CN116299497A - 光学检测的方法、装置和计算机可读存储介质 - Google Patents

光学检测的方法、装置和计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种光学检测的方法、装置和计算机可读存储介质，能够提升根据光电信息检测待测物体的准确性。该方法应用于光学检测系统，包括：接收至少两个光斑信号；其中，所述至少两个光斑信号为所述光学检测系统发射的至少两个原始光信号在待测物体上反射产生的信号；对所述至少两个光斑信号进行特征对比处理，得到处理结果；根据所述处理结果和阈值输出光电信息。

Description

光学检测的方法、装置和计算机可读存储介质
技术领域
本申请涉及电子技术领域，具体涉及一种光学检测的方法、装置和计算机可读存储介质。
背景技术
传统的光电检测系统包括发射源和接收部，发射源发射的光信号照射到待测物体上会产生反射光斑，接收部获取该反射光斑后解析出反射光斑所承载的信息，基于反射光斑所承载的信息判断待测物体的特征。
然而，受待测物体自身部位差异和环境因素的影响，传统的光电检测系统的检测结果鲁棒性低。
发明内容
本申请提供了一种光学检测的方法、装置和计算机可读存储介质，能够提升检测待测物体的准确性。
第一方面，提供了一种光学检测的方法，所述方法包括：接收至少两个光斑信号；其中，所述至少两个光斑信号为所述光学检测系统发射的至少两个原始光信号在待测物体上反射产生的信号；对所述至少两个光斑信号进行特征对比处理，得到处理结果；根据所述处理结果和阈值输出光电信息。
上述方法应用于光学检测系统，通过解析待测物体反射的至少两个光斑信号对待测物体进行检测，能够获取更多的信息量，若其中一个光斑信号因环境干扰等因素导致误差较大，光学检测系统可以通过其他光斑信号纠正误差，从而可以提高检测待测物体的准确程度。
可选地，所述对所述至少两个光斑信号进行特征对比处理，包括：对所述至少两个光斑信号进行差分处理或匹配处理；其中，在进行差分处理的情况下，所述阈值为所述至少两个光斑信号之间的特征参数；在进行匹配处理的情况下，所述阈值为所述至少两个光斑信号和标准检测点之间的特征参数。
该实施例中，光学检测系统可以根据不同的检测需求可对光斑信号中获取的信息进行差分或匹配处理，灵活适应不同的场景。其中，差分处理为光斑信号之间的特征比对，当待测物体受环境影响时，光斑信号也统一受环境影响，但光斑信号之间的相对值并不产生变化，因此差分处理可以排除环境因素对检测结果的影响。匹配处理为光斑信号与标准检测点之间的特征比对，由于光斑信号多，个别光斑信号的误差不影响最终检测结果，并且支持用户根据实际需求便捷调整标准检测点及阈值的参数。
可选地，所述对所述至少两个光斑信号进行差分处理，得到处理结果，包括：分别获取所述至少两个光斑信号的色彩参数；计算所述色彩参数中各颜色光强信号所占比例；根据所述各颜色光强信号所占比例获取所述至少两个光斑信号之间的第一相似度；所述处理结果为所述第一相似度。
该实施例中，可通过色彩参数确认光斑信号之间的第一相似度，例如根据红色、绿色和蓝色通道在各个光斑信号中的占比，获取光斑信号之间第一相似度。该参数的获取便捷，处理过程简单，判断速度快。支持特殊情况下的待测物体检测，例如：目标物体自身存在色差时，设定阈值的过程中考虑将色差作为检测的阈值对待测物体进行判断，且仅需要考虑这一个阈值。两个光斑信号受环境统一影响，在进行求差后的两个光斑信号之间的相对值则可以排除环境因素，在强干扰环境中的鲁棒性高。
可选地，所述对所述至少两个光斑信号进行差分处理，得到处理结果，包括：分别获取所述至少两个光斑信号的色彩参数；计算所述色彩参数中各颜色光强信号所占比例；根据所述各颜色光强信号所占比例获取所述至少两个光斑信号之间的第一相似度；根据所述各颜色光强信号的大小和第一相似度与亮度之间的映射关系，分别计算所述至少两个光斑信号的亮度参数；根据所述各颜色光强信号的大小和所述亮度参数，获取所述至少两个光斑信号之间的第二相似度；所述处理结果为所述第二相似度。
该实施例中，加入亮度参数进行特征比对，综合光斑信号的颜色和亮度进行综合判断，更容易体现出差异，提高检测的灵敏度。
可选地，所述对所述至少两个光斑信号进行匹配处理，得到处理结果，包括：分别获取所述至少两个光斑信号的色彩参数；计算所述色彩参数中各颜色光强信号所占比例；根据所述各颜色光强信号所占比例，分别获取所述至少两个光斑信号与所述标准检测点之间的第一相似度；所述处理结果为所述第一相似度。
该实施例中，可通过色彩参数确认光斑信号与标准检测点之间的第一相似度，例如根据红色、绿色和蓝色通道在光斑信号中的占比，获取各光斑信号与标准检测点之间的第一相似度。该参数的获取便捷，处理过程简单，判断速度快。
本实施例对标准检测点的设置不进行限制，支持多种个性化检测场景。例如，若目标物体整体特征一致，可以按需将目标物体上任一点设置为标准检测点，将所接收的多个光斑信号分别与该单个标准检测点进行第一相似度计算；用于判断的参数更多，能够避免色彩参数接近等情况下的误判。同时，若目标物体自身存在区域性差异，或环境对目标物体存在不均匀影响，则可针对性设置多个标准检测点，计算各光斑信号分别和各个标准检测点之间，或者各光斑信号和对应的（例如位置关系对应等）标准检测点之间的相似度。标准检测点位置、数量、用于判断的阈值等均支持用户个性化调整。对于待检测物体进行检测的精确度高，适用场景广泛。
可选地，所述对所述至少两个光斑信号进行匹配处理，得到处理结果，包括：分别获取所述至少两个光斑信号的色彩参数；计算所述色彩参数中各颜色光强信号所占比例；根据所述各颜色光强信号所占比例，分别获取所述至少两个光斑信号与所述标准检测点之间的第一相似度；根据所述各颜色光强信号的大小和第一相似度与亮度之间的映射关系，分别计算所述至少两个光斑信号的亮度参数；根据所述各颜色光强信号的大小和所述亮度参数，分别获取所述至少两个光斑信号与所述标准检测点之间的第二相似度；所述处理结果为所述第二相似度。
该实施例中，加入亮度参数进行特征比对，综合光斑信号的颜色和亮度进行综合判断，更容易体现出差异，提高检测的灵敏度。
可选地，所述至少两个原始光信号是所述光学检测系统分时发射的。
该实施例中，原始光信号分时发射时，能够避免各原始光信号之间产生光干涉现象，减少噪声，降低检测误差。
