KR20220034883A - 분광계 장치 - Google Patents
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Abstract
분광계 장치(110)가 개시된다. 분광계 장치(110)는 적어도 하나의 물체(112)의 적어도 하나의 스펙트럼 또는 분광 정보를 결정하도록 구성된다. 분광계 장치(110)는 물체(112)로부터 분광계 장치(110)로 전파하는 적어도 하나의 광 빔의 구성 파장 신호의 세기를 결정하도록 구성된다. 분광계 장치(110)는 적어도 하나의 거리 검출기(134)를 포함한다. 거리 검출기(134)는 적어도 하나의 물체(112)와 분광계 장치(110) 사이의 거리에 대한 적어도 하나의 거리 정보를 결정하도록 구성된다. 분광계 장치(110)는 물체(112)의 적어도 하나의 이미지를 결정하도록 구성된 적어도 하나의 픽셀화된 이미징 검출기(121)를 포함한다. 분광계 장치(110)는, 픽셀화된 이미징 검출기(121)에 의해 결정된 물체(112)의 적어도 하나의 이미지를 평가함으로써 물체(112)의 적어도 하나의 재료 정보를 결정하도록 구성된 적어도 하나의 평가 장치(120)를 포함한다. 평가 장치(120)는 결정된 거리 정보 및 재료 정보를 고려하여, 결정된 구성 파장 신호의 세기에 대한 적어도 하나의 분광 분석을 수행하도록 구성된다.
Description
본 발명은 분광계 장치(spectrometer device)와, 적어도 하나의 물체에서 유래하는 적어도 하나의 광 빔(light beam)의 적어도 하나의 광 속성의 적어도 하나의 차이를 결정하기 위한 방법과, 분광계 장치의 다양한 용도에 관한 것이다. 그러한 장치 및 방법은 일반적으로, 조사 또는 모니터링을 위해, 특히 적외선 검출 응용; 분광학 응용, 배기 가스 모니터링 응용; 연소 과정 모니터링 응용; 오염 모니터링 응용; 산업 프로세스 모니터링 응용; 화학 프로세스 모니터링 응용; 식품 가공 프로세스 모니터링 응용; 수질 모니터링 응용; 대기질 모니터링 응용; 품질 제어 응용; 모션 제어 응용; 배기 제어 응용; 가스 감지 응용; 가스 분석 응용; 화학적 감지 응용; 토양, 사일리지, 사료, 작물 또는 농산물의 특성 감별(characterization) 및 식물 건강 모니터링과 같은 농업 응용; 플라스틱 식별 및/또는 재활용 응용 등과 같은 다양한 응용에 이용될 수 있다. 그러나, 다른 종류의 응용도 가능하다.
다양한 분광계 장치 및 시스템이 알려져 있다. 분광계는 일반적으로 샘플 또는 물체를 향해 광을 방출하고, 반사, 투과, 산란 또는 수신된 광을 측정한다. 분광 분석은 방출 광과 수신 광 사이의 차이에 기초하고 있다. 분광계는 샘플 또는 물체와의 광의 상호작용 전후의 파장 의존적 강도 차이를 결정한다. 분광계는 또한 파장 의존적 편광 차이와 같은 속성을 결정할 수 있다.
샘플 또는 물체와의 상호작용 전후의 광 속성 차이를 분석하기 위해, 최소한의 변경으로 이러한 광 속성을 측정하는 것이 중요하다. 따라서, 알려진 분광계에 있어서, 분광계에서의 샘플 또는 물체와의 상호작용 경로가 고정 및 폐쇄된 상태로 유지된다. 그러나, 이동식 분광계가 필요한데, 이 이동식 분광계에서, 상호작용 경로는 이동식 분광계의 이동으로 인해, 가변적일 수 있다.
분광계 장치는 반사 또는 투과 모드에서 작동할 수 있으며, 여기서 반사 모드에서는 광이 샘플로부터 반사되고 투과 모드에서는 광이 샘플을 통해 전송된다. 불투명하거나 거의 불투명한 샘플의 경우, 반사 모드에서 작동하는 분광계 장치가 유리할 수 있다. 또한, 투과 분광법의 경우, 큐벳이나 바이알에 샘플을 채우는 경우가 많다. 반사 분광법에서는, 샘플을 단순히 분광 광도계로 터치하거나 심지어 그것을 멀리서 측정할 수도 있다. 따라서, 반사 분광법은 모바일 분광법에서 특히 편리할 수 있다.
그러나, 반사 분광법에서는 샘플에 의한 광 감쇠를 측정해야 하므로 샘플까지의 거리를 아는 것이 중요하다. 반투명하거나 부분적으로 불투명한 샘플의 경우, 이 거리는 불명확해지거나 측정하기 어렵다. 또한, 샘플과 직접 접촉하더라도, 비어-램버트(Beer-Lambert) 법칙에 따라 감쇠를 결정하려면 샘플의 반투명도 파라미터를 아는 것이 중요할 수 있다.
또한, 분광법은 특정 분석 물질에 대한 다양한 샘플의 분석을 포함하는 소비자 응용에 사용된다. 예를 들어, 소비자 응용은 우유 샘플의 유당 또는 지방 함량을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 소비자 응용은 잠재적인 샘플 및 분석 재료가 매우 다양하기 때문에 시간이 많이 걸리고 어렵고 신뢰할 수 없다.
US 2008/191137 A1은 특정 재료(예컨대, 규제 물질, 불법 약물 및 폭발물, 그리고 미량 검출이 도움이 될 기타 물질) 및 이들의 혼합물을 식별하여, 식별 목적으로 공무원에게 정보를 제공하고 해당 물질의 합법성, 유해성 및/또는 처분 결정과 관련된 결정을 지원하는데 사용되는 휴대용 향상된 광전자 방출 분광법("EPS") 검출 시스템을 설명한다.
US 2009/219525 A1는 레이저 이동 좌표에 따라 레이저를 이동시킴으로써 복수의 시료를 레이저로 스캐닝하고, 복수의 시료 각각에 대한 거리를 측정하는 단계와, 레이저로부터의 해당 거리 및 레이저 이동을 위한 해당 좌표를 기반으로 복수의 시료의 각 시료와 위치 정보를 연관시키는 단계와, 복수의 시료에 대한 라만(Raman) 스펙트럼을 기록하는 단계와, 라만 스펙트럼을 복수의 시료 중의 각 시료와 연관시키는 단계와, 적어도 하나의 시료에 대한 라만 스펙트럼 및 위치 정보를 표시하는 단계를 포함하는 방법을 설명한다.
따라서, 본 발명의 목적은 알려진 장치 및 방법의 전술한 기술적 과제에 직면한 장치 및 방법을 제공하는 것이다. 구체적으로, 본 발명의 목적은 분광 정보를 신뢰성 있게 결정할 수 있는 비접촉 분광법을 위한 이동식 분광 장치 및 이동식 분광 방법을 제공하는 것이다.
이러한 문제는 특허 독립 청구항의 특징을 가진 본 발명에 의해 해결된다. 개별적으로 또는 조합하여 실현될 수 있는 본 발명의 유리한 개발예는 종속 청구항 및/또는 하기의 명세서 및 상세한 실시예에 제시되어 있다.
하기에서 사용되는 바와 같이, 용어 "갖다", "포함하다" 또는 "구비하다" 또는 이들의 임의의 문법적 어미변화는 비배타적인 방식으로 사용된다. 따라서, 이들 용어는, 이들 용어에 의해 도입된 특징 이외에, 이러한 문맥에서 설명된 엔티티(entity)에 다른 특징이 존재하지 않는 상황과, 하나 이상의 다른 특징이 존재하는 상황 모두를 지칭할 수 있다. 일 예로서, 표현 "A가 B를 갖는다", "A가 B를 포함한다" 및 "A가 B를 구비한다"는 B 이외에 다른 요소가 A에 존재하지 않는 상황(즉, A가 단독으로 또는 배타적으로 B로 구성되는 상황)과, B 이외에 하나 이상의 다른 요소, 예컨대 요소 C, 요소 C 및 D, 또는 또 다른 요소가 엔티티 A에 존재하는 상황을 모두 지칭할 수 있다.
또한, 특징 또는 요소가 한번 또는 한번 초과로 존재할 수 있음을 나타내는 용어 "적어도 하나", "하나 이상" 또는 유사한 표현은 전형적으로 각각의 특징 또는 요소를 도입할 때 한번만 사용된다는 것에 주목해야 된다. 하기에서는, 대부분의 경우에, 각각의 특징 또는 요소를 언급할 때, 각각의 특징 또는 요소가 한번 또는 한번 초과로 존재할 수 있다는 사실에도 불구하고, 표현 "적어도 하나" 또는 "하나 이상"은 반복되지 않을 것이다.
또한, 하기에서 사용되는 바와 같이, 용어 "바람직하게", "보다 바람직하게", "특히", "보다 특별하게", "구체적으로", "보다 구체적으로" 또는 유사한 용어는 대체가능성을 제한하지 않고, 선택적인 특징과 함께 사용된다. 따라서, 이들 용어에 의해 도입된 특징은 선택적인 특징이며, 어떤 방식으로도 청구범위의 범위를 제한하는 것으로 의도되지 않는다. 당업자가 인식하는 바와 같이, 본 발명은 대체 특징을 사용하여 수행될 수 있다. 유사하게, "본 발명의 실시예에서" 또는 유사한 표현에 의해 도입된 특징은, 본 발명의 대안적인 실시예에 관한 어떠한 제한도 없이, 본 발명의 범위에 관한 어떠한 제한도 없이, 그리고 그러한 방식으로 도입된 특징을 본 발명의 다른 선택적 또는 비선택적인 특징과 결합할 가능성에 관한 어떠한 제한도 없이, 선택적인 특징인 것으로 의도된다.
본 발명의 제1 측면서, 분광계 장치가 개시된다. 용어 "분광계 장치(spectrometer device)"는 스펙트럼 또는 그 파티션(partition)의 대응하는 파장, 예컨대 파장 간격에 대한 신호 강도를 기록할 수 있는 장치와 관련되며, 신호 강도는 바람직하게는, 다른 평가에 사용될 수 있는 전기 신호로서 제공될 수 있다. 분광계 장치는 적어도 하나의 물체의 적어도 하나의 스펙트럼 또는 분광 정보를 결정하도록 구성된다. 구체적으로, 분광계 장치는 적어도 하나의 분광 측정(분광 분석이라고도 함)을 수행하도록 구성된다. 일반적으로 사용되는 바와 같이, 용어 "스펙트럼"은 전자기 스펙트럼 또는 파장 스펙트럼을 지칭한다. 구체적으로, 스펙트럼은 가시 스펙트럼 범위 및/또는 적외선(IR) 스펙트럼 범위, 특히 근적외선(NIR) 스펙트럼 범위의 파티션일 수 있다. 본원에서, 스펙트럼의 각 부분은 신호 파장 및 대응하는 신호 강도에 의해 규정되는 광 신호로 구성된다. 분광계 장치는 투과 및/또는 반사 분광학용으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 분광계 장치는 입사 광을 구성 파장 신호(constituent wavelength signals)의 스펙트럼으로 분리하도록 구성된 적어도 하나의 선형 가변 필터 요소, 하나 이상의 프리즘, 적어도 하나의 격자 등과 같은 적어도 하나의 파장 선택 요소를 포함할 수 있다. 이들 파장 신호의 각각의 세기는 적어도 하나의 픽셀화된 광학 검출기 및/또는 적어도 하나의 격자 및 적어도 하나의 단일 픽셀 검출기(이는 단일 픽셀 광학 검출기로도 표시됨)를 사용하여 결정될 수 있으며, 이는 이하에서 보다 자세히 설명될 것이다. 적어도 하나의 격자 및 적어도 하나의 단일 화소 검출기를 사용하는 경우, 격자의 위치가 점진적으로 변경되어 하나의 파장 또는 좁은 분포를 갖는 파장 범위만이 단일 화소 검출기에 충돌할 수 있다. 예를 들어, 분광계 장치는 흡수 분광법용으로 구성될 수 있고, 예를 들어 적어도 하나의 푸리에 변환 적외선 분광법(FTIR) 분광광도계를 포함할 수 있다. 이 실시예에서, 분광계 장치는 적어도 하나의 광대역 광원을 포함할 수 있다. FTIR 분광 광도계는 적어도 하나의 마이켈슨 간섭계와 같은 적어도 하나의 간섭계를 포함할 수 있다. FTIR 분광 광도계는 시간 의존 스펙트럼을 갖는 적어도 하나의 광 빔으로 물체를 조명하도록 구성될 수 있다. FTIR 분광 광도계는 적어도 하나의 이동 미러 요소를 포함할 수 있으며, 미러 요소의 이동에 의해, 광대역 광원에 의해 생성된 광 빔은 간섭계에 의해 교대로 차단되고 투과된다. 분광계 장치는 미러 요소를 제어하도록 구성된 적어도 하나의 MEMS(Micro Electro Mechanical System)를 더 포함할 수 있다. FTIR 분광 광도계는 파장에 따라 광 빔을 변조하도록 구성될 수 있으므로 다른 파장이 다른 속도로 변조될 수 있다. FTIR 분광 광도계는 물체를 통과한 광 빔의 흡수 스펙트럼을 검출하도록 구성된 적어도 하나의 고정 검출기를 포함할 수 있다. 예를 들어, FTIR 분광 광도계는 적어도 하나의 단일 픽셀 광학 검출기를 포함할 수 있다.
본원에 사용된 바와 같이, 용어 "광(light)"은, 통상적으로 "광학 스펙트럼 범위"로 지칭되고 가시 스펙트럼 범위, 자외선 스펙트럼 범위 및 적외선 스펙트럼 범위 중 하나 이상을 포함하는 전자기 방사선의 파티션을 일반적으로 지칭한다. 본원에서, 용어 "자외선 스펙트럼 범위"는 일반적으로 1 ㎚ 내지 380 ㎚, 바람직하게는 100 ㎚ 내지 380 ㎚의 파장을 갖는 전자기 방사선을 지칭한다. 또한, 본 명세서의 시기에 유효한 버전인 표준 ISO-21348에 부분적으로 따르면, 용어 "가시 스펙트럼 범위"는 일반적으로 380 ㎚ 내지 760 ㎚의 스펙트럼 범위를 지칭한다. 용어 "적외선 스펙트럼 범위"(IR)는 일반적으로 760 ㎚ 내지 1000 ㎛의 전자기 방사선을 지칭하며, 760 ㎚ 내지 1.5 ㎛의 범위는 통상적으로 "근적외선 스펙트럼 범위"(NIR)로 불려지는 한편, 1.5 ㎛ 내지 15 ㎛의 범위는 "중적외선 스펙트럼 범위"(MidIR)로 지칭되고, 15 ㎛ 내지 1000 ㎛의 범위는 "원적외선 스펙트럼 범위"(FIR)로 지칭된다. 바람직하게는, 본 발명의 전형적인 목적에 사용되는 광은 적외선(IR) 스펙트럼 범위의 광, 보다 바람직하게는 근적외선 스펙트럼 범위(NIR) 및 중적외선 스펙트럼 범위(MidIR)의 광, 특히 1 ㎛ 내지 5 ㎛, 바람직하게는 1 ㎛ 내지 3 ㎛의 파장을 갖는 광이다.
분광계 장치는 물체로부터 분광계 장치로 전파되는 적어도 하나의 광 빔의 구성 파장 신호의 세기를 결정하도록 구성된다. 분광계 장치는 적어도 하나의 거리 검출기를 포함한다. 거리 검출기는 적어도 하나의 물체와 분광계 장치 사이의 거리에 대한 적어도 하나의 거리 정보를 결정하도록 구성된다. 분광계 장치는 물체의 적어도 하나의 이미지를 결정하도록 구성된 적어도 하나의 픽셀화된 이미징 검출기를 포함한다. 분광계 장치는 적어도 하나의 평가 장치를 포함한다. 평가 장치는 픽셀화된 이미징 검출기에 의해 결정된 물체의 적어도 하나의 이미지를 평가함으로써 물체의 적어도 하나의 재료 정보를 결정하도록 구성된다. 평가 장치는 결정된 거리 정보 및 재료 정보를 고려하여 구성 파장 신호의 결정된 세기에 대한 적어도 하나의 분광 분석을 수행하도록 구성된다.
분광계 장치는 물체로부터 분광계 장치로 전파되는 적어도 하나의 광 빔의 구성 파장 신호의 세기를 결정하도록 구성된다. 예를 들어, 분광계 장치는 입사 광을 구성 파장 신호의 스펙트럼으로 분리하도록 구성된 적어도 하나의 선형 가변 필터 요소, 하나 이상의 프리즘, 하나 이상의 격자 등과 같은 하나 이상의 파장 선택 요소를 포함할 수 있다. 이들 파장 신호의 각각의 세기는 적어도 하나의 픽셀화된 광학 검출기 및/또는 적어도 하나의 격자 및 적어도 하나의 단일 픽셀 검출기를 사용함으로써 결정될 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, 용어 "파장 선택 요소"는 입사 광을 구성 파장 신호의 스펙트럼으로 분리하도록 구성된 광학 요소를 지칭한다. 예를 들어, 파장 선택 요소는 적어도 하나의 선형 가변 필터 요소, 적어도 하나의 프리즘, 적어도 하나의 격자 등일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 예를 들어, 파장 선택 요소는 길이 가변 필터와 같은 적어도 하나의 광학 필터, 즉, 특히 필터들의 연속적인 배열로 제공될 수 있는 복수의 필터, 바람직하게는 복수의 간섭 필터를 포함하는 광학 필터일 수 있고, 및/또는 이를 포함할 수 있다. 본원에서, 필터 각각은 길이 가변 필터의 수광 표면 상의 단일 치수(통상적으로 용어 "길이"로 지칭됨)를 따라 필터 상의 각 공간 위치에 대해, 바람직하게는 연속적으로, 가변 중심 파장을 갖는 통과대역(bandpass)을 형성할 수 있다. 바람직한 예에서, 가변 중심 파장은 필터 상의 공간 위치의 선형 함수일 수 있으며, 이러한 경우에, 길이 가변 필터는 통상적으로 "선형 가변 필터(linearly variable filter)" 또는 그 약어 "LVF"로 지칭된다. 그러나, 가변 중심 파장과 필터 상의 공간 위치 사이의 관계에는 다른 종류의 함수가 적용될 수 있다. 본원에서, 필터는, 하기에서 보다 상세하게 설명되는 바와 같이, 특히 가시 및/또는 적외선(IR) 스펙트럼 범위, 특히 근적외선(NIR) 스펙트럼 범위 내에서 높은 광학 투명도를 나타낼 수 있는 적어도 하나의 재료를 포함할 수 있는 투명 기판 상에 위치될 수 있으며, 이에 의해 필터의 길이를 따른 필터의 가변하는 스펙트럼 특성, 특히 연속적으로 가변하는 스펙트럼 특성이 달성될 수 있다. 특히, 파장 선택 요소는 투명 기판 상에 적어도 하나의 응답 코팅(response coating)을 가지도록 구성될 수 있는 웨지 필터(wedge filter)일 수 있으며, 여기서 응답 코팅은 공간적인 가변 특성, 특히 공간적인 가변 두께를 나타낼 수 있다. 그러나, 다른 재료를 포함할 수 있거나 다른 공간적인 가변 특성을 나타낼 수 있는 다른 종류의 길이 가변 필터도 또한 가능할 수 있다. 입사 광 빔의 수직 입사각에서, 길이 가변 필터로 구성된 필터 각각은 특정 필터의 중심 파장의 일부, 일반적으로 몇 퍼센트에 해당할 수 있는 통과대역 폭을 가질 수 있다. 예로서, 1400 ㎚ 내지 1700 ㎚의 파장 범위 및 1%의 통과대역 폭을 갖는 길이 가변 필터의 경우, 수직 입사각에서의 통과대역 폭은 14 ㎚ 내지 17 ㎚로 다양할 수 있다. 그러나, 다른 예도 또한 가능할 수 있다. 길이 가변 필터의 이러한 특정 설정의 결과로서, 통과대역 폭으로 지칭되는 공차 내에서, 필터 상의 특정 공간 위치에 할당된 중심 파장과 동일할 수 있는 파장을 갖는 입사 광만이 특정 공간 위치에 길이 변수 필터를 통과할 수 있다. 따라서, 통과대역 폭의 중심 파장 ±1/2와 동일할 수 있는 "투과 파장"이 길이 가변 필터 상의 각 공간 위치에 대해 규정될 수 있다. 다시 말해서, 투과 파장에서 길이 가변 필터를 통과할 수 없는 모든 광은 길이 가변 필터의 수광 표면에 의해 흡수되거나 대부분 반사될 수 있다. 결과적으로, 길이 가변 필터는 입사 광을 스펙트럼으로 분리하는 것을 가능하게 할 수 있는 가변하는 투과율을 갖는다.
분광계 장치는 물체로부터 분광계 장치로 전파되는 적어도 하나의 광 빔의 구성 파장 신호의 세기를 결정하도록 구성된 적어도 하나의 스펙트럼 검출기를 포함할 수 있다. 스펙트럼 검출기는 구성 파장 신호의 세기를 결정하도록 구성된 적어도 하나의 픽셀화된 광학 검출기를 포함할 수 있다. 스펙트럼 검출기는 광학 센서들의 매트릭스를 포함할 수 있다. 스펙트럼 검출기의 광학 센서는 각각 감광 영역을 가질 수 있다. 스펙트럼 검출기의 각각의 광학 센서는 적어도 하나의 물체로부터 분광계 장치로 전파되는 적어도 하나의 광 빔에 의한 감광 영역의 조명에 응답하여 적어도 하나의 센서 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 따라서, 스펙트럼 검출기는, 바람직하게는 길이 가변 필터의 길이를 따라 1차원 매트릭스로서의 단일 라인으로 배열되거나, 특히 가능한 한 입사 광의 강도의 대부분을 수신하기 위해, 2차원 매트릭스의 형태로, 특히 2개, 3개 또는 4개의 평행한 라인으로서의 하나 초과의 라인으로 배열될 수 있는 일련의 광학 센서를 포함할 수 있다. 따라서, 하나의 방향에서의 픽셀 수(N)는 다른 방향에서의 픽셀 수(M)에 비해 많을 수 있고, 그에 따라 1차원 1×N 매트릭스 또는 직사각형 2차원 M×N 매트릭스가 얻어질 수 있으며, 여기서 M ＜ 10 및 N ≥ 10, 바람직하게는 N ≥ 20, 보다 바람직하게는 N ≥ 50이다. 또한, 본원에 사용된 매트릭스는 엇갈림 배열로 배치될 수도 있다. 본원에서, 사용된 스펙트럼 검출기의 광학 센서 각각은, 특히 일련의 광학 센서를 용이하게 제조하기 위해, 동일한 광학 감도, 또는 공차 범위 내에서 유사한 광학 감도를 가질 수 있다. 그러나, 다른 종류의 배열도 또한 가능할 수 있다. 예를 들어, 위에서 약술한 바와 같이, 분광계 장치는 흡수 분광법을 위해 구성될 수 있고, 예를 들어 적어도 하나의 푸리에 변환 적외선 분광법(FTIR) 분광 광도계를 포함할 수 있다. 특히, FTIR 분광 광도계는 적어도 하나의 단일 픽셀 광학 검출기를 포함할 수 있다.
스펙트럼 검출기의 광학 센서들 각각은 구성 파장 신호들 중 하나의 적어도 일부를 수신하도록 구성될 수 있다. 각 구성 파장 신호는 각 구성 파장의 세기와 관련이 있다. 파장 선택 요소의 특정 공간 위치에서 파장 선택 요소를 통과할 수 있는 광은 후속적으로 스펙트럼 검출기에 충돌할 수 있다. 다시 말해서, 스펙트럼 검출기는 바람직하게는 광이 파장 선택 요소에 먼저 충돌할 수 있고 이 후 파장 선택 요소의 특정 공간 위치를 통과할 수 있는 광의 파티션만이 스펙트럼 검출기의 픽셀화된 광학 검출기 상의 대응하는 공간적 위치에 충돌할 수 있도록 배치될 수 있다. 따라서, 결과적으로, 파장 선택 필터 요소는 입사 광을 연관된 파장 또는 파장들에 따라 적어도 하나의 대응하는 공간 위치로 분리하는 데 사용될 수 있는 한편, 픽셀화된 광학 검출기에 포함된 특정 광학 센서는 결과적으로 해당 특정 파장으로 인해 해당 공간 위치에서 파장 선택 필터 요소를 통과할 수 있고 따라서 특정 파장에서 입사되는 광의 세기를 결정하기 위해 제공된 그 특정 광학 센서에 충돌할 수 있는 입사 광의 세기를 측정하는데 채용될 수 있다. 따라서, 특히 바람직한 실시예에서, 검출기는 일련의 광학 센서의 형태로 배치될 수 있는 광학 센서의 시퀀스를 포함할 수 있으며, 스펙트럼 검출기의 광학 센서의 시퀀스는 파장 선택 요소의 길이를 따른 간섭 필터의 연속적인 배열에 대해 병렬 방식으로 배치될 수 있다.
특히, 분광계 장치의 고해상도를 달성하기 위해, 따라서 스펙트럼 검출기의 광학 센서 각각은 작은 공간 각도에 걸쳐서만 입사 광을 수신하도록 구성될 수 있다. 이러한 배열은 특히 파장 선택 요소의 길이를 따라 입사 광이 충돌하는 공간 위치에 따라 원하는 스펙트럼을 생성하도록 설계된 파장 선택 요소의 설정을 반영한다. 이러한 특정 배열은 복수의 픽셀화된 광학 검출기를 포함하는 스펙트럼 검출기에 의해 달성될 수 있으며, 픽셀화된 광학 검출기 각각은 길이 가변 필터에 의해 제공된 구성 파장 신호 중 하나의 적어도 일부를 수신하도록 구성된다. 상기에서 언급된 바와 같이, 구성 파장 신호 각각은 본 명세서에서 구성 파장 각각의 강도와 관련된다. 일반적으로 사용되는 바와 같이, 용어 "픽셀화된 광학 검출기" 또는 "픽셀화된 광학 센서"는 개별 픽셀 센서의 어레이를 포함하는 광학 검출기를 지칭하며, 개별 픽셀 센서 각각은 입사 광의 강도에 따라 전기 신호를 생성하도록 구성된 적어도 하나의 감광 영역을 갖고, 전기 신호는 특히 다른 평가를 위해 평가 장치에 제공될 수 있다. 본원에서, 개별 광학 센서 각각에 포함된 감광 영역은 특히 개별 광학 센서에 충돌하는 입사 광을 수신하도록 구성된 단일의 균일한 감광 영역일 수 있다. 그러나, 광학 센서의 다른 배열도 또한 구상가능할 수 있다.
스펙트럼 검출기는 개별적인 광학 센서에 충돌하는 입사 광의 세기와 연관된 신호, 바람직하게는 전자 신호를 생성하도록 설계된다. 이 신호는 아날로그 및/또는 디지털 신호일 수 있다. 따라서, 인접한 광학 센서에 대한 전자 신호는 동시에, 그렇지 않으면 시간적으로 연속적인 방식으로 생성될 수 있다. 예로서, 행 스캔(row scan) 또는 라인 스캔(line scan) 동안, 일렬로 배열된 일련의 개별 픽셀 에 대응하는 전자 신호의 시퀀스를 생성하는 것이 가능하다. 또한, 개별 광학 센서는 바람직하게는 외부 평가 유닛에 전자 신호를 제공하기 전에 전자 신호를 증폭하도록 구성될 수 있는 능동 픽셀 센서일 수 있다. 이러한 목적을 위해, 스펙트럼 검출기는 전자 신호를 처리 및/또는 전처리하기 위한 하나 이상의 필터 및/또는 아날로그-디지털 컨버터와 같은 하나 이상의 신호 처리 장치를 포함할 수 있다.
스펙트럼 검출기는 임의의 알려진 픽셀 센서, 특히 픽셀화된 유기 카메라 요소, 바람직하게는 픽셀화된 유기 카메라 칩, 또는 픽셀화된 무기 카메라 요소, 바람직하게는 픽셀화된 무기 카메라 칩, 보다 바람직하게는 CCD 칩 또는 CMOS 칩으로부터 선택될 수 있으며, 이들은 통상적으로 요즘의 다양한 카메라에서 사용된다. 대안으로서, 스펙트럼 검출기는 PbS, PbSe, Ge, InGaAs, 확장된 InGaAs, InSb 또는 HgCdTe와 같은 재료에 기초한 포토컨덕터(photoconductor)또는 광다이오드일 수 있거나, 이를 포함할 수 있다. 다른 대안으로서, 스펙트럼 검출기는 초전기(pyroelectric), 볼로미터(bolometer) 또는 서모파일(thermopile) 검출기 요소로 구성될 수 있다. 따라서, 여기서는 1×N 픽셀 또는 M×N 픽셀의 매트릭스를 갖는 카메라 칩이 사용될 수 있으며, 여기서 M ＜ 10 및 N ≥ 10, 바람직하게는 N ≥ 20, 보다 바람직하게는 N ≥ 50이다. 또한, 단색 카메라 요소, 바람직하게는 단색 카메라 칩이 사용될 수 있으며, 단색 카메라 요소는, 특히 일련의 광학 센서를 따라 변하는 파장에 따라, 각 픽셀 센서에 대해 상이하게 선택될 수 있다.
스펙트럼 검출기는 픽셀화된 광학 검출기에 포함된 광학 센서의 감광 영역에 의해 생성될 수 있는 복수의 전기 신호를 제공하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치의 픽셀화된 광학 검출기에 의해 제공되는 전기 신호는 이어서 평가 장치로 전달될 수 있다. 본원에서, 용어 "평가 장치(evaluation device)"는, 특히 본원에 설명된 바와 같은 분광계 장치를 사용함으로써, 스펙트럼이 기록된 물체의 스펙트럼과 관련된 정보를 결정하도록 지정된 장치를 지칭하며, 정보는 분광계 장치의 검출기에 의해 제공되는 검출기 신호를 평가함으로써 얻어질 수 있다. 예를 들어, 정보는 전자적으로, 시각적으로, 청각적으로 또는 이들의 임의의 조합으로 제공될 수 있다. 또한, 정보는 분광계 장치의 데이터 저장 장치 또는 별도의 저장 장치에 저장될 수 있고, 및/또는 무선 인터페이스 및/또는 유선 인터페이스와 같은 적어도 하나의 인터페이스를 통해 제공될 수 있다.
분광계 장치는 광 빔을 파장 선택 필터 요소로 지향시키기 위한 적어도 하나의 집광 장치(concentrator device)(집광기(light concentrator)로도 지칭됨)를 포함할 수 있다. 일반적으로 사용되는 바와 같이, 용어 "집광 장치"는 "입사 동공(entrance pupil)" 또는 "입사 개구(entrance aperture)"로도 지칭되는 입력부와, 입력부와 반대측에 위치되고 용어 "출사 동공(exit pupil)" 또는 "출사 개구(exit aperture)"로도 지칭될 수 있는 출력부와, 입력부와 출력부 사이에 위치된 광 안내 구조체를 갖는 비이미징 광학 요소를 지칭하며, 집광 장치는, 정상 작동 방향에 있어서, 입력부에서 큰 각도 확산으로 광을 포착하고, 포착된 광을 광 안내 구조체 내에서 집중시키고 출력부에서 집중된 광을 방출하도록 구성된다. 분광계 장치에서, 집광 장치는 역 작동 모드에서 사용될 수 있으며, 물체를 향하여 있는 입사 동공은 물체로부터의 광만을 포착하기 위해 집광 장치의 보다 작은 개구일 수 있고, 스펙트럼 검출기를 향하여 있는 출사 동공은 모든 수집된 광을 픽셀화된 광학 검출기 상으로 분배하기 위해 집광 장치의 보다 큰 개구일 수 있다. 따라서, 예로서, 집광기는 가능한 큰 입사각 하에서 높은 태양광 집광을 허용하기 위해, 집중된 광전지에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 집광 장치는 적어도 하나의 테이퍼형 또는 원추형 집광기, 복합 포물선형 집광기, 복합 타원형 집광기 및 복합 쌍곡선형 집광기로 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다.
또한, 분광계 장치는 적어도 하나의 전달 장치(transfer device)를 더 포함할 수 있다. 물체로부터 나오는 광 빔은 먼저 전달 장치를 통해 이동할 수 있고, 이어서 파장 선택 요소를 통과할 수 있으며, 마지막으로 스펙트럼 검출기 어레이에 충돌할 수 있다. 따라서, 본원에 사용된 바와 같이, 용어 "전달 장치"는 역으로 작동되는 집광 장치에서 나오는 광 빔을 스펙트럼 검출기로 전달하도록 구성될 수 있는 광학 구성요소를 지칭할 수 있다. 따라서, 특정 실시예에서, 전달 장치는 길이 가변 필터로 안내될 수 있기 전에 광 빔을 형상화하도록 설계될 수 있다. 특히, 전달 장치는 광학 렌즈, 곡면 미러, 격자(grating) 및 회절 광학 요소로 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다. 보다 특별하게는, 광학 렌즈는 특히 양면 볼록 렌즈, 평면-볼록 렌즈, 양면 오목 렌즈, 평면-오목 렌즈, 비구면 렌즈, 원통형 렌즈 및 메니스커스 렌즈(meniscus lens)로 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다. 이에 의해, 전달 장치는 바람직하게는 상기에서 나타낸 바와 같이 파장 선택 요소의 전체 파장 범위에 걸쳐, 적어도 부분적으로 투명할 수 있는 재료를 포함할 수 있다. 이러한 목적을 위해, 이와 관련하여 언급된 것과 동일하거나 유사한 광학적으로 투명한 재료가 또한 사용될 수 있다. 그러나, 다른 광학 요소도 또한 가능할 수 있다.
