KR20110000629A

KR20110000629A - 스트리밍 웨이브프론트에 대한 빠른 알고리즘

Info

Publication number: KR20110000629A
Application number: KR1020107020451A
Authority: KR
Inventors: 한스-조아킴 폴랜드; 게르하르트 유세피
Original assignee: 보오슈 앤드 롬 인코포레이팃드
Priority date: 2008-03-14
Filing date: 2009-03-13
Publication date: 2011-01-04
Also published as: JP2011513014A; US20110007945A1; US8588487B2; JP5385310B2; EP2252195B1; KR101600638B1; DE102008014294A1; ES2673969T3; EP2252195A1; CN101959447A; WO2009112575A1; CN101959447B

Abstract

본 발명은 일반적으로 영상 처리 분야에 관한 것으로서, 더 구체적으로는, 개체 특히, 인간의 눈의 웨이브프론트를 판정하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명은 샤크 하트만(Hartmann-Shack) 웨이브프론트 센서에 의해 제공되는 센트로이드 영상의 센트로이드들을 검출하기 위해 2개의 서로 다른 알고리즘을 이용하는, 광학계의 실시간 웨이브프론트 감지를 위한 방법 및 장치를 개시한다. 제1 알고리즘은 모든 센트로이드의 초기 위치를 검출하고, 제2 알고리즘은 제1 알고리즘에 의해 검출된 모든 센트로이드의 점증적인 변화들을 검출한다.

Description

스트리밍 웨이브프론트에 대한 빠른 알고리즘{FAST ALGORITHM FOR STREAMING WAVEFRONT}

본 발명은 일반적으로 영상 처리 분야에 관한 것으로서, 더 구체적으로는, 개체 특히, 인간의 눈의 광학 속성들을 판정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

트레이시 웨이브프론트 센서와 같은 몇몇 다른 개념들이 예를 들어, Tsc(Tscherning) 원리와 같은 상이한 개념들에 기초하고 있음에도 불구하고, 샤크 하트만(Hartmann-Shack) 웨이브프론트 센서들은 현재, 개체 특히, 인간의 눈의 웨이브프론트를 판정하는 데에 있어서 최신식인 것으로 인식되고 있다. 샤크 하트만 웨이브프론트 센서는 일반적으로, 눈을 떠나 CCD 검출기/카메라로 향하는 왜곡된 또는 왜곡되지 않은 웨이브프론트의 부분들을 영상화하는 마이크로렌즈 어레이를 포함한다. 마이크로렌즈 어레이에 의해 생성된 영상은 도 1에 예시적으로 도시되어 있는 바와 같이, 미리 정해진 위치 상에 센트로이드(centroid)라고 불리는 작은 광 도트들의 어레이를 포함한다. 수차된(aberrated) 웨이브프론트의 경우에, 적어도 몇몇 센트로이드는 광 도트 영상의 기준 위치들로부터 변위된다. 센트로이드들의 변위는 눈의 동공을 떠나는 웨이브프론트의 국부적인 경사들과 관련된다. 미리 정의된 위치들로부터의 센트로이드들의 이러한 변위들로부터 눈의 수차 매개변수들을 도출하기 위해 제르니케(Zernike) 다항식 또는 다른 수학적 방편들이 이용된다. 더 높은 레벨의 해상도를 제공하기 위해, 과거의 웨이브프론트 센서들의 개발은 더 정확한 웨이브프론트 에러를 판정하기 위해 센트로이드들의 수를 증가시켰다.

원칙적으로, 다음의 단계들은 웨이브프론트 수차 데이터를 획득하여 디스플레이하기 위해 수행된다. 우선, 카메라에 의해 영상이 캡처되어, 획득된 데이터가 분석된다, 즉, 센트로이드들의 위치들이 판정된다. 이러한 센트로이드 영상의 분석으로부터, 즉, 센트로이드들의 배치(변위)로부터, 웨이브프론트 맵이 계산되어 디스플레이될 수 있다. 이러한 일련의 단계들에서 타이밍 상 중요한 단계는 센트로이드 영상의 분석이다. 각각의 개별적인 센트로이드의 위치가 결정될 필요가 있으며, 특히 안과학 분야에서는 보통 정상 검사(sanity check)가 적용된다. 이러한 단계들, 즉, 센트로이드 위치들의 결정 및 정상 검사의 계산 시간과 관련된 성능 레벨은 계산 시간과 관련하여, 분석될 센트로이드들의 개수에 직접적으로 의존한다.

잘 알려진 바와 같이, 이러한 웨이브프론트 수차의 모든 단일의 측정은 눈의 실제의 수차 구성의 스냅 샷이며, 눈의 수차에는 동력(dynamic)이 있다. 이러한 동력 성분은 렌즈의 진행중인 마이크로 조절, 눈의 마이크로 운동, 및 심지어 심장 주기와 같은 다양한 요인들에 기초한다. 따라서, "스트리밍 웨이브프론트" 개념을 갖는 것이 바람직한데, 다시 말하자면, 특정 시간 간격 동안의 웨이브프론트 데이터의 평균을 위한 기초를 제공하기 위해, 또는 임의의 추가 응용들에 이용되는 최종 수차 데이터가 검사되는 눈의 일반 상태를 나타내는 것을 보장하도록 정상 검사를 적용하기 위해, 실제 웨이브프론트 에러가 캡처되고 분석되어 결국 실시간으로 디스플레이되는 실시간 웨이브프론트 감지를 갖는 것이 바람직하다. 그러나, 센트로이드들의 개수가 증가하면, 처리 동작들이 양이 더 많아지고, 따라서 처리 시간이 증가한다. 따라서, 상술한 이유를 근거로, 실시간 웨이브프론트를 갖고 이에 따라 처리량이 최소가 되는 개념은 중요하다.

본 발명의 목적은 장치에 대한 특정의 기술적 상세사항과 상관없이, 처리량이 줄어든, 센트로이드 영상으로부터 생긴 웨이브프론트를 결정하기 위한 방법 및 장치를 제공하는 것이다. 이러한 목적은 특허청구범위의 특징들에 의해 달성된다.

본 발명은 센트로이드들을 검출하기 위한 적어도 2개의 서로 다른 알고리즘을 이용하는, 광학계의 실시간 웨이브프론트 감지를 위한 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 제1 알고리즘은 모든 센트로이드의 초기 위치를 검출하고, 제2 알고리즘은 제1 알고리즘에 의해 검출된 센트로이드들의 점증적인 변화들을 검출한다.

제1 센트로이드 영상이 획득되고, 바람직하게는 제1 센트로이드 결정 알고리즘을 이용하여 모든 센트로이드의 위치들을 결정하기 위해 분석된다. 후속적으로 획득된 센트로이드 영상으로부터, 제2 센트로이드 결정 알고리즘을 이용하여 센트로이드들의 위치들이 결정되는데, 이 때, 제2 센트로이드 결정 알고리즘은 제1 및/또는 앞서 획득된 센트로이드 영상 내의 각각의 센트로이드의 위치를 참조하여 각각의 센트로이드의 위치를 결정한다. 전체 영상이 잠재적 센트로이드 위치들에 대해 분석되어야 하는 것은 아니기 때문에, 제2 센트로이드 결정 알고리즘은 제1 센트로이드 결정 알고리즘보다 더 빠르다. 바람직하게, 이전에 결정된 센트로이드 부근의 미리 정해진 영역만이 제2 센트로이드 결정 알고리즘에 의해 검색된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 제1 센트로이드 결정 알고리즘을 이용한 시간 소모적인 센트로이드 위치 검출은 스트리밍 웨이브프론트 획득의 시작 시에 한번 적용된다. 위치들이 한번 검출된 후에는, 후속하는 영상들의 위치 변화들만이 추적되어, 센트로이드 위치들 및 결과로서 생긴 웨이브프론트를 결정한다. 제2 센트로이드 결정 알고리즘에 의해 수행되는 위치 변화들의 결정에 의해, 데이터 처리량이 감소하고 따라서 계산 시간이 감소된다.

본 발명의 특징들로 인해, 웨이브프론트 결정의 신뢰도를 현저하게 향상시키고 측정들의 처리 속도를 증가시키는 것이 가능하다. 본 발명의 다른 양태에 따르면, 2 이상의 측정, 심지어는 수백개의 측정이 평균화될 수 있다. 따라서, 통계적 조절에 의해 야기되는 측정은 보상될 수 있다, 즉, 구면 등가물에서 최대값을 보이는 측정들이 평가된다. 대안적으로 또는 추가적으로, 눈 방향변이(fluctuation) 및 신속운동(saccade)이 판정되어 제거될 수 있다. 본 발명의 일 양태에 따르면, 웨이브프론트 맵은 온라인으로 볼 수 있는데, 이것은 예를 들어, 변형을 일으키는(disturbing) 효과들이 제거되는 위치에 주입형 레이저를 조정하는 것을 허용한다. 일례로서, 웨이브프론트는 수차가 가장 높은 원뿔 각막(keratoconus)의 각막 영역이 주입형 레이저와 부딪치는 경우 변형될 수 있다.

본 발명은 근본적인 센트로이드 위치들을 검출하는 데에 이용되는 기본 알고리즘에 독립적이고, 따라서 다양한 기존의 웨이브프론트 센서들에 적용될 수 있는 일반적 개념을 설명한다. 알고리즘은 바람직하게, 예를 들어, 10mm 미만의 작은 초점 거리를 갖는 렌즈렛(lenslet)들에 적용된다. 이러한 경우, 영상마다의 센트로이드 위치들의 변화들은 보통 크지 않다.

본 발명의 이러한 목적 및 다른 목적은 다음의 상세한 설명으로부터 좀 더 쉽게 명백해질 것이다. 그러나, 상세한 설명 및 도면과 특허청구범위에 기초하여 본 발명의 범주 내에서의 다양한 변경 및 수정은 당업자들에게 명백할 것이기 때문에, 상세한 설명 및 특정 예들은 단지 설명으로써 제공되면서, 본 발명의 바람직한 실시예를 나타내는 것이다.

도 1은 샤크 하트만(Hartmann-Shack) 센서의 예시적인 센트로이드 영상을 도시하는 도면.
도 2a는 그리드 상에 위치된 도 1에 따른 센트로이드 영상을 도시하는 도면.
도 2b는 센트로이드들의 전역(global) 운동이 일어난 도 2a에 따른 센트로이드 영상을 도시하는 도면.
도 3a는 결정된 센트로이드 위치들 상에 십자기호들이 위치하는 것을 도시하는 도면.
도 3b는 도 3a에 도시된 십자기호들을 도시하는 도면.
도 3c는 도 3b에 도시된 십자기호들 및 각각의 새로운 캡처된 센트로이드들을 도시하는 도면.
도 4a는 도 3c에 따른 십자기호들 및 센트로이드들, 및 각각의 십자기호의 분석된 영역을 도시하는 도면.
도 4b는 도 4a에 도시된 센트로이드들 상에 십자기호들이 위치하는 것을 도시하는 도면.
도 4c는 도 4b에 도시된 센트로이드 위치들에 관한 십자기호들을 도시하는 도면.
도 5는 본 발명에 따른 제2 빠른 알고리즘에 기초를 제공하는 제1 느린 알고리즘을 이용하는 기초 개념을 도시하는 도면.
도 6은 본 발명에 따른 방법의 흐름도를 도시하는 도면.

도 1에는, 카메라에 의해 캡처된, 샤크 하트만(Hartmann-Shack) 웨이브프론트 센서의 예시적인 센트로이드 영상이 도시되어 있다. 도 1의 경우에, 이웃하는 센트로이드들(1)은 각각 x 및 y 방향으로 일정한 간격을 두고 있기 때문에, 측정 개체는 수차 없는 기준 개체로서 간주되거나, 또는 비-수차(non aberrated) 웨이브프론트 검사를 위해 최적화된 미리계산된 위치들을 채우는 센트로이드들로서 간주될 수 있다. 이 예는 명료성을 위해, 본 발명의 설명된 개념을 위한 시작점으로서 이용되었다. 본 발명에 따르면 시작 영상은 또한, 수차된 웨이브프론트 검사일 수 있다.

도 2a는 x 및 y 방향의 그리드 라인들(2)을 갖는 센트로이드 영상을 도시하는데, 도 1에 도시된 센트로이드들(1)은 그리드 라인들(2)의 교차점들 상에 위치한다. 도 2b는 도 2a에 도시된 센트로이드들(1)의, 화살표 D로 표시된 특정 방향으로의 전역(global) 운동을 도시한다. 이러한 센트로이드들(1)의 전역 운동은 눈 내부의 동력 상의 본질적인 방향변이(깨끗한 렌즈, IOP 변수 등)뿐만 아니라, 방향변이를 다양하게 하고 야기할 수 있는 눈물 막 변수로 인한 것일 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 웨이브프론트 판독의 신뢰도를 향상시키기 위하여 이러한 방향변이에 대해 보상하기 위해 일련의 영상들의 평균이 제공된다.

본 발명은 또한, 조절 자극의 종류에 대한 광학계의 조정 반응의 모니터링에 적용될 수 있다.

본 발명은 센트로이드들(1)이 이전의 획득된 영상에서의 자신의 위치로부터 후속의 획득된 영상으로의 위치 편차를 나타낼 것이지만, 실제 이동은 특정 범위 내라는 사실을 이용한다. 실제 이동은 기본적으로, 센서의 초점 거리, 및 웨이브프론트의 예상 변화에 의해 제공된다. 초기에 제1 센트로이드 결정 알고리즘으로 센트로이드들(1)의 위치들을 결정할 때, 제1 센트로이드 위치에 대해 인식되었던 위치들의 바로 이웃에 관련된 미리 정해진 영역만이 제2 센트로이드 결정 알고리즘에 의해 검색된다. 바람직하게, 임의의 후속하는 다음의 센트로이드 영상은 제2 센트로이드 결정 알고리즘에 의해 동일한 방식으로 처리된다.

도 3a는 분석될 눈에 대응하는 센트로이드 영상의 센트로이드들(1)의 서브세트를 도시한다. 유념할 점은, 이하의 방법은 센트로이드 영상의 모든 센트로이드들(1)에 적용되는 것이며, 단지 본 발명의 설명을 단순화하기 위해 센트로이드들의 서브세트를 참조한다는 것이다. 제1 센트로이드 결정 알고리즘에 의해 결정되는 초기의 센트로이드 위치는 각각의 십자기호들(3)로 표시된다. 도 3b에서 십자표시들(3)만으로 나타낸 센트로이드(1)의 위치들은 바람직하게, 소프트웨어 어플리케이션에 의해 할당된 메모리일 수 있는 저장 매체에 저장된다. 도 3c에 도시된 후속하는 획득된 센트로이드 영상의 동일한 센트로이드들의 서브세트의 센트로이드 위치들은, 저장된 센트로이드 위치들과 다를 것이지만, 센트로이드들(1)은 현저한 변위를 나타내지는 않을 것이다. 이러한 차이는 분석될 눈의 임의의 변화 예를 들어, 눈의 상이한 조절 상태의 결과일 수 있다.

따라서, 초기의 결정을 제외하고서 임의의 센트로이드 영상으로부터 센트로이드 위치들을 결정하는 검색 알고리즘은, 새로운 센트로이드 위치들을 검출하기 위한 검색에 대해 처음의 및/또는 앞선 위치 주위의 영역으로 제한될 수 있다. 검색될 이 제한된 영역은 처리량이 감소되게 하기 때문에, 새로운 위치들을 식별하는 데 필요한 총 시간을 감소시킨다.

