KR102363130B1

KR102363130B1 - 무고정 렌즈미터 시스템

Info

Publication number: KR102363130B1
Application number: KR1020217014595A
Authority: KR
Inventors: 데이비드 하워드 골드버그; 조셉 카라파
Original assignee: 와비 파커 인코포레이티드
Priority date: 2018-10-18
Filing date: 2019-10-17
Publication date: 2022-02-14
Also published as: AU2022202677A1; IL293343A; JP6984071B1; MX2021003814A; AU2019360254A1; KR20210062708A; AU2019360254B2; CN113227747B; IL282170A; WO2020081871A1; CN113227747A; KR20220025199A; EP3867618A1; JP6984071B6; IL282170B; CA3116887A1; JP2022502671A

Abstract

렌즈미터 시스템은 카메라를 가진 모바일 디바이스를 포함할 수 있다. 카메라는 렌즈가 패턴과 접촉하는 동안 카메라와 분리된 렌즈를 통해 패턴의 제1 이미지를 캡처할 수 있다. 모바일 디바이스는 패텬의 제1 이미지 및 알려진 특징부에 기초하여 렌즈의 크기를 결정할 수 있다. 렌즈가 카메라와 패턴 사이의 중간 위치에 있는 동안 카메라는 패턴의 제2 이미지를 캡처할 수 있다. 제2 이미지는 이상적인 좌표 시스템으로 변환될 수 있고, 렌즈에 기인하는 패턴의 왜곡을 결정하도록 처리될 수 있다. 모바일 디바이스는 왜곡에 기초하여 렌즈의 특성을 측정할 수 있다. 렌즈의 특성은 구면도수, 난시도수 및/또는 난시 각도를 포함할 수 있다.

Description

무고정 렌즈미터 시스템

기술 분야는 일반적으로 교정 렌즈의 처방을 결정하는 것에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 일 양상에서, 모바일 디바이스 렌즈미터 및 그러한 렌즈미터를 작동시키는 방법에 관한 것이다.

안과 의사, 안경 렌즈 제조자 및 렌즈를 다루는 다른 사람들은 종종 종래의 렌즈미터를 사용하여 알려지지 않은 교정 렌즈의 처방(구면도수, 난시도수 및 난시축을 포함함)을 결정한다. 이러한 렌즈미터는 전형적으로 패턴을 통해 광원을 비추고 렌즈미터의 고정물에 장착된 교정 렌즈를 비추며, 광원 반대편의 접안 렌즈에서 광을 보는 것을 포함한다. 접안 렌즈를 통해 패턴의 왜곡된 모양을 관찰하면, 왜곡이 이러한 왜곡을 생성하는 것으로 알려진 처방과 상관될 수 있다.

고정물은 패턴, 교정 렌즈 및 접안 렌즈를 적절한 간격과 구성으로 서로 유지한다. 그러나 고정물은 전형적으로 크고 무거우며, 이는 그러한 장치가 가정이나 현장에서 사용하기에 불편하고 바람직하지 않게 한다. 교정 렌즈에 대한 처방을 결정하는 이러한 종래의 방법은 안과 의사 또는 렌즈 제조자와 같은 다른 사람에게 처방 정보를 전달하는 편리한 방법을 제공하지도 않는다. 예를 들어, 정보가 전화로 전달될 수 있지만, 사본 오류 또는 기타 문제의 위험이 높아져 개인이 집이나 직장과 같은 편리한 환경에서 교정 렌즈 처방을 결정하는 것이 덜 매력적이게 된다. 따라서 알려지지 않은 교정 렌즈의 처방을 결정하려는 사람들은 안과 의사 또는 다른 전문가를 찾아가야 하므로 프로세스에 추가 지연 및 비용이 발생한다.

일 양상에 따르면, 렌즈의 특성을 결정하는 프로세스는 교정 렌즈를 통해 패턴의 캡처된 이미지를 획득하는 것과, 캡처된 이미지를 이상적인 좌표 시스템으로 변환하는 것과, 참조 패턴에서 캡처된 이미지의 패턴까지의 전체 왜곡을 결정하도록 캡처된 이미지를 처리하는 것과, 교정 렌즈에 기인한 캡처된 패턴의 왜곡을 결정하는 것과, 교정 렌즈의 적어도 하나의 특성을 측정하는 것을 포함한다. 일 실시예에 따르면, 캡처된 이미지는 패턴을 포함하고 교정 렌즈를 통과한 광에 의해 생성된 제1 영역 및 교정 렌즈를 통과하지 않는 광에 의해 생성된 제2 영역을 포함하고, 교정 렌즈에 기인한 캡처된 패턴의 왜곡을 결정하는 것은 교정 렌즈는 제2 영역을 참조하여 적어도 부분적으로 수행된다. 추가 실시예에 따르면, 패턴은 바둑판 패턴이고, 제2 영역은 경계를 포함한다. 다른 실시예에 따르면, 캡처된 이미지를 이상적인 좌표 시스템으로 변환하는 것은 캡처된 이미지의 제2 영역에서 복수의 캡처된 참조 랜드마크를 검출하는 것과, 복수의 이상적인 참조 랜드마크로부터 복수의 캡처된 참조 랜드마크로의 변환을 결정하는 것과, 캡처된 이미지에 변환을 적용하는 것을 포함한다.

다른 실시예에 따르면, 패턴은 제1 패턴이고, 교정 렌즈는 제1 교정 렌즈이며, 교정 렌즈를 통해 패턴의 캡처된 이미지를 획득하는 것은 제1 교정 렌즈를 통해 제1 패턴 및 제2 렌즈를 통해 제 2 패턴의 캡처된 이미지를 획득하는 것을 포함한다.

또 다른 실시예에 따르면, 참조 패턴에서 캡처된 이미지의 패턴까지의 전체 왜곡을 결정하도록 캡처된 이미지를 처리하는 것은 캡처된 이미지에서 복수의 캡처된 패턴 랜드마크를 검출하는 것과, 복수의 이상적인 패턴 랜드마크에서 복수의 캡처된 패턴 랜드마크로의 변환을 결정하는 것과, 교정 렌즈에 대해, 변환으로부터, 구면 도수 측정, 난시 도수 측정 및 난시 각도 측정을 결정하는 것을 포함한다. 추가 실시예에 따르면, 변환은 굴절력 매트릭스이다.

또 다른 실시예에 따르면, 교정 렌즈를 통해 적어도 하나의 패턴의 캡처된 이미지를 획득하는 것은 적어도 하나의 패턴에 대해 카메라 렌즈의 제1 위치에서 수행되며, 적어도 하나의 패턴에 대한 카메라 렌즈의 제 2 위치에서, 교정 렌즈를 통해 적어도 하나의 패턴의 제2 캡처된 이미지를 캡처하는 것과, 제2 캡처된 이미지에서, 복수의 캡처된 패턴 랜드마크를 검출하는 것과, 복수의 이상적인 패턴 랜드마크에서 복수의 캡처된 패턴 랜드마크로의 제2 변환을 결정하는 것과, 교정 렌즈에 대해, 제2 변환으로부터, 구면 도수 측정, 난시 도수 측정 및 난시 각도 측정을 결정하는 것과, 제1 변환 및 제2 변환 중에서 구면 도수 측정 및 난시 도수 측정이 극값을 갖는 바람직한 변환을 선택하는 것을 더 포함한다.

또 다른 실시예에 따르면, 캡처된 이미지는 카메라 렌즈를 가진 카메라에 의해 캡처되고, 교정 렌즈는 카메라 렌즈 및 패턴에 대해 알려진 위치에 배치된다. 추가 실시예에 따르면, 교정 렌즈에 기인한 캡처된 이미지의 왜곡을 결정하는 것은 카메라 렌즈와 패턴 사이의 거리를 결정하는 것 및 거리, 구면 도수 측정 및 난시 도수 측정을 참조하여 교정 렌즈의 적어도 하나의 초점 거리를 결정하는 것을 포함한다.

일 실시예에 따르면, 교정 렌즈의 적어도 하나의 특성을 측정하는 것은 교정 렌즈의 처방을 결정하는 것을 포함하고, 처방은 적어도 구면도수 값, 난시도수 값 및 난시축 값을 포함한다. 다른 실시예에 따르면, 교정 렌즈를 통해 패턴의 캡처된 이미지를 획득하는 것은 카메라 렌즈를 통해 제1 교정 렌즈를 통해 제 1 패턴 및 제2 교정 렌즈를 통해 제2 패턴의 캡처된 이미지를 획득하는 것을 포함하며, 2개의 패턴은 제1 교정 렌즈와 제2 교정 렌즈가 카메라 렌즈와 제1 및 제2 패턴에 대해 알려진 위치에 배치될 때 제1 교정 렌즈를 통해 제1 패턴 및 제2 교정 렌즈를 통해 제2 패턴의 캡처된 이미지를 획득하도록 서로 이격된다.

또 다른 실시예에 따르면, 프로세스는 캡처된 이미지로부터, 캡처된 이미지가 캡처되었던 렌즈미터의 카메라 렌즈의 제1 위치를 결정하는 것과, 제1 위치에 대하여 제2 위치에 대한 방향을 식별하는 것과, 렌즈미터의 사용자를 제2 위치로 안내하는 것, 및 교정 렌즈를 통해 패턴의 제2 캡처된 이미지를 캡처하는 것을 포함한다.

다른 양상에 따르면, 렌즈미터는 카메라, 시각 디스플레이 및 카메라에 연결되고 교정 렌즈를 통해 패턴의 캡처된 이미지를 획득하고, 캡처된 이미지를 이상적인 좌표 시스템으로 변환하며, 참조 패턴에서 캡처된 이미지의 패턴까지의 전체 왜곡을 결정하도록 캡처된 이미지를 처리하고, 교정 렌즈에 기인한 캡처된 패턴의 왜곡을 결정하며, 교정 렌즈의 적어도 하나의 특성을 측정하도록 구성된 프로세서를 포함한다.

일 실시예에 따르면, 캡처된 이미지는 패턴을 포함하고 교정 렌즈를 통과한 광에 의해 생성된 제1 영역 및 교정 렌즈를 통과하지 않는 광에 의해 생성된 제2 영역을 포함한다. 추가 실시예에 따르면, 프로세서는 캡처된 이미지의 제2 영역에서 복수의 캡처된 참조 랜드마크를 검출하고, 복수의 이상적인 참조 랜드마크로부터 복수의 캡처된 참조 랜드마크로의 변환을 결정하며, 캡처된 이미지에 변환을 적용하도록 구성됨으로써 캡처된 이미지를 이상적인 좌표 시스템으로 변환하도록 더 구성된다.

다른 실시예에 따르면, 프로세서는 캡처된 이미지에서 복수의 캡처된 패턴 랜드마크를 검출하고, 복수의 이상적인 패턴 랜드마크에서 복수의 캡처된 패턴 랜드마크로의 변환을 결정하며, 교정 렌즈에 대해, 변환으로부터, 구면 도수 측정, 난시 도수 측정 및 난시 각도 측정을 결정하도록 구성됨으로써 참조 패턴에서 캡처된 이미지의 패턴까지의 전체 왜곡을 결정하도록 캡처된 이미지를 처리하도록 더 구성된다. 추가 실시예에 따르면, 프로세서는 제1 위치에서 교정 렌즈를 통해 적어도 하나의 패턴의 캡처된 이미지를 획득하도록 더 구성되고, 프로세서는 제2 위치에서, 교정 렌즈를 통해 적어도 하나의 패턴의 제2 캡처된 이미지를 캡처하고, 제2 캡처된 이미지에서, 복수의 캡처된 패턴 랜드마크를 검출하며, 복수의 이상적인 패턴 랜드마크에서 복수의 캡처된 패턴 랜드마크로의 제2 변환을 결정하고, 교정 렌즈에 대해, 제2 변환으로부터, 구면 도수 측정, 난시 도수 측정 및 난시 각도 측정을 결정하며, 제1 변환 및 제2 변환 중에서 구면 도수 측정 및 난시 도수 측정이 극값을 갖는 바람직한 변환을 선택하도록 더 구성된다. 또 다른 실시예에 따르면, 캡처된 이미지는 카메라의 카메라 렌즈를 통해 캡처되고, 프로세서는 카메라 렌즈와 패턴 사이의 거리를 결정하고, 거리, 구면 도수 측정 및 난시 도수 측정을 참조하여 교정 렌즈의 적어도 하나의 초점 거리를 결정하도록 구성됨으로써 교정 렌즈에 기인한 캡처된 이미지의 왜곡을 결정하도록 더 구성된다.

일 실시예에 따르면, 프로세서는 교정 렌즈의 처방을 결정하도록 구성됨으로써 교정 렌즈의 적어도 하나의 특성을 측정하도록 더 구성되며, 처방은 적어도 구면도수 값, 난시도수 값 및 난시축 값을 포함한다. 다른 실시예에 따르면, 패턴은 물리적 매체에 인쇄된다. 또 다른 실시예에 따르면, 패턴은 전자 디스플레이 디바이스에 표시된다.

몇몇 양상에 따르면, 렌즈미터 시스템을 작동시키는 방법이 제공되며, 방법은 렌즈미터 시스템의 카메라를 사용하여, 패턴과 접촉하는 교정 렌즈를 통해 패턴의 제1 이미지를 캡처하는 단계를 포함한다. 방법은 렌즈미터 시스템의 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 제1 이미지 및 패턴에 기초하여 교정 렌즈의 크기를 결정하는 단계를 또한 포함한다. 방법은 카메라를 사용하여, 교정 렌즈가 카메라와 패턴 사이의 중간 위치에 있는 동안 교정 렌즈를 통해 패턴의 제2 이미지를 캡처하는 단계를 또한 포함한다. 방법은 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 결정된 교정 렌즈의 크기를 이용하여, 제2 이미지 내의 패턴의 교정 렌즈에 기인한 왜곡을 결정하는 단계ㄹ를 또한 포함한다. 방법은 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 결정된 왜곡에 기초하여 교정 렌즈의 적어도 하나의 특성을 측정하는 단계를 또한 포함한다.

