CN109509182A - 一种基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法及系统 - Google Patents

一种基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法及系统，其中，该方法包括如下步骤：步骤一：根据一定的步长拍摄多幅零件图像，再通过深度合成功能获得被测零件的3D图像并存储到计算机中；步骤二：对零件的3D图像的不同截面进行重复测量，并进行去噪处理，得到3D图像中基本图元单位清晰的边缘信息；步骤三：根据步骤二提取的边缘信息，与预设的标准类别进行对比，确定零件的3D图像相对应的标准类别，并根据相应标准类别求得对应的参数。本发明解决了传统的机械零件尺寸测量方法效率低、测得的数据受人为影响因素较大的问题。

Description

一种基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法及系统
技术领域
本发明属于精密测量和计算机辅助测量分析技术领域，尤其涉及一种基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法及系统。
背景技术
航天工业当中机械加工零部件精度决定了设备能否达到设计性能指标需求，而其精度的测量离不开测量技术的发展。随着科技的发展、检测对象的多样化以及精度要求的不断提高，对测量精度、实时性以及测量效率要求越来越高，尤其是零件形状的复杂性和测量的实时性都对传统的精密测量技术产生了巨大的冲击。
目前，传统的机械零件尺寸测量方法主要通过人工利用专用的测量工具或者专门定制的零件尺寸标准模板来进行对比测量。该方法测量效率低，并且测得的数据受到人为主观因素影响较大，尺寸测量既精度低又费时费力，如航天阀门底座类零件密封面处几何尺寸的测量。由于阀门底座密封面一般位于阀门内孔较深处(深度为25mm～85mm不等)，接触式测量方法和小景深低倍率光学非接触测量方法均无法深入内部实施有效测量，现阶段需要剖切产品实施测量，此方法测量全过程均采用手工进行，测量效率低且无法实现100％测量。
发明内容
本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法及系统，解决了传统的机械零件尺寸测量方法效率低、测得的数据受人为影响因素较大的问题。
本发明目的通过以下技术方案予以实现：根据本发明的一个方面，提供了一种基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：根据一定的步长拍摄多幅零件图像，再通过深度合成功能获得被测零件的3D图像并存储到计算机中；步骤二：对零件的3D图像的不同截面进行重复测量，并进行去噪处理，得到3D图像中基本图元单位清晰的边缘信息；步骤三：根据步骤二提取的边缘信息，与预设的标准类别进行对比，确定零件的3D图像相对应的标准类别，并根据相应标准类别求得对应的参数。
上述基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法中，在步骤一中，启动超景深显微系统，安装长焦镜头，镜头倍率设置为200X，并对零件被测部位顶端聚焦清晰，将镜头以50um的移动间距拍摄一幅图像，并分别计算图像清晰度函数(当清晰度值最大时，对应的移动间距和镜头倍率为最佳配置)，再通过深度合成功能获得被测零件的3D图像并存储到计算机中。
上述基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法中，在步骤二中，利用Canny等边缘检测算子提取边缘信息。
上述基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法中，在步骤三中，如果零件的3D图像相对应的标准类别为直边圆弧型，采用一定的算法得到直边圆弧型中的两段圆弧所对应的圆的半径R1、R2以及圆心位置，同时求出位于上方的那个圆弧的最高点和位于下方的那个圆弧的最低点之间的垂直距离H1；其中，直边圆弧型包含两个圆弧，这两个圆弧之间相连的一条直线是竖直方向的直线，并且与那两个圆弧都相切。
上述基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法中，在步骤三中，如果零件的3D图像相对应的标准类别为单斜边圆弧型,采用一定的算法得到单斜边圆弧型中的两段圆弧所对应的圆的半径R3、R4以及圆心位置，同时求出位于上方的那个圆弧的最高点和位于下方的那个圆弧的最低点之间的垂直距离H2，另外还有边缘斜线与垂直方向的倾斜角度Q2；其中，单斜边圆弧型包含两个圆弧，这两个圆弧之间相连的一条直线是斜方向的直线，并且与那两个圆弧都相切。
上述基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法中，在步骤三中，如果零件的3D图像相对应的标准类别为双斜边平顶型,采用一定的算法得到双斜边平顶型中的两段圆弧所对应的圆的半径R5、R6以及圆心位置，同时求出位于上方的那个水平直线和位于下方的那个水平直线之间的垂直距离H3，另外还有图中两条边缘斜线之间的倾斜角度Q3；其中，双斜边平顶型包含两段圆弧，这两个圆弧相切于一条水平方向的直线，而且这两段圆弧的半径是相同的。
上述基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法中，在步骤三中，如果零件的3D图像相对应的标准类别为单斜边平顶型,采用一定的算法得到单斜边平顶型中的三段圆弧所对应的圆的半径R7、R8、R9以及圆心位置，同时求出位于上方的那个水平直线和位于下方的那个水平直线之间的垂直距离H4，另外还有图中那条边缘斜线与垂直方向之间的倾斜角度Q4；其中，单斜边平顶型包含三段圆弧，位于上方的两个圆弧相切于一条水平方向的直线，且这两段圆弧的半径是相同的，位于右上方的那个圆弧与位于下方的那段圆弧相切于斜方向的直线。
上述基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法中，在步骤三中，如果零件的3D图像相对应的标准类别为直边平顶型,采用一定的算法得到直边平顶型中的三段圆弧所对应圆的半径R10、R11、R12以及圆心位置，同时求出位于上方的那个水平直线和位于下方的那个水平直线之间的垂直距离H5；其中，直边平顶型包含三段圆弧，位于上方的两个圆弧相切于一条水平方向的直线，且这两段圆弧的半径是相同的，位于右上方的那个圆弧与位于下方的那段圆弧相切于一条垂直方向的直线。
上述基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法中，一定的算法为Hough变换算法或RHT算法。
根据本发明的另一方面，还提供了一种基于图像处理的典型产品几何尺寸测量系统，包括：第一模块，用于根据一定的步长拍摄多幅零件图像，再通过深度合成功能获得被测零件的3D图像并存储到计算机中；第二模块，用于对零件的3D图像的不同截面进行重复测量，并进行去噪处理，得到3D图像中基本图元单位清晰的边缘信息；第三模块，用于根据第二模块中提取的边缘信息，与预设的标准类别进行对比，确定零件的3D图像相对应的标准类别，并根据相应标准类别求得对应的参数。
本发明与现有技术相比具有如下有益效果：
本发明是通过摄取被测产品的3D图像，借助计算机程序实现典型产品几何尺寸的测量，尤其针对航天阀门底座类零件位于阀门内孔较深位置(深度为25mm～85mm不等)的密封面处几何尺寸的测量，具有非接触、高速度、成本相对低廉等优点。本发明方法对航天零件测量时一方面不用对零件进行刨切，即可以在不破坏零件完整性的情况下获得产品的几何参数，另一方面可以解决人工测量所带来的人眼误差，即减少了测量中人工所带来的主观误差。因此，研究基于图像处理的航天零件几何参数测量方法具有现实的理论意义和重大的实用价值。本发明扩大了计算机辅助测量分析技术的应用范围，能够应用于零件几何参数测量等领域。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1是本发明实施例提供的零件被测部位3D图像示意图；
图2是本发明实施例提供的阀门底座类型的示意图；其中，图2(a)为直边圆弧型的示意图，图2(b)为单斜边圆弧型的示意图，图2(c)为双斜边平顶型的示意图，图2(d)为单斜边平顶型的示意图，图2(e)为直边平顶型的示意图；
图3是本发明实施例提供的基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法的流程图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
新兴的基于图像处理的测量方法具有非接触、高速度、成本相对低廉等优点，而且可以完成不适合人工作业的工作环境中的检测任务，因此被广泛应用于各种实时、在线的精密测量，尤其非常适合于复杂零件的测量。基于高分辨率CCD图像处理的航天零件几何尺寸测量方法一方面不用对零件进行剖切，即可以在不破坏零件完整性的情况下获得产品的几何参数，另一方面可以解决人工测量所带来的人眼误差，即减少了测量中人工所带来的主观误差。因此，研究基于图像处理的航天零件几何参数测量方法具有现实的理论意义和重大的实用价值。
日本KEYENCE公司VHX-1000E型超景深显微系统，具有大景深长工作距离的特点，可实现深度距离为85mm处工件表面高倍率的观测与表面三维形貌图像的摄取。为实现上述目的，结合超景深显微系统的功能，本发明提出了一种基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法。如图1所示是零件被测部位3D图像示意图，如图2所示是常见阀门底座类型的示意图(其中a为直边圆弧型、b为单斜边圆弧型、c为双斜边平顶型、d为单斜边平顶型、e为直边平顶型)，这种基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法的流程图如图3所示，具体包括如下步骤：
