CN106052591A - 测量设备、测量方法、系统和物品生产方法 - Google Patents

测量设备、测量方法、系统和物品生产方法 Download PDF

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Abstract

本公开内容涉及测量设备、测量方法、系统及物品生产方法。一种测量被检体的形状的测量设备，包括处理单元，所述处理单元基于图像获得关于被检体的形状的信息，所述图像通过对其上的图案光包括多条线的被检体成像获得，在所述多条线中设置有将线彼此区分的区分部分。在测量设备中，处理单元在图像的光度分布中在与所述线相交的方向上获取包括亮度为最大和亮度为最小的位置的位置，以及处理单元基于区分部分的位置指定要从亮度为最大的位置和亮度为最小的位置排除的位置并且基于位置中除了已被指定的位置来获得关于被检体的形状的信息。

Description

测量设备、测量方法、系统和物品生产方法
技术领域
本公开内容涉及测量待测被检体的形状的测量设备、测量方法、系统和物品生产方法。
背景技术
作为测量待测被检体的形状的技术，已知光学测量设备。有多种方法被光学测量设备使用，并且这些方法中的一种被称为图案投影方法。在图案投影方法中，待测被检体的形状通过以下操作获得：将预定图案投影到待测被检体上并拾取其图像，检测所拍摄的图像中的图案，以及使用三角测量原理计算在每个像素位置处的距离信息。在投影方法中所使用的图案有多种模式，其代表性的图案是其中在包括交替的亮线和暗线的图案上设置有断开斑点(斑点)的图案(斑点线图案)(参见日本专利No.2517062)。关于被检测的斑点的坐标的信息提供如下索引：该索引指示被投影的线中的每条线对应于掩模(其为图案生成单元)的图案上的哪条线，以使得可以彼此区分被投影的线。如上所述，斑点用作将线彼此区分的区分部分。
在降低图案投影方法的测量精度的因素中包括所拍摄图像的随机噪声的影响。在检测所拍摄图像中的图案时，通常通过检测图案的图像的亮度值最大的峰值来指定图案的坐标。除了这样的峰值之外，在“Meeting on Image Recognition and Understanding(MIRU 2009)，pp.222-229”中，还通过检测其中图案的图像的亮度值最小的负峰值来实现检测点的密度(每单位面积的检测点的数量)的增加。通过在检测所拍摄图像中的图案时增加检测点，S/N比得到改善，并且可以减小所拍摄图像的随机噪声的影响。在“Meeting on Image Recognitionand Understanding(MIRU 2009)，pp.222-229”中，通过投影网格图案来执行测量而没有公开斑点线图案。已经发现，在使用斑点线图案的图案投影方法中，当如在“Meeting on Image Recognition andUnderstanding(MIRU 2009),pp.222-229”中一样检测负峰值时，在斑点(区分部分)周围的区域处的负峰值的检测位置中出现误差。如上所述，在斑点(区分部分)附近的检测点处可能出现位置误差。
发明内容
克服上述问题的本公开内容的一个方面的测量设备是测量待测被检体的形状的测量设备，所述测量设备包括处理单元，该处理单元基于图像获得关于待测被检体的形状的信息，所述图像通过对其上的图案光包括多条线的待测被检体成像获得，在所述多条线中设置有将线彼此区分的区分部分。在所述测量设备中，处理单元在所述图像的光度分布中在与所述线相交的方向上获取包括亮度为最大的位置和亮度为最小的位置的多个位置，处理单元基于区分部分的位置指定要从亮度为最大的位置和要从亮度为最小的位置排除的位置，以及处理单元基于所述多个位置中除了已被指定的位置来获得关于待测被检体的形状的信息。
