[发明专利]用于对眼底相机中的马达进行控制的方法及其相关产品

说明书

本发明提供了用于对眼底相机中的马达进行控制的方法及其相关产品，其中眼底相机包括主摄像头、副摄像头和马达，该方法包括：获取副摄像头所确定的瞳孔中心的位置数据；以及将位置数据输入至马达控制模型中，以得到将所述主摄像头移动至工作距离位置处的马达移动量，其中所述马达控制模型经由关于位置数据和马达移动量的训练数据训练而获得。利用本发明对马达的控制方案，可以在眼底相机设备端实现马达控制模型的自动学习优化，从而显著提高关于主摄像头的工作距离对齐的准确性和效率。

技术领域

本发明一般地涉及眼底相机领域。更具体地，本发明涉及一种用于对眼底相机中的马达进行控制的方法、设备、眼底相机和计算机可读存储介质。

背景技术

眼底相机由主摄像头、两个副摄像头和马达等核心部件组成。通过两个副摄像头构成的双目系统获取人眼瞳孔的位置信息，控制马达的移动，将主摄像头移动到合适的工作距离的位置，完成眼底图像的采集。为了便于理解，下面将结合图1和图2对该图像采集操作进行简要描述。

图1示出了前述主摄像头和副摄像头布置的简化框图。如图中所示，副摄像头1和副摄像头2布置于主摄像头的两侧（三者通过刚性固定件来固定），从而构成用于确定瞳孔中心位置的双目系统。参见图2，在操作中，可以先对前述的双目系统进行标定，从而根据瞳孔在两个副摄像头图像坐标系的位置计算出瞳孔在三维空间世界坐标系下的位置，例如图2中201所示出的瞳孔位置。接着，可以利用该三维位置坐标与预先设计的工作距离（如图2中203所示出的）进行比较，从而获取空间位置差异，并且将该空间位置差异转化为马达的移动。由此，通过马达的移动量（例如分别对应于X轴、Y轴和Z轴的dx、dy和dz距离）来将主摄像头（连同两个副摄像头）相对于瞳孔的当前位置（如202所示出）移动一定的量，从而令主摄像头位于工作距离位置处，即主摄像头的位置与工作距离对齐。

上述的工作距离对齐方式要求双目坐标系（也即上文的图像坐标系）与马达坐标系（也即上文的三维空间世界坐标系）三轴平行，或者在出厂时对双目坐标系与马达坐标系进行标定。然而，双目系统和主摄像头之间存在安装公差并且眼底相机在使用过程中受运输、震动和设备老化等因素的影响，因此标定的误差会逐渐增大，从而导致工作距离对齐的过程受到显著影响。因此，现有技术中需要一种改进当前工作距离对齐的方案，以便以最优的马达移动方式将主摄像头移动至工作距离位置处。

发明内容

为了解决上述的技术问题，本发明提供了一种眼底相机工作距离对齐过程中的马达移动控制自学习方案。由此，可以实现在一台眼底相机上通过对历史工作距离对齐数据的分析学习，自动优化相关参数来控制马达移动量，从而不断提升工作距离对齐的效果。为此，本发明在如下的多个方面提供解决方案。

在第一方面中，本发明提供一种用于对眼底相机中的马达进行控制的方法，其中所述眼底相机包括主摄像头、副摄像头和马达，所述方法包括：获取所述副摄像头所确定的瞳孔中心的位置数据；以及将所述位置数据输入至马达控制模型中，以得到将所述主摄像头移动至工作距离位置处的马达移动量，其中所述马达控制模型经由关于位置数据和马达移动量的训练数据训练而获得。

在一个实施例中，所述马达控制模型是基于深度学习的神经网络模型，所述方法还包括：获取所述瞳孔中心的位置数据和将主摄像头移动至所述工作距离位置处的对应马达移动量，以作为训练数据；以及利用所述训练数据来对所述神经网络模型进行训练，以获得所述马达控制模型。

在一个实施例中，所述主摄像头经所述马达的多次移动而移动至所述工作距离位置处，并且采集瞳孔中心的位置数据和对应的马达移动量以作为训练数据包括采集每次移动前的所述位置数据和所述主摄像头在所述位置数据下移动至所述工作距离位置处的对应马达移动量，以作为部分所述训练数据。

在一个实施例中，获取所述瞳孔中心的位置数据和对应马达移动量包括在所述眼底相机的使用过程中，采集所述瞳孔中心的位置数据和所述对应马达移动量，所述方法还包括：在所述眼底相机的使用过程中，利用采集到的位置数据和对应马达移动量对所述神经网络模型进行训练和/或优化。