CN113206932A - 光学传感器设备 - Google Patents

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CN113206932A CN202110152473.3A CN202110152473A CN113206932A CN 113206932 A CN113206932 A CN 113206932A CN 202110152473 A CN202110152473 A CN 202110152473A CN 113206932 A CN113206932 A CN 113206932A
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Weiyawei Communication Technology Co ltd
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Weiyawei Communication Technology Co ltd
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Abstract

一种光学传感器设备，可以包括：光学传感器，其包括一组传感器元件；光学滤波器，其包括一个或更多个通道；相位掩模，其被配置为将与对象相关联的多个光束以编码图案分布在光学滤波器的输入表面上；以及一个或更多个处理器。一个或更多个处理器可以被配置为从光学传感器获得与对象相关联的传感器数据，并且可以确定对象距光学传感器设备的距离。一个或更多个处理器可以基于距离来选择处理技术以处理传感器数据，其中处理技术是成像处理技术或光谱处理技术。一个或更多个处理器可以使用所选择的处理技术来处理传感器数据以生成输出数据，并且可以提供输出数据。

Description

光学传感器设备
相关申请
本申请要求于2020年2月3日提交的且标题为“OPTICAL SENSOR UTILIZINGSPECTRAL FILTER”的第62/969,578号美国临时专利申请的优先权，该临时专利申请的内容通过引用被全部并入本文。
技术领域
本申请涉及光学传感器设备。
背景
可以利用光学传感器设备来捕获涉及光的信息。例如，光学传感器设备可以捕获涉及与光相关联的一组波长的信息。光学传感器设备可以包括捕获信息的一组传感器元件(例如光学传感器、光谱传感器和/或图像传感器)。例如，传感器元件的阵列可用于捕获与多个波长有关的信息。传感器元件阵列可以与光学滤波器相关联。光学滤波器可以包括分别使特定波长传递到达传感器元件阵列中的传感器元件的一个或更多个通道。
发明内容
在一些实现方式中，光学传感器设备包括：光学传感器，其包括一组传感器元件；光学滤波器，其包括一个或更多个通道；相位掩模，其被配置为将与对象相关联的多个光束以编码图案分布在光学滤波器的输入表面上；以及一个或更多个处理器，该一个或更多个处理器被配置为：从光学传感器获得与对象相关联的传感器数据；确定对象距光学传感器设备的距离；基于该距离来选择处理技术以处理传感器数据，其中，该处理技术是成像处理技术或光谱处理技术；使用所选择的处理技术来处理传感器数据以生成输出数据；以及基于输出数据来执行一个或更多个动作。
在一些实现方式中，所述一个或更多个处理器被配置为当确定所述对象距所述光学传感器设备的距离时：从与所述光学传感器设备相关联的接近度传感器获得接近度数据；以及基于所述接近度数据来确定所述距离。
在一些实现方式中，所述光学滤波器具有角度相关波长特性，其中，所述一个或更多个处理器被配置为当确定所述对象距所述光学传感器设备的距离时：基于与所述编码图案相关联的信息来处理所述传感器数据，以识别与所述对象的点相关联的所述多个光束中的一组光束在所述光学滤波器上的相应入射角；以及基于识别出所述一组光束在所述光学滤波器上的所述相应入射角，来确定所述对象距所述光学传感器设备的距离。
在一些实现方式中，对于所述多个光束中的通过所述相位掩模以所述编码图案分布的光束，与所述编码图案相关联的信息包括：用于确定当所述光束入射到所述光学滤波器的所述一个或更多个通道中的特定通道上时所述光束在所述特定通道上的入射角的信息。
在一些实现方式中，所述一个或更多个处理器被配置为当选择所述处理技术以处理所述传感器数据时：确定所述距离是否满足距离阈值；以及基于确定所述距离满足所述距离阈值，来选择所述成像处理技术；或基于确定所述距离不满足所述距离阈值，来选择所述光谱处理技术。
在一些实现方式中，所述选择的处理技术是所述成像处理技术，其中，所述一个或更多个处理器被配置为当处理所述传感器数据以生成所述输出数据时：基于与所述编码图案相关联的信息，来识别用于从所述编码图案重构图像的算法；以及使用所述算法来处理所述传感器数据以生成所述输出数据，其中所述输出数据包括所述对象的图像。
在一些实现方式中，所述选择的处理技术是所述光谱处理技术，并且所述输出数据指示：所述对象的分类；所述对象的材料成分；或所述对象的健康相关测量结果。
在一些实现方式中，所述一个或更多个处理器被配置为当执行所述一个或更多个动作时：促使所述输出数据在另一设备的显示器上的显示。
在一些实现方式中，一种存储指令的非暂时性计算机可读介质包括一个或更多个指令，该一个或更多个指令当由光学传感器设备的一个或更多个处理器执行时使一个或更多个处理器：从光学传感器设备的光学传感器获得与通过光学传感器设备的相位掩模以编码图案分布在光学传感器设备的光学滤波器的输入表面上的多个光束相关联的传感器数据；确定与多个光束相关联的对象距光学传感器设备的距离；基于该距离来选择多种处理技术中的一种处理技术以处理传感器数据；使用所选择的处理技术来处理传感器数据以生成输出数据；以及提供输出数据。
在一些实现方式中，所述多种处理技术包括远场处理技术、中场处理技术和近场处理技术，其中，使所述光学传感器设备选择所述多种处理技术中的所述处理技术以处理所述传感器数据的所述一个或更多个指令使所述光学传感器设备：当所述距离满足第一距离阈值时选择所述远场处理技术；当所述距离不满足所述第一距离阈值且满足第二距离阈值时选择所述中场处理技术；或当所述距离不满足所述第二距离阈值时选择所述近场处理技术。
在一些实现方式中，所述选择的处理技术是远场处理技术，其中，使所述光学传感器设备处理所述传感器数据以生成所述输出数据的所述一个或更多个指令使所述光学传感器设备：使用所述远场处理技术来处理所述传感器数据以生成所述对象的图像。
在一些实现方式中，所述选择的处理技术是中场处理技术，其中，使所述光学传感器设备处理所述传感器数据以生成所述输出数据的所述一个或更多个指令使所述光学传感器设备：使用所述中场处理技术来处理所述传感器数据以确定下列项中的至少一项：所述对象的分类；或所述对象的材料成分。
在一些实现方式中，所述选择的处理技术是近场处理技术，其中，使所述光学传感器设备处理所述传感器数据以生成所述输出数据的所述一个或更多个指令使所述光学传感器设备：使用所述近场处理技术来处理所述传感器数据以确定所述对象的健康相关测量结果。
