CN107408199B - 用于对物体进行形状分类的方法 - Google Patents
用于对物体进行形状分类的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107408199B CN107408199B CN201580077401.XA CN201580077401A CN107408199B CN 107408199 B CN107408199 B CN 107408199B CN 201580077401 A CN201580077401 A CN 201580077401A CN 107408199 B CN107408199 B CN 107408199B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- shape
- plane
- points
- point
- nominal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 62
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 18
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 1
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000012467 final product Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 1
- 238000012876 topography Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/64—Three-dimensional objects
- G06V20/653—Three-dimensional objects by matching three-dimensional models, e.g. conformal mapping of Riemann surfaces
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/42—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation
- G06V10/421—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation by analysing segments intersecting the pattern
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/757—Matching configurations of points or features
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/66—Trinkets, e.g. shirt buttons or jewellery items
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Length Measuring Devices With Unspecified Measuring Means (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明提供一种用于对物体进行形状分类的方法。提供形状类别,所述形状类别相对于所述物体指定平面及所述平面中的点,且还针对每一此种点指定至少一个极限坐标,所述极限坐标在垂直于所述平面的方向上针对所述所考虑的物体的形状界定边界以便使所述物体被分类到相应形状类别中。所述形状类别可由用户提供,从而使所述方法极其灵活。特定来说,所述形状类别可从表示将被定义的形状类别的物体样本的集合导出。为进行分类,在所述形状类别中界定的所述点中的每一者处测量所述物体的表面的位置,且将结果与所述对应极限坐标进行比较。
Description
相关申请案交叉参考
此申请案主张2015年3月24日提出申请的美国临时申请案US 62/137,650的优先权,所述美国临时申请案以其全文引用的方式包含于本文中。
技术领域
方法涉及物体的形状的分类。取决于物体的形状是否拟合于与每一类别相关联的边界之间而将所述物体分类到一个或复数个用户定义的类别中。举例来说,所述物体可为电子装置的组件。
背景技术
在各种技术领域中,处置尽管具有相同类型但可在其形状上变化的物体。在此情形中,通常有必要获得关于每一个别物体的此形状的较精确信息,这是因为仅知晓物体的类型是不够的。举例来说,此类物体可为设备或装置(举例来说,电子装置)的组件。由于在制造组件时通常不可避免的不准确性,因此每一组件将展现与理想或标称形状的偏差。此类偏差的另一原因是由将特定组件安装于其它组件上造成的所述组件的变形(举例来说,由于机械应力)。偏差可在组装相应设备或装置时导致问题,此可导致最终产品的部分或完全故障。
举例来说,在制造及/或组装电子组件(IC封装、衬底等)时,这些组件的实际形貌或翘曲(变形)形状是重要的,以便确保与这些组件安装于其上的支撑装置的恰当机械及电接触。使此特征变得更加重要的一个使用情形是针对其中(越来越薄的)电子组件彼此堆叠的堆叠式组合件。为确保用于此组合件的堆叠式组件仍处于恰当电接触中,需要在组装之前对个别组件的翘曲形状进行分类。以此方式,可将所述组件分类到已知在组装之前良好地堆叠的若干类别中。另一使用情形涵盖在组装之后对堆叠式装置的顶部及底部组件的翘曲形状进行归类以确定匹配的顶部及底部类别。
出于图解说明而提供以上使用情形实例;本发明并不限于这些或类似应用,而是涵盖其中组件或物体的形状一般来说需要被分类的任何应用。
一种已知归类方法是对物体的所关注表面执行全局二阶拟合,且基于此拟合的系数而对物体进行归类。通过此方法而可能的物体类别是相当有限的,且还通过二阶表面的几何形状来决定。
发明内容
