CN114511489A - Vcsel芯片的束散角检测方法、系统和电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种VCSEL芯片的束散角检测方法、系统和电子设备。所述方法包括：通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第一图像和正常发光时所产生的光斑的第二图像；基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径；通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第三图像和正常发光时所产生的光斑的第四图像；基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径；以及，基于所述第一半径和所述第二半径，确定所述VCSEL芯片的束散角。相应地，所述方法能够不受图像处理函数的影响以消除阈值的选择带来的测量误差。

Description

VCSEL芯片的束散角检测方法、系统和电子设备

技术领域

本申请涉及VCSEL技术领域，更具体地涉及一种VCSEL芯片的束散角检测方法、系统和电子设备。

背景技术

随着VCSEL(Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser，垂直腔面发射激光器)技术的发展，市场上逐渐涌现出适配于不同应用场景的 VCSEL芯片，例如，TOF VCSEL芯片(Time of Flight，时间飞行法则)、散斑结构光VCSEL芯片等。

在VCSEL芯片出厂前，对其束散角进行检测是必不可少的环节。 VCSEL芯片的束散角表示光束宽度在远场增大形成的渐进面锥所构成的全角度。

现有一些用于检测VCSEL芯片的束散角的方案，但这些方案或多或少存在着缺陷，例如，受图像处理算法的影响、受不同衰减片影响等。

因此，需要一种更为优化的且鲁棒性更高的检测VCSEL芯片的束散角的检测方案。

申请内容

本申请的一个优势在于提供一种VCSEL芯片的束散角检测方法、系统和电子设备，其中，所述方法基于VCSEL芯片发光与不发光时采集的远场图像，来确定所述VCSEL芯片的束散角。也就是，根据本申请实施例的VCSEL芯片的束散角检测方法没有采用复杂的图像处理算法对光斑形貌做处理来计算所述VCSEL芯片的束散角，因此，所述方法能够不受图像处理函数的影响且消除阈值带来的测量误差。

本申请的另一个优势在于提供一种VCSEL芯片的束散角检测方法、系统和电子设备，其中，所述方法能够缩小不同衰减片选择带来的测量误差，也就是，所述方法对衰减片的敏感度降低。

本申请的另一优势在于提供一种VCSEL芯片的束散角检测方法、系统和电子设备，其中，所述方法采用物体确定重心方法来确定圆心位置，精确更高。

本申请的另一优势在于提供一种VCSEL芯片的束散角检测方法、系统和电子设备，其中，所述方法采用双平面测试的思路，以消除所述VCSEL芯片贴装高度不一致造成的测量误差。

为了实现上述至少一个优势，本申请提供了一种VCSEL芯片的束散角检测方法，其包括：

通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第一图像和正常发光时所产生的光斑的第二图像，其中，所述图像传感器与所述VCSEL 芯片之间具有第一距离；

基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径；

通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第三图像和正常发光时所产生的光斑的第四图像，其中，所述图像传感器与所述VCSEL 芯片之间具有第二距离，第二距离大于第一距离；

基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径；以及

基于所述第一半径和所述第二半径，确定所述VCSEL芯片的束散角。

在上述VCSEL芯片的束散角检测方法中，基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径，包括：获得所述第一图像与所述第二图像之间的第一能量差值图；基于所述第一能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值；基于物体确定重心的方法，确定所述第一能量差值图的重心；以及，以所述重心作为圆心划定范围，计算所述划定范围的能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径。

在上述VCSEL芯片的束散角检测方法中，基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径，包括：获得所述第三图像与所述第四图像之间的第二能量差值图；基于所述第二能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值；基于物体确定重心的方法，确定所述第二能量差值图的重心；以及，以所述重心作为圆心划定范围，计算所述划定范围的能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径。

在上述VCSEL芯片的束散角检测方法中，获得所述第一图像与所述第二图像之间的第一能量差值图，包括：将所述第一图像和所述第二图像转化为第一灰度图像和第二灰度图像；以及，计算所述第一灰度图像和所述第二灰度图像的每个像素之间的差值，以获得第一能量差值图。

在上述VCSEL芯片的束散角检测方法中，获得所述第三图像与所述第四图像之间的第二能量差值图，包括：将所述第三图像和所述第四图像转化为第三灰度图像和第四灰度图像；以及，计算所述第三灰度图像和所述第四灰度图像的每个像素之间的差值，以获得第二能量差值图。

在上述VCSEL芯片的束散角检测方法中，基于所述第一能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值，包括：计算所述第一能量差值图中各像素的灰度值之和，以获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值。

在上述VCSEL芯片的束散角检测方法中，基于所述第二能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值，包括：计算所述第二能量差值图中各像素的灰度值之和，以获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值。

在上述VCSEL芯片的束散角检测方法中，基于物体确定重心的方法，确定所述第一能量差值图的重心，包括：基于所述第一能量差值图中各像素点的灰度值在其宽度方向上的分布，确定所述重心在宽度方向上宽度坐标；基于所述第一能量差值图中各像素点的灰度值在其高度方向上的分布，确定所述重心在高度方向上的高度坐标；以所述高度坐标和所述宽度坐标，确定所述第一能量差值图的重心。

在上述VCSEL芯片的束散角检测方法中，基于物体确定重心的方法，确定所述第二能量差值图的重心，包括：基于所述第二能量差值图中各像素点的灰度值在其宽度方向上的分布，确定所述重心在宽度方向上宽度坐标；基于所述第二能量差值图中各像素点的灰度值在其高度方向上的分布，确定所述重心在高度方向上的高度坐标；以所述高度坐标和所述宽度坐标，确定所述第二能量差值图的重心。

在上述VCSEL芯片的束散角检测方法中，基于所述第一半径和所述第二半径，确定所述VCSEL芯片的束散角，包括：以如下公式，确定所述VCSEL芯片的束散角，其中，所述公式的表示式为：θ＝arctan[(L2-L1)/△H]，其中，θ表示所述VCSEL芯片的束散角、L2 表示所述第二半径、L1表示所述第一半径、△H表示所述第一距离与所述第二距离之间的差值。

