[go: up one dir, main page]

CN109827907A - 光学信号处理方法和装置 - Google Patents

光学信号处理方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN109827907A
CN109827907A CN201811282629.4A CN201811282629A CN109827907A CN 109827907 A CN109827907 A CN 109827907A CN 201811282629 A CN201811282629 A CN 201811282629A CN 109827907 A CN109827907 A CN 109827907A
Authority
CN
China
Prior art keywords
sensor
signal
picture signal
sensor array
processing device
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
Application number
CN201811282629.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109827907B (zh
Inventor
尹永竣
金孝哲
卢永瑾
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Samsung Electronics Co Ltd
Original Assignee
Samsung Electronics Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Samsung Electronics Co Ltd filed Critical Samsung Electronics Co Ltd
Publication of CN109827907A publication Critical patent/CN109827907A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109827907B publication Critical patent/CN109827907B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0075Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence by spectroscopy, i.e. measuring spectra, e.g. Raman spectroscopy, infrared absorption spectroscopy
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/28Investigating the spectrum
    • G01J3/2803Investigating the spectrum using photoelectric array detector
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue
    • A61B5/1455Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7221Determining signal validity, reliability or quality
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/02Details
    • G01J3/10Arrangements of light sources specially adapted for spectrometry or colorimetry
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/12Generating the spectrum; Monochromators
    • G01J3/26Generating the spectrum; Monochromators using multiple reflection, e.g. Fabry-Perot interferometer, variable interference filters
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/27Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands using photo-electric detection ; circuits for computing concentration
    • G01N21/274Calibration, base line adjustment, drift correction
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/359Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0233Special features of optical sensors or probes classified in A61B5/00
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/04Arrangements of multiple sensors of the same type
    • A61B2562/046Arrangements of multiple sensors of the same type in a matrix array
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/18Shielding or protection of sensors from environmental influences, e.g. protection from mechanical damage
    • A61B2562/185Optical shielding, e.g. baffles
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/683Means for maintaining contact with the body
    • A61B5/6832Means for maintaining contact with the body using adhesives
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/28Investigating the spectrum
    • G01J2003/2866Markers; Calibrating of scan
    • G01J2003/2873Storing reference spectrum
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N2021/1738Optionally different kinds of measurements; Method being valid for different kinds of measurement
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N2021/1765Method using an image detector and processing of image signal

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Transforming Light Signals Into Electric Signals (AREA)
  • Image Input (AREA)
  • Spectrometry And Color Measurement (AREA)
  • Studio Devices (AREA)

Abstract

一种光学信号处理装置可以使用从光源向目标输出的光学信号来获取多个图像信号,并且可以通过使用所获得的多个图像信号来确定目标的特性。可以从包括多个图像传感器的多个传感器阵列获得所获得的图像信号。

Description

光学信号处理方法和装置
相关申请的交叉引用
本申请要求于2017年11月23日在韩国知识产权局提交的韩国专利申请No.10-2017-0157508的优先权,该申请的公开内容通过引用全部并入本文中。
技术领域
本公开涉及一种光学装置,更具体地,涉及一种包括多个传感器阵列的光学信号处理装置。
背景技术
光学信号处理装置(例如,光谱仪)可以通过向目标输出光学信号并检测光来确定目标的特性。例如,光学信号处理装置可以应用于对化合物等的成分分析,或者应用于能够测量活体的各种化学和生理状态的领域。例如,光学信号处理装置可以应用于测量诸如血糖或胆固醇之类的生理状态的健康状况测量装置,或者应用于测量冰箱中的食物状态的装置。对能够更精确地确定目标特性的光学信号处理装置的需求日益增长。
发明内容
提供了用于通过使用多个传感器阵列来确定目标的特性的光学信号处理装置。
根据本公开的一个方面,提供了一种用于处理光学信号的装置,所述装置包括:光源,被配置为输出光学信号;第一传感器阵列,包括多个图像传感器,所述多个图像传感器从检测光获得第一图像信号,所述检测光通过从光源输出的光学信号而从目标获得;以及第二传感器阵列,包括多个图像传感器,所述多个图像传感器从在与第一传感器阵列相邻的区域中获得的检测光获得与第一图像信号具有重复性的第二图像信号。
所述装置还可以包括:处理器,被配置为通过使用第一图像信号和/或第二图像信号来确定目标的特性。
第一传感器阵列中包括的多个图像传感器的数量和第二传感器阵列中包括的多个图像传感器的数量可以是预定的单位数量。
所述装置还可以包括:处理器,被配置为获得第一图像信号和/或第二图像信号的分析结果,其中,光源、第一传感器阵列和第二传感器阵列中的至少一个根据分析结果来更新操作方法。
光源可以根据分析结果来更新光学信号的强度和/或光学信号的输出角度。
第一传感器阵列和/或第二传感器阵列可以根据分析结果来更新曝光时间。
分析结果可以包括第一图像信号或第二图像信号的信噪比(SNR),其中,当SNR小于预定值时,光源、第一传感器阵列和第二传感器阵列中的至少一个根据SNR来更新操作方法。
分析结果可以包括第一图像信号或第二图像信号的饱和度,其中,当饱和度在预定范围之外时,第一传感器阵列和/或第二传感器阵列根据饱和度来更新曝光时间。
所述装置还可以包括:处理器,被配置为获得第一图像信号和第二图像信号的分析结果,并根据分析结果通过使用第一图像信号和第二图像信号之一来确定目标的特性。
所述装置还可以包括:处理器,被配置为基于第一参考传感器的位置和第二参考传感器的位置比较第一图像信号和第二图像信号来获得比较结果,并且基于比较结果来确定目标的特性,第一参考传感器是第一传感器阵列中包括的多个图像传感器之一,第二参考传感器是第二传感器阵列中包括的多个图像传感器之一。
处理器可以被配置为通过使用从第一参考传感器获得的信号和从第二参考传感器获得的信号来确定第一图像信号和第二图像信号的偏移。
根据本公开的另一方面,提供了一种处理光学信号的方法,所述方法包括:输出光学信号;通过使用包括多个图像传感器的第一传感器阵列从检测光获得第一图像信号,所述检测光通过输出的光学信号而从目标获得;以及通过使用包括多个图像传感器的第二传感器阵列从在与第一传感器阵列相邻的区域中获得的检测光获得与第一图像信号具有重复性的第二图像信号。
根据本公开的另一方面,提供了一种非暂时性计算机可读记录介质,其上具有用于执行光学信号处理方法的计算机程序。
附图说明
通过以下结合附图对实施例的描述,这些和/或其他方面将变得明确并且更容易理解,在附图中:
图1是示出了根据实施例的光学信号处理装置的配置的框图;
图2是示出了根据实施例的光学信号处理装置通过使用多个传感器阵列来确定目标的特性的示例的图;
图3是示出了根据实施例的光学信号处理装置通过使用第一图像信号和第二图像信号来确定目标的特性的方法的流程图;
图4是示出了根据实施例的光学信号处理装置通过更新光学信号的强度、光学信号的角度和曝光时间中的至少一项来确定目标的特性的方法的流程图;
图5是示出了根据实施例的光学信号处理装置通过使用多个参考传感器来确定目标的特性的方法的流程图;
图6是示出了根据实施例的光学信号处理装置通过更新曝光时间或输出角度来确定目标的特性的方法的流程图;
图7是示出了光学信号处理装置通过使用从多个传感器阵列获得的图像信号来确定目标的特性的示例的图;
图8是示出了根据实施例的光学信号处理装置被应用于移动设备的示例的图;
图9是示出了根据实施例的光学信号处理装置通过无线通信操作的示例的图;
图10是示出了根据实施例的光学信号处理装置分析从传感器阵列获得的图像信号的示例的图;
图11是示出了由根据实施例的光学信号处理装置获得的图像信号的示例的图;
图12是用于说明由根据实施例的光学信号处理装置获得的图像信号中的多个参考点的图;
图13是示出了根据实施例的光学信号处理装置通过使用参考点来分析信号的示例的图;
图14是示出了根据实施例的光学信号处理装置对光相对均匀分布时的图像信号进行分析的示例的图;
图15是示出了根据实施例的光学信号处理装置对光不相对均匀分布时的图像信号进行分析的示例的图;
图16是示出了根据实施例的光学信号处理装置对光相对均匀分布时和光不相对均匀分布时的图像信号进行分析的示例的图;
图17是用于说明根据实施例的光学信号处理装置选择多个信号(例如,多个图像信号)之一以确定目标的特性的方法的图;
图18是示出了根据实施例的光学信号处理装置的配置的示例的图;
图19是示出了根据实施例的光学信号处理装置确定传感器阵列的数量的示例的图;
图20是示出了根据实施例的光学信号处理装置在不同曝光时间下获得的图像信号的示例的图;
图21是示出了根据实施例的光学信号处理装置在不同曝光时间下获得的图像信号的分析结果的示例的图;以及
图22是示出了根据实施例的光学信号处理装置在不同信噪比(SNR)下获得的图像信号的分析结果的示例的图。
具体实施方式
现在将参考附图更充分地对本公开进行描述,在附图中示出了本发明的示例性实施例。然而,本发明可以通过多种不同形式来体现,并且不应当被解释为受限于本文中所阐述的实施例;相反,提供这些实施例是为了使得本公开充分和完整,并且将本发明的构思完全传达给本领域技术人员。相同的附图标记始终表示相同的元件,并且在附图中,为了清楚起见和便于解释,可以放大元件的尺寸。
在更详细地描述本公开的实施例之前,首先将在下面简要地描述本公开中使用的术语。
本文中使用的大多数术语是本公开所属技术领域中广泛使用的通用术语。然而,本文中使用的一些术语可以是创造的,用以反映本领域技术人员的意图、先例或新技术。此外,本文中使用的一些术语可以是本申请人任意选择的。在这种情况下,这些术语在以下予以详细定义。因此,本文中所使用的特定术语应基于其独有含义和本公开的全部上下文来理解。
在整个说明书中,当某一部分“包括”某一元件时,除非另有说明,否则还可以包括其他元件,而不排除其他元件的存在。
在下文中,参考附图详细地描述本公开的实施例,使得本领域技术人员可以容易实现本公开。然而,本公开可以以许多不同的形式来体现,并且不应被解释为受限于本文所阐述的实施例。为了在附图中清楚地解释本公开,将省略与描述无关的部分。
根据实施例的光学信号处理装置100可以包括在用户可携带的装置(例如,可穿戴装置)中。光学信号处理装置100可以包括在具有通信功能和数据处理功能的手表型装置、手环型装置或带型装置中的任何一种中,或者可以包括在两种或更多种装置的组合中。
图1是示出了根据实施例的光学信号处理装置100(例如,光谱仪)的配置的框图。本领域普通技术人员将理解,还可以包括除图1中所示的组件之外的通用组件。或者,根据另一实施例,本领域普通技术人员将理解,可以省略图1中所示的一些组件。
参考图1,光学信号处理装置100可以包括光源110、第一传感器阵列120和第二传感器阵列130。或者,光学信号处理装置100还可以包括处理器140。
根据实施例的光学信号处理装置100可以用于测量生物计量信息。入射在目标上的光学信号可以通过在行进穿过目标时与目标中的物质反应而包括生物计量信息。由于光学信号根据目标中的物质的固有特性而被反射、吸收和散射,因此在目标中行进的光学信号可以包括固有生物计量信息。由于目标中的物质可能随位置而不同,因此具有不同轨迹的光学信号可以包括不同的生物计量信息。
根据实施例的光源110可以输出光学信号。可以将从光源110输出的光学信号施加到目标。
光源110可以输出或发射光学信号,并且可以由处理器140控制,处理器140根据电信号控制光学信号的行进方向,以使入射在目标上的光处于特定入射角。
从根据实施例的光源110输出的光学信号可以是激光器或发光二极管(LED)的光学信号,但是不限于此。
从光源110输出的激光可以通过例如半导体激光二极管来实现。在一些情况下,光源110可以采用短波长发光二极管。
从光源110输出的光学信号可以随目标中感兴趣的物质的类型而不同。例如,如果目标是人并且感兴趣的物质是目标的皮肤中的物质,则光源110可以发射红光或波长在近红外区域的光。上述波长范围仅是示例,并且光源110可以根据感兴趣的物质等发射具有不同波长的光学信号。
在这方面,目标可以是人或动物,但不限于此。目标可以是目标中包括的部位。感兴趣的物质可以包括在目标中,并且可以是具有固有光学特性的物质。感兴趣的物质可以是生物材料或者生物材料与磷光体等相组合的物质。例如,感兴趣的物质可以是红细胞、葡萄糖、高灵敏度C-反应蛋白(hsCRP)等,但不限于此。
感兴趣的物质根据分子成键结构、分子形状、势能面(PES)、原子质量、振动耦合等而可能在光学信号的吸收、透射和反射方面不同。因此,可以通过识别从感兴趣的物质反射或透射穿过感兴趣的物质的光的特性来获得关于感兴趣的物质的信息,即生物计量信息。光学特性通过与感兴趣的物质反应而改变的光学信号可以被称为包括生物计量信息的光学信号。
光学信号处理装置100可以包括多个图像传感器。图像传感器可以感测光学信号。例如,图像传感器可以感测通过从光源110向目标输出的光学信号的反射而获得的检测光。光学信号处理装置100中包括的多个图像传感器中的一些可以构成一个单元。例如,光学信号处理装置100中包括的多个图像传感器中处于第一区域中的第一数量的图像传感器可以构成第一传感器阵列120,并且处于第二区域中的第二数量的图像传感器可以构成第二传感器阵列130。在这方面,第一数量和第二数量可以相同或不同。
根据实施例的第一传感器阵列120可以包括多个图像传感器,该多个图像传感器从检测光获得第一图像信号,该检测光根据从光源110输出的光学信号而从目标获得。此外,根据实施例的第二传感器阵列130可以包括多个图像传感器,该多个图像传感器从在与第一传感器阵列120相邻的区域中获得的检测光获得与第一图像信号具有重复性的第二图像信号。
第一图像信号可以是由第一传感器阵列120获得的图像信号。可以根据从第一传感器阵列120中包括的多个图像传感器获得的图像信号来获得第一图像信号。
此外,第二图像信号可以是由第二传感器阵列130获得的图像信号。可以根据从第二传感器阵列130中包括的多个图像传感器获得的图像信号来获得第二图像信号。
传感器阵列120和130可以是图像传感器、光电二极管阵列、光电晶体管阵列等。
传感器阵列120和130可以包括在入射表面上二维布置的图像传感器。每个图像传感器可以包括仅通过预定波段的光的带通滤波器。至少一些图像传感器可以具有不同波长的通带。
第一传感器阵列120和第二传感器阵列130可以位于相邻区域中。在本说明书中,相邻区域不仅仅意味着共享边界线的情况。相邻区域可以包括两个或更多个对象位于预定范围内的情况。例如,当一个区域被划分为十六个区域时,十六个划分区域中的两个区域可以是彼此相邻的区域。
第一图像信号和第二图像信号可以具有重复性。本说明书中的重复性并不意味着在严格意义上相同。重复性可以包括一定程度的重复性,其中即使存在一些差异,也在整体上识别出一定的相似性。
第一传感器阵列120中包括的多个图像传感器的数量和第二传感器阵列130中包括的多个图像传感器的数量可以是预定的单位数量。
例如,单位数量可以是16。当存在编号为1到64的64个图像传感器时,第一传感器阵列120中可以包括第1到第16图像传感器,并且第二传感器阵列130中可以包括第17到第32图像传感器。
作为另一示例,单位数量可以是64。当存在编号为1到1024的1024个图像传感器时,第一传感器阵列120中可以包括第65到第128图像传感器,并且第二传感器阵列130中可以包括第449到第512图像传感器。
第一传感器阵列120或第二传感器阵列130可以检测光学信号。第一传感器阵列120或第二传感器阵列130可以包括耗尽层光电二极管、雪崩光电二极管、光电倍增管等。或者,第一传感器阵列120或第二传感器阵列130可以实现为CMOS图像传感器或CCD图像传感器。第一传感器阵列120或第二传感器阵列130可以包括多个单位检测单元,并且还可以在多个单位检测单元中的每个单位检测单元中包括与预定波长相对应的光学滤波器。
光学信号处理装置100还可以包括设置在光源110与第一传感器阵列120和第二传感器阵列130之间的阻挡肋状件(未示出)。阻挡肋状件可以由能够阻挡光学信号的材料形成。阻挡肋状件(未示出)可以直接阻挡从光源110朝向第一传感器阵列120和第二传感器阵列130而没有经过目标的光学信号。
光源110、第一传感器阵列120和第二传感器阵列130以及处理器140可以安装在壳体(未示出)中。壳体可以由适应目标外表面弯曲的柔性材料形成。在一些情况下,壳体具有的形状可以使得壳体可以附接到可以获得目标的生物计量信息的部位。例如,当壳体附接到手腕等时,壳体的皮肤接触表面可以形成为符合手腕的形状。在这种情况下,壳体可以由硬质材料形成。
壳体的皮肤接触表面可以设置有具有突出微结构的附接层。附接层的形状可以模拟生物粘附装置(例如,壁虎)。附接层可以容易地将光学信号处理装置100附接到目标(人)的皮肤,并且可以在使用之后拆卸。作为另一示例,可以在壳体的皮肤接触表面上设置由诸如丙烯酸粘合剂或硅酮粘合剂之类的粘合剂形成的粘合剂层(未示出)。
壳体还可以包括分别覆盖光源110以及第一传感器阵列120和第二传感器阵列130的第一盖体和第二盖体(未示出)。第一盖体和第二盖体中的每个可以保护光源110以及传感器阵列120和130免受外部影响。此外,第一盖体和第二盖体可以由具有高透光率的材料形成,使得光穿过第一盖体和第二盖体的光损耗最小化。第一盖体和第二盖体可以由相同的材料形成,或者可以由不同的材料形成。第一盖体和第二盖体可以相对于光学信号的行进方向与光源110以及第一传感器阵列120和第二传感器阵列130重叠。
根据实施例的处理器140可以通过使用第一图像信号和/或第二图像信号来确定目标的特性。
例如,处理器140可以通过仅使用第一图像信号和第二图像信号之一来确定目标的特性。例如,处理器140可以选择第一图像信号和第二图像信号之一,并通过使用所选择的图像信号来确定目标的特性。在这种情况下,处理器140可以从第一图像信号和第二图像信号中选择更适于确定目标的特性的图像信号,并且可以使用所选择的图像信号来确定目标的特性。例如,处理器140可以通过使用第一图像信号和第二图像信号中具有较高信噪比(SNR)的图像信号来确定目标的特性。
作为另一示例,处理器140可以使用第一图像信号和第二图像信号两者来确定目标的特性。在一个示例中,处理器140可以将第一图像信号与第二图像信号进行比较,并且基于比较结果来确定目标的特性。
根据实施例的处理器140可以通过使用第一图像信号和/或第二图像信号来确定通过从目标反射光学信号或光学信号透射穿过目标而获得的检测光的特性,并且可以根据所确定的检测光特性来确定目标的特性。例如,处理器140可以针对第一图像信号和/或第二图像信号使用矩阵变换算法来恢复检测光的特性,并且基于恢复的检测光特性来确定目标的特性。
根据实施例的处理器140可以获得第一图像信号和/或第二图像信号的分析结果,并控制光源110、第一传感器阵列120和第二传感器阵列130中的至少一个更新操作方法。光源110、第一传感器阵列120和第二传感器阵列130中的至少一个可以在处理器140的控制下更新操作方法。例如,光源110可以在处理器140的控制下更新光学信号的输出角度、强度和输出时间中的至少一项。作为另一示例,第一传感器阵列120和/或第二传感器阵列130可以在处理器140的控制下更新曝光时间。在这种情况下,第一传感器阵列120和/或第二传感器阵列130可以增加或减少检测光的曝光时间。
例如,根据实施例的处理器140可以根据SNR确定是否更新光源110、第一传感器阵列120和第二传感器阵列130中的至少一个的操作方法。在示例中,处理器140可以仅在根据第一图像信号和/或第二图像信号的分析结果获得的SNR小于阈值时更新光源110、第一传感器阵列120和第二传感器阵列130中的至少一个的操作方法。
作为另一示例,根据实施例的处理器140可以根据饱和度确定是否更新光源110、第一传感器阵列120和第二传感器阵列130中的至少一个的操作方法。在示例中,当根据第一图像信号和/或第二图像信号的分析结果获得的饱和度等于或大于阈值时,处理器140可以减少第一传感器阵列120和/或第二传感器阵列130的曝光时间,并且当饱和度小于阈值时,增加第一传感器阵列120和/或第二传感器阵列130的曝光时间。
光学信号处理装置100还可以包括光分离器(未示出)。
图2是示出了根据实施例的光学信号处理装置100通过使用多个传感器阵列来确定目标210的特性的示例的图。
根据实施例的光学信号处理装置100可以通过使用光源110向目标210输出光学信号,并且获得从目标210反射或透射穿过目标210的检测光,以全部或部分地获得图像信号220。
可以通过多个图像传感器获得图像信号220。光学信号处理装置100可以包括用于获得图像信号220的多个图像传感器中的全部或一些图像传感器。
图像信号220可以包括多个图像信号。例如,图像信号220可以包括第一图像信号230和第二图像信号240。
根据实施例的光学信号处理装置100可以通过使用全部或部分的图像信号220来确定目标210的特性。例如,光学信号处理装置100可以通过使用第一图像信号230和第二图像信号240中至少之一来确定目标210的特性。
根据实施例的光学信号处理装置100还可以包括光方向控制器(未示出)。
光方向控制器可以设置在光源110的发光表面侧。在一些情况下,可以在光源110与光方向控制器之间设置诸如反射镜或全反射棱镜之类的转换光路的光学器件。
光方向控制器可以控制从光源110发射的光的方向。光方向控制器可以根据电信号控制被光方向控制器反射的光的反射角或者穿过光方向控制器的光的折射角。换言之,从光源110发射的光学信号可以通过光方向控制器选择性地以一定入射角照射到目标210。
例如,光方向控制器可以包括其中设置有可以改变辐射光路的超材料(meta-material)的光学器件。超材料可以是多个元原子(meta-atom)以精细图案形状排列的结构。取决于元原子的形状和尺寸以及元原子的排列(例如,周期性或准周期性排列),超材料可以表现出各种有效性质。超材料可以设置在压电体的一个表面上。压电体可以设置有第一电极和第二电极。例如,压电体可以具有矩形形状,并且第一电极和第二电极可以设置在压电体的两侧。由于电信号(例如,电压)由电源施加到第一电极和第二电极,压电体可以由于压电现象而收缩或膨胀。这样,超材料的内部结构(例如,元原子的距离、元原子的尺寸和形状等)可以根据压电体的收缩或膨胀而改变。
本实施例的光方向控制器可以通过使用超材料以预定角度折射或反射入射光。例如,当超材料具有透射结构时,光方向控制器可以以预定角度折射入射光。或者,当超材料具有反射结构时,光方向控制器可以以预定角度反射入射光。此外,可以根据施加到第一电极和第二电极的电压来改变折射角或反射角。
不仅元原子的结构可以控制光偏转,而且还可以通过元原子之间的距离来控制光偏转。可以通过使用诸如压电体的压电现象之类的电机械变形现象来调节元原子的间隔。
图3是示出了根据实施例的光学信号处理装置100通过使用第一图像信号和第二图像信号来确定目标的特性的方法的流程图。
在操作S310中,根据实施例的光学信号处理装置100输出光学信号。光学信号处理装置100可以朝向目标输出或发射光学信号。例如,光学信号处理装置100可以以特定入射角向目标输出激光或LED光,但不限于此。
作为输出光学信号的具体方法,可以采用上面参考图1提供的描述。
在操作S320中,根据实施例的光学信号处理装置100通过使用包括多个图像传感器的第一传感器阵列从检测光获得第一图像信号,该检测光通过输出的光学信号而从目标获得。
第一传感器阵列可以包括多个图像传感器。图像传感器可以执行滤波功能以及感测功能。
第一传感器阵列可以包括光学信号处理装置100中包括的多个图像传感器中处于第一区域中的第一数量的图像传感器。例如,光学信号处理装置100中包括的64个图像传感器中处于第一区域中的16个图像传感器可以包括在第一传感器阵列中。
在操作S330中,根据实施例的光学信号处理装置100通过使用包括多个图像传感器的第二传感器阵列从在与第一传感器阵列相邻的区域中获得的检测光获得与第一图像信号具有重复性的第二图像信号。
第二传感器阵列可以包括光学信号处理装置100中包括的多个图像传感器中处于第二区域中的第二数量的图像传感器。例如,光学信号处理装置100中包括的64个图像传感器中处于第二区域中的16个图像传感器可以包括在第二传感器阵列中。
从第一传感器阵列获得的第一图像信号和从第二传感器阵列获得的第二图像信号可以具有重复性。即使第一图像信号和第二图像信号不完全相同,第一图像信号和第二图像信号也具有一定程度的重复性,在整体上识别出一些相似性。
关于第一传感器阵列和第二传感器阵列的具体操作,图1中提供的上述描述可以适用。
在操作S340中,根据实施例的光学信号处理装置100通过使用第一图像信号和/或第二图像信号来确定目标的特性。
光学信号处理装置100可以通过仅使用第一图像信号或第二图像信号来确定目标的特性,或者可以通过使用第一图像信号和第二图像信号两者来确定目标的特性。
关于确定目标的特性的具体方法,图1中提供的上述描述可以适用。
图4是示出了根据实施例的光学信号处理装置100通过更新光学信号的强度、光学信号的角度和曝光时间中的至少一项来确定目标的特性的方法的流程图。
参考图4,根据实施例的光学信号处理方法包括图3中所示的一些操作。即使在下面省略,上面关于图3中所示的操作的描述也可以应用于图4的光学信号处理方法。
操作S410至S430对应于操作S310至S330,因此为了简单起见将省略其详细描述。
在操作S440中,根据实施例的光学信号处理装置100确定是否通过使用第一图像信号和/或第二图像信号来确定目标的特性。
根据实施例的光学信号处理装置100可以将第一图像信号和/或第二图像信号的SNR或饱和度与预设阈值进行比较,以根据比较结果来确定是否通过使用第一图像信号和/或第二图像信号来确定目标的特性。
例如,当根据第一图像信号和/或第二图像信号的分析结果获得的SNR小于阈值时,光学信号处理装置100可以不通过使用当前获得的第一图像信号和/或第二图像信号来确定目标的特性。在这种情况下,如操作S460中所述,光学信号处理装置100可以更新光学信号的强度、光学信号的输出角度和曝光时间中的至少一项,以再次获得第一图像和第二图像。然而,当根据第一图像信号和/或第二图像信号的分析结果获得的SNR等于或大于阈值时,光学信号处理装置100可以通过使用当前获得的第一图像信号和/或第二图像信号来确定目标的特性,如操作S450中所述。
作为另一示例,当根据第一图像信号和/或第二图像信号的分析结果获得的饱和度小于阈值或者等于或大于阈值时,光学信号处理装置100可以不通过使用当前获得的第一图像信号和/或第二图像信号来确定目标的特性。在这种情况下,如操作S460中所述,光学信号处理装置100可以更新光学信号的强度、光学信号的输出角度和曝光时间中的至少一项,以再次获得第一图像和第二图像。然而,当根据第一图像信号和/或第二图像信号的分析结果获得的饱和度在预定范围内时,光学信号处理装置100可以通过使用当前获得的第一图像信号和/或第二图像信号来确定目标的特性,如操作S450中所述。
在操作S450中,根据实施例的光学信号处理装置100通过使用第一图像信号和/或第二图像信号来确定目标的特性。
例如,光学信号处理装置100可以通过针对第一图像信号和/或第二图像信号使用矩阵变换算法来恢复检测光(或反射光)的特性,并基于所恢复的检测光(或反射光)特性来确定目标的特性。
在操作S460中,根据实施例的光学信号处理装置100更新光学信号的强度、光学信号的输出角度和曝光时间中的至少一项。
根据实施例的光学信号处理装置100可以根据在操作S420中获得的第一图像信号和/或在操作S430中获得的第二图像信号的分析结果来更新光学信号的强度、光学信号的输出角度和曝光时间中的至少一项。
例如,当根据分析结果获得的SNR小于阈值时,光学信号处理装置100可以更新光学信号的输出角度。光学信号处理装置100可以根据依据分析结果获得的SNR来增大或减小光学信号的输出角度。
作为另一示例,当根据分析结果获得的饱和度等于或大于阈值时,光学信号处理装置100可以减少第一传感器阵列120和/或第二传感器阵列130的曝光时间,并且当饱和度小于阈值时,增加第一传感器阵列120和/或第二传感器阵列130的曝光时间。
作为另一示例,当根据分析结果获得的饱和度等于或大于阈值时,光学信号处理装置100可以降低光学信号的强度,并且当饱和度小于阈值时增加光学信号的强度。
图5是示出了根据实施例的光学信号处理装置100通过使用多个参考传感器来确定目标的特性的方法的流程图。
参考图5,根据实施例的光学信号处理方法包括图3中所示的一些操作。即使在下面省略,上面关于图3中所示的操作的描述也可以应用于图5的光学信号处理方法。
操作S510至S530对应于操作S310至S330,因此为了简单起见将省略其详细描述。
在操作S540中,根据实施例的光学信号处理装置100通过基于第一参考传感器的位置和第二参考传感器的位置比较第一图像信号和第二图像信号来获得比较结果,该第一参考传感器是第一传感器阵列中包括的多个图像传感器之一,该第二参考传感器是第二传感器阵列中包括的多个图像传感器之一。
传感器阵列中包括的多个图像传感器可以包括一个或多个参考传感器。例如,第一传感器阵列中包括的多个图像传感器中的左下图像传感器可以是第一参考传感器。作为另一示例,第二传感器阵列中包括的多个图像传感器中的左下图像传感器可以是第二参考传感器。
根据实施例的参考传感器可以指以下图像传感器:通过在该图像传感器上方覆盖金属从而接收的光学信号被完全或部分地阻挡。与其他图像传感器不同,参考传感器可以通过排除图像传感器中产生的噪声来比较绝对值。
此外,当根据实施例的参考传感器被设置在预定位置时,参考传感器可以用于多个传感器阵列之间的位置比较。例如,可以关于参考传感器的位置来确定由光学信号处理装置100中包括的多个图像传感器确定的多个传感器阵列的区域。参考传感器可以设置在预定位置处。例如,参考传感器可以位于传感器阵列的左上、左下、右上、右下、中心处等。
当第一传感器阵列中的参考传感器是第一参考传感器并且第二传感器阵列中的参考传感器是第二参考传感器时,光学信号处理装置100可以从多个图像传感器获得的信号中分别基于第一参考传感器和第二参考传感器的位置获得第一图像信号和第二图像信号,并且比较所获得的第一图像信号和第二图像信号以获得比较结果。
在操作S550中,光学信号处理装置100通过使用从第一参考传感器获得的信号和从第二参考传感器获得的信号来确定第一图像信号和第二图像信号的偏移。
根据实施例的偏移可以表示总体信号值的偏差。
当第一图像信号的偏移和第二图像信号的偏移彼此不同时,第一图像信号的总体值和第二图像信号的总体值可以彼此不同,并且直接比较的结果值可能不准确。在这种情况下,光学信号处理装置100可以在考虑偏移的情况下执行比较或分析。例如,当第一图像信号的总体值相对高于第二图像信号的总体值时,光学信号处理装置100可以整体上降低第一图像信号的值并将第一图像信号与第二图像信号进行比较。
因此,当确定图像信号的偏移时,可以使用从参考传感器获得的信号。例如,光学信号处理装置100可以通过使用从第一参考传感器获得的信号来确定第一图像信号的偏移,并且通过使用从第二参考传感器获得的信号来确定第二图像信号的偏移。
在操作S560中,根据实施例的光学信号处理装置100通过使用操作S540中的比较结果和操作S550中的偏移来确定目标的特性。
例如,光学信号处理装置100可以通过使用在操作S550中获得的偏移来调整第一图像信号和第二图像信号的总体值,并将调整后的第一图像信号与调整后的第二图像信号进行比较,以确定目标的特性。作为使用图像信号来确定目标的特性的具体算法,可以使用已知方法。典型地可以使用通过矩阵运算恢复从目标接收的光学信号的方法。
图6是示出了根据实施例的光学信号处理装置100通过更新曝光时间或输出角度来确定目标的特性的方法的流程图。
参考图6,公开了由光学信号处理装置100(例如,平面光谱仪或平面光谱仪系统)执行的数据获取方法的流程图。光学信号处理装置100可以在从安装有光谱滤波器的图像传感器获得图像信号之后通过分析图像信号来恢复光谱。在确认传感器阵列的参考点之后,通过适当的校正获得(全)图像传感器的结果值。光学信号处理装置100可以通过利用所获得的结果值中光谱的平面分布信息来优化该结果值。当在所获得的最佳信号中确认SNR并且未捕捉到适当的信号时,光学信号处理装置100更新图像传感器的曝光时间和信号获取方法以再次执行信号获取和分析循环。在图6中,描述了通过重复该循环来获得最佳光谱数据的算法方法。
具体地,下面将描述每个操作中光学信号处理装置100的操作。
在操作S610中,根据实施例的光学信号处理装置100获得图像信号。例如,光学信号处理装置100可以获得第一图像信号和第二图像信号中至少之一。
在操作S620中,根据实施例的光学信号处理装置100分析图像信号。例如,光学信号处理装置100可以针对每个波长确定构成图像信号的光的强度。
在操作S630中,根据实施例的光学信号处理装置100识别参考点。根据实施例的参考点可以指参考传感器的位置。可以针对每个传感器阵列定位一个或多个参考点。
在操作S640中,根据实施例的光学信号处理装置100可以执行光谱分布映射和优化。例如,光学信号处理装置100可以针对每个波长获得一个或多个图像信号的强度并对其执行优化。
在操作S650中,根据实施例的光学信号处理装置100确定SNR是否等于或大于阈值。
在操作S660中,当SNR等于或大于阈值时,根据实施例的光学信号处理装置100基于图像信号获得频谱结果。
在操作S670中,当SNR小于阈值时,根据实施例的光学信号处理装置100更新曝光时间和/或输出角度。
图7是示出了根据实施例的光学信号处理装置100通过使用从多个传感器阵列获得的图像信号来确定目标的特性的示例的图。
光学信号处理装置100可以构成平面光谱结构的多个图像传感器构成的一个传感器阵列,但是可以构成多个传感器阵列以校正入射光源的空间分布的不均匀性。参考图7,光学信号处理装置100可以划分多个传感器阵列以恢复多个图像信号。
例如,光学信号处理装置100可以将图像信号220划分成十二个,以获得经划分图像信号720。光学信号处理装置100还可以分析经划分图像信号720中包括的12个图像信号N1至N12,以获得根据波长表示幅度的12个曲线图730。
图8是示出了根据实施例的光学信号处理装置100被应用于移动设备800的示例的图。
参考图8,本实施例的光学信号处理装置100可以包括光学器件810以及驱动光学器件810的驱动器电路820。光学器件810和驱动器电路820可以安装在一个壳体(未示出)中。根据实施例的光学信号处理装置100可以具有平板结构。驱动器电路820可以设置在光学器件810的背面,以具有紧凑的平板外观。此外,本实施例的光学信号处理装置100可以集成为片上器件。
光学信号处理装置100可以有线或无线连接到外部光谱分析装置(未示出),以向外部光谱分析装置发送由光学信号处理装置100检测到的信息或者从外部光谱分析装置接收控制指令。
本实施例的移动设备800可以是包括光学信号处理装置100的便携式设备。如上所述,光学信号处理装置100可以具有薄平板外观,因此可以安装在诸如便携式设备或移动设备之类的小型电子设备上,而不会从其突出或略微突出。
参考图8,光学信号处理装置100可以实现为平面光谱仪系统。光学信号处理装置100可以通过安装在移动设备800上的平面传感器结构获得图像。当光学信号处理装置100被实现为平面器件时,光学信号处理装置100可以具有包括光源的独立结构或不包括光源的外部光源依赖结构。
图9是示出了根据实施例的光学信号处理装置100通过无线通信操作的示例的图。
参考图9,根据实施例的光学信号处理装置100可以连同数据接收器900一起操作。图9示出了参考图8描述的实施例的光学信号处理装置100,但是不限于此。光学信号处理装置100可以包括驱动器电路和无线通信模块。本实施例的光学信号处理装置100可以集成为片上器件,以作为一个独立设备进行操作或者向外部无线地发送数据。例如,光学信号处理装置100可以结合物联网(IOT)技术。数据接收器900无线地收集由光学信号处理装置100检测的数据。数据接收器900可以是简单的数据收集设备,但不限于此。例如,数据接收器900可以是光谱分析仪、云服务器、移动电话、膝上型计算机、个人计算机、服务器、医疗仪器、实验室仪器等。
图10是示出了根据实施例的光学信号处理装置100分析从传感器阵列获得的图像信号的示例的图。
参考图10,光学信号处理装置100可以通过分析从光谱滤波型图像传感器获得的图像来恢复光谱。根据实施例的光学信号处理装置100可以从经划分的滤波器盒(例如,传感器阵列)获得光强度信息,然后从滤波器阵列获得图像信号1010,并且基于滤波器盒(例如,传感器阵列)中的透射中心波长恢复光谱信号1030。光学信号处理装置100可以对透射中心波长的信息和透射强度程度进行归一化,以确保信号的统一性。光学信号处理装置100可以通过使用归一化的透射强度程度来确保信号的统一性。图10中示出了基于波长的归一化透射强度图1020的示例。滤波器盒被划分成金属线,以防止滤波器(例如,图像传感器)之间的干扰。光学信号处理装置100可以通过利用滤波器盒中的信号信息来恢复信号。
图11是示出了由根据实施例的光学信号处理装置100获得的图像信号220的示例的图。
图像信号220可以包括一个或多个参考点1110、1120、1130、1140、1150、1160、1170、1180、1191、1193、1195和1197。光学信号处理装置100可以基于参考点1110、1120、1130、1140、1150、1160、1170、1180、1191、1193、1195和1197对图像信号220的区域进行分类和分析。光学信号处理装置100可以通过利用图像分析识别图像信号220中的参考点1110、1120、1130、1140、1150、1160、1170、1180、1191、1193、1195和1197,识别边界线的信息作为X和Y平面轴的信息,并对每个滤波器盒(例如,传感器阵列)的信息进行索引,来将图像信号信息与图像传感器信息对应。
图12是用于说明由根据实施例的光学信号处理装置100获得的图像信号中的多个参考点的图。
图12示出了另一侧的参考点1210、1220、1230、1240、1250和1260。参考图12,参考点1210、1220、1230、1240、1250和1260可以用白色表示。
图13是示出了根据实施例的光学信号处理装置100通过使用参考点来分析信号的示例的图。
光学信号处理装置100可以通过在从图像信号获得的光谱信息中从金属盒(例如,传感器阵列)获得的信号根据参考点来比较光谱的幅度信息。
由于被施加到位于参考点处的图像传感器的光被完全或部分地阻挡,因此诸如图像传感器的暗噪声之类的器件特性可以反映在由位于参考点处的图像传感器获得的信号中。因此,当比较光谱信息的幅度信息时,光学信号处理装置100可以使用在参考点处获得的信号来执行校正。
例如,光学信号处理装置100可以通过根据在参考点处获得的信号校正原始数据1310,来将原始数据1310转换为校正数据1320。
图14是示出了根据实施例的光学信号处理装置100对光相对均匀分布时的图像信号进行分析的示例的图。图15是示出了根据实施例的光学信号处理装置100对光不相对均匀分布时的图像信号进行分析的示例的图。
在第一图像信号1410和经划分第一图像信号1420中,可以识别出相对均匀的检测光的形状。此外,在第二图像信号1510和经划分第二图像信号1520中,可以识别出相对不均匀的检测光的形状。第一光分布图1440和第二光分布图1540中的每个示意性地示出了光分布状态。
在根据第一图像信号1410的分析的第一曲线图1430中,空间分布相对均匀地扩展,但是在根据第二图像信号1510的分析的第二曲线图1530中,可以识别出分布向一侧倾斜的现象。这种特性可能是一个缺点,即当简单地确定第二图像信号1510的信号平均值时,原本倾斜的信号的幅度降低,因此信息丢失。因此,光学信号处理装置100可以利用这种不均匀光源分布特性来分析信号(例如,图像信号)或更新信号获取方法(例如,更新光学信号输出角度)。
图16是示出了根据实施例的光学信号处理装置100对光相对均匀分布时和光不相对均匀分布时的图像信号进行分析的示例的图。
根据实施例,当在传感器阵列中获得的检测光相对均匀时,可以如第一曲线图1610中那样表示由每个图像传感器针对每个波长获得的检测光的信号大小。此外,根据实施例,当在传感器阵列中获得的检测光相对不均匀时,可以如第二曲线图1630中那样表示由每个图像传感器针对每个波长获得的检测光的信号大小。
当在传感器阵列中获得的检测光相对均匀时,从第一SNR曲线图1620可以看到,SNR相对较高,而当在传感器阵列中获得的检测光相对不均匀时,从第二SNR曲线图1640可以看到,SNR相对较低。
图17是用于说明根据实施例的光学信号处理装置100选择多个信号(例如,图像信号)之一以确定目标的特性的方法的图。
在操作S1710中,根据实施例的光学信号处理装置100可以从由传感器阵列获得的信号(例如,图像信号)获得平均信号。例如,光学信号处理装置100可以获得从第一传感器阵列获得的第一图像信号和从第二传感器阵列获得的第二图像信号各自的平均信号。
在操作S1720中,根据实施例的光学信号处理装置100可以识别每个信号集合的关系。例如,光学信号处理装置100可以确认第一图像信号与第二图像信号之间的关系。
在操作S1730中,根据实施例的光学信号处理装置100可以确定是选择多个信号之一还是重新接收信号。例如,光学信号处理装置100可以选择第一图像信号和第二图像信号之一,分析所选择的图像信号,并通过使用分析结果来确定目标的特性。作为另一示例,光学信号处理装置100可以通过更新光学信号输出角等来分析新获得的图像信号,并且通过使用分析结果来确定目标的特性。
在操作S1740中,根据实施例的光学信号处理装置100可以选择多个信号之一并通过使用所选择的信号来确定目标的特性。
在操作S1750中,根据实施例的光学信号处理装置100可以更新曝光时间或光学信号输出角度。例如,光学信号处理装置100可以增加或减少传感器阵列暴露于检测光的曝光时间。或者,光学信号处理装置100可以增大或减小输出光学信号的输出角度。光学信号处理装置100可以根据在操作S1710或S1720中获得的信息来确定曝光时间的增加量、曝光时间的减少量、输出角度的增加量和输出角度的减小量。
图18是示出了根据实施例的光学信号处理装置100的配置的示例的图。
根据实施例的光源1810可以通过透镜1820向目标1850输出激光。激光被施加到目标1850的角度可以是预定值(例如,45度),或者可以在光学信号处理装置100的控制下确定。
通过从目标1850反射光学信号产生的反射光全部或部分地被施加到透镜1840。光学信号处理装置100可以通过分析从反射光检测到的检测光来确定目标1850的特性。例如,光学信号处理装置100可以通过针对每个波长分析通过图像传感器1830获得的检测光的幅度来确定目标1850的特性。
图19是示出了根据实施例的光学信号处理装置100确定传感器阵列的数量的示例的图。
光学信号处理装置100中包括的传感器阵列的数量可以是预设的,或者可以根据控制而改变。
当根据实施例的光学信号处理装置100包括12个传感器阵列时,可以获得第一图像信号1910。当光学信号处理装置100包括12个传感器阵列时,在第一表1940中公开了光学信号处理装置100的部分特性。
当根据实施例的光学信号处理装置100包括48个传感器阵列时,可以获得第二图像信号1920。当光学信号处理装置100包括48个传感器阵列时,在第二表1950中公开了光学信号处理装置100的部分特性。
当根据实施例的光学信号处理装置100包括N个传感器阵列时,可以获得第三图像信号1930。当光学信号处理装置100包括N个传感器阵列时,在第三表1960中公开了光学信号处理装置100的部分特性。
根据实施例,光学信号处理装置100可以确定光学信号处理装置100中包括的传感器阵列的数量、一个传感器阵列中包括的图像传感器的数量等。例如,光学信号处理装置100可以确定为了确定目标的特性的最优化传感器阵列的数量和一个传感器阵列中包括的图像传感器的数量。
图20是示出了根据实施例的光学信号处理装置100在不同曝光时间下获得的图像信号的示例的图。
参考图20,根据示例,示出了当曝光时间是t1的0.01倍时获得的第一图像信号2010,当曝光时间是t1的0.1倍时获得的第二图像信号2020,当曝光时间是t1的1倍时获得的第三图像信号2030以及当曝光时间是t1的10倍时获得的第四图像信号2040。
光学信号处理装置100可以分析所获得的图像信号以确定适当的曝光时间。在示例中,光学信号处理装置100可以获得第一图像信号2010至第四图像信号2040,并且可以使用第三图像信号2030来确定目标的特性。
图21是示出了根据实施例的光学信号处理装置100在不同曝光时间下获得的图像信号的分析结果的示例的图。
参考图21,根据示例,示出了当曝光时间是t1的0.01倍时获得的幅度相对于波长的第一曲线图2110,当曝光时间是t1的0.1倍时获得的幅度相对于波长的第二曲线图2120,当曝光时间是t1的1倍时获得的幅度相对于波长的第三曲线图2130,当曝光时间是t1的5倍时获得的幅度相对于波长的第四曲线图2140,当曝光时间是t1的10倍时获得的幅度相对于波长的第五曲线图2150。
光学信号处理装置100可以分析所获得的第一图像信号并根据分析结果更新曝光时间以重新获得第二图像信号。例如,光学信号处理装置100可以在如第五曲线图2150中所示分析所获得的第一图像信号时减少曝光时间。作为另一示例,光学信号处理装置100可以在如第一曲线图2110中所示分析所获得的第一图像信号时增加曝光时间。
图22是示出了根据实施例的光学信号处理装置100在不同SNR下获得的图像信号的分析结果的示例的图。
参考图22,根据示例,示出了当SRN低时获得的幅度相对于波长的第一曲线图2210,当SRN高时获得的幅度相对于波长的第二曲线图2220,当基本上难以测量SRN时获得的幅度相对于波长的第三曲线图2230。
光学信号处理装置100可以分析所获得的第一图像信号并根据分析结果更新光学信号的辐射角度或曝光时间以重新获得第二图像信号。例如,光学信号处理装置100可以在如第一曲线图2210中所示分析所获得的第一图像信号时减小光学信号的辐射角度。作为另一示例,光学信号处理装置100可以在如第三曲线图2230中所示分析所获得的第一图像信号时减少曝光时间。
根据实施例的光学信号处理装置可以通过使用多个传感器阵列来确定目标的特性。
为了便于理解光学信号处理装置,已经在附图中描述和示出了示例性实施例。然而,应当理解,本文中描述的示例实施例应当仅以描述性的意义来考虑,而不是为了限制的目的。对每个示例性实施例中特征或方案的描述应当典型地被视为可用于其他示例性实施例中的其他类似特征或方案。
尽管已参考附图描述了一个或多个示例性实施例,但本领域普通技术人员将理解,在不脱离权利要求所限定的精神和范围的情况下,可以进行形式和细节上的多种改变。

Claims (23)

1.一种用于处理光学信号的装置,所述装置包括:
光源,被配置为输出光学信号;
第一传感器阵列,包括多个图像传感器,所述第一传感器阵列中包括的所述多个图像传感器从检测光获得第一图像信号,所述检测光通过从所述光源输出的光学信号而从目标获得;以及
第二传感器阵列,包括多个图像传感器,所述第二传感器阵列中包括的所述多个图像传感器从在与所述第一传感器阵列相邻的区域中获得的检测光获得与所述第一图像信号具有重复性的第二图像信号。
2.根据权利要求1所述的装置,还包括:处理器,被配置为通过使用所述第一图像信号和/或所述第二图像信号来确定所述目标的特性。
3.根据权利要求1所述的装置,其中,所述第一传感器阵列中包括的所述多个图像传感器的数量和所述第二传感器阵列中包括的所述多个图像传感器的数量是预定的单位数量。
4.根据权利要求1所述的装置,还包括:处理器,被配置为获得所述第一图像信号和/或所述第二图像信号的分析结果,
其中,所述光源、所述第一传感器阵列和所述第二传感器阵列中的至少一个根据所述分析结果来更新操作方法。
5.根据权利要求4所述的装置,其中,所述光源根据所述分析结果来更新所述光学信号的强度和/或所述光学信号的输出角度。
6.根据权利要求4所述的装置,其中,所述第一传感器阵列和/或所述第二传感器阵列根据所述分析结果来更新曝光时间。
7.根据权利要求4所述的装置,其中,所述分析结果包括所述第一图像信号或所述第二图像信号的信噪比SNR,
其中,当所述SNR小于预定值时,所述光源、所述第一传感器阵列和所述第二传感器阵列中的至少一个根据所述SNR来更新操作方法。
8.根据权利要求4所述的装置,其中,所述分析结果包括所述第一图像信号或所述第二图像信号的饱和度,
其中,当所述饱和度在预定范围之外时,所述第一传感器阵列和/或所述第二传感器阵列根据所述饱和度来更新曝光时间。
9.根据权利要求1所述的装置,还包括:处理器,被配置为获得所述第一图像信号和所述第二图像信号的分析结果,并根据所述分析结果通过使用所述第一图像信号和所述第二图像信号之一来确定所述目标的特性。
10.根据权利要求1所述的装置,还包括:处理器,被配置为基于第一参考传感器的位置和第二参考传感器的位置比较所述第一图像信号和所述第二图像信号来获得比较结果,并且基于所述比较结果来确定所述目标的特性,所述第一参考传感器是所述第一传感器阵列中包括的所述多个图像传感器之一,所述第二参考传感器是所述第二传感器阵列中包括的所述多个图像传感器之一。
11.根据权利要求10所述的装置,其中,所述处理器被配置为通过使用从所述第一参考传感器获得的信号和从所述第二参考传感器获得的信号来确定所述第一图像信号和所述第二图像信号的偏移。
12.一种处理光学信号的方法,所述方法包括:
输出光学信号;
通过使用包括多个图像传感器的第一传感器阵列从检测光获得第一图像信号,所述检测光通过输出的光学信号而从目标获得;以及
通过使用包括多个图像传感器的第二传感器阵列从在与所述第一传感器阵列相邻的区域中获得的检测光获得与所述第一图像信号具有重复性的第二图像信号。
13.根据权利要求12所述的方法,还包括:通过使用所述第一图像信号和/或所述第二图像信号来确定所述目标的特性。
14.根据权利要求12所述的方法,其中,所述第一传感器阵列中包括的所述多个图像传感器的数量和所述第二传感器阵列中包括的所述多个图像传感器的数量是预定的单位数量。
15.根据权利要求12所述的方法,还包括:获得所述第一图像信号和/或所述第二图像信号的分析结果,
其中,所述输出光学信号、所述获得第一图像信号和所述获得第二图像信号中的至少一项根据所述分析结果来更新操作方法。
16.根据权利要求15所述的方法,其中,所述输出光学信号包括:根据所述分析结果来更新所述光学信号的强度和/或所述光学信号的输出角度。
17.根据权利要求15所述的方法,其中,所述获得第一图像信号和/或所述获得第二图像信号根据所述分析结果来更新曝光时间。
18.根据权利要求15所述的方法,其中,所述分析结果包括所述第一图像信号或所述第二图像信号的信噪比SNR,
其中,当所述SNR小于预定值时,所述输出光学信号、所述获得第一图像信号和所述获得第二图像信号中的至少一项根据所述SNR来更新操作方法。
19.根据权利要求15所述的方法,其中,所述分析结果包括所述第一图像信号或所述第二图像信号的饱和度,
其中,当所述饱和度等于或大于预定值时,所述获得第一图像信号和/或所述获得第二图像信号根据所述饱和度来更新曝光时间。
20.根据权利要求12所述的方法,还包括:
获得所述第一图像信号和所述第二图像信号的分析结果;以及
根据所述分析结果,通过使用所述第一图像信号和所述第二图像信号之一来确定所述目标的特性。
21.根据权利要求12所述的方法,还包括:
基于第一参考传感器的位置和第二参考传感器的位置比较所述第一图像信号和所述第二图像信号来获得比较结果,所述第一参考传感器是所述第一传感器阵列中包括的所述多个图像传感器之一,所述第二参考传感器是所述第二传感器阵列中包括的所述多个图像传感器之一;以及
基于所述比较结果来确定所述目标的特性。
22.根据权利要求21所述的方法,还包括:通过使用从所述第一参考传感器获得的信号和从所述第二参考传感器获得的信号来确定所述第一图像信号和所述第二图像信号的偏移。
23.一种非暂时性计算机可读记录介质,其上记录有计算机程序,所述计算机程序在由处理器执行时使所述处理器执行根据权利要求12所述的方法。
CN201811282629.4A 2017-11-23 2018-10-30 光学信号处理方法和装置 Active CN109827907B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2017-0157508 2017-11-23
KR1020170157508A KR102452955B1 (ko) 2017-11-23 2017-11-23 광 신호 처리 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109827907A true CN109827907A (zh) 2019-05-31
CN109827907B CN109827907B (zh) 2023-05-16

Family

ID=64456751

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811282629.4A Active CN109827907B (zh) 2017-11-23 2018-10-30 光学信号处理方法和装置

Country Status (5)

Country Link
US (1) US10545050B2 (zh)
EP (1) EP3488770B1 (zh)
JP (2) JP2019095445A (zh)
KR (1) KR102452955B1 (zh)
CN (1) CN109827907B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024152629A1 (zh) * 2023-01-17 2024-07-25 华为技术有限公司 体征检测的方法和装置,校准体征检测装置的方法和装置
US12148775B2 (en) 2020-10-13 2024-11-19 Samsung Electronics Co., Ltd. Hyperspectral element, hyperspectral sensor including the same, and hyperspectral image generating apparatus

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10789450B2 (en) * 2017-10-20 2020-09-29 Synaptics Incorporated Optical biometric sensor with automatic gain and exposure control
KR102452955B1 (ko) * 2017-11-23 2022-10-11 삼성전자주식회사 광 신호 처리 방법 및 장치
KR102600150B1 (ko) 2018-10-10 2023-11-08 삼성전자주식회사 분광 정보를 분석하는 장치 및 방법
US11475172B2 (en) * 2019-03-15 2022-10-18 International Business Machines Corporation Adjustable viewing angle for a computer privacy filter
KR102813371B1 (ko) 2019-11-19 2025-05-27 삼성전자주식회사 듀얼 카메라 모듈과 이를 포함하는 전자장치와 그 동작방법
KR102813372B1 (ko) 2019-12-05 2025-05-27 삼성전자주식회사 초분광 카메라 모듈을 포함하는 듀얼 카메라 모듈과 이를 포함하는 장치와 그 동작방법
US12301961B2 (en) 2019-12-05 2025-05-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Dual camera module including hyperspectral camera module, apparatuses including dual camera module, and method of operating the same
KR102869875B1 (ko) 2019-12-20 2025-10-10 삼성전자주식회사 편분광 필터, 편분광 필터 어레이, 및 편분광 센서
WO2021174961A1 (zh) * 2020-03-06 2021-09-10 宁波飞芯电子科技有限公司 阵列型传感器芯片及其数据输出方法
KR20220083349A (ko) * 2020-12-11 2022-06-20 삼성전자주식회사 식품 모니터링 장치, 이를 포함하는 냉장고, 및 이의 동작 방법
KR102659164B1 (ko) 2021-10-22 2024-04-19 삼성전자주식회사 초분광 이미지 센서 및 그의 동작 방법
KR102824597B1 (ko) 2022-09-15 2025-06-24 삼성전자주식회사 분광 카메라 및 이를 포함하는 전자 장치
US20240337593A1 (en) * 2023-04-05 2024-10-10 Baker Hughes Holdings Llc Spectral analysis with linear image sensor

Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1511298A (zh) * 2002-03-20 2004-07-07 Ѷ���Ƽ���˾ 应用公共成像阵列的捕像系统和方法
CN101064771A (zh) * 2006-04-26 2007-10-31 中国科学院自动化研究所 基于分布式数据传输的高速摄像机系统
CN101124462A (zh) * 2004-10-25 2008-02-13 Rp风险技术有限公司 多光谱和超光谱成像系统
CN101147157A (zh) * 2005-01-26 2008-03-19 数字逻辑扫描公司 用于将目标对象成像到镜面反射的数据读取器和方法
CN101862174A (zh) * 2010-05-24 2010-10-20 清华大学 用于生物体腔内的多视角图像采集与存储系统和方法
CN102438111A (zh) * 2011-09-20 2012-05-02 天津大学 一种基于双阵列图像传感器的三维测量芯片及系统
CN102483353A (zh) * 2009-09-01 2012-05-30 皇家飞利浦电子股份有限公司 利用非发散元件的高光谱分辨率颜色传感器
WO2013116253A1 (en) * 2012-01-30 2013-08-08 Scanadu Incorporated Spatial resolution enhancement in hyperspectral imaging
CN103257032A (zh) * 2012-02-21 2013-08-21 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 用于测试传感器阵列中的像素性能的系统
US20130307952A1 (en) * 2011-01-31 2013-11-21 Olympus Corporation Fluorescence observation apparatus
CN103460027A (zh) * 2011-04-11 2013-12-18 利康股份有限公司 差分扫描成像系统和方法
CN103445798A (zh) * 2012-05-31 2013-12-18 Nipk电子封闭式股份有限公司 确定平板x射线图像探测器中传感器的几何偏移的方法
CN103699885A (zh) * 2013-12-18 2014-04-02 格科微电子(上海)有限公司 光学指纹采集方法、光学指纹采集装置及便携式电子装置
WO2017025775A1 (en) * 2015-08-11 2017-02-16 Latvijas Universitate Device for adaptive photoplethysmography imaging
CN106462765A (zh) * 2014-11-12 2017-02-22 深圳市汇顶科技股份有限公司 具有像素内光学传感器的指纹传感器
US20170127036A1 (en) * 2015-10-29 2017-05-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for acquiring depth information
CN106921820A (zh) * 2015-12-24 2017-07-04 三星电机株式会社 图像传感器和相机模块

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4002899A (en) * 1974-12-04 1977-01-11 Honeywell Inc. Focus detecting apparatus
JP2006086614A (ja) * 2004-09-14 2006-03-30 Fuji Photo Film Co Ltd 撮影装置
US7605918B2 (en) 2006-03-03 2009-10-20 Thermo Electron Scientific Instruments Llc Spectrometer signal quality improvement via exposure time optimization
FI20075622A0 (fi) 2007-09-07 2007-09-07 Valtion Teknillinen Spektrometri ja menetelmä liikkuvan näytteen mittaukseen
JP4996491B2 (ja) * 2008-01-29 2012-08-08 パナソニック株式会社 撮像装置
US20100103300A1 (en) * 2008-10-24 2010-04-29 Tenebraex Corporation Systems and methods for high resolution imaging
US8561903B2 (en) * 2011-01-31 2013-10-22 Hand Held Products, Inc. System operative to adaptively select an image sensor for decodable indicia reading
JP2012251983A (ja) * 2011-06-03 2012-12-20 Smart Vision Corp ラップフィルム皺検査方法及び装置
US9766382B2 (en) * 2012-06-05 2017-09-19 Hypermed Imaging, Inc. Single-sensor hyperspectral imaging device
US9363425B2 (en) * 2012-12-06 2016-06-07 Semiconductor Components Industries, Llc Color filter arrangements for fused array imaging systems
US20150042764A1 (en) * 2013-08-06 2015-02-12 Board Of Trustees Of Michigan State University Three-dimensional hyperspectral imaging system
CN103529480B (zh) * 2013-10-12 2017-02-01 清华大学 对飞机进行检查的系统和方法
JP2015228641A (ja) * 2014-05-07 2015-12-17 株式会社リコー 撮像装置、露光調整方法およびプログラム
KR102201594B1 (ko) * 2014-09-18 2021-01-11 에스케이하이닉스 주식회사 반사방지층을 갖는 이미지 센서 및 그 제조 방법
US9672594B2 (en) * 2014-10-21 2017-06-06 The Boeing Company Multiple pixel pitch super resolution
EP3247983A1 (en) 2015-01-23 2017-11-29 Rigaku Raman Technologies, Inc. System and method to minimize nonrandom fixed pattern noise in spectrometers
JP2016163125A (ja) * 2015-02-27 2016-09-05 株式会社東芝 固体撮像装置
KR102231784B1 (ko) 2015-08-24 2021-03-23 삼성전자주식회사 시료 분석을 위한 레퍼런스 스펙트럼 측정 장치 및 방법, 시료 분석 장치 및 방법
WO2017057014A1 (ja) * 2015-09-29 2017-04-06 ソニー株式会社 光学計測装置および方法
US10282630B2 (en) 2017-03-08 2019-05-07 Raytheon Company Multi-channel compressive sensing-based object recognition
KR102491854B1 (ko) 2017-09-29 2023-01-26 삼성전자주식회사 분광기
KR102452955B1 (ko) * 2017-11-23 2022-10-11 삼성전자주식회사 광 신호 처리 방법 및 장치

Patent Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1511298A (zh) * 2002-03-20 2004-07-07 Ѷ���Ƽ���˾ 应用公共成像阵列的捕像系统和方法
CN101124462A (zh) * 2004-10-25 2008-02-13 Rp风险技术有限公司 多光谱和超光谱成像系统
CN101147157A (zh) * 2005-01-26 2008-03-19 数字逻辑扫描公司 用于将目标对象成像到镜面反射的数据读取器和方法
CN101064771A (zh) * 2006-04-26 2007-10-31 中国科学院自动化研究所 基于分布式数据传输的高速摄像机系统
CN102483353A (zh) * 2009-09-01 2012-05-30 皇家飞利浦电子股份有限公司 利用非发散元件的高光谱分辨率颜色传感器
CN101862174A (zh) * 2010-05-24 2010-10-20 清华大学 用于生物体腔内的多视角图像采集与存储系统和方法
US20130307952A1 (en) * 2011-01-31 2013-11-21 Olympus Corporation Fluorescence observation apparatus
CN103460027A (zh) * 2011-04-11 2013-12-18 利康股份有限公司 差分扫描成像系统和方法
CN102438111A (zh) * 2011-09-20 2012-05-02 天津大学 一种基于双阵列图像传感器的三维测量芯片及系统
WO2013116253A1 (en) * 2012-01-30 2013-08-08 Scanadu Incorporated Spatial resolution enhancement in hyperspectral imaging
CN103257032A (zh) * 2012-02-21 2013-08-21 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 用于测试传感器阵列中的像素性能的系统
CN103445798A (zh) * 2012-05-31 2013-12-18 Nipk电子封闭式股份有限公司 确定平板x射线图像探测器中传感器的几何偏移的方法
CN103699885A (zh) * 2013-12-18 2014-04-02 格科微电子(上海)有限公司 光学指纹采集方法、光学指纹采集装置及便携式电子装置
CN106462765A (zh) * 2014-11-12 2017-02-22 深圳市汇顶科技股份有限公司 具有像素内光学传感器的指纹传感器
WO2017025775A1 (en) * 2015-08-11 2017-02-16 Latvijas Universitate Device for adaptive photoplethysmography imaging
US20170127036A1 (en) * 2015-10-29 2017-05-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for acquiring depth information
CN106921820A (zh) * 2015-12-24 2017-07-04 三星电机株式会社 图像传感器和相机模块

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘晓明等: "目标移动情况下SSPA输出信号的分析", 《重庆大学学报(自然科学版)》 *
王俊龙等: "多目视觉检测技术中的照明系统设计", 《光电技术应用》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US12148775B2 (en) 2020-10-13 2024-11-19 Samsung Electronics Co., Ltd. Hyperspectral element, hyperspectral sensor including the same, and hyperspectral image generating apparatus
WO2024152629A1 (zh) * 2023-01-17 2024-07-25 华为技术有限公司 体征检测的方法和装置,校准体征检测装置的方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
US10545050B2 (en) 2020-01-28
KR20190059668A (ko) 2019-05-31
JP2023029626A (ja) 2023-03-03
US20190154503A1 (en) 2019-05-23
JP2019095445A (ja) 2019-06-20
KR102452955B1 (ko) 2022-10-11
CN109827907B (zh) 2023-05-16
EP3488770B1 (en) 2024-01-10
EP3488770A1 (en) 2019-05-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109827907A (zh) 光学信号处理方法和装置
KR102786948B1 (ko) 전자 장치에 있어서 근접 검출 장치 및 방법
JP7338969B2 (ja) 光センサー、それを用いた吸光度測定装置及び方法
CN103987316B (zh) 测量设备、测量方法
US9410848B2 (en) Motion and gesture recognition by a passive thermal sensor system
CN102809434A (zh) 温度记录法测量的方法和装置
KR102331920B1 (ko) 동작 정보, 조도 정보 및 근접 정보를 위한 센서 및 그 센서를 이용하는 프로세서의 동작 방법
JP5970785B2 (ja) 生体計測装置、生体計測方法、プログラムおよび記録媒体
KR20170143351A (ko) 분광 센서 제어 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
US12458236B2 (en) Sensor device
CN105476643A (zh) 生物体信息取得装置
US20140347512A1 (en) Imaging sensor and method for biometric mapping of facial skin
CN104662409B (zh) 聚光单元、聚光方法以及光学检测系统
US20230157645A1 (en) Apparatus and method for estimating bio-information
KR20190049025A (ko) 복수의 발광부 및 복수의 수광부를 포함하는 전자 장치
US11530951B2 (en) Optical sensor device
JP5520562B2 (ja) 立体形状測定システム及び立体形状測定方法
CN118786338A (zh) 空间分辨nir光谱仪
US10052024B2 (en) Biometric device, biometric method, program, and recording medium
Leñero-Bardallo et al. On the analysis and detection of flames with an asynchronous spiking image sensor
WO2016035634A1 (ja) 概日リズム検査装置、概日リズム検査システムおよび概日リズム検査方法
CN209377549U (zh) 一种基于扫频光源的成像光谱内窥镜系统
JP2016106660A (ja) 生体情報取得装置および生体情報取得方法
WO2019115864A1 (en) Optical sensor

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant