CN101828092A - 非接触探头 - Google Patents

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Abstract

一种非接触测量装置和方法。探头被设置用于安装在坐标定位设备上，所述探头包括用于捕获待测量物体的图像的至少一个成像装置。还设置一图像分析仪，所述图像分析仪被构造成分析通过所述探头从第一视角获得的物体的至少一个第一图像以及通过所述探头从第二视角获得的物体的至少一个第二图像，以便识别待测量物体上的至少一个目标特征。所述图像分析仪被进一步构造成借助对由探头获得的物体图像的分析而获得关于物体表面的地形数据，其中光学图案被投射到所述物体上。

Description

非接触探头
技术领域
本发明涉及用于测量物体同时不与物体接触的方法及设备。
背景技术
照相测量法是一种已知的技术，其通过从不同视角拍摄的照片来确定物体上某些点的地点，即，位置和/或方位。典型的照相测量法包括获得从不同视角拍摄的至少两张物体图像。对于每个图像，可以确定图像上物体特征的二维坐标。然后可以通过对拍摄图像的相机与所述特征在图像上形成的点的相对位置和方位的了解，借助三角测量来确定物体上特征的三维坐标。这种技术例如在美国专利US5,251,156中被披露，该专利的全部内容以参考的方式被结合在本说明书中。
还已知用于测量表面地形的非接触光学测量系统。这通常可以包括将结构化光学图案投射到表面上的投影仪以及相对所述投影仪以一定角度设置的相机，所述相机检测表面上的结构化光学图案。表面上的高度变化造成图案的失真。通过这种失真，可以借助三角测量和/或相位分析技术来计算表面的几何形状。
目前已知的系统使得能够执行照相测量法或者相位分析以便获得关于物体的测量数据。
发明内容
本发明提供了方法和设备，其中可以借助照相测量技术、三角测量技术和/或相位分析技术在通过普通探头获得的图像上执行物体的测量。
根据本发明的第一方面，提供了一种非接触测量装置，其包括：用于安装在坐标定位设备上的探头，所述探头包括至少一个用于捕获待测量物体图像的成像装置；图像分析仪，所述图像分析仪被构造成分析由探头从第一视角获得的至少一个第一物体图像和由探头从第二视角获得的至少一个第二物体图像以便识别待测量物体上的至少一个目标特征，并且被进一步构造以便借助对由探头获得的物体图像的分析来获取关于物体表面的地形数据，其中光学图案被投射到所述物体上。
本发明的优点在于：利用由相同探头所获得的图像，通过图像分析仪来确定物体上目标特征的位置以及物体的表面地形数据。因此，没有必要具有两个单独的图像系统来获得物体的目标特征的位置以及物体的表面地形形式。
正如将要理解的，视角可以是物体的特定的视点。视角可以由成像装置相对于物体的位置和/或方位来限定。
可以通过至少一个合适的成像装置来获得所述至少一个第一图像和所述至少一个第二图像。合适的成像装置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)敏感型探测器，诸如电荷耦合装置(CCD)、互补金属氧化物半导体(CMOS)。合适的成像装置可以被光学构造成在图像平面上聚焦光线。正如将要理解的，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部件，所述光学部件被构造成在图像平面上聚焦光学EMR。选择地，所述至少一个光学部件包括透镜。
合适的成像装置可以基于针孔照相机型号，所述针孔照相机包括针孔，所述针孔也可以被当作成像装置的视角中心，在光学EMR射线与所述图像平面相交之前假设所述射线穿过所述针孔。正如将要理解的，不包括针孔但是包括透镜以便聚焦光学EMR的成像装置也具有视角中心，并且这个视角中心可以是与图像平面相交的所有光学EMR射线假设通过的点。
正如将要理解的，可以应用校准过程相对于所述图像传感器发现所述视角中心，所述校准过程诸如在以下文章中所描述：由J.Heikkila和O.Silven发表在1997年计算机视线和图案识别会议(CVPR’97)的会议录中的“具有内含图像校对的四步骤相机校准过程”，以及由J.G.Fryer发表在由K.B.Atkinson编辑的“近距离照相测量法和机器图像”中的“照相机校准”，Whittles出版社(1996)。可以提供诸如那些用于校对透镜偏差的校对参数，这些校对参数是公知的并且例如在这两个文献中被描述。
所述探头可以包括多个成像装置。优选地，应用普通成像装置获得由图像分析仪分析的所述图像。因此，在这种情况下，所述探头可以仅包括单个成像装置。
优选地，所述光学图案被投射在物体的一区域上。优选地，所述图案越过物体的一区域延伸以便促进对在所述区域图像上的物体的多个点的测量。优选地，所述图案是大致重复的图案。特别优选的光学图案包括大致周期性的光学图案。正如将要理解的，周期性的光学图案可以是在特定有限距离之后重复的图案。所述重复之间的最短距离可以是图案的周期。优选地，所述光学图案在至少一维上是周期性的。选择地，所述光学图案在至少两个垂直的维度上是周期性的。
用于本发明的合适的光学图案包括同心圆图案、具有变化色彩、色度和/或色调的线条图案。所述色彩、色度和/或色调可以在两个或多个不同数值之间交替。选择地，所述色彩、色度和/或色调可以在多个离散数值之间变化。优选地，所述色彩、色度和/或色调可以在整个光学图案上连续地变化。优选地，所述光学图案是条纹图案。例如，所述光学图案可以是一组正弦曲线型条纹。所述光学图案可以位于红外线至紫外线的范围中。优选地，所述光学图案是可视光学图案。正如将要理解的，用在诸如本发明的方法中的光学图案还通常被称作结构化光图案。
所述光学图案可以经由至少一个投影仪被投射在物体上。用于光学图案的合适的投影仪包括被构造成从处理器装置投射图像输入的数字光线投影仪。这种投影仪使得被投射的图案改变。合适的投影仪可以包括光源以及一个或多个布置成产生光学图案的衍射光栅。所述衍射光栅可以移动以便使得由投影仪投射的图案改变。例如，所述衍射光栅可以被安装在压电式传感器上。选择地，所述衍射光栅可以被如此固定使得由投影仪投射的图案不会改变。选择地，所述投影仪可以包括光源和全息图。另外，所述投影仪可以包括光源和压花幻灯片。再者，所述投影仪可以包括两个彼此一致的光源。所述一致的光源可以移动使得由投影仪投射的图案改变。例如，所述一致的光源可以被安装在压电式传感器上。选择地，所述一致的光源可以被固定成使得由投影仪投射的图案不会改变。
所述至少一个投影仪可以与探头分别地提供。优选地，所述探头包括所述至少一个投影仪。优选地，所述探头仅仅包括单个投影仪。
目标特征可以是物体上的预定标记。所述预定标记可以是所述物体的一部分，例如形成在物体表面上的预定图案。选择地，所述标记可以被附接至物体以便识别目标特征。例如，所述标记可以是代码化“牛眼”，其中“牛眼”具有独特的中央点，所述中央点不随着视角改变，并由一组同心黑白环包围，所述黑白环编码成独特的识别符。自动特征识别方法可以被用来确定目标中心的位置并且还用来解码所述独特的识别符。通过这些目标，所述图像可以被自动地分析并且“牛眼”中心的坐标返回。