在一些实现方式中，使所述光学传感器设备提供所述输出数据的所述一个或更多个指令使所述光学传感器设备：将所述输出数据发送到另一设备以使所述另一设备确定所述对象的一个或更多个特性。
在一些实现方式中，一种用于获得和处理传感器数据的方法包括通过光学传感器设备并从光学传感器设备的光学传感器获得与通过光学传感器设备的相位掩模以编码图案分布在光学传感器设备的光学滤波器的输入表面上的多个光束相关联的传感器数据；通过光学传感器设备选择多种处理技术中的一种处理技术以处理传感器数据，其中，该处理技术是成像处理技术或光谱处理技术；通过光学传感器设备并使用所选择的处理技术来处理传感器数据以生成输出数据；以及通过光学传感器设备提供输出数据。
在一些实现方式中，选择所述处理技术包括：使与所述光学传感器设备相关联的显示器显示指示所述光学传感器设备的用户选择所述成像处理技术或所述光谱处理技术的消息；在促使所述消息的显示之后接收指示所述用户的选择的输入数据；以及基于所述输入数据，来选择所述成像处理技术或所述光谱处理技术。
在一些实现方式中，选择所述处理技术包括：确定与所述多个光束相关联的对象距所述光学传感器设备的距离；以及基于所述距离，来自动选择所述成像处理技术或所述光谱处理技术。
在一些实现方式中，所述选择的处理技术是所述成像处理技术，并且所述输出数据是与所述多个光束相关联的对象的图像。
在一些实现方式中，所述选择的处理技术是所述光谱处理技术，并且所述输出数据指示：与所述多个光束相关联的对象的分类；所述对象的材料成分；或所述对象的健康相关测量结果。
在一些实现方式中，提供所述输出数据包括：将所述输出数据发送到另一设备以使所述另一设备在所述另一设备的显示器上显示所述输出数据。
附图说明
图1A-1B是本文描述的示例实现方式的图。
图2是其中可以实现本文描述的系统和/或方法的示例环境的图。
图3是图2的一个或更多个设备的示例部件的图。
图4-6是与光学传感器设备相关的示例过程的流程图。
具体实施方式
以下示例实现方式的详细描述参考了附图。在不同附图中的相同参考数字可以标识相同或相似的元素。下面的描述使用光谱仪作为示例。然而，本文描述的技术、原理、过程和方法可以与任何传感器(包括但不限于其他光学传感器和光谱传感器)一起使用。
常规光学传感器设备可用于确定与对象相关的光谱信息和/或确定对象的健康相关测量结果。例如，常规光学传感器设备可以捕获与对象相关联的光以确定对象(例如人体)的健康相关测量结果或健康参数，例如心跳、血压或呼吸率以及其他示例。此外，常规计算成像设备是可用于生成与被常规计算成像设备捕获的光相关联的对象的图像的无透镜设备。例如，常规计算成像设备可以包括跨越光学传感器分布与对象相关联的光的相位掩模，并且可以处理与被光学传感器捕获的光相关联的图案信息以生成对象的图像。
因此，被配置成选择性地获得与对象相关联的光学测量结果或对象的图像的设备(例如手持或便携式设备、非便携式设备等)需要将常规光学传感器设备和常规计算成像设备合并到该设备内。这增加了与设计、组装和/或维护包括这两种不同的常规设备的设备相关的复杂性。此外，这两种不同的常规设备的组合覆盖区阻碍了将这两种不同的常规设备合并到需要较小形状因子的用户设备(例如移动电话设备)内。
本文所述的一些实现方式提供了一种光学传感器设备，其包括光学传感器、光学滤波器、相位掩模和一个或更多个处理器，相位掩模被配置为将与对象相关联的多个光束以编码图案分布在光学滤波器的输入表面上。一个或更多个处理器可以被配置为从光学传感器获得与对象相关联的传感器数据，并且可以确定对象距光学传感器设备的距离。一个或更多个处理器可以基于该距离来从多种处理技术中选择一种处理技术以处理传感器数据。多种处理技术可以包括成像处理技术(例如，用于生成对象的图像的计算成像处理技术)或光谱处理技术(例如，以确定对象的分类、对象的材料成分、对象的健康相关测量结果，等等)。一个或更多个处理器可以使用所选择的处理技术来处理传感器数据以生成输出数据，并且可以提供输出数据(例如，以用于在用户设备的屏幕上显示)。
以这种方式，本文描述的光学传感器设备能够提供常规光学传感器设备和常规计算成像设备的相同功能，但是与使用两个不同的设备相比，仅仅使用了一个设备。这降低了与设计、组装和/或维护设备(例如手持或便携式设备、非便携式设备等)相关联的复杂性，该设备合并了光学传感器设备并且被配置为选择性地提供对象的光学测量结果或对象的图像。此外，光学传感器设备作为单个设备具有比常规光学传感器设备和常规计算成像设备的组合覆盖区更小的覆盖区。这允许光学设备被合并到需要小形状因子的用户设备(例如移动电话设备)内，这对于组合常规光学传感器设备和常规计算成像设备的封装也许是不可能的。
图1A－图1B是本文中所述的示例实现方式100的概况的图。如图1A所示，示例实现方式100包括相位掩模102、光学滤波器104、光学传感器106和/或光源108。相位掩模102、光学滤波器104、光学传感器106和/或光源108可以与在本文的其他地方更详细地描述的光学传感器设备相关联。
如在图1A中进一步所示，相位掩模102可包括一个或更多个掩模元件110。一个或更多个掩模元件110可以每个是透明的或不透明的(例如，反射的、吸收的和/或诸如此类的)，并且布置在图案(例如不均匀的图案)中。例如，如图1A所示，透明掩模元件110被示为白色正方形，且不透明掩模元件110被示为黑色正方形，并且透明掩模元件110和不透明掩模元件110布置在网格图案中。在一些实现方式中，透明掩模元件110可以相应地包括一个或更多个扩散元件以扩散经由透明掩模元件110穿过相位掩模102的光。相位掩模102可以被配置为在光学滤波器104的输入表面上以编码图案分布穿过相位掩模102的多个光束。在一些实现方式中，相位掩模102可以是编码孔或产生光束的编码图案的另一元件，例如菲涅尔波带片、优化随机图案阵列、均匀冗余阵列、六边形均匀冗余阵列或修改的均匀冗余阵列等其他示例。
编码图案可以指示与通过相位掩模102的多个光束的原点平面(例如，其与在本文描述的对象116相关联)相关联的角方向信息。在一些实现方式中，一个或更多个掩模元件110可以布置在与算法(例如计算编码算法)相关联的图案中，以使相位掩模102通过多个光束，并以编码图案将多个光束分布在光学滤波器104的输入表面上。
如图1A进一步所示，光学滤波器104可以包括分别使在不同波长范围内的光传递到达光学传感器106的传感器元件114的一个或更多个通道112。例如，如图1A所示，第一通道112(例如，由无阴影和无图案指示)可以使与第一波长范围相关联的光传递到达光学传感器106的第一组传感器元件114(例如，其包括一个或更多个传感器元件114)，第二通道112(例如，由灰色阴影指示)可以使与第二波长范围相关联的光传递到达光学传感器106的第二组传感器元件114，第三通道112(例如，由菱形图案指示)可以使与第三波长范围相关联的光传递到达光学传感器106的第三组传感器元件114，等等。在一些实现方式中，光学滤波器104可以具有角度相关波长特性。例如，通道112可以被配置为具有“角度偏移”，使得当光在第一入射角范围内入射到通道112上时通道112可以使与第一波长范围相关联的光通过，当光在第二入射角范围内入射到通道112上时通道112可以使与第二波长范围相关联的光通过，当光在第三入射角范围内入射到通道112上时通道112可以使与第三波长范围相关联的光通过，等等。通道112可以被配置为当光以更大的入射角落在通道112上时使与更短波长相关联的光通过。
在一些实现方式中，光学滤波器104可以包括光学干涉滤波器。光学干涉滤波器可以具有角度相关波长特性，并且角度相关波长特性可以通过等式
Figure BDA0002932472150000081
的形式表示，其中λθ表示在入射角θ处的峰值波长，λ0表示在入射角0处时的峰值波长，n0表示入射介质的折射率，ne表示光学干涉滤波器的有效折射率，以及θ是光束的入射角。附加地或可选地，光学滤波器104可以包括例如光谱滤波器、多光谱滤波器、带通滤波器、阻塞滤波器(blocking filter)、长波通滤波器(a long-wave passfilter)、短波通滤波器(a short-wave pass filter)、二向色滤波器、线性可变滤波器(LVF)、圆形可变滤波器(CVF)、法布里-珀罗滤波器(例如法布里-珀罗腔滤波器)、拜耳滤波器、等离子体滤波器、光子晶体滤波器、纳米结构和/或超材料滤波器、吸收性滤波器(例如，包括有机染料、聚合物和/或玻璃等其他示例)，等等。
如在图1A中进一步所示，光学传感器106可以包括一个或更多个传感器元件114(例如，传感器元件的阵列，其在本文也被称为传感器阵列)，每个传感器元件被配置成获得信息。例如，传感器元件114可以提供入射在传感器元件114上的光的强度的指示(例如，活动/非活动或强度的更细粒度的指示)。光学传感器106可以被配置为收集由一个或更多个传感器元件114获得的信息以生成传感器数据。
光源108可以包括能够生成光(例如，用于照亮本文描述的对象116)的设备。例如，光源108可以包括发光二极管(LED)，例如磷光体LED。在一些实现方式中，光源108可以包括多个LED。在这种情况下，多个LED中的第一LED相比于多个LED中的第二LED可以与不同的光谱范围相关联。这可以实现使用多个LED来解决(addressing)窄光谱范围，而不是使用单个LED来解决宽光谱范围。在一些实现方式中，光源108可以包括单个调制LED或多个调制LED。当光源108包括一个或更多个调制LED时，光学传感器设备可以调制光源108的电源。使用调制LED可以实现将LED驱动到比连续波LED更高的功率。此外，调制可以改善使用来自调制LED的光执行的感测的信噪比性质。
转到图1B，与相位掩模102、光学滤波器104、光学传感器106和/或光源108相关联的光学传感器设备可以被配置成捕获与对象116相关的信息。对象116可以在光学传感器设备的“远场”、“中场”或“近场”中。例如，如图1B所示，当对象116距光学传感器设备(例如距相位掩模102、光学滤波器104或光学传感器106)一段距离使得该距离满足(例如大于或等于)远场距离阈值(例如5毫米(mm))时，对象116可能在远场中。当该距离满足(例如大于或等于)中场距离阈值(例如1mm)并且该距离不满足远场距离阈值(例如，该距离大于或等于1mm但小于5mm)时，对象116可能在中场中。当该距离不满足中场距离阈值(例如，该距离小于1mm)时，对象116可能在近场中。
在一些实现方式中，来自光源108的光和/或环境光可以照亮对象116。与对象116的对象点118相关联的一个或更多个光束(例如，由对象点118反射的光的光束)可以被光学传感器设备接收。例如，如图1B所示，光束120、光束122和光束124可以发源于对象点118。光束120可以被相位掩模102的不透明掩模元件110阻挡。光束122和光束124可以每个经由相应的透明掩模元件110穿过相位掩模102。如在图1B中进一步所示，光束122和光束124可以在穿过相位掩模102时被相应的透明掩模元件110扩散。因此，相位掩模102可以将光束122和光束124以编码图案分布在光学滤波器104的输入表面上(例如，其中光束122和光束124的相应子光束跨越光学滤波器104的输入表面分布)。
在一些实现方式中，光学滤波器104的通道112可以接收光束或光束的子光束，但是可以不将光束或子光束传递到光学传感器106。例如，如图1B所示，光学滤波器104的通道112可以接收光束122的一个或更多个子光束，但是可以因为一个或更多个子光束与通道112被配置为通过的一个或更多个波长范围不相关联而不将一个或更多个子光束传递到光学传感器106。在一些实现方式中，光学滤波器104的通道112可以接收光束或光束的子光束，并且可以将光束或子光束传递到光学传感器106的相对应的传感器元件114。例如，如图1B所示，光学滤波器104的通道112可以接收光束124的一个或更多个子光束，并且可以因为一个或更多个子光束与通道112被配置为通过的一个或更多个波长范围相关联而将一个或更多个子光束传递到光学传感器106的一个或更多个相对应的传感器元件114。
如在图1B中进一步所示，光学传感器设备可以与一个或更多个处理器126相关联，并且可以向一个或更多个处理器126提供如由参考数字128所示的传感器数据。传感器数据可以指示与起源于对象116和/或对象点118处的光束相关的信息，例如被一个或更多个传感器元件114接收的光束(和/或光束的子光束)的强度的指示。
如在图1B中且由参考数字130进一步所示，一个或更多个处理器126可以确定对象116距光学传感器设备(例如距相位掩模102、光学滤波器104或光学传感器106)的距离。例如，一个或更多个处理器126可以使与光学传感器设备相关联的接近度传感器(例如飞行时间传感器)收集涉及对象116的接近度数据。接近度传感器可以收集接近度数据(例如，其指示从接近度传感器到对象116的距离)，并且可以向一个或更多个处理器126提供接近度数据。一个或更多个处理器126可以(例如，使用算法)处理接近度数据以确定对象116距光学传感器设备的距离。
作为另一个示例，一个或更多个处理器126可以基于传感器数据来识别光学传感器106的接收第一光束(例如，其发源于对象点118)的第一传感器元件114和光学传感器106的接收第二光束(例如，其发源于对象点118)的第二传感器元件114。一个或更多个处理器126可以基于与光学滤波器104相关联的信息(例如，其指示在光学滤波器104的通道112和光学传感器106的传感器元件114之间的对应关系)来将第一通道112确定为接收到第一光束并将第一光束传递到第一传感器元件114，以及将第二通道112确定为接收到第二光束并将第二光束传递到第二传感器元件114。
一个或更多个处理器126可以基于与编码图案相关联的信息来确定第一光束在第一通道112上的入射角和第二光束在第二通道112上的入射角。与编码图案相关联的信息可以包括用于确定特定光束在光学滤波器104的特定通道112上的入射角的信息。例如，与编码图案相关联的信息可以识别至少一种算法，例如使相位掩模102将光束以编码图案分布在光学滤波器104的输入表面上的计算编码算法和/或用于从编码图案重构图像的算法等其他示例。因此，一个或更多个处理器126可以使用由与编码图案相关联的信息识别的至少一种算法来处理识别第一通道112和/或第一传感器元件114的信息以及识别第二通道112和/或第二传感器元件114的信息，以确定第一光束在第一通道112上的入射角和第二光束在第二通道112上的入射角。
在一些实现方式中，一个或更多个处理器126可以基于第一光束在第一通道112上的入射角和第二光束在第二通道112上的入射角来确定对象点118距光学传感器设备的距离(如，距相位掩模102、光学滤波器104、光学传感器106的距离)。例如，一个或更多个处理器126可以基于指示第一通道112的位置和第一光束在第一通道112上的入射角的信息以及指示第二通道112的位置和第二光束在第二通道112上的入射角的信息来使用计算机视觉技术(例如三角测量计算技术、立体视觉技术等)，以确定到对象点118的距离。
如在图1B中且由参考数字132进一步所示，一个或更多个处理器126可以选择处理技术以处理传感器数据。例如，一个或更多个处理器126可以选择成像处理技术或光谱处理技术。例如，一个或更多个处理器126可以确定对象116距光学传感器设备(例如离相位掩模102、光学滤波器104或光学传感器106)的距离是否满足(例如大于或等于)远场距离阈值(例如5mm)，并且可以基于确定该距离满足远场距离阈值来选择成像处理技术。一个或更多个处理器126可以基于确定该距离不满足远场距离阈值来选择光谱技术。例如，一个或更多个处理器126可以在确定该距离不满足远场距离阈值之后确定该距离是否满足(例如大于或等于)中场距离阈值，并且可以基于确定该距离满足中场距离阈值来选择第一光谱处理技术(例如，被优化以确定与在中场范围中的对象相关联的光谱信息的光谱处理技术)。当一个或更多个处理器126确定该距离不满足中场距离阈值时，一个或更多个处理器126可以选择第二光谱处理技术(例如，被优化以确定与在近场范围中的对象相关联的光谱信息的光谱处理技术)。
在另一个示例中，一个或更多个处理器126可以使与光学传感器设备相关联的另一个设备(例如用户设备(例如，如在本文关于图2所描述的))的显示器显示消息。该消息可以指示光学传感器设备和/或另一设备的用户选择处理技术以处理传感器数据。例如，该消息可以指示用户选择图像处理技术或光谱处理技术。用户可以与另一设备的用户界面交互作用以提供指示用户的选择(例如，对图像处理技术或光谱处理技术的选择)的输入数据。另一个设备可以向一个或更多个处理器126提供输入数据。在接收到输入数据之后，一个或更多个处理器可以基于输入数据来选择处理技术以处理传感器数据(例如，选择由输入数据指示的处理技术)。
如在图1B中并且由参考数字134进一步所示，一个或更多个处理器126可以使用所选择的处理技术来处理传感器数据以生成输出数据。例如，当所选择的处理技术是成像处理技术时，一个或更多个处理器126可以识别用于从编码图案重构图像的算法，并且可以使用该算法来处理传感器数据以生成对象116的图像。作为另一个示例，当所选择的处理技术是光谱处理技术时，一个或更多个处理器126可以识别用于分析光谱数据的算法，并且可以使用该算法来处理传感器数据以生成涉及对象116的光谱信息。在一些实现方式中，当使用光谱处理技术时，一个或更多个处理器126可以识别对象116的分类(例如，当对象116是食物时，将食物分类为新鲜的或腐坏的)、对象116的材料成分(例如，当对象116是物体时，识别构成物体的一种或更多种材料)或对象116的健康相关测量结果(例如，当对象116是生物组织(例如手指的生物组织)时，识别与对象116相关联的脉搏、血压、葡萄糖水平、水合水平，等等)等其他示例。
在一些实现方式中，一个或更多个处理器126可以将输出数据提供到另一个设备，例如用户设备。例如，一个或更多个处理器126可以向用户设备发送输出数据以使用户设备在用户设备的显示器上显示输出数据。作为另一个示例，一个或更多个处理器126可以向用户设备发送输出数据以使用户设备确定对象116的一个或更多个特性(例如对象116的分类、对象116的材料成分、对象116的健康相关测量结果，等等)。
如上面所述，图1A和图1B作为一个或更多个示例被提供。其他示例可以不同于关于图1A和图1B所描述的示例。
图2是其中可以实现本文描述的系统和/或方法的示例环境200的图。如图2所示，环境200可以包括光学传感器设备210，该光学传感器设备210可以包括一个或更多个处理器220(例如，该一个或更多个处理器220对应于在本文关于图1A和图1B描述的一个或更多个处理器126)和光学传感器230(例如，该光学传感器230对应于在本文关于图1A和图1B描述的光学传感器106)。环境200还可以包括用户设备240和网络250。环境200中的设备可以经由有线连接、无线连接或有线和无线连接的组合来互相连接。
光学传感器设备210可以包括能够存储、处理和/或路由与对象相关联的图像信息和/或光谱信息的光学设备。例如，光学传感器设备210可以包括捕获对象的图像的计算相机设备(例如，使用计算编码算法)。作为另一示例，光学传感器设备210可以包括执行光谱法的光谱仪设备，例如光谱光学传感器设备(例如，二元多光谱光学传感器设备，其执行振动光谱法(例如近红外(NIR)光谱仪)、中红外光谱法(mid-IR)、拉曼光谱法和/或诸如此类的)。在另一个示例中，光学传感器设备210可以执行健康参数监测确定、脉冲传播时间确定、生物特征认证确定、活跃度检测确定，等等。在这种情况下，光学传感器设备210可以为了这类确定而利用相同的波长、不同的波长、相同波长和不同波长的组合，等等。在一些实现方式中，光学传感器设备210可以被合并到用户设备240(例如可穿戴光谱仪等)内。在一些实现方式中，光学传感器设备210可以从环境200中的另一个设备(例如用户设备240)接收信息和/或向另一个设备(例如用户设备240)传输信息。
在一些实现方式中，光学传感器设备210可以包括光谱成像相机。光谱成像相机是可以捕获场景的图像的设备。光谱成像相机(或与光谱成像相机相关联的处理器220)可以能够确定在场景的图像中的不同点(例如在场景的图像中的任何点)处的光谱内容或光谱内容的变化。
在一些实现方式中，光学传感器设备210可以包括能够执行超光谱成像的光谱成像相机。例如，光学传感器设备210可以包括光学滤波器(例如在本文关于图1A和图1B描述的光学滤波器104)。在一些实现方式中，光学滤波器可以被布置在光学传感器230上。在一些实现方式中，光学传感器设备210可以包括相位掩模(例如在本文关于图1A和图1B描述的相位掩模102)。例如，相位掩模可以被配置为当光在去往光学传感器230的途中时跨越光学滤波器的输入表面以编码图案分布光。可以由相位掩模用空间光谱信息对在由光学传感器设备210捕获的图像中的每个点编码。
光学传感器设备210可以包括关于图3更详细地描述的一个或更多个处理器220。
光学传感器设备210可以包括光学传感器230。光学传感器230包括能够感测光的设备。例如，光学传感器230可以包括图像传感器、多光谱传感器、光谱传感器，等等。在一些实现方式中，光学传感器230可以包括基于硅(Si)的传感器、基于铟镓砷(InGaAs)的传感器、基于硫化铅(PbS)的传感器或基于锗(Ge)的传感器，可以利用一种或更多种传感器技术，例如互补金属氧化物半导体(CMOS)技术或电荷耦合器件(CCD)技术，等等。在一些实现方式中，光学传感器230可以包括前照式(FSI)传感器、背照式(BSI)传感器，等等。在一些实现方式中，光学传感器230可以被包括在光学传感器设备210和/或用户设备240的相机中。
用户设备240包括能够接收、生成、存储、处理和/或提供与对象相关联的成像信息和/或光谱信息的一个或更多个设备。例如，用户设备240可以包括通信和/或计算设备，例如移动电话(例如智能电话、无线电话等)、计算机(例如膝上型计算机、平板计算机、手持计算机等)、游戏设备、可穿戴通信设备(例如智能手表、一副智能眼镜等)或者类似类型的设备。在一些实现方式中，用户设备240可以从环境200中的另一个设备(例如光学传感器设备210)接收信息和/或向另一个设备(例如光学传感器设备210)传输信息。
网络250包括一个或更多个有线和/或无线网络。例如，网络250可以包括蜂窝网络(例如，长期演进(LTE)网络、码分多址(CDMA)网络、2G网络、4G网络、5G网络、另外的类型的下一代网络，等等)、公共陆地移动网络(PLMN)、局域网(LAN)、广域网(WAN)、城域网(MAN)、电话网络(例如公共交换电话网络(PSTN))、专用网络、自组织网络、内联网、互联网、基于光纤的网络、云计算网络等、和/或这些或其他类型的网络的组合。
图2所示的设备和网络的数量和布置是作为示例被提供的。实际上，可以有与图2所示的设备和/或网络相比的额外的设备和/或网络、更少的设备和/或网络、不同的设备和/或网络或者不同地布置的设备和/或网络。此外，图2所示的两个或更多个设备可以在单个设备内实现，或者图2所示的单个设备可以被实现为多个分布式设备。例如，虽然光学传感器设备210和用户设备240被描述为单独的设备，但是光学传感器设备210和用户设备240可以被实现为单个设备。附加地或可替代地，环境200的一组设备(例如，一个或更多个设备)可以执行被描述为由环境200的另一组设备执行的一个或更多个功能。
图3是设备300的示例部件的图，设备300可以对应于光学传感器设备210和/或用户设备240。在一些实现方式中，光学传感器设备210和/或用户设备240可以包括一个或更多个设备300和/或设备300的一个或更多个部件。如图3所示，设备300可包括总线310、处理器320、存储器330、存储部件340、输入部件350、输出部件360和通信部件370。
总线310包括允许设备300的多个部件之间通信的部件。处理器320是中央处理单元、图形处理单元、微处理器、控制器、微控制器、数字信号处理器、现场可编程门阵列、专用集成电路、和/或另外的类型的处理部件。处理器320以硬件、固件和/或硬件和软件的组合来实现。在一些实现方式中，处理器320包括能够被编程以执行功能的一个或更多个处理器。存储器330包括随机存取存储器、只读存储器和/或另外的类型的存储器(例如闪存、磁存储器和/或光学存储器)。
存储部件340存储与设备300的操作相关的信息和/或软件。例如，存储部件340可以包括硬盘驱动器、磁盘驱动器、光盘驱动器、固态驱动器、压缩盘、数字多功能盘和/或另外的类型的非暂时性计算机可读介质。输入部件350使设备300能够接收输入，例如用户输入和/或感测输入。例如，输入部件350可以包括触摸屏、键盘、小键盘、鼠标、按钮、麦克风、开关、传感器、全球定位系统部件、加速度计、陀螺仪和/或致动器。输出部件360包括使设备300能够例如经由显示器、扬声器和/或一个或更多个发光二极管提供输出。通信部件370使设备300能够例如经由有线连接、无线连接与其他设备通信。例如，通信部件370可以包括接收器、发射器、收发器、调制解调器、网络接口卡和/或天线。
设备300可以执行本文描述的一个或更多个过程。例如，非暂时性计算机可读介质(例如存储器330和/或存储部件340)可以存储用于由处理器320执行的一组指令(例如一个或更多个指令、代码、软件代码和/或程序代码)。处理器320可以执行该一组指令以执行本文描述的一个或更多个过程。在一些实现方式中，由一个或更多个处理器320对该一组指令的执行使一个或更多个处理器320和/或设备300执行本文描述的一个或更多个过程。在一些实现方式中，硬连线电路可以代替指令或与指令结合来使用以执行本文所述的一个或更多个过程。因此，本文描述的实现方式不限于硬件电路和软件的任何特定组合。
图3中所示的部件的数量和布置是作为示例被提供的。设备300可以包括与图3中所示的那些部件相比的额外的部件、更少的部件、不同的部件或不同地布置的部件。附加地或可选地，设备300的一组部件(例如一个或更多个部件)可以执行被描述为由设备300的另一组部件执行的一个或更多个功能。
图4是与光学传感器设备(例如光学传感器设备210)相关联的示例过程400的流程图。在一些实现方式中，图4的一个或更多个过程块可以由光学传感器设备的一个或更多个处理器(例如一个或更多个处理器126或一个或更多个处理器220)执行。在一些实现方式中，图4的一个或更多个过程块可由与一个或更多个处理器分离的或包括一个或更多个处理器的另一设备或一组设备(例如用户设备(例如用户设备240))执行。附加地或可选地，图4的一个或更多个过程块可以由设备300的一个或更多个部件(例如处理器320、存储器330、存储部件340、输入部件350、输出部件360和/或通信部件370)执行。
在一些实现方式中，除了一个或更多个处理器之外，光学传感器设备还可以包括：光学传感器，其包括一组传感器元件；光学滤波器，其包括一个或更多个通道；以及相位掩模，其被配置为在光学滤波器的输入表面上以编码图案分布与对象相关联的多个光束。
如图4所示，过程400可以包括从光学传感器获得与对象相关联的传感器数据(块410)。例如，如上所述，一个或更多个处理器可以从光学传感器获得与对象相关联的传感器数据。
如在图4中进一步所示，过程400可以包括确定对象距光学传感器设备的距离(块420)。例如，如上所述，一个或更多个处理器可以确定对象距光学传感器设备的距离。
如在图4中进一步所示，过程400可以包括基于距离来选择处理技术以处理传感器数据，其中该处理技术是成像处理技术或光谱处理技术(块430)。例如，如上所述，一个或更多个处理器可以基于距离来选择处理技术以处理传感器数据。在一些实现方式中，处理技术是成像处理技术或光谱处理技术。
如在图4中进一步所示，过程400可以包括使用所选择的处理技术来处理传感器数据以生成输出数据(块440)。例如，如上所述，一个或更多个处理器可以使用所选择的处理技术来处理传感器数据以生成输出数据。
如在图4中进一步所示，过程400可以包括基于输出数据来执行一个或更多个动作(块450)。例如，如上所述，一个或更多个处理器可以基于输出数据来执行一个或更多个动作。
过程400可以包括额外的实现方式，例如在下面和/或关于在本文别处描述的一个或更多个其他过程描述的任何单个实现方式或实现方式的任何组合。
在第一实现方式中，确定对象距光学传感器设备的距离包括从与光学传感器设备相关联的接近度传感器获得接近度数据，并基于接近度数据来确定距离。
在第二实现方式中，光学滤波器具有角度相关波长特性，并且确定对象距光学传感器设备的距离包括基于与编码图案相关联的信息来处理传感器数据，以识别多个光束中的与对象的点相关联的一组光束在光学滤波器上的相应入射角，并且基于识别出该一组光束在光学滤波器上的相应入射角来确定对象距光学传感器设备的距离。
在第三实现方式中，对于在多个光束中的通过相位掩模以编码图案分布的一个光束，与编码图案相关联的信息包括用于确定当该光束入射到光学滤波器的一个或更多个通道中的特定通道上时该光束在该特定通道上的入射角的信息。
在第四实现方式中，选择处理技术以处理传感器数据包括确定距离是否满足距离阈值，以及基于确定该距离满足距离阈值来选择成像处理技术，或者基于确定该距离不满足距离阈值来选择光谱处理技术。
在第五实现方式中，所选择的处理技术是成像处理技术，并且处理传感器数据以生成输出数据包括基于与编码图案相关联的信息来识别用于从编码图案重构图像的算法，以及使用该算法来处理传感器数据以生成输出数据，其中输出数据包括对象的图像。
在第六实现方式中，所选择的处理技术是光谱处理技术，并且输出数据指示对象的分类、对象的材料成分或对象的健康相关测量结果。
在第七实现方式中，执行一个或更多个动作包括促使输出数据在另一设备的显示器上的显示。
尽管图4示出了过程400的示例块，但是在一些实现方式中，与在图4中描绘的那些块相比，过程400可以包括额外的块、更少的块、不同的块或不同地布置的块。附加地或可选地，过程400的两个或更多个块可以并行地被执行。
图5是与光学传感器设备(例如光学传感器设备210)相关联的示例过程500的流程图。在一些实现方式中，图5的一个或更多个过程块可以由光学传感器设备的一个或更多个处理器(例如一个或更多个处理器126或一个或更多个处理器220)执行。在一些实现方式中，图5的一个或更多个过程块可由与一个或更多个处理器分离的或包括一个或更多个处理器的另一设备或一组设备(例如用户设备(例如用户设备240))执行。附加地或可选地，图5的一个或更多个过程块可以由设备300的一个或更多个部件(例如处理器320、存储器330、存储部件340、输入部件350、输出部件360和/或通信部件370)执行。
如图5所示，过程500可以包括从光学传感器设备的光学传感器获得与通过光学传感器设备的相位掩模以编码图案分布在光学传感器设备的光学滤波器的输入表面上的多个光束相关联的传感器数据(块510)。例如，如上所述，一个或更多个处理器可以从光学传感器设备的光学传感器获得与通过光学传感器设备的相位掩模以编码图案分布在光学传感器设备的光学滤波器的输入表面上的多个光束相关联的传感器数据。
如在图5中进一步所示，过程500可以包括确定与多个光束相关联的对象距光学传感器设备的距离(块520)。例如，如上所述，一个或更多个处理器可以确定与多个光束相关联的对象距光学传感器设备的距离。
如在图5中进一步所示，过程500可以包括基于距离来选择多种处理技术中的一种处理技术以处理传感器数据(块530)。例如，如上所述，一个或更多个处理器可以基于距离来选择多种处理技术中的一种处理技术以处理传感器数据。
如在图5中进一步所示，过程500可以包括使用所选择的处理技术来处理传感器数据以生成输出数据(块540)。例如，如上所述，一个或更多个处理器可以使用所选择的处理技术来处理传感器数据以生成输出数据。
如在图5中进一步所示，过程500可以包括提供输出数据(块550)。例如，如上所述，一个或更多个处理器可以提供输出数据。
过程500可以包括额外的实现方式，例如以下和/或结合本文别处描述的一个或更多个其他过程描述的任何单个实现方式或实现方式的任何组合。
在第一实现方式中，多种处理技术包括远场处理技术、中场处理技术和近场处理技术，其中，选择多种处理技术中的处理技术以处理传感器数据包括当距离满足第一距离阈值时选择远场处理技术，当距离不满足第一距离阈值且满足第二距离阈值时选择中场处理技术，或者当距离不满足第二距离阈值时选择近场处理技术。
在第二实现方式中，所选择的处理技术是远场处理技术，并且处理传感器数据以生成输出数据包括使用远场处理技术来处理传感器数据以生成对象的图像。
在第三实现方式中，所选择的处理技术是中场处理技术，并且处理传感器数据以生成输出数据包括使用中场处理技术来处理传感器数据以确定以下中的一项：对象的分类或对象的材料成分。
在第四实现方式中，所选择的处理技术是近场处理技术，并且处理传感器数据以生成输出数据包括使用近场处理技术来处理传感器数据以确定对象的健康相关测量结果。
在第五实现方式中，提供输出数据包括将输出数据发送到另一设备以使另一设备确定对象的一个或更多个特性。
尽管图5示出了过程500的示例块，但是在一些实现方式中，过程500可以包括与在图5中描绘的那些块相比的额外的块、更少的块、不同的块或不同地布置的块。附加地或可选地，过程500的两个或更多个块可以并行地被执行。
图6是与光学传感器设备相关联的示例过程600的流程图。在一些实现方式中，图6的一个或更多个过程块可由光学传感器设备(如，光学传感器设备210)执行。在一些实现方式中，图6的一个或更多个过程块可由与光学传感器设备分离或包括光学传感器设备的另一设备或一组设备(例如用户设备(例如用户设备240))执行。附加地或可选地，图6的一个或更多个过程块可以由设备300的一个或更多个部件(例如处理器320、存储器330、存储部件340、输入部件350、输出部件360和/或通信部件370)执行。
如图6所示，过程600可以包括从光学传感器设备的光学传感器获得与通过光学传感器设备的相位掩模以编码图案分布在光学传感器设备的光学滤波器的输入表面上的多个光束相关联的传感器数据(块610)。例如，如上所述，光学传感器设备可以从光学传感器设备的光学传感器获得与通过光学传感器设备的相位掩模以编码图案分布在光学传感器设备的光学滤波器的输入表面上的多个光束相关联的传感器数据。
如在图6中进一步所示，过程600可以包括选择多种处理技术中的一种处理技术以处理传感器数据，其中，该处理技术是成像处理技术或光谱处理技术(块620)。例如，如上所述，光学传感器设备可以选择多种处理技术中的一种处理技术以处理传感器数据。在一些实现方式中，处理技术是成像处理技术或光谱处理技术。
如在图6中进一步所示，过程600可以包括使用所选择的处理技术来处理传感器数据以生成输出数据(块630)。例如，如上所述，光学传感器设备可以使用所选择的处理技术来处理传感器数据以生成输出数据。
如在图6中进一步所示，过程600可以包括提供输出数据(块640)。例如，如上所述，光学传感器设备可以提供输出数据。
过程600可以包括额外的实现方式，例如在下面和/或关于在本文别处描述的一个或更多个其他过程描述的任何单个实现方式或实现方式的任何组合。
在第一实现方式中，选择处理技术包括使与光学传感器设备相关联的显示器显示指示光学传感器设备的用户选择成像处理技术或光谱处理技术的消息，在促使消息的显示之后接收指示用户的选择的输入数据，并基于输入数据来选择成像处理技术或光谱处理技术。
在第二实现方式中，选择处理技术包括确定与多个光束相关联的对象距光学传感器设备的距离，并基于该距离来自动选择成像处理技术或光谱处理技术。
在第三实现方式中，所选择的处理技术是成像处理技术，并且输出数据是与多个光束相关联的对象的图像。
在第四实现方式中，所选择的处理技术是光谱处理技术，并且输出数据指示与多个光束相关联的对象的分类、对象的材料成分或对象的健康相关测量结果。
在第五实现方式中，提供输出数据包括将输出数据发送到另一设备以使另一设备在另一设备的显示器上显示输出数据。
尽管图6示出了过程600的示例块，但是在一些实现方式中，过程600可以包括与在图6中描绘的那些块相比的额外的块、更少的块、不同的块或不同地布置的块。附加地或可选地，过程600的两个或更多个块可以并行地被执行。
前述公开提供了说明和描述，但并不旨在穷举或将实现方式限制为所公开的精确形式。根据上述公开，修改和变化是可能的，或者可以从实现方式的实践中获得。
如在本文使用的，术语“部件”被规定为广泛地被解释为硬件、固件、和/或硬件和软件的组合。将明显的是，可以以不同形式的硬件、固件或硬件和软件的组合来实现本文描述的系统和/或方法。用于实现这些系统和/或方法的实际专用控制硬件或软件代码并不限制实现方式。因此，在本文描述了系统和/或方法的操作和行为而没有参考特定的软件代码，应当理解的是，软件和硬件可以用于实现基于本文的描述的系统和/或方法。
如在本文所使用的，根据上下文，满足阈值可以指大于阈值、大于或等于阈值、小于阈值、小于或等于阈值、等于阈值、不等于阈值等的值。
即使特征的特定组合在权利要求中列举和/或在说明书中公开，但这些组合并不旨在限制各种实现方式的公开。事实上，可以以在权利要求中并未特别列举和/或在说明书中公开的方式组合这些特征中的许多。尽管所附的每个从属权利要求可以直接从属于仅仅一个权利要求，但是各种实现方式的公开内容包括每个从属权利要求与权利要求组中的每个其他权利要求相结合。如本文中所使用，提及一项目列表中的“至少一个”的一短语是指那些项目的任何组合，包含单个成员。作为示例，“a、b或c中的至少一个”意欲涵盖a、b、c、a-b、a-c、b-c和a-b-c以及与多个相同项目的任何组合。
本文使用的任何元件、动作或指令不应被解释为关键或必要的，除非本身明确地被描述。此外，如在本文所使用的，冠词“一(a)”和“一(an)”意欲包括一个或更多个项目，并且可以与“一个或更多个”可互换地使用。此外，如本文所使用的，冠词“所述(the)”旨在包括与冠词“所述”相关联的一个或更多个项目，并且可以与“所述一个或更多个”互换使用。此外，如在本文所使用的，术语“组(set)”意欲包括一个或更多个项目(例如相关项目、不相关项目、相关项目和不相关项目的组合)，并且可以与“一个或更多个”可互换地使用。在仅旨在说明一个项目的情况下，使用短语“只有一个”或类似的语言。此外，如在本文所使用的，术语“具有(has)”、“具有(have)”、“具有(having)”等被规定为开放式术语。此外，短语“基于”意欲意指“至少部分地基于”，除非另有明确规定。此外，如本文所使用的，术语“或”在串联使用时旨在是包含性的，并且可以与“和/或”互换使用，除非另有明确说明(例如，与“任一”或“仅其中之一”结合使用的情况)。

Claims (20)

1.一种光学传感器设备，包括：
光学传感器，所述光学传感器包括一组传感器元件；
光学滤波器，所述光学滤波器包括一个或更多个通道；
相位掩模，所述相位掩模被配置为将与对象相关联的多个光束以编码图案分布在所述光学滤波器的输入表面上；以及
一个或更多个处理器，所述一个或更多个处理器被配置为：
从所述光学传感器获得与所述对象相关联的传感器数据；
确定所述对象距所述光学传感器设备的距离；
基于所述距离来选择处理技术以处理所述传感器数据，其中，所述处理技术是成像处理技术或光谱处理技术；
使用所选择的处理技术来处理所述传感器数据以生成输出数据；以及
基于所述输出数据来执行一个或更多个动作。
2.根据权利要求1所述的光学传感器设备，其中，所述一个或更多个处理器被配置为当确定所述对象距所述光学传感器设备的距离时：
从与所述光学传感器设备相关联的接近度传感器获得接近度数据；以及
基于所述接近度数据来确定所述距离。
3.根据权利要求1所述的光学传感器设备，其中，所述光学滤波器具有角度相关波长特性，
其中，所述一个或更多个处理器被配置为当确定所述对象距所述光学传感器设备的距离时：
基于与所述编码图案相关联的信息来处理所述传感器数据，以识别所述多个光束中的与所述对象的点相关联的一组光束在所述光学滤波器上的相应入射角；以及
基于识别出所述一组光束在所述光学滤波器上的所述相应入射角，来确定所述对象距所述光学传感器设备的距离。
4.根据权利要求3所述的光学传感器设备，其中，对于所述多个光束中的通过所述相位掩模以所述编码图案分布的光束，与所述编码图案相关联的信息包括：
用于确定当所述光束入射到所述光学滤波器的所述一个或更多个通道中的特定通道上时所述光束在所述特定通道上的入射角的信息。
5.根据权利要求1所述的光学传感器设备，其中，所述一个或更多个处理器被配置为当选择所述处理技术以处理所述传感器数据时：
确定所述距离是否满足距离阈值；以及
基于确定所述距离满足所述距离阈值，来选择所述成像处理技术；或
基于确定所述距离不满足所述距离阈值，来选择所述光谱处理技术。
6.根据权利要求1所述的光学传感器设备，其中，所选择的处理技术是所述成像处理技术，
其中，所述一个或更多个处理器被配置为当处理所述传感器数据以生成所述输出数据时：
基于与所述编码图案相关联的信息，来识别用于从所述编码图案重构图像的算法；以及
使用所述算法来处理所述传感器数据以生成所述输出数据，其中所述输出数据包括所述对象的图像。
7.根据权利要求1所述的光学传感器设备，其中，所选择的处理技术是所述光谱处理技术，并且所述输出数据指示：
所述对象的分类；
所述对象的材料成分；或
所述对象的健康相关测量结果。
8.根据权利要求1所述的光学传感器设备，其中，所述一个或更多个处理器被配置为当执行所述一个或更多个动作时：
促使所述输出数据在另一设备的显示器上的显示。
9.一种存储指令的非暂时性计算机可读介质，所述指令包括：
一个或更多个指令，所述一个或更多个指令当由光学传感器设备的一个或更多个处理器执行时使所述一个或更多个处理器：
从所述光学传感器设备的光学传感器获得与通过所述光学传感器设备的相位掩模以编码图案分布在所述光学传感器设备的光学滤波器的输入表面上的多个光束相关联的传感器数据；
确定与所述多个光束相关联的对象距所述光学传感器设备的距离；
基于所述距离来选择多种处理技术中的处理技术以处理所述传感器数据；
使用所选择的处理技术来处理所述传感器数据以生成输出数据；以及
提供所述输出数据。
10.根据权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述多种处理技术包括远场处理技术、中场处理技术和近场处理技术，
其中，使所述光学传感器设备选择所述多种处理技术中的所述处理技术以处理所述传感器数据的所述一个或更多个指令使所述光学传感器设备：
当所述距离满足第一距离阈值时选择所述远场处理技术；
当所述距离不满足所述第一距离阈值且满足第二距离阈值时选择所述中场处理技术；或
当所述距离不满足所述第二距离阈值时选择所述近场处理技术。
11.根据权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述选择的处理技术是远场处理技术，
其中，使所述光学传感器设备处理所述传感器数据以生成所述输出数据的所述一个或更多个指令使所述光学传感器设备：
使用所述远场处理技术来处理所述传感器数据以生成所述对象的图像。
12.根据权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述选择的处理技术是中场处理技术，
其中，使所述光学传感器设备处理所述传感器数据以生成所述输出数据的所述一个或更多个指令使所述光学传感器设备：
使用所述中场处理技术来处理所述传感器数据以确定下列项中的至少一项：
所述对象的分类；或
所述对象的材料成分。
13.根据权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述选择的处理技术是近场处理技术，
其中，使所述光学传感器设备处理所述传感器数据以生成所述输出数据的所述一个或更多个指令使所述光学传感器设备：
使用所述近场处理技术来处理所述传感器数据以确定所述对象的健康相关测量结果。
14.根据权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，其中，使所述光学传感器设备提供所述输出数据的所述一个或更多个指令使所述光学传感器设备：
将所述输出数据发送到另一设备以使所述另一设备确定所述对象的一个或更多个特性。
15.一种用于获得和处理传感器数据的方法，包括：
通过光学传感器设备并从所述光学传感器设备的光学传感器获得与通过所述光学传感器设备的相位掩模以编码图案分布在所述光学传感器设备的光学滤波器的输入表面上的多个光束相关联的传感器数据；
通过所述光学传感器设备选择多种处理技术中的处理技术以处理所述传感器数据，
其中，所述处理技术是成像处理技术或光谱处理技术；
通过所述光学传感器设备并使用所选择的处理技术来处理所述传感器数据以生成输出数据；以及
通过所述光学传感器设备提供所述输出数据。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，选择所述处理技术包括：
使与所述光学传感器设备相关联的显示器显示指示所述光学传感器设备的用户选择所述成像处理技术或所述光谱处理技术的消息；
在促使所述消息的显示之后接收指示所述用户的选择的输入数据；以及
基于所述输入数据，来选择所述成像处理技术或所述光谱处理技术。
17.根据权利要求15所述的方法，其中，选择所述处理技术包括：
确定与所述多个光束相关联的对象距所述光学传感器设备的距离；以及
基于所述距离，来自动选择所述成像处理技术或所述光谱处理技术。
18.根据权利要求15所述的方法，其中，所述选择的处理技术是所述成像处理技术，并且所述输出数据是与所述多个光束相关联的对象的图像。
19.根据权利要求15所述的方法，其中，所述选择的处理技术是所述光谱处理技术，并且所述输出数据指示：
与所述多个光束相关联的对象的分类；
所述对象的材料成分；或
所述对象的健康相关测量结果。
20.根据权利要求15所述的方法，其中，提供所述输出数据包括：
将所述输出数据发送到另一设备以使所述另一设备在所述另一设备的显示器上显示所述输出数据。
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US11530951B2 (en) * 2020-02-03 2022-12-20 Viavi Solutions Inc. Optical sensor device
US20230314213A1 (en) * 2022-03-30 2023-10-05 Viavi Solutions Inc. Concealment component for an optical sensor device

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7180588B2 (en) * 1999-04-09 2007-02-20 Plain Sight Systems, Inc. Devices and method for spectral measurements
US7283232B2 (en) * 2005-06-06 2007-10-16 Duke University Optical spectroscopy with overlapping images
GB2463480A (en) * 2008-09-12 2010-03-17 Sharp Kk Camera Having Large Depth of Field
US20130001412A1 (en) * 2011-07-01 2013-01-03 Mitutoyo Corporation Optical encoder including passive readhead with remote contactless excitation and signal sensing
KR101709282B1 (ko) * 2011-11-15 2017-02-24 삼성전자주식회사 이미지 센서, 이의 동작 방법, 및 이를 포함하는 장치들
WO2018214067A1 (en) * 2017-05-24 2018-11-29 SZ DJI Technology Co., Ltd. Methods and systems for processing an image
US11237053B2 (en) * 2020-02-03 2022-02-01 Viavi Solutions Inc. Optical sensor device
US11530951B2 (en) * 2020-02-03 2022-12-20 Viavi Solutions Inc. Optical sensor device

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