CN110544207A - 大面积微结构形貌的子孔径数据拼接方法、系统及介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种大面积微结构形貌的子孔径数据拼接方法、系统及介质，本发明的拼接方法分为三步，第一步是提取所有子孔径数据的微结构边缘特征，投影到OXY坐标平面上得到二维点集；第二步是对子孔径的X、Y平移和绕Z旋转参数进行最优估计，使得所有二维点集数据的重叠区域上重叠点对的欧氏距离的平方和最小，按最优估计参数值修正子孔径的x、y位置；第三步是对子孔径的Z平移和二维倾斜参数进行最优估计，使得所有子孔径重叠点对的高度z值的偏差平方和最小，按最优估计参数值修正子孔径的高度z值。本发明具有计算方法简单、效率高、精度高且适用于一阶不连续结构形貌的优点，可用于大面积微结构子孔径阵列的三维形貌数据拼接。

Description

大面积微结构形貌的子孔径数据拼接方法、系统及介质

技术领域

本发明涉及微观形貌测量技术，具体涉及一种大面积微结构形貌的子孔径数据拼接方法、系统及介质。

背景技术

衍射光学器件、微结构功能表面或微机电系统器件等在宏观尺度(毫米级以上)上叠加了微纳尺度结构，其表面三维形貌测量既要覆盖全口径，又要能够分辨微纳米结构，具有典型的跨尺度特点。为了实现大范围高分辨率测量，需要用常规的显微镜如光学相干显微镜或扫描探针显微镜等手段，依次测量不同位置的局部子孔径视场数据，然后将子孔径视场序列拼接起来，获得整个口径的形貌数据。显微形貌的子孔径数据拼接方法是关键，因为子孔径扫描运动会对不同位置子孔径引入不同的、未知的位置和姿态误差，进而引起子孔径测量数据的三维坐标(x,y,z)发生变化，必须修正上述误差，才能将子孔径形貌数据无缝拼接在一起。

子孔径数据拼接的关键是建立扫描运动误差引起的测得(x,y,z)坐标变化的关系模型。对于被测形貌是二阶连续的曲面，可以借助曲面斜率将横向错位引起的高度差变化联系起来，然后通过求解线性最小二乘问题即可获得运动误差参数的最佳估计。但是对于微结构表面形貌，由于存在沟槽或台阶等大量的斜率突变特征，上述方法并不适用，采用基于特征信息的拼接算法更合理。因此微结构表面形貌的拼接可以应用图像拼接中的SIFT、SURF等经典算法，上述算法对于图像的光照、尺度缩放和平移旋转等变化有很强的鲁棒性，可用于复杂、无序的自然场景图像拼接，但主要问题是计算量太大，算法效率低。

微结构形貌的拼接有以下几个特点：一是数据量非常大。通常光学相干显微镜的线视场只有0.1mm～1mm，为了获得数十毫米甚至百毫米范围的视场，需要成千上万幅图像拼接在一起，因而对拼接算法效率要求较高。二是为了尽可能地减少采集的图像数量，提高测量效率，一般子孔径图像的重叠区较小，可能不到20％，重叠区域的共同特征较少，导致经典的图像拼接算法并不适合。三是需要同时将所有子孔径数据拼接到一起，即所谓的全局拼接优化，而不能是像常规图像拼接那样，依次将相邻两幅图像拼接在一起，即所谓的序列拼接优化，后者会产生严重的误差累积。

发明内容

本发明要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种大面积微结构形貌的子孔径数据拼接方法、系统及介质，本发明具有计算方法简单、效率高、适用于一阶不连续结构形貌的优点。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种大面积微结构形貌的子孔径数据拼接方法，实施步骤包括：

1)输入子孔径数据及子孔径名义位置；

2)按照各个子孔径名义位置将所有子孔径数据变换到同一个全局坐标系OXYZ中，提取所有子孔径数据的微结构边缘特征并投影到OXY坐标平面上得到二维点集；

3)在相邻子孔径的坐标平面重叠区域内，利用最小的欧氏距离d找到两个子孔径的二维点集中相互对应的重叠点对，采用优化算法对子孔径的X平移参数t_x、Y平移参数t_y和绕Z旋转参数r_z进行最优估计使得所有二维点集数据的重叠区域上重叠点对的欧氏距离d的平方和最小，按最优估计参数值修正子孔径数据的x、y位置；

4)对子孔径的Z平移参数t_z和二维倾斜参数r_x、r_y进行最优估计使得所有子孔径重叠点对的高度z值的偏差平方和最小，按最优估计参数值修正子孔径的高度z值；

5)输出全局坐标系OXYZ中的所有子孔径数据，完成子孔径数据的拼接。

优选地，步骤2)中的提取所有子孔径数据的微结构边缘特征具体是指：计算所有子孔径的形貌数据Z＝f(x,y)，然后再计算形貌数据Z＝f(x,y)的梯度大小g(x,y)，如果当梯度大小g(x,y)大于预设的梯度阈值g_t则将对应的测量点(x,y,z)保存到边缘特征数据集中，所述边缘特征数据集用于保存所有子孔径数据的微结构边缘特征。

优选地，所述形貌数据Z＝f(x,y)的梯度大小g(x,y)的计算函数表达式如下式所示：

上式中，f(x,y)为子孔径在(x,y)位置的形貌数据。

优选地，步骤3)中采用优化算法对子孔径的X平移参数t_x、Y平移参数t_y和绕Z旋转参数r_z进行最优估计具体是指计算所有子孔径之间重叠区域的重叠点对之间的欧氏距离d的平方和作为目标函数，求解线性最小二乘问题，找到子孔径数据在坐标平面内的X平移参数t_x、Y平移参数t_y和绕Z旋转参数r_z的最优估计值，使得目标函数最小化。

优选地，步骤3)中欧氏距离d的计算函数表达式如下式所示：

上式中，点(x_i,y_i)表示子孔径i中的点，点(x_k,y_k)表示子孔径k中的点。

优选地，步骤4)中对子孔径的Z平移参数t_z和二维倾斜参数r_x、r_y进行最优估计使得所有子孔径重叠点对的高度z值的偏差平方和最小具体是指计算所有子孔径三维形貌数据在重叠区域的重叠点对之间的高度z值的偏差平方和作为目标函数，求解线性最小二乘问题，找到子孔径数据在子孔径的Z平移参数t_z和二维倾斜参数r_x、r_y的最优估计值使得目标函数最小化。

此外，本发明还提供一种大面积微结构形貌的子孔径数据拼接系统，包括：

输入程序单元，用于输入子孔径数据及子孔径名义位置；

边缘特征提取程序单元，用于按照各个子孔径名义位置将所有子孔径数据变换到同一个全局坐标系OXYZ中，提取所有子孔径数据的微结构边缘特征并投影到OXY坐标平面上得到二维点集；

子孔径平面修正程序单元，用于在相邻子孔径的坐标平面重叠区域内，利用最小的欧氏距离d找到两个子孔径的二维点集中相互对应的重叠点对，采用优化算法对子孔径的X平移参数t_x、Y平移参数t_y和绕Z旋转参数r_z进行最优估计使得所有二维点集数据的重叠区域上重叠点对的欧氏距离d的平方和最小，按最优估计参数值修正子孔径数据的x、y位置；

子孔径高度修正程序单元，用于对子孔径的Z平移参数t_z和二维倾斜参数r_x、r_y进行最优估计使得所有子孔径重叠点对的高度z值的偏差平方和最小，按最优估计参数值修正子孔径的高度z值；

输出程序单元，用于输出全局坐标系OXYZ中的所有子孔径数据，完成子孔径数据的拼接。

此外，本发明还提供一种大面积微结构形貌的子孔径数据拼接系统，包括计算机设备，该计算机设备被编程或配置以执行所述大面积微结构形貌的子孔径数据拼接的步骤。

此外，本发明还提供一种大面积微结构形貌的子孔径数据拼接系统，包括计算机设备，该计算机设备的存储介质上存储有被编程或配置以执行所述大面积微结构形貌的子孔径数据拼接的计算机程序。

此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行所述大面积微结构形貌的子孔径数据拼接的计算机程序。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

1、本发明将三维点集的拼接转化为二维点集在坐标平面内的拼接和三维点集的高度值修正两部分，克服了现有子孔径拼接方法无法修正微结构形貌的X、Y方向位置误差的问题，可用于一阶不连续的微结构表面。

2、本发明能够同时对所有子孔径数据进行拼接，避免了序列拼接优化的误差累积问题；本发明可对子孔径扫描运动的所有6自由度误差进行修正，具有拼接精度高的优点。

3、本发明进一步可利用边缘特征投影的二维点集的欧氏距离求解线性最小二乘问题，修正子孔径的位置误差，与现有图像拼接算法相比，具有算法简单、计算效率高、适用于子孔径重叠比例小、子孔径数量大等优点。

附图说明

图1是本发明实施例中被测微结构表面及子孔径阵列划分示意图。

图2为本发明实施例方法的基本流程图。

图3是本发明实施例中相邻两个子孔径的边缘特征数据提取图。

图4是本发明实施例中边缘特征的二维数据点集中确定重叠点对的示意图。

图5是本发明实施例中边缘特征数据的x、y位置修正示意图。

图6是本发明实施例中三维形貌数据的高度z值修正示意图。

图例说明：1～49、阵列子孔径的序号；110、重叠区域；111、步骤2)；112、步骤3)；113、步骤4)。

具体实施方式

下面将以某计算机生成全息结构表面作为被测表面实例，对本发明大面积微结构形貌的子孔径数据拼接方法、系统及介质进行进一步详细说明。该被测表面是在平面基底上刻蚀出的变周期沟槽结构阵列，沟槽深度0.5μm，周期约36～130μm不等。采用白光扫描干涉仪测量微结构形貌，一次测量的子孔径视场范围为0.18756mm×0.14067mm。按照行列扫描方式，共测量49个子孔径，覆盖全口径约0.93mm×0.90mm的大视场。子孔径扫描采用普通的步进电机驱动、滚珠丝杠传动和直线滚动导轨导向机构，相邻子孔径扫描步距为0.125mm，子孔径测量数据存在一个重叠区域110；水平方向(X)两个相邻子孔径的重叠比例约为33％，竖直方向(Y)两个相邻子孔径的重叠比例约为11％。

如图1所示，本实施例大面积微结构形貌的子孔径数据拼接方法的实施步骤包括：

1)输入子孔径数据及子孔径名义位置；

2)按照各个子孔径名义位置将所有子孔径数据变换到同一个全局坐标系OXYZ中，提取所有子孔径数据的微结构边缘特征并投影到OXY坐标平面上得到二维点集，参见图1中标号111；

3)在相邻子孔径的坐标平面重叠区域内，利用最小的欧氏距离d找到两个子孔径的二维点集中相互对应的重叠点对，采用优化算法对子孔径的X平移参数t_x、Y平移参数t_y和绕Z旋转参数r_z进行最优估计使得所有二维点集数据的重叠区域上重叠点对的欧氏距离d的平方和最小，按最优估计参数值修正子孔径数据的x、y位置，参见图中1标号112；

4)对子孔径的Z平移参数t_z和二维倾斜参数r_x、r_y进行最优估计使得所有子孔径重叠点对的高度z值的偏差平方和最小，按最优估计参数值修正子孔径的高度z值，参见图1中标号113；

5)输出全局坐标系OXYZ中的所有子孔径数据，完成子孔径数据的拼接。

参见图1，本实施例大面积微结构形貌的子孔径数据拼接方法分为三步，第一步是提取所有子孔径数据的微结构边缘特征，投影到OXY坐标平面上得到二维点集；第二步是对子孔径的X、Y平移和绕Z旋转参数进行最优估计，使得所有二维点集数据的重叠区域上重叠点对的欧氏距离的平方和最小，按最优估计参数值修正子孔径的x、y位置；第三步是对子孔径的Z平移和二维倾斜参数进行最优估计，使得所有子孔径重叠点对的高度z值的偏差平方和最小，按最优估计参数值修正子孔径的高度z值。

本实施例中，步骤2)中的提取所有子孔径数据的微结构边缘特征具体是指：计算所有子孔径的形貌数据Z＝f(x,y)，然后再计算形貌数据Z＝f(x,y)的梯度大小g(x,y)，如果当梯度大小g(x,y)大于预设的梯度阈值g_t则将对应的测量点(x,y,z)保存到边缘特征数据集中，所述边缘特征数据集用于保存所有子孔径数据的微结构边缘特征。本实施例中设置梯度阈值g_t为g_t＝0.5rad，当g(x,y)>g_t则将对应的测量点(x,y,z)保存到边缘特征数据集中。

优选地，所述形貌数据Z＝f(x,y)的梯度大小g(x,y)的计算函数表达式如下式所示：

上式中，f(x,y)为子孔径在(x,y)位置的形貌数据。

图2是本发明实施例中被测微结构表面及子孔径阵列划分示意图，其中标号1～49表示一共49个阵列子孔径的序号，任意相邻子孔径之间均存在重叠区域110。如图3所示，以子孔径1和子孔径2为例，将两个子孔径数据按照名义位置(Y方向位移0.125mm)变换到同一个坐标系中，提取沟槽边缘特征并投影到OXY平面内。由于存在扫描运动误差，两个子孔径在重叠区域110上的边缘特征数据存在错位，需要进行位置修正。

本实施例中，步骤3)中采用优化算法对子孔径的X平移参数t_x、Y平移参数t_y和绕Z旋转参数r_z进行最优估计具体是指计算所有子孔径之间重叠区域的重叠点对之间的欧氏距离d的平方和作为目标函数，求解线性最小二乘问题，找到子孔径数据在坐标平面内的X平移参数t_x、Y平移参数t_y和绕Z旋转参数r_z的最优估计值，使得目标函数最小化。

本实施例中，步骤3)中欧氏距离d的计算函数表达式如下式所示：

上式中，点(x_i,y_i)表示子孔径i中的点，点(x_k,y_k)表示子孔径k中的点。

如图4所示，相邻的子孔径i和子孔径k之间的重叠区域110上，找到子孔径i中坐标为(x_j,i,y_j,i)的点p_j,i对应子孔径k中的欧氏距离最小的点，是坐标为(x_j,k,y_j,k)的点p_j,k，其欧氏距离为d_j,ik，点p_j,i指向点p_j,k的方向的单位向量记作n_j＝(n_xi,n_yj)。设子孔径数目为s(本实施例中s＝49),子孔径i和子孔径k之间的重叠区域110上的重叠点对数目为N_ik。令子孔径i的X、Y方向平移和绕Z旋转角度误差为t_xi、t_yi和r_zi(i＝1,2，…,s)，求解下面的线性最小二乘问题获得t_xi、t_yi和r_zi参数的最优估计值：

上式中，s为子孔径数目，N_ik为子孔径i和子孔径k之间的重叠区域110上的重叠点对数目，d_j,ik为坐标为(x_j,k,y_j,k)的点p_j,k的欧氏距离，t_xi表示子孔径i的X方向平移，t_yi表示子孔径i的Y方向平移，r_zi表示子孔径i的绕Z旋转角度误差，i＝1,2，…,s，n_j＝(n_xi,n_yj)表示点p_j,i指向点p_j,k的方向的单位向量，上式即为求解线性最小二乘问题所采用的线性最小二乘模型。

如图5所示，根据t_x、t_y和r_z参数的最优估计值修正子孔径数据的x、y位置，即令u_j,i＝x_j,i+t_xi-y_j,i r_zi，v_j,i＝y_j,i+t_yi+x_j,i r_zi作为子孔径数据新的坐标。修正后在重叠区域110上的边缘特征数据不再有错位。

本实施例中，步骤4)中对子孔径的Z平移参数t_z和二维倾斜参数r_x、r_y进行最优估计使得所有子孔径重叠点对的高度z值的偏差平方和最小具体是指计算所有子孔径三维形貌数据在重叠区域的重叠点对之间的高度z值的偏差平方和作为目标函数，求解线性最小二乘问题，找到子孔径数据在子孔径的Z平移参数t_z和二维倾斜参数r_x、r_y的最优估计值使得目标函数最小化。最后根据t_z和r_x、r_y参数的最优估计值修正子孔径数据的高度z值，输出全局坐标系中的所有子孔径数据，完成三维形貌数据的拼接。

找到子孔径i中坐标为(u_j,i,v_j,i,z_j,i)的点对应子孔径k中的重叠点坐标为(u_j,k,v_j,k,z_j,k)，令子孔径i的Z方向平移和绕X、Y旋转的二维倾斜角度误差为t_zi和r_xi、r_yi(i＝1,2，…,s)，求解下面的线性最小二乘问题获得t_zi和r_xi、r_yi参数的最优估计值：

上式中，s为子孔径数目，N_ik为子孔径i和子孔径k之间的重叠区域110上的重叠点对数目，t_zi为子孔径i的Z方向平移，r_xi为子孔径i绕X旋转的二维倾斜角度误差，r_yi为子孔径i绕Y旋转的二维倾斜角度误差，i＝1,2，…,s，(u_j,i,v_j,i,z_j,i)为子孔径i中坐标，(u_j,k,v_j,k,z_j,k)为子孔径i中坐标为(u_j,i,v_j,i,z_j,i)的点对应子孔径k中的重叠点坐标，上式即为求解线性最小二乘问题所采用的线性最小二乘模型。

如图6所示，根据t_z和r_x、r_y参数的最优估计值修正子孔径数据的高度z值，输出全局坐标系中的所有子孔径数据，完成三维形貌数据的拼接。

需要说明的是，步骤3)和步骤4)中采用的求解线性最小二乘问题来优化最优估计参数值仅仅是优化最优估计参数值的一种示例，在此启发下，本领域技术人员可以根据需要采用其他的优化最优估计参数值，例如极大似然法等等。

此外，本发明还提供一种大面积微结构形貌的子孔径数据拼接系统，包括：

输入程序单元，用于输入子孔径数据及子孔径名义位置；

边缘特征提取程序单元，用于按照各个子孔径名义位置将所有子孔径数据变换到同一个全局坐标系OXYZ中，提取所有子孔径数据的微结构边缘特征并投影到OXY坐标平面上得到二维点集；

子孔径平面修正程序单元，用于在相邻子孔径的坐标平面重叠区域内，利用最小的欧氏距离d找到两个子孔径的二维点集中相互对应的重叠点对，采用优化算法对子孔径的X平移参数t_x、Y平移参数t_y和绕Z旋转参数r_z进行最优估计使得所有二维点集数据的重叠区域上重叠点对的欧氏距离d的平方和最小，按最优估计参数值修正子孔径数据的x、y位置；

子孔径高度修正程序单元，用于对子孔径的Z平移参数t_z和二维倾斜参数r_x、r_y进行最优估计使得所有子孔径重叠点对的高度z值的偏差平方和最小，按最优估计参数值修正子孔径的高度z值；

输出程序单元，用于输出全局坐标系OXYZ中的所有子孔径数据，完成子孔径数据的拼接。

此外，本发明还提供一种大面积微结构形貌的子孔径数据拼接系统，包括计算机设备，该计算机设备被编程或配置以执行所述大面积微结构形貌的子孔径数据拼接的步骤。

此外，本发明还提供一种大面积微结构形貌的子孔径数据拼接系统，包括计算机设备，该计算机设备的存储介质上存储有被编程或配置以执行所述大面积微结构形貌的子孔径数据拼接的计算机程序。

此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行所述大面积微结构形貌的子孔径数据拼接的计算机程序。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种大面积微结构形貌的子孔径数据拼接方法，其特征在于实施步骤包括：

1)输入子孔径数据及子孔径名义位置；

2)按照各个子孔径名义位置将所有子孔径数据变换到同一个全局坐标系OXYZ中，提取所有子孔径数据的微结构边缘特征并投影到OXY坐标平面上得到二维点集；

3)在相邻子孔径的坐标平面重叠区域内，利用最小的欧氏距离d找到两个子孔径的二维点集中相互对应的重叠点对，采用优化算法对子孔径的X平移参数t_x、Y平移参数t_y和绕Z旋转参数r_z进行最优估计使得所有二维点集数据的重叠区域上重叠点对的欧氏距离d的平方和最小，按最优估计参数值修正子孔径数据的x、y位置；

4)对子孔径的Z平移参数t_z和二维倾斜参数r_x、r_y进行最优估计使得所有子孔径重叠点对的高度z值的偏差平方和最小，按最优估计参数值修正子孔径的高度z值；

5)输出全局坐标系OXYZ中的所有子孔径数据，完成子孔径数据的拼接。

2.根据权利要求1所述的大面积微结构形貌的子孔径数据拼接方法，其特征在于：步骤2)中的提取所有子孔径数据的微结构边缘特征具体是指：计算所有子孔径的形貌数据Z＝f(x,y)，然后再计算形貌数据Z＝f(x,y)的梯度大小g(x,y)，如果当梯度大小g(x,y)大于预设的梯度阈值g_t则将对应的测量点(x,y,z)保存到边缘特征数据集中，所述边缘特征数据集用于保存所有子孔径数据的微结构边缘特征。

3.根据权利要求2所述的大面积微结构形貌的子孔径数据拼接方法，其特征在于：所述形貌数据Z＝f(x,y)的梯度大小g(x,y)的计算函数表达式如下式所示：

上式中，f(x,y)为子孔径在(x,y)位置的形貌数据。

4.根据权利要求1所述的大面积微结构形貌的子孔径数据拼接方法，其特征在于：步骤3)中采用优化算法对子孔径的X平移参数t_x、Y平移参数t_y和绕Z旋转参数r_z进行最优估计具体是指计算所有子孔径之间重叠区域的重叠点对之间的欧氏距离d的平方和作为目标函数，求解线性最小二乘问题，找到子孔径数据在坐标平面内的X平移参数t_x、Y平移参数t_y和绕Z旋转参数r_z的最优估计值，使得目标函数最小化。

5.根据权利要求1所述的大面积微结构形貌的子孔径数据拼接方法，其特征在于：步骤3)中欧氏距离d的计算函数表达式如下式所示：

上式中，点(x_i,y_i)表示子孔径i中的点，点(x_k,y_k)表示子孔径k中的点。

6.根据权利要求1所述的大面积微结构形貌的子孔径数据拼接方法，其特征在于：步骤4)中对子孔径的Z平移参数t_z和二维倾斜参数r_x、r_y进行最优估计使得所有子孔径重叠点对的高度z值的偏差平方和最小具体是指计算所有子孔径三维形貌数据在重叠区域的重叠点对之间的高度z值的偏差平方和作为目标函数，求解线性最小二乘问题，找到子孔径数据在子孔径的Z平移参数t_z和二维倾斜参数r_x、r_y的最优估计值使得目标函数最小化。

7.一种大面积微结构形貌的子孔径数据拼接系统，其特征在于包括：

输入程序单元，用于输入子孔径数据及子孔径名义位置；

边缘特征提取程序单元，用于按照各个子孔径名义位置将所有子孔径数据变换到同一个全局坐标系OXYZ中，提取所有子孔径数据的微结构边缘特征并投影到OXY坐标平面上得到二维点集；

子孔径平面修正程序单元，用于在相邻子孔径的坐标平面重叠区域内，利用最小的欧氏距离d找到两个子孔径的二维点集中相互对应的重叠点对，采用优化算法对子孔径的X平移参数t_x、Y平移参数t_y和绕Z旋转参数r_z进行最优估计使得所有二维点集数据的重叠区域上重叠点对的欧氏距离d的平方和最小，按最优估计参数值修正子孔径数据的x、y位置；

子孔径高度修正程序单元，用于对子孔径的Z平移参数t_z和二维倾斜参数r_x、r_y进行最优估计使得所有子孔径重叠点对的高度z值的偏差平方和最小，按最优估计参数值修正子孔径的高度z值；

输出程序单元，用于输出全局坐标系OXYZ中的所有子孔径数据，完成子孔径数据的拼接。

8.一种大面积微结构形貌的子孔径数据拼接系统，包括计算机设备，其特征在于，该计算机设备被编程或配置以执行权利要求1～6中任意一项所述大面积微结构形貌的子孔径数据拼接的步骤。

9.一种大面积微结构形貌的子孔径数据拼接系统，包括计算机设备，其特征在于，该计算机设备的存储介质上存储有被编程或配置以执行权利要求1～6中任意一项所述大面积微结构形貌的子孔径数据拼接的计算机程序。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行权利要求1～6中任意一项所述大面积微结构形貌的子孔径数据拼接的计算机程序。