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▶ トリナミクス ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツングの特許一覧
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-11-19
(54)【発明の名称】マルチ波長プロジェクタによる拡張された材料検出
(51)【国際特許分類】
G01N 21/27 20060101AFI20241112BHJP
G01N 21/01 20060101ALI20241112BHJP
G01N 21/47 20060101ALI20241112BHJP
【ＦＩ】
G01N21/27 A
G01N21/01 D
G01N21/47
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2024525068
(86)(22)【出願日】2022-10-25
(85)【翻訳文提出日】2024-06-25
(86)【国際出願番号】 EP2022079722
(87)【国際公開番号】W WO2023072905
(87)【国際公開日】2023-05-04
(31)【優先権主張番号】21204662.7
(32)【優先日】2021-10-26
(33)【優先権主張国・地域又は機関】EP
(81)【指定国・地域】
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ
２．ＦＩＲＥＷＩＲＥ
３．ＨＤＭＩ
(71)【出願人】
【識別番号】517267802
【氏名又は名称】トリナミクス ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング
(74)【代理人】
【識別番号】100100354
【弁理士】
【氏名又は名称】江藤 聡明
(74)【代理人】
【識別番号】100167106
【弁理士】
【氏名又は名称】倉脇 明子
(74)【代理人】
【識別番号】100194135
【弁理士】
【氏名又は名称】山口 修
(74)【代理人】
【識別番号】100206069
【弁理士】
【氏名又は名称】稲垣 謙司
(74)【代理人】
【識別番号】100185915
【弁理士】
【氏名又は名称】長山 弘典
(72)【発明者】
【氏名】クナップ，シュテファン
(72)【発明者】
【氏名】シンドラー，パトリク
【テーマコード（参考）】
2G059
【Ｆターム（参考）】
2G059EE02
2G059GG01
2G059GG02
2G059HH01
2G059HH02
2G059HH03
2G059KK04
(57)【要約】
少なくとも１つの物体（１１２）の材料検出のための検出器（１１０）が開示される。前記検出器（１１０）は：
－ 少なくとも１つの照射パターンで少なくとも１つの物体（１１２）を照射するための少なくとも１つのプロジェクタ（１１６）であって、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射特徴が第１波長を有する、少なくとも１つのプロジェクタと；
－ シーン照射用に構成された少なくとも１つのフラッド光源（１２２）であって、前記フラッド光源（１２２）は、前記第１波長とは異なる第２波長を有するシーン照射を放出するように構成されている、少なくとも１つのフラッド光源と；
－ 光センサ（１３２）のマトリックスを有する少なくとも１つのセンサ素子（１２８）であって、前記光センサ（１３２）はそれぞれ感光エリアを有し、各光センサ（１３２）は、前記物体（１１２）から前記検出器（１１０）に伝播する光ビームによるそれぞれの感光エリアの照射に応答して、少なくとも１つのセンサ信号を生成するように設計されており、
前記センサ素子（１２８）は、前記照射パターンに応答して前記物体（１１２）によって生成される複数の反射特徴を含む少なくとも１つの反射画像を画像化するように構成され、前記反射特徴の各々は、ビームプロファイル（１３４）を備え、
前記センサ素子（１２８）は、前記シーン照射によって照射された前記物体（１１２）の少なくとも１つのシーン画像を画像化するように構成される、少なくとも１つのセンサ素子と；
－ 少なくとも１つの評価装置（１３６）であって、
前記評価装置（１３６）は、少なくとも１つの前記反射特徴の前記ビームプロファイル（１３４）を評価することにより、前記物体（１１２）の少なくとも１つの第１材料情報を決定するように構成され、
前記評価装置（１３６）は、前記シーン画像を評価することにより、前記物体（１１２）の少なくとも１つの第２材料情報を決定するように構成され、
前記評価装置（１３６）は、前記第１材料情報と前記第２材料情報とを用いて前記物体（１１２）の材料を決定するように構成されている、少なくとも１つの評価装置と、
を備える。
【選択図】図３
－ 少なくとも１つの照射パターンで少なくとも１つの物体（１１２）を照射するための少なくとも１つのプロジェクタ（１１６）であって、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射特徴が第１波長を有する、少なくとも１つのプロジェクタと；
－ シーン照射用に構成された少なくとも１つのフラッド光源（１２２）であって、前記フラッド光源（１２２）は、前記第１波長とは異なる第２波長を有するシーン照射を放出するように構成されている、少なくとも１つのフラッド光源と；
－ 光センサ（１３２）のマトリックスを有する少なくとも１つのセンサ素子（１２８）であって、前記光センサ（１３２）はそれぞれ感光エリアを有し、各光センサ（１３２）は、前記物体（１１２）から前記検出器（１１０）に伝播する光ビームによるそれぞれの感光エリアの照射に応答して、少なくとも１つのセンサ信号を生成するように設計されており、
前記センサ素子（１２８）は、前記照射パターンに応答して前記物体（１１２）によって生成される複数の反射特徴を含む少なくとも１つの反射画像を画像化するように構成され、前記反射特徴の各々は、ビームプロファイル（１３４）を備え、
前記センサ素子（１２８）は、前記シーン照射によって照射された前記物体（１１２）の少なくとも１つのシーン画像を画像化するように構成される、少なくとも１つのセンサ素子と；
－ 少なくとも１つの評価装置（１３６）であって、
前記評価装置（１３６）は、少なくとも１つの前記反射特徴の前記ビームプロファイル（１３４）を評価することにより、前記物体（１１２）の少なくとも１つの第１材料情報を決定するように構成され、
前記評価装置（１３６）は、前記シーン画像を評価することにより、前記物体（１１２）の少なくとも１つの第２材料情報を決定するように構成され、
前記評価装置（１３６）は、前記第１材料情報と前記第２材料情報とを用いて前記物体（１１２）の材料を決定するように構成されている、少なくとも１つの評価装置と、
を備える。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
少なくとも１つの物体（１１２）の材料検出のための検出器（１１０）であって、前記検出器（１１０）は：－ 少なくとも１つの照射パターンで少なくとも１つの物体（１１２）を照射するための少なくとも１つのプロジェクタ（１１６）であって、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射特徴のそれぞれは、前記照射パターンの少なくとも１つの少なくとも部分的に拡張された特徴であり、前記照射特徴は第１波長を有する、少なくとも１つのプロジェクタと；
－ シーン照射用に構成された少なくとも１つのフラッド光源（１２２）であって、前記フラッド光源（１２２）は、前記第１波長とは異なる第２波長を有するシーン照射を放出するように構成されている、少なくとも１つのフラッド光源と；
－ 光センサ（１３２）のマトリックスを有する少なくとも１つのセンサ素子（１２８）であって、前記光センサ（１３２）はそれぞれ感光エリアを有し、各光センサ（１３２）は、前記物体（１１２）から前記検出器（１１０）に伝播する光ビームによるそれぞれの感光エリアの照射に応答して、少なくとも１つのセンサ信号を生成するように設計され、
前記センサ素子（１２８）は、前記照射パターンに応答して前記物体（１１２）によって生成される複数の反射特徴を含む少なくとも１つの反射画像を画像化するように構成され、前記反射特徴は、少なくとも１つの照射特徴の照射に応答して前記物体（１１２）によって生成される画像平面内の特徴であり、前記反射特徴の各々は、ビームプロファイル（１３４）を備え、
前記センサ素子（１２８）は、前記シーン照射によって照射された前記物体（１１２）の少なくとも１つのシーン画像を画像化するように構成される、少なくとも１つのセンサ素子と；
－ 少なくとも１つの評価装置（１３６）であって、
前記評価装置（１３６）は、少なくとも１つの前記反射特徴の前記ビームプロファイル（１３４）を評価することにより、前記物体（１１２）の少なくとも１つの第１材料情報を決定するように構成され、
前記評価装置（１３６）は、前記シーン画像を評価することにより、前記物体（１１２）の少なくとも１つの第２材料情報を決定するように構成され、
前記評価装置（１３６）は、前記第１材料情報と前記第２材料情報とを用いて前記物体（１１２）の材料を決定するように構成されている、少なくとも１つの評価装置と、
を備える、検出器（１１０）。
【請求項2】
前記評価装置（１３６）は、材料を区別するための追加情報チャネルとして前記第２材料情報を使用するように構成されている、請求項１に記載の検出器（１１０）。
【請求項3】
前記検出器（１１０）は、生物学的材料又は非生物学的材料かを区別するように構成されている、請求項１又は２に記載の検出器（１１０）。
【請求項4】
前記検出器（１１０）は、皮膚と非皮膚を区別するように構成されている、請求項１又は２に記載の検出器（１１０）。
【請求項5】
前記第１波長と前記第２波長は、赤外スペクトル範囲において異なる波長である、請求項１又は２に記載の検出器（１１０）。
【請求項6】
前記第１波長は９４０ｎｍであり、前記第２波長は８５０ｎｍである、請求項１又は２に記載の検出器（１１０）。
【請求項7】
前記プロジェクタ（１１６）は複数のエミッタ（１２０）を備え、前記エミッタ（１２０）は、少なくとも１つの半導体レーザ、少なくとも１つのダブルヘテロ構造レーザ、少なくとも１つの外部キャビティレーザ、少なくとも１つの分離封じ込めヘテロ構造レーザ、少なくとも１つの量子カスケードレーザ、少なくとも１つの分散ブラッグ(bragg)反射器レーザ、少なくとも１つのポラリトンレーザ、少なくとも１つのハイブリッドシリコンレーザ、少なくとも１つの拡張キャビティダイオードレーザ、少なくとも１つの量子ドットレーザ、少なくとも１つのボリュームブラッググレーティングレーザ、少なくとも１つのインジウムヒ素レーザ、少なくとも１つのトランジスタレーザ、少なくとも１つのダイオード励起レーザ、少なくとも１つの分散フィードバックレーザ、少なくとも１つの量子ウェルレーザ、少なくとも１つのバンド間カスケードレーザ、少なくとも１つのガリウムヒ素レーザ、少なくとも１つの半導体リングレーザ、少なくとも１つの拡張キャビティダイオードレーザ、少なくとも１つの垂直共振器面発光レーザ(VCSEL)からなる群から選択される少なくとも１つのエミッタを備える請求項１又は２に記載の検出器（１１０）。
【請求項8】
前記フラッド光源（１２２）は、少なくとも１つの発光ダイオード（LED）を備える、請求項１又は２に記載の検出器（１１０）。
【請求項9】
前記評価装置（１３６）は、それぞれのビームプロファイル（１３４）の分析によって少なくとも１つの前記反射特徴の縦方向座標を決定するように構成され、ビームプロファイルの分析は、前記反射特徴に関連するセンサ信号からの結合信号Ｑを評価することを含み、前記評価装置（１３６）は、前記縦方向座標を決定するために、前記結合信号Ｑと前記縦方向座標との間の少なくとも１つの予め決定された関係を使用するように構成される、請求項１又は２に記載の検出器（１１０）。
【請求項10】
前記評価装置（１３６）は、前記センサ信号を除算すること、前記センサ信号の倍数を除算すること、前記センサ信号の線形結合を除算することのうちの１つ以上によって前記結合信号Ｑを導出するように構成されている、請求項９に記載の検出器（１１０）。
【請求項11】
前記センサ素子（１２８）が、少なくとも１つのＣＣＤチップ及び／又は少なくとも１つのＣＭＯＳチップを備える、請求項１又は２に記載の検出器（１１０）。
【請求項12】
請求項１又は２に記載の少なくとも１つの検出器（１１０）を使用する少なくとも１つの物体（１１２）の材料を検出するための方法であって、前記方法は、以下のステップ：－ 少なくとも１つのプロジェクタ（１１６）によって生成された少なくとも１つの照射パターンで物体（１１２）を照射するステップであって、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射特徴のそれぞれは、前記照射パターンの少なくとも１つの少なくとも部分的に拡張された特徴であり、前前記照射特徴は第１波長を有するステップと、
－ 少なくとも１つのフラッド光源（１２２）によって生成されたシーン照射で前記物体（１１２）を照射するステップであって、前記フラッド光源（１２２）は、前記第１波長とは異なる第２波長を有するシーン照射を放出するように構成されているステップと、
－ センサ素子（１２８）を使用して、前記照射パターンに応答して前記物体によって生成された複数の反射特徴を含む少なくとも１つの反射画像を画像化するステップであって、前記反射特徴は、少なくとも１つの照射特徴の照射に応答して前記物体（１１２）によって生成される画像平面内の特徴であり、前記反射特徴の各々がビームプロファイル（１３４）を含むステップと、
－ センサ素子（１２８）を使用して、前記シーン照射によって照射された前記物体（１１２）の少なくとも１つのシーン画像を画像化するステップと、
－ 評価装置（１３６）を使用して、少なくとも１つの前記反射特徴の前記ビームプロファイル（１３４）を評価することによって、前記物体（１１２）の少なくとも１つの第１材料情報を決定するステップと、
－ 前記評価装置（１３６）を使用して、前記シーン画像を評価することによって前記物体（１１２）の少なくとも１つの第２材料情報を決定するステップと、
－ 評価装置（１３６）を使用して、前記第１材料情報及び前記第２の材料情報を使用して前記物体（１１２）の材料を決定するステップと、
を含む、方法。
【請求項13】
センサ信号を評価し、それによって結合信号Ｑを決定し、それぞれのビームプロファイルの分析によって少なくとも１つの前記反射特徴の縦方向座標を決定することをさらに含み、ビームプロファイルの前記分析は、前記反射特徴に関連する前記センサ信号から前記結合信号Ｑを評価することを含み、前記評価装置（１３６）は、縦方向座標を決定するために、前記結合信号Ｑと前記縦方向座標との間の少なくとも１つの予め決定された関係を使用するように構成される、請求項１２に記載の方法。
【請求項14】
検出器に関する請求項１又は２に記載の検出器（１１０）の使用であって、使用目的が、交通技術における位置測定；娯楽用途；セキュリティ用途；監視用途；安全用途；ヒューマンマシンインターフェイス用途；追跡用途；写真用途；画像化用途又はカメラ用途；少なくとも１つの空間のマップを生成するためのマッピング用途；車両用のホーミング又は追跡ビーコン検出器；屋外用途；モバイル用途；通信用途；マシンビジョン用途；ロボット用途；品質管理用途；製造用途；自動車用途、からなる群から選択される、使用。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、少なくとも１つの物体の材料検出のための検出器と、少なくとも１つの物体の材料検出のための方法と、検出器の様々な使用に関する。本発明による装置、方法及び使用は、具体的には、例えば、日常生活、セキュリティ技術、ゲーミング、交通技術、生産技術、芸術、文書又は技術目的のためのデジタル写真又はビデオ撮影などの写真撮影、安全技術、情報技術、農業、作物保護、メンテナンス、化粧品、医療技術、又は科学の様々な分野において採用され得る。ただし、他の適用も可能である。
【背景技術】
【0002】
材料検出のための方法と装置は一般に知られている。材料検出のための信頼性の高い技術は、WO2020/187719に記載されているビームプロファイル分析を使用し、その内容は参照により組み込まれる。
【0003】
WO2020/187719は、少なくとも１つの材料特性mを識別するための検出器を記載している。検出器は、光センサのマトリックスを含む少なくとも１つのセンサ素子を含む。光センサはそれぞれ感光エリアを有する。センサ素子は、少なくとも１つの物体から発せられる光ビームの少なくとも１つの反射画像を記録するように構成される。検出器は、反射画像の少なくとも１つのビームプロファイルの評価によって材料特性を決定するように構成された少なくとも１つの評価装置を備える。評価装置は、反射画像に少なくとも１つの距離依存画像フィルタを適用することにより、少なくとも１つの距離特徴を決定するように構成される。
【0004】
US2020/311448A1は、１つ以上の処理装置において、第１画像に対応するデータを受信することと、受信したデータに基づいて、１つ以上の処理装置によって、第１画像のピクセル値の第１セットが第１の代表波長の照射に対応し、第１画像のピクセル値の少なくとも第２セットが第２の代表波長の照射に対応することを決定することとを含む方法を記載している。第１及び第２の代表波長の照射は、第１画像をキャプチャする際に使用される第１照射シーケンスパターンの少なくとも一部を構成する。本方法はまた、第１照射シーケンスパターンが、第１画像が受信されると予想される装置に関連付けられた第２照射シーケンスパターンと一致することを決定することと、これに応答して、第１画像に表される対照を認証するための生体認証プロセスを開始することとを含む。
【0005】
US2017/161557A9は、バイオメトリックス特徴を使用して個人又はユーザを認証するためのシステム、装置、及び方法を記載している。少なくとも１つのバイオメトリック特徴の識別を通じてユーザを認証するためのシステムは、約７００ｎｍから約１２００ｎｍのピーク発光波長を有する電磁放射線を放出することができるアクティブ光源であって、アクティブ光源がユーザの少なくとも１つのバイオメトリック特徴に衝突する電磁放射線を放出するように位置決めされる、アクティブ光源と、ユーザの少なくとも１つのバイオメトリック特徴からの反射時に電磁放射線を受信して検出するようにアクティブ光源に対して相対的に位置決めされた赤外光捕捉ピクセルを有する画像センサと、を含むことができる。システムは、画像センサに機能的に結合され、検出された電磁放射からユーザの少なくとも１つのバイオメトリック特徴の電子表現を生成するように動作可能な処理モジュールと、ユーザの認証を提供するために、電子表現をユーザの少なくとも１つのバイオメトリック特徴の認証された標準と比較するように受信して動作することができる処理モジュールに、機能的に結合された認証モジュールと、をさらに含むことができる。
【0006】
しかし、皮膚と皮膚以外の物体を区別するような困難なターゲットの場合、例えば、モバイル機器、特にテレビ装置、携帯電話、スマートフォン、ゲーム機、タブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、タブレット、バーチャルリアリティデバイス、又は他のタイプのポータブルコンピュータの１つ以上、をロック解除及び／又はアクセスするようなセキュリティアプリケーションの場合、材料検出の信頼性は依然として課題である。具体的には、非常にリアルな３Ｄシリコンマスクを使用したなりすまし攻撃に対する信頼性の高い検出は、依然として困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0007】
【特許文献1】WO2020/187719
【特許文献2】US2020/311448A1
【特許文献3】US2017/161557A9
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
したがって、本発明の目的は、既知の装置及び方法の上述の技術的課題に対する装置及び方法を提供することである。具体的には、本発明の目的は、困難なターゲットの場合であっても、好ましくは低い技術的努力で、かつ技術的資源及びコストの観点から低い要求で、信頼性の高い材料検出を可能にする装置及び方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0009】
この問題は、独立特許請求項の特徴を備えた本発明によって解決される。個別に又は組み合わせて実現することができる本発明の有利な展開は、従属請求項及び／又は以下の明細書及び詳細な実施形態に示されている。
【0010】
本発明の第１の態様では、少なくとも１つの物体の材料検出のための検出器が開示されている。
【0011】
本明細書で使用される場合、「検出器」は、一般に、少なくとも１つの物体の材料に関する少なくとも１つの情報アイテムを提供するように適合された装置を指し得る。検出器は、固定型装置であってよく、又は移動型装置であってよい。検出器は、スタンドアロンの装置であってよく、又はコンピュータ、車両、もしくはその他の装置などの他の装置の一部を形成してよい。さらに、検出器は、ハンドヘルドの装置であってよい。例えば、検出器は、テレビ装置、携帯電話、スマートフォン、ゲームコンソール、タブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、タブレット、仮想現実装置、又は別のタイプのポータブルコンピュータからなる群から選択されるモバイル装置であってよい。検出器の他の実施形態が可能である。
【0012】
