TWI428807B - 光學式座標輸入裝置及其座標計算之方法 - Google Patents

Description

光學式座標輸入裝置及其座標計算之方法

本發明係關於一種光學式座標輸入裝置及其座標計算之方法，特別是一種可直接擷取物體影像進行判斷之光學式座標輸入裝置及其座標計算之方法。

隨著科技的進步，觸控面板已經被廣泛應用於日常生活中，使得使用者可以更直覺地操控電子產品。在先前技術中，觸控面板通常是電阻式或是電容式之架構。但電阻式或是電容式之觸控面板僅適用於小尺寸之觸控面板，若要用於大尺寸的觸控面板時，就會造成製造成本的大幅增加。

因此在先前技術中已經發明一種利用光學式之座標輸入裝置，以解決利用電阻式或是電容式之大尺寸觸控面板時成本過高的問題。請先參考圖1A係先前技術之光學式座標輸入裝置之第一實施例之示意圖。

圖1A之光學式座標輸入裝置90a包括偵測區域91、第一擷取模組921、第二擷取模組922、第一發光模組931、第二發光模組932與反光邊框941。偵測區域91係用以供物體96接觸。第一發光模組931與第二發光模組932可為紅外線式或是LED式之發射器，用以發出不可見光。第一發光模組931與第二發光模組932會向反光邊框941發出不可見光，第一擷取模組921與第二擷取模組922再擷取經由反光邊框941折射回來之光線影像。若偵測區域91有物體96時，物體96就會遮斷反光邊框941折射回來之光線影像，因此控制模組95可以根據此時第一擷取模組921與第二擷取模組922擷取之影像計算出物體96之座標。

先前技術中另外揭露了另一種實施例，請參考圖1B係先前技術之光學式座標輸入裝置之第二實施例之示意圖。

在先前技術之光學式座標輸入裝置90b中，與光學式座標輸入裝置90a不同之處在於光學式座標輸入裝置90b利用發光邊框942來代替第一發光模組931與第二發光模組932。光學式座標輸入裝置90b同樣藉由第一擷取模組921與第二擷取模組922擷取發光邊框942發出之光線影像，若有物體96遮斷光線影像，控制模組95可立即根據擷取之影像計算出物體96之座標。

但依照先前技術之光學式座標輸入裝置90a或光學式座標輸入裝置90b必需要有反光邊框941或是發光邊框942，會造成在製造上成本的增加或是設計上的許多限制。

有鑑於此，因此需要發明一種新的光學式座標輸入裝置及其計算座標之方法，以解決先前技術之缺失。

本發明之主要目的係在提供一種光學式座標輸入裝置，其可直接擷取物體影像以進行判斷，而不需藉助額外之輔助裝置或結構。

本發明之另一主要目的係在提供一種用於此光學式座標輸入裝置之座標計算之方法。

為達成上述之目的，本發明之光學式座標輸入裝置包括第一擷取模組、第二擷取模組及辨識單元。第一擷取模組用以得到第一擷取影像。第二擷取模組用以得到第二擷取影像。辨識單元係與第一擷取模組及第二擷取模組電性連接，用以藉由第一閥值以對第一擷取影像及第二擷取影像執行處理流程，以分別得到第一二值化影像及第二二值化影像，並根據該第一二值化影像及該第二二值化影像執行座標計算。

本發明之座標計算之方法包括以下步驟：擷取偵測區域之第一擷取影像及第二擷取影像；藉由第一閥值對第一擷取影像及第二擷取影像執行一處理流程，以分別得到第一二值化影像及第二二值化影像；判斷該第一二值化影像及該第二二值化影像中是否同時有物體；以及若是，則執行座標計算。

為讓本發明之上述和其他目的、特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉出本發明之具體實施例，並配合所附圖式，作詳細說明如下。

請先參考圖2係本發明之光學式座標輸入裝置之其中之一實施例之架構圖。

本發明之光學式座標輸入裝置10可於物體40(如圖2A所示)接近或接觸時，計算出物體40之坐標。因此光學式座標輸入裝置10可與顯示螢幕等電子裝置相結合，以成為一觸控螢幕，但本發明並不以此為限。光學式座標輸入裝置10包括第一擷取模組21、第二擷取模組22及處理模組30。

第一擷取模組21與第二擷取模組22可為CCD或是CMOS，但本發明並不以此為限。第一擷取模組21用以擷取第一擷取影像，並且可預先建立第一背景影像。第二擷取模組22用以擷取第二擷取影像，並且可預先建立第二背景影像，但本發明並不限於需預先建立背景影像才能執行後續之流程。

處理模組30係與第一擷取模組21與第二擷取模組22電性連接，用以處理第一擷取模組21與第二擷取模組22擷取出之影像。處理模組30包括記憶單元31與辨識單元32。記憶單元31與第一擷取模組21與第二擷取模組22電性連接，用以儲存第一背景影像及第二背景影像。

辨識單元32與記憶單元31、第一擷取模組21與第二擷取模組22電性連接，用以比較第一擷取影像及第二擷取影像，以判斷是否有物體40(如圖2A所示)，再根據比較之結果，利用三角函式之方式進行座標計算。由於辨識單元32計算出座標之方法在之後會有詳細的說明，故在此先不贅述其方法。

接下來請參考圖2A係本發明之光學式座標輸入裝置之第一實施例之使用示意圖。

在本發明之第一實施例中，光學式座標輸入裝置10還包括偵測區域11。偵測區域11可視為電子裝置之顯示螢幕上方之區域，但本發明並不以此為限。偵測區域11用以供物體40接近或接觸。此物體40可以為使用者之手指、觸控筆或是其他之接觸物，在本發明之實施方式中係以使用者之手指為例進行說明，但本發明並不以此為限。

在本發明之第一實施例中，第一擷取模組21與第二擷取模組22係分別設置於偵測區域11之相鄰之角落，例如分別置於偵測區域11之右上角及左上角、右上角及右下角、左上角及左下角或右下角及左下角，用以直接擷取偵測區域11之影像。並需注意的是，本發明不限定光學式座標輸入裝置10僅能具有兩組擷取模組，亦可同時具有兩組以上之擷取模組，並且分別設置於偵測區域11之不同角落。

第一擷取模組21與第二擷取模組22係隨時對偵測區域11擷取出第一擷取影像與第二擷取影像，並且可在物體40並未靠近偵測區域11時，預先對偵測區域11擷取出第一背景影像及第二背景影像。此第一背景影像及第二背景影像可為第一擷取模組21與第二擷取模組22直接對著偵測區域11之邊框所擷取的影像，但本發明並不以此為限。

需注意的是，偵測區域11之邊框不需為反光或發光之邊框，僅需與物體40有明暗差異之邊框即可達成本發明之效果。

而在第一擷取模組21與第二擷取模組22擷取出第一擷取影像、第二擷取影像、第一背景影像及第二背景影像後，辨識單元32可先將第一擷取影像及第二擷取影像進行去背景處理，再利用第一閥值與第二閥值進行篩選等方式，以去除掉影像雜訊，藉此判斷是否有物體40接近或接觸到偵測區域11。最後辨識單元32再利用三角函式之方式計算出物體40之座標，但本發明並不以上述之方式為限。由於辨識單元32計算出物體40之座標之方法在之後會有詳細的說明，故在此先不贅述其方法。

接著請參考圖2B係本發明之光學式座標輸入裝置之第二實施例之使用示意圖。

在本發明之第二實施例中，光學式座標輸入裝置10’額外包括了發光模組50，用以發出光源。第一擷取模組21與第二擷取模組22可藉由發光模組50發出之光源使得擷取之影像更清晰，因此能更精準地辨識出物體40之座標。但本發明並不以此實施例為限。

接著請參考圖3A係本發明之座標計算之第一實施方式之步驟流程圖。此處需注意的是，以下雖以光學式座標輸入裝置10為例說明本發明之座標計算之方法，但本發明之座標計算之方法並不以使用在光學式座標輸入裝置10為限。

首先進行步驟301，第一擷取模組21與第二擷取模組22係擷取偵測區域11之影像，以得到第一擷取影像及第二擷取影像。

其次進行步驟302，辨識單元32係藉由第一閥值以對第一擷取影像及第二擷取影像執行處理流程，以分別得到第一二值化影像及第二二值化影像。而關於上述的處理流程的不同實施方式在之後會有詳細的說明，故在此先不贅述。

接著進行步驟303，辨識單元32由第一二值化影像及第二二值化影像中，判斷出是否同時都有物體40接近或接觸到偵測區域11。而其詳細的判斷方法在之後會有詳細的說明，故在此先不贅述。

若辨識單元32判斷物體40接觸到偵測區域11後，則進行步驟304。本步驟請同時參考圖3B本發明之光學式座標輸入裝置之計算物體之位置之示意圖。

在本發明之一實施例中，辨識單元32再利用三角函式計算出物體40之座標，但本發明並不以此方式為限。細言之，假設偵測區域11具有一寬度W及一高度H，而由第一擷取模組21所擷取之物體40之影像可以計算出第一角度θ1，第二擷取模組22所擷取之物體40之影像可以計算出第二角度θ2。接著可利用三角函式計算出物體40之橫軸座標點X：

以及物體40之縱軸座標點Y：

Y =X *tanθ1

需注意的是，本發明並不限定需以上述之公式或是三角函式之方式才能計算出物體40之座標。

如此一來即可得知物體40之座標，辨識單元32再將此座標輸出到其他的電子裝置以進行觸控流程。由於利用計算出之座標進行其他電子裝置的觸控流程並非本發明之重點所在，故在此不再贅述後續之控制流程。

接著請參考圖4A係本發明之座標計算之第二實施方式之步驟流程圖。

以下之步驟亦請同時參考圖5A到5D係本發明擷取之影像的示意圖。

首先會進行步驟400，光學式座標輸入裝置10藉由第一擷取模組21與第二擷取模組22於系統初始時，擷取偵測區域11之影像作為第一背景影像與第二背景影像，並將第一背景影像及第二背景影像係儲存於記憶單元31內。

其次進行步驟401，第一擷取模組21與第二擷取模組22係持續擷取偵測區域11之影像，以得到第一擷取影像及第二擷取影像。如同圖5A所示，以第一擷取模組21與第二擷取模組22之其中之一模組所擷取出之擷取影像61為例進行說明。由圖5A可知，擷取影像61可能會同時顯示出物體40之影像40a及背景之影像。此背景可能包含偵測區域11之邊框影像11a，但本發明並不以此為限。

接著進行步驟402，辨識單元32根據儲存於記憶單元31內之第一背景影像及第二背景影像，將第一背景影像與第一擷取影像以及第二背景影像與第二擷取影像分別作比較，以確定第一背景影像與第一擷取影像以及第二背景影像與第二擷取影像是否相異。

在本發明之第二實施方式中，辨識單元32分別根據第一背景影像及第二背景影像將第一擷取影像及第二擷取影像去除背景，以得到第一去背影像及第二去背影像。如此一來可更精準地辨識出物體40之影像40a，但本發明並不以上述之方式為限。如圖5B所示，辨識單元32對擷取影像61執行去背景處理，以得到去背影像62。在去背影像62中係去除邊框影像11a，僅顯示出物體40之影像40a。由於進行去背景之技術已經被廣泛地應用於各式之影像處理中，故在此不再贅述其原理。

接著進行步驟403：將該第一去背影像及該第二去背影像依第一閥值以分別得到第一二值化影像及第二二值化影像。

辨識單元32係將步驟402中所得之第一去背影像及第二去背影像減去第一閥值，以分別得到第一二值化影像及第二二值化影像。此步驟請同時參考圖5C所示之圖形。首先辨識單元32將圖5B中的去背影像62的各個像素灰度值，減去第一閥值。接著再將餘數大於零的像素灰度值設為灰度極大值，把餘數小於零的像素灰度設為灰度極小值，以得到二值化影像63，從而實現二值閥值擷取(Bilevel Thresholding)。由於將影像二值化之技術已經被相關技術人員所廣泛利用，故在此不再贅述其原理。

接著再進行步驟404，辨識單元32由第一二值化影像及第二二值化影像中，判斷出是否同時都有物體40接近或接觸到偵測區域11。

其詳細的判斷方法請同時參考圖4B係本發明之判斷物體是否接觸之方法之步驟流程圖。

首先辨識單元32進行步驟404a，辨識單元32統計二值化影像63每一橫軸座標上具有之亮點數，以得到圖5D所示之水平直方圖64。

其次進行步驟404b，辨識單元32將水平直方圖64之亮點數進行統計，以判斷水平直方圖64中是否有一欄的複數個亮點數超出第二閥值。

第二閥值係為辨識單元32判斷之一門檻，若水平直方圖64中有一欄之複數個亮點數超過第二閥值，辨識單元32係直接進行步驟405。

以經由第一擷取模組21所得之水平直方圖64為例，在水平直方圖64中亮點數最多之處可視為物體40在第一擷取影像中的確切位置。亦可利用相同方法找出物體40在第二擷取影像中的確切位置。接著辨識單元32再利用三角函式或是其他的計算法來計算出物體40之座標。

若辨識單元32判斷物體40並未接觸到偵測區域11，則進行步驟406：重新建立該第一背景影像及該第二背景影像。

若複數個亮點數並未超過第二閥值，代表沒有物體40接觸或接近到偵測區域11。當辨識單元32判斷物體40並未接觸到偵測區域11時，處理模組30可根據環境之變化，例如根據環境之明暗度，控制第一擷取模組21及第二擷取模組22重新建立第一背景影像及第二背景影像，以更精確地判斷出物體40之座標。最後再回到步驟401，以重複擷取新的第一擷取影像及第二擷取影像。另一方面，若第一擷取影像及第二擷取影像並未同時顯示出物體40，則可能代表第一擷取模組21或是第二擷取模組22發生了錯誤，因此也必須回到步驟401以重複擷取第一擷取影像及第二擷取影像。

需注意的是，本發明並不以圖2所示之光學式座標輸入裝置10之架構為限。接著請參考圖6係本發明之光學式座標輸入裝置之另一實施例之架構圖。

在本發明之另一實施例中，光學式座標輸入裝置10a之處理模組30a還包括了標記模組33及篩選模組34。標記模組33係與辨識單元32電性連接，用以對二值化影像執行連通物件標記法(connected component labeling)，藉此可得到至少一物件影像。接著辨識單元32再根據最大的物件影像與預設之樣板物件影像進行比對。在本實施例中，樣板物件影像可為手指樣板物件影像，因此當物件影像為樣板物件影像時，即可確認有手指接觸到偵測區域11。其中預設之樣板物件影像可預先儲存於記憶單元31中，並且樣板物件影像可為手指樣板物件影像或是觸控筆樣板物件影像，但本發明並不以此為限。

光學式座標輸入裝置10a之篩選模組34係與第一擷取模組21、第二擷取模組22及辨識單元32電性連接，用以根據顏色對第一擷取模組21及第二擷取模組22所擷取出之第一擷取影像與第二擷取影像進行篩選，以節選出符合膚色之影像。但本發明所篩選之顏色並不限定於膚色。

而關於尋找手指影像之詳細步驟請參考圖7A到7B係本發明之座標計算之第三實施方式之步驟流程圖。

首先進行步驟700：預先建立偵測區域之第一背景影像及第二背景影像。

光學式座標輸入裝置10a藉由第一擷取模組21與第二擷取模組22，擷取第一背景影像與第二背景影像，並儲存於記憶單元31內。

其次進行步驟701：擷取偵測區域之第一擷取影像及第二擷取影像。

第一擷取模組21與第二擷取模組22係持續擷取偵測區域11之影像，以得到第一擷取影像及第二擷取影像。即如同圖5A所示之擷取影像61。

接著進行步驟702：分別根據第一背景影像及第二背景影像將第一擷取影像及第二擷取影像去除背景，以得到第一去背影像及第二去背影像。

辨識單元32分別根據儲存於記憶單元31內之第一背景影像及第二背景影像將第一擷取影像及第二擷取影像去除背景，以得到第一去背影像及第二去背影像。即如同圖5B所示之去背影像62。

接著進行步驟703：藉由第一閥值過濾第一去背影像及第二去背影像，以分別得到第一二值化影像及第二二值化影像。

辨識單元32係將步驟702中所得之第一去背影像及第二去背影像減去第一閥值，以分別得到第一二值化影像及第二二值化影像。即如同圖5C所示之二值化影像63。

由於上述步驟700到步驟703係與步驟400到步驟403之處理流程相同，故在此不再贅述。

接著進行步驟704：判斷第一二值化影像及第二二值化影像中是否同時有一物體。

辨識單元32由第一二值化影像及第二二值化影像中，判斷出是否同時都有物體40接近或接觸到偵測區域11。

其詳細的判斷方法請同時參考圖7B係本發明之第三實施方式中判斷物體是否接觸之步驟流程圖。

首先標記模組33進行步驟704a，對二值化影像執行一連通物件標記法以得到至少一物件影像。

首先藉由標記模組33將二值化影像執行連通物件標計法。由於在步驟703中已經得到第一二值化影像及第二二值化影像，即可將二值化影像中相同值的影像方塊作連接，即可得知至少一物件影像。關於連通物件標記法請參考圖7C係本發明之對二值化影像執行連通物件標記法之示意圖。

在圖7C中，標記模組33係依序掃描二值化影像70所具有的複數之方塊，即可找出影像方塊S1~S9，並先確定影像方塊左方或上方是否有影像方塊，以將相鄰的影像方塊做標記。需注意的是，圖7C係以在水平和垂直方向的鄰近方塊為例進行說明，但本發明亦可同時考慮四個對角之鄰近方塊。

舉例而言，當標記模組33掃描影像方塊S1時，由於影像方塊S1左方或上方並無影像方塊，因此標記模組33給予影像方塊S1新的標記。而掃瞄到影像方塊S2時，由於影像方塊S2上方有影像方塊S1，因此將影像方塊S2給予同樣的標記。如此一來，就可得到第一物件影像71。若以影像方塊S6而言，由於影像方塊S4與S5之標記相同，因此標記模組33係給予影像方塊S6相同之標記，以得到第二物件影像72。

若以影像方塊S9而言，由於影像方塊S7與S8之標記不同，因此標記模組33係給予影像方塊S9其中之一標記，但標明影像方塊S7與S8之標記係為等價之標記。待二值化影像70掃瞄完後，標記模組33再將所有等價之標記更改為相同之標記，即可得到第三物件影像73。藉由上述的過程，標記模組33即可找出二值化影像70內所有的物件影像。由於連通物件標記法已經被本發明相關技術領域人員所廣泛應用，故在此不再贅述其方法。

其次進行步驟704b，辨識單元32判斷步驟704a中得到的物件影像之形狀是否與儲存於記憶單元31中的樣板物件影像相同。並且辨識單元32可先一步將物件影像之大小正規化，使其大小與樣板物件影像相同再進行形狀比對。樣板物件影像可以為手指樣板影像或是觸控筆樣板影像等，但本發明並不限於此。若以圖7C，具有複數個物件影像之二值化影像70為例時，則辨識單元32由面積最大之第二物件影像72開始比對。

當最大面積之第二物件影像72與樣板物件影像不相同時，辨識單元32執行係步驟704c：重新選取另一物件影像。

辨識單元32係依照面積大小之順序，重新選取次大面積之第三物件影像73來與樣板物件影像進行比對，直到將所有的物件影像都比對完為止。

當辨識單元32比對物件影像與樣板物件影像後，若兩者之影像形狀相同，辨識單元32係直接進行步驟705。

若經比對後，辨識單元32判斷第一物件影像71之形狀與樣板物件影像相同，則第一物件影像71之中心點位置可視為物體40在擷取影像中的確切位置。因此光學式座標輸入裝置10a可利用相同方法找出物體40在第一與第二擷取影像中的確切位置。接著辨識單元32再利用三角函式或是其他的計算法來計算出物體40之座標。

接著請參考圖8係本發明之座標計算之第四實施方式之步驟流程圖。

首先進行步驟801，第一擷取模組21與第二擷取模組22係持續擷取偵測區域11之影像，以得到第一擷取影像及第二擷取影像。由於此步驟801係與步驟401之處理流程相同，故在此不再贅述。

接著進行步驟802：將該第一擷取影像及該第二擷取影像進行顏色篩選以得到一第一篩選影像及一第二篩選影像。

篩選模組34根據顏色對第一擷取影像及該第二擷取影像進行篩選，以得到第一篩選影像及第二篩選影像。在本實施例中係根據膚色進行篩選，但本發明並不限於膚色，亦可設定為其他之顏色。

接著進行步驟803：藉由第一閥值過濾第一篩選影像及第二篩選影像，以分別得到第一二值化影像及第二二值化影像。

辨識單元32係將步驟802中所得之第一篩選影像及第二篩選影像減去第一閥值，以分別得到第一二值化影像及第二二值化影像。由於此步驟803係與步驟403之處理流程類似，僅將去背影像替換為篩選影像，故在此不再贅述得到二值化影像之流程。

接著進行步驟804：判斷第一二值化影像及第二二值化影像中是否同時有一物體。

辨識單元32由第一二值化影像及第二二值化影像中，判斷出是否同時都有物體40接近或接觸到偵測區域11。由於步驟804詳細的判斷方法係與圖7B所示的步驟704a到步驟704c的流程相同，故在此不再贅述。

最後若辨識單元32判斷物體40接觸到偵測區域11後，則進行步驟805，以計算出物體40在第一與第二擷取影像中的確切位置。接著辨識單元32再利用三角函式或是其他的計算法來計算出物體40之座標。

最後請參考圖9係本發明之座標計算之第五實施方式之步驟流程圖。

首先進行步驟900，光學式座標輸入裝置10a藉由第一擷取模組21與第二擷取模組22，擷取第一背景影像與第二背景影像，並儲存於記憶單元31內。

其次進行步驟901，第一擷取模組21與第二擷取模組22係持續擷取偵測區域11之影像，以得到第一擷取影像及第二擷取影像。

再進行步驟902，辨識單元32分別根據儲存於記憶單元31內之第一背景影像及第二背景影像將第一擷取影像及第二擷取影像去除背景，以得到第一去背影像及第二去背影像。

由於上述步驟900到步驟902係與步驟400到步驟402之處理流程相同，故在此不再贅述。

接著進行步驟903：將第一去背影像及第二去背影像進行顏色篩選以得到第一篩選影像及第二篩選影像

接著篩選模組34根據顏色對第一去背影像及該第二去背影像進行篩選，以得到第一篩選影像及第二篩選影像。在本實施例中係根據膚色進行篩選，但本發明並不限於膚色。

接著進行步驟904，辨識單元32係將步驟903中所得之第一篩選影像及第二篩選影像減去第一閥值，以分別得到第一二值化影像及第二二值化影像。由於此上述步驟903到步驟904係與步驟403或步驟803之處理流程類似，僅將得到篩選影像之來源由擷取影像替換去背影像為篩選影像，故在此不再贅述得到二值化影像之流程。

接著進行步驟905，辨識單元32由第一二值化影像及第二二值化影像中，判斷出是否同時都有物體40接近或接觸到偵測區域11。由於步驟905詳細的判斷方法係與圖7B所示的步驟704a到步驟704c的流程相同，故在此不再贅述。

最後若辨識單元32判斷物體40接觸到偵測區域11後，則進行步驟906，以計算出物體40在第一與第二擷取影像中的確切位置。接著辨識單元32再利用三角函式或是其他的計算法來計算出物體40之座標。

此處需注意的是，本實施例之座標計算之方法並不以上述各個實施方式中所示的步驟次序為限，只要能達成本發明之目的，上述之步驟次序亦可加以改變。

惟應注意的是，上述諸多實施例僅係為了便於說明而舉例而已，本發明所主張之權利範圍自應以申請專利範圍所述為準，而非僅限於上述實施例。

先前技術：

90a、90b．．．光學式座標輸入裝置

91．．．偵測區域

921．．．第一擷取模組

922．．．第二擷取模組

931．．．第一發光模組

932．．．第二發光模組

941．．．反光邊框

942．．．發光邊框

95．．．控制模組

96．．．物體

本發明：

10、10’、10a．．．光學式座標輸入裝置

11‧‧‧偵測區域

11a‧‧‧邊框影像

21‧‧‧第一擷取模組

22‧‧‧第二擷取模組

30、30a‧‧‧處理模組

31‧‧‧記憶單元

32‧‧‧辨識單元

33‧‧‧標記模組

34‧‧‧篩選模組

40‧‧‧物體

40a‧‧‧物體之影像

50‧‧‧發光模組

61‧‧‧擷取影像

62‧‧‧去背影像

63、70‧‧‧二值化影像

64‧‧‧水平直方圖

71‧‧‧第一物件影像

72‧‧‧第二物件影像

73‧‧‧第三物件影像

S1~S9‧‧‧影像方塊

W‧‧‧寬度

H‧‧‧高度

X‧‧‧橫軸座標點

Y‧‧‧縱軸座標點

θ 1‧‧‧第一角度

θ 2‧‧‧第二角度

圖1A係先前技術之光學式座標輸入裝置之第一實施例之示意圖。

圖1B係先前技術之光學式座標輸入裝置之第二實施例之示意圖。

圖2係本發明之光學式座標輸入裝置之其中之一實施例之架構圖。

圖2A係本發明之光學式座標輸入裝置之第一實施例之使用示意圖。

圖2B係本發明之光學式座標輸入裝置之第二實施例之使用示意圖。

圖3A係本發明之座標計算之第一實施方式之步驟流程圖。

圖3B係本發明之光學式座標輸入裝置之計算物體之位置之示意圖。

圖4A係本發明之座標計算之第二實施方式之步驟流程圖。

圖4B係本發明之第二實施方式中判斷物體是否接觸之步驟流程圖。

圖5A到5D係本發明擷取之影像的示意圖。

圖6係本發明之光學式座標輸入裝置之其中之另一實施例之架構圖。

圖7A係本發明之座標計算之第三實施方式之步驟流程圖。

圖7B係本發明之第三實施方式中判斷物體是否接觸之步驟流程圖。

圖7C係本發明之對二值化影像執行連通物件標記法之示意圖。

圖8係本發明之座標計算之第四實施方式之步驟流程圖。

圖9係本發明之座標計算之第五實施方式之步驟流程圖。

10．．．光學式座標輸入裝置

11．．．偵測區域

21．．．第一擷取模組

22．．．第二擷取模組

30．．．處理模組

31．．．記憶單元

32．．．辨識單元

40．．．物體

Claims (22)

1. 一種光學式座標輸入裝置，包括：一第一擷取模組，用以得到一第一擷取影像；一第二擷取模組，用以得到一第二擷取影像；一辨識單元，係與該第一擷取模組及該第二擷取模組電性連接，用以藉由一第一閥值以對該第一擷取影像及該第二擷取影像執行一處理流程，以分別得到一第一二值化影像及一第二二值化影像；一記憶單元，係儲存一樣板物件影像；以及一標記模組，係與該辨識單元電性連接，以分別根據該第一二值化影像及該第二二值化影像執行一連通物件標記法，用以將相鄰的影像做相同的標記，以得到至少一物件影像，並判斷該至少一物件影像是否與該樣板物件影像相同；若是，則該辨識單元係根據該第一二值化影像及該第二二值化影像執行座標計算。
2. 如申請專利範圍第1項所述之光學式座標輸入裝置，更包括一偵測區域，其中：該第一擷取影像，係由該第一擷取模組擷取該偵測區域之影像所得到；以及該第二擷取影像，係由該第二擷取模組擷取該偵測區域之影像所得到。
3. 如申請專利範圍第2項所述之光學式座標輸入裝置，該第一擷取模組與該第二擷取模組係分別設置於該偵測區域之相鄰之角落。
4. 如申請專利範圍第1項或第3項所述之光學式座標輸入裝置，更包括一記憶單元，係與該第一擷取模組及該第二擷取模組電性連接，其中：該第一擷取模組係預先建立一第一背景影像；該第二擷取模組係預先建立一第二背景影像；該記憶單元用以儲存該第一背景影像及該第二背景影像；以及該辨識單元分別根據該第一背景影像及該第二背景影像將該第一擷取影像及該第二擷取影像去除背景，以得到一第一去背影像及一第二去背影像；其中該第一二值化影像及該第二二值化影像係分別藉由該第一閥值過濾該第一去背影像及該第二去背影像所得到。
5. 如申請專利範圍第4項所述之光學式座標輸入裝置，其中該辨識單元進一步分別判斷該第一二值化影像及該第二二值化影像之複數個亮點數是否超出一第二閥值。
6. 如申請專利範圍第5項所述之光學式座標輸入裝置，更包括至少一發光模組，以提供該第一擷取模組及該與第二擷取模組一光源。
7. 如申請專利範圍第1項所述之光學式座標輸入裝置，其中：該第一擷取模組係預先擷取一第一背景影像；該第二擷取模組係預先擷取一第二背景影像；該記憶單元用以儲存該第一背景影像及該第二背景影像；以及該辨識單元分別根據該第一背景影像及該第二背景影 像將該第一擷取影像及該第二擷取影像去除背景，以得到一第一去背影像及一第二去背影像。
8. 如申請專利範圍第7項所述之光學式座標輸入裝置，其中該第一二值化影像及該第二二值化影像係藉由該第一閥值過濾該第一去背影像及該第二去背影像所得到。
9. 如申請專利範圍第7項所述之光學式座標輸入裝置，該光學式座標輸入裝置更包括一篩選模組，用以將該第一去背影像及該第二去背影像進行顏色篩選以得到一第一篩選影像及一第二篩選影像；該第一二值化影像及該第二二值化影像係藉由該第一閥值過濾該第一篩選影像及該第二篩選影像所得到。
10. 如申請專利範圍第1項所述之光學式座標輸入裝置，該光學式座標輸入裝置更包括一篩選模組，用來將該第一擷取影像及該第二擷取影像進行顏色篩選以得到一第一篩選影像及一第二篩選影像；該第一二值化影像及該第二二值化影像係藉由該第一閥值過濾該第一篩選影像及該第二篩選影像所得到。
11. 如申請專利範圍第1項所述之光學式座標輸入裝置，其中該辨識單元係進一步用以將該物件影像大小正規化。
12. 如申請專利範圍第1項所述之光學式座標輸入裝置，其中該樣板物件影像係為一手指樣板物件影像或一觸控筆樣板物件影像。
13. 如申請專利範圍第1項所述之光學式座標輸入裝置，其中該辨識單元利用一三角函式做座標計算。
14. 一種座標計算之方法，係用於一光學式座標輸入裝置，該方法包括以下步驟：擷取一偵測區域之一第一擷取影像及一第二擷取影像；藉由一第一閥值對該第一擷取影像及該第二擷取影像執行一處理流程，以分別得到一第一二值化影像及一第二二值化；判斷該第一二值化影像及該第二二值化影像中是否同時有一物體；若是，則分別對該第一二值化影像及該第二二值化影像執行一連通物件標記法，用以將相鄰的影像做相同的標記，以得到至少一物件影像；判斷該至少一物件影像是否與一樣板物件影像相同；以及若是，則執行座標計算。
15. 如申請專利範圍第14項所述之座標計算之方法，其中執行該處理流程以得到該第一二值化影像及該第二二值化之步驟更包括：預先建立該偵測區域之一第一背景影像及一第二背景影像；分別根據該第一背景影像及該第二背景影像將該第一擷取影像及該第二擷取影像去除背景，以得到一第一去背影像及一第二去背影像；以及藉由該第一閥值過濾該第一去背影像及該第二去背影像，以分別得到該第一二值化影像及該第二二值化影像。
16. 如申請專利範圍第15項所述之座標計算之方法，其中判斷該第一二值化影像及該第二二值化影像中是否同時具有該物體之步驟更包括：分別統計該第一二值化影像及該第二二值化影像之複數個亮點數；判斷該些亮點數是否超出一第二閥值；以及若是，則判斷具有該物體。
17. 如申請專利範圍第16項所述之座標計算之方法，更包括重新建立該第一背景影像及該第二背景影像之步驟。
18. 如申請專利範圍第14項所述之座標計算之方法，其中執行該處理流程以得到該第一二值化影像及該第二二值化影像之步驟更包括：將該第一擷取影像及該第二擷取影像進行顏色篩選以得到一第一篩選影像及一第二篩選影像；以及藉由該第一閥值過濾該第一篩選影像及該第二篩選影像，以分別得到該第一二值化影像及該第二二值化影像。
19. 如申請專利範圍第14項所述之座標計算之方法，其中執行該處理流程以得到該第一二值化影像及該第二二值化影像之步驟更包括：預先擷取一第一背景影像及一第二背景影像；分別根據該第一背景影像及該第二背景影像將該第一擷取影像及該第二擷取影像去除背景，以得到一第一去背影像及一第二去背影像；將該第一去背影像及該第二去背影像進行顏色篩選以 得到一第一篩選影像及一第二篩選影像；以及藉由該第一閥值過濾該第一篩選影像及該第二篩選影像，以分別得到該第一二值化影像及該第二二值化影像。
20. 如申請專利範圍第14項所述之座標計算之方法，更包括將該物件影像之大小正規化之步驟。
21. 如申請專利範圍第14項所述之座標計算之方法，更包括以下步驟：分別自該第一二值化影像及該第二二值化影像中得到複數之物件影像；以及依照該複數之物件影像之面積大小順序，依序判斷是否與該樣板物件影像相同。
22. 如申請專利範圍第14項所述之座標計算之方法，其中執行座標計算之步驟更包括：利用一三角函式進行座標計算。