在上述VCSEL芯片的束散角检测方法中，在所述VCSEL芯片和所述图像传感器之间设有衰减片。

根据本申请的又一方面，还提供一种用于VCSEL芯片的束散角检测系统，其包括：

图像获取单元，用于通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第一图像和正常发光时所产生的光斑的第二图像，其中，所述图像传感器与所述VCSEL芯片之间具有第一距离；以及，通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第三图像和正常发光时所产生的光斑的第四图像，其中，所述图像传感器与所述VCSEL芯片之间具有第二距离，第二距离大于第一距离；

第一半径确定单元，用于基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径；

第二半径确定单元，用于基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径；以及

束散角计算单元，用于基于所述第一半径和所述第二半径，确定所述VCSEL芯片的束散角。

在上述VCSEL芯片的束散角检测系统中，所述第一半径确定单元，包括：第一能量差值图生成子单元，用于获得所述第一图像与所述第二图像之间的第一能量差值图；第一光斑总能量计算子单元，用于基于所述第一能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值；第一重心确定子单元，用于基于物体确定重心的方法，确定所述第一能量差值图的重心；以及，第一半径确定子单元，用于以所述重心作为圆心划定范围，计算所述划定范围的能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径。

在上述VCSEL芯片的束散角检测系统中，所述第二半径确定单元，包括：第二能量差值图生成子单元，用于获得所述第三图像与所述第四图像之间的第二能量差值图；第二光斑总能量计算子单元，用于基于所述第二能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值；第二重心确定子单元，用于基于物体确定重心的方法，确定所述第二能量差值图的重心；以及，第二半径确定子单元，用于以所述重心作为圆心划定范围，计算所述划定范围的能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径。

在上述VCSEL芯片的束散角检测系统中，所述第一能量差值图生成子单元，进一步用于：将所述第一图像和所述第二图像转化为第一灰度图像和第二灰度图像；以及，计算所述第一灰度图像和所述第二灰度图像的每个像素之间的差值，以获得第一能量差值图。

在上述VCSEL芯片的束散角检测系统中，所述第二能量差值图生成子单元，进一步用于：将所述第三图像和所述第四图像转化为第三灰度图像和第四灰度图像；以及，计算所述第三灰度图像和所述第四灰度图像的每个像素之间的差值，以获得第一能量差值图

在上述VCSEL芯片的束散角检测系统中，所述第一光斑总能量计算子单元，进一步用于：计算所述第一能量差值图中各像素的灰度值之和，以获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值。

在上述VCSEL芯片的束散角检测系统中，所述第二光斑总能量计算子单元，进一步用于：计算所述第二能量差值图中各像素的灰度值之和，以获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值。

在上述VCSEL芯片的束散角检测系统中，所述第一重心确定子单元，进一步用于：基于所述第一能量差值图中各像素点的灰度值在其宽度方向上的分布，确定所述重心在宽度方向上宽度坐标；基于所述第一能量差值图中各像素点的灰度值在其高度方向上的分布，确定所述重心在高度方向上的高度坐标；以所述高度坐标和所述宽度坐标，确定所述第一能量差值图的重心。

在上述VCSEL芯片的束散角检测系统中，所述第二重心确定子单元，进一步用于：基于所述第二能量差值图中各像素点的灰度值在其宽度方向上的分布，确定所述重心在宽度方向上宽度坐标；基于所述第二能量差值图中各像素点的灰度值在其高度方向上的分布，确定所述重心在高度方向上的高度坐标；以所述高度坐标和所述宽度坐标，确定所述第二能量差值图的重心。

在上述VCSEL芯片的束散角检测系统中，所述束散角计算单元，进一步用于：以如下公式，确定所述VCSEL芯片的束散角，其中，所述公式的表示式为：θ＝arctan[(L2-L1)/△H]，其中，θ表示所述 VCSEL芯片的束散角、L2表示所述第二半径、L1表示所述第一半径、△H表示所述第一距离与所述第二距离之间的差值。

在上述VCSEL芯片的束散角检测系统中，在所述VCSEL芯片和所述图像传感器之间设有衰减片。

根据本申请的再一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及，存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的 VCSEL芯片的束散角检测系统方法。

根据本申请的又一方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的VCSEL芯片的束散角检测系统方法。

与现有技术相比，本申请提供的VCSEL芯片的束散角检测方法、系统和电子设备，其基于VCSEL芯片发光与不发光时采集的远场图像，来确定所述VCSEL芯片的束散角。也就是，根据本申请实施例的 VCSEL芯片的束散角检测方法没有采用复杂的图像处理算法对光斑形貌做处理来计算所述VCSEL芯片的束散角，因此，所述方法能够不受图像处理函数的影响且消除阈值带来的测量误差。

通过对随后的描述和附图的理解，本申请进一步的目的和优势将得以充分体现。

本申请的这些和其它目的、特点和优势，通过下述的详细说明，附图和权利要求得以充分体现。

附图说明

从下面结合附图对本申请实施例的详细描述中，本申请的这些和 /或其它方面和优点将变得更加清楚并更容易理解，其中：

图1图示了现有的VCSEL芯片的束散角检测方法的示意图之一

图2图示了现有的VCSEL芯片的束散角检测方法的示意图之二。

图3图示了根据本申请实施例的VCSEL芯片的束散角检测方法的应用场景图。

图4图示了根据本申请实施例的VCSEL芯片的束散角检测方法的的流程图。

图5图示了根据本申请实施例的所述VCSEL芯片的束散角检测方法中基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径的流程图。

图6图示了根据本申请实施例的所述VCSEL芯片的束散角检测方法中基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径的示意图。

图7图示了根据本申请实施例的所述VCSEL芯片的束散角检测方法中基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径的流程图。

图8图示了根据本申请实施例的所述VCSEL芯片的束散角检测方法中基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径的示意图。