本发明的其它特征从以下参照附图对示例性实施例的描述将变得清楚。
附图说明
图1是示出本公开内容的一个方面的测量设备的配置的示意图。
图2是示出投影在待测被检体上的斑点线图案的示例的图。
图3是示出斑点周围区域的图像的图。
图4是示出图像的评估部的光度分布的图。
图5是示出其中斑点周围的部分已被放大的光度分布的图。
图6是示出距离斑点的距离和测量误差之间的关系的图。
图7是示出测量的流程的图。
图8是示出在图案光的占空比为1:4的情况下的图像的光度分布的图。
图9是示出在图案光的占空比为1:1的情况下的图像的光度分布的图。
图10示出包括测量设备和机器人臂的控制系统的图。
具体实施方式
以下，将参照附图描述本公开内容的优选实施例。注意，在各图中，相同的构件将被附连到相同的附图标记，并将省略其重复的描述。
第一示例性实施例
图1是示出本公开内容的一个方面的测量设备1的配置的示意图。测量设备1通过使用图案投影方法来测量待测被检体5的形状(例如，三维形状、二维形状以及位置和取向)。如图1中所示，测量设备1包括投影单元2、图像拾取单元3和处理单元4。
投影单元2包括例如光源单元21、图案生成单元22以及光学投影系统23，且该投影单元2将预定的图案投影到待测被检体5上。光源单元21执行例如柯勒照明(Kohler illumination)以使得从光源辐射的光以均匀的方式到达图案生成单元22上。图案生成单元22创建被投影到待测被检体5上的图案光，并且，在本示例性实施例中，图案生成单元22是如下的掩模：通过在玻璃基板上执行铬蚀刻而在该掩模上形成图案。注意，图案生成单元22可以是能够生成任何图案的数字光处理(DLP)投影仪、液晶投影仪或DMD。光学投影系统23是将由图案生成单元22生成的图案光投影到待测被检体5上的光学系统。
图2是示出由图案生成单元22生成的作为图案的示例的并且被投影到待测被检体5上的斑点线图案PT的图。如图2中所示，斑点线图案PT包括周期性图案，该周期性图案交替地包括亮线BP和暗线DP，在亮线BP中，亮部(白色)和斑点(暗部)DT(黑色)在一个方向上连续地形成，暗线DP在一个方向上延伸。斑点DT被各自设置在亮线BP上并且在亮部之间，从而在亮部延伸的方向上将亮部相对于彼此断开。斑点是将亮线彼此区分的区分部分。由于在每条亮线上的斑点的位置不同，因此关于所检测的斑点的坐标(位置)的信息提供了指示被投影的亮线中的每条对应于图案生成单元22上的哪条线的索引，从而，使得能够将被投影的亮线彼此区分。斑点线图案PT的每条亮线BP的宽度(线宽)LWBP与每条暗线DP的宽度LWDP之间的比(在下文中，被称为“占空比”)假定为1：1。
图像拾取单元3包括例如图像拾取光学系统31和图像拾取元件32，并通过拍摄待测被检体5来获得图像。在本示例性实施例中，图像拾取单元3执行其上已被投影斑点线图案PT的待测被检体5的图像拾取，以获取所谓的距离图像，该距离图像是包括对应于斑点线图案PT的部分的图像。图像拾取光学系统31是在图像拾取元件32上形成被投影在待测被检体5上的斑点线图案PT的图像的图像形成光学系统。图像拾取元件32是包括多个像素的图像传感器，该图像拾取元件32执行其上已被投影图案的待测被检体5的图像拾取，并且包括例如CMOS传感器或CCD传感器。
基于利用图像拾取单元3获取的图像，处理单元4获得待测被检体5的形状。处理单元4包括控制单元41、存储器42、图案检测单元43以及计算单元44，并且由诸如CPU、RAM、控制器芯片等的处理器构成。控制单元41控制投影单元2和图像拾取单元3的操作，具体地，控制单元41控制图案到待测被检体5上的投影以及其上已被投影图案的待测被检体5的图像拾取。存储器42存储由图像拾取单元3获取的图像。使用存储在存储器42中的图像，图案检测单元43检测图像中图案光的峰值、边缘和斑点(经受检测的位置)，以获得图案的坐标，换句话说，以获得图像中图案光的位置。使用与斑点以及接受检测的位置(坐标)的信息区分的线的索引，计算单元44使用三角测量原理在图像拾取元件32的每个像素位置处计算待测被检体5的距离信息(三维信息)。
以下，将详细描述利用图案检测单元43的图案检测。图案检测单元43检测包含在距离图像中的斑点线图案PT的图像，并指定距离图像中的斑点线图案PT的位置。具体地，图案检测单元43根据各自在与斑点线图案PT的线相交的方向上(例如，与线相交的方向上)延伸的评估部的光学图像信息(即，根据光度分布(光强度分布))来指定距离图像中的斑点线图案PT的线的位置。
图3示出当斑点线图案PT被投影到参考平面上时对应于斑点DT的中心位置的位置DT’周围的图像。在上述中，图像通过模拟来计算。图像的横轴x和纵轴y对应于图像拾取元件32中的图像拾取表面的位置。参照图3和图4，将描述接受检测的位置(检测点)。检测点的坐标是从在例如正交于Y方向(斑点线图案PT的线在该方向上延伸)的X方向上延伸的评估部的光学图像信息(光度分布)来计算的。
图4示出在X方向上延伸并且不穿过对应于斑点DT的位置(换言之，不受斑点DT的影响)的评估部A的光学图像(光度分布)；在X方向上延伸并且穿过对应于斑点DT的中心位置的位置DT’的附近的评估部B的光学图像；以及在X方向上延伸并且穿过位置DT’的光学评估部C的光学图像。图4中的横轴是图像拾取元件32的像素位置，并且其纵轴是亮度。在图4中，在每个光学图像中，零点周围的部分中亮度值变为最大(在其极大值处)的峰值位置P用圆圈指示，边缘位置E用三角形指示，并且亮度值变为最小(在其极小值处)的负峰值位置NP用正方形指示。峰值位置和负峰值位置可以通过从光度分布来计算极值获得，并且边缘部分可以通过从由光度分布的一阶微分获得的亮度梯度来计算极值获得。关于边缘位置，虽然有两条其中亮度梯度处于其极大值或极小值的边缘，但是图4示出其中亮度梯度处于其极大值的边缘位置。此外，边缘位置不限于亮度梯度的极值，而可以是从评估值(极值或参考值)确定的位置，该评估值是亮度梯度的评估。此外，边缘位置可以通过计算亮度的极大值和极小值之间的中间值的位置来获得，或者可以通过计算峰值位置P和负峰值位置NP之间的中间点来获得。换句话说，除了峰值位置P和负峰值位置NP之外，可以检测峰值位置P和负峰值位置NP之间的中间位置。
图5是图4中所示的负峰值位置附近的放大部分的图。可以在图5中看到，评估部A、B和C的负峰值位置彼此移位。评估部A、B和C的负的位置的移位导致计算待测被检体5的距离信息中的误差。具体地，当对应图案生成单元22上的图案时，由于负峰值位置与图案生成单元22上的暗线的位置相关，因此负峰值位置的移位表示由图案生成单元22生成的暗线的位置的移位。由于暗线的位置的移位，距离信息中的每段不同。然而，在评估部A、B和C中，由于到参考平面的距离是相同的，因此距离信息中的每段不同导致测量误差。如果到待测被检体5的距离不同，则斑点线图案PT的线的位置发生移位。因为由于负峰值位置的移位而造成的线的位置的移位以及由于到待测被检体5的距离的差异而导致的线的位置的移位二者没有任何区分地被计算，因此发生测量误差。
接下来将描述在斑点线图案的线延伸的Y方向上到斑点的距离与测量误差之间的关系。图6示出在Y方向上距离斑点的距离和测量误差之间的关系。图6中的横轴表示以像素(pix)为单位的在Y方向上(斑点线图案PT的线在该方向上延伸)距离对应于斑点DT的中心位置的位置DT’的距离。对应于斑点DT的中心位置的位置DT’上面的位置或者最接近位置DT’的位置用0表示。图6中的纵轴表示所计算的距离的测量误差(移位)。在图6中，关于其中亮度值变为最大(在其极大值处)的峰值位置P的测量误差用圆圈指示，关于边缘位置E的测量误差用三角形指示，并且关于其中亮度值变为最小(在其极小值处)的负峰值位置NP的测量误差用正方形指示。
对于峰值位置P，无论到斑点DT的距离为多少，因为没有检测点的移位，因此几乎没有测量误差。对于边缘位置E，由于由斑点DT造成的检测点的移位，因此在最接近斑点DT的位置处发生42μm的测量误差。注意，在具有最小亮度梯度的边缘的评估中也确认发生了相同量的测量误差。对于负峰值位置NP，由于由斑点DT造成的检测点的移位，因此在最接近斑点DT的位置处发生380μm的测量误差。
除了峰值位置P之外，当负峰值位置NP被包括作为由图案检测单元43检测的图案光的检测点时，检测点的密度(每单位面积检测点的数量)被加倍。此外，当两个位置(即，其中亮度梯度处于其极大值的位置和其中亮度梯度处于其极小值的位置)包括在内时，检测点的密度是四倍。因此，用于计算距离的数据随着检测点的密度的增加而增加，并且相对于图像拾取元件32的随机噪声的S/N比被提高，从而使能以更高的精度执行测量。
然而，如上所述，关于斑点周围的检测点，与图像拾取元件32的几十微米的随机噪声相比，各负峰值位置NP的测量误差更大。因此，依赖于斑点线图案PT中线的数量和斑点密度，存在其中当负峰值位置NP不用作检测点时测量精度提高的情况。
因此，在本示例性实施例中，关于待测被检体的形状的信息是在斑点附近的负峰值位置NP被从检测点排除的情况下获得的。测量的流程被示于图7中。首先，拾取其上已被投影图案光的待测被检体的图像并且将该图像存储在存储器42中(S100)。接着，处理单元4的图案检测单元43获取存储在存储器42中的待测被检体的图像(S101)。然后，图案检测单元43使用所获取的图像利用在X方向上的光度分布(评估部的)通过计算来获得峰值位置P和负位置NP作为在Y方向上的位置的检测位置，并且检测图案光的线的位置(S102)。这里，是否执行边缘位置E(峰值位置P和负位置NP之间的位置)的检测是可选的。关于峰值位置P，可以存在其中最靠近(最接近)峰值位置P的部分的光度分布具有一定宽度的情况。在这种情况下，最靠近(最接近)部分内的位置可被选择作为最大(极大值)位置或其中心位置可被选择作为最大(极大值)位置。这同样适用于负峰值位置NP。关于线的检测，例如，通过借助于向图像施加高斯滤波器等来平滑每条亮线和亮部中的斑点的亮度值，即使在亮部中存在被斑点断开的部分，上述亮部可各自被作为单条连续线检测。随后，图案检测单元43检测在每条线中的斑点的位置(S103)。具体地，斑点的位置可以利用检测线的光度分布来检测，该检测线通过在Y方向上连接由评估部检测的峰值位置P来配置。例如，在检测线的光度分布中具有极小值的位置可作为斑点的中心位置来获得(斑点检测处理)。接着，基于斑点的位置，图案检测单元43指定要被从检测点排除的负峰值位置NP(S104)。具体地，由于在穿过斑点DT的评估部C中和斑点DT附近(周围)的评估部B中的负峰值位置NP处的测量误差较大，因此上述负峰值位置NP被从检测点排除。换句话说，在斑点处或斑点周围的负峰值位置被从检测点排除。被排除的位置是受到由斑点造成的移位影响的位置，并在图3和图4的示例中，被排除的位置是其中设置斑点的第一亮线和紧挨第一亮线的第二亮线之间的位置。此外，被排除的负峰值位置NP可以基于在Y方向上距离对应于斑点DT的中心位置的位置DT’的距离(像素数量)来进行指定。如在图6中所示，距离斑点DT的距离(像素数量)为0、1或2的负峰值位置NP可以被从检测点排除。此外，计算单元44基于以下内容通过计算距离信息来获得关于待测被检体的形状的信息：除了被排除的负峰值部分NP之外的负峰值位置NP(峰值位置P的负峰值位置NP和评估部A的负峰值位置NP)以及当边缘位置E被检测时的边缘位置E(S105)。
在本示例性实施例中已经描述了在斑点附近的负峰值和边缘的检测结果中发生移位。由于斑点位置通过上述的斑点检测被指定，因此斑点位置附近的被检测的负峰值可以被选择和排除。至于不在斑点附近的负峰值，在检测结果中几乎不发生移位。注意，由于亮线中的斑点比亮部短并且斑点附近之外的部分中的检测点的数量比斑点附近的检测点的数量大，因此即使斑点附近的检测点被排除，也可以充分获得通过增加检测点而获得的有益效果。
如上所述，在本实施例中，利用增加检测点的密度来提高测量精度，而通过不使用具有相对较低测量精度的负峰值位置作为检测点来更精确地获得关于待测被检体的形状的信息。此外，利用检测点的密度的增加，可以测量更小的待测被检体的尺寸。
第二示例性实施例
接下来将给出第二示例性实施例的描述。在本示例性实施例中，斑点线图案与第一示例性实施例的斑点线图案不同。注意，与第一示例性实施例重叠的描述将被省略。
在本示例性实施例中，斑点线图案是交替包括暗线和亮线的周期性图案，在该暗线中暗部和斑点(亮部)在单个方向上连续，该亮线在单个方向上延伸。斑点被各自设置在暗线上并且在暗部之间，以便在暗部延伸的方向上将暗部相对彼此断开。斑点是将暗线彼此区分的区分部分。换言之，在本示例性实施例中的图案中，第一示例性实施例的亮部和暗部相对于彼此反转。
如在图4和图5中，在第一示例性实施例中，虽然在峰值位置P处几乎没有发生移位，但是在负峰值位置NP中存在移位。因此，如在第二示例性实施例中那样，当亮部和暗部相对于彼此反转时，在负峰值部分处几乎没有发生移位，而在光度分布最大(在其极大值处)的峰值位置中存在移位。
因此，在本示例性实施例中，基于斑点的位置，图案检测单元43指定要被从多个检测点中的检测点排除的最大(极大值)峰值位置，该多个检测点从评估部的光度分布获得。被排除的位置是受到由斑点造成的移位影响的位置，并且位于斑点上或者斑点的周围，例如，其中设置有斑点的第一暗线和紧挨第一暗线的第二暗线之间的位置中的峰值位置被从检测点排除。接着，计算单元44使用已经被排除的峰值位置之外的检测点的位置(负峰值和峰值)来计算距离信息并且获得关于待测被检体的形状的信息。
如上所述，以及在第二示例性实施例的图案中，在排除发生测量误差的检测点的情况下通过计算距离，获得了与第一示例性实施例的有益效果类似的有益效果。
第三示例性实施例
接下来将给出第三示例性实施例的描述。注意，与第一示例性实施例重叠的描述将被省略。
虽然在第一示例性实施例中，已经描述了其中斑点附近的负峰值位置被从检测点排除的示例，但是在本示例性实施例中，将给出其中斑点附近的边缘位置被从检测点排除的示例。
如图6中所示，在边缘位置E中也发生测量误差。因此，可以在将斑点附近的边缘位置从检测点排除的情况下获得关于待测被检体的形状的信息。
在本示例性实施例中，图案检测单元43使用所获取的图像，通过从X方向上的光度分布(评估部)来计算Y方向上每个位置的峰值位置P或负峰值位置NP以及边缘位置E以获得检测点。然后，从检测点检测图案光的线的位置。注意，类似于第一示例性实施例，边缘位置不限于亮度梯度的极值，而可以是从作为亮度梯度的评估的评估值确定的位置。此外，边缘位置可以通过计算作为亮度的极大值和极小值之间的中间值的位置来获得，或者可以通过计算峰值位置P和负峰值位置NP之间的中间点来获得。换句话说，可以检测峰值位置P和负峰值位置NP之间的中间位置。
接着，基于斑点的位置，图案检测单元43指定要从根据评估部的光度分布获得的多个检测点中的检测点排除的边缘位置。然后，使用作为除了已被排除的检测点的边缘位置之外的边缘位置以及负峰值位置或峰值位置，计算单元44计算距离信息并且获得关于待测被检体的形状的信息。
注意，根据诸如当测量精度由于检测点的密度低以及由于图像拾取元件的随机噪声的影响而造成的测量精度低的情况，由于与边缘位置E相关的测量误差相较于负峰值位置的测量误差小，因此边缘位置可以在计算距离信息时被用作检测点。
下面的方法可以考虑用于确定是否将边缘位置从检测点排除。当在已经通过斑点检测处理检测的斑点的位置和已经通过边缘检测处理检测的斑点附近的边缘位置之间进行比较时显示出在它们之间存在大的偏差时，可以认为在检测点的位置中存在误差。边缘位置的这样的检测点可以被确定为不适合的检测点并且边缘位置可以被排除，以排除其中发生测量误差的检测点，并且，结果是可以提高测量精度。
在上面已经描述了本公开内容的示例性实施例；然而，本公开内容不受示例性实施例的限制，并且可以在不脱离本公开内容的范围的情况下进行各种修改。
在上述示例性实施例中，斑点线图案PT的每条亮线和每条暗线的占空比为1：1；然而，占空比不一定必须是1：1。然而，检测边缘位置时，该比为1：1是有利的。图8示出基于亮线和暗线的占空比为亮线：暗线＝1：4的设计的图案光，以及所测量的图像的光度分布。横轴是在与每条线延伸的方向正交的X方向上的位置，而纵轴是亮度。作为测量图像，示出了如下情况下的光度分布：其中在图像拾取元件中在最佳聚焦状态(最理想的聚焦)下执行的图像拾取以及其中在从最佳聚焦位置偏移40mm的散焦状态(失焦)下执行的图像拾取。
根据图8，可以看出，从执行了最佳聚焦的图像拾取的图像的光度分布检测出的边缘位置(白色空心三角形)和从执行失焦图像拾取的图像的光度分布检测出的边缘位置(黑色三角形)相对于彼此移位。当转换成距离计算误差时，边缘位置的上述移位量为267μm。因此，可以理解的是，在具有1：4的占空比的图案光中，散焦导致发生由边缘移位造成的距离计算误差。
同时，图9涉及其中斑点线图案PT的每条亮线和每条暗线的占空比为1：1的图案并且示出了在与图8的条件相同的条件下通过评估获得的光度分布。根据图9，可以看出，从执行了最佳聚焦的图像拾取的图像的光度分布检测出的边缘位置(白色空心三角形)和从执行失焦图像拾取的图像的光度分布检测出的边缘位置(白色空心三角形)之间不发生移位。假设，在其中占空比为1：1的图案被投影的情况下，在图像的光度分布中，虽然对比度由于散焦而发生变化，但是在峰值位置、负峰值位置以及基本上是峰值位置和负峰值位置的中间点的边缘部分中不发生移位。因此，考虑在散焦状态中由检测中的移位施加的影响，理想的是在边缘位置被用作检测点时占空比接近1：1。
此外，由图案生成单元22生成并且被投影在待测被检体5上的图案不限于斑点线图案。对亮部和暗部没有限制，图案可以是包括多条线的任何图案，诸如色调图案或多色图案。此外，线可以是直线或曲线。此外，区分部分不必须是斑点，而可以是允许每条线被彼此区分的任何标记，诸如圆形部分或具有窄的宽度的部分。另外，在亮线BP中，斑点占据的区域可以比亮部占据的区域大。
第四示例性实施例
根据上述一个或多个示例性实施例的测量设备1可以在被支撑构件支撑的情况下使用。在本示例性实施例中，在被附连至如图10中的机器人臂300(保持设备)的情况下被使用的控制系统将作为示例进行描述。测量设备1通过将图案光投影到放置在支撑部350上的待检被检体210上执行图像拾取并获取图像。测量设备1包括：包括上述处理单元4的控制单元310。处理单元4从所获取的图像获得关于待检被检体210的形状的信息。然后，测量设备1的控制单元310或者连接到控制单元310的外部控制单元获得待检被检体的位置和取向并获取关于所获得的位置和取向的信息。基于关于位置和取向的信息，控制单元310向机器人臂300传送驱动命令并控制机器人臂300。机械手300用远端的机器人手(保持部)保持待检被检体210，并且移动和旋转待检被检体210。此外，通过利用机器人臂300将待检被检体210安装到另一部件，可以制造包括多个部件的物品，诸如电子电路板或机器。控制单元310包括诸如CPU的运算单元和诸如存储器的存储设备。此外，所测量的测量数据和利用测量设备1获得的图像可以在诸如显示器的显示单元320上被显示。
其它实施例
可以利用以下配置来执行根据上述一个或多个示例性实施例的处理单元或控制单元的操作。
也可以通过以下来实现本发明的(一个或多个)实施例：系统或装置的计算机，读出并且运行存储介质(其也可以更完整地被称为“非瞬时计算机可读存储介质”)上所记录的计算机可执行指令(例如一个或更多个程序)以执行上述实施例中的一个或更多个的功能，并且/或者包括用于执行上述实施例中的一个或更多个的功能的一个或更多个电路(例如专用集成电路(ASIC))；以及该系统或装置的计算机所执行的方法，该方法通过例如从存储介质读出并且运行计算机可执行指令以执行上述实施例中的一个或更多个的功能和/或控制一个或更多个电路以执行上述实施例中的一个或更多个的功能来执行。该计算机可以包括一个或更多个处理器(例如中央处理单元(CPU)、微处理单元(MPU))，并且可以包括单独计算机或单独处理器的网络，以读出并且运行计算机可执行指令。该计算机可执行指令可以例如从网络或存储介质提供给计算机。存储介质可以包括例如硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、分布式计算系统的存储件、光盘(如致密盘(CD)、数字多功能盘(DVD)或蓝光盘(BD)TM)、闪存器件、存储卡等中的一个或更多个。
本发明的实施例还可以通过如下的方法来实现，即，通过网络或者各种存储介质将执行上述实施例的功能的软件(程序)提供给系统或装置，该系统或装置的计算机或是中央处理单元(CPU)、微处理单元(MPU)读出并执行程序的方法。
虽然已经参照示例性实施例对本发明进行了描述，但可以理解的是，本发明不限于所公开的示例性实施例。以下权利要求的范围应被赋予最宽的解释，以包含所有这样的修改以及等同结构和功能。

Claims (22)

1.一种测量待测被检体的形状的测量设备，其特征在于，包括：
处理单元，基于图像获得关于待测被检体的形状的信息，所述图像通过对待测被检体成像而获得，其中，待测被检体上的图案光包括多条线，在所述多条线中设置有将线彼此区分的区分部分，其中
处理单元在所述图像的光度分布中在与所述线相交的方向上获取包括亮度为最大的位置和亮度为最小的位置的多个位置，
处理单元基于区分部分的位置指定要从亮度为最大的位置和要从亮度为最小的位置排除的位置，以及
处理单元基于所述多个位置中除了已被指定的位置来获得关于待测被检体的形状的信息。
2.根据权利要求1所述的测量设备，其中
已被指定的位置是亮度为最大的位置和亮度为最小的位置中的至少一个位置，所述至少一个位置位于区分部分上或者区分部分周围。
3.根据权利要求1所述的测量设备，其中
已被指定的位置是受由区分部分造成的移位影响的位置。
4.根据权利要求1所述的测量设备，其中
要从亮度为最大的位置和亮度为最小的位置排除的位置基于在图像中的所述多条线延伸的方向上距离区分部分的中心位置的像素数量来指定。
5.根据权利要求1所述的测量设备，其中
图案光包括彼此交替的亮线和暗线，以及
区分部分是区分亮线或暗线的区分部分。
6.根据权利要求5所述的测量设备，其中
区分部分是设置在亮线中的暗部，以及
已被指定的位置是设置有区分部分的第一亮线与紧挨第一亮线的第二亮线之间的位置。
7.根据权利要求5所述的测量设备，其中
区分部分是设置在亮线中的暗部，以及
已被指定的位置是位于区分部分周围的亮度为最小的位置。
8.根据权利要求5所述的测量设备，其中
区分部分是设置在暗线中的亮部，以及
已被指定的位置是设置有区分部分的第一暗线与紧挨第一暗线的第二暗线之间的位置。
9.根据权利要求5所述的测量设备，其中
区分部分是设置在暗线中的亮部，以及
已被指定的位置是位于区分部分周围的亮度为最大的位置。
10.根据权利要求1所述的测量设备，其中
所述多个位置包括亮度为最大的位置和亮度为最小的位置之间的中间位置，以及
已被指定的位置包括所述中间位置。
11.根据权利要求10所述的测量设备，其中
中间位置是通过从图像的光度分布获得的在与所述线相交的方向上的亮度梯度的评估值确定的位置。
12.根据权利要求11所述的测量设备，其中
中间位置是亮度梯度的值为极值的位置。
13.根据权利要求10所述的测量设备，其中
中间位置是亮度为最大的位置和亮度为最小的位置之间的中点。
14.根据权利要求1所述的测量设备，其中
处理单元从所述图像的光度分布来检测区分部分的位置，以及
处理单元基于已被检测的区分部分的位置来指定要被排除的位置。
15.根据权利要求1所述的测量设备，还包括：
投影单元，将所述图案光投影到待测被检体上；以及
图像拾取单元，通过对其上已经投影图案光的待测被检体成像来获取待测被检体的图像。
16.一种测量待测被检体的形状的测量设备，其特征在于，包括：
处理单元，基于图像获得关于待测被检体的形状的信息，所述图像通过对待测被检体成像而获得，其中，待测被检体上的图案光包括多条线，在所述多条线中设置有将线彼此区分的区分部分，其中
处理单元在所述图像的光度分布中在与所述线相交的方向上获取包括亮度为最大的位置和亮度为最小的位置、以及亮度为最大的位置与亮度为最小的位置之间的中间位置的多个位置，
处理单元基于区分部分的位置指定要排除的中间位置，以及
处理单元基于所述多个位置中除了已被指定的位置来获得关于待测被检体的形状的信息。
17.根据权利要求16所述的测量设备，其中
处理单元从所述图像的光度分布来检测区分部分的位置，以及
处理单元基于已被检测的区分部分的位置来指定要被排除的位置。
18.根据权利要求16所述的测量设备，还包括：
投影单元，将所述图案光投影到待测被检体上；
图像拾取单元，通过对其上已经投影图案光的待测被检体成像来获取待测被检体的图像。
19.一种测量待测被检体的形状的方法，其特征在于，所述方法包括：
基于待测被检体的图像获得关于待测被检体的形状的信息，所述图像通过对待测被检体成像而获得，其中，待测被检体上的图案光包括多条线，在所述多条线中设置有将线彼此区分的区分部分，
在获得步骤中，在图像的光度分布中在与所述线相交的方向上获取包括亮度为最大的位置和亮度为最小的位置的多个位置，
基于区分部分的位置指定要从亮度为最大的位置和要从亮度为最小的位置排除的位置，以及
基于所述多个位置中除了已被指定的位置来获得关于待测被检体的形状的信息。
20.一种测量待测被检体的形状的方法，其特征在于，所述方法包括：
基于图像获得关于待测被检体的形状的信息，所述图像通过对待测被检体成像而获得，其中，待测被检体上的图案光包括多条线，在所述多条线中设置有将线彼此区分的区分部分，
在获得步骤中，在图像的光度分布中在与所述线相交的方向上获取包括亮度为最大的位置和亮度为最小的位置、以及亮度为最大的位置与亮度为最小的位置之间的中间位置的多个位置，
基于区分部分的位置指定要排除的中间位置，以及
基于所述多个位置中除了已被指定的位置来获得关于待测被检体的形状的信息。
21.一种控制系统，其特征在于，包括：
根据权利要求1至18中任一项所述的测量设备，所述测量设备测量待测被检体；以及
机器人，基于所述测量设备的测量结果移动所述待测被检体。
22.一种制造物品的方法，其特征在于，包括：
利用根据权利要求21所述的控制系统的所述机器人来移动部件；以及
利用所述机器人将所述部件安装到另一部件来制造物品。
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