因此,本发明的目标是提供一种用于对物体进行形状分类的方法,所述方法允许根据用户定义的类别而对物体灵活地进行分类,可按需要更新或修改所述用户定义的类别。
通过根据技术方案1所述的方法而实现此目标。
在根据本发明的用于对物体进行形状分类的方法中,提供一定数目个形状类别。特定来说,此可由用户完成;所述用户可选择已现有的形状类别或取决于分类要求而定义新形状类别。举例来说,如果组件将用于之前尚未被使用的装置中,那么通常将必须针对这些新组件定义新形状类别。如果将以已知方式将已知组件组装到装置中,那么可使用先前所定义的形状类别。以新颖方式组装已知组件可需要定义新形状类别。
每一形状类别相对于所述物体指定平面中的一定数目个点;即,相对于所述物体界定所述平面且还相对于所述物体(举例来说,相对于相对于所述物体固定的坐标系统)界定此平面中的所述点。由形状类别以此方式指定的所述数目个点不需要针对每一形状类别为相同的。而且,平面中的点的位置可在形状类别之间不同。
在任一情形中,每一形状类别针对其界定的每一点(如上文所解释)沿着垂直于所述平面的方向指定至少一个极限坐标;每一极限坐标对应于在垂直于所述平面的所述方向上的坐标的值,且(举例来说)通过给出此值或通过给出与参考值的偏差而被指定,如下文将进一步论述。所给出的值称作极限坐标,这是因为其用于定义如将所见的类别。
基于物体的形状而根据本发明对所述物体进行分类。由于物体的形状由物体的整个表面确定,因此所述分类是基于物体的至少一个表面的形状,或物体的整个表面的部分。每一形状类别根据其定义与物体的至少一个表面相关联,这是因为必须清楚极限坐标的值是指物体的哪一表面或哪些表面。继续进行所述方法,在由相应形状类别界定的点中的每一者处,测量物体的至少一个表面沿着垂直于所述平面的方向的位置。此点处的表面的位置是沿着垂直于所述平面的所述方向的坐标(在其处所述表面与竖立于相应点处的所述平面的法线相交)的值。应注意,如果形状类别指定多于一个待被测量的表面,那么可在由形状类别界定的所述点当中存在用于测量所考虑的表面中的仅一些表面而非所有表面的点。当然,针对所考虑的每一表面使用所有点也是可能的。
测量至少一个表面的位置可利用此项技术中已知的用于对待被分类的物体类型执行此类测量的任何适合测量设备来执行。如果测量设备可提供在垂直于所述平面的方向上的表面位置的测量值(如上文所论述),那么所述测量设备为适合的。否则,测量设备的性质与本发明的方法无关。
接下来,针对每一相应形状类别检查至少一个表面的所有所测量位置是否均与对应至少一个极限坐标一致。如果情形如此,那么将物体分类为所述相应形状类别。如果取决于物体布置的几何形状及测量设备以及形状类别的定义,表面的所测量位置比由形状类别界定的点中的特定点处的对应极限坐标小或大,那么所述所测量位置与所述极限坐标一致。
所属领域的技术人员依据上文明了,针对每一形状类别,极限坐标界定物体的表面的至少一个边界。取决于相对于所述表面的所测量位置的至少一个边界的位置而将物体分类为在相应形状类别中或不在相应形状类别中。
所述方法的用户自由地指定形状类别的定义元素,即,平面、平面中的点及就极限坐标来说的边界。因此,所述方法显然为极其灵活的且可容易地适于新要求,如新组件类型或组装组件的新颖方式。
在所述方法的实施例中,针对由形状类别界定的点中的每一者或至少针对所述点的非空子集,提供分别对应于沿着垂直于所述平面的方向的坐标的上限及下限的两个极限坐标。在此实施例中,如果所测量位置对应于所述下限与所述上限之间的坐标值,那么所述所测量位置与所述两个极限坐标一致。特定来说,所述下限及所述上限可均是指同一表面的所测量位置,即,由形状类别指定的下限及上限的集合然后界定此表面的下边界及上边界,所述表面必须位于所述下边界与所述上边界之间,以便将对应物体分类到相应形状类别中。作为替代方案,所述下限可为针对物体的下部表面的位置的极限坐标且所述上限可为针对物体的上部表面的位置的极限坐标。因此,在此情形中涉及两个表面,其中在平面中的任何点处,上部表面沿着垂直于所述平面的所述方向的坐标值比下部表面高。此处,每一表面(即,上部表面及下部表面)再次必须位于由极限坐标界定的上边界与下边界之间。此替代方案的实例是基于前侧及后侧或顶部侧及底部侧的形状而被分类的物体。
在实施例中,将针对每一点的至少一个极限坐标指定为与所述相应点处的标称表面的偏差。所述标称表面是待被分类的物体的标称形状的一部分。所述标称形状被提供为相应形状类别的定义的一部分。在平面中的由形状类别界定的每一点处,标称表面在对应坐标的特定值处与垂直于所述平面的所述方向相交,因此给出相应点处垂直于所述平面的坐标的参考值。然后相对于此参考值界定偏差。在其中测量物体的多于一个表面的情形中,可针对每一表面提供标称表面。
如前所述,形状类别相对于物体界定平面及所述平面中的点。如果由形状类别界定的所述平面及所述平面中的点与所测量的物体正确地对准,那么对物体执行的表面位置测量的结果与由形状类别界定的极限坐标的比较才有意义。为实现此对准,在测量至少一个表面的位置之前,执行对物体的测量以获得所述物体的中心的位置、所述物体在平面中相对于参考角的旋转及所述物体相对于垂直于所述平面的所述方向的倾斜,且其中所述物体的中心的位置、所述旋转及所述倾斜用于将由每一类别界定的点与所述物体对准。在特定实施例中,形状类别还提供待被分类的物体的标称形状,且形状类别相对于所述物体的所述标称形状界定平面及所述平面中的点。而且,所述标称形状的中心的位置包含于形状类别的定义中;此中心的位置可依据所述标称形状来计算。然后相对于所述物体的所述标称形状确定所述物体的中心的位置、所述物体的所述旋转及所述倾斜。
此处应注意,由形状类别给出为抽象数学表示的标称形状严格来说在空间中既不具有定向也不具有位置。被放置到用于执行对一个或复数个表面的位置的测量的测量设备中的真实物体在空间中具有定向及位置。在形状类别中,相对于物体界定平面及所述平面中的点,且在执行测量时必须将此考虑在内。测量设备必须确定物体的中心的位置、物体的旋转及倾斜(相对于测量设备的机器坐标系统),且然后将相对于物体的标称形状所给出的坐标转换成机器坐标,使得最终相对于在其处执行测量的物体的点对应于在形状类别中界定的点。如果实现此,那么使在形状类别及物体中界定的点正确地对准。同样,必须将测量的结果转换成相对于物体的坐标,使得与在形状类别中界定的极限坐标进行比较是可能的。替代地,可将极限坐标转换成机器坐标系统以用于比较。
