CN111800620A - 一种投影仪的无感梯形校正模组及其计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种投影仪的无感梯形校正模组及其计算方法，包括投影仪和投影平面计算模块，所述投影仪包括一组梯形矫正模块，且梯形矫正模块与投影平面计算模块电性连接，所述投影平面计算模块包括负责对待测平面进行距离测量的TOF传感器、用于测量重力方向的IMU传感器和结合测量数据计算得到待测平面的平面方程的投影平面计算单元，所述TOF传感器设置有两组，两组所述TOF传感器之间具备一组夹角。该投影仪的无感梯形校正模组及其计算方法，能够实现在不打扰用户观影的情况下进行自动梯形校正，同时还具有辅助加快自动对焦的功能，提高了用户体验，并且矫正精度也较摄像头方法高，量产成本较低。

Description

一种投影仪的无感梯形校正模组及其计算方法
技术领域
本发明属于投影仪技术领域，具体涉及一种投影仪的无感梯形校正模组及其计算方法。
背景技术
投影仪，又称投影机，是一种可以将图像或视频投射到幕布上的设备，可以通过不同的接口同计算机、VCD、DVD、BD、游戏机、DV等相连接播放相应的视频信号。投影仪广泛应用于家庭、办公室、学校和娱乐场所，根据工作方式不同，有CRT，LCD，DLP等不同类型。
投影仪在工作的过程中，投影光轴与待投影平面的夹角会造成投影画面的变形。当投影光轴与投影平面垂直时，投影画面无失真的呈现标准矩形。但是，当投影光轴与投影平面不垂直时，投影画面会变为一个不规则的四边形。
为解决这个问题，投影仪在内部安装IMU(重力加速度传感器)来检测投影仪相对于地面的倾斜角，投影仪则根据倾斜角计算垂直方向投影画面的倾斜度来进行梯形校正。而水平方向梯形校正目前主要采用摄像头方案，即需要投影仪投出特殊的图形，在经过摄像头拍摄后计算投影平面的倾斜度后进行梯度矫正。这种方法虽然可以自动化矫正投影画面，但是在校准过程中会打断用户的观影过程，并且该方法对摄像头的校准过程以及镜头的质量要求较高。
发明内容
本发明的目的在于提供一种投影仪的无感梯形校正模组及其计算方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种投影仪的无感梯形校正模组，包括投影仪和投影平面计算模块，所述投影仪包括一组梯形矫正模块，且梯形矫正模块与投影平面计算模块电性连接，所述投影平面计算模块包括负责对待测平面进行距离测量的TOF传感器、用于测量重力方向的IMU传感器和结合测量数据计算得到待测平面的平面方程的投影平面计算单元，其中，所述投影平面计算模块的投影平面计算单元与梯形矫正模块电性连接，所述TOF传感器设置有两组，两组所述TOF传感器之间具备一组夹角，两组所述TOF传感器测量墙面上的多个点。
一种投影仪的无感梯形校正模组的计算方法，其用于根据权利要求1所述的投影仪的无感梯形校正模组，包括以下步骤：
S1、计算待测平面的平面方程；
S2、计算结果输送至梯形矫正模块；
S3、梯形矫正模块结合数据进行矫正。
优选的，所述S1中待测平面的平面方程计算过程，包括如下流程：
在工作的过程中，以相机坐标系为基准，投影光轴沿着Z轴出射，水平向右方向为X轴，竖直向下方向为Y轴；在该坐标系下，两组TOF传感器沿着OD和OE方向进行距离测量，分别得到距离为L和R，由于两组TOF传感器的安装角度已知为θL和θR，因此可以得到两组TOF传感器的出光矢量，即：
Figure BDA0002638393650000021
Figure BDA0002638393650000022
并满足||VL||2＝||VR||2＝1，即他们为单位向量，由于传感器测量的距离已知为L和R，则墙面上D点坐标可以表示为：
Figure BDA0002638393650000031
E点坐标可以表示为：
Figure BDA0002638393650000032
为求解投影平面方程，还需引入IMU数据，由于在重力加速度矢量方向始终与墙面平行，因此IMU的重力方向在相机坐标系下沿着Y轴OB，并且该矢量可以平移到EF上，并且EF与OB平行，因此的IMU的数据为：
Figure BDA0002638393650000033
经过投影矩阵Q对IMU数据进行变换，得到相机坐标系下的IMU数据，即为我们需要的数据：
Figure BDA0002638393650000034
投影点F的表示为：
Figure BDA0002638393650000035
此时我们已经得到了墙面上的三个点坐标D、E、F，则可以通过这三个点计算出墙面方程，从而提供投影仪进行梯度矫正，构造墙面方程的坐标矩阵P：
Figure BDA0002638393650000036
此时矩阵P的第一行为X轴点集，第二行为Y轴点集，第三行为Z轴点集，分别计算P矩阵在X轴、Y轴和Z轴的期望值
Figure BDA0002638393650000041
和
Figure BDA0002638393650000042
重新得到新的矩阵
Figure BDA0002638393650000043
Figure BDA0002638393650000044
构造协方差矩阵
Figure BDA0002638393650000045
对矩阵S特征分解，得到特征向量D和特征值Λ，由于最大的两个特征向量与平面共线，因此其最小特征值对应的特征向量必然是平面的法线方向，即为我们求解的系数，假设第k个特征值Λkk最小，则直线方程的各个系数a、b、c、d可以表示为：
a＝D1k
b＝D2k
c＝D3k
Figure BDA0002638393650000046
因此得到的平面方程即为ax+by+cz+d＝0，系数a、b、c、d即为投影仪进行梯形校正的数据，并且自动对焦需要的距离数据即为Rfocus＝|d/c|。
本发明的技术效果和优点：该投影仪的无感梯形校正模组及其计算方法，可以在不打断投影仪工作的情况下进行自动梯形校正，该模组通过TOF传感器来测量投影平面上不同点的距离，通过IMU传感器来获得平面的倾斜角度，将两种传感器的数据一起计算得到墙面与投影仪的相对角度和位置关系，辅助投影仪进行自动梯形校正；同时该模组还可以提供投影仪到墙面的相对距离，加快投影仪的自动对焦，提高用户的使用体验，同时提出投影仪与该模组的联合校准方案，来确保投影仪在工作过程中的校准精度，为量产提供可行性，该投影仪的无感梯形校正模组及其计算方法，能够实现在不打扰用户观影的情况下进行自动梯形校正，同时还具有辅助加快自动对焦的功能，提高了用户体验，并且矫正精度也较摄像头方法高，量产成本较低。
附图说明
图1为本发明的模组工作原理示意框图；
图2为本发明的模组工作原理图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
除非单独定义指出的方向外，本文涉及的上、下、左、右、前、后、内和外等方向均是以本发明所示的图中的上、下、左、右、前、后、内和外等方向为准，在此一并说明。
本发明提供了如图1-2所示的一种投影仪的无感梯形校正模组及其计算方法，包括投影仪和投影平面计算模块，所述投影仪包括一组梯形矫正模块，且梯形矫正模块与投影平面计算模块电性连接，所述投影平面计算模块包括负责对待测平面进行距离测量的TOF传感器、用于测量重力方向的IMU传感器和结合测量数据计算得到待测平面的平面方程的投影平面计算单元，其中，所述投影平面计算模块的投影平面计算单元与梯形矫正模块电性连接，所述TOF传感器设置有两组，两组所述TOF传感器之间具备一组夹角(具体实施时，夹角角度可在10°-50°的范围内)，两组所述TOF传感器测量墙面上的多个点。
一种投影仪的无感梯形校正模组的计算方法，其用于根据权利要求1所述的投影仪的无感梯形校正模组，包括以下步骤：
S1、计算待测平面的平面方程；
S2、计算结果输送至梯形矫正模块；
S3、梯形矫正模块结合数据进行矫正。
具体的，所述S1中待测平面的平面方程计算过程，包括如下流程：
在工作的过程中，模组由两组TOF传感器(具体实施时，TOF传感器可选用但不限于艾迈斯半导体公司的TMF8801、意法半导体的VL53L1X和VL53L3X传感器等型号)和一组IMU传感器(具体实施时，IMU传感器可选用但不限于博世的BMI160、意法半导体的LSM6DS3H等)构成。
以下，我们选取VL53L1X作为TOF传感器，BMI160作为IMU传感器进行举例说明：
假设我们已经标定好了一个模组，该模组的TOF传感器已经完成标定，标定的数据包括TOF的出光矢量和变换矩阵Q，两个TOF的出光矢量分别为：
Figure BDA0002638393650000061
Figure BDA0002638393650000062
变换矩阵Q为：
Figure BDA0002638393650000063
模组正常工作时，测量得两个TOF的距离分别为：
L＝1413.4375
R＝1426.8125
IMU读取重力加速度方向矢量为：
Figure BDA0002638393650000064
则墙面上D点坐标可以表示为：
Figure BDA0002638393650000071
E点坐标可以表示为：
Figure BDA0002638393650000072
经过投影矩阵Q对IMU数据进行变换，得到相机坐标系下的IMU数据：
Figure BDA0002638393650000073
投影点F的表示为：
Figure BDA0002638393650000074
此时我们已经得到了墙面上的三个点坐标D、E、F，构造墙面方程的坐标矩阵P：
Figure BDA0002638393650000075
分别计算P矩阵在X轴，Y轴，Z轴的期望值
Figure BDA0002638393650000076
Figure BDA0002638393650000077
重新构造矩阵
Figure BDA0002638393650000078
Figure BDA0002638393650000079
构造协方差矩阵S：
Figure BDA00026383936500000710
对矩阵S特征分解，得到特征向量矩阵D和特征值矩阵Λ：
Figure BDA0002638393650000081
Figure BDA0002638393650000082
由于最大的两个特征向量与平面共线，因此其最小特征值对应的特征向量必然是平面的法线方向，即为我们求解的系数，Λ中第1行第1列特征值Λ11＝-7.73e-11最小，则直线方程的各个系数a、b、c、d可以表示为：
a＝0.0009
b＝0.0108
c＝-0.9999
Figure BDA0002638393650000083
自动对焦需要的距离数据即为Rfocus＝|d/c|＝1326.45。
该投影仪的无感梯形校正模组及其计算方法，能够实现在不打扰用户观影的情况下进行自动梯形校正，同时还具有辅助加快自动对焦的功能，提高了用户体验，并且矫正精度也较摄像头方法高，量产成本较低。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，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，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种投影仪的无感梯形校正模组，包括投影仪和投影平面计算模块，其特征在于：所述投影仪包括一组梯形矫正模块，且梯形矫正模块与投影平面计算模块电性连接，所述投影平面计算模块包括负责对待测平面进行距离测量的TOF传感器、用于测量重力方向的IMU传感器和结合测量数据计算得到待测平面的平面方程的投影平面计算单元，其中，所述投影平面计算模块的投影平面计算单元与梯形矫正模块电性连接，所述TOF传感器设置有两组，两组所述TOF传感器之间具备一组夹角，两组所述TOF传感器测量墙面上的多个点。
2.一种投影仪的无感梯形校正模组的计算方法，其用于根据权利要求1所述的投影仪的无感梯形校正模组，其特征在于，包括以下步骤：
S1、计算待测平面的平面方程；
S2、计算结果输送至梯形矫正模块；
S3、梯形矫正模块结合数据进行矫正。
3.根据权利要求2所述的一种投影仪的无感梯形校正模组的计算方法，其特征在于：所述S1中待测平面的平面方程计算过程，包括如下流程：
以相机坐标系为基准，投影光轴沿着Z轴出射，水平向右方向为X轴，竖直向下方向为Y轴；在该坐标系下，两组TOF传感器沿着OD和OE方向进行距离测量，分别得到距离为L和R，由于两组TOF传感器的安装角度已知为θL和θR，因此可以得到两组TOF传感器的出光矢量，即：
Figure FDA0002638393640000011
Figure FDA0002638393640000012
并满足||VL||2＝||VR||2＝1，即他们为单位向量，由于传感器测量的距离已知为L和R，则墙面上D点坐标可以表示为：
Figure FDA0002638393640000021
E点坐标可以表示为：
Figure FDA0002638393640000022
为求解投影平面方程，还需引入IMU数据，由于在重力加速度矢量方向始终与墙面平行，因此IMU的重力方向在相机坐标系下沿着Y轴OB，并且该矢量可以平移到EF上，并且EF与OB平行，因此的IMU的数据为：
Figure FDA0002638393640000023
经过投影矩阵Q对IMU数据进行变换，得到相机坐标系下的IMU数据，即为我们需要的数据：
Figure FDA0002638393640000024
投影点F的表示为：
Figure FDA0002638393640000025
此时我们已经得到了墙面上的三个点坐标D、E、F，则可以通过这三个点计算出墙面方程，从而提供投影仪进行梯度矫正，构造墙面方程的坐标矩阵P：
Figure FDA0002638393640000031
此时矩阵P的第一行为X轴点集，第二行为Y轴点集，第三行为Z轴点集，分别计算P矩阵在X轴、Y轴和Z轴的期望值
Figure FDA0002638393640000032
和
Figure FDA0002638393640000033
重新得到新的矩阵
Figure FDA0002638393640000034
Figure FDA0002638393640000035
构造协方差矩阵
Figure FDA0002638393640000036
对矩阵S特征分解，得到特征向量D和特征值Λ，由于最大的两个特征向量与平面共线，因此其最小特征值对应的特征向量必然是平面的法线方向，即为我们求解的系数，假设第k个特征值Λk k最小，则直线方程的各个系数a、b、c、d可以表示为：
a＝D1k
b＝D2k
c＝D3k
Figure FDA0002638393640000037
因此得到的平面方程即为ax+by+cz+d＝0，系数a、b、c、d即为投影仪进行梯形校正的数据，并且自动对焦需要的距离数据即为Rfocus＝|d/c|。
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