JP2014209103A - マシーンビジョン3dラインスキャンイメージ取得及び処理 - Google Patents
マシーンビジョン3dラインスキャンイメージ取得及び処理 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2014209103A JP2014209103A JP2014055305A JP2014055305A JP2014209103A JP 2014209103 A JP2014209103 A JP 2014209103A JP 2014055305 A JP2014055305 A JP 2014055305A JP 2014055305 A JP2014055305 A JP 2014055305A JP 2014209103 A JP2014209103 A JP 2014209103A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pixel
- signal
- image
- row
- pixel elements
- 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.)
- Granted
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title description 11
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 80
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 27
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 claims abstract description 5
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 68
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 23
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 abstract description 90
- 238000005286 illumination Methods 0.000 abstract description 18
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 abstract 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 abstract 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 110
- 230000008569 process Effects 0.000 description 41
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 25
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 22
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 13
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 13
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 7
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 5
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 5
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 5
- 239000012536 storage buffer Substances 0.000 description 5
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 4
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 3
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 2
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 210000000352 storage cell Anatomy 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000017105 transposition Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
- H04N13/20—Image signal generators
- H04N13/204—Image signal generators using stereoscopic image cameras
- H04N13/207—Image signal generators using stereoscopic image cameras using a single 2D image sensor
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
- G01C11/02—Picture taking arrangements specially adapted for photogrammetry or photographic surveying, e.g. controlling overlapping of pictures
- G01C11/025—Picture taking arrangements specially adapted for photogrammetry or photographic surveying, e.g. controlling overlapping of pictures by scanning the object
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
- H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
- H03M7/3059—Digital compression and data reduction techniques where the original information is represented by a subset or similar information, e.g. lossy compression
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
- H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
- H03M7/3059—Digital compression and data reduction techniques where the original information is represented by a subset or similar information, e.g. lossy compression
- H03M7/3062—Compressive sampling or sensing
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
- H04N13/20—Image signal generators
- H04N13/204—Image signal generators using stereoscopic image cameras
- H04N13/254—Image signal generators using stereoscopic image cameras in combination with electromagnetic radiation sources for illuminating objects
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
- H04N25/70—SSIS architectures; Circuits associated therewith
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
- H04N25/70—SSIS architectures; Circuits associated therewith
- H04N25/71—Charge-coupled device [CCD] sensors; Charge-transfer registers specially adapted for CCD sensors
- H04N25/75—Circuitry for providing, modifying or processing image signals from the pixel array
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
- H04N25/70—SSIS architectures; Circuits associated therewith
- H04N25/76—Addressed sensors, e.g. MOS or CMOS sensors
- H04N25/78—Readout circuits for addressed sensors, e.g. output amplifiers or A/D converters
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Transforming Light Signals Into Electric Signals (AREA)
- Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Solid State Image Pick-Up Elements (AREA)
Abstract
【解決手段】マシーンビジョンシステムが、複数のピクセルからの信号を集合化することにより圧縮センシングを実行する。信号の集合が、サンプリング関数に基づく。サンプリング関数が、希薄なランダム基底とフィルタリング関数の積から形成される。
【選択図】図2a
Description
・シンボル
は、イメージ強度信号(image intensity signal)を示し、これは、それがピクセルアレイのN1ピクセル行及びN2ピクセル列上に存在するためである。
・シンボル
が、イメージ信号XとQ256(.)により256レベルに量子化された標準のサンプリング関数との積を示す。
・シンボル
が、観測Yから復元したイメージ強度信号を示す。
・シンボルf
が、コンボリューションカーネルを示し、これが、スムージング係数αとエッジ検出係数
の線形結合により生成された、バンドパスフィルターである。
・シンボル
が、fによりコンボリューションされた復元イメージ信号
を示し、これが、例えば、行に関して復元イメージ信号
の近似部分導関数である
に帰結する。
・シンボル
が、ローカル信号極値(local signal extremes)、つまり、各列の信号
のP関連信号ピークのイメージオフセットパラメーターを示す。
であるXのイメージ強度信号として理解され、ピクセルアレイのN1ピクセル行とN2ピクセル列上に存在するイメージ強度信号を示す。情報が、例えば、図1aのイメージセンサー107のイメージセンサーにより受信される。
ノルムを有することを示唆し、この場合、凸最適化方法(convex optimization methods)が適用され、ここでは
が、観測に一致する制約に服するその
最小値であることが分かる。
である。
をマップするsign(Ax)が、もし
ならば、所謂、K−希薄信号xのためのオーダーKの
である。
であるならば、y=sign(Ax)が、
にとって確率Pr>1−ρの
である。
に埋め込むのに要求されるサンプル数が、オーダーO(Klog(N))であることにある。イメージ信号Xをフィルタリングしてレーザーラインオフセットパラメーターの抽出に必要な情報を含まない空間周波数を減衰させることにより、Kz<Kxとなるように、Zの希薄さが増加し、観測Yにおいてフィルターされた信号をロバストにエンコードするのに要求されるサンプル数が、エラー公差
が同一値のままであるとすれば、実際には、純のイメージ信号Xのエンコードに要求されるサンプル数よりも常に少ない(多くの場合はかなり少ない)。
・シンボル
は、イメージ強度信号を示し、これは、それがイメージセンサーのN1×N2ピクセルエレメント上に存在するためであり、例えば、イメージセンサーのピクセルエレメントが、N1ピクセル行及びN2ピクセル列のピクセルアレイを生成する。
・シンボル
がイメージフィルタリング関数を示し、これは、イメージ信号Xの行に関する第1偏導関数の中央差分近似の計算に用いられる係数を含み、幾つかの実施形態においてはその係数から成る。
・シンボル
が、希薄ランダムシーケンスを示し、これは、幾つかの実施形態においては、m>1のオーダーmのマルコフ連鎖に基づく。
・シンボル
が、rから行ベクトルを引くことにより生成される、ランダム基底関数を示す。
・シンボル