물체로부터 나오는 광 빔은 물체 자체에서 유래할 수 있지만, 또한 선택적으로 상이한 원점을 갖고 이러한 원점으로부터 물체로 전파되고 이어서 분광계 장치를 향해 전파될 수 있다. 후자의 경우는 특히 사용되는 적어도 하나의 조명원에 의해 영향을 받을 수 있다. 따라서, 물체로부터 분광계 장치로 전파되는 광 빔은 물체에 의해 반사 및/또는 산란될 수 있는 광일 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 광은 물체를 통해 적어도 부분적으로 투과할 수 있다.
분광계 장치는 적어도 하나의 조명원을 포함할 수 있다. 본원에 사용된 바와 같이, 용어 "조명원(illumination source)"은 물체를 조명하기 위한 적어도 하나의 광 빔을 생성 및/또는 제공하도록 구성된 임의의 장치를 지칭한다. 조명원은 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 따라서, 조명원은 예를 들어 하우징 내의 분광계 장치의 일부일 수 있다. 그러나, 대안적으로 또는 추가적으로, 조명원은, 예를 들어 별도의 광원으로서, 하우징 외부에 배열될 수도 있다. 조명원은 물체와 별도로 배열될 수 있고, 소정 거리로부터 물체를 조명할 수 있다. 상기에서 언급된 바와 같이, 조명원은 또한 대안적으로 또는 추가적으로 물체에 연결되거나 물체의 일부일 수 있으며, 그에 따라 예를 들어 물체에서 나오는 전자기 방사선은 또한 조명원에 의해 직접 생성될 수 있다. 예로서, 적어도 하나의 조명원은 물체 상에 및/또는 물체 내에 배열될 수 있고, 전자기 방사선을 직접 생성할 수 있다.
조명원은 바람직하게는 가시 스펙트럼 범위 및/또는 적외선(IR) 스펙트럼 범위, 특히, 근적외선(NIR) 스펙트럼 범위에서 충분한 방출을 제공하는 것으로 알려져 있을 수 있는 열 방출원, 특히 백열 램프 및/또는 열적외선 방출기, 예를 들어, Schwarzenbergstrasse 10, CH-6056 Kaegiswil, Switzerland에 소재하는 Axetris AG의 emir50에서 이용가능한 미세 가공 열적외선 방출기, Werner-von-Siemens-Str. 15 82140 Olching, Germany에 소재하는 LASER COMPONENTS GmbH의 열적외선 방출기, 또는 181 Research Drive #8, Milford CT 06460, United States에 소재하는 Hawkeye Technologies의 적외선 방출기와 같은 일종의 발광 요소를 포함할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 조명원은 하기의 조명원 중 적어도 하나로부터 선택될 수 있다: 레이저, 특히 레이저 다이오드(그렇지만, 다른 유형의 레이저가 사용될 수도 있음); 발광 다이오드; 유기 광원, 특히 유기 발광 다이오드; 네온 광; 구조화된 광원(structured light source); 화염원; 열원. 대안적으로 또는 추가적으로, 다른 조명원이 사용될 수 있다. 본원에서, 특히 각각의 조명원에 의해 조명될 수 있는 검출기가 높은 강도를 갖는 검출기 신호를 제공하고, 그에 따라 충분한 신호 대 잡음비 및 동시에 고해상도로 검출기 신호의 평가를 가능하게 할 수 있는 것을 보장하는 방식으로, 물체 및/또는 조명원에 의해 방출된 광이 검출기의 스펙트럼 감도와 밀접하게 관련될 수 있는 스펙트럼 범위를 나타낼 수 있는 경우에 특히 바람직할 수 있다. 스펙트럼 검출기는 조명원의 방출 범위에서 민감할 수 있다.
분광계 장치는 적어도 하나의 거리 검출기를 포함한다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, "거리 검출기"라는 용어는 물체와 분광계 장치 사이의 거리, 특히 물체의 적어도 하나의 세로 좌표에 대한 거리 정보를 결정하도록 구성된 임의의 장치를 지칭할 수 있다. 거리 검출기는 적어도 하나의 픽셀화된 광학 검출기를 포함할 수 있다. 거리 검출기의 픽셀화된 광학 검출기는 추가의 픽셀화된 광학 검출기로서 설계될 수 있고 및/또는 위에서 또는 아래에서 더 상세히 설명되는 스펙트럼 검출기는 거리 검출기의 픽셀화된 광학 검출기로서 사용될 수 있다. 예를 들어, 스펙트럼 검출기와 거리 검출기의 픽셀화된 광학 검출기는 동일하거나 다르게 설계될 수 있다. 분광계 장치는 거리 정보 및 물체의 스펙트럼과 관련된 정보를 동시에 또는 후속적으로 결정하도록 구성될 수 있다.
분광계 장치는 좌표계를 구성할 수 있으며, 여기서 세로 좌표는 분광계 장치의 광축을 따른 좌표가 된다. 좌표계는 분광계 장치의 광축이 z 축을 형성하고 z 축으로부터의 거리 및 극각도(polar angle)가 추가 좌표로 사용될 수 있는 극 좌표계일 수 있다. z 축에 평행하거나 역평행한 방향은 세로 방향으로 간주될 수 있으며, z 축을 따른 좌표는 세로 좌표 또는 거리로 간주될 수 있다. z 축에 수직인 임의의 방향은 가로 방향으로 간주될 수 있으며, 극좌표 및/또는 극각도는 가로 좌표로 간주될 수 있다. 본원에 사용된 바와 같이, 용어 "거리 정보"는 물체의 세로 좌표 및/또는 분광계 장치와 물체 사이의 거리 값에 관한 정보를 지칭한다. 본원에 사용된 바와 같이, 용어 "적어도 하나의 거리 정보를 결정하는 것"은 거리 정보를 획득 및/또는 측정 및/또는 유도 및/또는 추정하는 것을 지칭한다. 물체와 분광계 장치 사이의 거리는, 광자로부터의 깊이비(depth-from-photon-ratio), 구조화된 광(structured light), 빔 프로파일 분석(beam profile analysis), 비행 시간(time-of-flight), 모션 기반 형상(shape from motion), 포커스로부터의 깊이(depth-from-focus), 삼각측량(triangulation), 디포커스로부터의 깊이(depth-from-defocus), 스테레오 센서 중 하나 이상을 사용하여 얻어질 수 있다. 또한, 거리 정보는 WO 2012/110924 A1 또는 WO 2014/097181 A1에 개시된 바와 같은 적어도 하나의 FiP 센서를 사용하여 얻어질 수 있다. 추가적으로, 또는 대안적으로, 거리 검출기는 적어도 하나의 삼각측량 근접 센서와 같은 삼각측량 원리에 기초하여 물체와 분광계 장치 사이의 거리를 결정하도록 구성될 수 있다. 거리 검출기는 적어도 하나의 비행 시간 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 광학 센서 중 적어도 하나는 조명 광 빔이 예를 들어 조명원으로부터 물체까지 이동하고 반사 광 빔이 물체로부터 비행 시간 센서까지 이동한 비행 시간(TOF)에 의존하는 적어도 하나의 센서 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 비행 시간 센서는, 적어도 하나의 펄스형 비행 시간 검출기; 적어도 하나의 위상 변조형 비행 시간 검출기; 적어도 하나의 직접 비행 시간 검출기; 적어도 하나의 간접 비행 시간 검출기로 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다. 예를 들어, 펄스형 비행 시간 검출기는 적어도 하나의 레인지 게이트형 이미저(range gated imager) 및/또는 적어도 하나의 직접 비행 시간 이미저일 수 있다. 예를 들어, 위상 변조형 비행 시간 검출기는 적어도 하나의 위상 검출기를 갖는 적어도 하나의 RF-변조형 광원일 수 있다. 비행 시간 센서는 조명원에 의한 조명 광 빔의 방출과 반사 광 빔의 수신 사이의 시간 지연을 결정하도록 구성될 수 있다.
분광계 장치는 분광 측정 이전 및/또는 도중 및/또는 이후에 세로 좌표와 같은 거리 정보의 결정을 수행하도록 구성될 수 있다.
바람직하게는, 분광계 장치, 특히 거리 검출기는 광자로부터의 깊이비 기술에 기초하여 위치를 결정하도록 구성될 수 있다. 광자로부터의 깊이비 기술에 기초하는 방법 및 장치의 세부사항에 대해서는, 2017년 11월 17일자로 출원된 국제 특허 출원 제 PCT/EP2017/079577 호, 제 PCT/EP2017/079558 호 및 제 PCT/EP2017/079564 호, 및 2018년 3월 15일자로 출원된 제 PCT/EP2018/056545 호가 참조되며, 이들 문헌의 전체 내용은 참조로 포함된다. 광자로부터의 깊이비는 검출기 기술에 관하여 매우 유연성이 있고, 그에 따라 이용된 광원의 파장에 관해서도 매우 유연성이 있는 거리 측정 기술이다. 알려진 이동식 분광계 기술은 실리콘, InAs, InGaAs 또는 확장된 InGaAs 검출기를 사용하며, 실리콘은 그 파장 영역이 매우 제한적이며, InAs 및 InGaAs는 모두 고가이다. 납염 검출기(lead salt detector)는 콤팩트한 센서 설계를 허용하는 새로운 캡슐화 기술로 인해 이동식 응용에 대한 가능성을 보여주고 있다(예를 들어, WO 2018/019921 A1 참조). 광자로부터의 깊이비의 사용은 거의 추가적인 노력 없이 분광계에서의 용이한 구현 및 신뢰성있는 거리 측정을 허용할 수 있다.
거리 검출기의 픽셀화된 광학 검출기는 광학 센서들의 매트릭스를 갖는 적어도 하나의 센서 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 위에서 또는 아래에서 더 자세히 설명된 바와 같은 스펙트럼 검출기는 거리 검출기의 픽셀화된 광학 검출기로서 사용될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 분광계 장치는 스펙트럼 검출기 이외에 광학 센서들의 매트릭스를 갖는 센서 요소를 포함할 수 있다. 거리 검출기의 광학 센서는 각각 감광 영역을 가질 수 있다. 거리 검출기의 각 광학 센서는, 적어도 하나의 물체로부터 분광계 장치로 전파되는 적어도 하나의 광 빔에 의한 감광 영역의 조명에 응답하여 이하에서 "거리" 센서 신호로 표시되는 적어도 하나의 센서 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 거리 검출기의 광학 센서들 중 적어도 하나의 제1 광학 센서는 제1 구성 파장에 의한 조명에 응답하여 제1 센서 신호를 생성하도록 구성되고, 거리 검출기의 광학 센서들 중 적어도 하나의 제2 광학 센서는 제1 구성 파장에 의한 조명에 응답하여 제2 센서 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 제1 센서 신호 및 제2 센서 신호로부터 조합된 신호(Q)를 평가함으로써 물체의 적어도 하나의 세로 좌표(z)를 결정하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 결정된 세로 좌표(z)를 고려하여 적어도 하나의 분광 분석을 수행함으로써 스펙트럼 검출기에 의해 생성된 적어도 하나의 센서 신호를 평가하도록 구성될 수 있다.
본원에 사용된 바와 같이, "광학 센서"는 일반적으로 광 빔을 검출하기 위한 감광 장치, 예컨대 적어도 하나의 광 빔에 의해 생성된 조명 및/또는 광 스폿을 검출하기 위한 감광 장치를 지칭한다. 본원에 또한 사용된 바와 같이, "감광 영역"은 일반적으로 적어도 하나의 광 빔에 의해 외부적으로 조명될 수 있는 광학 센서의 영역을 지칭하며, 그 조명에 응답하여 적어도 하나의 센서 신호가 생성된다. 감광 영역은 구체적으로 각각의 광학 센서의 표면 상에 위치될 수 있다. 그러나 다른 실시예도 또한 가능하다. 분광계 장치는 감광 영역을 각각 갖는 복수의 광학 센서를 포함할 수 있다. 본원에 사용된 바와 같이, 용어 "적어도 하나의 감광 영역을 각각 갖는 광학 센서"는 복수의 단일 광학 센서가 각각 하나의 감광 영역을 갖는 구성과, 하나의 조합된 광학 센서가 복수의 감광 영역을 갖는 구성을 지칭한다. 또한, 용어 "광학 센서"는 하나의 출력 신호를 생성하도록 구성된 감광 장치를 지칭한다.
거리 검출기의 각각의 광학 센서는, 예컨대 조명될 수 있는 정확히 하나의 감광 영역을 제공함으로써, 정확히 하나의 감광 영역이 각각의 광학 센서에 존재하도록 하며, 그 조명에 응답하여 전체 광학 센서에 대해 정확히 하나의 균일한 센서 신호가 생성되도록 구현될 수 있다. 따라서, 거리 검출기의 각각의 광학 센서는 단일 영역 광학 센서일 수 있다. 그러나, 단일 영역 광학 센서의 사용은 검출기의 설정을 특히 간단하고 효율적이게 한다. 따라서, 일 예로서, 정확히 하나의 감광 영역을 각각 갖는, 상업적으로 입수가능한 실리콘 포토다이오드와 같은 상업적으로 입수가능한 광학 센서(photo-sensor)가 설정에 사용될 수 있다. 그러나, 다른 실시예도 가능하다. 거리 검출기의 광학 센서는 픽셀화된 광학 장치의 일부이거나, 이를 구성할 수 있다. 예를 들어, 거리 검출기의 광학 센서는 적어도 하나의 CCD 및/또는 CMOS 장치일 수 있고, 및/또는 이를 포함할 수 있다. 일 예로서, 거리 검출기의 광학 센서는 픽셀의 매트릭스를 갖는 적어도 하나의 CCD 및/또는 CMOS 장치의 일부이거나, 이를 구성할 수 있으며, 각 픽셀은 감광 영역을 형성한다.
거리 정보를 결정하기 위한 광학 센서 및 분광법에 사용되는 광학 센서는 동일할 수 있다. 구체적으로, 거리 정보를 결정하기 위한 광학 센서는 분광법용 광학 센서로서 사용될 수 있거나, 그 반대로 사용될 수도 있다. 따라서, 거리 정보를 결정하기 위한 광학 센서는 분광법용 광학 센서에 대응할 수 있거나 분광법용 광학 센서로서 설계될 수 있고, 및/또는 센서 요소의 광학 센서들의 매트릭스는 픽셀화된 광학 검출기에 대응할 수 있거나 픽셀화된 광학 검출기로서 설계될 수 있다.
거리 검출기의 광학 센서는 구체적으로는 적어도 하나의 광학 검출기, 바람직하게는 무기(inorganic) 광학 검출기, 보다 바람직하게는 무기 반도체 광학 검출기, 가장 바람직하게는 실리콘 광학 검출기일 수 있거나, 이를 포함할 수 있다. 구체적으로, 거리 검출기의 광학 센서는 적외선 스펙트럼 범위에서 민감할 수 있다. 매트릭스의 모든 픽셀 또는 매트릭스의 광학 센서의 적어도 하나의 그룹은 구체적으로 동일할 수 있다. 매트릭스의 동일한 픽셀의 그룹은 구체적으로 상이한 스펙트럼 범위에 대해 제공될 수 있거나, 모든 픽셀은 스펙트럼 감도 측면에서 동일할 수 있다. 또한, 픽셀은 크기가 동일하고, 및/또는 전자적 또는 광전자적 특성에 대하여 동일할 수 있다. 구체적으로, 광학 센서는 적외선 스펙트럼 범위, 바람직하게는 700 ㎚ 내지 3.0 ㎛ 범위에서 민감한 적어도 하나의 무기 포토다이오드일 수 있거나, 이를 포함할 수 있다. 구체적으로, 광학 센서는 근적외선 영역의 일부에서 민감할 수 있으며, 실리콘 포토다이오드가 구체적으로 700 ㎚ 내지 1100 ㎚ 범위에 적용 가능하다. 광학 센서에 사용될 수 있는 적외선 광학 센서는 trinamiX GmbH(D-67056 Ludwigshafen am Rhein, Germany)로부터 상품명 Hertzstueck™로 상업적으로 입수가능한 적외선 광학 센서와 같은 상업적으로 입수가능한 적외선 광학 센서일 수 있다. 따라서, 일 예로서, 광학 센서는 진성 광전지 유형(intrinsic photovoltaic type)의 적어도 하나의 광학 센서, 보다 바람직하게는 Ge 포토다이오드, InGaAs 포토다이오드, 확장된 InGaAs 포토다이오드, InAs 포토다이오드, InSb 포토다이오드, HgCdTe 포토다이오드로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 반도체 포토다이오드를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 광학 센서는 외인성 광전지 유형(extrinsic photovoltaic type)의 적어도 하나의 광학 센서, 보다 바람직하게는 Ge:Au 포토다이오드, Ge:Hg 포토다이오드, Ge:Cu 포토다이오드, Ge:Zn 포토다이오드, Si:Ga 포토다이오드, Si:As 포토다이오드로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 반도체 포토다이오드를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 광학 센서는 적어도 하나의 광전도 센서, 예컨대 PbS 또는 PbSe 센서, 볼로미터, 바람직하게는 VO 볼로미터 및 비정질 Si 볼로미터로 구성된 그룹으로부터 선택된 볼로미터를 포함할 수 있다.
거리 검출기의 매트릭스는 독립적인 광학 센서와 같은 독립적인 픽셀로 구성될 수 있다. 따라서, 무기 포토다이오드의 매트릭스가 구성될 수 있다. 그러나, 대안적으로, CCD 검출기 칩과 같은 CCD 검출기 및/또는 CMOS 검출기 칩과 같은 CMOS 검출기 중 하나 이상과 같이 상업적으로 입수가능한 매트릭스가 사용될 수 있다. 따라서, 일반적으로, 거리 검출기의 광학 센서는 적어도 하나의 CCD 및/또는 CMOS 장치일 수 있고 및/또는 이를 포함할 수 있으며, 그리고/또는 검출기의 광학 센서는 상기에서 언급된 매트릭스와 같은 센서 어레이를 형성할 수 있거나, 센서 어레이의 일부일 수 있다. 따라서, 일 예로서, 거리 검출기의 광학 센서는 m개의 행 및 n개의 열을 갖는 직사각형 어레이와 같은 픽셀의 어레이를 포함 및/또는 구성할 수 있으며, m, n은 독립적으로 양의 정수이다. 예를 들어, 거리 센서의 센서 요소는 라인 센서를 포함할 수 있으며, 여기서 n 또는 m은 1과 같다. 예를 들어, 거리 검출기의 센서 요소는 이중-셀(bi-cell)과 같은 행 및/또는 열로 배열된 적어도 2개의 광학 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 거리 검출기의 센서 요소는 광학 센서의 2×2 매트릭스를 포함하는 4분할 다이오드 시스템(quadrant diode system)일 수 있다. 예를 들어, 하나 초과의 열 및 하나 초과의 행이 주어지는데, 즉 n ＞ 1, m ＞ 1이다. 따라서, 일 예로서, n은 2 내지 16 이상일 수 있고, m은 2 내지 16 이상일 수 있다. 바람직하게는, 행의 개수와 열의 개수의 비율은 1에 근접한다. 일 예로서, 예컨대 m/n = 1:1, 4:3, 16:9 또는 이와 유사한 비율을 선택함으로써, 0.3 ≤ m/n ≤ 3이 되도록 n 및 m이 선택될 수 있다. 일 예로서, 어레이는, 예컨대 m = 2, n = 2 또는 m = 3, n = 3 등을 선택함으로써, 동일한 수의 행 및 열을 갖는 정사각형 어레이일 수 있다.
거리 검출기의 매트릭스는 구체적으로 적어도 하나의 행, 바람직하게는 복수의 행 및 복수의 열을 갖는 직사각형 매트릭스일 수 있다. 일 예로서, 행 및 열은 본질적으로 수직으로 배향될 수 있다. 본원에 사용된 바와 같이, 용어 "본질적으로 수직"은 예를 들어 ±20° 이하의 공차, 바람직하게는 ±10° 이하의 공차, 보다 바람직하게는 ±5° 이하의 공차를 갖는 수직 배향의 상태를 지칭한다. 유사하게, 용어 "본질적으로 평행"은 예를 들어 ±20° 이하의 공차, 바람직하게는 ±10° 이하의 공차, 보다 바람직하게는 ±5° 이하의 공차를 갖는 평행 배향의 상태를 지칭한다. 따라서, 일 예로서, 20° 미만, 구체적으로는 10° 미만 또는 심지어 5° 미만의 공차가 허용가능할 수 있다. 광범위한 시야를 제공하기 위해, 매트릭스는 구체적으로 적어도 10개의 행, 바람직하게는 적어도 500개의 행, 보다 바람직하게는 적어도 1000개의 행을 가질 수 있다. 유사하게, 매트릭스는 적어도 10개의 열, 바람직하게는 적어도 500개의 열, 보다 바람직하게는 적어도 1000개의 열을 가질 수 있다. 매트릭스는 적어도 50개의 광학 센서, 바람직하게는 적어도 100000개의 광학 센서, 보다 바람직하게는 적어도 5000000개의 광학 센서를 포함할 수 있다. 매트릭스는 수 메가 픽셀 범위의 다수의 픽셀을 포함할 수 있다. 그러나, 다른 실시예도 가능하다. 따라서, 축 회전 대칭이 예상되는 설정에서, 픽셀로도 지칭될 수 있는 매트릭스의 광학 센서의 원형 배열 또는 동심 배열이 바람직할 수 있다.
바람직하게는, 거리 검출기의 광학 센서의 감광 영역은 분광계 장치의 광축에 본질적으로 수직으로 배향될 수 있다. 광축은 직선 광축일 수 있거나, 예컨대 하나 이상의 편향 요소를 사용함으로써, 및/또는 하나 이상의 빔 스플리터(beam splitter)를 사용함으로써, 만곡되거나 심지어 분할될 수도 있으며, 여기서 본질적으로 수직 배향은 후자의 경우들에서, 광학 설정의 각각의 분기 또는 빔 경로에서의 국소 광축을 지칭할 수 있다.
광자로부터의 깊이비 기술을 사용하여 물체의 세로 좌표를 결정하기 위해, 거리 검출기의 적어도 2개의 광학 센서가 사용될 수 있다. 전술한 바와 같이, 거리 정보를 얻기 위해, 분광계 장치는 적어도 하나의 광학 센서 및/또는 복수의 광학 센서를 포함한다. 구체적으로, 분광법을 위해, 프리즘과 조합되는 하나의 광학 센서 또는 광학 필터와 조합되는 몇 개의 광학 센서가 이용될 수 있다. 예를 들어, 광자로부터의 깊이비 기술을 사용하여 물체의 세로 좌표를 결정하는데 사용되는 광학 센서 중 하나가 분광법에 이용될 수 있다. 예를 들어, 픽셀화된 광학 검출기는 분광법에 적용되도록 구성될 수 있고 또한 광자로부터의 깊이비 기술을 사용하여 물체의 세로 좌표를 결정하도록 구성될 수 있다. 따라서, 광자로부터의 깊이비의 사용은 거의 추가적인 노력 없이 분광계에서의 용이한 구현 및 신뢰성있는 거리 측정을 허용할 수 있다.
본원에 사용된 바와 같이, "센서 신호"는 일반적으로 조명에 응답하여 광학 센서 및/또는 광학 센서의 적어도 하나의 픽셀에 의해 생성된 신호를 지칭한다. 구체적으로, 센서 신호는 적어도 하나의 아날로그 전기 신호 및/또는 적어도 하나의 디지털 전기 신호와 같은 적어도 하나의 전기 신호일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 센서 신호는 적어도 하나의 전압 신호 및/또는 적어도 하나의 전류 신호일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 센서 신호는 적어도 하나의 광전류를 포함할 수 있다. 또한, 원시 센서 신호가 사용될 수 있거나, 거리 검출기의 픽셀화된 광학 검출기, 거리 검출기의 광학 센서 또는 임의의 다른 요소가 센서 신호를 처리 또는 전처리(예컨대 필터링 등에 의한 전처리)하여 센서 신호로도 사용될 수 있는 이차 센서 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 용어 "제1" 및 "제2" 센서 신호 및 구성 파장은 명칭으로서 사용되고, 순서의 표시 또는 다른 센서 신호 및 구성 파장이 사용되는지 여부를 제공하지는 않는다. 광학 센서의 매트릭스의 각 광학 센서는 적어도 하나의 물체로부터 분광계 장치로 전파되는, 특히 하나의 구성 파장을 갖는 적어도 하나의 광 빔에 의한 감광 영역의 조명에 응답하여 적어도 하나의 센서 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 거리 검출기의 광학 센서 중 적어도 하나의 제1 광학 센서는 제1 구성 파장에 의한 조명에 응답하여 제1 센서 신호를 생성하도록 구성되고, 거리 검출기의 광학 센서 중 적어도 하나의 제2 광학 센서는 제1 구성 파장에 의한 조명에 응답하여 제2 센서 신호를 생성하도록 구성될 수 있다.
전술한 바와 같이, 평가 장치는 조합된 신호를 평가하도록 구성될 수 있다. 이에 의해, 물체의 적어도 하나의 세로 좌표가 결정된다. 본원에 사용된 바와 같이, "물체의 세로 좌표"는 거리 검출기의 광학 센서의 매트릭스와 물체 사이의 거리를 지칭한다. 평가는 제1 센서 신호 및 제2 센서 신호로부터 조합된 신호를 평가하는 것을 포함할 수 있다. 본원에 사용된 바와 같이, 용어 "조합된 신호(combined signal)"는 적어도 2개의 센서 신호를 조합함으로써, 특히 센서 신호를 분할하는 것, 센서 신호의 배수를 분할하는 것 또는 센서 신호의 선형 조합을 분할하는 것 중 하나 이상에 의해 생성되는 신호를 지칭한다. 평가 장치는 센서 신호를 분할하는 것, 센서 신호의 배수를 분할하는 것, 센서 신호의 선형 조합을 분할하는 것 중 하나 이상에 의해 조합된 신호를 유도하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 세로 좌표를 결정하기 위해 조합된 신호와 세로 좌표 사이의 적어도 하나의 사전결정된 관계를 사용하도록 구성될 수 있다. 사전결정된 관계는 경험적 관계(empiric relationship), 반경험적 관계(semi-empiric relationship) 및 분석적으로 유도된 관계 중 하나 이상일 수 있다. 평가 장치는 룩업 리스트(lookup list) 또는 룩업 테이블(lookup table)과 같은 사전결정된 관계를 저장하기 위한 적어도 하나의 데이터 저장 장치를 포함할 수 있다.
조합된 신호는 다양한 수단을 사용하여 결정될 수 있다. 일 예로서, 몫 신호(quotient signal)를 유도하기 위한 소프트웨어 수단, 몫 신호를 유도하기 위한 하드웨어 수단, 또는 둘 모두가 사용될 수 있고, 평가 장치에서 구현될 수 있다. 따라서, 평가 장치는 일 예로서, 적어도 하나의 디바이더(divider)를 포함할 수 있고, 디바이더는 몫 신호를 유도하도록 구성된다. 디바이더는 소프트웨어 디바이더 또는 하드웨어 디바이더 중 하나 또는 둘 모두로서 완전히 또는 부분적으로 구현될 수 있다. 디바이더는 센서 요소에 완전히 또는 부분적으로 통합될 수 있거나, 센서 요소와 독립적으로 완전히 또는 부분적으로 구현될 수 있다.
예를 들어, 조합된 신호(Q)는 하기에 의해 유도된다.
여기서, x 및 y는 가로 좌표이고, A1 및 A2는 거리 검출기의 센서 요소의 위치에서의 적어도 하나의 빔 프로파일의 상이한 영역이고, E(x, y, zo)는 거리(zo)에서 주어진 빔 프로파일을 나타낸다. 본원에 사용된 바와 같이, 용어 "빔 프로파일(beam profile)"은 픽셀의 함수로서 광학 센서 상의 광 스폿의 적어도 하나의 강도 분포를 지칭한다. 빔 프로파일은 사다리꼴 빔 프로파일, 삼각형 빔 프로파일, 원추형 빔 프로파일, 및 가우시안 빔 프로파일(Gaussian beam profile)의 선형 조합으로 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다.
영역(A1) 및 영역(A2)은 상이할 수 있다. 특히, A1 및 A2는 일치하지 않는다. 따라서, A1 및 A2는 형상 또는 내용(content) 중 하나 이상이 상이할 수 있다. 센서 신호 각각은 빔 프로파일의 적어도 하나의 영역에 대한 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 일반적으로, 빔 프로파일은 휘도 L(zo) 및 빔 형상 S(x, y; zo)에 의존하고, 즉, E(x, y; zo) = L·S이다. 따라서, 조합된 신호를 유도함으로써, 휘도와 독립적으로 세로 좌표를 결정할 수 있게 한다. 또한, 조합된 신호의 사용은 물체 크기와 독립적으로 거리(zo)를 결정할 수 있게 한다. 따라서, 조합된 신호는 측정될 물체의 재료 특성 및/또는 반사 특성 및/또는 산란 특성으로부터 독립적이고, 예컨대 제조 정밀도, 열, 물, 먼지, 렌즈 손상 등에 의한 광원의 변경으로부터 독립적으로 거리(zo)를 결정할 수 있게 한다.
제1 센서 신호 및 제2 센서 신호 각각은 빔 프로파일의 적어도 하나의 영역에 대한 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 감광 영역은 센서 신호 중 하나가 빔 프로파일의 제1 영역의 정보를 포함하고 센서 신호 중 다른 하나가 빔 프로파일의 제2 영역의 정보를 포함하도록 배열될 수 있다. 빔 프로파일의 제1 영역 및 빔 프로파일의 제2 영역은 인접한 영역 또는 중첩된 영역 중 하나 또는 둘 모두일 수 있다. 제1 영역 및 제2 영역은 면적이 일치하지 않을 수 있다. 빔 프로파일의 제1 영역은 본질적으로 빔 프로파일의 에지 정보를 포함할 수 있고, 빔 프로파일의 제2 영역은 본질적으로 빔 프로파일의 중심 정보를 포함할 수 있다. 에지 정보는 빔 프로파일의 제1 영역에 있는 광자 수에 관한 정보를 포함할 수 있고, 중심 정보는 빔 프로파일의 제2 영역에 있는 광자 수에 관한 정보를 포함한다. 평가 장치는 빔 프로파일의 제1 영역 및 빔 프로파일의 제2 영역을 결정 및/또는 선택하도록 구성될 수 있다. 빔 프로파일은 빔 프로파일의 중심 값, 즉 빔 프로파일의 최대 값, 및/또는 빔 프로파일의 플래토(plateau)의 중심점 및/또는 광 스폿(light spot))의 기하학적 중심, 및 중심으로부터 연장되는 하강 에지(falling edge)를 가질 수 있다. 제2 영역은 단면의 내부 영역을 포함할 수 있고, 제1 영역은 단면의 외부 영역을 포함할 수 있다. 본원에 사용된 바와 같이, 용어 "본질적으로 중심 정보"는 일반적으로, 중심 정보의 비율, 즉 중심에 대응하는 강도 분포의 비율과 비교하여, 낮은 에지 정보의 비율, 즉 에지에 대응하는 강도 분포의 비율을 지칭한다. 바람직하게는, 중심 정보는 10% 미만, 보다 바람직하게는 5% 미만의 에지 정보의 비율을 가지며, 가장 바람직하게는 중심 정보는 에지 내용을 포함하지 않는다. 본원에 사용된 바와 같이, 용어 "본질적으로 에지 정보"는 일반적으로 에지 정보의 비율에 비해 낮은 중심 정보의 비율을 지칭한다. 에지 정보는, 특히 중심 및 에지 영역으로부터의, 전체 빔 프로파일의 정보를 포함할 수 있다. 에지 정보는 10% 미만, 바람직하게는 5% 미만의 중심 정보의 비율을 가질 수 있으며, 보다 바람직하게는 에지 정보는 중심 내용을 포함하지 않는다. 빔 프로파일의 적어도 하나의 영역은 중심에 근접하거나 중심 주위에 있고 본질적으로 중심 정보를 포함하는 경우에 빔 프로파일의 제2 영역으로서 결정 및/또는 선택될 수 있다. 빔 프로파일의 적어도 하나의 영역은 단면의 하강 에지의 적어도 일부를 포함하는 경우에 빔 프로파일의 제1 영역으로서 결정 및/또는 선택될 수 있다. 예를 들어, 단면의 전체 영역이 제1 영역으로 결정될 수 있다. 빔 프로파일의 제1 영역은 영역(A1)일 수 있고, 빔 프로파일의 제2 영역은 영역(A2)일 수 있다.
제1 영역(A1) 및 제2 영역(A2)의 다른 선택이 가능할 수 있다. 예를 들어, 제1 영역은 본질적으로 빔 프로파일의 외부 영역을 포함할 수 있고, 제2 영역은 본질적으로 빔 프로파일의 내부 영역을 포함할 수 있다. 예를 들어, 2차원 빔 프로파일의 경우에, 빔 프로파일은 좌측 부분과 우측 부분으로 분할될 수 있으며, 제1 영역은 본질적으로 빔 프로파일의 좌측 부분의 영역을 포함할 수 있고, 제2 영역은 본질적으로 빔 프로파일의 우측 부분의 영역을 포함할 수 있다.
에지 정보는 빔 프로파일의 제1 영역에 있는 광자의 수에 관한 정보를 포함할 수 있고, 중심 정보는 빔 프로파일의 제2 영역에 있는 광자의 수에 관한 정보를 포함할 수 있다. 평가 장치는 빔 프로파일의 면적 적분을 결정하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 제1 영역의 적분 및/또는 합산에 의해 에지 정보를 결정하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 제2 영역의 적분 및/또는 합산에 의해 중심 정보를 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 빔 프로파일은 사다리꼴 빔 프로파일일 수 있고, 평가 장치는 사다리꼴의 적분을 결정하도록 구성될 수 있다. 또한, 사다리꼴 빔 프로파일이 가정될 수 있는 경우, 에지 및 중심 신호의 결정은 에지의 경사 및 위치와 중심 플래토의 높이의 결정과, 기하학적 고려에 의한 에지 및 중심 신호의 유도와 같은, 사다리꼴 빔 프로파일의 특성을 사용하는 동등한 평가로 대체될 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 평가 장치는 광 스폿의 적어도 하나의 슬라이스(slice) 또는 절단부(cut)로부터 중심 정보 또는 에지 정보 중 하나 또는 둘 모두를 결정하도록 구성될 수 있다. 이것은, 예를 들어 조합된 신호의 면적 적분을 슬라이스 또는 절단부를 따른 선 적분으로 대체함으로써 실현될 수 있다. 정확도를 향상시키기 위해, 광 스폿을 통해 몇개의 슬라이스 또는 절단부가 사용되어 평균화될 수 있다. 타원형 스폿 프로파일의 경우에, 몇개의 슬라이스 또는 절단부를 평균화함으로써, 거리 정보가 향상될 수 있다.
평가 장치는 각각의 에지 정보와 각각의 중심 정보를 분할하는 것, 각각의 에지 정보와 각각의 중심 정보의 배수를 분할하는 것, 각각의 에지 정보와 각각의 중심 정보의 선형 조합을 분할하는 것 중 하나 이상에 의해 조합된 신호를 유도하도록 구성될 수 있다. 따라서, 본질적으로, 광자 비는 광자로부터의 깊이비 기술의 물리적 기초로서 사용될 수 있다.
예를 들어 WO 2012/110924 A1 또는 WO 2014/097181 A1에 설명된 바와 같이, 전형적으로 광 스폿의 직경, 빔 웨이스트(beam waist) 또는 등가 직경과 같은 광 스폿의 크기와, 광 빔이 거리 검출기의 센서 요소를 향해 전파되는 물체의 세로 좌표 사이에 사전결정되거나 결정가능한 관계가 존재한다. 이러한 이론에 의해 얽매이고자 하지 않고, 광 스폿은 2개의 측정 변수, 즉 광 스폿의 중심에 있거나 중심에 근접한 작은 측정 패치(measurement patch)에서 측정된 측정 신호(중심 신호로도 지칭됨)와, 중심 신호의 유무에 관계없이, 광 스폿에 걸쳐 적분된 적분 또는 합산 신호로 특징지어질 수 있다. 빔이 확장되거나 포커싱될 때 변하지 않는 특정 총 파워를 갖는 광 빔의 경우, 합산 신호는 광 스폿의 스폿 크기로부터 독립적이어야 하며, 그에 따라 적어도 각자의 측정 범위 내의 선형 광학 센서가 사용되는 경우에, 물체와 거리 검출기의 센서 요소 사이의 거리로부터 독립적이어야 한다. 그러나, 중심 신호는 스폿 크기에 의존한다. 따라서, 중심 신호는 전형적으로 광 빔이 포커싱될 때 증가하고, 광 빔이 디포커싱될 때 감소한다. 따라서, 중심 신호와 합산 신호를 비교함으로써, 광 빔에 의해 생성된 광 스폿의 크기에 대한 정보, 따라서 반사 위치의 경도 좌표에 대한 정보 항목이 생성될 수 있다. 일 예로서, 중심 신호와 합산 신호의 비교는 중심 신호와 합산 신호로부터 조합된 신호(Q)를 형성하고 세로 좌표를 유도하기 위한 조합된 신호와 세로 좌표 사이의 사전결정된 또는 결정가능한 관계를 사용함으로써 실행될 수 있다.
거리 검출기의 광학 센서에 충돌하는 광 빔은 중심 신호가 생성되는 거리 검출기의 적어도 하나의 광학 센서를 완전히 조명할 수 있으며, 그에 따라 중심 신호가 발생하는 적어도 하나의 광학 센서가 광 빔 내에 완전히 위치되고, 광 빔의 폭은 센서 신호가 발생하는 거리 검출기의 적어도 하나의 광학 센서의 감광 영역보다 크다. 반대로, 바람직하게는, 광 빔은 구체적으로 매트릭스보다 작은 광 스폿을 전체 매트릭스 상에 생성할 수 있으며, 그에 따라 광 스폿이 매트릭스 내에 완전히 위치된다. 이러한 상황은 광 빔 상에 포커싱 또는 디포커싱 효과를 갖는 하나 이상의 적절한 렌즈 또는 요소를 선택함으로써, 예컨대 하기에서 더욱 상세하게 설명되는 바와 같은 적절한 전달 장치를 사용함으로써, 광학 분야의 숙련자에 의해 용이하게 조정될 수 있다. 본원에 또한 사용된 바와 같이, "광 스폿(light spot)"은 일반적으로 가시적이거나 검출가능한 원형 또는 비원형 조명을 지칭한다.
조합된 신호(Q)는, 제1 센서 신호를 제2 센서 신호로 나눈 몫 또는 그 반대의 몫을 형성하는 것; 제1 센서 신호의 배수를 제2 센서 신호의 배수로 나눈 몫 또는 그 반대의 몫을 형성하는 것; 제1 센서 신호의 선형 조합을 제2 센서 신호의 선형 조합으로 나눈 몫 또는 그 반대의 몫을 형성하는 것; 제1 센서 신호와 제2 센서 신호의 제1 선형 조합을 제1 센서 신호와 제2 센서 신호의 제2 선형 조합으로 나눈 몫을 형성하는 것 중 하나 이상에 의해 유도될 수 있다. 평가 장치는 세로 좌표(z)를 결정하기 위해 조합된 신호(Q)와 물체의 세로 좌표(z) 사이의 적어도 하나의 사전결정된 관계를 사용하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 적어도 하나의 디바이더를 포함할 수 있으며, 디바이더는 조합된 신호를 유도하도록 구성된다.
평가 장치는 제1 구성 파장에 의해 조명되는 거리 검출기의 광학 센서의 매트릭스의 해당 광학 센서를 결정하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 제1 구성 파장에 의해 조명되고 가장 높은 센서 신호를 가지며 제1 센서 신호를 형성하는 거리 검출기의 적어도 하나의 광학 센서를 결정하도록 구성될 수 있다. 제1 센서 신호는 적어도 하나의 중심 신호일 수 있다. 평가 장치는 제1 구성 파장에 의해 조명되고 제2 센서 신호를 형성하는 매트릭스의 광학 센서의 센서 신호를 평가하도록 구성될 수 있다. 제2 센서 신호는 적어도 하나의 합산 신호이다. 평가 장치는 중심 신호와 합산 신호를 조합함으로써 조합된 신호(Q)를 결정하도록 구성될 수 있다.
용어 "중심 신호(center signal)"는 일반적으로 빔 프로파일의 본질적으로 중심 정보를 포함하는 적어도 하나의 센서 신호를 지칭한다. 본원에 사용된 바와 같이, 용어 "가장 높은 센서 신호"는 국소 최대치 또는 관심 영역에서의 최대치 중 하나 또는 둘 모두를 지칭한다. 예를 들어, 중심 신호는 전체 매트릭스 또는 매트릭스 내의 관심 영역의 광학 센서 및/또는 픽셀에 의해 생성된 복수의 센서 신호 중에서 가장 높은 센서 신호를 갖는 거리 검출기의 적어도 하나의 광학 센서 및/또는 픽셀의 신호일 수 있으며, 여기서 관심 영역은 거리 검출기의 매트릭스의 광학 센서 및/또는 픽셀에 의해 생성된 이미지 내에서 사전결정되거나 결정가능할 수 있다. 중심 신호는 단일 광학 센서 및/또는 픽셀, 또는 광학 센서의 그룹으로부터 발생할 수 있으며, 후자의 경우에, 일 예로서, 광학 센서 및/또는 픽셀 그룹의 센서 신호는 중심 신호를 결정하기 위해 가산, 적분 또는 평균화될 수 있다. 중심 신호가 발생하는 광학 센서 및/또는 픽셀의 그룹은 가장 높은 센서 신호를 갖는 실제 광학 센서 및/또는 픽셀로부터 사전결정된 거리보다 작은 거리를 갖는 광학 센서 및/또는 픽셀과 같은 이웃하는 광학 센서 및/또는 픽셀의 그룹일 수 있거나, 가장 높은 센서 신호로부터 사전결정된 범위 내에 있는 센서 신호를 생성하는 광학 센서 및/또는 픽셀의 그룹일 수 있다. 중심 신호가 발생하는 광학 센서 및/또는 픽셀의 그룹은 최대 동적 범위를 허용하기 위해 가능한 한 크게 선택될 수 있다. 평가 장치는 복수의 센서 신호, 예를 들어 가장 높은 센서 신호를 갖는 광학 센서 및/또는 픽셀 주위의 복수의 광학 센서 및/또는 픽셀의 적분에 의해 중심 신호를 결정하도록 구성될 수 있다.
전술한 바와 같이, 중심 신호는 일반적으로 광 스폿의 중심에 있는 거리 검출기의 광학 센서 및/또는 픽셀로부터의 센서 신호와 단일 센서 신호일 수 있거나, 광 스폿의 중심에 있는 광학 센서 및/또는 픽셀로부터 발생하는 센서 신호의 조합과 같은 복수의 센서 신호의 조합, 또는 전술한 가능성 중 하나 이상에 의해 유도된 센서 신호를 처리함으로써 유도된 이차 센서 신호일 수 있다. 센서 신호의 비교가 통상적인 전자기기에 의해 상당히 간단하게 구현되므로, 중심 신호의 결정은 전자적으로 수행될 수 있거나, 소프트웨어에 의해 완전히 또는 부분적으로 수행될 수 있다. 구체적으로, 중심 신호는, 가장 높은 센서 신호; 가장 높은 센서 신호로부터 사전결정된 공차 범위 내에 있는 센서 신호의 그룹의 평균; 가장 높은 센서 신호를 갖는 광학 센서 및/또는 픽셀을 포함하는 광학 센서 및/또는 픽셀의 그룹 및 이웃하는 광학 센서 및/또는 픽셀의 사전결정된 그룹으로부터의 센서 신호의 평균; 가장 높은 센서 신호를 갖는 광학 센서 및/또는 픽셀을 포함하는 광학 센서 및/또는 픽셀의 그룹 및 이웃하는 광학 센서 및/또는 픽셀의 사전결정된 그룹으로부터의 센서 신호의 합; 가장 높은 센서 신호로부터 사전결정된 공차 범위 내에 있는 센서 신호의 그룹의 합; 사전결정된 임계치를 초과하는 센서 신호의 그룹의 평균; 사전결정된 임계치를 초과하는 센서 신호의 그룹의 합; 가장 높은 센서 신호를 갖는 광학 센서를 포함하는 광학 센서의 그룹 및 이웃하는 광학 센서의 사전결정된 그룹으로부터의 센서 신호의 적분; 가장 높은 센서 신호로부터의 사전결정된 공차 범위 내에 있는 센서 신호의 그룹의 적분; 사전결정된 임계치를 초과하는 센서 신호의 그룹의 적분으로부터 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다.
유사하게, 용어 "합산 신호(sum signal)"는 일반적으로 빔 프로파일의 본질적으로 에지 정보를 포함하는 신호를 지칭한다. 예를 들어, 합산 신호는 센서 신호를 가산하거나, 센서 신호를 적분하거나, 전체 매트릭스 또는 거리 검출기의 매트릭스 내의 관심 영역의 센서 신호를 평균화함으로써 유도될 수 있으며, 여기서 관심 영역은 매트릭스의 광학 센서에 의해 생성된 이미지 내에서 사전결정되거나 결정가능할 수 있다. 센서 신호를 가산, 적분 또는 평균화할 때, 센서 신호가 생성되는 실제 광학 센서는 가산, 적분 또는 평균화에서 제외되거나, 대안적으로 추가, 적분 또는 평균화에 포함될 수 있다. 평가 장치는 전체 매트릭스 또는 매트릭스 내의 관심 영역의 신호를 적분함으로써 합산 신호를 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 빔 프로파일은 사다리꼴 빔 프로파일일 수 있고, 평가 장치는 전체 사다리꼴의 적분을 결정하도록 구성될 수 있다. 또한, 사다리꼴 빔 프로파일이 가정될 수 있는 경우, 에지 및 중심 신호의 결정은 에지의 경사 및 위치와 중심 플래토의 높이의 결정과, 기하학적 고려에 의한 에지 및 중심 신호의 유도와 같은, 사다리꼴 빔 프로파일의 특성을 사용하는 동등한 평가로 대체될 수 있다.
유사하게, 중심 신호 및 에지 신호는 또한 빔 프로파일의 원형 세그먼트(circular segment)와 같은 빔 프로파일의 세그먼트를 사용하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 빔 프로파일은 빔 프로파일의 중심을 통과하지 않는 할선(secant) 또는 현(chord)에 의해 2개의 세그먼트로 분할될 수 있다. 따라서, 하나의 세그먼트는 본질적으로 에지 정보를 포함하는 한편, 다른 세그먼트는 본질적으로 중심 정보를 포함한다. 예를 들어, 중심 신호에서 에지 정보의 양을 더욱 감소시키기 위해, 에지 신호가 중심 신호에서 더 감산될 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 평가 장치는 광 스폿의 적어도 하나의 슬라이스(slice) 또는 절단부(cut)로부터 중심 정보 또는 에지 정보 중 하나 또는 둘 모두를 결정하도록 구성될 수 있다. 이것은, 예를 들어 조합된 신호의 면적 적분을 슬라이스 또는 절단부를 따른 선 적분으로 대체함으로써, 실현될 수 있다. 정확도를 향상시키기 위해, 광 스폿을 통해 몇개의 슬라이스 또는 절단부가 사용되어 평균화될 수 있다. 타원형 스폿 프로파일의 경우에, 몇개의 슬라이스 또는 절단부를 평균화함으로써, 거리 정보가 향상될 수 있다.
중심 신호는, 가장 높은 센서 신호; 가장 높은 센서 신호로부터 사전결정된 공차 범위 내에 있는 센서 신호의 그룹의 평균; 가장 높은 센서 신호를 갖는 광학 센서를 포함하는 거리 검출기의 광학 센서의 그룹 및 이웃하는 광학 센서의 사전결정된 그룹으로부터의 센서 신호의 평균; 가장 높은 센서 신호를 갖는 광학 센서를 포함하는 거리 검출기의 광학 센서의 그룹 및 이웃하는 광학 센서의 사전결정된 그룹으로부터의 센서 신호의 합; 가장 높은 센서 신호로부터 사전결정된 공차 범위 내에 있는 센서 신호의 그룹의 합; 사전결정된 임계치를 초과하는 센서 신호의 그룹의 평균; 사전결정된 임계치를 초과하는 센서 신호의 그룹의 합; 가장 높은 센서 신호를 갖는 거리 검출기의 광학 센서를 포함하는 광학 센서의 그룹 및 이웃하는 광학 센서의 사전결정된 그룹으로부터의 센서 신호의 적분; 가장 높은 센서 신호로부터 사전결정된 공차 범위 내에 있는 센서 신호의 그룹의 적분; 사전결정된 임계치를 초과하는 센서 신호의 그룹의 적분으로 구성된 그룹으로부터 선택된다. 합산 신호는, 거리 검출기의 매트릭스의 모든 센서 신호에 대한 평균; 거리 검출기의 매트릭스의 모든 센서 신호의 합; 거리 검출기의 매트릭스의 모든 센서 신호의 적분; 중심 신호에 기여하는 거리 검출기의 해당 광학 센서로부터의 센서 신호를 제외한 거리 검출기의 매트릭스의 모든 센서 신호에 대한 평균; 중심 신호에 기여하는 거리 검출기의 해당 광학 센서로부터의 센서 신호를 제외한 거리 검출기의 매트릭스의 모든 센서 신호의 합; 중심 신호에 기여하는 거리 검출기의 해당 광학 센서로부터의 센서 신호를 제외한 거리 검출기의 매트릭스의 모든 센서 신호의 적분; 가장 높은 센서 신호를 갖는 거리 검출기의 광학 센서로부터 사전결정된 범위 내에 있는 거리 검출기의 광학 센서의 센서 신호의 합; 가장 높은 센서 신호를 갖는 거리 검출기의 광학 센서로부터 사전결정된 범위 내에 있는 거리 검출기의 광학 센서의 센서 신호의 적분; 가장 높은 센서 신호를 갖는 거리 검출기의 광학 센서로부터 사전결정된 범위 내에 위치된 거리 검출기의 광학 센서의 특정 임계치를 초과하는 센서 신호의 합; 가장 높은 센서 신호를 갖는 거리 검출기의 광학 센서로부터 사전결정된 범위 내에 위치된 거리 검출기의 광학 센서의 특정 임계치를 초과하는 센서 신호의 적분으로 구성된 그룹으로부터 선택된다.
조합된 신호(Q)는 중심 신호와 합산 신호를 조합함으로써 생성된 신호일 수 있다. 구체적으로, 결정은 하기 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 중심 신호를 합산 신호로 나눈 몫 또는 그 반대의 몫을 형성하는 것; 중심 신호의 배수를 합산 신호의 배수로 나눈 몫 또는 그 반대의 몫을 형성하는 것; 중심 신호의 선형 조합을 합산 신호의 선형 조합으로 나눈 몫 또는 그 반대의 몫을 형성하는 것. 추가적으로 또는 대안적으로, 조합된 신호(Q)는 중심 신호와 합산 신호 사이의 비교에 대한 적어도 하나의 정보 항목을 포함하는 임의의 신호 또는 신호 조합을 포함할 수 있다.
분광계 장치는 적어도 하나의 물체의 적어도 하나의 스펙트럼 또는 분광 정보를 결정하도록 구성된다. 분광계 장치는 결정된 거리 정보를 고려하여 적어도 하나의 분광 분석을 수행하도록 구성된 적어도 하나의 평가 장치를 포함한다. 평가 장치는 결정된 세로 좌표(z)를 고려하여 적어도 하나의 분광 분석을 수행하도록 구성될 수 있다. 분광 분석에서, 물체의 적어도 하나의 스펙트럼 또는 분광 정보가 결정될 수 있다. 구체적으로, 평가 장치는 물체와 분광계 장치 사이의 거리로 인한 광 감쇠를 결정하도록 구성될 수 있다. 본원에 사용된 바와 같이, 용어 "광 감쇠(light attenuation)"는 광 빔의 이동된 경로, 즉 물체로부터 분광계 장치까지의 거리 및/또는 물체의 존재 및/또는 주변 상태를 통한 강도 손실을 지칭한다. 본원에 사용된 바와 같이, 용어 "광 감쇠를 결정하는 것"은 광 감쇠를 근사화 및/또는 측정 및/또는 유도하는 것을 지칭한다. 분광 분석은 물체의 존재로 인한 적어도 하나의 광 속성의 적어도 하나의 차이를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 광 속성의 차이는 적어도 하나의 파장 의존적 강도 차이; 적어도 하나의 파장 의존적 편광 차이로 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다. 평가 장치는 광 감쇠를 고려하여 분광 분석을 수행하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 광학 검출기에 의해 결정된 구성 파장 신호의 스펙트럼의 강도를 보정하도록 구성될 수 있다. 구체적으로, 평가 장치는, 예를 들어 결정된 강도 값을 적어도 하나의 보정 함수로 곱하고 그리고/또는 나눔으로써, 광 감쇠에 대한 결정된 강도 값을 보정하도록 구성될 수 있다. 보정 함수는 경험적으로 및/또는 반경험적으로 및/또는 분석적으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 분광계 장치는 광학기기(optics), 광원, 광원의 특성, 먼지 등에 따른 배경 스펙트럼(background spectrum)을 측정함으로써 광 감쇠를 결정하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치는 그로부터 배경 보정 함수와 같은 보정 함수를 유도하도록 구성될 수 있다. 그러나, 배경 스펙트럼을 측정하는 동안, 물체와 분광계 장치 사이의 거리는 고정된 상태로 유지될 수 있다. 분광계 장치는 이동식 분광계 장치일 수 있다. 구체적으로, 물체와 분광계 장치 사이의 거리는 가변적일 수 있다. 평가 장치는 물체와 분광계 장치 사이의 거리의 변경을 결정하도록 구성될 수 있다. 따라서, 강도 값 및/또는 배경 스펙트럼은 물체와 분광계 장치 사이의 거리 및 거리 변경으로 인한 영향에 대해 추가로 보정되어야 한다. 평가 장치는 물체와 분광계 장치 사이의 거리로 인한 영향에 대한 결정된 광 감쇠를 보정하도록 구성될 수 있다. 거리로 인한 광 감쇠를 보정하기 위해, 다항식 보정 함수(polynomial correction function), 예를 들어 이차 또는 고차 다항식 보정 함수와 같은 다른 보정 함수가 사용될 수 있다. 예를 들어, 거리 의존적 광 감쇠는 z에서의 오차 이하의 다항식으로 나눈 z에서의 삼차 이하의 다항식과 같은 z에서의 다항식의 분수(fraction)에 의해 보정될 수 있는 반면, 계수는 거리 의존적 광 감쇠 함수를 조정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 보정 함수는 유리 다항식 함수(rational polynomial function)일 수 있다. 예를 들어, 다항식 A·1/z2가 사용될 수 있으며, A는 계수 또는 상수이고 z는 세로 좌표(z)이다. 다른 보정 함수가 조명원의 발광 특성을 고려하여 결정될 수 있다. 또한, 다른 보정 함수는 물체의 사전결정된 반사 특성을 고려하여 결정될 수 있으며, 예를 들어 스폿 프로파일, 및/또는 물체의 가정된 반사 특성을 사용하여 결정될 수 있다. 또한, 보정 함수는 광학기기, 주변 광, 먼지, 온도로 인한 광 감쇠를 보정하고 거리 의존적 광 감쇠를 동시에 보정하는 조합된 보정 함수일 수 있다. 일 예로서, 조합된 보정 함수는 배경 보정 함수와 같은 거리 독립적 보정 함수와 거리 의존적 보정 함수의 곱일 수 있다.
분광계 장치는 제2 구성 파장에 응답하여 생성된 제1 센서 신호 및 제2 센서 신호로부터 조합된 신호(Q)를 평가함으로써 물체의 적어도 하나의 다른 세로 좌표를 결정하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 세로 좌표와 다른 세로 좌표로부터 조합된 세로 좌표(예컨대, 평균 값)를 결정하고 조합된 세로 좌표를 고려하여 분광 분석을 수행하도록 구성될 수 있다.
본원에 또한 사용된 바와 같이, 용어 "평가 장치"는 일반적으로, 바람직하게는 적어도 하나의 데이터 처리 장치를 사용함으로써, 보다 바람직하게는 적어도 하나의 프로세서 및/또는 적어도 하나의 주문형 집적 회로를 사용함으로써, 지정된 작동을 수행하도록 구성된 임의의 장치를 지칭한다. 따라서, 일 예로서, 적어도 하나의 평가 장치는 다수의 컴퓨터 명령을 포함하는 소프트웨어 코드가 저장된 적어도 하나의 데이터 처리 장치를 표시할 수 있다. 평가 장치는 지정된 작동 중 하나 이상을 수행하기 위한 하나 이상의 하드웨어 요소를 제공할 수 있고, 및/또는 지정된 작동 중 하나 이상을 수행하기 위한 소프트웨어가 실행되는 하나 이상의 프로세서를 제공할 수 있다.
세로 좌표를 결정하는 것, 및 분광 분석을 수행하는 것을 포함하는 상기에 언급된 작동은 적어도 하나의 평가 장치에 의해 수행된다. 따라서, 일 예로서, 상기 언급된 관계 중 하나 이상은, 예컨대 하나 이상의 룩업 테이블을 구현함으로써, 소프트웨어 및/또는 하드웨어에서 구현될 수 있다. 따라서, 일 예로서, 평가 장치는 상기에 언급된 평가를 수행하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨터, 주문형 집적 회로(ASIC), 디지털 신호 프로세서(Digital Signal Processor; DSP) 또는 필드 프로그래머블 게이트 어레이(Field Programmable Gate Array; FPGA)와 같은 하나 이상의 프로그래밍가능한 장치를 포함할 수 있다. 그러나, 추가적으로 또는 대안적으로, 평가 장치는 또한 하드웨어에 의해 완전히 또는 부분적으로 구현될 수 있다.
분광계 장치는 비접촉 분광법을 위해 구성될 수 있다. 거리 정보를 결정하고 분광 측정의 보정을 위해 거리 정보를 사용하는 것은 물체와 분광계 장치 사이의 가변 거리를 허용한다. 직접적인 기계적 접촉 또는 특수 샘플 박스의 사용이 회피될 수 있다.
평가 장치는 가장 높은 센서 신호를 갖는 거리 검출기의 적어도 하나의 광학 센서의 가로 위치를 평가함으로써 물체의 적어도 하나의 가로 좌표를 결정하도록 추가로 구성될 수 있다.
앞서 살펴본 바와 같이, 분광계 장치는 적어도 하나의 파장 선택 요소를 포함하며, 이 파장 선택 요소는 입사 광을 구성 파장 신호의 스펙트럼으로 분리하도록 구성되고, 구성 파장 신호의 각각의 강도는 스펙트럼 검출기를 이용하여 결정된다. 파장 선택 요소는 선형 가변 필터이다. 분광계 장치는 적어도 하나의 테이퍼형 집광기(tapered light concentrator)를 포함할 수 있다. 분광계 장치는 적어도 2개의 조명원을 더 포함할 수 있으며, 각각의 조명원은 적어도 하나의 조명 광 빔을 생성 및 방출함으로써 물체를 조명하도록 구성된다. 조명원들은 물체의 조명을 위해 동시에 이용될 수 있거나, 교대로 이용될 수 있다. 조명원들 중 하나에서 유래하는 조명 광 빔은 직접 반사될 수 있고, 및/또는 물체로부터 산란될 수 있다. 직접 반사는 스펙트럼 정보만을 직접 구별가능하지 않을 수 있다. 직접 반사는 거리 의존적일 수 있으며, 산란된 광보다 덜 파장 의존적일 수 있다. 분광계 장치는 상이한 물체 거리에서 적어도 2개의 스펙트럼을 기록하고, 및/또는 2개의 광원을 교대로 사용하여 적어도 2개의 스펙트럼을 기록 및 비교함으로써 직접 반사 및 산란된 광의 스펙트럼을 분리하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치는 2개의 광원을 동시에 사용하여 스펙트럼을 기록하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 조명원들은 교대로 이용될 수 있다. 예를 들어, 먼저, 예컨대 제1 조명원에서 유래하는 조명 광 빔은 직접 반사될 수 있고, 및/또는 제1 거리에서 물체로부터 산란될 수 있으며, 스펙트럼 검출기의 광학 센서는 적어도 하나의 제1 스펙트럼을 기록하도록 구성될 수 있다. 이어서, 제2 조명원에서 유래하는 조명 광 빔은 직접 반사될 수 있고, 및/또는 제1 거리에서 물체로부터 산란될 수 있으며, 스펙트럼 검출기의 광학 센서는 적어도 하나의 제2 스펙트럼을 기록하도록 구성될 수 있다. 조명원을 사용하는 순서 또는 시퀀스는 단지 예시적으로 설명된 것이며, 그에 따라 조명원을 사용하는 다른 순서, 예컨대 제2 조명원을 먼저 사용하고 이어서 제1 조명원을 사용하는 것 및/또는 하나 또는 모든 조명원의 반복 사용이 가능하다. 분광계 장치, 특히 거리 검출기는 적어도 하나의 물체와 분광계 장치 사이의 거리에 관한 적어도 하나의 거리 정보를 결정하도록 구성된다. 제1 스펙트럼과 제2 스펙트럼을 비교함으로써, 평가 장치는 센서 요소 상의 적어도 2개의 직접 반사 피크, 구체적으로는 제1 조명원에 의해 조명된 물체로부터의 직접 반사에서 유래하는 제1 직접 반사 피크와, 제2 조명원에 의해 조명된 물체로부터의 직접 반사에서 유래하는 제2 직접 반사 피크를 결정하도록 구성될 수 있다. 구체적으로, 평가 장치는 제1 및 제2 스펙트럼을 비교함으로써 파장의 함수로서 강도 분포의 차이, 특히 피크를 결정하도록 구성될 수 있다. 각각의 스펙트럼에서 결정된 피크의 위치는 거리 검출기 및/또는 스펙트럼 검출기의 광학 센서의 매트릭스 상의 위치에 대응할 수 있다. 평가 장치는 직접 반사된 광이 광학 센서의 매트릭스에 충돌하는 위치를 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 평가 장치는 제1 조명원에 의해 조명된 제1 거리의 물체에서 유래하는 직접 반사된 광이 광학 센서의 매트릭스에 충돌하는 위치를 결정하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 제2 조명원에 의해 조명된 제1 거리의 물체에서 유래하는 직접 반사된 광이 광학 센서의 매트릭스에 충돌하는 위치를 결정하도록 구성될 수 있다. 전술한 바와 같이, 직접 반사는 거리 의존적일 수 있으며, 산란된 광보다 덜 파장 의존적일 수 있다. 직접 반사된 광이 광학 센서의 매트릭스에 충돌하는 위치가 알려지면, 삼각측량 알고리즘을 사용하여 분광계 장치와 물체 사이의 제1 거리에 관한 거리 정보를 결정할 수 있다. 평가 장치는 적어도 하나의 삼각측량 알고리즘을 사용하여 물체의 제1 거리를 결정하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 조명원들은 동시에 이용될 수 있다. 예컨대, 제1 조명원에서 유래하는 조명 광 빔은 직접 반사될 수 있고, 및/또는 제1 거리에서 물체로부터 산란될 수 있다. 제2 조명원은 물체를 조명하는데 이용될 수 있다. 제2 조명원에서 유래하는 조명 광 빔은 직접 반사될 수 있고, 및/또는 제1 거리에서 물체로부터 산란될 수 있다. 스펙트럼 검출기의 광학 센서는 제1 거리에서 물체에 대한 수신된 광의 적어도 하나의 제1 스펙트럼을 기록하도록 구성될 수 있다. 스펙트럼의 기록은 물체의 제2 거리에 대해 반복된다. 예컨대 제1 조명원에서 유래하는 조명 광 빔은 직접 반사될 수 있고, 및/또는 제2 거리에서 물체로부터 산란될 수 있다. 제2 조명원에서 유래하는 조명 광 빔은 직접 반사될 수 있고, 및/또는 제2 거리에서 물체로부터 산란될 수 있다. 스펙트럼 검출기의 광학 센서는 제2 거리에서 물체에 대한 수신된 광의 적어도 하나의 제1 스펙트럼을 기록하도록 구성될 수 있다. 제1 스펙트럼과 제2 스펙트럼을 비교함으로써, 평가 장치는 센서 요소 상의 적어도 4개의 직접 반사 피크를 결정하도록 구성될 수 있다. 구체적으로, 평가 장치는 제1 조명원에 의해 조명된 물체로부터의 직접 반사에서 유래하는 제1 직접 반사 피크, 및 제2 조명원에 의해 조명된 물체로부터의 직접 반사에서 유래하는 제2 반사 피크를 제1 스펙트럼에서 결정하도록 구성될 수 있다. 구체적으로, 평가 장치는 제1 조명원에 의해 조명된 물체로부터의 직접 반사에서 유래하는 제3 직접 반사 피크 및 제2 조명원에 의해 조명된 물체로부터의 직접 반사에서 유래하는 제4 반사 피크를 제2 스펙트럼에서 결정하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 제1 및 제2 스펙트럼을 비교함으로써 파장의 함수로서 강도 분포의 차이, 특히 피크를 결정하도록 구성될 수 있다. 각각의 스펙트럼에서 결정된 피크의 위치는 거리 검출기 및/또는 스펙트럼 검출기의 광학 센서의 매트릭스 상의 위치에 대응할 수 있다. 구체적으로, 평가 장치는 직접 반사된 광이 광학 센서의 매트릭스에 충돌하는 위치를 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 반사된 광은 제1 거리 및 제2 거리에서의 물체에서 유래하고, 평가 장치는 제1 조명원에 의해 조명된 제1 거리의 물체에서 유래하는 직접 반사된 광이 광학 센서의 매트릭스에 충돌하는 위치를 결정하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 제2 조명원에 의해 조명된 제1 거리의 물체에서 유래하는 직접 반사된 광이 광학 센서의 매트릭스에 충돌하는 위치를 결정하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 제1 조명원에 의해 조명된 제2 거리의 물체에서 유래하는 직접 반사된 광이 광학 센서의 매트릭스에 충돌하는 위치를 결정하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 제2 조명원에 의해 조명된 제1 거리의 물체에서 유래하는 직접 반사된 광이 광학 센서의 매트릭스에 충돌하는 위치를 결정하도록 구성될 수 있다. 직접 반사가 매트릭스에 충돌하는 위치의 동일한 물체 거리에 대응하는 적어도 2개의 위치가 알려지면, 삼각측량 알고리즘을 사용하여 분광계 장치와 물체 사이의 거리에 관한 거리 정보를 결정할 수 있다. 평가 장치는 적어도 하나의 삼각측량 알고리즘을 사용하여 물체까지의 거리를 결정하도록 구성될 수 있다.
평가 장치는 물체의 적어도 하나의 이미지를 결정하도록 구성된 적어도 하나의 픽셀화된 이미징 검출기에 의해 결정된 물체의 적어도 하나의 이미지를 평가함으로써 물체의 재료 정보를 결정하도록 구성된다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "재료 정보"라는 용어는 재료의 특성화 및/또는 식별 및/또는 분류를 위해 구성된 물체의 재료에 대한 임의의 정보를 지칭한다. 예를 들어, 재료 정보는 산란 계수, 반투명도, 투명도, 램버시안(Lambertian) 표면 반사로부터의 편차, 스펙클(speckle), 재료 및/또는 재료 클래스; 물체 유형 및/또는 물체 클래스 등으로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 속성일 수 있다. 재료 정보는 재료 속성에 대한 정보를 포함할 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, "재료 속성"이라는 용어는 재료의 특성화 및/또는 식별 및/또는 분류를 위해 구성된 재료의 적어도 하나의 임의의 속성을 지칭한다. 예를 들어, 재료 속성은 거칠기, 재료 속으로의 광의 침투 깊이, 생물학적 또는 비생물학적 재료로서 재료를 특징짓는 속성, 반사율, 정반사율, 확산 반사율, 표면 속성, 반투명도 측정, 산란, 특히 후방 산란 거동 등으로 구성된 그룹으로부터 선택된 속성일 수 있다. 적어도 하나의 재료 속성은 산란 계수, 반투명도, 투명도, 램버시안 표면 반사로부터의 편차, 스펙클 등으로 구성된 그룹에서 선택되는 속성일 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "재료 정보를 결정하는"이라는 용어는 물체에 대한 재료 속성을 결정하는 것 및 그러한 재료 속성을 물체에 할당하는 것 중 하나 이상을 지칭한다. 평가 장치는 사전정의된 및/또는 사전결정된 재료 정보의 리스트 및/또는 테이블, 예를 들어, 룩업 리스트 또는 룩업 테이블을 포함하는 적어도 하나의 데이터베이스를 포함할 수 있다. 재료 정보의 리스트 및/또는 테이블은 본 발명에 따른 분광계를 사용하여 적어도 하나의 테스트 측정을 수행함으로써, 예를 들어 알려진 재료 속성을 갖는 샘플을 사용하여 재료 테스트를 수행함으로써 결정 및/또는 생성될 수 있다. 재료 정보의 리스트 및/또는 테이블은 제조업체 측에서 및/또는 분광계 장치의 사용자에 의해 결정 및/또는 생성될 수 있다. 재료 정보는 재료 이름, 생물학적 또는 비생물학적 재료와 같은 재료 그룹, 반투명 또는 비반투명 재료, 금속 또는 비금속, 피부 또는 비-피부, 모피 또는 비-모피, 카페트 또는 비-카페트, 반사 또는 비-반사, 정반사 또는 비-정반사, 거품(foam) 또는 비-거품, 모발 또는 비-모발, 거칠기 그룹 등 중 하나 이상과 같은 재료 분류자에 할당될 수 있다. 평가 장치는 재료 정보 및 관련 재료 이름 및/또는 재료 그룹을 포함하는 리스트 및/또는 테이블을 포함하는 적어도 하나의 데이터베이스를 포함할 수 있다.
"물체"는 일반적으로 임의의 관심 샘플일 수 있다. 샘플은 액체 샘플 또는 고체 샘플일 수 있다. 물체는 하나 이상의 물품 및/또는 물품의 하나 이상의 부분을 포함할 수 있으며, 여기서 적어도 하나의 물품 또는 이의 적어도 하나의 부분은 조사에 적합한 스펙트럼을 제공할 수 있는 적어도 하나의 성분을 포함할 수 있다. 추가로 또는 대안적으로, 물체는 인간(예컨대, 사용자) 또는 동물의 하나 이상의 신체 부위 또는 체액과 같은 하나 이상의 살아있는 존재 및/또는 그의 하나 이상의 부분일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 예를 들어, 물체는 장면, 인간과 같은 사람, 목재, 카페트, 거품, 소와 같은 동물, 식물, 조직(tissue)의 일부, 금속, 장난감, 금속성 물체, 음료수, 과일, 고기, 생선과 같은 식품, 접시, 화장품, 도포되는 화장품, 천, 모피, 모발, 유지관리 제품, 크림, 오일, 파우더, 카페트, 주스, 현탁액, 도료, 식물, 신체, 신체의 일부, 유기물, 무기물, 반사재, 스크린, 디스플레이, 벽, 사진과 같은 종이 시트로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 물체일 수 있다. 물체는 조명이 투영되는 적어도 하나의 표면을 포함할 수 있다. 표면은 분광계 장치를 향해 조명을 적어도 부분적으로 반사하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 이 이론에 구속되기를 바라지 않고, 인간의 피부는 반사 프로파일(후방 산란 프로파일이라고도 함)을 가질 수 있으며, 이는 표면 반사로 지칭되는 표면의 후방 반사에 의해 생성된 부분, 및 후방 반사의 확산 부분으로 지칭되는, 피부를 관통하는 광으로부터의 심한 난반사에 의해 생성된 부분을 포함한다. 인간 피부의 반사 프로파일과 관련하여, "Lasertechnik in der Medizin: Grundlagen, Systeme, Anwendungen", "Wirkung von Laserstrahlung auf Gewebe", 1991, 171~266페이지, Jurgen Eichler, Theo Seiler, Springer Verlag, ISBN 0939-0979를 참조한다. 피부의 표면 반사는 근적외선 쪽으로 파장이 증가함에 따라 증가할 수 있다. 또한, 가시광선에서 근적외선으로 파장이 증가함에 따라 침투 깊이가 증가할 수 있다. 후방 반사의 확산 부분은 광의 투과 깊이에 따라 증가할 수 있다. 이러한 재료 속성은 특히 후방 산란 프로파일을 분석함으로써 피부를 다른 물질과 구별하는 데 사용될 수 있다.
구체적으로, 분광계 장치는 생물학적 조직, 특히 인간 피부의 검출을 위해 구성될 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, 용어 "생물학적 조직"은 일반적으로 살아있는 세포를 포함하는 생물학적 물질을 지칭한다. 분광계 장치는 생물학적 조직, 특히 인간 피부의 검출, 특히 광학 검출을 위한 장치일 수 있다. "생물학적 조직의 검출"이라는 용어는 검사되거나 테스트 대상인 표면이 생물학적 조직, 특히 인간 피부이거나 이를 포함하는지 여부를 결정 및/또는 확인하는 것, 및/또는 생물학적 조직, 특히 인간 피부를 다른 조직, 특히 다른 표면과 구별하는 것, 및/또는 상이한 유형의 인간 조직(근육, 지방, 장기 등)을 구별하는 것과 같은 상이한 유형의 생물학적 조직을 구별하는 것을 지칭한다. 예를 들어, 생물학적 조직은 피부, 모발, 근육, 지방, 장기 등과 같은 인간 조직 또는 그의 일부일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 예를 들어, 생물학적 조직은 피부, 모피, 근육, 지방, 장기 등과 같은 동물 조직 또는 그의 일부일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 예를 들어, 생물학적 조직은 식물 조직 또는 이의 일부일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 분광계 장치는 동물 조직 또는 그 일부를, 예를 들어 농기계 또는 착유기의 무기 조직, 금속 표면, 플라스틱 표면 중 하나 이상과 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치는 식물 조직 또는 이의 일부를, 예를 들어 농기계의 무기 조직, 금속 표면, 플라스틱 표면 중 하나 이상과 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치는 음식 및/또는 음료를 접시 및/또는 유리와 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치는 과일, 육류 및 생선과 같은 다양한 유형의 식품을 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치는 화장품 및/또는 도포되는 화장품을 인간 피부와 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치는 거품, 종이, 목재, 디스플레이, 스크린과 인간의 피부를 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치는 사람의 피부를 의류와 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치는 유지관리 제품을 금속 구성요소 등과 같은 기계 구성요소의 재료와 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치는 유기 재료를 무기 재료와 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치는 인간의 생물학적 조직을 인공 또는 무생물의 표면과 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치는 특히 비치료 및 비진단 응용분야에 사용될 수 있다.
평가 장치는 픽셀화된 이미징 검출기에 의해 결정된 물체의 이미지에 적어도 하나의 재료 의존적 이미지 필터(Ф)를 적용함으로써 재료 정보를 결정하도록 구성될 수 있다. 구체적으로, 평가 장치는 이미징 검출기에 의해 결정된 물체의 이미지에 재료 의존적 이미지 필터(Ф)를 적용함으로써 적어도 하나의 물질 특징(
)을 결정하도록 구성될 수 있다.
재료 의존적 이미지 필터는, (1) 휘도 필터; 스폿 형상 필터; 제곱 놈 기울기(squared norm gradient); 표준 편차; 가우스 필터 또는 중간 값 필터와 같은 평활도 필터; 그레이 레벨 발생 기반 콘트라스트 필터; 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터; 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터; 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터; 로의 에너지 필터(Law's energy filter); 임계 영역 필터; 또는 이들의 선형 조합; 또는 (2) 휘도 필터, 스폿 형상 필터, 제곱 놈 기울기, 표준 편차, 평활도 필터, 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터, 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터, 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터, 로의 에너지 필터, 임계 영역 필터, 또는 이들의 선형 조합 중 하나 이상과 |ρФother,Фm|≥0.40인 상관관계를 갖는 추가의 재료 의존적 이미지 필터(Фother)로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 필터일 수 있고, Фm은 휘도 필터, 스폿 형상 필터, 제곱 놈 기울기, 표준 편차, 평활도 필터, 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터, 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터, 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터, 로의 에너지 필터, 임계 영역 필터, 또는 이들의 선형 조합 중 하나이다.
본 명세서에 사용된 바와 같이, 용어 "물체의 이미지"는 반사 특징(reflection feature)과 같은 적어도 하나의 물체 특징을 포함하는, 픽셀화된 이미징 검출기에 의해 결정된 이미지를 지칭한다. 본 명세서에서 추가로 사용되는 바와 같이, 제한 없이, 용어 "이미지"는 구체적으로, 픽셀화된 광학 검출기의 픽셀과 같은 이미징 장치로부터의 복수의 전자 판독값(electronic readings)과 같은, 이미징 검출기를 사용하여 기록된 데이터와 관련될 수 있다. 따라서, 이미지 자체는 픽셀을 포함할 수 있으며, 이미지의 픽셀은 픽셀화된 광학 검출기의 픽셀에 상관된다. 결과적으로, "픽셀"을 언급할 때, 픽셀화된 광학 검출기의 단일 픽셀에 의해 생성된 이미지 정보의 유닛을 가리키거나 또는 픽셀화된 광학 검출기의 단일 픽셀을 직접 가리킨다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, 용어 "반사 특징"은 예를 들어 적어도 하나의 조명 특징부에 의한 조명에 응답하여 물체에 의해 생성된 이미지 평면의 특징을 지칭한다. 특히, 이미징 검출기는 물체의 이미지를 결정 및/또는 이미징 및/또는 기록하도록 구성될 수 있다.
적어도 하나의 광 빔은 물체로부터 분광계 장치를 향해 전파할 수 있다. 광 빔은 물체로부터 발생하거나 또는 조명에 의해 발생할 수 있는데, 예컨대 물체를 직접적으로 또는 간접적으로 조명하는 조명원으로부터 발생될 수 있으며, 여기서 광 빔은 물체에 의해 반사되거나 산란되고, 그에 따라 적어도 부분적으로 검출기를 향하여 지향된다. 분광계 장치는 능동 및/또는 수동 조명 시나리오에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 조명원은, 예를 들어, 광선을 반사하는 물체를 향해 광선을 지향함으로써 물체를 조명하도록 구성될 수 있다. 적어도 하나의 조명원에 대해 추가로 또는 대안적으로, 분광계 장치는 예컨대 적어도 하나의 주변 광원으로부터 장면에 이미 존재하는 방사선을 사용할 수 있다.
이미징 검출기는 물체의 이미지의 적어도 하나의 반사 특징의 빔 프로파일을 기록하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 이미징 검출기에 의해 제공되는 이미지 내의 적어도 하나의 반사 특징, 구체적으로 적어도 하나의 광점을 식별 및/또는 선택하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 반사 특징을 식별하기 위해 적어도 하나의 이미지 분석 및/또는 이미지 처리를 수행하도록 구성될 수 있다. 이미지 분석 및/또는 이미지 처리는 적어도 하나의 특징 검출 알고리즘을 사용할 수 있다. 이미지 분석 및/또는 이미지 처리는, 필터링; 적어도 하나의 관심 영역의 선택; 센서 신호에 의해 생성된 이미지와 적어도 하나의 오프셋 사이의 차이 이미지의 형성; 센서 신호에 의해 생성된 이미지를 반전시키는 것에 의한 센서 신호의 반전; 서로 다른 시간에 센서 신호에 의해 생성된 이미지 사이의 차이 이미지의 형성; 배경 수정; 컬러 채널로의 분해; 색조로의 분해; 포화; 및 밝기 채널; 주파수 분해; 특이값 분해; 블롭(blob) 검출기를 적용하는 것; 코너 검출기를 적용하는 것; 헤센 필터의 결정 인자를 적용하는 것; 원리 곡률 기반 영역 검출기를 적용하는 것; 최대로 안정적인 극단 영역 검출기를 적용하는 것; 일반화된 허프 변환을 적용하는 것; 능선 검출기(a ridge detector)를 적용하는 것; 아핀 불변 특징 검출기를 적용하는 것; 아핀 적응 관심 포인트 연산자를 적용하는 것; 해리스 아핀 영역 검출기를 적용하는 것; 헤센 아핀 영역 검출기를 적용하는 것; 스케일 불변 특징 변환을 적용하는 것; 스케일 공간 극한 검출기를 적용하는 것; 로컬 특징 검출기를 적용하는 것; SURF(speeded up robust features) 알고리즘을 적용하는 것; 기울기 위치 및 방향 히스토그램 알고리즘을 적용하는 것; 지향된 기울기 디스크립터의 히스토그램을 적용하는 것; 드리체(Deriche) 에지 검출기를 적용하는 것; 차분 에지 검출기를 적용하는 것; 시공간 관심 포인트 검출기를 적용하는 것; 모라벡(Moravec) 코너 검출기를 적용하는 것; 캐니(Canny) 에지 검출기를 적용하는 것; LoG(Laplacian of Gaussian) 필터를 적용하는 것; 가우시안 차이 필터를 적용하는 것; 소벨(Sobel) 연산자를 적용하는 것; 라플라스 연산자를 적용하는 것; 샤르(Scharr) 연산자를 적용하는 것; 프리위트(Prewitt) 연산자를 적용하는 것; 로버츠 연산자를 적용하는 것; 키르슈(Kirsch) 연산자를 적용하는 것; 고역 통과 필터를 적용하는 것; 저역 통과 필터를 적용하는 것; 푸리에 변환을 적용하는 것; 라돈 변환을 적용하는 것; 호(Hough) 변환을 적용하는 것; 웨이블릿 변환을 적용하는 것; 임계값을 설정하는 것; 바이너리 이미지를 생성하는 것 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 구체적으로, 이미지의 평가는 이미지에서 관심 영역을 선택하는 것을 포함한다. 관심 영역은 사용자에 의해 수동으로 결정될 수 있거나 센서 요소에 의해 생성된 이미지 내의 물체를 인식하는 것과 같이 자동으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 스폿형 반사 특징의 경우, 관심 영역은 스폿 프로파일 주변의 영역으로 선택될 수 있다.
예를 들어, 조명원은, 복수의 조명된 영역이 광학 센서의 매트릭스, 예를 들어 CMOS 검출기 상에 생성되도록 포인트 클라우드를 생성 및/또는 투영하도록 적응될 수 있다. 추가적으로, 스펙클 및/또는 외부광 및/또는 다중 반사로 인한 교란과 같은 교란이 이미징 검출기의 광학 센서의 매트릭스에 존재할 수 있다. 평가 장치는 적어도 하나의 관심 영역, 예를 들어 물체의 세로 좌표를 결정하는 데 사용되는 광 빔에 의해 조명되는 하나 이상의 픽셀을 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 평가 장치는 필터링 방법, 예를 들어 블롭 분석 및/또는 에지 필터 및/또는 물체 인식 방법을 수행하도록 구성될 수 있다.
평가 장치는 적어도 하나의 이미지 보정을 수행하도록 구성될 수 있다. 이미지 보정은 적어도 하나의 배경 빼기를 포함할 수 있다. 평가 장치는 예를 들어 추가 조명 없는 이미징에 의해 반사 빔 프로파일로부터 배경광의 영향을 제거하도록 구성될 수 있다.
평가 장치는 물체의 이미지의 빔 프로파일을 평가함으로써 재료 정보를 결정하도록 구성될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "이미지의 빔 프로파일"이라는 용어는 픽셀의 함수로서, 센서 요소 상의 광점과 같은 이미지의 반사 특징 중 적어도 하나의 적어도 하나의 강도 분포를 지칭한다. 반사 빔 프로파일이라고도 하는 이미지의 빔 프로파일은 사다리꼴 빔 프로파일, 삼각형 빔 프로파일, 원추형 빔 프로파일 및 가우스 빔 프로파일들의 선형 조합으로 구성된 그룹에서 선택될 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, "빔 프로파일을 평가하는 것"이라는 용어는 빔 프로파일 및/또는 빔 프로파일의 적어도 하나의 특정 영역에 적어도 하나의 재료 의존적 이미지 필터를 적용하는 것을 지칭한다.
본 명세서에 사용된 바와 같이, 용어 "이미지"는 2차원 함수 f(x,y)를 나타내며, 여기서 밝기 및/또는 컬러 값은 이미지의 임의의 x,y-위치에 대해 주어진다. 위치는 기록 픽셀에 대응하여 이산화될 수 있다. 밝기 및/또는 컬러는 광학 센서의 비트 깊이에 대응하여 이산화될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "이미지 필터"라는 용어는 빔 프로파일 및/또는 빔 프로파일의 적어도 하나의 특정 영역에 적용된 적어도 하나의 수학적 연산을 지칭한다. 구체적으로, 이미지 필터(Ф)는 이미지(f) 또는 이미지의 관심 영역을 실수에 매핑(Ф(f(x,y)) = 
)하는데, 여기서 
는 특징, 특히 재료 의존적 이미지 필터의 경우에 재료 특징을 나타낸다. 이미지는 노이즈의 영향을 받을 수 있으며 특징의 경우에도 마찬가지이다. 따라서, 특징은 확률 변수일 수 있다. 특징은 정규 분포화될 수 있다. 특징이 정규 분포화되어 있지 않은 경우, 정규 분포화되도록 예컨대, Box-Cox-변환을 통해 변환될 수 있다.
평가 장치는 적어도 하나의 재료 의존적 이미지 필터(Ф)를 이미지에 적용함으로써 적어도 하나의 재료 특징(
)을 결정하도록 구성될 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, "재료 의존적" 이미지 필터라는 용어는 재료 의존적 출력을 갖는 이미지 필터를 지칭한다. 재료 의존적 이미지 필터의 출력은 본 명세서에서 "재료 특징(
)" 또는 "재료 의존적 특징(
)"으로 표시된다. 재료 특징은 재료 정보일 수 있거나 이를 포함할 수 있다.
재료 의존적 이미지 필터는, (1) 휘도 필터; 스폿 형상 필터; 제곱 놈 기울기(squared norm gradient); 표준 편차; 가우스 필터 또는 중간 값 필터와 같은 평활도 필터; 그레이 레벨 발생 기반 콘트라스트 필터; 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터; 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터; 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터; 로의 에너지 필터; 임계 영역 필터; 또는 이들의 선형 조합; 또는 (2) 휘도 필터, 스폿 형상 필터, 제곱 놈 기울기, 표준 편차, 평활도 필터, 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터, 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터, 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터, 로의 에너지 필터, 임계 영역 필터, 또는 이들의 선형 조합 중 하나 이상과 |ρФother,Фm|≥0.40인 상관관계를 갖는 추가의 재료 의존 이미지 필터(Фother)로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 필터일 수 있고, Фm은 휘도 필터, 스폿 형상 필터, 제곱 놈 기울기, 표준 편차, 평활도 필터, 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터, 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터, 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터, 로의 에너지 필터, 임계 영역 필터, 또는 이들의 선형 조합 중 하나이다. 추가의 재료 의존적 이미지 필터(Фother)는 |ρФother,Фm|≥0.60, 바람직하게는 |ρФother,Фm|≥0.80에 의해 하나 이상의 재료 의존적 이미지 필터(Фm)와 상관될 수 있다.
두 이미지 필터(Фi 및 Фj)의 유사성은 이들의 특징의 상관관계를 통해, 구체적으로는 아래와 같이 피어슨의 상관계수를 계산함으로써 평가될 수 있다.
여기서 μ와 σ는 얻어진 특징의 평균값과 표준 편차이다.
재료 의존적 이미지 필터는 가설 테스트를 통과한 적어도 하나의 임의의 필터(Φ)일 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, 용어 "가설 테스트를 통과한다"는 귀무 가설(H0)이 기각되고 대립 가설(H1)이 채택된다는 사실을 지칭한다. 가설 테스트는 미리 정의된 데이터 세트에 이미지 필터를 적용함으로써 이미지 필터의 재료 의존성을 테스트하는 것을 포함할 수 있다. 데이터 세트는 복수의 빔 프로파일 이미지를 포함할 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, "빔 프로파일 이미지"라는 용어는 아래의 NB 가우스 방사형 기저 함수의 합을 의미하며,
여기서, NB 가우스 방사형 기저 함수의 각각은 중심(xlk,ylk), 전치 인자(alk) 및 지수 인자(
)에 의해 정의된다. 지수 인자는 모든 이미지에서 모든 가우스 함수에 대해 동일하다. 중심 위치(xlk, ylk)는 모든 이미지에 대해 동일하다 
: 
, 
. 데이터 세트에서 빔 프로파일 이미지의 각각은 재료 분류자 및 거리에 해당할 수 있다. 재료 분류자는 '재료 A', '재료 B' 등과 같은 레이블일 수 있다. 빔 프로파일 이미지는 fk(x,y)에 대한 위의 공식을 다음 파라미터 테이블과 조합하여 사용하여 생성될 수 있다.
x, y의 값은 
인 픽셀에 대응하는 정수이다. 이미지는 32x32의 픽셀 크기를 가질 수 있다. 빔 프로파일 이미지의 데이터세트는 fk에 대한 위의 공식을 파라미터 세트와 연계하여 사용함으로써 생성되어 fk의 연속적인 설명을 얻을 수 있다. 32x32 이미지에서 각 픽셀에 대한 값은 fk(x,y)에서 x, y에 대해 0, …, 31의 정수 값을 삽입함으로써 얻어질 수 있다. 예를 들어, 픽셀(6,9)에 대해, 값 fk(6,9)가 계산될 수 있다.
이어서, 각각의 이미지(fk)에 대해, 필터(Φ)에 대응하는 특징 값(
)이 계산될 수 있고, 
, 여기서 zk는 미리정의된 데이터 세트로부터 이미지(fk)에 대응하는 거리 값이다. 이는 대응하는 생성된 특징 값(
)을 갖는 데이터세트를 생성한다. 가설 테스트는 필터가 재료 분류자를 구별하지 않는다는 귀무 가설을 사용할 수 있다. 귀무 가설은 
로 주어질 수 있고, 여기서 μm은 특징 값(
)에 대응하는 각 재료 그룹의 기대 값이다. 인덱스(m)는 재료 그룹을 나타낸다. 가설 테스트는 필터가 두 개 이상의 재료 분류자를 구별한다는 대립 가설로 사용할 수 있다. 대립 가설은 
로 주어질 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "재료 분류자를 구별하지 않는다"는 용어는 재료 분류자의 기대값이 동일하다는 것을 의미한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "재료 분류자를 구별한다"는 용어는 재료 분류자의 적어도 2개의 기대값이 다르다는 것을 의미한다. 본 명세서에 사용된 바와 같이 "적어도 2개의 재료 분류자를 구별한다"는 "적합한 재료 분류자"와 동의어로 사용된다. 가설 테스트는 생성된 특징 값에 대한 적어도 하나의 분산 분석(ANOVA)을 포함할 수 있다. 특히, 가설 테스트는 J 개의 재료 각각에 대한 특징 값의 평균값, 즉 
에 대한 총 J 개의 평균값 
을 결정하는 것을 포함할 수 있고, 여기서 Nm은 미리정의된 데이터 세트의 J 개 재료 각각에 대한 특징 값을 제공한다. 가설 테스트는 모든 N개의 특징 값의 평균값 
을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 가설 테스트는 아래의 수식 내에서 평균 합 제곱을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
가설 테스트는 아래 수식 사이의 평균 제곱합을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
가설 테스트는 F-테스트를 수행하는 것을 포함할 수 있다:
여기서, Ix는 정규화된 불완전 베타 함수 
이고, 오일러 베타 함수 
및 
는 불완전 베타 함수이다. 이미지 필터는 p-값(p)이 미리정의된 유의 수준보다 작거나 같으면 가설 테스트를 통과할 수 있다. 필터는 p ≤ 0.075, 바람직하게는 p ≤ 0.05, 더 바람직하게는 p ≤ 0.025, 가장 바람직하게는 p ≤ 0.01인 경우 가설 테스트를 통과할 수 있다. 예를 들어, 미리정의된 유의 수준이 α = 0.075인 경우 이미지 필터는 p-값이 α = 0.075보다 작으면 가설 테스트를 통과할 수 있다. 이 경우 귀무 가설(H0)은 기각될 수 있고 대립 가설(H1)은 채택될 수 있다. 따라서, 이미지 필터는 적어도 두 개의 재료 분류자를 구별한다. 따라서 이미지 필터는 가설 테스트를 통과한다.
이하에서, 반사 이미지가 적어도 하나의 반사 특징, 특히 스폿 이미지를 포함한다고 가정하여 이미지 필터가 설명된다. 스폿 이미지(f)는 함수(
)에 의해 제공될 수 있으며, 여기서, 이미지(f)의 배경은 이미 공제될 수 있다. 그러나, 다른 반사 특징이 가능할 수도 있다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 휘도 필터일 수 있다. 휘도 필터는 스폿의 휘도 측정값을 재료 특징으로 반환할 수 있다. 재료 특징은 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서, f는 스폿 이미지이다. 스폿의 거리는 z로 표시되며, 여기서 z는 예를 들어 디포커스로부터의 깊이비 기술 또는 광자로부터의 깊이비 기술을 사용하거나 삼각 측량 기술을 사용하여 얻어질 수 있다. 재료의 표면 법선은 
로 주어지며 적어도 3개의 측정 지점에 걸쳐 있는 표면의 법선으로 얻어질 수 있다. 벡터 
는 광원의 방향 벡터이다. 스폿의 위치는 디포커스로부터의 깊이비 기술 또는 광자로부터의 깊이비 기술을 사용하고 및/또는 광원의 위치가 검출기 시스템의 파라미터로 알려진 삼각측량 기술을 사용하여 알려지기 때문에, dray 는 스폿과 광원 위치 간의 차이 벡터이다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 스폿 형상에 의존하는 출력을 갖는 필터일 수 있다. 이 재료 의존적 이미지 필터는 재료의 반투명도와 상관관계가 있는 값을 재료 특징으로 반환할 수 있다. 재료의 반투명은 스폿의 형상에 영향을 준다. 재료 특징은 아래에 의해 주어질 수 있다.
여기서, 0<α,β<1은 스폿 높이 h에 대한 가중치이고 H는 헤비사이드(Heavyside) 함수를 나타내는데, 즉, H(x)=1:x≥0, H(x)=0:x<0이다. 스폿 높이(h)는 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서, Br은 반경이 r인 스폿의 내부 원이다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 제곱 놈 기울기일 수 있다. 이 재료 의존적 이미지 필터는 스폿의 부드러운 전이 및 경직된 전이 및/또는 거칠기의 측정과 상관되는 값을 재료 특징으로서 반환할 수 있다. 재료 특징은 아래에 의해 정의될 수 있다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 표준 편차일 수 있다. 스폿의 표준 편차는 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서 μ는 
로 주어진 평균값이다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 가우시안 필터 또는 중간 값 필터와 같은 평활도 필터일 수 있다. 평활도 필터의 일 실시예에서, 이 이미지 필터는 체적 산란이 확산 산란 재료와 비교하여 더 적은 스펙클 콘트라스트를 나타낸다는 관찰을 참조할 수 있다. 이 이미지 필터는 스펙클 콘트라스트에 대응하는 스폿의 평활도를 재료 특징으로 정량화할 수 있다. 재료 특징은 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서 F는 평활도 함수, 예를 들어 중간 값 필터 또는 가우시안 필터이다. 이 이미지 필터는 위의 공식에 설명된 바와 같이 거리(z)로 나누는 것을 포함할 수 있다. 거리(z)는 예를 들어 디포커스로부터의 깊이비 기술 또는 광자로부터의 깊이비 기술을 사용하고 및/또는 삼각측량 기술을 사용하여 결정될 수 있다. 이렇게 하면 필터가 거리에 둔감해질 수 있다. 평활도 필터의 일 실시예에서, 평활도 필터는 추출된 스펙클 노이즈 패턴의 표준 편차에 기초할 수 있다. 스펙클 노이즈 패턴(N)은 아래에 의해 경험적으로 설명할 수 있다.
여기서, f0은 스펙클이 제거된 이미지이다. N(X)는 스텍클 패턴을 모델링하는 노이즈 항이다. 스펙클이 제거된 이미지의 계산은 어려울 수 있다. 따라서, 스펙클이 제거된 이미지는 f의 평활 버전, 즉 
로 근사화될 수 있으며, 여기서 F는 가우시안 필터 또는 중간 값 필터와 같은 평활도 연산자이다. 따라서, 스펙클 패턴의 근사치는 아래에 의해 주어질 수 있다.
이 필터의 재료 특징은 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서, Var는 분산 함수를 나타낸다.
예를 들어, 이미지 필터는 그레이 레벨 발생 기반 콘트라스트 필터일 수 있다. 이 재료 필터는 그레이 레벨 발생 매트릭스 
에 기반할 수 있는 반면, 
는 그레이 조합 
의 발생 레이트이고, 관계(ρ)는 (x1,y1)과 (x2,y2) 사이의 거리를 정의하며, 이는 ρ(x,y)=(x+a,y+b)이고, a 및 b는 0,1에서 선택된다.
그레이 레벨 발생 기반 콘트라스트 필터의 재료 특징은 아래에 의해 주어질 수 있다.
예를 들어, 이미지 필터는 그레이 레벨 발생 기반의 에너지 필터일 수 있다. 이 재료 필터는 위에서 정의한 그레이 레벨 발생 매트릭스를 기반으로 한다.
그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터의 재료 특징은 아래에 의해 주어질 수 있다.
예를 들어, 이미지 필터는 그레이 레벨 발생 기반의 균질성 필터일 수 있다. 이 재료 필터는 위에서 정의한 그레이 레벨 발생 매트릭스를 기반으로 한다.
그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터의 재료 특징은 아래에 의해 주어질 수 있다.
예를 들어, 이미지 필터는 그레이 레벨 발생 기반의 비유사성 필터일 수 있다. 이 재료 필터는 위에서 정의한 그레이 레벨 발생 매트릭스를 기반으로 한다.
그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터의 재료 특징은 아래에 의해 주어질 수 있다.
예를 들어, 이미지 필터는 로의 에너지 필터일 수 있다. 이 재료 필터는 법칙 벡터 L5=[1,4,6,4,1] 및 E5=[-1,-2,0,-2,-1] 및 매트릭스 L5(E5)T 및 E5(L5)T에 기초할 수 있다.
이미지(fk)는 이들 매트릭스와 콘볼루션된다:
그리고
반면, 로의 에너지 필터의 재료 특징은 아래에 의해 결정될 수 있다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 임계 영역 필터일 수 있다. 이 재료 특징은 이미지 평면에서 두 영역과 관련될 수 있다. 제1 영역(Ω1)은 함수(f)가 f의 최대값에 α를 곱한 것보다 큰 영역일 수 있다. 제2 영역(Ω2)은 함수(f)가 f의 최대값에 α를 곱한 것보다 작지만 임계값(ε)에 f의 최대값을 곱한 것보다 큰 영역일 수 있다. 바람직하게는 α는 0.5일 수 있고 ε은 0.05일 수 있다. 스펙클이나 노이즈로 인해, 영역이 단순히 스폿 중심 주변의 내부 및 외부 원에 해당하지 않을 수 있다. 예를 들어, Ω1은 외부 원에 스펙클 또는 연결되지 않은 영역을 포함할 수 있다. 재료 특징은 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서,
및 
이다.
재료 정보(m)는 
과 m 사이의 사전결정된 관계를 이용하여 결정될 수 있다. 평가 장치는 물체의 재료 정보를 결정하기 위해 재료 특징(
)과 물체의 재료 정보 사이의 적어도 하나의 사전결정된 관계를 사용하도록 구성될 수 있다. 사전결정된 관계는 경험적 관계, 반-경험적 관계 및 분석적으로 유도된 관계 중 하나 이상일 수 있다. 평가 장치는 룩업 리스트 또는 룩업 테이블과 같은 사전결정된 관계를 저장하기 위한 적어도 하나의 데이터 저장 장치를 포함할 수 있다.
이상적인 경우 이미지 필터는 재료 속성에만 의존하는 특징을 생성할 수 있다. 그러나, 빔 프로파일 분석에 사용되는 이미지 필터는 거리 및 반투명도와 같은 재료 속성에 따라 달라지는 특징을 생성할 수 있다. 재료 의존적 이미지 필터 중 적어도 하나는 거리의 함수일 수 있다. 평가 장치는 사용된 재료 의존적 이미지 필터가 거리의 함수인지 여부를 결정하도록 구성될 수 있다. 구체적으로, 평가 장치는 재료 의존적 이미지 필터의 상관 계수 및 거리 정보를 결정하는 데 사용되는 방법을 결정하도록 구성될 수 있다. 거리 정보 결정에 사용된 방법과 재료 의존적 이미지 필터의 상관 계수가 1 또는 -1에 가까울 경우, 가장 낮은 분산을 갖는 주축에 재료 특징을 투영함으로써 거리를 투영할 수 있다. 예를 들어, 재료 특징은 상관하는 주요 구성요소에 직교하는 축에 투영될 수 있다. 다시 말해서, 재료 특징은 제2 주요 구성요소에 투영될 수 있다. 이는 당업자에게 공지된 주요 구성요소 분석을 사용하여 수행될 수 있다.
재료 정보는 세로 좌표(z)에 대한 정보가 
의 평가를 위해 고려될 수 있도록 세로 좌표(z)를 결정한 후 후속적으로 
을 평가함으로써 결정될 수 있다. 구체적으로, 재료 정보(m)는 함수 m(z, 
)에 의해 결정될 수 있다. 함수는 사전정의 및/또는 사전결정될 수 있다. 예를 들어, 함수는 선형 함수일 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 평가 장치는, 예컨대 물체의 이미지를 물체 라이브러리와 비교하는 것에 기초한 비교 이미지 분석; 물체(112)의 이미지로부터 결정된 파라미터를 컬러, 반투명도, 물질의 상태 등과 같은 저장된 파라미터를 갖는 데이터베이스에 비교하는 것과 같은 재료 속성 분석 중 하나 이상에 의해 재료 정보를 결정하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 룩업 리스트 또는 룩업 테이블과 같은 가능한 물체 및 가능한 파라미터의 리스트 및/또는 테이블과 같이 물체 라이브러리 및/또는 저장된 파라미터를 포함하는 적어도 하나의 데이터베이스를 포함할 수 있다. 물체 라이브러리는 물체의 결정된 이미지가 비교될 수 있는 다른 물체의 이미지를 포함할 수 있다. 평가 장치는 반사율, 컬러, 반투명도, 액체 또는 고체와 같은 상태, 거칠기 등과 같은 물체의 적어도 하나의 파라미터를 이미지 분석을 통해 결정하도록 구성될 수 있다.
거리 정보를 결정하기 위한 광학 센서 및/또는 분광에 사용되는 광학 센서 및/또는 물체를 이미징하기 위한 광학 센서는 동일할 수 있다. 구체적으로, 거리 정보를 결정하기 위한 광학 센서는 물체를 이미징하기 위해 및/또는 분광 광도계를 위해 또는 그 반대의 경우에 사용될 수 있다. 따라서, 거리 정보를 결정하기 위한 광학 센서 및/또는 분광학에 사용되는 광학 센서는 물체를 이미징하기 위한 광학 센서에 대응하거나 그 광학 센서로 설계될 수 있다.
평가 장치는 결정된 거리 정보 및 재료 정보를 고려하여, 결정된 강도에 대한 적어도 하나의 분광 분석을 수행하도록 구성될 수 있다. 재료 정보는, 구체적으로는 분광 분석을 수행하기 전에, 특히 결정된 스펙트럼의 분광 측정 및/또는 평가를 수행하기 전에, 물체를 사전 분류하는 데 사용될 수 있다. 분광계 장치는 재료 정보에 따라 적어도 하나의 관심 분석물을 선택하도록 구성될 수 있고 선택된 관심 분석물에 대한 분광 측정을 수행할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 재료 정보는 평가 속도를 높일 수 있는 결정된 스펙트럼의 평가를 위한 입력 파라미터로 사용될 수 있다.
분광계 장치는 재료 정보를 디스플레이하도록 구성된 적어도 하나의 디스플레이 장치를 포함할 수 있다. 재료 정보의 표시는 재료 정보를 그래픽으로 표시하는 것과 같은 임의의 형태의 표시를 포함할 수 있다. 디스플레이 장치는 예를 들어, 추가적으로, 물체일 수 있는 재료 또는 제품의 종류에 대한 제안을 표시하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 재료 정보는 "백색 액체" 또는 "백색 반투명 액체"일 수 있고 디스플레이 장치는 페인트, 우유, 크림, 요구르트, 반죽, 전분 등과 같은 제안 리스트를 표시할 수 있다.
분광계 장치는 재료 정보에 따라 적어도 하나의 관심 분석물을 선택하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 평가 장치는 재료 정보 및 관련 관심 분석물이 저장된 데이터베이스를 포함할 수 있다. 디스플레이 장치는 잠재적인 관심 분석물의 리스트를 제공할 수 있다. 분광계 장치는 사용자가 리스트의 적어도 하나의 분석물을 선택할 수 있도록 구성된 적어도 하나의 인간-기계 인터페이스를 포함할 수 있다. 분광계 장치는 선택된 관심 분석물에 대해 적어도 하나의 분광 분석을 수행하도록 구성될 수 있다. 따라서, 사용자에 대한 적용을 용이하게 하기 위해, 특히 분광 정보를 결정하기 전에 샘플의 재료 정보를 제공하는 것이 가능할 수 있다. 예를 들어, 분광계 장치는 지방 또는 유당 함량을 표시하기 위해 샘플이 우유인지 여부를 감지할 수 있다.
다른 측면에서, 본 발명은 적어도 하나의 물체에서 유래하는 적어도 하나의 광 빔의 적어도 하나의 광 속성의 적어도 하나의 차이를 결정하기 위한 방법을 개시하고 있다. 상기 방법에서, 예를 들어 상기에 개시되거나 하기에서 더욱 상세하게 개시되는 분광계 장치를 나타내는 하나 이상의 실시예와 같은 본 발명에 따른 적어도 하나의 분광계 장치가 사용된다. 그럼에도, 다른 유형의 분광계 장치가 사용될 수 있다. 상기 방법은 하기의 방법 단계를 포함하며, 상기 방법 단계는 주어진 순서로 수행될 수 있거나, 상이한 순서로 수행될 수 있다. 또한, 열거되지 않은 하나 이상의 추가 방법 단계가 존재할 수 있다. 또한, 하나, 하나 초과 또는 심지어 모든 방법 단계가 반복적으로 수행될 수 있다.
상기 방법 단계는 하기와 같다:
- 물체로부터 분광계 장치로 전파하는 적어도 하나의 광 빔의 구성 파장 신호의 세기를 결정하는 단계;
- 적어도 하나의 거리 검출기를 사용하여 적어도 하나의 물체와 분광계 장치 사이의 적어도 하나의 거리 정보를 결정하는 단계;
- 적어도 하나의 픽셀화된 이미징 검출기에 의해 결정된 물체의 적어도 하나의 이미지를 적어도 하나의 평가 장치를 사용하여 평가함으로써 물체의 적어도 하나의 재료 정보를 결정하는 단계;
- 결정된 거리 정보 및 재료 정보를 고려하여, 결정된 구성 파장 신호의 세기에 대해 적어도 하나의 분광 분석을 수행하는 단계.
세부사항, 옵션 및 규정에 대해서는, 상기에서 논의된 바와 같은 분광계 장치가 참조될 수 있다. 따라서, 구체적으로, 전술한 바와 같이, 상기 방법은 상기에서 주어지거나 하기에서 더욱 상세하게 주어진 실시예들 중 하나 이상과 같은 본 발명에 따른 분광계 장치를 사용하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에서, 상기에서 주어지거나 하기에서 더욱 상세하게 주어진 실시예들 중 하나 이상과 같은 본 발명에 따른 분광계 장치의 용도가 제공되며, 분광계 장치의 용도는, 사용 목적을 위해, 분광법 응용; 배기 가스 모니터링 응용; 연소 프로세스 모니터링 응용; 오염 모니터링 응용; 산업 프로세스 모니터링 응용; 화학 프로세스 모니터링 응용; 식품 가공 프로세스 모니터링 응용; 수질 모니터링 응용; 대기질 모니터링 응용; 품질 관리 응용; 온도 제어 응용; 모션 제어 응용; 배기 제어 응용; 가스 감지 응용; 가스 분석 응용; 모션 감지 응용; 화학적 감지 응용; 모바일 응용; 의료 응용; 이동식 분광법 응용; 식품 분석 응용, 토양, 사일리지, 사료, 작물 또는 농산물의 특성 감별 및 식물 건강 모니터링과 같은 농업 응용; 플라스틱 식별 및/또는 재활용 응용으로 구성된 그룹으로부터 선택된다.
전반적으로, 본 발명의 맥락에서, 하기의 실시예가 바람직한 것으로 간주된다:
실시예 1: 적어도 하나의 물체의 적어도 하나의 스펙트럼 또는 분광 정보를 결정하도록 구성된 분광계 장치로서, 이 분광계 장치는 물체로부터 분광계 장치로 전파하는 적어도 하나의 광 빔의 구성 파장 신호의 세기를 결정하도록 구성되고, 분광계 장치는 적어도 하나의 거리 검출기를 포함하고, 거리 검출기는 적어도 하나의 물체와 분광계 장치 사이의 거리에 대한 적어도 하나의 거리 정보를 결정하도록 구성되고, 분광계 장치는 물체의 적어도 하나의 이미지를 결정하도록 구성된 적어도 하나의 픽셀화된 이미징 검출기를 포함하고, 분광계 장치는 적어도 하나의 평가 장치를 포함하고, 평가 장치는 픽셀화된 이미징 검출기에 의해 결정된 물체의 적어도 하나의 이미지를 평가함으로써 물체의 적어도 하나의 재료 정보를 결정하도록 구성되고, 평가 장치는 결정된 거리 정보 및 재료 정보를 고려하여, 결정된 구성 파장 신호의 세기에 대한 적어도 하나의 분광 분석을 수행하도록 구성된다.
실시예 2: 이전 실시예에 기재된 분광계 장치로서, 분광계 장치는 이동식 분광계 장치이다.
실시예 3: 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 분광계 장치는 입사광을 구성 파장 신호의 스펙트럼으로 분리하도록 구성된 적어도 하나의 파장 선택 요소를 포함하고, 구성 파장 신호의 각각의 강도는 복수의 픽셀을 포함하는 적어도 하나의 픽셀화된 광학 검출기 및/또는 적어도 하나의 단일 픽셀 광학 검출기를 이용하여 결정된다.
실시예 4: 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 분광계 장치는 비접촉 분광법용으로 구성된다.
실시예 5: 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 분광계 장치는 물체와 분광계 장치 사이의 거리가 가변적이도록 구성된다.
실시예 6: 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 평가 장치는 물체와 분광계 장치 사이의 거리의 변경을 결정하도록 구성된다.
실시예 7: 이전 2개의 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 평가 장치는 결정된 거리 정보로부터 물체와 분광계 장치 사이의 거리로 인한 광 감쇠를 결정하도록 구성된다.
실시예 8: 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 분광 분석은 물체의 존재로 인한 적어도 하나의 광 속성의 적어도 하나의 차이를 결정하는 것을 포함하고, 광 속성의 차이는 적어도 하나의 파장 의존적 강도 차이; 적어도 하나의 파장 의존적 편광 차이로 구성된 그룹으로부터 선택된다.
실시예 9: 이전 실시예에 기재된 분광계 장치로서, 거리 정보는, 광자로부터의 깊이비, 구조화된 광, 빔 프로파일 분석, 비행 시간, 모션 기반 형상, 포커스로부터의 깊이, 삼각측량, 디포커스로부터의 깊이, 스테레오 센서 중 하나 이상을 사용하여 얻어질 수 있다.
실시예 10: 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 거리 검출기는 광학 센서의 매트릭스를 갖는 적어도 하나의 센서 요소를 포함하고, 광학 센서 각각은 감광 영역을 가지며, 각각의 광학 센서는 적어도 하나의 물체로부터 분광계 장치로 전파하는 적어도 하나의 광 빔에 의한 감광 영역의 조명에 응답하여 적어도 하나의 센서 신호를 생성하도록 구성되고, 광학 센서들 중 적어도 하나의 제1 광학 센서는 제1 구성 파장에 의한 조명에 응답하여 제1 센서 신호를 생성하도록 적응되고, 광학 센서들 중 적어도 하나의 제2 광학 센서는 제1 구성 파장에 의한 조명에 응답하여 제2 센서 신호를 생성하도록 구성되고, 평가 장치는 제1 센서 신호와 제2 센서 신호로부터 조합된 신호(Q)를 평가함으로써 물체의 적어도 하나의 세로 좌표(z)를 결정하도록 구성된다.
실시예 11: 이전 실시예에 기재된 분광계 장치로서, 조합된 신호(Q)는 제1 센서 신호를 제2 센서 신호로 나눈 몫 또는 그 반대의 몫을 형성하는 것; 제1 센서 신호의 배수를 제2 센서 신호의 배수로 나눈 몫 또는 그 반대의 몫을 형성하는 것; 제1 센서 신호의 선형 조합을 제2 센서 신호의 선형 조합으로 나눈 몫 또는 그 반대의 몫을 형성하는 것; 제1 센서 신호와 제2 센서 신호의 제1 선형 조합을 제1 센서 신호와 제2 센서 신호의 제2 선형 조합으로 나눈 몫을 형성하는 것 중 하나 이상에 의해 유도된다.
실시예 12: 이전 2개의 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 평가 장치는 조합된 신호(Q)와 물체의 세로 좌표(z) 사이의 적어도 하나의 사전결정된 관계를 사용하여 세로 좌표(z)를 결정하도록 구성된다.
실시예 13: 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 평가 장치는 제1 구성 파장에 의해 조명되고 가장 높은 센서 신호를 가지며 제1 센서 신호를 형성하는 적어도 하나의 광학 센서를 결정하도록 구성되고, 제1 센서 신호는 적어도 하나의 중심 신호이며, 평가 장치는 제1 구성 파장에 의해 조명되고 제2 센서 신호를 형성하는 매트릭스의 광학 센서의 센서 신호를 평가하도록 구성되고, 제2 센서 신호는 적어도 하나의 합산 신호이며, 평가 장치는 중심 신호와 합산 신호를 조합함으로써 조합된 신호(Q)를 결정하도록 구성된다.
실시예 14: 이전 실시예에 기재된 분광계 장치로서, 중심 신호는, 가장 높은 센서 신호; 가장 높은 센서 신호로부터 사전결정된 공차 범위 내에 있는 센서 신호의 그룹의 평균; 가장 높은 센서 신호를 갖는 광학 센서를 포함하는 광학 센서의 그룹 및 이웃하는 광학 센서의 사전결정된 그룹으로부터의 센서 신호의 평균; 가장 높은 센서 신호를 갖는 광학 센서를 포함하는 광학 센서의 그룹 및 이웃하는 광학 센서의 사전결정된 그룹으로부터의 센서 신호의 합; 가장 높은 센서 신호로부터 사전결정된 공차 범위 내에 있는 센서 신호의 그룹의 합; 사전결정된 임계치를 초과하는 센서 신호의 그룹의 평균; 사전결정된 임계치를 초과하는 센서 신호의 그룹의 합; 가장 높은 센서 신호를 갖는 광학 센서를 포함하는 광학 센서의 그룹 및 이웃하는 광학 센서의 사전결정된 그룹으로부터의 센서 신호의 적분; 가장 높은 센서 신호로부터 사전결정된 공차 범위 내에 있는 센서 신호의 그룹의 적분; 사전결정된 임계치를 초과하는 센서 신호의 그룹의 적분으로 구성된 그룹으로부터 선택되고, 합산 신호는, 매트릭스의 모든 센서 신호에 대한 평균; 매트릭스의 모든 센서 신호의 합; 매트릭스의 모든 센서 신호의 적분; 중심 신호에 기여하는 해당 광학 센서로부터의 센서 신호를 제외한 매트릭스의 모든 센서 신호에 대한 평균; 중심 신호에 기여하는 해당 광학 센서로부터의 센서 신호를 제외한 매트릭스의 모든 센서 신호의 합; 중심 신호에 기여하는 해당 광학 센서로부터의 센서 신호를 제외한 매트릭스의 모든 센서 신호의 적분; 가장 높은 센서 신호를 갖는 광학 센서로부터 사전결정된 범위 내에 있는 광학 센서의 센서 신호의 합; 가장 높은 센서 신호를 갖는 광학 센서로부터 사전결정된 범위 내에 있는 광학 센서의 센서 신호의 적분; 가장 높은 센서 신호를 갖는 광학 센서로부터 사전결정된 범위 내에 위치된 광학 센서의 특정 임계치를 초과하는 센서 신호의 합; 가장 높은 센서 신호를 갖는 광학 센서로부터 사전결정된 범위 내에 위치된 광학 센서의 특정 임계치를 초과하는 센서 신호의 적분으로 구성된 그룹으로부터 선택된다.
실시예 15: 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 분광계 장치는 제2 구성 파장에 응답하여 생성된 제1 센서 신호 및 제2 센서 신호로부터 조합된 신호(Q)를 평가함으로써 물체의 적어도 하나의 추가 세로 좌표를 결정하도록 구성되고, 평가 장치는 세로 좌표와 추가의 세로 좌표로부터 조합된 세로 좌표를 결정하고 조합된 세로 좌표를 고려한 분광 분석을 수행하도록 구성된다.
실시예 16: 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 적어도 하나의 재료 정보는 산란 계수, 반투명도, 투명도, 램버시안(Lambertian) 표면 반사로부터의 편차, 스펙클(speckle), 재료 및/또는 재료 클래스; 물체 유형 및/또는 물체 클래스 등으로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 속성이다.
실시예 17: 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 평가 장치는 픽셀화된 이미징 검출기에 의해 결정된 물체의 이미지에 적어도 하나의 재료 의존적 이미지 필터(Ф)를 적용하여 재료 정보를 결정하도록 구성되고, 재료 의존적 이미지 필터는, (1) 휘도 필터; 스폿 형상 필터; 제곱 놈 기울기(squared norm gradient); 표준 편차; 가우스 필터 또는 중간 값 필터와 같은 평활도 필터; 그레이 레벨 발생 기반 콘트라스트 필터; 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터; 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터; 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터; 로의 에너지 필터; 임계 영역 필터; 또는 이들의 선형 조합; 또는 (2) 휘도 필터, 스폿 형상 필터, 제곱 놈 기울기, 표준 편차, 평활도 필터, 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터, 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터, 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터, 로의 에너지 필터, 임계 영역 필터, 또는 이들의 선형 조합 중 하나 이상과 |ρФother,Фm|≥0.40인 상관관계를 갖는 추가의 재료 의존적 이미지 필터(Фother)로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 필터이고, Фm은 휘도 필터, 스폿 형상 필터, 제곱 놈 기울기, 표준 편차, 평활도 필터, 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터, 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터, 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터, 로의 에너지 필터, 임계 영역 필터, 또는 이들의 선형 조합 중 하나이다.
실시예 18: 이전 실시예에 기재된 분광계 장치로서, 재료 의존적 이미지 필터는 가설 테스트를 통과한 적어도 하나의 필터이며, 여기서 가설 테스트는 필터가 재료 분류자 간을 구별하지 않는다는 귀무 가설과 필터가 적어도 2개의 재료 분류자를 구별한다는 대립 가설을 사용하고, 필터는 p-값(p)이 사전정의된 유의 수준보다 작거나 같으면 가설 테스트를 통과하고, 여기서 p ≤ 0.075, 바람직하게는 p ≤ 0.05, 더 바람직하게는 p ≤ 0.025, 가장 바람직하게는 p ≤ 0.01이다.
실시예 19: 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 평가 장치는 예컨대 물체의 이미지와 물체 라이브러리 간의 비교에 기초한 비교 이미지 분석; 예컨대 물체의 이미지로부터 결정된 파라미터를 컬러, 반투명도, 물질의 상태 등과 같은 저장된 파라미터가 있는 데이터베이스와 비교하는 것에 의한 재료 속성 분석 중 하나 이상에 의해 재료 정보를 결정하도록 구성된다.
실시예 20: 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 분광계 장치는 재료 정보를 표시하도록 구성된 적어도 하나의 디스플레이 장치를 포함한다.
실시예 21: 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 분광계 장치는 재료 정보에 따라 적어도 하나의 관심 분석물을 선택하도록 구성되고, 분광계 장치는 선택된 관심 분석물에 대해 하나 이상의 분광 분석을 수행하도록 구성된다.
실시예 22: 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 분광계 장치는 적어도 하나의 조명원을 포함하고, 이 조명원은 적어도 하나의 조명 광 빔으로 물체를 조명하도록 구성된다.
실시예 23: 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 조명원은 적어도 하나의 레이저 소스를 포함한다.
실시예 24: 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치로서, 픽셀화된 이미징 검출기는 적어도 하나의 CCD 검출기; 적어도 하나의 CMOS 검출기; 하나 이상의 InGaAs 검출기로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 검출기이다.
실시예 25: 적어도 하나의 물체에서 유래하는 적어도 하나의 광 빔의 적어도 하나의 광 속성의 적어도 하나의 차이를 결정하기 위한 방법으로서, 상기 방법에서는, 분광계 장치를 나타내는 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치가 사용되며, 상기 방법은,
- 물체로부터 분광계 장치로 전파하는 적어도 하나의 광 빔의 구성 파장 신호의 세기를 결정하는 단계;
- 적어도 하나의 거리 검출기를 사용하여 적어도 하나의 물체와 분광계 장치 사이의 적어도 하나의 거리 정보를 결정하는 단계;
- 적어도 하나의 픽셀화된 이미징 검출기에 의해 결정된 물체의 적어도 하나의 이미지를 적어도 하나의 평가 장치를 사용하여 평가함으로써 물체의 적어도 하나의 재료 정보를 결정하는 단계;
- 결정된 거리 정보 및 재료 정보를 고려하여, 결정된 구성 파장 신호의 세기에 대해 적어도 하나의 분광 분석을 수행하는 단계를 포함한다.
실시예 26: 분광계 장치를 나타내는 이전 실시예들 중 어느 하나에 기재된 분광계 장치의 용도로서, 사용 목적을 위해, 적외선 검출 응용; 분광법 응용; 배기 가스 모니터링 응용; 연소 프로세스 모니터링 응용; 오염 모니터링 응용; 산업 프로세스 모니터링 응용; 화학 프로세스 모니터링 응용; 식품 가공 프로세스 모니터링 응용; 수질 모니터링 응용; 대기질 모니터링 응용; 품질 관리 응용; 온도 제어 응용; 모션 제어 응용; 배기 제어 응용; 가스 감지 응용; 가스 분석 응용; 모션 감지 응용; 화학적 감지 응용; 모바일 응용; 의료 응용; 이동식 분광법 응용; 식품 분석 응용; 토양, 사일리지, 사료, 작물 또는 농산물의 특성 감별 및 식물 건강 모니터링과 같은 농업 응용; 플라스틱 식별 및/또는 재활용 응용으로 구성된 그룹으로부터 선택된다.
본 발명의 다른 선택적인 세부사항 및 특징은 종속 청구항과 함께 하기의 바람직한 예시적인 실시예의 설명으로부터 명백해진다. 이러한 맥락에서, 특정 특징은 단독적으로 또는 다른 특징과 조합하여 구현될 수 있다. 본 발명은 예시적인 실시예에 제한되지 않는다. 예시적인 실시예가 도면에 개략적으로 도시되어 있다. 개별 도면에서의 동일한 참조 부호는 동일한 요소, 또는 동일한 기능을 갖는 요소, 또는 기능과 관련하여 서로 대응하는 요소를 지칭한다.
구체적으로, 도면에 있어서,
도 1은 본 발명에 따른 분광계 장치의 예시적인 실시예를 도시한다.
구체적으로, 도면에 있어서,
도 1은 본 발명에 따른 분광계 장치의 예시적인 실시예를 도시한다.
도 1에는, 본 발명에 따른 분광계 장치(110)의 일 실시예의 개략도가 도시되어 있다. 분광계 장치(110)는 적어도 하나의 물체(112)의 존재로 인한 적어도 하나의 광 속성의 적어도 하나의 차이를 결정하는 것을 포함하는 적어도 하나의 분광 분석을 수행하도록 구성될 수 있다. 광 속성의 차이는, 적어도 하나의 파장 의존적 강도 차이와, 적어도 하나의 파장 의존적 편광 차이로 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다.
분광계 장치(110)는 적어도 하나의 픽셀화된 광학 검출기(116)를 포함하는 적어도 하나의 스펙트럼 검출기를 이용함으로써 각각의 강도가 결정되는 구성 파장 신호의 스펙트럼으로 입사 광을 분리하도록 구성된 파장 선택 요소(114)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 파장 선택 요소(114)는 적어도 하나의 프리즘일 수 있거나, 이를 포함할 수 있다. 예를 들어, 파장 선택 요소(114)는 길이 가변 필터와 같은 적어도 하나의 광학 필터일 수 있고, 그리고/또는 이를 포함할 수 있다.
픽셀화된 광학 검출기(116)는 광학 센서(118)의 매트릭스를 갖는 적어도 하나의 센서 요소를 포함할 수 있다. 광학 센서(118) 각각은 감광 영역을 가질 수 있다. 각각의 광학 센서(118)는 적어도 하나의 물체(112)로부터 분광계 장치(110)로 전파하는 적어도 하나의 광 빔에 의한 감광 영역의 조명에 응답하여 적어도 하나의 센서 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 검출기(116)는, 바람직하게는 길이 가변 필터의 길이를 따라 1차원 매트릭스로서의 단일 라인으로 배열되거나, 특히 가능한 한 입사 광의 강도의 대부분을 수신하기 위해, 2차원 매트릭스의 형태로, 특히 2개, 3개 또는 4개의 평행한 라인으로서의 하나 초과의 라인으로 배열될 수 있는 일련의 광학 센서(118)를 포함할 수 있다. 따라서, 하나의 방향에서의 픽셀 수 N은 다른 방향에서의 픽셀 수 M에 비해 많을 수 있고, 그에 따라 1차원 1×N 행렬 또는 직사각형 2차원 M×N 매트릭스가 얻어질 수 있으며, 여기서 M ＜ 10 및 N ≥ 10, 바람직하게는 N ≥ 20, 보다 바람직하게는 N ≥ 50이다. 또한, 본원에 사용된 매트릭스는 엇갈림 배열로 배치될 수도 있다. 본원에서, 사용된 광학 센서(118) 각각은, 특히 일련의 광학 센서(118)를 용이하게 제조하기 위해, 동일한 광학 감도, 또는 공차 범위 내에서 유사한 광학 감도를 가질 수 있다. 그러나, 다른 종류의 배열도 또한 가능할 수 있다.
픽셀화된 광학 검출기(116)의 광학 센서(118) 각각은 구성 파장 신호 중 하나의 적어도 일부를 수신하도록 구성될 수 있다. 각 구성 파장 신호는 각 구성 파장의 강도와 관련이 있다. 파장 선택 요소(114) 상의 특정 공간 위치에서 파장 선택 요소(114)를 통과할 수 있는 광은 후속적으로 픽셀화된 광학 검출기(116)에 충돌할 수 있다. 다시 말해, 픽셀화된 광학 검출기(118)는, 바람직하게는, 광이 먼저 파장 선택 요소(114)에 충돌할 수 있고 파장 선택 요소(114) 상의 특정 공간 위치를 통과할 수 있는 광의 파티션만이 이후에 픽셀화된 광학 검출기(116) 상의 대응하는 공간 위치 상에 충동할 수 있는 방식으로 배치될 수 있다. 결과적으로, 파장 선택 요소(114)는 관련된 파장 또는 파장들에 의해 입사광을 적어도 하나의 대응하는 공간 위치로 분리하는 데 사용될 수 있으며, 픽셀화된 광학 검출기(116)에 포함된 특정 광학 센서(118)는 결과적으로 그의 특정 파장으로 인해 해당 공간 위치에서 파장 선택 요소(114)를 통과할 수 있고 따라서 특정 파정에서 입사광의 강도를 결정하기 위해 제공된 특정 광학 센서(118)에 충돌할 수 있는 입사광의 강도를 측정하는데 이용될 수 있다. 따라서, 특히 바람직한 실시예에서, 검출기(116)는 연달아 있는 일련의 광학 센서(118)의 형태로 위치할 수 있는 광학 센서(118)의 시퀀스를 포함할 수 있으며, 여기서 광학 센서(118)의 시퀀스는 파장 선택 요소(114)의 길이를 따라 간섭 필터의 연속적인 배열에 대해 평행 방식으로 배치될 수 있다.
특히, 분광계 장치의 고해상도를 달성하기 위해, 따라서 각각의 광학 센서(118)는 작은 공간 각도에 대해서만 입사광을 수신하도록 적응될 수 있다. 이 배열은 특히 파장 선택 요소(114)의 길이를 따라 입사광이 충돌하는 공간적 위치에 따라 원하는 스펙트럼을 생성하도록 설계된 파장 선택 요소(114)의 설정을 반영한다. 이러한 특정 배열은, 복수의 광학 센서(118), 특히 복수의 픽셀화된 광학 센서(118)를 포함하는 픽셀화된 광학 검출기(116)에 의해 달성될 수 있으며, 여기서 각각의 광학 센서(118)는 길이 가변 필터에 의해 제공되는 구성 파장 신호 중 하나의 적어도 일부를 수신하도록 구성된다. 위에서 지적한 바와 같이, 각각의 구성 파장 신호는 이로써 각각의 구성 파장의 세기와 관련된다.
픽셀화된 광학 센서(116)는 개별적인 광학 센서(118)에 충돌하는 입사 광의 세기와 연관된 신호, 바람직하게는 전자 신호를 생성하도록 설계된다. 신호는 아날로그 및/또는 디지털 신호일 수 있다. 따라서, 인접한 광학 센서에 대한 전자 신호는 동시에, 그렇지 않으면 시간적으로 연속적인 방식으로 생성될 수 있다. 예로서, 행 스캔(row scan) 또는 라인 스캔(line scan) 동안, 일렬로 배열된 일련의 개별 픽셀에 대응하는 전자 신호의 시퀀스를 생성하는 것이 가능하다. 또한, 개별적인 광학 센서(118)는 바람직하게는 외부 평가 유닛에 전자 신호를 제공하기 전에 전자 신호를 증폭하도록 구성될 수 있는 능동 픽셀 센서일 수 있다. 이러한 목적을 위해, 픽셀화된 광학 검출기(118)는 전자 신호를 처리 및/또는 전처리하기 위한 하나 이상의 필터 및/또는 아날로그-디지털 컨버터와 같은 하나 이상의 신호 처리 장치를 포함할 수 있다.
픽셀화된 광학 검출기(116)는 임의의 알려진 픽셀 센서, 특히 픽셀화된 유기 카메라 요소, 바람직하게는 픽셀화된 유기 카메라 칩, 또는 픽셀화된 무기 카메라 요소, 바람직하게는 픽셀화된 무기 카메라 칩, 보다 바람직하게는 CCD 칩 또는 CMOS 칩으로부터 선택될 수 있으며, 이들은 통상적으로 요즘의 다양한 카메라에서 사용된다. 대안으로서, 픽셀화된 광학 검출기는 포토컨덕터(photoconductor), 특히 무기 포토컨덕터, 특히 PbS, PbSe, Ge, InGaAs, 확장된 InGaAs, InSb 또는 HgCdTe일 수 있거나, 이를 포함할 수 있다. 다른 대안으로서, 픽셀화된 검출기는 초전기(pyroelectric), 볼로미터(bolometer) 또는 서모파일(thermopile) 감지기 요소로 구성될 수 있다. 따라서, 본 명세서에서는 1×N 픽셀 또는 M×N 픽셀의 매트릭스를 갖는 카메라 칩이 사용될 수 있으며, 여기서 M ＜ 10 및 N ≥ 10, 바람직하게는 N ≥ 20, 보다 바람직하게는 N ≥ 50이다. 또한, 단색 카메라 요소, 바람직하게는 단색 카메라 칩이 사용될 수 있으며, 단색 카메라 요소는, 특히 일련의 광학 센서를 따라 변하는 파장에 따라서, 각 픽셀 센서에 대해 상이하게 선택될 수 있다.
다른 대안으로서, 픽셀화된 광학 검출기(116)는, 다른 문헌들 중에서도, WO 2012/110924 A1, WO 2014/097181 A1, 또는 WO 2016/120392 A1에 개시된 FiP 센서에 기초할 수 있다. 대안적으로, 다른 종류의 픽셀화된 광학 검출기도 또한 가능할 수 있다.
따라서, 픽셀화된 광학 검출기(116)는 픽셀화된 광학 검출기에 포함된 광학 센서의 감광 영역에 의해 생성될 수 있는 복수의 전기 신호를 제공하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치(110)의 픽셀화된 광학 검출기에 의해 제공되는 전기 신호는 이어서 평가 장치(120)로 전달될 수 있다. 평가 장치(120)는, 특히 본원에 설명된 바와 같은 분광계 장치(110)를 사용함으로써, 스펙트럼이 기록된 물체(112)의 스펙트럼과 관련된 정보를 결정하도록 구성될 수 있으며, 정보는 픽셀화된 광학 검출기(116)에 의해 제공되는 검출기 신호를 평가함으로써 얻어질 수 있다. 예를 들어, 정보는 전자적으로, 시각적으로, 청각적으로 또는 이들의 임의의 조합으로 제공될 수 있다. 또한, 정보는 분광계 장치(110)의 데이터 저장 장치 또는 별도의 저장 장치에 저장될 수 있고, 그리고/또는 무선 인터페이스 및/또는 유선 인터페이스와 같은 적어도 하나의 인터페이스(122)를 통해, 예를 들어 디스플레이 장치 등과 같은 적어도 하나의 외부 장치에 제공될 수 있다.
분광계 장치(110)는 광 빔을 파장 선택 요소(114)로 지향시키기 위한 하나 이상의 집광 장치(concentrator device)(미도시됨)를 포함할 수 있다. 또한, 분광계 장치(110)는 적어도 하나의 전달 장치(transfer device)(124)를 더 포함할 수 있다. 물체(112)로부터 나오는 광 빔(126)은 먼저 전달 장치(124)를 통해 이동할 수 있고, 이어서 파장 선택 요소(114)를 통과할 수 있으며, 마지막으로 픽셀화된 광학 검출기(116)에 충돌할 수 있다. 전달 장치(124)는 광학 렌즈, 곡면 미러, 격자(grating) 및 회절 광학 요소로 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다. 보다 특별하게는, 광학 렌즈는 특히 양면 볼록 렌즈, 평면-볼록 렌즈, 양면 오목 렌즈, 평면-오목 렌즈, 비구면 렌즈, 원통형 렌즈 및 메니스커스 렌즈(meniscus lens)로 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다. 이에 의해, 전달 장치(124)는 바람직하게는 상기에서 나타낸 바와 같이 파장 선택 요소(114)의 전체 파장 범위에 걸쳐, 적어도 부분적으로 투명할 수 있는 재료를 포함할 수 있다. 이러한 목적을 위해, 이와 관련하여 언급된 것과 동일하거나 유사한 광학적으로 투명한 재료가 또한 사용될 수 있다. 그러나, 다른 광학 요소도 또한 가능할 수 있다.
물체(112)로부터 나오는 광 빔(126)은 물체 자체에서 유래할 수 있지만, 또한 선택적으로 상이한 원점을 갖고 이러한 원점으로부터 물체(112)로 전파되고 이어서 분광계 장치(110)를 향해 전파될 수 있다. 후자의 경우는 특히 사용되는 적어도 하나의 조명원(128)에 의해 영향을 받을 수 있다. 따라서, 물체(112)로부터 분광계 장치(110)로 전파되는 광 빔(126)은 물체(112) 및/또는 물체(112)에 연결된 반사 장치에 의해 반사될 수 있는 광일 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 광은 물체(112)를 통해 적어도 부분적으로 투과할 수 있다.
분광계 장치(110)는 조명원(128)을 포함할 수 있다. 조명원(128)은 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 따라서, 조명원(128)은 예를 들어 하우징(130) 내의 분광계 장치(110)의 일부일 수 있다. 그러나, 대안적으로 또는 추가적으로, 조명원(128)은, 예를 들어 별도의 광원으로서, 하우징(130) 외부에 배열될 수도 있다. 조명원(128)은 물체(112)와 별도로 배열될 수 있고, 소정 거리에서 물체(112)를 조명할 수 있다. 조명원(128)은 바람직하게는 가시 스펙트럼 범위 및/또는 적외선(IR) 스펙트럼 범위, 특히 근적외선(NIR) 스펙트럼 범위에서 충분한 방출을 제공하는 것으로 알려질 수 있는 일종의 조명원, 특히 백열등을 포함할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 조명원(128)은 하기의 조명원 중 적어도 하나로부터 선택될 수 있다: 레이저, 특히 레이저 다이오드(그렇지만, 다른 유형의 레이저가 사용될 수도 있음); 발광 다이오드; 유기 광원, 특히 유기 발광 다이오드; 네온 광; 구조화된 광원(structured light source); 화염원; 열원. 대안적으로 또는 추가적으로, 다른 조명원이 사용될 수 있다.
분광계 장치(110)는 적어도 하나의 물체(112)와 분광계 장치(110) 사이의 거리에 관한 적어도 하나의 거리 정보를 결정하도록 구성된다. 분광계 장치(110)는 거리 정보 및 물체(112)의 스펙트럼과 관련된 정보를 동시에 또는 연속적으로 결정하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치(110)는 분광 측정 이전 및/또는 도중 및/또는 이후에 세로 좌표와 같은 거리 정보의 결정을 수행하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치(110)는 좌표계를 구성할 수 있으며, 여기서 세로 좌표는 분광계 장치(110)의 광축(132)을 따른 좌표가 된다. 좌표계는 분광계 장치(110)의 광축(132)이 z 축을 형성하고 z 축으로부터의 거리 및 극각도(polar angle)가 추가 좌표로 사용될 수 있는 극 좌표계일 수 있다. z 축에 평행하거나 역평행한 방향은 세로 방향으로 간주될 수 있으며, z 축을 따른 좌표는 세로 좌표 또는 거리로 간주될 수 있다. z 축에 수직인 임의의 방향은 가로 방향으로 간주될 수 있으며, 극좌표 및/또는 극각도는 가로 좌표로 간주될 수 있다. 물체(112)와 분광계 장치(110) 사이의 거리는, 광자로부터의 깊이비(depth-from-photon-ratio), 구조화된 광(structured light), 빔 프로파일 분석(beam profile analysis), 비행 시간(time-of-flight), 모션 기반 형상(shape from motion), 포커스로부터의 깊이(depth-from-focus), 삼각측량(triangulation), 디포커스로부터의 깊이(depth-from-defocus), 스테레오 센서 중 하나 이상을 사용하여 얻어질 수 있다. 또한, 거리 정보는 WO 2012/110924 A1 또는 WO 2014/097181 A1에 개시된 바와 같은 적어도 하나의 FiP 센서를 사용하여 얻어질 수 있다.
도 1은 일 실시예를 도시하며, 분광계 장치(110)는 물체(112)와 분광계 장치(110) 사이의 거리를 결정하도록 구성된 적어도 하나의 거리 검출기(134)를 포함한다. 물체(112)와 분광계 장치(110) 사이의 거리는 포커스로부터의 깊이(depth-from-focus), 구조화된 광(structured light), 빔 프로파일 분석(beam profile analysis), 비행 시간(time-of-flight), 모션 기반 형상(shape from motion), 포커스로부터의 깊이(depth-from-focus), 삼각측량(triangulation), 디포커스로부터의 깊이(depth-from-defocus), 스테레오 센서 중 하나 이상을 사용하여 얻어질 수 있다. 예를 들어, 거리 검출기(134)는 적어도 하나의 삼각측량 근접 센서와 같은 삼각측량 원리 및/또는 비행 시간(TOF) 원리에 기초하여 거리를 결정하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치(110)는 적어도 하나의 비행 시간 센서를 포함할 수 있다. 비행 시간 센서는 조명 광 빔(136)이 예를 들어 조명원(128)으로부터 물체(112)까지 이동하고 광 빔(126)이 물체(112)로부터 비행 시간 센서까지 이동한 비행 시간에 의존하는 적어도 하나의 센서 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 비행 시간 센서는, 적어도 하나의 펄스형 비행 시간 검출기; 적어도 하나의 위상 변조형 비행 시간 검출기; 적어도 하나의 직접 비행 시간 검출기; 적어도 하나의 간접 비행 시간 검출기로 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다. 예를 들어, 펄스형 비행 시간 검출기는 적어도 하나의 레인지 게이트형 이미저(range gated imager) 및/또는 적어도 하나의 직접 비행 시간 이미저일 수 있다. 예를 들어, 위상 변조형 비행 시간 검출기는 적어도 하나의 위상 검출기를 갖는 적어도 하나의 RF-변조형 광원일 수 있다. 비행 시간 센서는 조명원에 의한 조명 광 빔의 방출과 반사 광 빔의 수신 사이의 시간 지연을 결정하도록 구성될 수 있다.
구체적으로, 도 1은 분광계 장치(110), 특히 거리 검출기(134)가 광자로부터의 깊이비 기술에 기초하여 위치를 결정하도록 구성될 수 있는 실시예를 도시한다. 광자로부터의 깊이비 기술에 기초하는 방법 및 장치의 세부사항에 대해서는, 2017년 11월 17일자로 출원된 국제 특허 출원 제 PCT/EP2017/079577 호, 제 PCT/EP2017/079558 호 및 제 PCT/EP2017/079564 호, 및 2018년 3월 15일자로 출원된 제 PCT/EP2018/056545 호가 참조되며, 이들 문헌의 전체 내용은 참조로 포함된다. 광자로부터의 깊이비는 검출기 기술에 관하여 매우 유연성이 있고, 그에 따라 이용된 광원의 파장에 관해서도 매우 유연성이 있는 거리 측정 기술이다. 알려진 이동식 분광계 기술은 실리콘, InAs, InGaAs 또는 확장된 InGaAs 검출기를 사용하며, 실리콘은 그 파장 영역이 매우 제한적이며, InAs 및 InGaAs는 모두 고가이다. 납염 검출기(lead salt detector)는 콤팩트한 센서 설계를 허용하는 새로운 캡슐화 기술로 인해 이동식 응용에 대한 가능성을 보여주고 있다(예를 들어, WO 2018/019921 A1 참조). 광자로부터의 깊이비의 사용은 거의 추가적인 노력 없이 분광계에서의 용이한 구현 및 신뢰성있는 거리 측정을 허용할 수 있다.
거리 검출기(134)는 광학 센서들의 매트릭스를 갖는 적어도 하나의 센서 요소를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 픽셀화된 광학 검출기(116)는 센서 요소로서 사용될 수 있다. 각각의 경우, 광학 센서 각각은 감광 영역을 가질 수 있다. 각각의 광학 센서는 적어도 하나의 물체로부터 분광계 장치로 전파하는 적어도 하나의 광 빔에 의한 감광 영역의 조명에 응답하여 적어도 하나의 센서 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 광학 센서의 적어도 하나의 제1 광학 센서는 제1 구성 파장에 의한 조명에 응답하여 제1 센서 신호를 생성하도록 구성될 수 있고 광학 센서의 적어도 하나의 제2 광학 센서는 제1 구성 파장에 의한 조명에 응답하여 제2 센서 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 평가 장치(120)는 제1 센서 신호 및 제2 센서 신호로부터 조합된 신호(Q)를 평가함으로써 물체(112)의 적어도 하나의 세로 좌표(z)를 결정하도록 구성될 수 있다. 평가 장치(120)는 결정된 세로 좌표(z)를 고려하여 적어도 하나의 분광 분석을 수행함으로써 광학 센서들의 매트릭스의 광학 센서에 의해 생성된 적어도 하나의 센서 신호를 평가하도록 구성될 수 있다.
거리 정보를 결정하는 광학 센서와 분광학에 사용되는 광 센서는 동일할 수 있고, 광 센서(118)로 구현될 수 있다. 구체적으로, 거리 정보를 결정하는 광학 센서는 분광법 또는 다른 방법을 위한 광학 센서로 사용될 수 있다. 따라서, 거리 정보를 결정하기 위한 광학 센서는 분광학을 위한 광학 센서에 대응하거나 이러한 센서로서 설계될 수 있고 및/또는 센서 요소의 광학 센서들의 매트릭스는 픽셀화된 광학 센서(116)에 대응하거나 이러한 센서로 설계될 수 있다.
광학 센서(118) 및/또는 거리 검출기(134)의 광학 센서는 구체적으로는 적어도 하나의 광학 검출기, 바람직하게는 무기 광학 검출기, 보다 바람직하게는 무기 반도체 광학 검출기, 가장 바람직하게는 실리콘 광학 검출기일 수 있거나, 이를 포함할 수 있다. 구체적으로, 광학 센서는 적외선 스펙트럼 범위에서 민감할 수 있다. 매트릭스의 모든 픽셀 또는 매트릭스의 광학 센서의 적어도 하나의 그룹은 구체적으로 동일할 수 있다. 매트릭스의 동일한 픽셀의 그룹은 구체적으로 상이한 스펙트럼 범위에 대해 제공될 수 있거나, 모든 픽셀은 스펙트럼 감도 측면에서 동일할 수 있다. 또한, 픽셀은 크기가 동일하고, 및/또는 전자적 또는 광전자적 속성에 대하여 동일할 수 있다. 구체적으로, 광학 센서는 적외선 스펙트럼 범위, 바람직하게는 700 ㎚ 내지 3.0 ㎛ 범위에서 민감한 적어도 하나의 무기 포토다이오드일 수 있거나, 이를 포함할 수 있다. 구체적으로, 광학 센서(118)는 근적외선 영역의 일부에서 민감할 수 있으며, 실리콘 포토다이오드가 구체적으로 700 ㎚ 내지 1100 ㎚ 범위에 적용 가능하다. 광학 센서에 사용될 수 있는 적외선 광학 센서는 trinamiX GmbH(D-67056 Ludwigshafen am Rhein, Germany)로부터 상품명 Hertzstueck™로 상업적으로 입수가능한 적외선 광학 센서와 같은 상업적으로 입수가능한 적외선 광학 센서일 수 있다. 따라서, 일 예로서, 광학 센서(118)는 진성 광전지 유형(intrinsic photovoltaic type)의 적어도 하나의 광학 센서, 보다 바람직하게는 Ge 포토다이오드, InGaAs 포토다이오드, 확장된 InGaAs 포토다이오드, InAs 포토다이오드, InSb 포토다이오드, HgCdTe 포토다이오드로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 반도체 포토다이오드를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 광학 센서는 외인성 광전지 유형(extrinsic photovoltaic type)의 적어도 하나의 광학 센서, 보다 바람직하게는 Ge:Au 포토다이오드, Ge:Hg 포토다이오드, Ge:Cu 포토다이오드, Ge:Zn 포토다이오드, Si:Ga 포토다이오드, Si:As 포토다이오드로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 반도체 포토다이오드를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 광학 센서는 적어도 하나의 광전도 센서, 예컨대 PbS 또는 PbSe 센서, 볼로미터, 바람직하게는 VO 볼로미터 및 비정질 Si 볼로미터로 구성된 그룹으로부터 선택된 볼로미터를 포함할 수 있다.
광자로부터의 깊이비 기술을 사용하여 물체(112)의 세로 좌표를 결정하기 위해 적어도 2개의 광학 센서가 사용될 수 있다. 거리 정보를 획득하기 위해 거리 검출기(134)는 적어도 하나의 광학 센서 및/또는 복수의 광학 센서를 포함할 수 있다. 구체적으로, 분광법을 위해, 프리즘과 조합되는 하나의 광학 센서(118) 또는 광학 필터와 조합되는 몇 개의 광학 센서가 이용될 수 있다. 예를 들어, 광자로부터의 깊이비 기술을 사용하여 물체의 세로 좌표를 결정하는데 사용되는 광학 센서(118) 중 하나가 분광법에 이용될 수 있다. 예를 들어, 픽셀화된 광학 검출기(116)는 분광법에 사용되고 또한 광자로부터의 깊이비 기술을 사용하여 물체(112)의 세로 좌표를 결정하는데 사용될 수 있다. 따라서, 광자로부터의 깊이비의 사용은 거의 추가적인 노력 없이 분광계에서의 용이한 구현 및 신뢰성있는 거리 측정을 허용할 수 있다.
거리 검출기(134)의 각각의 광학 센서 및/또는 광학 센서(118)의 매트릭스의 각 광학 센서(118)는 적어도 하나의 물체(112)로부터 분광계 장치(110)로 전파하는, 특히 하나의 구성 파장을 갖는 적어도 하나의 광 빔에 의한 감광 영역의 조명에 응답하여 적어도 하나의 센서 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 거리 검출기(134) 및/또는 광학 센서(118)의 적어도 하나의 제1 광학 센서는 제1 구성 파장에 의한 조명에 응답하여 제1 센서 신호를 생성하도록 구성될 수 있고, 거리 검출기(134) 및/또는 광학 센서(118)의 적어도 하나의 제2 광학 센서는 제1 구성 파장에 의한 조명에 응답하여 제2 센서 신호를 생성하도록 구성될 수 있다.
평가 장치(120)는 조합된 신호를 평가하도록 구성될 수 있다. 그에 따라, 물체(112)의 적어도 하나의 세로 좌표가 결정된다. 이러한 평가는 제1 센서 신호 및 제2 센서 신호로부터 조합된 신호(Q)를 평가하는 것을 포함할 수 있다. 평가 장치(120)는 센서 신호를 분할하는 것, 센서 신호의 배수를 분할하는 것, 센서 신호의 선형 조합을 분할하는 것 중 하나 이상에 의해 조합된 신호를 유도하도록 구성될 수 있다. 평가 장치(120)는 세로 좌표를 결정하기 위해 조합된 신호와 세로 좌표 사이의 적어도 하나의 사전결정된 관계를 사용하도록 구성될 수 있다. 사전결정된 관계는 경험적 관계(empiric relationship), 반경험적 관계(semi-empiric relationship) 및 분석적으로 유도된 관계 중 하나 이상일 수 있다. 평가 장치(120)는 룩업 리스트(lookup list) 또는 룩업 테이블(lookup table)과 같은 사전결정된 관계를 저장하기 위한 적어도 하나의 데이터 저장 장치를 포함할 수 있다.
조합된 신호는 다양한 수단을 사용하여 결정될 수 있다. 일 예로서, 몫 신호(quotient signal)를 유도하기 위한 소프트웨어 수단, 몫 신호를 유도하기 위한 하드웨어 수단, 또는 둘 모두가 사용될 수 있고, 평가 장치(120)에서 구현될 수 있다. 따라서, 평가 장치(120)는 일 예로서, 적어도 하나의 디바이더(divider)(138)를 포함할 수 있고, 디바이더(138)는 몫 신호를 유도하도록 구성된다. 디바이더(138)는 소프트웨어 디바이더 또는 하드웨어 디바이더 중 하나 또는 둘 모두로서 완전히 또는 부분적으로 구현될 수 있다. 디바이더(138)는 센서 요소에 완전히 또는 부분적으로 통합될 수 있거나, 센서 요소와 독립적으로 완전히 또는 부분적으로 구현될 수 있다.
예를 들어, 조합된 신호(Q)는 하기에 의해 유도된다.
여기서 x 및 y는 가로 좌표이고, A1 및 A2는 거리 검출기(134)의 센서 요소의 위치에서의 적어도 하나의 빔 프로파일의 상이한 영역이고, E(x, y, z0)는 거리(z0)에서 주어진 빔 프로파일을 나타낸다. 빔 프로파일은 사다리꼴 빔 프로파일; 삼각형 빔 프로파일; 원추형 빔 프로파일; 및 가우시안 빔 프로파일(Gaussian beam profile)의 선형 조합으로 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다. 영역(A1) 및 영역(A2)은 상이할 수 있다. 특히, A1 및 A2는 일치하지 않는다. 따라서, A1 및 A2는 형상 또는 내용(content) 중 하나 이상이 상이할 수 있다. 센서 신호 각각은 빔 프로파일의 적어도 하나의 영역에 대한 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 일반적으로, 빔 프로파일은 휘도 L(z0) 및 빔 형상 S(x, y; z0)에 의존하고, 즉, E(x, y; z0) = L·S이다. 따라서, 조합된 신호를 유도함으로써, 휘도와 독립적으로 세로 좌표를 결정할 수 있게 한다. 또한, 조합된 신호의 사용은 물체 크기와 독립적으로 거리(z0)를 결정할 수 있게 한다. 따라서, 조합된 신호는 측정될 물체(112)의 재료 속성 및/또는 반사 속성 및/또는 산란 속성과 독립적이고, 예컨대 제조 정밀도, 열, 물, 먼지, 렌즈 손상 등에 의한 광원의 변경과 독립적으로 거리(z0)를 결정할 수 있게 한다.
제1 센서 신호 및 제2 센서 신호 각각은 빔 프로파일의 적어도 하나의 영역에 대한 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 감광 영역은 센서 신호 중 하나가 빔 프로파일의 제1 영역의 정보를 포함하고 센서 신호 중 다른 하나가 빔 프로파일의 제2 영역의 정보를 포함하도록 배열될 수 있다. 빔 프로파일의 제1 영역 및 빔 프로파일의 제2 영역은 인접한 영역 또는 중첩된 영역 중 하나 또는 둘 모두일 수 있다. 제1 영역 및 제2 영역은 면적이 일치하지 않을 수 있다. 빔 프로파일의 제1 영역은 본질적으로 빔 프로파일의 에지 정보를 포함할 수 있고, 빔 프로파일의 제2 영역은 본질적으로 빔 프로파일의 중심 정보를 포함할 수 있다. 에지 정보는 빔 프로파일의 제1 영역에 있는 광자 수에 관한 정보를 포함할 수 있고, 중심 정보는 빔 프로파일의 제2 영역에 있는 광자 수에 관한 정보를 포함한다. 평가 장치(120)는 빔 프로파일의 제1 영역 및 빔 프로파일의 제2 영역을 결정 및/또는 선택하도록 구성될 수 있다. 빔 프로파일은 빔 프로파일의 중심 값, 즉 빔 프로파일의 최대 값, 및/또는 빔 프로파일의 플래토(plateau)의 중심점 및/또는 광 스폿(light spot))의 기하학적 중심, 및 중심으로부터 연장되는 하강 에지(falling edge)를 가질 수 있다. 제2 영역은 단면의 내부 영역을 포함할 수 있고, 제1 영역은 단면의 외부 영역을 포함할 수 있다. 바람직하게는, 중심 정보는 10% 미만, 보다 바람직하게는 5% 미만의 에지 정보의 비율을 가지며, 가장 바람직하게는 중심 정보는 에지 내용을 포함하지 않는다. 에지 정보는, 특히 중심 및 에지 영역으로부터의, 전체 빔 프로파일의 정보를 포함할 수 있다. 에지 정보는 10% 미만, 바람직하게는 5% 미만의 중심 정보의 비율을 가질 수 있으며, 보다 바람직하게는 에지 정보는 중심 내용을 포함하지 않는다. 빔 프로파일의 적어도 하나의 영역은 중심에 근접하거나 중심 주위에 있고 본질적으로 중심 정보를 포함하는 경우에 빔 프로파일의 제2 영역으로서 결정 및/또는 선택될 수 있다. 빔 프로파일의 적어도 하나의 영역은 단면의 하강 에지의 적어도 일부를 포함하는 경우에 빔 프로파일의 제1 영역으로서 결정 및/또는 선택될 수 있다. 예를 들어, 단면의 전체 영역이 제1 영역으로 결정될 수 있다. 빔 프로파일의 제1 영역은 영역(A1)일 수 있고, 빔 프로파일의 제2 영역은 영역(A2)일 수 있다.
제1 영역(A1) 및 제2 영역(A2)의 다른 선택이 가능할 수 있다. 예를 들어, 제1 영역은 본질적으로 빔 프로파일의 외부 영역을 포함할 수 있고, 제2 영역은 본질적으로 빔 프로파일의 내부 영역을 포함할 수 있다. 예를 들어, 2차원 빔 프로파일의 경우에, 빔 프로파일은 좌측 부분과 우측 부분으로 분할될 수 있으며, 제1 영역은 본질적으로 빔 프로파일의 좌측 부분의 영역을 포함할 수 있고, 제2 영역은 본질적으로 빔 프로파일의 우측 부분의 영역을 포함할 수 있다.
에지 정보는 빔 프로파일의 제1 영역에 있는 광자의 수에 관한 정보를 포함할 수 있고, 중심 정보는 빔 프로파일의 제2 영역에 있는 광자의 수에 관한 정보를 포함할 수 있다. 평가 장치(120)는 빔 프로파일의 면적 적분을 결정하도록 구성될 수 있다. 평가 장치(120)는 제1 영역의 적분 및/또는 합산에 의해 에지 정보를 결정하도록 구성될 수 있다. 평가 장치는 제2 영역의 적분 및/또는 합산에 의해 중심 정보를 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 빔 프로파일은 사다리꼴 빔 프로파일일 수 있고, 평가 장치는 사다리꼴의 적분을 결정하도록 구성될 수 있다. 또한, 사다리꼴 빔 프로파일이 가정될 수 있는 경우, 에지 및 중심 신호의 결정은 에지의 경사 및 위치와 중심 플래토의 높이의 결정과, 기하학적 고려에 의한 에지 및 중심 신호의 유도와 같은, 사다리꼴 빔 프로파일의 속성을 사용하는 동등한 평가로 대체될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 평가 장치(120)는 광 스폿의 적어도 하나의 슬라이스(slice) 또는 절단부(cut)로부터 중심 정보 또는 에지 정보 중 하나 또는 둘 모두를 결정하도록 구성될 수 있다. 이것은, 예를 들어 조합된 신호의 면적 적분을 슬라이스 또는 절단부를 따른 선 적분으로 대체함으로써, 실현될 수 있다. 정확도를 향상시키기 위해, 광 스폿을 통해 몇개의 슬라이스 또는 절단부가 사용되어 평균화될 수 있다. 타원형 스폿 프로파일의 경우에, 몇개의 슬라이스 또는 절단부를 평균화함으로써, 거리 정보가 향상될 수 있다.
예를 들어 WO 2012/110924 A1 또는 WO 2014/097181 A1에 설명된 바와 같이, 전형적으로 광 스폿의 직경, 빔 웨이스트(beam waist) 또는 등가 직경과 같은 광 스폿의 크기와, 광 빔이 센서 요소를 향해 전파되는 물체의 세로 좌표 사이에 사전결정되거나 결정가능한 관계가 존재한다. 이러한 이론에 의해 얽매이고자 하지 않고, 광 스폿은 2개의 측정 변수, 즉 광 스폿의 중심에 있거나 중심에 근접한 작은 측정 패치(measurement patch)에서 측정된 측정 신호(중심 신호로도 지칭됨)와, 중심 신호의 유무에 관계없이, 광 스폿에 걸쳐 적분된 적분 또는 합산 신호로 특징지어질 수 있다. 빔이 확장되거나 포커싱될 때 변하지 않는 특정 총 파워를 갖는 광 빔의 경우, 합산 신호는 광 스폿의 스폿 크기와 독립적이어야 하며, 그에 따라 적어도 각자의 측정 범위 내의 선형 광학 센서가 사용되는 경우에, 물체(112)와 분광계 장치(110) 사이의 거리와 독립적이어야 한다. 그러나, 중심 신호는 스폿 크기에 의존한다. 따라서, 중심 신호는 전형적으로 광 빔이 포커싱될 때 증가하고, 광 빔이 디포커싱될 때 감소한다. 따라서, 중심 신호와 합산 신호를 비교함으로써, 광 빔에 의해 생성된 광 스폿의 크기에 대한 정보, 따라서 반사 위치의 경도 좌표에 대한 정보 항목이 생성될 수 있다. 일 예로서, 중심 신호와 합산 신호의 비교는 중심 신호와 합산 신호로부터 조합된 신호(Q)를 형성하고 세로 좌표를 유도하기 위한 조합된 신호와 세로 좌표 사이의 사전결정된 또는 결정가능한 관계를 사용함으로써 실행될 수 있다.
평가 장치(120)는 제1 구성 파장에 의해 조명되는 거리 검출기(134)의 및/또는 광학 센서(118) 중의 광학 센서를 결정하도록 구성될 수 있다. 평가 장치(120)는 제1 구성 파장에 의해 조명되고 가장 높은 센서 신호를 가지며 제1 센서 신호를 형성하는 적어도 하나의 광학 센서(118)를 결정하도록 구성될 수 있다. 제1 센서 신호는 적어도 하나의 중심 신호일 수 있다. 평가 장치(120)는 제1 구성 파장에 의해 조명되고 제2 센서 신호를 형성하는 거리 검출기(134)의 광학 센서 및/도는 광학 센서(118)의 센서 신호를 평가하도록 구성될 수 있다. 제2 센서 신호는 적어도 하나의 합산 신호이다. 평가 장치(120)는 중심 신호와 합산 신호를 조합함으로써 조합된 신호(Q)를 결정하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 중심 신호는, 거리 검출기(134) 및/또는 광학 센서들(118) 중의 적어도 하나의 광학 센서의 신호, 및/또는 거리 검출기(134) 및/또는 광학 센서들(118) 중의 광학 센서들에 의해 생성된 복수의 센서 신호 중에서 가장 높은 센서 신호를 갖는 픽셀의 신호, 및/또는 전체 매트릭스 또는 매트릭스 내의 관심 영역의 픽셀의 신호일 수 있으며, 여기서 관심 영역은 매트릭스의 광학 센서(118) 및/또는 픽셀에 의해 생성된 이미지 내에서 사전결정되거나 결정가능할 수 있다. 중심 신호는 거리 검출기(134)의 단일 광학 센서 및/또는 픽셀로부터, 또는 거리 검출기(134)의 및/또는 광학 센서(118) 중의 광학 센서들의 그룹으로부터 발생할 수 있으며, 후자의 경우에, 일 예로서, 광학 센서 및/또는 픽셀의 그룹의 센서 신호는 중심 신호를 결정하기 위해 가산, 적분 또는 평균화될 수 있다. 중심 신호가 발생하는 거리 검출기(134)의 및/또는 광학 센서(118) 중의 광학 센서 및/또는 픽셀의 그룹은 가장 높은 센서 신호를 갖는 실제 광학 센서 및/또는 픽셀로부터 사전결정된 거리보다 작은 거리를 갖는 광학 센서 및/또는 픽셀과 같은 이웃하는 광학 센서 및/또는 픽셀의 그룹일 수 있거나, 가장 높은 센서 신호로부터 사전결정된 범위 내에 있는 센서 신호를 생성하는 광학 센서 및/또는 픽셀의 그룹일 수 있다. 중심 신호가 발생하는 거리 검출기(134)의 및/또는 광학 센서(118) 중의 광학 센서 및/또는 픽셀의 그룹은 최대 동적 범위를 허용하기 위해 가능한 한 크게 선택될 수 있다. 평가 장치(120)는 복수의 센서 신호, 예를 들어 가장 높은 센서 신호를 갖는 광학 센서(118) 및/또는 픽셀 주위의 복수의 광학 센서 및/또는 픽셀의 적분에 의해 중심 신호를 결정하도록 구성될 수 있다.
전술한 바와 같이, 중심 신호는 일반적으로 광 스폿의 중심에 있는 광학 센서 및/또는 픽셀로부터의 센서 신호와 같은 단일 센서 신호일 수 있거나, 광 스폿의 중심에 있는 광학 센서 및/또는 픽셀로부터 발생하는 센서 신호의 조합과 같은 복수의 센서 신호의 조합, 또는 전술한 가능성 중 하나 이상에 의해 유도된 센서 신호를 처리함으로써 유도된 이차 센서 신호일 수 있다. 센서 신호의 비교가 통상적인 전자기기에 의해 상당히 간단하게 구현되므로, 중심 신호의 결정은 전자적으로 수행될 수 있거나, 소프트웨어에 의해 완전히 또는 부분적으로 수행될 수 있다. 구체적으로, 중심 신호는, 가장 높은 센서 신호; 가장 높은 센서 신호로부터 사전결정된 공차 범위 내에 있는 센서 신호의 그룹의 평균; 가장 높은 센서 신호를 갖는 광학 센서 및/또는 픽셀을 포함하는 광학 센서 및/또는 픽셀의 그룹 및 이웃하는 광학 센서 및/또는 픽셀의 사전결정된 그룹으로부터의 센서 신호의 평균; 가장 높은 센서 신호를 갖는 광학 센서 및/또는 픽셀을 포함하는 광학 센서 및/또는 픽셀의 그룹 및 이웃하는 광학 센서 및/또는 픽셀의 사전결정된 그룹으로부터의 센서 신호의 합; 가장 높은 센서 신호로부터 사전결정된 공차 범위 내에 있는 센서 신호의 그룹의 합; 사전결정된 임계치를 초과하는 센서 신호의 그룹의 평균; 사전결정된 임계치를 초과하는 센서 신호의 그룹의 합; 가장 높은 센서 신호를 갖는 광학 센서를 포함하는 광학 센서의 그룹 및 이웃하는 광학 센서의 사전결정된 그룹으로부터의 센서 신호의 적분; 가장 높은 센서 신호로부터의 사전결정된 공차 범위 내에 있는 센서 신호의 그룹의 적분; 사전결정된 임계치를 초과하는 센서 신호의 그룹의 적분으로부터 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다.
예를 들어, 합산 신호는 센서 신호를 가산하거나, 센서 신호를 적분하거나, 전체 매트릭스 또는 매트릭스 내의 관심 영역의 센서 신호를 평균화함으로써 유도될 수 있으며, 여기서 관심 영역은 거리 검출기(134)의 및/또는 매트릭스의 광학 센서(118) 중의 광학 센서에 의해 생성된 이미지 내에서 사전결정되거나 결정가능할 수 있다. 센서 신호를 가산, 적분 또는 평균화할 때, 센서 신호가 생성되는 실제 광학 센서는 가산, 적분 또는 평균화에서 제외되거나, 대안적으로 추가, 적분 또는 평균화에 포함될 수 있다. 평가 장치(120)는 전체 매트릭스 또는 매트릭스 내의 관심 영역의 신호를 적분함으로써 합산 신호를 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 빔 프로파일은 사다리꼴 빔 프로파일일 수 있고, 평가 장치는 전체 사다리꼴의 적분을 결정하도록 구성될 수 있다. 또한, 사다리꼴 빔 프로파일이 가정될 수 있는 경우, 에지 및 중심 신호의 결정은 에지의 경사 및 위치와 중심 플래토의 높이의 결정과, 기하학적 고려에 의한 에지 및 중심 신호의 유도와 같은, 사다리꼴 빔 프로파일의 특성을 사용하는 동등한 평가로 대체될 수 있다.
