CN107976445A - 平面位置测量方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种位置测量方法，用于测量图像获取装置与参考装置之间的相对位置，所述方法包括：所述参考装置提供周期图案，所述周期图案包括多个网格周期；基于Perfect Map阵列，使得所述周期图案的部分网格周期区别于其他网格周期，从而得到二维图案；所述图像获取装置获取二维图像；所述二维图像是所述二维图案的一部分的图像；以及对所述二维图像进行解码，并且确定所述二维图像的中心所对应的网格周期的位置。

Description

平面位置测量方法和系统
技术领域
本发明一般地涉及平面位置测量技术，尤其涉及高精度且多自由度的平面位置测量方法和系统。
背景技术
半导体加工、光刻、精密运动反馈控制和精密数控机床等技术领域对于平面位置测量技术有很大的需求。平面位置测量技术需要同时获得多个维度上的位置反馈信息。现有技术一般是将多个线性或转角位置测量传感器叠加起来，以同时获得多个维度的位置测量结果。但是，上述方式通常存在系统结构复杂、存在耦合误差以及测量范围较小等缺陷。
具体地，包括例如利用激光干涉仪的方法和光学组合的方法。其中，利用激光干涉仪的方法通过采用多个光学镜组相搭配的方式来实现多自由度的位置测量。光学组合的方法通过组合多个干涉单元和准直仪单元来实现多自由度的位置测量。其中，干涉单元用于线性测量，而准直仪单元用于转角测量。这些方法的优点是精度和分辨率都比较高；缺点是系统结构和光路都很复杂，容易受到外界环境(例如温度、湿度、压力等)的影响，因此测量结果需要补偿。
除上述方法以外，还可以利用高精密光栅产生衍射现象，再通过使用光电二极管接收衍射信号来实现测量。该方法的优点是分辨率高，并且不易受外界环境影响；缺点是系统配置和光路十分复杂，存在非线性误差，并且光栅图案是3D的，需要使用高精密机床加工，因此加工难度大，生产成本高。
发明内容
本发明旨在提出克服上述缺陷中的至少一个的平面位置测量方法和系统，该测量方法具有系统配置简单、耦合误差小且适用于较大测量范围、可以实现绝对位置测量等优点。
本发明提出一种位置测量方法，用于测量图像获取装置与参考装置之间的相对位置，所述方法包括：
所述参考装置提供周期图案，所述周期图案包括多个网格周期；
基于Perfect Map阵列，使得所述周期图案的部分网格周期区别于其他网格周期，从而得到二维图案；
所述图像获取装置获取二维图像；所述二维图像是所述二维图案的一部分的图像；以及
对所述二维图像进行解码，并且确定所述二维图像的中心所对应的网格周期的位置。
优选地，使得所述周期图案的部分网格周期区别于其他网格周期包括以下各项之一：
使得所述周期图案的所述部分网格周期的颜色区别于所述其他网格周期；
去除所述周期图案的所述部分网格周期，以区别于所述其他网格周期。
优选地，所述周期图案的所述一部分在所述周期图案中是稀疏分布的。
优选地，还包括对所述二维图像的图像信号进行离散傅里叶变换以获得所述图像信号的频谱；
确定所述频谱在X轴和Y轴方向上的基频点Px和Py，并且确定所述基频点Px和Py的相位和
将所述相位归一化为0至2π；以及
根据归一化后的相位和以及根据所述周期图案在X轴和Y轴方向上的周期长度，来确定所述二维图像的中心点在所述参考装置的X和Y轴方向上的周期内位置。
优选地，还包括在确定所述基频点Px和Py的相位和之后，确定由于采样频率造成的基频点误差，并且根据所述基频点误差校正相位和
优选地，所述Perfect Map阵列包括伪随机码阵列。
优选地，所述伪随机码阵列包括de Brujin阵列。
本发明还提出一种平面位置测量系统，用于测量图像获取装置与参考装置之间的相对位置，所述系统包括图像获取装置、参考装置和控制装置，所述图像获取装置与所述控制装置连接；
所述参考装置提供周期图案，所述周期图案包括多个网格周期；
所述控制装置用于基于Perfect Map的方法使得所述周期图案的部分网格周期区别于其他网格周期，从而得到二维图案；并且在所述图像获取装置获取二维图像之后，对所述二维图像进行解码，并且确定所述二维图像的中心所对应的网格周期的位置；所述二维图像是所述二维图案的部分网格周期的图像；
所述图像获取装置在所述周期图案的所述部分网格周期区别于其他部分之后获取所述二维图像。
