检测系统

1.一种检测系统，包含：
一光源，用于照亮一物件；
一影像传感器，配置以接收来自该物件的反射光，该影像传感器在该光源开启时产生至少一第一图像，该影像传感器在该光源关闭时产生至少一第二图像；以及一处理器，比较该至少一第一图像与该至少一第二图像的差异，以决定该物件的一物件影像，该处理器进一步利用一背景模型辨认该物件影像。
2.根据权利要求1所述的检测系统，其中该影像传感器产生多张第一图像，其中该处理器根据所述多张第一图像与该至少一第二图像决定该物件所做的手势。
3.根据权利要求1所述的检测系统，其中该至少一第一图像包含多个像素和该至少一第二图像包含多个像素，且该至少一第一图像和该至少一第二图像是连续提取，其中该处理器将该至少一第一图像的各该像素的像素数据值减去该至少一第二图像的一对应像素的像素数据。
4.根据权利要求1所述的检测系统，其中该影像传感器产生一第一图像及两第二图像，其中该处理器将该第一图像减该两第二图像的平均。
5.根据权利要求1所述的检测系统，其中该影像传感器产生两第一图像及一第二图像，其中该处理器将该两第一图像的平均减该第二图像。
6.根据权利要求1所述的检测系统，其中该影像传感器的取像速度至少每秒960张。
7.根据权利要求1所述的检测系统，其中该处理器以该物件影像更新该背景模型。
8.根据权利要求7所述的检测系统，其中该物件影像的一像素的像素数据与该背景模型的一对应像素的像素数据的差异大于一预定值时，该处理器调整该物件影像的该像素所对应的一权重值。
9.根据权利要求7所述的检测系统，其中当该影像传感器产生多个物件影像，且所述多个物件影像于对应的所述第一图像中的位置不同时，该处理器不更新该背景模型。
10.根据权利要求7所述的检测系统，其中该影像传感器产生多个该物件影像，且所述多个物件影像于对应的所述第一图像中的位置不变时，该处理器更新该背景模型。
11.根据权利要求1所述的检测系统，还包含一测距装置，其中该测距装置用于协助判定该至少一第一图像的该物件影像。
12.根据权利要求1所述的检测系统，还包含一镜头装置，其中该镜头装置的景深界定该物件的一操作范围，以分辨该至少一第一图像的该物件影像和该至少一第一图像的背景。

检测系统\n技术领域\n[0001] 本发明涉及一种检测系统，尤其涉及一种影像检测系统。\n背景技术\n[0002] 影像传感器通常具有多个传感器，传感器将光转换成电压，经额外电路，电压可转换成构成图像的数字讯号(digital information)。\n[0003] 影像传感器可用于物件追踪。影像传感器拍摄物件，产生多张图像后，分析图像内物件影像的变化，即可追踪物件的状态。\n[0004] 影像传感器可接收从物件反射而来的光，藉此让影像传感器所产生的图像中包含亮物件影像。然而，除从物件反射而来的光之外，影像传感器在进行拍摄时，同时也会接收来自环境的光(light in the environment)。在一些情况下，环境光会造成图像上部分背景具有高亮度值，而此高亮度区域会造成物件影像判断上的干扰。此外，图像中若存在会反光的背景物件时，该背景物件的反射光所形成的影像也会干扰物件影像的判断。再者，图像中的背景物件影像也会成为一种干扰，而影响物件影像的判断。因此，为能准确地判断出物件影像，来自环境与背景的干扰需要适当地排除。\n发明内容\n[0005] 针对现有技术中存在的上述问题，本发明的目的在于提供一种检测系统，该检测系统有多个实施例被提出。\n[0006] 本发明的一实施范例揭示一检测系统。该检测系统包含一光源、一影像传感器，以及一处理器。光源用于照亮一物件。影像传感器配置以接收来自物件的反射光。影像传感器在光源开启时产生至少一第一图像。影像传感器在光源关闭时产生至少一第二图像。处理器将该至少一第一图像减该至少一第二图像，以决定物件的一物件影像。\n[0007] 本发明的另一实施范例揭示一种检测系统。该检测系统包含一光源、一影像传感器，以及一处理器。光源用于照亮一物件。影像传感器在该光源开启时产生多个第一图像，且在该光源关闭时产生多个第二图像，其中所述多个第一图像对应所述多个第二图像。处理器获得多个相减图像，并比较所述多个相减图像与一背景模型决定一物件影像，其中各该相减图像为该第一图像减去对应的该第二图像。\n[0008] 本发明的另一实施范例揭示一种检测系统。该检测系统包含一影像传感器、一测距装置，以及一处理器。影像传感器产生一第一图像，其中第一图像包含一前景物件的影像及一背景物件的影像。测距装置提供该前景物件与该背景物件的距离信息。处理器根据所述多个距离信息从该第一图像找出前景物件的影像。\n[0009] 本发明的另一实施范例揭示一种检测系统，其包含一影像传感器、一镜头装置，以及一处理器。影像传感器拍摄一前景物件及一背景物件，以产生一第一图像。镜头装置装设于影像传感器上。镜头装置可让前景物件在第一图像上产生一清晰影像，让背景物件在第一图像上产生一模糊影像。处理器分析第一图像的多个影像的清晰度值，以确认出前景物件的影像。\n[0010] 本发明的另一实施范例揭示一种检测系统，其包含一光源、一影像传感器，以及一处理器。光源用于照亮一物件。影像传感器配置以接收来自物件的反射光。影像传感器在一第一光源亮度下产生至少一第一图像。影像传感器在一第二光源亮度下产生至少一第二图像，其中第一光源亮度不等于第二光源亮度。处理器根据至少一第一图像与至少一第二图像决定该物件的一物件影像。\n[0011] 本发明的另一实施范例揭示一种检测系统，其包含一光源、一影像传感器，以及一处理器。光源用于照亮一物件。影像传感器配置以接收来自物件的反射光。影像传感器在该光源开启时间T1时产生至少一第一图像。影像传感器在该光源开启时间T2时产生至少一第二图像，其中T1不等于T2。处理器根据至少一第一图像与至少一第二图像决定该物件的一物件影像。\n[0012] 本发明之另一实施范例揭示一种检测系统，其包含一光源、一影像传感器，以及一处理器。光源用于照亮一物件。影像传感器配置以接收来自物件的反射光。影像传感器在光源开启时以一曝光时间T1产生至少一第一图像。影像传感器在光源开启时以另一曝光时间T2产生至少一第二图像，其中T1不等于T2。处理器根据至少一第一图像与至少一第二图像决定物件的一物件影像。\n[0013] 本发明的有益效果在于，本发明对来自环境与背景的干扰适当地排除，准确地判断出物件影像。\n附图说明\n[0014] 图1A为本发明一实施例的检测系统的示意图；\n[0015] 图1B为本发明一实施例的图像的示意图；\n[0016] 图2为本发明一实施例的检测系统的功能方框图；\n[0017] 图3为本发明一实施例的光源的功能图；\n[0018] 图4为本发明一实施例的一流程图，其显示排除图像的背景干扰的方法；\n[0019] 图5为本发明一实施例的一流程图，其例示利用光源打光时产生的图像与光源不打光时产生的图像追踪移动物件或判断手势的方法；\n[0020] 图6为本发明另一实施例的检测系统的示意图；\n[0021] 图7为本发明另一实施例的检测系统的示意图；\n[0022] 图8为本发明一实施例的光源及影像传感器的快门开关信号时序图；\n[0023] 图9为本发明另一实施例的光源及影像传感器的快门开关信号时序图；\n[0024] 图10为本发明另一实施例的光源及影像传感器的快门开关信号时序图；以及[0025] 图11为本发明另一实施例的光源及影像传感器的快门开关信号时序图。\n[0026] 其中，附图标记说明如下：\n[0027] 1       检测系统\n[0028] 6       检测系统\n[0029] 7       检测系统\n[0030] 10      图像\n[0031] 12      影像传感器\n[0032] 14      光源\n[0033] 16      物件\n[0034] 18      背景物件\n[0035] 22     处理器\n[0036] 24         存储器\n[0037] 32         发光元件\n[0038] 34         闪光电路\n[0039] 62         测距装置\n[0040] 72         镜头装置\n[0041] 74         景深区\n[0042] 81         信号\n[0043] 82         信号\n[0044] 83         信号\n[0045] 91         信号\n[0046] 92         信号\n[0047] 93         信号\n[0048] 94         信号\n[0049] 101        影像\n[0050] 102        背景影像\n[0051] 103        影像\n[0052] 105        信号\n[0053] 106        信号\n[0054] 107        信号\n[0055] 108        信号\n[0056] 111        信号\n[0057] 112        信号\n[0058] 113        信号\n[0059] 114        信号\n[0060] 621        光源\n[0061] 622        感光像素阵列\n[0062] S42～S46   流程步骤\n[0063] S51～S56   流程步骤\n具体实施方式\n[0064] 图1A为本发明一实施例的检测系统1的示意图。图2为本发明一实施例的检测系统\n1的功能方框图。参照图1A、图1B与图2所示，检测系统1可包含一影像传感器12、一光源14及一处理器22。影像传感器12用于提取一物件16的影像。光源14用于照亮该物件16，以在影像传感器12产生的图像上形成一亮物件影像。处理器22耦接影像传感器12，以对影像传感器\n12产生的图像进行处理。检测系统1可另包含一存储器24，存储器24可存储影像传感器12产生的图像。\n[0065] 图1B为本发明一实施例的图像的示意图。参照图1A与图1B所示，影像传感器12拍摄物件16，产生一图像10。图像10包含物件16的影像101及背景影像102，其中背景物件18的影像103可构成背景影像102的一部分。\n[0066] 物件16可为任何物体(physical body)，不限于本实施例中例示的手。\n[0067] 影像传感器12可包含CMOS影像传感器、CCD影像传感器或其他影像传感器。影像传感器12可具有高取像速度，例如取像速度至少每秒960张(960fps)。\n[0068] 参照图3所示，光源14可包含一发光元件32，发光元件32可包含灯泡、发光二极体或其他适合光源。光源14另可包含一闪光电路34，闪光电路34耦接发光元件32。电源Vcc提供闪光电路34电能，闪光电路34则提供发光元件32间歇性电能，藉此使发光元件52能间歇地发光。\n[0069] 光源14的闪光频率可配合影像传感器12的帧率(frame rate)，使得物件影像是间隔地出现在影像传感器12连续产生的图像中。\n[0070] 图4为本发明一实施例的一流程图，其显示排除图像的背景干扰的方法。参照图1A至图4所示，当影像传感器12提取物件16的影像时，影像传感器12同时接受来自环境的光线。此外，若物件16的后方存在背景物件18，背景物件18的影像亦会形成在影像传感器12所产生的图像上。环境光产生的噪声(ambient light noise)与环境光照亮的背景物件18的影像可利用下列步骤移除。\n[0071] 在步骤S42中，获得在光源14开启下影像传感器12所提取的至少一第一图像(P1)，其中至少一第一图像会包含物件16反光所产生的物件影像、环境光产生的噪声及环境光照亮的背景物件18的影像。在步骤S44中，获得在光源14关闭下影像传感器12所提取的至少一第二图像(P2)。由于光源14未开启，因此至少一第二图像(P2)不包含物件16反光所产生的物件影像，但仍包含环境光产生的噪声及环境光照亮的背景物件18的影像。在步骤S46中，处理器22将该至少一第一图像减该至少一第二图像(P1-P2)，以获得一减后图像(subtracted picture)。第一图像与第二图像的相减可排除环境光产生的噪声及环境光照亮的背景影像。据此，处理器22可容易地从减后图像中判断出物件16所产生的物件影像。\n[0072] 在一些实施例中，第一图像包含多个像素，第二图像包含多个像素，第一图像的像素与第二图像的像素对应，其中第一图像与第二图像的相减是将第一图像的各像素的像素数据和第二图像上对应的像素的像素数据相减。\n[0073] 在一些实施例中，像素数据可为灰阶亮度(grey scale intensity)。在一些实施例中，像素数据可为RGB组成中的一成分(one RGB component)或至少两成分的混合的亮度。在一些实施例中，像素数据可为HSV(Hue，Saturation and Value)组成中的一成分(one HSV component)或至少两成分的混合的亮度。在一些实施例中，第一图像与第二图像可为连续提取。\n[0074] 在一些实施例中，处理器22可计算减后图像中物件影像的位置。在一些实施例中，处理器22可根据物件影像的位置输出座标。\n[0075] 在一些实施例中，影像传感器12在光源14开启下产生多个第一图像。处理器22将各第一图像减去第二图像后，获得多个减后图像。\n[0076] 在一些实施例中，处理器22可根据多个减后图像的尺寸，判断物件16和影像传感器12间的距离。在一些实施例中，处理器22可根据多个减后图像的尺寸变化，判断物件16和影像传感器12间的距离变化。在一些实施例中，处理器22可根据多个减后图像中物件影像的位置变化，判断物件16做出的手势。在一些实施例中，处理器22可根据多个减后图像中物件影像的亮度变化，判断物件16和影像传感器12间的距离或距离变化。\n[0077] 在一些情况下，两张图像相减，无法完全移除影像噪声。此时，检测系统1会利用较多图像来移除物件影像判断时的干扰。在一些实施例中，影像传感器12在光源14开启下产生两第一图像，及在光源14关闭下产生一第二图像。处理器22平均两第一图像，获得一平均图像。处理器22接着将平均图像减该第二图像。在一些实施例中，影像传感器12在光源14开启下产生一第一图像，及在光源14关闭下产生两第二图像。处理器22平均两第二图像，获得一平均图像。处理器22接着将第一图像减该平均图像。在一些实施例中，利用两张第一图像和一张第二图像或一张第一图像和两张第二图像来排除对决定物件影像的干扰可配合使用具高取像速度的影像传感器12，其中取像速度可为至少每秒960张(960fps)。如此，可达成较佳的干扰滤除效果。\n[0078] 除上述外，下面另提供扣除环境光的干扰的方法。\n[0079] 图8为本发明一实施例的光源及影像传感器的快门开关信号时序图。如图8所示，同时提供一信号81给光源及一快门开启信号82给影像传感器，此时影像传感器会产生在光源与环境光的光照下的第一图像(Image1)。信号81与信号82可具有相同的信号长度(period)T1(例如：毫秒)。在光源未开启时提供另一快门开启信号83给影像传感器，此时影像传感器会产生在环境光的光照下的第二图像(Image2)。信号83的长度可为T1(例如：毫秒)。以第一图像减去第二图像(Image1-Image2)即可从第一图像(Image1)扣除环境光的干扰。\n[0080] 图9为本发明另一实施例的光源及影像传感器的快门开关信号时序图。如图9所示，同时提供一信号91给光源及一快门开启信号92给影像传感器，此时影像传感器会产生在光源与环境光的光照下的第一图像(Image1)。信号91与信号92可具有相同信号长度T1(例如：毫秒)及信号强度。再同时提供一信号93给光源及一快门开启信号94给影像传感器，此时影像传感器会产生在光源与环境光的光照下的第二图像(Image2)。信号93与信号94具有相同的信号长度T1(例如：毫秒)，但信号91的信号强度为信号93的信号强度的N倍，其中N不等于1。通过下列公式(1)的计算，可获得扣除环境光的干扰的相减图像。\n[0081]\n[0082] 图10为本发明另一实施例的光源及影像传感器的快门开关信号时序图。如图10所示，同时提供一信号105给光源及一快门开启信号106给影像传感器，此时影像传感器会产生在光源与环境光的光照下的第一图像(Image1)。信号105与信号106可具有相同信号长度T1(例如：毫秒)及信号强度。再同时提供一信号107给光源及一快门开启信号108给影像传感器，此时影像传感器会产生在光源与环境光的光照下的第二图像(Image2)。信号105的信号长度T1可为信号107的信号长度T2的N倍，其中N不等于1。信号108的信号长度为T1。利用下列公式(2)，可获得扣除环境光的干扰的相减图像。\n[0083]\n[0084] 图11为本发明另一实施例的光源及影像传感器的快门开关信号时序图。如图11所示，同时提供一信号111给光源及一快门开启信号112给影像传感器，此时影像传感器会产生在光源与环境光的光照下的第一图像(Image1)。信号111与信号112可具有相同信号长度T1(例如：毫秒)及信号强度。再同时提供一信号113给光源及一快门开启信号114给影像传感器，此时影像传感器会产生在光源与环境光的光照下的第二图像(Image2)。信号113的信号长度为T1。信号114的信号长度为T3(例如：毫秒)，其中T3为T1的N倍，且N不等于1。利用下列公式(3)，可扣除环境光的干扰。\n[0085] Object Image＝(Image1×N-Image2)/(N-1)    (3)\n[0086] 在某些情形下，检测系统1会利用更多图像来移除物件影像判断时的干扰。在一些实施例中，影像传感器12在光源14开启下产生多个第一图像(I1，I3，...)，而在光源14关闭下产生多个第二图像(I2，I4，...)，其中影像传感器12交错产生多个第一图像和多个第二图像(I1，I2，I3，...，IN+3)。处理器22会根据下列公式(4)～(6)，计算出一计算图像(Icomputed)。\n[0087]\n[0088]\n[0089]\n[0090] 其中，N为正整数，而αi的绝对值(|α1|，...，|αN+3|)为二项式系数(binomial coefficients)。\n[0091] 以例言，在一些实施例中，当N为1时，影像传感器12交错产生两张第一图像(I1和I3)和两张第二图像(I2和I4)。此时，αi可为(1，-3，3，-1)或(-1，3，-3，1)，而计算图像(Icomputed)为：\n[0092]\n[0093] 或者为：\n[0094]\n[0095] 在一些实施例中，当N为2时，αi可为(1，-4，6，-4，1)或(-1，4，-6，4，-1)。\n[0096] 复参图1A与图1B所示，有些非物件影像会出现在光源14开启下产生第一图像，而不会出现在光源14关闭下产生的第二图像。此类的非所要物件影像无法利用前述第一图像与第二图像相减方法去除，但可利用背景模型来去除。此类的非所要物件影像可为在物件\n16后方会由于光源14开启导致反光的背景物件18所产生的影像，或者操作者的衣服所产生的影像。\n[0097] 图5为本发明一实施例的一流程图，其例示利用光源打光时产生的图像与光源不打光时产生的图像追踪移动物件或判断手势的方法。在步骤S51中，在光源打光下提取一第一图像(I1)。在步骤S52中，在光源不打光下提取一第二图像(I2)。在步骤S53中，将第一图像(I1)减去第二图像(I2)，以相减图像(Iobj＝I1-I2)获得。在步骤S54中，重复步骤S51至步骤S53，以获得多个相减图像(Iobj)。然后，利用多个相减图像(Iobj)建立一背景模型(Ibg)。在一实施例中，背景模型(Ibg)是根据多个相减图像(Iobj)中较暗或无变化的像素所建立。在步骤S55中，将多个相减图像(Iobj)分别减去背景模型(Ibg)，以获得图像(Imov)。然后，根据多个图像(Imov)上物件影像的变化，找出移动的物件影像。在步骤S56中，根据多个图像(Imov)上移动物件影像的位置变化判断出物件所从事的手势。\n[0098] 在一些实施例中，背景模型可更新，其更新方法可根据下列公式(9)：\n[0099]\n[0100] 其中， 为原背景模型中像素(i，j)的像素数据，ωi，j为一权重值，Pi，j为一相减图像(Iobj)中像素(i，j)的像素数据，而 为更新后的背景模型中像素(i，j)的像素数据。\n[0101] 在一些实施例中，处理器22可利用图像中的物件影像更新背景模型。\n[0102] 在一些实施例中，背景模型中像素均对应相同的权重值。在一些实施例中，背景模型中像素对应不同的权重值。在一些实施例中，背景模型中部分像素对应相同的权重值。\n[0103] 背景模型中像素对应的权重值可调整。在一些实施例中，当处理器22进行背景模型的更新时，处理器22会比较 和Pi，j。当 和Pi，j的差异大于一预定值时，会调高ωi，j，使得背景模型的更新不至于变动过大。在一实施例中，当图像中的物件影像的一像素的像素数据与背景模型的一对应像素的像素数据的差异大于一预定值时，处理器22会调整该物件影像的像素所对应的一权重值。\n[0104] 在一些实施例中，检测系统1的影像传感器12在光源14开启与关闭下产生多个图像，处理器22从所述多个图像计算出多个相减图像。处理器22根据一背景模型，判断出各相减图像上物件影像。当处理器22判定所述多个相减图像上物件影像的位置不同时，表示物件在图像提取时是移动的，此时处理器22不以所述多个相减图像更新该背景模型。若处理器22判定所述多个图像上物件影像的位置几乎不变或物件影像不动时，处理器22会以至少一相减图像更新该背景模型。\n[0105] 两物件影像的位置不变不仅是两物件影像是在同一位置上，其也可以是两物件影像的代表点(例如：重心)在一方向上的差距不超过在该方向上物件影像的宽度的一比例(例如：20％)。\n[0106] 图6为本发明另一实施例的检测系统6的示意图。参照图6所示，相较于图1A与图2实施例的检测系统1，检测系统6还包含一测距装置62，测距装置62可量测多个目标相距检测系统6的距离。检测系统6依据所述多个距离，分辨出哪些目标是前景物件，哪些目标是背景。在一实施例中，测距装置62可量测物件16和物件18相距检测系统6的距离。处理器22根据这些距离信息，从影像传感器12产生的图像上分离前景物件16和背景物件18。在一实施例中，处理器22比较所述多个距离信息与一预定值，以分辨出前景物件16和背景物件18，其中前景物件16的距离小于该预定值。在一些实施例中，测距装置62是根据三角测距原理量测距离，其可包含一光源621及一感光像素阵列(multipixel array；MPA)622。根据反射光在感光像素阵列上的位置，可得知对应物件与检测系统6间的距离。\n[0107] 图7为本发明另一实施例的检测系统7的示意图。参照图7所示，相较于图1A与图2实施例的检测系统1，检测系统7另包含一镜头装置72，检测系统7利用镜头装置72分离前景物件与背景。镜头装置72在影像传感器12前界定出景深区(Depth of Field)74，景深区74可当作物件操作范围。在操作范围内的物件可在图像上形成清晰影像，在操作范围外的物件(例如：背景物件)则形成模糊影像。据此，通过分析图像中影像清晰度(sharpness)，处理器22可判断出在操作范围内的物件，藉此分离前景物件与背景。\n[0108] 关于图像中影像清晰度的计算，可利用amplitude法、variance法或其他方法。详细计算方法可参照NK Chem等人2001年5月21-26日于韩国首尔IEEE机器人与自动化国际学术研讨会(Proceedings of the 2001 IEEE international Conference on Robotics&Automation，Seoul，Korea，May21-26，2001)发表的论文“PRACTICAL ISSUES IN PIXEL-BASED AUTOFOCUSING FOR MACHINE VISION(在机器视觉上以像素为基础的自动对焦的实际问题)”。\n[0109] 前述实施例的检测系统可利用不同的方法去除不同的背景干扰，让物件影像检测更为准确。\n[0110] 本发明的技术内容及技术特点已揭示如上，然而本技术领域的技术人员仍可能基于本发明的教示及揭示而作种种不背离本发明精神的替换及修饰。因此，本发明的保护范围应不限于实施范例所揭示者，而应包括各种不背离本发明的替换及修饰，并为权利要求所涵盖。