CN108957911A - 散斑结构光投影模组及3d深度相机 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及3D形貌测量领域。本发明实施例提供一种散斑结构光投影模组及3D深度相机,其中散斑结构光投影模组包括:阵列光源,用于发射对应第一斑点图案的激光光束;准直透镜,用于将所述激光光束调制为对应第一斑点图案的准直光束;全息光学元件,用于调制扩展所述准直光束以形成第二斑点图案,并将所述第二斑点图案投射至待测场景物体上,其中所述全息光学元件是通过激光干涉曝光加工制作而成的。由此,采用了通过激光干涉曝光加工而成的全息光学元件,无鬼线干扰问题并减少了杂散背景光;另外,相比于刻蚀工艺制作,激光干涉制作能够更加高效且成本更低。
Description
技术领域
本发明涉及3D形貌测量领域,具体地涉及一种散斑结构光投影模组及3D深度相机。
背景技术
3D形貌测量技术可采集场景中物体的深度坐标信息,为后端开发提供额外的数据处理自由度。随着移动终端器件与智能交互设备的普及,3D测量技术越来越成为新一代人机交互的核心技术,在工业检测、安防零售、体感游戏、移动支付和生物医学等方面都有着广泛的应用前景。
当前3D形貌测量技术主要分为飞行时间法(Time ofFlight,TOF)、双目视差法(BinocularParallax,BP)与结构光法(Structure Light,SL)三种。TOF方案通过测量激光发射与反射接收的时间延迟获得物体的深度信息,存在功耗大、深度图像分辨率低等缺陷。BP方案将物体深度信息转化为相机拍摄时的视差量,由三角测量原理推导出深度值,其算法处理复杂且测量精度较低。SL方案是在空间中投射编码处理后的光斑图案,根据光斑图案的变化求解出物体的深度信息,其中散斑结构光即是采用编码后的伪随机斑点光线簇作为光学探针,并将其投射至空间物体,与前两种测量方法相比,散斑结构光技术功耗低、精度适中且获得的深度图像分辨率较高,是当前广泛使用的3D数据采集方案,如IntelRealSense SR300深度相机、Apple IPhone X等。
目前的散斑结构中所选用的都是衍射光学元件(Diffractive Optical Element,DOE),DOE为具有一定周期的衍射光栅,其功能是复制扩展光斑阵列从而形成覆盖场景物体的散斑点阵照明。然而,本申请的发明人在实践本申请的过程中发现:目前的DOE设计都是基于刻蚀工艺的,容易存在鬼线干扰与衍射光斑杂散背景光较多的问题,影响深度质量且制作加工效率低。这些鬼线干扰和背景杂散光给散斑图案的分析处理造成了额外的技术难题,影响了深度相机的探测分辨率、有效范围与测量精度,严重时甚至导致探测失效,无法获取深度数据。
综上可知,在散斑结构光3D形貌测量中,如何设计出不存在鬼线干扰、杂散背景光少且加工制作效率高的结构光投影模组与深度相机成为当前亟待解决的技术难题。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种散斑结构光投影模组及3D深度相机,用以解决现有技术中的散斑结构光投影模组中因基于刻蚀工艺的DOE设计所导致的鬼线干扰、杂散背景光少且工制作效率低的技术问题。
为了实现上述目的,本发明实施例一方面提供一种散斑结构光投影模组,包括:阵列光源,用于发射对应第一斑点图案的激光光束;准直透镜,用于将所述激光光束调制为对应第一斑点图案的准直光束;全息光学元件,用于调制扩展所述准直光束以形成第二斑点图案,并将所述第二斑点图案投射至待测场景物体上,其中所述全息光学元件是通过激光干涉曝光加工制作而成的。
本发明实施例另一方面提供一种3D深度相机,该3D深度相机包括:上述的散斑结构光投影模组;以及红外相机模组,用于采集待测场景物体的场景散斑图像;数据处理器单元,用于执行以下步骤:根据所述场景散斑图像与预先标定保存好的参考平面散斑图像进行匹配比较运算,并得出其二者之间对应特征像素点的偏移量;根据所述偏移量推导出实际场景中该对应特征像素点处的深度值信息;基于多个特征像素点的深度值信息构建点云数据,并生成待测场景物体的深度图像。
通过上述技术方案,提出了应用由激光干涉曝光加工制作而成的全息光学元件,并由该全息光学元件结合阵列光源和准直透镜组成散斑结构光投影模组。相比于现有技术中应用基于刻蚀工艺的DOE设计的散斑结构,本技术方案中模组采用了通过激光干涉曝光加工而成的全息光学元件,无鬼线干扰问题并减少了杂散背景光;另外,相比于刻蚀工艺制作,激光干涉制作能够更加高效且成本更低。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例,但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中:
图1是本发明一实施例的散斑结构光投影模组的结构示意图;
图2是本发明一实施例的3D深度相机的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例,并不用于限制本发明实施例。
如图1所示,本发明一实施例的散斑结构光投影模组,包括:阵列光源11,用于发射对应第一斑点图案的激光光束;准直透镜13,用于将所述激光光束调制为对应第一斑点图案的准直光束;全息光学元件(Holographic Optical Element,HOE)14,用于调制扩展所述准直光束以形成第二斑点图案,并将第二斑点图案投射至待测场景物体15上,其中全息光学元件14是通过激光干涉曝光加工制作而成的。全息光学元件HOE 104为使用全息干涉方法加工制作而成的光学元器件,由于其通过光束干涉曝光得到,使得光栅周期和微结构细节较整齐规则,无毛边缺陷,因此使用时不会产生鬼线和伴线,背景杂散光远远小于刻蚀DOE光栅。优选地,还可以是通过波前补偿技术制作出消像差的HOE,进一步提高模组的投影成像质量。
在一些实施方式中,阵列光源11为VCSEL(垂直腔面激光发射器,Vertical CavitySurface Emitting Lasers)阵列光源,它被排布设计成发光点源阵列,用于提供预设的第一斑点图案12形式的激光光束。其中,VCSEL阵列光源中的发光点可采用二维规则排布或随机排布(图1给出的是随机排布的形式),发光点数量为几百甚至上千个,构成预设的第一斑点图案。以及,在选型应用上,光源处的光波长推荐选择940nm或其他传输效率高的波长窗口。
在一些实施方式中,准直透镜13的功能是将阵列光源发出的激光光束调制为准直光束,可采用单透镜、组合透镜、微透镜阵列或菲涅尔透镜或其任意的组合,在兼顾模组整体尺寸的要求下进行优化设计,以提高准直调制效果。
在一些实施方式中,全息光学元件HOE 14用于接收第一斑点图案并将其复制扩展成为不相互重叠且斑点密度分布均匀的第二斑点图案,该第二斑点图案可以是大面阵的散斑探针光线簇,进而将其投射至待测场景物体上。
在一些实施方式中,全息光学元件HOE 14为采用与阵列光源11所发出的激光光束的波长相对应的光束经干涉曝光加工制备而成的全息光栅;例如,当投影模组所用的光源采用波长940nm的红外激光器时,相应的HOE也需工作在相应的波长940nm条件下,因此HOE制备时干涉光束的波长也应相同。优选的,为获得合适的衍射级次,可将HOE制备成复合光栅的形式。优选的,全息光学元件HOE根据制备时光束的入射方向不同,可加工成透射式或反射式的全息光栅,例如图1给出的是采用透射式HOE设计的投影模组,但可以理解的是,本发明实施例中的模组依然可以采用反射式全息光学元件HOE 14,并相应地也仅需调整模组的组件位置即可。
在一些实施方式中,本发明实施例还提供了全息光学元件的相关制备方法,其可以是通过包括以下步骤的制备方法而被制备的。
具体的,可以是将两束平行干涉激光光束曝光加工感光材料,其中在激光干涉过程中形成满足如下条件的光栅光场:
I=|exp(ik1·r)+exp(ik2·r)|2
=2+2cos[(k1-k2)r]
其中,I为干涉光场强度,i为虚数单位,k1和k2分别为两束平行光束的波矢量,r为光束的坐标系。其中,全息光学元件HOE 14制备所用的感光材料也还可以是阵列光源所发出的激光光束的波长下敏感的光敏材料。
在一些实施方式中,为了使得投射模块在各个衍射级次所获得的散斑之间都能避免相互交叠,在制备方法中还可以是通过控制以定制光栅周期。具体的,可以是先获取能够令对应全息光学元件的多个衍射级次的散斑之间避免相互交叠的目标光栅周期,例如该目标光栅周期应可以是与阵列光源相匹配的能够令所输入的准直光束,输出在各衍射级次的(第二散斑图案)散斑之间避免相互交叠;然后,基于夹角周期模型和目标光栅周期,确定在激光干涉过程中两束干涉光束之间的夹角,其中该夹角周期模型包括干涉光束的夹角和光栅周期之间的关系。
制备HOE的衍射级次位置由光栅方程决定:
式中和分别为横向和竖向的衍射角度,m和n分别为横向和竖向的衍射级次,Δx与Δy分别为HOE在横向和竖向的光栅周期。为了实现在可探测的深度范围内,HOE在各个衍射级次上所复制的VCSEL斑点图案间应避免相互交叠,故可以是在HOE的加工中需控制干涉光束的夹角θ。
由此,本发明实施例还提出夹角周期模型可以是满足以下条件:
其中,Δ为目标全息光栅周期,λ为激光光束的波长,θ为干涉光束的夹角。由此,可以是通过控制干涉光束之间的夹角θ来控制光投影模组的全息光栅周期。
如图2所示,本发明一实施例的采用以上散斑结构光投影模组的3D深度相机21,包括:散斑结构光投影模组22,用于产生所需的散斑结构光图案,其为最终斑点探针光线簇图案16;红外相机模块24,用于拍摄场景散斑图像;数据处理器单元25,用于分析处理数据并合成为深度图。
基于散斑结构光的深度计算可以是将红外相机模块24所采集的场景散斑图像与预先标定保存好的参考平面散斑图像进行匹配比较运算,由数据处理单元25分析处理得到二者之间对应特征像素点的偏移量,并根据偏移量推导出实际场景中该物点的深度信息,多个特征像素点的深度值构成点云数据,构成场景物体的深度图像。
优选地,3D深度相机21还可以包括RGB相机模块23,其用于采集场景的可见光彩色图像以及物体的纹理信息,由此数据处理器单元还用于利用场景彩色图像和所述纹理信息渲染所述深度图像,以输出3D场景图像。
优选地,红外相机模块24中可包含仅允许相应波长光线通过的滤光片(如对应VCSEL光源波长的940nm),以提高采集的场景散斑图像质量。
在本发明实施例中,提供了使用全息光学元件的散斑结构光投影模组与3D深度相机,与现有采用刻蚀技术的衍射光学元件的投影模组相比,本发明实施例调制输出的散斑结构光图案没有鬼线干扰、背景杂散光较少,提高了深度图获取的质量。此外,全息光学元件的加工制备效率高,容易进行轻薄化结构设计,为基于该投影模组的深度相机提供了更高的设计自由度。
以上结合附图详细描述了本发明实施例的可选实施方式,但是,本发明实施例并不限于上述实施方式中的具体细节,在本发明实施例的技术构思范围内,可以对本发明实施例的技术方案进行多种简单变型,这些简单变型均属于本发明实施例的保护范围。
另外需要说明的是,在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征,在不矛盾的情况下,可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复,本发明实施例对各种可能的组合方式不再另行说明。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外,本发明实施例的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合,只要其不违背本发明实施例的思想,其同样应当视为本发明实施例所公开的内容。
Claims (10)
1.一种散斑结构光投影模组,包括:
阵列光源,用于发射对应第一斑点图案的激光光束;
准直透镜,用于将所述激光光束调制为对应第一斑点图案的准直光束;
全息光学元件,用于调制扩展所述准直光束以形成第二斑点图案,并将所述第二斑点图案投射至待测场景物体上,其中所述全息光学元件是通过激光干涉曝光加工制作而成的。
2.根据权利要求1所述的散斑结构光投影模组,其特征在于,所述全息光学元件制作时的激光干涉光束的波长与所述阵列光源所发出的激光光束的波长相对应。
3.根据权利要求1所述的散斑结构光投影模组,其中,所述全息光学元件通过包括以下步骤的制备方法而被制备:
将两束平行干涉激光光束曝光加工感光材料,其中在激光干涉过程中形成满足如下条件的光栅光场:
I=|exp(ik1·r)+exp(ik2·r)|2
=2+2cos[(k1-k2)r]
其中,I为干涉光场强度,i为虚数单位,k1和k2分别为两束平行光束的波矢量,r为光束的坐标系。
4.根据权利要求3所述的散斑结构光投影模组,其中,所述全息光学元件制备所用的所述感光材料为所述阵列光源所发出的激光光束的波长下敏感的光敏材料。
5.根据权利要求3所述的散斑结构光投影模组,其中,所述制备方法还包括:
获取目标光栅周期,其中所述目标光栅周期能够令对应所述全息光学元件的多个衍射级次的散斑之间避免相互交叠;
基于夹角周期模型和目标光栅周期,确定在所述激光干涉过程中两束干涉光束之间的夹角,其中所述夹角周期模型包括干涉光束的夹角和光栅周期之间的关系。
6.根据权利要求5所述的散斑结构光投影模组,其中,所述夹角周期模型满足以下条件:
其中,Δ为目标全息光栅周期,λ为激光光束的波长,θ为干涉光束的夹角。
7.根据权利要求1所述的散斑结构光投影模组,其中,所述全息光学元件包括透射式和/或反射式的全息光栅。
8.根据权利要求1所述的散斑结构光投影模组,其中,所述准直透镜包括以下中的一者或多者:单透镜、组合透镜、微透镜阵列以及菲涅尔透镜。
9.一种3D深度相机,该3D深度相机包括:
如权利要求1-9中任一项所述的散斑结构光投影模组;以及
红外相机模组,用于采集待测场景物体的场景散斑图像;
数据处理器单元,用于执行以下步骤:
根据所述场景散斑图像与预先标定保存好的参考平面散斑图像进行匹配比较运算,并得出其二者之间对应特征像素点的偏移量;
根据所述偏移量推导出实际场景中该对应特征像素点处的深度值信息;
基于多个特征像素点的深度值信息构建点云数据,并生成待测场景物体的深度图像。
10.根据权利要求9所述的3D深度相机,其中所述3D深度相机还包括:
RGB相机模组,用于采集待测场景物体的场景彩色图像和纹理信息;
其中,所述数据处理器单元还用于利用所述场景彩色图像和所述纹理信息渲染所述深度图像,以输出3D场景图像。
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