DE60221618T2 - CMOS Bildsensor mit Bildmustererkennung auf einem Chip - Google Patents

CMOS Bildsensor mit Bildmustererkennung auf einem Chip Download PDF

Info

Publication number
DE60221618T2
DE60221618T2 DE60221618T DE60221618T DE60221618T2 DE 60221618 T2 DE60221618 T2 DE 60221618T2 DE 60221618 T DE60221618 T DE 60221618T DE 60221618 T DE60221618 T DE 60221618T DE 60221618 T2 DE60221618 T2 DE 60221618T2
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
image sensor
processor circuit
image
circuit
images
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
DE60221618T
Other languages
English (en)
Other versions
DE60221618D1 (de
Inventor
Raymond Sunnyvale Wu
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Omnivision Technologies Inc
Original Assignee
Omnivision Technologies Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Omnivision Technologies Inc filed Critical Omnivision Technologies Inc
Application granted granted Critical
Publication of DE60221618D1 publication Critical patent/DE60221618D1/de
Publication of DE60221618T2 publication Critical patent/DE60221618T2/de
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H01ELECTRIC ELEMENTS
    • H01LSEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L27/00Devices consisting of a plurality of semiconductor or other solid-state components formed in or on a common substrate
    • H01L27/14Devices consisting of a plurality of semiconductor or other solid-state components formed in or on a common substrate including semiconductor components sensitive to infrared radiation, light, electromagnetic radiation of shorter wavelength or corpuscular radiation and specially adapted either for the conversion of the energy of such radiation into electrical energy or for the control of electrical energy by such radiation
    • H01L27/144Devices controlled by radiation
    • H01L27/146Imager structures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/20Analysis of motion
    • G06T7/246Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/70SSIS architectures; Circuits associated therewith
    • H04N25/76Addressed sensors, e.g. MOS or CMOS sensors
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/28Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving image processing hardware

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Solid State Image Pick-Up Elements (AREA)
  • Image Input (AREA)
  • Transforming Light Signals Into Electric Signals (AREA)
  • Semiconductor Integrated Circuits (AREA)
  • Facsimile Heads (AREA)