步骤一：启动超景深显微系统，安装长焦镜头，镜头倍率设置为200X并对零件被测部位顶端聚焦清晰，将镜头以50um的移动间距即步长从10um逐渐增加到1000um，过程当中镜头每移动一步均拍摄一幅图像，并分别计算图像清晰度函数(当清晰度值最大时，对应的移动间距和镜头倍率为最佳配置)，再通过深度合成功能获得被测零件的3D图像并存储到计算机中；
步骤二：对零件3D图像的不同截面进行重复测量，通过人机交互的方式去除图像在获取和传输过程中受到的噪声，得到图像中基本图元单位清晰的边缘信息，其中，可以利用Canny等边缘检测算子提取边缘信息；
步骤三：根据步骤二提取的边缘信息，与图2所示的标准类别进行对比(其中a为直边圆弧型、b为单斜边圆弧型、c为双斜边平顶型、d为单斜边平顶型、e为直边平顶型)，确定零件图像相对应的标准类别，并根据相应标准类别求得对应的参数，如顶圆半径、根圆半径、肩高、肩宽、锥角等要素；
如果为直边圆弧型(这类图像包含两个圆弧，这两个圆弧之间相连的一条直线是竖直方向的直线，并且与那两个圆弧都相切)，采用Hough变换或RHT算法得到直边圆弧型中的两段圆弧所对应的圆的半径R1、R2以及圆心位置，同时求出位于上方的那个圆弧的最高点和位于下方的那个圆弧的最低点之间的垂直距离H1；
如果为单斜边圆弧型(这类图像包含两个圆弧，这两个圆弧之间相连的一条直线是斜方向的直线，并且与那两个圆弧都相切),采用Hough变换或RHT算法得到单斜边圆弧型中的两段圆弧所对应的圆的半径R3、R4以及圆心位置，同时求出位于上方的那个圆弧的最高点和位于下方的那个圆弧的最低点之间的垂直距离H2，另外还有边缘斜线与垂直方向的倾斜角度Q2；
如果为双斜边平顶型(这类图像包含两段圆弧，这两个圆弧相切于一条水平方向的直线，而且这两段圆弧的半径是相同的),采用Hough变换或RHT算法得到双斜边平顶型中的两段圆弧所对应的圆的半径R5、R6以及圆心位置，同时求出位于上方的那个水平直线和位于下方的那个水平直线之间的垂直距离H3，另外还有图中两条边缘斜线之间的倾斜角度Q3。
如果为单斜边平顶型(这一类图像包含三段圆弧，位于上方的两个圆弧相切于一条水平方向的直线，且这两段圆弧的半径是相同的，位于右上方的那个圆弧与位于下方的那段圆弧相切于斜方向的直线),采用Hough变换或RHT算法得到单斜边平顶型中的三段圆弧所对应的圆的半径R7、R8、R9以及圆心位置，同时求出位于上方的那个水平直线和位于下方的那个水平直线之间的垂直距离H4，另外还有图中那条边缘斜线与垂直方向之间的倾斜角度Q4。
如果为直边平顶型(这一类图像包含三段圆弧，位于上方的两个圆弧相切于一条水平方向的直线，且这两段圆弧的半径是相同的，位于右上方的那个圆弧与位于下方的那段圆弧相切于一条垂直方向的直线),采用Hough变换或RHT算法得到直边平顶型中的三段圆弧所对应圆的半径R10、R11、R12以及圆心位置，同时求出位于上方的那个水平直线和位于下方的那个水平直线之间的垂直距离H5。
步骤四：把根据步骤三得到的结果存入到报表中。
本实施例还提供了一种基于图像处理的典型产品几何尺寸测量系统，包括：第一模块，用于根据一定的步长拍摄多幅零件图像，再通过深度合成功能获得被测零件的3D图像并存储到计算机中；第二模块，用于对零件的3D图像的不同截面进行重复测量，并进行去噪处理，得到3D图像中基本图元单位清晰的边缘信息；第三模块，用于根据第二模块中提取的边缘信息，与预设的标准类别进行对比，确定零件的3D图像相对应的标准类别，并根据相应标准类别求得对应的参数。
本发明是通过摄取被测产品的3D图像，借助计算机程序实现典型产品几何尺寸的测量，尤其针对航天阀门底座类零件位于阀门内孔较深位置(深度为25mm～85mm不等)的密封面处几何尺寸的测量，具有非接触、高速度、成本相对低廉等优点。本发明方法对航天零件测量时一方面不用对零件进行刨切，即可以在不破坏零件完整性的情况下获得产品的几何参数，另一方面可以解决人工测量所带来的人眼误差，即减少了测量中人工所带来的主观误差。因此，研究基于图像处理的航天零件几何参数测量方法具有现实的理论意义和重大的实用价值。本发明扩大了计算机辅助测量分析技术的应用范围，能够应用于零件几何参数测量等领域。
以上所述的实施例只是本发明较优选的具体实施方式，本领域的技术人员在本发明技术方案范围内进行的通常变化和替换都应包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤一：根据一定的步长拍摄多幅零件图像，再通过深度合成功能获得被测零件的3D图像并存储到计算机中；
步骤二：对零件的3D图像的不同截面进行重复测量，并进行去噪处理，得到3D图像中基本图元单位清晰的边缘信息；
步骤三：根据步骤二提取的边缘信息，与预设的标准类别进行对比，确定零件的3D图像相对应的标准类别，并根据相应标准类别求得对应的参数。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法，其特征在于：在步骤一中，启动超景深显微系统，将镜头以50um的移动间距拍摄一幅图像，并分别计算图像清晰度函数，再通过深度合成功能获得被测零件的3D图像并存储到计算机中。
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法，其特征在于：在步骤二中，利用Canny等边缘检测算子提取边缘信息。
4.根据权利要求1所述的基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法，其特征在于：在步骤三中，如果零件的3D图像相对应的标准类别为直边圆弧型，采用一定的算法得到直边圆弧型中的两段圆弧所对应的圆的半径R1、R2以及圆心位置，同时求出位于上方的那个圆弧的最高点和位于下方的那个圆弧的最低点之间的垂直距离H1；其中，直边圆弧型包含两个圆弧，这两个圆弧之间相连的一条直线是竖直方向的直线，并且与那两个圆弧都相切。
5.根据权利要求1所述的基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法，其特征在于：在步骤三中，如果零件的3D图像相对应的标准类别为单斜边圆弧型,采用一定的算法得到单斜边圆弧型中的两段圆弧所对应的圆的半径R3、R4以及圆心位置，同时求出位于上方的那个圆弧的最高点和位于下方的那个圆弧的最低点之间的垂直距离H2，另外还有边缘斜线与垂直方向的倾斜角度Q2；其中，单斜边圆弧型包含两个圆弧，这两个圆弧之间相连的一条直线是斜方向的直线，并且与那两个圆弧都相切。
6.根据权利要求1所述的基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法，其特征在于：在步骤三中，如果零件的3D图像相对应的标准类别为双斜边平顶型,采用一定的算法得到双斜边平顶型中的两段圆弧所对应的圆的半径R5、R6以及圆心位置，同时求出位于上方的那个水平直线和位于下方的那个水平直线之间的垂直距离H3，另外还有图中两条边缘斜线之间的倾斜角度Q3；其中，双斜边平顶型包含两段圆弧，这两个圆弧相切于一条水平方向的直线，而且这两段圆弧的半径是相同的。
7.根据权利要求1所述的基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法，其特征在于：在步骤三中，如果零件的3D图像相对应的标准类别为单斜边平顶型,采用一定的算法得到单斜边平顶型中的三段圆弧所对应的圆的半径R7、R8、R9以及圆心位置，同时求出位于上方的那个水平直线和位于下方的那个水平直线之间的垂直距离H4，另外还有图中那条边缘斜线与垂直方向之间的倾斜角度Q4；其中，单斜边平顶型包含三段圆弧，位于上方的两个圆弧相切于一条水平方向的直线，且这两段圆弧的半径是相同的，位于右上方的那个圆弧与位于下方的那段圆弧相切于斜方向的直线。
8.根据权利要求1所述的基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法，其特征在于：在步骤三中，如果零件的3D图像相对应的标准类别为直边平顶型,采用一定的算法得到直边平顶型中的三段圆弧所对应圆的半径R10、R11、R12以及圆心位置，同时求出位于上方的那个水平直线和位于下方的那个水平直线之间的垂直距离H5；其中，直边平顶型包含三段圆弧，位于上方的两个圆弧相切于一条水平方向的直线，且这两段圆弧的半径是相同的，位于右上方的那个圆弧与位于下方的那段圆弧相切于一条垂直方向的直线。
9.根据权利要求4-8任一项所述的基于图像处理的典型产品几何尺寸测量方法，其特征在于：一定的算法为Hough变换算法或RHT算法。
10.一种基于图像处理的典型产品几何尺寸测量系统，其特征在于包括：
第一模块，用于根据一定的步长拍摄多幅零件图像，再通过深度合成功能获得被测零件的3D图像并存储到计算机中；
第二模块，用于对零件的3D图像的不同截面进行重复测量，并进行去噪处理，得到3D图像中基本图元单位清晰的边缘信息；
第三模块，用于根据第二模块中提取的边缘信息，与预设的标准类别进行对比，确定零件的3D图像相对应的标准类别，并根据相应标准类别求得对应的参数。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112797897A (zh) * 2019-04-15 2021-05-14 Oppo广东移动通信有限公司 物体几何参数的测量方法、装置和终端
CN117059512A (zh) * 2023-10-13 2023-11-14 苏州瑞霏光电科技有限公司 一种晶圆的三维表面微观测量方法及系统

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130021452A1 (en) * 2010-03-25 2013-01-24 Kabushiki Kaisha Toshiba Three-dimensional distance measurement apparatus and method therefor
CN104296665A (zh) * 2014-09-28 2015-01-21 苏州镭络视觉技术有限公司 一种基于机器视觉的工件尺寸测量方法及系统
CN104457577A (zh) * 2014-12-19 2015-03-25 上海工业自动化仪表研究院 面向机器视觉的无接触式工件定位与测量方法
CN104655041A (zh) * 2015-01-05 2015-05-27 山东理工大学 一种附加约束条件的工业零件轮廓线多特征提取方法
CN106017354A (zh) * 2016-07-26 2016-10-12 广州地铁集团有限公司 列车轮对踏面三维轮廓自动化测量方法和系统
CN106204528A (zh) * 2016-06-27 2016-12-07 重庆理工大学 一种零件几何质量的尺寸检测方法
CN106595496A (zh) * 2017-03-03 2017-04-26 湖南科技大学 一种人机交互零件尺寸柔性视觉测量方法
CN107218879A (zh) * 2017-07-20 2017-09-29 合肥工业大学 可实现纳米三坐标测量机微球探头球度高精度测量的方法
CN108132025A (zh) * 2017-12-24 2018-06-08 上海捷崇科技有限公司 一种车辆三维轮廓扫描构建方法
CN108182689A (zh) * 2016-12-08 2018-06-19 中国科学院沈阳自动化研究所 应用于机器人搬运打磨领域的板状工件三维识别定位方法
CN108226290A (zh) * 2018-01-08 2018-06-29 西安交通大学 一种基于超声相控阵的零件内部缺陷三维参数提取方法
CN108592788A (zh) * 2018-03-29 2018-09-28 湖南大学 一种面向喷涂生产线的3d智能相机系统与工件在线测量方法

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130021452A1 (en) * 2010-03-25 2013-01-24 Kabushiki Kaisha Toshiba Three-dimensional distance measurement apparatus and method therefor
CN104296665A (zh) * 2014-09-28 2015-01-21 苏州镭络视觉技术有限公司 一种基于机器视觉的工件尺寸测量方法及系统
CN104457577A (zh) * 2014-12-19 2015-03-25 上海工业自动化仪表研究院 面向机器视觉的无接触式工件定位与测量方法
CN104655041A (zh) * 2015-01-05 2015-05-27 山东理工大学 一种附加约束条件的工业零件轮廓线多特征提取方法
CN106204528A (zh) * 2016-06-27 2016-12-07 重庆理工大学 一种零件几何质量的尺寸检测方法
CN106017354A (zh) * 2016-07-26 2016-10-12 广州地铁集团有限公司 列车轮对踏面三维轮廓自动化测量方法和系统
CN108182689A (zh) * 2016-12-08 2018-06-19 中国科学院沈阳自动化研究所 应用于机器人搬运打磨领域的板状工件三维识别定位方法
CN106595496A (zh) * 2017-03-03 2017-04-26 湖南科技大学 一种人机交互零件尺寸柔性视觉测量方法
CN107218879A (zh) * 2017-07-20 2017-09-29 合肥工业大学 可实现纳米三坐标测量机微球探头球度高精度测量的方法
CN108132025A (zh) * 2017-12-24 2018-06-08 上海捷崇科技有限公司 一种车辆三维轮廓扫描构建方法
CN108226290A (zh) * 2018-01-08 2018-06-29 西安交通大学 一种基于超声相控阵的零件内部缺陷三维参数提取方法
CN108592788A (zh) * 2018-03-29 2018-09-28 湖南大学 一种面向喷涂生产线的3d智能相机系统与工件在线测量方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
尹育聪: "行波型旋转超声电机产业化中的若干关键技术研究", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *
徐磊: "CMM面向形位测量任务的不确定度评定", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 *
石钧仁 等: "基于支持向量机的校直机工件弯曲量测量误差补偿", 《机床与液压》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112797897A (zh) * 2019-04-15 2021-05-14 Oppo广东移动通信有限公司 物体几何参数的测量方法、装置和终端
CN117059512A (zh) * 2023-10-13 2023-11-14 苏州瑞霏光电科技有限公司 一种晶圆的三维表面微观测量方法及系统
CN117059512B (zh) * 2023-10-13 2024-01-26 苏州瑞霏光电科技有限公司 一种晶圆的三维表面微观测量方法及系统

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