优选地，使得所述周期图案的部分网格周期区别于其他网格周期包括以下各项之一：
使得所述周期图案的所述部分网格周期的颜色区别于所述其他网格周期；
去除所述周期图案的所述部分网格周期，以区别于所述其他网格周期。
优选地，所述周期图案的所述部分网格周期在所述周期图案中是稀疏分布的。
优选地，所述控制装置还用于执行以下操作：
其特征在于，还包括对所述二维图像的图像信号进行离散傅里叶变换以获得所述图像信号的频谱；
确定所述频谱在X轴和Y轴方向上的基频点Px和Py，并且确定所述基频点Px和Py的相位和；
将所述相位归一化为0至2π；以及
根据归一化后的相位和以及根据所述周期图案在X轴和Y轴方向上的周期长度，来确定所述二维图像的中心点在所述参考装置的X和Y轴方向上的周期内位置。
优选地，所述控制装置还用于在确定所述基频点Px和Py的相位和之后，确定由于采样频率造成的基频点误差，并且根据所述基频点误差校正相位和。
附图说明
包括附图是为提供对本公开内容的进一步的理解。附图示出了本公开内容的实施例，并与本说明书一起起到解释本公开内容原理的作用。在结合附图并阅读了下面的对特定的非限制性本公开内容的实施例之后，本公开内容的技术方案及其优点将变得显而易见。其中：
图1示出了根据本发明的一个实施例的位置测量系统的结构示意图。
图2示出了根据本发明的一个实施例的位置测量方法的流程图。
图3示出了根据本发明的一个实施例的相位估计方法的流程图。
图4示出了根据本发明的一个实施例的编码阵列的示意图。
图5示出了根据本发明的一个实施例的二维图案的示意图。
图6示出了根据本发明的一个实施例的周期图案的示意图。
图7示出了根据本发明的另一个实施例的二维图案的示意图。
具体实施方式
参考在附图中示出和在以下描述中详述的非限制性实施例，更完整地说明本公开内容的多个技术特征和有利细节。并且，以下描述忽略了对公知的原始材料、处理技术、组件以及设备的描述，以免不必要地混淆本公开内容的技术要点。然而，本领域技术人员能够理解到，在下文中描述本公开内容的实施例时，描述和特定示例仅作为说明而非限制的方式来给出。
在任何可能的情况下，在所有附图中将使用相同的标记来表示相同或相似的部分。此外，尽管本公开内容中所使用的术语是从公知公用的术语中选择的，但是本公开内容的说明书中所提及的一些术语可能是公开内容人按他或她的判断来选择的，其详细含义在本文的描述的相关部分中说明。此外，要求不仅仅通过所使用的实际术语，而是还要通过每个术语所蕴含的意义来理解本公开内容。
图1示出了根据本发明的一个实施例的位置测量系统的结构示意图。该位置测量系统包括图像获取装置10和参考装置20，参考装置20可提供二维图案(如图5所示)，与参考装置20相对的图像获取装置10可获取二维图像，二维图像为二维图案的一部分的图像。该位置测量系统用于测量图像获取装置10与参考装置20之间的相对位置。其中，图像获取装置10相对于参考装置20的位置可以发生变化，因此处于不同位置的图像获取装置10所获取的二维图像是不相同的。二维图案可包括周期图案(如图6所示)和编码图案。
在一个实施例中，图像获取装置10可包括感光元件101和成像系统102，可以是例如工业相机、网络相机等设备。第一图像通过成像系统102在感光元件101上成像，感光元件101再将成像信息传输到处理器进行信号处理。感光元件101可以是例如面阵感光芯片、光敏二极管阵列等装置。成像系统102可以是例如光学透镜组、自聚焦透镜阵列、微透镜阵列等装置。图像获取装置10也可以不使用成像系统而直接采集感光元件得到的信号，这样的位置测量装置可以更加紧凑，但是信号质量相对较差。
图2示出了根据本发明的一个实施例的平面位置测量方法200的流程图。首先，图像获取装置10进行图像获取(201)，该图像包括多个网格周期；通过相位估计方法得到图像中心的周期内位置(xr，yr)(202)；同时，对图像信号进行编码识别(203)、解码(204)，从而得到图像中心点所对应的周期位置(xa，ya)；结合上述两个位置最终获得图像中心点的绝对位置(xc，yc)(205)。
图3示出了根据本发明的一个实施例的相位估计方法300的流程图。该相位估计方法300包括：
步骤301，对通过图像获取装置拍摄的图像信号进行离散傅里叶变换以获得所述图像信号的频谱F(u,v)。
