CN101821579A - 相位分析测量装置和方法 - Google Patents

Abstract

一种用于通过相位分析检查物体的非接触方法和装置。投影仪将光学图案投射到待检查物体的表面上。然后获得所述光学图案投射到其上的表面的至少第一图像和第二图像。表面上的光学图案的相位通过将投影仪相对于物体移动而在第一图像和第二图像之间改变。

Description

相位分析测量装置和方法

技术领域

本发明涉及一种用于在不接触物体的情况下测量物体的方法和装置，具体地，涉及一种可以通过分析投影在物体上的光学图案的相位来确定物体的表面地形的方法和装置。

背景技术

用于通过对物体上的周期性光学图案进行相位分析来测量表面地形的非接触性光学测量系统是已知的。这些系统典型地包括投影仪和照相机，所述投影仪将结构性光学图案投射到表面上，所述照相机与所述投影仪呈一个角度，所述照相机对表面上的结构性光学图案进行检测。表面上的高度变化使得图案中存在失真。可以从这个失真中计算出表面的几何形状。这种系统通常已知为结构性光学分析、相位轮廓术、相位漂移分析或条纹分析系统。

美国专利No.6,100,984公开了一种用于这种系统中的投影仪。激光束入射在透镜上，所述透镜将激光束发散到液晶系统上，从而在要测量的表面上产生至少一个条纹图案。计算机被用于控制由所述液晶系统产生的条纹图案的间距和相位。照相装置被定位以拍摄表面上条纹图案的图像。然后计算机和液晶系统执行相位漂移技术，并且获取新图像的另一幅图片。通过使用这两个图像，可以获得表面地形的精确地图。使用液晶系统需要复杂的接头，从而导致相对高的能量消耗并且之后会产生热量。这种系统可能会比较昂贵。

WO 0151887还公开了一种结构性光分析系统，该系统具有包括内部折射透镜的条纹投影仪，所述内部折射透镜可被操作来改变物体上投影条纹的位置，从而改变物体表面上条纹的相位，该专利还公开了移动物体以便对物体上的条纹进行重新定位。

发明内容

本发明描述一种通过相位分析对投射到待检查物体上的光学图案进行相位漂移的方法，其中，通过将光学图案源相对于物体进行移动从而使得相位发生漂移。

一种用于通过相位分析检查物体的非接触方法，包括：i)投影仪将光学图案投射到待检查物体的表面上；以及ii)获取所述光学图案投射到其上的所述表面的至少第一图像和第二图像，其中，通过相对于所述物体移动所述投影仪，所述表面上的所述光学图案的相位在所述第一图像和所述第二图像之间改变。

本发明的优势在于，物体上光学图案的相位可以通过移动投影仪而改变。在某些情况下，这可以避免需要在投影仪中提供用于获取物体上光学图案的位置变化的昂贵的和/或复杂的设备。例如，可以提供没有内部移动部件的投影仪。当移动投影仪时，可以容易地测量大的和/或重的物体。另外，它可以在机械加工期间进行物体的现场测量，从而不需要为了继续进行机械加工而进行数据的重新整理。将会理解，投影仪投射的光学图案对于所述至少第一相位漂移图像和第二相位漂移图像而言是相同的。

优选地，光学图案在两维空间中延伸。这能够从物体上光学图案的单个图像确定两维空间中物体表面的地形。光学图案可以基本上是全视野光学图案。在基本上全视野的光学图案中，图案可以在参考平面上(下面将更加详细地描述)在成像装置的至少50％的视野上延伸，用于获取至少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，例如基本上在参考平面上在成像装置的整个视野上延伸。参考平面可以是距离成像装置已知距离的平面。可选择地，参考平面可以是包含投影仪和成像装置的光轴交叉的点的平面。参考平面可以垂直于成像装置的光轴延伸。

优选地，光学图案是基本上周期性的光学图案。将会理解，周期性的光学图案可以是在某个有限距离之后重复的图案。每个重复之间的最小距离可以是图案的周期。优选地，光学图案在至少一个维度上是周期性的。可选择地，光学图案可以在至少二个维度上是周期性的。所述至少两个维度之间可以相互垂直。

优选地，成像在至少第一图像和第二图像中的光学图案在物体的一个区域上被投影。优选地，图案在物体的一个区域上延伸，从而有利于使用本发明的方法在该区域上测量物体的多个点。

用于本发明的适当的光学图案包括同心圆图案和具有变化的颜色、色度和/或色调的线条图案。颜色、色度和/或色调可以在两个或多个不同数值之间交替。可选择地，颜色、色度和/或色调可以在多个离散数值之间变化。优选地，颜色、色度和/或色调在光学图案上连续地变化。优选地，周期性光学图案是条纹图案。例如，周期性光学图案是一组正弦条纹。在这种情况下，本发明的方法包括获取多个条纹漂移图像。

光学图案可以在红外线到紫外线的范围中。优选地，光学图案是可见的光学图案。将会理解，用于例如本发明的方法中的光学图案还可以统一地称为结构性光学图案。

用于光学图案的合适的投影仪包括数字光投影仪，其被构造成用于投射从处理器装置输入的图像。这个投影仪能够改变所投射的图案。合适的投影仪可以包括光源和用于产生光学图案的一个或两个衍射光栅。衍射光栅可以移动从而能够改变由投影仪投射的图案。例如，衍射光栅可以安装在压电传感器上。可选择地，衍射光栅可以是固定的，从而不能改变投影仪投射的光学图案。可选择地，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，投影仪可以包括两个彼此相干光源。相干光源可以移动以便改变由投影仪投射的图案。例如，相干光源可以安装在压电传感器上。可选择地，相干光源可以是固定的，从而不能改变由投影仪投射的光学图案。

方法可以包括获取表面上光学图案的至少第三个相位漂移图像。所获得的图像越多，则可用于分析的图像就越多，从而计算地形数据。地形数据的准确度和可靠度能够随着所获得图像的数量而提高。

投影仪可移动任何距离，这提供了被投射光学图案相对于物体的位置的变化。优选地，投影仪的移动使得图案在物体上的位置至少名义地移动非整数倍的图案周期。例如，当光学图案是条纹图案时，投影仪的移动可以使得图案在物体上的位置至少名义地移动非整数倍的条纹周期。例如，投影仪的移动使得图案在物体上的位置至少名义地移动1/4的条纹周期。将会理解，相对地移动投影仪以便获取图案在物体上的这种漂移的投影仪的实际移动距离可以依赖于多个因素，包括所投影的周期性光学图案的周期以及物体和投影仪之间的距离。

将会理解，移动投影仪将导致光学图案在物体上的位置的变化。但是从移动前后获得的物体上的光学图案的图像上看光学图案好像没有移动。这可以称为名义移动。移动是否是名义移动或实际移动将依赖于多个因素，包括所投射的光学图案的形式以及物体表面相对于投影仪的形状和/或方位。例如，对于一个给定的移动来说，光学图案在表面上的位置变化对于不同形状和方位的表面是不同的。可能会出现这样的情形，即，当实际情况是光学图案已经移动并且该移动在不同形状或定位的物体上会很明显时，由于表面的形状和/或方位，可能看起来光学图案没有改变位置。重要的是，已知移动将导致光学图案相对于投影仪在已知形状和方位的参考平面上的位置发生改变。因此，可以通过有效地确定所成像的光学图案的位置如何与已知的参考不相同而确定所述表面的形状和方位。

投影仪的移动可以使得在测量空间中光学图案相对于预先确定的参考平面的位置发生改变。投影仪的移动可以使得在测量空间中光学图案相对于预先确定的参考平面的位置改变非整数倍的图案周期。预先确定的参考平面可以是图像传感器的参考平面。然后，通过有效地比较光学图案在表面上的位置和它在参考平面上可能的位置，可以确定物体表面的形状和/或方位。

至少第一图像和第二图像可以由至少一个合适的成像装置获取。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，例如电荷耦合器件(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，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，其设置为将光学EMR聚焦在图像平面上。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，其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，例如描述在以下文献中：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-step cameracalibration 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 and machinevision”(“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。

所述至少第一图像和第二图像可以由成像装置单元获取，所述成像装置单元包括至少一个成像装置。成像装置单元可以包括单个成像装置。所述至少一个第一图像和至少一个第二图像可以由单个成像装置获取。所述单个成像装置可以包括单个图像传感器。因此，第一图像和第二图像可以由单个图像传感器获取。

步骤ii)可以包括将投影仪和成像装置相对于物体移动。当成像装置和投影仪相互具有固定的空间关系时尤其是这样。例如，当成像装置和投影仪作为单个单元提供时，可能也是这样。例如，成像装置和投影仪可以作为单个探头装置提供。

当物体和成像装置相对于彼此发生移动时，相对移动量应当足够的小，从而使得成像装置在每个图像中获得的物体的视角基本上相同。具体而言，移动量优选地足够的小，从而使得图像基本上将相同的点成像在物体上。例如，在步骤ii)中获取的图像可以重叠至少50％，优选地至少重叠75％，更优选地至少重叠90％，特别优选地至少重叠95％，例如至少重叠97％。优选地，移动量足够小，从而使得图像传感器在每个图像中获取的物体的视角基本上相同，从而多个图像之间的视角的任何变化都可以在分析多个图像的步骤中得到补偿(下面将更加详细地对此进行描述)。

将会理解，视角可以是物体的特定的视点。视角可以由图像传感器相对于物体的位置和/或方位限定。

投影仪可以相对于物体在横向方向上发生位移，从而在表面上移动光学图案。可选择地，投影仪相对于物体发生旋转。在优选的实施例中，通过绕着成像装置的视角中心旋转投影仪和成像装置，投影仪和成像装置在图像之间移动。已经发现，绕着成像装置的视角中心旋转能够使得处理图像以补偿物体与成像装置之间的任何相对移动更加容易(以下将更加详细地描述)。具体地，它能够使得在多个图像上匹配对应的像素更加容易。例如，可以使用独立于物体和成像装置之间距离的坐标转换来匹配对应的像素。因此，不是必须知道物体和成像装置之间的距离才能处理图像以便补偿物体和成像装置之间的任何相对移动。

地，本发明的方法还包括对相位漂移图像进行处理，从而获取地形表面数据。因此，该方法可用于获取有关物体表面的地形数据。将会理解，物体可以是未知的。也就是说，物体可以是未知的大小。将会理解，处理可以由处理器装置执行，该处理器装置独立于控制投影仪和/或成像装置的装置。

本发明的方法可以包括在第一图像和第二图像中的一个图像的整体上确定地形数据。可选择地，该方法可以包括仅在第一图像和第二图像中的一个图像的一部分上确定地形数据。具体地，该方法包括确定投射有光学图案的物体的连续部分的地形数据。物体的连续部分可以是由光学图案中多个不规则点或断裂点封闭的物体的一部分，下面将详细进行描述。

将会理解，地形表面数据可以是表示至少部分物体表面的地形的数据。地形数据可以是表示在物体的至少一个点上(优选地，在物体的多个点上)物体表面相对于成像装置的高度的数据。地形数据可以是表示在物体的至少一个点上(优选地，在物体的多个点上)物体表面梯度的数据。

将会理解，地形数据可以通过有效地分析表面上的光学图案的相位进行确定。存在许多用于从一组相位漂移图像中确定地形数据的已知技术，它们经常被称为相位步进算法。例如，期刊Proc.SPIE 680，19-28(1986)中由Creath，K.所著的“Comparison of phase measurement algorithms”(“相位测量算法的比较”)描述了合适的相位步进算法。

已知的相位步进算法可以要求图像上的对应点对应于物体上的相同点。将会理解，在成像装置相对于物体发生移动的实施例中将不是这种情况。因此，本发明方法可以包括对至少第一图像和第二图像进行处理以便补偿物体和成像装置之间的相对移动。一旦进行了补偿，多个图像上的对应点应当表示物体上的相同点。处理图像的步骤可以包括对由所述第一图像和第二图像覆盖的公共图像区域进行识别。处理图像的步骤可以包括调整第一图像和第二图像中的至少一个图像的图像坐标。处理图像的步骤可以包括将坐标转换用于第一图像和第二图像中的至少一个图像。坐标转换可以是线性平移。这可以具有剪裁图像的效果。可选择地，坐标转换可以是非线性函数，该非线性函数可以依赖于照相机的内部参数(包括透镜象差)、被转换的点的图像坐标、物体和感测装置之间的相对移动、与物体之间的距离以及其它系统参数。将会理解，最合适的坐标转换是在物体和成像装置的相对移动下最准确地使得物体位置在转换后的图像中保持不变。

但是，已经发现，可以对至少第一图像和第二图像进行处理以便获得地形表面数据，而不用在至少第一图像和第二图像之间补偿物体和成像装置之间的任何相对移动。已经发现这是有利的，因为它基至能够在不能准确地对成像装置和物体的相对移动进行补偿的情况下执行本发明的方法。例如，在成像装置已经在横向方向上移动并且相隔距离与测量空间的深度相比并不大的情况。例如，至少第一图像和第二图像可以在测量空间的深度与相隔距离的比率小于10∶1的情况下可以获取至少第一图像和第二图像，例如比率小于5∶1，例如1∶1。因此，步骤iii)可以包括处理至少第一图像和第二图像，其中，至少第一图像和第二图像上的对应点表示物体上的不同点。这可以例如通过在至少第一图像和第二图像上的对应点上有效地分析光学图案的相位变化来实现。换句话说，这可以通过在至少第一图像和第二图像上的相同像素上分析光学图案的相位变化来实现。用于处理未经处理的至少第一图像和第二图像以便补偿相对移动的合适的算法包括Carré算法和五帧算法，Carré算法是非常著名的并且例如期刊Metrologia 2 13-23(1996)中由Carre，P.所著的文章“Installation et utilisation du comparateur photoelectrique etinterferential du Bureau International des Podis et Mesure”进行了描述，五帧算法则在期刊Optics and Lasers in Engineering28，61-69(1997)中由G.Stoilov和T.Dragostinov所著的文章“Phase-stepping interferometry：five-frame algorithm with an arbitrarystep”(“相位步进干涉测量法：具有任意步进的五帧算法”)进行了描述。将会理解，使用Carré算法处理相位漂移图像提供调幅和相位漂移数据以及相位数据。

处理至少第一图像和第二图像的步骤可以包括从所述至少第一图像和第二图像计算相位图。将会理解，相位图包含对于图像中的多个像素投射到物体表面上的图案的相位。具体而言，这个步骤可以包括从至少第一图像和第二图像计算包络相位图。因此，步骤iii)可以包括使用相位步进算法来计算包络相位图。步骤iii)还可以包括对包络相位图进行展开并且从展开的相位图获取地形数据。地形数据可以是高度数据的形式。将会理解，高度数据可以详细描述表面上多个点相对于成像装置的位置。

将会理解，当物体和成像装置一起相对于彼此移动时，步骤iii)可以包括：a)处理第一图像和第二图像中的至少一个图像以便补偿物体和成像装置之间的移动；b)使用补偿后的图像来计算(例如包络的)相位图。步骤iii)还可以包括c)对包络相位图进行展开并且获取有关物体表面的地形数据。

因此，步骤a)可以包括识别出由多个图像覆盖的公共图像区域，步骤b)可以包括仅使用公共图像区域计算相位图。具体地，步骤a)可以包括调整图像坐标以便补偿物体和成像装置之间的相对移动。

分析至少第一图像和第二图像的步骤可以包括确定表面的梯度。这可以是相对于成像装置的梯度。

确定表面梯度的步骤可以包括从多个图像计算相位漂移图。有许多合适的算法来从多个图像产生相位漂移图。例如，Carré算法可用于产生相位漂移图。确定相关表面的梯度的步骤还可以包括基于相位漂移图获取梯度图。梯度图可以通过将相位漂移图上的每个点的值转换为梯度值来获取。相位漂移图中的点的值可以使用预先确定的映射过程转换为梯度值。将会理解，相位漂移图可以详细描述由于被投射条纹在物体表面上的位置变化而导致的表面上多个点的相位漂移。相位漂移可以被限定在360度的范围中。梯度图可以详细描述表面上多个点的表面梯度。

本发明的方法还可以包括对梯度图求积分以便获取高度数据。如前所述，高度数据可以详细描述表面上的多个点相对于成像装置的位置。

投影仪和成像装置可以安装在坐标定位设备上。这可以获取有关投影仪和成像装置的位置和/或方位的准确的位置信息。

物体可以置于测量空间中并且所述方法还可以包括确定该测量空间中的地形数据的三维坐标。

如前所述，优选地从相同的第一视角获得至少第一图像和第二图像。因此，本发明的方法包括获取第一组多个图像。本发明的方法还可能包括，成像装置从不同于第一视角的至少第二视角获取物体的至少第二组多个图像。然后，本发明的方法还可以包括从第一组和至少第二组多个图像中识别出将要测量的物体上的至少一个目标特征，然后确定物体上该目标特征相对于成像装置的位置。用于识别出物体表面的地形数据以及识别和确定物体上目标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未决PCT申请中进行了公开，该未决申请的标题是“NON-CONTACT PROBE”(“非接触探头”)，其申请人参考号码是743/WO/0并且要求了英国专利申请No.0716080.7,0716088.0和0716109.4的优先权。该申请中公开的主题并入本申请的说明书中作为参考。

目标特征可以是物体上的预先确定的标记。所述预先确定的标记可以是物体的一部分，例如是形成在物体表面上的预先确定的图案。可选择地，标记可以被粘贴到物体上用于标识目标特征。例如，标记可以是编码的“牛眼”，其中，“牛眼”具有唯一的中心点，该中心点不随视角发生变化，并且由编码为唯一标识符的一组同心黑白环围绕。自动特征识别方法可用于定位目标的中心并且对唯一标识符进行解码。利用这样的目标，可以自动地分析图像并且返回“牛眼”的中心的坐标。

将要测量的物体上的目标特征可以通过特征识别技术进行识别。例如，哈夫(Hough)变换可用于识别出物体上的直线特征。

优选地，图像分析仪配置为将成像在至少一个第一图像和第二图像的光学图案中的至少一个不规则点识别为至少一个目标特征。这是有利的，因为可以在不使用位于物体的标记的情况下识别出目标特征。已经发现这能够快速地对物体进行高准确度测量。还发现本发明的方法与其它已知的图像处理技术相比较需要较少的处理资源来识别复杂形状物体上的点。一种将至少一个第一图像和第二图像的每个图像的光学图案中的不规则点识别为目标特征的方法的细节在与本申请同一天提交的未决PCT申请中进行了公开，该未决PCT申请的标题是“NON-CONTACT MEASUREMENT APPARATUS AND METHOD”(“非接触测量装置和方法”)，其申请人参考号码是741/WO/0，并且要求了英国专利申请No.0716080.7,0716088.0,0716109.4的优先权。该申请中公开的主题并入本申请的说明书中作为参考。

光学图案中的不规则点可能是由于物体上的不连续特征所引起的光学图案的变形。这种光学图案的变形可能在物体的两个连续部分之间的边界上产生。例如，边界可能是立方体的两个面相遇处的立方体边缘。因此，物体上的不连续特征可能是物体表面的梯度发生很大变化的位置。表面的梯度越大，则表面上该点上的光学图案的变形就越大。因此，可以通过识别出物体上光学图案的变形超过预先确定的阈值的那些点从而识别出断裂点。这个预先确定的阈值将依赖于多个因素，包括将要测量的物体的尺寸和形状。用户可以基于对将要测量的物体的了解在操作前确定和设置预先确定的阈值。

在光学图案是条纹图案的实施例中，通过识别出物体上条纹图案的相位变化超过预先确定的阈值的那些点来识别出不规则点。

根据本发明的第二方面，提供一种用于通过相位分析检查物体的装置，所述装置包括：投影仪，设置为将光学图案投射到将要测量的物体的表面上，所述投影仪可相对于所述物体发生移动；成像装置，设置为获取将所述光学图案投射到其上面的物体的多个图像，其中，所述投影仪设置为相对于所述物体在获得相位漂移图像之间移动，从而使得所述物体上的光学图案的相位发生改变。将会理解，所述装置还可以包括图像分析仪，用于对图像进行分析以便获取地形表面数据。

根据本发明的第三方面，提供一种用于通过相位分析检查物体的非接触方法，包括以任何合适顺序执行的以下步骤：i)投影仪将光学图案投射到要检查的物体的表面上；ii)成像装置获取所述表面上的光学图案的多个相位漂移图像，其中，所述投影仪和所述成像装置相互之间具有固定的空间关系，并且其中，通过绕着所述成像装置的视角中心在所述投影仪和所述物体之间的相对旋转，所述物体上的光学图案的位置在图像之间移动。绕着视角中心旋转可能是有利的，因为成像装置的物体视角不发生变化，从而由于旋转前的阻挡而隐藏的物体上的点在旋转之后仍然会由于阻挡而隐藏。已经发现，绕着成像装置的视角中心的旋转使得对图像进行处理以便补偿物体和成像装置之间的任何相对移动变得更加容易。具体而言，它使得在多个图像上匹配对应的像素变得更加容易。例如，匹配对应的像素可以使用独立于物体和成像装置之间距离的坐标转换进行。因此，不需要知道物体和成像装置之间的距离以处理图像来补偿物体和成像装置之间的任何相对移动。

本方法还包括iii)处理所述相位漂移图像以获取地形表面数据。

根据本发明的第四方面，提供一种包括指令的计算机程序编码，当所述指令由控制器执行时，使得机器的控制器根据前面所描述的方法对投影仪、成像装置和图像分析仪中的至少一个进行控制。

根据本发明的第五方面，提供一种计算机可读介质，其上记录如前面所述的计算机程序代码。

因此，本申请描述了一种测量物体的非接触方法，包括以任何合适顺序排序的以下步骤：i)投影仪将结构性光学图案投射到将要测量的物体的表面上；ii)图像传感器获得表面上结构性光学图案的多个图像；以及iii)通过分析所述多个图像获取有关所述表面的地形数据，其中，所述方法还包括在获取所述多个图像中的每个图像的过程之间使得物体和投影仪发生相对移动。本申请还描述了一种用于测量位于测量空间中的物体的装置，所述装置包括：投影仪，设置为将结构性光学图案投射到将要测量的物体的表面上，其中，物体和投影仪之间相对移动从而使得表面上结构性光学图案的位置可以发生变化；图像传感器，设置为获取表面上结构性光学图案的多个图像；以及图像分析仪，设置为通过分析由所述图像传感器获取的多个图像来获取与所述表面相关的地形数据，其中，表面上结构性光学图案的位置在所述多个图像的每个图像中均不相同。

附图说明

现在将仅通过示例的方式参照以下附图描述本发明的实施例，其中：

图1示出了坐标测量机的示意性透视图，在所述坐标测量机上安装有根据本发明的用于通过非接触方法测量物体的探头；

图2示出了探头从三个不同视角获取的图1所示物体的不同图像；

图3示出了对于上述三个不同视角中的每个视角的多个包络相位图；

图4示出了图1所示装置的高阶操作的流程图；

图5示出了捕获视角图像集的方法；

图6示出了获取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示出了获取高度图的第一方法；

图10示出了获取高度图的第二方法；

图11示出了图1所示探头的组件的示意图；

图12示出了图11所示探头的成像装置和投影仪的位置关系示意图；

图13示出了图11所示投影仪的示意图；

图14示出了一组条纹漂移图像，物体上条纹的位置在每个图像中不相同；

图15示出了相对于物体移动图像传感器的效果；

图16示出了如何从相位漂移确定物体表面的梯度；

图17示出了通过绕着图像传感器的视角中心进行旋转从而获取条纹漂移图像；以及

图18示出了成像装置的相隔距离和区域的深度。

具体实施方式

参照图1，示出了一台坐标测量机(CMM)2，在CMM 2上安装有根据本发明的测量探头4。

CMM 2包括支撑框架12的基座10，框架12进而支持主轴14。提供有电动机(图中未示出)以沿着三条相互正交的轴X、Y和Z移动主轴14。主轴14支持接合头16。接合头16具有连接到主轴14的基部20、中间部分22和探头保持部分24。基部20包括第一电动机(图中未示出)，用于绕着第一旋转轴18旋转中间部分22。中间部分22包括第二电动机(图中未示出)，用于绕着第二旋转轴旋转探头保持部分24，第二旋转轴基本上垂直于第一旋转轴。虽然图中未示出，但是还可以在接合头16的可移动部件之间提供支承件。另外，虽然图中未示出，但是可以提供测量编码器来测量基座10、框架12、主轴14和接合头16的相对位置，从而可以确定测量探头4相对于位于基座10上的工件的位置。

探头4可移除地安装在探头保持部分24上(例如，采用运动安装)。探头4可以通过使用提供在探头4和探头保持部分24上或提供在探头4和探头保持部分24内的相应的磁体(图中未示出)由探头保持部分24支持。

接合头16允许探头4相对于主轴14以两个自由度进行移动。接合头16提供的两个自由度以及CMM 2平移的三条线性轴(X、Y、Z)相结合能够允许探头4绕着五条轴移动。

控制器26包括用于控制CMM 2的操作的CMM控制器27、用于控制探头4的操作的探头控制器29以及用于分析由探头4获得的图像的图像分析仪31。控制器26可以是专用的电子控制系统和/或可以包括个人电脑。

CMM控制器27设置为向第一电动机和第二电动机提供合适的驱动电流，从而在使用期间每个电动机能够施加需要的扭矩。每个电动机所施加的扭矩可用于导致绕着相关旋转轴的移动或者保持某个旋转位置。因此，可以看出，在使用时，驱动电流需要连续地施加到接合头16的每个电动机上，即，即使不需要绕着相关旋转轴移动，也需要向每个电动机提供电源。

应当注意，图1仅给出了CMM 2的高层次描述。针对这种装置的更完整的描述可以在其它地方找到，例如，参见EP 402440，该专利文献的全文引入本说明书中作为参考。

现在参照图11，探头4包括投影仪40和成像装置44，投影仪40在处理单元42的控制下将条纹图案投射到物体28上，成像装置44用于在处理单元42的控制下获取条纹图案投射到其上的物体28的图像。将会理解，成像装置44包括合适的光学器件和传感器，用于捕获物体28的图像。在所描述的实施例中，成像装置包括图像传感器，特别地，CCD限定图像平面62。成像装置44还包括透镜(图中未示出)，用于将光聚焦在图像平面62上。

处理单元42连接到控制器单元26中的探头控制器29和图像分析仪31，从而处理单元42可以经由通信线路46与它们进行通信。将会理解，通信线路46可以是有线或无线的通信线路。探头4还包括随机存取存储器(RAM)器件48，用于暂时存储处理单元42所使用的数据，例如图像数据。

将会理解，探头4不是必须包括处理单元42和/或RAM 48。例如，所有的处理和数据存储可以由连接到探头4的装置执行，该装置例如是控制器26或者连接在探头4和控制器26之间的中间装置。

如图12中所示，投影仪40的图像平面60和成像装置44的图像平面62相互呈一角度，使得投影仪40的光轴61和成像装置的光轴63在参照平面64上相交。在使用时，探头4的位置设置为使得投射到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包括用于产生相干光源的激光二极管50、用于对从激光二极管50发射出来的光进行校准的校准仪52、用于产生正弦条纹集的光栅54以及用于在参照平面64上聚焦条纹的透镜元件56。将会理解，其它类型的投影仪也可以用于本发明。例如，投影仪可以包括光源和遮光板，用于选择性地阻挡和发送图案中来自投影仪的光。

在所描述的实施例中，投影仪40投影的周期性光学图案是一组正弦条纹集。但是，应当理解，可以投射其它形式的结构光，例如一组具有不同颜色或色调(例如交替的黑白线、或平行的红色、蓝色和绿色线)的平行线条，或者甚至是例如一组同心圆。

现在将参照图2到图10描述探头4的操作。

首先参照图4，当操作人员打开CMM 2时，操作在步骤100开始。在步骤102，系统进行初始化。这包括将探头4装载到接合头16上，在基座10上定位要测量的物体28，将CMM的编码器发送到起始位置或参照位置，从而使得接合头16相对于CMM 2的位置是已知的，并且对CMM 2和探头4进行校准，从而使得探头4的参照点相对于CMM 2的位置是已知的。

一旦进行了初始化和适当的校准，控制过程进行到步骤104，在步骤104中，探头4获得物体28的一组图像。多次执行这个步骤，从而获得多组图像，其中，每组图像对应于物体28的不同视角或视点。在所描述的例子中，获得对应于三个不同视角的三组图像。下面参照图5更加详细地解释获得一组图像的过程。

一旦已经获得了所有的图像，则在步骤106中由控制器26中的图像分析仪31对这些图像进行分析。图像分析仪31从这些图像中计算出相对于CMM 2的一组三维(“3D”)坐标，该3D坐标描述了物体28的形状。下面将参照图7更加详细地描述分析图像的方法。然后在步骤108中将该3D坐标作为三维点集合输出。将会理解，三维点集合可以存储在存储器装置上以便以后使用。三维点集合数据可以用于确定物体的形状和大小，并且将其与预先确定的阈值数据进行比较，从而评定物体28是否在预先确定的公差范围中制造。可选择地，三维点集合可以显示在图形用户界面上，该图形用户界面向用户提供物体28的虚拟3D模型。

当系统关闭时，操作终止于步骤110。可替代地，可以通过重复步骤104到108开始随后的操作。例如，用户可能想要获得相同物体28的多组测量数据，或者想要获得不同物体的测量数据。

现在将参照图5描述从一个视角捕获一组图像的过程104。处理在步骤200开始，在该点探头4被移至第一个视角。在所描述的实施例中，使用者可以在控制CMM 2的电动机的操纵杆(图中未示出)的控制下移动探头4，从而移动主轴14。将会理解，第一个(以后随后的)视角可以预先确定并被载入到CMM控制器27中，从而在测量操作期间，探头4被自动地移动到预先确定的视角上。另外，在不同的定位设备上，使用者可以在物理上将探头4拖到各个视角上，其中，该定位装置通过例如安装在设备的移动部件上的编码器监视探头4的位置。

一旦探头4被定位在第一个视角上，则在步骤202中获得初始化图像。这包括，探头控制器29向探头4的处理单元42发送信号，从而使得它对成像装置44进行操作，从而捕获物体28的图像。

初始图像被发送回图像分析仪31，并且在步骤204中，对该图像的图像质量属性进行分析。这可以包括，例如，确定图像的平均光强度和对比度并将它们与预先确定的阈值水平相比较，从而确定图像质量是否足以执行测量过程。例如，如果图像过暗则可以改变成像装置44或投影仪40的属性从而增加被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。初始化图像将不会被用于随后的用于获取有关物体28的测量数据的过程中，从而诸如图像分辨率等图像的特定方面不需要与测量图像的分辨率一样高，如下所述。另外，在可替代的实施例中，与成像装置相分离的光传感器(例如光敏二极管)可以提供在探头中，从而测量在一个视角位置上的光量，该光敏二极管的输出用于设置投影仪40和/或成像装置44。

一旦设置了投影仪40和成像装置44，则在步骤206中获取第一测量图像。测量图像是指用于“分析图像”过程106中使用的图像，下面将对之进行详细描述。获取第一测量图像的步骤包括，探头控制器29向探头4的处理单元42发送信号，从而使得处理单元42对投影仪40进行操作以便将条纹图案投射到物体28上，并且成像装置44可以利用物体28上的条纹图案同时捕获物体28的图像。

第一测量图像被发送回图像分析仪31，并且在步骤208中，再次对第一测量图像的图像质量属性进行分析。如果图像质量足以用于下面将要描述的“分析图像”过程106中，则控制被传送至步骤210，否则，控制被传送回步骤204。

在步骤210中，为当前的视角获得条纹漂移图像。条纹漂移图像是从大致相同视角同时获得的物体的多个图像，但是在每个图像上条纹的位置稍有不同。这个步骤中的方法将在下面参照图6进行更加详细的描述。

一旦已经获得条纹漂移图像，则在步骤212中，所有的图像被发送回图像分析仪31以便进行分析。将会理解，有关获得每个图像时探头4所在的位置及方位的数据和每个图像将被提供到图像分析仪31，从而可以获得物体28相对于CMM 2的3D坐标，下面将对此进行详细描述。然后处理在步骤214结束。

如前所述，捕获视角图像集的过程104针对多个不同的视角重复多次。在这个描述的例子中，捕获视角图像集的过程针对第一视角、第二视角和第三视角共执行三次。如前所述，探头4在使用者或控制器的控制下移动到各个视角上。

对照图6，现在描述用于获取条纹漂移图像的过程210。通过在一个方向上物理上移动探头4一个小距离，移动投影在物体28上的条纹，从而使得物体28上条纹的位置与之前的位置不同。当探头4发生移动时，它内部的投影仪40从而投影仪光轴61也会相对于物体28发生移动。这正好使得物体28的条纹的位置发生了改变。

在一个实施例中，探头4在一个平行于成像装置44的图像平面并且垂直于条纹长度的方向上发生移动。

但是，情况并不必然是这样的，只要物体上条纹的位置移动即可。例如，可以通过旋转探头4使得条纹发生移动。例如，探头4可以绕着垂直于投影仪的图像平面60延伸的轴线发生旋转。可选择地，探头可以绕着垂直于成像装置44的图像平面延伸的轴线而旋转。在另一个优选的实施例中，探头4可以绕着成像装置44的视角中心而旋转。这是有利的，因为这保证了由成像装置44捕获的特征的视角在不同图像上是相同的。其也可以使得任何的图像处理都能够弥补物体和图像传感器的相对移动，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位于相对于要检查的物体70的第一位置上(用标号4’表示)。在这个例子中，探头的投影仪40位于第一位置上(用标号40’表示)，它将点条纹标记72’表示的条纹图案投射到物体70上。具有条纹标记72’的物体图像74由位于第一位置上的成像装置44捕获，该第一位置由标号44’表示。

然后，通过相对于物体70绕着成像装置的视角中心旋转探头4，探头4被移动到标号4”表示的第二位置。将会理解，成像装置的视角中心是与图像平面相交的所有光线假设通过的点。在图示中，视角中心由标号76表示。

从图中可以看出，在第二位置上，由标号40”表示的投影仪已经发生了移动，从而使得物体70上的条纹图案的位置也发生了移动。物体70上的条纹图案的新位置由物体70上的有条形条纹标记72”表示。物体的图像74由成像装置在其第二位置44”上捕获。从图中可以看出，虽然物体在成像装置44上的图像的位置已经在成像装置的第一位置44’和第二位置44”之间改变，但是成像装置44相对于物体70的视角并没有在不同位置之间改变。因此，例如，一个图像中由于阻挡而隐藏的特征在第二个图像中也会由于阻挡而隐藏。这由射线78示出，该射线78示出了成像装置44捕获的物体上高度特征80的视图。从图中可以看出，由于成像装置44绕着其视角中心旋转，所以射线78对于两个位置而言是相同的，所以在不同位置之间仅有成像装置44上的特征的位置发生改变，而特征的形式本身没有改变。

因此，绕着视角中心的旋转可能是有利的，这是因为图像传感器相对于物体的视角不发生改变，从而保证了物体上的相同点对于每个位置都是可见的。另外，对于任何看到的点，其图像点之间的距离在照相机和物体的相对旋转之前和之后不依赖于它们到物体的距离。也就是说，对于未知的物体，如果照相机绕着其自己的视角中心旋转，就可以在旋转前预测每个成像点在旋转之后将会成像的位置。旋转之后图像的位置依赖于初始图像点的位置、旋转角度(和旋转轴)以及内部照相机参数，这些数值均为已知。因此，正如下面将要详细描述的，绕着视角中心的旋转能够在不知道其与物体之间距离的情况下对相对移动进行补偿。

移动探头4的距离对应于在成像装置44的光轴63与参考平面64相交的点处1/4周期的条纹漂移。将会理解，移动探头4的实际距离将依赖于所投影的条纹的周期以及例如投影仪40的倍率等的其它因素。

一旦探头4已经发生移动，则在步骤302获得另一个测量图像。再重复执行两次移动探头的步骤300和获取测量图像的步骤302。每次执行时，探头被移动从而使得对于每个测量图像而言，物体上条纹图案的位置与所有之前的图像均不相同。因此，在获取条纹漂移图像的过程210的最后阶段，对于给定视角已经获得了物体的四个图像，对于每个图像而言物体上的条纹图案的位置稍有不同。

现在参照图2。箭头A表示在三个视角中的每个视角上没有投射条纹的物体28的视图。箭头B示出了对于第一视角、第二视角和第三视角中的每个视角而言的图像1000，图像1000将由成像装置44在用于捕获视角图像集的过程104的步骤206中获得。示意性地表示在这些图像1000中的每个图像之后的是在为第一视角、第二视角和第三视角执行步骤300和302期间获得的条纹漂移图像1002、1004和1006。图14(a)到14(d)示出了为第一视角获得的图像1000-1006的示例。如图所示，物体和成像装置的相对位置相对于为每个视角获得图像集中的每个图像稍有移动，并且在下面将详细描述的(特别是联系图8所作的描述)对图像进行处理的过程中需要考虑到这一点并且/或者对之进行补偿。

因此，一旦已经完成了用于捕获第一、第二和第三图像的集合的步骤104，图像分析仪31将具有第一视角、第二视角和第三视角中每个视角的图像集1000-1006。

现在将参照图7描述用于分析图像的过程106。过程开始于步骤400，在步骤400中，为第一视角、第二视角和第三视角中的每个视角计算四个包络相位图。将会理解，对于视角图像集的一个测量图像中的多个像素，包络相位图包括投射在物体表面上的条纹的相位，其中，相位角被限制在360度的范围中。

对于给定的视角，以特定的顺序使用该视角的四个相位漂移图像中的每个图像获得包络相位图。以不同的顺序使用所述四个相位漂移图像中的每个图像为给定视角获得四个包络相位图。下面将参照图8更加详细地描述用于获取包络相位图的方法。

将会理解，不是必须为每个视角计算四个包络相位图。例如，可以为每个视角计算二个或更多的包络相位图。将会理解，计算的包络相位图越多，则对于实际的断裂点的确定就越可靠，以下将对此进行更加详细的描述，但是这需要更多的处理资源。

参照图3，X、Y和Z栏为每个不同视角示出了四个不同的包络相位图1010、1012、1014和1016。对于给定的视角，使用了该视角的四个不同图像1002-1006的唯一顺序对这些包络相位图中的每个包络相位图进行了计算。为每个视角计算四个不同的包络相位图1010-1016，从而能够在这些由物体28上的特征导致的断裂点以及相位的包络而导致的断裂点之间进行区分，下面将更加详细地对此进行解释。

从图2的B栏中的图像可以看出，例如物体28上的边缘或角落的特征产生了条纹图案中的断裂点。例如，其上投影有条纹的物体28上的边缘30，在物体28的图像中沿着线条32产生了条纹图案中的断裂。因此，可以通过识别出条纹图案中的断裂从而识别出物体28的特征。

在步骤402，为每个视角识别出条纹图案中的断裂。这通过识别出每个包络相位图中的断裂得以实现。包络相位图中的断裂通过将每个像素的相位值与相邻周围的像素的相位值进行比较进行识别。如果相邻像素之间的相位值中的差别超过阈值水平，则这些像素中的一个像素识别一断裂点。将会理解，将这些像素中的哪个像素选择为断裂点并不重要，只要选择的标准对于所有断裂点的选择相一致即可，例如，根据相邻像素之间的差别是否沿着图案的x方向或y方向而计算，总是选择差别的左侧或上侧的像素。将会理解，断裂的位置一旦通过上述方法找到了，则在需要时可以使用图像处理技术进行改善，例如，通过查看相位的梯度或是周围区域中测量图像中的亮度的梯度进行改善，从而以亚像素精度找到断裂的位置，正如在John Wiley和Sons公司的J.R.Parker所著的″Algorithms for image processing and computer vision″(《(用于图像处理的算法和计算机视觉》)(1997)中所描述的。

优选的阈值水平依赖于多个因素，包括物体形状、图像中的无用数据和条纹图案的周期。阈值水平可以由使用者在操作前设定，或者可以从对图像本身的分析中计算出来。

例如，参照第一视角的第一包络相位图1010(如图3所示)，在点34处识别相邻像素之间的断裂，由于边缘30而沿着条纹的线条32产生失真，从而导致相位值中的差别，并最终形成所述断裂。这个断裂还可以在相同点34上的其它包络相位图1012、1014和1016中被识别。

还可以在包络相位图1010-1016中识别出其它的断裂，例如始终沿着对应于边缘30的线条32。

还可能由于包络相位图而出现上述过程识别出错误断裂的情况。例如，相邻的像素可能具有例如分别接近0度和360度的相位值。如果是这样，则看起来好像在这些像素之间存在大的相位跃变，而这被识别为一个断裂。但是，相位跃变只是由于相位的包络而导致的，而非由于正在测量的物体表面的断裂引起。一个例子可以在点36处第一视角的第一包络相位图1010中看出，在点36处，相位值从360度到0度(分别由深色像素和浅色像素表示)跃变。由于相位图正发生包络，所以相邻像素的相位值将在点36处发生大的跃进变。

因此，一旦对于给定的视角已经为四个包络相位图中的每个相位图识别出所有的断裂，则在步骤404中去除被错误识别出的断裂。这通过为给定视角比较每个包络相位图的断裂并且仅保留四个包络相位图中的至少两个包络相位图中出现的断裂得以实现。将会理解，通过例如仅保留三个或四个包络相位图中的断裂，可以适用更加严格的测试。这可以帮助克服由图像上的无用数据而导致的问题。这个过程404针对第一到第三视角图像集中的每个图像执行。

例如，如前所述，在第一视角的第一包络相位图1010中的点36处已经识别出断裂。但是，当观看第一视角的其它包络相位图1012到1016时，在相同的点36处将不会识别出断裂。这是因为已经使用了不同顺序的条纹漂移图像1000到1006来计算不同的包络相位图，从而保证包络相位图中包络的相位存在于不同的点上。因此，当第一包络相位图1010中的点36处识别出的断裂没有在其它包络相位图1012到1016中也被识别出，则可以丢弃该断裂。

但是，当第一包络相位图1010中的点34处的断裂已经被所有其它包络相位图1012到1014中的相同点34处识别出的断裂确认时，点34被识别为真正的断裂，即物体28上的特征导致的断裂，而不是由相位包络导致。

在步骤406中，识别出每个视角之间的相应的断裂点。相应的断裂点是那些在包络相位图中识别出由物体28上的相同特征导致的断裂的那些点。例如，对于每个第一、第二和第三视角，每个第一包络相位图1010上的断裂点38都标识出物体28上的相同角部39。相应的断裂点可以由已知的匹配技术进行确定，例如，利用对极几何技术。该已知技术例如在Whittles Publishing公司2001年出版的、K.B.Atkinson编辑的书籍“Close range photogrammetry and machine vision”(“近距离照相测量法和机器视觉”)中的、由A.Gruen所著的文章“Least squares matching：a fundamental measurement algorithm”(“最小平方匹配：基本测量算法”)中进行了描述。相关的断裂点然后可以用作目标点，其相对于探头4的3D坐标可以在步骤408中通过已知的照相测量技术进行确定，例如在Whittles Publishing公司2001年出版的、K.B.Atkinson编辑的书籍“Closerange photogrammetry and machine vision”(“近距离照相测量法和机器视觉”)中的、由M.A.R Cooper和S.Robson所著的文章“Theory ofclose-range photogrammetry”(“近距离照相测量法的理论”)中进行了描述。

因此，在步骤408之后，物体28上的多个离散点将被识别并且它们相对于探头4的位置被测量。

在步骤410中，计算物体28的连续部分的高度图。高度图提供有关相对于探头4的已知参考表面6上部的表面高度的信息。连续部分是物体被断裂特征所封闭的区域，例如，由四个边缘封闭的立方体的面。连接的部分可以通过对包络相位图中的以下区域进行识别从而进行识别，所述区域由之前在步骤402到406中识别出的断裂点封闭。高度图提供有关这些离散点之间的表面形状的测量数据。下面参照图9和图10更加详细地描述用于获取连续部分的高度图的方法。可以为一个或多个不同视角的不同连续部分多次执行步骤410。

正如类似的条纹分析系统中常见的，展开相位图仅对于2π弧度的某些未知倍数是正确的，因此参考平面64以上的高度可能会具有对应于这个未知相位差的高度误差。这经常被称为2π不确定。在步骤408中获取的实际断裂点的测量3D坐标被用来解决这些不确定。

在这个阶段，步骤408中获取的实际断裂点的3D坐标以及步骤410中获取的高度图数据提供物体相对于探头4中预定参考点的位置。因此，在步骤412中，这些坐标被转换为相对于CMM 2的3D坐标。这可以使用常规三角法(routine trigonometry)技术执行，因为CMM 2和探头4中的参考点的相对位置通过校准是已知的，还因为在获取每个图像的点处探头4相对于CMM 2的位置和方位与每个图像一起被记录。

现在参照图8描述用于计算包络相位图400的过程。计算包络相位图的过程包括计算一组条纹漂移图像中的一个图像中每个像素的相位。这可以使用各种技术实现，这些技术的选择可以依赖于各种因素，包括获取条纹漂移图像的方法。标准相位漂移算法依赖于这样的情况，即物体与成像装置44之间的相对位置在全部的条纹漂移图像上是相同的。但是，如果前面所述的任何一种方法(例如，横向移动探头4或绕着成像装置的视角中心旋转探头4)用于获得条纹漂移图像，则成像装置44相对物体移动一段小距离。因此，对于视角图像集中的每个连续的图像，每个图像中的给定像素将标识出物体上不同点的亮度。因此，如果要使用标准的相位漂移算法，则必须在所有的条纹漂移图像上识别出哪些像素对应于物体上的相同点，然后对此进行补偿。当成像装置44已经发生横向移动时这样做的一个方法是确定成像装置44在每个图像之间移动多大距离以及在哪个方向上移动，然后剪裁图像以使得每个图像包含对于所有图像均相同的图像数据。例如，如果成像装置44在两个图像之间的移动意味着物体上的一个点已经在一个维度上移动了5个像素，则可以对第一个图像进行剪裁从而去除5个像素宽度的数据。

这可以从图15中清楚的看出，图15示意性地示出了第一图像1000、第二图像1002、第三图像1004和第四图像1006中每个图像的对应行的像素。从图中可以看出，由于图像之间成像装置44和物体28的相对移动，物体上的相同点由每个图像中的不同像素进行成像。例如，物体28上的点X由第一图像1000的左侧第7个像素、第二图像1002的左侧第5个像素、第三图像1004的左起第3个像素以及第四图像1006的左侧第4个像素成像。一种有效的补偿图像传感器和物体28之间的相对移动的方法是对图像数据进行剪裁，从而使得每个图像1000-1006包含表示公共区域的数据，例如图15中由窗口51突出显示的区域。

剪裁图像是一个坐标转换的例子，其中，转换是线性函数。这可能在与物体的距离是已知或者与测量空间的深度相比相隔距离较大的情况下是最准确的。将会理解，参照图18，相隔距离是从成像装置的视角中心76到成像装置的测量空间之间的距离，区域65的深度或测量空间的深度是装置所记录的图像呈现出锐角的范围。换句话说，相隔距离是从探头4到要测量物体之间的名义距离。例如，如果相隔距离与测量空间的深度之比约为10∶1，则在一些像素的补偿中可能会出现最大10％的误差。如果相隔距离与测量空间的深度相比不大，或者如果相对移动不是线性平移，则最适当的用于补偿成像装置和物体的相对移动的坐标转换一般地依赖于与物体的距离以及实际的移动。但是已经发现，如果移动是绕着成像装置44的视角中心的旋转，则能够最好补偿该移动的坐标转换和与物体之间的未知距离无关。这是因为系统的几何结构和移动。另外，即使相隔距离与测量空间的深度相比较并不大，这也能够进行准确的补偿，例如，在相隔距离与测量空间深度之比小于10∶1的情况下，例如小于5∶1，例如1∶1。因此，即使当探头靠近物体时，也能够对物体进行测量。

一旦已经为相对移动对像素数据进行了补偿，从而每个调整后的图像中的相同像素表示物体上的相同点，则下个步骤502包括使用相位漂移算法来计算每个像素上的包络相位。不需要已知相位漂移的例如Carré算法的适当的相位漂移算法可用于计算包络相位、相位漂移和调幅。

针对每个视角图像集再次执行三次用于计算包络相位图400的过程，每次使用不同顺序的相位漂移图像，从而为每个视角获取四个包络相位图。因此，总共执行用于计算包络相位图400的过程12次。

现在将参照图9描述用于获得高度图410的第一过程。方法包括：在步骤600中，通过根据需要将整数倍的360度相位添加到各个像素的包络相位中从而去除由于相位计算算法而找到的断裂点，对一个相位图的连续部分进行展开。然后方法还包括，在步骤602中，将展开的相位图转换为该连续部分的高度图。像素的相位依赖于物体表面的相对高度。因此，在步骤602，通过使用预定的映射表和过程将每个像素的相位值直接映射为高度值，可以从该相位生成连续部分的高度图。

与前面联系图8所描述的对图像坐标进行补偿的用于计算包络相位图的方法不同的是，已经发现另外一种方法在物体和成像装置44相对移动时计算包络相位，其不需要进行图像的坐标补偿。这种方法基于这样的事实，即成像装置44的像素CCD将为每个不同图像查看物体上的不同点。如果在多个图像中由单个像素查看到的点距离成像装置44不同的距离，则不同的相位将记录在每个图像中的该像素上。也就是说，该像素处的条纹图案的相位将在每个图像之间漂移。实际的相位漂移将依赖于与物体之间的距离以及物体的梯度，以及已知的成像装置44和物体的相对移动和固定的系统参数。因此，相位漂移将在图像上发生变化。

作为一个例子，参照图16，考虑到物体的点Xp，在照相机平面上的x处成像。如果成像装置44相对于平面平移某个向量dX，则成像装置44所成像的点将发生改变，如图所示。为了清楚起见，从图中省去了投影仪40，但是应当理解，成像装置44和投影仪40相互固定。

h是从成像装置44的视角中心到x处成像的物体点之间的距离，δh是平移δX之后这个距离的变化。a是成像装置的光轴的已知方向，X_c是视觉中心的位置，它们也是已知的。仅由于成像装置44的移动而导致的h的变化等于δX.a。如果这个数量等于零，从而移动垂直于成像装置的轴线并且平行于图像平面，则h中的任何剩余的变化必定是由物体的形状所导致的。

h中的变化实际上被记录为相位的变化δφ，其包括由物体形状产生的分量以及由成像装置平行于它的轴线发生的任何移动所产生的分量。

为了测量给定像素上的相位，我们选取多个相位漂移图像。图像k中一个像素处所记录的亮度可以表示为：

I_k＝A+Bcosφ_k

其中：

A＝偏移量(即该像素记录的投影在物体上的条纹图案的平均亮度，包括任何背景光)；

B＝该像素记录的光亮度的调幅；以及

${\mathrm{\φ}}_k={\mathrm{\φ}}_{k-1}+\mathrm{\Δ}{\mathrm{\φ}}_k\≈{\mathrm{\φ}}_k+\underset{\‾}{\▿}{\mathrm{\φ}}_{k-1}.{\underset{\‾}{\mathrm{\δX}}}_k,k>0$

使用第一级Taylor级数展开，其假设平移δX较小。

Carté算法用于为图像集中给定图像的每个像素从四个相位漂移图像计算相位、相位漂移以及调幅。Carré算法假设相位中的四个漂移是相等的。例如在所利用的移动是平移并且表面是平面的情况下便是如此。如果不是这样，则可以通过选择足够小使得表面梯度在移动的范围上不会发生巨大变化从而获得好的近似值。

相位数据可以被转换为高度数据。可选择地，使用以下结合图10所描述的方法，相位漂移数据可以被转换为梯度数据并且随后被转换为高度数据。

当物体的反射率和表面梯度在相对移动的范围中基本上恒定时，前面描述的方法提供了最优化的结果。因此，优选地，图像集中的图像之间的移动较小。相对于成像装置具有太低或太高的梯度或者具有高曲率的表面区域可以通过检查由Carré算法返回的调幅进行检测，并且随后可以通过改变用于产生相位漂移的相对移动以及在需要时通过从不同视角观看物体进行测量。

Carté算法为图像中的每个像素提供了相位和相位漂移数据。前面结合图9所述的方法使用相位数据获取高度数据。但是，也可以使用相位漂移数据获取高度信息。具体地，现在将参照图10描述用于获取高度图410的第二个过程。这个方法在步骤700开始，在视角图像集中的所有图像上使用Carté算法为连续部分(可以从之前识别的断裂点识别出，如前所述)计算相位漂移图。像素的相位标移依赖于物体表面的梯度以及物体距离探头4有多远。因此，在步骤702，通过使用预定的映射表及程序将每个像素的相位漂移值直接映射到梯度值，可以从这个相位漂移产生连续部分的梯度图。在步骤704，对梯度图求积分以获得连续表面相对于探头4的高度图。在步骤408中获取的所测量到的实际断裂点的3D坐标被使用以便分解积分常数，从而找到参考平面64上的高度。

本发明的优势在于，投影仪可以简单地包括光栅、光源和聚焦光学器件。不需要在投影仪内具有任何移动部件或可编程投影仪，仅有一个图案需要被投影。另外，不需要有关与物体之间距离的信息，除了它(或它的一部分)位于测量空间内之外——不需要具有与测量空间相比具有大的相隔距离。另外，物体与探头单元之间的移动不是必须沿任何特定的方向，并且可以由旋转而非平移或两者之组合产生。

将会理解，前面仅对本发明的一个具体实施例进行了详细地描述，许多特征仅是可选择的或是优选地，而非对本发明是实质性的。

在所描述的实施例中，探头安装在等同于CMM主轴的安装结构上。本发明还适用于对安装在其它机器类型上的测量装置的移动路线进行规划。例如，探头4可以安装在机床上。另外，探头4可以安装在检查机器人的远端上，所述机器人例如可以包括具有几个关节连接点的机械手。

将会理解，对特定实施例的描述还包括获取和处理图像以便通过识别出被投射到物体上的图案中的断裂点而获取照相测量目标点。将会理解，并不必然是这样。例如，本发明的系统和方法可以设置为完全为了照相测量的目的来确定目标点。如果是这样，则目标点可以使用其它的已知方法进行识别。例如，目标点可以由位于物体上的标记或者将标记投射到物体上进行识别。

另外，虽然本发明被描述为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独立提供(例如，从而它们可以相互独立地被实际操作)。另外，可以提供多个成像装置。

Claims (21)

1.一种用于通过相位分析检查物体的非接触方法，包括：

i)投影仪将光学图案投射到待检查物体的表面上；以及

ii)获取所述光学图案投射到其上的所述表面的至少第一图像和第二图像，

其中，通过相对于所述物体移动所述投影仪，所述表面上的所述光学图案的相位在所述第一图像和所述第二图像之间改变。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，对于所述至少第一图像和第二图像，所述投影仪投射的光学图案是相同的。

3.根据前面任一权利要求所述的方法，其中，所述至少第一图像和第二图像由成像装置获取，并且其中，所述成像装置和所述投影仪之间具有固定的空间关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，通过绕着所述成像装置的视角中心旋转所述投影仪和所述成像装置，所述投影仪和成像装置在图像之间移动。

5.根据前面任一权利要求所述的方法，还包括：

iii)对所述至少第一图像和第二图像进行处理，从而获取地形表面数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，对所述至少第一图像和第二图像进行处理的步骤包括分析所述表面上的光学图案的相位。

7.根据权利要求5或6所述的方法，其中，步骤iii)包括处理所述至少第一图像和第二图像中的至少一个图像，以便补偿所述物体和所述成像装置之间的任何相对移动。

8.根据权利要求5或6所述的方法，其中，在步骤iii)中，所述至少第一图像和第二图像中的相应点表示所述物体上的不同点。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，步骤iii)包括通过所述至少第一图像和第二图像中的相应点分析所述光学图案的相位的变化。

10.根据权利要求5-9中任一权利要求所述的方法，其中，所述确定地形表面数据的步骤包括从所述多个图像计算相位图。

11.根据权利要求5-9中任一权利要求所述的方法，其中，所述分析多个图像的步骤包括确定所述表面的梯度。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述确定表面梯度的步骤包括从多个图像计算相位漂移图并且基于所述相位漂移图获取梯度图。

13.根据权利要求12所述的方法，还包括对所述梯度图求积分以便获取地形数据。

14.根据前面任一权利要求所述的方法，其中，所述投影仪被安装在坐标定位设备上。

15.根据权利要求5到14中任一权利要求所述的方法，其中，所述物体位于测量空间中，并且步骤iii)包括在所述测量空间中确定所述地形数据的三维坐标。

16.根据前面任一权利要求所述的方法，其中，所述光学图案是周期性光学图案。

17.一种用于通过相位分析检查物体的装置，所述装置包括：

投影仪，其被构造为将光学图案投射到待测量物体的表面上，所述投影仪可相对于所述物体发生移动；

至少一个成像装置，其被构造为获取所述光学图案投射到其上的物体的多个图像，

其中，所述投影仪被构造为相对于所述物体在获得所述相位漂移图像之间移动，从而使得所述物体上的周期性光学图案的相位发生改变。

18.一种用于通过相位分析检查物体的非接触方法，包括以任何合适的顺序执行的以下步骤：

i)投影仪将周期性光学图案投射到待检查物体的表面上；

ii)至少一个成像装置获取所述表面上的周期性光学图案的多个相位漂移图像，

其中，所述投影仪和所述成像装置之间具有固定的空间关系，并且其中，通过绕着所述成像装置的视角中心在所述投影仪和所述物体之间的相对旋转，所述物体上的周期性光学图案的位置在图像之间移动。

19.根据权利要求18所述的方法，还包括：

iii)处理所述相位漂移图像，从而获取地形表面数据。

20.包括指令的计算机程序编码，当所述指令由控制器执行时，机器的控制器根据权利要求1到16或18到19中任何一个权利要求所述的方法对投影仪、成像装置和图像分析仪中的至少一个进行控制。

21.一种计算机可读介质，其上承载有如权利要求20所述的计算机程序代码。

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