体摄像机的一般结构。虽然下面示出和描述的传感器10是立体摄像机，但是本发明不限于立体摄像机。基于本发明的对象检测可以用于任何图像获取，特别是对于在介绍中提到的确定飞行时间或者评估无源二维图案或投影的照明图案的变化的其它3D摄像机以及激光扫描仪。所示的传感器10安装成从上面进行采集，这通常是有利的，并且在本说明书的一些段落中影响几何关系的表达。然而，传感器10也可以侧向地，在底部或在任何其它静态或移动位置和取向上安装。
为了检测空间区域12，两个摄像机模块14a，14b以已知的固定距离安装在彼此上，并且获取空间区域12的各自的图像。在每个摄像机中，提供图像传感器16a，16b，一般为获取矩形像素图像的矩阵型获取薄片，例如CCD传感器或CMOS传感器。两个图像传感器16a和16b共同形成用于获取深度图的3D图像传感器。具有成像光学器件的物镜18和18b布置在每个图像传感器16a和16b的前面，其实际上可以是任何已知的成像物镜。光学器件的最大视角由图1中的虚线表示，形成各自的视锥体20a和20b。
照明单元22设置在两个图像传感器16a和16b之间，以便以结构化图案照明空间区域12。如图所示的立体摄像机因此被配置成用于有源立体视觉，其中该图案提供即使在本质上没有结构的场景中也可以被评估的对比度。可替代地，未提供照明或均匀照明以评估空间区域12中的自然对象结构，但这通常导致额外的图像缺陷。
控制和评估单元24与两个图像传感器(16a和16b)以及照明单元22连接。控制和评估单元24可以以各种硬件来实施，例如，外部标准计算机，内部数字设备，例如微处理器，专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列(FPGA)，图形处理单元(GPU)，或它们的混合物。由于深度图的生成及其评估在计算上是昂贵的，因此优选地存在至少部分并行的结构。
控制和评估单元24借助于照明单元产生结构化的照明图案并接收来自图像传感器16a和图像传感器16b的图像数据。依据这些图像数据，其利用立体视差估计来计算空间区域12的三维图像数据或深度图。总体空间区域12或工作区域可以在配置中被限制，例如以排除干扰或不必要的区域。剩余的工作区域也称为配置工作区域。
传感器10在安全技术中的突出应用是监控由图1中的机器人象征的危险源26。经常，在针对危险源提供安全的配置工作区域中限定保护范围28(例如虚拟墙)。可替代地是，危险源26的位置在控制和评估单元24中是已知的，这可评估在危险源26的安全距离内是否存在禁止对象。禁止侵入保护范围28或者对象太靠近所述危险源26会触发安全相关的关闭信号，关闭信号经由安全输出30(OSSD，输出信号切换装置)输出，以便例如停止或减慢机器人。
传感器10被设计成在安全相关应用中是故障保护的。这可能例如意味着传感器10测试自身，特别是以比所需的响应时间更快的周期来检测图像传感器16a和图像传感器16b或照明单元22的缺陷，或者检测控制和评估单元24和/或输出30是安全的，例如通过双通道设计，或使用自检算法。这些措施针对EN61496-1或IEC 61496以及DIN EN ISO 13849和EN61508中的一般非接触式保护装置进行了标准化。安全摄像机的相应标准在准备阶段。IEC/TS 61496-4-3和ISO 13855还定义了朝向工人的关于与危险源26的距离的保护范围28的外部极限。
现在，一方面，传感器10以精细检测能力检测对象，以便满足更高的安全要求，例如手臂或甚至手指保护，并且根据此标准，较小的安全距离是足够的。另一方面，精细检测能力导致了由深度图中的间隙造成的不必要的关闭，并且因此降低了可用性。
本发明解决了双重要求，即将间隙视作相关对象来正确处理，然而仍然可以从包含手指，手和臂的小对象不能单独在空间中存在的考虑中保持可用性。相反，定义身体的大对象必须与小对象有空间关系。这不一定意味着直接接触，即它不需要是单个对象。
图2示出了基本原理，根据该原理，小对象仅在空间接近中与大对象的相关。以粗略检测能力和精细检测能力检测对象。结果是粗略检测的对象32和精细检测的对象34和36。术语是指检测，而不是直接指对象尺寸，因此尽管非常相似，粗略检测的对象和精细检测的对象并不是完全与大对象和小对象相同。例如，当然也以精细检测能力检测大对象。另一方面，除了无论如何已经以粗略检测能力显示的大对象之外，精细检测能力仅添加相关的精细检测的对象34和36，并因此最终添加小对象。因此，术语差异的影响是很小的。
在大对象32的周围环境38中，所有小对象34现在被添加到大对象32中，并且忽略所有单独的或异常的小对象36。任何异常的小对象36只能从错误数据诸如深度图间隙中检测到。安全存在检测是无效的或保持无效，虽然单独考虑精细检测能力将需要它的触发。在考虑精细检测能力时存在相关对象34和不相关对象36。
现在将参考图3a-3d来解释在工作区域中的相应的一般对象检测，其中对象被检测，其位置和/或其移动轨迹被确定。
在第一步骤中，以粗略检测能力和精细检测能力检查空间区域12或配置的工作区域。粗略检测能力通常为120-200mm，精细检测能力为20-55mm或更小，极限为55mm。这些仅是示例性数值，本发明的方法是一般性的。评估导致精细检测的对象和粗略检测的对象的位置，例如在示出所有对象二进制图中，其尺寸匹配或超过各自的检测能力。用于具有特定检测能力的这种评估的可能算法和所得到的二进制图被介绍中提及的EP 2819109A1公开，其通过引用并入本文。
如图3a所示，首先评估粗略检测能力的二进制图。设置(黑色)的二进制图的图像像素指定粗略检测的对象32。用于聚集这些粗略检测的对象32的简单方法确定局部区域中的水平投影和垂直投影。这通过搜索直到第一对象元素的二进制图以及用于各自索引的计数器的后续行和列的增加来完成。这是连续的行和列直到没有设置在附近的二进制图的元素。间隙可以在某一预定程度被容忍。在右侧和底部示出的投影中设置的第一位置和最后位置是对象的外边界。
图3b示出了借助于列投影和行投影获得的粗略检测的对象32。相应地，外接矩形40被视作粗略检测的对象进一步处理。还可以使用更复杂的方法来确定更精确的轮廓或不同的外接基本轮廓，例如椭圆形等。
图3c分别示出了在粗略检测的对象32或外接矩形40的周围环境38中的相关联的精细检测的对象34的搜索。该步骤例如在精细检测能力的二进制图中完成。在该二进制图中，存在精细检测能力的对象和粗略检测能力的对象。检查直到搜索半径或距离r的周围环境38，r的计算将在下面更详细地讨论。周围环境38中的精细检测的对象34是相关的，因为必须假定它们属于粗略检测的对象32。另一方面，周围环境38外部的精细检测的对象36可以作为漏检被忽略。
在图3d中，为了简化进一步地处理，将把在周围环境38内检测到的精细检测的对象34添加到粗略检测的对象32中。所得到的公共轮廓包括具有所有相关子对象32和34的整个对象。外接对象轮廓42也可以从对象像素的最小和最大位置形成。现在可以基于精细检测能力和公共对象或外接对象轮廓42来进行关于安全距离的所有考虑，特别是过于靠近或侵入受保护的范围。
现在参考图4，解释了基于掩模的周围环境搜索的替代方法。起始点再次是粗略检测能力的评估。由此，粗略检测的对象32的所有图像像素是已知的，其中图4仅示出了用于更好表示的外接轮廓。例如在滤波器图中，各自的所述掩模44至少被设置在外部对象图像像素的附近。所述掩模44可以是正方形，圆形，六边形和类似的几何形状。掩模的尺寸再次对应于搜索半径r，其也在根据图3的另一替代方案中被使用。
掩膜44在滤波器图中被OR组合。结果是如图4的右侧图所示的相关搜索区域或周围环境38。精细检测的对象34近似于参照图3所描述的在周围环境38中被发现和处理。还可以想到的是，预先简化周围环境38，例如通过外接多边形。
周围区域局部地形成，即通过掩模44的图像像素方式，其比图3中的周围环境38的步骤定义更复杂。作为权衡，粗略检测的对象的轮廓32更精确地再现。根据图3和图4的两种替代方法是示例性的。还有许多其他可能性，例如限制多边形或更复杂的聚集方法。
当定义周围环境38时，使用搜索半径r。这在图5中再次示出。为了实现尽可能高的可用性，应当最小化搜索半径，因为由r定义的周围环境38中的所有对象都必须被考虑。这种最小化必须同时满足相关的安全标准。IEC/TS61496-4-3的附录AA包含了确定安全距离的要求。安全距离被如下确定：
S0＝(K x T)+C+Ctz+d，
其中，S0是距危险源的最小安全距离，
C是取决于检测能力的裕度，C＝f(d)，
Ctz是系统误差的裕度，
d是检测能力；以及
K x T是移动项。
这导致了粗略检测能力
S1＝(K x T)+C1+Ctz+d1，
以及相应的精细检测能力，
S2＝(K x T)+C2+Ctz+d2。
为了确定搜索半径，可以消除移动项K x T，因为考虑不在于到达危险源26和距离危险源26的安全距离，而是在瞬间视图中导出搜索半径。
因此认为S：
S＝C+Ctz+d。
该标准假定安全距离包括检测能力d以触发传感器，然而，外边缘是定位的，d可以被消除。
为了进一步简化，测量错误，也就是说，系统误差的裕度可以假定为与检测能力相同，因此认为
S1＝C1
S2＝C2。
因此，搜索半径为
r＝C1-C2。
C根据取决于检测能力的标准来设置。例如，具有55mm的精细检测能力和大于70mm的粗略检测能力，最小搜索半径r＝462mm。
关于边缘问题，存在一些最后的言论。本发明原则上可以以传统保护范围28来使用。然而，在所监控的保护范围的边缘处存在困难，因为保护范围28的最小安全距离的限制取决于检测能力。与粗略检测能力的安全距离相比，精细检测能力的安全距离更小。然而，不应该遗失基于粗略检测能力来确定检测的对象在精细检测能力中的相关性的优点。这可以容易地解决，其方式是：粗略检测能力的评估的外边缘通过搜索半径加上粗略检测能力并且减去精细检测能力最小化地扩展：Extension＝r+d1-d2。粗略检测能力的保护范围28因此至少与精细检测能力的保护范围28一样大。机器的关闭取决于在精细检测能力的保护范围28中相关对象的检测。

Claims (13)

1.一种故障保护光电传感器(10)，所述光电传感器配置成保护装置，用于安全地检测出监控区域(12)中的最小尺寸的对象(32、34)，包括对机器的危险源(26)进行检测，所述光电传感器(10)具有用于对所述监控区域(12)的图像数据进行检测的图像传感器(16a-16b)和评估单元(24)，所述评估单元配置成在所述图像数据中以一定检测能力来检测对象(32、34)以及在检测到对保护范围(28)的禁止的侵入或者对象(32、34)在危险源(26)的安全距离内时触发安全相关的警告信号，以在对象处于危险位置时停止所述机器，以对人员提供可靠的保护，其中所述检测能力定义安全地检测的对象的最小尺寸，其特征在于，
所述评估单元(24)还配置成在所述图像数据中不仅以精细检测能力识别出精细检测的对象(34、36)而且以比所述精细检测能力更粗略的粗略检测能力识别出粗略检测的对象(32)，
其中，在粗略检测的对象(32)的周围环境(38)中发现精细检测的对象(34)时，所述评估单元(24)：
首先在所述粗略检测的对象(32)定义外接的几何形状(40)，并且随后针对所述精细检测的对象(34)确定在所述几何形状(40)周围具有特定的距离r搜索区域(38)作为周围环境(38)；和/或
设置如下几何形状的掩膜(44)，使得所述掩膜在所述粗略检测的对象(32)的每个图像点周围具有特定的距离r，并且因此，所述掩膜(44)之和确定所述周围环境(38)；并且
忽略这些在粗略检测的对象(32)的周围环境(38)中不存在的精细检测的对象(36)。
2.根据权利要求1所述的传感器(10)，其特征在于，所述评估单元(24)还配置成，在所述粗略检测的对象的周围环境(38)中，由粗略检测的对象(32)和精细检测的对象(34)形成共同的对象(42)。
3.根据权利要求1所述的传感器(10)，其特征在于，所述传感器(10)是3D摄像机，所述3D摄像机借助其图像传感器(16a-16b)检测深度图作为图像数据。
4.根据权利要求1所述的传感器(10)，其特征在于，所述精细检测能力能够实现腿部识别、手臂识别、手部识别或手指识别，并且所述粗略检测能力能够实现身体识别、腿部识别或手臂识别。
5.根据权利要求1所述的传感器(10)，其特征在于，所述精细检测能力为14mm、20mm、40mm或55mm，而所述粗略检测能力为70mm、120mm、150mm或200mm。
6.根据权利要求1所述的传感器(10)，其特征在于，所述几何形状是圆、矩形、六边形或其他多边形。
7.根据权利要求1所述的传感器(10)，其特征在于，在安全技术标准的意义下，尤其是在ISO 13855和IEC 61496-4-3或者说它们各自的适用的对应方案的意义下，所述特定的距离r由取决于检测能力的安全裕度推导出。
8.根据权利要求1所述的传感器(10)，其特征在于，所述特定的距离r由取决于所述粗略检测能力的安全裕度减去取决于所述精细检测能力的安全裕度之差推导出。
9.根据权利要求1所述的传感器(10)，其特征在于，所述评估单元(24)还配置成检查检测到的对象(32、34、42)是否位于预定的保护范围(28)或是否过于靠近危险源(26)，并且在这种情况下给出关于安全输出(30)的安全相关的关闭信号。
10.根据权利要求9所述的传感器(10)，其特征在于，所述评估单元(24)针对所述粗略检测能力和所述精细检测能力检查不同的保护范围(28)，其方式是：针对所述粗略检测能力将所述保护范围增大一定的安全扩展。
11.一种用于可靠地识别出监控区域(12)中的最小尺寸的对象(32、34)的方法，包括对机器的危险源(26)进行检测，在其中，检测和评估所述监控区域(12)的图像数据，以便在所述图像数据中以一定检测能力来检测对象(32、34)以及在检测到对保护范围(28)的禁止的侵入或者对象(32、34)太靠近监控的所述危险源(26)时触发安全相关的警告信号，在危险源(26)的安全距离内时停止所述机器，以对人员提供可靠的保护，其中所述检测能力定义安全地检测的对象的最小尺寸，其特征在于，
在所述图像数据中不仅以精细检测能力识别出精细检测的对象(34、36)而且以比所述精细检测能力更粗略的粗略检测能力识别出粗略检测的对象(32)，
其中，在粗略检测的对象(32)的周围环境(38)中发现精细检测的对象(34)时，所述评估单元(24)：
首先在所述粗略检测的对象(32)定义外接的几何形状(40)，并且随后针对所述精细检测的对象(34)确定在所述几何形状(40)周围具有特定的距离r搜索区域(38)作为周围环境(38)；和/或
设置如下几何形状的掩膜(44)，使得所述掩膜在所述粗略检测的对象(32)的每个图像点周围具有特定的距离r，并且因此，所述掩膜(44)之和确定所述周围环境(38)；并且
忽略这些在粗略检测的对象(32)的周围环境(38)中不存在的精细检测的对象(36)。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，在所述粗略检测的对象的周围环境(38)中，由粗略检测的对象(32)和精细检测的对象(34)产生共同的对象(40)，并且检查所述共同的对象(40)是否进入到保护范围(28)中或是否过于靠近危险源(26)。
13.根据权利要求11或12所述的方法，其特征在于，通过与粗略检测的对象(32)的每个图像点或与在所述粗略检测的对象(32)外接的几何形状(40)的特定的距离r来确认所述周围环境(38)，并且其中，所述特定的距离r在安全技术标准的意义下由取决于检测能力的安全裕度推导出。
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