CN109636857B - 对位方法及标定系统 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种对位方法，应用于标定系统，标定系统包括对位组件、固定于对位组件上的TOF模组以及分别与对位组件和TOF模组连接的处理器。方法通过获取所述TOF模组对标定距离处的标定对象采集的景深图像。确定景深图像中所述标定对象的中心对应的第一位置。基于第一位置、标定距离及景深图像的中心位置，计算TOF模组的光轴与标定对象的中心法线的偏移角度。按照偏移角度控制所述对位组件旋转，以使固定于对位组件上的TOF模组的光轴与标定对象的中心法线重合。本申请实施例，可以降低TOF模组的非限定标定曲线的误差。

Description

对位方法及标定系统

技术领域

本申请实施例涉及摄像镜头技术领域，尤其涉及一种对位方法及一种标定系统。

背景技术

TOF(Time of flight、飞行时间测距法)模组可以采集真实世界中目标物体空间深度信息获得目标物体的景深图像，实现对真实世界更真实、更高质量的图像描述，因此被广泛应用到生物识别、VR(Virtual Reality，虚拟现实)/AR(Augmented Reality，增强现实)、自动驾驶、无人机、3D(三维)投影等领域中。

由于TOF模组自身的电路和光路特性，导致检测得到的被测物体的反馈距离数据与被测物体的真实距离数据存在一定的差异。现有技术中，需要预先通过非线性标定获得表示TOF模组检测的反馈距离数据与真实距离数据的关系的非线性标定曲线。使得TOF模组检测到被测物体的反馈距离数据时，可根据该非线性标定曲线获得该被测物体的真实距离数据。

TOF模组的非线性标定过程即通过采集不同距离处的标定背板的反馈距离数据并将采集的多个离散的反馈距离数据与标定背板对应的真实距离数据拟合获得非线性标定曲线。但由于TOF模组本身在制程方面的差异(例如，感光元件贴片倾斜、镜头个体差异、组装差异等)，导致TOF模组的光轴与标定背板的中心法线不平行，而是存在一定的夹角，造成TOF模组实际测量的真实距离与标定背板的真实距离不一致，从而导致非线性标定误差增大甚至失败。

发明内容

本申请实施例提供一种对位方法及一种对位设备，通过将TOF模组与标定背板进行自动对位，使得TOF模组的光轴与标定背板的中心法线重合，避免了TOF模组测量的真实距离与标定背板在导轨上记录的真实距离不一致的问题，从而降低非限定标定曲线的误差。

本申请提供了一种对位方法，应用于标定系统，所述标定系统包括对位组件、固定于所述对位组件上的TOF模组以及分别与对位组件和所述TOF模组连接的处理器；所述方法包括：

获取所述TOF模组对标定距离处的标定对象采集的景深图像；

确定所述景深图像中所述标定对象的中心对应的第一位置；

基于所述第一位置、所述标定距离及所述景深图像的中心位置，计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线的偏移角度；

按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转，以使固定于所述对位组件上的TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合。

优选地，所述标定系统还包括与所述处理器连接的自动导轨；其中，所述标定对象固定于所述自动导轨的滑动轴上；

所述获取所述TOF模组对标定距离处的标定对象采集的景深图像之前，还包括：

控制所述标定对象的所述自动导轨的滑动轴移动，使固定于所述滑动轴上的标定对象位于所述标定距离处；

控制所述TOF模组采集所述标定对象的景深图像。

优选地，所述确定所述景深图像中所述标定对象的中心对应的第一位置包括：

识别所述景深图像中所述标定对象的边缘轮廓；

基于所述边缘轮廓确定所述标定对象的中心对应的第一位置的第一水平像素坐标及第一垂直像素坐标。

优选地，所述标定对象包括矩形标定背板；所述识别所述景深图像中所述标定对象的边缘轮廓包括：

分别确定所述标定对象的水平边长在所述景深图像中所占的第一像素个数及所述标定对象的垂直边长在所述景深图像中所占的第二像素个数；

遍历所述景深图像中的每个像素对应的深度信息，将所述景深图像中不满足深度阈值范围的像素的深度信息置零；

对所述景深图像中的每个像素按行进行差分计算，确定每一行像素中最大差分值对应的第一边长像素坐标及最小差分值对应的第二边长像素坐标；

对所述景深图像中的每个像素按列进行差分计算，确定每一列像素中最大差分值对应的第三边长像素坐标及最小差分值对应的第四边长像素坐标。

优选地，所述基于所述边缘轮廓确定所述标定对象的中心对应的第一位置的第一水平像素坐标及第一垂直像素坐标包括：

计算所述每一行像素对应的第一边长像素坐标与对应的第二边长像素坐标之间第一间隔像素个数；

选取对应所述第一间隔像素个数与所述第一像素个数的差值满足水平边界阈值范围的所述第一边长像素坐标及所述第二边长像素坐标为水平边界采样样本；

计算所述每一列像素对应的第三边长像素坐标及对应第四边长像素坐标之间的第二间隔像素个数；

选取对应所述第二间隔像素个数与所述第二像素个数的差值满足垂直边界阈值范围的所述第三边长像素坐标及所述第四边长像素坐标为垂直边界采样样本；

基于所述水平边界采样样本计算所述第一位置的第一水平像素坐标；

基于所述垂直边界采样样本计算所述第一位置的第一垂直像素坐标。

优选地，所述基于所述第一位置、所述标定距离及所述景深图像的中心位置，计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线的偏移角度包括：

确定所述景深图像的中心位置的第二水平像素坐标及第二垂直像素坐标；

基于所述第一水平像素坐标、所述标定距离及所述第二水平像素坐标计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线在水平方向的第一偏移角度；

基于所述第一垂直像素坐标、所述标定距离及所述第二垂直像素坐标计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线在垂直方向的第二偏移角度。

优选地，所述对位组件包括水平旋转平台及垂直旋转平台；

所述按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转包括：

控制所述水平旋转平台绕垂直坐标轴旋转所述第一偏移角度；

控制所述垂直旋转平台在水平坐标轴旋转所述第二偏移角度；其中，所述垂直坐标轴与所述水平坐标轴相交于所述TOF模组的中心。

优选地，所述分别确定所述标定对象的水平边长在所述景深图像中所占的第一像素个数及所述标定对象的垂直边长在所述景深图像中所占的第二像素个数包括：

确定所述景深图像的像素行数和像素列数；

获取所述标定背板的水平边长和垂直边长；

获取所述TOF模组的水平视角和垂直视角；

基于所述TOF模组的水平视角、所述标定背板的水平边长及所述景深图像的像素行数，确定所述标定背板的水平边长在所述景深图像中所占的第一像素个数；

基于所述TOF模组的垂直视角、所述标定背板的垂直边长及所述景深图像的像素列数，确定所述标定背板的垂直边长在所述景深图像中所占的第二像素个数。

优选地，所述对所述景深图像中的每个像素按行进行差分计算包括：

对所述景深图像中的每个像素按照下述行差分计算公式获得任相邻两行像素对应的深度信息的差分值为：

ΔD_x(i,j)＝D(i,j)*F；(0＜i≤w,0＜j≤h)

其中，F＝[-1,0,1]为所述行像素差分算子；所述D(i,j)表示所述景深图像任一像素点的深度信息；所述w表示所述景深图像的像素行数，所述h表示所述景深图像的像素列数。

优选地，所述对所述景深图像中的每个像素按列进行差分计算包括：

对所述景深图像中的每个像素按照下述列差分计算公式获得任相邻两列像素对应的深度信息的差分值为：

ΔD_y(i,j)＝D(i,j)*E；(0＜i≤w,0＜j≤h)

其中，

为所述列像素差分算子；所述D(i,j)表示所述景深图像任一像素点的深度信息；所述w表示所述景深图像的像素行数，所述h表示所述景深图像的像素列数。

优选地，所述基于所述水平边界采样样本计算所述第一位置的第一水平像素坐标包括：

计算所述水平边界采样样本中的采样行像素分别对应的第一边长像素坐标与所述第二边长像素坐标的行像素中心值；

计算所述采样行像素各自对应的行像素中心值的平均值，获得所述第一位置的第一水平像素坐标。

优选地，所述基于所述垂直边界采样样本计算所述第一位置的第一垂直像素坐标包括：

计算所述垂直边界采样样本中的采样列像素分别对应的第一边长像素坐标与所述第二边长像素坐标的列像素中心值；

计算所述采样列像素各自对应的列像素中心值的平均值，获得所述第一位置的第一垂直像素坐标。

优选地，所述按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转，以使固定于所述对位组件上的TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合包括：

判断所述偏移角度是否大于偏移阈值；

如果是，按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转，以使固定于所述对位组件上的TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合；

如果否，对位结束。

本申请提供了一种标定系统，包括对位组件、固定于所述对位组件上的TOF模组以及分别与对位组件和所述TOF模组连接的处理器；

所述处理器用于发送图像采集指令至所述TOF模组；获取所述TOF模组对标定距离处的标定对象采集的景深图像；确定所述景深图像中所述标定对象的中心对应的第一位置；基于所述第一位置、所述标定距离及所述景深图像的中心位置，计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线的偏移角度；发送基于所述偏移角度生成的对位控制指令至所述对位组件；

所述TOF模组用于根据所述图像采集指令采集位于标定距离处的所述标定对象的景深图像；

所述对位组件基于所述对位控制指令进行旋转，以调整固定于所述对位组件上的TOF模组的偏移角度，使所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合。

优选地，所述标定系统还包括与所述处理器连接的自动导轨；其中，所述标定对象固定于所述自动导轨的滑动轴上；

所述处理组件发送滑动指令至所述自动导轨；

所述自动导轨基于所述滑动指令控制所述滑动轴移动，使固定与所述滑动轴上的标定对象移动至所述标定距离处。

优选地，所述对位组件包括驱动电机、分别与所述驱动电机机械连接的水平旋转平台及垂直旋转平台；

所述处理器发送基于所述偏移角度生成的对位控制指令至所述对位组件具体是基于所述偏移角度分别生成水平对位控制指令及垂直对位控制指令；发送所述水平对位控制指令及所述垂直对位控制指令至所述对位组件；

所述对位组件基于所述对位控制指令进行旋转具体是利用所述驱动电机控制所述水平旋转平台基于所述水平对位控制指令进行旋转；利用所述驱动电机控制所述垂直旋转平台基于所述垂直对位控制指令进行旋转。

本申请实施实例提供了一种对位方法，应用于标定系统，所述标定系统包括对位组件、固定于所述对位组件上的TOF模组以及分别与对位组件和所述TOF模组连接的处理器。该方法通过获取所述TOF模组对标定距离处的标定对象采集的景深图像并确定所述景深图像中所述标定对象的中心对应的第一位置。基于所述第一位置、所述标定距离及所述景深图像的中心位置，计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线的偏移角度。按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转，以使固定于所述对位组件上的TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合。从而可以避免TOF模组测量的真实距离与标定背板在导轨上记录的真实距离不一致的问题，进一步降低了TOF模组的非限定标定误差。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本申请提供的一种对位方法的一个实施例的流程图；

图2示出了本申请提供的一种对位方法的又一个实施例的流程图；

图3示出了本申请提供的一种对位装置的一个实施例的结构示意图；

图4示出了本申请提供的一种对位装置的又一个实施例的结构示意图；

图5示出了本申请提供的一种标定系统的一个实施例的结构示意图；

图6示出了本申请提供的一种标定系统的另一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

在本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

本申请技术方案提供的一种对位方法适用但不限于标定系统中，可以适用于TOF模组的任何应用场景中均可适用。

下面将结合附图对本申请技术方案进行详细描述。

图1为本申请实施例提供的一种对位方法的一个实施例的流程图。该方法可以应用于标定系统，所述标定系统包括对位组件、固定于所述对位组件上的TOF模组以及分别与对位组件和所述TOF模组连接的处理器。

该方法可以包括：

S101：获取所述TOF模组对标定距离处的标定对象采集的景深图像。

实际应用中，为了标定获得TOF模组的反馈距离数据与真实距离数据之间的关系，需要将标定对象设于已知距离处，TOF模组对已知距离处的标定对象进行采集获得反馈距离数据，例如，标定对象设置在1米距离处，TOF模组采集到的反馈数据为1.2米。为了获得反馈距离数据与真实距离数据之间的关系，需要TOF模组采集设于不同距离处的标定对象的反馈距离数据，将采集获得的离散的反馈距离数据集及对应的真实距离数据集进行曲线拟合，获得该反应该反馈距离数据与真实距离数据之间的关系的非线性标定曲线。

因此，在进行非线性标定时，可以通过连续地移动标定对象至不同的标定距离处，采集获得不同标定距离处的反馈距离数据。而这一过程需要保证TOF模组的成像平面与标定对象的所在的标定平面平行，即TOF模组的光轴与标定对象的中心法线平行，才能保证反馈距离数据对应的真实距离数据为该标定距离。

可选地，为了保证标定对象完全处在TOF模组的视场内，根据TOF模组的视场大小确定标定对象的标定距离。例如，根据TOF模组的视场，该标定距离可以设置为1米或2米，还可以是在1米或两米之间的任一距离处，在此不做具体限定。

S102：确定所述景深图像中所述标定对象的中心对应的第一位置。

实际应用中，标定对象可以是标定背板，该标定背板可以是正方形或长方向，还可以是其它任一形状，在此不做具体限定。但可以理解的是，为了准确地获得标定对象的中心在所述景深图像中的对应第一位置，优先选择形状规则的标定背板。

可选地，所述标定对象的中心对应的第一位置可以通过景深图像中的深度信息识别景深图像中的标定对象，例如二值法，将深度信息在深度阈值范围内的像素点置为255，超过深度阈值范围的像素点置为0。二值化图像的白色区域即为标定对象对应的图像区域，计算白色区域中的像素点对应的像素坐标的均值即为标定对象的中心对应的第一位置。当然，可以理解的是本申请实施例不限于上述标定对象识别方法，还可是任意可实现确定标定对象中心的图像处理方法，在此不做具体限定。实际应用，深度阈值范围根据不同TOF模组的测量精度确定，例如该TOF模组的测量精度为±20公分，则深度阈值范围设定为标定距离b±20公分。

可选地，在某些实施实例中，所述确定所述景深图像中所述标定对象的中心对应的第一位置可以包括：

识别所述景深图像中所述标定对象的边缘轮廓；

基于所述边缘轮廓确定所述标定对象的中心对应的第一位置。

可以采用边缘检测等图像处理方法识别所述景深图像中标定对象的边缘轮廓。基于识别的标定对象的边缘轮廓对应的像素坐标可进一步计算标定对象的中心对应的第一位置。具体地可以根据标定对象的边缘轮廓确定实际计算方法，在此不做具体限定。

S103：基于所述第一位置、所述标定距离及所述景深图像的中心位置，计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线的偏移角度。

可以理解的是，当TOF模组的光轴与标定对象的中心法线重合时，即可保证TOF模组的实际测量距离与标定距离一致。此时，TOF模组的光轴穿过标定对象的中心及景深图像的成像中心，采集获得的景深图像的中心位置即为标定对象的中心在景深图像中的第一位置。但当TOF模组的光轴与标定对象的中心法线存在一定角度时，采集获得的景深图像的中心位置与标定对象的中心在景深图像中的第一位置则会相距一定的距离，不会发生重合现象。

实际应用中，将第一位置与中心位置做差可以获得偏移距离，基于偏移距离和标定距离可以计算获得TOF模组的光轴与标定对象的中心法线之间的偏移角度。

S104：按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转，以使固定于所述对位组件上的TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合。

TOF模组固定在可以旋转的对位组件上，处理器与该对位组件连接可控制该对位组件旋转，通过控制对位组件在旋转偏移角度后TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合。

实际应用中，对位组件的工艺精度导致实际旋转角度与偏移角度存在一定的误差，因此在按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转之后，可以返回至步骤S101再次计算TOF模组的光轴与标定对象的中心法线的偏移角度。将偏移角度与偏移阈值进行比较，判断是否对位结束。

可选地，在某些实施例中，所述按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转，以使固定于所述对位组件上的TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合可以包括：

判断所述偏移角度是否大于偏移阈值；

如果是，按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转，以使固定于所述对位组件上的TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合；

如果否，对位结束。

实际应用中，偏移阈值可以根据标定精度进行设定，例如偏移阈值可以为0.1°，当偏移角度小于0.1°时，认为对位结束。此时保持对位组件固定，继续完成对TOF模组的非线性标定。

可选地，在某些实施例中，所述标定系统还包括与所述处理器连接的自动导轨；其中，所述标定对象固定于所述自动导轨的滑动轴上。

所述获取所述TOF模组对标定距离处的标定对象采集的景深图像之前，还可以包括：

获取所述标定对象的标定距离；

基于所述标定距离控制所述标定对象的所述自动导轨的滑动轴移动，使固定于所述滑动轴上的标定对象位于所述标定距离处；

控制所述TOF模组采集所述标定对象的景深图像。

可选地，该对位组件还可以与自动化导轨固定连接，构成一体。将对位组件设置于自动化导轨的一端，此时，对位组件与标定对象位于一条直线上。自动化导轨和该对位组件还可以共用一个控制芯片与处理器连接，用于接收处理器的控制指令。当处理器获取标定对象的标定距离后，控制自动化导轨的滑动轴携带标定对象移动至距对位组件所在位置标定距离处。然后即可控制位于对位组件上的TOF模组对标定对象采集景深图像，从而可以实现自动化TOF模组与标定对象的自动化对位。

本申请实施例中，通过获取所述TOF模组对标定距离处的标定对象采集的景深图像并确定所述景深图像中所述标定对象的中心对应的第一位置。基于所述第一位置、所述标定距离及所述景深图像的中心位置，计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线的偏移角度。按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转，以使固定于所述对位组件上的TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合。从而可以避免TOF模组测量的真实距离与标定背板在导轨上记录的真实距离不一致的问题，进一步降低了TOF模组的非限定标定误差。

图2为本申请实施例提供的一种对位方法的又一个实施例的流程图。该方法可以应用于标定系统，所述标定系统包括对位组件、固定于所述对位组件上的TOF模组以及分别与对位组件和所述TOF模组连接的处理器。其中，所述对位组件包括水平旋转平台及垂直旋转平台。

该方法可以包括：

S201：获取所述TOF模组对标定距离处的标定对象采集的景深图像。

S202：识别所述景深图像中所述标定对象的边缘轮廓。

本申请实施例中，为了便于确定标定对象的中心，优选选择矩形标定对象，例如正方形标定背板或长方向标定背板。因此，在确定标定背板的边缘轮廓时，只要识别矩形标定背板的四个边长即可。

S203：基于所述边缘轮廓确定所述标定对象的中心对应的第一位置的第一水平像素坐标及第一垂直像素坐标。

S204：确定所述景深图像的中心位置的第二水平像素坐标及第二垂直像素坐标。

为了实现更精准地对位，将TOF模组的光轴与标定对象的中心法线的偏移角度可以分解为在水平方向的偏移角度和在垂直方向的偏移角度。因此，在确定标定对象的中心在景深图像中的第一位置时将该第一位置分解为垂直方向和水平方向的像素坐标表示，同理，景深图像的中心位置同样分解为垂直方向和水平方向的像素坐标表示，以便于分别计算水平方向的偏移角度和在垂直方向的偏移角度。

可选地，确定所述景深图像的中心位置的第二水平像素坐标及第二垂直像素坐标可以按照下述计算获得：

已知景深图像的像素尺寸为w*h，则景深图像的中心位置可以表示为(w/2,h/2)，第二水平像素坐标为X₂＝w/2，第二垂直像素坐标Y₂＝h/2。

S205：基于所述第一水平像素坐标、所述标定距离及所述第二水平像素坐标计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线在水平方向的第一偏移角度。

S206：基于所述第一垂直像素坐标、所述标定距离及所述第二垂直像素坐标计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线在垂直方向的第二偏移角度。

其中，第一偏移角度及第二偏移角度可按照如下偏移角度计算公式计算获得：

其中，α表示第一偏移角度，X₁表示第一水平像素坐标，Y₁表示第一垂直像素坐标，X₂表示第二水平像素坐标，Y₂表示第一垂直像素坐标，c表示标定距离。

S207：控制所述水平旋转平台绕垂直坐标轴旋转所述第一偏移角度。

S208：控制所述垂直旋转平台在水平坐标轴旋转所述第二偏移角度。

其中，所述垂直坐标轴与所述水平坐标轴相交于所述TOF模组的中心。

实际应用中，对位组件的水平旋转平台和垂直旋转平台的中心位于同一条直线上，在进行旋转时其中心固定不动，以保证对位组件旋转角度与偏移角度一致。

可选地，在某些实施例中，所述标定对象包括矩形标定背板；所述识别所述景深图像中所述标定对象的边缘轮廓可以包括：

分别确定所述标定对象的水平边长在所述景深图像中所占的第一像素个数及所述标定对象的垂直边长在所述景深图像中所占的第二像素个数。

当TOF模组的分辨率确定后，可以获得固定尺寸的景深图像(尺寸表示为w*h)，例如景深图像尺寸为640*480；即表示在水平方向一行像素有640个像素点，垂直方向一列像素具有480个像素点。实际矩形标定背板的尺寸是已知的，设标定背板的尺寸表示为a*b，即水平边长为a，垂直边长为b。当该标定背板为正方形时，则为a*a。因此，确定标定背板的水平边长在所述景深图像中所占的第一像素个数及其垂直边长在所述景深图像中所占的第二像素个数，可以获知标定背板在景深图像中的左右边界及上下边界所占像素尺寸。