Description

  • Die vorliegende Erfindung betrifft im Allgemeinen CMOS-Bildsensoren und insbesondere einen Einchip-Bildsensor mit einem in diesem integrierten Mustererkennungs-Schaltkreis.
  • CMOS-Bildsensoren werden in einer Reihe von Anwendungen eingesetzt. CMOS-Bildsensoren werden in optischen Mäusen über PC-Kameras bis zu Überwachungskameras verwendet und haben ihre Eignung unter Beweis gestellt, die CCD-Technologie zu verdrängen. Mit ihren geringen Kosten und ihrem geringen Leistungsverbrauch sind CMOS-Bildsensoren eine wichtige Alternative zu CCD.
  • In vielen Anwendungen entspricht das durch den Bildsensor empfangene Bild nicht einfach der Ausgabe des Sichtfelds. Stattdessen werden die Bildsensordaten für andere Zwecke, wie etwa zur Bewegungsdetektion in einer optischen Maus oder zur Bewegungsdetektion in Gegenständen verwendet. Beispielsweise werden in Spielzeugen oder Geräten des maschinellen Sehens verwendete Bildsensoren oft zur Bewegungsdetektion eingesetzt. Die Bildsensoren werden ebenfalls häufig zur Identifizierung von Formen oder Gegenständen in dem Bildfeld verwendet.
  • Für diese Anwendungen muss eine erhebliche Signalverarbeitung der Bilder durchgeführt werden. Üblicherweise wird die Signalverarbeitung auf einem separaten Chip durch einen herkömmlichen Signalverarbeitungsprozessor, einen Mikroprozessor oder andere logische Vorrichtungen, wie etwa eine frei programmierbare Gatteranordnung (field programmable gate array – FPGA) und einen programmierbaren logischen Schaltkreis (programmable logic device – PLD), durchgeführt.
  • Die Verwendung zusätzlicher Chips zur Signalverarbeitung ist teuer. Beispielsweise kann ein großer FPGA mit Millionen von Gattern bis zu $10 pro Einheit kosten. Für Mustererkennungsanwendungen ist die Verwendung eines großen FGPA nicht notwendig. Ferner sind kleine Gatterzähl-FGPAs nicht ohne weiteres erhältlich. Daher wird ein herkommlicher FGPA mit hoher Verarbeitungsleistung verwendet, wobei ein Großteil der Verarbeitungsleistung des FGPAs nicht genutzt wird.
  • Dokument US-5.883.830 offenbart eine CMOS-Bildvorrichtung mit integriertem Bildkorrektur-Schaltkreis. Dokument EP-A-0.466.117 offenbart einen Bildsensor mit Neuronenschaltkreis.
  • In einem ersten Aspekt stellt die vorliegende Erfindung einen CMOS-Bildsensor nach Anspruch 1 bereit.
  • Kurzbeschreibung der Zeichnungen
  • In den Zeichnungen beziehen sich gleiche Bezugszeichen auf dieselben Teile in all den verschiedenen Ansichten der nicht einschränkenden und nicht erschöpfenden Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung und worin:
  • 1 ein schematisches Schaubild eines integrierten Schaltkreises in Übereinstimmung mit der vorliegenden Erfindung ist.
  • 2A und 2B sind Beispiele von zwei Bildern, die durch den integrierten Schaltkreis von 1 aufgenommen wurden und eine Relativbewegung darstellen.
  • Detaillierte Beschreibung der dargestellten Ausführungsformen
  • In der folgenden Beschreibung werden zahlreiche spezifische Details, wie etwa die Identifizierung der verschiedenen Systemkomponenten bereitgestellt, um ein umfassendes Verständnis der Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung bereitzustellen. Für Fachleute auf diesem Gebiet ist jedoch erkennbar, dass die Erfindung ohne ein oder mehrere spezifische Details oder mit anderen Verfahren, Komponenten, Materialien, etc. ausgeführt werden kann. In wieder anderen Fällen sind bekannte Strukturen, Materialien oder Vorgänge nicht abgebildet oder detailliert beschrieben, um Aspekte der verschiedenen Ausführungsformen der Erfindung nicht zu verschleiern.
  • Der in dieser Beschreibung verwendete Ausdruck „eine Ausführungsform" oder „eine einzige Ausführungsform" bezieht sich auf ein bestimmtes Merkmal, eine besondere Struktur oder ein spezifisches Charakteristikum, das zusammen mit der Ausführungsform in zumindest einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung verwendet wird. Daher bezieht sich das Auftreten der Wendungen „in einer Ausführungsform" oder „in einer einzigen Ausführungsform" an verschiedenen Stellen in der Beschreibung nicht notwendigerweise auf dieselbe Ausführungsform. Ferner können die bestimmten Merkmale, besonderen Strukturen oder spezifischen Charakteristika in jeder geeigneten Weise in einer oder mehrerer Ausführungsformen miteinander kombiniert werden.