步骤302，确定该频谱在X轴和Y轴方向上的基频点Px和Py(例如幅度最大的点，其它确定基频点的方案也是可设想的，例如根据频谱自身特点确定基频点)并且确定所述基频点Px和Py的相位和。在X轴和Y轴方向上基频点的行列序号分别是(ux,vx)和(uy,vy)，它们对应频谱上两个方向u和v的基频信息。这两个方向的基频相位分别是：
其中arg[….]是求[…]的相位。
步骤303，可选地确定由于采样频率造成的基频点误差，并且根据所述基频点误差校正相位和，将所述相位归一化为0至2π。这一步骤基于申请人的如下独特洞察:可将信号看作一个二维数组X0(m,n)，其共有M×N个采样点,其中m是行号，n是列号。离散傅里叶变换(DFT)的频谱是对离散时间傅里叶变换(DTFT)的频谱的离散化采样，比如当对一个信号以fs采样频率进行N点采样并且对采样结果进行离散傅里叶变换时，得到的频谱是以fs/N为间隔的，而这种离散采样的方式会导致无法恰好采样到实际的基频，相反，只能采集到实际基频周边的区域，因此这个偏差就会导致误差，因此如果基于这个原理推导出了所述偏差，则可对测量结果进行校正，其中发明人独到地发现，所述基频点偏差是与采样点数、基频大小相关的，且如果信号的采样点数和基频大小都不发生变化，那么这个偏差是固定值。修正后的相位是图像中间点在两个方向上的相位，表达式是：
其中，(u0，v0)是直流成分的行列序号。从上面可以看出，X和Y方向上的校正项分别为和它们分别只依赖于行列号ux、uy以及X和Y轴方向上的采样点数M和N。
然后，将和归一化到0到2π之间：
步骤304，根据归一化的相位和以及根据二维周期图案在X轴和Y轴方向上的周期长度Tx和Ty，来确定图像获取装置在参考装置的X和Y轴方向上的周期内位置Lx和Ly。其中，假设二维周期图案在X轴和Y轴两个方向上的周期长度分别是Tx和Ty，则在一个周期内的位置是：
根据本发明的系统至少具有下列优点：(1)测量精度高，因为本发明的系统的测量结果可以精确到二维周期图案的单个周期的十万分之一，例如，当二维周期图案在X轴方向上的单个周期对应于100μm时，位置测量结果可精确到1纳米；(2)测量成本低，通过对单幅图像进行二维离散傅里叶变换，即可同时获取两个方向上的相位信息，继而可以实现平面三个自由度的同时测量；(3)本发明的系统可以简单地与编码定位方法等方法结合使用以确定绝对位置；(4)系统结构简单、成本低廉，而且其测量精度可通过对控制装置进行配置来实现，而无需进行其它硬件改动。
本发明提出的上述方法可以确定图像获取装置所获得的图像中心点在单个网格周期内的平面位置，为了获得该图像中心点在参考装置上的绝对位置，还需要进一步确定图像中心点位于哪一个网格周期内。
在一个实施例中，参考装置提供的二维图案可包括周期图案和编码图案，可以将位置编码图案嵌入到网格图案(即周期图案)中。如此一来，一张图像可以同时获得图像中心点在一个网格周期内的位置(xr,yr)和图像中心点所在周期位置(xa,ya)。由于相位估计细分方法对图像信号的周期性有较高的要求，因此嵌入到网格图案中的编码图案应当尽量不破坏图像信号的周期性，即位置编码图案在网格图案中的分布应当是稀疏的。
在一个优选的实施例中，可以基于Perfect map概念来对周期图案进行编码。一个被称为Perfect map的阵列(r,s；m,n)具有如下性质：在(r×s)阵列中，每一个(m×n)子阵列只出现一次。在一个实施例中，可使用Wai-Chee SHIU在“Decoding de Bruijn arraysas constructed by Fan et al.”中提及的de Brujin算法来生成编码图案，并将编码图案嵌入到周期图案(如图6所示)中，从而得到二维图案，如图5所示。在另一个实施例中，可以使用基于伪随机码阵列的方式来生成编码图案。
例如，参考装置提供的二维图案为(r×s)阵列，在图像获取装置获取二维图像时，该二维图像应当包括至少一个(m×n)子阵列。
在另一个优选的实施例中，可采用以下方式来生成编码图案：可以基于生成deBrujin阵列的方法使得所述周期图案的部分网格周期区别于其他网格周期，从而得到二维图案。例如，可以使得所述周期图案的所述部分网格周期的颜色区别于所述其他网格周期，或者去除所述周期图案的所述部分网格周期，使之区别于所述其他网格周期。
对于所获取的二维图像，识别出其中至少一个(m×n)子阵列。在一个优选的实施例中，可以采用“Decoding de Bruijn arrays as constructed by Fan et al.”中提及的de Brujin算法来对(m×n)子阵列进行编码，从而可以获得(m×n)子阵列中左上角元素在(r×s)阵列中的坐标位置，该坐标位置也可以作为该(m×n)子阵列相对于二维图案的位置。由于(m×n)子阵列在二维图像中的位置是已知的，因此可以确定二维图像的中心点在二维图案中所对应的网格周期的位置。
如图4所示，以编码图案采用(256×256)阵列并且用于解码的子阵列采用(4×4)子阵列为例，阵列左侧的数字是X坐标(行编号)，而上方的数字是Y坐标(列编号)，并且用于解码的子阵列的坐标是其左上角元素在二维图案中的坐标。
通过对(4×4)子阵列进行解码，可以获得该子阵列在(256×256)阵列中的坐标位置。本领域技术人员可以理解，为了使得解码方法能够执行，应当能够从图像获取装置获取的每个二维图像中看到至少一个完整的编码子阵列。在上面的实施例中，图像获取装置所获得的每个图像应当至少包括一个(4×4)子阵列。
为了尽量减少对网格图案周期性的影响，编码图案应当尽量稀疏分布。换句话说，编码节距(即两个相邻元素之间相隔的周期数目)要尽量大。
在一个实施例中，如图7所示，虚线方框代表图像获取装置所获取的二维图像。经图像识别后得到一个(4×4)子阵列。圆圈中心的元素即为编码元素，例如亮点可代表1，暗点可代表0。X轴方向编码节距分别为8Tx，Y轴方向编码节距为7Ty；Tx和Ty分别表示网格周期在X和Y轴方向上的周期长度。这里不同的节距是为了区分X和Y方向。这样选择节距的结果是只有一个完整的(4×4)子矩阵出现在图像获取装置的视野中。编码阵列元素c11～c44形成了一个(4×4)的编码阵列，这个编码阵列可以被解码为(p，q)，也就是元素c11在整个阵列(256×256)中的坐标。c11的位置可以计算得到：
其中，xc11、yc11分别表示元素c11在X、Y轴方向上的位置。该位置的分辨率为网格图案中网格周期的长度。
由此可以计算得到图像中心点C(未示出)的位置：
其中，Nx表示图像中心点C与元素c11之间沿X轴方向间隔的网格周期数目，同理，Ny代表图像中心点C与元素c11之间沿Y轴方向间隔的网格周期数目。最终，可以计算出图像中心点C的高分辨率绝对位置：
xC＝xa+xr
yC＝ya+yr
如图4所示，图4仅显示出编码图案的局部(即一个(13×19)阵列)以及解码图案(即(4×4)子阵列)。在一个实施例中，(13×19)阵列中的0和1各代表一个网格周期。在实际的生产应用中，每个网格周期的长度可根据实际需要而定，例如可以是10微米或100微米，当然也可以设置为其他长度。如图4所示，通过对子阵列A进行解码，可以获得子阵列A的位置坐标为(5,12)(即子阵列A的左上角元素的坐标位置)。
在另一个实施例中，编码图案可包括黑白图案以及彩色图案。
本发明可通过对二维图像的一次解析过程，获得图像获取装置相对于参考装置的平面位置，大大提高了处理效率。
本发明提出的平面位置测量系统进一步包括控制装置(未示出)，所述控制装置与图像获取装置连接，并且用于所述控制装置用于基于生成de Brujin阵列的方法使得所述周期图案的一部分区别于其他部分，从而得到二维图案；并且在所述图像获取装置获取二维图像之后，对所述二维图像进行解码，并且确定所述二维图像的中心所对应的网格周期的位置；所述二维图像是所述二维图案的一部分的图像；所述图像获取装置在所述周期图案的所述一部分区别于其他部分之后获取所述二维图像。
所述控制装置还可用于执行以下操作：对所述二维图像的图像信号进行离散傅里叶变换以获得所述图像信号的频谱；确定所述频谱在X轴和Y轴方向上的基频点Px和Py，并且确定所述基频点Px和Py的相位和将所述相位归一化为0至2π；以及根据归一化后的相位和以及根据所述周期图案在X轴和Y轴方向上的周期长度，来确定所述二维图像的中心点在所述参考装置的X和Y轴方向上的周期内位置。
所述控制装置还可用于在确定所述基频点Px和Py的相位和之后，确定由于采样频率造成的基频点误差，并且根据所述基频点误差校正相位和
虽然本发明的一些实施方式已经在本申请文件中予以了描述，但是对本领域技术人员显而易见的是，这些实施方式仅仅是作为示例示出的。本领域技术人员可以想到众多的变型方案、替代方案和改进方案而不超出本发明的范围。所附权利要求书旨在限定本发明的范围，并藉此涵盖这些权利要求本身及其等同变换的范围内的方法和结构。

Claims (12)

1.一种位置测量方法，用于测量图像获取装置与参考装置之间的相对位置，所述方法包括：
所述参考装置提供周期图案，所述周期图案包括多个网格周期；
基于Perfect Map阵列，使得所述周期图案的部分网格周期区别于其他网格周期，从而得到二维图案；
所述图像获取装置获取二维图像；所述二维图像是所述二维图案的一部分的图像；以及
对所述二维图像进行解码，并且确定所述二维图像的中心所对应的网格周期的位置。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使得所述周期图案的部分网格周期区别于其他网格周期包括以下各项之一：
使得所述周期图案的所述部分网格周期的颜色区别于所述其他网格周期；
去除所述周期图案的所述部分网格周期，以区别于所述其他网格周期。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述周期图案的所述一部分在所述周期图案中是稀疏分布的。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括对所述二维图像的图像信号进行离散傅里叶变换以获得所述图像信号的频谱；
确定所述频谱在X轴和Y轴方向上的基频点Px和Py，并且确定所述基频点Px和Py的相位和
将所述相位归一化为0至2π；以及
根据归一化后的相位和以及根据所述周期图案在X轴和Y轴方向上的周期长度，来确定所述二维图像的中心点在所述参考装置的X和Y轴方向上的周期内位置。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括在确定所述基频点Px和Py的相位和之后，确定由于采样频率造成的基频点误差，并且根据所述基频点误差校正相位和
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述Perfect Map阵列包括伪随机码阵列。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述伪随机码阵列包括de Bruj in阵列。
8.一种平面位置测量系统，用于测量图像获取装置与参考装置之间的相对位置，所述系统包括图像获取装置、参考装置和控制装置，所述图像获取装置与所述控制装置连接；
所述参考装置提供周期图案，所述周期图案包括多个网格周期；
所述控制装置用于基于Perfect Map的方法使得所述周期图案的部分网格周期区别于其他网格周期，从而得到二维图案；并且在所述图像获取装置获取二维图像之后，对所述二维图像进行解码，并且确定所述二维图像的中心所对应的网格周期的位置；所述二维图像是所述二维图案的部分网格周期的图像；
所述图像获取装置在所述周期图案的所述部分网格周期区别于其他部分之后获取所述二维图像。
9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，使得所述周期图案的部分网格周期区别于其他网格周期包括以下各项之一：
使得所述周期图案的所述部分网格周期的颜色区别于所述其他网格周期；
去除所述周期图案的所述部分网格周期，以区别于所述其他网格周期。
10.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述周期图案的所述部分网格周期在所述周期图案中是稀疏分布的。
11.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述控制装置还用于执行以下操作：
其特征在于，还包括对所述二维图像的图像信号进行离散傅里叶变换以获得所述图像信号的频谱；
确定所述频谱在X轴和Y轴方向上的基频点Px和Py，并且确定所述基频点Px和Py的相位和
将所述相位归一化为0至2π；以及
根据归一化后的相位和以及根据所述周期图案在X轴和Y轴方向上的周期长度，来确定所述二维图像的中心点在所述参考装置的X和Y轴方向上的周期内位置。
12.如权利要求11所述的系统，其特征在于，所述控制装置还用于在确定所述基频点Px和Py的相位和之后，确定由于采样频率造成的基频点误差，并且根据所述基频点误差校正相位和
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