正如将要理解的，所述图像分析仪可以被构造成进一步分析从另外已知视角获得的物体的图像，所述另外已知视角与其它图像的视角不同。被分析的图像越多，物体上的目标特征的位置确定越精确和可靠。
待测量物体上的目标特征可以由特征识别技术确定。例如，可以应用Hough Transform来识别物体上的直线特征。
至少一个第一图像和至少第二图像中的至少一个可以是光学图案投射到其上的物体的图像。所述光学图案不需要与用来获得地形数据的图像化光学图案相同。优选地，所述至少一个第一图像和至少第二图像是光学图案投射到其上的物体的图像。这使得可以从至少一个第一图像和至少一个第二图像中的至少一个获得地形数据。
优选地，所述图像分析仪被构造成将所述第一和第二图像的每一个中的光学图案中的不规则识别成所述至少一个目标特征。这是有利的，因为可以识别目标特征，而无需利用物体上的标记号。已经发现可以快速地进行物体的高度精确测量。还已经发现，与其它已知的图像处理技术相比，本发明的方法需要较少的处理资源来识别复杂形状物体上的点。
正如将要理解的，光学图案中的不规则还可以被称作光学图案的断裂。
光学图案中的不规则可以是由物体上不连续特征引起的光学图案的变形。光学图案的这种变形可以例如在物体的两个连续段之间的边界处产生。例如，所述边界可以是立方体的两个面交汇的边。因此，物体上的不连续特征可以是物体的表面梯度明显改变之处。所述表面相对于光学图案投影仪的梯度越大，表面上那个点处光学图案的变形越大。因此，可以通过识别物体上的以下点来识别不规则，在所述点处，光学图案被变形超出一预定阙值。所述预定阙值将取决于许多因素，包括待测量物体的尺寸和形状。选择地，所述预定阙值可以基于对待测量物体的了解在使用者操作之前被确定和设定。
可以通过在图像中识别物体上的以下点来识别不规则，在所述点处光学图案的改变率大于改变率的预定阙值。例如，在光学图案是周期性光学图案的实施例中，可以通过在图像中识别物体上的那些点来识别不规则，在所述点处周期性光学图案的相位的改变率大于改变率的预定阙值。特别地，在光学图案是条纹图案的实施例中，可以通过在图像中识别物体上的那些点来识别不规则，在所述点处条纹图案的相位改变率大于改变率的预定阙值。
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一组图像产生相位图，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，所述方法可以包括从第一视角获得物体上光学图案的一组第一图像。所述方法可以进一步包括从第二视角获得物体上光学图案的一组第二图像。一组图像可以包括从给定视角物体的多个图像。优选地，一组图像包括至少两个图像，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(例如，相位)对于一组中每个图像可以是不同的。
所述图像分析仪可以被构造成处理：从第一已知视角获得的一组第一图像，所述物体上光学图案的位置对于一组中每个图像是不同的；从第二已知视角获得的一组第二图像，所述物体上光学图案的位置对于一组中每个图像是不同的以便识别待测量物体上至少一个目标特征并且确定物体上的目标特征相对于图像传感器的位置。
以下方法的进一步细节在以下共同待批准的PCT申请中被披露，所述方法在至少一个第一和第二图像的每一个中识别作为目标特征的光学图案中的不规则，所述申请与本申请在同一天递交，名称为“非接触测量装置和方法”，申请人的参考号为741/WO/0并要求英国专利申请No.0716080.7、0716088.0和0716109.4的优先权。在所述申请中披露的主题通过参考被结合在本申请的说明书中。
正如将要理解的，地形数据可以是表示物体表面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至少一个点处(优选在物体上多个点处)物体表面的高度的数据。所述地形数据可以是表示在物体上至少一个点处(优选在物体上多个点处)物体表面的梯度的数据。所述地形数据可以是表示相对于图像传感器物体表面的高度和/或梯度的数据。
所述地形数据可以借助分析光学图案获得。例如，所述地形数据可以借助分析光学图案的变形获得。这可以例如借助三角测量技术进行。选择地，所述三角测量数据可以借助利用相位分析技术分析光学图案获得。
通过图像分析仪处理以便获得地形学数据的所述至少一个图像可以是与所述至少一个第一和至少一个第二图像分开的单独图像。选择地，与光学图案投射到其上的表面有关的地形数据可以从至少一个第一和至少一个第二图像的至少一个中获得。因此，至少一个第一图像和至少一个第二图像的至少一个可以是光学图案投射到其上的物体的图像。
所述图像分析仪被构造成从多个图像的至少一个产生相位图。所述图像分析仪可以被构造成从所述至少一个第一图像和至少一个第二图像的至少一个产生相位图。所述相位图可以通过Fourier转换所述多个图像中的一个而产生。
所述图像分析仪可以被构造成处理一组图像，在所述一组图像中物体上的光学图案的位置对于所述组中每个图像是不同的以便确定所述地形数据。选择地，如上所述，可以从相同视角的一组物体图像产生相位图，其中光学图案在物体处的位置(例如相位)对于每个图像是不同的。
特别地，所述图像分析仪被构造成处理第一组或第二组图像中的至少一个以便确定所述地形数据。因此，所述图像分析仪可以被构造成处理以下的至少其中一个：从第一视角获得的一组第一图像，物体上光学图案的位置对于所述组中每个图像是不同的；从第二视角获得的一组第二图像，物体上光学图案的位置对于所述组中每个图像是不同的，以便确定高度变化数据。因此，所述图像分析仪可以被构造成从所述第一图像集和所述第二图像集中的至少一个计算相位图。
可以使用包络相位图来获得地形数据。例如，可以展开包络相位图，并且可以从所述展开的相位图获得所述地形数据。因此，所述图像分析仪可以被构造成展开所述包络相位图并且从所述展开的相位图获得所述地形数据。所述地形数据可以是高度数据的形式。正如将要理解的，所述高度数据可以详细描述所述表面上多个点的位置。
获得地形数据可以包括确定所述表面的梯度。获得地形数据可以包括相对于所述成像装置确定所述表面的梯度。
确定所述表面相对于所述成像装置的梯度可以包括从多个图像计算相位漂移图(phase shift map)。用于从多个图像产生相位漂移图的合适的算法包括Carré算法，诸如由Carre，P发表在Metrologia 213-23(1996)中的“Installation et utilisation du comparateur photoelectrique et interferential duBureau Intemational des Podis et Mesure”。确定表面的梯度可以进一步基于相位漂移图获得梯度图。所述梯度图可以通过将相位漂移图上每个点的数值转换成梯度值而获得。相位漂移图中的点的数值可以应用预定映射方法被转换成梯度值。正如将要理解的，由于物体表面上被投射条纹位置的改变，相位漂移图对于表面上的多个点可以详细描述相位漂移。可以限定所述相位漂移在360度的范围内。梯度图可以相对于表面上多个点的图像传感器详细描述表面梯度。
所述方法可以进一步包括结合所述梯度图以便获得高度数据。如上所解释的，高度数据可以详细描述表面上多个点相对于图像传感器的位置。
所述图像分析仪可以被构造成计算来自第一图像集的第一相位图和来自第二图像集的第二相位图中的至少一个。从大致相同视角拍摄的一组图像计算相位图并且每个图像中物体上光学图案的位置是不同的，可以提供更加精确和可靠的相位图。
所述图像分析仪可以被构造成从至少一个第一相位图和第二相位图中的至少一个确定所述地形数据。如上所述，所述相位图可以是包络相位图。在这种情况下，第一包络相位图和第二包络相位图的所述至少一个可以被展开，并且可以从所述展开的相位图获得所述地形数据。
通过改变由投影仪发射的光学图案，可以在获得一组图像中的每个图像之间改变光学图案的位置。例如，投影仪可以包括入射到透镜上的激光束，所述透镜将所述激光束发散到液晶系统上以在待测量表面上产生至少一个条纹图案。可以使用计算机来控制由液晶系统所产生的条纹图案的间距和相位。所述计算机和液晶系统可以执行相位漂移技术以便改变光学图案的相位。
选择地，所述光学图案的位置可以通过相对地移动物体和投影仪而改变。所述物体和投影仪可以相对于彼此旋转以便在表面上移动光学图案。选择地，所述物体和投影仪相对于彼此横向地移动。正如将要理解的，所述物体可以在获得多个图像的每一个之间移动。选择地，所述投影仪可以在获得多个图像的每一个之间移动。
这在当投影仪具有固定光学图案时是特别优选的。因此，所述投影仪可以被构造成它能够仅仅投射一个光学图案。例如，所述投影仪可以是其中光学图案的间距或相位不能改变的投影仪。
所述物体和投影仪可以相对于彼此移动任何数量，这就提供了被投射光学图案相对于物体的位置改变。当光学图案具有周期时，优选所述物体和投影仪相对于彼此移动，从而物体上的图案的位置至少名义地移动图案周期的非整数倍。例如，当所述光学图案是条纹图案时，所述物体和投影仪可以相对于彼此移动使得物体上图案的位置至少名义地移动条纹周期的非整数倍。例如，所述物体和投影仪可以相对于彼此移动，从而物体上图案的位置至少名义地移动条纹周期的1/4。正如将要理解的，将要相对于彼此移动以便获得物体上图案移位的所述投影仪和物体的实际移动距离依赖于许多因素，包括被投射的周期性光学图案的周期以及物体和投影仪之间的距离。
正如将要理解的，相对地移动投影仪和物体将使得物体上光学图案的位置发生改变。然而，从在相对移动之前和之后拍摄的物体上光学图案的图像中可以显示所述光学图案没有移动。这可以被称作名义移动。不管所述移动是名义的还是实际的，都将取决于许多因素，包括被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，对于给定移动，表面上光学图案位置的改变对于形状和方位不同的表面是不同的。这可能是由于表面的形状和/或方位，似乎光学图案没有改变位置，但是实际上已经移动并且所述移动对于形状或位置不同的物体是明显的。重要的是已知所述相对运动是这样的，即它将造成已知形状和方位的参考表面上的光学图案的位置相对于投影仪改变。因此，可以有效地通过确定光学图案成像的位置如何不同于已知参照物而确定表面的形状和方位。
所述投影仪可以移动，使得光学图案的位置相对于测量空间中预定参考平面的位置被改变。所述投影仪可以被移动，使得光学图案相对于测量空间中预定参考平面的位置改变图案周期的非整数倍。所述预定参考平面可以是图像传感器的参考平面。再者，可以通过相对于参考平面上的情形对比所述表面上光学图案的位置而有效地确定物体表面的形状和/或方位。
如果所述探头包括投影仪，则由于获得物体上光学图案位置的改变的结果，物体和成像装置将相对于彼此移动。在这种情况下，优选相对运动的数量应当是充分小的，使得在每个图像中通过图像传感器获得的物体的视角大致是相同的。特别地，优选所述运动是充分小的，从而多个图像之间视角的任何改变都可以在分析多个图像的步骤中被补偿。
在探头包括投影仪和成像装置的优选实施例中，通过围绕成像装置的视角中心旋转探头，探头可以在图像之间移动。已经发现：围绕成像装置的视角中心旋转使得处理图像以补偿物体与成像装置之间的任何相对运动(下面将更详细地描述)。特别地，它使得在许多图像中相应像素相匹配更加容易。例如，应用坐标转换匹配相应像素是可以的，所述坐标转换和物体与成像装置之间的距离无关。因此，为了处理图像以便补偿物体与成像装置之间的任何相对运动，没有必要知道物体与成像装置之间的距离。
因此，所述图像分析仪可以被构造成：i)识别由一组图像中每个图像所覆盖的公共图像区域。所述图像分析仪可以被构造成ii)仅应用公共图像区域计算所述组的相位图。识别由一组图像中每个图像所覆盖的公共图像区域可以包括调节图像坐标以便补偿物体与成像装置之间的相对运动。
在共同待决的以下PCT申请中披露了方法和装置的细节，在所述方法和装置中，物体上光学图案的位置在获得物体的多个图像的每一个之间改变并且通过分析那些图像而获得地形数据，上述PCT申请与本申请在同一天递交，其名称是“相位分析测量装置和方法”，其申请人参考号是742/WO/0并且要求英国专利申请No.0716080.7、0716088.0和0716109.4的优先权。
因此，特别地，所述申请描述了一种非接触测量装置，包括：用于安装在坐标定位设备上的探头，所述探头包括用于将光学图案投射到待测量物体表面上的投影仪以及用于在物体的表面上成像光学图案的图像传感器；图像分析仪，其被构造成分析其上被投射光学图案的物体的至少一个第一图像以及其上被投射光学图案的物体的至少一个第二图像，所述第一图像从第一已知视角获得，所述第二图像从第二已知视角获得，以便：a)识别待测量物体上的至少一个目标特征并且确定物体上的目标特征相对于图像传感器的位置；以及b)从第一和第二图像的至少一个确定关于其上投射光学图案的表面的地形数据。
所述申请还特别描述了用于测量测量空间中物体的非接触方法，所述方法以任何合适的顺序包括以下步骤：i)图像传感器获得其上投射光学图案的物体的至少第一图像，所述至少第一图像从第一视角获得；ii)图像传感器获得其上投射光学图案的物体的至少第二图像，所述第二图像从第二视角获得；以及iii)分析所述第一和至少第二图像以便：a)识别待测量物体上的至少一个目标特征并确定物体上的目标特征相对于图像传感器的位置，以及b)从所述第一和第二图像化光学图案的至少一个获得其上投射光学图案的表面的形状数据。
根据本发明的第二方面，提供了用在上述非接触测量装置中的图像分析仪。
根据本发明的第三方面，提供了一种应用包括至少一个成像装置的探头对测量空间中物体进行测量的非接触方法，所述方法包括：探头获得物体的多个图像，包括从第一视角物体的至少一个第一图像、从第二视角物体的至少一个第二图像以及其上投射光学图案的物体的至少一个图像；分析所述多个图像以便识别待测量物体上至少一个目标特征并借助对光学图案的分析获得关于物体表面的地形数据。
从第一视角物体的至少一个图像和从第二视角物体的至少一个图像中的至少一个包括其上投射光学图案的物体的至少一个图像。因此，所述方法可以包括从第一视角物体的所述至少一个第一图像和从第二视角物体的所述至少一个第二图像中的至少一个获得地形数据。
所述方法可以包括在第一和第二视角之间相对地移动所述物体和探头。这在探头仅包括单个成像装置时特别优选。
所述光学图案可以通过与探头分离的投影仪投射。选择地，所述探头包括用于投射光学图案的至少一个投影仪。
根据本发明的第四方面，提供了一种非接触测量装置，包括：具有可重新定位头部的坐标定位设备；以及安装在所述头部上的非接触测量探头，所述探头包括：用于在待测量物体的表面上投射光学图案的投影仪；以及用于在物体表面上成像光学图案的图像传感器。
本发明的优点是所述探头被安装在坐标定位设备上。这样做有利于通过仅使用一个探头装置而从多个视角获得物体的图像。另外，因为所述探头被安装在坐标定位设备上，所以可以通过坐标定位机器的位置报告特征精确地确定探头的位置和方位。例如，所述坐标定位机器可以包括多个解码器，用于确定坐标定位机器的相对可移动件的位置。在这种情况下，所述图像传感器的位置和方位可以从解码器的输出确定。正如将要理解的，坐标定位设备包括坐标测量机器和其它定位设备(诸如铰接臂和和机床)，可以确定其上安装有工具或其它装置的上述坐标定位设备的位置。
优选地，所述头部是铰接探头头部。因此，优选地，所述探头头部可以围绕至少一个轴线旋转。优选地，所述坐标定位设备是计算机控制定位设备。所述坐标定位设备可以包括坐标测量机器(CMM)。所述坐标定位设备可以包括机床。
所述非接触测量装置可以进一步包括图像分析仪，所述图像分析仪被构造成从由所述图像传感器所获得的至少一个图像确定与通过投影仪将光学图案投射到其上的表面有关的地形数据。所述图像分析仪可以被构造成如上所述。
本申请还描述了用于安装在坐标定位设备上的非接触测量探头，包括：用于将光学图案投射到待测量物体的表面上的投影仪；以及用于在物体表面上成像光学图案的图像传感器。
本申请进一步描述了非接触测量方法，其包括：安装在坐标定位机器的头部上的投影仪将光学图案投射到待测量物体的表面上；图像传感器在所述表面上成像光学图案；以及图像分析仪基于所述图像以及来自坐标定位机器的位置信息确定关于物体表面的地形数据。
所述光学图案可以沿两个维度延伸。被投射的所述光学图案使得可以通过物体上光学图案的单个图像沿两个维度确定物体表面的地形。所述光学图案可以是大致全场光学图案。大致全场光学图案可以是在参考平面处延伸越过图像传感器视场至少50％的光学图案(下面将更加详细地描述)，更优选越过至少75％，特别优选越过至少95％，例如在参考平面处大致越过图像传感器的整个视场。所述参考平面可以是与图像传感器离开已知距离的平面。选择地，所述参考平面可以是包含以下点的平面，在所述点处投影仪的光轴与图像传感器的光轴相交。所述参考平面可以垂直于图像传感器的光轴延伸。
所述光学图案可以是一组同心圆，或者一组交替色彩、色度或色调的平行线。优选地，所述周期性光学图案是条纹图案。例如，所述周期性光学图案可以是一组正弦曲线型条纹。所述周期性光学图案可以处于红外线至紫外线范围中。优选地，所述周期性光学图案是可视周期性光学图案。
根据本发明的另一方面，提供了包括指令的计算机程序代码，当由控制器执行所述指令时，使得根据上述方法所述机器控制器控制包括至少一个成像装置的探头以及图像分析仪。
根据本发明的又一方面，提供了一种计算机可读介质，其如上所述承载计算机程序代码。
正如将要理解的，与本发明第一方面相关联描述的特征在适当时也适用于本发明的其它方面。
因此，本申请描述了一种非接触测量装置，其包括：用于安装在坐标定位设备上的探头，所述探头包括用于将结构化光图案投射到待测量物体表面上的投影仪以及用于在物体的表面上成像结构化光图案的图像传感器；图像分析仪，其被构造成分析其上被投射结构化光图案的物体的至少一个第一图像以及其上被投射结构化光图案的物体的至少一个第二图像，所述第一图像从第一已知视角获得，所述第二图像从第二已知视角获得，以便：a)识别待测量物体上的至少一个目标特征并确定物体上的目标特征相对于图像传感器的位置；以及b)从第一和第二图像的至少一个确定与其上投射结构化光图案的表面相关的地形数据。
附图说明
现在参考以下附图并仅仅借助例子描述本发明的一个实施例，其中：
图1显示了坐标测量机器的示意性视角图像，借助本发明的非接触方法测量物体的探头被安装在所述坐标测量机器上；
图2显示了图1所示物体的各种图像，所述图像从三个不同视角通过探头获得；
图3显示了用于三个不同视角的每一个的多个包络相位图；
图4显示了一流程图，其显示了图1所示设备的高水平操作；
图5显示了捕获视角图像集的方法；
图6显示了获得条纹漂移图像的方法；
图7显示了分析图像的方法；
图8显示了计算所述包络相位图的方法；
图9显示了用于获得高度图的第一种方法；
图10显示了用于获得高度图的第二种方法；
图11是图1所示探头的各个部件的示意性视图；
图12是图11所示探头的成像装置与投影仪之间的位置关系的示意性视图；
图13是图11所示投影仪的示意性视图；以及
图14显示了一组条纹漂移图像，物体上的条纹的位置在每个图像中是不同的；
图15显示了相对于物体移动所述图像传感器的效果；
图16显示了如何能够通过相位漂移确定物体表面的梯度；
图17显示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显示了成像装置视区的离开距离和深度。
具体实施方式
参照图1，显示了坐标测量机器(CMM)2，根据本发明的测量探头4被安装在所述坐标测量机器2上。
CMM2包括基座10，其支撑着框架12，所述框架12进而保持主轴14。电机(未示出)被设置以便沿着三条彼此正交的轴X、Y、Z移动所述主轴14。所述主轴14保持着铰接头部16。所述头部16具有与主轴14附接的基部20、中间部22以及探头保持部24。所述基部20包括用于围绕第一旋转轴线18转动所述中间部22的第一电机(未显示)。所述中间部22包括用于围绕第二旋转轴线转动所述探头保持部24的第二电机(未显示)，所述第二旋转轴线与所述第一旋转轴线大致垂直。虽然未显示，但是支承件也设置在铰接头部16的可移动部件之间。另外，虽然未显示，但是可以设置用于测量基部10、框架12、主轴14以及铰接头部16的相对位置的测量编码器，因此可以确定测量探头4相对于基座10上工件的位置。
所述探头4(例如应用动态安装件)被可移除地安装在探头保持部24上。通过使用设置在探头4和探头保持部24上或探头4和探头保持部24中的相应的磁铁(未示出)，所述探头4可以通过探头保持部24保持。
所述头部16允许所述探头4相对于主轴14以两个自由度移动。由头部16提供的两个自由度与CMM2的平移三直线轴(X、Y、Z)的组合使得探头4可以围绕五条轴线运动。
还设置控制器26，其包括用于控制CMM2的操作的CMM控制器27，并包括探头控制器29和图像分析仪31，所述探头控制器29用于控制探头4的操作，所述图像分析仪31用于分析从探头4获得的图像。所述控制器26可以是专用电子控制系统和/或可以包括个人电脑。
所述CMM控制器27被布置以便向第一和第二电机提供合适的驱动电流，从而在使用期间，每个电机传递所需的扭矩。由每个电机传递的扭矩可以被用来产生围绕相关旋转轴线的运动或者被用来维持特定的旋转位置。因此可以看出需要在使用期间为头部16的每个电机连续地施加驱动电流，也就是说，即使不需要围绕所述相关旋转轴线存在运动，也需要给每个电机供电。
应当注意：图1仅仅提供了CMM2的高级别描述。在其它地方可以发现这种设备的更加全面的描述；例如，参照EP402440，所述专利的全部内容通过参考的方式被结合在这里。
现在参考图11，所述探头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射到物体28上，所述探头还包括成像装置44，其用于在处理单元42的控制下获得物体28的图像，所述条纹图案被投射到所述物体28上。正如将要理解的，所述成像装置44包括合适的光学器件和传感器，用于捕获物体28的图像，在所述实施例中，所述成像装置包括图像传感器，特别是限定图像平面62的CCD。所述成像装置44还包括透镜(未显示)，所述透镜将光线聚焦在图像平面62中。
所述处理单元42与所述控制器单元26中的探头控制器29及图像分析仪31相连，使得所述处理单元42可以经由通讯线路46与它们连通。正如将要理解的，所述通讯线路46可以是有线或无线通讯线路。所述探头4还包括随机读取存储器(RAM)装置48，用于临时储存诸如图像数据的数据，该数据由处理单元42使用。
正如将要理解的，所述探头4不是必须需要包含处理单元42和/或RAM48。例如，所有处理和数据存储可以由与探头4相连的装置完成，诸如控制器26或者连接在探头4与控制器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相对于彼此成角度，从而投影仪40的光轴61与成像装置的光轴63在参考平面64处相交。在使用中，所示探头4被如此定位，使得被投射到物体表面上的条纹可以由成像装置44清楚地成像。
参考图13，所示投影仪40包括：用于产生相干光源的激光二极管50、用于校准由激光二极管50发出的光线的校准器52、用于产生正弦曲线条纹组的光栅54以及用于将所述条纹聚焦在参考平面64中的透镜组件56。正如将要理解的，其它类型的投影仪也适合与本发明一起使用。例如，所述投影仪可以包括光源和掩膜以便选择性地阻挡及传递图案中由投影仪发出的光线。
在所述实施例中，由投影仪40投射的周期性光学图案是一组正弦曲线条纹。然而，正如将要理解的，可以投射其它形式的结构化光线，诸如具有不同颜色或色调(例如交替的黑白线条，或者平行的红色、蓝色和绿色线条)的一组平行线，或者甚至例如一组同心圆。
参照图2-10，现在将描述探头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，初始化系统。这包括将探头4装载到铰接头部16上、将待测量物体28定位在基座10上、将CMM的编码发送到原点或参考点使得铰接头部16相对于CMM2的位置是已知的、以及还校准CMM2和探头使得探头4的参考点相对于CMM2的位置是已知的。
一旦被初始化并合适地校准，控制就传递至步骤104，在该步骤由探头4获得物体28的一组图案。所述步骤被执行多次，使得获得多个图像集，其中每组对应于物体28的不同视角或视图点。在所述例子中，与三个不同的视角相对应获得三组图像。下面参照图5更详细地描述获得一组图像的过程。
一旦已经获得所有图像，则通过控制器26中的图像分析仪31在步骤106分析图像。所述图像分析仪31从所述图像计算相对于CMM2的一组三维(“3D”)坐标，其描述物体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。所述3D坐标在步骤108中作为三维点集合被输出。正如将要理解的，所述三维点集合可以被储存在存储装置中以备后用。所述三维点集合数据可以被用来确定物体的形状和尺寸并将它与预定阙值数据比较以便估计物体28是否已经在预定公差内。选择地，所述三维点集合可以被显示在图形用户界面上，所述图形用户界面为用户提供物体28的虚拟三维模型。
当关闭系统时在步骤110终止操作。替换地，可以通过重复步骤104-108而开始后续操作。例如，用户可能想要为相同的物体28获得多组测量数据，或者为不同物体获得测量数据。
现在参照图5，现在将描述对于一视角捕获图像集的过程104。在步骤200开始过程，此时探头4被移至第一视角。在所述实施例中，用户可以在控制CMM2的电机的控制杆(未示出)的控制下移动探头4以便移动主轴14。正如将要理解的，所述第一(以及随后)视角可以是预定的并且被装载到CMM控制器27中，从而在测量操作期间，所述探头4被自动地移至预定视角。另外，在不同的定位设备上，用户可以在物理上将探头4拖到所述视角，其中所述定位设备借助例如安装在设备移动部件上的编码器监控探头4的位置。
一旦探头4被定位在所述第一视角，则在步骤202获得初始化图像。这涉及探头控制器29将信号发送到探头4的处理单元42，使得它操作所述成像装置44以便捕获物体28的图像。
所述初始化图像被发送回图像分析仪31并且在步骤204，所述图像关于图像质量性能被分析。这可以包括例如确定光线的平均亮度和图像对比度以及将它们与预定阙值比较以便确定所述图像质量是否足以执行测量过程。例如，如果所述图像太黑，那么就可以改变成像装置44或投影仪40的性能以便增加被投射条纹图案的明亮度和/或调节成像装置44的曝光时间或增益。所述初始化图像在后续过程不会被用于获得关于物体28的测量数据，因此诸如图像分辨率等图像的特定方面不需要如下面所述用于测量图像的那么高。另外，在替换实施例中，与成像装置分离的诸如光电二极管等光传感器可以被设置在探头中以便测量在某视角位置的光线量，光电二极管的输出被用来建立投影仪40和/或成像装置44。
一旦已经建立所述投影仪40和成像装置44，则在步骤206获得第一测量图像。测量图像的意思是指用于下面更详细描述的“分析图像”步骤106中的测量图像。获得所述第一测量图像涉及探头控制器29将信号发送至探头4的处理单元42，使得所述处理单元42操作投影仪40以便将条纹图案投射到物体28上，并且成像装置44同时捕获其上有条纹图案的物体28的图像。
所述第一测量图像被发送回图像分析仪31，并且在步骤208中，所述第一测量图像被再次分析其图像质量性能。如果所述图像质量足以用在下面所述的“分析图像”过程106中，则控制被传递至步骤210，否则控制被往回传递至步骤204。
在步骤210中，对于目前视角获得条纹漂移图像。条纹漂移图像是大致相同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。该步骤中的所述方法在下面参照图6被更详细地描述。
一旦已经获得所述条纹漂移图像，则在步骤212中将所有的图像发送回至图像分析仪31以便进行分析。正如将要理解的，关于当获得每个图像时探头4所处的位置和方位的数据将随同每个图像一起被提供给图像分析仪31，从而如下面更详细解释的，可以获得物体28相对于CMM2的3D坐标。然后在步骤214终止所述过程。
如上所解释的，对于多个不同的视角，捕获视角图像集的过程104被重复多次。在该描述的例子中，对于第一、第二和第三视角，所述捕获视角图像集的过程被重复三次。如上所述，在用户或控制器的控制下，探头4被移至每个视角。
参照图6，现在将描述用于获得条纹漂移图像的过程210。通过沿着一方向在物理上将探头4移动一小段距离，投射到物体28上的条纹被移位，从而物体28上条纹的位置与以前的位置不同。当探头4被移动时，它里面的投影仪40以及因此投影仪的光轴61也将相对于物体28移动。这就提供了物体28的条纹位置的改变。
在一个实施例中，所述探头4被沿着以下方向移动，所述方向与成像装置44的图像平面平行并与条纹长度垂直。
然而，这不是必须的情况，只要移动物体上条纹的位置即可。例如，可以通过旋转探头4而获得条纹漂移。例如，所述探头4可以围绕垂直于投影仪图像平面60的轴线旋转。选择地，所述探头可以围绕垂直于成像装置44图像平面的轴线旋转。在另一个优选实施例中，所述探头4可以围绕成像装置44的视角中心旋转。这是有利的，原因是确保了对于不同图像由成像装置44捕获的特征的视角是相同的。这样无需知道物体与图像传感器之间的距离就可以使得对图像的任何处理能够补偿物体与图像传感器的相对运动。
例如，参照图17，探头4相对于待检测物体70位于第一位置(称作附图标记4’)。在这个例子中，探头的投影仪40位于第一位置(称作附图标记40’)，其将由虚线条纹标记72’表示的条纹图案投射到物体70上。具有条纹标记72’的物体的图像74由位于第一位置(由附图标记44’表示)的成像装置44捕获。
然后通过围绕成像装置的视角中心相对于物体70旋转探头4，所述探头4被移至第二位置，该位置由附图标记4”表示。正如将要理解的，成像装置的视角中心是以下点，假设与图像平面相交的所有光线穿过所述点。在所示图中，所述视角中心由附图标记76表示。
正如可以看见的，在第二位置，投影仪(由附图标记40”表示)已经移动成使得物体70上条纹图案的位置已经移动。通过物体70上条形条纹标记72”显示物体70上条纹图案的新位置。物体的图像74由在第二位置44”的成像装置捕获。正如可以看见的，虽然已经在成像装置的第一位置44’与第二位置44”之间改变成像装置44上物体的图像的位置，但是在所述位置之间不改变成像装置44相对于物体70的视角。因此，例如，在一个图像中由于阻塞而被隐藏的特征也将在另一图像中由于阻塞而被隐藏。这由射线78显示，所述射线78示出了成像装置44所捕获的物体上高度特征80的视图。正如可以看见的，因为成像装置44围绕其视角中心旋转，所以对于两个位置射线78是相同的，并且因此仅仅成像装置44上的特征的位置在所述位置之间改变，而不是特征本身的形式。
因此，围绕视角中心旋转可以是有利的，因为图像传感器相对于物体的视角不会改变，从而确保对于每个位置物体上的相同点是可见的。而且，对于可见的任何点，在相机和物体的相对旋转之前及之后，它的图像点之间的距离与到物体的距离无关。也就是说，对于未知的物体，如果相机围绕其视角中心旋转，则在旋转之前对于每个成像点可以预测在旋转之后将在何处成像。旋转之后图像点的未知依赖于初始图像点的位置、旋转角度(和轴线)以及内部相机参数-所有已知值。因此，正如下面将更加详细描述的，围绕视角中心旋转使得能够补偿所述相对运动，而无需知道到物体的距离。
在成像装置44的光轴63与参考平面64相交时，所述探头4被移动一段与1/4周期条纹漂移相对应的距离。正如将要理解的，探头4移动的实际距离将依赖于被投射条纹的周期以及诸如投影仪40的倍率等其它因素。
一旦已经移动探头4，则在步骤302获得另一测量图像。移动探头300并获得图像302的步骤再被重复两次。每一次，探头被移动，使得对于每个测量图像，物体上条纹图案的位置对于所有以前的图像是不同的。因此，在获得条纹漂移图像过程210的末尾，对于给定视角已经获得了四个物体图像，其中对于每个图像物体上条纹图案的位置略微不同。
现在参照图2，行A显示了物体28在三个视角的每一个的视图，其中物体28上没有条纹投射到其上。对于第一、第二和第三视角的每一个，行B显示了图像1000，在用于捕获视角图像集的过程104的步骤206中将通过成像装置44获得所述图像1000。在这些图像1000的每一个的后面示意性地显示了条纹漂移图像1002、1004和1006，对于第一、第二和第三视角的每一个在实施步骤300和302期间获得所述条纹漂移图像1002、1004和1006。图14(a)-14(d)显示了对于第一视角所获得的图像1000-1006的例子。如图所示，在对于一视角获得图像集中的每个图像之间已经略微移动物体和成像装置的相对位置，并且这需要在如下更详细描述(特别联系图8进行描述)的处理图像期间被考虑和/或补偿。
因此，一旦已经完成捕获第一、第二和第三图像集的步骤104，则对于第一、第二和第三视角的每一个所述图像分析仪31将具有一组图像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，此时对于第一、第二和第三视角的每一个计算四个包络相位图。正如将要理解的，包络相位图是这样一种图，对于视角图像集中的其中一个测量图中的多个像素，所包络相位图包含被投射到物体表面上的条纹的相位，其中所述相位角被限制在360度的范围内。
对于给定的视角，以特定顺序应用对于那个视角的四个相位漂移图的每一个来获得包络相位图。通过以不同顺序应用四个相位漂移图的每一个而获得对于给定视角的所述四个包络相位图。用于获得包络相位图的方法将在下面参照图8更详细地解释。
正如将要理解的，没有必要对于每个视角计算四个包络相位图。例如，可以对于每个视角计算两个或多个包络相位图。正如将要理解的，被计算的包络相位图越多，则对于实际断裂的确定更可靠，如下面更详细解释的，但是需要更多的处理资源。
参照图3，对于不同视角的每一个，栏X、Y、Z显示了四个不同的包络相位图1010、1012、1014和1016。对于给定视角，已经应用四个不同图像1002-1006的独特顺序来计算对于那个视角那些包络相位图的每一个。对于每个视角，四个不同的包络相位图1010-1016被计算以便能够在那些由物体28上的特征引起的断裂之间区分，以及在那些由相位的包络所引起的断裂之间区分，如下面将要更加详细解释的。
正如从图2的行B中的图所能看见的，诸如物体28上的边或角等特征造成条纹图案的断裂。例如，物体28上的边30造成物体28的图像中沿着线32的条纹图案的断裂，其中条纹被投影到物体28上。因此，可以通过识别条纹图案中的断裂而识别物体28的特征。
在步骤402，对于每个视角识别条纹图案中的断裂。这通过识别每个包络相位图中的断裂而实现。通过将每个像素的相位值与毗邻的周围像素进行比较而识别包络相位图中的断裂。如果毗邻像素之间相位值的差在阙值之上，则那些像素中的其中一个识别一断裂点。正如将要理解的，那些像素中的哪一个被选择为断裂点是不重要的，只要选择标准对于所有断裂点的选择是一致的，例如，总是选择差的左边或顶部的像素，这取决于是否沿着图像以x或y方向计算毗邻像素之间的差。正如将要理解的，断裂的位置一旦通过上述方法被发现就会应用图像处理技术被改善(若需要的话)，例如通过查看相位的梯度，或者周围区域的测量图像中亮度的梯度，以便按照子像素精度找到断裂的位置，例如由John Wiley and Sons公司的J.R.Parker在文章“用于图像处理的算法和计算机视觉(Algorithms for image processing andcomputer vision)”(1997)中所描述的。
优选的阙值水平依赖于多种因素，包括物体形状、图像中的无用数据水平以及条纹图案的周期。所述阙值水平可以通过用户在操作之前设定或者可以通过对图像本身的分析计算。
例如，参照对于第一视角的第一包络相位图1010(图3)，由于相位值的差别，将在点34处的毗邻像素之间识别断裂，所述相位值的差别由于边30沿条纹线32产生扭曲引起。所述断裂还将在相同点34处在其它包络相位图1012、1014和1016中被识别。
还将在包络相位图1010-1016中识别其它断裂，诸如始终沿着与边30相对应的线32。
由于相位图被包络，所以上述过程可能导致识别错误的断裂。例如，毗邻的像素可能具有例如分别接近0度和360度的相位值。如果这样，则似乎在这些像素之间具有大的相位跳跃，并且这将被识别为断裂。然而，所述相位跳跃只是由于相位周围的包络所引起，而不是由于被测量物体表面中的断裂引起。这样的一个例子可以在点36处对于第一视角的第一包络相位图1010中被看到，其中在点36处相位值从360度跳跃至0度(分别由深色像素和浅色像素表示)。由于相位图被包络，所以用于毗邻像素的所述相位值将在点36处跳跃很大。
因此，一旦对于给定视角对于四个包络相位图的每一个已经识别所有的断裂，则在步骤404移除错误识别的断裂。这可以通过对给定视角的包络相位图的每一个比较断裂并且仅仅保留显示在四个包络相位图的至少两个中的断裂而实现。正如将要理解的，例如通过仅仅保留显示在三个或四个包络相位图中的断裂而应用更严格的测试。这有助于克服由图像上的无用数据而引起的问题。对于第一至第三视角图像集的每一个执行所述过程404。
例如，如上所述，已经在第一视角的第一包络相位图1010中的点36处识别断裂。然而，当浏览第一视角的其他包络相位图1012至1016时，在那个相同的点36没有识别断裂。这是因为已经应用不同顺序的条纹漂移图像1000至1006计算不同的包络相位图，从而确保在不同点处发生包络相位图的相位包络。因此，因为在其它包络图1012至1016中并没有识别第一包络相位图1010中点36处的断裂，所以可以抛弃那个断裂。
然而，因为已经通过在所有其他包络相位图1012至1014中相同点34处识别的断裂确认了第一包络相位图1010中点34处的断裂，所以点34被识别为真正断裂，即：由物体28上的特征所引起的断裂，而不是由于相位包络引起的断裂。
在步骤406中，识别每个视角之间相应的断裂点。相应的断裂点是包络相位图中的那些点，它们识别由物体28上相同特征引起的断裂。例如，在对于第一、第二和第三视角的每一个的第一包络相位图1010的每一个上的断裂点38均识别物体28上的相同角39。可以通过已知的匹配技术并且例如应用外极几何学而确定相应的断裂点。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 range photogrammetry 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 squaresmatching：a fundamental measurement 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 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，物体28上的许多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，计算对于物体28的连续段的高度图。高度图提供关于相对于探头4在已知参考平面6之上的表面高度的信息。连续段是由断裂特征包围的物体区域，例如由四条边包围的立方体的面。可以通过识别包络相位图中的以下区域而识别连续段，所述区域由之前在步骤402至406中所识别的断裂点所包围。所述高度图提供了关于那些离散点之间的表面形状的测量数据。下面将参照图9和图10更详细地描述用于获得连续段高度图的方法。对于一个或多个不同视角的不同连续段，步骤410可以被执行多次。
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对于一组条纹漂移图像的每一个对每个像素计算相位。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中每个图像的对应行的像素。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，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，那么在补偿一些像素方面可能有高达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距离成像装置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图像平面，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δΦ，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 + Δφ k ≈ φ k + ▿ ‾ φ k - 1 · δX ‾ k , k > 0
使用第一级Taylor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算法来计算来自四个相位漂移图像的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，应用下面参照图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。与图9有关的上述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。对于一像素所述相位漂移依赖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。
本发明的优点是投影仪可以仅包括光栅、光源和调焦光学器件。无需任何移动部件在投影仪内，或者对于可编程投影仪-仅需要投影一个图案。而且，不需要关于到物体距离的任何信息，除了它(或它的一段)位于测量空间中之外-不需要相比较测量空间具有大的偏离距离。而且，物体与探头单元之间的运动不需要必须在任何特定方向，而且可以通过旋转而不是平移或两者的结合产生。
在所述实施例中，探头被安装在与CMM主轴相当的安装结构上。本发明还适用于规划安装在其他机器类型上的测量装置的运动路线。例如，探头4可以被安装在机床上。另外，所述探头4可以被安装在检查机器人的远端上，所述检查机器人可以例如包括具有数个铰接关节的机器臂。
正如将要理解的，以上只是提供了对本发明一个特定实施例的详细描述，许多特征仅仅是选择的或者优选的，而不是本发明必须的。
例如，在所述实施例中，探头被安装在与CMM主轴相当的安装结构上。本发明还适用于规划安装其他机器类型上的测量装置的运动路线。例如，探头4可以被安装在机床上。另外，探头4可以被安装在检查机器人的远端上，所述检查机器人可以例如包括具有数个铰接关节的机器臂。而且，所述探头4可以处于固定位置并且所述物体是可移动的，例如借助定位机器。
正如将要理解的，对特定实施例的描述还涉及获得并处理图像以便借助对周期性光学图案的相位分析而获得地形数据。正如将要理解的，不是必须是这种情况。例如，可以使用诸如三角测量等技术来代替使用相位步进算法。进一步，如果要使用相位步进方法，则可以应用除上述以外的技术来获得图案的移位。例如，可以通过改变由投影仪投射的图案或者通过移动物体而获得它们。
对特定实施例的描述还涉及获得并处理图像以便通过识别投射到物体上的图案中的断裂而获得照相测量目标点。正如将要理解的，这不是必须的情况。例如，可以应用其它已知方法识别目标点。例如，可以通过放置在物体上的标记或者通过将标记投射到所述物体上而识别目标点。
而且，本说明书描述了应用相同图像来识别目标特征以及获得地形学数据。然而，这不是必须的情况，原因是例如单独的图像可以被获得以便用在不同过程中。在这种情况下，如果应用粘附在或投射在物体上的标记识别目标特征，则没有必要在获得图像的过程中投射图案以便用于识别目标特征。
进一步地，虽然本发明被描述为包含投影仪和成像装置的单个探头，但是所述投影仪和图像传感器可以被分别提供(例如使得它们可以彼此独立地被实际操纵)。而且，所述探头可以包括多个成像装置。

Claims (17)

1.一种非接触测量装置，包括：
用于安装在坐标定位设备上的探头，所述探头包括用于捕获待测量物体的图像的至少一个成像装置；
图像分析仪，所述图像分析仪被构造成分析通过所述探头从第一视角获得的物体的至少一个第一图像以及通过所述探头从第二视角获得的物体的至少一个第二图像以便识别待测量物体上的至少一个目标特征，所述图像分析仪被进一步构造成借助对由探头获得的物体的至少一个图像的分析而获得关于所述物体的一表面的地形数据，一光学图案被投射到所述物体上。
2.如权利要求1所述的非接触测量装置，其中所述探头包括至少一个投影仪，其用于将光学图案投射到待测量物体的所述表面上。
3.如权利要求1或2所述的非接触测量装置，其中所述图像分析仪被构造成借助对所述至少一个第一图像和至少一个第二图像中的至少一个的分析而获得关于物体表面的地形数据。
4.如权利要求1所述的非接触测量装置，其中所述图像分析仪被构造成处理一组图像以便确定所述地形数据，所述物体上的光学图案的位置对于所述组中的每个图像是不同的。
5.如前面任意一项权利要求所述的非接触测量装置，其中所述图像分析仪被构造成在第一图像和第二图像的每一个中将投射到所述物体上的光学图案上的不规则识别为所述至少一个目标特征。
6.如权利要求5所述的非接触测量装置，其中所述图像分析仪被构造成处理：
通过所述探头从所述第一视角获得的一组第一图像，被投射到所述物体上的光学图案的位置对于所述组中的每个图像是不同的；以及
通过所述探头从所述第二视角获得的一组第二图像，被投射到所述物体上的光学图案的位置对于所述组中的每个图像是不同的，
以便识别待测量物体上的至少一个目标特征并且确定所述物体上的目标特征相对于所述图像传感器的位置。
7.如权利要求6所述的非接触测量装置，其中所述图像分析仪被构造成处理所述第一或第二组图像的至少一个以便确定所述地形数据。
8.如权利要求7所述的非接触测量装置，其中所述图像分析仪被构造成计算来自所述第一组图像的第一相位图和来自所述第二组图像的第二相位图的至少一个。
9.如权利要求8所述的非接触测量装置，其中所述图像分析仪被构造成从所述至少一个第一相位图和所述第二相位图的至少一个确定所述地形数据。
10.如权利要求2至9中任意一个所述的非接触测量装置，其中所述投影仪具有固定光学图案。
11.一种用在如前面任意一项权利要求所述的非接触测量装置中的图像分析仪。
12.一种利用探头测量位于测量空间中的物体的非接触方法，所述探头包括至少一个成像装置，所述方法包括：
所述探头获得所述物体的多个图像，包括从第一视角的物体的至少一个图像、从第二视角的物体的至少一个图像以及光学图案被投射到其上的物体的至少一个图像；
借助对所述光学图案的分析来分析所述多个图像以便识别待测量物体上的至少一个目标特征并且获得关于所述物体表面的地形数据。
13.如权利要求12所述的方法，其中从第一视角的物体的至少一个图像和从第二视角的物体的至少一个图像中的至少一个包括光学图案投射到其上的物体的至少一个图像。
14.如权利要求12或13所述的方法，其中所述方法包括在所述第一视角和所述第二视角之间相对地移动所述物体和所述探头。
15.如权利要求12至14中的任何一项所述的方法，其中所述探头包括用于投射光学图案的投影仪。
16.包括指令的计算机程序代码，当由控制器实施所述指令时使得所述机器控制器根据如权利要求12至15中任意一项所述的方法控制包括至少一个成像装置和图像分析仪的探头。
17.一种计算机可读介质，其承载所述权利要求16所述的计算机程序代码。
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