TWM586900U - 光學裝置以及具有光學裝置的智能系統 - Google Patents

Abstract

本創作係提供一種光學裝置，包括結構光投射模組以及深度感測模組，且結構光投射模組包括邊射型雷射單元、反射光學元件以及繞射光學元件，邊射型雷射單元輸出的雷射光束投射至反射光學元件後被反射光學元件反射而往繞射光學元件的方向行進，繞射光學元件對雷射光束進行光束整型，使雷射光束形成結構光並予以向外投射至一受測場景，深度感測模組用以感測受測場景的結構光而產生輸出至少一結構光感測訊號至訊號處理模組，且訊號處理模組依據該至少一結構光感測訊號獲得受測場景的至少一深度資訊。此外，本創作亦提供一種具有上述光學裝置的智能系統。

Description

光學裝置以及具有光學裝置的智能系統

本創作係關於一種光學裝置，尤其關於一種提供結構光的光學裝置。

隨著生活水準的提升，人們對於光學裝置能提供的功能有更多的訴求，因此立體(3D)感測技術正蓬勃發展，並被廣泛地應用於各種領域，如人臉識別、人機互動等。目前，立體感測技術主要可分為立體視覺(Stereo Vision)、結構光(Structured Light)以及飛時時間(Time of Flight,TOF)，且上述技術的發展皆已具備商業化應用的水準。

其中，現有利用立體感測技術的電子裝置大都以垂直腔面發射雷射器(Vertical Cavity Surface Emitting Laser,VCSEL)搭配設置於光路上的擴散片(diffuser)作為用來量測距離及/或獲得深度資訊的發光源，其如蘋果公司(Apple Inc)所生產的手機 (iPhone)，亦如公開號為US20170370554的美國專利所揭露。然而，垂直腔面發射雷射器的能量轉換效率過低，約僅有28%~35%，且單一垂直腔面發射雷射器搭配單一擴散片能投射出的光點數量不多，約2000點~4000點，導致光學裝置的量測解析度無法被有效提升。若是為了提升量測解析度而採用多個垂直腔面發射雷射器搭配多個擴散片，卻會增加製造成本以及光學裝置的體積。是以，習知的光學裝置具有改善的空間。

本創作之一第一目的在提供一種光學裝置，其繞射光學元件設置於邊射型雷射單元所輸出之雷射光束的光路徑上，藉此對雷射光束進行光束整型而向受測場景投射結構光，且受測場景於被結構光投射時可呈現眾多數量的特定結構光圖案，進而提升光學裝置的感測解析度並達到微型化光學裝置的效果。

本創作之一第二目的在提供一種具有上述光學裝置並可依據光學裝置所提供之場景資訊而進行控制作業、監管作業及/或大數據分析作業的智能系統。

於一較佳實施例中，本創作提供一種光學裝置，包括：一結構光投射模組，包括：一邊射型雷射單元，用以輸出一雷射光束；一反射光學元件，用以反射該雷射光束；以及一繞射光學元件，用以對來自該反射光學元件之該雷射 光束進行光束整型，而使該雷射光束形成一結構光並予以向外投射至一受測場景；以及一深度感測模組，用以感測該受測場景之該結構光而產生輸出至少一結構光感測訊號至一訊號處理模組，且該訊號處理模組依據該至少一結構光感測訊號獲得該受測場景之至少一深度資訊。

於一較佳實施例中，光學裝置更包括一彩色攝像頭(RGB Camera)，用以拍攝該受測場景而產生輸出至少一彩色感測訊號至該訊號處理模組，且該訊號處理模組依據該至少一彩色感測訊號獲得該受測場景之至少一彩色資訊。

於一較佳實施例中，該訊號處理模組用以對該至少一深度資訊以及該至少一彩色資訊進行映射匹配而產生一彩色深度圖像(RGB-D Image)。

於一較佳實施例中，該深度感測模組包括二個近紅外線(NIR)攝像頭，且每一該近紅外線攝像頭包括一近紅外線鏡頭以及一近紅外線感測元件；其中，該近紅外線鏡頭位於該受測場景以及該近紅外線感測元件之間。

於一較佳實施例中，該訊號處理模組包括一雙目與彩色訊號處理單元，用以依據該些近紅外線攝像頭所產生輸出的該至少一結構光感測訊號而獲得該至少一深度資訊，並對該至少一深度資訊以及該至少一彩色資訊進行映射匹配而產生輸出該彩色深度圖像。

於一較佳實施例中，該訊號處理模組更包括一場景資訊產生單元，其電性連接於該雙目與彩色訊號處理單元以接收 該彩色深度圖像；其中，該場景資訊產生單元係透過對一關聯數據資料庫進行深度學習(deep learning)而獲得一資料模型，並依據該資料模型以及該彩色深度圖像而獲得該受測場景之一場景資訊。

於一較佳實施例中，該訊號處理模組更包括一資訊傳輸埠，而該場景資訊包括一手部姿勢及/或一手部位置；其中，該場景資訊係經由該資訊傳輸埠而被傳送至一外部裝置以供該外部裝置應用。

於一較佳實施例中，該深度感測模組包括一飛行時間(TOF)攝像頭，且該飛行時間攝像頭包括一飛行時間鏡頭以及一飛行時間感測元件；其中，該飛行時間鏡頭位於該受測場景以及該飛行時間感測元件之間。

於一較佳實施例中，該訊號處理模組包括一飛行時間與彩色訊號處理單元，用以依據該飛行時間感測元件所產生輸出的該至少一結構光感測訊號而獲得該至少一深度資訊，並對該至少一深度資訊以及該至少一彩色資訊進行映射匹配而產生輸出該彩色深度圖像。

於一較佳實施例中，該訊號處理模組更包括一場景資訊產生單元，其電性連接於該飛行時間與彩色訊號處理單元以接收該彩色深度圖像；其中，該場景資訊產生單元係透過對一關聯數據資料庫進行深度學習(deep learning)而獲得一資料模型，並依據該資料模型以及該彩色深度圖像獲得該受測場景之一場景資訊。

於一較佳實施例中，該訊號處理模組更包括一資訊 傳輸埠，而該場景資訊為一人數資訊；其中，該人數資訊係經由該資訊傳輸埠而被傳送至一外部裝置，以供該外部裝置應用。

於一較佳實施例中，該結構光投射模組更包括一準直光學元件，其設置於該反射光學元件以及該繞射光學元件之間，用以準直被該反射光學元件反射之該雷射光束。

於一較佳實施例中，光學裝置更包括該訊號處理模組。

於一較佳實施例中，當該結構光投射至該受測場景時，該受測場景中呈現複數個結構光圖案，且該些結構光圖案之數量在一萬以上。

於一較佳實施例中，本創作亦提供一種光學裝置，包括：一結構光投射模組，包括：一邊射型雷射單元，用以輸出一雷射光束；一反射光學元件，用以反射該雷射光束；以及一繞射光學元件，用以對來自該反射光學元件之該雷射光束進行光束整型，而使該雷射光束形成一結構光並予以向外投射至一受測場景；一第一近紅外線(NIR)攝像頭，以一第一攝像角度感測該受測場景之該結構光而產生輸出至少一第一結構光感測訊號至一訊號處理模組；以及一第二近紅外線(NIR)攝像頭，以一第二攝像角度感測該受測場景之該結構光而產生輸出至少一第二結構光感測訊號至該訊號處理模組；其中，該訊號處理模組依據該至少一第一結構光感測 訊號以及該至少一第二結構光感測訊號獲得該受測場景之至少一深度資訊。

於一較佳實施例中，該訊號處理模組至少透過該至少一深度資訊而獲得該受測場景之一手部姿勢及/或一手部位置。

於一較佳實施例中，光學裝置更包括一彩色攝像頭(RGB Camera)，用以拍攝該受測場景而產生輸出至少一彩色感測訊號至該訊號處理模組，且該訊號處理模組依據該至少一彩色感測訊號獲得該受測場景之至少一彩色資訊，並對該至少一深度資訊以及該至少一彩色資訊進行映射匹配而產生一彩色深度圖像(RGB-D Image)。

於一較佳實施例中，本創作亦提供一種光學裝置，包括：一結構光投射模組，包括：一邊射型雷射單元，用以輸出一雷射光束；一反射光學元件，用以反射該雷射光束；以及一繞射光學元件，用以對來自該反射光學元件之該雷射光束進行光束整型，而使該雷射光束形成一結構光並予以向外投射至一受測場景；以及一飛行時間(TOF)攝像頭，用以感測該受測場景之該結構光而產生輸出至少一結構光感測訊號至一訊號處理模組，且該訊號處理模組依據該至少一結構光感測訊號獲得該受測場景之至少一深度資訊。

於一較佳實施例中，於一較佳實施例中，該訊號處理模組至少透過該至少一深度資訊而獲得該受測場景之一人數資 訊。

於一較佳實施例中，光學裝置更包括一彩色攝像頭(RGB Camera)，用以拍攝該受測場景而產生輸出至少一彩色感測訊號至該訊號處理模組，且該訊號處理模組依據該至少一彩色感測訊號獲得該受測場景之至少一彩色資訊，並對該至少一深度資訊以及該至少一彩色資訊進行映射匹配而產生一彩色深度圖像(RGB-D Image)。

於一較佳實施例中，本創作亦提供一種智能系統，包括：複數光學裝置，且每一光學裝置包括：一結構光投射模組，其係將一邊射型雷射單元所輸出之一雷射光束形成一結構光並予以向外投射至一受測場景；一深度感測模組，用以感測該受測場景之該結構光而產生輸出至少一結構光感測訊號；以及一訊號處理模組，訊號連接於該深度感測模組以接收該至少一結構光感測訊號，並至少依據該至少一結構光感測訊號獲得該受測場景之至少一場景資訊；以及一外部裝置，訊號連接於該些光學裝置以接收該些光學裝置所輸出的該些場景資訊，並依據該些場景資訊而進行一控制作業、一監管作業及/或一大數據分析作業。

於一較佳實施例中，中該訊號處理模組係透過對一關聯數據資料庫進行深度學習(deep learning)而獲得一資料模型，並至少依據該資料模型以及該至少一結構光感測訊號而獲得該受測場景之該至少一場景資訊。

1‧‧‧光學裝置

2‧‧‧光學裝置

3‧‧‧智能系統

8‧‧‧遠端服務裝置

9‧‧‧外部裝置

11‧‧‧結構光投射模組

12‧‧‧深度感測模組

13‧‧‧彩色攝像頭

14‧‧‧訊號處理模組

21‧‧‧結構光投射模組

22‧‧‧飛行時間攝像頭

23‧‧‧彩色攝像頭

24‧‧‧訊號處理模組

31‧‧‧光學裝置

32‧‧‧外部裝置

111‧‧‧邊射型雷射單元

112‧‧‧反射光學元件

113‧‧‧繞射光學元件

114‧‧‧準直光學元件

121‧‧‧第一近紅外線攝像頭

122‧‧‧第二近紅外線攝像頭

131‧‧‧彩色感測元件

132‧‧‧彩色鏡頭

133‧‧‧紅外切除濾波器

141‧‧‧雙目與彩色訊號處理單元

142‧‧‧場景資訊產生單元

143‧‧‧資訊傳輸埠

221‧‧‧飛行時間感測元件

222‧‧‧飛行時間鏡頭

223‧‧‧近紅外帶通濾波器

241‧‧‧飛行時間與彩色訊號處理單元

242‧‧‧場景資訊產生單元

243‧‧‧資訊傳輸埠

1211‧‧‧近紅外線感測元件

1212‧‧‧近紅外線鏡頭

1421‧‧‧類神經網路

L‧‧‧雷射光束

S12‧‧‧結構光感測訊號

S13‧‧‧彩色感測訊號

S22‧‧‧結構光感測訊號

S23‧‧‧彩色感測訊號

S31‧‧‧場景資訊

S121‧‧‧第一結構光感測訊號

S122‧‧‧第二結構光感測訊號

S141‧‧‧彩色深度圖像

S142‧‧‧人體器官資訊

S241‧‧‧彩色深度圖像

S242‧‧‧數量資訊

圖1：係為本創作光學裝置於一第一較佳實施例之方塊概念示意圖。

圖2：係為圖1所示光學裝置之結構光投射模組的結構概念示意圖。

圖3：係為圖1所示光學裝置之第一近紅外線攝像頭的一較佳方塊概念示意圖。

圖4：係為圖1所示光學裝置之彩色攝像頭的一較佳方塊概念示意圖。

圖5：係為圖1所示光學裝置之訊號處理模組的一較佳方塊概念示意圖。

圖6：係為本創作光學裝置於一第二較佳實施例之方塊概念示意圖

圖7：係為圖6所示光學裝置之飛行時間攝像頭的一較佳方塊概念示意圖。

圖8：係為圖6所示光學裝置之訊號處理模組的一較佳方塊概念示意圖。

圖9：係為本創作智能系統於一較佳實施例的方塊概念示意圖。

本創作之實施例將藉由下文配合相關圖式進一步加以解說。盡可能的，於圖式與說明書中，相同標號係代表相同或相似構件。於圖式中，基於簡化與方便標示，形狀與厚度可能經過誇大表示。可以理解的是，未特別顯示於圖式中或描述於說明書中之元件，為所屬技術領域中具有通常技術者所知之形態。本領域之通常技術者可依據本創作之內容而進行多種之改變與修改。

請參閱圖1，其為本創作光學裝置於一第一較佳實施例之方塊概念示意圖，光學裝置1包括結構光投射模組11、深度感測模組12以及彩色攝像頭(RGB Camera)13；其中，當結構光投射模組11將其所產生的結構光向外投射至受測場景時，深度感測模組12可感測受測場景的結構光而產生相對應的結構光感測訊號S12，而彩色攝像頭13亦可拍攝受測場景而產生相對應的彩色感測訊號S13。可選擇地，光學裝置1還包括電性連接於深度感測模組12以及彩色攝像頭13的訊號處理模組14，用以分別接收由深度感測模組12所輸出的結構光感測訊號S12以及由彩色攝像頭13所輸出的彩色感測訊號S13，並分別依據結構光感測訊號S12及彩色感測訊號S13而獲得受測場景的深度資訊及彩色資訊，進而對對深度資訊與彩色資訊進行映射匹配(mapping)而產生彩色深度圖像(RGB-D Image)。

請參閱圖2，其為圖1所示光學裝置之結構光投射模組的結構概念示意圖。結構光投射模組11包括邊射型雷射(Edge Emitting Laser,EEL)單元111、反射光學元件112以及繞射光學元件113，且邊射型雷射單元111與反射光學元件112於空間上呈水 平相鄰設置，而繞射光學元件113設置於邊射型雷射單元111與反射光學元件112的上方；其中，邊射型雷射單元111用以輸出雷射光束L，且雷射光束L是以近乎水平的方式入射至反射光學元件112上，再從反射光學元件112上近乎垂直地向上反射以往繞射光學元件113的方向行進，而繞射光學元件113則可對通過其中的雷射光束L進行光束整型而使雷射光束L形成結構光並予以向外輸出。其中，透過對繞射光學元件113的設計，如透過對繞射光學元件113中的紋路或微結構設計，受測場景可於被結構光投射時呈現特定數量的特定結構光圖案。較佳者，但不以此為限，結構光投射模組11還包設置於反射光學元件112以及繞射光學元件113之間的準直光學元件114，用以準直被反射光學元件112反射的雷射光束L。

再者，於本較佳實施例中，為了不影響受測場景的視覺呈現，邊射型雷射單元111所輸出的雷射光束L為不可見光束，如近紅外線(NIR)光束，而深度感測模組12包括第一近紅外線攝像頭121以及第二近紅外線攝像頭122。請同步參閱圖3，其為圖1所示光學裝置之第一近紅外線攝像頭的一較佳方塊概念示意圖。第一近紅外線攝像頭121包括近紅外線感測元件1211以及近紅外線鏡頭1212，且近紅外線鏡頭1212位於受測場景以及近紅外線感測元件1211之間，而近紅外線感測元件1211用以感測來自受測場景並穿經過近紅外線鏡頭1212的近紅外線光束。此外，第二近紅外線攝像頭122的結構組成如同第一近紅外線攝像頭121的結構組成，故不再予以贅述。其中，當結構光投射模組11投射結構光至受測場景而使得受測場景中呈現結構光圖案時，第 一近紅外線攝像頭121可以第一攝像角感測呈現在受測場景的結構光圖案而產生輸出至少一第一結構光感測訊號S121，而第二近紅外線攝像頭122可以第二攝像角感測呈現在受測場景的結構光圖案而產生輸出至少一第二結構光感測訊號S122。

此外，請同步參閱圖4，其為圖1所示光學裝置之彩色攝像頭的一較佳方塊概念示意圖。彩色攝像頭13包括彩色感測元件131以及位於受測場景以及彩色感測元件131之間的彩色鏡頭132，彩色感測元件131可例如為感光耦合元件(Charge Coupled Device,CCD)或互補性氧化金屬半導體(Complementary Metal-Oxide Semiconductor,CMOS)，用以感測來自受測場景並穿過彩色鏡頭132的彩色光束，並依據其感測結果而產生輸出至少一彩色感測訊號S13。較佳者，但不以此為限，彩色攝像頭13還包括設置於彩色感測元件131以及彩色鏡頭132之間的紅外切除濾波器133，用以過濾來自受測場景的近紅外線光束，避免近紅外線光束投射至彩色感測元件131而影響彩色感測元件131的感測結果。

請參閱圖5，其為圖1所示光學裝置之訊號處理模組的一較佳方塊概念示意圖。於本較佳實施例中，訊號處理模組14為可以提供Andriod作業環境或Linux作業環境並採用系統單晶片(System on a Chip,SoC)的硬體裝置，但不以上述限。其中，訊號處理模組14包括雙目與彩色訊號處理單元141，其係接收來自第一近紅外線攝像頭121的第一結構光感測訊號S121以及來自第二近紅外線攝像頭122的第二結構光感測訊號S122並予以進行相應的標定與校正，藉以獲得受測場景的至少一深度資訊，雙目與彩 色訊號處理單元141還接收來自彩色攝像頭13的彩色感測訊號S13並予以進行相應的標定與校正，藉以獲得受測場景的至少一彩色資訊；之後，雙目與彩色訊號處理單元141再對深度資訊以及彩色資訊進行映射匹配而產生輸出彩色深度圖像S141。

於一實施態樣中，訊號處理模組14還包括電性連接於雙目與彩色訊號處理單元141的場景資訊產生單元142，其用以接收從雙目與彩色訊號處理單元141輸出的彩色深度圖像S141，並透過人工智慧的方式對彩色深度圖像S141進行影像處理與分析而獲得受測場景的場景資訊S142。

進一步而言，於本實施態樣中，場景資訊產生單元142可透過對一關聯數據資料庫進行深度學習(deep learning)而獲得一資料模型，進而可依據該資料模型及其所接收的彩色深度圖像S141而獲得受測場景的場景資訊S142，其中，深度學習(deep learning)的方式可透過類神經網路1421的方式實現，但不以上述為限。於一使用情境中，場景資訊產生單元142所獲得的場景資訊S142可包括受測場景中的手部姿勢及/或手部位置，故本創作光學裝置1可被應用於手勢識別及/或手部運動軌跡的追蹤，進而能夠提供使用者人機互動的作業環境。

較佳者，但不以此為限，訊號處理模組14還包括電性連接於人體器官資訊擷取單元142的資訊傳輸埠143，其可為通用串列匯流排(USB)接口、吉比特以太網(Gigbit Ethernet,GigE)接口或無線熱點(Wifi)接口，但不以上述為限，且場景資訊產生單元142所獲得的場景資訊S142可經由資訊傳輸埠143而被傳送至外部裝置9以供外部裝置9使用。

於一使用情境中，外部裝置9可為一遊戲裝置或遊戲裝置中的一部件，當外部裝置9經由資訊傳輸埠143而接收場景資訊S142(例如為手部姿勢及/或手部位置)時，可依據場景資訊S142而進行相關的遊戲控制。於一另一使用情境中，外部裝置9可為一電梯或電梯中的一部件，當外部裝置9經由資訊傳輸埠143而接收場景資訊S142(例如為手部姿勢及/或手部位置)時，可依據場景資訊S142而進行相關的電梯控制，例如當使用者比出手勢2時可控制電梯往二樓行進。

請參閱圖6，其為本創作光學裝置於一第二較佳實施例之方塊概念示意圖。光學裝置2包括結構光投射模組21、深度感測模組與彩色攝像頭(RGB Camera)23，其中，本較佳實施例之結構光投射模組21與彩色攝像頭23的具體實施結構大致類似於第一較佳實施例中所述者(亦大致類似圖2與圖4所示)，故在此不再予以贅述。而本較佳實施例與第一較佳實施例的不同處之一在於深度感測模組採用的是飛行時間(TOF)攝像頭22。

請參閱圖7，其為圖6所示光學裝置之飛行時間攝像頭的一較佳方塊概念示意圖。飛行時間攝像頭22包括飛行時間感測元件221以及位於受測場景以及飛行時間感測元件221之間的飛行時間鏡頭222，當結構光投射模組21投射結構光至受測場景而使得受測場景中呈現多個光點形式的結構光圖案時，飛行時間感測元件221可分別感測從每一呈光點形式的結構光圖案處反射且進而穿經過飛行時間鏡頭222的雷射光束，並分別依據接收到每一雷射光束的時間而產生輸出多個結構光感測訊號S22至訊號處理模組24。較佳者，但不以此為限，飛行時間攝像頭22還包括 設置於飛行時間感測元件221以及飛行時間鏡頭222之間的近紅外帶通濾波器223，用以使符合特定波段區間的雷射光束投射至飛行時間感測元件221。

請參閱圖8，其為圖6所示光學裝置之訊號處理模組的一較佳方塊概念示意圖。於本較佳實施例中，訊號處理模組24為可以提供Andriod作業環境或Linux作業環境並採用系統單晶片(System on a Chip,SoC)的硬體裝置，但不以上述限。其中，訊號處理模組24包括飛行時間與彩色訊號處理單元241，其係接收來自飛行時間攝像頭22的結構光感測訊號S22並予以進行相應的標定與校正，藉以獲得受測場景的至少一深度資訊，飛行時間與彩色訊號處理單元241還接收來自彩色攝像頭23的彩色感測訊號S23並予以進行相應的標定與校正，藉以獲得受測場景的至少一彩色資訊；之後，飛行時間與彩色訊號處理單元241再對深度資訊以及彩色資訊進行映射匹配而產生輸出彩色深度圖像S241。

於一實施態樣中，訊號處理模組24還包括電性連接於飛行時間與彩色訊號處理單元241的場景資訊產生單元242，其用以接收從飛行時間與彩色訊號處理單元241輸出的彩色深度圖像S241，並透過人工智慧的方式對彩色深度圖像S241進行影像處理與分析而獲得受測場景的場景資訊S242。

進一步而言，於本實施態樣中，場景資訊產生單元242可透過對一關聯數據資料庫進行深度學習(deep learning)而獲得一資料模型，進而可依據該資料模型及其所接收的彩色深度圖像S241而獲得受測場景的場景資訊S242，其中，深度學習(deep learning)的方式可透過類神經網路2421的方式實現，但不以上述 為限。於一使用情境中，場景資訊產生單元242所獲得的場景資訊S242可包括受測場景的人數資訊，故本創作光學裝置2可被應用於人流監控及/或客流量的計數。惟，本創作光學裝置2可獲得的場景資訊並不以人數資訊為限，例如亦可以是包裹數量資訊、信件數量資訊等。

較佳者，但不以此為限，訊號處理模組24還包括電性連接於場景資訊產生單元242的資訊傳輸埠243，其可為通用串列匯流排(USB)接口、吉比特以太網(Gigbit Ethernet,GigE)接口或無線熱點(Wifi)接口，但不以上述為限，且場景資訊產生單元242所獲得的場景資訊S242可經由資訊傳輸埠243而被傳送至一外部裝置8以供外部裝置使用。

基於上述的說明，本創作光學裝置可被應用於智能系統。請參閱圖9，其為本創作智能系統於一較佳實施例的方塊概念示意圖。智能系統3包括複數個光學裝置31以及訊號連接於該些光學裝置31的外部裝置32，且任一光學裝置31可為第一較佳實施例中所述的光學裝置1，亦可為第二較佳實施例中所述的光學裝置2，當然，任一光學裝置31也可整合上述二者於其中，亦即任一光學裝置31可同時包括有第一近紅外線攝像頭121、第二近紅外線攝像頭122、飛行時間攝像頭22、雙目與彩色訊號處理單元141以及飛行時間與彩色訊號處理單元241，再依據實際應用需求而選擇驅動其中的至少一者。其中，外部裝置32係用以接收該些光學裝置32所輸出的多個場景資訊S31，並依據該些場景資訊S31而進行控制作業、監管作業及/或大數據分析作業。

於一使用情境中，智能系統3的多個光學裝置31分 別設置於一棟大樓的多個電梯，用來進行人數的偵測，而外部裝置32可作為該些電梯的中控台，亦即外部裝置32可藉由收集及整合多個光學裝置31所輸出的場景資訊S31而監控每一電梯的承載人數，並依據每一電梯的承載人數而對該些電梯進行流程控管。於一另一使用情境中，智能系統3的多個光學裝置31分別設置於一展場活動的多個展場出入口，用來進行人流的偵測，而外部裝置32可作為展場活動結束時的疏流控制台，亦即當展場活動結束時，外部裝置32可藉由收集及整合多個光學裝置31所輸出的場景資訊S31而獲得每一展場出入口的客流量，進而可據以動態決定每一展場出入口應發派之接駁交通工具的數量。當然，上述皆僅為實施例，熟知本技藝人士可依據實際應用需求而進行任何均等的變更設計。

特別說明的是，為了有效提升光學裝置之深度感測模組的感測解析度，本創作設計將繞射光學元件設置於邊射型雷射單元所輸出之雷射光束的光路徑上，藉此對雷射光束進行光束整型，使受測場景於被結構光投射時可呈現數量達一萬以上的結構光圖案。更進一步而言，由於僅使用單一結構光投射模組就能達成應有的感測解析度，故光學裝置不須再額外增設其它的光源模組而有利於微型化。是以，本創作光學裝置極具產業利用價值。

以上所述僅為本創作之較佳實施例，並非用以限定本創作之申請專利範圍，因此凡其它未脫離本創作所揭示之精神下所完成之等效改變或修飾，均應包含於本案之申請專利範圍內。

Claims (22)

1. 一種光學裝置，包括：一結構光投射模組，包括：一邊射型雷射單元，用以輸出一雷射光束；一反射光學元件，用以反射該雷射光束；以及一繞射光學元件，用以對來自該反射光學元件之該雷射光束進行光束整型，而使該雷射光束形成一結構光並予以向外投射至一受測場景；以及一深度感測模組，用以感測該受測場景之該結構光而產生輸出至少一結構光感測訊號至一訊號處理模組，且該訊號處理模組依據該至少一結構光感測訊號獲得該受測場景之至少一深度資訊。
2. 如申請專利範圍第1項所述之光學裝置，更包括一彩色攝像頭(RGB Camera)，用以拍攝該受測場景而產生輸出至少一彩色感測訊號至該訊號處理模組，且該訊號處理模組依據該至少一彩色感測訊號獲得該受測場景之至少一彩色資訊。
3. 如申請專利範圍第2項所述之光學裝置，其中該訊號處理模組用以對該至少一深度資訊以及該至少一彩色資訊進行映射匹配而產生一彩色深度圖像(RGB-D Image)。
4. 如申請專利範圍第3項所述之光學裝置，其中該深度感測模組包括二個近紅外線(NIR)攝像頭，且每一該近紅外線攝像頭包括一近紅外線鏡頭以及一近紅外線感測元件；其中，該近紅外線鏡頭位於該受測場景以及該近紅外線感測元件之間。
5. 如申請專利範圍第4項所述之光學裝置，其中該訊號處理模組包括一雙目與彩色訊號處理單元，用以依據該些近紅外線攝像頭所產生輸出的該至少一結構光感測訊號而獲得該至少一深度資訊，並對該至少一深度資訊以及該至少一彩色資訊進行映射匹配而產生輸出該彩色深度圖像。
6. 如申請專利範圍第5項所述之光學裝置，其中該訊號處理模組更包括一場景資訊產生單元，其電性連接於該雙目與彩色訊號處理單元以接收該彩色深度圖像；其中，該場景資訊產生單元係透過對一關聯數據資料庫進行深度學習(deep learning)而獲得一資料模型，並依據該資料模型以及該彩色深度圖像而獲得該受測場景之一場景資訊。
7. 如申請專利範圍第6項所述之光學裝置，其中該訊號處理模組更包括一資訊傳輸埠，而該場景資訊包括一手部姿勢及/或一手部位置；其中，該場景資訊係經由該資訊傳輸埠而被傳送至一外部裝置以供該外部裝置應用。
8. 如申請專利範圍第3項所述之光學裝置，其中該深度感測模組包括一飛行時間(TOF)攝像頭，且該飛行時間攝像頭包括一飛行時間鏡頭以及一飛行時間感測元件；其中，該飛行時間鏡頭位於該受測場景以及該飛行時間感測元件之間。
9. 如申請專利範圍第8項所述之光學裝置，其中該訊號處理模組包括一飛行時間與彩色訊號處理單元，用以依據該飛行時間感測元件所產生輸出的該至少一結構光感測訊號而獲得該至少一深度資訊，並對該至少一深度資訊以及該至少一彩色資訊進行映射匹配而產生輸出該彩色深度圖像。
10. 如申請專利範圍第9項所述之光學裝置，其中該訊號處理模組更包括一場景資訊產生單元，其電性連接於該飛行時間與彩色訊號處理單元以接收該彩色深度圖像；其中，該場景資訊產生單元係透過對一關聯數據資料庫進行深度學習(deep learning)而獲得一資料模型，並依據該資料模型以及該彩色深度圖像獲得該受測場景之一場景資訊。
11. 如申請專利範圍第10項所述之光學裝置，其中該訊號處理模組更包括一資訊傳輸埠，而該場景資訊為一人數資訊；其中，該人數資訊係經由該資訊傳輸埠而被傳送至一外部裝置，以供該裝外部置應用。
12. 如申請專利範圍第1項所述之光學裝置，其中該結構光投射模組更包括一準直光學元件，其設置於該反射光學元件以及該繞射光學元件之間，用以準直被該反射光學元件反射之該雷射光束。
13. 如申請專利範圍第1項所述之光學裝置，更包括該訊號處理模組。
14. 如申請專利範圍第1項所述之光學裝置，其中當該結構光投射至該受測場景時，該受測場景中呈現複數個結構光圖案，且該些結構光圖案之數量在一萬以上。
15. 一種光學裝置，包括：一結構光投射模組，包括：一邊射型雷射單元，用以輸出一雷射光束；一反射光學元件，用以反射該雷射光束；以及一繞射光學元件，用以對來自該反射光學元件之該雷射光束進行光束整型，而使該雷射光束形成一結構光並予以向外投射至一受測場景；一第一近紅外線(NIR)攝像頭，以一第一攝像角度感測該受測場景之該結構光而產生輸出至少一第一結構光感測訊號至一訊號處理模組；以及一第二近紅外線(NIR)攝像頭，以一第二攝像角度感測該受測場景之該結構光而產生輸出至少一第二結構光感測訊號至該訊號處理模組；其中，該訊號處理模組依據該至少一第一結構光感測訊號以及該至少一第二結構光感測訊號獲得該受測場景之至少一深度資訊。
16. 如申請專利範圍第15項所述之光學裝置，其中該訊號處理模組至少透過該至少一深度資訊而獲得該受測場景之一手部姿勢及/或一手部位置。
17. 如申請專利範圍第15項所述之光學裝置，更包括一彩色攝像頭(RGB Camera)，用以拍攝該受測場景而產生輸出至少一彩色感測訊號至該訊號處理模組，且該訊號處理模組依據該至少一彩色感測訊號獲得該受測場景之至少一彩色資訊，並對該至少一深度資訊以及該至少一彩色資訊進行映射匹配而產生一彩色深度圖像(RGB-D Image)。
18. 一種光學裝置，包括：一結構光投射模組，包括：一邊射型雷射單元，用以輸出一雷射光束；一反射光學元件，用以反射該雷射光束；以及一繞射光學元件，用以對來自該反射光學元件之該雷射光束進行光束整型，而使該雷射光束形成一結構光並予以向外投射至一受測場景；以及一飛行時間(TOF)攝像頭，用以感測該受測場景之該結構光而產生輸出至少一結構光感測訊號至一訊號處理模組，且該訊號處理模組依據該至少一結構光感測訊號獲得該受測場景之至少一深度資訊。
19. 如申請專利範圍第18項所述之光學裝置，其中該訊號處理模組至少透過該至少一深度資訊而獲得該受測場景之一人數資訊。
20. 如申請專利範圍第18項所述之光學裝置，更包括一彩色攝像頭(RGB Camera)，用以拍攝該受測場景而產生輸出至少一彩色感測訊號至該訊號處理模組，且該訊號處理模組依據該至少一彩色感測訊號獲得該受測場景之至少一彩色資訊，並對該至少一深度資訊以及該至少一彩色資訊進行映射匹配而產生一彩色深度圖像(RGB-D Image)。
21. 一種利用結構光之智能系統，包括：複數光學裝置，且每一光學裝置包括：一結構光投射模組，其係將一邊射型雷射單元所輸出之一雷射光束形成一結構光並予以向外投射至一受測場景；一深度感測模組，用以感測該受測場景之該結構光而產生輸出至少一結構光感測訊號；以及一訊號處理模組，訊號連接於該深度感測模組以接收該至少一結構光感測訊號，並至少依據該至少一結構光感測訊號獲得該受測場景之至少一場景資訊；以及一外部裝置，訊號連接於該些光學裝置以接收該些光學裝置所輸出的該些場景資訊，並依據該些場景資訊而進行一控制作業、一監管作業及/或一大數據分析作業。
22. 如申請專利範圍第21項所述之利用結構光之光學裝置，其中該訊號處理模組係透過對一關聯數據資料庫進行深度學習(deep learning)而獲得一資料模型，並至少依據該資料模型以及該至少一結構光感測訊號而獲得該受測場景之該至少一場景資訊。