[实用新型]一种标记读取终端有效
申请号: | 201520921642.5 | 申请日: | 2015-10-10 |
公开(公告)号: | CN205354047U | 公开(公告)日: | 2016-06-29 |
发明(设计)人: | E·托德施尼;B·L·乔瓦诺夫斯基;E·C·布雷默 | 申请(专利权)人: | 手持产品公司 |
主分类号: | G06K7/10 | 分类号: | G06K7/10;H04N5/232 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 申屠伟进;王传道 |
地址: | 美国*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 标记 读取 终端 | ||
相关申请的交叉引用
本申请要求2014年10月10日提交的美国临时专利申请号62/062175的利益,该申请通过引用以其整体被合并在此。
技术领域
本发明一般涉及一种标记扫描仪,并且更具体地,涉及一种具有基于三维深度传感器的自动聚焦系统的标记扫描仪。
背景技术
各种标记(诸如条形码)已经使用在数十年内被用于管理库存、存储有用的消费者信息、以及自动化数据输入以减少人工数据输入固有的时间和错误。一般来说,标记是以图形格式编码的信息的机器可读表示。传统的条形码是一系列平行的条和宽度变化的间距,诸如线性条形码或1D条形码。此外,随着技术的进步和在标记中所需的编码信息量的增长,矩阵码标记已经日益受到欢迎。示例包括2D条形码、QR码、Aztec码、数据矩阵、以及光学字符识别(OCR)等。
诸如智能电话和平板计算机之类的移动设备的日益普遍,以及它们持续提升的处理和摄像机技术已经使消费者将这些移动设备用作标记读取器。典型地,这些移动设备具有集成的数字摄像机,该数字摄像机用作基于图像传感器的条形码读取器。图像传感器捕获数字图像并使用软件算法定位和解码一个或多个标记。
使用移动设备扫描标记的最大的挑战之一在于获得该标记的聚焦图像。典型地,大多数移动设备利用跨宽范围的焦距扫掠直到确定适当焦距的自动聚焦例程。移动设备通常评估跨越宽范围焦距的相邻像素间的强度差。这种自动聚焦方法相当耗时,并且常受到过度运动和差的照明条件的妨碍。因此,当扫描可解码标记时,聚焦过程对整体扫描时间的绝大部分负有责任,从而导致显著的时间延迟。
发明内容
因此,在一个方面中,本发明包括一种标记读取终端,包括:三维深度传感器,配置为捕获视场的深度图像并根据该深度图像创建深度图,该深度图具有一个或多个表面距离;二维图像传感器,配置为接收入射光并从其捕获图像;自动聚焦透镜组,接近于二维图像传感器放置,使得该入射光在到达二维图像传感器前穿过该自动聚焦透镜;以及处理器,以通信方式耦合至二维图像传感器、三维深度传感器和自动聚焦透镜组。
在一个实施例中,每个表面距离对应于标记读取终端和具有大于预定阈值的面积的视场内存在的每个平面之间的距离。
在一个实施例中,处理器配置为预测针对每个表面距离的最佳焦距。
在一个实施例中,基于预测的最佳焦距,自动聚焦透镜组渐进调整至预测的最佳焦距的每一个。
在一个实施例中,自动聚焦透镜组渐进地调整至每个预测的最佳焦距从与标记读取终端最接近的最佳焦距开始。
在一个实施例中,当自动聚焦透镜组聚焦于预测的最佳焦距的每一个时,二维图像传感器捕获图像。
在一个实施例中,处理器分析每个捕获的图像并确定是否存在可解码标记。
在一个实施例中,当在捕获的图像中存在可解码标记时处理器信号通知自动聚焦透镜组以停止渐进调整至下一预测的最佳焦距。
在一个实施例中,处理器配置为预测针对每个预测的最佳焦距的最佳曝光水平。
在一个实施例中,二维图像传感器使用预测的最佳曝光水平在预测的最佳焦距处捕获图像。
在另一方面,本发明包括一种用于读取标记的方法,包括以下步骤:提供具有三维深度传感器、二维图像传感器和自动聚焦透镜组的标记读取终端,该自动聚焦透镜组接近于二维图像传感器放置,使得入射光线在到达二维图像传感器之前穿过自动聚焦透镜;利用三维深度传感器捕获视场的第一深度图像;确定从标记读取终端至具有大于预定阈值的面积的该深度图像中的主表面的距离以创建第一深度图像的深度图;计算从自动聚焦透镜组至每个主表面的最佳焦距;当自动聚焦透镜组聚焦在最佳焦距之一时利用二维图像传感器捕获第一图像;以及解码捕获的第一图像中的标记。
在一个实施例中,该方法包括如下步骤:顺序地将自动聚焦透镜组聚焦于每一个计算的最佳焦距。
在一个实施例中,该方法包括如下步骤:利用二维图像传感器捕获每个最佳焦距处的图像。
在一个实施例中,该方法包括如下步骤:分析每个捕获的图像中是否存在可解码标记。
在一个实施例中,该方法包括如下步骤:当可解码标记存在于捕获的图像中时停止自动聚焦透镜组的顺序聚焦。
在一个实施例中,该方法包括如下步骤:如果没有可解码标记存在于基于第一深度图像的任何捕获的图像中,则捕获视场的第二深度图像。
在一个实施例中,该方法包括如下步骤:比较具有可解码标记的主表面的面积和编码在可解码标记中的期望面积值。
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