「物体」は、一般に、生物体及び非生物体から選択される任意の物体であり得る。したがって、例として、少なくとも１つの物体は、１つ以上の物品(article)及び／又は一物品の１つ以上の部分を含むことができる。追加的又は代替的に、物体は、１つ以上の生物及び／又はその１つ以上の部分、例えばユーザなどの人間、及び／又は動物の１つ以上の体の部分であってよく、又はそれらを含んでいてよい。
【0013】
本明細書で使用される場合、「材料検出」という用語は、物体の材料を特徴付ける少なくとも１つの任意の材料特性を決定することを指し得る。本明細書で使用される場合、「材料特性」という用語は、材料の特徴付け及び／又は識別及び／又は分類のために構成された、材料の少なくとも１つの任意の特性を指す。例えば、材料特性は、反射率、材料への光の透過深度、粗さ、鏡面反射率、拡散反射率、表面特性、透光性の尺度、散乱、具体的には、後方散乱挙動などからなる群から選択される特性であってよい。例えば、少なくとも１つの材料特性は、散乱係数、透光性、透明性、ランバート表面反射からの偏差、スペックルなどからなる群から選択される特性であってよい。
【0014】
検出器は：
－ 少なくとも１つの照射パターンで少なくとも１つの物体を照射するための少なくとも１つのプロジェクタであって、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射特徴は第１波長を有する、少なくとも１つのプロジェクタと；
－ シーン照射用に構成された少なくとも１つのフラッド光源であって、前記フラッド光源は、前記第１波長とは異なる第２波長を有するシーン照射を放出するように構成されている、少なくとも１つのフラッド光源と；
－ 光センサのマトリックスを有し、前記光センサはそれぞれ感光エリアを有する少なくとも１つのセンサ素子であって、各光センサは、前記物体から前記検出器に伝播する光ビームによるそれぞれの感光エリアの照射に応答して、少なくとも１つのセンサ信号を生成するように設計され、
前記センサ素子は、前記照射パターンに応答して前記物体によって生成される複数の反射特徴を含む少なくとも１つの反射画像を画像化するように構成され、前記反射特徴の各々は、ビームプロファイルを備え、
前記センサ素子は、前記シーン照射によって照射された前記物体の少なくとも１つのシーン画像を画像化するように構成される、少なくとも１つのセンサ素子と；
－ 少なくとも１つの評価装置であって、
前記評価装置は、少なくとも１つの前記反射特徴の前記ビームプロファイルを評価することにより、前記物体の少なくとも１つの第１材料情報を決定するように構成され、
前記評価装置は、前記シーン画像を評価することにより、前記物体の少なくとも１つの第２材料情報を決定するように構成され、
前記評価装置は、前記第１材料情報と前記第２材料情報とを用いて前記物体の材料を決定するように構成されている、少なくとも１つの評価装置と、
を備える。
－ 少なくとも１つの照射パターンで少なくとも１つの物体を照射するための少なくとも１つのプロジェクタであって、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射特徴は第１波長を有する、少なくとも１つのプロジェクタと；
－ シーン照射用に構成された少なくとも１つのフラッド光源であって、前記フラッド光源は、前記第１波長とは異なる第２波長を有するシーン照射を放出するように構成されている、少なくとも１つのフラッド光源と；
－ 光センサのマトリックスを有し、前記光センサはそれぞれ感光エリアを有する少なくとも１つのセンサ素子であって、各光センサは、前記物体から前記検出器に伝播する光ビームによるそれぞれの感光エリアの照射に応答して、少なくとも１つのセンサ信号を生成するように設計され、
前記センサ素子は、前記照射パターンに応答して前記物体によって生成される複数の反射特徴を含む少なくとも１つの反射画像を画像化するように構成され、前記反射特徴の各々は、ビームプロファイルを備え、
前記センサ素子は、前記シーン照射によって照射された前記物体の少なくとも１つのシーン画像を画像化するように構成される、少なくとも１つのセンサ素子と；
－ 少なくとも１つの評価装置であって、
前記評価装置は、少なくとも１つの前記反射特徴の前記ビームプロファイルを評価することにより、前記物体の少なくとも１つの第１材料情報を決定するように構成され、
前記評価装置は、前記シーン画像を評価することにより、前記物体の少なくとも１つの第２材料情報を決定するように構成され、
前記評価装置は、前記第１材料情報と前記第２材料情報とを用いて前記物体の材料を決定するように構成されている、少なくとも１つの評価装置と、
を備える。
【0015】
本明細書で使用される場合、光プロジェクタとも呼ばれる「プロジェクタ」という用語は、少なくとも１つの照射パターンを物体に、具体的には物体の表面に生成し投影するように構成された光学装置を指し得る。
【0016】
本明細書で使用される場合、「パターン」という用語は、シンボルなどの複数の任意の形状特徴を含む任意の既知の又は事前に決定された配置を指し得る。パターンは、複数の特徴を含み得る。パターンは、周期的又は非周期的な特徴の配置を含み得る。本明細書で使用される場合、「少なくとも１つの照射パターン」という用語は、物体の少なくとも一部を照射するように適合された照射特徴を含む少なくとも１つの任意のパターンを指し得る。
【0017】
本明細書で使用される場合、「照射特徴」という用語は、パターンの少なくとも部分的に広がった少なくとも１つの特徴を指す。照射パターンは、複数の照射特徴を含む。照射パターンは、少なくとも１つの点パターン；少なくとも１つの線パターン；少なくとも１つのストライプパターン；少なくとも１つの市松模様パターン；周期的又は非周期的な特徴の配置を含む少なくとも１つのパターン、からなる群から選択されてよい。照射パターンは、三角形パターン、長方形パターン、六角形パターン、又はさらに凸状のタイル状パターンなどの規則的な及び／又は一定の及び／又は周期的なパターンを含んでよい。照射パターンは、少なくとも１つの点；少なくとも１つの線；平行線又は交差線などの少なくとも２つの線；少なくとも１つの点と１つの線；周期的又は非周期的な特徴の少なくとも１つの配置；少なくとも１つの任意の形状の特徴からなる群から選択される少なくとも１つの照射特徴を示してよい。照射パターンは：少なくとも１つの点パターン、特に擬似ランダム点パターン；ランダム点パターン又は準ランダムパターン；少なくとも１つのソボル(Sobol)パターン；少なくとも１つの準周期的パターン；少なくとも１つの既知の特徴を含む少なくとも１つのパターン；少なくとも１つの規則的なパターン；少なくとも１つの三角形パターン；少なくとも１つの六角形パターン；少なくとも１つの長方形パターン；凸状のタイル状体(tiling)を含む少なくとも１つのパターン；少なくとも１つの線を含む少なくとも１つの線パターン；平行線又は交差線などの少なくとも２つの線を含む少なくとも１つの線パターン、からなる群から選択される少なくとも１つのパターンを含むことができる。例えば、プロジェクタは、点群特徴又は非点状特徴のクラウドを生成及び／又は投影するように構成されることができる。例えば、プロジェクタは、照射パターンが複数の点群特徴又は非点状特徴を含むことができるように、点特徴又は非点状特徴のクラウドを生成するように構成されてよい。照射パターンは、三角形パターン、長方形パターン、六角形パターン、又はさらに凸状のタイル状体を含むパターンなどの規則的及び／又は一定及び／又は周期的なパターンを含むことができる。照射パターンは、六角形パターンが好ましい場合があるように、エリア当たり可能な限り多くの特徴を含むことができる。それぞれの照射パターンの２つの特徴間の距離、及び／又は、少なくとも１つの照射特徴の面積は、少なくとも１つの検出器によって決定される画像内の錯乱円に依存し得る。例えば、照射パターンは、周期的な点パターンを含んでよい。
【0018】
本明細書でさらに使用される場合、「少なくとも１つの照射パターンで照射する」という用語は、少なくとも１つの物体を照射するために少なくとも１つの照射パターンを提供することを指す。本明細書で使用される場合、「光線」という用語は、一般に、エネルギーの流れの方向を指し示す光の波面に垂直な線を指す。本明細書で使用される場合、「ビーム」という用語は、一般に、光線の集まりを指す。以下では、「光線」及び「ビーム」という用語を同義語として使用される。本明細書でさらに使用される場合、「光ビーム」という用語は、一般に光の量を指し、具体的には、本質的に同じ方向に進む光の量であって、光ビームが拡張角又は広がり角を有する可能性を含む。光ビームは空間的広がりを有することができる。具体的には、光ビームは、非ガウスビームプロファイルを有することができる。ビームプロファイルは台形ビームプロファイル；三角形ビームプロファイル；円錐形ビームからなる群から選択されてよい。台形ビームプロファイルは、プラトー領域と少なくとも１つのエッジ領域とを有することができる。光ビームは、具体的には、以下でさらに詳細に概説するように、ガウス光ビーム又はガウス光ビームの線形結合であり得る。しかしながら、他の実施形態が可能である。
【0019】
さらに、プロジェクタは、変調された光又は変調されていない光を放出するように構成されてよい。複数の光源を使用する場合、異なる光源は異なる変調周波数を有することができ、該異なる変調周波数は、後に、光ビームを区別するために使用されることができる。
【0020】
プロジェクタは、エミッタの少なくとも１つのアレイを備えることができる。プロジェクタは、少なくとも１つの転送装置などの追加要素を備えていてよい。
【0021】
本明細書で使用される場合、「エミッタ」という用語は、物体を照射するための少なくとも１つの光ビームを提供するように構成された少なくとも１つの任意の装置を指し得る。エミッタの各々は、少なくとも１つの半導体レーザ、少なくとも１つのダブルヘテロ構造レーザ、少なくとも１つの外部キャビティレーザ、少なくとも１つの分離封じ込めヘテロ構造レーザ、少なくとも１つの量子カスケードレーザ、少なくとも１つの分散ブラッグ(bragg)反射器レーザ、少なくとも１つのポラリトンレーザ、少なくとも１つのハイブリッドシリコンレーザ、少なくとも１つの拡張キャビティダイオードレーザ、少なくとも１つの量子ドットレーザ、少なくとも１つのボリュームブラッググレーティングレーザ、少なくとも１つのインジウムヒ素レーザ、少なくとも１つのガリウムヒ素レーザ、少なくとも１つのトランジスタレーザ、少なくとも１つのダイオード励起レーザ、少なくとも１つの分散フィードバックレーザ、少なくとも１つの量子ウェルレーザ、少なくとも１つのバンド間カスケードレーザ、少なくとも１つの半導体リングレーザ、少なくとも１つの垂直共振器面発光レーザ(VCSEL)、特に少なくとも１つのＶＣＳＥＬアレイ；少なくとも１つのＬＥＤ又は少なくとも１つの電球などの少なくとも１つの非レーザ光源など、少なくとも１つのレーザ源からなる群から選択される少なくとも１つの要素であってよく、及び／又はそれを含んでよい。
【0022】
エミッタのアレイは、二次元又は一次元のアレイであってよい。アレイは、マトリックス状に配置された複数のエミッタを含むことができる。本明細書でさらに使用される場合、「マトリックス」という用語は、一般に、所定の幾何学的順序での複数要素の配置を指し得る。マトリックスは、具体的には、１つ以上の行(rows)及び１つ以上の列(columns)を有する長方形のマトリックスであってよく、又はそれを含んでいてよい。行と列は、具体的には長方形方式に配置されてよい。しかしながら、非長方形の配置など、他の配置が可能である。一例として、円形の配置も可能であり、そこでは要素は中心点のまわりに同心円又は楕円に配置される。
【0023】
例えば、エミッタは、ＶＣＳＥＬのアレイであってよい。本明細書で使用される場合、「垂直共振器面発光レーザ」(vertical-cavity surface-emitting laser)という用語は、上面に対して垂直にレーザビームを放出するように構成された半導体レーザダイオードを指す。ＶＣＳＥＬの例は、例えば、en.wikipedia.org/wiki/Vertical-cavity_surface-emitting_laserに記載されている。ＶＣＳＥＬは、一般に、WO2017/222618Aなどから当業者に公知である。ＶＣＳＥＬの各々は、少なくとも１つの光ビームを生成するように構成される。ＶＣＳＥＬは、共通の基板上に配置されてよく、又は異なる基板上に配置されてよい。アレイは最大２５００のＶＣＳＥＬを備えることができる。例えば、アレイは、３．５Ｗの高出力アレイなどのように、３８×２５のＶＣＳＥＬを備えることができる。例えば、アレイは、２．５Ｗで１０×２７ＶＣＳＥＬを備えることができる。例えば、アレイは、０．９Ｗで９６のＶＣＳＥＬを備えることができる。アレイのサイズは、例えば２５００要素で、最大２ｍｍ×２ｍｍであり得る。
【0024】
照射特徴は第１波長を有する。それぞれのエミッタによって放出される光ビームは、３００～１１００ｎｍ、好ましくは５００～１１００ｎｍの波長を有することができる。例えば、赤外スペクトル範囲の光、例えば７８０ｎｍ～３．０μｍの範囲の光を使用することができる。具体的には、シリコンフォトダイオードが適用可能な近赤外領域の一部、具体的には７００ｎｍ～１１００ｎｍの範囲の光を用いることができる。エミッタは、赤外領域、特に近赤外領域において少なくとも１つの照射パターンを生成するように構成され得る。近赤外領域の光を使用することにより、光が人間の目によって検出されないか、又は弱くしか検出されないが、シリコンセンサ、特に標準的なシリコンセンサによって依然として検出可能であることを可能にすることができる。
【0025】
例えば、第１の波長は９４０ｎｍであってよい。この波長は、例えばCIE085-1989「太陽スペクトル放射照度(Solar spectral Irradiance)」に記載されているように、地球上の太陽放射がこの波長で放射照度が極小となるため、有利であると考えられる。例えば、エミッタはＶＣＳＥＬのアレイであってよい。ＶＣＳＥＬは、８００ｎｍから１０００ｎｍの波長範囲の光ビームを放出するように構成されることができる。例えば、ＶＣＳＥＬは、８０８ｎｍ、８５０ｎｍ、９４０ｎｍ、又は９８０ｎｍの光ビームを放出するように構成されることができる。好ましくは、ＶＣＳＥＬは９４０ｎｍで光を放出する。
【0026】
プロジェクタは、転送装置に入射する光ビームから照射特徴を生成するように構成された少なくとも１つの転送装置を備えることができる。「転送システム」とも呼ばれる「転送装置」という用語は、一般に、光ビームのビームパラメータ、光ビームの幅、又は光ビームの方向の１つ以上を変更することによってなど、光ビームを変更するように適合された１つ以上の光学要素を指し得る。転送装置は、少なくとも１つの画像化光学装置を有してよい。転送装置は、具体的には：少なくとも１つのレンズ、例えば、少なくとも１つの焦点調節可能レンズ、少なくとも１つの非球面レンズ、少なくとも１つの球面レンズ、少なくとも１つのフレネルレンズからなる群から選択される少なくとも１つのレンズ；少なくとも１つの回折光学要素；少なくとも１つの凹面鏡；少なくとも１つのビーム偏向要素、好ましくは少なくとも１つのミラー；少なくとも１つのビーム分割要素、好ましくはビーム分割キューブ又はビーム分割ミラーのうちの少なくとも１つ；少なくとも１つのマルチレンズシステム；少なくとも１つのホログラフィック光学素子；少なくとも１つのメタ光学素子、からなる群から選択される少なくとも１つを含み得る。具体的には、転送装置は、少なくとも１つの屈折光学レンズスタックを備える。このように、転送装置は、屈折特性を有するマルチレンズシステムを備えることができる。
【0027】
プロジェクタによって生成された１つ以上の光ビームは、一般的に、光軸に平行に伝播してよく、又は、光軸に対して傾斜して伝播してよく、例えば、光軸と角度を含んで伝播してよい。プロジェクタは、１つ以上の光ビームが光軸に沿ってプロジェクタからシーンに向かって伝播するように構成されてよい。この目的のために、プロジェクタは、照射光ビームを光軸上に偏向させるための少なくとも１つの反射要素、好ましくは少なくとも１つのプリズムを含んでいてよい。一例として、レーザ光ビームなどの１つ以上の光ビーム、及び光軸は、１０°未満、好ましくは５°未満、さらには２°未満の角度を有してよい。しかし、他の実施形態が可能である。さらに、１つ以上の光ビームは、光軸上にあってよく、又は光軸から外れていてよい。一例として、１つ以上の光ビームは、光軸に対して１０ｍｍ未満、好ましくは５ｍｍ未満、さらには１ｍｍ未満の距離を有して、光軸と平行であってよく、又は光軸と一致さえしていてよい。
【0028】
本明細書で使用される場合、「フラッド光源」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、物体の照射のために少なくとも１つの照射光ビームを提供するように適合された少なくとも１つの任意の装置を指し得る。フラッド光源は、シーン照射用に構成される。本明細書で使用される場合、「シーン照射」という用語は、シーンの拡散照射及び／又は均一照射を指し得る。本明細書で使用される場合、「シーン」という用語は、少なくとも１つの任意の物体又は空間領域を指し得る。シーンは、少なくとも１つの物体及びその周囲の環境を含み得る。フラッド光源は、物体を直接的又は間接的に照射するように適合されてよく、照射は、物体の表面によって反射又は散乱され、それによって、少なくとも部分的にセンサ素子に向けられる。フラッド光源は、例えば、光ビームを反射する物体に光ビームを向けることによって、物体を照射するように適合されることができる。
【0029】
フラッド光源は、第１波長とは異なる第２波長を有するシーン照射を放出するように構成される。フラッド光源は、少なくとも１つの発光ダイオード（ＬＥＤ）を備え得る。しかしながら、他の実施形態も可能である。例えば、フラッド光源は、光源として少なくとも１つのＶＣＳＥＬ及び少なくとも１つのディフューザーを備え得る。フラッド光源は、単一の光源、又は複数の光源を備え得る。一例として、フラッド光源によって放出される光は、３００～１１００ｎｍ、特に５００～１１００ｎｍの波長を有することができる。追加的に又は代替的に、赤外スペクトル範囲の光、例えば７８０ｎｍ～３．０μｍの範囲の光を使用することができる。具体的には、シリコンフォトダイオードが適用可能な近赤外領域の一部、特に７００ｎｍ～１１００ｎｍの範囲の光を使用することができる。フラッド光源は、単一の波長で光を放出するように構成されてよい。具体的には、波長は近赤外領域であってよい。他の実施形態では、フラッド光源は、他の波長チャネルでの追加測定を可能にするように、複数の波長で光を放出するように適合されてよい。
【0030】
第１波長と第２波長は、材料を区別できるように選択されることができる。例えば、２つ以上の材料は、第１波長に対しては同様の反射率を有するが、第２波長に対するそれぞれの反射率は異なり得る。第１波長と第２波長は、赤外スペクトル範囲における異なる波長であってよい。例えば、第１波長は９４０ｎｍであり、第２波長は８５０ｎｍであってよい。
【0031】
プロジェクタ及びフラッド光源は、座標系を構成することができ、縦方向座標は、光軸に沿った座標である。座標系は、光軸がｚ軸を形成し、ｚ軸からの距離及び極角が付加座標として使用される極座標系であってよい。ｚ軸に平行又は逆平行な方向は縦方向と考えられ、ｚ軸に沿った座標は縦方向座標ｚと考えられる。ｚ軸に垂直な任意の方向は横方向と考えられ、極座標及び／又は極角は横方向座標と考えられ得る。本明細書で使用される場合、「深度情報」という用語は、縦方向座標及び／又は縦方向座標が導出され得る情報に関連し得る。
【0032】
本明細書で使用される場合、「センサ素子」という用語は、一般に、少なくとも１つのパラメータを感知するように構成された装置又は複数の装置の組み合わせを指す。この場合、パラメータは、具体的には光パラメータであってよく、センサ素子は、具体的には光センサ素子であってよい。センサ素子は、一体の単一装置として、又はいくつかの装置の組み合わせとして形成され得る。センサ素子は、光センサのマトリックスを含む。センサ素子は、少なくとも１つのＣＭＯＳセンサを含み得る。マトリックスは、独立光センサなどの独立ピクセルで構成されてよい。したがって、無機フォトダイオードのマトリックスを構成することができる。しかしながら、代替的に、市販のマトリックス、例えば、ＣＣＤ検出器チップなどのＣＣＤ検出器、及び／又はＣＭＯＳ検出器チップなどのＣＭＯＳ検出器の１つ以上が使用されてよい。したがって、一般に、センサ素子は、少なくとも１つのＣＣＤ装置及び／又はＣＭＯＳ装置であってよく、及び／又は、それを含んでいてよく、及び／又は、光センサは、センサアレイを形成してよく、又は上述のマトリックスなどのセンサアレイの一部であってよい。したがって、一例として、センサ素子は、例えばｍ行及びｎ列を有する長方形アレイなどのピクセルのアレイを有することができ、ここでｍ、ｎは独立して正の整数である。好ましくは、複数の列及び複数の行が与えられ、すなわち、ｎ＞１、ｍ＞１である。したがって、一例として、ｎは２～１６以上であり得、ｍは２～１６以上であり得る。好ましくは、行数と列数の比は１に近い。一例として、ｎ及びｍは、ｍ／ｎ＝１：１、４：３、１６：９又は類似のものを選択することなどにより、０．３≦ｍ／ｎ≦３となるように選択され得る。一例として、アレイは、ｍ＝２、ｎ＝２又はｍ＝３、ｎ＝３などを選択することなどにより、等しい数の行及び列を有する正方形アレイであってよい。
【0033】
マトリックスは独立した光センサなどの独立のピクセルから構成されてよい。したがって、無機フォトダイオードのマトリックスを構成することができる。しかしながら、代替的に、市販のマトリックス、例えばＣＣＤ検出器チップなどのＣＣＤ検出器、及び／又はＣＭＯＳ検出器チップなどのＣＭＯＳ検出器の１つ以上を使用することができる。したがって、一般に、光センサは、少なくとも１つのＣＣＤ及び／又はＣＭＯＳ装置であってよく及び／又はそれを含んでよく、及び／又は、光センサは、センサアレイを形成するか、又は上記のマトリックスなどのセンサアレイの一部であり得る。
【0034】
マトリックスは、具体的には、少なくとも１行、好ましくは複数行及び複数列を有する長方形のマトリックスであってよい。一例として、行及び列は、実質的に垂直な方向に方向付けられてよい。本明細書で使用される場合、「実質的に垂直」という用語は、例えば±２０°以下の許容誤差、好ましくは±１０°以下の許容誤差、より好ましくは±５°以下の許容誤差を有する垂直な向きの状態を指す。同様に、「実質的に平行」という用語は、例えば±２０°以下、好ましくは±１０°以下、より好ましくは±５°以下の許容誤差を有する平行な向きの状態を指す。したがって、一例として、２０°より小さい、具体的には１０°より小さい、又は５°より小さい許容誤差さえ許容され得る。広い視野を提供するために、マトリックスは、具体的には、少なくとも１０行、好ましくは少なくとも５００行、より好ましくは少なくとも１０００行を有することができる。同様に、マトリックスは、少なくとも１０列、好ましくは少なくとも５００列、より好ましくは少なくとも１０００列を有することができる。マトリックスは、少なくとも５０個の光センサ、好ましくは少なくとも１０００００個の光センサ、より好ましくは少なくとも５００００００個の光センサを含むことができる。マトリックスは、数メガピクセルの範囲の数のピクセルを含むことができる。しかしながら、他の実施形態が可能である。したがって、軸回転対称性が期待される構成では、ピクセルとも呼ばれ得るマトリックスの光センサの円形配置又は同心配置が好ましいことがある。
【0035】
したがって、一例として、センサ素子は、ピクセル化された光学装置の一部であるか、又は、それを構成してよい。例えば、センサ素子は、少なくとも１つのＣＣＤ装置及び／又はＣＭＯＳ装置であってよく、及び／又は、それらを含んでいてよい。一例として、センサ素子は、ピクセルのマトリックスを有し、各ピクセルが感光エリアを形成する少なくとも１つのＣＣＤ装置及び／又はＣＭＯＳ装置の一部であるか、又は、それを構成してよい。センサ素子は、光センサのマトリックスを読み取るために、ローリングシャッタ方式又はグローバルシャッタ方式を採用してよい。
【0036】
本明細書で使用される場合、「光センサ」は、一般に、少なくとも１つの光ビームによって生成された照射及び／又は光スポットを検出するためなどの、光ビームを検出するための感光装置を指す。本明細書でさらに使用される場合、「感光エリア」は、一般的に、少なくとも１つの光ビームによって外部から照射され、該照射に応答して少なくとも１つのセンサ信号を生成する、光センサのエリアを指す。感光エリアは、具体的には、それぞれの光センサの表面に位置することができる。しかしながら、他の実施形態が可能である。センサ素子は、それぞれが感光エリアを有する複数の光センサを含んでよい。本明細書で使用される場合、「それぞれが少なくとも１つの感光エリアを有する光センサ」という用語は、それぞれが１つの感光エリアを有する複数の単一の光センサを備える構成と、複数の感光エリアを有する１つの結合された光センサを備える構成とを指す。「光センサ」という用語は、さらに、１つの出力信号を生成するように構成された感光装置を指す。センサ素子が複数の光センサを含む場合、各光センサは、正確に１つの感光エリアがそれぞれの光センサ内に存在するように、例えば、照射され得る正確に１つの感光エリアを提供し、該感光エリアの照射に応答して光センサ全体について正確に１つの均一なセンサ信号を生成するようにすることによって具現化されてよい。したがって、各光センサは、単一エリアの光センサであってよい。単一エリアの光センサの使用は、しかしながら、検出器の構成を特に簡単かつ効率的にする。したがって、一例として、それぞれが正確に１つの感光エリアを有する市販のシリコンフォトダイオードなどの市販の光センサが、構成において使用されてよい。しかしながら、他の実施形態が可能である。
【0037】
好ましくは、感光エリアは、光軸に対して実質的に垂直に方向付けされ得る。光軸は、直線の光軸であってよく、又は、１つ以上の偏向要素及び／又は１つ以上のビームスプリッタを使用することなどにより、屈折又は分割さえされてよく、後者の場合、実質的に垂直な方向付けは、光学構成のそれぞれの分岐又はビーム経路の局所的光軸に関して言及している。
【0038】
光センサは、具体的には、少なくとも１つの光検出器、好ましくは無機光検出器、より好ましくは無機半導体光検出器、最も好ましくはシリコン光検出器であってよく、又はそれを含んでいてよい。具体的には、光センサは、赤外スペクトル範囲において感度を有してよい。マトリックスの全てのピクセル、又はマトリックスの光センサの少なくとも一群は、具体的には同一であってよい。マトリックスの同一のピクセルの一群は、具体的には、異なるスペクトル範囲について提供されてよく、又は全てのピクセルが、スペクトル感度に関して同一であってよい。さらに、ピクセルは、サイズ及び／又はそれらの電子的又は光電子的特性に関して同一であってよい。具体的には、光センサは、赤外スペクトル範囲、好ましくは７００ｎｍ～３．０マイクロメートルの範囲に感度を有する少なくとも１つの無機フォトダイオードであってよく、又はそれらを含んでいてよい。具体的には、光センサは、シリコンフォトダイオードが適用可能な特に７００ｎｍ～１１００ｎｍの範囲の近赤外領域の部分で感度を有してよい。光センサに使用され得る赤外光センサは、例えば、ドイツ，Ｄ－６７０５６ Ludwigshafen am RheinのtrinamiX GmbHのHertzstueck（登録商標）というブランド名で市販されている赤外光センサなど、市販の赤外光センサであってよい。したがって、一例として、光センサは、固有の光起電型の少なくとも１つの光センサ、より好ましくは、Ｇｅフォトダイオード、ＩｎＧａＡｓフォトダイオード、拡張ＩｎＧａＡｓフォトダイオード、ＩｎＡｓフォトダイオード、ＩｎＳｂフォトダイオード、ＨｇＣｄＴｅフォトダイオード、からなる群から選択される少なくとも１つの半導体フォトダイオードを含み得る。追加的又は代替的に、光センサは、外因性光起電型の少なくとも１つの光センサ、より好ましくは、Ｇｅ：Ａｕフォトダイオード、Ｇｅ：Ｈｇフォトダイオード、Ｇｅ：Ｃｕフォトダイオード、Ｇｅ：Ｚｎフォトダイオード、Ｓｉ：Ｇａフォトダイオード、Ｓｉ：Ａｓフォトダイオードからなる群から選択される少なくとも１つの半導体フォトダイオードを含み得る。追加的又は代替的に、光センサは、ＰｂＳもしくはＰｂＳｅセンサなどの少なくとも１つの光導電センサ、ボロメータ、好ましくはＶＯボロメータ及びアモルファスＳｉボロメータからなる群から選択されるボロメータを含み得る。
【0039】
光センサは、紫外、可視、又は赤外スペクトル範囲の１つ以上で感度を有してよい。具体的には、光センサは、５００ｎｍ～７８０ｎｍ、最も好ましくは６５０ｎｍ～７５０ｎｍ、又は６９０ｎｍ～７００ｎｍの可視スペクトル範囲で感度を有してよい。具体的には、光センサは近赤外領域で感度を有してよい。具体的には、光センサは、シリコンフォトダイオードが適用可能な特に７００ｎｍ～１０００ｎｍの範囲の近赤外領域の部分で感度を有してよい。光センサは、具体的には、赤外スペクトル範囲、具体的には７８０ｎｍ～３．０μｍの範囲で感度を有してよい。例えば、光センサは、それぞれ独立に、フォトダイオード、フォトセル、光伝導体、フォトトランジスタ又はそれらの任意の組み合わせからなる群から選択される少なくとも１つの要素であってよく、又はそれを含んでいてよい。例えば、センサ要素は、ＣＣＤセンサ素子、ＣＭＯＳセンサ素子、フォトダイオード、フォトセル、光導電体、フォトトランジスタ又はそれらの任意の組み合わせからなる群から選択される少なくとも１つの要素であってよく、又はそれを含んでいてよい。他の任意のタイプの感光性要素を使用してよい。感光性要素は、一般に、完全に又は部分的に無機材料で作製されることができ、及び／又は、完全に又は部分的に有機材料で作製されることができる。最も一般的には、市販のフォトダイオード、例えば、無機半導体フォトダイオードなどの１つ以上のフォトダイオードが使用され得る。
【0040】
検出器は、少なくとも１つのさらなる転送装置をさらに含み得る。検出器は、１つ以上の追加の光学要素などの１つ以上の追加の要素をさらに含み得る。検出器は、少なくとも１つのレンズ及び／又は少なくとも１つのレンズシステムなどの転送装置、少なくとも１つの回折光学要素からなる群から選択された少なくとも１つの光学要素を含むことができる。「転送システム」とも呼ばれる「さらなる転送装置」は、光ビームのビームパラメータ、光ビームの幅、又は光ビームの方向の１つ以上を変更することによってなど、光ビームを変更するように適合された１つ以上の光学要素を含み得る。さらなる転送装置は、光ビームを光センサに導くように適合されてよい。さらなる転送装置は、具体的には：少なくとも１つのレンズ、例えば、少なくとも１つの焦点調節可能レンズ、少なくとも１つの非球面レンズ、少なくとも１つの球面レンズ、少なくとも１つのフレネルレンズからなる群から選択される少なくとも１つのレンズ；少なくとも１つの回折光学要素；少なくとも１つの凹面鏡；少なくとも１つのビーム偏向要素、好ましくは少なくとも１つのミラー；少なくとも１つのビーム分割要素、好ましくはビーム分割キューブ又はビーム分割ミラーのうちの少なくとも１つ；少なくとも１つのマルチレンズシステム、の１つ以上を含み得る。さらなる転送装置は、焦点距離を有することができる。本明細書で使用される場合、さらなる転送装置の「焦点距離」という用語は、転送装置に衝突する可能性がある入射平行光線が「フォーカルポイント(focal point)」とも呼ばれる「焦点(focus)」に集束される距離を指す。したがって、焦点距離は入射光ビームを収束させるさらなる転送装置の能力の指標を構成する。したがって、さらなる転送装置は、集束レンズの効果を有し得る１つ以上の画像化要素を含むことができる。例として、さらなる転送装置は、１つ以上のレンズ、特に１つ以上の屈折レンズ、及び／又は１つ以上の凸面ミラーを有することができる。この例では、焦点距離は、薄い屈折レンズの中心から薄いレンズの主焦点までの距離として定義することができる。凸型又は両凸型の薄レンズなどの、集束する薄い屈折レンズの場合、焦点距離は、正であると考えられ、転送装置としての薄レンズに衝突する平行光が単一のスポットに集束され得る距離を与えることができる。さらに、さらなる転送装置は、少なくとも１つの波長選択要素、例えば少なくとも１つの光フィルタを含むことができる。さらに、さらなる転送装置は、例えばセンサ領域の位置で、具体的にはセンサエリアで、電磁放射に予め定義されたビームプロファイルを印加するように設計され得る。さらなる転送装置の上記の任意の実施形態は、原則として、個別に、又は任意の所望の組み合わせで実現することができる。
【0041】
さらなる転送装置は、光軸を有していてよい。本明細書で使用される場合、「さらなる転送装置の光軸」という用語は、一般に、レンズ又はレンズシステムの鏡面対称又は回転対称の軸を指す。さらなる転送システムは、一例として、少なくとも１つのビーム経路であって、該ビーム経路内の転送システムの要素が光軸に関して回転対称に配置されているビーム経路を含んでよい。さらに、ビーム経路内に配置された１つ以上の光学要素は、光軸に対して中心ズレされているか、又は傾斜していてもよい。しかし、この場合、光軸は、ビーム経路内の光学要素の中心を相互接続することによって、例えば、レンズの中心を相互接続することなどによって、順次定義されてよく、この文脈では、光センサは光学要素として考慮されない。光軸は、一般にビーム経路を示してよい。そこでは、検出器は、光ビームがそれに沿って物体から光センサに進む単一のビーム経路を有してよく、又は複数のビーム経路を有してよい。一例として、単一のビーム経路が与えられてよく、又はビーム経路が２つ以上の部分ビーム経路に分割されてよい。後者の場合、各部分ビーム経路は、それ自身の光軸を有することができる。複数の光センサの場合、光センサは、１つかつ同一のビーム経路又は部分ビーム経路に配置されてよい。代替的に、しかし、光センサはまた、異なる部分ビーム経路に配置されてもよい。
【0042】
さらなる転送装置は、縦方向座標が光軸に沿った座標であり、ｄが光軸からの空間的オフセットである座標系を構成してよい。座標系は、転送装置の光軸がｚ軸を形成し、ｚ軸からの距離及び極角が追加の座標として使用され得る極座標系であり得る。ｚ軸に平行又は逆平行な方向は、縦方向とみなすことができ、ｚ軸に沿った座標は縦方向座標とみなすことができる。ｚ軸に垂直な任意な方向は、横方向とみなすことができ、極座標及び／又は極角度は横方向座標とみなすことができる。
【0043】
本明細書で使用される場合、「センサ信号」は、一般に、照射に応答して光センサ及び／又は光センサの少なくとも１つのピクセルによって生成される信号を指す。具体的には、センサ信号は、少なくとも１つのアナログ電気信号及び／又は少なくとも１つのデジタル電気信号などの少なくとも１つの電気信号であり得るか、又はそれらを含み得る。より具体的には、センサ信号は、少なくとも１つの電圧信号及び／又は少なくとも１つの電流信号であり得るか、又はそれらを含み得る。より具体的には、センサ信号は、少なくとも１つの光電流を含み得る。さらに、生のセンサ信号が使用されてよく、又は、検出器、光センサ、もしくは任意の他の要素が、センサ信号を処理又は前処理するように適合されてよく、それによって、フィルタリングなどによる前処理など、センサ信号としても使用され得る二次センサ信号が生成されてよい。
【0044】
本明細書で使用される場合、「画像」という用語は、限定されることなく、具体的には、ＣＣＤ又はＣＭＯＳチップのピクセルなどのセンサ素子からの複数の電子的読み取り値など、センサ素子を使用することによって記録されるデータ、に関してよい。「少なくとも１つの画像を画像化する」という用語は、画像をキャプチャ及び／又は記録することを指し得る。
【0045】
センサ素子は、シーン照射によって照射された物体の少なくとも１つのシーン画像を画像化するように構成される。シーン画像は、シーン照射による物体の拡散照射及び／又は均一照射に応答して生成され得る。シーン画像は、照射パターンによって生成される反射特徴を含まなくてよい。シーン画像は、少なくとも１つの二次元画像であってよい。本明細書で使用される場合、「二次元画像」という用語は、一般に、高さ及び幅の寸法などの横方向座標に関する情報を有する画像を指し得る。
【0046】
センサ素子は、照射パターンに応答して物体によって生成される複数の反射特徴を含む少なくとも１つの反射画像を画像化するように構成される。反射特徴の各々は、ビームプロファイルを含む。本明細書で使用される場合、「反射特徴」という用語は、具体的には少なくとも１つの照射特徴である照射に応答してシーン、得に物体によって生成される画像平面内の特徴を指し得る。反射特徴のそれぞれは、反射ビームプロファイルとも呼ばれる少なくとも１つのビームプロファイルを含む。本明細書で使用される場合、反射特徴の「ビームプロファイル」という用語は、一般に、ピクセルの関数としての、光センサ上の光スポットなどの反射特徴の少なくとも１つの強度分布を指し得る。ビームプロファイルは、台形ビームプロファイル；三角形ビームプロファイル；円錐ビームプロファイル及びガウシアンビームプロファイルの線形結合からなる群から選択され得る。
【0047】
評価装置は、反射画像の評価を行うように構成され得る。反射画像の評価は、反射画像の反射特徴を識別することを含んでよい。評価装置は、反射特徴を識別するために、少なくとも１つの画像分析及び／又は画像処理を実行するように構成され得る。画像分析及び／又は画像処理は、少なくとも１つの特徴検出アルゴリズムを使用してよい。画像分析及び／又は画像処理は、以下：フィルタリング；少なくとも１つの関心領域の選択；センサ信号によって生成された画像と少なくとも１つのオフセットとの間の差分画像の形成；センサ信号によって生成された画像を反転することによるセンサ信号の反転；異なる時間にセンサ信号によって生成された画像間の差分画像の形成；背景補正；カラーチャネルへの分解；色相への分解；飽和；輝度チャネル；周波数分解；特異値分解；ブロブ検出器の適用；コーナー検出器の適用；ヘッセフィルタの行列式の適用；主曲率ベースの領域検出器の適用；最大安定極値領域検出器の適用；一般化されたハフ変換の適用；稜線検出器の適用；アフィン不変特徴検出器の適用；アフィン適応の関心点演算子の適用；ハリスアフィン領域検出器の適用；ヘッセアフィン領域検出器の適用；スケール不変特徴変換の適用；スケールスペース極値検出器の適用；局所特徴検出器の適用；高速化堅牢特徴アルゴリズムの適用；勾配位置及び方向のヒストグラムアルゴリズムの適用；方向付けられた勾配記述子のヒストグラムの適用；Ｄｅｒｉｃｈｅエッジ検出器の適用；差動エッジ検出器の適用；時空関心点検出器の適用；モラベックコーナー検出器の適用；キャニーエッジ検出器の適用；ガウスフィルタのラプラス演算子の適用；差分ガウスフィルタの適用；ソーベル(Sobel)演算子の適用；ラプラス演算子の適用；シャール演算子の適用；プレウィット演算子の適用；ロバーツ演算子の適用；キルシュ演算子の適用；ハイパスフィルタの適用；ローパスフィルタの適用；フーリエ変換の適用；ラドン変換の適用；ハフ変換の適用；ウェーブレット変換の適用；閾値処理；バイナリ画像の生成、のうちの１つ以上を含み得る。関心領域は、ユーザによって手動で決定されてよく、又は、光センサによって生成された画像内の特徴を認識するなどによって、自動的に決定されてよい。
【0048】
本明細書でさらに使用される場合、「評価装置」という用語は、一般に、例えば少なくとも１つのプロセッサ及び／又は少なくとも１つの特定用途向け集積回路を使用することによって、指定された操作を行うように適合された任意のデータ処理装置を指す。したがって、一例として、少なくとも１つの評価装置は、多数のコンピュータコマンドを含んでそこに格納されたソフトウェアコードを含んでいてよい。評価装置は、指定された操作の１つ以上を実行するための１つ以上のハードウェア要素を提供してよく、及び／又は、指定された操作の１つ以上を実行するためにその上で実行されるソフトウェアを有する１つ以上のプロセッサを提供してよい。操作（画像を評価することを含む）は、少なくとも１つの評価装置によって実行されてよい。したがって、一例として、１つ以上の命令は、ソフトウェア及び／又はハードウェアで実装されることができる。したがって、一例として、評価装置は、上記の評価を実行するように構成された１つ以上のコンピュータ、特定用途向け集積回路(ASIC)、デジタル信号プロセッサ(DSP)、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)などの１つ以上のプログラマブル装置を備えることができる。しかしながら、追加的又は代替的に、評価装置はまた、完全に又は部分的にハードウェアによって具現化されてよい。評価装置及び検出器は、完全に又は部分的に単一の装置に統合されてよい。したがって、一般に、評価装置はまた検出器の一部を形成してよい。あるいは、評価装置及び検出器は、完全に又は部分的に、別個の装置として具現化されてよい。
【0049】
評価装置は、１つ以上の特定用途向け集積回路(ASIC)などの１つ以上の集積回路、及び／又は、１つ以上コンピュータ、好ましくは１つ以上のマイクロコンピュータ、及び／又はマイクロコントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、又はデジタル信号プロセッサなどの、１つ以上のデータ処理装置であるか、又はそれらを含んでいてよい。追加のコンポーネント、例えば、１つ以上の前処理装置、及び／又は１つ以上のＡＤ変換器及び／又は１つ以上のフィルタなどの、センサ信号の受信及び／又は前処理を行う１つ以上の装置などのデータ収集装置が含まれていてよい。さらに、評価装置は、電流及び／又は電圧を測定するための１つ以上の測定装置などの、１つ以上の測定装置を備えることができる。さらに、評価装置は１つ以上のデータ記憶装置を含むことができる。さらに、評価装置は、１つ以上のインターフェイス、例えば１つ以上の無線インターフェイス及び／又は１つ以上の有線インターフェイスを含むことができる。
【0050】
評価装置は、センサ素子によって得られる情報などの情報を、表示すること、視覚化すること、分析すること、配布すること、通信すること、又は、さらに処理することのうちの１つ以上を行うように構成され得る。評価装置は、一例として、ディスプレイ、プロジェクタ、モニタ、ＬＣＤ、ＴＦＴ、ラウドスピーカ、マルチチャネルサウンドシステム、ＬＥＤパターン、又は、さらなる視覚化装置うちの少なくとも１つに接続されることができ、又は、それを組み込むことができる。それは、Ｅメール、テキストメッセージ、電話、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｗｉ－Ｆｉ、赤外線又はインターネットインターフェイス、ポート又は接続のうちの１つ以上を使用して、暗号化された情報又は暗号化されていない情報を送ることができる、通信装置又は通信インターフェイス、コネクタ又はポートのうちの少なくとも１つに、さらに接続されることができ、又はそれを組み込むことができる。それは、プロセッサ、グラフィックプロセッサ、ＣＰＵ、Ｏｐｅｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ Ｐｌａｔｆｏｒｍ（ＯＭＡＰ（登録商標））、集積回路、Ａｐｐｌｅ Ａシリーズ又はＳａｍｓｕｎｇ Ｓ３Ｃ２シリーズからの製品、マイクロコントローラ又はマイクロプロセッサなどのシステムオンチップ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ、又はフラッシュメモリなどの１つ以上のメモリブロック、発振器もしくは位相同期ループなどのタイミングソース、カウンタタイマ、リアルタイムタイマ、又はパワーオン－リセット－ジェネレーター、電圧調整器、電力管理回路、又はＤＭＡコントローラのうちの少なくとも１つにさらに接続されることができ、又はそれを組み込むことができる。個々のユニットは、さらに、ＡＭＢＡバスなどのバスによって、モノのインターネット又はインダストリー４．０タイプのネットワークに接続され得るか、統合され得る。
【0051】
評価装置は、シリアル又はパラレルのインターフェイス又はポート、ＵＳＢ、Ｃｅｎｔｒｏｎｉｃｓ Ｐｏｒｔ、ＦｉｒｅＷｉｒｅ、ＨＤＭＩ、イーサネット、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＲＦＩＤ、Ｗｉ－Ｆｉ、ＵＳＡＲＴ、もしくはＳＰＩのうちの１つ以上などのさらなる外部インターフェイス又はポート、あるいは、ＡＤＣ又は、ＤＡＣ、又はＣａｍｅｒａＬｉｎｋのようなＲＧＢインターフェイスを使用して２Ｄカメラ装置のようなさらなる装置への標準化されたインターフェイスもしくはポートのうちの１つ以上などのアナログインターフェイス又はポートによって接続されていてよく、又はそれらを有していてよい。評価装置は、プロセッサ間インターフェイスもしくはポート、ＦＰＧＡ－ＦＰＧＡ－インターフェイス、又は、シリアルもしくはパラレルインターフェイスポートのうちの１つ以上によってさらに接続され得る。評価装置は、さらに、光学ディスクドライブ、ＣＤ－ＲＷドライブ、ＤＶＤ＋ＲＷドライブ、フラッシュドライブ、メモリカード、ディスクドライブ、ハードディスクドライブ、ソリッドステートディスク、又はソリッドステートハードディスクのうちの１つ以上に接続され得る。
【0052】
評価装置は、フォンコネクタ、ＲＣＡコネクタ、ＶＧＡコネクタ、雄雌同体コネクタ、ＵＳＢコネクタ、ＨＤＭＩコネクタ、８Ｐ８Ｃコネクタ、ＢＣＮコネクタ、ＩＥＣ６０３２０ Ｃ１４コネクタ、光ファイバコネクタ、Ｄサブミニチュアコネクタ、ＲＦコネクタ、同軸コネクタ、ＳＣＡＲＴコネクタ、ＸＬＲコネクタのうちの１つ以上などの、１つ以上のさらなる外部コネクタによって接続されていてよく、又は、それらを有していてよく、及び／又は、これらのコネクタのうちの１つ以上のための少なくとも１つの適切なソケットを組み込んでいてよい。
【0053】
評価装置は、それぞれの反射特徴のビームプロファイルを決定するように構成されることができる。本明細書で使用される場合、「ビームプロファイルを決定する」という用語は、光センサによって提供される少なくとも１つの反射特徴を識別すること、及び／又は光センサによって提供される少なくとも１つの反射特徴を選択することと、反射特徴の少なくとも１つの強度分布を評価することとを指す。一例として、マトリックスの領域は、マトリックスを通る軸又は線に沿ってなど、三次元強度分布又は二次元強度分布などの強度分布を決定するために使用され、評価されてよい。一例として、光ビームによる照射の中心は、最高の照射を有する少なくとも１つのピクセルを決定することなどにより決定され得、断面軸が照射の中心を通して選択され得る。強度分布は、照射の中心を通るこの断面軸に沿った座標の関数としての強度分布であり得る。他の評価アルゴリズムが可能である。
【0054】
反射特徴は、画像の少なくとも１つのピクセルをカバーするか、又はその上に延びていてよい。例えば、反射特徴は、複数のピクセルをカバーするか、又は複数のピクセルにわたって延在してよい。評価装置は、反射特徴、例えば光スポットに接続及び／又は属する全てのピクセルを決定及び／又は選択するように構成されていてもよい。評価装置は、強度の中心を、
によって決定するように構成されてよく、ここで、Ｒｃｏｉは強度の中心位置、ｒｐｉｘｅｌ（ｊ）はピクセル位置、及びＩ（ｊ）が反射特徴に接続及び／又は属するピクセルｊの強度、及びＩｔｏｔａｌは総強度である。
【数1】
【0055】
評価装置は、少なくとも１つの反射特徴のビームプロファイルを評価することにより、物体の少なくとも１つの第１材料情報を決定するように構成される。評価装置は、少なくとも３つ以上の反射特徴のビームプロファイル、特に全ての反射特徴のビームプロファイルを評価することによって、物体の少なくとも１つの第１材料情報を決定するように構成され得る。
【0056】
評価装置は、アイテムの反射ビームプロファイルが少なくとも１つの予め決定された又は予め定義された基準を満たす場合に、特定の材料特性を有するアイテムによって生成されたものとして反射特徴を識別するように構成されることができる。本明細書で使用される場合、「少なくとも１つの予め決定された又は予め定義された基準」という用語は、材料特性を区別するのに適した少なくとも１つの特性及び／又は値を指す。予め決定された又は予め定義された基準は、材料特性を参照する少なくとも１つの予め決定された又は予め定義された値及び／又は閾値及び／又は閾値範囲であってよく、又はそれらを含んでよい。反射特徴は、反射ビームプロファイルが少なくとも１つの予め決定された又は予め定義された基準を満たす場合に、特定の材料特性を有するアイテムによって生成されたものとして表示することができる。本明細書で使用される場合、「表示する」という用語は、電子信号及び／又は少なくとも１つの視覚的又は音響的表示などの任意の表示を指す。
【0057】
本明細書で使用される場合、「少なくとも１つの材料情報を決定する」という用語は、少なくとも１つの材料特性をそれぞれの反射特徴に割り当てることを指し得る。評価装置は、予め定義された及び／又は予め決定された材料特性のリスト及び／又はルックアップリスト又はルックアップテーブルなどのテーブルを含む少なくとも１つのデータベースを含んでよい。材料特性のリスト及び／又はテーブルは、例えば、既知の材料特性を有するサンプルを使用して材料試験を行うことによってなど、少なくとも１つの試験測定を行うことによって決定及び／又は生成されることができる。材料特性のリスト及び／又はテーブルは、製造業者のサイトにおいて、及び／又はユーザによって決定及び／又は生成されてよい。材料特性は、さらに、材料名、生物学的材料又は非生物学的材料、半透明材料又は非半透明材料、金属又は非金属、毛皮又は非毛皮、カーペット又は非カーペット、反射性又は非反射性、鏡面反射性又は非鏡面反射性、発泡体又は非発泡体、粗さグループなどの材料グループの１つ以上などの材料分類子に割り当てられてよい。評価装置は、材料特性と関連する材料名及び／又は材料グループを含むリスト及び／又はテーブルを含む少なくとも１つのデータベースを含むことができる。
【0058】
第１材料情報を決定するために、ビームプロファイル分析が使用され得る。具体的には、ビームプロファイル分析は、物体の表面に投影されたコヒーレント光の反射特性を利用して材料を分類する。材料の分類は、WO2020／187719、2020年2月28日に出願されたEP出願20159984.2及び／又は2020年1月31日に出願されたEP出願20154961.5、並びにC. Lennartz, F. Schick, S. Metzによる「ホワイトペーパー 3Dイメージング及び材料検出のためのビームプロファイル分析(Whitepaper-Beam Profile Analysis for 3Dimaging and material detection)」2021年4月28日、ドイツ、ルートヴィヒスハーフェンに記載されているように実行されることができ、それらの全内容は参照により含まれる。具体的には、レーザスポットの周期的なグリッド、例えば2020年4月22日に出願されたEP出願20170905.2に記載されているような六角形のグリッドが投影され、その反射画像がカメラで記録される。センサ素子によって記録された各反射特徴のビームプロファイルを分析することは、特徴に基づく方法によって、及び／又は、畳み込みニューラルネットワーク分類に基づいて反射画像の反射特徴を使用することによって実行され得る。特徴に基づく方法は、分類モデルのパラメータ化を可能にする機械学習方法と組み合わせて使用されることができる。畳み込みニューラルネットワークは、反射画像を入力として使用することによって材料を分類するために利用されることができる。
【0059】
特徴に基づく方法は以下で説明され得る。評価装置は、反射ビームプロファイルを、少なくとも１つの予め決定された及び／又は予め記録された及び／又は予め定義されたビームプロファイルと比較するように構成され得る。予め決定された及び／又は予め記録された及び／又は予め定義されたビームプロファイルは、テーブル又はルックアップテーブルに記憶されてよく、例えば経験的に決定されてもよく、及び一例として、検出器の少なくとも１つのデータ記憶装置に記憶されてよい。例えば、予め決定された及び／又は予め記録された及び／又は予め定義されたビームプロファイルは、本発明による方法を実行する装置の初期起動時に決定されてよい。例えば、予め決定された及び／又は予め記録された及び／又は予め定義されたビームプロファイルは、例えばソフトウェアによって、具体的にはアプリストア等からダウンロードされたアプリによって、評価装置の少なくとも１つのデータ記憶装置に記憶されてよい。反射特徴は、反射ビームプロファイルと、予め決定された及び／又は予め記録された及び／又は予め定義されたビームプロファイルとが同一である場合に、材料特性ｍを有するアイテムによって生成されたものとして識別され得る。比較は、反射ビームプロファイルと、予め決定された又は予め定義されたビームプロファイルとを、それらの強度中心がマッチングするように重ね合わせることを含むことができる。比較は、反射ビームプロファイルと、予め決定された及び／又は予め記録された及び／又は予め定義されたビームプロファイルとの間の偏差、例えば、点間距離の二乗和を決定することを含んでよい。評価装置は、決定された偏差を少なくとも１つの閾値と比較するように適用されてよく、決定された偏差が閾値より低く及び／又は閾値に等しい場合、表面は生体組織として示され、及び／又は生体組織の検出が確認される。閾値は、テーブル又はルックアップテーブルに記憶されてよく、例えば経験的に決定されてもよく、及び一例として、評価装置の少なくとも１つのデータ記憶装置に記憶されてもよい。
【0060】
追加的に又は代替的に、材料特性は、少なくとも１つの画像フィルタを反射画像に適用することによって決定されることができる。本明細書でさらに使用される場合、「画像」という用語は、二次元関数ｆ（ｘ，ｙ）を指し、ここで、明るさ及び／又は色の値は、画像内の任意のｘ，ｙ位置に対して与えられる。位置は、記録ピクセルに対応して離散化されてよい。明るさ及び／又は色は、光センサのビット深度に対応して離散化されてよい。本明細書で使用される場合、「画像フィルタ」という用語は、ビームプロファイル及び／又はビームプロファイルの少なくとも１つの特定領域に適用される少なくとも１つの数学演算を指す。具体的には、画像フィルタФは、画像ｆ又は画像内の関心領域を、実数Ф（ｆ（ｘ，ｙ））＝φにマッピングし、ここでφは特徴、特に材料特徴を示している。画像はノイズの影響を受ける可能性があり、特徴についても同様である。したがって、特徴はランダム変数であってよい。特徴は正規分布に従ってもよい。特徴が正規分布に従っていない場合は、ボックスコックス変換(Box-Cox-Transformation)などによって正規分布に従うように変換されてよい。
【0061】
評価装置は、少なくとも１つの材料依存画像フィルタФ２を画像に適用することによって、少なくとも１つの材料特徴φ２ｍを決定するように構成されてよい。本明細書で使用される場合、「材料依存」画像フィルタはという用語は、材料依存の出力を有する画像を指す。材料依存画像フィルタの出力は、本明細書では「材料特徴φ２ｍ」又は「材料依存特徴φ２ｍ」と示される。材料特徴は、反射特徴を生成したシーンの表面の少なくとも１つの材料特性に関する少なくとも１つの情報であってよく、又はそれを含んでいてよい。
【0062】
材料依存画像フィルタは、輝度フィルタ；スポット形状フィルタ；二乗ノルム勾配；標準偏差；ガウスフィルタ又はメディアンフィルタなどの平滑性フィルタ；グレーレベル発生ベースのコントラストフィルタ；グレーレベル発生ベースのエネルギーフィルタ；グレーレベル発生ベースの均一性フィルタ；グレーレベル発生ベースの非類似性フィルタ；ローのエネルギーフィルタ；閾値領域フィルタ；もしくはこれらの線形結合；又は、輝度フィルタ、スポット形状フィルタ、二乗ノルム勾配、標準偏差、平滑性フィルタ、グレーレベル発生ベースのエネルギーフィルタ、グレーレベル発生ベースの均一性フィルタ、グレーレベル発生ベースの非類似性フィルタ、ローのエネルギーフィルタ、もしくは閾値領域フィルタ、又は｜ρФ２ｏｔｈｅｒ，Фｍ｜≧０．４０によるこれらの線形結合（Фｍは、輝度フィルタ、スポット形状フィルタ、二乗ノルム勾配、標準偏差、平滑性フィルタ、グレーレベル発生ベースのエネルギーフィルタ、グレーレベル発生ベースの均一性フィルタ、グレーレベル発生ベースの非類似性フィルタ、ローのエネルギーフィルタ、もしくは閾値領域フィルタ、又はそれらの線形結合の１つである）の１つ以上に相関するさらなる材料依存画像フィルタФ２ｏｔｈｅｒ、からなる群から選択される少なくとも１つのフィルタであってよい。さらなる材料依存画像フィルタФ２ｏｔｈｅｒは、材料依存画像フィルタФｍの１つ以上と、｜ρФ２ｏｔｈｅｒ，Фｍ｜≧０．６０、好ましくは｜ρФ２ｏｔｈｅｒ，Фｍ｜≧０．８０によって相関していてよい。
【0063】
材料依存画像フィルタは、仮説検証を通過する少なくとも１つの任意のフィルタΦであり得る。本明細書で使用される場合、「仮説検証を通過する」という用語は、ヌル仮説Ｈ０が棄却され、代替仮説Ｈ１が受け入れられるという事実を指す。仮説検証は、予め定義されたデータセットに画像フィルタを適用することによって、画像フィルタの材料依存性を検証することを含んでいてよい。データセットは、複数のビームプロファイル画像を含んでいてよい。本明細書で使用される場合、「ビームプロファイル画像」という用語は、ＮＢガウス放射状基底関数の合計を指し、
式中、ＮＢガウス放射状基底関数のそれぞれは、
によって、定義される。指数因子は、全ての画像の全てのガウス関数で同一である。
で同一である。データセット内のビームプロファイル画像のそれぞれは、材料分類と距離に対応していてよい。材料分類は、「材料Ａ」、「材料Ｂ」などのラベルであってよい。ビームプロファイル画像は、ｆｋ（ｘ，ｙ）に関する上記の式を、以下のパラメータテーブルと組み合わせて使用することによって生成されることができる：
【数2】
【数3】
【数4】
【0064】
【表1】
【0065】
ｘ，ｙ，の値は、
のピクセルに対応する整数である。画像は、３２×３２のピクセルサイズを有することができる。ビームプロファイル画像のデータセットは、ｆｋの連続的な記述を得るために、パラメータセットと組み合わせて、ｆｋに対する上述の式を使用することによって生成され得る。３２×３２画像の各ピクセルの値は、ｆｋ（ｘ,ｙ）のｘ,ｙに対して、０，．．．，３１からの整数値を挿入することによって得ることができる。例えば、ピクセル（６，９）の場合、値ｆｋ（６,９）が計算され得る。
【数5】
【0066】
続いて、各画像ｆｋについてフィルタΦに対応する特徴値φｋが計算されることができ、
式中ｚｋは、予め定義されたデータセットからの画像ｆｋに対応する距離値である。これにより、対応する生成された特徴値φｋを有するデータセットが得られる。仮説検証では、フィルタが材料分類を区別しないヌル仮説を使用してよい。ヌル仮説は、Ｈ０：μ１＝μ２＝…＝μｊ，で与えられてよく、ここでμｍは、特徴値φｋに対応する各材料群の期待値である。インデックスｍは材料群を表す。仮説検証は、フィルタが少なくとも２つの材料分類を区別するということを代替仮説として用いることができる。その代替仮説は
によって与えられ得る。本明細書で使用される場合、「材料分類を区別しない」という用語は、材料分類の期待値が同一であることを指す。本明細書で使用される場合、「材料分類を区別する」という用語は、材料分類の少なくとも２つの期待値が異なることを指す。本明細書で使用される場合、「少なくとも２つの材料分類を区別する」は、「適切な材料分類」と同義で使用される。仮説検証は、生成された特徴値に関する少なくとも１つの分散分析（ＡＮＯＶＡ）を含み得る。特に、仮説検証は、
各Ｊ材料についての特徴値の平均値、すなわち、
に対して、
を求めることを含んでもよく、ここでＮｍは、予め定義されたデータセットにおける各Ｊ材料の特徴値の数を示す。仮説検証は、
を決定することを含む。仮説検証は、
内の平均平方和を決定することを含んでいてよい。
【数6】
【数7】
各Ｊ材料についての特徴値の平均値、すなわち、
【数8】
【数9】
【数10】
【数11】
【0067】
仮説検証は、以下の間の平均平方和を決定することを含んでよい、
仮説検証は、Ｆ－テストの実行を含んでいてよい：
ここで、ＩＸは正則化された不完全ベータ関数
であり、ここでオイラーベータ関数
は不完全ベータ関数である。画像フィルタは、ｐ値であるｐが予め定義された有意水準よりも小さいか等しい場合、仮説検証を通過し得る。フィルタは、ｐ≦０．０７５、好ましくはｐ≦０．０５、より好ましくはｐ≦０．０２５、最も好ましくはｐ≦０．０１である場合、仮説検証を通過し得る。例えば、予め定義された有意水準がα＝０．０７５の場合、画像フィルタはｐ値がα＝０．０７５より小さい場合に仮説検証を通過することができる。この場合、ヌル仮説Ｈ０が拒否され、代替仮説Ｈ１が受け入れられることができる。画像フィルタは、このように少なくとも２つの材料分類を区別する。このように、画像フィルタは仮説検証を通過する。
【数12】
【数13】
【数14】
【数15】
【0068】
以下では、反射画像が少なくとも１つの反射特徴、特にスポット画像を含むと仮定して、画像フィルタについて説明する。スポット画像ｆは、
によって与えられることができ、ここで、画像ｆの背景は既に差し引かれることができる。しかし、他の反射特徴も可能であり得る。
【数16】
【0069】
例えば、材料依存画像フィルタは、輝度フィルタであってよい。輝度フィルタは、スポットの輝度測定値を材料特徴として返すことができる。材料特徴は、
によって決定され得、式中、ｆはスポット画像である。スポットの距離はｚで示され、ここで、ｚは、例えば、デフォーカスからの深度技術又は光子比からの深度技術を使用することによって、及び／又は三角測量技術を使用することによって得られる。材料の表面法線は
によって与えられ、少なくとも３つの測定点に展張された表面の法線として得られる。
【数17】
【数18】
【0070】
【数19】
【0071】
例えば、材料依存画像フィルタは、スポット形状に依存した出力を有するフィルタであってよい。この材料依存画像フィルタは、材料の透光性に相関する値を材料特徴として返すことができる。材料の透光性は、スポットの形状に影響を与える。材料特徴は、
によって与えられ、式中、０＜α，β＜１はスポットの高さｈに対する重みであり、ＨはＨｅａｖｙｓｉｄｅ関数、すなわち
である。スポット高さｈは、以下によって決定され得、
式中、Ｂｒは半径ｒを有するスポットの内円である。
【数20】
【数21】
【数22】
【0072】
例えば、材料依存画像フィルタは、二乗ノルム勾配であってよい。この材料依存画像フィルタは、材料特徴としてのスポットのソフトとハードの遷移及び／又は粗さの測定値に相関する値を返してよい。材料特徴は、
によって、定義されてよい。例えば、材料依存画像フィルタは、標準偏差であってもよい。スポットの標準偏差は、
によって、決定されてよい。
【数23】
【数24】
【0073】
式中、μは
によって与えられる平均値である。
【数25】
【0074】
例えば、材料依存画像フィルタは、ガウスフィルタ又はメディアンフィルタなどの平滑性フィルタであってよい。平滑性フィルタの一実施形態では、この画像フィルタは、体積散乱が拡散散乱材料と比較して少ないスペックルコントラストを示すという観察を参照することができる。この画像フィルタは、材料特徴としてスペックルコントラストに対応するスポットの平滑性を定量化することができる。材料特徴は、
によって、決定されてよく、式中、Ｆは平滑化関数であり、例えばメディアンフィルタ又はやガウスフィルタなどである。この画像フィルタは、上述の式で説明したように、距離ｚによる除算を含んでよい。距離ｚは、例えば、デフォーカスからの深度技術又は光子比からの深度技術を使用することによって、及び／又は、三角測量技術を使用することによって決定されてよい。これにより、フィルタが距離の影響を受けなくなることが可能である。平滑化フィルタの一実施形態では、平滑化フィルタは、抽出されたスペックルノイズパターンの標準偏差に基づいてよい。スペックルノイズパターンＮは、
によって、経験的な方法で記述されることができ、式中、ｆ０は、スペックル除去したスポットの画像である。Ｎ(Ｘ)は、スペックルパターンをモデル化したノイズ項である。スペックル除去した画像の計算は困難な場合がある。したがって、スペックル除去した画像は、ｆの平滑化バージョン、すなわち、
、によって近似化されてよく、式中、Ｆは、ガウスフィルタ又はメディアンフィルタのような平滑化演算子である。したがって、スペックルパターンの近似は、
によって、与えられてよい。
【数26】
【数27】
【数28】
【数29】
【0075】
このフィルタの材料特徴は、
によって、決定されてよい。
【数30】
【0076】
式中、Ｖａｒは分散関数を表す。
【0077】
例えば、画像フィルタは、グレーレベル発生ベースのコントラストフィルタであってよい。この材料フィルタは、グレーレベル発生マトリックス
に基づいてよく、ここでｐｇ１，ｇ２はグレー結合 (g1,g2)=[f(x1,y1),f(x2,y2)]、の発生率であり、関係ρは、ρ（ｘ，ｙ）＝（ｘ＋ａ，ｙ＋ｂ）であって、（ｘ１，ｙ１）と（ｘ２，ｙ２）の間の距離を定義し、ａとｂは０，１から選択される。
【数31】
【0078】
グレーレベル発生ベースのコントラストフィルタの材料特徴は、
によって与えられてよい。
【数32】
【0079】
例えば、画像フィルタは、グレーレベル発生ベースのエネルギーフィルタであってよい。この材料フィルタは、上記で定義されたグレーレベル発生マトリックスに基づいている。
【0080】
グレーレベル発生ベースのエネルギーフィルタの材料特徴は、
によって与えられてよい。
【数33】
【0081】
例えば、画像フィルタは、グレーレベル発生ベースの均一性フィルタであってよい。この材料フィルタは、上記で定義されたグレーレベル発生マトリックスに基づいている。
【0082】
グレーレベル発生ベースの均一性フィルタの材料特徴は、
によって与えられてよい。
【数34】
【0083】
例えば、画像フィルタは、グレーレベル発生ベースの非類似性フィルタであってよい。この材料フィルタは、上記で定義されたグレーレベル発生マトリックスに基づいている。
【0084】
グレーレベル発生ベースの非類似性フィルタの材料特徴は、
によって与えられてよい。
【数35】
【0085】
例えば、画像フィルタは、ローエネルギーフィルタであってよい。この材料フィルタは、ローベクトルＬ５＝［１，４，６，４，１］及びＥ５＝［－１，－２，０，－２，－１］及び材料Ｌ５（Ｅ５）Ｔ及びＥ５（Ｌ５）Ｔに基づいている。
【0086】
画像ｆｋはこれらのマトリックス：
で畳み込まれている。
【数36】
【0087】
ここで、ローのエネルギーフィルタの材料特徴は、
によって、決定されてよい。
【数37】
【0088】
例えば、材料依存の画像フィルタは、閾値領域フィルタであってよい。この材料特徴は、画像平面内の２つのエリアを関連付けてよい。第１エリアΩ１、は、関数ｆがｆの最大値のα倍よりも大きいエリアであってもよい。第２エリアΩ２、は、関数ｆがｆの最大値のα倍よりも小さいが、ｆの最大値のε倍の閾値よりも大きいエリアであってよい。好ましくは、αは０．５、εは０．０５であり得る。スペックル又はノイズのために、エリアはスポット中心の内円と外円に単純に対応していない場合がある。例えば、Ω１は、外円のスペックル又は接続されていないエリアを含み得る。材料特徴は、
によって、決定されてよく、式中、Ω１＝｛ｘ｜ｆ（ｘ）＞α・ｍａｘ（ｆ（ｘ））｝及びΩ２＝｛ｘ｜ε・ｍａｘ（ｆ（ｘ））＜ｆ（ｘ）＜α・ｍａｘ（ｆ（ｘ））｝である。
【数38】
【0089】
評価装置は、反射特徴を生成した表面の材料特性を決定するために、材料特徴φ２ｍと反射特徴を生成した表面の材料特性との間の少なくとも１つの予め決定された関係を用いるように構成されていてよい。予め決定された関係は、経験的関係、半経験的関係、及び分析的に導出された関係のうちの１つ以上であってよい。評価装置は、例えばルックアップリスト又はルックアップテーブルなどの、予め決定された関係を記憶するための少なくとも１つのデータ記憶装置を備えてよい。
【0090】
少なくとも１つの第１材料情報の決定は、人工知能、特に畳み込みニューラルネットワークを使用することを含み得る。畳み込みニューラルネットワークの入力として反射画像を使用することは、材料を区別するのに十分な精度を有する分類モデルを生成することを可能にし得る。反射画像中の重要な領域を選択することによって、物理的に有効な情報のみがネットワークに渡されるため、コンパクトなトレーニングデータセットのみを必要とし得る。さらに、非常にコンパクトなネットワークアーキテクチャを生成することができる。
【0091】
具体的には、少なくとも１つの第１材料情報を決定するために、少なくとも１つのパラメータ化分類モデルを使用することができる。パラメータ化分類モデルは、反射画像を入力として使用することによって材料を分類するように構成され得る。分類モデルは、機械学習、深層学習、ニューラルネットワーク、又は他の形態の人工知能のうちの１つ以上を使用することによってパラメータ化されてよい。本明細書で使用される場合、「機械学習」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、自動的なモデル構築のため、特にモデルのパラメータ化のために人工知能（ＡＩ）を使用する方法を指し得る。分類モデルは、材料を識別するために構成された分類モデルであってよい。材料特性は、分類モデルに対して少なくとも１つの最適化ターゲットに関して最適化アルゴリズムを適用することによって決定されることができる。機械学習は、少なくとも１つのニューラルネットワーク、特に畳み込みニューラルネットワークに基づいてよい。ニューラルネットワークの重み及び／又はトポロジーは、予め決定及び／又は予め定義されてよい。具体的には、分類モデルのトレーニングは、機械学習を使用して実施されることができる。分類モデルは、少なくとも１つの機械学習アーキテクチャ及びモデルパラメータを含むことができる。例えば、機械学習アーキテクチャは、線形回帰、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、ナイーブベイズ分類、最近傍法、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、生成敵対的ネットワーク、サポートベクターマシン、又は勾配ブースティングアルゴリズムなどのうちの１つ以上であってよく、又はそれらを含んでいてよい。本明細書で使用される場合、「学習」とも表記される用語「トレーニング」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、モデルを構築するプロセス、特にモデルのパラメータを決定及び／又は更新するプロセスを指し得る。分類モデルは、少なくとも部分的にデータ駆動型であってよい。例えば、パラメータ化分類モデルは、実験データに基づいてよい。例えば、トレーニングは、少なくとも１つのトレーニングデータセットを使用することを含み得、トレーニングデータセットは、既知の材料特性を有する複数のアイテムの画像、特に反射画像を含む。
【0092】
評価装置は、シーン画像を評価することによって、物体の少なくとも１つの第２材料情報を決定するように構成される。シーン画像の評価は、少なくとも１つの関心領域の少なくとも１つの反射率値を決定することを含んでよい。関心領域は、ユーザによって手動で選択されてよく、及び／又は、少なくとも１つの物体検出アルゴリズムを使用することによって自動的に選択されてよい。評価は、反射率値を、材料特性を参照する少なくとも１つの予め決定された値又は予め定義された値及び／又は閾値及び／又は閾値範囲と比較することを含んでよい。第２材料情報の決定は、少なくとも１つのパラメータ化分類モデルを使用して実行されてよい。パラメータ化モデルは、第１材料情報及び第２材料情報を決定するための組み合わされたパラメータ化分類モデル、及び／又は、特に第１材料情報を決定するために使用されるパラメータ化モデルに加えて、少なくとも１つのさらなるパラメータ化分類モデルであってよい。組み合わされたパラメータ化分類モデル及び／又はさらなるパラメータ化分類モデルは、少なくとも部分的にデータ駆動型であってよい。例えば、組み合わされたパラメータ化分類モデル及び／又はさらなるパラメータ化分類モデルは、実験データに基づいてよい。例えば、トレーニングは、少なくとも１つのトレーニングデータセットを使用することを含んでよく、トレーニングデータセットは、画像、特に、さらなるパラメータ化モデルの既知の材料特性を有する複数のアイテムのシーン画像、及び／又は組み合わされたパラメータ化分類モデルのためのシーン画像及び反射画像を含む。
【0093】
第２材料情報の決定は、第１材料情報の決定と連続的に又は同時に行われてよい。少なくとも第２材料情報は、第１材料情報とは別個に、及び／又は、第１材料情報と共に使用されることができる。シーン画像の評価は、少なくとも１つのパラメータ化分類モデルを使用して、反射画像の評価と連続的に又は同時に行われることができる。評価装置は、最終的な材料分類を決定するように構成されてよい。最終的な材料分類は、第１材料情報及び第２材料情報を使用したパラメータ化分類モデルの結果の組み合わせであってよい。
【0094】
例えば、評価装置は、少なくとも１つの第２材料情報を評価する必要があるかどうかを決定するために、第１材料情報と、少なくとも１つの材料信頼度を提供する少なくとも１つのパラメータ化分類モデルとを連続的に使用するように構成されることができる。例えば、皮膚又は非皮膚を分類する必要があって、第１材料情報が高い信頼性で皮膚を拒絶する場合、第２材料情報は最終的な分類決定には必要ないかもしれない。第２材料情報が使用される場合、決定は、少なくとも１つのパラメータ化分類モデルを使用して評価され得る。
【0095】
例えば、評価は、例えば、組み合わされたパラメータ化分類モデルを使用して、同時に実行されることができる。
【0096】
評価装置は、第１材料情報及び第２材料情報を使用して、パラメータ化分類モデルの結果の組み合わせを決定するように構成される。第１材料情報及び第２材料情報の組み合わせにより、信頼性を高めた材料分類が可能になり得る。
【0097】
第１材料情報は、物体の材料を特徴付ける材料特性であってよい。評価装置は、曖昧な場合などに材料を区別するために、追加情報チャネルとして第２材料情報を使用するように構成され得る。追加情報チャネルを使用することは、皮膚とシリコンを区別するような困難なターゲットの場合に有利である。検出器は、生物学的材料又は非生物学的材料かを区別するように構成されることができる。検出器は、皮膚と非皮膚物体を区別するように構成されることができる。
【0098】
評価装置は、第１材料情報と第２材料情報とを使用して物体の材料を決定するように構成される。評価装置は、第１材料情報のみを使用することによって物体の材料を決定するように構成されてよい。これは多くの材料に適している可能性がある。しかし、異なるターゲット、すなわち、第１波長において同様の反射率を有するターゲットの場合、第２材料情報が、材料を区別するために評価装置によって考慮されることができる。これにより、材料検出の信頼性が大幅に向上し、したがって、なりすまし攻撃を識別できる可能性が高まる。
【0099】
評価装置は、それぞれのビームプロファイルの分析により、少なくとも１つの反射特徴の縦方向座標を決定するように構成される。評価装置は、それぞれの反射特徴のビームプロファイルの分析によって、反射特徴のそれぞれについて少なくとも１つの縦方向座標ｚＤＰＲを決定するように構成されてよい。評価装置は、ビームプロファイル分析とも呼ばれる、いわゆる光子比からの深度技術を用いて反射特徴の縦方向座標ｚＤＰＲを決定するように構成されてよい。光子比からの深度（DPR）技術に関しては、WO2018/091649A1、WO2018/091638A1及びWO2018/091640A1ならびにC. Lennartz, F. Schick, S. Metzによる「ホワイトペーパー 3Dイメージング及び材料検出のためのビームプロファイル分析(Whitepaper-Beam Profile Analysis for 3Dimaging and material detection)」2021年4月28日、ドイツ、ルートヴィヒスハーフェンが参照され、その全内容は参照により含まれる。
【0100】
反射特徴の縦方向座標、すなわち深度情報を決定することは、反射画像を評価することを含む。評価は、特に各反射特徴について、光子比からの深度技術を使用したそれぞれのビームプロファイルの少なくとも１つの分析を含む。ビームプロファイルの分析は、一般に、ビームプロファイルを評価することを含み、少なくとも１つの数学演算、及び／又は少なくとも１つの比較、及び／又は少なくとも１つの対称化、及び／又は少なくとも１つのフィルタリング、及び／又は少なくとも１つの正規化を含んでよい。例えば、ビームプロファイルの分析は、ヒストグラム分析ステップ、差分測定の計算、ニューラルネットワークの適用、機械学習アルゴリズムの適用のうちの少なくとも１つを含み得る。評価装置は、特に、より大きな角度での記録、エッジなどの記録からノイズ又は非対称性を除去するために、ビームプロファイルを対称化及び／又は正規化及び／又はフィルタリングするように構成されることができる。評価装置は、空間周波数分析及び／又は中央値フィルタリングなどによってなど、高い空間周波数を除去することによって、ビームプロファイルをフィルタリングすることができる。集約は、光スポットの強度の中心によって実行され、中心までの同じ距離にある全ての強度を平均化することによって実行され得る。評価装置は、特に記録された距離による強度差を考慮するように、ビームプロファイルを最大強度に正規化するように構成されてよい。評価装置は、例えば、照射なしの画像化によって、ビームプロファイルからの背景光から影響を除去するように構成されてよい。
【0101】
評価装置は、少なくとも１つの関心領域における反射特徴の各々及び／又は反射特徴の反射ビームプロファイルの少なくとも１つの第１エリア及び少なくとも１つの第２エリアを決定するように構成され得る。評価装置は、第１エリアと第２エリアとを積分するように構成される。
【0102】
反射特徴の１つのビームプロファイルの分析は、ビームプロファイルの少なくとも１つの第１エリアと少なくとも１つの第２エリアを決定することを含んでよい。ビームプロファイルの第１エリアはエリアＡ１であり得、ビームプロファイルの第２エリアは、エリアＡ２であり得る。評価装置は、第１エリアと第２エリアとを積分するように構成され得る。評価装置は、積分された第１エリア及び積分された第２エリアを除算すること、積分された第１エリア及び積分された第２エリアの倍数を除算すること、積分された第１エリア及び積分された第２エリアの線形結合を除算することの１つ以上によって、結合信号、特に商Ｑを導出するように構成され得る。評価装置は、ビームプロファイルの少なくとも２つのエリアを決定するように、及び／又はビームプロファイルをビームプロファイルの異なるエリアを有する少なくとも２つのセグメントに分割するように構成されてよく、エリアが一致しない限り、エリアの重なりは可能である。例えば、評価装置は、２つ、３つ、４つ、５つ、又は最大１０個のエリアなど、複数のエリアを決定するように構成されてよい。評価装置は、光スポットをビームプロファイルの少なくとも２つのエリアに分割するように、及び／又は、ビームプロファイルをビームプロファイルの異なるエリアを含む少なくとも２つのセグメントに分割するように構成されてよい。評価装置は、エリアのうちの少なくとも２つについて、それぞれのエリアにわたるビームプロファイルの積分を決定するように構成されてよい。評価装置は、決定された積分の少なくとも２つを比較するように構成されてよい。具体的には、評価装置は、ビームプロファイルの少なくとも１つの第１エリア及び少なくとも１つの第２エリアを決定するように構成されてよい。本明細書で使用される場合、「ビームプロファイルのエリア」という用語は、一般に、商Ｑを決定するために使用される光センサ位置におけるビームプロファイルの任意の領域を指す。ビームプロファイルの第１エリアとビームプロファイルの第２エリアは、隣接する領域又は重複する領域のいずれか一方又は両方であってよい。ビームプロファイルの第１エリアとビームプロファイルの第２エリアは、エリアが一致していなくてよい。例えば、評価装置は、ＣＭＯＳセンサのセンサ領域を少なくとも２つのサブ領域に分割するように構成されてよく、評価装置は、ＣＭＯＳセンサのセンサ領域を、少なくとも１つの左側部分と少なくとも１つの右側部分、及び／又は少なくとも１つの上部分と少なくとも１つの下部分、及び／又は少なくとも１つの内部分と少なくとも１つの外部分、とに分割するように構成され得る。追加的又は代替的に、カメラは、少なくとも２つの光センサを備えてよく、第１光センサ及び第２光センサの感光エリアは、第１光センサが反射特徴のビームプロファイルの第１エリアを決定するよう適合され、第２光センサが反射特徴のビームプロファイルの第２エリアを決定するよう適合されるように配置され得る。評価装置は、第１エリアと第２エリアとを積分するように適合されてよい。評価装置は、縦方向座標を決定するために、商Ｑと縦方向座標の間の少なくとも１つの予め決定された関係を用いるように構成されてよい。予め決定された関係は、経験的関係、半経験的関係、及び分析的に導出された関係のうちの１つ以上であってよい。評価装置は、例えばルックアップリスト又はルックアップテーブルなどの、予め決定された関係を記憶するための少なくとも１つのデータ記憶装置を備えてよい。
【0103】
ビームプロファイルの第１エリアは、本質的にビームプロファイルのエッジ情報を含むことができ、ビームプロファイルの第２エリアは、本質的にビームプロファイルの中心情報を含み、及び／又は、ビームプロファイルの第１エリアは、本質的にビームプロファイルの左側部分に関する情報を含むことができ、ビームプロファイルの第２エリアは、本質的にビームプロファイルの右側部分に関する情報を含み得る。ビームプロファイルは、中心、すなわち、ビームプロファイルの最大値及び／又はビームプロファイルのプラトーの中心点及び／又は光スポットの幾何学的中心と、中心から延びる立下りエッジとを有してよい。第２領域は、断面の内側領域を含んでよく、第１領域は、断面の外側領域を含んでよい。本明細書で使用される場合、「本質的に中心情報」という用語は、一般に、中心情報の割合、すなわち中心に対応する強度分布の割合と比較して、エッジ情報の割合が低いこと、すなわちエッジに対応する強度分布の割合が低いことを指す。好ましくは、中心情報は、１０％未満、より好ましくは５％未満、のエッジ情報の割合を有し、最も好ましくは、中心情報はエッジ内容を含まない。本明細書で使用される場合、「本質的にエッジ情報」という用語は、一般に、エッジ情報の割合と比較して、中心情報の割合が低いことを指す。エッジ情報は、ビームプロファイル全体の情報、特に中心領域とエッジ領域の情報を有してよい。エッジ情報は、１０％未満、好ましくは５％未満の中心情報の割合を有してよく、より好ましくは、エッジ情報は中心コンテンツを含まない。ビームプロファイルが中心に近いか又はその周囲にあり、本質的に中心情報を含む場合は、ビームプロファイルの少なくとも１つのエリアは、ビームプロファイルの第２エリアとして決定及び／又は選択されてよい。ビームプロファイルが断面の立下りエッジの少なくとも部分を含む場合は、ビームプロファイルの少なくとも１つのエリアは、ビームプロファイルの第１エリアとして決定及び／又は選択されてよい。例えば、断面の全エリアが第１領域として決定されてよい。
【0104】
第１エリアＡ１及び第２エリアＡ２の他の選択も可能であり得る。例えば、第１エリアは、ビームプロファイルの本質的に外側領域を含み、第２エリアは、ビームプロファイルの本質的に内側領域を含み得る。例えば、二次元ビームプロファイルの場合、ビームプロファイルは左側部分と右側部分に分割されることができ、そこでは、第１エリアはビームプロファイルの左側部分のエリアを本質的に含み、第２エリアはビームプロファイルの右側部分のエリアを本質的に含んでよい。
【0105】
エッジ情報は、ビームプロファイルの第１エリアにおける光子数に関する情報を含み、中心情報は、ビームプロファイルの第２エリアにおける光子数に関する情報を含み得る。評価装置は、ビームプロファイルの面積分を決定するように構成されてよい。評価装置は、第１エリアの積分及び／又は加算によってエッジ情報を決定するように構成されてよい。評価装置は、第２エリアの積分及び／又は加算によって中心情報を決定するように構成されてよい。例えば、ビームプロファイルは台形ビームプロファイルであってよく、評価装置は台形の積分を決定するように構成されてよい。さらに、台形ビームプロファイルが仮定される場合、エッジ信号及び中心信号の決定は、例えばエッジの傾斜及び位置の決定、及び中心プラトーの高さの決定、ならびに幾何学的考察によるエッジ信号及び中心信号の導出など、台形ビームプロファイルの特性を利用した同等評価で置き換えられてよい。
【0106】
一実施形態では、Ａ１は、光センサ上の特徴点の全体又は完全なエリアに対応し得る。Ａ２は、光センサ上の特徴点の中心エリアであり得る。中心エリアは一定値であってよい。中心エリアは、特徴点の全エリアと比べてより小さくてもよい。例えば、円形の特徴点の場合、中心エリアは、特徴点の全半径の０．１～０．９、好ましくは全半径の０．４～０．６の半径を有してよい。
【0107】
一実施形態では、照射パターンは、少なくとも１つの線パターンを含んでいてよい。Ａ１は、光センサ上の、特に光センサの感光エリア上の線パターンの全線幅を有するエリアに対応してよい。光センサ上の線パターンは、光センサ上の線幅が増幅するように、照射パターンの線パターンと比較して拡大及び／又は変位されてよい。特に、光センサのマトリックスの場合には、光センサ上の線パターンの線幅は、ある列から別の列へと変化してもよい。Ａ２は、光センサ上の線パターンの中心エリアであってよい。中心エリアの線幅は一定の値であってよく、特に照射パターンの線幅に対応していてよい。中心エリアの線幅は、全体の線幅に比べて小さくてもよい。例えば、中心エリアは、全線幅の０．１～０．９、好ましくは全線幅の０．４～０．６の線幅を有していてよい。線パターンは、光センサ上でセグメント化されていてよい。光センサのマトリックスの各列は、線パターンの中心エリアの強度の中心情報と、線パターンの中心エリアからエッジ領域までさらに外側に延びる領域からの強度のエッジ情報を含むことができる。
【0108】
一実施形態では、照射パターンは、少なくとも１つの点パターンを含んでいてよい。Ａ１は、光センサ上の点パターンの点の全半径を有するエリアに対応し得る。Ａ２は、光センサ上の点パターンの点の中心エリアであり得る。中心エリアは一定値であってよい。中心エリアは、全半径と相当する半径を有することができる。例えば、中心エリアは、全半径の０．１～０．９、好ましくは全半径の０．４～０．６の半径を有することができる。
【0109】
照射パターンは、少なくとも１つの点パターンと少なくとも１つの線パターンの両方を含むことができる。線パターン及び点パターンに加えて、又は代替として、他の実施形態も可能である。
【0110】
評価装置は、積算された第１エリアと積算された第２エリアを除算すること、積算された第１エリアと積算された第２エリアの倍数を除算すること、積算された第１エリアと積算された第２エリアの線形結合を除算することのうちの１つ以上によって商Ｑを導出するように構成されてよい。
【0111】
評価装置は、第１エリアと第２エリアを除算すること、第１エリアと第２エリアの倍数を除算すること、第１エリアと第２エリアの線形結合を除算することのうちの１つ以上によって商Ｑを導出するように構成されてよい。評価装置は、
によって商Ｑを導出するように構成されてよく、
式中、ｘ及びｙは横方向座標、Ａ１、Ａ２はそれぞれビームプロファイルの第１エリア及び第２エリア、Ｅ（ｘ、ｙ）はビームプロファイルを表す。
【数39】
式中、ｘ及びｙは横方向座標、Ａ１、Ａ２はそれぞれビームプロファイルの第１エリア及び第２エリア、Ｅ（ｘ、ｙ）はビームプロファイルを表す。
【0112】
追加的に又は代替的に、評価装置は、光スポットの少なくとも１つのスライス又はカットから、中心情報又はエッジ情報の一方又は両方を決定するように適合されてよい。これは、例えば、商Ｑの面積分をスライス又はカットに沿った線積分で置き換えることによって実現され得る。精度を向上させるために、光スポットを通るいくつかのスライス又はカットを使用して平均してもよい。楕円形のスポットプロファイルの場合、いくつかのスライス又はカットにわたって平均化すると、改善された距離情報が得られ得る。
【0113】
例えば、ピクセルのマトリックスを有する光センサの場合、評価装置は、
－ 最高のセンサ信号を有するピクセルを決定し、少なくとも１つの中心信号を形成することと；
－ マトリックスのセンサ信号を評価し、少なくとも１つの和信号を形成することと；
－ 中心信号と和信号を結合させることによって商Ｑを決定することと；
－ 商Ｑを評価することにより、物体の少なくとも１つの縦方向座標ｚを決定することと、によって、ビームプロファイルを評価するように構成されてよい。
－ 最高のセンサ信号を有するピクセルを決定し、少なくとも１つの中心信号を形成することと；
－ マトリックスのセンサ信号を評価し、少なくとも１つの和信号を形成することと；
－ 中心信号と和信号を結合させることによって商Ｑを決定することと；
－ 商Ｑを評価することにより、物体の少なくとも１つの縦方向座標ｚを決定することと、によって、ビームプロファイルを評価するように構成されてよい。
【0114】
「中心信号」という用語は、一般に、ビームプロファイルの本質的に中心情報を含む少なくとも１つのセンサ信号を指す。本明細書で使用される場合、「最高のセンサ信号」という用語は、関心領域の局所最大値又は最大値の一方又は両方を指す。例えば、中心信号は、マトリックス全体又はマトリックス内の関心領域のピクセルによって生成された複数のセンサ信号のうち、最高のセンサ信号を有するピクセルの信号であり得、該関心領域は、マトリックスのピクセルによって生成される画像内で予め決定された、又は決定可能であり得る。中心信号は、単一のピクセルから、又は光センサの一群から生じ得、後者の場合、一例として、ピクセルの一群のセンサ信号は、中心信号を決定するために、加算、積分、又は平均化され得る。中心信号が生じるピクセルの一群は、例えば、最高のセンサ信号を有する実際のピクセルから予め決定された距離より短く離れたピクセルなどの隣接するピクセルの一群であり得、又は、最高のセンサ信号から予め決定された範囲内にあるセンサ信号を生成するピクセルの一群であり得る。中心信号が生じるピクセルの一群は、最大のダイナミックレンジを可能にするように、できるだけ大きく選択され得る。評価装置は、複数のセンサ信号、例えば最高のセンサ信号を有するピクセルの周りの複数のピクセルを統合することによって中心信号を決定するように適合されてもよい。例えば、ビームプロファイルは台形ビームプロファイルであってよく、評価装置は、台形の積分、特に台形のプラトーの積分を決定するように適合されてよい。
【0115】
上述したように、中心信号は、一般に、光スポットの中心にあるピクセルからのセンサ信号などの単一のセンサ信号であってもよいし、又は、光スポットの中心にあるピクセルから生じるセンサ信号の組み合せなど、複数のセンサ信号の組み合せであってもよいし、又は、前述の可能性の１つ以上によって導出されるセンサ信号を処理することによって導出される二次センサ信号であってもよい。中心信号の決定は、センサ信号の比較が従来の電子機器によってかなり簡単に実施されるため、電子的に実行されてよく、又は、ソフトウェアによって完全に又は部分的に実行されてよい。具体的には、中心信号は、最高のセンサ信号；最高のセンサ信号から予め決定された許容範囲内にあるセンサ信号の一群の平均；最高のセンサ信号を有するピクセルを含むピクセルの一群、及び隣接するピクセルの予め決定された一群からのセンサ信号の平均；最高のセンサ信号を有するピクセルを含むピクセルの一群、及び隣接するピクセルの予め決定された一群からのセンサ信号の合計；最高のセンサ信号から予め決定された許容範囲内にあるセンサ信号の一群の合計；予め決定された閾値を超えるセンサ信号の一群の平均；予め決定された閾値を超えるセンサ信号の一群の合計；最高のセンサ信号を有する光センサを含む光センサの一群、及び隣接するピクセルの予め決定された一群からのセンサ信号の積分；最高のセンサ信号から予め決定された許容範囲内にあるセンサ信号の一群の積分；予め決定された閾値を超えるセンサ信号の一群の積分、からなる群から選択され得る。
【0116】
同様に、「和信号」という用語は、一般に、ビームプロファイルの本質的にエッジ情報を含む信号を指す。例えば、和信号は、マトリックス全体又はマトリックス内の関心領域のセンサ信号を加算すること、センサ信号を積分すること、又はセンサ信号を平均することによって導出することができ、該関心領域は、マトリックスの光センサによって生成される画像内で予め決定された、又は決定可能である。センサ信号を合計、積分、又は平均化する場合、センサ信号が生成される実際の光センサは、加算、積分、又は平均化から除外されてもよく、あるいは、加算、積分、又は平均化に含まれてもよい。評価装置は、マトリックス全体の、又はマトリックス内の関心領域の信号を積分することにより、和信号を決定するように適合され得る。例えば、ビームプロファイルは台形ビームプロファイルであり得、評価装置は、台形全体の積分を決定するように適合され得る。さらに、台形ビームプロファイルが仮定される場合、エッジ信号及び中心信号の決定は、例えばエッジの傾斜及び位置の決定、及び中心プラトーの高さの決定、ならびに幾何学的考察によるエッジ信号及び中心信号の導出など、台形ビームプロファイルの特性を利用した同等評価で置き換えられてよい。
【0117】
同様に、中心信号及びエッジ信号はまた、例えばビームプロファイルの円形セグメントなどのビームプロファイルのセグメントを使用することによって決定され得る。例えば、ビームプロファイルは、ビームプロファイルの中心を通過しない分割線又は弦によって２つのセグメントに分割され得る。したがって、一方のセグメントは実質的にエッジ情報を含み、他方のセグメントは実質的に中心情報を含むことになる。例えば、中心信号中のエッジ情報の量をさらに減らすために、エッジ信号が中心信号からさらに減算されてもよい。
【0118】
商Ｑは、中心信号と和信号を結合して生成される信号であってよい。具体的には、決定は、中心信号と和信号の商、又はその逆の商を形成すること；中心信号の倍数と和信号の倍数の商、又はその逆の商を形成すること；中心信号の線形結合と、和信号の線形結合の商、又はその逆の商を形成すること、のうちの１つ以上を含み得る。追加的に又は代替的に、商Ｑは、中心信号と和信号の間の比較に関する少なくとも１つの情報項目を含む任意の信号又は信号の結合を含むことができる。
【0119】
本明細書で使用される場合、「反射特徴の縦方向座標」という用語は、光センサと対応する照射特徴を放出するシーンの点との間の距離を指す。評価装置は、縦方向座標を決定するために、商Ｑと縦方向座標の間の少なくとも１つの予め決定された関係を用いるように構成されてよい。予め決定された関係は、経験的関係、半経験的関係、及び分析的に導出された関係のうちの１つ以上であってよい。評価装置は、例えばルックアップリスト又はルックアップテーブルなどの予め決定された関係を記憶するための少なくとも１つのデータ記憶装置を備えてよい。
【0120】
評価装置は、ゼロ次数及び高次数の全ての反射特徴について距離を計算する少なくとも１つの光子比からの深度アルゴリズムを実行するように構成され得る。
【0121】
さらなる態様において、本発明は、少なくとも１つの物体の材料を検出するための方法を開示しており、そこでは本発明による検出器が使用される。本方法は、以下のステップ：
－ 少なくとも１つのプロジェクタによって生成された少なくとも１つの照射パターンで物体を照射するステップであって、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射特徴は第１波長を有するステップと、
－ 少なくとも１つのフラッド光源によって生成されたシーン照射で物体を照射するステップであって、前記フラッド光源は、前記第１波長とは異なる第２波長を有するシーン照射を放出するように構成されているステップと、
－ センサ素子を使用して、前記照射パターンに応答して前記物体によって生成された複数の反射特徴を含む少なくとも１つの反射画像を画像化するステップであって、反射特徴の各々がビームプロファイルを含むステップと、
－ センサ素子を使用して、前記シーン照射によって照射された物体の少なくとも１つのシーン画像を画像化するステップと、
－ 評価装置を使用して、少なくとも１つの前記反射特徴の前記ビームプロファイルを評価することによって、前記物体の少なくとも１つの第１材料情報を決定するステップと、
－ 前記評価装置を使用して、前記シーン画像を評価することによって前記物体の少なくとも１つの第２材料情報を決定するステップと、
－ 前記評価装置を使用して、前記第１材料情報及び前記第２の材料情報を使用して前記物体の材料を決定するステップと、
を含む。
－ 少なくとも１つのプロジェクタによって生成された少なくとも１つの照射パターンで物体を照射するステップであって、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射特徴は第１波長を有するステップと、
－ 少なくとも１つのフラッド光源によって生成されたシーン照射で物体を照射するステップであって、前記フラッド光源は、前記第１波長とは異なる第２波長を有するシーン照射を放出するように構成されているステップと、
－ センサ素子を使用して、前記照射パターンに応答して前記物体によって生成された複数の反射特徴を含む少なくとも１つの反射画像を画像化するステップであって、反射特徴の各々がビームプロファイルを含むステップと、
－ センサ素子を使用して、前記シーン照射によって照射された物体の少なくとも１つのシーン画像を画像化するステップと、
－ 評価装置を使用して、少なくとも１つの前記反射特徴の前記ビームプロファイルを評価することによって、前記物体の少なくとも１つの第１材料情報を決定するステップと、
－ 前記評価装置を使用して、前記シーン画像を評価することによって前記物体の少なくとも１つの第２材料情報を決定するステップと、
－ 前記評価装置を使用して、前記第１材料情報及び前記第２の材料情報を使用して前記物体の材料を決定するステップと、
を含む。
【0122】
方法ステップは所定の順序で実施されてよく、又は異なる順序で実施されてよい。さらに、列挙されていない１つ以上の追加の方法ステップが存在してよい。さらに、方法ステップの１つ、１つより多く、又は、全てさえも、繰り返し実施されてよい。詳細、オプション及び定義については、上述した検出器を参照することができる。したがって、具体的には、上で概説したように、本方法は、上記に与えられた又は以下にさらに詳細に与えられる実施形態の１つ以上によるような、本発明による検出器を使用することを含むことができる。
【0123】
本方法はさらに、センサ信号を評価し、それによって結合信号Ｑを決定し、それぞれのビームプロファイルの分析によって少なくとも１つの反射特徴の縦方向座標を決定することを含むことができる。ビームプロファイルの分析は、反射特徴に関連するセンサ信号からの結合信号Ｑを評価することを含んでよい。評価装置は、縦方向座標を決定するために、結合信号Ｑと縦方向座標との間の少なくとも１つの予め決定された関係を使用するように構成されてよい。
【0124】
さらなる態様では、プログラムがコンピュータ又はコンピュータネットワーク上で実行されるときに、本発明による方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータプログラムが開示される。
【0125】
本発明のさらなる態様においては、上記で与えられた又は以下でさらに詳細に与えられる１つ以上の実施形態などによる、本発明による検出器の使用が、交通技術における位置測定；娯楽用途；セキュリティ用途；監視用途；安全用途；ヒューマンマシンインターフェイス用途；追跡用途；写真用途；画像化用途又はカメラ用途；少なくとも１つの空間のマップを生成するためのマッピング用途；車両用のホーミング又は追跡ビーコン検出器；屋外用途；モバイル用途；通信用途；マシンビジョン用途；ロボット用途；品質管理用途；製造用途；自動車用途、からなる群から選択される使用目的のために、提案される。
【0126】
例えば、検出器は、運転者の監視、パーソナライズされた車両などのされた車両用途に使用されることができる。
【0127】
本発明の検出器及び装置のさらなる使用に関しては、WO2018/091649A1、WO2018/091638A1及びWO2018/091640A1及びC. Lennartz, F. Schick, S. Metz, 「ホワイトペーパー－-3D画像と材料検出のためのビームプロファイル分析(Whitepaper - Beam Profile Analysis for 3D imaging and material detection)」2021年4月28日、ルートヴィッヒスハーフェン、ドイツが参照され、その内容は参照によって含まれる。
【0128】
全体として、本発明の文脈において、以下の実施形態が好ましいと考えられる：
実施形態１．少なくとも１つの物体の材料検出のための検出器であって、前記検出器は：
－ 少なくとも１つの照射パターンで少なくとも１つの物体を照射するための少なくとも１つのプロジェクタであって、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射特徴は第１波長を有する、少なくとも１つのプロジェクタと；
－ シーン照射用に構成された少なくとも１つのフラッド光源であって、前記フラッド光源は、前記第１波長とは異なる第２波長を有するシーン照射を放出するように構成されている、少なくとも１つのフラッド光源と；
－ 光センサのマトリックスを有し、前記光センサはそれぞれ感光エリアを有する少なくとも１つのセンサ素子であって、各光センサは、前記物体から前記検出器に伝播する光ビームによるそれぞれの感光エリアの照射に応答して、少なくとも１つのセンサ信号を生成するように設計され、
前記センサ素子は、前記照射パターンに応答して前記物体によって生成される複数の反射特徴を含む少なくとも１つの反射画像を画像化するように構成され、前記反射特徴の各々は、ビームプロファイルを備え、
前記センサ素子は、前記シーン照射によって照射された前記物体の少なくとも１つのシーン画像を画像化するように構成される、少なくとも１つのセンサ素子と；
－ 少なくとも１つの評価装置であって、
前記評価装置は、少なくとも１つの前記反射特徴の前記ビームプロファイルを評価することにより、前記物体の少なくとも１つの第１材料情報を決定するように構成され、
前記評価装置は、前記シーン画像を評価することにより、前記物体の少なくとも１つの第２材料情報を決定するように構成され、
前記評価装置は、前記第１材料情報と前記第２材料情報とを用いて前記物体の材料を決定するように構成されている、少なくとも１つの評価装置と、
を備える、検出器。
実施形態１．少なくとも１つの物体の材料検出のための検出器であって、前記検出器は：
－ 少なくとも１つの照射パターンで少なくとも１つの物体を照射するための少なくとも１つのプロジェクタであって、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射特徴は第１波長を有する、少なくとも１つのプロジェクタと；
－ シーン照射用に構成された少なくとも１つのフラッド光源であって、前記フラッド光源は、前記第１波長とは異なる第２波長を有するシーン照射を放出するように構成されている、少なくとも１つのフラッド光源と；
－ 光センサのマトリックスを有し、前記光センサはそれぞれ感光エリアを有する少なくとも１つのセンサ素子であって、各光センサは、前記物体から前記検出器に伝播する光ビームによるそれぞれの感光エリアの照射に応答して、少なくとも１つのセンサ信号を生成するように設計され、
前記センサ素子は、前記照射パターンに応答して前記物体によって生成される複数の反射特徴を含む少なくとも１つの反射画像を画像化するように構成され、前記反射特徴の各々は、ビームプロファイルを備え、
前記センサ素子は、前記シーン照射によって照射された前記物体の少なくとも１つのシーン画像を画像化するように構成される、少なくとも１つのセンサ素子と；
－ 少なくとも１つの評価装置であって、
前記評価装置は、少なくとも１つの前記反射特徴の前記ビームプロファイルを評価することにより、前記物体の少なくとも１つの第１材料情報を決定するように構成され、
前記評価装置は、前記シーン画像を評価することにより、前記物体の少なくとも１つの第２材料情報を決定するように構成され、
前記評価装置は、前記第１材料情報と前記第２材料情報とを用いて前記物体の材料を決定するように構成されている、少なくとも１つの評価装置と、
を備える、検出器。
【0129】
実施形態２．前記評価装置は、材料を区別するための追加情報チャネルとして前記第２材料情報を使用するように構成されている、先行する実施形態に記載の検出器。
【0130】
実施形態３．前記検出器は、生物学的材料又は非生物学的材料かを区別するように構成されている、先行する実施形態のいずれか１つに記載の検出器。
【0131】
実施形態４．前記検出器は、皮膚と非皮膚を区別するように構成されている、先行する実施形態のいずれか１つに記載の検出器。
【0132】
実施形態５．前記第１波長と前記第２波長は、赤外スペクトル範囲において異なる波長である、先行する実施形態のいずれか１つに記載の検出器。
【0133】
実施形態６．前記第１波長は９４０ｎｍであり、前記第２波長は８５０ｎｍである、先行する実施形態のいずれか１つに記載の検出器。
【0134】
実施形態７．前記プロジェクタは複数のエミッタを備え、前記エミッタは、少なくとも１つの半導体レーザ、少なくとも１つのダブルヘテロ構造レーザ、少なくとも１つの外部キャビティレーザ、少なくとも１つの分離封じ込めヘテロ構造レーザ、少なくとも１つの量子カスケードレーザ、少なくとも１つの分散ブラッグ(bragg)反射器レーザ、少なくとも１つのポラリトンレーザ、少なくとも１つのハイブリッドシリコンレーザ、少なくとも１つの拡張キャビティダイオードレーザ、少なくとも１つの量子ドットレーザ、少なくとも１つのボリュームブラッググレーティングレーザ、少なくとも１つのインジウムヒ素レーザ、少なくとも１つのトランジスタレーザ、少なくとも１つのダイオード励起レーザ、少なくとも１つの分散フィードバックレーザ、少なくとも１つの量子ウェルレーザ、少なくとも１つのバンド間カスケードレーザ、少なくとも１つのガリウムヒ素レーザ、少なくとも１つの半導体リングレーザ、少なくとも１つの拡張キャビティダイオードレーザ、少なくとも１つの垂直共振器面発光レーザ(VCSEL)からなる群から選択される少なくとも１つのエミッタを備える、先行する実施形態のいずれか１つに記載の検出器。
【0135】
実施形態８．前記フラッド光源は、少なくとも１つの発光ダイオード（LED）を備える、先行する実施形態のいずれか１つに記載の検出器。
【0136】
実施形態９．前記評価装置は、それぞれのビームプロファイルの分析によって少なくとも１つの前記反射特徴の縦方向座標を決定するように構成され、ビームプロファイルの分析は、前記反射特徴に関連するセンサ信号からの結合信号Ｑを評価することを含み、前記評価装置は、前記縦方向座標を決定するために、前記結合信号Ｑと前記縦方向座標との間の少なくとも１つの予め決定された関係を使用するように構成される、先行する実施形態のいずれか１つに記載の検出器。
【0137】
実施形態１０．前記評価装置は、前記センサ信号を除算すること、前記センサ信号の倍数を除算すること、前記センサ信号の線形結合を除算することのうちの１つ以上によって結合信号Ｑを導出するように構成されている、先行する実施形態に記載の検出器。
【0138】
実施形態１１．前記センサ素子が、少なくとも１つのＣＣＤチップ及び／又は少なくとも１つのＣＭＯＳチップを備える、先行する実施形態のいずれか１つに記載の検出器。
【0139】
実施形態１２．先行する実施形態のいずれか１つに記載の少なくとも１つの検出器を使用する少なくとも１つの物体の材料を検出するための方法であって、前記方法は、以下のステップ：
－ 少なくとも１つのプロジェクタによって生成された少なくとも１つの照射パターンで物体を照射するステップであって、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射特徴は第１波長を有するステップと、
－ 少なくとも１つのフラッド光源によって生成されたシーン照射で物体を照射するステップであって、前記フラッド光源は、前記第１波長とは異なる第２波長を有するシーン照射を放出するように構成されているステップと、
－ センサ素子を使用して、前記照射パターンに応答して前記物体によって生成された複数の反射特徴を含む少なくとも１つの反射画像を画像化するステップであって、反射特徴の各々がビームプロファイルを含むステップと、
－ センサ素子を使用して、前記シーン照射によって照射された物体の少なくとも１つのシーン画像を画像化するステップと、
－ 評価装置を使用して、少なくとも１つの前記反射特徴の前記ビームプロファイルを評価することによって、前記物体の少なくとも１つの第１材料情報を決定するステップと、
－ 前記評価装置を使用して、前記シーン画像を評価することによって前記物体の少なくとも１つの第２材料情報を決定するステップと、
－ 前記評価装置を使用して、前記第１材料情報及び前記第２の材料情報を使用して前記物体の材料を決定するステップと、
を含む、方法。
－ 少なくとも１つのプロジェクタによって生成された少なくとも１つの照射パターンで物体を照射するステップであって、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射特徴は第１波長を有するステップと、
－ 少なくとも１つのフラッド光源によって生成されたシーン照射で物体を照射するステップであって、前記フラッド光源は、前記第１波長とは異なる第２波長を有するシーン照射を放出するように構成されているステップと、
－ センサ素子を使用して、前記照射パターンに応答して前記物体によって生成された複数の反射特徴を含む少なくとも１つの反射画像を画像化するステップであって、反射特徴の各々がビームプロファイルを含むステップと、
－ センサ素子を使用して、前記シーン照射によって照射された物体の少なくとも１つのシーン画像を画像化するステップと、
－ 評価装置を使用して、少なくとも１つの前記反射特徴の前記ビームプロファイルを評価することによって、前記物体の少なくとも１つの第１材料情報を決定するステップと、
－ 前記評価装置を使用して、前記シーン画像を評価することによって前記物体の少なくとも１つの第２材料情報を決定するステップと、
－ 前記評価装置を使用して、前記第１材料情報及び前記第２の材料情報を使用して前記物体の材料を決定するステップと、
を含む、方法。
【0140】
実施形態１３．センサ信号を評価し、それによって結合信号Ｑを決定し、それぞれのビームプロファイルの分析によって少なくとも１つの前記反射特徴の縦方向座標を決定することをさらに含み、ビームプロファイルの前記分析は、前記反射特徴に関連するセンサ信号からの前記結合信号Ｑを評価することを含み、前記評価装置は、縦方向座標を決定するために、前記結合信号Ｑと前記縦方向座標との間の少なくとも１つの予め決定された関係を使用するように構成される、先行する実施形態に記載の方法。
【0141】
実施形態１４．検出器に関する先行する実施形態のいずれか１つに記載の検出器の使用であって、使用目的が、交通技術における位置測定；娯楽用途；セキュリティ用途；監視用途；安全用途；ヒューマンマシンインターフェイス用途；追跡用途；写真用途；画像化用途又はカメラ用途；少なくとも１つの空間のマップを生成するためのマッピング用途；車両用のホーミング又は追跡ビーコン検出器；屋外用途；モバイル用途；通信用途；マシンビジョン用途；ロボット用途；品質管理用途；製造用途；自動車用途、からなる群から選択される、使用。
【0142】
本明細書で使用される場合、「有する」、「備える」、又は「含む」という用語、又はそれらの任意の文法上の変形は、非排他的な方法で使用される。したがって、これらの用語は、これらの用語によって導入された特徴の他に、この文脈で説明されている実体にさらなる特徴が存在しない状況と、１つ以上のさらなる特徴が存在する状況の両方を指し得る。一例として、「ＡはＢを有する」、「ＡはＢを備える」、及び「ＡはＢを含む」という表現は、Ｂ以外にＡに他の要素が存在しない状況（つまり、Ａは専らかつ排他的にＢから構成される状況）と、Ｂに加えて、１つ以上の要素、例えば要素Ｃ、要素ＣとＤ、又はさらに要素などが実体Ａに存在する状況の双方を指し得る。
【0143】
さらに、「少なくとも１つ」、「１つ以上」という用語、又は、特徴もしくは要素が１回以上存在し得ることを示す同様の表現は、典型的には、それぞれの特徴又は要素を紹介する際に1回のみ使用されることに留意されたい。以下では、ほとんどの場合、それぞれの特徴又は要素を参照するときに、「少なくとも１つ」又は「１つ以上」という表現は、それらの特徴又は要素が１回以上現れ得るという事実にもかかわらず、繰り返されないことに留意されたい。
【0144】
さらに、本明細書で使用される場合、「好ましくは」、「より好ましくは」、「特に」、「より特に」、「具体的に」、「より具体的に」という用語、又は、同様の用語は、代替の可能性を制限することなく、任意の特徴に関連して使用される。したがって、これらの用語によって導入される特徴は、任意の特徴であり、いかなる意味でも特許請求の範囲を限定することを意図するものではない。本発明は、当業者であれば認識するように、代替的特徴を用いて実施することができる。同様に、「本発明の一実施形態では」又は同様の表現によって導入される特徴は、本発明の代替の実施形態に関するいかなる制限もなく、本発明の範囲に関するいかなる制限もなく、及び、そのような方法で導入される特徴を本発明の他の任意の又は非任意の特徴と組み合わせる可能性に関するいかなる制限もなく、任意の特徴であることが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【0145】
本発明のさらなる任意の詳細及び特徴は、従属請求項と関連して続く好ましい例示的な実施形態の説明から明らかである。この文脈において、特定の特徴は、孤立した形で、又は他の特徴と組み合わせて実施され得る。本発明は、例示的な実施形態に限定されるものではない。例示的な実施形態は、図に概略的に示されている。個々の図における同一の参照数字は、同一の要素又は同一の機能を有する要素、あるいは、機能に関して互いに対応する要素を指す。
【0146】
具体的に、図面では：
【図1】本発明による検出器の一実施形態を示す図である。
【図2】検出器を備えたモバイル装置を示す図である。
【図3】反射率分布を示す図である。
【図4】本発明による方法の一実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0147】
実施形態の詳細な説明
図１は、本発明による少なくとも１つの物体１１２の材料検出のための検出器１１０の実施形態を非常に概略的に示している。図２には、例示的な物体１１２が示されている。図２にさらに示すように、検出器１１０は、携帯電話又はスマートフォンなどのモバイル装置１１４に取り付けられるか、又はモバイル装置１１４に一体化されるかのいずれかであってよい。検出器１１０は、モバイル装置１１４、例えばモバイル装置１１４のハウジング内に一体化されてよい。モバイル装置１１４は、携帯電話又はスマートフォンなどのモバイル通信装置、タブレットコンピュータ、ポータブルコンピュータのうちの１つ以上である。
図１は、本発明による少なくとも１つの物体１１２の材料検出のための検出器１１０の実施形態を非常に概略的に示している。図２には、例示的な物体１１２が示されている。図２にさらに示すように、検出器１１０は、携帯電話又はスマートフォンなどのモバイル装置１１４に取り付けられるか、又はモバイル装置１１４に一体化されるかのいずれかであってよい。検出器１１０は、モバイル装置１１４、例えばモバイル装置１１４のハウジング内に一体化されてよい。モバイル装置１１４は、携帯電話又はスマートフォンなどのモバイル通信装置、タブレットコンピュータ、ポータブルコンピュータのうちの１つ以上である。
【0148】
検出器１１０は、少なくとも１つの照射パターンで物体１１２を照射するための少なくとも１つのプロジェクタ１１６を備える。照射パターンは複数の照射特徴を含む。照射特徴は第１波長を有する。
【0149】
照射パターンは、少なくとも１つの点パターン；少なくとも１つの線パターン；少なくとも１つのストライプパターン；少なくとも１つの市松模様パターン；周期的又は非周期的な特徴の配置を含む少なくとも１つのパターン、からなる群から選択されてよい。照射パターンは、三角形パターン、長方形パターン、六角形パターン、又はさらに凸状のタイル状パターンなどの規則的な及び／又は一定の及び／又は周期的なパターンを含んでよい。照射パターンは、少なくとも１つの点；少なくとも１つの線；平行線又は交差線などの少なくとも２つの線；少なくとも１つの点と１つの線；周期的又は非周期的な特徴の少なくとも１つの配置；少なくとも１つの任意の形状の特徴からなる群から選択される少なくとも１つの照射特徴を示してよい。照射パターンは：少なくとも１つの点パターン、特に擬似ランダム点パターン；ランダム点パターン又は準ランダムパターン；少なくとも１つのソボル(Sobol)パターン；少なくとも１つの準周期的パターン；少なくとも１つの既知の特徴を含む少なくとも１つのパターン；少なくとも１つの規則的なパターン；少なくとも１つの三角形パターン；少なくとも１つの六角形パターン；少なくとも１つの長方形パターン；凸状の均一なタイル状体(tiling)を含む少なくとも１つのパターン；少なくとも１つの線を含む少なくとも１つの線パターン；平行線又は交差線などの少なくとも２つの線を含む少なくとも１つの線パターン、からなる群から選択される少なくとも１つのパターンを含むことができる。例えば、プロジェクタ１１６は、点群特徴又は非点状特徴を生成及び／又は投影するように構成されることができる。例えば、プロジェクタ１１６は、照射パターンが複数の点群特徴又は非点状特徴を含むことができるように、点群特徴又は非点状特徴を生成するように構成されてよい。照射パターンは、三角形パターン、長方形パターン、六角形パターン、又はさらに凸状のタイル状体を含むパターンなどの規則的及び／又は一定及び／又は周期的なパターンを含むことができる。照射パターンは、六角形パターンが好ましい場合があるように、エリア当たり可能な限り多くの特徴を含むことができる。それぞれの照射パターンの２つの特徴間の距離、及び／又は、少なくとも１つの照射特徴のエリアは、少なくとも１つの検出器によって決定される画像内の錯乱円に依存し得る。例えば、照射パターンは、周期的な点パターンを含んでよい。
【0150】
プロジェクタ１１６は、例えば図３に示すように、エミッタ１２０の少なくとも１つのアレイ１１８を備える。エミッタ１２０の各々は、少なくとも１つの光ビームを生成するように構成される。エミッタ１２０の各々は、少なくとも１つの半導体レーザ、少なくとも１つのダブルヘテロ構造レーザ、少なくとも１つの外部キャビティレーザ、少なくとも１つの分離封じ込めヘテロ構造レーザ、少なくとも１つの量子カスケードレーザ、少なくとも１つの分散ブラッグ(bragg)反射器レーザ、少なくとも１つのポラリトンレーザ、少なくとも１つのハイブリッドシリコンレーザ、少なくとも１つの拡張キャビティダイオードレーザ、少なくとも１つの量子ドットレーザ、少なくとも１つのボリュームブラッググレーティングレーザ、少なくとも１つのインジウムヒ素レーザ、少なくとも１つのガリウムヒ素レーザ、少なくとも１つのトランジスタレーザ、少なくとも１つのダイオード励起レーザ、少なくとも１つの分散フィードバックレーザ、少なくとも１つの量子ウェルレーザ、少なくとも１つのバンド間カスケードレーザ、少なくとも１つの半導体リングレーザ、少なくとも１つの垂直共振器面発光レーザ(VCSEL)、特に少なくとも１つのＶＣＳＥＬアレイ；少なくとも１つのＬＥＤ又は少なくとも１つの電球などの少なくとも１つの非レーザ光源など、少なくとも１つのレーザ源からなる群から選択される少なくとも１つの要素であってよく、及び／又はそれを含んでよい。
【0151】
エミッタ１２０のアレイ１１８は、二次元又は一次元のアレイであってよい。アレイ１１８は、マトリックス状に配置された複数のエミッタ１２０を含むことができる。図３に示すように、マトリックスは、具体的には、１つ以上の行(rows)及び１つ以上の列(columns)を有する長方形のマトリックスであってよく、又はそれを含んでいてよい。行と列は、具体的には長方形方式に配置されてよい。しかしながら、非長方形の配置など、他の配置が可能である。一例として、円形の配置も可能であり、そこでは要素は中心点のまわりに同心円又は楕円に配置される。
【0152】
例えば、エミッタ１２０は、ＶＣＳＥＬのアレイ１１８であってよい。ＶＣＳＥＬの例は、例えば、en.wikipedia.org/wiki/Vertical-cavity_surface-emitting_laserに記載されている。ＶＣＳＥＬは、一般に、WO2017/222618Aなどから当業者に公知である。ＶＣＳＥＬの各々は、少なくとも１つの光ビームを生成するように構成される。ＶＣＳＥＬは、共通の基板上に配置されてよく、又は異なる基板上に配置されてよい。アレイ１１８は最大２５００のＶＣＳＥＬを備えることができる。例えば、アレイ１１８は、３．５Ｗの高出力アレイなど、３８×２５のＶＣＳＥＬを備えることができる。例えば、アレイは、２．５Ｗの１０×２７ＶＣＳＥＬを備えることができる。例えば、アレイは、０．９Ｗの９６ＶＣＳＥＬを備えることができる。アレイのサイズは、例えば２５００要素のアレイのサイズは、最大２ｍｍ×２ｍｍであり得る。
【0153】
照射特徴は第１波長を有する。それぞれのエミッタ１２０によって放出される光ビームは、３００～１１００ｎｍ、好ましくは５００～１１００ｎｍの波長を有することができる。例えば、赤外スペクトル範囲の光、例えば７８０ｎｍ～３．０μｍの範囲の光を使用することができる。具体的には、シリコンフォトダイオードが適用可能な近赤外領域の一部、具体的には７００ｎｍ～１１００ｎｍの範囲の光を用いることができる。エミッタ１２０は、赤外領域、特に近赤外領域において少なくとも１つの照射パターンを生成するように構成され得る。近赤外領域の光を使用することにより、光が人間の目によって検出されないか、又は弱くしか検出されないが、シリコンセンサ、特に標準的なシリコンセンサによって依然として検出可能であることを可能にすることができる。
【0154】
例えば、第１の波長は９４０ｎｍであってよい。この波長は、例えばCIE085-1989「太陽スペクトル放射照度(Solarspectral Irradiance)」に記載されているように、地球上の太陽放射はこの波長で放射照度が極小となるため、有利であると考えられる。例えば、エミッタ１２０はＶＣＳＥＬのアレイであってよい。ＶＣＳＥＬは、８００ｎｍから１０００ｎｍの波長範囲の光ビームを放出するように構成されることができる。例えば、ＶＣＳＥＬは、８０８ｎｍ、８５０ｎｍ、９４０ｎｍ、又は９８０ｎｍの光ビームを放出するように構成されることができる。好ましくは、ＶＣＳＥＬは９４０ｎｍで光を放出する。
【0155】
検出器は、シーン照射用に構成された少なくとも１つのフラッド光源１２２を備える。フラッド光源１２２は、第１波長とは異なる第２波長を有するシーン照射を放出するように構成される。フラッド光源１２２は、物体を照射するための少なくとも１つの照射光ビームを提供するように適合され得る。フラッド光源１２２は、シーン照射用に構成される。シーン照射は、シーンの拡散照射及び／又は均一照射であってよい。シーンは、少なくとも１つの物体１１２と周辺環境を含むことができる。フラッド光源１２２は、物体１１２を直接的又は間接的に照射するように適合されてよく、照射は、物体１１２の表面によって反射又は散乱され、それによって、少なくとも部分的に検出器１１０のセンサ素子に向けられる。フラッド光源１２２は、例えば、光ビームを物体１１２に向けることによって、光ビームを反射する物体１１２を照射するように適合させることができる。
【0156】
フラッド光源１２２は、第１波長とは異なる第２波長を有するシーン照射を放出するように構成される。フラッド光源１２２は、少なくとも１つの発光ダイオード（ＬＥＤ）を備え得る。フラッド光源１２２は、単一の光源、又は複数の光源を備え得る。一例として、フラッド光源１２２によって放出される光は、３００～１１００ｎｍ、特に５００～１１００ｎｍの波長を有することができる。追加的に又は代替的に、赤外スペクトル範囲の光、例えば７８０ｎｍ～３．０μｍの範囲の光を使用することができる。具体的には、シリコンフォトダイオードが適用可能な近赤外領域の一部、特に７００ｎｍ～１１００ｎｍの範囲の光を使用することができる。フラッド光源１２２は、単一の波長の光を放出するように構成されてよい。具体的には、波長は近赤外領域であってよい。他の実施形態では、フラッド光源１２２は、他の波長チャネルでの追加測定を可能にするように、複数の波長で光を放出するように適合されてよい。
【0157】
第１波長と第２波長は、材料を区別できるように選択されることができる。例えば、２つ以上の材料は、第１波長に対しては同様の反射率を有するが、第２波長に対するそれぞれの反射率は異なり得る。第１波長と第２波長は、赤外スペクトル範囲において異なる波長であってよい。例えば、第１波長は９４０ｎｍであり、第２波長は８５０ｎｍであってよい。
【0158】
検出器１１０は、プロジェクタ１１６及び／又はフラッド光源１２２の光放出を制御するように構成された少なくとも１つの制御ユニット１２４を備えることができる。例えば、プロジェクタ１１６は、少なくとも１つのシャッタ１２６を備える。シャッタ１２６は、通過する光を遮断するように構成された光学素子であってよい。シャッタ１２６は、エミッタ１２０の１つからの光が通過するのを一時的に遮断するように構成されることができる。
【0159】
検出器１１０は、例えば少なくとも１つのカメラ１３０の一部であるように、光センサ１３２のマトリックスを有する少なくとも１つのセンサ素子１２８を有する。光センサ１３２はそれぞれ感光エリアを有する。各光センサ１３２は、物体１１２からセンサ素子１２８に伝播する反射光ビームによるそれぞれの感光エリアの照射に応答して、少なくとも１つのセンサ信号を生成するように設計されている。センサ素子１２８は、空間的に解像された一次元、二次元、あるいは三次元の光学データ又は情報を記録又はキャプチャするように構成された少なくとも１つの撮像素子であるか、又はそれらを備えていてよい。一例として、センサ素子１２８は、画像を記録するように構成された少なくとも１つのＣＣＤチップ及び／又は少なくとも１つのＣＭＯＳチップなどの少なくとも１つのカメラチップを備え得る。
【0160】
光センサ１３２は、具体的には、少なくとも１つの光検出器、好ましくは無機光検出器、より好ましくは無機半導体光検出器、最も好ましくはシリコン光検出器であってよく、又はそれを含んでいてよい。具体的には、光センサ１３２は、赤外スペクトル範囲において感度を有してよい。マトリックスの全てのピクセル、又はマトリックスの光センサの少なくとも一群は、具体的には同一であってよい。マトリックスの同一のピクセルの一群は、具体的には、異なるスペクトル範囲について提供されてもよく、又は全てのピクセルが、スペクトル感度に関して同一であってもよい。さらに、ピクセルは、サイズ及び／又はそれらの電子的又は光電子的特性に関して同一であってもよい。具体的には、光センサ１３２は、赤外スペクトル範囲、好ましくは７００ｎｍ～３．０マイクロメートルの範囲に感度を有する少なくとも１つの無機フォトダイオードであってよく、又はそれらを含んでいてよい。具体的には、光センサ１３２は、シリコンフォトダイオードが適用可能な特に７００ｎｍ～１１００ｎｍの範囲の近赤外領域の部分で感度を有してよい。光センサに使用され得る赤外光センサは、例えば、ドイツ，Ｄ－６７０５６ Ｌｕｄｗｉｇｓｈａｆｅｎ ａｍ ＲｈｅｉｎのｔｒｉｎａｍｉＸ ＧｍｂＨのＨｅｒｔｚｓｔｕｅｃｋ（登録商標）というブランド名で市販されている赤外光センサなど、市販の赤外光センサであってよい。したがって、一例として、光センサ１３２は、固有の光起電型の少なくとも１つの光センサ、より好ましくは、Ｇｅフォトダイオード、ＩｎＧａＡｓフォトダイオード、拡張ＩｎＧａＡｓフォトダイオード、ＩｎＡｓフォトダイオード、ＩｎＳｂフォトダイオード、ＨｇＣｄＴｅフォトダイオード、からなる群から選択される少なくとも１つの半導体フォトダイオードを含み得る。追加的又は代替的に、光センサ１３２は、外因性光起電型の少なくとも１つの光センサ、より好ましくは、Ｇｅ：Ａｕフォトダイオード、Ｇｅ：Ｈｇフォトダイオード、Ｇｅ：Ｃｕフォトダイオード、Ｇｅ：Ｚｎフォトダイオード、Ｓｉ：Ｇａフォトダイオード、Ｓｉ：Ａｓフォトダイオードからなる群から選択される少なくとも１つの半導体フォトダイオードを含み得る。追加的又は代替的に、光センサ１３２は、ＰｂＳもしくはＰｂＳｅセンサなどの少なくとも１つの光導電センサ、ボロメータ、好ましくはＶＯボロメータ及びアモルファスＳｉボロメータからなる群から選択されるボロメータを含み得る。
【0161】
光センサ１３２は、紫外、可視、又は赤外スペクトル範囲の１つ以上で感度を有してよい。具体的には、光センサは、５００ｎｍ～７８０ｎｍ、最も好ましくは６５０ｎｍ～７５０ｎｍ、又は６９０ｎｍ～７００ｎｍの可視スペクトル範囲で感度を有してよい。具体的には、光センサ１３２は近赤外領域で感度を有してよい。具体的には、光センサ１３２は、シリコンフォトダイオードが適用可能な特に７００ｎｍ～１０００ｎｍの範囲の近赤外領域の部分で感度を有してよい。光センサ１３２は、具体的には、赤外スペクトル範囲、具体的には７８０ｎｍ～３．０μｍの範囲で感度を有してよい。例えば、光センサは、それぞれ独立に、フォトダイオード、フォトセル、光伝導体、フォトトランジスタ又はそれらの任意の組み合わせからなる群から選択される少なくとも１つの要素であってよく、又はそれを含んでいてよい。例えば、光センサ１３２は、ＣＣＤセンサ素子、ＣＭＯＳセンサ素子、フォトダイオード、フォトセル、光導電体、フォトトランジスタ又はそれらの任意の組み合わせからなる群から選択される少なくとも１つの要素であってよく、又はそれを含んでいてよい。他の任意のタイプの感光性要素を使用してよい。感光性要素は、一般に、完全に又は部分的に無機材料で作製されることができ、及び／又は、完全に又は部分的に有機材料で作製されることができる。最も一般的には、市販のフォトダイオード、例えば、無機半導体フォトダイオードなどの１つ以上のフォトダイオードが使用され得る。
【0162】
センサ素子１２８はピクセルのマトリックスを備える。したがって、一例として、光センサ１３２は、ピクセル化された光学装置の一部であってよく、又はピクセル化された光学装置を構成してよい。例えば、光センサ１３２は、少なくとも１つのＣＣＤ及び／又はＣＭＯＳ装置であってもよく、及び／又は、ＣＭＯＳ装置を構成してよい。一例として、光センサ１３２は、ピクセルのマトリックスを有し、各ピクセルが感光エリアを形成する少なくとも１つのＣＣＤ及び／又はＣＭＯＳ装置の一部であるか、又はそれを構成してよい。センサ素子は、単体の単一の装置として形成されてもよく、又は複数の装置の組み合わせとして形成されてよい。マトリックスは、具体的には、１つ以上の行(rows)及び１つ以上の列(columns)を有する長方形のマトリックスであってよく、又はそれを含んでいてよい。行と列は、具体的には長方形方式に配置されてよい。しかしながら、非長方形の配置など、他の配置が可能である。一例として、円形の配置も可能であり、そこでは要素は中心点のまわりに同心円又は楕円に配置される。例えば、マトリックスは、ピクセルの単一の行であってよい。他の配置も可能である。
【0163】
マトリックスのピクセルは、具体的には、サイズ、感度、及び他の光学的、電気的、機械的特性のうちの１つ以上で等しくてよい。マトリックスの全ての光センサ１３２の感光エリアは、具体的には、共通の平面内に配置されてよく、該共通平面は、好ましくは、物体１１２から検出器１１０に伝播する光ビームが該共通平面上に光スポットを生成するように、シーンに面してよい。感光エリアは、具体的には、それぞれの光センサ１３２の表面上に配置されてよい。しかしながら、他の実施形態も可能である。センサ素子１２８は、例えば、少なくとも１つのＣＣＤ及び／又はＣＭＯＳ装置を備えることができる。一例として、センサ素子１２８は、ピクセル化された光学装置の一部であってよく、又はピクセル化された光学装置を構成してよい。一例として、光センサ１３２は、ピクセルのマトリックスを有し各ピクセルは感光エリアを形成する少なくとも１つのＣＣＤ及び／又はＣＭＯＳ装置の一部であるか又はそれを構成することができる。
【0164】
センサ素子１２８は、シーン照射によって照射された物体１１２の少なくとも１つのシーン画像を画像化するように構成される。シーン画像は、シーン照射による物体１１２の拡散照射及び／又は均一照射に応答して生成され得る。シーン画像は、照射パターンによって生成された反射特徴を含まなくてよい。シーン画像は、少なくとも１つの二次元画像であってよい。
【0165】
センサ素子１２８は、照射パターンに応答して物体１１２によって生成される複数の反射特徴を含む少なくとも１つの反射画像を画像化するように構成される。反射特徴は、具体的には少なくとも１つの照射特徴である照射に応答してシーンによって生成される画像平面内の特徴であり得る。反射特徴のそれぞれは、反射ビームプロファイルとも呼ばれる少なくとも１つのビームプロファイル１３４を含む（図２に例示的に参照）。反射特徴のビームプロファイル１３４は、一般に、ピクセルの関数としての、光センサ１３２上の光スポットなどの反射特徴の少なくとも１つの強度分布を指し得る。ビームプロファイル１３４は、台形ビームプロファイル；三角形ビームプロファイル；円錐ビームプロファイル及びガウシアンビームプロファイルの線形結合からなる群から選択され得る。
【0166】
検出器１１０は、少なくとも１つの評価装置１３６を備える。評価装置１３６は、反射特徴の少なくとも１つのビームプロファイル１３４を評価することによって、物体の少なくとも１つの第１材料情報を決定するように構成されている。
【0167】
評価装置１３６は、反射画像の評価を行うように構成され得る。反射画像の評価は、反射画像の反射特徴を識別することを含んでよい。評価装置１３６は、反射特徴を識別するために、少なくとも１つの画像分析及び／又は画像処理を実行するように構成され得る。画像分析及び／又は画像処理は、少なくとも１つの特徴検出アルゴリズムを使用してよい。画像分析及び／又は画像処理は、以下：フィルタリング；少なくとも１つの関心領域の選択；センサ信号によって生成された画像と少なくとも１つのオフセットとの間の差分画像の形成；センサ信号によって生成された画像を反転することによるセンサ信号の反転；異なる時間にセンサ信号によって生成された画像間の差分画像の形成；背景補正；カラーチャネルへの分解；色相への分解；飽和；輝度チャネル；周波数分解；特異値分解；ブロブ検出器の適用；コーナー検出器の適用；ヘッセフィルタの行列式の適用；主曲率ベースの領域検出器の適用；最大安定極値領域検出器の適用；一般化されたハフ変換の適用；稜線検出器の適用；アフィン不変特徴検出器の適用；アフィン適応の関心点演算子の適用；ハリスアフィン領域検出器の適用；ヘッセアフィン領域検出器の適用；スケール不変特徴変換の適用；スケールスペース極値検出器の適用；局所特徴検出器の適用；高速化堅牢特徴アルゴリズムの適用；勾配位置及び方向のヒストグラムアルゴリズムの適用；方向付けられた勾配記述子のヒストグラムの適用；Ｄｅｒｉｃｈｅエッジ検出器の適用；差動エッジ検出器の適用；時空関心点検出器の適用；モラベックコーナー検出器の適用；キャニーエッジ検出器の適用；ガウスフィルタのラプラス演算子の適用；差分ガウスフィルタの適用；ソーベル(Sobel)演算子の適用；ラプラス演算子の適用；シャール演算子の適用；プレウィット演算子の適用；ロバーツ演算子の適用；キルシュ演算子の適用；ハイパスフィルタの適用；ローパスフィルタの適用；フーリエ変換の適用；ラドン変換の適用；ハフ変換の適用；ウェーブレット変換の適用；閾値処理；バイナリ画像の生成、のうちの１つ以上を含み得る。関心領域は、ユーザによって手動で決定されてよく、又は、光センサによって生成された画像内の特徴を認識するなどによって、自動的に決定されてよい。
【0168】
評価装置１３６は、それぞれの反射特徴のビームプロファイル１３４を決定するように構成されることができる。ビームプロファイル１３４を決定することは、光センサ１３２によって提供される少なくとも１つの反射特徴を識別すること、及び／又は光センサ１３２によって提供される少なくとも１つの反射特徴を選択することと、反射特徴の少なくとも１つの強度分布を評価することとを含み得る。一例として、マトリックスの領域は、マトリックスを通る軸又は線に沿ってなど、三次元強度分布又は二次元強度分布などの強度分布を決定するために使用され、評価されてよい。一例として、光ビームによる照射の中心は、最高の照射を有する少なくとも１つのピクセルを決定することなどにより決定され得、断面軸が照射の中心を通して選択され得る。強度分布は、照射の中心を通るこの断面軸に沿った座標の関数としての強度分布であり得る。他の評価アルゴリズムが可能である。
【0169】
評価装置１３６は、反射特徴の少なくとも１つのビームプロファイル１３４を評価することにより、物体の少なくとも１つの第１材料情報を決定するように構成される。評価装置１３６は、少なくとも３つ以上の反射特徴のビームプロファイル、特に全ての反射特徴のビームプロファイルを評価することによって、物体１１２の少なくとも１つの第１材料情報を決定するように構成され得る。
【0170】
評価装置１３６は、その反射ビームプロファイルが少なくとも１つの予め決定された又は予め定義された基準を満たす場合に、特定の材料特性を有するアイテムによって生成されたものとして反射特徴を識別するように構成されることができる。少なくとも１つの予め決定された又は予め定義された基準は、材料特性を区別するのに適した少なくとも１つの特性及び／又は値であり得る。予め決定された又は予め定義された基準は、材料特性を参照する少なくとも１つの予め決定された又は予め定義された値及び／又は閾値及び／又は閾値範囲であってよく、又はそれらを含んでよい。反射特徴は、反射ビームプロファイルが少なくとも１つの予め決定された又は予め定義された基準を満たす場合に、特定の材料特性を有するアイテムによって生成されることを示すことができる。表示は、例えばモバイル装置１１４のディスプレイを介して、電子信号及び／又は少なくとも１つの視覚的又は音響的表示などの任意の表示を含み得る。
【0171】
少なくとも１つの材料情報を決定することは、少なくとも１つの材料特性をそれぞれの反射特徴に割り当てることを含み得る。評価装置１３６は、予め定義された及び／又は予め決定された材料特性のリスト及び／又はテーブル、例えばルックアップリスト又はルックアップテーブルを含む少なくとも１つのデータベースを含んでよい。材料特性のリスト及び／又はテーブルは、例えば、既知の材料特性を有するサンプルを使用して材料試験を行うことによってなど、少なくとも１つの試験測定を行うことによって決定及び／又は生成されることができる。材料特性のリスト及び／又はテーブルは、製造業者のサイトにおいて、及び／又はユーザによって決定及び／又は生成されてよい。材料特性は、さらに、材料名、生物学的材料又は非生物学的材料、半透明材料又は非半透明材料、金属又は非金属、毛皮又は非毛皮、カーペット又は非カーペット、反射性又は非反射性、鏡面反射性又は非鏡面反射性、発泡体又は非発泡体、粗さグループなどの材料グループの１つ以上などの材料分類子に割り当てられてよい。評価装置１３６は、材料特性と関連する材料名及び／又は材料グループを含むリスト及び／又はテーブルを含む少なくとも１つのデータベースを含むことができる。
【0172】
第１材料情報を決定するために、ビームプロファイル分析が使用され得る。具体的には、ビームプロファイル分析は、物体の表面に投影されたコヒーレント光の反射特性を利用して材料を分類する。材料の分類は、WO2020／187719、2020年2月28日に出願されたEP出願20159984.2及び／又は2020年1月31日に出願されたEP出願20154961.5、並びにC. Lennartz, F. Schick, S. Metz,「ホワイトペーパー 3Dイメージング及び材料検出のためのビームプロファイル分析(Whitepaper-Beam Profile Analysis for 3Dimaging and material detection)」2021年4月28日、ドイツ、ルートヴィヒスハーフェンに記載されているように実行されることができ、その全内容は参照により含まれる。具体的には、レーザスポットの周期的なグリッド、例えば2020年4月22日に出願されたEP出願20170905.2に記載されているような六角形のグリッドが投影され、反射画像がカメラで記録される。センサ素子によって記録された各反射特徴のビームプロファイルを分析することは、特徴に基づく方法によって、及び／又は、反射画像の反射特徴を分類する畳み込みニューラルネットワークに基づいて使用することによって実行され得る。特徴に基づく方法は、分類モデルのパラメータ化を可能にする機械学習方法と組み合わせて使用されることができる。畳み込みニューラルネットワークは、反射画像を入力として使用することによって材料を分類するために利用されることができる。
【0173】
評価装置１３６は、シーン画像を評価することによって、物体の少なくとも１つの第２材料情報を決定するように構成される。シーン画像の評価は、少なくとも１つの関心領域の少なくとも１つの反射率値を決定することを含んでよい。関心領域は、ユーザによって手動で選択されてよく、及び／又は、少なくとも１つの物体検出アルゴリズムを使用することによって自動的に選択されてよい。評価は、反射率値を、材料特性を参照する少なくとも１つの予め決定された値又は予め定義された値及び／又は閾値及び／又は閾値範囲と比較することを含んでよい。
【0174】
第２材料情報の決定は、少なくとも１つのパラメータ化分類モデルを使用して実行されてよい。パラメータ化モデルは、第１材料情報及び第２材料情報を決定するための組み合わされたパラメータ化分類モデル、及び／又は、特に第１材料情報を決定するために使用されるパラメータ化モデルに加えて、少なくとも１つのさらなるパラメータ化分類モデルであってよい。組み合わされたパラメータ化分類モデル及び／又はさらなるパラメータ化分類モデルは、少なくとも部分的にデータ駆動型であってよい。例えば、組み合わされたパラメータ化分類モデル及び／又はさらなるパラメータ化分類モデルは、実験データに基づいてよい。例えば、トレーニングは、少なくとも１つのトレーニングデータセットを使用することを含んでよく、トレーニングデータセットは、画像、特に、さらなるパラメータ化モデルの既知の材料特性を有する複数のアイテムのシーン画像、及び／又は組み合わされたパラメータ化分類モデルのシーン画像及び反射画像を含む。
【0175】
第２材料情報の決定は、第１材料情報の決定と連続的又は同時に行われてよい。少なくとも第２材料情報は、第１材料情報とは別個に、及び／又は、第１材料情報と共に使用されることができる。シーン画像の評価は、少なくとも１つのパラメータ化分類モデルを使用して、反射画像の評価と連続的又は同時に行われることができる。評価装置１３６は、最終的な材料分類を決定するように構成されてよい。最終的な材料分類は、第１材料情報及び第２材料情報を使用したパラメータ化分類モデルの結果の組み合わせであってよい。
【0176】
例えば、評価装置１３６は、少なくとも１つの第２材料情報を評価する必要があるかどうかを決定するために、第１材料情報と、少なくとも１つの材料信頼度を提供する少なくとも１つのパラメータ化分類モデルとを連続的に使用するように構成されることができる。例えば、皮膚又は非皮膚を分類する必要があり、第１材料情報が高い信頼性で皮膚を拒絶する場合、第２材料情報は最終的な分類決定には必要ないかもしれない。第２材料情報が使用される場合、決定は、少なくとも１つのパラメータ化分類モデルを使用して評価され得る。
【0177】
例えば、評価は、例えば、組み合わされたパラメータ化分類モデルを使用して、同時に実行されることができる。
【0178】
評価装置１３６は、第１材料情報及び第２材料情報を使用して、パラメータ化分類モデルの結果の組み合わせを決定するように構成される。第１材料情報及び第２材料情報の組み合わせにより、信頼性を高めた材料分類が可能になり得る。
【0179】
第１材料情報は、物体の材料を特徴付ける材料特性であってよい。評価装置１３６は、曖昧な場合などに、材料を区別するための追加情報チャネルとして第２材料情報を使用するように構成され得る。追加情報チャネルを使用することは、皮膚とシリコンを区別するような困難なターゲットの場合に有利である。検出器１１０は、生物学的材料又は非生物学的材料かを区別するように構成されることができる。検出器１１０は、皮膚と非皮膚を区別するように構成されることができる。
【0180】
評価装置１３６は、第１材料情報と第２材料情報とを使用して物体の材料を決定するように構成される。評価装置１３６は、第１材料情報のみを使用することによって物体１１２の材料を決定するように構成されてよい。これは多くの材料に適している可能性がある。しかし、異なるターゲット、すなわち、第１波長において同様の反射率を有するターゲットの場合、第２材料情報は、材料を区別するために評価装置１３６によって考慮されることができる。これにより、材料検出の信頼性が大幅に向上し、なりすまし攻撃を識別できる可能性が高まる。
【0181】
評価装置１３６は、それぞれのビームプロファイルの分析により、反射特徴の少なくとも１つの縦方向座標を決定するように構成される。評価装置１３６は、それぞれの反射特徴のビームプロファイルの分析によって、反射特徴のそれぞれについて少なくとも１つの縦方向座標ｚＤＰＲを決定するように構成されてよい。評価装置１３６は、ビームプロファイル分析とも呼ばれる、いわゆる光子比からの深度技術を用いて反射特徴の縦方向座標ｚＤＰＲを決定するように構成されてよい。光子比からの深度（DPR）技術に関しては、WO2018/091649A1、WO2018/091638A1及びWO2018/091640A1ならびにC. Lennartz, F. Schick, S. Metz,「ホワイトペーパー 3Dイメージング及び材料検出のためのビームプロファイル分析(Whitepaper-Beam Profile Analysis for 3Dimaging and material detection)」2021年4月28日、ドイツ、ルートヴィヒスハーフェンが参照され、その全内容は参照により含まれる。
【0182】
図３は、波長λの関数としての反射率Ｒの分布を示している。第１波長および第２波長は、それぞれλ１およびλ２として示される。分布は、点線と実線で示された２つの異なる材料について示されている。図３は、２つの材料が第１波長λ１で同様の値であっても、第２波長λ２を用いると明確に区別できることを示している。
【0183】
図４は、本発明による材料検出方法の一実施形態を示し、そこで本発明による検出器１１０が使用される。本方法は、以下のステップ：
－ （参照番号１３８で示す）少なくとも１つのプロジェクタ１１６によって生成された少なくとも１つの照射パターンで物体１１２を照射するステップであって、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射特徴は第１波長を有し、センサ素子１２８を使用して、前記照射パターンに応答して前記物体１１２によって生成された複数の反射特徴を含む少なくとも１つの反射画像を画像化するステップであって、反射特徴の各々がビームプロファイル１３４を含むステップと、
－ （参照番号１４０で示す）少なくとも１つのフラッド光源１２２によって生成されたシーン照射で物体１１２を照射するステップであって、前記フラッド光源１２２は、前記第１波長とは異なる第２波長を有するシーン照射を放出するように構成されており、センサ素子１２８を使用して、前記シーン照射によって照射された物体の少なくとも１つのシーン画像を画像化するステップと、
－ （参照番号１４２で示す）評価装置１３６を使用して、前記反射特徴の少なくとも１つのビームプロファイル１３４を評価することによって、前記物体の少なくとも１つの第１材料情報を決定するステップと、
－ （参照番号１４４で示す）評価装置１３６を使用して、前記シーン画像を評価することによって前記物体１１２の少なくとも１つの第２材料情報を決定するステップと、
－ （参照番号１４６で示す）評価装置１３６を使用して、前記第１材料情報及び前記第２の材料情報を使用して前記物体１１２の材料を決定するステップと、
を含む。
－ （参照番号１３８で示す）少なくとも１つのプロジェクタ１１６によって生成された少なくとも１つの照射パターンで物体１１２を照射するステップであって、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射パターンは複数の照射特徴を含み、前記照射特徴は第１波長を有し、センサ素子１２８を使用して、前記照射パターンに応答して前記物体１１２によって生成された複数の反射特徴を含む少なくとも１つの反射画像を画像化するステップであって、反射特徴の各々がビームプロファイル１３４を含むステップと、
－ （参照番号１４０で示す）少なくとも１つのフラッド光源１２２によって生成されたシーン照射で物体１１２を照射するステップであって、前記フラッド光源１２２は、前記第１波長とは異なる第２波長を有するシーン照射を放出するように構成されており、センサ素子１２８を使用して、前記シーン照射によって照射された物体の少なくとも１つのシーン画像を画像化するステップと、
－ （参照番号１４２で示す）評価装置１３６を使用して、前記反射特徴の少なくとも１つのビームプロファイル１３４を評価することによって、前記物体の少なくとも１つの第１材料情報を決定するステップと、
－ （参照番号１４４で示す）評価装置１３６を使用して、前記シーン画像を評価することによって前記物体１１２の少なくとも１つの第２材料情報を決定するステップと、
－ （参照番号１４６で示す）評価装置１３６を使用して、前記第１材料情報及び前記第２の材料情報を使用して前記物体１１２の材料を決定するステップと、
を含む。
【0184】
方法ステップは、所定の順序で実行されてよく、又は異なる順序で実行されてよい。さらに、列挙されていない１つ以上の追加の方法ステップが存在してよい。さらに、方法ステップの１つ、１つより多く、又は、全てさえも、繰り返し実行されてよい。詳細、選択肢、及び定義については、図１及び図２に関して説明した検出器１１０を参照することができる。
【符号の説明】
【0185】
１１０ 検出器
１１２ 物体
１１４ モバイル装置
１１６ プロジェクタ
１１８ アレイ
１２０ エミッタ
１２２ フラッド光源
１２４ 制御ユニット
１２６ シャッタ
１２８ センサ素子
１３０ カメラ
１３２ 光センサ
１３４ ビームプロファイル
１３６ 評価装置
１３８ 少なくとも１つの照射パターンで照射し、少なくとも１つの反射画像を画像化すること
１４０ シーン照射で照射し、少なくとも１つのシーン画像を画像化すること
１４２ 少なくとも１つの第１材料情報を決定すること
１４４ 少なくとも１つの第２材料情報を決定すること
１４６ 物体の材料を決定すること
１１２ 物体
１１４ モバイル装置
１１６ プロジェクタ
１１８ アレイ
１２０ エミッタ
１２２ フラッド光源
１２４ 制御ユニット
１２６ シャッタ
１２８ センサ素子
１３０ カメラ
１３２ 光センサ
１３４ ビームプロファイル
１３６ 評価装置
１３８ 少なくとも１つの照射パターンで照射し、少なくとも１つの反射画像を画像化すること
１４０ シーン照射で照射し、少なくとも１つのシーン画像を画像化すること
１４２ 少なくとも１つの第１材料情報を決定すること
１４４ 少なくとも１つの第２材料情報を決定すること
１４６ 物体の材料を決定すること
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【国際調査報告】