实际应用中，根据TOF模组的水平视角和垂直视角分别与景深图像尺寸的对应关系，确定标定对象尺寸与景深图像像素个数的对应关系。具体地，所述分别确定所述标定对象的水平边长在所述景深图像中所占的第一像素个数及所述标定对象的垂直边长在所述景深图像中所占的第二像素个数可以包括：

确定所述景深图像的像素行数和像素列数；

获取所述标定背板的水平边长和垂直边长；

获取所述TOF模组的水平视角和垂直视角；

基于所述TOF模组的水平视角、所述标定背板的水平边长及所述景深图像的像素行数，确定所述标定背板的水平边长在所述景深图像中所占的第一像素个数；

基于所述TOF模组的垂直视角、所述标定背板的垂直边长及所述景深图像的像素列数，确定所述标定背板的垂直边长在所述景深图像中所占的第二像素个数。

实际中所述第一像素个数N₁和第二像素个数N₂可以按照如下公式计算获得：

N₁＝a*w/(2*c*tan(μ_x/2))，其中，μ_x为该TOF模组在水平方向的视角；c表示标定距离；

N₂＝b*h/(2*c*tan(μ_y/2))，其中，μ_y为该TOF模组在垂直方向的视角，所述w表示所述景深图像的像素行数，所述h表示所述景深图像的像素列数，a表示标定对象的水平边长，b表示标定对象的垂直边长。

当该标定对象为正方形时，仅需要计算在任一方向(水平或垂直)的边长所占的像素个数即可。

遍历所述景深图像中的每个像素对应的深度信息，将所述景深图像中不满足深度阈值范围的像素的深度信息置零。

实际操作中，景深图像中可能还包括处标定对象之外的其他对象，为了避免对识别标定对象的边缘轮廓造成影响，首先对该景深图像进行前景和后景祛除操作。即根据标定距离及TOF模组的测量误差，设定深度阈值范围，标定距离表示为c，TOF模组的测量误差表示为±σ，则深度阈值范围可以确定为c±σ；其中根据TOF模组的型号，标定距离的大小测量误差均不相同，具体根据实际情况进行设定。

通过遍历所述景深图像中的每个像素对应的深度信息，将每个像素点对应的深度信息与深度阈值范围进行比较并将深度信息超过深度阈值范围的像素点置零。通过祛除前景和后景操作，使得景深图像仅保留有标定对象的深度信息。

对所述景深图像中的每个像素按行进行差分计算，确定每一行像素中最大差分值对应的第一边长像素坐标及最小差分值对应的第二边长像素坐标。

对所述景深图像中的每个像素按列进行差分计算，确定每一列像素中最大差分值对应的第三边长像素坐标及最小差分值对应的第四边长像素坐标。

基于对景深图像祛除前景和后景操作的基础上，对该景深图像进行差分运算，此时标定对象对应的像素点的深度信息为c，其余像素点的深度信息为0。通过将景深图像的像素点按行进行差分计算，得到最大差分值为+c对应的像素点位于标定对象的上边界，得到最小差分值-c对应的像素点位于标定对象的下边界。从而可以确定标定对象中上边界对应的第一边长上每个像素点的第一边长像素坐标及下边界对应的第二边长上每个像素点的第二边长像素坐标。同理，再按照列差分计算确定标定对象中左边界对应的第三边长上每个像素点的第三边长像素坐标及右边界对应的第四边长上每个像素点的第四边长像素坐标。

可选地，在某些实施例中，所述对所述景深图像中的每个像素按行进行差分计算可以包括：

对所述景深图像中的每个像素按照下述行差分计算公式获得任相邻两行像素对应的深度信息的差分值为：

ΔD_x(i,j)＝D(i,j)*F；其中，(0＜i≤w,0＜j≤h)

其中，F＝[-1,0,1]为所述行像素差分算子；所述D(i,j)表示所述景深图像任一像素点的深度信息；所述w表示所述景深图像的像素行数，所述h表示所述景深图像的像素列数。

可选地，在某些实施例中，所述对所述景深图像中的每个像素按列进行差分计算可以包括：

对所述景深图像中的每个像素按照下述列差分计算公式获得任相邻两列像素对应的深度信息的差分值为：

ΔD_y(i,j)＝D(i,j)*E；其中，(0＜i≤w,0＜j≤h)

其中，

为所述列像素差分算子；所述D(i,j)表示所述景深图像任一像素点的深度信息；所述w表示所述景深图像的像素行数，所述h表示所述景深图像的像素列数。

可选地，在某些实施例中，所述基于所述边缘轮廓确定所述标定对象的中心对应的第一位置的第一水平像素坐标及第一垂直像素坐标可以包括：

计算所述每一行像素对应的第一边长像素坐标与对应的第二边长像素坐标之间第一间隔像素个数。

选取对应所述第一间隔像素个数与所述第一像素个数的差值满足水平边界阈值范围的所述第一边长像素坐标及所述第二边长像素坐标为水平边界采样样本；

计算所述每一列像素对应的第三边长像素坐标及对应第四边长像素坐标之间的第二间隔像素个数；

选取对应所述第二间隔像素个数与所述第二像素个数的差值满足垂直边界阈值范围的所述第三边长像素坐标及所述第四边长像素坐标为垂直边界采样样本；

在前述计算得到标定对象的水平边长a所占的像素个数N₁以及垂直边长b所占的像素个数N₂。为了进一步准确识别标定对象在景深图像中的边缘轮廓，将不满足边缘轮廓条件的第一边长像素坐标、第二边长像素坐标、第三边长像素坐标及第四边长像素坐标滤除。

其中，每一行像素中，第一边长像素坐标及第二边长像素坐标应满足间隔像素点为N₁，但由于实际测量精度与计算精度存在一定的误差，因此设定一个边界阈值范围。例如可以确定水平边界阈值范围为(1±0.05)*N₁，垂直边界阈值范围为(1±0.05)*N₂，该边界阈值范围可根据实际精度进行确定，在此不做具体限定。

以水平边界为例，设任一行像素中第一边长像素坐标为(i,j)，对应的第二边长像素坐标为(i,j+m)，则第一间隔像素为m，判断m是否位于(1±0.05)*N₂范围之内，如果是，则选取第一边长像素坐标为(i,j)，第二边长像素坐标为(i,j+m)对应的像素点为水平边界采样样本，同理可确定垂直边界采样样本中的像素点。

基于所述水平边界采样样本计算所述第一位置的第一水平像素坐标；

基于所述垂直边界采样样本计算所述第一位置的第一垂直像素坐标。

可选地，在某些实施例中，所述基于所述水平边界采样样本计算所述第一位置的第一水平像素坐标可以包括：

计算所述水平边界采样样本中的采样行像素分别对应的第一边长像素坐标与所述第二边长像素坐标的行像素中心值；

计算所述采样行像素各自对应的行像素中心值的平均值，获得所述第一位置的第一水平像素坐标。

具体地，设水平边界采样样本中每一行像素的第一边长像素坐标为L_左，每一行像素的第二边长像素坐标为L_右；水平边界采样样本对应的像素行数为A；

则第一位置的第一水平像素坐标

可选地，在某些实施例中，所述基于所述垂直边界采样样本计算所述第一位置的第一垂直像素坐标可以包括：

计算所述垂直边界采样样本中的采样列像素分别对应的第一边长像素坐标与所述第二边长像素坐标的列像素中心值；

计算所述采样列像素各自对应的列像素中心值的平均值，获得所述第一位置的第一垂直像素坐标。

具体地，设垂直边界采样样本中每一列像素的第三边长像素坐标为L_上，每一列像素的第四边长像素坐标为L_下；水平边界采样样本对应的像素行数为B；

则第一位置的第一垂直像素坐标

本申请实施例中，结合对位组件的水平旋转平台和垂直旋转平台，通过识别所述景深图像中所述标定对象的边缘轮廓并基于所述边缘轮廓确定所述标定对象的中心对应的第一位置的第一水平像素坐标及第一垂直像素坐标，结合景深图像中心位置的第二水平像素坐标及第二垂直像素坐标，分别计算获得TOF模组的光轴与标定对象的中心法线分别在水平方向的偏移角度和垂直方向的偏移角度，从而分别控制水平旋转平台和垂直旋转平台旋转，进一步提高了对位精度。

图3为本申请实施例提供的一种对位装置的一个实施例的结构示意图图。该装置可以应用于标定系统，所述标定系统包括对位组件、固定于所述对位组件上的TOF模组以及分别与对位组件和所述TOF模组连接的处理器。

该装置可以包括：

第一获取模块301，用于获取所述TOF模组对标定距离处的标定对象采集的景深图像。

实际应用中，为了标定获得TOF模组的反馈距离数据与真实距离数据之间的关系，需要将标定对象设于已知距离处，TOF模组对已知距离处的标定对象进行采集获得反馈距离数据，例如，标定对象设置在1米距离处，TOF模组采集到的反馈数据为1.2米。为了获得反馈距离数据与真实距离数据之间的关系，需要TOF模组采集设于不同距离处的标定对象的反馈距离数据，将采集获得的离散的反馈距离数据集及对应的真实距离数据集进行曲线拟合，获得该反应该反馈距离数据与真实距离数据之间的关系的非线性标定曲线。

因此，在进行非线性标定时，可以通过连续地移动标定对象至不同的标定距离处，采集获得不同标定距离处的反馈距离数据。而这一过程需要保证TOF模组的成像平面与标定对象的所在的标定平面平行，即TOF模组的光轴与标定对象的中心法线平行，才能保证反馈距离数据对应的真实距离数据为该标定距离。

第一确定模块302，用于确定所述景深图像中所述标定对象的中心对应的第一位置。

可选地，在某些实施实例中，所述第一确定模块302可以包括：

边缘轮廓识别单元，用于识别所述景深图像中所述标定对象的边缘轮廓；

第一位置确定单元，用于基于所述边缘轮廓确定所述标定对象的中心对应的第一位置的第一水平像素坐标及第一垂直像素坐标。

可以采用边缘检测等图像处理方法识别所述景深图像中标定对象的边缘轮廓。基于识别的标定对象的边缘轮廓对应的像素坐标可进一步计算标定对象的中心对应的第一位置。具体地可以根据标定对象的边缘轮廓确定实际计算方法，在此不做具体限定。

偏移角度计算模块303，用于基于所述第一位置、所述标定距离及所述景深图像的中心位置，计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线的偏移角度。

对位模块304，用于按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转，以使固定于所述对位组件上的TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合。

实际应用中，对位组件的工艺精度导致实际旋转角度与偏移角度存在一定的误差，因此在按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转之后，可以返回至步骤S101再次计算TOF模组的光轴与标定对象的中心法线的偏移角度。将偏移角度与偏移阈值进行比较，判断是否对位结束。

可选地，在某些实施例中，所述按对位模块304可以包括：

判断单元，用于判断所述偏移角度是否大于偏移阈值；

如果是，触发对位单元；如果否，结束单元。

所述对位单元，用于按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转，以使固定于所述对位组件上的TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合；

结束单元，用于对位结束。

实际应用中，偏移阈值可以根据标定精度进行设定，例如偏移阈值可以为0.1°，当偏移角度小于0.1°时，认为对位结束。此时保持对位组件固定，继续完成对TOF模组的非线性标定。

可选地，在某些实施例中，所述标定系统还包括与所述处理器连接的自动导轨；其中，所述标定对象固定于所述自动导轨的滑动轴上。

所述第一获取模块301之前，还可以包括：

标定距离获取模块，用于获取所述标定对象的标定距离；

标定对象移动模块，用于基于所述标定距离控制所述标定对象的所述自动导轨的滑动轴移动，使固定于所述滑动轴上的标定对象位于所述标定距离处；

景深图像采集模块，用于控制所述TOF模组采集所述标定对象的景深图像。

本申请实施例中，通过获取所述TOF模组对标定距离处的标定对象采集的景深图像并确定所述景深图像中所述标定对象的中心对应的第一位置。基于所述第一位置、所述标定距离及所述景深图像的中心位置，计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线的偏移角度。按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转，以使固定于所述对位组件上的TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合。从而可以避免TOF模组测量的真实距离与标定背板在导轨上记录的真实距离不一致的问题，进一步降低了TOF模组的非限定标定误差。

图4为本申请实施例提供的一种对位装置的又一个实施例的结构示意图。该装置可以应用于标定系统，所述标定系统包括对位组件、固定于所述对位组件上的TOF模组以及分别与对位组件和所述TOF模组连接的处理器。其中，所述对位组件包括水平旋转平台及垂直旋转平台。

该装置可以包括：

第一获取模块401，用于获取所述TOF模组对标定距离处的标定对象采集的景深图像。

第一确定模块402，用于确定所述景深图像中所述标定对象的中心对应的第一位置。

第一确定模块402可以包括：

边缘轮廓识别单元411，用于识别所述景深图像中所述标定对象的边缘轮廓。

本申请实施例中，为了便于确定标定对象的中心，优选选择矩形标定对象，例如正方形标定背板或长方向标定背板。因此，在确定标定背板的边缘轮廓时，只要识别矩形标定背板的四个边长即可。

第一位置确定单元412，用于基于所述边缘轮廓确定所述标定对象的中心对应的第一位置的第一水平像素坐标及第一垂直像素坐标。

偏移角度计算模块403，用于基于所述第一位置、所述标定距离及所述景深图像的中心位置，计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线的偏移角度。

偏移角度计算模块403可以包括：

中心位置确定单元413，用于确定所述景深图像的中心位置的第二水平像素坐标及第二垂直像素坐标。

可选地，确定所述景深图像的中心位置的第二水平像素坐标及第二垂直像素坐标可以按照下述计算获得：

已知景深图像的像素尺寸为w*h，则景深图像的中心位置可以表示为(w/2,h/2)，第二水平像素坐标为X₂＝w/2，第二垂直像素坐标Y₂＝h/2。

第一偏移角度计算单元414，用于基于所述第一水平像素坐标、所述标定距离及所述第二水平像素坐标计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线在水平方向的第一偏移角度。

第二偏移角度计算单元415，用于基于所述第一垂直像素坐标、所述标定距离及所述第二垂直像素坐标计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线在垂直方向的第二偏移角度。

其中，第一偏移角度及第二偏移角度可按照如下偏移角度计算公式计算获得：

其中，α表示第一偏移角度，β表示第二偏移角度，X₁表示第一水平像素坐标，Y₁表示第一垂直像素坐标，X₂表示第二水平像素坐标，Y₂表示第一垂直像素坐标，c表示标定距离。