已说过,根据本发明的方法允许用户极其灵活地定义形状类别。定义形状类别的特定方式是从物体(其为将被定义的类别的实例)的集合导出形状类别的定义量。用于进行此的一个可能性如下:
针对每一物体,在相对于相应物体的平面中的一定数目个点处,测量物体的表面在垂直于所述平面的方向上的位置。此处,点相对于平面的位置及平面相对于物体的位置针对每一物体为相同的。通过针对平面中的每一点给出在垂直于所述平面的方向上的坐标而界定形状类别的标称形状,所述坐标被视为标称形状的标称表面与所述点处的平面的法线相交的坐标。针对平面中的每一点,通过测量得出物体的表面沿着垂直于所述平面的方向的位置的值集合,从每一物体测量一个值。作为针对标称表面在所述点中的每一者处的坐标的值,选择对应于所述点的值集合的平均值。举例来说,由用户设定所述点处的极限坐标。替代地,还可从针对平面中的每一点所获得的位置值集合导出极限坐标。然后通过给出与标称表面的位置(即,上文所介绍的平均值)的偏差而界定每一点处的极限坐标。将针对平面中的一点的偏差设定为等于针对相应点的所测量表面位置集合中的值的标准偏差的预定倍数。作为非限制性实例,可选择标准偏差的六倍。在另一特定开发中,针对每一物体,确定所述物体的中心的位置、所述物体的旋转及倾斜,且在由所述物体的倾斜及旋转界定的平面中,相对于所述相应物体的所述中心而指定相对于所述相应物体的所述数目个点。
在所述方法的特定实施例中,所有形状类别使用平面中的相同点。
在所述方法的其中将极限坐标指定为与标称形状的偏差的实施例中,针对至少一个形状类别,替代单独地指定所述平面中的每一点处的偏差,将标称表面划分成若干区带且针对每一区带指定共同偏差。
所属领域的技术人员将认识到,在至少一个计算机上或借助所述至少一个计算机的帮助而有利地执行上文所描述的步骤中的许多步骤。
附图说明
现在将在结合随附示意图对本发明进行的以下详细描述中更充分地描述本发明的操作的性质及模式。
图1展示物体且图解说明本发明的基本概念。
图2图解说明其中每点界定两个极限坐标的实施例,所述极限坐标与物体的一个表面相关。
图3图解说明其中每点界定与物体的两个表面相关的两个极限坐标的实施例。
图4图解说明其中形状类别界定标称表面及与所述标称表面的偏差的实施例。
图5图解说明方法的对准步骤。
图6图解说明用以从物体样本获得形状类别的方式。
图7是描述方法的特定实施例的流程图。
图8是描述方法的另一特定实施例的流程图。
具体实施方式
在不同图中,相同参考编号是指相同元件。此外,在图中仅展示相应图的描述必需的参考编号。所展示的实施例仅表示可如何实施本发明的实例。此不应视为限制本发明。
图1展示物体1。平面2通过所使用的形状类别中的定义而与物体1相关联,其中相关联方向21垂直于平面2。每一形状类别在平面2中界定一定数目个点3(此处展示为黑色圆点)。进行此的方便方式是通过相对于在平面中界定的坐标系统而指定平面中的点的坐标作为相应形状类别的一部分。举例来说,此坐标系统可为笛卡尔(Cartesian)坐标系统。然而,平面中的其它类型的坐标系统也是可能的。在形状类别中,针对每一点3,界定至少一个极限坐标31。在图式中,为清晰起见而针对两个点3仅展示一个极限坐标。极限坐标31是沿着垂直于平面2的方向21的坐标。所有极限坐标31的集合位于极限表面或边界33上,且实际上界定此边界。
根据方法,在每一点3处,沿着垂直于平面2的方向来测量物体1的至少一个表面11的位置。如果将平面2界定为具有沿着垂直于平面2的方向21的坐标的零值,那么鉴于所展示的箭头的方向,所测量位置32以及极限坐标31在图式中所展示的实例中为负的。当然,此并非对本发明的限制。
根据方法,检查所有所测量位置32是否均与相应极限坐标31一致,即,针对每一点3,检查针对相应点3处的表面11所测量的位置32是否与针对同一点3所界定的极限坐标31一致。一致的含义是相应形状类别的定义的一部分,且可(举例来说)陈述所考虑的表面11必须位于每一点3处的边界33下方。在图式中所展示的实例中,在此情形中所测量位置32将与极限坐标31一致。如果所测量位置32与极限坐标31一致,那么将物体1分类为在相应形状类别中,否则将所述物体分类为不在相应形状类别中。
可针对所提供的任何数目个形状类别(举例来说,由用户提供)而重复此过程。
图2仅展示物体1的一部分,且特定来说所述物体的一个表面11。展示由形状类别界定的平面2中的三个点3。针对每一点3,形状类别界定两个极限坐标:上限312及下限311。在每一点3处,测量表面11在垂直于平面2的方向21上的位置32。在图式中,出于图解说明清晰的原因,针对单独点3展示所测量位置32及上限312。所有上限坐标312的集合界定上边界332,所有下限坐标311的集合界定下边界331。如果表面11位于下边界331与上边界332之间,或更精确地,如果在每一点3处所测量位置32与极限坐标311、312一致,那么表面11及因此物体1与相应形状类别一致。在每一点3处,如果相应点3处的所测量位置32位于针对相应点3所界定的下限坐标311与上限坐标312之间,那么所测量位置32与极限坐标一致。
图3展示物体1、如由形状类别界定的平面2及平面2的法线21。展示平面2中的两个点3。形状类别针对点3中的每一者界定上限坐标312及下限坐标311。在此实施例中,下限坐标311是指物体1的下部表面111,而上限坐标312是指物体1的不同于下部表面111的上部表面112。针对每一点3,测量上部表面112沿着垂直于平面2的方向21的位置322。而且,针对每一点3,测量下部表面111沿着垂直于平面2的方向21的位置321。如果在每一点3处物体1的下部表面111的位置321在针对所述点3所界定的下限坐标311上方,且如果在每一点3处物体1的上部表面112的位置322在针对所述点3所界定的上限坐标312下方,那么将物体1分类为在相应形状类别中。还可陈述所有下限坐标311的集合界定下边界331,且所有上限坐标312的集合界定上边界332。如果物体1的下部表面111及物体1的上部表面112两者均位于下边界331与上边界332之间(这意味着物体1位于下边界331与上边界332之间),那么将物体1分类为在相应形状类别中。
