CN110595365B - 一种减少激光三角位移传感器检测色差的自适应算法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种减少激光三角位移传感器检测色差的自适应算法,根据半波宽度和整波宽度,计算半波宽与整波宽的比值P,再根据光斑成像大致位置确定目标比值Pgoal,通过P的调整值与积分时间的调整值之间的拟合关系式,可以迅速将积分时间调整至稳定,波形调整至理想波形。

Description

一种减少激光三角位移传感器检测色差的自适应算法
技术领域
本发明涉及CCD积分时间调节方法领域,具体地说,特别涉及到一种减少激光三角位移传感器检测色差的自适应算法。
背景技术
近年来,基于线阵CCD的三角测距传感器的发展突飞猛进,对于传感器的精度的要求也越来越高。CCD测距原理,是利用接收光线在CCD上成像,根据CCD各像素幅值进而计算光斑质心。
当目标物反射率不同时,像素幅值也会不同。检测高反射率物体时,像素幅值过高,则不能真实反映出目标物的距离信息;检测低反射率物体时,像素幅值过小,信噪比低,误差较大。并且,同一距离下不同反射率的目标物测得的距离差别较大,即色差较大。在实际应用中,目标物种类繁多,因此需要测距产品自身能够根据目标物的变化调节相关参数,减小色差,提高产品精度。
调整像素信号幅值可以通过调整CCD积分时间来实现,其原理为:
设定一个目标幅值,当信号幅值大于目标幅值,则积分时间减小;当幅值小于目标幅值,则积分时间增大,直至信号幅值与目标幅值相当,或落在目标幅值附近的规定区域内。各方法的区别在于调整过程不同。主要几种方法为:
1)粗调+细调:当幅值与目标幅值相差较大时,积分时间调整跨度大(例如以ms级别调整),相差较小时,积分时间调整幅度较小(例如以us级别调整)。
2)按档位调整:定义几个档位,每个档位对应一个积分时间。幅值小于目标幅值时,档位增加;幅值大于目标幅值时,档位减小。
上述方法的缺陷在于:
1)粗调+细调方法调整速度很慢,需要十几帧甚至几十帧才能调整到位。
2)按档位调整对于档位的定义要求严格,档位之间相差太远,则会导致某位置积分时间突变,距离断层;档位之间相差太近,则调整速度慢,可能存在某个位置,积分时间在两档之间来回调整的情况。
另外,上述两种方法都属于基于幅值调节积分时间的方法,像素幅值受噪声、环境光等影响较大,调节并不稳定。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术中的不足,提供一种减少激光三角位移传感器检测色差的自适应算法,具有以下的创新点。
1.基于波形有效区域半波宽与整波宽比值P作为积分时间调节的标准。
由于板卡颜色和材质不同,反射的光斑成像后幅值、形状也不同。将半波宽与整波宽的比值P作为积分时间调节标准,可将成像波形的形状调整至一致,进而减小对板卡颜色材质的敏感性。
2.比值P设置为波形刚刚达到饱和的位置,调整后的波形形状优美稳定。
波形刚刚达到饱和时,形状优美稳定,信噪比高。将P设置为波形刚刚达到饱和的位置,计算出的距离信息更稳定。
3.根据光斑在CCD不同位置成像宽度不同,对P值进行匹配。
目标物距离不同时,光斑在CCD上成像位置不同,成像的大小也不同。距离越近,成像光斑越大,有效区域越宽;反之距离越远,有效区域越窄。对比值P进行调整,从而更好地适应成像规律。
4.根据拟合公式进行积分时间调节,调节速度快。
半波宽度(即饱和点数)与目标点数的差值,与积分时间调整值可以建立起函数关系,根据函数关系直接进行积分时间计算,积分时间可快速调节至稳定。
本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现:
一种减少激光三角位移传感器检测色差的自适应算法,包括如下步骤:
1)定义光斑成像的理想波形,根据理想波形的半波宽度和整波宽度,计算半波宽与整波宽的比值P;
2)根据光斑成像的当前波形确定目标比值Pgoal,通过P的调整值与积分时间的调整值之间的拟合关系式,将积分时间调整至稳定,将光斑成像的当前波形调整至光斑成像的理想波形。
进一步的,所述步骤1)的具体过程如下:
光斑成像的理想波形为:大于幅值一半的点的个数与波形宽度达到一定比例P,P=e^(宽度^2/a),其中a不是固定值,它与质心位置有关,如下式所示:
Figure BDA0002207299190000031
其中,x为质心位置,或最大值位置;
Figure BDA0002207299190000032
其中,wide为波形宽度,即起点终点之间的点数。
Figure BDA0002207299190000041
当NUMsaturated<(NUMgoal–2),ST+;
当NUMsaturated>(NUMgoal+2),ST-;
Figure BDA0002207299190000042
达到目标波形。
进一步的,所述步骤2)的具体过程如下:
以饱和点数NUMsaturated与目标点数NUMgoal的差值ΔNUM为横坐标,积分时间调整倍数ΔST为纵坐标,建立指数关系式:
ΔST=0.861×e-0.051×ΔNUM
当ΔNUM越接近0,波形越接近目标,这时需要进行微调;
Figure BDA0002207299190000043
当下式情况时,进行微调,这里微调比例为1%;
Figure BDA0002207299190000044
当下式范围内不再调整;
Figure BDA0002207299190000045
其中,x为质心位置;调整后的积分时间:
ST′=ST*ΔST
通过上述方法进行积分时间调节,不超过6帧即可调至稳定。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:
1)以像素波形的形状为调节标准,调节后波形稳定,信噪比高。
2)根据成像位置自动调整目标波形比例,并利用波形比例与积分时间的拟合关系进行调节,调节速度快。
3)能够将不同材质和颜色的目标物成像波形调整至一致,有效降低了因目标物不同导致的距离差异大的问题。
附图说明
图1a为本发明所述的信号过饱和示意图。
图1b为本发明所述的信号过弱示意图。
图1c为本发明所述的理想波形示意图。
图2为本发明所述的指数关系式示意图。
图3为本发明所述的信号过饱和调整为理想波形示意图。
图4为本发明所述的信号过弱调整为理想波形示意图。
图5为本发明所述的不同目标物调整为理想波形示意图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体实施方式,进一步阐述本发明。
基于线阵CCD器件的激光测距产品,接收光在CCD上成像,像素幅值形成接近高斯分布的波形。参见图1a,当目标物反射率高,接收信号强,波形过饱和;参见图1b,当目标反射率低,接收信号过低。适当调整积分时间,可以将波形调整至如图1c所示的理想形状。
理想波形为最大幅值临近饱和状态的波形。本发明根据半波宽度和整波宽度,计算半波宽与整波宽的比值P,再根据光斑成像大致位置确定目标比值Pgoal,通过P的调整值与积分时间的调整值之间的拟合关系式,可以迅速将积分时间调整至稳定,波形调整至理想波形。
实施例
1.积分时间调整思路
光斑成像的理想波形为:大于幅值一半的点的个数与波形宽度达到一定比例,将其定义为P,P=e^(宽度^2/a),其中a不是固定值,它与质心位置有关,如下所示:
Figure BDA0002207299190000061
其中,x为质心位置,或最大值位置。
Figure BDA0002207299190000062
其中,wide为波形宽度,即起点终点之间的点数。
Figure BDA0002207299190000063
当NUMsaturated<(NUMgoal–2),ST+;
当NUMsaturated>(NUMgoal+2),ST-;
Figure BDA0002207299190000064
认为达到目标波形。
2.积分时间调整过程
参见图2,以饱和点数NUMsaturated与目标点数NUMgoal的差值ΔNUM为横坐标,积分时间调整倍数ΔST为纵坐标,建立指数关系式(数据综合黑白卡不同距离的情况,进行绘图拟合)以50mm产品为例:
ΔST=0.861×e-0.051×ΔNUM
当ΔNUM越接近0,波形越接近目标,这时需要进行微调;
Figure BDA0002207299190000071
当下式情况时,进行微调,这里微调比例为1%;
Figure BDA0002207299190000072
当下式范围内不再调整;
Figure BDA0002207299190000073
其中,x为质心位置;调整后的积分时间:
ST′=ST*ΔST
通过上述方法进行积分时间调节,不超过6帧即可调至稳定。
采用上述方法调整信号过饱和信号过弱的结果如图3和图4所示。
另外,针对不同目标物进行波形记录如图5所示,可以看出,波形基本一致。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (1)

1.一种减少激光三角位移传感器检测色差的自适应算法,其特征在于,包括如下步骤:
1)定义光斑成像的理想波形,根据理想波形的半波宽度和整波宽度,计算半波宽与整波宽的比值P;
2)根据光斑成像的当前波形确定目标比值Pgoal,通过P的调整值与积分时间的调整值之间的拟合关系式,将积分时间调整至稳定,将光斑成像的当前波形调整至光斑成像的理想波形;
所述步骤1)的具体过程如下:
光斑成像的理想波形为:大于幅值一半的点的个数与波形宽度达到一定比例P,P=e^(宽度^2/a),其中a不是固定值,它与质心位置有关,如下式所示:
Figure FDA0002944616370000011
其中,x为质心位置,或最大值位置;
Figure FDA0002944616370000012
其中,wide为波形宽度,即起点终点之间的点数;
Figure FDA0002944616370000013
当NUMsaturated<(NUMgoal–2),ST+;
当NUMsaturated>(NUMgoal+2),ST-;
Figure FDA0002944616370000014
达到目标波形;
所述步骤2)的具体过程如下:
以饱和点数NUMsaturated与目标点数NUMgoal的差值ΔNUM为横坐标,积分时间调整倍数ΔST为纵坐标,建立指数关系式:
ΔST=0.861×e-0.051×ΔNUM
当ΔNUM越接近0,波形越接近目标,这时需要进行微调;
Figure FDA0002944616370000021
当下式情况时,进行微调,这里微调比例为1%;
Figure FDA0002944616370000022
当下式范围内不再调整;
Figure FDA0002944616370000023
其中,x为质心位置;调整后的积分时间:
ST′=ST*ΔST
通过上述方法进行积分时间调节,不超过6帧即可调至稳定。
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《激光三角法测距传感器的参数优化》;蔡逸;《传感技术学报》;20171031;全文 *

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