对位模块404，用于按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转，以使固定于所述对位组件上的TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合。

对位模块404可以包括：

水平对位单元416，用于控制所述水平旋转平台绕垂直坐标轴旋转所述第一偏移角度。

垂直对位单元417，用于控制所述垂直旋转平台在水平坐标轴旋转所述第二偏移角度。

其中，所述垂直坐标轴与所述水平坐标轴相交于所述TOF模组的中心。

实际应用中，对位组件的水平旋转平台和垂直旋转平台的中心位于同一条直线上，在进行旋转时其中心固定不动，以保证对位组件旋转角度与偏移角度一致。

可选地，在某些实施例中，所述标定对象包括矩形标定背板；所述识别所述边缘轮廓识别单元411具体可以用于：

分别确定所述标定对象的水平边长在所述景深图像中所占的第一像素个数及所述标定对象的垂直边长在所述景深图像中所占的第二像素个数。

实际应用中，根据TOF模组的水平视角和垂直视角分别与景深图像尺寸的对应关系，确定标定对象尺寸与景深图像像素个数的对应关系。具体地，所述分别确定所述标定对象的水平边长在所述景深图像中所占的第一像素个数及所述标定对象的垂直边长在所述景深图像中所占的第二像素个数具体可以用于：

确定所述景深图像的像素行数和像素列数；

获取所述标定背板的水平边长和垂直边长；

获取所述TOF模组的水平视角和垂直视角；

基于所述TOF模组的水平视角、所述标定背板的水平边长及所述景深图像的像素行数，确定所述标定背板的水平边长在所述景深图像中所占的第一像素个数；

基于所述TOF模组的垂直视角、所述标定背板的垂直边长及所述景深图像的像素列数，确定所述标定背板的垂直边长在所述景深图像中所占的第二像素个数。

实际中所述第一像素个数N₁和第二像素个数N₂可以按照如下公式计算获得：

N₁＝a*w/(2*c*tan(μ_x/2))，其中，μ_x为该TOF模组在水平方向的视角；c表示标定距离；

N₂＝b*h/(2*c*tan(μ_y/2))，其中，μ_y为该TOF模组在垂直方向的视角，所述w表示所述景深图像的像素行数，所述h表示所述景深图像的像素列数，a表示标定对象的水平边长，b表示标定对象的垂直边长。

当该标定对象为正方形时，仅需要计算在任一方向(水平或垂直)的边长所占的像素个数即可。

遍历所述景深图像中的每个像素对应的深度信息，将所述景深图像中不满足深度阈值范围的像素的深度信息置零。

通过遍历所述景深图像中的每个像素对应的深度信息，将每个像素点对应的深度信息与深度阈值范围进行比较并将深度信息超过深度阈值范围的像素点置零。通过祛除前景和后景操作，使得景深图像仅保留有标定对象的深度信息。

对所述景深图像中的每个像素按行进行差分计算，确定每一行像素中最大差分值对应的第一边长像素坐标及最小差分值对应的第二边长像素坐标。

对所述景深图像中的每个像素按列进行差分计算，确定每一列像素中最大差分值对应的第三边长像素坐标及最小差分值对应的第四边长像素坐标。

可选地，在某些实施例中，所述对所述景深图像中的每个像素按行进行差分计算具体可以用于：

对所述景深图像中的每个像素按照下述行差分计算公式获得任相邻两行像素对应的深度信息的差分值为：

ΔD_x(i,j)＝D(i,j)*F；其中，(0＜i≤w,0＜j≤h)

其中，F＝[-1,0,1]为所述行像素差分算子；所述D(i,j)表示所述景深图像任一像素点的深度信息；所述w表示所述景深图像的像素行数，所述h表示所述景深图像的像素列数。

可选地，在某些实施例中，所述对所述景深图像中的每个像素按列进行差分计算具体可以用于：

对所述景深图像中的每个像素按照下述列差分计算公式获得任相邻两列像素对应的深度信息的差分值为：

ΔD_y(i,j)＝D(i,j)*E；其中，(0＜i≤w,0＜j≤h)

其中，

为所述列像素差分算子；所述D(i,j)表示所述景深图像任一像素点的深度信息；所述w表示所述景深图像的像素行数，所述h表示所述景深图像的像素列数。

可选地，在某些实施例中，所述第一位置确定单元412具体可以用于：

计算所述每一行像素对应的第一边长像素坐标与对应的第二边长像素坐标之间第一间隔像素个数。

选取对应所述第一间隔像素个数与所述第一像素个数的差值满足水平边界阈值范围的所述第一边长像素坐标及所述第二边长像素坐标为水平边界采样样本；

计算所述每一列像素对应的第三边长像素坐标及对应第四边长像素坐标之间的第二间隔像素个数；

选取对应所述第二间隔像素个数与所述第二像素个数的差值满足垂直边界阈值范围的所述第三边长像素坐标及所述第四边长像素坐标为垂直边界采样样本；

基于所述水平边界采样样本计算所述第一位置的第一水平像素坐标；

基于所述垂直边界采样样本计算所述第一位置的第一垂直像素坐标。

可选地，在某些实施例中，所述基于所述水平边界采样样本计算所述第一位置的第一水平像素坐标具体可以用于：

计算所述水平边界采样样本中的采样行像素分别对应的第一边长像素坐标与所述第二边长像素坐标的行像素中心值；

计算所述采样行像素各自对应的行像素中心值的平均值，获得所述第一位置的第一水平像素坐标。

具体地，设水平边界采样样本中每一行像素的第一边长像素坐标为L_左，每一行像素的第二边长像素坐标为L_右；水平边界采样样本对应的像素行数为A；

则第一位置的第一水平像素坐标

可选地，在某些实施例中，所述基于所述垂直边界采样样本计算所述第一位置的第一垂直像素坐标具体可以用于：

计算所述垂直边界采样样本中的采样列像素分别对应的第一边长像素坐标与所述第二边长像素坐标的列像素中心值；

计算所述采样列像素各自对应的列像素中心值的平均值，获得所述第一位置的第一垂直像素坐标。

具体地，设垂直边界采样样本中每一列像素的第三边长像素坐标为L_上，每一列像素的第四边长像素坐标为L_下；水平边界采样样本对应的像素行数为B；

则第一位置的第一垂直像素坐标

本申请实施例中，结合对位组件的水平旋转平台和垂直旋转平台，通过识别所述景深图像中所述标定对象的边缘轮廓并基于所述边缘轮廓确定所述标定对象的中心对应的第一位置的第一水平像素坐标及第一垂直像素坐标，结合景深图像中心位置的第二水平像素坐标及第二垂直像素坐标，分别计算获得TOF模组的光轴与标定对象的中心法线分别在水平方向的偏移角度和垂直方向的偏移角度，从而分别控制水平旋转平台和垂直旋转平台旋转，进一步提高了对位精度。

图5示出了本申请提供的一种标定系统的一个实施例的结构示意图。该标定系统可以包括对位组件501、固定于所述对位组件501上的TOF模组502以及分别与对位组件501和所述TOF模组502连接的处理器503。

所述处理器503用于发送图像采集指令至所述TOF模组502；获取所述TOF模组502对标定距离处的标定对象采集的景深图像；确定所述景深图像中所述标定对象的中心对应的第一位置；基于所述第一位置、所述标定距离及所述景深图像的中心位置，计算所述TOF模组502的光轴与所述标定对象的中心法线的偏移角度；发送基于所述偏移角度生成的对位控制指令至所述对位组件501。

实际应用中，处理器503可以是计算设备、服务终端或终端设备，在此不做具体限定。

所述TOF模组502用于根据所述图像采集指令采集位于标定距离处的所述标定对象的景深图像。

所述对位组件501基于所述对位控制指令进行旋转，以调整固定于所述对位组件501上的TOF模组502的偏移角度，使所述TOF模组502的光轴与所述标定对象的中心法线重合。

实际应用中，TOF模组501及对位组件501可以分别通过有线或无线连接方式与处理器503连接。可以理解的是TOF模组和对位组件501中分别可以设置有控制芯片，该控制芯片可以是单片机、微处理器等，在此不做具体限定。当然，对位组件501也可以没有控制芯片，可以仅包括与处理器电路连接的驱动电机，该驱动电机基于处理发送的电信号驱动对位组件旋转。对位组件可以通过电磁驱动的弹性系统、机械驱动的轴带机构等任一方式实现旋转，在此不做具体限定。

对位组件501可以设置固定位置以固定TOF模组502，该固定方式可以是机械固定例如通过固定件(固定壳体、固定螺母等)将TOF模组502与对位组件501固定连接等或活动连接等，也可以是位置固定例如，活动卡扣或固定卡位等，具体实现方式可以不限于上述实施方式，在此不做具体限定。

前述已对本申请实施例的具体实施方式进行了说明，在此不再赘述。

本申请实施例中，通过处理器、对位组件及TOF模组建立的标定系统可以实现自动化对位，以自动将对位组件上的TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合。从而可以避免TOF模组测量的真实距离与标定背板在导轨上记录的真实距离不一致的问题，进一步降低了TOF模组的非限定标定误差。

图6示出了本申请提供的一种标定系统的又一个实施例的结构示意图。所述标定系统除包括图5实施例中所述的位组件501、TOF模组502以及分别与对位组件501及处理器503之外，还可以包括与处理器503连接的自动导轨504。其中，所述标定对象固定于所述自动导轨的滑动轴上，所述对位组件501可以包括水平旋转平台5011及垂直旋转平台5012。

所述处理器503还可以用于发送滑动指令至自动导轨504。

所述自动导轨504基于所述滑动指令控制所述滑动轴移动，使固定与所述滑动轴上的标定对象移动至所述标定距离处。

可理解的是，自动导轨可以包括轨道和滑动轴以及控制芯片，该控制芯片可以用于接收处理器发送的控制指令控制滑动轴沿轨道移动。该自动轨道还可以包括传感器检测滑动轴的移动方向及滑动轴的移动距离及停止位置，该传感器可以是红外传感器、激光传感器、压力传感器等，在此不做具体限定，该自动导轨包括但不限于上述组件，可根据实际需求进行设定，在此不做具体限定。

滑动轴可以包括固定标定对象的固定组件，例如固定壳体，固定杆、固定台等在此不做具体限定。

可选地，对位组件501还可以与该自动导轨504固定连接，并可以共用一个控制芯片，构成一体化自动导轨。该对位组件501可以固定在该自动导轨的504的任一端，则这一端标记距离为起始距离0，并以对位组件501所在位置设定标定对象的标定距离。

可选地，在某些实施例中，处理器501基于确定所述景深图像中所述标定对象的中心对应的第一位置具体可以是识别所述景深图像中所述标定对象的边缘轮廓；基于所述边缘轮廓确定所述标定对象的中心对应的第一位置的第一水平像素坐标及第一垂直像素坐标。

可选地，在某些实施例中，处理器501所述基于所述第一位置、所述标定距离及所述景深图像的中心位置，计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线的偏移角度包括：

确定所述景深图像的中心位置的第二水平像素坐标及第二垂直像素坐标；

基于所述第一水平像素坐标、所述标定距离及所述第二水平像素坐标计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线在水平方向的第一偏移角度；

基于所述第一垂直像素坐标、所述标定距离及所述第二垂直像素坐标计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线在垂直方向的第二偏移角度。

使得处理器503发送基于所述偏移角度生成的对位控制指令至所述对位组件具体是，基于所述偏移角度分别生成水平对位控制指令及垂直对位控制指令；发送所述水平对位控制指令及所述垂直对位控制指令至所述对位组件。

所述对位组件501基于所述对位控制指令进行旋转具体是利用所述驱动电机控制所述水平旋转平台基于所述水平对位控制指令进行旋转；利用所述驱动电机控制所述垂直旋转平台基于所述垂直对位控制指令进行旋转。

如图6中示，对位组件501、TOF模组502与自动导轨504与处理器503均为无线连接方式，当然还可以是有线的电路连接，例如通过USB、串口等通信连接方式均可适用，在此不做具体限定。为了更清楚地显示对位组件501，对该对位组件进行放大显示，及箭头所指自动导轨504与对位组件501通过柱状固定件固定连接，位于该柱体上分别为水平旋转平台5011和垂直旋转平台5012，当然实际也可以水平旋转平台5011位于垂直旋转平台5012下方，在此不做具体限定。

该对位组件501的水平旋转平台5011及垂直旋转平台5012可以与对位组件的驱动电机连接，并且水平旋转平台5011及垂直旋转平台5012中心固定于同一位置，且在旋转过程中，平台的中心固定不动。其中，建立以对位组件的坐标轴，水平旋转平台5011绕垂直坐标轴旋转，垂直旋转平台5012在水平坐标轴旋转，且所述垂直坐标轴与所述水平坐标轴相交于所述TOF模组的中心。

其中，自TOF模组503发出的一条实现箭头为标定对象的实际移动方向与导轨平行，即该标定对象的中心法线，当TOF模组502与标定对象出现偏移时，TOF模组502的光轴如图中虚线箭头所示与实现箭头出现偏移角度，，本申请实施实例通过上述实施方式可实现TOF模组502的光轴与标定对象的中心法线重合，也即与标定对象所在的导轨平行。

前述已对本申请实施例的具体实施方式进行了说明，在此不再赘述。

本申请实施例中，还提供了一种自动导轨，通过将对位组件及自动导轨一体化可进一步实现更加智能的TOF模组自动对位和非线性标定。同时对位组件通过水平旋转平台和垂直旋转平台，可以分别在水平和垂直方向对TOF模组的角度进行调整，使TOF模组的对位更加准确，最终实现TOF模组的光轴与标定对象的中心法线重合，从而可以避免TOF模组测量的真实距离与标定背板在导轨上记录的真实距离不一致的问题，进一步降低了TOF模组的非限定标定误差。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (16)

1.一种对位方法，其特征在于，应用于标定系统，所述标定系统包括对位组件、固定于所述对位组件上的TOF模组以及分别与对位组件和所述TOF模组连接的处理器；所述方法包括：

获取所述TOF模组对标定距离处的标定对象采集的景深图像；

确定所述景深图像中所述标定对象的中心对应的第一位置；

基于所述第一位置、所述标定距离及所述景深图像的中心位置，计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线的偏移角度；

按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转，以使固定于所述对位组件上的TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标定系统还包括与所述处理器连接的自动导轨；其中，所述标定对象固定于所述自动导轨的滑动轴上；

所述获取所述TOF模组对标定距离处的标定对象采集的景深图像之前，还包括：

获取所述标定对象的标定距离；

基于所述标定距离控制所述标定对象的所述自动导轨的滑动轴移动，使固定于所述滑动轴上的标定对象位于所述标定距离处；

控制所述TOF模组采集所述标定对象的景深图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述景深图像中所述标定对象的中心对应的第一位置包括：

识别所述景深图像中所述标定对象的边缘轮廓；

基于所述边缘轮廓确定所述标定对象的中心对应的第一位置的第一水平像素坐标及第一垂直像素坐标。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述标定对象包括矩形标定背板；所述识别所述景深图像中所述标定对象的边缘轮廓包括：

分别确定所述标定对象的水平边长在所述景深图像中所占的第一像素个数及所述标定对象的垂直边长在所述景深图像中所占的第二像素个数；

遍历所述景深图像中的每个像素对应的深度信息，将所述景深图像中不满足深度阈值范围的像素的深度信息置零；

对所述景深图像中的每个像素按行进行差分计算，确定每一行像素中最大差分值对应的第一边长像素坐标及最小差分值对应的第二边长像素坐标；

对所述景深图像中的每个像素按列进行差分计算，确定每一列像素中最大差分值对应的第三边长像素坐标及最小差分值对应的第四边长像素坐标。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述边缘轮廓确定所述标定对象的第一位置的第一水平像素坐标及第一垂直像素坐标包括：

计算所述每一行像素对应的第一边长像素坐标与对应的第二边长像素坐标之间第一间隔像素个数；

选取对应所述第一间隔像素个数与所述第一像素个数的差值满足水平边界阈值范围的所述第一边长像素坐标及所述第二边长像素坐标为水平边界采样样本；

计算所述每一列像素对应的第三边长像素坐标及对应第四边长像素坐标之间的第二间隔像素个数；

选取对应所述第二间隔像素个数与所述第二像素个数的差值满足垂直边界阈值范围的所述第三边长像素坐标及所述第四边长像素坐标为垂直边界采样样本；

基于所述水平边界采样样本计算所述第一位置的第一水平像素坐标；

基于所述垂直边界采样样本计算所述第一位置的第一垂直像素坐标。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一位置、所述标定距离及所述景深图像的中心位置，计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线的偏移角度包括：

确定所述景深图像的中心位置的第二水平像素坐标及第二垂直像素坐标；

基于所述第一水平像素坐标、所述标定距离及所述第二水平像素坐标计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线在水平方向的第一偏移角度；

基于所述第一垂直像素坐标、所述标定距离及所述第二垂直像素坐标计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线在垂直方向的第二偏移角度。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对位组件包括水平旋转平台及垂直旋转平台；

所述按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转包括：

控制所述水平旋转平台绕垂直坐标轴旋转所述第一偏移角度；

控制所述垂直旋转平台在水平坐标轴旋转所述第二偏移角度；其中，所述垂直坐标轴与所述水平坐标轴相交于所述TOF模组的中心。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别确定所述标定对象的水平边长在所述景深图像中所占的第一像素个数及所述标定对象的垂直边长在所述景深图像中所占的第二像素个数包括：

确定所述景深图像的像素行数和像素列数；

获取所述标定背板的水平边长和垂直边长；

获取所述TOF模组的水平视角和垂直视角；

基于所述TOF模组的水平视角、所述标定背板的水平边长及所述景深图像的像素行数，确定所述标定背板的水平边长在所述景深图像中所占的第一像素个数；

基于所述TOF模组的垂直视角、所述标定背板的垂直边长及所述景深图像的像素列数，确定所述标定背板的垂直边长在所述景深图像中所占的第二像素个数。

9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述景深图像中的每个像素按行进行差分计算包括：

对所述景深图像中的每个像素按照下述行差分计算公式获得任相邻两行像素对应的深度信息的差分值为：

ΔD_x(i,j)=D(i,j)*F；其中，0＜i≤w，0＜j≤h；

其中，F=[-1,0,1]为行像素差分算子；所述D(i,j)表示所述景深图像任一像素点的深度信息；所述w表示所述景深图像的像素行数，所述h表示所述景深图像的像素列数。

10.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述景深图像中的每个像素按列进行差分计算包括：

对所述景深图像中的每个像素按照下述列差分计算公式获得任相邻两列像素对应的深度信息的差分值为：

ΔD_y(i,j)=D(i,j)*E；其中，0＜i≤w，0＜j≤h；

其中，

为列像素差分算子；所述D(i,j)表示所述景深图像任一像素点的深度信 息；所述w表示所述景深图像的像素行数，所述h表示所述景深图像的像素列数。

11.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述水平边界采样样本计算所述第一位置的第一水平像素坐标包括：

计算所述水平边界采样样本中的采样行像素分别对应的第一边长像素坐标与所述第二边长像素坐标的行像素中心值；

计算所述采样行像素各自对应的行像素中心值的平均值，获得所述第一位置的第一水平像素坐标。

12.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述垂直边界采样样本计算所述第一位置的第一垂直像素坐标包括：

计算所述垂直边界采样样本中的采样列像素分别对应的第一边长像素坐标与所述第二边长像素坐标的列像素中心值；

计算所述采样列像素各自对应的列像素中心值的平均值，获得所述第一位置的第一垂直像素坐标。

13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转，以使固定于所述对位组件上的TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合包括：

判断所述偏移角度是否大于偏移阈值；

如果是，按照所述偏移角度控制所述对位组件旋转，以使固定于所述对位组件上的TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合；

如果否，对位结束。

14.一种标定系统，其特征在于，包括对位组件、固定于所述对位组件上的TOF模组以及分别与对位组件和所述TOF模组连接的处理器；

所述处理器用于发送图像采集指令至所述TOF模组；获取所述TOF模组对标定距离处的标定对象采集的景深图像；确定所述景深图像中所述标定对象的中心对应的第一位置；基于所述第一位置、所述标定距离及所述景深图像的中心位置，计算所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线的偏移角度；发送基于所述偏移角度生成的对位控制指令至所述对位组件；

所述TOF模组用于根据所述图像采集指令采集位于标定距离处的所述标定对象的景深图像；

所述对位组件基于所述对位控制指令进行旋转，以调整固定于所述对位组件上的TOF模组的偏移角度，使所述TOF模组的光轴与所述标定对象的中心法线重合。

15.根据权利要求14所述的标定系统，其特征在于，所述标定系统还包括与所述处理器连接的自动导轨；其中，所述标定对象固定于所述自动导轨的滑动轴上；

所述处理器发送滑动指令至所述自动导轨；

所述自动导轨基于所述滑动指令控制所述滑动轴移动，使固定与所述滑动轴上的标定对象移动至所述标定距离处。

16.根据权利要求14所述的标定系统，其特征在于，所述对位组件包括水平旋转平台及垂直旋转平台；

发送基于所述偏移角度生成的对位控制指令至所述对位组件具体是，基于所述偏移角度分别生成水平对位控制指令及垂直对位控制指令；发送所述水平对位控制指令及所述垂直对位控制指令至所述对位组件；

所述对位组件基于所述对位控制指令进行旋转具体是利用驱动电机控制所述水平旋转平台基于所述水平对位控制指令进行旋转；利用所述驱动电机控制所述垂直旋转平台基于所述垂直对位控制指令进行旋转。

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