CN101821578A - 非接触式测量装置和方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于检查物体的非接触方法和装置。从第一视角拍摄得到物体的至少一个第一图像，在物体上投影有光学图案。从不同于所述第一视角的第二视角拍摄得到物体的至少一个第二图像，在物体上投影有光学图案；基于成像在所述至少一个第一图像和第二图像上的所述光学图案中的不规则性，确定所述至少一个第一图像和第二图像的每个中的至少一个共同物体特征。

Description

非接触式测量装置和方法
技术领域
本发明涉及一种以不接触物体的方式测量物体的方法和装置。
背景技术
照相测量法是已知技术，用于从以不同视角(即从不同位置和/或方位)拍得的照片确定物体上特定点的位置。通常，照相测量法包括从两个不同视角拍摄得到物体的至少两个图像。对于每个图像，确定在图像中的物体特征的二维坐标。然后，可以通过对拍摄图像的照相机的位置和方位以及所述特征在图像上的形成的位置的了解，来确定物体上的特征的三维坐标。这种技术例如在US5251156中公开，其整个内容通过参考结合到本说明书中。
为了执行照相测量法，必须识别物体的能够位于图像上的特征。重要的是，能够快速、轻易和可靠地识别物体的形成用于测量的基准点的特征。
用于识别特征的已知技术包括将目标附连至物体上的所关心的点。例如，编码的“牛眼”能够位于将要检测物体的特征上，其中每个“牛眼”具有唯一中心点，该中心点不随着视角改变，并且由一组同心黑色和白色环围绕，所述环编码为唯一标志符。例如通过将斑点或牛眼投影在物体表面上以便将目标特征投影在物体上也是已知的。自动特征识别方法能够用于定位目标的中心并解码为唯一标志符(如果有的话)。通过这样的目标，图像能够被自动地分析，并且“牛眼”中心的坐标返回。然而，使用这样“牛眼”的缺点为这样的目标必须位于或投影在将要测量的每个点上。这花费大量时间，并且测量精度受到操作者布置目标的精度限制。另外，点密度由被使用的目标的尺寸限制。
已知的是使用特征识别技术而不是使用目标自动地定位物体(例如边缘和角部)上的点。这样的特征识别技术包括Hough变换，其能够用于识别直线、圆和椭圆。该技术能够用于识别更复杂的形状，但是所需要的计算要求很高，并且结果对于图像中的无用数据和照明伪差(lighting artefacts)是敏感的。
发明内容
本发明提供一种使用照相测量法检查物体的方法，其中投影在物体上的光学图案中的不规则性被识别并且用作目标特征。
根据本发明的第一方面提供一种用于检查物体的非接触方法，其包括以任何合适顺序执行的以下步骤：i)从第一视角拍摄得到物体的至少一个第一图像，在所述物体上投影有光学图案；ii)从不同于所述第一视角的第二视角拍摄得到物体的至少一个第二图像，在物体上投影有光学图案；以及iii)基于成像在所述至少一个第一图像和第二图像上的光学图案中的不规则性，识别至少一个第一图像和第二图像的每个中的至少一个共同物体特征。
本发明的一个优点在于：不需要使用布置或投影在物体上的标记就可以识别目标特征。相反，通过物体和光学图案之间的交界形成目标特征，物体使所成像的光学图案变形，由此在光学图案中产生不规则性。这样能够快速得到高度精确的物体测量。这也使得高密度点被作为目标并被测量。还已经发现本发明的方法要求比其它已知图像处理技术更少的处理资源来识别复杂形状物体上的点。
在所述步骤i)中所述物体与所述光学图案的投影仪的相对位置和相对方位的至少一个与在所述步骤ii)中的所述物体与所述光学图案的投影仪的相对位置和相对方位不同。如将能理解到的，由于步骤i)中的物体与光学图案的投影仪的相对位置和/或方位可以不同于在步骤ii)中的物体与光学图案的投影仪的相对位置和/或方位，所以在这些步骤之间物体和光学图案的投影仪之间的相对视角可以不同，因此，这样可以导致物体上的光学图案的位置在得到第一图像和第二图像之间变化。因此，物体上的光学图案的位置对于每个图像可以是不同的。改变物体上的光学图案的位置可以是有利的，原因是可以避免由光学图案的阴影或障碍所造成的问题。
光学图案可以在二维上延伸。所投影的光学图案使得能够从物体上的光学图案的单个图像确定物体表面沿二维的拓扑结构。所述光学图案可以为大致全视野的光学图案。大致全视野的光学图案可以在参考平面上(下面将更加详细地描述)在图像传感器的至少50％的视野上延伸，用于获取第一图像和第二图像中的至少一个图像，优选地至少在75％的视野上延伸，特别优选地在至少95％的视野上延伸，例如在参考平面上大致在图像传感器的整个视野上延伸。参考平面可以为与图像传感器间隔已知距离的平面。可选地，参考平面为包含光学图案投影仪光轴和图像传感器光轴相交的点的平面。参考平面可以垂直于图像传感器光轴延伸。
优选地，成像在至少一个第一图像和至少一个第二图像上的图案被投影在物体的区域上。优选地，图案在物体的区域上延伸，以有利于使用本发明的方法从至少一个第一图像和至少一个第二图像测量该区域上物体的多个点。图案不必是重复的。然而，优选地，图案是大致重复的图案。特别优选地，光学图案包括基本周期性的光学图案。如将能理解到的，周期性光学图案可以为在某一限定距离之后重复的图案。在重复之间的最小距离可以是光学图案的周期。优选地，光学图案是在至少一个维度上是周期性的。优选地，光学图案可以在至少两个垂直的维度上是周期性的。
用于本发明的合适光学图案包括同心圆图案以及颜色、色度和/或色调变化的线条图案。颜色、色度和/或色调可以在两个或更多个不同值之间交替。可选地，颜色、色度和/或色调可以在多个离散值之间变化。优选地，颜色、色度和/或色调在光学图案上连续变化。优选地，光学图案是条纹图案。例如，光学图案可以是正弦条纹集。光学图案的范围可以为红外线到紫外线。优选地，光学图案为可见的光学图案。如将理解到的，诸如本发明的方法中使用的光学图案也被通称为结构性光学图案。
用于光学图案的合适投影仪包括数字光投影仪，其被构造成投影来自处理装置的图像输入。这样的投影仪能够使所投影的图案变化。合适的投影仪可以包括光源和一个或多个衍射光栅，衍射光栅被布置成产生光学图案。衍射光栅能够移动以便使由投影仪投影的图案变化。例如，衍射光栅可以安装在压电传感器上。可选地，衍射光栅可以被固定，使得由投影仪投影的图案不能变化。可选地，投影仪可以包括光源和全息图。另外，投影仪可以包括光源和压花幻灯片。另外，投影仪包括两个相干光源。相干光源能够移动以便使由投影仪所投影的图案变化。例如，相干光源可以安装在压电传感器上。可选地，相干光源可以被固定成使得投影仪所投影的图案不能变化。
如将可以理解的，视角可以是物体的特定观察点。视角可以由得到第一和第二图像的至少一个成像装置和被成像的物体的相对位置和/或方位限定。优选地，第一和第二视角相对于彼此是已知的。具体而言，优选地，它们相对于彼此的位置和方位已知。例如，可以有已知的偏离向量和描述视角之间关系的旋转矩阵。可选地，可以设置位置传感器，用于确定视角。可选地，视角可以被固定。另外，例如通过查找已知基准特征和/或物体可以从图像中确定视角。
如将可以理解的，优选地，第一和第二图像包含物体的至少部分重叠视图。这样使得至少一个共同物体特征存在于这两个图像中。如将可以理解的，共同物体特征可以为在物体上的任何特征，该任何特征被捕获在第一和第二图像中。共同物体特征可以是物体上的一个点，例如角部特征。可选地，共同物体特征可以为物体上的单个点-例如角特征。可选地，所述共同物体特征可以是物体上的多个点。例如，共同物体特征可以为线，诸如物体的细长边缘。线可以是直线的或者弯曲的。如下面详细描述的，共同物体特征可用作目标特征。特别地，共同物体特征可被用作在照相测量法测量过程中的目标特征。
如将可以理解的，可以设置具有相对于物体的不同位置和/或方位的至少第一和第二光学图案投影仪。因此，成像在第一图像中的光学图案可以由第一光学图案投影仪投影，成像在第二图像中的光学图案可以由第二光学图案投影仪投影。
优选地，在步骤i)中成像的光学图案的投影仪和在步骤ii)中成像的光学图案的投影仪由共同的光学图案投影仪单元来提供，光学图案投影仪单元包括至少一个光学图案投影仪。因此该方法包括在步骤i)和ii)之间相对移动物体和光学图案投影仪单元。具体而言，可以包括相对于物体移动光学图案投影仪单元。光学图案投影仪单元可以包括多个光学图案投影仪。多个光学图案投影仪可以相对于彼此成固定空间关系。
更优选地，在步骤ii)中成像的光学图案的投影仪为在步骤i)中成像的光学图案的投影仪。因此，所述方法可以仅仅用单个光学图案投影仪进行。由此光学图案投影仪单元可以仅仅包括单个光学图案投影仪。这样比提供多个光学图案投影仪更简单。
因此，所述方法可以进一步包括在步骤i)和ii)之间相对移动物体和光学图案投影仪。具体而言，所述方法可以包括相对于物体移动光学图案投影仪。
如将能理解到的，在步骤i)中在物体上投影的光学图案类型与在步骤ii)中所投影的光学图案类型不同。例如在步骤i)中投影的光学图案可以为多个中心圆，在步骤ii)中投影的光学图案可以为多个直线。优选地，步骤i)和ii)中投影在物体上的光学图案是相同的。
所述至少一个第一图像和所述至少一个第二图像可以由至少一个合适的成像装置获得。合适的成像装置可以包括至少一个图像传感器。例如，合适的成像装置可以包括光学电磁辐射(EMR)灵敏检测器，诸如电荷耦合器件(CCD)和互补金属氧化半导体(CMOS)。合适的成像装置可选择地配置为将光聚焦在图像平面上。将会理解，所述图像平面可以由图像传感器限定。例如，合适的成像装置可以包括至少一个光学组件，其构造为将光学EMR聚焦在所述图像平面上。可选择地，所述至少一个光学组件包括透镜。
合适的成像装置可以基于包括一针孔的针孔照相机模型，所述针孔也被称为成像装置的视角中心，光学EMR射线被假定为在与图像平面相交之前通过该视角中心。将会理解，不包括针孔而包括透镜以便聚焦光学EMR的成像装置也具有视角中心，它可能是与图像平面相交的所有光学EMR射线假设要通过的点。
将会理解，视角中心可以使用校准过程相对于图像传感器被找到，例如在文献中所描述的：在计算机视觉和图案识别(CVPR’97)1997年会议的会议录中由J.Heikkila和O.Silven发表的文章“A four-stepcamera calibration procedure with implicit image correction”(“具有隐含图像校正的四步骤照相机校准过程”)；Whittles出版公司于1996年出版的由K.B.Atkinson编辑的书籍“Close range photogrammetry andmachine vision”(“近范围照相测量法和机器视觉”)中J.G Fryer所著的文章“Camera Calibration”(“照相机校准”)。可以提供诸如用于校正透镜象差的校准参数，所述校准参数是已知的并且例如被描述在这两个文献中。
优选地，至少一个第一图像和至少一个第二图像通过共同的成像装置单元得到，成像装置单元包括至少一个成像装置。因此，所述方法可以进一步包括将成像装置单元和物体从第一视角相对运动到第二视角。物体和/或成像装置单元的运动可以手动或自动地进行。成像装置单元可以包括多个图像装置。
至少一个第一图像和至少一个第二图像可以通过单个图像装置得到。单个图像装置可以包括单个图像传感器。因此通过单个图像传感器可以得到至少一个第一图像和至少一个第二图像。因此，物体可以在得到至少一个第一图像和至少一个第二图像的步骤之间移动以便得到第一视角和第二视角。可选地，成像装置可以在得到至少一个第一图像和至少一个第二图像的步骤之间移动，以便得到第一和第二视角。因此，该方法可以包括将成像装置从第一已知视角移动到第二已知视角。
优选地，光学图案投影仪单元和成像装置单元被安装在坐标定位设备上。优选地，光学图案投影仪单元和成像装置单元被安装在坐标定位设备上，使得它们可以在至少一个线性自由度上、更优选地在至少两个线性自由度上、特别优选地在至少三个线性自由度上移动。优选地，线性自由度彼此垂直。优选地，光学图案投影仪单元和成像装置单元被安装在坐标定位设备上，使得它们可以在至少一个旋转自由度上、更优选地在至少两个旋转自由度上、例如在至少三个旋转自由度上旋转。优选地，所述至少两个和至少三个旋转自由度绕着两个基本上垂直的轴线。旋转自由度可以通过其上安装光学图案投影仪单元和成像装置单元的铰接头来提供。在三个自由度和两个旋转自由度上可动的测量装置在计量工业上被通称为”五轴”测量装置。然而，如将要理解到的，本发明并不局限于这样的系统，并且可以与便于在更多自由度(例如三个、四个或更多旋转自由度)上运动的系统一起使用。
优选地，坐标定位设备为计算机控制的坐标定位设备，例如计算机数字控制(CNC)坐标定位设备。合适的坐标定位设备包括坐标测量机(CMM)和机床。
优选地，在步骤i)和ii)中的至少一个光学图案投影仪和用于得到第一图像和第二图像的至少一个成像装置彼此成固定空间关系。因此，它们可以设置成单个单元。具体而言，它们可设置成共同的探头装置。共同探头装置可以安装在坐标定位设备上。这样可以提供便利操作和定位确定。特别是，能够快速得到光学图案投影仪单元和/或图像传感器单元的多个已知位置和方位，这样提高了测量物体的精度和速度。
优选地，该方法进一步包括图像分析仪，其使用至少一个第一图像和第二图像来测量共同特征。优选地，测量共同特征包括确定共同的物体特征相对于第一和第二视角的位置。具体而言，测量共同特征包括确定共同物体特征在测量空间内的位置。
如将所理解到的，光学图案中的不规则性也可以被称为光学图案中的断裂。
光学图案中的不规则性可以为由物体上的断裂特征造成的光学图案的变形。光学图案的这种变形可以例如由物体的两个连续部分之间的边界造成。例如，边界可以是在立方体的两个面相交的边缘。因此，物体上的断裂特征可以是物体表面上的梯度显著变化的位置。表面相对于光学图案投影仪的梯度越大，在表面上该点处的光学图案的变形越大。因此，通过识别物体上的这些点来识别不规则性，在这些点上光学图案的变形大于预定阈值。该预定阈值将取决于多个因素，这些因素包括将要测量的物体的尺寸和形状。可选地，可以基于对将要测量的物体的了解在使用者操作之前确定和设定所述预定阈值。
可以通过识别图像上的一些物体的点来识别不规则性，在这些点光学图案的变化率大约预定的变化阈值。例如，在其中光图案是周期性光图案的实施例中，可以通过识别图像上的一些物体的点来识别不规则性，在这些点周期性光学图案的相位变化率大于预定的变化率阈值。具体而言，在光学图案为条纹图案的实施例中，可以通过识别图像上的一些物体的点来识别不规则性，在这些点条纹图案的相位变化率大于预定变化率阈值。
通过从图像建立相位图、然后在相位图中的相邻点之间在预定阙值之上寻找相位的跳跃，就能识别当被投射到物体上时图像化光学图案的相位改变率。正如将要理解的，相位图是这样一种图，其对于图像中的多个像素包含被投射到物体表面上的周期性图案的相位。所述相位图可以是包络相位图。所述相位图可以是展开式相位图。可以应用已知技术来展开包络相位图以便获得展开相位图。
可以从光学图案物体的单个图像产生相位图。例如，可以应用傅里叶转换技术来产生所述相位图。
优选地，从大致相同视角的物体的图像集产生相位图，其中物体上光学图案的位置对于每个图像是不同的。因此，可以使用相位步进方法来产生相位图。这可以提供更精确的相位图。相位步进算法是已知的并且例如在Creath，K著的“相位测量算法的比较”(会议录SPIE680，19-28(1986))中被描述。因此，步骤i)可以包括从第一已知视角获得物体上光学图案的第一图像集。步骤ii)可以包括从第二已知视角获得物体上光学图案的第二图像集。因此，图像集可以包括给定视角物体的多个图像。优选地，图像集包括至少两个图像，更优选地包括至少三个图像，特别优选地包括至少四个图像。物体上光学图案的位置对于图像集中每个图像可以是不同的。
步骤iii)可以包括：a)从第一图像集计算至少一个第一相位图。步骤iii)可以进一步包括：b)从第二图像集计算至少一个第二相位图。所述至少一个第一相位图和所述至少一个第二相位图可以为包络相位图。可选地，所述至少一个第一相位图和至少一个第二相位图可以为展开相位图。步骤iii)可以进一步包括：c)将所述至少一个第一相位图和第二相位图中的至少一个共同不规则性识别为目标特征。
可以通过已知的匹配技术以及例如利用对极几何来确定相应的不规则性。
步骤a)可以包括从第一图像集计算第一相位图集合。第一相位图集合中的每个相位图可以通过使用第一图像集的唯一顺序计算出。步骤b)可以包括从第二图像集计算出第二相位图集合。第二相位图集合中的每个相位图可以通过使用第二图像集的唯一顺序计算出。步骤c)可以包括将至少一个第一相位图集合和至少第二相位图集合中的每一个中的至少一个相应不规则性识别为目标特征。
计算相位图集合是有利的(其中使用唯一顺序的相应图像集计算相位图集合中的每个相位图)，因为它使得可以识别出相位图中的真实的和假的不规则性。优选地，每个相位图集合包括至少两个相位图、优选至少三个相位图、更优选至少四个相位图。
步骤c)可以包括识别相位图集合中的至少一个真实的不规则性。当相位图为包络相位图时，不规则性可以由于包络相位数据被错误地识别。因此，识别至少一个真实的不规则性可以包括比较相位图集合中的每个包络相位图以识别那些不规则点，那些不规则点在至少两个包络相位图中被共同识别。在每个包络相位图之间的任何非共同识别不规则点被作为假的不规则性而丢弃。
如将要理解到的，不规则性还可以由于其它原因被错误地识别，例如由于物体造成的光学图案中的阴影。这种假的不规则性可以通过比较从不同视角拍摄的图像来确定和丢弃。具体而言，这种假的不规则性可以通过比较从不同视角拍摄的图像的相位图来确定和丢弃。如将要理解到的，由图像(或图像集，从所述图像或图像集获得包络相位图)中的阴影造成的相位图中的不规则性将不存在于从另一个视角拍摄到的另一个图像(或图像集)的包络相位图中。因此，这样的不规则性可以被作为假的不规则性丢弃。
如上所述，获得给定视角的物体图像集是有利的，其中物体上的光学图案的位置对于用于包络相位图计算的每个图像而言是不同的。物体上的光学图案的位置可以通过改变由光学图案投影仪发射出的光学图案而变化。例如，由光学图案投影仪发出的光学图案(例如条纹图案)的相位可以在获得给定视角的图像集中的每个图像之间改变。
可选地，物体上的光学图案的位置可以通过使物体和投影光学图案的光学图案投影仪相对移动来改变。例如，该方法可以包括使物体和光学图案投影仪在得到图像集中的每个图像之间相对运动。当光学图案投影仪和图像传感器相对于彼此固定(例如设置为单个单元)时，图像传感器将相对于物体运动，由此得到物体上的光学图案位置的变化。在这样的情况下，必须确定由图像集中的每个图像覆盖的共同图像区域。这样使得包络相位图可以通过仅仅使用共同图像区域来形成。识别共同图像区域能够包括调整图像坐标，以补偿物体和图像传感器之间的相对运动。
第一和第二已知视角可以在操作本方法之前确定。这样，所述至少一个第一图像和至少一个第二图像通过位于预定位置和方位的静态成像装置获得，以便提供那些视角。可选地，至少一个成像装置能够移动到预定位置和方位以便获得预定视角的图像。所述至少一个成像装置可以通过使用者操作一定位设备而移动到预定位置和方位，在定位设备上安装所述至少一个成像装置。这可以包括使用者物理地拉动至少一个成像装置到预定位置和方位。可选地，这可以包括使用者借助输入装置控制定位设备以便移动所述至少一个图像传感器。定位设备可以被预先构造具有至少一个成像装置的位置和方位，并且能够被构造成自动地移动所述至少一个成像装置到预定位置和方位。
可选地，该方法可以包括确定可以得到图像的位置和方位。在其中所述至少一个成像装置被安装在坐标定位机器上的实施例中，位置和方位能够从坐标定位机器的位置报告特征中得到。例如，坐标定位机器可以包括用于确定坐标定位机器的相对可动部件的位置的编码器。这样，成像装置的位置和方位可以从编码器的输出中确定。
该方法可以包括图像分析仪，用于在至少一个第一图像和至少一个第二图像中将形成在物体上的光学图案中的多个不规则性识别为多个共同物体特征。多个共同物体特征可以为多个目标特征。该方法可以进一步包括从至少一个第一图像和至少一个第二图像确定在测量空间中物体上多个目标特征中的每一个的三维坐标。
该方法可以进一步包括图像分析仪，用于确定与光学图案投影在其上的物体表面有关的地形数据。这可以通过三角学测量和/或例如通过相位分析来实现。这可以通过图像分析仪处理由第一和第二图像的至少一个成像的光学图案的变形来实现。具体而言，在其中光学图案为周期性光学图案的实施例中，图像分析仪可以分析表面上的周期性光学图案的相位。存在很多公知的技术用来通过分析投影在物体上的周期性光学图案的相位来确定地形数据。这样的技术包括使用相位步进算法。例如，合适的相位步进算法在Proc.SPIE 680，19-28(1986)中Creath，K.所著的文章“Comparison of phase measurement algorithms(相位测量算法的比较)”中有描述。将理解到的是，这样的相位步进算法需要来自大致共同视角的多个物体图像，其中物体上的周期性光学图案的位置对于每个图像而言是不同的。
这样的方法可以用于形成相位图，特别是包络相位图，其能够被处理以获得地形高度信息。
通过改变由投影仪发出的周期性光学图案，物体上的周期性光学图案的位置可以在获得每个图像之间改变。例如，投影仪可以包括激光束，该激光束入射到透镜上，该透镜将光束偏向到液晶系统上以便在待测量物体上产生至少一个条纹图案。计算机可以被使用以控制由液晶系统产生的条纹图案的间距和相位。计算机和液晶系统可以执行相位漂移技术以便改变结构性光学图案的相位。
可选地，可以通过相对地移动物体和光学图案投影仪，在获得图像集中的每个图像之间改变物体上光学图案的位置。这还使得能够通过相位步进方法获得相位图。其中物体上光学图案的位置在获得物体的多个图像的每个之间变化以及其中通过分析这些图像而得到地形数据的方法和装置的细节在与本申请同一天提交的共同未决PCT申请中公开，该PCT申请的名称为“PHASE ANALYSIS MEASUREMENTAPPARATUS AND MEHOD(相位分析测量装置和方法)”，申请人卷号：742/WO/0，并且要求英国专利申请No.0716080.7、No.0716088.0和No.0716109.4的优先权。
其它已知技术包括对周期性光学图案的图像进行傅里叶变换以产生相位图，尤其是包络相位图，其然后被处理以获得地形高度信息。
以任何一种方式，图像分析仪能够被构造成展开包络相位图并且从展开的相位图确定地形数据。
图像分析仪可以被构造成在整个图像上确定地形数据。可选地，图像分析仪可以被构造成在仅仅图像的一部分上确定地形数据。特别地，图像分析仪可以被构造成确定光学图案投影在其上的物体的连续部分的地形数据。物体的连续部分可以为由之前识别的多个不规则性围绕的物体的一部分。
如将理解到的，地形数据可以为表示物体表面的至少一部分的地形的数据。所述地形数据可以是表示在物体上的至少一个点处(优选在物体上的多个点处)物体表面相对于图像传感器的高度的数据。所述地形数据可以是表示在物体表面上的至少一个点处(优选在物体上的多个点处)物体表面的梯度的数据。
用于通过相位分析确定物体表面的地形数据以及识别和确定物体上的共同特征的位置的方法和装置的细节在与本申请同一天提交的共同未决PCT申请中公开，该PCT申请的名称为“NON-CONTACTPROBE(非接触探头)”，申请人案卷号为743/WO/0，并且要求英国专利申请No.0716080.7、No.0716088.0和No.0716109.4的优先权。这些申请公开的主题被引入本申请的说明书中作为参考。
该方法可以进一步包括图像分析仪，其将多个目标特征的三维坐标和地形数据组合在一起，以得到物体的三维模型数据。
如将理解到的，目标特征的三维坐标可以通过三角学方法确定。例如，目标特征的三维坐标可以通过照相测量技术确定。因此，所述方法可以包括图像分析仪，其使用照相测量法确定物体上的目标特征在测量空间中的三维坐标。
该方法可以包括从至少第三已知视角得到物体上光学图案的至少一个第三图像，所述第三视角不同于所述第一和第二已知视角。这样，该方法可以包括将在至少一个第一、第二和第三图像的每一个的光学图案中的不规则性识别为共同物体特征。所述不规则性可以被识别为目标特征。该方法可以进一步包括确定物体上的目标特征在测量空间中的三维坐标。当然，可以获得来自其它已知视角的物体上光学图案的更多图像。增加所获得图像的数量可以改善以下过程的精度和可靠性，所述过程用于将光学图案中的不规则性识别为目标特征并且确定物体上的目标特征在测量空间中的三维坐标。
根据本发明的第二方面提供了一种用于检查物体的装置，该装置包括：至少一个投影仪，所述投影仪被构造成至少从第一和第二投影仪视角将光学图案投影到待测量物体上；至少一个成像装置，所述成像装置被构造成从第一图像视角获得物体的至少一个第一图像，其中光学图案从第一投影仪视角投影在所述物体上，并且所述至少一个成像装置还被构造成从第二图像视角获得物体的至少一个第二图像，其中光学图案从第二投影仪视角投影在所述物体上；以及图像分析仪，所述图像分析仪被构造成将在至少一个第一图像和第二图像的每一个中的光学图案中的不规则性识别为共同物体特征。
如将理解到的，投影仪视角可以包括投影仪和物体的相对位置。投影仪视角可以包括投影仪和物体的相对方位。
所述装置可以包括投影仪单元，所述投影仪单元包括至少一个投影仪。投影仪单元和物体可以被构造成在第一和第二投影仪视角之间相对移动。所述装置可以包括成像装置单元，该成像装置单元包括至少一个成像装置。成像装置单元和物体可以被构造成在第一和第二图像视角之间相对移动。投影仪单元和成像装置单元可以被构造成固定空间关系。因此，投影仪单元和成像装置单元可以被设置成单个单元。例如，投影仪单元和成像装置单元可以设置成探头装置。投影仪单元和成像装置单元可以安装至坐标定位设备的可动部分。例如，它们可以安装至坐标定位设备的主轴，例如CMM的主轴上。因此，例如，当投影仪单元和成像装置单元被设置成单个探头时，则探头可以被安装至坐标定位设备的主轴。
如将理解到的，所述装置可以根据上述方法构造而成，并且与该方法相关联进行描述的特征同样适用于本发明的装置。
根据本发明的第三方面提供了一种由计算机执行的方法，所述方法包括：接收从第一视角拍摄的、代表物体的至少一个第一图像的第一图像数据，其中光学图案投影在物体上；接收从不同于第一视角的第二视角拍摄的、代表物体的至少一个第二图像的第二图像数据，其中光学图案投影在物体上；以及分析第一和第二图像数据，以基于成像在至少一个第一图像和第二图像中的光学图案上的不规则性识别至少一个共同物体特征。如将理解到的，由计算机执行的该方法可以根据上述方法分析第一和第二图像数据。
根据本发明第四方面，提供了一种计算机程序编码，其包括指令，指令在由处理器装置执行时使处理器装置执行上述方法。因此，计算机程序编码可以使处理器装置根据上述方法控制投影仪、成像装置和图像分析仪。另外，计算机程序编码可以使得处理器装置根据上述由计算机执行的方法处理接收到的图像。
根据另一个方面，提供了一种计算机可读的介质，其承载如上所述的计算机程序编码。
根据又一个方面提供了一种机器控制器，其包括：处理器，以及存储器，其中处理器和存储器中的至少一个适于执行上述方法。
因此，本申请描述了一种用于测量物体的非接触方法，其包括以任何合适顺序执行的以下步骤：i)将结构性光学图案投影在将要测量的物体上，物体位于测量空间内；ii)从第一已知视角获得物体上的结构性光学图案的至少一个第一图像；iii)从不同于第一已知视角的至少一第二视角获得物体上的结构性光学图案的至少一个第二图像；iv)将至少一个第一图像和第二图像的每一个中的结构性光学图案中的断裂识别为目标特征；以及v)确定物体上的目标特征在测量空间内的三维坐标。本申请还描述了一种装置，其用于测量位于测量空间内的物体，该装置包括：投影仪，其被构造成将结构性光学图案投影在将要测量的物体上；至少一个图像传感器，其被构造成从第一已知视角获得物体上的结构性光学图案的至少一个第一图像，以及从不同于第一已知视角的至少一第二已知视角获得物体上的结构性光学图案的至少一个第二图像；图像分析仪，其被构造成将至少一个第一和第二图像的每一个中的结构性光学图案中的断裂识别为目标特征，并且确定物体上的目标特征在测量空间内的三维坐标。
附图说明
参照以下附图仅通过示例的方式对本发明的实施例进行描述，其中：
图1示出了坐标测量机器的示意性透视图，探头安装在坐标测量机器上，探头借助根据本发明的非接触方法测量物体；
图2示出了图1中示出的物体的多个图像，该图像由探头从三个不同视角得到；
图3示出了针对三个不同视角的每一个的多个包络相位图；
图4示出了流程图，其示出了图1示出的装置的高水平操作；
图5示出了捕获视角图像集的方法；
图6示出了获得条纹漂移图像的方法；
图7示出了分析图像的方法；
图8示出了计算包络相位图的方法；
图9示出了用于获得高度图的第一方法；
图10示出了用于获得高度图的第二方法；
图11为图1所示探头的部件的示意图；
图12为图11所示探头的成像装置和投影仪的位置关系的示意图；
图13为图11所示投影仪的示意图；
图14示出了条纹漂移图像集，物体上的条纹位置在每个图像中不同；
图15示出了相对于物体移动图像传感器的效果；
图16示出了物体表面的梯度如何能够从相位漂移确定；
图17示出了通过围绕图像传感器的视角中心旋转而获得条纹漂移图像；以及
图18示出了成像装置的偏离距离和深度。
具体实施方式
CMM2包括用于支撑框架12的基座10，框架12进而保持主轴14。马达(未示出)被设置成沿着三个彼此正交的轴线X、Y和Z移动主轴14。主轴14保持铰接头16。铰接头16具有附连至主轴14的基座部分20、中间部分22和探头保持部分24。基座部分20包括第一马达(未示出)，该第一马达用于使中间部分22围绕第一旋转轴线18旋转。中间部分22包括第二马达(未示出)，该第二马达用于使探头保持部分24围绕第二旋转轴线旋转，第二旋转轴线与第一旋转轴线基本上垂直。尽管未示出，但是可以在铰接头16的可动部件之间设置轴承。另外，尽管未示出，但是可以设置测量编码器来测量基座10、框架12、主轴14和铰接头16的相对位置，从而能够确定测量探头4相对于位于基座10上的工件的位置。
探头4可拆卸地安装(例如使用运动座)在探头保持部分24上。探头保持部分24使用设置在探头4和探头保持部分24上或内的相应磁体(未示出)保持探头4。
铰接头16允许探头4相对于主轴14在两个自由度上可运动。由铰接头16提供的两个自由度和CMM2的三个线性平移轴线X、Y和Z的组合允许探头4围绕五个轴线运动。
还设有控制器26，其包括用于控制CMM2的操作的CMM控制器27、用于控制探头4操作的探头控制器29、用于分析从探头4获得的图像的图像分析仪31。控制器26可以为专用的电子控制系统和/或可以包括个人电脑。
CMM控制器27被布置成提供合适驱动电流给第一和第二马达，使得在使用期间，每个马达给予所需的扭矩。由每个马达所给予的扭矩可以用来产生围绕相关旋转轴线的运动或保持特定旋转位置。因此，可以看出在使用期间驱动电流需要被持续供给铰接头16的每个马达；即，每个马达需要被赋予动力，即使没有围绕相关旋转轴线的运动。
要注意的是，图1仅仅提供CMM2的高水平说明。可以在其它部分找到该装置的更全面描述；例如，参见EP402440，其整个内容在此引入作为参考。
现在参考图11，探头4包括：投影仪40，其用于在处理单元42的控制下将条纹图案投影到物体28上；成像装置44，其用于在处理单元42的控制下获得物体28的图像，条纹图案被投影在物体28上。如将被理解到的，成像装置44包括合适的光学器件和用于捕获物体28的图像的传感器。在所述实施例中，成像装置包括图像传感器，尤其是限定图像平面62的CCD。成像装置44还包括将光聚焦到图像平面62上的透镜(未示出)。
处理单元42被连接至控制器单元26中的探头控制器29和图像分析仪31，使得处理单元42经由通信线路46与探头控制器29和图像分析仪31通信。将可以理解的是，通信线路46可以为有线或无线通信线路。探头4还包括随机存取存储器(RAM)装置48，用来临时存储由处理单元42使用的数据，诸如图像数据。
将可以理解的是，探头4不需要必须包含处理单元42和/或RAM48。例如，所有的处理和数据存储可以通过连接至探头4的装置来进行，例如控制器26或连接在探头4和控制器26之间的中间装置。
如图12所示，投影仪40的图像平面60和成像装置44的图像平面62相对于彼此倾斜，使得投影仪40的光轴61和成像装置的光轴63在参考平面64上相交。在使用中，探头4被布置成使得投影在物体表面上的条纹可以由成像装置44清楚地成像。
参照图13，投影仪40包括：激光二极管50，其用于产生相干光源；准直仪52，其用于校准从激光二极管50发出的光；光栅54，其用于形成正弦条纹集；透镜组件56，用于将条纹聚焦在参考平面64上。将可以理解到的，其它类型的投影仪也适用于本发明。例如，投影仪可以包括光源和掩模，该掩模用于选择性地阻挡和传送图案中的从投影仪发出的光。
在所述实施例中，由投影仪40投影的周期性光学图案为正弦条纹集。然而，将可以理解的是，其它形式的结构化光线也可以被投影，例如具有不同颜色或色调的平行光线集(例如，交替的黑色和白色线条，或者平行的红色、蓝色和绿色线条)，或者甚至例如同心圆集。
将参照图2-10描述探头4的操作。
首先参照图4，当操作者打开CMM2时，在步骤100开始操作。在步骤102，系统被初始化。这包括将探头4装载在铰接头16上，将待测量的物体28定位在基座10上，将CMM的编码器送到原位置或参考位置，使得铰接头16相对于CMM2的位置是已知的，然后校准CMM2和探头4，使得探头4相对于CMM2的参考点位置是已知的。
一旦进行了初始化和适当的校准，控制进入到步骤104，在步骤104中物体28的图像集由探头4得到。步骤104执行多次，使得得到多组图像，其中每组图像对应于物体28的不同视角或视点。在所述示例中，得到对应于三个不同视角的三组图像。将参照图5更详细描述得到图像集的过程。
一旦得到所有图像，图像在步骤106中由控制器26中的图像分析仪31分析。图像分析仪31从这些图像中计算出相对于CMM2的三维(“3D”)坐标集合，该坐标用来描述物体28的形状。下面将参照图7更详细描述分析图像的方法。3D坐标在步骤108被作为三维点集合输出。如可以理解的，三维点集合能够存储在存储器装置中以备后用。三维点集合数据可以被用于确定物体的形状和尺寸，并且将其与预定的阈值数据比较以评价物体28是否在预定公差内制成。可选地，三维点集合可以显示在图形用户界面上，图形用户界面用来向用户提供物体28的虚拟3D模型。
当系统关闭时，在步骤110结束操作。可选地，后续操作可以通过重复步骤104-108开始。例如，用户可以想得到同一物体28的多组测量数据或者得到用于不同物体的测量数据。
现在参照图5，将描述捕获一视角的图像集的过程104。所述过程在步骤200开始，在该步骤探头4移动到第一视角。在所述实施例中，使用者在控制CMM2马达的操作杆(未示出)的控制下移动探头4，以便移动主轴14。可以理解到，第一(以及后续)视角可以是预定的并被装载在CMM控制器27中，使得在测量操作期间，探头4自动地移动到预定视角。另外，在另一个定位设备中，使用者可以物理地拉动探头4到所述视角，其中定位设备例如借助安装在装置的可动部件上的编码器监控探头4的位置。
一旦探头4定位在第一视角，在步骤202得到初始化图像。这涉及探头控制器29发送信号至探头4的处理单元42，使得处理单元42操作成像装置44以捕获物体28的图像。
初始化图像被发送回图像分析仪31，在步骤204，图像被分析其质量特性。这可以包括例如确定光线的平均密度、图像的对比度以及将它们与预定阈值比较以确定图像质量是否足以进行测量处理。例如，如果图像非常黑，则成像装置44或投影仪40的特性将改变，以便增加投影的条纹图案的亮度和/或调整成像装置44的曝光时间或增益。初始化图像将不用于得到物体28的测量数据的后续处理中，从而图像的某些方面(例如图像的分辨率)不必与下述的测量图像一样高。另外，在替换实施例中，与成像装置分开的光线传感器(例如光电二极管)能够设置在探头中以测量在视角位置的光量，光电二极管的输出被用来设定投影仪40和/或成像装置44。
一旦投影仪40和成像装置44被设定，在步骤206中得到第一测量图像。测量图像是指在下面更详细描述的“分析图像”过程106中使用的图像。第一测量图像的获得涉及探头控制器29发送信号给探头4的处理单元42，使得处理单元42操作投影仪40以将条纹图案投影在物体28上，并且同时成像装置44在条纹图案在物体28上时捕获物体28的图像。
第一测量图像被发送回图像分析仪31，在步骤208第一测量图像被再次分析其质量特性。如果图像质量足以用于下面描述的“分析图像”过程106中，则控制进入步骤210，否则控制返回步骤204。
在步骤210得到用于目前视角的条纹移位图像。条纹移位图像是基本上来自同一视角的多个物体图像，但是条纹的位置在每个图像中略微不同。将参照图6详细描述该步骤的方法。
一旦得到条纹移位图像，接着所有图像被发回图像分析仪31用于在步骤212中分析。将可以理解的是，在得到每个图像时探头4的位置和方位的数据将和每个图像一起提供给图像分析仪31，使得能够将如下面详细描述地得到物体28相对于CMM2的3D坐标。然后过程在步骤214结束。
如上所述，捕获视角图像集过程104针对多个不同的视角重复多次。在所述示例中，捕获视角图像集过程进行三次，即第一、第二和第三视角。探头4在使用者或者上述控制器的控制下移动到各视角。
参照图6，现在将描述用于得到条纹移位图像的过程210。通过沿着使物体28上条纹的位置不同于前一位置的一个方向使探头4物理地移动一小段距离而移位物体28上的条纹。当探头4移动时，探头4内的投影仪40以及投影仪光轴61将相对于物体28移动。这样改变了物体28的条纹位置。
在一个实施例中，探头4沿着一方向移动，该方向平行于成像装置44的图像平面并且垂直于条纹的长度。
然而，并不必须是这种情况，只要在物体上的条纹位置移动即可。例如，条纹移位可以通过旋转探头4来实现。例如，探头4可以绕着垂直于投影仪的图像平面60延伸的轴线旋转。可选地，探头可以绕着垂直于成像装置44的图像平面延伸的轴线旋转。在另一个优选实施例中，探头4可以绕着成像装置44的视角中心旋转。这样是有利的，因为这样确保了由成像装置44在不同图像上捕获的特征的视角是相同的。也能够进行任何图像处理以补偿物体和图像传感器的相对运动，而不需要知道物体和图像传感器之间的距离。
例如，参照图17，探头4相对于将要检查的物体70位于第一位置(由附图标记4’表示)。在该例子中，探头的投影仪40处于第一位置(由附图标记40’表示)，并且将点状条纹标记72’所示的条纹图案投射在物体72上。带有条纹标记72’的物体图像74由成像装置44捕获，这时成像装置44位于由附图标记44’表示的第一位置。
然后通过绕着成像装置的视角中心相对于物体70旋转探头40将探头4移动到由附图标记4”表示的第二位置。将可以理解到，成像装置的视角中心为与图像平面相交的所有光束被假设将要通过的点。在所示的图中，视角中心由附图标记76表示。
如所看到的，在第二位置处，由附图标记40”表示的投影仪移动使得在物体70上的条纹图案的位置移动。物体70上的条纹图案的新位置由带状条纹标记72”示出在物体70上。物体的图像74在其第二位置44”由成像装置捕获。如所能看到的，尽管成像装置44上的物体图像位置在成像装置的第一位置44’和第二位置44”之间变化，但是成像装置44相对于物体70的视角并不在这些位置之间变化。因此，例如，由于闭塞隐藏在一个图像中的特征将由于闭塞而隐藏在第二图像中。这由光线78显示，光线78示出了成像装置44具有的物体上高特征80的视图。如能够看出的，因为成像装置44绕着其视角中心旋转，所以光线78对于两个位置是相同的，从而只有成像装置44上的特征位置在这些位置之间变化，而不是特征自身的形式。
因此，围绕视角中心的旋转可以是有利的，因为图像传感器的物体视角没有改变，从而确保物体上的相同点在每个位置可见。另外，对于任何可见的点，在照相机和物体的相对旋转之前和之后图像点之间的距离独立于到物体的距离。也就是说，对于未知物体，如果照相机绕着其自身视角中心旋转，则对于在旋转之前的每个成像点，可以预见在旋转之后其在哪里成像。在旋转之后，图像点的位置取决于初始图像点的位置、旋转的角度(和轴线)以及内部照相机参数-所有已知的数值。因此，如将在下面详细描述的，围绕视角中心的旋转允许补偿相对运动，而无需知道到物体的距离。
探头4在一点处移动等于条纹漂移的1/4周期的距离，在该点处成像装置44的光轴63与参考平面64相交。如将要理解到的，探头4移动的实际距离将取决于所投影的条纹的周期和其它因素(例如投影仪40的放大率)。
一旦探头4被移动，在步骤302得到另一个测量图像。移动探头300以及得到测量图像302的步骤再重复两次。每次，探头移动，使得对于每个测量图像，物体上条纹图案的位置不同于所有以前的图像。因此，在得到条纹漂移图像过程210的结尾，对于给定的视角得到四个物体图像，条纹图像在物体上的位置对于每个图像而言略微不同。
现在参照图2，A行示出物体28处于三个视角的每个的视图，并且没有条纹投影在物体上。B行示出了针对第一、第二和第三视角的每一个的视图1000，由成像装置44在用于捕获视角图像集104的过程的步骤206中得到图像1000。示意性地显示在这些图像1000的每一个之后的是条纹漂移图像1002、1004和1006，这些条纹漂移图像针对第一、第二和第三视角的每一个在执行步骤300和302期间得到。图14(a)至14(d)示出针对第一视角得到的图像1000-10006的例子。如所显示的，物体和成像装置的相对位置在针对一视角获得图像集中的每个图像之间略微移动，并且这需要在下面详细描述的图像处理期间考虑和/或补偿(具体结合图8所描述的)。
因此，一旦已经完成捕获第一、第二和第三图像集的步骤104，图像分析仪31将具有针对第一、第二和第三视角中的每一个的图像集1000-1006。
现在将参照图7描述用于分析图像的过程106。在步骤400开始所述过程，在该步骤中针对第一、第二和第三视角的每一个计算四个包络相位图。如将理解的，包络相位图是包含投影在物体表面上的条纹的相位的图，用于视角图像集中的其中一个测量图像中的多个像素，其中相位角被限制在360度的范围内。
对于给定的视角，包络相位图是通过以特定顺序使用该视角的四个相位漂移图像中的每一个得到的。通过以不同次序使用四个相位漂移图像中的每个得到给定视角的四个包络相位图。下面将参照图8详细描述得到包络相位图的方法。
如将所描述的，不是必须计算每个视角的四个包络相位图。例如，对于每个视角能够被计算出两个或更多个包络相位图。如将要理解到的，被计算出的包络相位图越多，下面将详细描述的实际断裂的确定就越可靠，但是需要的处理资源更多。
参见图3，列X、Y和Z针对不同视角的每一个示出了四个不同的包络相位图1010、1012、1014和1016。使用该视角的四个不同图像1002-1006的唯一顺序来计算给定视角的每个包络相位图。用于每个视角的四个不同包络相位图1010-1016被计算以便能够区分由物体28上的特征所引起的断裂和由相位的包络所引起的那些断裂，如下面将详细描述的那样。
如从图2的行B中的图像所看到的，在物体28上的特征(例如边缘或角部)在条纹图案中产生断裂。例如，在物体28上的边缘30在其上投影有条纹的物体28的图像中沿着线32在条纹图案中产生断裂。因此，可以通过识别条纹图案中的断裂来识别物体28的特征。
在步骤402中识别针对每个视角的条纹图案中的断裂。这通过识别每个包络相位图中的断裂来实现。通过比较每个像素的相位值和邻近周围像素的相位值来识别包络相位图中的断裂。如果相邻像素之间的相位值的差大于阈值，那么这些像素中的一个像素识别出断裂点。如将要理解到的，这些像素中的哪个像素被选为断裂点并不重要，只要选择标准对于所有断裂点的选择而言是一致的就可以，例如总是选择差的左边或上边的像素，这取决于相邻像素之间的差是沿着图像在X方向还是Y方向上计算出的。如将要理解到的，一旦通过上述方法发现断裂位置，则如果需要能够使用图像处理技术改善所述断裂位置，例如通过察看相位的梯度或者在周围区域中的测量图像中的密度梯度，以便发现符合子像素精度的断裂位置，例如在John Wiley and SonsInc(1997)公司的J.R.Parker的“Algorithms for image processing andcomputer vision(用于图像处理和计算机视觉的算法)”中所描述的。
预定的阈值取决于多个因素，这些因素包括物体形状、图像中的无用数据水平和条纹图案的周期。阈值可以通过使用者在操作之前设置或者可以通过对图像自身的分析计算出。
例如，参照第一视角的第一包络相位图1010(在图3中)，由于边缘30而沿着条纹的线32扭曲所产生的相位值差将识别在点34的相邻像素之间的断裂。在该点34处将识别其它包络相位图1012、1014和1016的断裂。
例如始终沿着对应于边缘30的线32识别在包络相位图1010-1016中的其它断裂。
上述处理可能产生由于相位图被包络而被识别的错误断裂。例如，相邻像素可以具有例如分别接近0度和360度的相位值。如此这样的话，看上去好像在这些像素之间有大的相位跳跃，这将被识别为断裂。然而，相位跳跃仅仅由包络相位的周围所产生，而不是由于正被测量的物体表面上的断裂产生。该例子可以在第一视角的第一包络相位图1010中的点36处看到，在点36处，相位值从360度跳跃到0度(分别由深色像素和浅色像素示出)。相邻像素的相位值由于相位图被包络而将在点36处明显跳跃。
因此，一旦识别出给定视角的四个包络相位图中的每个的所有断裂，接着在步骤404中除去被错误识别的断裂。这通过比较给定视角的每个包络相位图的断裂、然后仅仅保留在四个包络相位图的至少两个中显示的断裂来实现。如将要理解的，可以通过例如仅仅保留显现在三个或四个包络相位图中的断裂来进行更严格测试。这样能够有助于解决由图像中的无用数据所产生的问题。对第一至第三视角图像集中的每个执行过程404。
例如，如上所述，在第一视角的第一包络相位图1010中的点36处识别出断裂。然而，当查看第一视角的其它包络相位图1012至1016时，在相同点36处不能识别出断裂。这是因为通过使用不同次序的条纹漂移图像1000-1006来计算不同的包络相位图，由此确保在不同点处发生包络相位图中的相位包络。因此，当在第一包络相位图1010中的点36处识别的断裂没有在其它包络相位图1012-1016中被识别时，则该断裂可以被丢弃。
然而，当第一包络相位图1010中的点34处的断裂被所有其它包络相位图1012-1014中该相同点34处识别的断裂确认时，点34被识别为实际断裂，即由物体28上的特征所产生的断裂，而不是由相位包络所产生的断裂。
在步骤406识别出在每个视角之间的相应断裂点。相应断裂点为在包络相位图中识别出由物体28上的同一特征所引起的断裂的那些点。例如，针对第一、第二和第三视角的每一个的每个第一包络相位图1010上的断裂点38均识别物体28上的相同角部39。相应断裂点可以通过已知的匹配技术确定，例如使用外极几何学。这种已知技术被描述在以下文章中：例如由Whittles Publishing公司2001出版、K.B.Atkinson编辑的书籍“近距离照相测量法和机器视觉(Close rangephotogrammetry and machine vision)”中由A.Gruen所著的文章“最小平方匹配：基本测量算法(Least squares matching：a fundamentalmeasurement algorithm)”。然后可以使用关联的断裂点作为目标点，可以在步骤408中通过已知的照相测量法技术(诸如在由WhittlesPublishing公司2001出版、K.B.Atkinson编辑的书籍“近距离照相测量法和机器视觉(Close range photogrammetry and machine vision)”中由M.A.R Cooper和S.Robson所著的文章“近距离照相测量法的理论”中被描述)确定所述目标点相对于探头4的三维坐标。
因此，在步骤408之后，将识别在物体28上的许多离散点并且测量离散点相对于探头4的位置。
在步骤104计算出物体28的连续部分的高度图。高度图提供相对于探头4位于已知参考平面6上方的表面的高度的信息。所述连续部分为由不连续特征包围的物体区域，例如，由四个边缘包围的立方体的面。连续部分能够通过识别在包络相位图中的这些区域来识别，这些区域由之前在步骤402-406中识别的断裂点包围。高度图提供关于在这些离散点之间的表面形状的测量数据。下面将参照图9和10详细描述用于得到连续部分的高度图的方法。针对一个或多个不同视角的不同连续部分运行步骤410多次。
正如在类似条纹分析系统中常见的，展开相位图只是对于2п弧度的某些未知倍数是正确的，因此参考平面64之上的高度可能具有与所述未知相位差相应的误差高度。这经常被称为2п不定性。为了解决这些不定性，使用在步骤408中获得的实际断裂的测量三维坐标。
在该阶段，在步骤408中获得的实际断裂点的三维坐标以及在步骤410中获得的高度图数据提供了物体相对于探头4中预定参考点的位置。因此，在步骤412中，这些坐标被转换成相对于CMM2的三维坐标。这可以应用常规三角法技术而执行，因为CMM2和探头4中参考点的相对位置通过校准是已知的，并且还因为在获得每个图像时探头4相对于CMM2的位置和方位随同每个图像一起被记录。
现在将参照图8描述用于计算包络相位图400的过程。计算包络相位图包括针对一组条纹漂移图像的其中一个的每个像素计算相位。这可以应用各种技术进行，所述技术的选择依赖于各种因素，包括获得条纹漂移图像的方法。标准相位漂移算法依赖于物体与成像装置44之间的相对位置在所有条纹漂移图像中是相同的。然而，如果使用上述方法的任一个(例如，横向地移动探头4，或者围绕成像装置的视角中心旋转它)来获得条纹漂移图像，则成像装置44将相对于物体移动一小段距离。因此，对于视角图像集中的每个连续图像，每个图像中的给定像素将识别物体上不同点的亮度。因此，如果使用标准相位漂移算法，则有必要在所有条纹漂移图像中识别哪些像素对应于物体上的相同点，然后对此进行补偿。当横向移动成像装置44时这么做的一种方法是确定成像装置44已经在每个图像之间行进了多少以及沿哪个方向行进，然后剪裁图像从而每个图像包含它们共同的图像数据。例如，如果成像装置44在两个图像之间的运动指的是物体上的一个点已经沿一个方向移动了5个像素，则所述第一图像就可以被剪裁以便移除相当于5个像素宽度的数据。
这可以参照图15被更清楚地看见，图15示意性地显示了第一图像1000、第二图像1002、第三图像1004和第四图像1006中每一个的对应行的像素。正如可以看见的，由于图像之间成像装置44和物体28之间的相对运动，所以物体上的相同点由每个图像中的不同像素进行成像。例如，通过第一图像1000从左起第7个像素、第二图像1002从左起第5个像素、第三图像1004从左起第3个像素、第四图像1006从左起第4个像素而成像物体28上的点X。补偿图像传感器和物体28相对运动的有效方式是剪裁图像数据，使得每个图像1000-1006包含代表共同区域的数据，所述区域诸如图15中由窗口51强调的区域。
剪裁图像是坐标转换的一个例子，其中所述转换是线性功能。这在到物体的距离是已知的情形下或者例如在偏离距离与测量空间的深度比更大的情形下最精确。正如将要理解的，参照图18，所述偏离距离是从成像装置的视角中心76到成像装置测量空间中心的距离，并且区域65的深度或者测量空间的深度是由装置记录的图像显得尖锐的范围。换言之，所述偏离距离是从探头4到待测量物体的法线距离。例如，如果偏离距离与测量空间深度的比例大约是10∶1，那么对于一些像素在补偿方面可能有高达10％的误差。如果偏离距离与测量空间的深度相比不大，或者如果相对运动不是直线平移，那么补偿成像装置与物体的相对运动的最合适的坐标转换可以大体取决于到物体的距离以及实际运动。然而，已经发现如果所述运动是围绕成像装置44的视角中心的旋转，则最佳补偿所述运动的坐标转换与到物体的未知距离无关。这是由于系统的几何形状以及运动。而且，这使得能执行精确补偿，即使偏离距离与测量空间深度相比不大，例如在偏离距离与测量空间深度的比率小于10∶1(例如小于5∶1，例如1∶1)的情况下。因此，这使得即使在探头位置接近物体时也能执行物体的测量。
一旦所述像素数据已经补偿了相对运动，从而每个被调节图像中的相同像素代表物体上相同的点，则接下来的步骤502涉及应用相位漂移算法来计算每个像素处的包络相位。不需要已知相位漂移的合适的相位漂移算法(例如Carré算法)可以被用来计算包络相位、相位漂移和调幅。
对于每个视角图像集进一步重复用于计算包络相位图400的过程三次，每次以不同次序应用相位漂移图，以便获得对于每个视角的四个包络相位图。因此，在用于计算包络相位图400的过程中，总共执行12次。
现在将参照图9描述用于获得高度图410的第一种方法。所述方法包括在步骤600中通过按照需要给单个像素的包络相位增加360度的整数倍而展开其中一个相位图的连续段，从而移除由于相位计算算法而发现的断裂。所述方法还包括在步骤602对于那个连续段将展开相位图转换成高度图。像素的相位依赖于物体表面的相对高度。因此，在步骤602，可以通过应用预定的映射表格和过程直接将每个像素的相位值映射成高度值而从那个相位而生成所述连续段的高度图。
与上述联系图8计算包络相位图的方法(即，补偿图像坐标)相对比，已经发现在相对于彼此移动物体和成像装置44时有另一种计算包络相位的方法，其不需要图像坐标补偿。该方法依赖于以下事实，即对于每个不同图像，成像装置44的像素CCD将观察物体上不同的点。如果在多个图像中通过单个像素观察的点到成像装置44为不同距离，则在每个图像中在那个像素处将记录不同的相位。也就是说，在所述像素处条纹图案的相位将在每个图像之间漂移。实际相位漂移将取决于到物体的距离、物体的梯度、成像装置44和物体的已知相对运动以及固定的系统参数。所述相位漂移因此将在整个图像上变化。
作为例子，参照图16，考虑物体点Xp，其在照相机平面中的x处成像。如果成像装置44相对于那个平面以某个矢量dX平移，则由成像装置44成像的点将改变，如图所示。为清楚起见，从图中省略投影仪40，但是应当理解成像装置44和投影仪40相对于彼此固定。
h是从成像装置44的视角中心到在x处成像的物体点的距离，δh是在平移δX之后该距离的改变。a是成像装置光轴的已知方向，Xc是视角中心的位置，它们也是已知的。仅由于成像装置44的运动而导致的h的改变等于δX.a。如果该量等于0，使得所述运动垂直于成像装置的轴线并且平行于所述成像平面，则h的任何其余变化必定是由物体的形状导致的。
h的变化实际上被记录为相位的变化δФ，这将包括由物体形状引起的分量以及由成像装置平行于其轴线的任何运动引起的分量。
为了测量给定像素处的相位，我们采用多个相位漂移图。记录在图像k中一像素处的亮度可以表示为：
Ik＝A+Bcosφk
其中A＝偏移量(即，如那个像素所记录的投射到物体上的条纹图案的平均亮度，包括任何背景光线)；
B＝由那个像素记录的光亮度的调幅；并且
φ k = φ k - 1 + Δ φ k ≈ φ k + ▿ ‾ φ k - 1 . δX ‾ k , k > 0
使用第一级Tayl or级数展开，其假设平移δX是小的。
对于图像集中给定图像的每个像素，应用Carré算法从四个相位漂移图像计算相位和相位漂移以及调幅。所述Carré算法假设相位的四个漂移是相等的。例如如果所应用的运动是平移并且表面是平坦的将是这种情况。如果不是这个情况，则可以通过选择足够小使得表面梯度在运动范围上不会发生大的改变的运动来获得好的近似。
所述相位数据可以被转换成高度数据。选择地，应用下面结合图10所述的方法，所述相位漂移数据可以被转换成梯度数据并且随后被转换成高度数据。
当物体的反射率和表面梯度在相对运动范围上大致恒定时，上述方法提供了最佳结果。因此，优选的是图像集中各图像之间的运动较小。相对于成像装置处于太低或太高梯度的表面区域或者具有高曲率度的表面区域可以通过检查由Carré算法返回的调幅而被检测，并且随后可以通过改变用来引起相位漂移的相对运动并且如果需要通过从不同视角观察物体而被测量。
对于图像中的每个像素，Carré算法提供了相位和相位漂移数据。结合图9描述的方法使用所述相位数据来获得高度数据。然而，已经可能应用相位漂移数据来获得高度信息。特别地，现在参照图10描述用于获得高度图410的第二种方法。在步骤700，该方法开始于对于连续段(其可以从如上所述的之前识别的断裂识别)，对视角图像集中的所有图像应用Carré算法计算相位漂移图。对于一像素的相位漂移取决于物体的表面梯度以及物体离探头4有多远。因此，可以在步骤702通过应用预定映射表和过程直接将每个像素的相位漂移值映射成梯度值，从而从那个相位漂移产生连续段的梯度图。在步骤704，梯度图被求积分以便相对于探头4对于连续表面得到高度图。在步骤408中获得的实际断裂的测量三维坐标被使用以便分解积分常数，从而发现参考平面64之上的高度。
本发明的优点在于能够快速识别目标点，而不需要使用者必须在物体上作标记或者将投影仪配置成选择性地将目标点投影在物体上。另外，目标点的高密度能够被识别。
如将能理解到的，上述内容仅仅提供了本发明的一个具体实施例的详细描述，许多特征仅仅是选择性的或者优选的，而不是本发明所必须的。
例如，在所述实施例中，探头被安装在等同于CMM主轴的安装结构上。本发明也适用于规划安装在其它机器类型上的测量装置的运动路线。例如，探头4能够安装在机床上。另外，探头4可以被安装在检查机器人的远端上，其例如可以包括机器人臂，所述臂具有数个铰接接头。另外，探头4可以处于固定位置，并且物体可以是例如通过定位机器可动的。
另外，尽管本发明描述了包括投影仪和成像装置的单个探头，但是投影仪和图像传感器可以分开设置(即，使得它们能够独立于彼此物理地操作)。另外，多个成像装置能够相对于彼此被设置在不同的位置和/或方位，用于捕获图像以确定目标特征。
如将要理解到的，具体实施例的描述还包括得到和处理图像以通过对周期性光学图案的相位分析来得到地形数据。如将要理解到的，这不是必须是这样的。例如，本发明的系统和方法能够仅仅被构造成确定用于摄影测量目的的目标点。另外，如果地形数据将要被确定，那么可以使用诸如三角测量等技术，而不是应用相位步进算法。另外，如果使用相位步进方法，则图案中的漂移能够通过应用技术而不是上述内容来获得。例如，它们能够通过改变由投影仪投影的图案或者通过移动物体来获得。

Claims (31)

1.一种用于检查物体的非接触方法，其包括以任何合适顺序执行的以下步骤：
i)从第一视角拍摄得到物体的至少一个第一图像，在所述物体上投影有光学图案；
ii)从不同于所述第一视角的第二视角拍摄得到物体的至少一个第二图像，在所述物体上投影有光学图案；以及
iii)基于成像在所述至少一个第一图像和第二图像上的所述光学图案中的不规则性，识别出所述至少一个第一图像和第二图像的每个中的至少一个共同物体特征。
2.根据权利要求1所述的非接触方法，其中在所述步骤i)中的所述物体与所述光学图案的投影仪的相对位置和相对方位的至少一个与在所述步骤ii)中的所述物体与所述光学图案的投影仪的相对位置和相对方位不同。
3.根据权利要求1或2所述的非接触方法，其中在所述步骤i)中成像的所述光学图案的投影仪和在所述步骤ii)中成像的所述光学图案的投影仪由共同的光学图案投影仪单元来提供，所述光学图案投影仪单元包括至少一个投影仪，其中所述非接触方法进一步包括在所述步骤i)和ii)之间相对移动所述物体和所述光学图案投影仪单元。
4.根据权利要求3所述的非接触方法，其包括相对于所述物体移动所述光学图案投影仪单元。
5.根据权利要求3或4所述的非接触方法，其中在所述步骤ii)中成像的所述光学图案的投影仪为在所述步骤i)中成像的所述光学图案的投影仪。
6.根据以上权利要求中任一项所述的非接触方法，其中在所述步骤i)和ii)中投影在所述物体上的光学图案是相同的。
7.根据以上权利要求中任一项所述的非接触方法，其中所述至少一个第一图像和所述至少一个第二图像通过共同的成像装置单元得到，所述成像装置单元包括至少一个图像传感器，其中所述非接触方法包括将所述成像装置单元从所述第一视角移动到所述第二视角。
8.根据权利要求3和7所述的非接触方法，其中所述光学图案投影仪单元和所述成像装置单元彼此成固定空间关系。
9.根据权利要求8所述的非接触方法，其中所述光学图案投影仪单元和所述成像装置单元安装在一坐标定位设备上。
10.根据权利要求8或9所述的非接触方法，其中所述光学图案投影仪单元和所述成像装置单元被设置成单个探头。
11.如以上权利要求中任一项所述的非接触方法，其还包括使用所述至少一个第一图像和第二图像来测量所述共同特征。
12.根据权利要求11所述的非接触方法，其中测量所述共同特征包括在测量空间中确定所述共同特征的位置。
13.根据以上权利要求中任一项所述的非接触方法，其中：
步骤i)包括从第一视角得到所述物体的第一图像集；以及
步骤ii)包括从第二视角得到所述物体的第二图像集；
其中在所述物体上的所述光学图案的位置对于图像集中的每个图像是不同的。
14.根据权利要求13所述的非接触方法，其中步骤iii)包括：
a)从所述第一图像集计算至少一个第一相位图；
b)从所述第二图像集计算至少一个第二相位图；以及
c)将所述至少一个第一相位图和第二相位图的每个中的至少一个共同不规则性识别为共同的物体特征。
15.根据权利要求14所述的非接触方法，其中：
步骤a)包括从所述第一图像集计算第一相位图集合，应用所述第一图像集的唯一顺序计算所述第一相位图集合中的每个相位图；
步骤b)包括从所述第二图像集计算第二相位图集合，应用所述第二图像集的唯一顺序计算所述第二相位图集合中的每个相位图；
步骤c)包括将所述至少一个第一相位图集合和至少第二相位图集合中的至少一个相应不规则性识别为共同物体特征。
16.根据权利要求14或15所述的非接触方法，其中所述相位图为包络相位图，其中步骤c)包括丢弃由包络相位数据引起的错的不规则性。
17.根据权利要求16所述的非接触方法，其中丢弃错的不规则性包括比较所述包络相位图集合中的每一个，并且丢弃所述包络相位图的每一个之间的非共同识别的不规则点。
18.根据前述权利要求中任一项所述的非接触方法，其中识别至少一个共同的不规则性包括识别不同视角的图像之间的物体的相应特征。
19.根据前述权利要求中任一项所述的非接触方法，其中所述方法包括在所述至少一个第一图像和所述至少一个第二图像的每个中将形成在所述物体上的光学图案中的多个不规则性识别为多个共同的物体特征，然后从所述至少一个第一图像和所述至少一个第二图像确定所述物体上的每个共同物体特征在测量空间内的三维坐标。
20.根据以上权利要求中任一项所述的非接触方法，进一步包括通过分析由至少两个图像的至少一个所成像的光学图案的变形来确定关于物体表面的地形数据，在所述物体表面上投影有所述光学图案。
21.根据权利要求19和20所述的非接触方法，进一步包括将所述多个共同物体特征的三维坐标和所述地形数据组合在一起得到所述物体的三维模型数据。
22.一种用于检查物体的设备，该设备包括：
至少一个投影仪，其被构造成至少从第一和第二投影仪视角投影光学图案到将要测量的物体上；
至少一个成像装置，其被构造成从第一图像视角得到物体的至少一个第一图像，其中光学图案从所述第一投影仪视角投影在所述物体上，并且所述至少一个成像装置还被构造成从第二图像视角得到所述物体的至少一个第二图像，其中光学图案从所述第二投影仪视角投影在所述物体上；以及
图像分析仪，其被构造成将所述至少一个第一图像和第二图像的每个中的光学图案中的不规则性识别为共同物体特征。
23.根据权利要求22所述的设备，其中所述设备包括投影仪单元，所述投影仪单元包括至少一个投影仪，其中所述投影仪单元和所述物体被构造成在所述第一和第二投影仪视角之间相对运动。
24.根据权利要求22或23所述的设备，其中所述设备包括成像装置单元，所述成像装置单元包括所述至少一个成像装置，其中所述成像装置单元和所述物体被构造成在所述第一和第二图像视角之间相对运动。
25.根据权利要求23或24所述的设备，其中所述投影仪单元和所述成像装置单元成固定空间关系。
26.根据权利要求22-24中任一项所述的设备，其中所述投影仪单元和所述成像装置单元被安装到一坐标定位机器的可动部分上。
27.根据权利要求25或26所述的设备，其中所述投影仪单元和所述成像装置单元设置为单个探头。
28.一种由计算机执行的方法，包括：
接收从第一视角拍摄的、代表物体的至少一个第一图像的第一图像数据，其中光学图案投影在所述物体上；
接收从不同于所述第一视角的第二视角拍摄的、代表物体的至少一个第二图像的第二图像数据，其中光学图案投影在所述物体上；以及
分析所述第一和第二图像数据，以基于成像在所述至少一个第一图像和第二图像中的所述光学图案上的不规则性识别至少一个共同物体特征。
29.一种计算机程序编码，其包括指令，所述指令在由处理器装置执行时使所述处理器装置执行如权利要求1-21和28中任一项所述的方法。
30.一种计算机可读的介质，其载有根据权利要求29所述的计算机程序编码。
31.一种机器控制器，其包括：
处理器，以及
存储器，其中所述处理器和所述存储器中的至少一个适于执行权利要求1-21和28中任一项所述的方法。
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