  • In Bezug auf 1 umfasst ein integrierter Schaltkreis 101, der in Übereinstimmung mit der vorliegenden Erfindung ausgebildet ist, eine Sensoranordnung 103, einen Prozessor-Schaltkreis 105, eine Ein-/Ausgabe (E/A) 107, einen Speicher 109 und einen Bus 111. Vorzugsweise ist jede dieser Komponenten auf einem Einsiliziumsubstrat ausgebildet und hergestellt, um auf einem einzigen Chip unter Verwendung herkömmlicher CMOS-Abläufe einstückig ausgebildet zu werden.
  • Der Abschnitt der Sensoranordnung 103 kann beispielsweise im Wesentlichen den Sensoranordnungsabschnitten ähnlich sind, die durch den Zessionar der vorliegenden Erfindung OmniVision Technologies, Inc., Sunnyvale, Kalifornien (USA), als Modellnummern OV7630, OV7920, OV7930, OV9620, OV9630, OV6910 oder OV7640 hergestellt werden.
  • Insbesondere die Sensoranordnung 103 umfasst eine Vielzahl an einzelnen Pixeln, die in einer zweidimensionalen Anordnung angeordnet sind. Bei Verwendung kann die Sensoranordnung 103, wenn ein Bild auf der Sensoranordnung 103 fokussiert wird, die Rohbilddaten erhalten.
  • Die Rohbilddaten werden dann vom Prozessor-Schaltkreis 105 über den Bus 111 empfangen, um die Signalverarbeitung zu beginnen. Der Prozessor-Schaltkreis 105 ist zur Ausführung eines Satzes vorprogrammierter (eventuell im Speicher 107 gespeicherter) Befehle geeignet, die zur Durchführung der Funktionen des integrierten Schaltkreises 101 nötig sind. In einer Ausführungsform kann der integrierte Schalt kreis 105 für Anwendungen zum maschinellen Sehen verwendet werden. Beispielsweise kann der integrierte Schaltkreis 105 programmiert sein, um nach bestimmten Merkmalen zu suchen. Beispielsweise kann der integrierte Schaltkreis 105 programmiert werden, um nach vorbestimmten Merkmalen zu suchen. Wenn der integrierte Schaltkreis 105 in ein Spielzeugauto oder ein Spielzeugtier eingebaut ist, können daher das Auto oder das Tier programmiert werden, um in bestimmten Formen vorliegenden Gegenständen zu folgen, wie etwa einer Hand, einem menschlichen Körper oder einer Tischkante.
  • Der Prozessor-Schaltkreis 105 ist ein Neuronenschaltkreis.
  • Schaltkreise auf Neuronenbasis stellten sich in den Mustererkennungsanwendungen als besonders vielversprechend heraus. Die Massenparalleleigenschaften und die „Lernfähigkeit" des Neuronenschaltkreises sind besonders an einen integrierten Schaltkreis der vorliegenden Erfindung angepasst, der die Sensorfunktionalität mit der Strukturerkennungseigenschaft in sich vereinbart. Die Gestaltung des Neuronenschaltkreises kann von einer Anzahl an Unternehmen, umfassend Silicon Recognition, Inc., Kalifornien (USA), erhalten werden. Ein weiteres Detail der Gestaltung von Neuronenschaitkreisen ist ebenfalls im US-Patent Nr. 5.717.832 und im US-Patent Nr. 5.621.863 zu finden und ist darin durch Verweise auf die Patenteigenschaften aufgenommen.
  • Im Zusammenhang der derzeit veranschaulichten Ausführungsformen ist der Prozessor-Schaltkreis 105 programmiert, um Rohbilddaten zu erhalten und die Rohbilddaten zu verarbeiten, um einen Merkmalssatz für eine aufeinanderfolgende Reihe von Rohbilddaten zu extrahieren. Merkmalssätze aufeinanderfolgender Bilder werden unter Verwendung bekannter Algorithmen, wie etwa in den US-Patenten Nr. 6.256.016 , 5.644.139 oder 6.172.354 beschrieben, miteinander verglichen. Andere Algorithmen existieren, die zur Bestimmung der relativen Bewegung basierend auf den aufeinanderfolgenden Bildern der Bilddaten verwendet werden können.
  • Beispielsweise kann ein Merkmalsextraktionsverfahren verwendet werden, das in einer Parallelanmeldung, eingereicht am 6. November 2001, beschrieben wird und an den Zessionar der vorliegenden Erfindung übertragen wird, welches den Titel „Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung der relativen Bewegung in einer optischen Maus unter Verwendung der Merkmalsextraktion" trägt, von Shi Ge stammt und hierin unter Verweis aufgenommen wird. Als Alternative dazu können nicht merkmalsbasierte Verfahren verwendet werden, die in einer Parallelanmeldung, eingereicht am 6. November 2001, beschrieben wird und an den Zessionar der vorliegenden Erfindung übertragen wird, welche den Titel „Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung relativer Bewegung in einer optischen Maus" trägt, von Xiaodong Luo stammt und hierin durch Verweis aufgenommen wird.
  • Daher wird der Prozessor-Schaltkreis 105 zur Berechnung der Bewegung auf der Basis der aufeinanderfolgenden Bilder berechnet, die durch die Sensoranordnung 103 erfasst werden. Sobald die Bewegung berechnet wurde, stellt der Prozessor-Schaltkreis 105 X- und Y-Bewegungskoordinaten an E/A 109 bereit, welche wiederum die Informationen ausgibt.
  • Als Beispiel für die Analyse empfängt der Prozessor-Schaltkreis 105, unter Bezugnahme auf die 2A und 2B, die Rohbilddaten von einem ersten Bild 401 (dargestellt in 2A). In diesem Beispiel ist das erste Bild 401 ein Bild einer Wand eines Raumes, etwa eines Büros oder Arbeitszimmers. In diesem Beispiel umfasst das erste Bild 401 einen Tisch 403, eine Lampe 405 und ein Bild 407.
  • Nach dem Empfang des ersten Bilds 401 kann der Prozessor-Schaltkreis 105 dann einen Merkmalssatz aus den Rohbilddaten eines ersten Bilds 401 extrahieren. Unter Verwendung bekannter Algorithmen und Verfahren, wie etwa aus Anwendungen maschinellen Sehens, kann ein Merkmalssatz (auch als Abstraktion bezeichnet) aus dem ersten Bild 401 erzeugt werden. Der Merkmalssatz kann beispielsweise die Umrisse von Tisch 403, Lampe 405 und Bild 407 sein. Der Merkmalssatz kann in einer alternativen Ausführungsform die Bereiche des Bildes 401 sein, die hell oder ungewöhnlich farbintensiv sind. Es versteht sich, dass der besondere Ansatz zur Extrakti an und zur Erzeugung des Merkmalssatzes für die vorliegende Erfindung nicht kritisch ist.
  • Nach der Extraktion des Merkmalssatzes aus den Rohbilddaten eines ersten Bilds 401 kann der Prozessor-Schaltkreis 105 diesen Merkmalssatz im Speicher 107 speichern. Als Nächstes wird der Merkmalssatz eines zweiten Bilds 411 (wie in 2B dargestellt) mit dem ersten Bild zeitlich aufeinanderfolgend unter Verwendung derselben Verfahren, wie sie für das erste Bild 401 verwendet wurden, extrahiert. Ein Vergleich des Merkmalssatzes des zweiten Bilds mit dem Merkmalssatz des ersten Bilds kann durchgeführt werden, um Größe und Richtung der Bewegung des integrierten Schaltkreises 101 zu bestimmen. Größe und Richtung der Bewegung des integrierten Schaltkreises 101 werden auch als Bewegungsvektor bezeichnet.
  • Wie in 2B zu sehen, zeigt insbesondere das zweite Bild 411, wenn es mit dem ersten Bild 401 verglichen wird, an, dass der integrierte Schaltkreis 101 seitlich nach links durch eine endliche und quantitativ bestimmbare Menge verschoben wurde. Selbstverständlich wird der Vergleich in der vorliegenden Erfindung durch den Prozessor-Schaltkreis 105 durchgeführt, indem die Merkmalssätze des ersten Bilds 401 mit dem zweiten Bild 411 verglichen werden. Unter Verwendung bekannter Algorithmen und Verfahren kann der Prozessor die Menge der Verschiebung, sowohl horizontal als auch vertikal, der aufeinanderfolgenden Bilder bestimmen. Beispiele dieser Algorithmen und Verfahren sind im oben erläuterten '016-Patent und '354-Patent zu finden.
  • Der Prozessor-Schaltkreis 105 basiert auf der auf der Verschiebungsmenge der aufeinanderfolgenden Bilder und der Bildgeschwindigkeit (gemessen in Einzelbildern pro Sekunde). In einer Ausführungsform weist die Sensoranordnung 105 eine Konfiguration zum Empfangen von Bildern bei einer Geschwindigkeit von 1000 Bildern pro Sekunde auf. Es gilt jedoch, dass diese Geschwindigkeit basierend auf der erwarteten Maximalgeschwindigkeit, mit der der integrierte Schaltkreis 101 bewegt wird, geändert werden kann.
  • Während die Erfindung hierin zusammen mit einer begrenzten Anzahl an Ausführungsformen beschrieben und veranschaulicht ist, kann die Erfindung in vielen Formen ausgeführt sein, ohne von der Wesensart der wichtigen Eigenschaften der Erfindung abzuweichen. Die dargestellten und beschriebenen Ausführungsformen sind daher in jeder Hinsicht als veranschaulichend und nicht als einschränkend zu betrachten. Der Schutzumfang der Erfindung wird eher durch die beigefügten Ansprüche als durch die oben stehende Beschreibung angegeben und die Aufnahme aller Modifikationen, die im Rahmen der Bedeutung und des Äquivalenzbereiches der Ansprüche auftreten, hierin ist beabsichtigt.

Claims (7)

  1. CMOS-Bildsensor zum Bereitstellen eines Bewegungsvektors, basierend auf der relativen Bewegung aufeinanderfolgender Bilder, die durch den Bildsensor empfangen werden, wobei der Bewegungsvektor zur Steuerung der Bewegung einer Vorrichtung verwendet wird, und wobei der Bildsensor Folgendes umfasst: (a) eine Sensoranordnung (103), die zum Empfangen von Umgebungsbildern und zur Ausgabe eines die Umgebungsbilder anzeigenden Signals geeignet ist, wobei die Sensoranordnung (103) eine zweidimensionale Anordnung von Pixeln ist; und (b) ein Prozessor-Schaltkreis (105) zum Empfangen des die Umgebungsbilder anzeigenden Signals, wobei der Prozessor (105) zum Empfangen zumindest zwei aufeinanderfolgender Umgebungsbilder und zum Bestimmen und Ausgeben des auf einem Vergleich der zumindest zwei aufeinanderfolgenden Umgebungsbilder (401, 411) basierenden Bewegungsvektor geeignet ist, dadurch gekennzeichnet, dass der Prozessor-Schaltkreis ein Neuronenschaltkreis ist und der Prozessor-Schaltkreis zwar von der Sensoranordnung getrennt ist, aber auf demselben integrierten Schaltkreis (101) vorliegt.
  2. Bildsensor nach Anspruch 1, worin die aktiven Pixel eine Photodiode oder ein Photogate als Lichtabfühlelement verwenden.
  3. Bildsensor nach Anspruch 1, worin der Prozessor-Schaltkreis programmiert ist, um nach vorbestimmten Merkmalen zu suchen.
  4. Bildsensor nach Anspruch 1, worin der Prozessor-Schaltkreis programmiert ist, um einen Merkmalssatz aus den zumindest zwei Umgebungsbildern zu gewinnen.
  5. Bildsensor nach Anspruch 5, worin der Prozessor-Schaltkreis und die Sensoranordnung auf einem einzigen Siliziumsubstrat ausgebildet sind.
  6. Bildsensor nach Anspruch 5, worin der Prozessor-Schaltkreis und die Sensoranordnung auf einem einzigen Chip einstückig ausgebildet sind.
  7. Spielzeug, in das einer der Bildsensoren gemäß den Ansprüchen 1 bis 6 aufgenommen ist.
DE60221618T 2001-11-06 2002-11-05 CMOS Bildsensor mit Bildmustererkennung auf einem Chip Expired - Lifetime DE60221618T2 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US10/011,507 US6617565B2 (en) 2001-11-06 2001-11-06 CMOS image sensor with on-chip pattern recognition
US11507 2001-11-06

Publications (2)

Publication Number Publication Date
DE60221618D1 DE60221618D1 (de) 2007-09-20
DE60221618T2 true DE60221618T2 (de) 2008-05-21

Family

ID=21750688

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE60221618T Expired - Lifetime DE60221618T2 (de) 2001-11-06 2002-11-05 CMOS Bildsensor mit Bildmustererkennung auf einem Chip

Country Status (6)

Country Link
US (1) US6617565B2 (de)
EP (1) EP1309009B1 (de)
CN (1) CN1417739A (de)
AT (1) ATE369628T1 (de)
DE (1) DE60221618T2 (de)
TW (1) TW578302B (de)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11568549B2 (en) 2018-08-03 2023-01-31 Logitech Europe S.A. Method and system for detecting peripheral device displacement

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7595883B1 (en) * 2002-09-16 2009-09-29 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Biological analysis arrangement and approach therefor
DE60333757D1 (de) * 2003-11-04 2010-09-23 St Microelectronics Res & Dev Verbesserungen in oder in Bezug auf Bildsensoren
US7205526B2 (en) * 2003-12-22 2007-04-17 Micron Technology, Inc. Methods of fabricating layered lens structures
JP4294514B2 (ja) * 2004-03-05 2009-07-15 シャープ株式会社 半導体装置および電子装置
EP1596578B1 (de) * 2004-05-15 2007-09-12 STMicroelectronics Limited Spaltenstromquelle
US7564019B2 (en) 2005-08-25 2009-07-21 Richard Ian Olsen Large dynamic range cameras
US8124929B2 (en) 2004-08-25 2012-02-28 Protarius Filo Ag, L.L.C. Imager module optical focus and assembly method
EP1812968B1 (de) 2004-08-25 2019-01-16 Callahan Cellular L.L.C. Vorrichtung für mehrere kameraeinrichtungen und verfahren zu ihrem betrieb
US7795577B2 (en) * 2004-08-25 2010-09-14 Richard Ian Olsen Lens frame and optical focus assembly for imager module
US7916180B2 (en) * 2004-08-25 2011-03-29 Protarius Filo Ag, L.L.C. Simultaneous multiple field of view digital cameras
GB2427484A (en) * 2005-06-21 2006-12-27 Global Bionic Optics Pty Ltd Variable power fluid lens with flexible wall
US8478081B2 (en) 2005-06-30 2013-07-02 Agc Flat Glass North America, Inc. Monolithic image perception device and method
US20070102622A1 (en) * 2005-07-01 2007-05-10 Olsen Richard I Apparatus for multiple camera devices and method of operating same
US7566855B2 (en) * 2005-08-25 2009-07-28 Richard Ian Olsen Digital camera with integrated infrared (IR) response
US7964835B2 (en) * 2005-08-25 2011-06-21 Protarius Filo Ag, L.L.C. Digital cameras with direct luminance and chrominance detection
US20070258006A1 (en) * 2005-08-25 2007-11-08 Olsen Richard I Solid state camera optics frame and assembly
CN100446029C (zh) * 2007-02-15 2008-12-24 杨志军 智能机器视觉识别系统中的信号处理电路
US8063350B2 (en) * 2007-08-03 2011-11-22 Cognex Corporation Circuits and methods allowing for pixel array exposure pattern control
US8570393B2 (en) * 2007-11-30 2013-10-29 Cognex Corporation System and method for processing image data relative to a focus of attention within the overall image
US9451142B2 (en) * 2007-11-30 2016-09-20 Cognex Corporation Vision sensors, systems, and methods
JP4582205B2 (ja) * 2008-06-12 2010-11-17 トヨタ自動車株式会社 電動車両
US9189670B2 (en) * 2009-02-11 2015-11-17 Cognex Corporation System and method for capturing and detecting symbology features and parameters
TWI382351B (zh) * 2009-03-20 2013-01-11 Ind Tech Res Inst 具積分影像輸出之影像感測器
US20140333808A1 (en) * 2013-05-10 2014-11-13 BAE Systems Imaging Solutions, Inc. Customizable Image Acquisition Sensor and Processing System
KR102192088B1 (ko) * 2014-07-18 2020-12-16 삼성전자주식회사 인지센서 및 이의 구동방법
WO2017168665A1 (ja) 2016-03-30 2017-10-05 株式会社ニコン 特徴抽出素子、特徴抽出システム、および判定装置
CN109691079B (zh) 2016-09-16 2021-05-14 索尼半导体解决方案公司 成像装置和电子设备
JP6809565B2 (ja) * 2019-06-13 2021-01-06 株式会社ニコン 特徴抽出素子、特徴抽出システム、および判定装置

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2752442B2 (ja) * 1989-06-28 1998-05-18 三菱電機株式会社 視覚情報処理素子
JP2591269B2 (ja) * 1990-07-10 1997-03-19 三菱電機株式会社 視覚情報処理素子
US5302838A (en) * 1992-06-09 1994-04-12 University Of Cincinnati Multi-quantum well injection mode device
EP0694854B1 (de) 1994-07-28 2002-06-05 International Business Machines Corporation Verbesserte Neuronalhalbleiterchipsarchitekturen und Neuronalnetzwerke darin
EP0694852B1 (de) 1994-07-28 2002-06-26 International Business Machines Corporation Innovative Neuronalschaltungsarchitektur
AU1689897A (en) * 1995-12-29 1997-07-28 Intel Corporation Cmos imaging device with integrated flash memory image correction circuitry
US5703353A (en) * 1996-01-25 1997-12-30 Hewlett-Packard Company Offset removal and spatial frequency band filtering circuitry for photoreceiver signals
CA2288758C (en) * 1997-05-05 2007-07-17 Alexander R. Roustaei Optical scanner and image reader for reading images and decoding optical information including one and two dimensional symbologies at variable depth of field
US6011295A (en) * 1997-07-22 2000-01-04 Foveonics, Inc. Neural network active pixel cell
NL1011406C2 (nl) * 1998-02-28 2000-01-07 Hyundai Electronics Ind CMOS beeldsensor met testschakeling voor het verifiëren van de werking daarvan.
US6233368B1 (en) * 1998-03-18 2001-05-15 Agilent Technologies, Inc. CMOS digital optical navigation chip
EP1143521A1 (de) * 2000-04-05 2001-10-10 Omnivision Technologies Inc. CMOS Bildsensor mit nichtflüchtigem Speicher

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11568549B2 (en) 2018-08-03 2023-01-31 Logitech Europe S.A. Method and system for detecting peripheral device displacement

Also Published As

Publication number Publication date
TW578302B (en) 2004-03-01
US20030085336A1 (en) 2003-05-08
TW200302573A (en) 2003-08-01
US6617565B2 (en) 2003-09-09
CN1417739A (zh) 2003-05-14
EP1309009A2 (de) 2003-05-07
ATE369628T1 (de) 2007-08-15
DE60221618D1 (de) 2007-09-20
EP1309009B1 (de) 2007-08-08
EP1309009A3 (de) 2005-06-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE60221618T2 (de) CMOS Bildsensor mit Bildmustererkennung auf einem Chip
DE69027616T2 (de) Gerät und Verfahren zum Bestimmen von Konturen und Linien
DE60207443T2 (de) Sensorvorrichtung für eine optisches zeigerinstrument, wie eine optische maus
DE102004012811B4 (de) Vorrichtung zum Überwachen der Umgebung eines Fahrzeugs
DE102008034304B4 (de) Bildverarbeitungsgerät
DE112004002219B4 (de) Verfahren zum Antreiben eines Roboters
DE60200122T2 (de) Optisches Navigationssystem
DE68924612T2 (de) Bildverarbeitungsmethode zur Gestalterkennung.
DE112011101695T5 (de) System und Verfahren zur Verarbeitung von Bilddaten in Bezug zu einer Konzentration innerhalb des gesamten Bildes
WO2007039202A1 (de) Vorrichtung, verfahren und computerprogramm zum ermitteln einer information über eine form und/oder eine lage einer ellipse in einem graphischen bild
DE60113564T2 (de) Bildverarbeitungseinrichtung und Mustererkennungsvorrichtung, bei der die Bildverarbeitungseinrichtung verwendet wird
DE2935261A1 (de) Anordnung und verfahren zur mustererkennung
DE3524505C2 (de)
DE112020006938T5 (de) Kamera-mehrzeilen-zeitteilungs-belichtungsverarbeitungsverfahren und -system
DE2829808A1 (de) Verfahren und vorrichtung zum lesen von zeichen
DE602004009875T2 (de) Verfahren zur Bildverarbeitung für Profilbestimmung mittels strukturiertem Lichts
EP2787485B1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Fehlerstellenerkennung bei biegeschlaffen Körpern
EP1180258B1 (de) Mustererkennung mittels prüfung zusätzlicher merkmale nach teilverarbeitung
DE102006044595B4 (de) Bildverarbeitungsvorrichtung zur Segmentierung anhand von Konturpunkten
DE3939621A1 (de) Verfahren und geraet zur erfassung von markendaten in bilddaten
DE102017111215B4 (de) Vorrichtung und Verfahren zum Detektieren einer Eigenschaft aus elektromagnetischen Strahlungssensordaten
DE102018100315A1 (de) Erzeugen von Eingabedaten für ein konvolutionelles neuronales Netzwerk
EP1709587A1 (de) Bildverarbeitungssystem
DE10147807A1 (de) Verfahren zur dreidimensionalen Erfassung von Objekten oder Szenen
DE102018209898A1 (de) Verfahren zur Bestimmung von zueinander korrespondierenden Bildpunkten, SoC zur Durchführung des Verfahrens, Kamerasystem mit dem SoC, Steuergerät und Fahrzeug

Legal Events

Date Code Title Description
8381 Inventor (new situation)

Inventor name: WU, RAYMOND, SUNNYVALE, CA 94085, US

8364 No opposition during term of opposition