が、ランダム基底
とフィルタリング関数Ψの積から生成される、イメージサンプリング関数を示す。
・シンボル
が、サンプリング関数Фと、sign(.)により二つのレベル{−1,1}に量子化されたイメージ信号Xの積から生成される、フィルターされたイメージ強度信号の観測を示す。
・シンボル
が、観測Yとランダム基底関数
の転置の積から成る、フィルターされたイメージ信号の推定を示す。
・シンボル
が、元のイメージ信号Xとフィルタリング関数Ψの積の推定を示す。
・シンボル
が、ローカル信号極値、つまり、各列上の信号ZのP関連信号ピークのイメージオフセットパラメーターを示す。
、ここで、N3=N1+2Mdであり、及び空間フィルタリングカーネル
のサイズ
である。
幾つかの実施形態においては、ベクトルrの情報が、次のように、二つのベクトル
及び
のエレメント基準の積から生成されるものと理解できる:
r=(ri)=(biCi)
ここで、bが、ランダム分布に基づく:
P(bi=1)=P(bi=−1)=1/2
またcが、オーダーm=2d:のマルコフ連鎖に基づく:
である。
であり、サンプリング関数Фの行が十分に非相関である。
の転置と観測Yの積により決定される。ブロック227においては、プロセスが、フィルターされたイメージZの推定を生成する。幾つかの実施形態においては、図2aに示すように、ブロック255のプロセスにより生成されたフィルターされたイメージの推定が、カーネルαでのコンボリューションにより生成される。
のサポートよりも大きい(若しくは等しい)有限幅の矩形波によりモデル化される。上述に記載のモデルのように、イメージ平均化カーネルが、時々、フィルタリングカーネル
の予期された出力に適合する。例えば、もしフィルタリングカーネルが
により与えられるならば、ブロック227のコンボリューションカーネルがα=(1,2,3,3,2,1)になる。
の転置にカーネルαを畳み込むことによりブロック225において実行できることに留意されたい。しかしながら、ブロック225の行列乗算が希薄行列乗算の方法により実行される幾つかの実施形態において、ブロック227のコンボリューションで動作を行うことが顕著な計算上の利益を提供する。
とサンプリング関数Фが複数の独立のセグメントに区分されており、これらのセグメントが時空的にインターリーブされた態様で用いられる点において異なる。好適には、また、幾つかの実施形態においては、時空的なインターリーブは、任意の所定のフレーム時間tにおいてその空間的に隣接のj−1又はj+1のいずれかと同一のパターンでイメージのどの列jもサンプルされず、また現在のフレーム時間で用いられるサンプリングパターンが前回のフレーム時間のサンプリングパターンや次のフレーム時間のサンプリングパターンとは異なることを保証する。
に関連の同一のエラー公差が維持され、従って、図2aのビジョンシステムに比べて顕著なより優れた計算効率が提供される。
・シンボル
は、それが時間tでピクセルアレイのN1ピクセル行及びN2ピクセル列上に存在するため、イメージ強度信号を示す。
・シンボル
がイメージフィルタリング関数を示し、これは、第1偏導関数の中央差分近似を計算するために用いられる係数を含む、また幾つかの実施形態においてはその係数から成る。
・シンボル
が、幾つかの実施形態においては、ここで、m>1のオーダーmのマルコフ連鎖に基づく希薄ランダムシーケンスを示す。
・シンボル
が、rから行ベクトルを減算することにより算出されるランダム基底関数
のアレイを示す。
・シンボル
が、ランダム基底
とフィルタリング関数Ψの積から成るイメージサンプリング関数のアレイを示す。
・シンボル
が、サンプリング関数
と、sign(.)により二つのレベル{−1,1}に量子化されたイメージ信号Xtの積から成る、時間tでのフィルターされたイメージ強度信号の観測を示す。
・シンボル
が、αによりコンボリューションされたランダム基底関数
の転置と観測Ytの積から成る、フィルターされたイメージ信号の推定を示す。
・シンボル
が、元のイメージ信号Xと、
の合計から成るフィルタリング関数Ψの積の推定を示す。
・シンボル
が、ローカル信号極値、つまり、時間t−1での各列上の信号ZのP関連信号ピークのイメージオフセットパラメーターを示す。
の転置と観測
の積を取ることにより決定され、新しい推定Wが各フレーム時間tについて生成される。
を満足する、2(m)ビット長のワードとしてアクセスされる。本発明の幾つかの実施形態においては、
であり、メモリーデータ幅が32ビットである。
ここで、a、b、及びcが、
のための2次の調整係数であり、VFDがピクセルのフローティングディフュージョン412に保持された電圧である。その係数は、トランジスタ(Vdd、V0+及びV0-)の動作点に依存する。係数a、b、及びcは、全てのピクセルにとっておおよそ等しいが、幾らかの不適合を考慮する必要があろう。
である。
が、行列乗算器500の出力wi,tを2つの前回のフレーム時間wi,t-1及びwi,t-2からの対応の行で合算することにより信号平均化プロセッサー510に生成され、次に、図2a及び図2bに関して先述したように、カーネルαでコンボリューションする。そのようなイメージ平均化機能の効率的な実施のための方法が、高速デジタルイメージ処理の分野の当業者にはよく知られている。
が、空間フィルタリング関数Ψにより処理された元のイメージ信号Xの推定である。空間フィルタリング関数Ψは、幾つかの実施形態においては、行に関するイメージ信号の第1導関数の中央差分近似である。そのようなフィルターされたイメージ信号Z=ΨXからオフセットを抽出する既知の方法が、再構成イメージの各列上のローカル最小及び最大値を求めて記憶し、近隣の最小/最大値ペアを組にして関心点を求め、差分大きさの順に各列で関心点を分類し、そしてこれらの関心点PのPxN2行オフセット座標からオフセット座標ベクトル
を生成するステップを含む。追加のステップが、サブピクセルパラメーターを推定するための補間や関心対象物の表面に関する前回の推定に整合しない点を除去するための座標のセットの除去を含む。そのようなピーク検出機能の効率的な実施のための方法が、マシーンビジョンの分野の当業者には良く知られている。
の正確な近似を連続的に生成する方法を図示する。図7は、フローチャート700と例示の図示750を含む。フローチャート700は、701:再構成されたイメージバッファーを初期化する、702:再構成イメージを空間的にフィルタリングする、703:再構成エラーを計算する、704:再構成エラーをテストする、705:信号勾配を計算する、706:新しい構成イメージをストレージバッファー707に生成する、708:ストレージバッファー707から最終結果を読み出すステップを含む。
701.元の観測ベクトルYが、観測空間から信号空間へ変更され、信号Z1の第1近似を生成する。
702.信号Z1の第1近似がフィルターされて第2近似Z2(図示せず)を生成する。フィルタリングは、信号の関連情報を保持し、他方、再構成のノイズを低減する目的で信号のリニア又は非リニア変換を含む。
703.第2近似Z2が、観測ドメインへ変換して戻され、第2観測ベクトルを生成し、これが元の観測ベクトルYから減じられて、観測勾配(measurement gradient)dYを生成する。
704.もし観測勾配
の大きさが十分に小さいのであれば、信号
の現在の第1近似信号が、信号Zの最適な近似であると報告される。
705.704で失敗すれば、観測勾配dYが信号空間へ変換され、信号勾配dZを生成する。
706.信号勾配dZの信号Z2の第2近似に加えられ、信号Z1の第1近似を生成し、再構成プロセスがステップ702に戻る。
Claims (4)
- イメージの情報の決定に適する方法であって、
ピクセルアレイの複数のピクセルエレメントのそれぞれのために到来の光エネルギーに基づいて第1ピクセル信号を蓄積するステップであって、前記ピクセルエレメントが、各々、光センサーを含み、前記第1ピクセル信号が、シーンのイメージを示す、ステップ;及び
前記シーンの前記イメージを示す観測の情報を取得するステップにして、
前記ピクセルエレメントの行に制御信号のセットを適用するステップであって、各行のピクセルエレメントが共通の制御信号を共有し、制御信号のセットのそれぞれが実質的にお互いに相関関係がなく、制御信号のセットの各々が、ランダム基底関数と、予期されるイメージ信号の関心の所望の空間周波数に調整された周波数応答を有するフィルタリング関数の積を含む行列の異なるベクトルを示す、ステップと、
制御信号の各セットのため、前記制御信号に応じて、ピクセルエレメントの列のために前記第1ピクセル信号に基づく出力信号を集合するステップと、
前記ピクセルエレメントの前記列の前記集合した出力信号のそれぞれをデジタル化するステップにより、前記シーンの前記イメージを示す観測の情報を取得するステップを含む、方法。 - イメージの情報の決定に適する方法であって、
ピクセルアレイの複数のピクセルエレメントのそれぞれのために到来の光エネルギーに基づいて第1ピクセル信号を蓄積するステップであって、前記ピクセルエレメントが、各々、光センサーを含む、ステップ;及び
前記シーンの前記イメージを示す観測の情報を取得するステップにして、
前記ピクセルエレメントの行に制御信号のセットを適用するステップであって、各行のピクセルエレメントが、各々がその行の複数のピクセルを含むピクセルサブセットにグループされ、各行のピクセルエレメントが共通の制御信号を共有する各ピクセルサブセットに属し、前記制御信号のセットの各々が、お互いに実質的に相関関係がない、ステップと、
制御信号の各セットのため、前記制御信号に応じて、ピクセルエレメントの列の出力信号を集合するステップであって、前記出力信号が前記第1ピクセル信号に基づく、ステップと、
前記集合した前記ピクセルエレメントの前記列の出力信号のそれぞれをデジタル化するステップにより、前記シーンの前記イメージを示す観測の情報を取得するステップを含む、方法。 - イメージの情報の決定に適する方法であって、
行及び列に区分される複数のピクセルエレメントを含むピクセルアレイを備えるイメージセンサーであって、前記ピクセルエレメントのそれぞれが光センサーを備え、各行のピクセルエレメントが複数の異なるセットの一つに属し、各行のピクセルエレメントが、その行のためのそのセットのピクセルエレメント用の制御信号を受信するための共通の配線を有する各セットに属し、ピクセルエレメントの各列におけるピクセルエレメントが、その列のための列出力信号を提供するために共通の配線を有し、前記列出力信号に対する前記ピクセルエレメントの寄与が、前記制御信号と前記ピクセルエレメントにより蓄積された光エネルギーに依存するイメージセンサーと、
前記ピクセルアレイの列に一対一の対応で結合したディジタイザーのアレイであって、前記ディジタイザーが前記ピクセルアレイのそれらの対応の列から前記列出力信号を受信するように結合されたディジタイザーのアレイを提供するステップと、
前記ピクセルエレメントのイメージ強度信号の観測を取得するステップにして、
行入力信号ベクトルを前記ピクセルアレイの制御ラインに適用するステップであって、異なる行入力信号ベクトルが各セットに適用され、各行入力信号ベクトルが、現在のフレーム時間において既に適用された全ての行入力信号ベクトルに対して実質的に相関関係がない全候補の行入力信号ベクトルのセットのサブセットの一つである、ステップと、
前記ディジタイザーのアレイの出力を読み出すステップと、
複数回、前記行入力信号ベクトルの適用と前記ディジタイザーのアレイの出力の読み出しを繰り返すステップにより、前記ピクセルエレメントのイメージ強度信号の観測を取得するステップを備える、方法。 - 行及び列に区分された複数のピクセルエレメントを含むピクセルアレイであって、前記ピクセルエレメントのそれぞれが光センサーを備え、
各行におけるピクセルエレメントが、複数の異なるセットの一つに属し、前記各行における前記ピクセルエレメントが、その行のためにそのセットのピクセルエレメント用の制御信号を受信するべく共通の配線を有する各セットに属し、
ピクセルエレメントの各列におけるピクセルエレメントが、その列のために第1列出力信号と第2列出力信号の各々を提供するべく共通の配線を有し、前記列出力信号に対する前記ピクセルエレメントの寄与が、前記制御信号と前記ピクセルエレメントにより蓄積された光エネルギーに依存するピクセルアレイ;及び
前記ピクセルアレイの列に一対一の対応で結合したディジタイザーのアレイであって、 前記ピクセルアレイのそれらの対応の列から指標を受信するように結合されたディジタイザーのアレイを備える、イメージセンサー。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US13/847,939 US9453730B2 (en) | 2013-03-20 | 2013-03-20 | Machine vision 3D line scan image acquisition and processing |
US13/847,939 | 2013-03-20 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016069680A Division JP6352968B2 (ja) | 2013-03-20 | 2016-03-30 | イメージセンサー |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014209103A true JP2014209103A (ja) | 2014-11-06 |
JP5912145B2 JP5912145B2 (ja) | 2016-04-27 |
Family
ID=50624366