다른 양상에 따르면, 카메라 및 카메라로부터, 패턴과 접촉하는 교정 렌즈를 통해 패턴의 제1 이미지를 획득하도록 구성된 프로세서를 포함하는 모바일 디바이스가 제공된다. 프로세서는 제1 이미지 및 패턴에 기초하여 교정 렌즈의 크기를 결정하도록 더 구성된다. 프로세서는 카메라로부터, 카메라와 패턴 사이의 중간 위치에 있는 교정 렌즈를 통해 패턴의 제2 이미지를 획득하도록 더 구성된다. 프로세서는 결정된 교정 렌즈의 크기를 이용하여, 제2 이미지 내의 패턴의 교정 렌즈에 기인한 왜곡을 결정하도록 더 구성된다. 프로세서는 결정된 왜곡에 기초하여 교정 렌즈의 적어도 하나의 특성을 측정하도록 더 구성된다.

다른 양상에 따르면, 크기가 있는 특징부를 갖는 패턴 및 모바일 디바이스를 포함하는 렌즈미터 시스템이 제공된다. 모바일 디바이스는 카메라와, 패턴 및 특징부의 크기와 연관된 정보를 저장하는 메모리와, 카메라를 사용하여, 패턴과 접촉하는 교정 렌즈를 통해 패턴의 제1 이미지를 캡처하도록 구성된 프로세서를 포함한다. 프로세서는 패턴 및 특징부의 크기와 연관된 정보를 사용하여 제1 이미지 및 패턴에 기초하여 교정 렌즈의 크기를 결정하도록 더 구성된다. 프로세서는 카메라를 사용하여, 교정 렌즈가 카메라와 패턴 사이의 중간 위치에 있는 동안 교정 렌즈를 통해 패턴의 제2 이미지를 캡처하도록 더 구성된다. 프로세서는 결정된 교정 렌즈의 크기를 이용하여, 제2 이미지 내의 패턴의 교정 렌즈에 기인한 왜곡을 결정하도록 더 구성된다. 프로세서는 결정된 왜곡에 기초하여 교정 렌즈의 적어도 하나의 특성을 측정하도록 더 구성된다.

이들 예시적인 양상 및 실시예의 또 다른 양상, 실시예 및 이점이 아래에서 상세히 논의된다. 더욱이, 전술한 정보 및 다음의 상세한 설명은 모두 다양한 양상 및 실시예의 예시적인 예일 뿐이며, 청구된 대상의 특성 및 특징을 이해하기 위한 개요 또는 프레임워크를 제공하기 위한 것임을 이해해야 한다. "일 실시예", "일례", "다른 실시예", "다른 예", "몇몇 실시예", "몇몇 예", "다른 실시예", "대안적인 실시예", "다양한 실시예 ","일 실시예", "적어도 하나의 실시예","이 실시예 및 다른 실시예" 등과 같은 예 및 실시예에 대한 특정 언급은 반드시 상호 배타적인 것은 아니며 특정 특징, 구조, 또는 특성이 실시예 또는 예와 관련하여 설명되고 그 실시예 또는 예 및 다른 실시예 또는 예에 포함될 수 있음을 나타내기 위한 것이다. 본 명세서에서 이러한 용어의 출현은 반드시 모두 동일한 실시예 또는 예를 지칭하는 것은 아니다.

또한, 이 문서와 본 명세서에 참조로 포함된 문서 사이의 용어 사용이 일치하지 않는 경우, 통합 참조에서 용어 사용은 이 문서의 용어 사용을 보완하며, 조정 불가능한 불일치의 경우, 이 문서의 용어 사용이 우선이다. 또한, 첨부 도면은 다양한 양상 및 실시예에 대한 예시 및 추가 이해를 제공하기 위해 포함되며, 본 명세서에 통합되어 그 일부를 구성한다. 명세서의 나머지 부분과 함께, 도면은 설명되고 청구된 양상 및 실시예의 원리 및 동작을 설명하는 역할을 한다.

본 발명의 실시예는 후속 설명에서 설명되거나 도면에 도시된 구성요소의 구조 및 배치의 세부사항으로 제한되지 않는다. 본 발명의 실시예는 다양한 방식으로 실시되거나 실행될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 어법 및 용어는 설명을 위한 것이며 제한하는 것으로 간주되어서는 안 된다. 본 명세서에서 "포함하는" 또는 "갖는", "함유하는", "수반하는" 및 이의 변형의 사용은 이후에 나열된 항목 및 그의 균등물뿐만 아니라 추가 항목도 포함하는 것을 의미한다.
적어도 하나의 실시예의 다양한 양상이 첨부 도면을 참조하여 아래에서 논의되며, 이는 축척대로 도시되도록 의도되지 않는다. 도면은 다양한 양상 및 실시예에 대한 예시 및 추가 이해를 제공하기 위해 포함되고, 본 명세서에 통합되고 그 일부를 구성하지만, 임의의 특정 실시예의 제한의 정의로서 의도되지 않는다. 명세서의 나머지 부분과 함께, 도면은 설명되고 청구된 양상 및 실시예의 원리 및 동작을 설명하는 역할을 한다. 도면에서, 다양한 도면에 도시된 각각의 동일하거나 거의 동일한 구성요소는 동일한 숫자로 표시된다. 명확성을 위해, 모든 도면에서 모든 구성요소가 라벨링되는 것은 아니다. 도면에서:
도 1은 종래 기술 렌즈미터의 도시이다.
도 2는 하나 이상의 실시예에 따른 렌즈미터 시스템의 블록도이다.
도 3은 하나 이상의 실시예에 따른 모바일 디바이스 렌즈미터의 블록도이다.
도 4는 하나 이상의 실시예에 따른 모바일 디바이스 렌즈미터를 작동시키기 위한 방법의 흐름도이다.
도 5a는 하나 이상의 실시예에 따른 참조 패턴 그룹의 도시이다.
도 5b는 하나 이상의 실시예에 따른 도 5a의 참조 패턴 그룹의 캡처된 이미지의 도시이다.
도 5c는 이상적인 좌표 시스템으로 변환한 후 도 5b의 캡처된 이미지이다.
도 6은 하나 이상의 실시예에 따른 참조 패턴 그룹 및 캡처된 이미지의 패턴에 대한 다수의 패턴 랜드마크를 도시한다.
도 7은 본 발명의 다양한 양상에 따른 제1 구성의 무고정 렌즈미터 시스템의 사시도를 도시한다.
도 8은 본 발명의 다양한 양상에 따른 제2 구성의 무고정 렌즈미터 시스템의 상부 사시도를 도시한다.
도 9는 본 발명의 다양한 양상에 따른 무고정 렌즈미터 동작 동안의 모바일 디바이스 사용자-인터페이스 뷰를 도시한다.
도 10은 본 발명의 다양한 양상에 따라 무고정 렌즈미터 동작을 위해 수행될 수 있는 예시적인 동작들의 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 몇몇 구현을 실행하기에 적합한 무고정 렌즈미터 시스템에 대한 예시적인 아키텍처를 도시한다.

하나 이상의 실시예에 따르면, 개시된 프로세스 및 시스템은 휴대 전화와 같은 렌즈미터 디바이스가 하나 이상의 교정 렌즈의 처방과 같은 특성을 결정할 수 있게 한다. 몇몇 실시예에서, 하나 이상의 패턴의 이미지가 카메라 디바이스에 의해 교정 렌즈를 통해 캡처되고, 패턴의 왜곡이 측정되어 전문 소프트웨어로써 연결된 컴퓨팅 디바이스에 의해 교정 렌즈의 특성을 결정한다. 본 명세서에서 논의된 실시예는 공지된 렌즈미터들에 의해 요구되고 이들이 통합하는 고정물에 의해 실시되는 특정 간격 및 배치를 요구하지 않고 하나 이상의 교정 렌즈의 특성을 측정하도록 구성된 디바이스로서 렌즈미터를 설명한다. 본 렌즈미터는 청구된 방법을 수행하기 위해 전문 소프트웨어(예컨대, 앱)가 설치된 스마트폰 또는 태블릿 디바이스일 수 있다. 몇몇 작동 시나리오에서, 교정 렌즈의 특성을 결정하기 위한 모든 처리는 스마트폰 또는 태블릿에서(예를 들어, 스마트폰 또는 태블릿의 프로세서(들)에 의해) 수행된다. 다른 작동 시나리오에서, 카메라 이미지 또는 이미지 메타데이터와 같은 데이터는 스마트폰 또는 태블릿과 교정 렌즈의 특성을 결정하기 위한 처리의 일부 또는 전부를 수행하는 하나 이상의 클라우드 서버와 같은 하나 이상의 원격 프로세서 간에 통신될 수 있다. 이러한 다른 작동 시나리오에서, 결정된 특성을 나타내는 정보는 원격 프로세서(들)에서 스마트폰, 태블릿 및/또는 다른 디바이스 또는 시스템으로 전달될 수 있다. 몇몇 구현에서, 렌즈미터는 고정된 위치(예컨대, 벽 또는 고정물에 내장되고 하나 이상의 로컬 및/또는 원격 프로세서에 통신가능하게 연결된 카메라)를 갖고 교정 렌즈와 패턴이 렌즈미터에 대해 정확하게 이격되고 배치될 필요 없이 교정 렌즈의 특성을 측정할 수 있는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 이러한 배치는 예를 들어, 안경점 또는 안경 소매점과 같은 소매 환경에서 적합할 수 있다.

패턴은 종이에 표시될 수 있거나 랩톱 컴퓨터와 같은 다른 디바이스의 디스플레이에 표시될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 모바일 디바이스(즉, 모바일 렌즈미터) 및 다른 디바이스(예를 들어, 패턴을 표시하는 다른 디바이스)는 페어링되어 디바이스가 측정 프로세스 동안 통신하고 상호작용하게 할 수 있다. 모바일 렌즈미터를 모바일 디바이스 자체로서 도시하는 본 명세서의 예는 예시를 위한 것일 뿐이며, "모바일 렌즈미터"와 관련하여 본 명세서에 논의된 기능은 모바일 렌즈미터 시스템의 일부로서 그러한 다른 디바이스에서 또는 이와 함께 수행될 수 있음을 이해할 것이다.

몇몇 실시예에서, 2개의 패턴은 교정 렌즈가 패턴과 렌즈미터 사이의 대략 중간에 위치하고 적절히 배향될 때 - 각각 안경테의 한쌍의 교정 렌즈 중 하나를 통해 - 모바일 렌즈미터에 보이도록 이격되어 구성된다. 이러한 배치를 통해 모바일 렌즈미터, 패턴 및 교정 렌즈를 쉽고 직관적으로 위치지정할 수 있다. 또한, 모바일 렌즈미터는 패턴까지의 거리를 결정하고 처방을 결정할 때 그 측정을 고려하도록 구성된다. 이 설계는 요소의 수동 위치지정을 용이하게 하여 고정물이 필요하지 않다. 일 실시예에서, 패턴은 물리적 매체 또는 컴퓨터 디스플레이에 표시된 직사각형이다. 몇몇 실시예에서, 패턴은 캡처된 이미지를 배향하는 데 사용되는 참조 랜드마크 또는 다른 특징부를 갖는 경계로 둘러싸여 있다.

하나 이상의 실시예에 따르면, 개시된 프로세스 및 시스템은 이미지 캡처 프로세스 동안 패턴에 대한 렌즈미터의 방향을 보상하기 위해 캡처된 이미지를 이상적인 좌표 시스템으로 변환한다. 몇몇 실시예에서, 변환은 참조 패턴 그룹에서 참조 랜드마크의 위치에 대해 캡처된 이미지에서 참조 랜드마크의 위치를 참조하여 이루어진다.

하나 이상의 실시예에 따르면, 개시된 프로세스 및 시스템은 캡처된 이미지에서 다수의 캡처된 패턴 랜드마크의 위치를 검출하고 결정함으로써 전체 왜곡을 결정하기 위해 캡처된 이미지를 처리한다. 시스템은 캡처된 이미지의 대응하는 캡처된 패턴 랜드마크와 관련하여 (이상적인 좌표 시스템에서) 다수의 참조 패턴 랜드마크의 위치로부터 왜곡을 설명하는 변환을 결정한다. 변환의 표현(예를 들어, 굴절력 매트릭스)은 구면도수, 난시도수 및 난시 각도를 포함하는 교정 렌즈의 측정치를 결정하는 데 사용될 수 있다. (렌즈 미터의 렌즈의 반대쪽에 있는) 교정 렌즈로 인한 전체 왜곡 부분은 교정 렌즈의 적어도 하나의 초점 거리를 결정함으로써 부분적으로 결정될 수 있다. 교정 렌즈의 다른 특성도 측정될 수 있다. 본 실시예는 구면원주 렌즈에 한정되지 않고, 단 초점 렌즈, 이중 초점 렌즈, 삼중 초점 렌즈, 누진 렌즈, 조정가능한 초점 렌즈, 또는 고위 수차를 교정하는 렌즈와 같은 다른 특성을 갖는 렌즈에 적합할 수 있다.

하나 이상의 실시예에 따르면, 예를 들어, 교정 렌즈가 렌즈미터와 패턴 사이의 중간에 가장 가까운 선호되는 위치 및/또는 방향에서 캡처된 이미지를 식별하기 위해 복수의 이미지가 캡처되고 분석될 수 있다.

하나 이상의 실시예에 따르면, 카메라, 시각 디스플레이 및 본 명세서에 설명된 프로세스를 수행하도록 구성된 프로세서를 포함하는 렌즈미터가 제공된다. 렌즈미터는 전용 렌즈미터일 수 있거나 다운로드가능한 앱과 같은 렌즈미터 소프트웨어를 실행하는 모바일 디바이스(예컨대, 스마트폰 또는 태블릿 디바이스)일 수 있다.