图9图示了根据本申请实施例的所述VCSEL芯片的束散角检测方法中基于所述第一半径和所述第二半径，确定所述VCSEL芯片的束散角的示意图。

图10图示了根据本申请实施例的VCSEL芯片的束散角检测系统的框图。

图11图示了根据本申请实施例的所述VCSEL芯片的束散角检测系统中第一半径确定单元的框图。

图12图示了根据本申请实施例的所述VCSEL芯片的束散角检测系统中第二半径确定单元的框图。

图13图示了根据本申请实施例的电子设备的框图。

具体实施方式

以下说明书和权利要求中使用的术语和词不限于字面的含义，而是仅由本申请人使用以使得能够清楚和一致地理解本申请。因此，对本领域技术人员很明显仅为了说明的目的而不是为了如所附权利要求和它们的等效物所定义的限制本申请的目的而提供本申请的各种实施例的以下描述。

可以理解的是，术语“一”应理解为“至少一”或“一个或多个”，即在一个实施例中，一个元件的数量可以为一个，而在另外的实施例中，该元件的数量可以为多个，术语“一”不能理解为对数量的限制。

虽然比如“第一”、“第二”等的序数将用于描述各种组件，但是在这里不限制那些组件。该术语仅用于区分一个组件与另一组件。例如，第一组件可以被称为第二组件，且同样地，第二组件也可以被称为第一组件，而不脱离发明构思的教导。在此使用的术语“和 /或”包括一个或多个关联的列出的项目的任何和全部组合。

在这里使用的术语仅用于描述各种实施例的目的且不意在限制。如在此使用的，单数形式意在也包括复数形式，除非上下文清楚地指示例外。另外将理解术语“包括”和/或“具有”当在该说明书中使用时指定所述的特征、数目、步骤、操作、组件、元件或其组合的存在，而不排除一个或多个其它特征、数目、步骤、操作、组件、元件或其组的存在或者附加。

申请概述

如上所述，在VCSEL芯片出厂前，对其束散角进行检测是必不可少的环节。现有一些用于检测VCSEL芯片的束散角的方案，但这些方案或多或少存在着缺陷，例如，受图像处理算法的影响、受不同衰减片影响等。

图1与图2图示了现有的用于检测VCSEL芯片的束散角的方法的示意图。如图1与图2所示，现有的检测VCSEL芯片的束散角的过程，包括：首先，在摄像头处于第一高度处时(例如，如图1中所示意的位于VCSEL芯片上方的第一平面处)，采集VCSEL芯片产生的光斑的图像；然后，基于图像处理方法确定光斑的边界，通常，采用二值化法确定光斑的椭圆边界；然后，计算椭圆的长轴与短轴的大小，并以长轴来计算重心O，例如，选择长轴上的所有像素值和对应像素位置计算重心O；接着，以重心0作为圆心向外扩散，获得直径为1.5倍长轴半径的圆，并计算该圆内所有像素的能量值并求和以获得VCSEL 芯片产生的光斑的总能量值；接着，以重心O为圆心计算能量值为光斑总能量的86％时对应的半径L1。然后，将该摄像头移动到第二高度处(例如，如图1中所示意的位于VCSEL芯片上方的第二平面处)；接着，以如上所述的步骤求得在第二高度处，以重心O为圆心计算能量值为光斑总能量的86％时对应的半径L2；接着，如图1所示，基于半径L1与半径L2以公式θ＝arctan((L2-L1)/△H)获得VCSEL芯片的束散角的值。

现有的用于检测VCSEL芯片的束散角的方法存在诸多缺陷。

首先，因现有的检测方法采用了图像二值化法来确定光斑对应的椭圆边界，因此，该检测方法的精度受限于图像处理函数的影响，更明确地，受二值化阈值选择的影响。具体地，二值化阈值的选择会导致部分光斑被忽略，导致束散角计算偏小。

并且，经过一定次数的实验，在其他约束条件保持不变的前提下，本申请发明人发现：当采用相同的衰减片时，阈值为5和阈值为10 的选择会导致束散角有1°左右的误差；当采用不同的衰减片时，阈值为10会造成束散角有1.1°左右的误差，阈值为5会造成束散角有0.6°左右的误差；并且，发散角差异随着所采集的图像的像素量的增大而变大。应可以理解，本申请发明人所做的实验为定性实验，其目的在于定性地研究衰减片、阈值与测量误差之间的关系。

也就是，现有的用于检测VCSEL芯片的束散角的方法会给测试者带来困扰，不同的测试者选择不同的衰减片会造成束散角有较大的波动。

本申请发明人研究发现：在检测VCSEL芯片的束散角的过程中，有几个核心关键：

1.确定VCSEL芯片所产生的光斑的总能量；

2.确定重心；以及

3.如何避免不同衰减片给检测精度带来的影响。

进一步地，本申请发明人发现衰减片的作用在于减弱VCSEL芯片所产生的激光的光强度，以防止摄像头过爆。也就是，所述衰减片的选择会与后续二值化时所选择阈值相互影响，导致束散角的检测精度受到影响。

基于此，本申请发明人的构思为：能否不通过图像二值化法来确定VCSEL芯片所产生的光斑的总能量，这样子，一方面能够避免二值化选择带来的检测误差，另一方面，还能减小不同衰减片带来的检测精度的影响。

沿着此技术思路，本申请发明人构思了一种基于VCSEL芯片发光与不发光时采集的远场图像来计算所述VCSEL芯片的光斑总能量值的方案。具体地，获得VCSEL芯片在正常发光时的能量和不发光时的远场图像，其中，VCSEL芯片在正常发光时的远场图像能够表征VCSEL 芯片在正常发光时所具有的能量，VCSEL芯片在不发光时的远场图像能够表征VCSEL芯片在正常发光时所具有的能量(即，环境噪声)，因此，基于VCSEL芯片发光与不发光时采集的远场图像之间的能量差值可获得所述VCSEL芯片的光斑总能量值。

进一步地，沿着此技术构思，本申请发明人还提供了一种用于求解重心的算法。相应地，结合计算所述VCSEL芯片的光斑总能量值的方案、求解重心的方案和计算发散角的公式，能够获得更为精确的束散角的检测结果，并且，所述检测结果对不同衰减片的鲁棒性更高。

基于此，本申请提出了一种VCSEL芯片的束散角检测方法，其包括：通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第一图像和正常发光时所产生的光斑的第二图像，其中，所述图像传感器与所述VCSEL 芯片之间具有第一距离；基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径；通过图像传感器获取 VCSEL芯片在不发光时的第三图像和正常发光时所产生的光斑的第四图像，其中，所述图像传感器与所述VCSEL芯片之间具有第二距离，第二距离大于第一距离；基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径；以及，基于所述第一半径和所述第二半径，确定所述VCSEL芯片的束散角。这样，根据本申请实施例的所述VCSEL芯片的束散角检测方法，其基于VCSEL芯片发光与不发光时采集的远场图像，来确定所述VCSEL芯片的束散角。也就是，根据本申请实施例的VCSEL芯片的束散角检测方法没有采用复杂的图像处理算法对光斑形貌做处理来计算所述VCSEL芯片的束散角，因此，所述方法能够不受图像处理函数的影响且消除阈值带来的测量误差。

图3图示了根据本申请实施例的VCSEL芯片的束散角检测方法的应用场景图。

如图3所示，在该应用场景中，摄像头(例如，如图3中所示意的C)在距离VCSEL芯片(例如，如图3中所示意的V)不同位置处，采集VCSEL芯片在不发光情况下与发光情况下的图像，并将所采集的图像输入至部署有VCSEL芯片的束散角检测算法的服务器中(例如，如图3中所示意的S)，其中，所述服务器基于VCSEL芯片的束散角检测算法对采集到的图像进行处理，以获得VCSEL芯片的束散角。当然，在该应用场景中，在所述摄像头与所述VCSEL芯片之间还设有衰减片(例如，如图3中所示意的D)。

示意性VCSEL芯片的束散角检测方法

图4图示了根据本申请实施例的VCSEL芯片的束散角检测方法的流程图。

如图4所示，根据本申请实施例的VCSEL芯片的束散角检测方法，包括步骤：S110，通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第一图像和正常发光时所产生的光斑的第二图像，其中，所述图像传感器与所述VCSEL芯片之间具有第一距离；S120，基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径； S130，通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第三图像和正常发光时所产生的光斑的第四图像，其中，所述图像传感器与所述VCSEL 芯片之间具有第二距离，第二距离大于第一距离；S140，基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径；以及，S150，基于所述第一半径和所述第二半径，确定所述 VCSEL芯片的束散角。

在步骤S110中，通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第一图像和正常发光时所产生的光斑的第二图像，其中，所述图像传感器与所述VCSEL芯片之间具有第一距离。也就是，将所述图像传感器设置于距离所述VCSEL芯片H1的高度位置处，然后，通过所述图像传感器捕捉所述VCSEL芯片在不发光时的第一图像；接着，在同一高度H1位置处，通过图像传感器采集所述VCSEL芯片发光时的第二图像。这里，所述VCSEL芯片在点亮后会产生光束，该光束在所述第二图像中表现为光斑状。

值得一提的是，为了防止所述图像传感器过曝光，在通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第一图像和正常发光时所产生的光斑的第二图像的过程中，所述VCSEL芯片和所述图像传感器之间设有衰减片。所述衰减片指的是利用物质对光的吸收特性，制成片状，放在光路上，可以将光强衰减的这种片状元件。

还值得一提的是，在本申请实施例中，所述图像传感器的类型并不为本申请所局限，其包括但不限于RGB摄像模组、红外摄像模组、 TOF摄像模组等。并且，当所述图像传感器被实施为具有深度信息采集功能的摄像模组时(例如，所述TOF摄像模组)，还可以通过所述图像传感器确定其与所述VCSEL芯片之间的距离。当然，为了确保精度，所述图像传感器与所述VCSEL芯片之间的距离可以通过其他机械定位机构来保证，对此，并不为本申请所局限。

在步骤S120中，基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径。也就是，在本申请实施例中，基于所述VCSEL芯片在不发光时的第一图像和正常发光时所产生的光斑的第二图像来计算用于求解所述VCSEL芯片的束散角中的一个参数：第一半径。

在本申请一个具体的示例中，基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径的过程，包括如下步骤。

首先，获得所述第一图像与所述第二图像之间的第一能量差值图。应可以理解，所述第一图像为所述VCSEL芯片在不发光时所采集的图像，因此，其能够表征环境能量，即，环境噪声；所述第二图像为所述VCSEL芯片在正常发光时所采集的图像，其能够表征所述VCSEL芯片所产生的能量与环境能量之和。相应地，基于所述第一图像与所述第二图像之间的能量差值图便能够获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值。这里，所述能量差值图本质上是一个二维数组，由各个像素点的灰度值组成。

本领域普通技术人员应知晓，能量可通过灰度图像来表征。也就是，当所述第一图像和所述第二图像为灰度图像时(例如，所述图像传感器被实施为红外传感器时)，可通过计算所述第一图像与所述第二图像之间的按像素差值，以获得所述第一图像与所述第二图像之间的能量差值图。

应可以理解，当所述图像传感器为其他类型的传感器，例如，RGB 传感器时，需将所述第一图像和所述第二图像先转化为灰度图像，然后，再基于转化为灰度图像后的所述第一图像和所述第二图像，获得两者之间的能量差值图。

也就是，在本申请一些示例中，获得所述第一图像与所述第二图像之间的第一能量差值图的过程，包括：将所述第一图像和所述第二图像转化为第一灰度图像和第二灰度图像；以及，计算所述第一灰度图像和所述第二灰度图像的每个像素之间的差值，以获得第一能量差值图。

然后，基于所述第一能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值；例如，计算所述第一能量差值图中各像素点的灰度值之和，以获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值。

应可以理解，在本申请实施例中，由于没有通过图像二值化法来确定VCSEL芯片所产生的光斑的总能量，因此，不仅能够避免二值化选择带来的检测误差，而且还够能减小不同衰减片带来的检测精度的影响。

接着，基于物体确定重心的方法，确定所述第一能量差值图的重心；也就是，基于确定物体重心的方法，计算所述第一能量差值图的重心。本领域普通技术人员应可以理解，物体的重心表示地球对物体中每一微小部分引力的合力作用点。相应地，在本申请实施例中，所述第一能量差值图的重心表征着所述第一能量差值图的能量分布的等效中心点。

在本申请实施例中，可采用灰度重心法来计算所述第一能量差值图的重心。所述灰度重心法是一种光带中心提取算法，其核心思路为：先基于所述第一能量差值图中各像素点的灰度值在其宽度方向上的分布，确定所述重心在宽度方向上宽度坐标；接着，基于所述第一能量差值图中各像素点的灰度值在其高度方向上的分布，确定所述重心在高度方向上的高度坐标；然后，以所述高度坐标和所述宽度坐标，确定所述第一能量差值图的重心。

更具体地，在一个示例中，以如下公式基于所述第一能量差值图中各像素点的灰度值在其宽度方向上的分布，确定所述重心在宽度方向上宽度坐标，其中，所述公式的表示式为：X1＝(∑Xi*Mi)/∑Mi，其中，X1表示所述宽度坐标、Xi表示像素位置、Mi表示灰度值，∑ Mi代表的是相同列的所有像素值加总后的值。应可以理解，在其他示例中，可基于其他公式来基于所述第一能量差值图中各像素点的灰度值在其宽度方向上的分布，确定所述重心在宽度方向上宽度坐标，特别地，在不同公式中，不同像素在所述第一能量差值图分布所占不同的权重。

更具体地，在一个示例中，以如下公式基于所述第一能量差值图中各像素点的灰度值在其高度方向上的分布，确定所述重心在高度方向上的高度坐标，其中，所述公式的表示式为：Y1＝(∑Yi*Mi)/∑ Mi，其中，Y1表示所述高度坐标、Xi表示像素位置、Mi表示灰度值，∑Mi代表的是相同列的所有像素值加总后的值。应可以理解，在其他示例中，可基于其他公式来基于所述第一能量差值图中各像素点的灰度值在其高度方向上的分布，确定所述重心在宽度方向上宽度坐标，特别地，在不同公式中，不同像素在所述第一能量差值图分布所占不同的权重。

相应地，在确定所述重心的宽度坐标和高度坐标后，所述重心在所述第一能量差值图的像素点便可定位到，即，确定所述第一能量差值图的重心。

接着，以所述重心为圆心划定范围，计算所述划定范围的能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径。更具体地，以所述重心为圆心向外作圆，并且，不断计算所述圆范围内的所有像素点的灰度值，直到所述圆范围内的能量值为86％光斑总能量值时停止，并获得此时对应的第一半径。

值得一提的是，在具体计算所述圆范围内的能量值时不可能完全地等于总能量值得86％，这里只需要保证在特定精度范围内即可，例如，±1％。

图5图示了根据本申请实施例的所述VCSEL芯片的束散角检测方法中基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径的流程图。

如图5所示，基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为 86％光斑总能量值时对应的第一半径的过程，包括步骤：S210，获得所述第一图像与所述第二图像之间的第一能量差值图；S220，基于所述第一能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值； S230，基于物体确定重心的方法，确定所述第一能量差值图的重心；以及，S240，以所述重心作为圆心划定范围，计算所述划定范围的能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径。

图6图示了根据本申请实施例的所述VCSEL芯片的束散角检测方法中基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径的示意图。

如图6所示，基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为 86％光斑总能量值时对应的第一半径的过程,包括，首先，将所述第一图像与所述第二图像进行按像素作差以获得所述第一能量差值图；然后，通过所述第一能量差值图来确定确定所述第一能量差值图的重心 (例如，如图6中所示意的61)；接着，以所述重心作为圆心划定圆范围(例如，如图6中所示意的62)，并确定所述划定范围的能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径。

在步骤S130中，通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第三图像和正常发光时所产生的光斑的第四图像，其中，所述图像传感器与所述VCSEL芯片之间具有第二距离，第二距离大于第一距离。也就是，调整所述图像传感器与所述VCSEL芯片之间的相对位置关系，并同样地采集所述VCSEL芯片在不发光时和正常发光时的第三图像和第四图像。

在步骤S140中，基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径。在本申请实施例中，步骤 S140中求解第二半径的思路与步骤S120中求解第一半径的思路相一致。

也就是，在本申请实施例中，基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径的过程，包括：首先，获得所述第三图像与所述第四图像之间的第二能量差值图。应可以理解，所述第三图像为所述VCSEL芯片在不发光时所采集的图像，因此，其能够表征环境能量，即，环境噪声；所述第四图像为所述 VCSEL芯片在正常发光时所采集的图像，其能够表征所述VCSEL芯片所产生的能量与环境能量之和。相应地，基于所述第三图像与所述第四图像之间的能量差值图便能够获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值。这里，所述能量差值图本质上是一个二维数组，由各个像素点的灰度值组成。

本领域普通技术人员应知晓，能量可通过灰度图像来表征。也就是，当所述第三图像和所述第四图像为灰度图像时(例如，所述图像传感器被实施为红外传感器时)，可通过计算所述第三图像与所述第四图像之间的按像素差值，以获得所述第三图像与所述第四图像之间的能量差值图。

应可以理解，当所述图像传感器为其他类型的传感器，例如，RGB 传感器时，需将所述第三图像和所述第四图像先转化为灰度图像，然后，再基于转化为灰度图像后的所述第三图像和所述第四图像，获得两者之间的能量差值图。

也就是，在本申请一些示例中，获得所述第三图像与所述第四图像之间的第二能量差值图的过程，包括：将所述第三图像和所述第四图像转化为第三灰度图像和第四灰度图像；以及，计算所述第三灰度图像和所述第四灰度图像的每个像素之间的差值，以获得所述第二能量差值图。

然后，基于所述第二能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值；例如，计算所述第二能量差值图中各像素点的灰度值之和，以获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值。

接着，基于物体确定重心的方法，确定所述第二能量差值图的重心；也就是，基于确定物体重心的方法，计算所述第二能量差值图的重心。本领域普通技术人员应可以理解，物体的重心表示地球对物体重每一微小部分引力的合力作用点。相应地，在本申请实施例中，所述第二能量差值图的重心表征着所述第二能量差值图的能量分布的等效中心点。

在本申请实施例中，可采用灰度重心法来计算所述第二能量差值图的重心。所述灰度重心法是一种光带中心提取算法。其核心思路为：先基于所述第二能量差值图中各像素点的灰度值在其宽度方向上的分布，确定所述重心在宽度方向上宽度坐标；接着，基于所述第二能量差值图中各像素点的灰度值在其高度方向上的分布，确定所述重心在高度方向上的高度坐标；然后，以所述高度坐标和所述宽度坐标，确定所述第二能量差值图的重心。

更具体地，在一个示例中，以如下公式基于所述第二能量差值图中各像素点的灰度值在其宽度方向上的分布，确定所述重心在宽度方向上宽度坐标，其中，所述公式的表示式为：X2＝(∑Xi*Mi)/∑Mi，其中，X2表示所述宽度坐标、Xi表示像素位置、Mi表示灰度值，∑ Mi代表的是相同列的所有像素值加总后的值。应可以理解，在其他示例中，可基于其他公式来基于所述第二能量差值图中各像素点的灰度值在其宽度方向上的分布，确定所述重心在宽度方向上宽度坐标，特别地，在不同公式中，不同像素在所述第二能量差值图分布所占不同的权重。

更具体地，在一个示例中，以如下公式基于所述第二能量差值图中各像素点的灰度值在其高度方向上的分布，确定所述重心在高度方向上的高度坐标，其中，所述公式的表示式为：Y2＝(∑Yi*Mi)/∑ Mi，其中，Y2表示所述高度坐标、Xi表示像素位置、Mi表示灰度值，∑Mi代表的是相同列的所有像素值加总后的值。应可以理解，在其他示例中，可基于其他公式来基于所述第二能量差值图中各像素点的灰度值在其高度方向上的分布，确定所述重心在宽度方向上宽度坐标，特别地，在不同公式中，不同像素在所述第二能量差值图分布所占不同的权重。

相应地，在确定所述重心的宽度坐标和高度坐标后，所述重心在所述第二能量差值图的像素点便可定位到，即，确定所述第二能量差值图的重心。

接着，以所述重心为圆心划定范围，计算所述划定范围的能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径。更具体地，以所述重心为圆心向外作圆，并且，不断计算所述圆范围内的所有像素点的灰度值，直到所述圆范围内的能量值为86％光斑总能量值时停止，并获得此时对应的第二半径。

值得一提的是，在具体计算所述圆范围内的能量值时不可能完全地等于总能量值得86％，这里只需要保证在特定精度范围内即可，例如，±1％。

图7图示了根据本申请实施例的所述VCSEL芯片的束散角检测方法中基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径的流程图。

如图7所示，基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为 86％光斑总能量值时对应的第二半径，包括步骤：S310，获得所述第三图像与所述第四图像之间的第二能量差值图；S320，基于所述第二能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值；S330，基于物体确定重心的方法，确定所述第二能量差值图的重心；以及， S340，以所述重心作为圆心划定范围，计算所述划定范围的能量值为 86％光斑总能量值时对应的第二半径。

图8图示了根据本申请实施例的所述VCSEL芯片的束散角检测方法中基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径的示意图。

如图8所示，基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为 86％光斑总能量值时对应的第二半径的过程，包括：首先计算所述第三图像与所述第四图像的按像素差值来获得所述第二能量差值图；接着确定所述第二能量差值图的重心(例如，如图8中所示意的81)，继而，以所述重心作为圆心划定范围(例如，如图8中所示意的82)，确定所述划定范围的能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径。

在步骤S150中，基于所述第一半径和所述第二半径，确定所述 VCSEL芯片的束散角。具体地，以如下公式，确定所述VCSEL芯片的束散角，其中，所述公式的表示式为：θ＝arctan[(L2-L1)/△H]，其中，θ表示所述VCSEL芯片的束散角、L2表示所述第二半径、L1表示所述第一半径、△H表示所述第一距离与所述第二距离之间的差值，如图9所示。

综上，基于本申请实施例的VCSEL芯片的束散角检测方法被阐明，其基于VCSEL芯片发光与不发光时采集的远场图像，来确定所述 VCSEL芯片的束散角。也就是，根据本申请实施例的VCSEL芯片的束散角检测方法没有采用复杂的图像处理算法对光斑形貌做处理来计算所述VCSEL芯片的束散角，因此，所述方法能够不受图像处理函数的影响且消除阈值带来的测量误差。

并且，所述方法能够缩小不同衰减片选择带来的测量误差，也就是，所述方法对衰减片的敏感度降低。

示意性VCSEL芯片的束散角检测系统

根据本申请又一方面，还提供了一种VCSEL芯片的束散角检测系统。图10图示了根据本申请实施例的VCSEL芯片的束散角检测系统的框图。

如图10所示，根据本申请实施例的VCSEL芯片的束散角检测系统 900，包括：图像获取单元910，用于通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第一图像和正常发光时所产生的光斑的第二图像，其中，所述图像传感器与所述VCSEL芯片之间具有第一距离，以及，通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第三图像和正常发光时所产生的光斑的第四图像，其中，所述图像传感器与所述VCSEL芯片之间具有第二距离，第二距离大于第一距离；第一半径确定单元920，用于基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径；第二半径确定单元930，用于基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径；以及，束散角计算单元940，用于基于所述第一半径和所述第二半径，确定所述VCSEL芯片的束散角。

图11图示了根据本申请实施例的所述VCSEL芯片的束散角检测系统中第一半径确定单元的框图。如图11所示，在一个示例中，在上述VCSEL芯片的束散角检测系统900中，所述第一半径确定单元 920，包括：第一能量差值图生成子单元921，用于获得所述第一图像与所述第二图像之间的第一能量差值图；第一光斑总能量计算子单元922，用于基于所述第一能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值；第一重心确定子单元923，用于基于物体确定重心的方法，确定所述第一能量差值图的重心；以及，第一半径确定子单元924，用于以所述重心作为圆心划定范围，计算所述划定范围的能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径。

在一个示例中，在上述VCSEL芯片的束散角检测系统900中，所述第一能量差值图生成子单元921，进一步用于：将所述第一图像和所述第二图像转化为第一灰度图像和第二灰度图像；以及，计算所述第一灰度图像和所述第二灰度图像的每个像素之间的差值，以获得第一能量差值图。

在一个示例中，在上述VCSEL芯片的束散角检测系统900中，所述第一光斑总能量计算子单元922，进一步用于：计算所述第一能量差值图中各像素的灰度值之和，以获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值。

在一个示例中，在上述VCSEL芯片的束散角检测系统900中，所述第一重心确定子单元923，进一步用于：基于所述第一能量差值图中各像素点的灰度值在其宽度方向上的分布，确定所述重心在宽度方向上宽度坐标；基于所述第一能量差值图中各像素点的灰度值在其高度方向上的分布，确定所述重心在高度方向上的高度坐标；以所述高度坐标和所述宽度坐标，确定所述第一能量差值图的重心。

图12图示了根据本申请实施例的所述VCSEL芯片的束散角检测系统中第二半径确定单元的框图。如图12所示，在一个示例中，在上述VCSEL芯片的束散角检测系统900中，所述第二半径确定单元 930，包括：第二能量差值图生成子单元931，用于获得所述第三图像与所述第四图像之间的第二能量差值图；第二光斑总能量计算子单元932，用于基于所述第二能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值；第二重心确定子单元933，用于基于物体确定重心的方法，确定所述第二能量差值图的重心；以及，第二半径确定子单元934，用于以所述重心作为圆心划定范围，计算所述划定范围的能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径。

在一个示例中，在上述VCSEL芯片的束散角检测系统900中，所述第二能量差值图生成子单元931，进一步用于：将所述第三图像和所述第四图像转化为第三灰度图像和第四灰度图像；以及，计算所述第三灰度图像和所述第四灰度图像的每个像素之间的差值，以获得第二能量差值图。

在一个示例中，在上述VCSEL芯片的束散角检测系统900中，所述第二光斑总能量计算子单元932，进一步用于：计算所述第二能量差值图中各像素的灰度值之和，以获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值。

在一个示例中，在上述VCSEL芯片的束散角检测系统900中，所述第二重心确定子单元933，进一步用于：基于所述第二能量差值图中各像素点的灰度值在其宽度方向上的分布，确定所述重心在宽度方向上宽度坐标；基于所述第二能量差值图中各像素点的灰度值在其高度方向上的分布，确定所述重心在高度方向上的高度坐标；以所述高度坐标和所述宽度坐标，确定所述第二能量差值图的重心。

在一个示例中，在上述VCSEL芯片的束散角检测系统900中，在所述VCSEL芯片和所述图像传感器之间设有衰减片。

在一个示例中，在上述VCSEL芯片的束散角检测系统900中，所述束散角计算单元940，进一步用于：以如下公式，确定所述VCSEL 芯片的束散角，其中，所述公式的表示式为：θ＝arctan[(L2-L1)/ △H]，其中，θ表示所述VCSEL芯片的束散角、L2表示所述第二半径、L1表示所述第一半径、△H表示所述第一距离与所述第二距离之间的差值。

这里，本领域技术人员可以理解，上述VCSEL芯片的束散角检测系统900中的各个单元和子单元的具体功能和操作已经在上面参考图1到图9的VCSEL芯片的束散角检测方法的描述中得到了详细介绍，并因此，将省略其重复描述。

如上所述，根据本申请实施例的VCSEL芯片的束散角检测系统 900可以实现在各种终端设备中，例如用于测试VCSEL芯片性能的服务器等。在一个示例中，根据本申请实施例的VCSEL芯片的束散角检测系统900可以作为一个软件模块和/或硬件模块而集成到终端设备中。例如，该VCSEL芯片的束散角检测系统900可以是该终端设备的操作系统中的一个软件模块，或者可以是针对于该终端设备所开发的一个应用程序；当然，该VCSEL芯片的束散角检测系统900同样可以是该终端设备的众多硬件模块之一。

替换地，在另一示例中，该VCSEL芯片的束散角检测系统900 与该终端设备也可以是分立的设备，并且该VCSEL芯片的束散角检测系统900可以通过有线和/或无线网络连接到该终端设备，并且按照约定的数据格式来传输交互信息。

示例性电子设备

下面，参考图13来描述根据本申请实施例的电子设备。

图13图示了根据本申请实施例的电子设备的框图。

如图13所示，电子设备10包括一个或多个处理器11和存储器 12。

处理器11可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备 10中的其他组件以执行期望的功能。

存储器12可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器11 可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本申请的各个实施例的 VCSEL芯片的束散角检测方法中的功能以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储图像、光斑能量值等各种内容。

在一个示例中，电子设备10还可以包括：输入装置13和输出装置14，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出) 互连。

该输入装置13可以包括例如键盘、鼠标等等。

该输出装置14可以向外部输出各种信息，包括束散角等。该输出装置14可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。

当然，为了简化，图13中仅示出了该电子设备10中与本申请有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备10还可以包括任何其他适当的组件。

示例性计算机程序产品和计算机可读存储介质

除了上述方法和设备以外，本申请的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的VCSEL芯片的束散角检测方法中的功能中的步骤。

所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

此外，本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的VCSEL芯片的束散角检测方法中的功能中的步骤。

所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。

本申请中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。

提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。

为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (15)

1.一种VCSEL芯片的束散角检测方法，其特征在于，包括：

通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第一图像和正常发光时所产生的光斑的第二图像，其中，所述图像传感器与所述VCSEL芯片之间具有第一距离；

基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径；

通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第三图像和正常发光时所产生的光斑的第四图像，其中，所述图像传感器与所述VCSEL芯片之间具有第二距离，第二距离大于第一距离；

基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径；以及

基于所述第一半径和所述第二半径，确定所述VCSEL芯片的束散角。

2.根据权利要求1所述的VCSEL芯片的束散角检测方法，其中，基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径，包括：

获得所述第一图像与所述第二图像之间的第一能量差值图；

基于所述第一能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值；

基于物体确定重心的方法，确定所述第一能量差值图的重心；以及

以所述重心作为圆心划定范围，计算所述划定范围的能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径。

3.根据权利要求1所述的VCSEL芯片的束散角检测方法，其中，基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径，包括：

获得所述第三图像与所述第四图像之间的第二能量差值图；

基于所述第二能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值；

基于物体确定重心的方法，确定所述第二能量差值图的重心；以及

以所述重心作为圆心划定范围，计算所述划定范围的能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径。

4.根据权利要求2所述的VCSEL芯片的束散角检测方法，其中，获得所述第一图像与所述第二图像之间的第一能量差值图，包括：

将所述第一图像和所述第二图像转化为第一灰度图像和第二灰度图像；以及

计算所述第一灰度图像和所述第二灰度图像的每个像素之间的差值，以获得第一能量差值图。

5.根据权利要求3所述的VCSEL芯片的束散角检测方法，其中，获得所述第三图像与所述第四图像之间的第二能量差值图，包括：

将所述第三图像和所述第四图像转化为第三灰度图像和第四灰度图像；以及

计算所述第三灰度图像和所述第四灰度图像的每个像素之间的差值，以获得第二能量差值图。

6.根据权利要求2所述的VCSEL芯片的束散角检测方法，其中，基于所述第一能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值，包括：

计算所述第一能量差值图中各像素的灰度值之和，以获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值。

7.根据权利要求3所述的VCSEL芯片的束散角检测方法，其中，基于所述第二能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值，包括：

计算所述第二能量差值图中各像素的灰度值之和，以获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值。

8.根据权利要求2所述的VCSEL芯片的束散角检测方法，其中，基于物体确定重心的方法，确定所述第一能量差值图的重心，包括：

基于所述第一能量差值图中各像素点的灰度值在其宽度方向上的分布，确定所述重心在宽度方向上宽度坐标；

基于所述第一能量差值图中各像素点的灰度值在其高度方向上的分布，确定所述重心在高度方向上的高度坐标；以及

以所述高度坐标和所述宽度坐标，确定所述第一能量差值图的重心。

9.根据权利要求3所述的VCSEL芯片的束散角检测方法，其中，基于物体确定重心的方法，确定所述第二能量差值图的重心，包括：

基于所述第二能量差值图中各像素点的灰度值在其宽度方向上的分布，确定所述重心在宽度方向上宽度坐标；

基于所述第二能量差值图中各像素点的灰度值在其高度方向上的分布，确定所述重心在高度方向上的高度坐标；以及

以所述高度坐标和所述宽度坐标，确定所述第二能量差值图的重心。

10.根据权利要求1所述的VCSEL芯片的束散角检测方法，其中，基于所述第一半径和所述第二半径，确定所述VCSEL芯片的束散角，包括：

以如下公式，确定所述VCSEL芯片的束散角，其中，所述公式的表示式为：θ＝arctan[(L2-L1)/△H]，其中，θ表示所述VCSEL芯片的束散角、L2表示所述第二半径、L1表示所述第一半径、△H表示所述第一距离与所述第二距离之间的差值。

11.根据权利要求1所述的VCSEL芯片的束散角检测方法，其中，在所述VCSEL芯片和所述图像传感器之间设有衰减片。

12.一种VCSEL芯片的束散角检测系统，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第一图像和正常发光时所产生的光斑的第二图像，其中，所述图像传感器与所述VCSEL芯片之间具有第一距离；以及，通过图像传感器获取VCSEL芯片在不发光时的第三图像和正常发光时所产生的光斑的第四图像，其中，所述图像传感器与所述VCSEL芯片之间具有第二距离，第二距离大于第一距离；

第一半径确定单元，用于基于所述第一图像与所述第二图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径；

第二半径确定单元，用于基于所述第三图像与所述第四图像，确定能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径；以及

束散角计算单元，用于基于所述第一半径和所述第二半径，确定所述VCSEL芯片的束散角。

13.根据权利要求12所述的VCSEL芯片的束散角检测系统，其中，所述第一半径确定单元，包括：

第一能量差值图生成子单元，用于获得所述第一图像与所述第二图像之间的第一能量差值图；

第一光斑总能量计算子单元，用于基于所述第一能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值；

第一重心确定子单元，用于基于物体确定重心的方法，确定所述第一能量差值图的重心；以及

第一半径确定子单元，用于以所述重心作为圆心划定范围，计算所述划定范围的能量值为86％光斑总能量值时对应的第一半径。

14.根据权利要求12所述的VCSEL芯片的束散角检测系统，其中，所述第二半径确定单元，包括：

第二能量差值图生成子单元，用于获得所述第三图像与所述第四图像之间的第二能量差值图；

第二光斑总能量计算子单元，用于基于所述第二能量差值图，获得所述VCSEL芯片产生的光斑的总能量值；

第二重心确定子单元，用于基于物体确定重心的方法，确定所述第二能量差值图的重心；以及

第二半径确定子单元，用于以所述重心作为圆心划定范围，计算所述划定范围的能量值为86％光斑总能量值时对应的第二半径。

15.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行如权利要求1-11中任一项所述的VCSEL芯片的束散角检测方法。

Images