Family Applications (3)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014055305A Active JP5912145B2 (ja) | 2013-03-20 | 2014-03-18 | マシーンビジョン3dラインスキャンイメージ取得及び処理 |
JP2016069680A Active JP6352968B2 (ja) | 2013-03-20 | 2016-03-30 | イメージセンサー |
JP2018109639A Active JP6666385B2 (ja) | 2013-03-20 | 2018-06-07 | マシーンビジョン3dラインスキャンイメージ取得及び処理 |
Family Applications After (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016069680A Active JP6352968B2 (ja) | 2013-03-20 | 2016-03-30 | イメージセンサー |
JP2018109639A Active JP6666385B2 (ja) | 2013-03-20 | 2018-06-07 | マシーンビジョン3dラインスキャンイメージ取得及び処理 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US9453730B2 (ja) |
EP (3) | EP2800354B1 (ja) |
JP (3) | JP5912145B2 (ja) |
CN (2) | CN107566824B (ja) |
ES (1) | ES2633975T3 (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102030526B1 (ko) * | 2018-05-30 | 2019-10-10 | 국방과학연구소 | 연속 압축센싱 기반 도래각 추정 방법 및 장치 |
JP2020507957A (ja) * | 2017-01-18 | 2020-03-12 | フラウンホッファー−ゲゼルシャフト ツァ フェルダールング デァ アンゲヴァンテン フォアシュンク エー.ファオ | イメージセンサための読み出し装置、イメージ・センサ・システム、およびイメージセンサの読み出し方法 |
JP2020519102A (ja) * | 2017-04-28 | 2020-06-25 | ザ ガバニング カウンシル オブ ザ ユニバーシティ オブ トロント | ピクセルワイズイメージングの方法及びシステム |
US11856301B2 (en) | 2019-06-21 | 2023-12-26 | The Governing Council Of The University Of Toronto | Method and system for extending image dynamic range using per-pixel coding of pixel parameters |
Families Citing this family (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9188839B2 (en) * | 2012-10-04 | 2015-11-17 | Cognex Corporation | Component attachment devices and related systems and methods for machine vision systems |
US10113870B2 (en) | 2013-03-20 | 2018-10-30 | Cognex Corporation | Machine vision system for forming a digital representation of a low information content scene |
US10115035B2 (en) | 2015-01-08 | 2018-10-30 | Sungkyunkwan University Foundation For Corporation Collaboration | Vision system and analytical method for planar surface segmentation |
US9883121B2 (en) | 2016-01-15 | 2018-01-30 | Cognex Corporation | Machine vision system for forming a one dimensional digital representation of a low information content scene |
US10475392B2 (en) * | 2016-03-07 | 2019-11-12 | Ecole Polytechnique Federale De Lausanne (Epfl) | Media item relighting technique |
JP6987797B2 (ja) * | 2016-03-11 | 2022-01-05 | カールタ インコーポレイテッド | リアルタイムオンラインエゴモーション推定を有するレーザスキャナ |
EP3449420A4 (en) * | 2016-04-28 | 2019-11-27 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | EXTRACTING AN IMAGE FROM A DOCUMENT PAGE FROM AN ELECTRONICALLY BROWN IMAGE INCLUDING NON-UNIFORM BACKGROUND CONTENT |
US9652692B1 (en) | 2016-09-26 | 2017-05-16 | Cognex Corporation | Machine vision system for capturing a digital image of a sparsely illuminated scene |
US10692227B2 (en) * | 2017-01-05 | 2020-06-23 | Kla-Tencor Corporation | Determination of sampling maps for alignment measurements based on reduction of out of specification points |
JP6947300B2 (ja) * | 2017-10-25 | 2021-10-13 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
CN108507542B (zh) * | 2018-04-02 | 2021-03-09 | 北京理工大学 | 一种超高速运动目标姿态测量系统及方法 |
TWI672107B (zh) * | 2018-08-29 | 2019-09-21 | 立普思股份有限公司 | 具深度影像偵測的生產設備 |
JP2022135347A (ja) * | 2021-03-05 | 2022-09-15 | 浜松ホトニクス株式会社 | 形状測定装置 |
WO2023143982A1 (en) * | 2022-01-25 | 2023-08-03 | Sony Semiconductor Solutions Corporation | Solid state imaging device for encoded readout and method of operating |
WO2024022679A1 (en) * | 2022-07-25 | 2024-02-01 | Sony Semiconductor Solutions Corporation | Solid-state imaging device for encoded readout and method of operating the same |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05322539A (ja) * | 1992-04-30 | 1993-12-07 | Kosuke Sato | 読出し装置および距離測定装置 |
US20120038786A1 (en) * | 2010-08-11 | 2012-02-16 | Kelly Kevin F | Decreasing Image Acquisition Time for Compressive Imaging Devices |
US20120038376A1 (en) * | 2010-08-10 | 2012-02-16 | Southwest Research Institute | Local Electrochemical Impedance Spectroscopy (LEIS) for Detecting Coating Defects in Buried Pipelines |
WO2012058229A1 (en) * | 2010-10-25 | 2012-05-03 | Qualcomm Incorporated | Method, apparatus and machine-readable storage medium for decomposing a multichannel audio signal |
US20120162457A1 (en) * | 2010-12-23 | 2012-06-28 | Ashok Veeraraghavan | Programmable Camera and Video Reconstruction Method |
Family Cites Families (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5105276A (en) | 1990-11-15 | 1992-04-14 | Eastman Kodak Company | DC restoration of sampled imagery signals |
US6786411B2 (en) * | 2000-12-28 | 2004-09-07 | Texas Instruments Incorporated | Image sensor array readout for simplified image compression |
US7026596B2 (en) * | 2003-10-30 | 2006-04-11 | Micron Technology, Inc. | High-low sensitivity pixel |
JP4830270B2 (ja) * | 2004-06-14 | 2011-12-07 | ソニー株式会社 | 固体撮像装置および固体撮像装置の信号処理方法 |
WO2006116134A2 (en) | 2005-04-21 | 2006-11-02 | William Marsh Rice University | Method and apparatus for compressive imaging device |
US8604406B2 (en) * | 2006-11-17 | 2013-12-10 | Silicon Communications Technology Co., Ltd | Low power image sensor adjusting reference voltage automatically and optical pointing device comprising the same |
JP5167677B2 (ja) * | 2007-04-12 | 2013-03-21 | ソニー株式会社 | 固体撮像装置、固体撮像装置の駆動方法、固体撮像装置の信号処理方法および撮像装置 |
JP5162946B2 (ja) * | 2007-04-18 | 2013-03-13 | ソニー株式会社 | データ転送回路、固体撮像素子、およびカメラシステム |
US8063350B2 (en) * | 2007-08-03 | 2011-11-22 | Cognex Corporation | Circuits and methods allowing for pixel array exposure pattern control |
JP2010231850A (ja) | 2009-03-27 | 2010-10-14 | Sony Corp | 光照射装置、制御方法 |
JP5272860B2 (ja) * | 2009-04-08 | 2013-08-28 | ソニー株式会社 | 固体撮像素子およびカメラシステム |
CN103548335A (zh) * | 2011-03-31 | 2014-01-29 | 富士胶片株式会社 | 固态成像元件、其驱动方法和成像装置 |
US20120281126A1 (en) * | 2011-04-11 | 2012-11-08 | Fossum Eric R | Digital integration sensor |
KR101715141B1 (ko) * | 2011-11-15 | 2017-03-13 | 삼성전자주식회사 | 깊이 센서의 픽셀 및 상기 픽셀을 포함하는 이미지 센서 |
GB201201230D0 (en) * | 2012-01-25 | 2012-03-07 | Univ Delft Tech | Adaptive multi-dimensional data decomposition |
CN102708781A (zh) * | 2012-02-28 | 2012-10-03 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种像素电路及其驱动方法、显示器件及显示方法 |
US9191026B2 (en) | 2013-02-18 | 2015-11-17 | Sony Corporation | Image sensor and imaging method with single shot compressed sensing |
-
2013
- 2013-03-20 US US13/847,939 patent/US9453730B2/en active Active
-
2014
- 2014-03-18 JP JP2014055305A patent/JP5912145B2/ja active Active
- 2014-03-19 CN CN201710805601.3A patent/CN107566824B/zh active Active
- 2014-03-19 CN CN201410103031.XA patent/CN104065891B/zh active Active
- 2014-03-20 EP EP14160933.9A patent/EP2800354B1/en active Active
- 2014-03-20 ES ES14160933.9T patent/ES2633975T3/es active Active
- 2014-03-20 EP EP18211832.3A patent/EP3481054A1/en not_active Withdrawn
- 2014-03-20 EP EP17174525.0A patent/EP3261334B1/en active Active
-
2016
- 2016-03-30 JP JP2016069680A patent/JP6352968B2/ja active Active
- 2016-09-26 US US15/276,429 patent/US10630960B2/en not_active Expired - Fee Related
-
2018
- 2018-06-07 JP JP2018109639A patent/JP6666385B2/ja active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05322539A (ja) * | 1992-04-30 | 1993-12-07 | Kosuke Sato | 読出し装置および距離測定装置 |
US20120038376A1 (en) * | 2010-08-10 | 2012-02-16 | Southwest Research Institute | Local Electrochemical Impedance Spectroscopy (LEIS) for Detecting Coating Defects in Buried Pipelines |
US20120038786A1 (en) * | 2010-08-11 | 2012-02-16 | Kelly Kevin F | Decreasing Image Acquisition Time for Compressive Imaging Devices |
WO2012058229A1 (en) * | 2010-10-25 | 2012-05-03 | Qualcomm Incorporated | Method, apparatus and machine-readable storage medium for decomposing a multichannel audio signal |
US20120162457A1 (en) * | 2010-12-23 | 2012-06-28 | Ashok Veeraraghavan | Programmable Camera and Video Reconstruction Method |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
JPN6016007354; Yusuke Oike,etc.: 'CMOS Image Sensor With Per-Column SigmaDelta ADC and Programmable Compressed Sensing' Solid-State Circuits,IEEE Jounal of Vol.48,No.1, 201301, pp.318-328, IEEE * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020507957A (ja) * | 2017-01-18 | 2020-03-12 | フラウンホッファー−ゲゼルシャフト ツァ フェルダールング デァ アンゲヴァンテン フォアシュンク エー.ファオ | イメージセンサための読み出し装置、イメージ・センサ・システム、およびイメージセンサの読み出し方法 |
US11115613B2 (en) | 2017-01-18 | 2021-09-07 | Fraunhofer-Gesellschaft Zur Foerderung Der Angewandten Forschung E.V. | Readout arrangement for an image sensor, image sensor system and method for reading out an image sensor |
JP7113830B2 (ja) | 2017-01-18 | 2022-08-05 | フラウンホッファー-ゲゼルシャフト ツァ フェルダールング デァ アンゲヴァンテン フォアシュンク エー.ファオ | イメージセンサための読み出し装置、イメージ・センサ・システム、およびイメージセンサの読み出し方法 |
JP2020519102A (ja) * | 2017-04-28 | 2020-06-25 | ザ ガバニング カウンシル オブ ザ ユニバーシティ オブ トロント | ピクセルワイズイメージングの方法及びシステム |
JP7208156B2 (ja) | 2017-04-28 | 2023-01-18 | ザ ガバニング カウンシル オブ ザ ユニバーシティ オブ トロント | ピクセルワイズイメージングの方法及びシステム |
KR102030526B1 (ko) * | 2018-05-30 | 2019-10-10 | 국방과학연구소 | 연속 압축센싱 기반 도래각 추정 방법 및 장치 |
US11856301B2 (en) | 2019-06-21 | 2023-12-26 | The Governing Council Of The University Of Toronto | Method and system for extending image dynamic range using per-pixel coding of pixel parameters |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2800354A2 (en) | 2014-11-05 |
JP6666385B2 (ja) | 2020-03-13 |
US20170085862A1 (en) | 2017-03-23 |
US20140285625A1 (en) | 2014-09-25 |
JP2016164564A (ja) | 2016-09-08 |
JP2018139151A (ja) | 2018-09-06 |
EP3481054A1 (en) | 2019-05-08 |
EP2800354A3 (en) | 2015-02-25 |
CN104065891A (zh) | 2014-09-24 |
JP6352968B2 (ja) | 2018-07-04 |
ES2633975T3 (es) | 2017-09-26 |
EP3261334B1 (en) | 2018-12-26 |
JP5912145B2 (ja) | 2016-04-27 |
EP3261334A1 (en) | 2017-12-27 |
CN107566824A (zh) | 2018-01-09 |
EP2800354B1 (en) | 2017-06-07 |
CN104065891B (zh) | 2017-10-03 |
US9453730B2 (en) | 2016-09-27 |
CN107566824B (zh) | 2019-06-11 |
US10630960B2 (en) | 2020-04-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6352968B2 (ja) | イメージセンサー | |
US10677593B2 (en) | Machine vision system for forming a digital representation of a low information content scene | |
US10284793B2 (en) | Machine vision system for forming a one dimensional digital representation of a low information content scene | |
Jacques et al. | CMOS compressed imaging by random convolution | |
WO2017205829A1 (en) | Method for reducing the error induced in projective image-sensor measurements by pixel output control signals | |
US9652692B1 (en) | Machine vision system for capturing a digital image of a sparsely illuminated scene | |
Bahmani et al. | Compressive deconvolution in random mask imaging | |
Marcia et al. | Compressive optical imaging: Architectures and algorithms | |
Wohlberg et al. | PSF estimation in crowded astronomical imagery as a convolutional dictionary learning problem | |
Narayanan et al. | Camera motion estimation using circulant compressive sensing matrices | |
Zheng et al. | Image and depth estimation with mask-based lensless cameras | |
CN107147396B (zh) | 信号采样方法、信号采样系统和信号采样装置 | |
Birdi et al. | Scalable algorithm for polarization constrained sparse interferometric stokes imaging | |
Pinilla et al. | Probability of correct reconstruction in compressive spectral imaging | |
Dragotti | Sparse Sampling | |
Ravindranath et al. | Compressive sensing based image acquisition and reconstruction analysis | |
Fortes et al. | Error bounds on the reconstruction of binary images from low resolution scans | |
Dandawate et al. | IMAGE COMPRESSION USING COMPRESSED SENSING WITH RANDOM-CONVOLUTION PRINCIPLE AND ADAPTIVE BINARY OPTIMIZATION | |
Roy et al. | Compressed Sensing: The Emerging Sampling Paradigm. |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20150225 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20150331 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20150630 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20150918 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160301 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160331 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5912145 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |