CN102027316A - 具有任意几何形状的物体的外形的获取 - Google Patents

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Abstract

描述了一种用于对为获取其表面的光学传感器系统上的物体定位的方法，所述传感器系统具有一组马达，用于绕垂直于所述传感器系统的光轴的马达轴旋转所述物体以及沿X，Y和Z方向平移所述物体，所述方法包括：(a)获取所述传感器系统的视场中的区域的地形图；(b)计算表示所述区域的所述地形图的地形的法线；(c)确定所述法线和所述传感器系统的所述光轴之间的角度差；(d)将所述角度差与阈值角度比较以确定所述区域的所述表面是否垂直于所述传感器轴；(e)如果所述角度差大于阈值角度，旋转所述物体以获得小于所述阈值角度的新的不同角度；以及(f)在所述旋转移动了所述区域之后，平移所述物体以将所述区域重新定位在所述视场中。

Description

具有任意几何形状的物体的外形的获取
相关申请的交叉引用
本申请根据35USC§119(e)要求2008年5月16日提交的序列号为61/053,874的美国临时专利申请的优先权，该临时专利申请的全部内容由此通过引用而并入本文。
技术领域
本发明涉及在其上具有工具痕迹的物体的分析和比较的领域，并且特别地涉及具有变形和/或非常规形状的物体的分析。
背景技术
在法庭学领域中，对涉及枪械的犯罪案件的调查利用弹道比较试验从而确定在犯罪现场找到的子弹或者废弹壳是否是通过所怀疑的枪械所发射。弹道比较试验依赖于当枪械发射时在一份证据的表面所产生的条纹和/或印迹。这些条纹和/或印迹具有充分的特点以体现该枪械的特征。因此通过比较两颗子弹或两弹壳的条纹或印迹特征，有可能推断出他们是否是通过相同的枪械所发射。相似地，通过比较两个物体上所表现的用工具来进行的切割、撬、捶击或其他行为的工具痕迹的条纹和/或印迹，有可能推断出上述行为是用相同的工具所为。
大部分现有的自动弹道的和/或工具痕迹的比较系统获取2D的亮度图像L(X，Y)。其他的系统还获取3D地形图像，也就是说，一份弹道的证据上的区域的地形图Z(X，Y)，其中Z是相对于使用的传感器的位置(X，Y)的表面的局部高度。一般地，用于分析的目的所需要的一份弹道的证据或一份工具痕迹的证据的区域要大于用来测量上述表面特性所使用的传感器的视场。因为该区域要大于该传感器的视场，若干3D和2D图像接连地被获取并且在每个图像获取之间向待测量的表面施加移动。3D图像然后合并成一个独特的，更大的图像(并且类似地对于2D图像)。
当获取表现工具痕迹式样的物体的每个单独3D和2D图像时，视场内的表面必须尽可能的垂直于传感器的光轴。对于表面分析相关的信息是该标记的形状，长度和深度。如果该表面没有局部地垂直于光轴，可能会发生遮挡，并且用来定义深度的该标记的底部将不能完全地成像。此外，因为许多其上的工具痕迹被有效转移的表面在性质上是金属的，并且考虑到来自具有强镜面影响的金属表面的光反射，大部分被反射回传感器的光来自几乎垂直于光轴的区域。因为那个原因，一些3D传感器技术，包括共焦的，很难找到没有合理地垂直于光轴的金属表面的3D地形。
当获取具有完美地圆柱形截面的物体的3D地形时，比如早期的发射子弹，如果该子弹被安装为其对称轴完美地沿马达系统的旋转轴对准并且待获得的起始区域被设置垂直于传感器的光轴，在数据采集的过程中该物体会充分的旋转。子弹的简单旋转将会确保传感器的视场内的表面总是垂直于传感器的轴。在平坦表面的情况下，不旋转是必须的。平坦表面被安装为使其起始区域垂直于传感器轴。平移运动然后足以确保所有其他的获取的区域同样保持垂直于该轴。
变形的子弹或者任意的表现工具痕迹的表面的情形是非常地不同的，其能显示大量的各种形状：椭圆形的，平坦的，局部地凹的，等等。现有技术中已知的技术不能适用于这些任意形状，因为它们不能确保适当的捕捉局部微地形。
发明内容
依照本发明的一个广泛的方面，提供了一种用于对为获取其表面的光学传感器系统上的物体定位的方法，所述传感器系统具有一组马达，用于绕垂直于所述传感器系统的光轴的马达轴旋转所述物体以及沿X，Y和Z方向平移所述物体，所述方法包括：(a)获取所述传感器系统的视场中的区域的地形图；(b)计算表示所述区域的所述地形图的地形的法线；(c)确定所述法线和所述传感器系统的所述光轴之间的角度差；(d)将所述角度差与阈值角度比较以确定所述区域的所述表面是否垂直于所述传感器轴；(e)如果所述角度差大于阈值角度，旋转所述物体以获得小于所述阈值角度的新的不同角度；以及(f)在所述旋转移动了所述区域之后，平移所述物体以将所述区域重新定位在所述视场中。
依照本发明的另一个广泛的方面，提供了一种用于为获取物体表面的光学传感器系统的物体定位系统，所述传感器系统具有一组用于绕马达轴旋转所述物体和沿X，Y和Z方向平移所述物体的马达，所述马达轴垂直于所述传感器系统的光轴，所述系统包括：计算机系统中的处理器；能够由所述处理器访问的存储器；以及结合至所述处理器的应用程序，所述应用程序被配置为：(a)获取所述传感器系统的视场中的区域的地形图；(b)计算代表所述区域的所述地形图的地形的法线；(c)确定所述法线和所述传感器系统的所述光轴之间的角度差；(d)将所述角度差和阈值角度比较以确定所述区域的所述表面是否垂直于所述传感器轴；(e)如果所述角度差大于阈值角度，旋转所述物体以获得小于所述阈值角度的新的不同角度；以及(f)在所述旋转移动了所述区域之后，平移所述物体以将所述区域重新定位在所述视场中。
应该理解，虽然本说明书使用子弹和弹壳来说明本发明，但本文所述的概念可以扩展到既不是圆形、也不是圆柱形、也不是平坦的、并且为了获得大体地垂直于传感器系统的光轴的表面而需要利用旋转和/或平移进行重新定位的任何物体。另外，措辞“光学传感器”应该被理解为利用从作为信息源的表面反射或发射电磁射线来获取图像的任何传感器的意义。此外，虽然本说明书引用旋转马达轴近似地平行于子弹的对称轴(对没变形的情况来说)并垂直于竖直方向，本文所述的概念可以扩展到同时垂直于之前的轴和竖直方向的第二马达轴。
附图说明
本发明的其他特征和优点将通过以下结合附图的详细说明而变得更加明显，其中：
图1图示了根据一个实施方式的用于获取任意几何形状的物体的表面的传感器系统；
图2A为根据一个实施方式示出了具有中心点P的给定剖面和绕马达轴旋转的给定轴的位置、从而形成具有中心点P’的剖面的地形的图；
图2B为根据一个实施方式示出了具有平移向量δ的图2A的旋转地形的图，其中需要平移向量δ以使得该地形的区域返回至它的初始位置；
图3A为根据一个实施方式示出了具有第一剖面和第一轴位置以及具有绕第一旋转轴旋转θN后获得的法线N’的最终剖面的地形的图；
图3B的图示出了根据一个实施方式如图3A中的相同的但是具有不同的马达轴位置的剖面，以及在实施了相同的旋转θN后获得的最终剖面之间的比较；
图4是根据一个实施方式，用于定位为了获取其表面的光学传感器系统上的物体的方法的流程图；
图5是根据一个实施方式，用于根据连续获取的区域之间的预定的交叠值而将表面移动至下一待获取的区域的方法的流程图；
图6是流程图，其根据一个实施方式图示了一种用于设定传感器的视场中的表面的一部分的初始位置的方法；
图7是流程图，其根据一个实施方式图示了一种用于寻找相对于参考坐标系中的参考点的旋转马达轴位置的方法；
图8是流程图，其根据一个实施方式图示了一种用于计算表面的一部分的法线的方法；
图9是为根据实施方式图示了在物体的表面上连续地获取的两个剖面的图；
图10A，10B和10C为示出了剖面“1”和在实施了旋转和平移之后的相同的剖面，现在标记为“2”的图。该平移与两剖面之间(共同区域用粗体示出)的固定的预定的交叠一致，并且该旋转确保剖面“2”的中心点的法线是沿着光轴。根据交叠是否小于，等于或大于50％而描述了三种情形。
应当注意到，在整个附图中相同的特征都以相同的标号标识。
具体实施方式
图1图示了用于获取弹道证据102的图像的装置100。要被测量的表面被安装在旋转马达轴(RMA)的顶端。该表面的一部分，被称为一“片”，其处于传感器104的视场(FOV)内。旋转马达轴(RMA)可以利用平移马达而沿X和Y方向平移。在图中，传感器104还可以利用另一个平移马达而沿竖直(Z)方向移动。然而，应该理解，基本的原理和算法也适用于固定传感器和可以沿Z方向移动的旋转马达。在某些实施方式中，物体可以维持在固定的位置并且传感器可以沿X，Y，和/或Z方向移动。在FOV下的表面区域通过表面的平均法线的法线N而表征。对于任意的表面来说，法线N可能非常地不同于光轴(OA)的方向。虽然本发明使用RMA，应该理解的是，基本的原理和算法也适用于通过X和Y坐标适当的交换的倾斜旋转轴(TMA)。措辞“旋转轴(MA)”将用来指RMA或TMA。
图2A和2B图示了一种给定的3D地形Z(X，Y)，以一种简单的方式示出了如通过图1的系统所获得的，具有法线N的平均剖面ZAverage(Y)。在传感器参考坐标系中，剖面的点的Y坐标覆盖从0(原点)到剖面的长度之间的范围。如果法线N不是大体地平行于光轴(OA)，在表面上施加一旋转θN以使得法线的方向沿OA，如N’表示。旋转θN相对于MA而完成。然而，所施加的旋转导致将获取的片区域发生重大的移动。区域的中心点，其初始地处于P，由于旋转而被移动至P’。该旋转在图2A中图示。在某些情况下，该区域可能离开视场。这时在该表面上执行平移以抵消该影响，如图2B中所示。该平移的目的是将P’返回至P。初始区域现在已经处于视场中(P”＝P)，其具有沿光轴的正法线N”＝N’。Os是传感器参考的(即，参考坐标系的参考点)以及P是剖面中点。
Figure BPA00001255633600051
是来自Os的马达轴位置向量。如图2B所示，意指的移动为剖面绕点P的旋转。然而，如图2A所示，唯一可能的物体旋转为绕旋转轴MA。因此，由于P和MA没有重合，从而需要平移
Figure BPA00001255633600052
向量
Figure BPA00001255633600053
为θN和
Figure BPA00001255633600054
的函数。
图3A和3B示出了具有相同初始剖面但是不同旋转轴的两种情况。在图3A所示的例子中，最终的剖面(粗体表示)来自绕系统的实际马达轴的旋转，而图3B的示例中的虚线剖面是绕任意地设定在传感器坐标系的原点的不同轴而数字完成的旋转。向量T示出了两个最终剖面图的向量差。这说明了旋转后的剖面的位置是旋转轴的函数。然后我们可以得出这样的结论，将使得剖面返回至视场中的平移
Figure BPA00001255633600061
也是旋转轴的函数。
为了计算用于使剖面返回至传感器系统的视场中的平移，能找到相对于固定在空间中的点的旋转马达轴，其被选为传感器坐标系的原点。该原点被用来作为参考坐标系中的参考点。同样也可以选择其他的原点。原点的X-Y位置被定义为与具有坐标(0，0)的图像像素有关的量。原点的Z位置从传感器的标定可知。程序然后用来确定旋转马达轴的位置。一旦旋转马达轴相对于第一片的位置已知，由于其中涉及子弹(并且因此，旋转马达轴的)沿Y(并且可能是Z，如果设备是被设定为具有固定的传感器)的平移，因而在表面获取过程中实施更新。
图4说明了一种适于定位在其中获取表面的光传感器系统上的物体的方法。在一个实施方式中，可以用来获得显示工具痕迹的表面的一部分的带状的3D地形。最终的图像，通常被称为马赛克，是后来合并的几个地形的结果，该几个地形具有表面的相应的部分地交叠区域，当相应的表面区域垂直地处于光传感器之下时，测量这些地形中的每一个。
图4的方法的几个步骤是方法本身，其涉及其他的步骤且其将在下面进行充分地描述。实际上，步骤400和401可以倒过来。对于施加于表面的每一次旋转和/或平移而从步骤400走至401(或反之)，旋转马达轴的位置，当已知时，因此而被更新。比如，如果在设定待获取的初始区域前选择测量旋转马达轴的位置，在旋转马达轴的位置的测量和第一片的初始地形捕获之间产生的每个表面平移在测量的旋转马达轴的位置被更新。
开始，对获取的表面的区域定界的初始和最终的马达位置被设定400。该步骤将在下面作进一步详细的描述。获得相对于传感器系统轴的原点的旋转马达轴的位置401，其通过获取的传感器的视场(FOV)覆盖的数据的(0，0)像素以及从传感器的标定程序而找到的Z＝0的位置所限定。该步骤将在下面作进一步详细的描述。马达轴的位置被更新402，以使得旋转马达的位置被返回至那些相应于初始的获取片的位置。知道利用Y和Z平移YTrans和ZTrans而达到表面的该区域，旋转马达轴的位置然后被更新如下：
RY-updated＝RY+Ytrans；
RZ-updated＝RZ+ZTrans(如果旋转马达轴沿Z移动并且照相机被固定)
RZ-updated＝RZ(如果照相机沿Z移动而旋转马达轴没有)
获取3D地形403，即，获取视场内的当前区域的地形图Z(X，Y)。该步骤依靠用来获取3D地形的特殊的传感器技术。在这一点上，也同样可以获取表示表面相同的部分的2D发光图像。计算代表在步骤403中获取的表面的地形的法线N404。该步骤将在下面作进一步详细的描述。还计算用于马达移动的重新配置参数405。如下计算下列参数：
θADJUST＝法线N和传感器的光轴之间的角度差；
Yadjust＝-Ky*(1-Nz)+Kz*Ny；
Zadjust＝-Ky*(-Ny)+Kz*(1-Nz)；
其中Ky＝Py+Ry；Kz＝Pz+Rz，以及其中Py，Pz为片的中心点的坐标；以及Ry，Rz为传感器系统中的旋转马达轴的位置的坐标。Ry和Rz从步骤401初始地获得。
如果调整角度的绝对值(θADJUST)大于给定的较小的阈值(θTHRESHOLD)，则片没有垂直于传感器轴。表面然后根据在之前的步骤中计算的调整角度和位移被旋转和平移406。旋转马达轴的位置然后被更新如下：
RY-updated＝RY+YAdjust；
RZ-updated＝RZ+ZAdjust(如果旋转马达轴沿Z移动并且照相机被固定)；
RZ-updated＝RZ(如果照相机沿Z移动而旋转马达轴没有)。
一旦表面的旋转和平移的参数完成，算法返回至步骤403。可替代地，如果调整角度(θADJUST)的绝对值小于给定的小的阈值(θTHRESHOLD)，片被假定为几乎垂直于传感器轴。最新获取的地形是有效的并且与当前正在进行的马赛克合并407。合并方法是多样的并且是本领域技术人员所公知的。通过相似性测量，将最新获取的地形与从最终的马达设定位置而获取的地形比较408。如果两地形被裁定一致，这时获取结束。否则，表面被移动至待获取的下一区域409，以确保连续获取的区域之间的预定的交叠值。在继续至下一获取的区域之后，算法返回至步骤403。
用于移动表面至将被获取的下一区域409以确保连续获取的区域之间的预定的交叠值的策略可能不同。在第一种策略中，通过预定的固定值旋转表面以确保连续获取的区域之间的预定的交叠值。旋转的方向(即，旋转角度步骤的符号)应当与对待获得的区域定界的初始和最终位置之间的θ坐标差一致。该方法对于具有圆形截面(像圆柱体)且其几何中心与马达的旋转轴心相一致的表面是最佳的。
在第二种策略中，表面平移预定的固定值位移y以确保连续获取的区域之间的预定交叠值。平移的方向(即，位移y的符号)应当与对待获得的区域定界的初始和最终位置之间的Y坐标差一致。该方法对于平坦表面来说是最优的。
这两种策略对于任意的几何形状来说不是最优的，因为它们会产生从步骤403至406的冗长的迭代循环。另一种策略，对于非圆形和非平坦表面，以及对于连续获取的区域之间50％预定的固定交叠将在图5和图10A中进行说明。沿相应于Y以及初始和最终位置之间的θ坐标差的方向的当前的片(处于视场的边界)的地形的最远点，图10A中的点P))的局部法线被识别502。旋转表面以使那个点的法线平行于光轴503。表面然后平移位移y504，以使那个点处于视场的中心(图10A中的点P’)。旋转马达轴的位置被更新为Ry-update＝Ry+位移y509。图10A示出了具有标引“1”的初始的剖面，以及在施加旋转和平移之后的具有标引“2”的相同的剖面。平移与两剖面(共同区域以粗体表示)之间固定的50％的交叠一致以及旋转确保剖面“2”的中心点的法线沿光轴方向。旋转的角度为P处的法线的方向和光轴(沿Z)的方向之间的角度差。
在期望的交叠＞50％的交叠估值501的情况下，与连续获取的区域(沿与Y和初始与最终位置之间的θ坐标差一致的方向)之间的预定固定交叠一致的当前片的点的位置被确定505。由于交叠大于50％，该点(图10B中的P)不在视场的边界。P的位置通过在两个如下极限情况之间的线性插值法而发现：关于交叠50％P处于视场的边界，且关于交叠100％P处于视场的中心。因此，对于一般的交叠＞50％来说，P处于距离视场的边界为L*(交叠-50)/100处，其中L为剖面的长度。该点处的局部的法线被识别506。旋转表面以使得该点的法线平行于光轴507。旋转的角度为P处的法线的方向和光轴(沿Z)的方向的角度差。平移表面位移y以使得该点处于视场的中心508(图10B中的点P’)。旋转马达轴的位置被更新为Ry-update＝Ry+位移y509。
对于交叠＜50％的情况，当前的片(处于视场的边界，沿与Y和初始与最终的位置之间的θ坐标差一致的方向，图10C中的点P)的地形的最远点的局部法线被确定510。那法线与光轴的方向之间的角度β被识别511。然后旋转表面(1+α)*β的角度，β角度的倍数，其中正参数A将在下面进行说明512。平移表面位移y以使点P超过视场513的中心(处于图10C中的P’)。平移相应于预期的交叠。旋转马达轴的位置被更新509至Ry-update＝Ry+位移y。
当交叠＜50％时，旋转的角度是主要的未知数，因为方法的目的就是使得最初在视场之外的点Q处于视场的中心，其法线沿光轴的方向。因为Q处的法线是未知数，必须近似的使用外推法，基于P处的法线和剖面“1”的中心处的法线，其通过限定为垂直的。简单的模型是假定剖面上的常数局部曲率。这意味着旋转的角度是(1+A)*β，其中A＝(1-交叠/50)。当交叠为50％时这将减少为角度β的旋转，而当交叠接近0时，角度2*β。然而，一些其他的外推模型也可以利用，只要当交叠接近50％时α接近0。
该方法对于预定交叠值要大于或等于50％时是最优的，因为相机下所带来的地形的部分是已知的且用来计算对于将其放在适当位置所必须的平移和旋转运动。步骤403到406的循环这时将被最小化。对于交叠的预定值小于50％的情况，大部分在相机下所带来的区域的地形预先是未知的。从而很可能通过步骤403到406的一些迭代循环将是必须的。
正如以上关于步骤400所说明的那样，其中一个步骤是设定传感器的FOV中的表面的一部分的初始位置。无论何时用户将表面的一部分放置于传感器的FOV内时这都将被采用。这确保传感器的FOV中的表面是垂直于光轴的。在以上说明的方法的整个过程中，这可能需要完成多次。比如：为了设定表面的对将获得的表面的范围界定的初始和最终区域的位置，以及为了设定表面的用来确定以传感器作参考的旋转马达轴的位置的区域的位置。这在卷绕表面的情况下(诸如子弹的表面，变形的或未变形的)也可能仅仅完成一次，其中初始和最终的获取片一致并且当该片进一步的用来测量旋转马达轴的位置。
图6说明了该方法的实施方式。600获取3D地形，即，处于视场内的当前地区域的地形图Z(X，Y)。该步骤依靠用来获取3D地形的特殊的传感器技术。这里，代表表面的相同部分的2D发光图像同样也可以被获取。601计算在步骤600中捕获的代表表面的地形的法线N。该步骤将进一步在下面作详细的说明。计算法线N和光轴之间的角度θMEASURED。如果测量的角度(θMEASURED)的绝对值低于给定的小阈值(θTHRESHOLD)，片垂直于传感器光轴且所有的马达位置都保存在内存606中。如果测量的角度(θMEASURED)的绝对值大于给定的小阈值(θTHRESHOLD)，这时片不垂直于传感器轴而且物体在相应于测量角度的方向(即，它的符号)上以小角度旋转602。图9说明了以角度θSMALL的旋转。
603获取第二个3D地形，即，处于视场内的当前地区域的地形图Z(X，Y)。该步骤依靠用来获取3D地形的特殊的传感器的技术。这里，代表表面的相同的部分的2D发光图像同样也可以获取。604确定步骤600和603中获取的一对图像之间在Y上的相对位移。一对地形图像和/或2D发光图像可以使用(不是必须的使用外形图像，因为Z上的相对位移不是所关心的)。作为步骤602中进行的小旋转的结果，两图像都具有重大的共同区域。任何类型的图像相似度测量算法都可以被用来确定Y上的相对位移。这样的一种算法在一组位移值上定义相似度值。两图像之间的相对位移被限定为与优化的相似度值相关的一个。605将表面平移在604中发现以相对位移。这里，视场内的区域也是与步骤600相同。然而，由于在602中执行的旋转，地形的方向发生改变。FOV内的区域的地形图重新被获取600，法线又重新被计算601以比较θMEASURED和θTHRESHOLD。如果θMEASURED的绝对值低于θTHRESHOLD，则片垂直于传感器光轴且所有的马达位置被存储在存储器中606。
在许多视觉反馈经系统的显示给予用户的情况中，用户可以视觉上地计算出旋转，并最终地计算出改善垂直度所需要的平移。自动的搜索过程也可以用于提供朝向垂直的旋转和平移的推测。
如上述在步骤401中所说明的，一个步骤用来找到相对于传感器坐标系的原点的旋转马达轴的位置。根据一个实施方式，如下描述了一种执行该步骤的方式，在图7的流程图中得以说明。初始的马达设定位置以这样的方式被设定，该方式为被用于旋转马达轴的位置的测量的表面的区域处于传感器的FOV中700。用来测量旋转马达轴的位置的区域以这样的方式被选择，该方式为表面的小旋转不会导致物体和传感器之间的碰撞。在表面的特殊的区域上设定一组马达的位置的步骤在上面已经详细描述过。
获取3D地形701，也就是，获取当前位于视场内的区域的地形图Z(X，Y)。该步骤依靠用于获取3D地形的特殊的传感器技术。这里，同样也可以获取代表表面的相同部分的2D发光图像。以预定的小角度θsmall转动表面702。该角度被限定以使碰撞的风险最小化并且确保连续的片之间的良好交叠。典型值为1到6度之间。获取3D地形703，即，当前位于视场内的区域的地形图Z(X，Y)。该步骤依靠用于获取3D地形的特殊的传感器技术。这里，同样也可以获取代表表面的相同部分的2D发光图像。相对的旋转角度(θMeasured)，当前的地形和之前测量的地形之间的Y和Z位移被测量704。这可能是通过计算一组角旋转上的两地形的共同区域之间的相似度测量，两地形的Y和Z的相对平移而完成的。最佳的旋转角度，Y和Z的位移被限定为与最高的计算的相似度测量有关的量。
旋转马达轴的临时位置，仅仅与当前和之前的片一致，由相对角度，Y和Z的位移(ΔY和ΔZ)而计算705，之前在步骤704中计算，以方程式：
RY_TEMP＝1/2*[-ΔY-ΔZ*(sinΔθ)/(1-cosΔθ)]；
RZ_TEMP＝1/2*[-ΔZ+ΔY*(sinΔθ)/(1-cosΔθ)].
描述了在先前计算的临时的旋转马达位置的置信度的非负权重被计算706。该置信度是两个比较的剖面的粗糙度和相似度的增函数。旋转马达轴的位置RY和RZ被计算707，作为所有临时的位置RTEMP的加权平均，采用在当前和以前的迭代处发现的质量权重。
Figure BPA00001255633600121
Figure BPA00001255633600122
每个迭代的RY和RZ的值被存储。采用关于旋转马达轴的位置的最后的N计算值测试程序的收敛度708。一个可能的关于检测收敛度的程序是确定RY和RZ的最后的N值的方差是否小于预定的阈值，其中N是大于1的硬编码的整数。如果其中至少RY和RZ的N值可获得，则该测试可以执行。否则，该解还没有收敛。如果该解没有收敛，返回至步骤702，否则程序结束。(Ry，Rz)的初始位置被假定为关于第一次迭代的(0，0)。其他的被本领域技术人员所公知的测试收敛的方法也可以应用。
图8更为详细的展示了图6中的步骤601，其是一种用于计算表面的一部分的平均法线的方法。假设测量的代表表面的部分的地形给定为该方法的输入。平均剖面ZAVERAGE(Y)限定为沿Y方向，其描述了地形的一般形状800。平均数剖面可以是剖面ZAVERAGE(Y)＝Z(X，Y)的X的平均数(加权的或未加权的)或者中值，或者Z(X，Y)的X的中值。平均剖面精确的数学计算可以作为输入给定的表面的类型函数而变化。平均剖面的法线N被计算801。该法线是通过在每个点上的剖面的局部法线求平均而建立的：
N＝(Ny，Nz)＝i(N_i)的平均数；
其中局部的法线可以通过与邻点的有限差分而建立；
Ni＝([z(i)-z(i+1)]，-([y(i)-y(i+1)])或者通过其他的基于一个或多个邻点的技术。
虽然在图4-8中所示的该方法的流程模块以一个特定的顺序出现，但是本领域技术人员可以认识到，许多的块是可以互换的并且可以以不同于所示的顺序发生而不会显著地影响该方法的最终结果。另外，虽然本发明涉及驻留在处理器的代码或功能，但是这并不意味着限制了所描述的方法的可能应用的范围。任何系统的处理器都可以采用，只要不偏离本发明的精神和范围。
虽然本发明主要地描述为一种方法，本领域的普通技术人员将理解，本发明也涉及一种用于实施所述公开的方法的装置并且包括用于执行每一个描述的方法的流程模块的装置元件，由硬件组件的方式，通过适当的软件编制的计算程序以使所公开的方法得以实行，通过两者的任何结合，或以任何其他的方式。此外，用于装置的加工的物品，比如预记录的存储设备或者其他相似的包括在其上记录的程序指令的计算机可读介质，或计算机数据信号进行计算机可读程序指令可以指示装置以方便所公开的方法的实行。
以上描述的本发明的实施方式仅仅是示例性的。在不偏离本发明意指的范围的情况下，那些本领域的技术可以对特定的实施方式做出变更，修改和变化。特别是，从一个或多个上述的示例性实施方式中选择的特征可以结合起来去创造替代的示例性实施方式没有明确地描述，特征适于该结合对于本领域技术人员来说是显而易见的。此处所述的主旨在列举的以覆盖和包含所有适合的技术上的变化的权利要求中。

Claims (26)

1.一种用于对为获取其表面的光学传感器系统上的物体定位的方法，所述传感器系统具有一组马达，用于绕垂直于所述传感器系统的光轴的马达轴旋转所述物体以及沿X，Y和Z方向平移所述物体，所述方法包括：
(a)获取所述传感器系统的视场中的区域的地形图；
(b)计算表示所述区域的所述地形图的地形的法线；
(c)确定所述法线和所述传感器系统的所述光轴之间的角度差；
(d)将所述角度差与阈值角度比较以确定所述区域的所述表面是否垂直于所述传感器轴；
(e)如果所述角度差大于阈值角度，旋转所述物体以获得小于所述阈值角度的新的不同角度；以及
(f)在所述旋转移动了所述区域之后，平移所述物体以将所述区域重新定位在所述视场中。
2.根据权利要求1的方法，进一步包括对所述区域的所述地形图重复步骤(a)至(f)直到所述平移之后的所述新的不同角度小于所述阈值角度。
3.根据权利要求1和2中任一项的方法，进一步包括：
移动所述物体和传感器中的至少一个以提供所述传感器系统的视场中的新的表面区域；以及
对所述表面的多重区域重复步骤(a)至(f)并且合并多重区域以建立所述物体的所述表面的马赛克。
4.根据权利要求1到3中任一项的方法，进一步包括：
将所述一组马达设定为用于所述表面的初始获取的初始位置和用于所述表面的最终获取的最终位置；以及
确定所述马达轴相对于参考坐标系中的位置参考的实际位置。
5.根据权利要求4的方法，其中所述确定所述马达轴的实际位置包括：
(g)假定所述马达轴的实际位置为(0，0)；
(h)获取所述传感器系统的视场中的区域的第一地形图，所述传感器系统具有处于所述初始位置的所述一组马达；
(i)执行所述表面以小的θ值绕所述马达轴的旋转；
(j)获取所述传感器系统的视场中的区域的之后的地形图；
(k)测量所述第一地形图和所述之后的地形图之间的相对旋转以及位移；
(l)仅利用所述第一地形图和所述之后的地形图计算临时的马达轴位置；
(m)计算描述所述临时的马达轴位置的置信度的置信度权重；
(n)利用所述置信度权重和所述临时的马达轴位置更新所述马达轴位置的实际位置；
(o)测试所述实际位置的收敛性；以及
(p)重复步骤(i)至(o)直到达到收敛。
6.根据权利要求4的方法，其中所述将所述一组马达设定为初始位置包括：
(q)获取所述传感器系统的视场中的区域的第一地形图；
(r)计算代表所述区域的所述地形图的地形的法线；
(s)测量所述法线和所述光轴之间的角度并且与阈值角度进行比较；
(t)如果所测量的角度大于所述阈值角度，以小的值旋转所述物体来获得新的角度；
(u)获取所述旋转之后处于所述视场内的区域的第二地形图；
(v)确定来自所述第一地形图和所述第二地形图的公用数据之间的相对位移；
(w)以所述相对位移平移所述物体并且重复步骤(q)至(w)直到所测量的角度小于所述阈值角度；以及
(x)如果所测量的角度小于所述阈值角度，存储所述一组马达的当前位置作为所述初始位置。
7.根据权利要求6的方法，其中所述(r)计算代表所述区域的所述地形图的地形的法线包括：
限定沿Y方向描述所述地形的普通形状的平均剖面；以及
计算所述平均剖面的法线。
8.根据权利要求3的方法，其中所述移动所述物体和传感器中的至少一个以提供所述视场中的新的表面区域包括具有连续区域之间的大于50％的交叠。
9.根据权利要求8的方法，其中所述移动包括：
确定当前的片的点的位置，所述片与连续获取的区域之间的预定的固定的交叠一致；
识别处于所述点处的法线；
旋转所述物体以使得所述点的所述法线平行于所述光轴；
平移所述表面位移y以使得所述点处于视场的中心；以及
将所述马达轴位置更新为Ry-update＝Ry+位移y。
10.根据权利要求3的方法，其中所述移动所述物体和传感器中的至少一个以提供处于所述视场中的新的表面区域包括具有连续区域之间的小于50％的交叠。
11.根据权利要求10的方法，其中所述移动包括：
识别处于所述视场的边界的当前的片的地形的最远点的法线；
确定所述法线和所述光轴之间的角度β；
以角度(1+α)*β旋转所述物体，其中α是正的参数，其是交叠的减函数，当交叠趋近于50％时该参数α趋近于零；
将所述物体平移位移y以使得所述点超过和所述交叠一致的所述视场的中心；以及
将所述马达轴位置更新为RY-update＝RY+位移Y。
12.根据权利要求3的方法，其中所述移动所述物体和传感器中的至少一个以提供处于所述视场中的新的表面区域包括具有连续区域之间的约为50％的交叠。
13.根据权利要求12的方法，其中所述移动包括：
识别处于所述视场的边界的当前的片的地形的最远点的法线；
旋转所述物体以使得所述最远点的法线平行于所述光轴；
平移所述表面以使得所述最远点处于所述视场的中心；以及
将所述马达轴位置更新为RY-update＝RY+位移y。
14.一种具有记录在其上的语句和指令的计算机可读存储器，该语句和指令是用于由计算机执行以实施权利要求1至13的方法。
15.一种用于为获取物体表面的光学传感器系统的物体定位系统，所述传感器系统具有一组用于绕马达轴旋转所述物体和沿X，Y和Z方向平移所述物体的马达，所述马达轴垂直于所述传感器系统的光轴，所述系统包括：
计算机系统中的处理器；
能够由所述处理器访问的存储器；以及
结合至所述处理器的应用程序，所述应用程序被配置为：
(a)获取所述传感器系统的视场中的区域的地形图；
(b)计算代表所述区域的所述地形图的地形的法线；
(c)确定所述法线和所述传感器系统的所述光轴之间的角度差；
(d)将所述角度差和阈值角度比较以确定所述区域的所述表面是否垂直于所述传感器轴；
(e)如果所述角度差大于阈值角度，旋转所述物体以获得小于所述阈值角度的新的不同角度；以及
(f)在所述旋转移动了所述区域之后，平移所述物体以将所述区域重新定位在所述视场中。
16.根据权利要求15的系统，其中所述应用程序还被配置为：
将所述一组马达设定为用于所述表面的初始获取的初始位置和用于所述表面的最终获取的最终位置；以及
确定所述马达轴相对于参考坐标系中的位置参考的实际位置。
17.根据权利要求16的系统，其中所述确定所述马达轴的实际位置包括：
(g)假定所述马达轴的实际位置为(0，0)；
(h)获取所述传感器系统的视场中的区域的第一地形图，所述传感器系统具有处于所述初始位置的所述一组马达；
(i)执行所述表面以小的θ值绕所述马达轴的旋转；
(j)获取所述传感器系统的视场中的区域的之后的地形图；
(k)测量所述第一地形图和所述之后的地形图之间的相对旋转以及位移；
(l)仅利用所述第一地形图和所述之后的地形图计算临时的马达轴位置；
(m)计算描述临时的马达轴位置的置信度的置信度权重；
(n)利用所述置信度权重和所述临时的马达轴位置更新所述马达轴位置的实际位置；
(o)测试所述实际位置的收敛性；以及
(p)重复步骤(i)至(o)直到达到收敛。
18.根据权利要求16或17的系统，其中所述将所述一组马达设定为初始位置包括：
(q)获取所述传感器系统视场中的区域的第一地形图；
(r)计算代表所述区域的所述地形图的地形的法线；
(s)测量所述法线和所述光轴之间的角度并且与阈值角度进行比较；
(t)如果所测量的角度大于所述阈值角度，以小的值旋转所述物体来获得新的角度；
(u)获取所述旋转之后处于所述视场内的区域的第二地形图；
(v)确定来自所述第一地形图和所述第二地形图的公用数据之间的相对位移；
(w)以所述相对位移平移所述物体并且重复步骤(q)至(w)直到所测量的角度小于所述阈值角度；以及
(x)如果所测量的角度小于所述阈值角度，存储所述一组马达的当前位置作为所述初始位置。
19.根据权利要求18的系统，其中所述(r)计算代表所述区域的所述地形图的地形的法线包括：
限定沿Y方向描述所述地形的普通形状的平均剖面；以及
计算所述平均剖面的法线。
20.根据权利要求15至18中任一项的系统，其中所述应用程序进一步被配置为：
移动所述物体和传感器中的至少一个以提供所述传感器系统的所述视场中的新的表面区域；以及
对所述表面的多重区域重复步骤(a)至(f)并且合并多重区域以建立所述物体的所述表面的马赛克。
21.根据权利要求20的系统，其中所述移动所述物体和传感器中的至少一个以提供处于所述视场中的新的表面区域包括具有连续区域之间的大于50％的交叠。
22.根据权利要求21的系统，其中所述移动包括：
确定当前的片的点的位置，所述片与连续获取的区域之间的预定的固定的交叠一致；
识别处于所述点处的法线；
旋转所述物体以使得所述点的所述法线平行于所述光轴；
将所述表面平移位移y以使得所述点处于视场的中心；以及
更新所述马达轴位置为Ry-update＝Ry+位移y。
23.根据权利要求20的系统，其中所述移动所述物体和传感器中的至少一个以提供处于所述视场中的新的表面区域包括具有连续区域之间的小于50％的交叠。
24.根据权利要求23的系统，其中所述移动包括：
识别处于所述视场的边界的当前的片的地形的最远点的法线；
确定所述法线和所述光轴之间的角度β；
以角度(1+α)*β旋转所述物体，其中αA是正的参数，是交叠的减函数，当交叠趋近于50％时该参数α趋近于零；
将所述物体平移位移y以使得远离所述视场的中心的点和交叠一致；以及
将所述马达轴位置更新为RY-update＝RY+位移Y。
25.根据权利要求20的系统，其中所述移动所述物体和传感器中的至少一个以提供处于所述视场中的新的表面区域包括具有连续区域之间的约为50％的交叠。
26.根据权利要求25的方法，其中所述移动包括：
识别处于所述视场的边界的当前的片的地形的最远点的法线；
旋转所述物体以使得所述最远点的法线平行于所述光轴；
平移所述表面以使得所述最远点处于所述视场的中心；以及
将所述马达轴位置更新为RY-update＝RY+位移y。
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