유사하게, 중심 신호 및 에지 신호는 또한 빔 프로파일의 원형 세그먼트(circular segment)와 같은 빔 프로파일의 세그먼트를 사용하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 빔 프로파일은 빔 프로파일의 중심을 통과하지 않는 할선(secant) 또는 현(chord)에 의해 2개의 세그먼트로 분할될 수 있다. 따라서, 하나의 세그먼트는 본질적으로 에지 정보를 포함하는 한편, 다른 세그먼트는 본질적으로 중심 정보를 포함한다. 예를 들어, 중심 신호에서 에지 정보의 양을 더욱 감소시키기 위해, 에지 신호가 중심 신호에서 더 감산될 수 있다.
조합된 신호(Q)는 중심 신호와 합산 신호를 조합함으로써 생성된 신호일 수 있다. 구체적으로, 결정은 하기 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 중심 신호를 합산 신호로 나눈 몫 또는 그 반대의 몫을 형성하는 것; 중심 신호의 배수를 합산 신호의 배수로 나눈 몫 또는 그 반대의 몫을 형성하는 것; 중심 신호의 선형 조합을 합산 신호의 선형 조합으로 나눈 몫 또는 그 반대의 몫을 형성하는 것. 추가적으로 또는 대안적으로, 조합된 신호(Q)는 중심 신호와 합산 신호 사이의 비교에 대한 적어도 하나의 정보 항목을 포함하는 임의의 신호 또는 신호 조합을 포함할 수 있다.
분광계 장치(110)는 적어도 하나의 물체(112)의 적어도 하나의 스펙트럼 또는 분광 정보를 결정하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치(110)는 결정된 거리 정보를 고려하여 적어도 하나의 분광 분석을 수행하도록 구성된 적어도 하나의 평가 장치(120)를 포함한다. 평가 장치(120)는 결정된 세로 좌표(z)를 고려하여 적어도 하나의 분광 분석을 수행하도록 구성될 수 있다. 분광 분석에서, 물체의 적어도 하나의 스펙트럼 또는 분광 정보가 결정될 수 있다. 구체적으로, 평가 장치(120)는 물체와 분광계 장치(110) 사이의 거리로 인한 광 감쇠를 결정하도록 구성될 수 있다. 분광 분석은 물체(112)의 존재로 인한 적어도 하나의 광 속성의 적어도 하나의 차이를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 광 속성의 차이는 적어도 하나의 파장 의존적 강도 차이, 적어도 하나의 파장 의존적 편광 차이로 구성된 그룹으로부터 선택될 수 있다. 평가 장치(120)는 광 감쇠를 고려하여 분광 분석을 수행하도록 구성될 수 있다. 평가 장치(120)는 광학 검출기에 의해 결정된 구성 파장 신호의 스펙트럼의 강도를 보정하도록 구성될 수 있다. 구체적으로, 평가 장치(120)는, 예를 들어 결정된 강도 값을 적어도 하나의 보정 함수로 곱하고 및/또는 나눔으로써, 광 감쇠에 대한 결정된 강도 값을 보정하도록 구성될 수 있다. 보정 함수는 경험적으로 및/또는 반경험적으로 및/또는 분석적으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 분광계 장치는 광학기기(optics), 광원, 광원의 특성, 먼지 등에 따른 배경 스펙트럼(background spectrum)을 측정함으로써 광 감쇠를 결정하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치(110)는 그로부터 배경 보정 함수와 같은 보정 함수를 유도하도록 구성될 수 있다. 그러나, 배경 스펙트럼을 측정하는 동안, 물체와 분광계 장치 사이의 거리는 고정된 상태로 유지될 수 있다. 분광계 장치는 이동식 분광계 장치일 수 있다. 구체적으로, 물체(112)와 분광계 장치(110) 사이의 거리는 가변적일 수 있다. 평가 장치(120)는 물체(112)와 분광계 장치(110) 사이의 거리의 변경을 결정하도록 구성될 수 있다. 따라서, 강도 값 및/또는 배경 스펙트럼은 물체와 분광계 장치 사이의 거리 및 거리 변경으로 인한 영향에 대해 추가로 보정되어야 한다. 평가 장치(120)는 물체와 분광계 장치 사이의 거리로 인한 영향에 대한 결정된 광 감쇠를 보정하도록 구성될 수 있다. 거리로 인한 광 감쇠를 보정하기 위해, 다항식 보정 함수(polynomial correction function), 예를 들어 이차 또는 고차 다항식 보정 함수와 같은 다른 보정 함수가 사용될 수 있다. 예를 들어, 거리 의존적 광 감쇠는 z에서의 오차 이하의 다항식으로 나눈 z에서의 삼차 이하의 다항식과 같은 z에서의 다항식의 분수(fraction)에 의해 보정될 수 있는 반면, 계수가 거리 의존적 광 감쇠 함수를 조정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 보정 함수는 유리 다항식 함수(rational polynomial function)일 수 있다. 예를 들어, 다항식 A·1/z2가 사용될 수 있으며, A는 계수 또는 상수이고 z는 세로 좌표(z)이다. 다른 보정 함수가 조명원의 발광 특성을 고려하여 결정될 수 있다. 또한, 다른 보정 함수는 물체의 사전결정된 반사 속성을 고려하여 결정될 수 있으며, 예를 들어 스폿 프로파일, 및/또는 물체의 가정된 반사 속성을 사용하여 결정될 수 있다. 또한, 보정 함수는 광학기기, 주변 광, 먼지, 온도로 인한 광 감쇠를 보정하고 거리 의존적 광 감쇠를 동시에 보정하는 조합된 보정 함수일 수 있다. 일 예로서, 조합된 보정 함수는 배경 보정 함수와 같은 거리 독립적 보정 함수와 거리 의존적 보정 함수의 곱일 수 있다.
분광계 장치(110)는 제2 구성 파장에 응답하여 생성된 제1 센서 신호 및 제2 센서 신호로부터 조합된 신호(Q)를 평가함으로써 물체의 적어도 하나의 다른 세로 좌표를 결정하도록 구성될 수 있다. 평가 장치(120)는 세로 좌표와 다른 세로 좌표로부터 조합된 세로 좌표(예컨대, 평균 값)를 결정하고 조합된 세로 좌표를 고려하여 분광 분석을 수행하도록 구성될 수 있다.
분광계 장치(110)는 비접촉 분광법을 위해 구성될 수 있다. 거리 정보를 결정하고 분광 측정의 보정을 위해 거리 정보를 사용하는 것은 물체와 분광계 장치 사이의 가변 거리를 허용한다. 직접적인 기계적 접촉 또는 특수 샘플 박스의 사용이 회피될 수 있다.
평가 장치(120)는 적어도 하나의 이미징 검출기(121)에 의해 결정된 물체(112)의 적어도 하나의 이미지를 평가함으로써 물체(112)의 재료 정보를 결정하도록 구성되는데, 도 1에서, 픽셀화된 광학 검출기(116) 또는 거리 검출기(134) 중 하나 또는 둘 모두는 이미징 검출기(121)로서 사용될 수 있다. 예를 들어, 재료 정보는 산란 계수, 반투명도, 투명도, 램버시안(Lambertian) 표면 반사로부터의 편차, 스펙클, 재료 및/또는 재료 클래스; 물체 유형 및/또는 물체 클래스 등으로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 속성일 수 있다. 재료 정보는 재료 속성에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 재료 속성은 거칠기, 재료 속으로의 광의 침투 깊이, 생물학적 또는 비생물학적 재료로서 재료를 특징짓는 속성, 반사율, 정반사율, 확산 반사율, 표면 속성, 반투명도 측정, 산란, 특히 후방 산란 거동 등으로 구성된 그룹으로부터 선택된 속성일 수 있다. 적어도 하나의 재료 속성은 산란 계수, 반투명도, 투명도, 램버시안 표면 반사로부터의 편차, 스펙클 등으로 구성된 그룹에서 선택되는 속성일 수 있다.
평가 장치(120)는 사전정의된 및/또는 사전결정된 재료 정보의 리스트 및/또는 테이블, 예를 들어, 룩업 리스트 또는 룩업 테이블을 포함하는 적어도 하나의 데이터베이스(140)를 포함할 수 있다. 재료 정보의 리스트 및/또는 테이블은 본 발명에 따른 분광계를 사용하여 적어도 하나의 테스트 측정을 수행함으로써, 예를 들어 알려진 재료 속성을 갖는 샘플을 사용하여 재료 테스트를 수행함으로써 결정 및/또는 생성될 수 있다. 재료 정보의 리스트 및/또는 테이블은 제조업체 측에서 및/또는 분광계 장치의 사용자에 의해 결정 및/또는 생성될 수 있다. 재료 정보는 재료 이름, 생물학적 또는 비생물학적 재료와 같은 재료 그룹, 반투명 또는 비반투명 재료, 금속 또는 비금속, 피부 또는 비-피부, 모피 또는 비-모피, 카페트 또는 비-카페트, 반사 또는 비-반사, 정반사 또는 비-정반사, 거품(foam) 또는 비-거품, 모발 또는 비-모발, 거칠기 그룹 등 중 하나 이상과 같은 재료 분류자에 할당될 수 있다. 평가 장치(120)는 재료 정보 및 관련 재료 이름 및/또는 재료 그룹을 포함하는 리스트 및/또는 테이블을 포함하는 적어도 하나의 데이터베이스(142)를 포함할 수 있다.
물체(112)는 하나 이상의 물품 및/또는 물품의 하나 이상의 부분을 포함할 수 있으며, 여기서 적어도 하나의 물품 또는 이의 적어도 하나의 부분은 조사에 적합한 스펙트럼을 제공할 수 있는 적어도 하나의 성분을 포함할 수 있다. 추가로 또는 대안적으로, 물체(112)는 인간(예컨대, 사용자) 또는 동물의 하나 이상의 신체 부위 또는 체액과 같은 하나 이상의 살아있는 존재 및/또는 그의 하나 이상의 부분일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 예를 들어, 물체(112)는 장면, 인간과 같은 사람, 목재, 카페트, 거품, 소와 같은 동물, 식물, 조직(tissue)의 일부, 금속, 장난감, 금속성 물체, 음료수, 과일, 고기, 생선과 같은 식품, 접시, 화장품, 도포되는 화장품, 천, 모피, 모발, 유지관리 제품, 크림, 오일, 파우더, 카페트, 주스, 현탁액, 도료, 식물, 신체, 신체의 일부, 유기물, 무기물, 반사재, 스크린, 디스플레이, 벽, 사진과 같은 종이 시트로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 물체일 수 있다. 물체(112)는 조명이 투영되는 적어도 하나의 표면을 포함할 수 있다. 표면은 분광계 장치를 향해 조명을 적어도 부분적으로 반사하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 이 이론에 구속되기를 바라지 않고, 인간의 피부는 반사 프로파일(후방 산란 프로파일이라고도 함)을 가질 수 있으며, 이는 표면 반사로 지칭되는 표면의 후방 반사에 의해 생성된 부분, 및 후방 반사의 확산 부분으로 지칭되는, 피부를 관통하는 광으로부터의 심한 난반사에 의해 생성된 부분을 포함한다. 인간 피부의 반사 프로파일과 관련하여, "Lasertechnik in der Medizin: Grundlagen, Systeme, Anwendungen", "Wirkung von Laserstrahlung auf Gewebe", 1991, 171~266페이지, Jurgen Eichler, Theo Seiler, Springer Verlag, ISBN 0939-0979를 참조한다. 피부의 표면 반사는 근적외선 쪽으로 파장이 증가함에 따라 증가할 수 있다. 또한, 가시광선에서 근적외선으로 파장이 증가함에 따라 침투 깊이가 증가할 수 있다. 후방 반사의 확산 부분은 광의 투과 깊이에 따라 증가할 수 있다. 이러한 재료 속성은 특히 후방 산란 프로파일을 분석함으로써 피부를 다른 물질과 구별하는 데 사용될 수 있다.
구체적으로, 분광계 장치(110)는 생물학적 조직, 특히 인간 피부의 검출을 위해 구성될 수 있다. 분광계 장치(110)는 생물학적 조직, 특히 인간 피부의 검출, 특히 광학 검출을 위한 장치일 수 있다. "생물학적 조직의 검출"은 검사되거나 테스트 대상인 표면이 생물학적 조직, 특히 인간 피부이거나 이를 포함하는지 여부를 결정 및/또는 확인하는 것, 및/또는 생물학적 조직, 특히 인간 피부를 다른 조직, 특히 다른 표면과 구별하는 것, 및/또는 상이한 유형의 인간 조직(근육, 지방, 장기 등)을 구별하는 것과 같은 상이한 유형의 생물학적 조직을 구별하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 생물학적 조직은 피부, 모발, 근육, 지방, 장기 등과 같은 인간 조직 또는 그의 일부일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 예를 들어, 생물학적 조직은 피부, 모피, 근육, 지방, 장기 등과 같은 동물 조직 또는 그의 일부일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 예를 들어, 생물학적 조직은 식물 조직 또는 이의 일부일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 분광계 장치(110)는 동물 조직 또는 그 일부를, 예를 들어 농기계 또는 착유기의 무기 조직, 금속 표면, 플라스틱 표면 중 하나 이상과 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치(110)는 식물 조직 또는 이의 일부를, 예를 들어 농기계의 무기 조직, 금속 표면, 플라스틱 표면 중 하나 이상과 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치(110)는 음식 및/또는 음료를 접시 및/또는 유리와 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치(110)는 과일, 육류 및 생선과 같은 다양한 유형의 식품을 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치(110)는 화장품 및/또는 도포되는 화장품을 인간 피부와 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치(110)는 거품, 종이, 목재, 디스플레이, 스크린으로부터 인간의 피부를 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치는 사람의 피부를 의류와 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치(110)는 유지관리 제품을 금속 구성요소 등과 같은 기계 구성요소의 재료와 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치(110)는 유기 재료를 무기 재료와 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치(110)는 인간의 생물학적 조직을 인공 또는 무생물의 표면과 구별하도록 구성될 수 있다. 분광계 장치(110)는 특히 비치료 및 비진단 응용분야에 사용될 수 있다.
평가 장치(120)는 이미징 검출기(121)에 의해 결정된 물체(112)의 이미지에 적어도 하나의 재료 의존적 이미지 필터(Ф)를 적용함으로써 재료 정보를 결정하도록 구성될 수 있다. 구체적으로, 평가 장치(120)는 픽셀화된 광학 검출기(116) 및/또는 거리 검출기(134)에 의해 결정된 물체(112)의 이미지에 재료 의존적 이미지 필터(Ф)를 적용함으로써 적어도 하나의 물질 특징(
)을 결정하도록 구성될 수 있다.
재료 의존적 이미지 필터는 (1) 휘도 필터; 스폿 형상 필터; 제곱 놈 기울기(squared norm gradient); 표준 편차; 가우스 필터 또는 중간 값 필터와 같은 평활도 필터; 그레이 레벨 발생 기반 콘트라스트 필터; 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터; 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터; 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터; 로의 에너지 필터; 임계 영역 필터; 또는 이들의 선형 조합; 또는 (2) 휘도 필터, 스폿 형상 필터, 제곱 놈 기울기, 표준 편차, 평활도 필터, 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터, 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터, 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터, 로의 에너지 필터, 임계 영역 필터, 또는 이들의 선형 조합 중 하나 이상과 |ρФother,Фm|≥0.40인 상관관계를 갖는 추가의 재료 의존적 이미지 필터(Фother)로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 필터일 수 있고, Фm은 휘도 필터, 스폿 형상 필터, 제곱 놈 기울기, 표준 편차, 평활도 필터, 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터, 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터, 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터, 로의 에너지 필터, 임계 영역 필터, 또는 이들의 선형 조합 중 하나이다.
픽셀화된 광학 검출기(116)는 물체(112)의 이미지의 적어도 하나의 반사 특징의 빔 프로파일을 기록하도록 구성될 수 있다. 평가 장치(120)는 픽셀화된 광학 검출기(116)에 의해 제공되는 이미지 내의 적어도 하나의 반사 특징, 구체적으로 적어도 하나의 광점을 식별 및/또는 선택하도록 구성될 수 있다. 평가 장치(120)는 반사 특징을 식별하기 위해 적어도 하나의 이미지 분석 및/또는 이미지 처리를 수행하도록 구성될 수 있다. 이미지 분석 및/또는 이미지 처리는 적어도 하나의 특징 검출 알고리즘을 사용할 수 있다. 이미지 분석 및/또는 이미지 처리는, 필터링; 적어도 하나의 관심 영역의 선택; 센서 신호에 의해 생성된 이미지와 적어도 하나의 오프셋 사이의 차이 이미지의 형성; 센서 신호에 의해 생성된 이미지를 반전시키는 것에 의한 센서 신호의 반전; 서로 다른 시간에 센서 신호에 의해 생성된 이미지 사이의 차이 이미지의 형성; 배경 수정; 컬러 채널로의 분해; 색조로의 분해; 포화; 및 밝기 채널; 주파수 분해; 특이값 분해; 블롭(blob) 검출기를 적용하는 것; 코너 검출기를 적용하는 것; 헤센 필터의 결정 인자를 적용하는 것; 원리 곡률 기반 영역 검출기를 적용하는 것; 최대로 안정적인 극단 영역 검출기를 적용하는 것; 일반화된 허프 변환을 적용하는 것; 능선 검출기(a ridge detector)를 적용하는 것; 아핀 불변 특징 검출기를 적용하는 것; 아핀 적응 관심 포인트 연산자를 적용하는 것; 해리스 아핀 영역 검출기를 적용하는 것; 헤센 아핀 영역 검출기를 적용하는 것; 스케일 불변 특징 변환을 적용하는 것; 스케일 공간 극한 검출기를 적용하는 것; 국소 특징 검출기를 적용하는 것; SURF(speeded up robust features) 알고리즘을 적용하는 것; 기울기 위치 및 방향 히스토그램 알고리즘을 적용하는 것; 지향된 기울기 디스크립터의 히스토그램을 적용하는 것; 드리체(Deriche) 에지 검출기를 적용하는 것; 차분 에지 검출기를 적용하는 것; 시공간 관심 포인트 검출기를 적용하는 것; 모라벡(Moravec) 코너 검출기를 적용하는 것; 캐니(Canny) 에지 검출기를 적용하는 것; LoG(Laplacian of Gaussian) 필터를 적용하는 것; 가우시안 차이 필터를 적용하는 것; 소벨 연산자를 적용하는 것; 라플라스 연산자를 적용하는 것; 샤르(Scharr) 연산자를 적용하는 것; 프리위트(Prewitt) 연산자를 적용하는 것; 로버츠 연산자를 적용하는 것; 키르슈(Kirsch) 연산자를 적용하는 것; 고역 통과 필터를 적용하는 것; 저역 통과 필터를 적용하는 것; 푸리에 변환을 적용하는 것; 라돈 변환을 적용하는 것; 호(Hough) 변환을 적용하는 것; 웨이블릿 변환을 적용하는 것; 임계값을 설정하는 것; 바이너리 이미지를 생성하는 것 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 구체적으로, 이미지의 평가는 이미지에서 관심 영역을 선택하는 것을 포함한다. 관심 영역은 사용자에 의해 수동으로 결정될 수 있거나 센서 요소에 의해 생성된 이미지 내의 물체를 인식하는 것과 같이 자동으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 스폿형 반사 특징의 경우, 관심 영역은 스폿 프로파일 주변의 영역으로 선택될 수 있다.
예를 들어, 조명원(128)은, 복수의 조명된 영역이 거리 검출기(134) 및/또는 광학 센서(118)의 매트릭스, 예를 들어 CMOS 검출기 상에 생성되도록 포인트 클라우드를 생성 및/또는 투영하도록 적응될 수 있다. 추가적으로, 스펙클 및/또는 외부광 및/또는 다중 반사로 인한 교란과 같은 교란이 거리 검출기(134) 및/또는 광학 센서의 매트릭스에 존재할 수 있다. 평가 장치(120)는 적어도 하나의 관심 영역, 예를 들어 물체의 세로 좌표를 결정하는 데 사용되는 광 빔에 의해 조명되는 하나 이상의 픽셀을 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 평가 장치(120)는 필터링 방법, 예를 들어 블롭 분석 및/또는 에지 필터 및/또는 물체 인식 방법을 수행하도록 구성될 수 있다.
평가 장치(120)는 적어도 하나의 이미지 보정을 수행하도록 구성될 수 있다. 이미지 보정은 적어도 하나의 배경 빼기를 포함할 수 있다. 평가 장치(120)는 예를 들어 추가 조명 없는 이미징에 의해 반사 빔 프로파일로부터 배경광의 영향을 제거하도록 구성될 수 있다.
평가 장치(120)는 물체의 이미지의 빔 프로파일을 평가함으로써 재료 정보를 결정하도록 구성될 수 있다. 반사 빔 프로파일이라고도 하는 이미지의 빔 프로파일은 사다리꼴 빔 프로파일, 삼각형 빔 프로파일, 원추형 빔 프로파일 및 가우스 빔 프로파일들의 선형 조합으로 구성된 그룹에서 선택될 수 있다.
이미지는 2차원 함수 f(x,y)일 수 있고, 여기서 밝기 및/또는 컬러 값은 이미지의 임의의 x,y-위치에 대해 주어진다. 위치는 기록 픽셀에 대응하여 이산화될 수 있다. 밝기 및/또는 컬러는 광학 센서의 비트 깊이에 대응하여 이산화될 수 있다. 이미지 필터는 빔 프로파일 및/또는 빔 프로파일의 적어도 하나의 특정 영역에 적용된 적어도 하나의 수학적 연산일 수 있다. 구체적으로, 이미지 필터(Ф)는 이미지(f) 또는 이미지의 관심 영역을 실수에 매핑(Ф(f(x,y)) = 
)에 매핑하는데, 여기서 
는 특징, 특히 재료 의존적 이미지 필터의 경우에 재료 특징을 나타낸다. 이미지는 노이즈의 영향을 받을 수 있으며 특징의 경우에도 마찬가지이다. 따라서, 특징은 확률 변수일 수 있다. 특징은 정규 분포화될 수 있다. 특징이 정규 분포화되어 있지 않은 경우, 정규 분포화되도록 예컨대, Box-Cox-변환을 통해 변환될 수 있다.
평가 장치는 적어도 하나의 재료 의존적 이미지 필터(Ф)를 이미지에 적용함으로써 적어도 하나의 재료 특징(
)을 결정하도록 구성될 수 있다. 재료 의존적 이미지 필터는, (1) 휘도 필터; 스폿 형상 필터; 제곱 놈 기울기(squared norm gradient); 표준 편차; 가우스 필터 또는 중간 값 필터와 같은 평활도 필터; 그레이 레벨 발생 기반 콘트라스트 필터; 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터; 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터; 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터; 로의 에너지 필터; 임계 영역 필터; 또는 이들의 선형 조합; 또는 (2) 휘도 필터, 스폿 형상 필터, 제곱 놈 기울기, 표준 편차, 평활도 필터, 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터, 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터, 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터, 로의 에너지 필터, 임계 영역 필터, 또는 이들의 선형 조합 중 하나 이상과 |ρФother,Фm|≥0.40인 상관관계를 갖는 추가의 재료 의존 이미지 필터(Фother)로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 필터일 수 있고, Фm은 휘도 필터, 스폿 형상 필터, 제곱 놈 기울기, 표준 편차, 평활도 필터, 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터, 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터, 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터, 로의 에너지 필터, 임계 영역 필터, 또는 이들의 선형 조합 중 하나이다. 추가의 재료 의존적 이미지 필터(Фother)는 |ρФother,Фm|≥0.60, 바람직하게는 |ρФother,Фm|≥0.80에 의해 하나 이상의 재료 의존적 이미지 필터(Фm)와 상관될 수 있다.
재료 의존적 이미지 필터는 가설 테스트를 통과한 적어도 하나의 임의의 필터(Φ)일 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, 용어 "가설 테스트를 통과한다"는 귀무 가설(H0)이 기각되고 대립 가설(H1)이 채택된다는 사실을 지칭한다. 가설 테스트는 미리 정의된 데이터 세트에 이미지 필터를 적용함으로써 이미지 필터의 재료 의존성을 테스트하는 것을 포함할 수 있다. 데이터 세트는 복수의 빔 프로파일 이미지를 포함할 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, "빔 프로파일 이미지"라는 용어는 아래의 NB 가우스 방사형 기저 함수의 합을 의미하며,
여기서, NB 가우스 방사형 기저 함수의 각각은 중심(xlk,ylk), 전치 인자(alk) 및 지수 인자(
)에 의해 정의된다. 지수 인자는 모든 이미지에서 모든 가우스 함수에 대해 동일하다. 중심 위치(xlk, ylk)는 모든 이미지에 대해 동일하다 
: 
, 
. 데이터 세트에서 빔 프로파일 이미지의 각각은 재료 분류자 및 거리에 해당할 수 있다. 재료 분류자는 '재료 A', '재료 B' 등과 같은 레이블일 수 있다. 빔 프로파일 이미지는 fk(x,y)에 대한 위의 공식을 다음 파라미터 테이블과 조합하여 사용하여 생성될 수 있다.
x, y의 값은 
인 픽셀에 대응하는 정수이다. 이미지는 32x32의 픽셀 크기를 가질 수 있다. 빔 프로파일 이미지의 데이터세트는 fk에 대한 위의 공식을 파라미터 세트와 연계하여 사용함으로써 생성되어 fk의 연속적인 설명을 얻을 수 있다. 32x32 이미지에서 각 픽셀에 대한 값은 fk(x,y)에서 x, y에 대해 0, …, 31의 정수 값을 삽입함으로써 얻어질 수 있다. 예를 들어, 픽셀(6,9)에 대해, 값 fk(6,9)가 계산될 수 있다.
이어서, 각각의 이미지 fk에 대해, 필터(Φ)에 대응하는 특징 값(
)이 계산될 수 있고, 
, 여기서 zk는 미리정의된 데이터 세트로부터 이미지(fk)에 대응하는 거리 값이다. 이는 대응하는 생성된 특징 값(
)을 갖는 데이터세트를 생성한다. 가설 테스트는 필터가 재료 분류자를 구별하지 않는다는 귀무 가설을 사용할 수 있다. 귀무 가설은 
로 주어질 수 있고, 여기서 μm은 특징 값(
)에 대응하는 각 재료 그룹의 기대 값이다. 인덱스(m)는 재료 그룹을 나타낸다. 가설 테스트는 필터가 두 개 이상의 재료 분류자를 구별한다는 대립 가설로 사용할 수 있다. 대립 가설은 
로 주어질 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "재료 분류자를 구별하지 않는다"는 용어는 재료 분류자의 기대값이 동일하다는 것을 의미한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "재료 분류자를 구별한다"는 용어는 재료 분류자의 적어도 2개의 기대값이 다르다는 것을 의미한다. 본 명세서에 사용된 바와 같이 "적어도 2개의 재료 분류자를 구별한다"는 "적합한 재료 분류자"와 동의어로 사용된다. 가설 테스트는 생성된 특징 값에 대한 적어도 하나의 분산 분석(ANOVA)을 포함할 수 있다. 특히, 가설 테스트는 J 개의 재료 각각에 대한 특징 값의 평균값, 즉 
에 대한 총 J 개의 평균값 
을 결정하는 것을 포함할 수 있고, 여기서 Nm은 미리정의된 데이터 세트의 J 개의 재료 각각에 대한 특징 값을 제공한다. 가설 테스트는 모든 N개의 특징 값의 평균값 
을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 가설 테스트는 아래의 수식 내에서 평균 합 제곱을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
가설 테스트는 아래 수식 사이의 평균 제곱합을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
가설 테스트는 F-테스트를 수행하는 것을 포함할 수 있다:
여기서, Ix는 정규화된 불완전 베타 함수 
이고, 오일러 베타 함수 
및 
는 불완전 베타 함수이다. 이미지 필터는 p-값(p)이 미리정의된 유의 수준보다 작거나 같으면 가설 테스트를 통과할 수 있다. 필터는 p ≤ 0.075, 바람직하게는 p ≤ 0.05, 더 바람직하게는 p ≤ 0.025, 가장 바람직하게는 p ≤ 0.01인 경우 가설 테스트를 통과할 수 있다. 예를 들어, 미리정의된 유의 수준이 α = 0.075인 경우 이미지 필터는 p-값이 α = 0.075보다 작으면 가설 테스트를 통과할 수 있다. 이 경우 귀무 가설(H0)은 기각될 수 있고 대립 가설(H1)은 채택될 수 있다. 따라서, 이미지 필터는 적어도 두 개의 재료 분류자를 구별한다. 따라서 이미지 필터는 가설 테스트를 통과한다.
이하에서, 반사 이미지가 적어도 하나의 반사 특징, 특히 스폿 이미지를 포함한다고 가정하여 이미지 필터가 설명된다. 스폿 이미지(f)는 함수(
)에 의해 제공될 수 있으며, 여기서, 이미지(f)의 배경은 이미 공제될 수 있다. 그러나, 다른 반사 특징이 가능할 수도 있다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 휘도 필터일 수 있다. 휘도 필터는 스폿의 휘도 측정값을 재료 특징으로 반환할 수 있다. 재료 특징은 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서, f는 스폿 이미지이다. 스폿의 거리는 z로 표시되며, 여기서 z는 예를 들어 디포커스로부터의 깊이비 기술 또는 광자로부터의 깊이비 기술을 사용하거나 삼각 측량 기술을 사용하여 얻어질 수 있다. 재료의 표면 법선은 
로 주어지며 적어도 3개의 측정 지점에 걸쳐 있는 표면의 법선으로 얻어질 수 있다. 벡터 
는 광원의 방향 벡터이다. 스폿의 위치는 디포커스로부터의 깊이비 기술 또는 광자로부터의 깊이비 기술을 사용하고 및/또는 광원의 위치가 검출기 시스템의 파라미터로 알려진 삼각측량 기술을 사용하여 알려지기 때문에, dray는 스폿과 광원 위치 간의 차이 벡터이다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 스폿 형상에 의존하는 출력을 갖는 필터일 수 있다. 이 재료 의존적 이미지 필터는 재료의 반투명도와 상관관계가 있는 값을 재료 특징으로 반환할 수 있다. 재료의 반투명은 스폿의 형상에 영향을 준다. 재료 특징은 아래에 의해 주어질 수 있다.
여기서, 0<α,β<1은 스폿 높이 h에 대한 가중치이고 H는 헤비사이드(Heavyside) 함수를 나타내는데, 즉, H(x)=1:x≥0, H(x)=0:x<0이다. 스폿 높이(h)는 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서, Br은 반경이 r인 스폿의 내부 원이다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 제곱 놈 기울기일 수 있다. 이 재료 의존적 이미지 필터는 스폿의 부드러운 전이 및 경직된 전이 및/또는 거칠기의 측정과 상관되는 값을 재료 특징으로서 반환할 수 있다. 재료 특징은 아래에 의해 정의될 수 있다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 표준 편차일 수 있다. 스폿의 표준 편차는 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서 μ는 
로 주어진 평균값이다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 가우시안 필터 또는 중간 값 필터와 같은 평활도 필터일 수 있다. 평활도 필터의 일 실시예에서, 이 이미지 필터는 체적 산란이 확산 산란 재료와 비교하여 더 적은 스펙클 콘트라스트를 나타낸다는 관찰을 참조할 수 있다. 이 이미지 필터는 스펙클 콘트라스트에 대응하는 스폿의 평활도를 재료 특징으로 정량화할 수 있다. 재료 특징은 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서 F는 평활도 함수, 예를 들어 중간 값 필터 또는 가우시안 필터이다. 이 이미지 필터는 위의 공식에 설명된 바와 같이 거리(z)로 나누는 것을 포함할 수 있다. 거리(z)는 예를 들어 디포커스로부터의 깊이비 기술 또는 광자로부터의 깊이비 기술을 사용하고 및/또는 삼각측량 기술을 사용하여 결정될 수 있다. 이렇게 하면 필터가 거리에 둔감해질 수 있다. 평활도 필터의 일 실시예에서, 평활도 필터는 추출된 스펙클 노이즈 패턴의 표준 편차에 기초할 수 있다. 스펙클 노이즈 패턴(N)은 아래에 의해 경험적으로 설명할 수 있다.
여기서, f0은 스펙클이 제거된 이미지이다. N(X)는 스텍클 패턴을 모델링하는 노이즈 항이다. 스펙클이 제거된 이미지의 계산은 어려울 수 있다. 따라서, 스펙클이 제거된 이미지는 f의 평활 버전, 즉 
로 근사화될 수 있으며, 여기서 F는 가우시안 필터 또는 중간 값 필터와 같은 평활도 연산자이다. 따라서, 스펙클 패턴의 근사치는 아래에 의해 주어질 수 있다.
이 필터의 재료 특징은 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서, Var는 분산 함수를 나타낸다.
예를 들어, 이미지 필터는 그레이 레벨 발생 기반 콘트라스트 필터일 수 있다. 이 재료 필터는 그레이 레벨 발생 매트릭스 
에 기반할 수 있는 반면, 
는 그레이 조합 
의 발생 레이트이고, 관계(ρ)는 (x1,y1)과 (x2,y2) 사이의 거리를 정의하며, 이는 ρ(x,y)=(x+a,y+b)이고, a 및 b는 0,1에서 선택된다.
그레이 레벨 발생 기반 콘트라스트 필터의 재료 특징은 아래에 의해 주어질 수 있다.
예를 들어, 이미지 필터는 그레이 레벨 발생 기반의 에너지 필터일 수 있다. 이 재료 필터는 위에서 정의한 그레이 레벨 발생 매트릭스를 기반으로 한다.
그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터의 재료 특징은 아래에 의해 주어질 수 있다.
예를 들어, 이미지 필터는 그레이 레벨 발생 기반의 균질성 필터일 수 있다. 이 재료 필터는 위에서 정의한 그레이 레벨 발생 매트릭스를 기반으로 한다.
그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터의 재료 특징은 아래에 의해 주어질 수 있다.
예를 들어, 이미지 필터는 그레이 레벨 발생 기반의 비유사성 필터일 수 있다. 이 재료 필터는 위에서 정의한 그레이 레벨 발생 매트릭스를 기반으로 한다. 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터의 재료 특징은 아래에 의해 주어질 수 있다.
예를 들어, 이미지 필터는 로의 에너지 필터일 수 있다. 이 재료 필터는 법칙 벡터 L5=[1,4,6,4,1] 및 E5=[-1,-2,0,-2,-1] 및 매트릭스 L5(E5)T 및 E5(L5)T에 기초할 수 있다.
이미지(fk)는 이들 매트릭스와 콘볼루션된다:
그리고
반면, 로의 에너지 필터의 재료 특징은 아래에 의해 결정될 수 있다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 임계 영역 필터일 수 있다. 이 재료 특징은 이미지 평면에서 두 영역과 관련될 수 있다. 제1 영역(Ω1)은 함수(f)가 f의 최대값에 α를 곱한 것보다 큰 영역일 수 있다. 제2 영역(Ω2)은 함수(f)가 f의 최대값에 α를 곱한 것보다 작지만 임계값(ε)에 f의 최대값을 곱한 것보다 큰 영역일 수 있다. 바람직하게는 α는 0.5일 수 있고 ε은 0.05일 수 있다. 스펙클이나 노이즈로 인해, 영역이 단순히 스폿 중심 주변의 내부 및 외부 원에 해당하지 않을 수 있다. 예를 들어, Ω1은 외부 원에 스펙클 또는 연결되지 않은 영역을 포함할 수 있다. 재료 특징은 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서,
및 
이다.
재료 정보(m)는 
과 m 사이의 사전결정된 관계를 이용하여 결정될 수 있다. 평가 장치는 물체의 재료 정보를 결정하기 위해 재료 특징(
)과 물체의 재료 정보 사이의 적어도 하나의 사전결정된 관계를 사용하도록 구성될 수 있다. 사전결정된 관계는 경험적 관계, 반-경험적 관계 및 분석적으로 유도된 관계 중 하나 이상일 수 있다. 평가 장치는 룩업 리스트 또는 룩업 테이블과 같은 사전결정된 관계를 저장하기 위한 적어도 하나의 데이터 저장 장치를 포함할 수 있다.
이상적인 경우 이미지 필터는 재료 속성에만 의존하는 특징을 생성할 수 있다. 그러나, 빔 프로파일 분석에 사용되는 이미지 필터는 거리 및 반투명도와 같은 재료 속성에 따라 달라지는 특징을 생성할 수 있다. 재료 의존적 이미지 필터 중 적어도 하나는 거리의 함수일 수 있다. 평가 장치는 사용된 재료 의존적 이미지 필터가 거리의 함수인지 여부를 결정하도록 구성될 수 있다. 구체적으로, 평가 장치는 재료 의존적 이미지 필터의 상관 계수 및 거리 정보를 결정하는 데 사용되는 방법을 결정하도록 구성될 수 있다. 거리 정보 결정에 사용된 방법과 재료 의존적 이미지 필터의 상관 계수가 1 또는 -1에 가까울 경우, 가장 낮은 분산을 갖는 주축에 재료 특징을 투영함으로써 거리를 투영할 수 있다. 예를 들어, 재료 특징은 상관하는 주요 구성요소에 직교하는 축에 투영될 수 있다. 다시 말해서, 재료 특징은 제2 주요 구성요소에 투영될 수 있다. 이는 당업자에게 공지된 주요 구성요소 분석을 사용하여 수행될 수 있다.
재료 정보는 세로 좌표(z)에 대한 정보가 
의 평가를 위해 고려될 수 있도록 세로 좌표(z)를 결정한 후 후속적으로 
을 평가함으로써 결정될 수 있다. 구체적으로, 재료 정보(m)는 함수 m(z, 
)에 의해 결정될 수 있다. 함수는 사전정의 및/또는 사전결정될 수 있다. 예를 들어, 함수는 선형 함수일 수 있다.
이어서, 각각의 이미지 fk에 대해, 필터(Φ)에 대응하는 특징 값(
)이 계산될 수 있고, 
, 여기서 zk는 미리정의된 데이터 세트로부터 이미지(fk)에 대응하는 거리 값이다. 이는 대응하는 생성된 특징 값(
)을 갖는 데이터세트를 생성한다. 가설 테스트는 필터가 재료 분류자를 구별하지 않는다는 귀무 가설을 사용할 수 있다. 귀무 가설은 
로 주어질 수 있고, 여기서 μm은 특징 값(
)에 대응하는 각 재료 그룹의 기대 값이다. 인덱스(m)는 재료 그룹을 나타낸다. 가설 테스트는 필터가 두 개 이상의 재료 분류자를 구별한다는 대립 가설로 사용할 수 있다. 대립 가설은 
로 주어질 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "재료 분류자를 구별하지 않는다"는 용어는 재료 분류자의 기대값이 동일하다는 것을 의미한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "재료 분류자를 구별한다"는 용어는 재료 분류자의 적어도 2개의 기대값이 다르다는 것을 의미한다. 본 명세서에 사용된 바와 같이 "적어도 2개의 재료 분류자를 구별한다"는 "적합한 재료 분류자"와 동의어로 사용된다. 가설 테스트는 생성된 특징 값에 대한 적어도 하나의 분산 분석(ANOVA)을 포함할 수 있다. 특히, 가설 테스트는 J 개의 재료 각각에 대한 특징 값의 평균값, 즉 
에 대한 총 J 개의 평균값 
을 결정하는 것을 포함할 수 있고, 여기서 Nm은 미리정의된 데이터 세트의 J 개의 재료 각각에 대한 특징 값을 제공한다. 가설 테스트는 모든 N개의 특징 값의 평균값 
을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 가설 테스트는 아래의 수식 내에서 평균 합 제곱을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
가설 테스트는 아래 수식 사이의 평균 제곱합을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
가설 테스트는 F-테스트를 수행하는 것을 포함할 수 있다:
여기서, Ix는 정규화된 불완전 베타 함수 
이고, 오일러 베타 함수 
및 
는 불완전 베타 함수이다. 이미지 필터는 p-값(p)이 미리정의된 유의 수준보다 작거나 같으면 가설 테스트를 통과할 수 있다. 필터는 p ≤ 0.075, 바람직하게는 p ≤ 0.05, 더 바람직하게는 p ≤ 0.025, 가장 바람직하게는 p ≤ 0.01인 경우 가설 테스트를 통과할 수 있다. 예를 들어, 미리정의된 유의 수준이 α = 0.075인 경우 이미지 필터는 p-값이 α = 0.075보다 작으면 가설 테스트를 통과할 수 있다. 이 경우 귀무 가설(H0)은 기각될 수 있고 대립 가설(H1)은 채택될 수 있다. 따라서, 이미지 필터는 적어도 두 개의 재료 분류자를 구별한다. 따라서 이미지 필터는 가설 테스트를 통과한다.
이하에서, 반사 이미지가 적어도 하나의 반사 특징, 특히 스폿 이미지를 포함한다고 가정하여 이미지 필터가 설명된다. 스폿 이미지(f)는 함수(
)에 의해 제공될 수 있으며, 여기서, 이미지(f)의 배경은 이미 공제될 수 있다. 그러나, 다른 반사 특징이 가능할 수도 있다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 휘도 필터일 수 있다. 휘도 필터는 스폿의 휘도 측정값을 재료 특징으로 반환할 수 있다. 재료 특징은 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서, f는 스폿 이미지이다. 스폿의 거리는 z로 표시되며, 여기서 z는 예를 들어 디포커스로부터의 깊이비 기술 또는 광자로부터의 깊이비 기술을 사용하거나 삼각 측량 기술을 사용하여 얻어질 수 있다. 재료의 표면 법선은 
로 주어지며 적어도 3개의 측정 지점에 걸쳐 있는 표면의 법선으로 얻어질 수 있다. 벡터 
는 광원의 방향 벡터이다. 스폿의 위치는 디포커스로부터의 깊이비 기술 또는 광자로부터의 깊이비 기술을 사용하고 및/또는 광원의 위치가 검출기 시스템의 파라미터로 알려진 삼각측량 기술을 사용하여 알려지기 때문에, dray는 스폿과 광원 위치 간의 차이 벡터이다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 스폿 형상에 의존하는 출력을 갖는 필터일 수 있다. 이 재료 의존적 이미지 필터는 재료의 반투명도와 상관관계가 있는 값을 재료 특징으로 반환할 수 있다. 재료의 반투명은 스폿의 형상에 영향을 준다. 재료 특징은 아래에 의해 주어질 수 있다.
여기서, 0<α,β<1은 스폿 높이 h에 대한 가중치이고 H는 헤비사이드(Heavyside) 함수를 나타내는데, 즉, H(x)=1:x≥0, H(x)=0:x<0이다. 스폿 높이(h)는 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서, Br은 반경이 r인 스폿의 내부 원이다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 제곱 놈 기울기일 수 있다. 이 재료 의존적 이미지 필터는 스폿의 부드러운 전이 및 경직된 전이 및/또는 거칠기의 측정과 상관되는 값을 재료 특징으로서 반환할 수 있다. 재료 특징은 아래에 의해 정의될 수 있다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 표준 편차일 수 있다. 스폿의 표준 편차는 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서 μ는 
로 주어진 평균값이다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 가우시안 필터 또는 중간 값 필터와 같은 평활도 필터일 수 있다. 평활도 필터의 일 실시예에서, 이 이미지 필터는 체적 산란이 확산 산란 재료와 비교하여 더 적은 스펙클 콘트라스트를 나타낸다는 관찰을 참조할 수 있다. 이 이미지 필터는 스펙클 콘트라스트에 대응하는 스폿의 평활도를 재료 특징으로 정량화할 수 있다. 재료 특징은 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서 F는 평활도 함수, 예를 들어 중간 값 필터 또는 가우시안 필터이다. 이 이미지 필터는 위의 공식에 설명된 바와 같이 거리(z)로 나누는 것을 포함할 수 있다. 거리(z)는 예를 들어 디포커스로부터의 깊이비 기술 또는 광자로부터의 깊이비 기술을 사용하고 및/또는 삼각측량 기술을 사용하여 결정될 수 있다. 이렇게 하면 필터가 거리에 둔감해질 수 있다. 평활도 필터의 일 실시예에서, 평활도 필터는 추출된 스펙클 노이즈 패턴의 표준 편차에 기초할 수 있다. 스펙클 노이즈 패턴(N)은 아래에 의해 경험적으로 설명할 수 있다.
여기서, f0은 스펙클이 제거된 이미지이다. N(X)는 스텍클 패턴을 모델링하는 노이즈 항이다. 스펙클이 제거된 이미지의 계산은 어려울 수 있다. 따라서, 스펙클이 제거된 이미지는 f의 평활 버전, 즉 
로 근사화될 수 있으며, 여기서 F는 가우시안 필터 또는 중간 값 필터와 같은 평활도 연산자이다. 따라서, 스펙클 패턴의 근사치는 아래에 의해 주어질 수 있다.
이 필터의 재료 특징은 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서, Var는 분산 함수를 나타낸다.
예를 들어, 이미지 필터는 그레이 레벨 발생 기반 콘트라스트 필터일 수 있다. 이 재료 필터는 그레이 레벨 발생 매트릭스 
에 기반할 수 있는 반면, 
는 그레이 조합 
의 발생 레이트이고, 관계(ρ)는 (x1,y1)과 (x2,y2) 사이의 거리를 정의하며, 이는 ρ(x,y)=(x+a,y+b)이고, a 및 b는 0,1에서 선택된다.
그레이 레벨 발생 기반 콘트라스트 필터의 재료 특징은 아래에 의해 주어질 수 있다.
예를 들어, 이미지 필터는 그레이 레벨 발생 기반의 에너지 필터일 수 있다. 이 재료 필터는 위에서 정의한 그레이 레벨 발생 매트릭스를 기반으로 한다.
그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터의 재료 특징은 아래에 의해 주어질 수 있다.
예를 들어, 이미지 필터는 그레이 레벨 발생 기반의 균질성 필터일 수 있다. 이 재료 필터는 위에서 정의한 그레이 레벨 발생 매트릭스를 기반으로 한다. 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터의 재료 특징은 아래에 의해 주어질 수 있다.
예를 들어, 이미지 필터는 그레이 레벨 발생 기반의 비유사성 필터일 수 있다. 이 재료 필터는 위에서 정의한 그레이 레벨 발생 매트릭스를 기반으로 한다. 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터의 재료 특징은 아래에 의해 주어질 수 있다.
예를 들어, 이미지 필터는 로의 에너지 필터일 수 있다. 이 재료 필터는 법칙 벡터 L5=[1,4,6,4,1] 및 E5=[-1,-2,0,-2,-1] 및 매트릭스 L5(E5)T 및 E5(L5)T에 기초할 수 있다.
이미지(fk)는 이들 매트릭스와 콘볼루션된다:
그리고
반면, 로의 에너지 필터의 재료 특징은 아래에 의해 결정될 수 있다.
예를 들어, 재료 의존적 이미지 필터는 임계 영역 필터일 수 있다. 이 재료 특징은 이미지 평면에서 두 영역과 관련될 수 있다. 제1 영역(Ω1)은 함수(f)가 f의 최대값에 α를 곱한 것보다 큰 영역일 수 있다. 제2 영역(Ω2)은 함수(f)가 f의 최대값에 α를 곱한 것보다 작지만 임계값(ε)에 f의 최대값을 곱한 것보다 큰 영역일 수 있다. 바람직하게는 α는 0.5일 수 있고 ε은 0.05일 수 있다. 스펙클이나 노이즈로 인해, 영역이 단순히 스폿 중심 주변의 내부 및 외부 원에 해당하지 않을 수 있다. 예를 들어, Ω1은 외부 원에 스펙클 또는 연결되지 않은 영역을 포함할 수 있다. 재료 특징은 아래에 의해 결정될 수 있다.
여기서,
및 
이다.
재료 정보(m)는 
과 m 사이의 사전결정된 관계를 이용하여 결정될 수 있다. 평가 장치(120)는 물체의 재료 정보를 결정하기 위해 재료 특징(
)과 물체의 재료 정보 사이의 적어도 하나의 사전결정된 관계를 사용하도록 구성될 수 있다. 사전결정된 관계는 경험적 관계, 반-경험적 관계 및 분석적으로 유도된 관계 중 하나 이상일 수 있다. 평가 장치(120)는 룩업 리스트 또는 룩업 테이블과 같은 사전결정된 관계를 저장하기 위한 적어도 하나의 데이터 저장 장치를 포함할 수 있다.
이상적인 경우 이미지 필터는 재료 속성에만 의존하는 특징을 생성할 수 있다. 그러나, 빔 프로파일 분석에 사용되는 이미지 필터는 거리 및 반투명도와 같은 재료 속성에 따라 달라지는 특징을 생성할 수 있다. 재료 의존적 이미지 필터 중 적어도 하나는 거리의 함수일 수 있다. 평가 장치(120)는 사용된 재료 의존적 이미지 필터가 거리의 함수인지 여부를 결정하도록 구성될 수 있다. 구체적으로, 평가 장치(120)는 재료 의존적 이미지 필터의 상관 계수 및 거리 정보를 결정하는 데 사용되는 방법을 결정하도록 구성될 수 있다. 거리 정보 결정에 사용된 방법과 재료 의존적 이미지 필터의 상관 계수가 1 또는 -1에 가까울 경우, 가장 낮은 분산을 갖는 주축에 재료 특징을 투영함으로써 거리를 투영할 수 있다. 예를 들어, 재료 특징은 상관하는 주요 구성요소에 직교하는 축에 투영될 수 있다. 다시 말해서, 재료 특징은 제2 주요 구성요소에 투영될 수 있다. 이는 당업자에게 공지된 주요 구성요소 분석을 사용하여 수행될 수 있다.
재료 정보는 세로 좌표(z)에 대한 정보가 
의 평가를 위해 고려될 수 있도록 세로 좌표(z)를 결정한 후 후속적으로 
을 평가함으로써 결정될 수 있다. 구체적으로, 재료 정보(m)는 함수 m(z, 
)에 의해 결정될 수 있다. 함수는 사전정의 및/또는 사전결정될 수 있다. 예를 들어, 함수는 선형 함수일 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 평가 장치는(120), 예컨대 물체(120)의 이미지를 물체 라이브러리와 비교하는 것에 기초한 비교 이미지 분석; 물체(112)의 이미지로부터 결정된 파라미터를 컬러, 반투명도, 물질의 상태 등과 같은 저장된 파라미터를 갖는 데이터베이스에 비교하는 것과 같은 재료 속성 분석 중 하나 이상에 의해 재료 정보를 결정하도록 구성될 수 있다. 평가 장치(120)는 룩업 리스트 또는 룩업 테이블과 같은 가능한 물체 및 가능한 파라미터의 리스트 및/또는 테이블과 같이 물체 라이브러리 및/또는 저장된 파라미터를 포함하는 적어도 하나의 데이터베이스, 예컨대 데이터베이스(140)를 포함할 수 있다. 물체 라이브러리는 물체의 결정된 이미지가 비교될 수 있는 다른 물체의 이미지를 포함할 수 있다. 평가 장치(120)는 반사율, 컬러, 반투명도, 액체 또는 고체와 같은 상태, 거칠기 등과 같은 물체의 적어도 하나의 파라미터를 이미지 분석을 통해 결정하도록 구성될 수 있다.
평가 장치(120)는 결정된 거리 정보 및 재료 정보를 고려하여, 결정된 강도에 대한 적어도 하나의 분광 분석을 수행하도록 구성될 수 있다. 재료 정보는, 구체적으로는 분광 분석을 수행하기 전에, 특히 결정된 스펙트럼의 분광 측정 및/또는 평가를 수행하기 전에, 물체를 사전 분류하는 데 사용될 수 있다. 분광계 장치(110)는 재료 정보에 따라 적어도 하나의 관심 분석물을 선택하도록 구성될 수 있고 선택된 관심 분석물에 대한 분광 측정을 수행할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 재료 정보는 평가 속도를 높일 수 있는 결정된 스펙트럼의 평가를 위한 입력 파라미터로 사용될 수 있다.
분광계 장치(110)는 재료 정보를 디스플레이하도록 구성된 적어도 하나의 디스플레이 장치(142)를 포함할 수 있다. 재료 정보의 표시는 재료 정보를 그래픽으로 표시하는 것과 같은 임의의 형태의 표시를 포함할 수 있다.
디스플레이 장치(142)는 예를 들어, 추가적으로, 물체(112)일 수 있는 재료 또는 제품의 종류에 대한 제안을 표시하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 재료 정보는 "백색 액체" 또는 "백색 반투명 액체"일 수 있고 디스플레이 장치는 페인트, 우유, 크림, 요구르트, 반죽, 전분 등과 같은 제안 리스트를 표시할 수 있다.
분광계 장치(110)는 재료 정보에 따라 적어도 하나의 관심 분석물을 선택하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 평가 장치(120)는 재료 정보 및 관련 관심 분석물이 저장된 데이터베이스를 포함할 수 있다. 디스플레이 장치(142)는 잠재적인 관심 분석물의 리스트를 제공할 수 있다. 분광계 장치(110)는 사용자가 리스트의 적어도 하나의 분석물을 선택할 수 있도록 구성된 적어도 하나의 인간-기계 인터페이스를 포함할 수 있다. 분광계 장치(110)는 선택된 관심 분석물에 대해 적어도 하나의 분광 분석을 수행하도록 구성될 수 있다. 따라서, 사용자에 대한 적용을 용이하게 하기 위해, 특히 분광 정보를 결정하기 전에 샘플의 재료 정보를 제공하는 것이 가능할 수 있다. 예를 들어, 분광계 장치(110)는 지방 또는 유당 함량을 표시하기 위해 샘플이 우유인지 여부를 감지할 수 있다.
110 : 분광계 장치
112 : 물체
114 : 파장 선택 요소
116 : 픽셀화된 광학 검출기
118 : 광학 센서
120 : 평가 장치
121: 이미징 검출기
122 : 인터페이스
124 : 전달 장치
126 : 광 빔
128 : 조명원
130 : 하우징
132 : 광축
134 : 거리 검출기
136 : 조명 광 빔
138 : 디바이더
140 : 데이터베이스
142 : 디스플레이 장치
112 : 물체
114 : 파장 선택 요소
116 : 픽셀화된 광학 검출기
118 : 광학 센서
120 : 평가 장치
121: 이미징 검출기
122 : 인터페이스
124 : 전달 장치
126 : 광 빔
128 : 조명원
130 : 하우징
132 : 광축
134 : 거리 검출기
136 : 조명 광 빔
138 : 디바이더
140 : 데이터베이스
142 : 디스플레이 장치
Claims (15)
- 적어도 하나의 물체(112)의 적어도 하나의 스펙트럼 또는 분광 정보를 결정하도록 구성된 분광계 장치(110)로서,
상기 분광계 장치(110)는 상기 물체(112)로부터 상기 분광계 장치(110)로 전파하는 적어도 하나의 광 빔의 구성 파장 신호(constituent wavelength signals)의 세기를 결정하도록 구성되고,
상기 분광계 장치(110)는 적어도 하나의 거리 검출기(134)를 포함하되, 상기 거리 검출기(134)는 상기 적어도 하나의 물체(112)와 상기 분광계 장치(110) 사이의 거리에 대한 적어도 하나의 거리 정보를 결정하도록 구성되며,
상기 분광계 장치(110)는 상기 물체(112)의 적어도 하나의 이미지를 결정하도록 구성된 적어도 하나의 픽셀화된 이미징 검출기(121)를 포함하고,
상기 분광계 장치(110)는 적어도 하나의 평가 장치(120)를 포함하되, 상기 평가 장치(120)는 상기 픽셀화된 이미징 검출기(121)에 의해 결정된 상기 물체(112)의 적어도 하나의 이미지를 평가함으로써 상기 물체(112)의 적어도 하나의 재료 정보를 결정하도록 구성되고, 상기 평가 장치(120)는 상기 픽셀화된 이미징 검출기(121)에 의해 결정된 상기 물체(112)의 이미지에 적어도 하나의 재료 의존적 이미지 필터(Ф)를 적용하여 상기 재료 정보를 결정하도록 구성되며,
상기 재료 의존적 이미지 필터는,
휘도 필터; 스폿 형상 필터; 제곱 놈 기울기(squared norm gradient); 표준 편차; 가우스 필터 또는 중간 값 필터와 같은 평활도 필터; 그레이 레벨 발생 기반 콘트라스트 필터; 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터; 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터; 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터; 로의 에너지 필터(Law's energy filter); 임계 영역 필터; 또는 이들의 선형 조합; 또는
상기 휘도 필터, 상기 스폿 형상 필터, 상기 제곱 놈 기울기, 상기 표준 편차, 상기 평활도 필터, 상기 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터, 상기 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터, 상기 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터, 상기 로의 에너지 필터, 또는 상기 임계 영역 필터, 또는 이들의 선형 조합 중 하나 이상과 |ρФother,Фm|≥0.40인 상관관계를 갖는 추가의 재료 의존적 이미지 필터(Фother)
로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 필터이고,
상기 Фm은 상기 휘도 필터, 상기 스폿 형상 필터, 상기 제곱 놈 기울기, 상기 표준 편차, 상기 평활도 필터, 상기 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터, 상기 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터, 상기 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터, 상기 로의 에너지 필터, 또는 상기 임계 영역 필터, 또는 이들의 선형 조합 중 하나이며,
상기 평가 장치(120)는 상기 결정된 거리 정보 및 상기 재료 정보를 고려하여, 상기 결정된 구성 파장 신호의 세기에 대한 적어도 하나의 분광 분석을 수행하도록 구성되는,
분광계 장치. - 제1항에 있어서,
상기 분광계 장치(110)는 이동식 분광계 장치인,
분광계 장치. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 분광계 장치(110)는 입사광을 구성 파장 신호의 스펙트럼으로 분리하도록 구성된 적어도 하나의 파장 선택 요소(114)를 포함하고, 상기 구성 파장 신호의 각각의 강도는 복수의 픽셀을 포함하는 적어도 하나의 픽셀화된 광학 검출기(116) 및/또는 적어도 하나의 단일 픽셀 광학 검출기를 이용하여 결정되는,
분광계 장치. - 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 분광 분석은 상기 물체(112)의 존재로 인한 적어도 하나의 광 속성의 적어도 하나의 차이를 결정하는 것을 포함하고, 상기 광 속성의 차이는 적어도 하나의 파장 의존적 강도 차이; 적어도 하나의 파장 의존적 편광 차이로 구성된 그룹으로부터 선택되는,
분광계 장치. - 제4항에 있어서,
상기 거리 정보는, 광자로부터의 깊이비, 구조화된 광, 빔 프로파일 분석, 비행 시간, 모션 기반 형상, 포커스로부터의 깊이, 삼각측량, 디포커스로부터의 깊이, 스테레오 센서 중 하나 이상을 사용하여 얻어지는,
분광계 장치. - 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 거리 검출기(134)는 광학 센서의 매트릭스를 갖는 적어도 하나의 센서 요소를 포함하고,
상기 광학 센서 각각은 감광 영역을 가지며,
각각의 광학 센서는 상기 물체(112)로부터 상기 분광계 장치(110)로 전파하는 적어도 하나의 광 빔에 의한 상기 감광 영역의 조명에 응답하여 적어도 하나의 센서 신호를 생성하도록 구성되고,
상기 광학 센서들 중 적어도 하나의 제1 광학 센서는 제1 구성 파장에 의한 조명에 응답하여 제1 센서 신호를 생성하도록 적응되고, 상기 광학 센서들 중 적어도 하나의 제2 광학 센서는 상기 제1 구성 파장에 의한 조명에 응답하여 제2 센서 신호를 생성하도록 구성되며,
상기 평가 장치(120)는 상기 제1 센서 신호와 상기 제2 센서 신호로부터 조합된 신호(Q)를 평가함으로써 상기 물체(112)의 적어도 하나의 세로 좌표(z)를 결정하도록 구성되는,
분광계 장치. - 제6항에 있어서,
상기 조합된 신호(Q)는 상기 제1 센서 신호를 상기 제2 센서 신호로 나눈 몫 또는 그 반대의 몫을 형성하는 것; 상기 제1 센서 신호의 배수를 상기 제2 센서 신호의 배수로 나눈 몫 또는 그 반대의 몫을 형성하는 것; 상기 제1 센서 신호의 선형 조합을 상기 제2 센서 신호의 선형 조합으로 나눈 몫 또는 그 반대의 몫을 형성하는 것; 상기 제1 센서 신호와 상기 제2 센서 신호의 제1 선형 조합을 상기 제1 센서 신호와 상기 제2 센서 신호의 제2 선형 조합으로 나눈 몫을 형성하는 것 중 하나 이상에 의해 유도되고,
상기 평가 장치(120)는 상기 조합된 신호(Q)와 상기 물체(112)의 세로 좌표(z) 사이의 적어도 하나의 사전결정된 관계를 사용하여 상기 세로 좌표(z)를 결정하도록 구성되는,
분광계 장치. - 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 재료 정보는 산란 계수, 반투명도, 투명도, 램버시안(Lambertian) 표면 반사로부터의 편차, 스펙클(speckle), 재료 및/또는 재료 클래스; 물체 유형 및/또는 물체 클래스 등으로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 속성인,
분광계 장치. - 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 재료 의존적 이미지 필터는 가설 테스트를 통과한 적어도 하나의 필터이며,
상기 가설 테스트는 상기 필터가 재료 분류자 간을 구별하지 않는다는 귀무 가설과 상기 필터가 적어도 2개의 재료 분류자를 구별한다는 대립 가설을 사용하며,
상기 필터는 p-값(p)이 사전정의된 유의 수준보다 작거나 같으면 상기 가설 테스트를 통과하되, 여기서 p ≤ 0.075, 바람직하게는 p ≤ 0.05, 더 바람직하게는 p ≤ 0.025, 가장 바람직하게는 p ≤ 0.01인,
분광계 장치. - 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 평가 장치(120)는 예컨대 상기 물체(112)의 이미지와 물체 라이브러리 간의 비교에 기초한 비교 이미지 분석; 예컨대 상기 물체(112)의 이미지로부터 결정된 파라미터를 컬러, 반투명도, 물질의 상태 등과 같은 저장된 파라미터가 있는 데이터베이스와 비교하는 것에 의한 재료 속성 분석 중 하나 이상에 의해 상기 재료 정보를 결정하도록 구성되는,
분광계 장치. - 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 분광계 장치(110)는 상기 재료 정보를 표시하도록 구성된 적어도 하나의 디스플레이 장치(142)를 포함하는,
분광계 장치. - 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 분광계 장치(110)는 상기 재료 정보에 따라 적어도 하나의 관심 분석물을 선택하도록 구성되고,
상기 분광계 장치(110)는 상기 선택된 관심 분석물에 대해 하나 이상의 분광 분석을 수행하도록 구성되는,
분광계 장치. - 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 픽셀화된 이미징 검출기(121)는 적어도 하나의 CCD 검출기; 적어도 하나의 CMOS 검출기; 적어도 하나의 InGaAs 검출기로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 검출기인,
분광계 장치. - 적어도 하나의 물체(112)에서 유래하는 적어도 하나의 광 빔의 적어도 하나의 광 속성의 적어도 하나의 차이를 결정하기 위한 방법으로서, 상기 방법에서는, 분광계 장치를 나타내는 청구항 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 기재된 분광계 장치(110)가 사용되며, 상기 방법은,
- 상기 물체(112)로부터 상기 분광계 장치(110)로 전파하는 적어도 하나의 광 빔의 구성 파장 신호의 세기를 결정하는 단계와,
- 적어도 하나의 거리 검출기를 사용하여 적어도 하나의 물체(112)와 상기 분광계 장치(110) 사이의 적어도 하나의 거리 정보를 결정하는 단계와,
- 적어도 하나의 픽셀화된 이미징 검출기(121)에 의해 결정된 상기 물체(112)의 적어도 하나의 이미지를 적어도 하나의 평가 장치(120)를 사용하여 평가함으로써 상기 물체(112)의 적어도 하나의 재료 정보를 결정하는 단계와,
- 상기 결정된 거리 정보 및 상기 재료 정보를 고려하여, 상기 결정된 구성 파장 신호의 세기에 대해 적어도 하나의 분광 분석을 수행하는 단계를 포함하되,
상기 재료 정보는 상기 픽셀화된 이미징 검출기(121)에 의해 결정된 상기 물체(112)의 이미지에 적어도 하나의 재료 의존적 이미지 필터(Ф)를 적용함으로써 결정되고,
상기 재료 의존적 이미지 필터는,
휘도 필터; 스폿 형상 필터; 제곱 놈 기울기(squared norm gradient); 표준 편차; 가우스 필터 또는 중간 값 필터와 같은 평활도 필터; 그레이 레벨 발생 기반 콘트라스트 필터; 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터; 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터; 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터; 로의 에너지 필터; 임계 영역 필터; 또는 이들의 선형 조합; 또는
상기 휘도 필터, 상기 스폿 형상 필터, 상기 제곱 놈 기울기, 상기 표준 편차, 상기 평활도 필터, 상기 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터, 상기 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터, 상기 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터, 상기 로의 에너지 필터, 또는 상기 임계 영역 필터, 또는 이들의 선형 조합 중 하나 이상과 |ρФother,Фm|≥0.40인 상관관계를 갖는 추가의 재료 의존적 이미지 필터(Фother)
로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 필터이고,
상기 Фm은 상기 휘도 필터, 상기 스폿 형상 필터, 상기 제곱 놈 기울기, 상기 표준 편차, 상기 평활도 필터, 상기 그레이 레벨 발생 기반 에너지 필터, 상기 그레이 레벨 발생 기반 균질성 필터, 상기 그레이 레벨 발생 기반 비유사성 필터, 상기 로의 에너지 필터, 또는 상기 임계 영역 필터, 또는 이들의 선형 조합 중 하나인,
방법. - 분광계 장치를 나타내는 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 기재된 분광계 장치(110)의 소정의 사용 목적을 위한 용도로서,
상기 용도는, 적외선 검출 응용; 분광법 응용; 배기 가스 모니터링 응용; 연소 프로세스 모니터링 응용; 오염 모니터링 응용; 산업 프로세스 모니터링 응용; 화학 프로세스 모니터링 응용; 식품 가공 프로세스 모니터링 응용; 수질 모니터링 응용; 대기질 모니터링 응용; 품질 관리 응용; 온도 제어 응용; 모션 제어 응용; 배기 제어 응용; 가스 감지 응용; 가스 분석 응용; 모션 감지 응용; 화학적 감지 응용; 모바일 응용; 의료 응용; 이동식 분광법 응용; 식품 분석 응용; 토양, 사일리지, 사료, 작물 또는 농산물의 특성 감별 및 식물 건강 모니터링과 같은 농업 응용; 플라스틱 식별 및/또는 재활용 응용으로 구성된 그룹으로부터 선택되는,
방법.
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