深度数据测量系统、深度数据确定方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种深度数据测量系统、深度数据确定方法和装置。该方法包括：获取待检测物体的第一可见光图像和红外光图像，红外光图像是由投射到测量空间中的红外光束产生的带有红外光纹理的图像，基于红外光图像能够确定红外光纹理中的纹理片段的深度数据；确定第一可见光图像中的待检测物体图像的轮廓，轮廓在第一可见光图像中划分出一个或多个第一封闭区域；确定红外光图像中与第一可见光图像中的第一封闭区域对应的第二封闭区域；确定第二封闭区域中的纹理片段的深度数据，作为待检测物体相应位置的深度数据。由此，可以准确地获得待检测物体的边缘轮廓的深度信息，并减少深度数据计算量，提高深度数据测量效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及三维检测领域，具体地说，涉及一种深度数据测量系统、深度数据确定方法和装置。
技术介绍
三维信息亦可称深度信息或景深信息，其在现代图像信息采集技术中的重要性日益显现，尤其在监控安防、体感操作及机械自动化等应用中。现有的深度检测设备一般采用辅助离散光源进行照明，如结构光等，通过检测结构光的相位移动从而计算得到所测物体表面的深度信息，简单地说，该测量方法首先向待测体表面投射带有编码信息的二维激光纹理图案，例如离散化的散斑图，另一处位置相对固定的图像采集装置对激光纹理进行连续采集，处理单元将采集的激光纹理序列与预先存储在寄存器内的已知纵深距离的参考面纹理序列进行比较，计算出投射在自然体表面的各个激光纹理序列片段的纵深距离，并进一步测量得出待测物表面的三维数据。基于这种结构光检测的三维测量技术采用并行图像处理的方法，能够对待检测物体的深度信息进行实时检测。下面结合图1至图3对现有测量方法的缺点做简要说明。图1示出待检测物体是两个有重叠部分的手掌时，向两个手掌投射离散光斑的示意图。图2示出利用现有结构光检测方法对两个手掌进行图像采集得到的离散光斑图像。图3示出利用现有技术对图2采集的离散光斑图像进行计算得到的待检测物体轮廓的示意图。从图1可以看出，由于离散的各个激光光斑间有一定距离，因此针对投射面较细窄的位置无法发射较多的光斑信息，这样就容易丢失部分真实深度信息。即使在较大的投射面，也会因为该原因而无法稳定连续描述其边缘轮廓，因此对图1的两个手掌的离散光斑进行图像采集时得到的离散光斑图像的轮廓边缘与实际物体的边缘有很大误差（如图2所示），此时通过从而引起轮廓边缘的测量数据不稳定。 另外，当两个手掌有重叠部分时（此处重叠可以是接触覆盖，也可以是空间遮挡），重叠部分的纹理片段不能判断其属于哪个手掌，这样针对此时获取的纹理图像进行深度数据计算，其深度数据不能准确的反映待检测物体的深度信息，如图3所示，两个手掌的重叠部分不能清除描述其属于哪个手掌。 而且，在难以确定待检测物体的边缘轮廓的情况下，需要对整个图像中的光斑进行深度计算，才能确定对象方位，这样会大大增大计算量。因此，需要一种深度数据测量系统、深度数据确定方法和装置，使得能够更准确地获得待检测物体的边缘轮廓的深度信息。
技术实现思路
本专利技术所要解决的一个技术问题是，提供一种深度数据测量系统、深度数据确定方法和装置，通过待检测物体的可见光图像，划分红外光图像的轮廓，以准确计算待检测物体的边缘轮廓的深度信息。根据本专利技术的一个方面，公开了一种确定测量空间中的待检测物体的深度数据的方法，包括：获取使用第一可见光图像传感器对测量空间进行拍摄得到的第一可见光图像；获取使用红外光图像检测单元对测量空间进行拍摄得到的红外光图像，红外光图像是由投射到测量空间中的红外光束产生的带有红外光纹理的图像，基于红外光图像能够确定红外光纹理中的纹理片段的深度数据；确定第一可见光图像中的待检测物体图像的轮廓，轮廓在可见光图像中划分出一个或多个第一封闭区域；确定红外光图像中与第一可见光图像中的第一封闭区域相对应的第二封闭区域；确定第二封闭区域中的纹理片段的深度数据，作为待检测物体相应位置的深度数据。由此，可以利用第一可见光图像来确定待检测物体的轮廓，并将第一可见光图像中的待检测物体的轮廓图像划分成一个或多个第一封闭区域。这样，通过在红外光图像中找出与第一可见光图像中的第一封闭区域相对应的第二封闭区域，就可以借助于第一可见光图像中确定的轮廓确定红外光图像中的轮廓信息。此时，就可以通过计算红外光图像中确定的第二封闭区域中的纹理片段的深度数据，获得待检测物体的边缘轮廓的深度信息。优选地，红外光图像检测单元可以包括一个红外光图像传感器，此时，可以根据第二封闭区域中的纹理片段与已知纵深距离的参考面纹理图案之间的差异来确定第二封闭区域中的纹理片段的深度数据。优选地，红外光图像检测单元还可以包括两个红外光图像传感器，两个红外光图像传感器之间具有预定的相对空间位置关系。此时，可以根据两个红外光图像传感器之间的预定空间位置关系、基于测量空间中同一个纹理片段在两个红外光图像中相对应地形成的纹理片段图像的位置差异，确定第二封闭区域中的纹理片段的深度数据。优选地，确定第二封闭区域中的纹理片段的深度数据的步骤可以包括：确定第二封闭区域边缘的纹理片段的深度数据，作为边缘片段深度数据；根据边缘片段深度数据拟合出一个参考面，以近似表达待检测物体的表面。由此，可以根据获取的第二封闭区域的边缘深度进行曲面拟合，拟合出一个带有深度数据的参考面，在对待检测物体的深度数据要求不高的情况下，可以将这个参考面的深度数据作为该区域内的深度数据，由此可以减少深度数据计算量，提高深度数据测量效率。优选地，确定第二封闭区域中的纹理片段的深度数据的步骤可以包括：确定第二封闭区域内部的纹理片段的深度数据，作为内部片段深度数据；根据参考面判断内部片段深度数据是否有效。由此，在需要对封闭区域内的各个纹理片段进行其深度数据计算时，可以根据参考面的深度数据来判定计算得到的深度数据是否有效，这样，可以剔除一些由于匹配错误等原因造成计算错误的深度数据，提高深度数据测量的准确度。优选地，当内部片段深度数据与参考面上相应位置处的深度数据的差值大于预定阈值时，判定内部片段深度数据无效；当内部片段深度数据与参考面上相应位置处的深度数据的差值小于或等于预定阈值时，判定内部片段深度数据有效。优选地，当判定内部片段深度数据无效时，可以用参考面上相应位置处的深度数据替代内部片段深度数据。这样，在剔除了无效数据的同时，还可以将参考面上相应位置处的深度数据作为内部片段深度数据，可以保证待检测物体的深度数据的完整性。优选地，根据红外光图像检测单元与第一可见光图像传感器之间预定相对空间位置关系，确定红外光图像中与第一可见光图像中的第一封闭区域对应的第二封闭区域。由此，可以根据红外光图像检测单元与第一可见光图像传感器之间预定相对空间位置关系，将红外光图像与第一可见光图像对齐，然后根据第一可见光图像中的待检测物体的轮廓信息，就可以确定红外光图像中待检测物体的轮廓信息。优选地，方法还可以包括：获取使用第二可见光图像传感器对测量空间进行拍摄得到的第二可见光图像，其中，第一可见光图像传感器与第二可见光图像传感器之间具有预定相对空间位置关系；确定第二可见光图像中的待检测物体图像的轮廓，轮廓在第二可见光图像中划分出一个或多个第三封闭区域，基于第一可见光图像传感器与第二可见光图像传感器之间的预定相对空间位置关系、第一封闭区域和与其相对应的第三封闭区域之间的差异，确定第一封闭区域的深度数据，作为待检测物体相应位置的第二深度数据。由此，还可以通过比较两个可见光图像之间的视差，以确定第一可见光图像中的封闭区域的深度数据。其中，可见光图像可以是包含待检测物体的色彩信息的彩色图像，这样，当工作环境处于户外，有较强的红外光（主要是日光）干扰时，根据两个处于不同位置的彩色摄像头获取的彩色图像信息，就可以进行视差匹配以计算得到可靠的深度信息。优选地，基于两个可见光图像之间的差异来确定第一封闭区域的深度数据的步骤还可以包括：确定第一封闭区域边缘的深度数据，作为第二边缘深度数据，根据第二边缘本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种确定测量空间中的待检测物体的深度数据的方法，包括：获取使用第一可见光图像传感器对所述测量空间进行拍摄得到的第一可见光图像；获取使用红外光图像检测单元对所述测量空间进行拍摄得到的红外光图像，所述红外光图像是由投射到测量空间中的红外光束产生的带有红外光纹理的图像，基于所述红外光图像能够确定所述红外光纹理中的纹理片段的深度数据；确定所述第一可见光图像中的待检测物体图像的轮廓，所述轮廓在所述第一可见光图像中划分出一个或多个第一封闭区域；确定所述红外光图像中与所述第一可见光图像中的第一封闭区域相对应的第二封闭区域；确定所述第二封闭区域中的纹理片段的深度数据，作为所述待检测物体相应位置的深度数据。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王敏捷，梁雨时，
申请(专利权)人：上海图漾信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31