[发明专利]低温环境高速摄像设备及其成像方法

说明书

本发明提供一低温环境高速摄像设备及其成像方法，其中所述低温环境高速摄像设备被适用于在至少一低温环境下获取至少一动态被测物体的图像，包括至少一图像获取单元，其中所述图像获取单元包括至少一镜头，至少一全局曝光式图像传感器以及至少一线路板，其中所述全局曝光图像传感器以全局曝光的方式将该被测物体转化为至少一图像信息，以此方式使得所述低温环境高速摄像设备特别适用于在低温环境下连续清晰地拍摄该动态被测物体。

技术领域

本发明涉及一摄像领域，特别是一低温环境高速摄像设备及其成像方法，其中所述低温环境高速摄像设备特别适用于在低温环境下连续清晰地拍摄快速移动的物体。

背景技术

随着人工智能的不断发展，机器视觉系统作为人工智能的一重要分支也正在不断地被应用于人们的生产生活中。机器视觉系统是用机器代替人眼对物体进行测量和判断的一种实际应用系统，具体而言，机器视觉系统通过机器视觉产品(图像摄取设备)将被测物体转化为图像信息，并将所述图像信息传送给专门的图像处理系统，所述图像处理系统根据像素分析和亮度、颜色等图像信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判断结果来控制现场的设备动作。综上所述，机器视觉系统的一大特点就是替代人工视觉来对被测物体进行测量、引导、检测和识别，特别适用于一些不适合人工作业的环境或者人工视觉难以满足测试条件的场合，以应用于实际生产生活中一些特殊场景。

由于机器视觉系统不仅仅是人眼的延伸，更具有人脑的一部分功能，故使得机器视觉系统被广泛地应用于各种领域。比如当机器视觉系统被应用于机械领域的部件识别和在线质量检测中，被应用于汽车领域的部件装配和测试中，被应用于食品领域的包装检测和分别识别中等等，在机器视觉系统的众多应用领域当中，不得不提及的就是机器视觉系统在生活中的应用。

早在先前，亚马逊工作向外推出“Amazon go”，“Amazon go”其实就是一种无人便利店的概念，这种无人便利店的概念完全推翻了传统便利店、超市的运营模式，使用计算机视觉、深度学习以及传感器融合等技术，彻底跳过传统收银结账的过程。具体而言，Amazon的商业模式就是消费者在购买物品时不需要再拿出钱包或者银行卡，消费者只需要随意挑选物品后就能完成物品结算，然而正是机器视觉系统的应用才使得这种便捷的消费模式得以实施。消费者在选择物品时，专属的机器视觉系统的图像摄取设备获取物品信息，并分析该物品信息，再联通至少一终端实现物品结账等一系列动作。

而机器视觉系统完成以上一系列动作的前提就是要在短时间内连续清晰地捕获到消费者拿取物品的过程。举例来说，比如消费者需要购置一瓶冰可乐，消费者打开冰柜取出冰可乐冰关闭冰柜，整个动作可能只需要短短两秒时间就可以实现，而设置在冰柜中的摄像头需要获取到相应的图像，所述机器视觉系统才可以准确识别冰可乐并且完成后续的操作。然而在冰柜这个应用场景当中，由于摄像头举例商品的距离很近，故对于摄像头来说，消费者拿取物品的过程都是十分迅速的，这就需要摄像头能在非常短暂的时间内获取清晰的图像。然而现有应用于冰柜或其他低温环境下的摄像头依旧采用的是卷帘快门的摄取方式，卷帘快门在拍摄快速移动的物体的影像时会出现失真模糊等问题，从而使得机器视觉系统获取的图像并不清晰，进而很大程度地影响机器视觉系统对物体的识别。另外，由于冰柜或其他低温环境于外界环境的温差较大，这样会引起常温摄像头在低温环境下使用性能下降，镜头表面容易起雾影响成像等问题。