CN107403453A - 基于光电模组的调校方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种基于光电模组的调校方法及装置，该方法包括：从至少一次步进移动采集获得的测试图像中，确定样本图像；计算所述样本图像的SFR数据；从所述SFR数据中，筛选获得满足高斯分布的样本数据；基于所述样本数据，对所述光电模组进行位置姿态偏差调校。本发明实施例提高了光电模组的调校效率。

Description

基于光电模组的调校方法及装置

技术领域

本申请属于机械控制技术领域，具体地说，涉及一种基于光电模组的调 校方法及装置。

背景技术

光电模组用于在产品测试领域中对产品进行检测。光电模组主要由镜头 以及影像传感器组装构成，当测试图像通过光学中继透镜后透过镜头，被光 电传感器采集，光电传感器将采集到的测试图像输出至中控系统进行相应的 图像检测处理。

当影像传感器与镜头相互平行，并且合焦时，可以达到最优的图像采集 效果。但是，在光电模组组装过程中，影像传感器与镜头之间可能会存在位 置姿态偏差，如，影像传感器不平行导致的光轴倾斜或者离焦等，这些位置 姿态偏差会造成影像传感器采集的图像成像质量不佳。因此，需要对存在位 置姿态偏差的光电模组进行调校。

现有技术中，通常是设置标准测试图像，通过固定影像传感器的位置， 使镜头向影像传感器步进移动，每步进移动一次，采集一次测试图像；计算 采集的测试图像的SFR(Spatial Frequency Response，空间频率响应)数据， 再根据SFR数据对光电模组进行位置姿态偏差调校，直至位置姿态偏差调校 至理想状态。

但是，现有技术中，往往需要执行多次步进移动，进行多次调校，才能 达到理想状态，调校效率较低。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种基于光电模组的调校方法及装置，用以解 决现有技术中调校效率较低的技术问题。

为了解决上述技术问题，本申请的第一方面提供一种基于光电模组的调 校方法，该方法包括：

从至少一次步进移动采集获得的测试图像中，确定样本图像；

计算所述样本图像的SFR数据；

从所述SFR数据中，筛选获得满足高斯分布的样本数据；

基于所述样本数据，对所述光电模组进行位置姿态偏差调校。

优选地，所述从所述SFR数据中，筛选获得满足高斯分布的样本数据包 括：

将所述SFR数据进行分段，获得多段数据；其中，每一段数据分别与其 相邻的前一段数据以及后一段数据中的部分数据交叉；

从所述多段数据中，筛选获得满足高斯分布的一段数据作为样本数据。

优选地，所述从所述多段数据中，筛选获得满足高斯分布的一段数据作 为样本数据包括：

分别将每一段数据进行高斯拟合，获得每一段数据对应的高斯曲线；

计算获得每一段数据的高斯曲线的拟合置信度；

选择拟合置信度最高的一段数据作为样本数据。

优选地，所述从所述多段数据中，筛选满足高斯分布的一段数据作为样 本数据包括：

从所述多段数据，确定存在峰值数据并满足高斯分布的一段数据作为样 本数据。

优选地，所述将所述SFR数据进行分段获得多段数据包括：

将所述SFR数据划分为数据量相同的多份数据；

从第一份数据开始，确定连续的N份数据作为一段数据，获得数据量相 同的多段数据；其中，N为大于等于1的整数。

本发明实施例的第二方面提供一种基于光电模组的调校装置，该装置包 括：

采样模块，用于从至少一次步进移动采集获得的测试图像中，确定样本 图像；

第一计算模块，用于计算所述样本图像的SFR数据；

数据筛选模块，用于从所述SFR数据中，筛选获得满足高斯分布的样本 数据；

调校模块，用于基于所述样本数据，对所述光电模组进行位置姿态偏差 调校。

优选地，所述数据筛选模块包括：

分段单元，用于将所述SFR数据进行分段，获得多段数据；其中，每一 段数据分别与其相邻的前一段数据以及后一段数据中的部分数据交叉；

筛选单元，用于从所述多段数据中，筛选获得满足高斯分布的一段数据 作为样本数据。

优选地，所述筛选单元包括：

拟合子单元，用于分别将每一段数据进行高斯拟合，获得每一段数据对 应的高斯曲线；

计算子单元，用于计算获得每一段数据的高斯曲线的拟合置信度；

选择子单元，用于选择拟合置信度最高的一段数据作为样本数据。

优选地，所述筛选单元包括：

确定子单元，用于从所述多段数据，确定存在峰值数据并满足高斯分布 的一段数据作为样本数据。

优选地，所述分段单元包括：

划分子单元，用于将所述SFR数据划分为数据量相同的多份数据；

分离子单元，用于从第一份数据开始，确定连续的N份数据作为一段数 据，获得数据量相同的多段数据；其中，N为大于等于1的整数。

本发明中，从至少一次步进移动采集获得的测试图像中，确定样本图像； 所述样本图像可以用于对光电模组的位置以及姿态进行调校。计算所述样本 图像的SFR数据；从所述SFR数据中，筛选获得满足高斯分布的样本数据。 影像传感器与镜头在位置以及姿态较佳时，标准测试图像构成的图像像素的 空间频率响应满足高斯分布，因此，筛选满足高斯分布的样本数据，可以得 到当前影响传感器与镜头的相对较好的位置，在针对筛选的样本数据进行光 电模组的姿态偏差调校时，可以获得更准确的调校数据，进而可以减少调校次数，提高调校效率。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部 分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的 不当限定。在附图中：

图1是本申请实施例的调校控制装置的一种结构示意图；

图2是本申请实施例提供的一种基于光电模组的调校方法的一个实施例 的流程图；

图3a～3c是本申请实施例的三组SFR数据的示意图；

图3d～3f是本申请实施例的三组SFR数据的分段示意图；

图4是本申请实施例提供的一种基于光电模组的调校方法的又一个实施 例的流程图；

图5是本申请实施例提供的一种基于光电模组的调校装置的一个实施例 的结构示意图。

具体实施方式

以下将配合附图及实施例来详细说明本申请的实施方式，藉此对本申请 如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并 据以实施。

本发明的技术方案适用于对光电模组进行位置姿态偏差调校。光电模组 主要由镜头以及影响传感器构成，通过镜头以及影像传感器的对待测产品进 行图像采集，并根据采集的图像实现产品测试。

正如背景技术中所述，目前主要是通过固定影响传感器，将镜头步进移 动，采集测试图像，基于测试图像的SFR数据实现对光电模组位置姿态偏差 的调校。

但是，现有技术中，往往需要步进移动很多次，才可以将光电模组的位 置姿态调校至理想状态，影响调校效率，且增加了计算处理量。

为了提高调校效率，发明人研究发现，目前调校效率较低，是由于计算 获得的SFR数据并不准确，由于调校装置机械运动效率及精度偏差、测试环 境影响、选择离焦测试区段、偏离最佳合焦位置等多种原因的影响，在SFR 测试时会产生大量无效数据，无效数据的干扰会导致位置姿态偏差计算结果 偏离理想值，从而造成调校失败，从而导致需要进行很多次的调校。

据此，发明人经过进一步的研究发现，根据光电模组的理论光学设计， 镜头与影像传感器处于最佳合焦位置附近时，采集的测试图像的SFR数据值 较高并且在单向离焦方向符合高斯分布，而在远离合焦位置时SFR值较低并 且变化紊乱无序。

据此，发明人提出了本发明的技术方案，在本发明中，从至少一次步进 移动采集获得的测试图像中，确定样本图像；计算所述样本图像的SFR数据； 从所述SFR数据中，筛选获得满足高斯分布的样本数据；基于所述样本数据， 对所述光电模组进行位置姿态偏差调校。本实施例中，从SFR数据筛选满足 高斯分布的样本数据，删除不满足高斯分布无效数据，仅根据样本数据进行 调校，从而提高了一次调校的成功率，可以相应减少调校次数，提高调校效 率。

下面将结合附图对本发明技术方案进行详细描述。

本发明中，控制光电模组进行调校的调校控制装置可以与现有技术相同， 如图1中所示，示出了调校控制装置的一种结构示意图。

该调校控制装置可以包括：

标准背光源板100，用于为光学测试提供标准测试图像；

光学中继透镜101，用于优化光学测试系统的光路；

光电模组元件：镜头102；

光电模组元件：影像传感器103；

其中，光学中继透镜101以及标准背光源板100均位于所述光电模组元 件的上方，并且与所述光电模组元件平行，并存在一定的距离；

该调校控制装置还可以包括：

镜头高度调整机构104，所述镜头高度调整机构为一支架，可以通过一 个连接装置固定所述镜头102，并可以带动镜头102相对于影像传感器103 进行步进移动，以进行离焦测试等操作。

光电模组图像采集系统105，与所述光电传感器103通过数据线路进行 连接，可以用于输出所述光电模组采集的标准测试图像，并将采集的标准测 试图像发送至中控计算机。

中控计算机106与所述光电模组图像采集系统105相连，可以接收光电 模组采集系统采集的标准测试图像，并对所述标准测试图像进行相应的采样、 SFR计算、离焦位置以及姿态偏差的计算等多种计算功能，还可以输出位置 以及姿态偏差的调校指令至五轴调整机构107。

五轴调整机构107，可以接收位置以及姿态偏差的调校指令，并根据该 调校指令对位置姿态进行调校，与影像传感器103连接。

设备主体框架108，用于支撑上述各个机构以及工件。

光电模组在主动对准调校时，可以使用镜头高度调整机构104带动镜头 102相对于影像传感器103进行步进移动。步进移动时，每次的步距移动时， 以微米为单位，没调校一次，需要执行数十次步进移动。每步进移动一次时， 镜头102与影像传感器103组成的光电模组，即可以透过光学中继透镜101 采集标准背光源板100处提供的测试图像。光电模组图像采集系统105即可 以将影像传感器103采集的测试图像上传至中控计算机106，进而中控计算 机106即可以进行测试图像的采样获得采样图像，并计算采样图像的SFR数 据，并对SFR数据进行筛选，获得满足高斯分布的样本数据，再根据所述样 本数据进行位置姿态偏差数据计算；根据位置姿态偏差数据计算结果即可以 通知五轴调整机构对光电模组进行位置姿态的调校。

本发明实施例提供了一种调校控制装置，主要用于展示相应的光电模组 的工作环境以及需要的工作条件，通过该调校控制装置可以实现光电模组的 调校控制。

图2为本发明提供的一种基于光电模组的调校方法一个实施例的流程图， 该方法可以包括以下几个步骤：

201：从至少一次步进移动采集获得的测试图像中，确定样本图像。

其中，具体可以是利用图1所示的调校控制装置控制镜头步进移动。

在对位置姿态进行调校时，可以固定影像传感器，使镜头步进移动，镜 头每步进移动一次，影像传感器即可以采集一次测试图像。根据所述光电模 组的光学理论设计，所述镜头与所述影像传感器处于最佳合焦位置时，所述 光电模组采集的测试图像的空间频率响应SFR数值高，且在单向离焦方向符 合高斯分布；所述镜头与所述影像传感器处于非最佳合焦位置时，所述光电 模组的测试图像的空间频率响应SFR数值低，且在单向离焦方向数据变化杂 乱无序。

基于该光电模组的光学理论设计，可以从所述样本图像中筛选出SFR数 值较大且符合高斯分布的样本图像，再根据所述样本图像进行位置姿态调校。

在一次位置以及姿态调校过程中，可以执行数十次步进移动，每执行一 次步进移动可以采集相应的测试图像。例如，所述一次位置姿态调校过程中， 可以执行N次步进移动，则可以采集N次测试图像，其中N>＝1。

由于采集一次测试图像时，采集的测试图像的数据量较大。且，在评价 图像质量时，可以仅评价图像中的关键部分即可。因此，可以对采集的测试 图像进行采样，确定采样图像。

可选地，可以从至少一次步进移动采集获得的测试图像中，进行预设采 样位置的采样操作，以确定样本图像。

可选地，所述预设采样位置，可以包括图像四角以及中心区域，例如， 可以设置采样区域的大小为n*n，可以从所述图像中的四个角处采集n*n大 小的图像区域，还可以从所述图像中心处采集n*n大小的图像区域。所述图 像的四角以及中心区域，由于方位较为全面，可以确定相应的较为准确的图 像质量评价。由此，每一张测试图像可以对应5张采样图像。

202：计算所述样本图像的SFR数据。

计算所述样本图像的SFR数据是指将所述样本图像进行空间频域变化， 获得相应的SFR数据。

203：从所述SFR数据中，筛选获得满足高斯分布的样本数据。

不同的样本图像的SFR数据大小不同，当所述光电模组处于最佳合焦位 置处，SFR数据较大，当所述光电模组的不处于最佳合焦位置处，SFR数据 较小，可以将所述SFR数据进行大小比较，选择出较大的SFR数据。

可选地，所述从所述SFR数据中，筛选获得满足高斯分布的样本数据可 以包括：

确定所述SFR数据中最大的一组SFR数据，并筛选所述SFR数据中满 足高斯分布的样本数据。

以上述每一张测试图像采集四角以及中心位置为区域，在镜头执行N次 步进移动时，即可以获得5*N个SFR数据，可以将每一个采用样位置的N 个SFR数据中选择出最大的SFR数据，筛选出符合相应的距离规则的SFR 数据。

当筛选出最大的SFR数据时，即可以从所述最大的SFR数据中筛选出 满足高斯分布的一段SFR数据，使最终获得的样本数据在离焦位置上最优。

如图3a、图3b、图3c所示，分别为采集获得的三组SFR数据，在此三 组SFR数据中，均存在有效数据1A、2A、3A部分，以及杂乱的无效数据 1B、2B、3B、3C部分，因此，可以仅筛选出有效数据1A、2A、3A部分， 并利用有效数据对所述光电模组进行位置姿态偏差调校。

204：基于所述样本数据，对所述光电模组进行位置姿态偏差调校。

光电模组中镜头与光电模组的位置以及姿态中，所述位置具体可以包括 二者合焦位置，所述姿态可以包括二者之间的距离信息，根据所述距离信息 可以判断镜头与光电模组的平行与否。根据所述样本数据可以计算出针对所 述光电模组的位置姿态偏差的补偿数据，进而可以根据该补偿数据进行偏差 调校。

本发明实施例中，在使用光电模组采集到相应的测试图像后，将所述测 试图像进行样本采集，获得样本数据，并计算所述样本数据的SFR数据，从 所述SFR数据中悬筛选出满足高斯分布的样本数据，进而可以获得理论上更 接近于最佳合焦位置的样本数据，进而通过所述样本数据对光电模组进行位 置姿态偏差调校时，可以获得与所述最佳合焦位置更接近的位置姿态偏差调 校数据，获得相应的最佳调校效果，以提高调校效率。

图4为本发明提供的一种基于光电模组的调校方法又一个实施例的流程 图，该方法可以包括以下几个步骤：

401：从至少一次步进移动采集获得的测试图像中，确定样本图像。

402：计算所述样本图像的SFR数据。

403：将所述SFR数据进行分段，获得多段数据。

其中，每一段数据分别与其相邻的前一段数据以及后一段数据中的部分 数据交叉。

作为一种可能的实现方式，所述将所述SFR数据进行分段获得多段数据 包括：

将所述SFR数据划分为数据量相同的多份数据。

从第一份数据开始，确定连续的N份数据作为一段数据，获得数据量相 同的多段数据。

其中，N为大于等于1的整数。所述N份数据分别与其相邻的前一段数 据以及后一段数据中的部分数据交叉。

为了保障能够得到完整有效的一段数据，可以将每一段数据分别与其相 邻的前一段数据以及后一段数据中的部分数据交叉。例如，将包含n个数据 的一组SFR数据分为三组时，可以将每一段数据设置依次按照如下顺序进行 划分：

第一段数据可以包含第1～第个SFR数据；

第二段数据可以包含第～第个SFR数据；

第三段数据可以包含第～第n个SFR数据。

也即将n个数据首先划分出数据量相同的5份数据，从第一份数据开始， 每3份组数据即作为一段数据，也即第一段数据第一份数据开始，其对应的 3份即为第1～第个SFR数据；第二段数据从第二份数据开始， 其对应的3份数据即为第～第个SFR数据；第三段 数据第三份数据开始，其对对应的3份数据即为第～第n个SFR 数据。

基于“交叉分段”原则，可以实现各段数据的关联交叉分段，以确保能 够获得较为完整、有效的数据。如图3a、图3b、图3c的三组SFR数据可以 划分为交叉的分段数据，所述交叉的分段数据具体可以如图3d、图3e、图 3f所示，图3d将所述图3a的SFR数据划分为相应的11、12、13三段数据， 图3e将图3b的SFR数据划分为相应的21、22、23三段数据，图3f将图3c的SFR数据划分为相应的31、32、33三段数据。

404：从所述多段数据中，筛选获得满足高斯分布的一段数据作为样本数 据。

作为一种可能的实现方式，所述从所述多段数据中，筛选满足高斯分布 的一段数据作为样本数据可以包括：

从所述多段数据，确定存在峰值数据并满足高斯分布的一段数据作为样 本数据。

作为又一种可能的实现方式，所述从所述多段数据中，筛选获得满足高 斯分布的一段数据作为样本数据可以包括：

分别将每一段数据进行高斯拟合，获得每一段数据对应的高斯曲线。

计算获得每一段数据的高斯曲线的拟合置信度。

选择拟合置信度最高的一段数据作为样本数据。

405：基于所述样本数据，对所述光电模组进行位置姿态偏差调校。

本发明实施例中，针对为了获得所述SFR数据中筛选出更符合要求的样 本数据，可以将所述SFR数据进行分段，同时，每一段数据与相邻的前一段 数据以及后一段数据中的部分数据存在交叉，可以保证每一段数据都能包含 较为完整的数据信息，进而可以筛选出满足高斯分布的样本数据，进而确定 相应的满足最优拟合置信度的一段数据，可以根据该段数据进行位置姿态偏 差调整，获得精度较高的调较，提高调校效率。

如图5所示为本发明实施例提供的一种基于光电模组的调校装置的结构 示意图，该装置可以包括：

采样模块501：用于从至少一次步进移动采集获得的测试图像中，确定 样本图像。

在对位置姿态进行调校时，可以固定影像传感器，使镜头步进移动，镜 头每步进移动一次，影像传感器即可以采集一次测试图像。根据所述光电模 组的光学理论设计，所述镜头与所述影像传感器处于最佳合焦位置时，所述 光电模组采集的测试图像的空间频率响应SFR数值高，且在单向离焦方向符 合高斯分布；所述镜头与所述影像传感器处于非最佳合焦位置时，所述光电 模组的测试图像的空间频率响应SFR数值低，且在单向离焦方向数据变化杂 乱无序。

基于该光电模组的光学理论设计，可以从所述样本图像中筛选出SFR数 值较大且符合高斯分布的样本图像，再根据所述样本图像进行位置姿态调校。

在一次位置以及姿态调校过程中，可以执行数十次步进移动，每执行一 次步进移动可以采集相应的测试图像。例如，所述一次位置姿态调校过程中， 可以执行N次步进移动，则可以采集N次测试图像，其中N>＝1。

由于采集一次测试图像时，采集的测试图像的数据量较大。且，在评价 图像质量时，可以仅评价图像中的关键部分即可。因此，可以对采集的测试 图像进行采样，确定采样图像。

可选地，可以从至少一次步进移动采集获得的测试图像中，进行预设采 样位置的采样操作，以确定样本图像。

可选地，所述预设采样位置，可以包括图像四角以及中心区域，例如， 可以设置采样区域的大小为n*n，可以从所述图像中的四个角处采集n*n大 小的图像区域，还可以从所述图像中心处采集n*n大小的图像区域。所述图 像的四角以及中心区域，由于方位较为全面，可以确定相应的较为准确的图 像质量评价。由此，每一张测试图像可以对应5张采样图像。

第一计算模块502：用于计算所述样本图像的SFR数据。

计算所述样本图像的SFR数据是指将所述样本图像进行空间频域变化， 获得相应的SFR数据。

数据筛选模块503：用于从所述SFR数据中，筛选获得满足高斯分布的 样本数据。

不同的样本图像的SFR数据大小不同，当所述光电模组处于最佳合焦位 置处，SFR数据较大，当所述光电模组的不处于最佳合焦位置处，SFR数据 较小，可以将所述SFR数据进行大小比较，选择出较大的SFR数据。

可选地，所述从所述SFR数据中，筛选获得满足高斯分布的样本数据可 以包括：

确定所述SFR数据中最大的一组SFR数据，并筛选所述SFR数据中满 足高斯分布的样本数据。

以上述每一张测试图像采集四角以及中心位置为区域，在镜头执行N次 步进移动时，即可以获得5*N个SFR数据，可以将每一个采用样位置的N 个SFR数据中选择出最大的SFR数据，筛选出符合相应的距离规则的SFR 数据。

当筛选出最大的SFR数据时，即可以从所述最大的SFR数据中筛选出 满足高斯分布的一段SFR数据，使最终获得的样本数据在离焦位置上最优。

调校模块504：用于基于所述样本数据，对所述光电模组进行位置姿态 偏差调校。

光电模组中镜头与光电模组的位置以及姿态中，所述位置具体可以包括 二者合焦位置，所述姿态可以包括二者之间的距离信息，根据所述距离信息 可以判断镜头与光电模组的平行与否。根据所述样本数据可以计算出针对所 述光电模组的位置姿态偏差的补偿数据，进而可以根据该补偿数据进行偏差 调校。

本发明实施例中，在使用光电模组采集到相应的测试图像后，将所述测 试图像进行样本采集，获得样本数据，并计算所述样本数据的SFR数据，从 所述SFR数据中悬筛选出满足高斯分布的样本数据，进而可以获得理论上更 接近于最佳合焦位置的样本数据，进而通过所述样本数据对光电模组进行位 置姿态偏差调校时，可以获得与所述最佳合焦位置更接近的位置姿态偏差调 校数据，获得相应的最佳调校效果，以提高调校效率。

作为一个实施例，所述数据筛选模块可以包括：

分段单元，用于将所述SFR数据进行分段，获得多段数据。

其中，每一段数据分别与其相邻的前一段数据以及后一段数据中的部分 数据交叉。

作为一种可能的实现方式，所述分段单元可以包括：

划分子单元，用于将所述SFR数据划分为数据量相同的多份数据；

分离子单元，用于从第一份数据开始，确定连续的N份数据作为一段数 据，获得数据量相同的多段数据；其中，N为大于等于1的整数。

为了保障能够得到完整有效的一段数据，可以将每一段数据分别与其相 邻的前一段数据以及后一段数据中的部分数据交叉。例如，将包含n个数据 的一组SFR数据分为三组时，可以将每一段数据设置依次按照如下顺序进行 划分：

第一段数据可以包含第1～第个SFR数据；

第二段数据可以包含第～第个SFR数据；

第三段数据可以包含第～第n个SFR数据。

也即将n个数据首先划分出数据量相同的5份数据，从第一份数据开始， 每3份组数据即作为一段数据，也即第一段数据第一份数据开始，其对应的 3份即为第1～第个SFR数据；第二段数据从第二份数据开始， 其对应的3份数据即为第～第个SFR数据；第三段 数据第三份数据开始，其对对应的3份数据即为第～第n个SFR 数据。

基于“交叉分段”原则，可以实现各段数据的关联交叉分段，以确保能 够获得较为完整、有效的数据。

筛选单元，用于从所述多段数据中，筛选获得满足高斯分布的一段数据 作为样本数据。

作为一个实施例，所述筛选单元可以包括：

拟合子单元，用于分别将每一段数据进行高斯拟合，获得每一段数据对 应的高斯曲线；

计算子单元，用于计算获得每一段数据的高斯曲线的拟合置信度；

选择子单元，用于选择拟合置信度最高的一段数据作为样本数据。

作为一种可能的实现方式，所述筛选单元可以包括：

确定子单元，用于从所述多段数据，确定存在峰值数据并满足高斯分布 的一段数据作为样本数据。

本发明实施例中，针对为了获得所述SFR数据中筛选出更符合要求的样 本数据，可以将所述SFR数据进行分段，同时，每一段数据与相邻的前一段 数据以及后一段数据中的部分数据存在交叉，可以保证每一段数据都能包含 较为完整的数据信息，进而可以筛选出满足高斯分布的样本数据，进而确定 相应的满足最优拟合置信度的一段数据，可以根据该段数据进行位置姿态偏 差调整，获得精度较高的调较，提高调校效率。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/ 输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器 (RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。 内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由 任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、 程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、 其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程 只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器 (CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁 磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计 算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑 可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技 术人员应可理解，硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明 书及权利要求并不以名称的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能 上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含” 为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。“大致”是指在可接收的误 差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述技术问题，基本 达到所述技术效果。此外，“耦接”一词在此包含任何直接及间接的电性耦接 手段。因此，若文中描述一第一装置耦接于一第二装置，则代表所述第一装 置可直接电性耦接于所述第二装置，或通过其他装置或耦接手段间接地电性 耦接至所述第二装置。说明书后续描述为实施本申请的较佳实施方式，然所 述描述乃以说明本申请的一般原则为目的，并非用以限定本申请的范围。本 申请的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非 排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者系统不仅包括那些要素， 而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者系统所 固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素， 并不排除在包括所述要素的商品或者系统中还存在另外的相同要素

上述说明示出并描述了本申请的若干优选实施例，但如前所述，应当理 解本申请并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除， 而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述申请构想范围内， 通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改 动和变化不脱离本申请的精神和范围，则都应在本申请所附权利要求的保护 范围内。

Claims (10)

1.一种基于光电模组的调校方法，其特征在于，包括：

从至少一次步进移动采集获得的测试图像中，确定样本图像；

计算所述样本图像的SFR数据；

从所述SFR数据中，筛选获得满足高斯分布的样本数据；

基于所述样本数据，对所述光电模组进行位置姿态偏差调校。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述SFR数据中，筛选获得满足高斯分布的样本数据包括：

将所述SFR数据进行分段，获得多段数据；其中，每一段数据分别与其相邻的前一段数据以及后一段数据中的部分数据交叉；

从所述多段数据中，筛选获得满足高斯分布的一段数据作为样本数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述多段数据中，筛选获得满足高斯分布的一段数据作为样本数据包括：

分别将每一段数据进行高斯拟合，获得每一段数据对应的高斯曲线；

计算获得每一段数据的高斯曲线的拟合置信度；

选择拟合置信度最高的一段数据作为样本数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述多段数据中，筛选满足高斯分布的一段数据作为样本数据包括：

从所述多段数据，确定存在峰值数据并满足高斯分布的一段数据作为样本数据。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述SFR数据进行分段获得多段数据包括：

将所述SFR数据划分为数据量相同的多份数据；

从第一份数据开始，确定连续的N份数据作为一段数据，获得数据量相同的多段数据；其中，N为大于等于1的整数。

6.一种基于光电模组的调校装置，其特征在于，包括：

采样模块，用于从至少一次步进移动采集获得的测试图像中，确定样本图像；

第一计算模块，用于计算所述样本图像的SFR数据；

数据筛选模块，用于从所述SFR数据中，筛选获得满足高斯分布的样本数据；

调校模块，用于基于所述样本数据，对所述光电模组进行位置姿态偏差调校。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述数据筛选模块包括：

分段单元，用于将所述SFR数据进行分段，获得多段数据；其中，每一段数据分别与其相邻的前一段数据以及后一段数据中的部分数据交叉；

筛选单元，用于从所述多段数据中，筛选获得满足高斯分布的一段数据作为样本数据。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述筛选单元包括：

拟合子单元，用于分别将每一段数据进行高斯拟合，获得每一段数据对应的高斯曲线；

计算子单元，用于计算获得每一段数据的高斯曲线的拟合置信度；

选择子单元，用于选择拟合置信度最高的一段数据作为样本数据。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述筛选单元包括：

确定子单元，用于从所述多段数据，确定存在峰值数据并满足高斯分布的一段数据作为样本数据。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述分段单元包括：

划分子单元，用于将所述SFR数据划分为数据量相同的多份数据；

分离子单元，用于从第一份数据开始，确定连续的N份数据作为一段数据，获得数据量相同的多段数据；其中，N为大于等于1的整数。