도 4a에서, 십자기호들(3) 및 센트로이드들(1)의 위치들은 도 3c에서와 동일하다. 또한, 각각의 센트로이드 부근 내의 영역(4)을 정의하는 미리 정해진 검색 영역이 각각의 십자기호 주위의 원형 영역으로서 도시되어 있다. 인근 영역(vicinity area)(4)은 다른 형태 및/또는 크기를 가질 수 있다. 다음의/후속하는 센트로이드 영상에 관련된 센트로이드들(1)은 인근 영역(4) 내에 놓이고, 따라서 제2 센트로이드 결정 알고리즘으로 검출될 수 있다. 도 4b에 도시되어 있는 추가의 단계에서, 도 4a에 도시된 센트로이드들(1)의 결정된 센트로이드 위치 상에 십자기호들(3')이 배치된다. 새로운 식별된 위치들은 새로운 웨이브프론트 수차 맵을 생성하는 데에 사용될 것이다. 그 후에, 도 4c에 도시된 십자기호들(3')의 위치들은 센트로이드 위치들의 다음의 결정에 대한 시작점으로서 사용되며, 여기서, 도 3b 내지 도 4c를 참조하여 설명된 앞서 언급한 단계들이 반복된다. 이 때, 분석될 눈의 추가적인 변화 예를 들어, 눈의 추가적인 조절의 결과일 수 있는, 센트로이드 위치들의 다른 차이가 존재할 수 있다.

하나 이상의 센트로이드들(1), 예를 들면, 미리 정해진 퍼센티지가 인근 영역(4) 외부에 위치하는 경우, 즉, 제2 센트로이드 결정 알고리즘에 의해 배치될 수 없는 경우, 바람직하게 제2 센트로이드 결정 알고리즘에 의해 새로운 센트로이드 영상이 캡처되어 분석된다, 제2 센트로이드 결정 알고리즘이 미리 정해진 개수의 후속적인 센트로이드 영상들을 분석할 수 없는 경우에는, 바람직하게 제1 센트로이드 결정 알고리즘이 센트로이드 영상을 분석하는 데에 적용되며, 따라서 후속적인 센트로이드 영상들을 분석할 때 제2 센트로이드 결정 알고리즘을 이용하기 위한 새로운 기초를 제공한다.

처음의 및/또는 앞선 센트로이드 영상 내의 센트로이드의 위치에 인접한 영역과 관련된 인근 영역(4)은, 편차 dx 및 dy에 의해 바람직하게 결정되는 직접적인 이웃이다. 처음 및/또는 앞선 언급한 센트로이드 영상 내의 센트로이드의 위치의 이웃을 결정하는 편차 dx, dy는 각각 바람직하게, 2개의 이웃하는 센트로이드들의 x-방향으로의 간격 X와, 2개의 이웃하는 센트로이드들의 y-방향으로의 간격 Y의 0.1% 내지 10%에 달한다. 이 인근 영역은 원형, 직사각형, 또는 센트로이드의 이웃의 그 밖의 적합한 모습의 형태를 가질 수 있다.

도 5에서, 본 발명의 일반적인 개념이 설명된다. 제1 단계 S1에서, 상술한 제1 센트로이드 검출 알고리즘에 대응하는 느린 알고리즘은 센트로이드 영상의 모든 센트로이드들의 초기 위치들을 검출한다. 이 초기 결정에서, 카메라에 의해 제공된 전체 센트로이드 영상이 분석되는데, 이것은 높은 처리량을 의미한다.

제1 센트로이드 검출 알고리즘의 택트(tact) 주기는 1Hz 내지 2Hz의 범위에 있을 수 있는데, 이것은 실시간 웨이브프론트 샘플링에 있어서 너무 느리다. 모든 센트로이드의 초기 위치들의 검출 후에, 단계 S2에서, 상술된 제2 센트로이드 검출 알고리즘에 관련된 빠른 알고리즘이 후속하는 센트로이드 영상에 적용되어, 초기 센트로이드 위치들과 관련된 모든 센트로이드 위치들의 점증적인 변화들을 검출한다. 제2 센트로이드 검출 알고리즘의 택트 주기는 10Hz 내지 15Hz의 범위에 있을 수 있는데, 이것은 제1 택트 주기보다 상당히 더 빠르다. 전술한 택트 주기들은 예시적인 것이며 시스템 매개변수 특히, 느린 알고리즘과 빠른 알고리즘을 수행하기 위한 컴퓨팅 시간에 따라 변할 수 있다. 그 다음, 단계 S3에서, 특정 매개변수들에 기초하여, 빠른 알고리즘이 여전히 적용가능한지의 여부, 예를 들어, 앞서 캡처된 센트로이드 영상 내의 각각의 센트로이드(1)의 인근 영역(4) 내에 새로운 캡처된 센트로이드(1)가 위치하는 지의 여부의 검사가 수행된다. 긍정인 경우(S3 - 예 경로), 새로운 센트로이드 영상이 획득되어 빠른 알고리즘에 의해 분석된다. 빠른 알고리즘이 더 이상 적용가능하지 않은 경우(S3 - 아니오 경로), 다시 모든 센트로이드의 초기 위치들을 검출하기 위해 느린 알고리즘이 적용된다.

도 6은 본 발명의 일 양태의 보다 상세한 흐름도를 제공하며 이하에서 설명될 것이다. 본 방법은 S11에서 시작한다. 단계 S12에서의 센트로이드 영상의 캡처링 후에, 단계 S13에서 모든 센트로이드들(1)의 초기 위치들을 검출하기 위해 제1 센트로이드 알고리즘이 적용된다. 제1 센트로이드 알고리즘은 전체 센트로이드 영상을 분석한다. 그 다음, 단계 S14에서 센트로이드 검사가 적용되는데, 여기서, 획득된 센트로이드 영상의 기본 품질이 평가된다. 일반적인 수용 기준은 분석될 눈에 기초할 수 있는데, 예를 들어, 그 눈은 검사되는 동공의 크기가 3.0mm보다 크고 및/또는 센트로이드 그룹 내부의 잠재적인 센트로이드 갭의 크기가 직경 0.5mm보다 작을 수 있다. 추가적인 기준은 영상 노이즈, 배경 레벨 또는 검출가능한 센트로이드들의 무명수(absolute number)일 수 있다. 센트로이드 검사가 실패하는 경우(S14 - 적합하지 않음 경로), 본 방법은 단계 S12로 진행하고 새로운 센트로이드 영상이 캡처될 것이다. 또한, 단계 S13에서 제1 센트로이드 알고리즘이 적용될 것이다. 그렇지 않으면(S14 - 적합함 경로), 결정된 센트로이드 위치들 Z(x_i, y_i)는 단계 S15에서, 원래의 센트로이드 위치들로서 저장될 것이다. 단계 S16에서, 이전에 결정된 센트로이드 위치들 Z(x_i, y_i)에 대응하는 캡처 시간 t1이 저장될 것이다.

도 6의 블럭으로서 표시된 후속하는 단계 S17 내지 S22는 제1 센트로이드 검출 알고리즘이 적용될 필요가 없는 경우에 실행되는 단계들의 싸이클에 관한 것이다. 단계 S17에서, 추가의 센트로이드 영상이 캡처되어, 단계 S18에서 제2 센트로이드 결정 알고리즘에 의해 분석된다. 단계 S18에서는, 바람직하게 단계 S13에서 결정된 각각의 센트로이드의 새로운 위치들이 결정된다. 바람직하게, 제2 센트로이드 결정 알고리즘은 처음의 및/또는 앞선 센트로이드 영상 내의 각각의 센트로이드의 위치에 인접한 영역, 즉, 인근 영역(4)에서 검색함으로써, 단계 S17에서 획득된 다음의 센트로이드 영상 내의 센트로이드의 위치를 결정한다. 전술한 바와 같이, 제2 센트로이드 결정 알고리즘의 택트 주기는 10Hz 내지 15Hz의 범위에 있을 수 있는데, 이것은 제1 센트로이드 결정 알고리즘보다 대략 10배 더 빠르다. 일반적으로, 상이한 컴퓨팅 시간들 간의 비율(factor)은 2 내지 100의 범위, 바람직하게는 5 내지 20의 범위에 있을 수 있다.

단계 S18에서의 이전에 결정된 센트로이드들에 관한 캡처링 시간 t2를 저장하는 단계 S19 후에, 제2 센트로이드 결정 알고리즘에 의해 결정된 센트로이드들의 위치들은 단계 S20에서 저장된 원래의 센트로이드 위치들 및/또는 저장된 앞선 센트로이드 위치들과 비교된다. 편차가 미리 정해진 값을 초과하지 않는 경우(S20 - 적합함 경로), 즉, 예를 들어 도 4a를 참조하여 논의된 바와 같이 센트로이드들이 이전의 결정된 센트로이드의 인근 영역(4) 내에 위치하는 경우, 단계 S22에서 제2 센트로이드 알고리즘에 의해 결정된 센트로이드 위치들이 저장된다. 그 다음, 단계 S23에서 센트로이드들의 차이 및 웨이브프론트가 평가된다. 단계 S23에서, 센트로이드들의 차이 및 웨이브프론트가 평가된다, 즉, 각각의 후속하는 센트로이드 영상에 대한 센트로이드 위치들의 변화들에 기초하여 웨이브프론트 ΔW(x,y)의 변화들이 결정된다. 결정 단계 S24에서, 본 방법이 종료되어야하는 지의 여부가 결정되고 단계 S25에서 종료하거나 단계 S16으로 진행된다. 그 다음, 단계 S16에서, 단계 S22에서 저장된 센트로이드 위치들과 관련된 캡처 시간 t1이 저장된다.

제2 센트로이드 알고리즘에 의해 결정된 센트로이드 위치들과 원래의 센트로이드 위치들과의 단계 S20에서의 비교가 편차가 미리 정해진 값을 초과한다는 것을 나타내는 경우(S20 - 적합하지 않음 경로), 단계 S21이 후속된다. 단계 S21에서, 미리 주어진 시간 내에서 임의의 추가의 연속적인 센트로이드 영상이 미리 주어진 허용오차(tolerance)보다 더 벗어나는 지의 여부, 즉, t2-t1>t(max)인지의 여부(이 때, t(max)는 미리 주어진 최대 시간임)가 결정된다. 이 시간 제한이 초과되지 않으면(S21 - 아니오 경로), 본 방법은 단계 S17로 진행할 것이며 제2 센트로이드 알고리즘에 의해 분석될 추가의 센트로이드 영상을 캡처할 것이다. 단계 S21에서 최대 시간을 넘어선다고 결정된 경우(S21 - 예 경로), 본 방법은 단계 S12로 진행할 것이며 제1 센트로이드 결정 알고리즘에 의해 분석될 새로운 센트로이드 영상을 캡처할 것이다. 도 4를 참조하여 상술한 바와 같이, 다른 기준은, 미리 정해진 개수의 후속적인 센트로이드 영상들이 제2 센트로이드 결정 알고리즘에 의해 분석될 수 없다는 것일 수 있다. 따라서, 단계 S21에서, 제2 알고리즘을 이용하여 후속적인 센트로이드 영상들을 분석하려는 시도들의 횟수가 미리 정해진 수 n_max와 같은 지의 여부가 검사될 수 있고, 여기서, n_max는 2 내지 50의 범위 바람직하게는, 4 내지 25의 범위 가장 바람직하게는, 약 10일 수 있다.

본 발명을 설명하기 위해 특정 실시예들이 선택되었지만, 당업자들은 첨부의 특허청구범위에서 정의된 본 발명의 범주로부터 벗어나지 않고서 변경들 및 수정들이 이루어질 수 있음을 이해할 것이다.

Claims

광학계의 실시간 웨이브프론트(wavefront) 감지를 위한 방법으로서,
(a) 제1 센트로이드 영상을 획득하고, 제1 센트로이드 결정 알고리즘을 이용하여 상기 제1 센트로이드 영상 내의 센트로이드들의 위치들을 결정하는 단계; 및
(b) 다음의 센트로이드 영상을 획득하고, 제2 센트로이드 결정 알고리즘을 이용하여 상기 다음의 센트로이드 영상 내의 센트로이드들의 위치들을 결정하는 단계
를 포함하고,
상기 제2 센트로이드 결정 알고리즘은 상기 제1 센트로이드 영상 내의 각각의 센트로이드의 위치를 참조하여 각각의 센트로이드의 위치를 결정하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 제2 센트로이드 결정 알고리즘은 상기 제1 센트로이드 영상 내의 각각의 센트로이드의 위치에 인접한 영역 내에서 검색함으로써, 상기 다음의 센트로이드 영상 내의 센트로이드의 위치를 결정하는 방법.
제2항에 있어서,
상기 제1 센트로이드 영상 내의 센트로이드의 위치에 인접한 상기 영역은 편차 dx 및 dy에 의해 결정되는 직접적인 이웃(direct neighborhood)으로서 정의되는 방법.
제3항에 있어서,
상기 제1 센트로이드 영상 내의 센트로이드의 위치의 이웃을 결정하는 상기 편차 dx, dy는 각각, 2개의 이웃하는 센트로이드들의 x-방향으로의 간격 X와 2개의 이웃하는 센트로이드들의 y-방향으로의 간격 Y의 0.1% 내지 10%에 달하는 방법.
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
(c) 추가의 센트로이드 영상을 획득하고, 상기 제2 센트로이드 결정 알고리즘을 이용하여 상기 추가의 센트로이드 영상 내의 센트로이드들의 위치들을 결정하는 단계를 더 포함하고,
상기 추가의 센트로이드 영상 내의 센트로이드의 위치는 이전에 획득된 센트로이드 영상 내의 각각의 센트로이드의 위치를 참조함으로써 결정되는 방법.
제5항에 있어서,
연속하는 센트로이드 영상 내의 센트로이드들의 위치들을 상기 제1 센트로이드 영상 내의 각각의 센트로이드의 위치들과 비교하는 단계; 및
상기 각각의 센트로이들의 위치들의 편차가 미리 주어진 허용오차(tolerance)보다 더 큰 경우, 또는 몇몇 센트로이드들이 부족한 경우, 다음의 연속하는 센트로이드 영상을 이용하는 단계
를 더 포함하는 방법.
제6항에 있어서,
미리 주어진 시간 내에서 임의의 추가의 연속하는 센트로이드 영상이 미리 주어진 허용오차보다 더 벗어나는 지의 여부를 결정하는 단계; 및
모든 추가의 연속하는 센트로이드 이미지들이 상기 미리 주어진 허용오차보다 더 벗어나는 경우, 상기 제1 센트로이드 결정 알고리즘으로 상기 다음의 센트로이드 영상을 평가하는 단계
를 더 포함하는 방법.
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
각각의 후속하는 센트로이드 영상에 대한 센트로이드 위치들의 변화들에 기초하여 상기 웨이브프론트 ΔW(x,y)의 변화들을 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제1 센트로이드 결정 알고리즘은 1Hz 내지 2Hz 기반으로 동작하는 방법.
제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제2 센트로이드 결정 알고리즘은 10Hz 내지 15Hz 기반으로 동작하는 방법.
광학계의 실시간 웨이브프론트 감지를 위한 장치로서,
(a) 센트로이드 이미지들을 획득하기 위한 획득 수단;
(b) 제1 센트로이드 결정 알고리즘을 이용하여 제1 센트로이드 영상 내의 센트로이드들의 위치들을 결정하기 위한 제1 결정 수단; 및
(c) 제2 센트로이드 결정 알고리즘을 이용하여 다음의 센트로이드 영상 내의 센트로이드들의 위치들을 결정하기 위한 제2 결정 수단
을 포함하고,
상기 제2 센트로이드 결정 알고리즘은 상기 제1 센트로이드 영상 내의 각각의 센트로이드의 위치를 참조하여 각각의 센트로이드의 위치를 결정하는 장치.
제11항에 있어서,
상기 제2 결정 수단은 이전에 획득된 센트로이드 영상 내의 각각의 센트로이드의 위치를 참조함으로써, 추가의 센트로이드 영상 내의 센트로이드의 위치를 결정하도록 적응되어 있는 장치.
제11항 또는 제12항에 있어서,
상기 제1 결정 수단은 1Hz 내지 2Hz 기반으로 동작하는 장치.
제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제2 결정 수단은 10Hz 내지 15Hz 기반으로 동작하는 장치.