图4图解说明其中形状类别界定标称表面4、平面2及平面中的点3的实施例。此外,在每一点3处,形状类别界定至少一个偏差,此处为两个偏差—此后称为向上偏差42及向下偏差41。标称表面4由形状类别界定,所述形状类别在每一点3处指定标称表面4在垂直于平面2的方向21上的坐标43,即,在垂直于平面2的方向21上的坐标(在其处标称表面4与竖立于相应点3处的平面2的法线相交)的值。偏差41及42通过指定极限坐标与每一相应点3处的标称表面4的坐标43的差而沿着垂直于平面2的方向21在每一点处给出极限坐标(如上文所论述)。以此方式,所有向上偏差42的集合指定上边界332,所有向下偏差41的集合指定下边界331。如果物体1的表面11介于上边界332与下边界331之间,那么将物体1的表面11(此处仅部分地展示)及因此物体1分类为在相应形状类别中,类似于图2中所展示的实施例。
如果物体的多于一个表面与物体的分类相关,那么可针对物体的每一相关表面而界定标称表面及对应偏差。
图5展示平面2、垂直于平面2的方向21、平面2中的点3及在点3处界定两次的极限坐标31。图式的左边部分打算用符号表示这些元素在进入形状类别的定义时的抽象表示。点3界定于平面2中,但平面2及因此点3在其中(举例来说)待被分类的真实物体存在的一般空间中不具有固定位置。
在右边,与待被分类的物体1相关地再次展示所述元素。举例来说,物体1可定位于设备(未展示)中,所述设备用于执行对如上文所论述的方法所需的物体1上的表面位置的测量。展示此设备的坐标系统5。如何相对于物体1来定位及定向平面2的方式是形状类别中的定义的一部分。在特定实施例中,此定义可相对于所考虑的物体的标称形状给出平面2的位置及定向,其中标称形状是形状类别的定义的一部分。举例来说,此定义可规定在物体1的中心12处定位平面2的坐标系统的原点,通过物体1的三维测量而确定物体1的中心12。举例来说,可通过物体的参考结构或部分(如物体的特定拐角或边缘)而确定平面2相对于物体1的定向。物体1与测量设备的坐标系统5对准也是可能的,且平面2与物体1的对准可利用前一对准。在此情形中,可实际上针对每一形状类别(即,独立于形状类别)以相同方式相对于测量设备的坐标系统5而指定平面2。此处,形状类别隐式地指定平面2,这是因为由形状类别指定的点3与如所陈述而对准的物体相关。类似地,在其中物体1的对准总是根据经定义系统程序来执行的情形中,平面2相对于物体1的位置及定向可由此对准程序产生。在此情形中,只要对于给定形状类别清楚,其指定的点与通过特定程序而对准的物体相关,关于平面2相对于物体1的位置及定向的信息便可为隐式的,即,形状类别通过其与特定对准程序的结合而指定平面2,而无须提供关于平面2的位置及定向的显式数据。
在任一情形中,一旦平面2与物体1恰当地对准,便会得出一方面在平面2中且沿着垂直于平面2的方向21的坐标与另一方面在测量设备的坐标系统5中的坐标之间的关系。举例来说,平面中的坐标系统可与沿着平面2的法线的方向21上的坐标一起形成三维笛卡尔系统,且测量设备的坐标系统5也可为笛卡尔的。平面2中的坐标系统的原点在测量设备的坐标系统5中的位置可由移位向量(举例来说,如在测量设备的坐标系统5中所测量的指示物体1的中心12的位置的向量)指定。举例来说,两个笛卡尔坐标系统的相对定向可由欧拉(Euler)角表达,如通常所已知。此上下文中的欧拉角是指定平面2相对于参考(举例来说,测量设备的坐标系统5)的旋转及倾斜的特定方式。
一旦实现对准,便可执行如上文所描述的对物体表面的位置的测量。
图6图解说明可如何从对物体样本的测量获得形成含于形状类别中的定义的元素。为此,提供多个样本物体,每一物体此处仅由待被分类的相应物体的表面11表示。通过测量每一物体且选择平面2的原点的位置及平面的定向而针对所述物体界定所述平面,如图5中在针对表面位置测量的准备的上下文中所论述。在平面2中选择点3的集合,相应平面中的点的坐标针对每一物体为相同的。然后针对每一表面在每一点处测量表面11沿着垂直于平面2的方向21的位置32。
针对由平面2中的坐标识别的特定点3,等于物体样本(在图式中,三个)的数目的一定数目个所测量位置值产生。针对此特定点,将标称表面的坐标界定为针对此点获得的位置测量的平均值。针对所述点获得的位置测量的标准偏差用于界定与标称表面的至少一个偏差。针对一点界定的每一偏差被设定为标准偏差的预定倍数。举例来说,一个偏差可与每一点相关联,且被设定为标准偏差的六倍。如果两个偏差(如上文所介绍的向上偏差及向下偏差)与每一点相关联,那么向上偏差可被设定为标准偏差的第一倍数(举例来说,标准偏差的五倍),且向下偏差可被设定为标准偏差的第二倍数(举例来说,标准偏差的四倍)。当然,第一倍数及第二倍数也可为相等的。
图7图解说明方法的实施例。在方法的开始处,在步骤600处,将待被分类的物体装载到测量设备中。举例来说,还将数目N个形状类别C_k(1≤k≤N)提供到执行所述方法且还控制所述测量设备的计算机。每一形状类别C_k指定物体的标称形状。所述标称形状包括物体的标称表面。每一形状类别C_k进一步在相对于标称形状的平面中提供数目M_k个点。举例来说,所述点可由平面中的坐标(例如,由笛卡尔坐标(X_i,Y_i)(1≤i≤M_k))指定;标称表面在M_k个点中的每一者处沿着垂直于平面的方向给出坐标Z_i(1≤i≤M_k)。针对每一点,形状类别C_k还指定与坐标Z_i(1≤i≤M_k)的两个偏差ΔZu_i及ΔZd_i;在下文中ΔZu_i还将称为向上偏差,且ΔZd_i还将称为向下偏差,且关于ΔZu_i及ΔZd_i在方法中的作用而对应于如图4中所论述的向上偏差42及向下偏差41。针对每一形状类别C_k(1≤k≤N)(举例来说,在对形状类别的循环中)执行以下步骤610到640。
针对任何给定形状类别C_k,在步骤610中将物体与如在形状类别中界定的标称形状彼此对准,如上文已论述。在步骤620中,在由相应形状类别C_k界定的数目M_k个点中的每一者处,测量物体的表面沿着垂直于平面的方向的位置,从而针对每一相应点产生所测量值Zm_i(1≤i≤M_k)。然后,在步骤630中,针对相应形状类别C_k检查Z_i-ΔZd_i<Zm_i<Z_i+ΔZu_i是否针对M_k个点中的每一者(即,针对1≤i≤M_k)成立。注意,前述比较使得ΔZd_i为何称作向下偏差及ΔZu_i为何称作向上偏差显而易见。如此处所写的比较,ΔZd_i及ΔZu_i两者均为正的。在较早所介绍的术语中,Z_i-ΔZd_i给出相应点的下限坐标(例如,图2中的下限坐标311),且Z_i+ΔZu_i给出相应点的上限坐标(例如,图2中的上限坐标312)。
如果在步骤630中证明Z_i-ΔZd_i<Zm_i<Z_i+ΔZu_i针对M_k个点中的每一者成立,即,如果从步骤630跟随分支Y,那么在步骤632中将物体分类为在形状类别C_k中。如果在步骤630中证明Z_i-ΔZd_i<Zm_i<Z_i+ΔZu_i针对M_k个点中的至少一者不成立,即,如果从步骤630跟随分支N,那么在步骤631中将物体分类为不在形状类别C_k中。
在任一情形中,方法继续进行到步骤640且检查任何形状类别C_k是否仍剩余以被考虑用于物体。如果是,即,如果从步骤640跟随分支Y,那么方法返回到步骤610。方法关于在步骤600中向物体提供的形状类别C_k中的另一先前未考虑形状类别而执行步骤610及跟随的步骤直到步骤640。如果无其它形状类别剩余,即,如果从步骤640跟随分支N,那么在步骤650中将导致匹配(即,针对其而从步骤630跟随分支Y)的所有形状类别输出(举例来说)于用户的显示器上或输出到存储器装置以用于稍后使用。
在目前为止于图7的上下文中所描述的方法中,形状类别C_k是指待被分类的物体的一个表面,且针对每一形状类别C_k中的此表面,经由标称表面位置Z_i以及向上偏差ΔZu_i及向下偏差ΔZd_i而界定上限坐标及下限坐标。如果物体的多于一个表面需要被考虑用于物体的全分类,那么可针对将被考虑的每一其它表面而重复所描述的方法。取决于测量设备的设计,可或可不必须在步骤600中、在测量设备中重新定位或重新定向物体。
图8图解说明方法的另一实施例。所述方法类似于图7的上下文中所论述的方法,但此处考虑物体的两个表面,其中由形状类别界定的相应标称表面对应于这两个表面中的每一者。
在方法的开始处,在步骤700处,将待被分类的物体装载到测量设备中。举例来说,还将数目N个形状类别C_k(1≤k≤N)提供到执行所述方法且还控制所述测量设备的计算机。每一形状类别C_k指定物体的标称形状。所述标称形状包括物体的第一标称表面及第二标称表面。每一形状类别C_k进一步在相对于标称形状的平面中提供数目M_k个点。举例来说,所述点可由平面中的坐标(例如,由笛卡尔坐标(X_i,Y_i)(1≤i≤M_k))指定。第一标称表面在M_k个点中的每一者处沿着垂直于平面的方向给出坐标Z1_i(1≤i≤M_k)。第二标称表面在M_k个点中的每一者处沿着垂直于平面的方向给出坐标Z2_i(1≤i≤M_k)。形状类别还针对每一此种点沿着垂直于平面的方向指定与坐标Z1_i的偏差ΔZ1_i及与坐标Z2_i的偏差ΔZ2_i。针对每一形状类别C_k(1≤k≤N)(举例来说,在对形状类别的循环中)执行以下步骤710到740。
在步骤710中,将物体与标称形状彼此对准,如在图7的上下文中所论述的方法中。在步骤721中,在数目M_k个点中的每一者处,测量物体的第一表面沿着垂直于平面的方向的位置。针对每一相应点,所测量值Z1m_i产生。在步骤722中,在数目M_k个点中的每一者处,测量物体的第二表面沿着垂直于平面的方向的位置。针对每一相应点,所测量值Z2m_i产生。
在步骤730中,针对相应形状类别检查Z1_i-ΔZ1_i<Z1m_i及Z2m_i<Z2_i+ΔZ2_i是否针对M_k个点中的每一者成立。如果这些条件成立,即,如果从步骤730跟随分支Y,那么在步骤732中将物体分类为在形状类别C_k中。否则,即,如果从步骤730跟随分支N,那么在步骤731中不将物体分类为在形状类别C_k中。
在任一情形中,方法继续进行到步骤740且检查任何形状类别C_k是否仍剩余以被考虑用于物体。如果是,即,如果从步骤740跟随分支Y,那么方法返回到步骤710。方法关于在步骤700中向物体提供的形状类别C_k中的另一先前未考虑形状类别而执行步骤710及跟随的步骤直到步骤740。如果无其它形状类别剩余,即,如果从步骤740跟随分支N,那么在步骤750中将导致匹配(即,针对其而从步骤730跟随分支Y)的所有形状类别输出(举例来说)于用户的显示器上或输出到存储器装置以用于稍后使用。
已参考特定实施例阐述本发明。然而,所属领域的技术人员应明了,可在不脱离所附权利要求书的范围的情况下作出更改及修改。
参考编号列表:
1 物体
11 (物体的)表面
111 (物体的)下部表面
112 (物体的)上部表面
12 (物体的)中心
2 平面
21 方向(垂直于平面)
3 点
31 极限坐标
311 下限坐标
312 上限坐标
32 (表面的)位置
321 (下部表面的)位置
322 (上部表面的)位置
33 边界
331 下边界
332 上边界
4 标称表面
41 (与标称表面的)向下偏差
42 (与标称表面的)向上偏差
43 (标称表面的)坐标
5 测量设备的坐标系统
600–650,700–750 方法步骤
Claims (14)
1.一种用于对物体进行形状分类的方法,所述方法包括步骤:
提供多个形状类别中的第一数目N个形状类别,每一形状类别:
在相对于所述物体的平面中指定第二数目M_k个点,且
针对每个点沿着垂直于所述平面的方向指定至少一个极限坐标;
在所述点中的每一者处测量所述物体的至少一个表面沿着垂直于所述平面的所述方向的位置;以及
针对每一形状类别检查所述至少一个表面的所有所测量位置是否均与对应至少一个极限坐标一致,且如果情形如此,那么将所述物体分类为相应形状类别;
其中在所述测量所述至少一个表面的所述位置之前,测量所述物体以获得所述物体的中心的位置、所述物体在所述平面中的旋转及所述物体相对于垂直于所述平面的所述方向的倾斜,且其中所述物体的所述中心的所述位置、所述旋转及所述倾斜用于将由每一类别界定的所述点与所述物体对准。
2.根据权利要求1所述的方法,其中针对所述点中的每一者或至少所述点的非空子集,提供分别对应于沿着垂直于所述平面的所述方向的坐标的上限及下限的两个极限坐标,且如果所测量位置对应于所述下限与所述上限之间的坐标值,那么所述所测量位置与所述两个极限坐标一致。
3.根据权利要求2所述的方法,其中在每一点处,所述下限及所述上限是针对所述物体的一个表面的位置的极限坐标。
4.根据权利要求2所述的方法,其中所述下限是针对所述物体的下部表面的位置的极限坐标且所述上限是针对所述物体的上部表面的位置的极限坐标。
5.根据权利要求1所述的方法,其中将针对每一点的所述至少一个极限坐标指定为与相应点处的标称表面的偏差,所述标称表面形成标称形状的一部分,所述标称形状提供为所述相应形状类别的定义的一部分。
6.根据权利要求5所述的方法,其中测量所述物体的多于一个表面的位置,且针对所述所测量表面中的每一者提供标称表面。
7.根据权利要求1所述的方法,其中所述物体的所述中心的所述位置、所述物体的所述旋转及所述倾斜是相对于所述物体的标称形状确定的。
8.根据权利要求5所述的方法,其中通过以下步骤而从多个物体定义所述形状类别中的至少一者:
针对每一物体,在相对于相应物体的平面中的一定数目个点处测量所述物体的表面在垂直于所述平面的方向上的位置,所述点针对每一物体为相同的;
将针对所述点中的每一者处的所述形状类别的所述标称形状的在垂直于所述平面的所述方向上的坐标指定为针对每一物体在所述相应点处所测量的所述表面的所述位置的平均值;以及
在所述点中的每一者处指定所述极限坐标。
9.根据权利要求8所述的方法,其中通过将所述点中的每一者处的与所述标称形状的偏差设定为等于在所述相应点处所测量的所述表面的所述位置的标准偏差的预定倍数而将所述极限坐标指定为所述偏差。
10.根据权利要求8所述的方法,其中针对每一物体,确定所述物体的中心的位置、所述物体的旋转及倾斜,且相对于所述相应物体的所述中心而指定相对于所述相应物体的所述数目个点。
11.根据权利要求1所述的方法,其中所述形状类别与所述平面中的所述点相符。
12.根据权利要求5所述的方法,其中针对至少一个形状类别,将所述标称表面划分成若干区带且针对每一区带指定共同偏差。
13.一种用于对物体进行形状分类的方法,所述方法包括步骤:
a)提供多个不同形状类别中的数目N个不同形状类别C_k,1≤k≤N,每一形状类别C_k指定包括标称表面的标称形状、相对于所述标称形状的平面中的数目M_k个点,所述标称表面在所述M_k个点中的每一者处沿着垂直于所述平面的方向给出坐标Z_i,1≤i≤M_k,且所述形状类别还针对每一此种点指定与所述坐标Z_i的两个偏差ΔZu_i及ΔZd_i;
b)将所述物体与所述标称形状彼此对准;
c)在所述数目M_k个点中的每一者处测量所述物体的表面沿着垂直于所述平面的所述方向的位置,从而针对每一相应点产生所测量值Zm_i;
d)针对每一形状类别C_k检查Z_i-ΔZd_i<Zm_i<Z_i+ΔZu_i是否针对所述M_k个点中的每一者成立,且如果是,那么将所述物体分类为相应形状类别;
e)针对每一形状类别重复步骤b) 到d) ;及
f)针对与所述物体的所述分类相关的每一表面重复步骤a) 到e) ;
其中在所述数目M_k个点中的每一者处测量之前,所述物体经测量以获得所述物体的中心的位置、所述物体在所述平面中的旋转及所述物体相对于垂直于所述平面的所述方向的倾斜,且其中所述物体的所述中心的所述位置、所述旋转及所述倾斜用于将由每一类别界定的所述点与所述物体对准。
14.一种用于对物体进行形状分类的方法,所述方法包括步骤:
a)提供多个不同形状类别中的数目N个不同形状类别C_k,1≤k≤N,每一形状类别C_k指定包括第一标称表面及第二标称表面的标称形状、相对于所述标称形状的平面中的数目M_k个点,所述第一标称表面在所述M_k个点中的每一者处沿着垂直于所述平面的方向给出坐标Z1_i,1≤i≤M_k,所述第二标称表面在所述M_k个点中的每一者处沿着垂直于所述平面的所述方向给出坐标Z2_i,1≤i≤M_k,且所述形状类别还针对每一此种点指定与所述坐标Z1_i的偏差ΔZ1_i及与所述坐标Z2_i的偏差ΔZ2_i;
b)将所述物体与所述标称形状彼此对准;
c)在相应数目M_k个点中的每一者处测量所述物体的第一表面沿着垂直于所述平面的所述方向的位置,从而针对每一相应点产生所测量值Z1m_i;
d)在所述相应数目M_k个点中的每一者处测量所述物体的第二表面沿着垂直于所述平面的所述方向的位置,从而针对每一相应点产生所测量值Z2m_i;
e)针对每一形状类别检查Z1_i-ΔZ1_i<Z1m_i及Z2m_i<Z2_i+ΔZ2_i是否针对所述M_k个点中的每一者成立,且如果是,那么将所述物体分类为相应形状类别;及
f)针对每一形状类别重复步骤b) 到e) ;
其中在所述相应数目M_k个点中的每一者处测量之前,所述物体经测量以获得所述物体的中心的位置、所述物体在所述平面中的旋转及所述物体相对于垂直于所述平面的所述方向的倾斜,且其中所述物体的所述中心的所述位置、所述旋转及所述倾斜用于将由每一类别界定的所述点与所述物体对准。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201562137650P | 2015-03-24 | 2015-03-24 | |
US62/137,650 | 2015-03-24 | ||
PCT/US2015/045961 WO2016153546A1 (en) | 2015-03-24 | 2015-08-19 | Method for shape classification of an object |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107408199A CN107408199A (zh) | 2017-11-28 |
CN107408199B true CN107408199B (zh) | 2021-09-10 |
Family
ID=56978572
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201580077401.XA Active CN107408199B (zh) | 2015-03-24 | 2015-08-19 | 用于对物体进行形状分类的方法 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
EP (1) | EP3274923B1 (zh) |
JP (1) | JP6695895B2 (zh) |
KR (1) | KR102289800B1 (zh) |
CN (1) | CN107408199B (zh) |
SG (1) | SG11201707200PA (zh) |
WO (1) | WO2016153546A1 (zh) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1571911A (zh) * | 2001-10-18 | 2005-01-26 | 赫克公司 | 容许偏差确定的数字化方法 |
CN102428497A (zh) * | 2009-06-22 | 2012-04-25 | 株式会社丰田自动织机 | 判定三维形状一致的方法以及装置 |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7372558B2 (en) * | 2001-10-11 | 2008-05-13 | Laser Projection Technologies, Inc. | Method and system for visualizing surface errors |
US7131211B2 (en) * | 2003-08-18 | 2006-11-07 | Micron Technology, Inc. | Method and apparatus for measurement of thickness and warpage of substrates |
JP2006234493A (ja) * | 2005-02-23 | 2006-09-07 | Aisin Seiki Co Ltd | 物体認識装置及び方法 |
US8069022B2 (en) * | 2005-12-07 | 2011-11-29 | Siemens Corporation | Method and apparatus for the classification of surface features of an ear impression |
KR100809379B1 (ko) * | 2007-01-29 | 2008-03-05 | 부산대학교 산학협력단 | 삼각영역 직교벡터를 이용한 평면영역 추출 장치 및 그방법 |
JP4766269B2 (ja) * | 2007-03-06 | 2011-09-07 | 株式会社安川電機 | 物体検出方法、物体検出装置、及びそれを備えたロボット |
US8111907B2 (en) * | 2007-07-31 | 2012-02-07 | United Technologies Corporation | Method for repeatable optical determination of object geometry dimensions and deviations |
DK2053539T3 (da) * | 2007-10-26 | 2012-03-26 | Sick Ag | Klassificering af objekter samt detektering af deres position og orientering i rummet |
DE102008016025A1 (de) * | 2008-03-28 | 2009-10-01 | Mtu Aero Engines Gmbh | Verfahren und Messsystem zum Charakterisieren einer Abweichung eines Istmaßes eines Bauteils von einem Nennmaß des Bauteils |
JP5259286B2 (ja) * | 2008-07-16 | 2013-08-07 | 株式会社日立製作所 | 3次元物体認識システム及びそれを用いた棚卸システム |
US8526705B2 (en) * | 2009-06-10 | 2013-09-03 | Apple Inc. | Driven scanning alignment for complex shapes |
JP5480667B2 (ja) * | 2010-02-26 | 2014-04-23 | キヤノン株式会社 | 位置姿勢計測装置、位置姿勢計測方法、プログラム |
EP2765554A4 (en) * | 2011-12-16 | 2015-08-05 | Japan Science & Tech Agency | CHARACTER EXTRACTION PROCESS, PERSONAL CLASSIFICATION METHOD, PERSONAL IDENTIFICATION METHOD, CHARACTER EXTRACTION DEVICE, PERSONAL CLASSIFICATION DEVICE, PERSONAL IDENTIFICATION DEVICE, CHARACTER EXTRACTION / PERSON IDENTIFICATION PROGRAM AND RECORD MEDIUM WITH THE PROGRAM |
KR101339844B1 (ko) * | 2012-02-24 | 2013-12-10 | 주식회사 내비오닉스코리아 | 이동 표준 편차를 이용한 데이터 필터링 장치 및 방법 |
EP2720171B1 (en) * | 2012-10-12 | 2015-04-08 | MVTec Software GmbH | Recognition and pose determination of 3D objects in multimodal scenes |
-
2015
- 2015-08-19 WO PCT/US2015/045961 patent/WO2016153546A1/en active Application Filing
- 2015-08-19 EP EP15886698.8A patent/EP3274923B1/en active Active
- 2015-08-19 CN CN201580077401.XA patent/CN107408199B/zh active Active
- 2015-08-19 KR KR1020177030693A patent/KR102289800B1/ko active IP Right Grant
- 2015-08-19 SG SG11201707200PA patent/SG11201707200PA/en unknown
- 2015-08-19 JP JP2017549744A patent/JP6695895B2/ja active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1571911A (zh) * | 2001-10-18 | 2005-01-26 | 赫克公司 | 容许偏差确定的数字化方法 |
CN102428497A (zh) * | 2009-06-22 | 2012-04-25 | 株式会社丰田自动织机 | 判定三维形状一致的方法以及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3274923B1 (en) | 2023-10-04 |
EP3274923A1 (en) | 2018-01-31 |
EP3274923A4 (en) | 2018-10-17 |
KR20170130560A (ko) | 2017-11-28 |
CN107408199A (zh) | 2017-11-28 |
JP6695895B2 (ja) | 2020-05-20 |
JP2018518729A (ja) | 2018-07-12 |
WO2016153546A1 (en) | 2016-09-29 |
SG11201707200PA (en) | 2017-10-30 |
KR102289800B1 (ko) | 2021-08-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9527149B2 (en) | Methods, systems, and formats for data, such as data used in laser projection of fasteners used in manufacturing | |
US9070622B2 (en) | Systems and methods for similarity-based semiconductor process control | |
US20130263078A1 (en) | Method for generating task data of a pcb and inspecting a pcb | |
EP3238886B1 (en) | Methods of operating an automated machine for inserting wires into grommet cavity locations of an electrical connector | |
US8949060B2 (en) | Inspection method | |
JP2008176441A (ja) | 金型モデルデータの修正方法 | |
CN104584713A (zh) | 基板检查方法及利用此方法的基板检查系统 | |
CN108984381A (zh) | 数据异常分析的方法及系统 | |
WO2008126078A2 (en) | System and method for generating a finite elements model of a pcb | |
CN107408199B (zh) | 用于对物体进行形状分类的方法 | |
CN117372515B (zh) | 一种自适应纠偏控制系统 | |
CN109425327A (zh) | 检查系统和检查用图像的修正方法 | |
US6633663B1 (en) | Method and system for determining component dimensional information | |
EP2879065A1 (en) | Material anisotropy information and plate thickness information setting method for analytical model of molded article, and rigidity analysis method | |
Roy | Computational methodologies for evaluating form and positional tolerances in a computer integrated manufacturing system | |
US10215560B2 (en) | Method for shape classification of an object | |
CN113128247B (zh) | 一种图像定位标识验证方法及服务器 | |
CN109212751A (zh) | 一种自由曲面公差的分析方法 | |
CN104751005A (zh) | 一种基于正交实验的平面度误差评定方法 | |
US20050216104A1 (en) | Method for estimating at least one component placement position on a substrate as well as a device for carrying out such a method | |
CN109857881A (zh) | 用于opc验证的验证图形的量化分析方法 | |
CN111222300B (zh) | 识别划片槽掩模版图中标记图形的方法和计算机设备 | |
US20240078691A1 (en) | Model alignment method | |
CN107818582B (zh) | 全自动识别载带卷盘角度和条码信息的检测系统和方法 | |
KR100763347B1 (ko) | 패널정렬방법 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |