CN109040724B - 一种结构光投影器的光斑畸变检测方法、装置及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种结构光投影器的光斑畸变检测方法、装置及可读存储介质。该光斑畸变检测方法包括:步骤1:依据结构光摄像头的成像畸变系数,对获取的结构光图像进行图像畸变校正;步骤2:依据图像畸变校正后的结构光图像,计算出结构光投影器的光斑畸变系数;步骤3:若计算出的光斑畸变系数大于预设的合格值,则判定该结构光投影器不合格。该光斑畸变检测方法可以检测出结构光投影器的光斑畸变系数是否合格,以筛选出良品和不良品。
Description
技术领域
本发明涉及结构光领域,尤其涉及一种结构光投影器的光斑畸变检测方法、装置及可读存储介质。
背景技术
随着苹果公司在智能终端上使用Face ID技术,采用结构光模组来做人脸识别、3D感测和VR设备等将会成为未来的主流。结构光模组主要包括结构光投影器和结构光摄像头,结构光投影器负责向被摄物体投射结构光斑进行扫描,结构光摄像头负责对被投射到被摄物体上的结构光斑进行拍摄,然后,后端处理器通过处理算法来解析拍摄到的结构光图像,以获取被摄物体的三维数据。但是,如图1所示,结构光摄像头拍摄到的结构光图像104’中,结构光斑105’未畸变时理论上是呈矩形的光点阵列,畸变后,结构光斑105’的呈非矩形的光点阵列,畸变程度的大小直接影响到后端处理器进行解析的精确度。
发明内容
为了解决上述现有技术的不足,本发明提供一种结构光投影器的光斑畸变检测方法、装置及可读存储介质。该光斑畸变检测方法可以检测出结构光投影器的光斑畸变系数是否合格,以筛选出良品和不良品。
本发明所要解决的技术问题通过以下技术方案予以实现:
一种结构光投影器的光斑畸变检测方法,包括:
步骤1:依据结构光摄像头的成像畸变系数,对获取的结构光图像进行图像畸变校正;
步骤2:依据图像畸变校正后的结构光图像,计算出结构光投影器的光斑畸变系数;
步骤3:若计算出的光斑畸变系数大于预设的合格值,则判定该结构光投影器不合格。
进一步地,步骤2包括:
步骤2.1:在图像畸变校正后的结构光图像中,抓取结构光斑的四个角点;
步骤2.2:依据抓取的四个角点,计算出结构光斑的四边长度;
步骤2.3:依据计算出的四边长度,计算出结构光投影器的光斑畸变系数。
进一步地,在步骤2.2中,结构光斑的上边长度为Dx1=Nx1*psize、结构光斑的下边长度为Dx2= Nx2*psize、结构光斑的左边长度为Dy1= Ny1*psize和结构光斑的右边长度为Dy2= Ny2*psize,其中Nx1为上边的两个角点之间间隔的像素点数量,Nx2为下边的两个角点之间间隔的像素点数量,Ny1为左边的两个角点之间间隔的像素点数量,Ny2为右边的两个角点之间间隔的像素点数量,psize为像素点尺寸。
进一步地,在步骤2.3中,结构光投影器的光斑畸变系数为Ax=1-(Dx1+Dx2)/2Dx和Ay=1-(Dy1+Dy2)/2Dy,其中Ax为上边和下边之间的光斑畸变系数, Ay为左边和右边之间的光斑畸变系数,Dx为结构光斑的横中线长度,Dy为结构光斑的纵中线长度。
进一步地,在步骤2.3中计算光斑畸变系数之前,还包括:
依据结构光斑的0级衍射点所在的横直线的最左端和最右端上的两像素亮点得到横中线,依据结构光斑的0级衍射点所在的纵直线的最上端和最下端上的两像素亮点得到纵中线;
依据得到的横中线和纵中线,计算结构光斑的横中线长度Dx=Nx*psize,结构光斑的纵中线长度Dy=Ny*psize,其中Nx为横中线两端上的像素亮点之间间隔的像素点数量,Ny为纵直线两端上的像素亮点之间间隔的像素点数量。
进一步地,在得到横中线和纵中线之前,先依据结构光斑的四边与结构光图像的四边之间的夹角,将结构光图像中的结构光斑进行旋转校正。
进一步地,在步骤1之前,还包括:预设结构光摄像头的成像畸变系数。
进一步地,在步骤1之前,还包括:预设结构光投影器的光斑畸变系数的合格值。
一种结构光投影器的光斑畸变检测装置,包括处理器和与所述处理器电性连接的存储器,所述存储器内储存有供所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行该计算机程序时,进行上述的结构光投影器的光斑畸变检测方法。
一种可读存储介质,储存有供处理器执行的计算机程序,该计算机程序被所述处理器执行时,进行上述的结构光投影器的光斑畸变检测方法。
本发明具有如下有益效果:该光斑畸变检测方法可以检测出结构光投影器的光斑畸变系数是否合格,以筛选出良品和不良品。
附图说明
图1为本发明提供的结构光投影器的结构光斑未畸变和畸变后的示意图;
图2为本发明提供的检测平台的示意图;
图3为本发明提供的光斑畸变检测方法的步骤框图;
图4为本发明提供的光斑畸变检测方法的处理示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的说明。
实施例一
如图3和4所示,一种结构光投影器的光斑畸变检测方法,包括:
步骤1:依据结构光摄像头102的成像畸变系数,对获取的结构光图像104进行图像畸变校正;
在该步骤1之前,需要先搭建检测平台以获取所述结构光图像104。检测平台如图2所示,将结构光投影器101放置在透光平面103的一侧,并向所述透光平面103上投射结构光斑105,将结构光摄像头102放置在透光平面103的另一侧,并向所述透光平面103上拍摄获取结构光图像104。在检测时,适当调整所述结构光投影器101和/或结构光摄像头102相对于所述透光平面103的距离,或者选用大FOV的结构光摄像头102,使得所述结构光图像104中包含有所述结构光投影器101投射出来的整个结构光斑105。光斑畸变检测装置用于连接至所述结构光摄像头102,在读取所述结构光图像104后通过内置的光斑畸变检测算法来计算出所述结构光投影器101的光斑畸变系数。
所述透光平面103可以但不限于为透光幕布,所述光斑畸变检测装置可以但不限于为个人电脑。
在搭建上述的检测平台时,为避免检测平台本身影响到光斑畸变系数的检测,所述结构光投影器101的发光面和所述结构光摄像头102的感光面应尽量与所述透光平面103相平行。
另外,在该步骤1之前,还包括:预设结构光摄像头102的成像畸变系数。
成像畸变系数为所述结构光摄像头102的固定参数,只需要将其预设到光斑畸变检测算法中即可。成像畸变系数一般为已知量,在所述结构光摄像头102的产品说明书上有记载,若未知的话,可以对所述结构光摄像头102进行标定,计算出所述结构光摄像头102的成像畸变系数。
摄像头成像畸变系数的标定检测方法为现有技术,不作详细阐述。
步骤2:依据图像畸变校正后的结构光图像104,计算出结构光投影器101的光斑畸变系数;
该步骤2具体包括:
步骤2.1:在图像畸变校正后的结构光图像104中,抓取结构光斑105的四个角点;
在该步骤2.1中,角点指的是所述结构光斑105的四个顶角所在的像素点,角点抓取算法为现有的图像算法,不作详细阐述。
步骤2.2:依据抓取的四个角点,计算出结构光斑105的四边长度;
在该步骤2.2中,以结构光斑105上侧的两个角点的连线作为上边,以结构光斑105下侧的两个角点的连线作为下边,以结构光斑105左侧的两个角点的连线作为左边,以结构光斑105右侧的两个角点的连线作为上边。
结构光斑105的上边长度为Dx1=Nx1*psize、结构光斑105的下边长度为Dx2= Nx2*psize、结构光斑105的左边长度为Dy1= Ny1*psize和结构光斑105的右边长度为Dy2= Ny2*psize,其中Nx1为上边的两个角点之间间隔的像素点数量,Nx2为下边的两个角点之间间隔的像素点数量,Ny1为左边的两个角点之间间隔的像素点数量,Ny2为右边的两个角点之间间隔的像素点数量,psize为像素点尺寸。
由于所述结构光图像104是由一个个像素点组成的像素阵列,只需在所述结构光图像104中建立直角坐标系,就能够确定所有像素点的坐标,再通过坐标法计算出任意两个像素点之间间隔的像素点数量,再加上像素点尺寸psize也是已知量,可以计算出任意两个像素点之间的距离。
步骤2.3:依据计算出的四边长度,计算出结构光投影器101的光斑畸变系数。
在该步骤2.3中,结构光投影器101的光斑畸变系数为Ax=1-(Dx1+Dx2)/2Dx和Ay=1-(Dy1+Dy2)/2Dy,其中Ax为结构光投影器101在上边和下边之间的光斑畸变系数,Ay为结构光投影器101在左边和右边之间的光斑畸变系数,Dx为结构光斑105的横中线长度,Dy为结构光斑105的纵中线长度。
在该步骤2.3中计算光斑畸变系数之前,还包括:
依据结构光斑105的0级衍射点所在的横直线的最左端和最右端上的两像素亮点得到横中线,依据结构光斑105的0级衍射点所在的纵直线的最上端和最下端上的两像素亮点得到纵中线;
所述0级衍射点的是结构光投影器101的光心0级衍射光栅,即所述光斑图像105中的亮度值最大的像素点,可通过比较亮度值或图像二值化来抓取,现有算法不详细介绍。
依据0级衍射点的X和Y坐标值,通过坐标法分别得到其所在的横直线和纵直线,再检测横直线和纵直线上的像素点的亮度值,以横直线最左端(X值最小)的像素亮点作为左边的中点,以横直线最右端(X值最大)的像素亮点作为右边的中点,将左边中点和右边中点的连线作为所述结构光斑105的横中线;以纵直线最上端(Y值最小)的像素亮点作为上边的中点,以纵直线最下端(Y值最大)的像素亮点作为下边的中点,将上边中点和下边中点的连线作为所述结构光斑105的纵中线。
优选地,在得到横中线和纵中线之前,先依据结构光斑105的四边与结构光图像104的四边之间的夹角,将结构光图像104中的结构光斑105进行旋转校正。
由于制作公差或操作误差等因素,所述结构光斑105在所述结构光图像104中可能会有一些旋转偏移,因此先对所述结构光斑105进行旋转校正有助于提高得到的横中线和纵中线的准确性,所述结构光斑105旋转校正的角度不需要很精确(光斑畸变本来就已经导致了光斑边缘的扭曲,没办法做到百分百准确),有一定的校正作用即可。
依据得到的横中线和纵中线,计算结构光斑105的横中线长度为Dx=Nx*psize,结构光斑的纵中线长度为Dy=Ny*psize,其中Nx为横中线两端上的像素亮点之间间隔的像素点数量,Ny为纵直线两端上的像素亮点之间间隔的像素点数量。
步骤3:若计算出的光斑畸变系数大于预设的合格值,则判定该结构光投影器101不合格。
在该步骤3中,预设的合格值有两个,分别为对应于上边和下边之间的光斑畸变系数Ax的第一合格值,和对应于左边和右边之间的光斑畸变系数Ay的第二合格值。
因此,在步骤1之前,还包括:预设结构光投影器101的光斑畸变系数的合格值。
该光斑畸变检测方法可以检测出结构光投影器101的光斑畸变系数是否合格,以筛选出良品和不良品。
实施例二
一种结构光投影器的光斑畸变检测装置,包括处理器和与所述处理器电性连接的存储器,所述存储器内储存有供所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行该计算机程序时,进行实施例一中所述的结构光投影器的光斑畸变检测方法。
实施例三
一种可读存储介质,储存有供处理器执行的计算机程序,该计算机程序被所述处理器执行时,进行实施例一中所述的结构光投影器的光斑畸变检测方法。
以上所述实施例仅表达了本发明的实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制,但凡采用等同替换或等效变换的形式所获得的技术方案,均应落在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种结构光投影器的光斑畸变检测方法,其特征在于,包括:
步骤1:依据结构光摄像头的成像畸变系数,对获取的结构光图像进行图像畸变校正;
步骤2:依据图像畸变校正后的结构光图像,计算出结构光投影器的光斑畸变系数;
步骤3:若计算出的光斑畸变系数大于预设的合格值,则判定该结构光投影器不合格;
其中,步骤2包括:
步骤2.1:在图像畸变校正后的结构光图像中,抓取结构光斑的四个角点;
步骤2.2:依据抓取的四个角点,计算出结构光斑的四边长度;
步骤2.3:依据计算出的四边长度,计算出结构光投影器的光斑畸变系数;
在步骤2.3中,结构光投影器的光斑畸变系数为Ax=1-(Dx1+Dx2)/2Dx和Ay=1-(Dy1+Dy2)/2Dy,其中Ax为上边和下边之间的光斑畸变系数, Ay为左边和右边之间的光斑畸变系数,Dx为结构光斑的横中线长度,Dy为结构光斑的纵中线长度;
在步骤2.3中计算光斑畸变系数之前,还包括:
依据结构光斑的0级衍射点所在的横直线的最左端和最右端上的两像素亮点得到横中线,依据结构光斑的0级衍射点所在的纵直线的最上端和最下端上的两像素亮点得到纵中线;
依据得到的横中线和纵中线,计算结构光斑的横中线长度Dx=Nx*psize,结构光斑的纵中线长度Dy=Ny*psize,其中Nx为横中线两端上的像素亮点之间间隔的像素点数量,Ny为纵直线两端上的像素亮点之间间隔的像素点数量;
在得到横中线和纵中线之前,先依据结构光斑的四边与结构光图像的四边之间的夹角,将结构光图像中的结构光斑进行旋转校正;
在步骤2.2中,结构光斑的上边长度为Dx1=Nx1*psize、结构光斑的下边长度为Dx2=Nx2*psize、结构光斑的左边长度为Dy1= Ny1*psize和结构光斑的右边长度为Dy2= Ny2*psize,其中Nx1为上边的两个角点之间间隔的像素点数量,Nx2为下边的两个角点之间间隔的像素点数量,Ny1为左边的两个角点之间间隔的像素点数量,Ny2为右边的两个角点之间间隔的像素点数量,psize为像素点尺寸;
在步骤1之前,还包括:预设结构光摄像头的成像畸变系数,以及预设结构光投影器的光斑畸变系数的合格值。
2.一种结构光投影器的光斑畸变检测装置,包括处理器和与所述处理器电性连接的存储器,所述存储器内储存有供所述处理器执行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行该计算机程序时,进行权利要求1所述的结构光投影器的光斑畸变检测方法。
3.一种可读存储介质,储存有供处理器执行的计算机程序,其特征在于,该计算机程序被所述处理器执行时,进行权利要求1所述的结构光投影器的光斑畸变检测方法。
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