CN112629828A - 一种光学信息检测方法、装置及设备 - Google Patents

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    • G01M11/00Testing of optical apparatus; Testing structures by optical methods not otherwise provided for
    • G01M11/02Testing optical properties

Abstract

本申请适用于光学技术领域,提供了一种光学信息检测方法,包括:获取第一相机采集的投影图案的局部散斑图案,提取所述局部散斑图案中的有效散斑及其数量;根据所述有效散斑及其数量计算所述散斑参数。本实施例中,对于散斑投影器件的投射图像规划一些用于检测的目标光学信息,目标光学信息包括散斑参数,设备确定投影的局部散斑图案,通过局部散斑图案中的有效散斑及其数量,就可以准确的计算出用于检测的散斑参数。完整、准确、可靠的通过投影的局部散斑图案检测出对应的用于检测的散斑参数,进而准确快速的确定投影器件的质量是否合格,提高产线的效率和良品率。

Description

一种光学信息检测方法、装置及设备
技术领域
本申请属于光学技术领域,尤其涉及一种光学信息检测方法、装置及设备。
背景技术
投影器件在进行质量检测时,需要获取光学信息,通过光学信息来判断投 影器件的质量。现有技术中,对于检测所需要的光学信息并没有一套完整的获 取方法,尤其对于散斑参数这一光学信息,并没有一套完整的获取方法,这样 导致得到的检测结果也会出现很大误差。
发明内容
本申请实施例提供了一种光学信息检测方法、装置及设备,可以解决现有 技术中,对于检测所需要的光学信息并没有一套完整的获取方法,导致得到的 检测结果误差大的问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种光学信息检测方法,包括:
获取第一相机采集的投影图案的局部散斑图案;所述投影图案由散斑投影 组件投射在投影屏;
提取所述局部散斑图案中的有效散斑及其数量;
根据所述有效散斑及其数量计算所述散斑参数。
进一步地,所述散斑参数包括形变参数;
所述根据所述有效散斑及其数量计算所述散斑参数,包括:
获取一个所述有效散斑的最小外接圆半径和最大外接圆半径;
根据所述最小外接圆半径、所述最大外接圆半径、所述数量和预设形变参 数计算规则,计算所述形变参数。
进一步地,所述散斑参数包括亮度信息;
所述根据所述有效散斑及其数量计算所述散斑参数,包括:
获取一个所述有效散斑的平均灰度值;
根据所述平均灰度值、所述数量和预设亮度信息计算规则,计算所述亮度 信息。
进一步地,所述散斑参数包括散斑大小;
所述根据所述有效散斑及其数量计算所述散斑参数,包括:
获取一个所述有效散斑的最小外接圆半径和最大外接圆半径;
根据所述最小外接圆半径、所述最大外接圆半径、所述数量和预设散斑大 小计算规则,计算所述散斑大小。
第二方面,本申请实施例提供了一种光学信息检测装置,包括:
获取单元,用于获取第二相机采集的投影图案的局部散斑图案;所述投影 图案由散斑投影组件投射在投影屏;
提取单元,用于提取所述局部散斑图案中的有效散斑及其数量;
计算单元,用于根据所述有效散斑及其数量计算所述散斑参数。
进一步地,所述散斑参数包括形变参数;
所述计算单元,具体用于:
获取一个所述有效散斑的最小外接圆半径和最大外接圆半径;
根据所述最小外接圆半径、所述最大外接圆半径、所述数量和预设形变参 数计算规则,计算所述形变参数。
进一步地,所述散斑参数包括亮度信息;
所述计算单元,具体用于:
获取一个所述有效散斑的平均灰度值;
根据所述平均灰度值、所述数量和预设亮度信息计算规则,计算所述亮度 信息。
进一步地,所述散斑参数包括散斑大小;
所述计算单元,具体用于:
获取一个所述有效散斑的最小外接圆半径和最大外接圆半径;
根据所述最小外接圆半径、所述最大外接圆半径、所述数量和预设散斑大 小计算规则,计算所述散斑大小。
第三方面,本申请实施例提供了一种光学信息检测设备,包括存储器、处 理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处 理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的光学信息检测方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可 读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第 一方面所述的光学信息检测方法。
本申请实施例中,获取第一相机采集的投影图案的局部散斑图案,提取所 述局部散斑图案中的有效散斑及其数量;根据所述有效散斑及其数量计算所述 散斑参数。本实施例中,对于散斑投影器件的投射图像规划一些用于检测的目 标光学信息,目标光学信息包括散斑参数,设备确定投影的局部散斑图案,通 过局部散斑图案中的有效散斑及其数量,就可以准确的计算出用于检测的散斑 参数。完整、准确、可靠的通过投影的局部散斑图案检测出对应的用于检测的 散斑参数,进而准确快速的确定投影器件的质量是否合格,提高产线的效率和 良品率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技 术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅 仅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 动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请第一实施例提供的一种光学信息检测系统的示意;
图2是本申请第二实施例提供的一种光学信息检测方法的示意流程图;
图3是本申请第三实施例提供的光学信息检测装置的示意图;
图4是本申请第四实施例提供的光学信息检测设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定系统结构、技术 之类的具体细节,以便透彻理解本申请实施例。然而,本领域的技术人员应当 清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中, 省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节 妨碍本申请的描述。
应当理解,当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括” 指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个 或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解,在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是 指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这 些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样,术语“如果”可以 依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测 到”。类似地,短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以 依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描 述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外,在本申请说明书和所附权利要求书的描述中,术语“第一”、“第 二”、“第三”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着 在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特 点。由此,在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一 些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必 然都参考相同的实施例,而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”,除 非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的 变形都意味着“包括但不限于”,除非是以其他方式另外特别强调。
请参见图1,图1是本申请第一实施例提供的一种光学信息检测系统的示 意。光学信息检测系统可以包括第一相机、散斑投影组件以及投影屏,以及分 别与散斑投影组件、第一相机进行通信连接的具有光学信息检测功能的设备。 其中,具有光学信息检测功能的设备可以为服务器、处理器等。所述散斑投影 组件,用于将投影图案投射至所述投影屏;所述第一相机,用于采集投射至投 影屏的投影图案的局部散斑图案。
请参见图2,图2是本申请第二实施例提供的一种光学信息检测方法的示 意流程图。本实施例中一种光学信息检测方法的执行主体为具有光学信息检测 功能的设备,例如,服务器、处理器等。如图2所示的光学信息检测方法可以 包括:
S101:获取第一相机采集的投影图案的局部散斑图案;所述投影图案由散 斑投影组件投射在投影屏。
设备获取第一相机采集的投影图案的局部散斑图案,其中,第一相机为小 视场角相机,用于采集局部散斑图案。
待检测的散斑投影组件将投影图案投射至投影屏,第一相机采集投影屏上 的投影图案。第一相机采集到的图像即为局部散斑图案。
第一相机采集的局部散斑图案来计算散斑参数,局部散斑图案主要用于检 测单个散斑的质量,主要有散斑大小、形变等等。
S102:提取所述局部散斑图案中的有效散斑及其数量。
设备提取局部散斑图案中的有效散斑,并且统计有效散斑的数量,其中, 有效散斑即为可以用来计算散斑参数的散斑。设备可以对局部散斑图案进行二 值化处理,即调整局部散斑图案的灰度,从而得到有效散斑。
需要说明的是,有效散斑一般不是圆形,而为不规则形状。
S103:根据所述有效散斑及其数量计算所述散斑参数。
设备根据有效散斑及其数量计算散斑参数,其中,散斑参数可以包括形变 参数、亮度信息、散斑大小等。可以判断散斑参数是否满足预设条件,当满足 预设条件时,说明散斑投影模组合格,反之不合格。
当散斑参数包括形变参数时,可以通过如下方法计算形变参数:
设备获取一个有效散斑的最小外接圆半径和最大外接圆半径,散斑一般不 是圆形,而为不规则形状,所以,可以先获取最小外接圆半径和最大外接圆半 径。设备根据最小外接圆半径R1、最大外接圆半径R2、数量N和预设形变参 数计算规则,计算形变参数。具体计算公式如下:
Figure BDA0002802305170000061
当散斑参数包括亮度信息时,可以通过如下方法计算亮度信息:
设备获取一个有效散斑的平均灰度值;根据平均灰度值、数量N和预设亮 度信息计算规则,计算亮度信息。具体计算公式如下:
Figure RE-GDA0002955989940000062
当散斑参数包括散斑大小,可以通过如下方法计算散斑大小:
设备获取一个有效散斑的最小外接圆半径和最大外接圆半径,根据最小外 接圆半径、最大外接圆半径、数量和预设散斑大小计算规则,计算所述散斑大 小。具体来说,单个散斑的最小外接圆半径/最大内切圆半径得到的结果之和与 散斑数量的比值作为该散斑投影模组的散斑大小。
本申请实施例中,获取第一相机采集的投影图案的局部散斑图案,提取所 述局部散斑图案中的有效散斑及其数量;根据所述有效散斑及其数量计算所述 散斑参数。本实施例中,对于散斑投影器件的投射图像规划一些用于检测的目 标光学信息,目标光学信息包括散斑参数,设备确定投影的局部散斑图案,通 过局部散斑图案中的有效散斑及其数量,就可以准确的计算出用于检测的散斑 参数。完整、准确、可靠的通过投影的局部散斑图案检测出对应的用于检测的 散斑参数,进而准确快速的确定投影器件的质量是否合格,提高产线的效率和 良品率。
应理解,上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后, 各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本申请实施例的实施 过程构成任何限定。
请参见图3,图3是本申请第三实施例提供的光学信息检测装置的示意图。 包括的各单元用于执行图2对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图2对应的 实施例中的相关描述。为了便于说明,仅示出了与本实施例相关的部分。参见 图3,光学信息检测装置3包括:
获取单元310,用于获取第二相机采集的投影图案的局部散斑图案;所述 投影图案由散斑投影组件投射在投影屏;
提取单元320,用于提取所述局部散斑图案中的有效散斑及其数量;
计算单元330,用于根据所述有效散斑及其数量计算所述散斑参数。
进一步地,所述散斑参数包括形变参数;
所述计算单元330,具体用于:
获取一个所述有效散斑的最小外接圆半径和最大外接圆半径;
根据所述最小外接圆半径、所述最大外接圆半径、所述数量和预设形变参 数计算规则,计算所述形变参数。
进一步地,所述散斑参数包括亮度信息;
所述计算单元330,具体用于:
获取一个所述有效散斑的平均灰度值;
根据所述平均灰度值、所述数量和预设亮度信息计算规则,计算所述亮度 信息。
进一步地,所述散斑参数包括散斑大小;
所述计算单元330,具体用于:
获取一个所述有效散斑的最小外接圆半径和最大外接圆半径;
根据所述最小外接圆半径、所述最大外接圆半径、所述数量和预设散斑大 小计算规则,计算所述散斑大小。
图4是本申请第四实施例提供的光学信息检测设备的示意图。如图4所示, 该实施例的光学信息检测设备4包括:处理器40、存储器41以及存储在所述 存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机程序42,例如光学信息检测 程序。所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各个光学信息检测方 法实施例中的步骤,例如图2所示的步骤101至103。或者,所述处理器40执 行所述计算机程序42时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能,例如图3 所示模块310至330的功能。
示例性的,所述计算机程序42可以被分割成一个或多个模块/单元,所述 一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器41中,并由所述处理器40执行, 以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计 算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序42在所述光学信息检测设 备4中的执行过程。例如,所述计算机程序42可以被分割成获取单元、提取单 元、计算单元,各单元具体功能如下:
获取单元,用于获取第二相机采集的投影图案的局部散斑图案;所述投影 图案由散斑投影组件投射在投影屏;
提取单元,用于提取所述局部散斑图案中的有效散斑及其数量;
计算单元,用于根据所述有效散斑及其数量计算所述散斑参数。
所述光学信息检测设备可包括,但不仅限于,处理器40、存储器41。本领 域技术人员可以理解,图4仅仅是光学信息检测设备4的示例,并不构成对光 学信息检测设备4的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些 部件,或者不同的部件,例如所述光学信息检测设备还可以包括输入输出设备、 网络接入设备、总线等。
所称处理器40可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可 以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用 集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或 者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理 器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器41可以是所述光学信息检测设备4的内部存储单元,例如光学 信息检测设备4的硬盘或内存。所述存储器41也可以是所述光学信息检测设备 4的外部存储设备,例如所述光学信息检测设备4上配备的插接式硬盘,智能 存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡 (Flash Card)等。进一步地,所述光学信息检测设备4还可以既包括所述光学 信息检测设备4的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器41用于存储 所述计算机程序以及所述光学信息检测设备所需的其他程序和数据。所述存储 器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
需要说明的是,上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容,由于与 本申请方法实施例基于同一构思,其具体功能及带来的技术效果,具体可参见 方法实施例部分,此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上 述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上 述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将所述装置的内部结构划分成不 同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功 能单元、模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在, 也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中,上述集成的单元既可以采用硬 件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。另外,各功能单元、模 块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。上 述系统中单元、模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程, 在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种网络设备,该网络设备包括:至少一个处理器、 存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程 序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介 质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方 法实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品,当计算机程序产品在移动终端 上运行时,使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或 使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请 实现上述实施例方法中的全部或部分流程,可以通过计算机程序来指令相关的 硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机 程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,所述计算 机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代 码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括: 能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、 计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U 盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区,根据立法和专利实践, 计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详 述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示 例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来 实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用 和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现 所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置/网络设备和方法, 可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示 意性的,例如,所述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现 时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一 个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间 的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或 通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。
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 单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述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,均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种光学信息检测方法,其特征在于,包括:
获取第一相机采集的投影图案的局部散斑图案;所述投影图案由散斑投影组件投射在投影屏;
提取所述局部散斑图案中的有效散斑及其数量;
根据所述有效散斑及其数量计算所述散斑参数。
2.如权利要求1所述的光学信息检测方法,其特征在于,所述散斑参数包括形变参数;
所述根据所述有效散斑及其数量计算所述散斑参数,包括:
获取一个所述有效散斑的最小外接圆半径和最大外接圆半径;
根据所述最小外接圆半径、所述最大外接圆半径、所述数量和预设形变参数计算规则,计算所述形变参数。
3.如权利要求1所述的光学信息检测方法,其特征在于,所述散斑参数包括亮度信息;
所述根据所述有效散斑及其数量计算所述散斑参数,包括:
获取一个所述有效散斑的平均灰度值;
根据所述平均灰度值、所述数量和预设亮度信息计算规则,计算所述亮度信息。
4.如权利要求1所述的光学信息检测方法,其特征在于,所述散斑参数包括散斑大小;
所述根据所述有效散斑及其数量计算所述散斑参数,包括:
获取一个所述有效散斑的最小外接圆半径和最大外接圆半径;
根据所述最小外接圆半径、所述最大外接圆半径、所述数量和预设散斑大小计算规则,计算所述散斑大小。
5.一种光学信息检测装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取第二相机采集的投影图案的局部散斑图案;所述投影图案由散斑投影组件投射在投影屏;
提取单元,用于提取所述局部散斑图案中的有效散斑及其数量;
计算单元,用于根据所述有效散斑及其数量计算所述散斑参数。
6.如权利要求5所述的光学信息检测装置,其特征在于,所述散斑参数包括形变参数;
所述计算单元,具体用于:
获取一个所述有效散斑的最小外接圆半径和最大外接圆半径;
根据所述最小外接圆半径、所述最大外接圆半径、所述数量和预设形变参数计算规则,计算所述形变参数。
7.如权利要求5所述的光学信息检测装置,其特征在于,所述散斑参数包括亮度信息;
所述计算单元,具体用于:
获取一个所述有效散斑的平均灰度值;
根据所述平均灰度值、所述数量和预设亮度信息计算规则,计算所述亮度信息。
8.如权利要求5所述的光学信息检测装置,其特征在于,所述散斑参数包括散斑大小;
所述计算单元,具体用于:
获取一个所述有效散斑的最小外接圆半径和最大外接圆半径;
根据所述最小外接圆半径、所述最大外接圆半径、所述数量和预设散斑大小计算规则,计算所述散斑大小。
9.一种光学信息检测设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113240630A (zh) * 2021-04-16 2021-08-10 深圳市安思疆科技有限公司 散斑图像质量评估方法、装置、终端设备及可读存储介质

Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002208015A (ja) * 2000-11-09 2002-07-26 Omron Corp 円抽出方法、その方法を実施するための画像処理装置、外形検査方法、および外形検査装置
JP2012198306A (ja) * 2011-03-18 2012-10-18 Seiko Epson Corp 表示性能測定装置、表示性能測定方法、およびプロジェクター装置
CN103542817A (zh) * 2013-10-29 2014-01-29 陕西高新实业有限公司 散斑面内形变场检测系统
CN103759676A (zh) * 2014-01-06 2014-04-30 南京信息工程大学 一种工件表面粗糙度非接触式的检测方法
CN104833483A (zh) * 2015-04-29 2015-08-12 山东大学 一种激光投影显示中散斑的测量评价方法及应用
CN105894544A (zh) * 2015-12-14 2016-08-24 乐视云计算有限公司 一种检测图像中圆心位置的方法及装置
US20170064272A1 (en) * 2015-08-28 2017-03-02 Yanning Zhao Device and method for characterization of subjective speckle formation
CN108206944A (zh) * 2016-12-20 2018-06-26 浙江舜宇智能光学技术有限公司 评价发散光式散斑投射器的投影清晰度的方法和系统
CN108665511A (zh) * 2018-05-18 2018-10-16 中原工学院 一种基于二次填补法的模拟散斑图制作方法
CN108716983A (zh) * 2018-04-28 2018-10-30 Oppo广东移动通信有限公司 光学元件检测方法和装置、电子设备、存储介质
CN108760245A (zh) * 2018-04-28 2018-11-06 Oppo广东移动通信有限公司 光学元件检测方法和装置、电子设备、可读存储介质
CN109000895A (zh) * 2018-09-03 2018-12-14 深圳奥比中光科技有限公司 一种光学测试设备
CN110288564A (zh) * 2019-05-22 2019-09-27 南京理工大学 基于功率谱分析的二值化散斑质量评价方法
CN110505402A (zh) * 2019-08-19 2019-11-26 Oppo广东移动通信有限公司 控制方法、深度相机和电子装置
US20200082520A1 (en) * 2018-03-12 2020-03-12 Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. Projector, detection method thereof, and electronic device
CN111260603A (zh) * 2018-11-30 2020-06-09 新疆金风科技股份有限公司 识别风力发电机组叶片尖端的方法及装置
CN111369549A (zh) * 2020-03-10 2020-07-03 北京大学 数字图像变形表征方法、装置、电子设备及介质
CN111929695A (zh) * 2020-07-20 2020-11-13 深圳奥比中光科技有限公司 一种光学信息检测系统
CN111986154A (zh) * 2020-07-20 2020-11-24 深圳奥比中光科技有限公司 一种光学信息检测方法、装置及设备

Patent Citations (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002208015A (ja) * 2000-11-09 2002-07-26 Omron Corp 円抽出方法、その方法を実施するための画像処理装置、外形検査方法、および外形検査装置
JP2012198306A (ja) * 2011-03-18 2012-10-18 Seiko Epson Corp 表示性能測定装置、表示性能測定方法、およびプロジェクター装置
CN103542817A (zh) * 2013-10-29 2014-01-29 陕西高新实业有限公司 散斑面内形变场检测系统
CN103759676A (zh) * 2014-01-06 2014-04-30 南京信息工程大学 一种工件表面粗糙度非接触式的检测方法
CN104833483A (zh) * 2015-04-29 2015-08-12 山东大学 一种激光投影显示中散斑的测量评价方法及应用
US20170064272A1 (en) * 2015-08-28 2017-03-02 Yanning Zhao Device and method for characterization of subjective speckle formation
CN106569343A (zh) * 2015-08-28 2017-04-19 威斯通全球技术公司 用于对主观散斑形成进行表征的装置和方法
CN105894544A (zh) * 2015-12-14 2016-08-24 乐视云计算有限公司 一种检测图像中圆心位置的方法及装置
CN108206944A (zh) * 2016-12-20 2018-06-26 浙江舜宇智能光学技术有限公司 评价发散光式散斑投射器的投影清晰度的方法和系统
US20200082520A1 (en) * 2018-03-12 2020-03-12 Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. Projector, detection method thereof, and electronic device
CN108716983A (zh) * 2018-04-28 2018-10-30 Oppo广东移动通信有限公司 光学元件检测方法和装置、电子设备、存储介质
CN108760245A (zh) * 2018-04-28 2018-11-06 Oppo广东移动通信有限公司 光学元件检测方法和装置、电子设备、可读存储介质
CN108665511A (zh) * 2018-05-18 2018-10-16 中原工学院 一种基于二次填补法的模拟散斑图制作方法
CN109000895A (zh) * 2018-09-03 2018-12-14 深圳奥比中光科技有限公司 一种光学测试设备
CN111260603A (zh) * 2018-11-30 2020-06-09 新疆金风科技股份有限公司 识别风力发电机组叶片尖端的方法及装置
CN110288564A (zh) * 2019-05-22 2019-09-27 南京理工大学 基于功率谱分析的二值化散斑质量评价方法
CN110505402A (zh) * 2019-08-19 2019-11-26 Oppo广东移动通信有限公司 控制方法、深度相机和电子装置
CN111369549A (zh) * 2020-03-10 2020-07-03 北京大学 数字图像变形表征方法、装置、电子设备及介质
CN111929695A (zh) * 2020-07-20 2020-11-13 深圳奥比中光科技有限公司 一种光学信息检测系统
CN111986154A (zh) * 2020-07-20 2020-11-24 深圳奥比中光科技有限公司 一种光学信息检测方法、装置及设备

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ZHANG XIANG: "minimum Circumscribed circle finite element post-processing algorithm for coaxial error", 《JOURNAL OR SOUTHEAST UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)》 *
孙鸣捷: "微型投影显示系统中混合光源照明技术和激光散斑消除技术的研究", 《中国博士学位论文全文数据库 (信息科技辑)》 *
杜亚志;王学滨;冯威武;侯文腾;王春伟;: "基于一阶及二阶灰度梯度的散斑图质量评价方法", 光学技术 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113240630A (zh) * 2021-04-16 2021-08-10 深圳市安思疆科技有限公司 散斑图像质量评估方法、装置、终端设备及可读存储介质
CN113240630B (zh) * 2021-04-16 2022-07-12 深圳市安思疆科技有限公司 散斑图像质量评估方法、装置、终端设备及可读存储介质

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