CN110715616A - 一种基于聚焦评价算法的结构光微纳三维形貌测量方法 - Google Patents

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Abstract

本发明是一种基于聚焦评价算法的结构光微纳三维形貌测量方法，传统的基于聚焦评价函数的三维测量方法具有测量系统简单、无损伤等特点，但由于其本质是根据物体本身纹理信息对聚焦程度进行判断，对于表面结构光滑、纹理不足的物体难以测量。本发明提出了一种结合结构光照明和聚焦评价函数的三维形貌轮廓术，可以实现对光滑和粗糙表面共存的物体测量。在测量系统中，将DMD产生的图案投影到物体表面，纵向扫描物体获得待处理图片，对于一个像素点而言，在图像序列中表现为从模糊到清晰再到模糊的过程，其中使用聚焦评价算法定位像素点成像最清晰的图片位置，再结合曲线拟合算法提取精确聚焦位置，遍历所有像素点即可获取物体三维形貌。

Description

一种基于聚焦评价算法的结构光微纳三维形貌测量方法
技术领域
本发明属于光学测量工程的技术领域，具体涉及一种基于聚焦评价算法的结构光微纳三维形貌测量方法。
背景技术
近年来，在新兴技术的高速发展和强力推动下，微纳结构领域技术不断发展和进步，如微机电系统、微光学元件等微观结构的制造，生物领域细胞观测等研究方向，对微结构表面形貌测量的高精度和高可靠性等要求日渐提高。物体表面形貌不仅对接触部件的机械与物理特性产生影响，而且也会影响非接触表面的特性，如光学器件的反射等等。对结构的测量是对结构特性理解的先决条件和是对结构加工的质量保证，所以表面形貌的测量在材料、工程零部件的属性和功能方面和生物医学等领域起着至关重要的作用。因此对于微纳结构的测量精度要求越来越高，微纳表面形貌测量技术得到了极大的发展。
表面形貌测量广泛应用于刀具检测、精密加工、材料科学、电子工业、生物医学等相关领域，尤其是在超精密加工、微机电系统制造领域，随着超精密加工技术的发展，微结构由结构简单、形状规则的工件逐渐扩展到结构复杂、形状不规则的工件，对微结构进行高精度、高可靠性表面形貌测量越来越重要。微结构的表面三维形貌会对器件的可靠性和使用性能产生显著的影响，同时也可反映工件加工的好坏，以改善工件质量。因此，提高表面测量技术对保证产品的高性能和高稳定性具有重要意义。
当前现有的微结构测量方法可以分为非光学和光学测量方法。其中光学测量方法以精度高、效率高、无损害等优点得到广泛应用。现有的光学测量方法有激光共聚焦法、白光干涉法、聚焦评价函数法等方法。其中激光共聚焦法，利用点探测器对物体进行逐点测量，精度高但效率低。白光干涉法利用白光相干长度短的原理对物体进行测量，精度高速度快，但对于变慢变化剧烈的物体无法测量。基于聚焦评价函数的三维测量系统简单，易于操作，但对于表面过于光滑的物体测量困难，基于此本发明设计的基于聚焦评价算法的结构光微纳三维形貌轮廓术结合结构光照明和聚焦评价算法，通过投影结构光到物体表面，PZT扫描台纵向扫描物体，CCD采集一组携带物体高度信息的图片并使用聚焦评价算法解析图片得到像素点的聚焦评价函数值曲线，进一步结合高斯曲线拟合算法得到像素点准确聚焦的位置进而恢复物体三维形貌。
发明内容
本发明设计了一种基于聚焦评价算法的结构光微纳三维形貌测量方法，完成了理论分析、恢复算法评比、模拟仿真等工作，验证了此方法的可行性。此方法具有测量系统简单、无损伤、效率高、适用广等优点，具有广泛的应用前景。
为了达成上述目的，本发明提供的技术方案为：一种基于聚焦评价算法的结构光微纳三维形貌测量方法，所述方法包括步骤：
步骤S1：使用白光光源照明系统，将DMD产生的图案投影到待测物体表面，通过上位机程序控制PZT微步距垂直扫描待测物体，CCD同步采集成像图片并转化为数字信号保存到计算机中。
步骤S2：使用聚焦评价算法解析采集到的图片，计算像素点在每幅图中的聚焦评价函数值，得到聚焦评价函数值曲线，其峰值位置即为像素点聚焦位置。
步骤S3：提取出聚焦评价函数值曲线峰值所在的扫描位置，将此作为像素点粗略焦面位置，结合高斯曲线拟合算法得到像素点准确聚焦位置。
步骤S4：得到各个像素点准确聚焦位置后即可恢复物体三维形貌。
其中，通过垂直扫描物体并同步采集成像图片来改变像素点的聚焦程度，并使用聚焦评价算法解析图片来获得聚焦评价函数值曲线，其最大值所在位置即为聚焦位置。
其中，通过提取聚焦评价函数值曲线峰值所在的扫描位置并结合高斯曲线拟合算法，得到像素点准确调焦的位置，进而获得像素点的高度信息即可恢复物体三维形貌。
本发明的基本原理：通过投影结构光到物体表面，PZT扫描台纵向扫描物体，CCD采集一组携带物体高度信息的图片并使用聚焦评价算法解析图片得到像素点的聚焦评价函数值曲线，进一步结合高斯曲线拟合算法得到像素点准确聚焦的位置进而恢复物体三维形貌。
其中，聚焦评价函数是根据聚焦越好的图片含细节信息越丰富，在空域内表现为灰度梯度大，频域内表现为高频分量多来构造的。
其中，投影结构光到物体表面是为了增加物体表面纹理信息，使得聚焦评价算法更加灵敏。理论上当像素点在焦点位置时，其领域灰度梯度最大，以此为根据来评判像素点的聚焦程度。
本发明与现有技术相比的优点在于：
(1)该方法与干涉测量相比，由于本方法为非干涉测量方法，因此层与层之间的影响较少，可适用于更多层结构的检测。
(2)该方法与共聚焦测量方法相比，采用面测量方式，效率更高且系统结构更为简单。
(3)该方法与传统基于聚焦评价算法的测量方法相比，结合结构光照明，增加了物体表面纹理信息，能够适应于光滑和粗糙表面共存的物体测量。
(4)该方法同时具有测量系统简单、无损伤、效率高、适用广等优点。
附图说明
图1为测量系统示意图，其中：1为白光光源，2为数字微镜阵列(DMD)，3为tube透镜一，4为CCD采集系统，5为tube透镜二，6为分光镜，7为显微镜头，8为压电陶瓷扫描台(PZT)。
图2为本发明所公开的一种基于聚焦评价算法的结构光微纳三维测量方法流程图。
图3为某一像素点聚焦评价函数值曲线。
图4为模拟物体图和恢复图，其中，图4(a)为模拟物体形貌图，图4(b)为恢复物体形貌图，图4(c)为误差图。
具体实施方式
为使本发明的目的，技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体事例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
本发明一种基于聚焦评价算法的结构光微纳三维测量方法利用的测量系统光路图如图1所示，使用白光光源1照明数字微镜阵列(DMD)2，光束经过tube透镜一3、分光镜6和显微镜头7照射到待测物体表面，其中DMD位于tube透镜一的焦面位置，经过物体表面反射后光路经过tube透镜二5，由CCD采集系统4采集到携带物体高度信息的成像图片，其中CCD位于tube透镜二的焦面位置，最后通过压电陶瓷扫描台(PZT)8对物体进行纵向扫描并同步采集成像，对采集图片作聚焦解析进而恢复物体三维形貌。
如图2所示，本发明所公开的一种基于聚焦评价算法的结构光三维测量方法，具体实施步骤如下：
步骤S1：使用白光光源照明系统，将DMD产生的图案投影到待测物体表面，通过上位机程序控制PZT微步距垂直扫描待测物体，CCD同步采集成像图片并转化为数字信号保存到计算机中。
步骤S2：使用聚焦评价算法解析采集到的图片，计算像素点在每幅图中的聚焦评价函数值，得到聚焦评价函数值曲线，其峰值位置即为像素点聚焦位置。
步骤S3：提取出聚焦评价函数值曲线峰值所在的扫描位置，将此作为像素点粗略焦面位置，结合高斯曲线拟合算法得到像素点准确聚焦位置。
步骤S4：得到各个像素点准确聚焦位置后即可恢复物体三维形貌。
其中，聚焦评价函数的构造是决定测量精度的最关键因素。其原理是聚焦越好的图片越清晰，细节信息越丰富，在空域中表现为灰度梯度大，在频率内表现为高频分量多。本发明以空域内常用的改进拉普拉斯能量和函数来计算像素点的聚焦值，以此来表征像素点的聚焦程度。
改进拉普拉斯算子为：
Figure BDA0002232560140000041
其中，f(x,y)表示像素点灰度值。在空域中离散的改进拉普拉斯算子可表示为：
Figure BDA0002232560140000042
拉普拉斯能量和函数可表示为：
Figure BDA0002232560140000043
其中，M,N表示选定像素点处理领域。将式(3)用于计算(x,y)在每幅图中的聚焦评价函数值，得到聚焦评价函数值曲线如图3所示。结合高斯曲线拟合算法提取准确聚焦位置，遍历所有像素点进而恢复物体三维形貌。为证明此方法可行性，已在MATLAB上进行模拟仿真，恢复结果及误差比较如图4所示。

Claims (4)

1.一种基于聚焦评价算法的结构光微纳三维形貌测量方法，其特征是：所述方法包括如下步骤：
步骤S1：使用白光光源照明DMD，将DMD产生的图案通过显微物镜投影到待测物体表面，通过上位机程序控制压电陶瓷微步距移动物体实现垂直扫描，CCD同步采集到一组携带物体高度信息的成像图片，转化为数字信号存储到计算机中；
步骤S2：使用聚焦评价算法评估像素点在每幅图中聚焦值，获得该像素点的聚焦评价函数值曲线；
步骤S3：提取聚焦评价函数值曲线峰值位置，将此作为像素点粗略聚焦位置，进一步结合高斯曲线拟合算法定位精确聚焦位置；
步骤S4：重复操作，遍历所有像素点得到对应的精确聚焦位置进而获得物体三维形貌。
2.根据权利要求1所述的基于聚焦评价函数的结构光微纳三维形貌方法，其特征是：步骤S1中通过结构光照明物体增加物体表面纹理信息，使得此方法适用于光滑和粗糙表面共存的物体测量，垂直扫描物体并使用步骤S2中聚焦评价算法解析图片，得到像素点的聚焦评价函数值曲线，其最大值位置处即为聚焦位置。
3.根据权利要求1所述的基于时域相移算法的高精度微纳三维测量方法，其特征是：步骤S3中通过提取聚焦评价函数曲线峰值所在的扫描位置并结合高斯曲线拟合算法，得到像素点准确聚焦的位置，进而获得像素点高度信息。
4.根据权利要求1或2或3所述的基于时域相移算法的结构光三维测量方法，其特征是：该方法结合结构光照明和聚焦评价算法，通过垂直扫描和聚焦程度解析来获得像素点聚焦评价函数值曲线，进一步结合高斯曲线拟合算法来定位准确聚焦位置进而获得物体三维形貌。
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