可选地，所述至少两个原始光信号是所述光学检测系统中的一个发射源发射的光经过分光器产生的。
该实施例中，相较于设置多个发射源进行原始发射源的发射，能够降低系统功耗。此外，对已有仪器的改动小，有利于降低设备升级成本。
第二方面，提供了一种光学检测的装置，包括用于执行第一方面中任一种方法的单元。该装置可以是实体设备，也可以是实体设备内的芯片。该装置可以包括输入单元和处理单元。
当该装置是实体设备时，该处理单元可以是处理器，该输入单元可以是感光元件或其他输入设备；该实体设备还可以包括存储器，该存储器用于存储计算机程序代码，当该处理器执行该存储器所存储的计算机程序代码时，使得该实体设备执行第一方面中的任一种方法。
当该装置是实体设备内的芯片时，该处理单元可以是芯片内部的处理单元，该输入单元可以是输入/输出接口、管脚或电路等；该芯片还可以包括存储器，该存储器可以是该芯片内的存储器（例如，寄存器、缓存等），也可以是位于该芯片外部的存储器（例如，只读存储器、随机存取存储器等）；该存储器用于存储计算机程序代码，当该处理器执行该存储器所存储的计算机程序代码时，使得该芯片执行第一方面中的任一种方法。
第三方面，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代码，当所述计算机程序代码被光学检测的装置运行时，使得该装置执行第一方面中的任一种方法。
附图说明
图1是一种相关技术中信号在示波器呈现状态的示意图；
图2是本申请提供的光学检测的方法的示意图；
图3是本申请提供的光学检测的方法的一种实施方式的示意图；
图4是本申请提供的光学检测的方法的信号的示意图；
图5是本申请提供的光学检测的方法的一种实施方式的示意图；
图6是本申请提供的光学检测的方法的一种映射关系的示意图；
图7是本申请提供的光学检测的方法的一种实施方式的示意图；
图8是本申请提供的光学检测的装置的示意图；
图9是本申请提供的光学检测的电子设备的示意图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本申请中的技术方案进行描述。
图1 为应用于一种检测传感器的单发射源驱动信号（L）及对应反射回来的其中一路光强信号，该传感器的接收模块集成有三路颜色接收管，分别为R（red，红色）、G（green，绿色）、B（blue，蓝色），当驱动的白色光束照到被检测物，经检测物反射到接收部有R、G、B成分的光强信号，通过对这三通道RGB的数据处理，可以用来进行颜色的区分检测。其中，驱动信号的驱动周期为t1。在该传感器里，主要使用颜色相似度S(C)（color，颜色）作为信号输出的条件，例如目标物体P，原始光束照在P表面，反射回来的RGB各自占比为R1%，G1%，B1%，此时调用设定功能，记录下该点信息值，将该RGB占比信息作为触发的阈值，设定完成后，传感器的原始光束对着待测物体表面发射并接收反射光斑，当出现大于等于该阈值的时，即为满足传感器的触发输出条件。
该方案只能处理单一的检测信息，衍生出的问题有：当有相近颜色的物体经过，RGB相似度容易满足触发条件，信号也会触发输出；另外，当一种目标物体自身存在色差等整体不一致的问题时，此方式难以检测判断。
下面，将结合图2详细介绍本申请提供的光学检测的方法200。需要说明的是，在本申请中，“第一”、“第二”等词语用于区分同一类型的对象中的不同个体，例如，第一相似度和第二相似度表示两个不同的相似度类型，除此之外不存在其他限定。
方法200可以由图8所示的装置执行，应用于光学检测系统。如图2所示，方法200包括以下内容。
S201，接收至少两个光斑信号；其中，所述至少两个光斑信号为所述光学检测系统发射的至少两个原始光信号在待测物体上反射产生的信号。本实施例中接收待测物体反射的至少两个光斑信号，即，能够获取待测物体上至少两个的点的信息，对待测物体进行检测的信息量更大，有利于提高检测的准确程度。
可以理解的是，所获取的至少两个光斑信号存在位置差异。在收到至少两个光斑信号后，可对光斑信号进行滤波等去噪处理。
可选的，所述至少两个原始光信号是所述光学检测系统分时发射的。
本实施例中，为了使得待测物体反射至少两个光斑信号，光学检测系统包括至少两个发射源，各发射源分时发射多束原始光信号，能够避免原始光信号之间发生光干涉，进一步降低检测误差。
其中，该分时发射的时间周期可设置为各原始光信号驱动周期的整数倍，减少需要改动的参数，便捷实现发射控制。如图4所示，原始光信号L1和L2的驱动周期原先均为t1，分时发射的周期设置为t2，t2=2t1。则在完整的分时发射的一个时间周期内，会在1/2个t2周期（即图中t3时刻），发送一束原始光信号L1，在完整t2周期开始的时刻发送另一束原始光信号L2。
同时，在光学检测系统中包括至少两个发射源时，支持只设置一个受光元件。
多个发射源是分时发射原始光信号，各原始光信号之间存在时间差，因此，待测物体所反射的光斑信息不是同时到达受光元件的。即，该受光元件能够按照时间差逐一接收待检测物体反射的多个光斑信号，并不要求该受光元件具有同时接收并区分多个光斑信号等高复杂度功能，降低受光元件的设计难度和生产成本。此外，仅采用单个受光元件还能够降低光学检测系统的工业成本和工艺复杂度。如图3所示为本实施例的示例性实体装置，接收单元中支持只设置一个受光元件，多发射单元中可设置至少两个发射源。
可选的，所述至少两个原始光信号是所述光学检测系统中的一个发射源发射的光经过分光器产生的。
本实施例中，相比于在光学检测系统中设置多个发射源，降低了发射源的功耗；此外，对现有的检测装置的改动较小，有利于降低设备升级成本。
可以理解的是，本申请中的发射源可为发射光源或光源，用于向待测物体发送原始光信息。
S202，对所述至少两个光斑信号进行特征对比处理，得到处理结果。本实施例中，从所获取的至少两个光斑信号中提取特征参数，根据特征参数进行运算处理，得到用于完成检测的参数作为处理结果。
可选的，对所述至少两个光斑信号进行特征对比处理，包括：对所述至少两个光斑信号进行差分处理或匹配处理；其中，在进行差分处理的情况下，所述阈值为所述至少两个光斑信号之间的特征参数；在进行匹配处理的情况下，所述阈值为所述至少两个光斑信号和标准检测点之间的特征参数。