도 1은 교정 렌즈(130)의 처방 및/또는 다른 알려지지 않은 특성을 결정하기위한 종래의 광학 렌즈미터 시스템(100)을 도시한다. 광원(110)은 패턴(120)(예를 들어, 알려진 치수 및 배열을 갖는 인쇄된 패턴을 갖는 투명 타깃) 및 교정 렌즈(130) (및 다수의 표준 및 대물 렌즈, 도시되지 않음)를 통해 접안 렌즈(140)로 지향된다. 눈이 접안 렌즈(140)와 맞물리는 뷰어는 교정 렌즈(130)가 패턴(120)을 통과하는 광을 왜곡하는 방식을 관찰할 수 있다. 교정 렌즈(130)의 왜곡 효과를 측정함으로써, 사용자는 교정 렌즈(130)의 구면도수, 난시도수 및 난시축 측정을 포함하는 교정 렌즈(130)의 소정 특성을 결정할 수 있다. 렌즈미터 시스템(100)은 패턴(120), 교정 렌즈(130) 및 접안 렌즈(140)를 정확하게 이격되고 배향된 배치로 유지하기 위해 렌즈 홀더(152)를 포함하는 고정물(150)을 필요로 한다. 렌즈미터 시스템(100)의 작동의 기초가 되는 광학 원리는 특정 간격 및 방향이 고정물(150)에 의해 유지될 것을 요구한다.

유사하게, 디지털 렌즈미터는 단일 교정 렌즈를 통해 패턴을 이미징하는 데 사용될 수 있으며, 이미지의 왜곡을 사용하여 교정 렌즈의 처방 및/또는 기타 알려지지 않은 특성을 결정할 수 있다. 종래의 광학 렌즈미터와 마찬가지로, 현재 이용 가능한 디지털 렌즈미터에는 교정 렌즈, 렌즈미터 렌즈 및 패턴을 정확하게 이격되고 배향된 배열로 고정하기 위한 고정물이 필요하다.

도 2는 하나 이상의 실시예에 따른 렌즈미터 시스템 (200)의 블록도를 도시한다. 도 2에 도시된 실시예에서, 시스템(200)은 렌즈미터(210), 교정 렌즈(220) 및 패턴(230)을 포함한다. 작동 중에, 렌즈미터(210)는 교정 렌즈(220)를 통해 패턴(230)의 이미지를 캡처한다. 교정 렌즈(220)는 패턴(230)에 의해 방출되거나 반사되는 광을 렌즈미터(210)로 왜곡하고, 왜곡 효과는 구면도수, 난시도수 및 난시축 측정을 포함하는 교정 렌즈(220)의 하나 이상의 알려지지 않은 특성을 결정하기 위해 측정될 수 있다.

패턴(230)의 캡처된 이미지는 패턴(230) 근처의 참조 랜드마크를 사용하여 이상적인 좌표 시스템으로 변환함으로써 정규화된다. 정규화는 렌즈미터(210), 교정 렌즈(220) 및 패턴(230) 사이의 간격 및 방향의 회전, 기울기 또는 거리 변화를 보상한다. 따라서 렌즈미터 시스템(200)에는 고정물이 필요하지 않다. 정규화된 패턴(230)은 이상적인 좌표 시스템에서도 참조 패턴과 비교될 수 있으며, 교정 렌즈의 왜곡 효과는 렌즈미터(210) 자체의 렌즈의 왜곡 효과와 구분될 수 있다.

몇몇 실시예에서, 패턴(230)은 컴퓨터 모니터, 태블릿 또는 다른 모바일 디바이스 등과 같은 전자 디스플레이(도시되지 않음)에 표시되거나 프로젝터에 의해 표면에 투사된다. 예를 들어, 패턴(230)은 렌즈미터 시스템(200)에 의해 액세스가능한 웹사이트에 제공될 수 있거나, 모바일 디바이스에서 실행되는 모바일 앱에 의해 또는 이를 통해 제공될 수 있다. 다른 실시예에서, 패턴(230)은 종이 또는 플라스틱과 같은 물리적 매체 상에 인쇄된다.

몇몇 실시예에서, 둘 이상의 교정 렌즈의 특성을 동시에 결정하는 데 둘 이상의 패턴이 사용될 수 있다. 바람직한 실시예에서, 2개의 이격된 패턴이 사용되며, 각각의 패턴(230)은 교대로 검정색 및 흰색 정사각형의 회전-변형 바둑판 격자이고, 바둑판의 행 수는 열의 수와 1만큼 다르다. 이 회전-변형 품질은 렌즈미터(210)가 패턴(230)이 정확한 직립 위치에서 보여지고 있는지 아니면 그 측면에서 교대로 회전되는지를 판정할 수 있게 한다. 일 실시예에서, 패턴(230)은 8개의 행과 7개의 열을 갖는 흑백 바둑판 디자인이다. 다른 실시예에서, 패턴(230)은 16개의 행 및 15개의 열을 갖는다. 다른 구성 또는 색상 조합도 가능하다.

도 3은 몇몇 실시예에 따른 렌즈미터(210)의 블록도이다. 몇몇 실시예에서, 렌즈미터(210)는 본 명세서에 설명된 동작을 수행하기 위해 전문 소프트웨어를 실행하는 소비자 모바일 디바이스(예를 들어, 스마트폰 또는 태블릿 디바이스) 또는 컴퓨터(예를 들어, 랩톱 컴퓨터)이다. 다른 실시예에서, 렌즈미터(210)는 전용 렌즈미터 디바이스이다. 렌즈미터(210)는 렌즈(312)를 갖는 카메라(310)를 포함하고, 프로세서(320), 사용자 인터페이스(330), 네트워크 인터페이스(340), 메모리(350) 및 렌즈미터 소프트웨어(360)를 더 포함한다. 몇몇 실시예에서, 카메라(310)는 렌즈미터(210)의 필수 구성요소이다. 다른 실시예에서, 카메라(310)는 추가 구성요소 또는 액세서리일 수 있다. 프로세서(320)는 카메라(310)에 연결되고 렌즈미터(210)에 의해 수행되는 이미지 캡처 기능을 위한 소프트웨어(360)를 실행한다. 몇몇 실시예에서, 렌즈미터(210)의 기능은 더 넓은 렌즈미터 시스템의 일부로서 다른 디바이스와 함께 수행될 수 있다. 예를 들어, 렌즈미터(210)의 기능이 사용자의 스마트폰에 의해 수행되는 실시예에서, 스마트폰은 패턴의 표시를 제어하기 위해 사용자의 랩톱 컴퓨터와 페어링될 수 있다. 그 예에서, 렌즈미터(210)는 사용자의 스마트폰과 랩톱 컴퓨터를 모두 포함하는 것으로 간주될 수 있다.

사용자 인터페이스(330)는 렌즈미터(210)의 사용자로부터 입력을 수신하고 그 사용자에게 출력을 제공한다. 몇몇 실시예에서, 사용자 인터페이스(330)는 카메라(310)의 렌즈(312)를 통해 현재 보이는 이미지를 사용자에게 표시하여 사용자가 렌즈미터(210)의 위치 또는 방향을 조정할 수 있게 한다. 몇몇 실시예에서, 사용자 인터페이스(330)는 사용자에게 이미지를 캡처하기 위해 상호작용할 물리적 또는 온스크린 버튼을 제공한다. 다른 실시예에서, 이미지는 패턴(230)이 이미지에서 검출되고 소정의 정렬, 크기, 조명 및 해상도 조건이 충족될 때 자동으로 캡처된다.

사용자 인터페이스(330)는 또한 렌즈미터(210), 교정 렌즈(220) 및 패턴(230) 중 임의의 것을 상이한 절대 위치 또는 방향으로, 또는 서로에 대해 상이한 위치 또는 방향으로 이동하라는 표시를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스(330)는 사용자가 교정 렌즈(220)가 렌즈미터(210) 및 패턴(230)에 대해 최적의 알려진 위치에 위치되도록 렌즈미터(210)를 위치시킬 때까지 및 렌즈미터(210)에서 교정 렌즈(220)를 통해 패턴(230)을 볼 수 있도록 렌즈미터(210), 교정 렌즈(220) 및 패턴(230)이 정렬될 때까지, "앞으로 이동", "뒤로 이동", "렌즈미터 앞으로 기울이기"와 같은 지시, 그래픽 및 일러스트레이션으로써 전달되는 명령, 또는 다른 그러한 지시를 제공할 수있다. 몇몇 실시예에서, 사용자 인터페이스(330) 및/또는 렌즈미터의 다른 구성요소(210)는 예컨대, 녹음된 음성 명령에 의해 또는 정확한 위치로부터 렌즈미터(210)의 거리에 비례하는 (또는 반비례하는) 주파수에서 방출되는 가청 톤에 의해 그러한 명령을 들리도록 제공할 수 있다. 다른 실시예에서, 사용자 인터페이스(330)는 사용자가 렌즈미터(210), 교정 렌즈(220) 및 패턴(230)을 올바르게 배치하면, 예를 들어, "녹색 등" 또는 엄지 위로 아이콘(thumbs-up icon)을 표시함으로써 사용자에게 표시를 제공할 수 있다. 사용자 인터페이스(330)는 또한 사용자의 의사에게 교정 렌즈 처방 정보를 전송하라는 명령을 제공함으로써 사용자가 다른 시스템 또는 구성요소와 상호작용할 수 있게 할 수 있다.

몇몇 실시예에서, 네트워크 인터페이스(340)는 소프트웨어(360)의 다운로드 및 업그레이드에 대한 액세스를 허용한다. 몇몇 실시예에서, 아래에서 설명되는 프로세스의 하나 이상의 단계는 서버(도시되지 않음) 또는 렌즈미터(210)와 별개의 다른 구성요소에서 수행될 수 있고, 네트워크 인터페이스(340)를 통해 렌즈미터(210)와 서버 간에 데이터가 전달될 수 있다. 네트워크 인터페이스(340)는 렌즈 특성 또는 처방 정보를 다른 엔티티, 예를 들어, 사용자의 검안사 또는 다른 교정 렌즈 제공자에 자동으로 업로드하도록 더 허용될 수 있다.

본 명세서에 설명된 프로세스의 일부 또는 전부뿐만 아니라 다른 기능은 렌즈미터(210)에서 실행되는 렌즈미터 소프트웨어(360) 또는 렌즈미터(210)와 통신하는 다른 시스템에 의해 (예를 들어, 네트워크 인터페이스(340)를 통해) 수행될 수 있다.

도 4는 하나 이상의 실시예에 따른 교정 렌즈의 특성을 결정하기 위한 프로세스(400)의 흐름도이다. 이러한 실시예는 도 2 및 도 3에 도시된 것과 같은 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.

프로세스는 단계(410)에서 시작한다.

단계(420)에서, 패턴의 캡처된 이미지는 교정 렌즈를 통해 획득된다. 이미지는 카메라(예를 들어, 카메라(310))에 의해 캡처된다. 몇몇 실시예에서, 카메라는 전용 렌즈미터 디바이스의 일부이거나 이에 부착된다. 다른 실시예에서, 카메라는 모바일 디바이스(예를 들어, 스마트폰 또는 태블릿 디바이스)의 일부이다. 몇몇 실시예에서, 사용자는 패턴이 교정 렌즈를 통해 보여지도록 카메라가 패턴을 향해 배향된 모바일 디바이스를 잡으라는 지시를 받는다. 그런 다음 패턴 이미지가 카메라에 의해 캡처된다. 이미지는 모바일 디바이스의 스크린에서 물리적 버튼 또는 인터페이스 요소를 클릭하는 것과 같은 사용자 표시에 응답하여 캡처될 수 있다. 다른 실시예에서, 이미지는 안정적이고 비교적 정적인 이미지가 획득되고 초점이 맞춰지면 자동으로 캡처될 수 있으며, 렌즈미터, 교정 렌즈 및 패턴이 적절하게 정렬된다. 예를 들어, 모바일 디바이스의 가속도계는 카메라가 비교적 정지 상태인지를 판정하는 데 사용될 수 있다. 초점이 맞춰진 이미지를 얻을 수 있는 경우, 시스템은 알려진 이미지 처리 및 검출 기법을 사용하여 이미지 내 패턴의 존재를 식별하려고 시도할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 복수의 이미지가 캡처될 수 있고, 패턴이 가장 많이 초점이 맞춰진 이미지, 요소가 적절하게 정렬되었는지 여부 등과 같은 기준에 기초하여 복수의 이미지 중에서 추가 처리를 위해 이미지가 선택될 수 있다.

몇몇 실시예에서, 대상은 컴퓨터 디스플레이 상에 표시되는 이미지일 수 있다. 대상은 알려진 기하형상 및 쉽게 검출가능한 특징점을 가진 패턴일 수 있다. 몇몇 실시예에 따르면, 바둑판 패턴이 사용된다.

도 5a는 안경테 내의 2개의 안경 렌즈와 같은 2개의 교정 렌즈의 특성을 동시에 검출하는 데 사용되도록 패턴(510, 520)이 배치되는 패턴 그룹(500)을 도시한다. 패턴(510, 520)은 경계(530) 내에 위치한다. 경계(530)는 경계 (530)에 대해 알려진 위치에 경계 참조 랜드마크(532, 533, 534, 535)를 포함한다. 경계(530) 및/또는 경계 참조 랜드마크(532, 533, 534, 535)는 후속 단계에서 캡처된 이미지의 방향을 수정하는 데 사용된다. 바람직한 실시예에서, 4개의 경계 참조 랜드마크가 사용되지만, 몇몇 실시예는 2개의 경계 참조 랜드마크만큼 적게 사용할 수 있다. 일 실시예에서, 경계 참조 랜드마크(532, 533, 534, 535)는 경계(530)의 4개의 내부 코너 각각에 배치된다. 경계 참조 랜드마크(532, 533, 534, 535)는 컴퓨터 비전 기법을 사용하여 캡처된 이미지에서 인식가능한 마커일 수 있거나 컴퓨터 비전 기법에 의해 및/또는 패턴 그룹(500)의 알려진 기하형상을 참조하여 검출된 고유한 랜드마크일 수 있다. 예를 들어, 경계(530)가 4개의 내부 코너를 갖는 직사각형인 것으로 알려진 경우, 4개의 내부 코너는 경계 참조 랜드마크(532, 533, 534, 535)로서 배치되고 사용될 수 있다.

패턴(510, 520)은 복수의 패턴 참조 랜드마크(512)도 포함한다. 캡처된 이미지에서 복수의 패턴 참조 랜드마크(512)의 위치는 교정 렌즈에 의해 도입된 왜곡의 특성을 결정하기 위해 후속 단계에서 사용된다. 몇몇 실시예에서, 패턴 참조 랜드마크(512)는 바둑판 패턴 내의 정사각형의 인접한 코너에 위치한다. 패턴 참조 랜드마크(512)는 컴퓨터 비전 기법을 사용하여 캡처된 이미지에서 인식할 수 있는 마커일 수 있거나, 컴퓨터 비전 기법에 의해 및/또는 패턴 그룹(500)의 알려진 기하형상을 참조하여 검출된 랜드마크일 수 있다.

경계 참조 랜드마크(532, 533) 및 패턴 참조 랜드마크(512)의 위치는 패턴 그룹(500)에서 알려져 있다. 이러한 알려진 위치는 패턴 그룹(500)이 후속 단계에서 참조 패턴 그룹으로서 사용될 수 있도록 하며, 캡처된 이미지 내의 동일한 지점의 위치와 비교될 수 있다.

몇몇 실시예에서, 렌즈미터는 안경테 내의 교정 렌즈가 렌즈미터와 패턴(510, 520) 사이의 중간에 있을 때 작동하도록 구성된다. 패턴(510, 520)은 패턴(510, 520)의 각각이 교정 렌즈가 렌즈미터와 패턴(510, 520) 사이의 중간에 있을 때 렌즈미터와 교정 렌즈 중 하나 모두와 정렬되도록 구성되고 이격된다. 이러한 배열은 예를 들어, 패턴(510, 520)의 중심들 사이의 거리가 교정 렌즈 중심들 사이의 거리의 2배일 때 달성될 수 있다. 예를 들어, 안경테 내의 교정 렌즈의 중심들 사이의 거리가 77.5mm이면, 패턴(510, 520)은 패턴(510, 520)의 중심들 사이의 거리가 77.5×2=155mm이도록 이격될 수 있다.

패턴(510, 520) 및/또는 경계(530)는 렌즈미터가 교정 렌즈를 통해 패턴의 이미지를 캡처할 때 보통 크기의 안경테의 개구가 캡처된 이미지 내의 패턴을 완전히 둘러싸도록 크기가 정해지고 구성되며, 이는 패턴이 교정 렌즈로 완전히 덮인다는 것을 의미한다. 안경테의 개구는 차례로 경계(530) 내에 완전히 포함된. 캡처된 이미지는 교정 렌즈를 관통하는 (즉, 이에 의해 왜곡된) 광으로부터 생성된 하나 이상의 제1 영역 및 교정 렌즈 주변을 통과하는 (즉, 이에 의해 왜곡되지 않은) 광으로부터 생성된 하나 이상의 제2 영역을 갖는 것으로 간주될 수 있다.

이러한 구성을 예시하는 캡처된 이미지(550)는 도 5b에서 볼 수 있다. 패턴(510)은 안경테(540)의 개구(542) 내에 완전히 포함되고, 패턴(520)은 안경테(540)의 개구(544) 내에 완전히 포함된다. 캡처된 이미지(550) 내의 패턴(510, 520)은 안경테(540) 내의 교정 렌즈에 의해 왜곡되었다. 안경테(540)는 경계(530) 내에 완전히 포함된다. 이러한 구성을 이용함으로써, 교정 렌즈로 인한 캡처된 이미지 내의 패턴(510, 520)의 왜곡이 측정될 수 있는 반면, 경계 참조 랜드마크(532, 533)는 계속 왜곡되지 않는다.

도 5a 및 도 5b에 도시된 패턴 그룹(500)은 예시를 위한 것이며, 본 발명의 범위 내에서 상이한 구성, 크기 또는 유형의 패턴 및/또는 경계가 이용되거나 모두 생략될 수 있다는 것을 알 것이다. 몇몇 실시예에서, 하나보다 많은 이미지가 캡처될 수 있으며, 각각의 이미지는 잘리거나 하나의 패턴만을 포함하도록 제한된다. 다른 실시예에서, 양 패턴의 하나의 이미지가 캡처되고, 이미지는 후속 단계에서 각 패턴에 대한 병렬 처리를 위해 2개의 이미지로 분할된다. 또 다른 실시예에서, 패턴의 비디오 클립이 캡처될 수 있거나, 빠르게 연속으로 복수의 정적 이미지가 캡처될 수 있다.

상이한 특성을 갖는 렌즈는 상이한 방식으로 캡처된 이미지의 패턴을 왜곡할 것이라는 것도 알 것이다. 예를 들어, 양의 도수를 가진 렌즈는 캡처된 이미지의 패턴을 확대할 것이며, 이는 교정 렌즈를 통해 패턴이 더 크게 보이게 한다. 이러한 상황에서, 패턴은 캡처된 이미지의 패턴이 교정 렌즈에 의해 완전히 경계를 이루기에 너무 크지 않도록 크기가 정해질 수 있다. 마찬가지로 음의 도수를 가진 렌즈는 캡처된 이미지의 패턴을 감소시킬 것이며, 이는 교정 렌즈를 통해 패턴이 더 작게 보이게 한다. 그러한 상황에서, 패턴은 캡처된 이미지의 패턴이 이후 단계에서 식별되고 처리되기에 너무 작지 않도록 크기가 정해질 수 있다. 따라서, 몇몇 실시예에서 패턴은 렌즈의 특성 또는 기타 고려사항에 따라 패턴 크기가 구성될 수 있도록 디스플레이 디바이스에 표시될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 사용자는 패턴의 크기를 조정하거나 렌즈의 특성을 선택하고 적절한 크기의 패턴이 표시되도록 하기위해 (디스플레이 디바이스 또는 렌즈미터(210)를 통해) 인터페이스를 제공받을 수있다. 다른 실시예에서, 패턴은 캡처된 이미지에서 정확한 크기가 되도록 시스템에 의해 자동으로 크기가 조정될 수 있다.

도 5b의 캡처된 이미지(550)에서 알 수 있는 바와 같이, 경계(530)는 도 5a에 도시된 수평 직사각형 구성으로부터 반시계 방향으로 회전되고, 도 5b의 패턴(510, 520) 및 경계(530)는 도 5a의 대응물보다 작다. 이러한 변형은 캡처된 이미지(550)의 패턴 그룹(500)을 참조 패턴 그룹(500)과 직접 비교하는 것을 어렵게한다.

따라서, 도 4로 돌아가면, 단계(430)에서, 캡처된 이미지는 이상적인 좌표 시스템으로 변환된다. 몇몇 실시예에서, 캡처된 이미지는 도 5a의 참조 패턴 그룹(500)에 의해 표현되는 이상적인 좌표 시스템으로 변환된다. 이 변환은 이미지 캡처 프로세스로 인해 도입된 임의의 왜곡 또는 부정확성을 제거하기 위해 이미지의 회전, 크기 조정, 자르기 및 기울이기가 포함될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 캡처된 이미지는 캡처된 이미지(550)에서 경계 참조 랜드마크(532', 533', 534', 535')를 검출하고, 캡처된 이미지(550)를 이미지 조작 기법을 사용하여 변환하여 경계 참조 랜드마크(532', 533', 534', 535')가 캡처된 이미지에서 도 5a의 참조 패턴 그룹(500) 내의 대응하는 경계 참조 랜드마크(532, 533, 534, 535)와 동일한 위치에 나타나게 함으로써 이상적인 좌표 시스템으로 변환된다. 경계 참조 랜드마크(532', 533', 534', 535')는 컴퓨터 비전 기법에 의해 검출될 수 있으며, 경계 참조 랜드마크(532', 533', 534', 535') 또는 이를 구성하는 픽셀은 이러한 컴퓨터 비전 기법을 수행하는 데 적합한 모양, 색상 또는 다른 특성을 가지도록 구성될 수 있다.

몇몇 실시예에서, 매트릭스 변환은 캡처된 이미지(550) 내의 경계 참조 랜드마크(532, 533, 534, 535) 및 도 5a의 참조 패턴 그룹(500) 내의 대응하는 경계 참조 랜드마크(532, 533, 534, 535) 사이의 거리로부터 결정된다. 그 다음, 매트릭스 변환은 변환을 수행하기 위해 캡처된 이미지(550)의 픽셀의 일부 또는 전부에 적용된다.

이상적인 좌표 시스템으로의 변환 후 나타나는 캡처된 이미지(550)는 도 5c에서 볼 수 있다. 이 변환된 캡처된 이미지(550) 내의 경계 참조 랜드마크(532', 533', 534', 535')는 도 5a의 참조 패턴 그룹(500) 내의 경계 참조 랜드마크(532, 533, 534, 535)와 동일한 위치에 있다.

단계(440)에서, 캡처된 이미지는 참조 패턴에서 캡처된 이미지의 패턴까지의 전체 왜곡을 결정하기 위해 처리된다. 전체 왜곡(즉, 교정 렌즈뿐만 아니라 이미지를 캡처하는 데 사용된 카메라의 렌즈에 의해 도입된 왜곡)은 캡처된 이미지(550) 내의 패턴(510, 520)을 참조 패턴 그룹(500) 내의 패턴과 비교함으로써 결정될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 비교는 캡처된 이미지(550) 내의 복수의 패턴 참조 랜드마크(512')를 참조 패턴 그룹(500) 내의 복수의 패턴 참조 랜드마크(512)와 비교함으로써 수행된다.

도 6은 참조 패턴 그룹(500) 내의 복수의 패턴 참조 랜드마크(512)의 위치 위에 덮인 예시적인 캡처된 이미지(550) 내의 복수의 패턴 참조 랜드마크(512')의 위치를 도시한다. 캡처된 이미지 내의 각각의 패턴 참조 랜드마크(512a', 512b')와 참조 패턴 그룹 내의 대응하는 참조 랜드마크(512a, 512b) 사이의 거리는 이상적인 좌표 시스템으로부터 캡처된 이미지로의 왜곡(즉, 변환)을 설명하는 굴절력 매트릭스(P)를 결정하는 데 사용될 수 있다.

프렌티스 법칙(Prentice's Rule)은 렌즈에서 유도된 프리즘의 양을 설명한다. P는 프렌티스 법칙을 x _test =Px _ref 로서 매트릭스 형태로 표현하는 데 사용할 수 있으며, x _test 는 캡처된 이미지 내의 패턴 참조 랜드마크(512a', 512b')의 위치의 매트릭스이고, x _ref 는 참조 패턴 그룹 내의 대응하는 참조 랜드마크(512a, 512b)의 위치의 매트릭스이다.

굴절력 매트릭스 P는 다음과 같이 주어진다.

[1]

여기서,

[2]

[3]

[4]

대수적으로 푸는 것은 렌즈의 구면도수와 관련된 값인 S, 렌즈의 난시도수와 관련된 값인 C, 및 렌즈의 난시 각도 θ에 대한 값의 결정을 허용한다.

S 및 C의 값은 렌즈미터의 카메라의 렌즈와 교정 렌즈 모두에 의해 캡처된 이미지에 도입된 왜곡을 설명한다. 따라서, 단계(450)에서, 교정 렌즈에 기인하는 캡처된 이미지 내의 패턴의 왜곡이 결정된다. 특히, θ 및 θ+90°에 대응하는 2개의 직교 축을 따라 교정 렌즈의 초점 거리 f_θ 및 f_θ+90°는 교정 렌즈가 카메라와 패턴 사이의 중간 위치에 배치될 때 다음 수학식에 의해 결정된다.

[5]

[6]

여기서 l은 렌즈미터의 카메라 렌즈와 패턴 사이의 거리이다. l의 값을 결정하기 위해, 카메라 및/또는 렌즈의 파라미터가 결정되거나 데이터 저장소로부터 직접 액세스될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 카메라 렌즈의 초점 거리 f는 캡처된 이미지 내의 메타데이터로부터 또는 렌즈미터에 대한 구성 정보에서 결정될 수 있다. 패턴의 높이 h를 알 수 있다. 거리 l은 f 및 다른 파라미터로부터 결정될 수 있다. 대상(예를 들어, 패턴)으로부터의 거리를 결정하는 방법 및 시스템은 "SMARTPHONE RANGE FINDER"라는 명칭으로 2016년 1월 15일에 출원된 미국 특허 출원 제14/996,917호에 설명되며, 그 전체 개시내용은 그 전체가 여기에 참조로 포함된다.

단계(460)에서, 교정 렌즈의 적어도 하나의 특성이 결정된다. 몇몇 실시예에서, 교정 렌즈의 구면도수, 난시도수 및 난시축 측정이 결정될 수 있으며, 이는 교정 렌즈의 처방이 결정되게 할 수 있다. 구면도수 측정은 디옵터로 측정된 렌즈 굴절력을 나타낸다. 교정 렌즈는 눈의 모든 자오선에서 근시 또는 원시를 교정하기 위해 소정의 구면도수 값을 처방할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 구면도수 값은 부호화될 수 있으며, 음의 값은 근시 처방을 나타내고 양의 값은 원시 처방을 나타낸다.

난시도수 값은 난시에 대해 처방된 렌즈 굴절력을 나타낸다. 난시에 대해 어떠한 교정도 처방되지 않으면 난시도수 값은 0일 수 있다. 난시도수 측정은 교정 렌즈가 곡률이 추가되지 않은 제1 자오선 및 제1 자오선에 수직이며 난시 교정을 위한 최대 렌즈 곡률을 포함하는 제2 자오선을 갖는다는 것을 나타낸.

난시축 값은 난시도수의 제2 자오선의 방향을 설명한다. 난시축 값의 범위는 1° 내지 180°일 수 있으며, 90°는 눈의 수직 자오선에 대응하고 180°는 수평 자오선에 대응한다.

다초점(예를 들어, 이중 초점 또는 삼중 초점) 렌즈의 하부에 적용되는 추가 배율을 나타내는 ADD 값과 같은 다른 값도 교정 렌즈에 대해 결정될 수 있다.

몇몇 실시예에서, 교정 렌즈의 구면도수, 난시도수 및 난시축 측정은 다음 수학식에 의해 결정될 수 있다.

[7]

[8]

[9]

AXIS의 결정은 교정 렌즈 착용자의 관점에서 수행된다.

SPH, CYL 및 AXIS의 값은 렌즈미터의 스크린에 표시될 수 있으며, 렌즈미터의 메모리(예컨대, 데이터베이스 또는 파일)에 저장될 수 있고/있거나, 처방의 확인 또는 작성을 위해 교정 렌즈 소유자와 제휴한 안과 의사와 같은 다른 당사자에 대한 렌즈미터의 네트워크 인터페이스를 통해 전달될 수 있다. 예를 들어, 안경을 가지고 있지만 그 안경의 처방을 알지 못하는 사람이 프로세스를 수행할 수 있다. 본 명세서에 논의된 방법을 통해 얻은 정보는 그 정보를 사용하여 적절히 처방된 새로운 안경 세트를 주문할 수 있는 사람의 안경 전문가에게 전송될 수 있다.

프로세스(400)는 단계(470)에서 종료된다.

몇몇 실시예에서, 교정 렌즈가 렌즈미터와 패턴 사이의 중간에 위치된다는 요구사항이 완화될 수 있다. 렌즈미터 및/또는 교정 렌즈는 그 대신 서로 및 패턴에 대해 이동될 수 있으며, 렌즈미터는 복수의 이미지를 캡처한다. 각각의 이미지에 대해, S 및 C의 값은 앞에서 논의된 바와 같이 결정될 수 있다. S 및 S+C는 교정 렌즈가 렌즈미터와 패턴 사이의 중간에 위치할 때 극값(즉, 최소 또는 최대)을 갖는 것으로 알려져 있다. S 및 S+C가 극값을 생성하는 이미지는 본 명세서에 설명된 프로세스의 기초로 사용될 수 있다.

본 명세서에 제공된 예가 안경 형태의 교정 렌즈를 포함하지만, 콘택트렌즈가 청구된 프로세스의 수행에 적합한 방향 및 위치에 고정될 수 있다고 가정하면, 프로세스 및 시스템은 콘택트렌즈와 같은 다른 유형의 교정 렌즈에 적용될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

몇몇 실시예에서, 캡처된 이미지는 이상적인 좌표 시스템으로 변환되지 않는다. 오히려, 2개의 이미지가 캡처된다: 본 명세서의 다양한 실시예에서 논의된 바와 같이 교정 렌즈가 렌즈미터와 패턴 사이에 배치된 제1 이미지 및 교정 렌즈가 제거된 것을 제외하고는 제1 이미지와 동일한 제2 "참조" 이미지. 렌즈의 왜곡 효과가 제2 이미지에 존재하지 않으므로, 제1 이미지를 제2 이미지와 직접 비교하여 프로세스(400)에서 단계(440)와 관련하여 논의된 기법을 사용하여 왜곡량을 결정할 수 있다.

앞에서 논의된 바와 같이 (예를 들어, 수학식 1-9와 관련하여), 교정 렌즈가 렌즈미터 카메라와 표시된 패턴 사이의 중간에 위치하도록 무고정 렌즈미터 작동에 도움이 될 수 있다. 그러나, 사용자가 적합한 중간 위치를 찾는 것이 어려울 수 있다.

앞에서 추가로 언급한 바와 같이, 렌즈미터 및/또는 교정 렌즈가 서로 및 패턴에 대해 이동되면 교정 렌즈가 렌즈미터와 패턴 사이의 중간에 위치된다는 요구사항이 완화될 수 있으며, 렌즈미터는 S 및 S+C에 대한 극값의 식별을 위한 이동 중에 복수의 이미지를 캡처하여 복수의 이미지 중 교정 렌즈가 중간 위치에 있는 하나의 이미지를 식별한다.

그러나, S 및 S+C의 극값을 식별하기 위해 복수의 이미지를 캡처, 저장 및/또는 처리하는 것은 (예를 들어, CPU 사이클, 메모리 사용 및/또는 전력 측면에서) 계산적으로 비용이 많이들 수 있다.

본 발명의 다양한 양상에 따르면, 렌즈미터의 카메라의 렌즈와 패턴 사이의 거리 l 및 패턴과 교정 렌즈 사이의 거리 l1 및/또는 교정 렌즈와 패턴 사이의 거리 l2(예컨대, l-l1)가 결정될 수 있는 개선된 렌즈미터 시스템 및 방법이 제공된다. 이러한 결정된 거리 중 하나 이상을 사용하면, 사용자는 분석 이미지가 캡처되기 전에 교정 렌즈를 중간 위치(예컨대, l1 = l2)에 배치하도록 안내받을 수 있고/있거나 렌즈미터가 렌즈미터, 교정 렌즈 및 패턴의 상대적 위치를 보상할 수 있다.

거리 l, l1, 및/또는 l2는 먼저 패턴과 접촉하는 교정 렌즈로써 캡처된 추가 측정 이미지(본 명세서에서 종종 접촉 이미지 또는 제1 이미지로 지칭됨)를 사용하여 교정 렌즈의 절대 크기 및 모양을 결정함으로써 결정될 수 있다. 도 7 내지 도 11은 접촉 이미지를 사용하는 무고정 렌즈미터 동작의 다양한 양상을 도시한다.

예를 들어, 도 7은 렌즈미터(210), 안경(704)의 테(708)에 장착된 2개의 교정 렌즈(220) 및 패턴(230)이 접촉 이미지의 캡처를 위해 배치된 시스템(200)의 사시도를 도시한다. 도 7의 예에서, 패턴(230)은 랩톱 컴퓨터(702) 상의 디스플레이 이미지(700)에 표시된다. 랩톱 컴퓨터(702)는 렌즈미터(210)(이 예에서 이동 전화로서 구현됨)와 페어링될 수 있다. 렌즈미터(210)는 랩톱(702)으로부터 랩톱(702)의 디스플레이를 위한 디스플레이 특징부를 획득할 수 있고, 이미지(700) 및/또는 패턴(230)의 표시를 제어하기 위한 명령을 랩톱(702)에 제공할 수 있다.

예를 들어, 렌즈미터(210)는 랩톱(702)의 디스플레이의 크기(예를 들어, 높이 및 폭) 및/또는 디스플레이의 픽셀 크기 및 밀도를 나타내는 치수 정보와 같은 랩톱(702)의 디스플레이와 연관된 정보를 획득할 수 있다. 이 정보를 사용하여, 렌즈미터(210)는 패턴(230)의 특징부의 절대 물리적 크기를 조정하도록 랩톱(702)에 결정 및/또는 지시할 수 있다. 도 7의 예에서, 단일 스크린-와이드 패턴(230)이 내장형 참조 랜드마크(706)와 함께 표시된다. 이 예에서, 참조 랜드마크(706)는 경계 참조 랜드마크(532, 533, 534 및 535)와 관련하여 전술된 바와 같이 (예를 들어, 캡처된 이미지의 방향 및 변환을 위해) 경계 참조 랜드마크로서 이용될 수 있다. 이 예에서, 패턴 참조 랜드마크(512)와 같은 패턴 참조 랜드마크는 패턴(230) 내에 제공될 수 있고/있거나 패턴의 특징부(예를 들어, 패턴 정사각형 또는 다른 형상의 인터페이싱 코너)는 패턴 참조 랜드마크로서 사용될 수 있다.

도 7에 도시된 동작에서, 교정 렌즈(220)가 패턴(230)과 접촉(예를 들어, 랩톱(702)의 디스플레이가 패턴(230)을 나타내는 동안 그 디스플레이와 접촉)하는 동안, 렌즈미터(210)는 교정 렌즈(220)를 통해 테(708) 밖의 교정 렌즈(220), 테(708) 및 패턴(230)의 접촉 이미지를 캡처한다. 도시된 구성에서, 교정 렌즈(220)가 패턴(230)과 접촉하므로, 패턴(230)은 교정 렌즈(220)에 의한 왜곡이 실질적으로 없다. 따라서, 접촉 이미지의 패턴 특징부의 크기는 알려져 있고 (예를 들어, 메모리(350)에 저장되며) 패턴(230)에 대한 교정 렌즈(220)의 에지의 위치(예를 들어, 테(708)에 의해 차단된 패턴(230)의 부분에 의해 식별됨)는 각각의 교정 렌즈의 절대 크기 및 형상을 결정하는 데 사용될 수 있다.

도 7에 도시된 바와 같이, 명령(703)이 렌즈미터(210)의 디스플레이에 제공될 수 있다. 다른 구현에서, 명령(703)은 랩톱(702) 또는 다른 디바이스의 디스플레이에 전체적으로 또는 부분적으로 제공될 수 있다. 도 8은 렌즈미터(210)를 사용하는 렌즈미터 동작 동안 제공될 수 있는 명령(703)의 예를 도시한다. 도 8에 도시된 바와 같이, 명령(703)은 경계 참조 랜드마크(706)의 표현(800), 및 경계 참조 랜드마크(706)의 표현(800)에 대하여 제 위치에서의 안경(704)의 표현(802)(테(708) 및 렌즈(220)의 표현(804 및 806)을 포함함)을 포함할 수 있으며, 모두 렌즈미터(210)의 카메라에 의해 캡처된 하나 이상의 이미지에 기초한다. 도시된 바와 같이, 텍스트 명령(801) 및/또는 그래픽 명령(803)은 사용자에게 도 7의 구성에서와 같이 패턴(230)에 대해 평평하게(예를 들어, 랩톱(702)의 스크린에 대해 평평하게) 안경(704)을 배치하고 이미지를 캡처(예컨대, 사진 찍기)하도록 지시하기 위해 포함될 수 있다.

도 8에 도시된 바와 같이, 교정 렌즈(220) 각각의 외부 경계를 나타내는 렌즈 경계 표시기(810)가 표시될 수 있다. 예를 들어, 렌즈미터(210)에 의해 캡처된 이미지에서 표시된 패턴(230)으로부터 안경(704)이 분할될 수 있고, 렌즈(220)에 대응하는 형상은 결과적으로 연결된 구성요소의 위치와 상대적 크기를 기반으로 추론될 수 있다. 렌즈 경계 표시기(810)는 추론된 렌즈 형상에 기초하여 생성될 수 있으며, 그 후 도 8에 도시된 바와 같이 스마트폰의 카메라 뷰에 중첩되어 사용자에게 렌즈가 정확하게 위치했다는 피드백을 제할 수 있다.

도 8은 또한 렌즈미터(210)가 (예를 들어, 사용자의 손가락 또는 안경의 안경다리에 의해) 렌즈(220) 중 하나 또는 둘 모두가 부분적으로 가려졌는지를 어떻게 판정할 수 있는지를 보여준다. 예를 들어, 형상 미러링 및/또는 정렬 절차를 사용하여 안경(704)에서 2개의 렌즈(220)에 대한 렌즈 형상을 비교함으로써 가림이 검출될 수 있다. 하나의 렌즈의 미러링된 형상이 다른 렌즈의 형상과 실질적으로 다른 (예를 들어, 임계값보다 더 작음) 경우 가림이 검출될 수 있다.

가림의 정확한 위치 및 형상은 가려지지 않은 렌즈 형상과 일치하지 않는 가려진 렌즈 형상 위의 지점을 선택함으로써 렌즈미터(210)에 의해 결정될 수 있다. 이러한 선택된 지점에 의해 정의된 가림 경계(814)는 그 다음에 스마트폰의 카메라 뷰에 중첩되어 사용자에게 가림의 특성과 위치를 알리므로 가림이 사용자에 의해 해결될 수 있다. (가림이 검출된 경우) 사용자에게 가림을 제거하도록 지시하거나 사용자에게 렌즈를 가리지 않도록 상기시키도록 추가 명령(821)이 제공될 수 있다.

전술한 바와 같이, 교정 렌즈(220)가 패턴(230)에 대해 평평한 도 7의 구성에서 시스템(200)을 사용하여 접촉 이미지가 캡처될 때, 경계(경계 표시기(810)에 의해 도 8에 표시됨)는 패턴(230)의 패턴 특징부의 알려진 크기와 비교되어 각각의 교정 렌즈(220)의 절대 크기 및 형상을 결정할 수 있다.

(예를 들어, 사용자 액션에 응답하여 또는 전술한 바와 같이 자동으로) 접촉 이미지를 캡처한 후, 사용자에게 렌즈미터(210)와 패턴(230) 사이의 대략 중간 위치로 교정 렌즈(220)를 이동시키라고 지시하도록 명령(703)이 변경될 수 있다.

도 9는 교정 렌즈(220)가 렌즈미터(210)와 패턴(230) 사이의 중간 위치(900)에 배치되도록 사용자가 안경(704)을 이동시킨 구성에서 시스템(200)의 상부 사시도를 도시한다. 도 9는 패턴(230)과 교정 렌즈(220) 사이의 거리 l1, 교정 렌즈(220)와 패턴(230) 사이의 거리 l2 및 카메라와 패턴 사이의 총 거리 l를 도시한다.

교정 렌즈(220)의 움직임 및 위치지정 동안 캡처된 이미지는 렌즈(220)의 형상 및 크기를 식별하기 위해 실시간으로 처리될 수 있으며, 접촉 이미지의 형상 및 크기와 비교하여 거리 l1 및 l2를 결정할 수 있다. 이들 결정된 거리 및/또는 절대 및/또는 상대 거리의 그래픽 표시기 중 하나 이상을 실시간으로 (예를 들어, 렌즈미터(210)의 디스플레이를 사용하여) 사용자에게 다시 보고하여, 사용자가 안경을 패턴(230)과 교정 렌즈(220) 사이의 거리 l1 및 교정 렌즈(220)와 패턴(230) 사이의 거리 l2가 실질적으로 동일한(예를 들어, 차이 임계값 이내까지) 가운데 위치와 같은 원하는 중간 위치(900)로 안내하는 데 도움을 줄 수 있다.

렌즈 경계 표시기(810) 및/또는 가림 표시기(814)는 또한 교정 렌즈(220)의 움직임 및 위치지정 동안 실시간으로 렌즈미터(210)에 의해 표시되어 참조 랜드마크(706)에 대한 교정 렌즈의 위치를 사용자에게 표시하고 하나 이상의 렌즈가 가려진 경우 사용자에게 알릴 수 있다.

접촉 이미지의 처리로부터 렌즈(220)의 알려진 크기에 기초하여 거리 l1 및 l2가 거의 동일하다고(예를 들어, 차이 임계값 이내까지) 결정되는 경우(예를 들어, 가림이 검출되지 않음), 렌즈미터(210)는 예를 들어, "녹색 등" 또는 엄지 위로 아이콘을 표시함으로써 사용자가 렌즈미터(210), 교정 렌즈(220) 및 패턴(230)을 정확하게 배치했다는 표시를 제공할 수 있다. 교정 렌즈(220)의 원하는 위치지정이 (예를 들어, 중간 위치에서) 달성되었을 때, 사용자에게 렌즈미터 이미지(예를 들어, 렌즈 굴절력 측정 이미지)를 캡처하라는 지시가 제공되거나 렌즈미터 이미지가 자동으로 캡처될 수 있다. 렌즈(220)의 특성은 캡처된 렌즈미터 이미지를 사용하여 (예를 들어, 도 3과 관련하여 전술한 바와 같이) 측정된다.

이러한 방식으로, 렌즈미터(210) 및 렌즈(220)의 위치지정 동안 획득된 정보는 실시간으로(예를 들어, 전술한 대로 S 및 S+C를 반복적으로 계산하고 비교하는 것에 비해 계산 및 전력이 감소됨) 사용자에게 다시 보고되어 사용자가 원하는 이미징 조건을 달성하기 위해 안경 및 스마트폰의 배치를 쌍방향으로 조정하는 데 도움이 된다. 이 정보(예컨대, 상대 거리)는 렌즈미터 이미지를 캡처한 후 사용자에게 표시될 수도 있다. 그 다음에 렌즈미터는 몇몇 구현에서 렌즈미터 이미지를 다시 찍거나 수락하는 옵션을 제공할 수 있다.

또한, 도 7 내지 도 9는 랩톱(702)의 디스플레이 전체에 걸친 공통 패턴을 도시하지만, 다양한 시나리오에서, 복수의 패턴(예를 들어, 안경의 2개의 렌즈에 대한 패턴(510 및 520)과 같은 2개의 패턴 또는 누진 또는 다초점 렌즈에 대한 2개보다 많은 패턴)이 사용될 수 있다는 것도 알아야 한다. 그러나, 도 7 내지 도 9와 관련하여 도시되고 설명된 단일 패턴이 다초점, 누진 또는 기타 복잡한 렌즈 배열의 다양한 특성을 결정하는 데(예컨대, 캡처된 이미지의 하위 영역 분석) 사용될 수도 있다. 단일 접촉 이미지 및 단일 렌즈미터 이미지가 도 7 내지 도 9와 관련하여 설명되지만, 몇몇 상황에서, 복수의 접촉 이미지 및/또는 복수의 렌즈미터 이미지가 더 정확한 결과를 제공하기 위해 캡처 및 집계, 평균화 또는 결합 및/또는 공동 처리될 수 있다는 것도 알아야 한다. 예를 들어, 분석을 위해 복수의 이미지를 쌓거나 결합할 수 있고/있거나, 복수의 이미지로부터의 측정 결과를 평균화하거나 결합할 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에 설명된 렌즈 굴절력 추정 동작은 캡처된 이미지의 테스트 패턴의 왜곡, 렌즈미터 디바이스에 대한 패턴 및 렌즈의 위치 및 방향과 같은 여러 수량의 측정 정확도에 의해 영향을 받는다. 이러한 측정은 부정확해질 수 있는데 이는 한 순간에서 다음 순간까지 부분적으로 상관되지 않는 것이다. 일련의 유사한 이미지를 획득하고 유도된 추정 측정을 집계함으로써, 일시적으로 상관되지 않는 노이즈 소스의 영향이 완화될 수 있다.

도 10은 본 기술의 다양한 양상에 따른 렌즈미터 동작을 위한 예시적인 프로세스의 흐름도를 도시한다. 설명을 위해, 도 10의 예시적인 프로세스는 도 2, 도 3 및 도 7 내지 도 9의 구성요소를 참조하여 본 명세서에 설명된다. 또한 설명을 위해, 도 10의 예시적인 프로세스의 몇몇 블록은 본 명세서에서 연속하여 또는 연속적으로 발생하는 것으로 설명된다. 그러나, 도 10의 예시적인 프로세스의 복수의 블록은 동시에 발생할 수 있다. 또한, 도 10의 예시적인 프로세스의 블록은 도시된 순서로 수행될 필요가 없고/없거나 도 10의 예시적인 프로세스의 블록 중 하나 이상이 수행될 필요가 없다.

도시된 예시적인 흐름도에서, 블록(1000)에서, 패턴(230)과 같은 패턴이 제공된다. 전술한 바와 같이, 패턴은 인쇄된 패턴일 수 있거나 랩톱(702)과 같은 컴퓨팅 디바이스에 의해(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스 자체에 의해 및/또는 이동 전화로서 구현된 렌즈미터 디바이스(210)와 같은 렌즈미터 디바이스와 협력하여) 제공될 수 있다.

블록(1002)에서, (예를 들어, 렌즈미터 디바이스의 디스플레이를 사용하여) 패턴(예를 들어, 도 7 및 9 참조)과 접촉(예를 들어, 평평한 접촉)하여 교정 렌즈를 배치하라는 명령이 제공된다. 도 10의 예는 단일 교정 렌즈와 관련하여 설명되지만, 테에 장착된 한 쌍의 교정 렌즈와 같은 하나보다 많은 교정 렌즈에 대해 도 10의 동작이 수행될 수 있다.

블록(1004)에서, 패턴의 제1 이미지(예를 들어, 접촉 이미지)가 패턴과 접촉하는 교정 렌즈를 통해 (예를 들어, 렌즈미터의 카메라에 의해) 획득된다. 제1 이미지는 본 명세서에 설명된 바와 같이 렌즈미터 디바이스를 사용하여 이미지를 자동으로 또는 사용자의 액션에 응답하여 캡처함으로써 획득될 수 있다.

블록(1006)에서, 렌즈미터는 (예를 들어, 교정 렌즈 및/또는 교정 렌즈용 테를 제1 이미지의 패턴으로부터 분할하고 분할된 이미지 내의 연결된 구성요소의 위치를 식별하여 외부 경계에 해당하는 지점을 획득함으로써) 제1 이미지를 사용하여 교정 렌즈의 외부 경계를 식별한다. 도 8의 경계 표시기(810)와 같은 경계 표시기는 전술한 바와 같이 교정 렌즈의 표현으로써 표시될 수 있다.

블록(1008)에서, 렌즈미터는 교정 렌즈가 가려졌는지 여부를 판정한다. 교정 렌즈가 가려져 있는지 여부를 판정하는 것은 단일 교정 렌즈의 불규칙한 에지를 식별하거나 안경의 2개의 렌즈의 미러링된 형상 간의 형상 차이를 식별하는 것을 포함할 수 있다(예를 들어, 도 8 및 관련 논의 참조).

교정 렌즈가 가려진 것으로 판정되면, 렌즈미터는 블록(1010)에서 렌즈를 가리는 사용자 손가락의 표현(812)과 연관된 도 8의 가림 표시기(814)와 같은 가림 표시기를 갖는 제1 이미지를 표시할 수 있다. 가림이 검출되는 동안, 렌즈미터는 가림이 제거될 때까지 블록(1004, 1006, 1008 및 1010)으로 연속적으로 돌아갈 수 있다.

교정 렌즈가 가려지지 않은 것으로 결정되면, 블록(1012)에서, 제1 이미지 및 식별된 경계가 (예를 들어, 렌즈미터의 메모리(350)와 같은 메모리에) 저장될 수 있다.

블록(1014)에서, 교정 렌즈의 크기 및 형상은 식별된 경계 및 패턴에 기초하여 결정된다. 예를 들어, 패턴은 알려진 형상 및 절대 크기를 갖는 특징부가 제공될 수 있는바, 교정 렌즈의 절대 치수는 접촉 이미지 내의 패턴의 특징부와 비교하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 패턴이 각각 폭이 X mm인 정사각형의 바둑판 패턴을 포함하고 교정 렌즈의 가장 큰 치수가 Y개의 정사각형에 걸쳐 있으면, 교정 렌즈의 가장 큰 치수는 X*Y mm의 길이를 갖는다. 렌즈의 하나 이상의 추가 치수도 측정될 수 있다. 이 정보를 사용하여, 임의의 후속 이미지에서 이미지 픽셀 단위의 렌즈의 가장 큰 치수의 길이가 카메라와 교정 렌즈 사이의 거리를 결정하는 데 사용될 수 있다(예컨대, 픽셀 입체각을 알고 있는 경우). 알려진 크기의 패턴 특징부와 결합하여, 전술한 모든 거리 l, l1 및 l2가 제2 이미지로부터 결정될 수 있다.

블록(1018)에서, 제1 패턴과 상이한 제2 패턴이 제공될 수 있다. 제2 패턴은 복수의 렌즈를 위한 패턴(510 및 520)과 같은 복수의 패턴 및/또는 다초점 또는 누진 렌즈를 위한 하나 이상의 추가 패턴을 포함할 수 있다. 그러나, 원한다면, 제2 패턴을 표시하기 보다는 블록(1000)에 표시된 패턴이 계속 표시될 수 있다.

블록(1020)에서, 렌즈미터는 렌즈미터 디바이스의 카메라와 패턴 사이의 중간 위치(900), 예컨대, 가운데 위치에 교정 렌즈를 배치하라는 명령을 제공할 수 있다.

블록(1022)에서, 교정 렌즈를 통한 패턴의 제2 이미지(예를 들어, 블록(1000)에서 제공되는 제1 패턴 또는 블록(1018)에서 제공되는 제2 패턴)는 교정 렌즈가 중간 위치에 있는 렌즈미터에 의해 획득된다. 교정 렌즈의 외부 경계 또한 제2 이미지에서 식별될 수 있다.

블록(1024)에서, 렌즈미터는 교정 렌즈가 가려졌는지 여부를 판정한다.

교정 렌즈가 가려진 것으로 판정되면, 블록(1026)에서 렌즈미터는 렌즈를 가리는 사용자 손가락의 표현(812)과 연관된 도 8의 가림 표시기(814)와 같은 가림 표시기를 갖는 제2 이미지를 표시할 수 있다. 가림이 검출되는 동안, 렌즈미터는 가림이 제거될 때까지 블록(1022, 1024 및 1026)으로 연속적으로 돌아갈 수 있다.

교정 렌즈가 가려지지 않은 것으로 판정되면, 블록(1028)에서, (예를 들어, 블록(1014)에서 결정된 교정 렌즈의 알려진 크기, 제2 이미지, 및/또는 패턴의 특징부의 알려진 크기를 사용하여) 카메라와 교정 렌즈 사이의 거리 l1 및 교정 렌즈와 패턴 사이의 거리 l2(예를 들어, l-l1)가 결정된다.

블록(1030)에서, 렌즈미터는 렌즈미터와 교정 렌즈 사이의 거리 및 교정 렌즈와 패턴 사이의 거리가 차이 임계값 이내까지 유사한지 여부(예를 들어, 거리 l1이 거리 l2와 거의 같은지 여부)를 판정할 수 있다. 이러한 방식으로, 교정 렌즈가 원하는 중간 위치(예를 들어, 가운데 위치)에 있는지 여부가 판정될 수 있다.

교정 렌즈가 원하는 중간 위치에 있지 않다고 판정되면, 블록(1032)에서, 위치변경 명령이 렌즈미터에 의해 제공될 수 있다. 예를 들어, 위치변경 명령은 절대 및/또는 상대 거리 l1 및 l2의 텍스트 기반 및/또는 그래픽 디스플레이 및/또는 사용자에게 교정 렌즈 및/또는 렌즈미터를 이동시키라고 지시하는 그래픽 화살표 또는 텍스트와 같은 표시기를 포함할 수 있다.

교정 렌즈가 중간 위치에 있지 않은 동안(예를 들어, 거리 l1 및 l2의 계산 및 비교에 의해 결정됨), 렌즈미터는 교정 렌즈가 원하는 중간 위치에 있을 때까지 블록(1022, 1024, 1026, 1028, 1030 및/또는 1032)의 동작을 계속 반복할 수 있다.

블록(1030)에서 교정 렌즈가 원하는 중간 위치에 있는 것으로 결정되면, 블록(1034)에서 렌즈미터는 교정 렌즈를 통해 패턴의 제2 이미지를 저장할 수 있다. 블록(1030)에서, 렌즈미터는 또한 예를 들어, "녹색 등" 또는 엄지 위로 아이콘을 제공함으로써 교정 렌즈가 원하는 중간 위치에 정확하게 위치한다는 표시를 사용자에게 제공할 수 있다. 그 다음, 제2 이미지는 그 위치에서의 검출에 응답하거나 사용자에 의한 후속 이미지 캡처 동작에 응답하여 자동으로 캡처되고 저장될 수 있다. 이러한 방식으로, 블록(1030 및 1032)의 동작은 최적의 측정을 위해 사용자가 카메라와 패턴 사이의 중간 위치에 교정 렌즈를 배치하도록 안내하는 데 도움이 될 수 있다. 그러나, 블록(1030 및 1032)의 동작은 몇몇 시나리오에서 생략되거나 줄일 수 있으며, 블록(1028)에서 결정된 거리(들)는 카메라와 패턴 사이의 상이한 위치에 있는 교정 렌즈의 위치에 의해 야기되는 패턴의 왜곡의 차이를 설명하는 데 사용될 수 있다는 것도 알아야 한다.

블록(1036)에서, 제2 이미지는 이상적인 좌표 시스템으로 변환될 수 있다. 예를 들어, 제2 이미지는 도 7의 참조 패턴 그룹(706)이 나타내는 이상적인 좌표 시스템으로 변환될 수 있다. 이 변환은 제2 이미지를 회전시키고, 크기 조정하며, 자르고, 기울여서 이미지 캡처 프로세스에 의해 도입되는 임의의 왜곡 또는 부정확성을 제거하는 것을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 제2 이미지는 제2 이미지에서 경계 참조 랜드마크(706)를 검출하고, 이미지 조작 기법을 사용하여 제2 이미지를 변환하여 제2 이미지 내의 경계 참조 랜드마크가 제2 이미지에서 참조 패턴 그룹 내의 대응하는 경계 참조 랜드마크(706)와 동일한 위치에 나타나게 함으로써 이상적인 좌표 시스템으로 변환된다. 제2 이미지 내의 경계 참조 랜드마크는 컴퓨터 비전 기법에 의해 검출될 수 있으며, 검출된 경계 참조 랜드마크 또는 이를 구성하는 픽셀은 이러한 컴퓨터 비전 기법을 수행하는 데 적합한 모양, 색상 또는 다른 특성을 가지도록 구성될 수 있다.

몇몇 실시예에서, 매트릭스 변환은 제2 이미지 내의 경계 참조 랜드마크 및 참조 패턴 그룹 내의 대응하는 경계 참조 랜드마크(706) 사이의 거리로부터 결정된다. 그 다음, 매트릭스 변환은 변환을 수행하기 위해 제2 이미지의 픽셀의 일부 또는 전부에 적용된다.

블록(1038)에서, 제2 이미지는 참조 패턴에서 캡처된 이미지의 패턴까지의 전체 왜곡을 결정하기 위해 처리된다. 전체 왜곡(즉, 교정 렌즈뿐만 아니라 이미지를 캡처하는 데 사용된 카메라의 렌즈에 의해 도입된 왜곡)은 제2 이미지 내의 패턴을 참조 패턴 내의 패턴과 비교함으로써 결정될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 비교는 제2 이미지 내의 512'와 같은 복수의 패턴 참조 랜드마크를 참조 패턴 그룹 내의 복수의 패턴 참조 랜드마크(512)와 같은 복수의 패턴 참조 랜드마크와 비교함으로써 수행된다. 그 다음에 (예를 들어, 결정된 거리 l을 사용하여, l은 제2 이미지 및 패턴의 특징부의 알려진 크기 및/또는 교정 렌즈의 결정된 크기를 사용하여 결정됨) 교정 렌즈에 기인하는 캡처된 이미지 내의 패턴의 왜곡이 결정될 수 있다. 교정 렌즈에 기인하는 캡처된 이미지의 패턴 왜곡은 결정된 거리 l, 및 교정 렌즈가 패턴과 카메라 사이의 중간 위치에 있을 때(예컨대, l1 = l2 = l/2일 때), 위의 수학식 5 및 6을 사용하여 결정될 수 있다. 교정 렌즈가 중간 위치에 있지 않은 경우(예컨대, l1 ≠ l2), 교정 렌즈에 기인한 캡처된 이미지 내의 패턴의 왜곡을 결정하는 수학식은 교정 렌즈에 기인한 캡처된 이미지 내의 패턴의 왜곡을 결정하기 위해 당업자에 의해 이해되는 바와 같이 수정된다.

블록(1040)에서, 교정 렌즈의 적어도 하나의 특성이 렌즈미터에 의해 결정된다. 예를 들어, 교정 렌즈의 구면도수, 난시도수 및 난시축 측정이 결정되어 교정 렌즈의 처방이 결정될 수 있습니다. 다초점(예를 들어, 이중 초점 또는 삼중 초점) 렌즈의 하부에 적용되는 추가 배율을 나타내는 ADD 값과 같은 다른 값도 교정 렌즈에 대해 결정될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 교정 렌즈의 구면도수, 난시도수 및 난시축 측정은 위의 수학식 7, 8 및 9에 의해 결정될 수 있다. 따라서, 교정 렌즈의 측정된 크기에 기초하여 교정 렌즈의 적어도 하나의 특성이 적어도 부분적으로 결정될 수 있다.

렌즈미터 작동이 렌즈미터 디바이스(210)(예를 들어, 이동 전화 또는 스마트폰으로 구현됨)에 의해 수행되는 다양한 예가 본 명세서에 설명되어 있지만, 렌즈미터 작동의 일부 또는 전부가 모바일 디바이스에 의해 캡처 및 전송된 이미지 및/또는 기타 정보를 사용하는 서버에 의해 원격으로 수행될 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 도 11은 이동 전화로서 구현된 렌즈미터(210), 패턴(230)을 표시하는 랩톱 컴퓨터(702) 및 네트워크(1150)를 통해 렌즈미터(210) 및/또는 랩톱 컴퓨터(702)와 통신하는 서버(1130)를 포함하는 렌즈미터 시스템의 구현을 도시한다.

위에서 논의된 바와 같이, 본 명세서에 개시된 양상 및 기능은 이러한 컴퓨터 시스템 중 하나 이상에서 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 현재 사용중인 컴퓨터 시스템의 다수의 예가 존재한다. 이러한 예는 그 중에서도 네트워크 어플라이언스, 개인용 컴퓨터, 워크스테이션, 메인프레임, 네트워킹된 클라이언트, 서버, 미디어 서버, 애플리케이션 서버, 데이터베이스 서버 및 웹 서버를 포함한다. 컴퓨터 시스템의 다른 예는 휴대 전화 및 개인용 디지털 보조 장치와 같은 모바일 컴퓨팅 디바이스 및 로드 밸런서, 라우터 및 스위치와 같은 네트워크 장비를 포함할 수 있다. 또한, 양상들은 단일 컴퓨터 시스템 상에 배치될 수 있거나 하나 이상의 통신 네트워크에 연결된 복수의 컴퓨터 시스템들 사이에 분산될 수 있다.

예를 들어, 하나 이상의 클라이언트 컴퓨터에 서비스를 제공하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨터 시스템 간에 다양한 양상 및 기능이 분산될 수 있다. 추가로, 다양한 기능을 수행하는 하나 이상의 서버 시스템 간에 분산된 구성요소를 포함하는 클라이언트-서버 또는 다층 시스템에서 양상이 수행될 수 있다. 따라서, 예는 임의의 특정 시스템 또는 시스템 그룹에서 실행하는 것으로 제한되지 않는다. 또한, 양상은 소프트웨어, 하드웨어 또는 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 따라서, 양상은 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성을 사용하여 프로세스, 동작, 시스템, 시스템 요소 및 구성요소 내에서 구현될 수 있으며, 예는 임의의 특정 분산 아키텍처, 네트워크 또는 통신 프로토콜로 제한되지 않는다.

다시 도 3을 참조하면, 렌즈미터(210)는 네트워크(1150)와 같은 네트워크에 연결된 네트워크 인터페이스(340)를 통해 서버(1130)와 같은 다른 시스템과 상호연결될 수 있고 이와 데이터를 교환할 수 있다. 네트워크는 컴퓨터 시스템이 데이터를 교환할 수 있는 임의의 통신 네트워크를 포함할 수 있다. 네트워크를 사용하여 데이터를 교환하기 위해, 렌즈미터(210)와 네트워크는 그 중에서도 파이버 채널, 토큰 링, 이더넷, 무선 이더넷, 블루투스, IP, IPV6, TCP/IP, UDP, DTN, HTTP, FTP, SNMP, SMS, MMS, SS7, JSON, SOAP, CORBA, REST 및 웹 서비스를 포함하는 다양한 방법, 프로토콜 및 표준을 사용할 수 있다. 데이터 전송의 보안을 보장하기 위해, 렌즈미터(210)는 예를 들어, TSL, SSL 또는 VPN을 포함하는 다양한 보안 수단을 사용하여 네트워크를 통해 데이터를 전송할 수 있다.

다양한 양상 및 기능은 하나 이상의 컴퓨터 시스템에서 실행되는 전문 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 렌즈미터(210)는 카메라(310), 프로세서(320), 사용자 인터페이스(330), 네트워크 인터페이스(340), 메모리(350) 및 렌즈미터 소프트웨어(360)를 포함한다.

프로세서(320)는 데이터가 조작되게 하는 일련의 명령을 수행할 수 있다. 프로세서(320)는 Intel Xeon, Itanium, Core, Celeron, Pentium, AMD Opteron, Sun UltraSPARC, IBM Power5+ 또는 IBM 메인프레임 칩과 같은 상업적으로 이용가능한 프로세서일 수 있지만 임의의 유형의 프로세서, 멀티프로세서 또는 제어기일 수 있다. 프로세서(320)는 메모리(350), 카메라(310) 등을 포함하는 다른 시스템 요소에 연결된다.

메모리(350)는 렌즈미터(210)의 동작 중에 프로그램 및 데이터를 저장하는 데 사용될 수 있다. 따라서, 메모리(350)는 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM) 또는 정적 메모리(SRAM)와 같은 비교적 고성능의 휘발성 랜덤 액세스 메모리일 수 있다. 그러나, 메모리(350)는 디스크 드라이브 또는 다른 비휘발성 저장 디바이스와 같이 데이터를 저장하는 임의의 디바이스를 포함할 수 있다. 다양한 예는 메모리(350)를 특수화되고 몇몇 경우에 고유한 구조로 구성하여 본 명세서에 개시된 기능을 수행할 수 있다.

메모리(350)는 프로세서(320)에 의해 실행될 수 있는 프로그램을 정의하는 명령어가 저장된 컴퓨터 판독가능 및 기록가능 비휘발성(비일시적) 데이터 저장 매체를 또한 포함할 수 있다. 메모리(350)는 매체 상에 또는 내에 기록되는 정보도 포함할 수 있고, 이 정보는 프로그램 실행 동안 프로세서(320)에 의해 처리될 수 있다. 보다 구체적으로, 정보는 저장 공간을 보존하거나 데이터 교환 성능을 증가 시키도록 특별히 구성된 하나 이상의 데이터 구조에 저장될 수 있다. 명령어는 인코딩된 신호로서 지속적으로 저장될 수 있으며, 명령어는 프로세서(320)가 본 명세서에 설명된 기능 중 임의의 기능을 수행하게 할 수 있다. 매체는 그 중에서도 예를 들어, 광 디스크, 자기 디스크 또는 플래시 메모리일 수 있다. 다양한 구성요소가 저장 매체와 다른 메모리 요소 사이의 데이터 이동을 관리할 수 있으며 예는 특정 데이터 관리 구성요소로 제한되지 않는다. 또한, 예는 특정 메모리 시스템 또는 데이터 저장 시스템으로 제한되지 않는다.

렌즈미터(210)는 하나 이상의 사용자 인터페이스(330)도 포함한다. 사용자 인터페이스(330)는 입력을 수신하거나 출력을 제공할 수 있다. 보다 구체적으로, 출력 디바이스는 외부 프리젠테이션을 위한 정보를 렌더링할 수 있다. 입력 디바이스는 외부 소스로부터 정보를 받을 수 있다. 인터페이스 디바이스의 예는 키보드, 마우스 디바이스, 트랙볼, 마이크로폰, 터치 스크린, 인쇄 디바이스, 디스플레이 스크린, 스피커, 네트워크 인터페이스 카드 등을 포함한다.

렌즈미터(210)는 다양한 양상 및 기능이 실시될 수 있는 컴퓨터 디바이스의 일 유형으로서 예로서 도시되었지만, 양상은 도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이 렌즈미터(210) 상에서 구현되는 것으로 제한되지 않는다. 도 3에 도시된 것과 다른 아키텍처 또는 구성요소를 갖는 하나 이상의 컴퓨터에서 다양한 양상 및 기능이 실시될 수 있다. 가령, 렌즈미터(210)는 예를 들어, 본 명세서에 개시된 특정 동작을 수행하도록 맞춤화된 주문형 집적 회로(ASIC)와 같은 특별히 프로그래밍된 특수 목적 하드웨어를 포함할 수 있다. 다른 예는 Motorola PowerPC 프로세서로써 MAC OS System X를 실행하는 여러 범용 컴퓨팅 디바이스와 독점 하드웨어 및 운영 체제를 실행하는 여러 특수 컴퓨팅 디바이스의 그리드를 사용하여 동일한 기능을 수행할 수 있다.

렌즈미터(210)는 렌즈미터(210)에 포함된 하드웨어 요소의 적어도 일부를 관리하는 운영 체제를 포함할 수 있다. 일반적으로, 프로세서(320)와 같은 프로세서 또는 제어기는 예를 들어, 마이크로소프트사로부터 이용가능한 Windows NT, Windows 2000 (Windows ME), Windows XP, Windows Vista 또는 Windows 7 운영 체제와 같은 윈도우 기반 운영 체제, 애플 컴퓨터로부터 이용가능한 MAC OS System X 운영 체제, 다수의 리눅스 기반 운영 체제 배포 중 하나, 예를 들어, Red Hat Inc.로부터 이용가능한 Enterprise Linux 운영 체제, Sun Microsystems으로부터 이용가능한 Solaris 운영 체제, 또는 다양한 소스로부터 이용가능한 UNIX 운영 체제일 수 있는 운영 체제를 실행한다. 다수의 다른 운영 체제가 사용될 수 있으며, 예는 임의의 특정 구현으로 제한되지 않는다.

프로세서(320) 및 운영 체제는 함께 고급 프로그래밍 언어로 애플리케이션 프로그램이 기록될 수 있는 컴퓨터 플랫폼을 정의한다. 이러한 구성요소 애플리케이션은 예컨대, TCP/IP와 같은 통신 프로토콜을 사용하여 예컨대, 인터넷과 같은 통신 네트워크를 통해 통신하는 실행가능, 중간, 바이트코드 또는 해석 코드일 수 있다. 마찬가지로, 양상은 .Net, SmallTalk, Java, C++, Ada 또는 C#(C-Sharp)과 같은 객체 지향 프로그래밍 언어를 사용하여 구현될 수 있다. 다른 객체 지향 프로그래밍 언어도 사용될 수 있다. 이와 달리, 기능적, 스크립팅 또는 논리적 프로그래밍 언어가 사용될 수 있다.

추가적으로, 다양한 양상 및 기능은 예를 들어, 브라우저 프로그램의 윈도우에서 볼 때, 그래픽-사용자 인터페이스의 양상을 렌더링하고 다른 기능을 수행하는 HTML, XML 또는 다른 형식으로 생성된 문서와 같이 프로그래밍되지 않은 환경에서 구현될 수 있다. 또한, 다양한 예는 프로그래밍되거나 프로그래밍되지 않은 요소, 또는 이들의 임의의 조합으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 웹 페이지는 HTML을 사용하여 구현될 수 있고 웹 페이지 내에서 호출되는 데이터 객체는 C++로 작성될 수 있다. 따라서, 예는 특정 프로그래밍 언어로 제한되지 않으며 임의의 적합한 프로그래밍 언어가 사용될 수 있다. 따라서, 본 명세서에 개시된 기능 구성요소는 다양한 요소, 예를 들어, 설명된 기능을 수행하도록 구성된 실행 코드, 데이터 구조 또는 객체를 포함할 수 있다.

전술한 실시예는 모바일 디바이스의 카메라를 사용하여 교정 렌즈의 특성을 결정하기 위한 프로세스를 사용한다. 다른 실시예는 렌즈의 결함을 검출하는 것, 2개의 상이한 렌즈의 특성을 비교하는 것, 검출된 회절(즉, 왜곡)의 양에 기초하여 렌즈의 구조적 특성을 결정하는 것, 또는 렌즈의 특성 결정을 필요로 하는 다른 애플리케이션을 포함하는 다수의 상이한 애플리케이션에서 렌즈의 특성을 결정하는 데 사용될 수 있다.

이와 같이 적어도 하나의 예의 여러 양상을 설명하였고, 다양한 변경, 수정 및 개선이 당업자에게 쉽게 발생할 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 개시된 예는 다른 맥락에서도 사용될 수 있다. 이러한 변경, 수정 및 개선은 본 발명의 일부가 되도록 의도되고, 본 명세서에서 논의된 예의 범위 내에 있도록 의도된다. 따라서, 전술한 설명 및 도면은 예일 뿐이다.

Claims

렌즈미터 시스템을 작동시키는 방법으로서,
상기 렌즈미터 시스템의 카메라를 사용하여, 패턴과 접촉하는 교정 렌즈를 통해 상기 패턴의 제1 이미지를 캡처하는 단계 - 상기 패턴은 검정색 및 흰색 정사각형의 격자를 포함함 - 와,
상기 렌즈미터 시스템의 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 상기 제1 이미지 및 상기 패턴에 기초하여 상기 교정 렌즈의 크기를 결정하는 단계와,
상기 카메라를 사용하여, 상기 교정 렌즈가 상기 카메라와 상기 패턴 사이의 중간 위치에 있는 동안 상기 교정 렌즈를 통해 상기 패턴의 제2 이미지를 캡처하는 단계와,
상기 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 상기 결정된 교정 렌즈의 크기를 이용하여, 상기 제2 이미지 내의 상기 패턴의 상기 교정 렌즈에 기인한 왜곡을 결정하는 단계와,
상기 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 상기 결정된 왜곡에 기초하여 상기 교정 렌즈의 적어도 하나의 특성을 측정하는 단계를 포함하되,
상기 패턴은 알려진 크기를 갖는 특징부를 포함하고,
상기 교정 렌즈의 크기를 결정하는 단계는,
상기 제1 이미지에서 상기 교정 렌즈의 외부 경계를 식별하는 단계와,
상기 제1 이미지의 상기 외부 경계 내에 위치하는 상기 알려진 크기를 갖는 상기 특징부의 수를 결정하는 단계를 포함하되,
상기 제1 이미지의 상기 외부 경계 내에 위치하는 상기 알려진 크기를 갖는 상기 특징부는 상기 패턴과 상기 교정 렌즈의 접촉에 기인한 상기 교정 렌즈에 의한 왜곡이 없는
방법.
삭제
제1항에 있어서,
상기 교정 렌즈가 상기 중간 위치에 있는 동안,
상기 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 상기 결정된 크기 및 상기 제2 이미지를 이용하여 상기 교정 렌즈와 상기 카메라 사이의 제1 거리를 결정하는 단계와,
상기 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 상기 결정된 크기 및 상기 제2 이미지를 이용하여 상기 교정 렌즈와 상기 패턴 사이의 제2 거리를 결정하는 단계를 더 포함하는
방법.
제3항에 있어서,
상기 결정된 크기를 이용하여 왜곡을 결정하는 단계는 상기 제1 거리와 상기 제2 거리 중 적어도 하나를 이용하여 상기 왜곡을 결정하는 단계를 포함하는
방법.
제3항에 있어서,
상기 렌즈미터 시스템의 디스플레이를 사용하여 상기 제1 거리 및 상기 제2 거리에 기초하여 상기 카메라 또는 상기 교정 렌즈를 이동시키기 위한 명령을 제공하는 단계를 더 포함하는
방법.
제5항에 있어서,
상기 명령은 상기 카메라 또는 상기 교정 렌즈의 이동에 적응하여 상기 렌즈미터 시스템의 사용자에게 상기 카메라와 상기 패턴 사이의 가운데 위치로 상기 중간 위치를 변경하도록 안내하는
방법.
제3항에 있어서,
상기 렌즈미터 시스템의 디스플레이를 사용하여, 상기 제1 거리 및 상기 제2 거리 중 적어도 하나의 표현을 제공하는 단계와,
상기 제2 이미지를 재촬영하는 옵션을 제공하는 단계를 더 포함하는
방법.
제1항에 있어서,
상기 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 상기 교정 렌즈가 상기 제2 이미지에서 가려지는지 여부를 판정하는 단계를 더 포함하는
방법.
제8항에 있어서,
상기 제2 이미지에 기초하여, 상기 교정 렌즈의 표현 및 상기 교정 렌즈의 외부 경계 및 상기 교정 렌즈의 가림을 나타내는 가림 표시기를 표시하는 단계를 더 포함하는
방법.
제9항에 있어서,
상기 교정 렌즈는 상기 제2 이미지 내의 안경의 2개의 교정 렌즈 중 하나를 포함하고, 상기 교정 렌즈가 가려지는지 여부를 판정하는 단계는 상기 교정 렌즈의 외부 경계가 상기 2개의 교정 렌즈 중 다른 하나의 형상을 미러링하는 형상을 갖는지 여부를 판정하는 단계를 포함하는
방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 이미지를 캡처하는 단계는 상기 교정 렌즈가 상기 패턴과 접촉하는 동안 복수의 제1 이미지를 캡처하는 단계를 포함하고,
상기 교정 렌즈의 크기를 결정하는 단계는 상기 복수의 제1 이미지와 연관된 정보를 집계하는 단계를 포함하는
방법.
제1항에 있어서,
상기 카메라는 상기 컴퓨팅 디바이스의 카메라를 포함하고, 상기 컴퓨팅 디바이스는 이동 전화를 포함하며,
상기 방법은 상이한 컴퓨팅 디바이스의 디스플레이를 사용하여 상기 패턴을 표시하는 단계를 더 포함하는
방법.
제12항에 있어서,
상기 상이한 컴퓨팅 디바이스로부터 상기 이동 전화로 상기 상이한 컴퓨팅 디바이스의 디스플레이와 연관된 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는
방법.
모바일 디바이스로서,
카메라와,
프로세서를 포함하되,
상기 프로세서는,
상기 카메라로부터, 패턴과 접촉하는 교정 렌즈를 통해 상기 패턴의 제1 이미지를 획득 - 상기 패턴은 검정색 및 흰색 정사각형의 격자를 포함함 - 하고,
상기 제1 이미지 및 상기 패턴에 기초하여 상기 교정 렌즈의 크기를 결정하며,
상기 카메라로부터, 상기 카메라와 상기 패턴 사이의 중간 위치에 있는 상기 교정 렌즈를 통해 상기 패턴의 제2 이미지를 획득하고,
상기 결정된 교정 렌즈의 크기를 이용하여, 상기 제2 이미지 내의 상기 패턴의 상기 교정 렌즈에 기인한 왜곡을 결정하며,
상기 결정된 왜곡에 기초하여 상기 교정 렌즈의 적어도 하나의 특성을 측정하도록 구성되되,
상기 패턴은 알려진 크기를 갖는 특징부를 포함하고,
상기 교정 렌즈의 크기를 결정하는 것은, 상기 제1 이미지에서 상기 교정 렌즈의 외부 경계를 식별하는 것과 상기 제1 이미지의 상기 외부 경계 내에 위치하는 상기 알려진 크기를 갖는 상기 특징부의 수를 결정하는 것을 포함하되,
상기 제1 이미지의 상기 외부 경계 내에 위치하는 상기 알려진 크기를 갖는 특징부는 상기 패턴과 상기 교정 렌즈의 접촉에 기인한 상기 교정 렌즈에 의한 왜곡이 없는
모바일 디바이스.
제14항에 있어서,
네트워크 인터페이스를 더 포함하되,
상기 프로세서는 상기 네트워크 인터페이스를 통해 원격 컴퓨팅 디바이스와 통신하여 상기 원격 컴퓨팅 디바이스에 의한 상기 패턴의 표시를 조정하도록 또한 구성되는
모바일 디바이스.
제14항에 있어서,
디스플레이를 더 포함하되,
상기 프로세서는,
상기 교정 렌즈를 상기 패턴과 접촉하게 배치하고 상기 제1 이미지를 캡처하기 위한 명령을 제공하고,
상기 교정 렌즈를 상기 중간 위치로 이동시키고 상기 제2 이미지를 캡처하기 위한 명령을 제공하도록
상기 디스플레이를 작동시키도록 더 구성되는
모바일 디바이스.
렌즈미터 시스템으로서,
크기가 있는 특징부를 갖는 패턴과,
모바일 디바이스를 포함하고,
상기 모바일 디바이스는,
카메라와,
상기 패턴 및 상기 특징부의 크기와 연관된 정보를 저장하는 메모리와,
프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 카메라를 사용하여, 상기 패턴과 접촉하는 교정 렌즈를 통해 상기 패턴의 제1 이미지를 캡처 - 상기 패턴은 검정색 및 흰색 정사각형의 격자를 포함함 - 하고,
상기 패턴 및 상기 특징부의 크기와 연관된 정보를 사용하여 상기 제1 이미지 및 상기 패턴에 기초하여 상기 교정 렌즈의 크기를 결정하며,
상기 카메라를 사용하여, 상기 교정 렌즈가 상기 카메라와 상기 패턴 사이의 중간 위치에 있는 동안 상기 교정 렌즈를 통해 상기 패턴의 제2 이미지를 캡처하고,
상기 결정된 교정 렌즈의 크기를 이용하여, 상기 제2 이미지 내의 상기 패턴의 상기 교정 렌즈에 기인한 왜곡을 결정하며,
상기 결정된 왜곡에 기초하여 상기 교정 렌즈의 적어도 하나의 특성을 측정하도록 구성되되,
상기 패턴은 알려진 크기를 갖는 특징부를 포함하고,
상기 교정 렌즈의 크기를 결정하는 것은, 상기 제1 이미지에서 상기 교정 렌즈의 외부 경계를 식별하는 것과 상기 제1 이미지의 상기 외부 경계 내에 위치하는 상기 알려진 크기를 갖는 상기 특징부의 수를 결정하는 것을 포함하되,
상기 제1 이미지의 상기 외부 경계 내에 위치하는 상기 알려진 크기를 갖는 특징부는 상기 패턴과 상기 교정 렌즈의 접촉에 기인한 상기 교정 렌즈에 의한 왜곡이 없는
렌즈미터 시스템.
제17항에 있어서,
상기 패턴은 인쇄된 패턴을 포함하는
렌즈미터 시스템.
제17항에 있어서,
디스플레이를 갖는 컴퓨터를 더 포함하고,
상기 패턴은 상기 컴퓨터의 상기 디스플레이에 의해 표시된 패턴을 포함하는
렌즈미터 시스템.
제19항에 있어서,
상기 모바일 디바이스는 상기 컴퓨터로부터 상기 디스플레이에 대한 치수 정보를 수신하고 상기 치수 정보, 상기 제1 이미지 및 상기 패턴의 특징부의 알려진 크기를 사용하여 상기 교정 렌즈의 크기를 결정하도록 구성되는
렌즈미터 시스템.