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公开(公告)号：CN109357628B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN201811240298.8
申请日：2018-10-23
申请人： 合肥的卢深视科技有限公司
IPC分类号： G01B11/24
摘要： 本发明实施例提供一种三维图像采集方法，所述方法包括：从获取到的第一三维图像中提取感兴趣区域；获取所述感兴趣区域的三维图像，作为第二三维图像，所述第二三维图像中的感兴趣区域带有结构光，所述第二三维图像的精度高于所述第一三维图像的精度。本发明实施例提供的三维图像采集方法，先从获取到的广角端的三维图像中提取感兴趣区域，然后，再获取带有结构光的感兴趣区域的摄远端的三维图像，从而实现感兴趣区域的高精度三维图像的采集，简化了三维计算的算法复杂度，提高了采集效率，能够采集没有结构特征的感兴趣区域的三维图像，提高了三维图像的精度。
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公开(公告)号：CN111768450B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202010525452.7
申请日：2020-06-10
申请人： 合肥的卢深视科技有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种基于散斑图的结构光相机行偏差的自动检测方法和装置，该方法包括：提取测试物体的散斑图作为测试图，然后提取测试图对应的深度图和显著图，再进一步确定显著图对应的显著掩模，通过漫水填充处理显著掩模得到扩展显著掩模，其用于标识显著图中的扩展显著区域，再确定扩展显著掩模标识的扩展显著区域在所述深度图中的对应区域中有深度值的像素点总个数为深度有效个数，最后基于深度有效个数和扩展显著区域内的像素点总个数判定待测结构光相机是否存在行偏差。本发明实施例提供的方法和装置，实现了快速自动检测待测结构光相机拍摄的测试散斑图是否具有行偏差，避免了相机每次使用时都需要重新标定而造成的时间延误。
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公开(公告)号：CN115063368A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210681029.5
申请日：2022-06-16
申请人： 合肥的卢深视科技有限公司
摘要： 本申请提出一种投射器装配异常检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取由待测深度相机模组的投射器投射得到的散斑图；检测所述散斑图的散斑分布是否符合预设的散斑分布要求，和/或基于所述散斑图检测所述待测深度相机模组的投射器的装配偏转角；当检测到预设异常情况中的任意一种异常情况发生时，确定所述待测深度相机模组的投射器装配异常。将该方法应用于深度相机生产中，可以有效检测深度相机投射器装配异常，从而可以避免生成不合格的深度相机。
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公开(公告)号：CN113963045B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202111216561.1
申请日：2021-10-19
申请人： 合肥的卢深视科技有限公司
摘要： 本发明实施例涉及计算机视觉领域，公开了一种深度图获取方法、结构光相机、电子设备及存储介质。深度图获取方法包括：当通过主摄像头获取主散斑图的质量不达标时根据候选的n个辅摄像头的排序选取排序第一的辅摄像头，n个辅摄像头的排序根据辅摄像头使用成功次数由大到小确定；根据选取的辅摄像头获取辅散斑图，通过主散斑图和辅散斑图得到深度图；对深度图进行质量评价获取质量评价结果；当深度图质量不达标时按照辅摄像头排序依次重新选取一个辅摄像头，重复执行第二步及之后步骤直至深度图质量达标时，将质量达标深度图作为目标深度图；将深度图质量达标时选取的辅摄像头使用成功次数加1，更新n个辅摄像头的排序。
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公开(公告)号：CN114693683A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210610991.X
申请日：2022-06-01
申请人： 合肥的卢深视科技有限公司
摘要： 本发明实施例涉及图像处理领域，公开了一种深度相机异常检测方法、电子设备及存储介质。本发明的深度相机异常检测方法包括：根据预设的图像匹配算法，将预设的斑模板与所述目标深度相机拍摄的散斑图像上的待匹配区域进行匹配，生成所述待匹配区域对应的匹配值，并将所述匹配值作为每个像素点的像素值形成匹配结果图；根据匹配结果图的像素值筛选出高质量散斑区域，获取局部匹配图；对散斑图像分别采用第一视差计算方法和第二视差计算方法得到第一视差图和第二视差图；根据局部匹配图、第一视差图和所述第二视差图确定目标深度相机是否异常。在仅获取散斑图像的条件下可快速判定深度相机的异常。
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公开(公告)号：CN111487043B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202010378793.6
申请日：2020-05-07
申请人： 北京的卢深视科技有限公司 , 合肥的卢深视科技有限公司
IPC分类号： G01M11/02
摘要： 本发明实施例提供一种单目散斑结构光系统的散斑投射器标定参数确定方法，该方法包括：确定相机的内部参数；在参考平面内确定q个标记点，用相机分别处于两个不同位置时采集参考平面在开启和关闭散斑投射器的图像；基于关闭散斑投射器时在相机处于两个不同位置采集的图像中的标记点在相机坐标系中的三维坐标确定相机处于两个不同位置采集的图像中参考平面的平面方程；基于平面方程和在开启散斑投射器时在图像中选取的s个散斑点和s个同名点的像素坐标确定散斑点和同名点在相机坐标系下的三维坐标；基于散斑点和同名点的三维坐标确定散斑投射器的横轴坐标和竖轴坐标。本发明实施例提供的方法，实现了散斑投射器的位置参数的精确标定。
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公开(公告)号：CN113470099A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110780466.8
申请日：2021-07-09
申请人： 北京的卢深视科技有限公司 , 合肥的卢深视科技有限公司
摘要： 本发明实施例涉及机器视觉领域，公开了一种深度成像的方法、电子设备及存储介质。本发明中深度成像的方法，包括：接收投影至目标物体的目标散斑图像；从预先存储的参考图像中获取与目标散斑图像对应的目标参考图像；将目标散斑图像和目标参考图像输入至深度成像网络中，得到目标物体的深度信息；深度成像网络是基于图像训练集以及预先训练至收敛的教师网络，对初始的学生网络训练至收敛后得到。采用本申请实施例，可以在保持学生网络的轻量级的情况下，提高学生网络生成深度图像的准确性，降低对平台的部署要求。
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公开(公告)号：CN111597933A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010367239.8
申请日：2020-04-30
申请人： 北京的卢深视科技有限公司 , 合肥的卢深视科技有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种人脸识别方法和装置，人脸识别方法包括获取人脸散斑图像和与人脸散斑图像对应的参考散斑图像；将人脸散斑图像和参考散斑图像输入至人脸识别模型，获取人脸散斑图像的人脸特征；人脸识别模型为，以人脸散斑样本图像为样本，以预先确定的与人脸散斑样本图像对应的人脸样本标注结果为样本标签进行训练得到，与人脸散斑样本图像对应的样本人脸特征与人脸样本标注结果对应。本发明实施例提供的人脸识别方法，提出一个端到端的散斑人脸识别框架，可以充分利用人脸散斑图像中包含的丰富信息，明显优于基于深度的人脸识别方法，通过对视差网络和识别网络进行联合训练，充分利用人脸散斑图像中的信息，显著提高人脸识别的准确度。
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公开(公告)号：CN115115684B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210592536.1
申请日：2022-05-27
申请人： 合肥的卢深视科技有限公司
摘要： 本申请实施例涉及机器视觉技术领域，公开了一种标定方法、系统、电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：在获取到的若干个红外图中确定目标红外图，并生成与目标红外图对应的稠密深度图，目标红外图对应有同步的目标散斑图；根据预设的梯度计算算法，确定目标红外图中各像素点的置信度；根据所置信度和预设的匹配算法，在任意两个目标散斑图中确定目标同名散斑点对；根据任意两个目标散斑图分别对应的稠密深度图和各目标同名散斑点对的坐标，标定深度相机的散斑投射器在相机坐标系下的三维坐标，从而实现在移动场景下只依靠深度相机本身完成相关参数的自标定，提升深度相机使用的稳定性和鲁棒性，提升深度成像的精度。
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公开(公告)号：CN115052136B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202210506306.9
申请日：2022-05-10
申请人： 合肥的卢深视科技有限公司
摘要： 本申请实施例涉及结构光投影技术领域，公开了一种结构光投影方法、电子设备及存储介质。上述方法包括：采用预设的窗口模板在第一投射图案上框选出一个视差搜索窗口；第一投射图案由多周期重复排布的图案块构成；视差搜索窗口在第一投射图案上框选的像素点中包括位于第一像素点以及与第一像素点具有重复排布关系的至少一个第二像素点；旋转第一投射图案，获取第二投射图案；在第二投射图案中，第一像素点位于视差搜索窗口内部、第二像素点位于视差搜索窗口外部；以第二投射图案投射到目标物体上，形成散斑图像。本申请用于解决呈多周期重复排布的图案块投射到目标物体时，与第一像素点具有重复排布关系的第二像素点干扰第一像素点的问题。
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