本实施例中，该实施例中，光学检测系统可以根据不同的检测需求可对光斑信号中获取的信息进行差分或匹配处理，灵活适应不同的场景。其中，差分处理为光斑信号之间的特征比对，当待测物体受环境影响时，光斑信号也统一受环境影响，但光斑信号之间的相对值并不产生变化，因此差分处理可以排除环境因素对检测结果的影响。匹配处理为光斑信号与标准检测点之间的特征比对，由于光斑信号多，个别光斑信号的误差不影响最终检测结果，并且支持用户根据实际需求便捷调整标准检测点及阈值的参数。
可选的，所述对所述至少两个光斑信号进行差分处理，得到处理结果，包括：分别获取所述至少两个光斑信号的色彩参数；计算所述色彩参数中各颜色光强信号所占比例；根据所述各颜色光强信号所占比例获取所述至少两个光斑信号之间的第一相似度；所述处理结果为所述第一相似度。参照图5，为差分处理的流程示意图。其中，L1和L2表示两组原始光信号，LA和LB表示接收的待测物体反射的两个光斑信号。
该实施例中，可通过色彩参数确认光斑信号之间的第一相似度，例如根据红色、绿色和蓝色通道在各个光斑信号中的占比，获取光斑信号之间第一相似度。该参数的获取便捷，处理过程简单，判断速度快。支持特殊情况下的待测物体检测，例如：目标物体自身存在色差时，设定阈值的过程中考虑将色差作为检测的阈值对待测物体进行判断，且仅需要考虑这一个阈值。两个光斑信号受环境统一影响，在进行求差后的两个光斑信号之间的相对值则可以排除环境因素，对环境因素的鲁棒性高。其中，第一相似度例如为色彩相关相似度。
具体地，以两个光斑信号分别为A和B为例，第一相似度计算过程可为：
Figure SMS_1
Figure SMS_2
参数说明：
Figure SMS_3
为R通道的光强信号占比值，占比计算方式如：
Figure SMS_4
为C（color，色彩）相似度，数值参考范围[0-999]；ABS( )式用于计算绝对值。
在差分处理时，公式（1）实现：求两个光斑信号之间的R、G、B值占比之差。以R通道为例：RE为两个光斑信号的R通道之间的光强信号占比之差的绝对值，为方便计算，将占比乘于1000。公式（2）实现：求两个光斑信号之间的第一相似度。为完整表示两点颜色间差异，式①将RGB各通道比例差异求和，并使用DIFF(C)表示，差异越大，DIFF(C)越大；为直观表示相似重合度，式②使用999- DIFF(C)即可得出最终的相似值S(C)。其中，DIFF( )用于计算总的色彩差异值，C指代color，表示色彩。可以理解的是，式（2）②中减数999在运算过程中，支持根据降低计算复杂程度等目的改为1000等参数。
可选的，所述对所述至少两个光斑信号进行差分处理，得到处理结果，包括：分别获取所述至少两个光斑信号的色彩参数；计算所述色彩参数中各颜色光强信号所占比例；根据所述各颜色光强信号所占比例获取所述至少两个光斑信号之间的第一相似度；根据所述各颜色光强信号的大小和第一相似度与亮度之间的映射关系，分别计算所述至少两个光斑信号的亮度参数；根据所述各颜色光强信号的大小和所述亮度参数，获取所述至少两个光斑信号之间的第二相似度；所述处理结果为所述第二相似度。
本实施例中，加入亮度参数进行特征比对，综合光斑信号的颜色和亮度进行综合判断，更容易体现出差异，提高检测的灵敏度。
具体地，为了提升多光斑信号之间差异程度的检测灵敏度，引入了一种CI（color-light，色彩和亮度）计算方式，即把色彩与光亮度结合起来。具体实施方式如下：
Figure SMS_5
在差分模式下，
公式（4）用于：分别求光斑信号A与光斑信号B各自的R、G、B通道的最大光强信号值，作为LA和LB。
公式（5）用于完成第二相似度计算。A与B各自的颜色的光强信号占比有差异，亮度也有差异，式(5)①表示A与B的最大光强信号的差值。式(5)②主要计算第一相似度S(C)到亮度参数
Figure SMS_6
的映射，I表示亮度，式(5)②即物理含义为第一相似度与亮度参数之间的映射关系，映射结果体现：当A、B两光斑信号颜色相近，则/>
Figure SMS_7
变小，式(5)④减数越小。式(5)②解析：S(C)为被映射值，/>
Figure SMS_8
表示被映射值下限值，实际运算时为0，/>
Figure SMS_9
表示被映射值上限值，实际运算时为999，/>
Figure SMS_10
表示映射目标的下限值，实际运算时为0，/>
Figure SMS_11
表示映射目标上限值，根据系统调节设定，例如可以设置为[0-10]。其中，CIKP参数用于标识颜色与亮度之间的比例关系。S(C)与CIKP的映射结果为两光斑信号的第一相似度S(C)越接近，即S(C)接近999，则产生的CIKP值越小。体现S(C)与CIKP的关系的示意图如图6所示。
式(5)③
Figure SMS_12
可表示两光斑信号间实时光亮度差，其与/>
Figure SMS_13
系数相乘所得结果为综合差异/>
Figure SMS_14
。/>
Figure SMS_15
值大小变化趋势随S(C)值呈反比关系，其反比意义：对于两光斑信号所体现的光强信息相近或为同一种颜色，计算得出的/>
Figure SMS_16
变化不会很大，因此能保持较好的检测范围，即对距离/外界光信号等环境参数可自行过滤。式(5)④为第一相似度与综合差异作差，在上述的比例因子作用下，得出的S(CI)相似度可友好区分出标准检测点与非标准检测点，完成检测。第二相似度例如为S(CI)。
可选的，所述对所述至少两个光斑信号进行匹配处理，得到处理结果，包括：分别获取所述至少两个光斑信号的色彩参数；计算所述色彩参数中各颜色光强信号所占比例；根据所述各颜色光强信号所占比例，分别获取所述至少两个光斑信号与所述标准检测点之间的第一相似度；所述处理结果为所述第一相似度。参照图7，为匹配处理的示意图。
在一个例子中，还可以根据S（CI）计算差异值用于判断，例如公式（6）：
D
Figure SMS_17
D为至少两个光斑信号之间的差异值，同样可以设置相关阈值用来判断待测物体是否为目标物体。
该实施例中，可通过色彩参数确认光斑信号与标准检测点之间的第一相似度，例如根据红色、绿色和蓝色通道在光斑信号中的占比，获取各光斑信号与标准检测点之间的第一相似度。该参数的获取便捷，处理过程简单，判断速度快。
本实施例对标准检测点的设置不进行限制，支持多种个性化检测场景。例如，若目标物体整体特征一致，可以按需将目标物体上任一点设置为标准检测点，将所接收的多个光斑信号分别与该单个标准检测点进行第一相似度计算；用于判断的参数更多，能够避免色彩参数接近等情况下的误判。同时，若目标物体自身存在区域性差异，或环境对目标物体存在不均匀影响，则可针对性设置多个标准检测点，计算各光斑信号分别和各个标准检测点之间，或者各光斑信号和对应的（例如位置关系对应等）标准检测点之间的相似度。标准检测点位置、数量、用于判断的阈值等均支持用户个性化调整。对于待检测物体进行检测的精确度高，适用场景广泛。
在一个例子中，计算各光斑信号分别和各个标准检测点之间的相似度并未确定对应关系时，除相似度阈值外还可设置比例阈值，当满足相似度阈值的相似度的占比超过比例阈值，可判断待检测物体为目标物体。例如，目标物体第一区域和第二区域的颜色不一致，标准检测点n位于第一区域，标准检测点m位于第二区域，第一区域和第二区域存在色差。接收光斑信号A和B，设置比例阈值为50%，求得4组相似度（A和n，A和m，B和n，B和m），满足相似度阈值的是A和n之间的相似度，B和m之间的相似度，比例达到50%，判定待检测物体为目标物体。
在一个例子中，还可以实现光斑信息的可靠性筛选。例如，在目标物体整体特征一致时，接收到三个光斑信号，分别为光斑E1、光斑E2和光斑E3，各光斑之间互相进行了相似度计算。其中，光斑E1和光斑E2 的相似度较大，光斑E1和光斑E3 的相似度偏小，光斑E2和光斑E3 的相似度偏小，则表示光斑E3受环境干扰大，存在较大误差，与标准检测点计算相似度时可忽略光斑E3，仅计算光斑E1和光斑E2与标准检测点之间的相似度，最终完成匹配检测。
各标准检测点以及阈值支持用户自定义设置，满足高精度检测需求，可根据环境和不同的目标检测对象实时调整。
具体地，第一相似度计算公式可参考上述实施例。其中，A为接收的光斑信号，B为标准检测点。分别计算出至少两组光斑信号与标准检测点之间的第一相似度。
匹配处理与差分处理的相同点是S(CI)计算方法一致，都是由S(C)产生一个亮度参数，不同点是差分模式中，计算相似度的基准点是其他收到的光斑信号的RGB占比，计算的亮度参数是指两光斑信号间；而在匹配模式中，获取至少两个光斑信号，记录下各自光斑信号的RGB信息，及根据标准检测点计算出各自的亮度参数值。
可以理解的是，本实施例中的阈值可以直接通过采用光学检测系统处理目标物体得到。例如，对目标物体采集一次获取标准检测点，保持不动进行第二次发射和接收，则两次计算出来的S（CI）即为999或其他表示完全一致的参数，将其设置为S（CI）SET。为了能友好触发光电信息，则可将999-30设置为S（CI）SET。或者，对目标物体采集一次获取标准检测点，之后为了增加容差范围，第二次发射和接收对另一个存在着细微差异的物体进行采集，将计算出的S（CI）作为S（CI）SET。也就是说，本实施例中的阈值可以直接采集目标物体或者其他参考物体获取，不需要进行手动输入。
可选的，所述对所述至少两个光斑信号进行匹配处理，得到处理结果，包括：分别获取所述至少两个光斑信号的色彩参数；计算所述色彩参数中各颜色光强信号所占比例；根据所述各颜色光强信号所占比例，分别获取所述至少两个光斑信号与所述标准检测点之间的第一相似度；根据所述各颜色光强信号的大小和第一相似度与亮度之间的映射关系，分别计算所述至少两个光斑信号的亮度参数；根据所述各颜色光强信号的大小和所述亮度参数，分别获取所述至少两个光斑信号与所述标准检测点之间的第二相似度；所述处理结果为所述第二相似度。
本实施例中，加入亮度参数进行特征比对，综合光斑信号的颜色和亮度进行综合判断，更容易体现出差异，提高检测的灵敏度。
具体地，第二相似度计算公式可参考上述实施例。此时，A为接收的光斑信号，B为标准检测点。分别计算出至少两组光斑信号与标准检测点之间的第二相似度。
其中，当双光斑信号移至非标准检测点，由于S(C)（减小）与亮度参数（变大）都同步变化，计算得出的差数
Figure SMS_18
变大更明显。
S203，根据所述处理结果和阈值输出光电信息。
具体地，处理结果包括第一相似度或第二相似度。将不同相似度与其对应的阈值（S( )SET）进行比较，若根据阈值判断为符合标准，则判定待检测物体为目标物体。
相关技术中，在获取单个待检测物体的光斑信息后，计算单个光斑信息与单个标准检测点之间的色彩相似度，根据色彩相似度计算阈值并用该阈值判断前述色彩相似度，确定该待测物体是否为目标物体。判断标准单一，极易出错。例如通过
Figure SMS_19
进行阈值计算，进一步判断等。但本申请所提出的实施方式，获取的信息丰富，处理过程多样化，提高了检测灵敏度，保证用户体验。
其中，若该光电检测系统的实体装置为光电开关，则输出光电信息为光电开关的开或闭。检测到待检测物体为目标物体时进行响应，打开光电开关；不是目标物体时不进行响应，结束本次检测过程。可以理解的是，输出光电信息还可以为输出待检测物体是否为目标物体的其他形式判断结果等。
上述方法应用于光学检测系统，通过解析待测物体反射的至少两个光斑信号对待测物体进行检测，能够获取更多的信息量，若其中一个光斑信号因环境干扰等因素导致误差较大，光学检测系统可以通过其他光斑信号纠正误差，从而可以提高检测待测物体的准确程度。
上文详细介绍了本申请提供的光学检测的方法的示例。可以理解的是，相应的装置为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，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，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，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。
本申请可以根据上述方法示例对光学检测的装置进行功能单元的划分，例如，可以将各个功能划分为各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个单元中。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。需要说明的是，本申请中对单元的划分是示意性的，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。
图8是本申请提供的一种光学检测的装置的结构示意图。该装置600包括处理单元610和输入单元620，其中，输入单元620能够在处理单元610的控制下执行获取步骤。
输入单元620用于：接收至少两个光斑信号；其中，所述至少两个光斑信号为所述光学检测系统发射的至少两个原始光信号在待测物体上反射产生的信号；
处理单元610用于：对所述至少两个光斑信号进行特征对比处理，得到处理结果；根据所述处理结果和阈值输出光电信息。
可选地，所述至少两个原始光信号是所述光学检测系统分时发射的。
可选地，所述至少两个原始光信号是所述光学检测系统中的一个发射源发射的光经过分光器产生的。
可选地，处理单元610还用于：对所述至少两个光斑信号进行特征对比处理，包括：对所述至少两个光斑信号进行差分处理或匹配处理；其中，在进行差分处理的情况下，所述阈值为所述至少两个光斑信号之间的特征参数；在进行匹配处理的情况下，所述阈值为所述至少两个光斑信号和标准检测点之间的特征参数。
可选地，处理单元610还用于：对所述至少两个光斑信号进行差分处理，得到处理结果，包括：分别获取所述至少两个光斑信号的色彩参数；计算所述色彩参数中各颜色光强信号所占比例；根据所述各颜色光强信号所占比例获取所述至少两个光斑信号之间的第一相似度；所述处理结果为所述第一相似度。
可选地，处理单元610具体用于：对所述至少两个光斑信号进行差分处理，得到处理结果，包括：分别获取所述至少两个光斑信号的色彩参数；计算所述色彩参数中各颜色光强信号所占比例；根据所述各颜色光强信号所占比例获取所述至少两个光斑信号之间的第一相似度；根据所述各颜色光强信号的大小和第一相似度与亮度之间的映射关系，分别计算所述至少两个光斑信号的亮度参数；根据所述各颜色光强信号的大小和所述亮度参数，获取所述至少两个光斑信号之间的第二相似度；所述处理结果为所述第二相似度。
可选地，处理单元610还用于：对所述至少两个光斑信号进行匹配处理，得到处理结果，包括：分别获取所述至少两个光斑信号的色彩参数；计算所述色彩参数中各颜色光强信号所占比例；根据所述各颜色光强信号所占比例，分别获取所述至少两个光斑信号与所述标准检测点之间的第一相似度；所述处理结果为所述第一相似度。
可选地，处理单元610还用于：对所述至少两个光斑信号进行匹配处理，得到处理结果，包括：分别获取所述至少两个光斑信号的色彩参数；计算所述色彩参数中各颜色光强信号所占比例；根据所述各颜色光强信号所占比例，分别获取所述至少两个光斑信号与所述标准检测点之间的第一相似度；根据所述各颜色光强信号的大小和第一相似度与亮度之间的映射关系，分别计算所述至少两个光斑信号的亮度参数；根据所述各颜色光强信号的大小和所述亮度参数，分别获取所述至少两个光斑信号与所述标准检测点之间的第二相似度；所述处理结果为所述第二相似度。
装置600执行光学检测的方法的具体方式以及产生的有益效果可以参见方法实施例中的相关描述。
图9示出了本申请提供的一种光学检测的电子设备的结构示意图。图9中的虚线表示该单元或该模块为可选的。设备700可用于实现上述方法实施例中描述的方法。设备700可以是实体设备或服务器或芯片。
设备700包括一个或多个处理器701，该一个或多个处理器701可支持设备700实现方法实施例中的方法。处理器701可以是通用处理器或者专用处理器。例如，处理器701可以是中央处理器（central processing unit，CPU）、数字信号处理器（digital signalprocessor，DSP）、专用集成电路（application specific integrated circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（field programmable gate array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件，如分立门、晶体管逻辑器件或分立硬件组件。
处理器701可以用于对设备700进行控制，执行软件程序，处理软件程序的数据。设备700还可以包括通信单元705，用以实现信号的输入（接收）和输出（发送）。
例如，设备700可以是芯片，通信单元705可以是该芯片的输入和/或输出电路，或者，通信单元705可以是该芯片的通信接口，该芯片可以作为实体设备或服务器或其他电子设备的组成部分。
又例如，设备700可以是实体设备，通信单元705可以是该实体设备的收发器，或者，通信单元705可以是该实体设备的收发电路。
设备700中可以包括一个或多个存储器702，其上存有程序704，程序704可被处理器701运行，生成指令703，使得处理器701根据指令703执行上述方法实施例中描述的方法。可选地，存储器702中还可以存储有数据。可选地，处理器701还可以读取存储器702中存储的数据，该数据可以与程序704存储在相同的存储地址，该数据也可以与程序704存储在不同的存储地址。
处理器701和存储器702可以单独设置，也可以集成在一起，例如，集成在实体设备的系统级芯片（system on chip，SOC）上。
本申请还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品被处理器701执行时实现本申请中任一方法实施例所述的方法。
该计算机程序产品可以存储在存储器702中，例如是程序704，程序704经过预处理、编译、汇编和链接等处理过程最终被转换为能够被处理器701执行的可执行目标文件。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机执行时实现本申请中任一方法实施例所述的方法。该计算机程序可以是高级语言程序，也可以是可执行目标程序。
该计算机可读存储介质例如是存储器702。存储器702可以是易失性存储器或非易失性存储器，或者，存储器702可以同时包括易失性存储器和非易失性存储器。其中，非易失性存储器可以是只读存储器（read-only memory，ROM）、可编程只读存储器（programmableROM，PROM）、可擦除可编程只读存储器（erasable PROM，EPROM）、电可擦除可编程只读存储器（electrically EPROM，EEPROM）或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器（randomaccess memory，RAM），其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器（static RAM，SRAM）、动态随机存取存储器（dynamicRAM，DRAM）、同步动态随机存取存储器（synchronous DRAM，SDRAM）、双倍数据速率同步动态随机存取存储器（double data rate SDRAM，DDR SDRAM）、增强型同步动态随机存取存储器（enhanced SDRAM，ESDRAM）、同步连接动态随机存取存储器（synchlink DRAM，SLDRAM）和直接内存总线随机存取存储器（direct rambus RAM，DR RAM）。
本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，上述描述的装置和设备的具体工作过程以及产生的技术效果，可以参考前述方法实施例中对应的过程和技术效果，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的方法实施例的一些特征可以忽略，或不执行。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，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，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统。另外，各单元之间的耦合或各个组件之间的耦合可以是直接耦合，也可以是间接耦合，上述耦合包括电的、机械的或其他形式的连接。
应理解，在本申请的各种实施例中，各过程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，而不应对本申请的实施例的实施过程构成任何限定。
另外，本文中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。本文中的术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
总之，以上所述仅为本申请技术方案的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种光学检测的方法，其特征在于，应用于光学检测系统，所述方法包括：
接收至少两个光斑信号；其中，所述至少两个光斑信号为所述光学检测系统发射的至少两个原始光信号在待测物体上反射产生的信号；
对所述至少两个光斑信号进行特征对比处理，得到处理结果；
根据所述处理结果和阈值输出光电信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述至少两个光斑信号进行特征对比处理，得到处理结果，包括：
对所述至少两个光斑信号进行差分处理或匹配处理，得到所述处理结果；其中，
在进行差分处理的情况下，所述阈值为所述至少两个光斑信号之间的特征参数；在进行匹配处理的情况下，所述阈值为所述至少两个光斑信号和标准检测点之间的特征参数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述至少两个光斑信号进行差分处理或匹配处理，得到所述处理结果，包括：
分别获取所述至少两个光斑信号的色彩参数；
计算所述色彩参数中各颜色光强信号所占比例；
根据所述各颜色光强信号所占比例获取所述至少两个光斑信号之间的第一相似度；所述处理结果为所述第一相似度。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述至少两个光斑信号进行差分处理或匹配处理，得到所述处理结果，包括：
分别获取所述至少两个光斑信号的色彩参数；
计算所述色彩参数中各颜色光强信号所占比例；
根据所述各颜色光强信号所占比例获取所述至少两个光斑信号之间的第一相似度；
根据所述各颜色光强信号的大小和所述第一相似度与亮度之间的映射关系，分别计算所述至少两个光斑信号的亮度参数；
根据所述各颜色光强信号的大小和所述亮度参数，获取所述至少两个光斑信号之间的第二相似度；所述处理结果为所述第二相似度。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述至少两个光斑信号进行差分处理或匹配处理，得到所述处理结果，包括：
分别获取所述至少两个光斑信号的色彩参数；
计算所述色彩参数中各颜色光强信号所占比例；
根据所述各颜色光强信号所占比例，分别获取所述至少两个光斑信号与所述标准检测点之间的第一相似度；所述处理结果为所述第一相似度。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述至少两个光斑信号进行差分处理或匹配处理，得到所述处理结果，包括：
分别获取所述至少两个光斑信号的色彩参数；
计算所述色彩参数中各颜色光强信号所占比例；
根据所述各颜色光强信号所占比例，分别获取所述至少两个光斑信号与所述标准检测点之间的第一相似度；
根据所述各颜色光强信号的大小和所述第一相似度与亮度之间的映射关系，分别计算所述至少两个光斑信号的亮度参数；
根据所述各颜色光强信号的大小和所述亮度参数，分别获取所述至少两个光斑信号与所述标准检测点之间的第二相似度；所述处理结果为所述第二相似度。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述至少两个原始光信号是所述光学检测系统分时发射的。
8.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述至少两个原始光信号是所述光学检测系统中的一个发射源发射的光经过分光器产生的。
9.一种光学检测方法的装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器和所述存储器耦合，所述存储器用于存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述装置执行权利要求1至8中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至8中任一项所述的方法。
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Citations (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB314591A (en) * 1928-01-04 1929-07-04 John Logie Baird Improvements in television and like apparatus
GB994357A (en) * 1960-11-09 1965-06-02 Gkn Group Services Ltd A method of and apparatus for tracing an optically discernible boundary applicable to inspection and testing of articles
GB1403061A (en) * 1971-10-21 1975-08-13 Lejon J Method of guiding the beam of charged particles of a luminescent screen tube
JPS5854648A (ja) * 1981-09-28 1983-03-31 Nippon Kogaku Kk <Nikon> 位置合わせ装置
US20030002040A1 (en) * 2001-06-06 2003-01-02 Macaulay Calum E. Light modulated microarray reader and methods relating thereto
US6603867B1 (en) * 1998-09-08 2003-08-05 Fuji Xerox Co., Ltd. Three-dimensional object identifying system
US20050023478A1 (en) * 2003-07-31 2005-02-03 Ruckman Mark W. Method and apparatus for improved ultraviolet (UV) treatment of large three-dimensional (3D) objects
CN1657947A (zh) * 2004-02-12 2005-08-24 夏普株式会社 光学移动信息检测器和检测系统、电子设备以及编码器
WO2005114148A2 (en) * 2004-05-14 2005-12-01 Kla-Tencor Technologies Corp. Systems and methods for measurement or analysis of a specimen
US20060279477A1 (en) * 2005-06-10 2006-12-14 Allen William J Adjusting light intensity
GB0905259D0 (en) * 2009-03-27 2009-05-13 Light Blue Optics Ltd Holographic image display systems
CN101826231A (zh) * 2010-05-14 2010-09-08 陈琢 一种基于红外荧光识别技术的验钞机
CN102589466A (zh) * 2012-01-17 2012-07-18 浙江大学 一种轮廓的显微方法和装置
US20140111618A1 (en) * 2012-10-19 2014-04-24 Kabushiki Kaisha Topcon Three-Dimensional Measuring Device and Three-Dimensional Measuring System
CN104156682A (zh) * 2013-05-14 2014-11-19 符号技术有限公司 存在环境光时通过抑制环境光光电读取目标的装置和方法
US20150323311A1 (en) * 2012-06-13 2015-11-12 Koninklijke Philips N.V. Determining a propagation velocity for a surface wave
US20160258752A1 (en) * 2015-03-04 2016-09-08 Leica Geosystems Ag Surveying device having a fine targeting and target tracking functionality
EP3279685A1 (de) * 2016-08-04 2018-02-07 Sick AG Optoelektronischer sensor und verfahren zur erfassung eines objekts
CN208444026U (zh) * 2018-05-28 2019-01-29 深圳深浦电气有限公司 一种线对射激光传感器
CN209514851U (zh) * 2019-01-30 2019-10-18 合肥锟特奇科技有限公司 一种踢被检测系统
WO2020070514A1 (en) * 2018-10-05 2020-04-09 United Kingdom Research And Innovation Raman spectrometer
CN114862828A (zh) * 2022-05-30 2022-08-05 Oppo广东移动通信有限公司 光斑搜索方法装置、计算机可读介质和电子设备
CN115372933A (zh) * 2022-08-31 2022-11-22 深圳市欢创科技有限公司 一种杂光过滤方法、装置及激光雷达
CN115524683A (zh) * 2022-09-20 2022-12-27 深圳市欢创科技有限公司 一种光斑提取方法、测距方法、激光雷达及机器人

Patent Citations (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB314591A (en) * 1928-01-04 1929-07-04 John Logie Baird Improvements in television and like apparatus
GB994357A (en) * 1960-11-09 1965-06-02 Gkn Group Services Ltd A method of and apparatus for tracing an optically discernible boundary applicable to inspection and testing of articles
GB1403061A (en) * 1971-10-21 1975-08-13 Lejon J Method of guiding the beam of charged particles of a luminescent screen tube
JPS5854648A (ja) * 1981-09-28 1983-03-31 Nippon Kogaku Kk <Nikon> 位置合わせ装置
US6603867B1 (en) * 1998-09-08 2003-08-05 Fuji Xerox Co., Ltd. Three-dimensional object identifying system
US20030002040A1 (en) * 2001-06-06 2003-01-02 Macaulay Calum E. Light modulated microarray reader and methods relating thereto
US20050023478A1 (en) * 2003-07-31 2005-02-03 Ruckman Mark W. Method and apparatus for improved ultraviolet (UV) treatment of large three-dimensional (3D) objects
CN1657947A (zh) * 2004-02-12 2005-08-24 夏普株式会社 光学移动信息检测器和检测系统、电子设备以及编码器
WO2005114148A2 (en) * 2004-05-14 2005-12-01 Kla-Tencor Technologies Corp. Systems and methods for measurement or analysis of a specimen
US20060279477A1 (en) * 2005-06-10 2006-12-14 Allen William J Adjusting light intensity
GB0905259D0 (en) * 2009-03-27 2009-05-13 Light Blue Optics Ltd Holographic image display systems
CN101826231A (zh) * 2010-05-14 2010-09-08 陈琢 一种基于红外荧光识别技术的验钞机
CN102589466A (zh) * 2012-01-17 2012-07-18 浙江大学 一种轮廓的显微方法和装置
US20150323311A1 (en) * 2012-06-13 2015-11-12 Koninklijke Philips N.V. Determining a propagation velocity for a surface wave
US20140111618A1 (en) * 2012-10-19 2014-04-24 Kabushiki Kaisha Topcon Three-Dimensional Measuring Device and Three-Dimensional Measuring System
CN104156682A (zh) * 2013-05-14 2014-11-19 符号技术有限公司 存在环境光时通过抑制环境光光电读取目标的装置和方法
US20160258752A1 (en) * 2015-03-04 2016-09-08 Leica Geosystems Ag Surveying device having a fine targeting and target tracking functionality
EP3279685A1 (de) * 2016-08-04 2018-02-07 Sick AG Optoelektronischer sensor und verfahren zur erfassung eines objekts
CN208444026U (zh) * 2018-05-28 2019-01-29 深圳深浦电气有限公司 一种线对射激光传感器
WO2020070514A1 (en) * 2018-10-05 2020-04-09 United Kingdom Research And Innovation Raman spectrometer
CN209514851U (zh) * 2019-01-30 2019-10-18 合肥锟特奇科技有限公司 一种踢被检测系统
CN114862828A (zh) * 2022-05-30 2022-08-05 Oppo广东移动通信有限公司 光斑搜索方法装置、计算机可读介质和电子设备
CN115372933A (zh) * 2022-08-31 2022-11-22 深圳市欢创科技有限公司 一种杂光过滤方法、装置及激光雷达
CN115524683A (zh) * 2022-09-20 2022-12-27 深圳市欢创科技有限公司 一种光斑提取方法、测距方法、激光雷达及机器人

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
宋晓凤: "基于结构光测量技术的铁路隧道口异物检测方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》, pages 026 - 74 *
张震;周孟莲;张检民;韦成华;冯国斌;叶锡生;: "CCD中的激光光斑阴影现象及机理", 光学精密工程, no. 05 *
王生云;孙宇楠;史继芳;李宏光;解琪;: "三代微光像增强器信噪比测量技术研究", 应用光学, no. 04 *
赵贵燕;张逸新;王建宇;贾建军;: "大气湍流像差散焦和像散与高斯涡旋光束焦面光强", 物理学报, no. 02 *

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