CN113270155A - 材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法、系统、装置 - Google Patents

材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法、系统、装置 Download PDF

Info

Publication number
CN113270155A
CN113270155A CN202110266956.6A CN202110266956A CN113270155A CN 113270155 A CN113270155 A CN 113270155A CN 202110266956 A CN202110266956 A CN 202110266956A CN 113270155 A CN113270155 A CN 113270155A
Authority
CN
China
Prior art keywords
coordinate system
point
characterization
coordinate
sample
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.)
Granted
Application number
CN202110266956.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113270155B (zh
Inventor
来天行
陈才
汪洪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Jiaotong University
Original Assignee
Shanghai Jiaotong University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Jiaotong University filed Critical Shanghai Jiaotong University
Priority to CN202110266956.6A priority Critical patent/CN113270155B/zh
Publication of CN113270155A publication Critical patent/CN113270155A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113270155B publication Critical patent/CN113270155B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C60/00—Computational materials science, i.e. ICT specially adapted for investigating the physical or chemical properties of materials or phenomena associated with their design, synthesis, processing, characterisation or utilisation
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)

Abstract

本发明提供一种材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法、系统、装置，获取材料样品表面上预设数量的标记，并将所述标记作为参考点；获取参考点在样品台坐标系的坐标为第一坐标集U；获取参考点在设备坐标系的坐标为第二坐标集X；基于所述第一坐标集U和第二坐标集X通过预设坐标系转换算法计算所述样品台坐标系和设备坐标系的转换关系；获取在样品台坐标系需要表征的第一表征点集，基于转换关系获取所述第一表征点集在设备坐标系的第二表征点集，基于所述第二表征点集在设备坐标系绘制表征点。本发明的一种材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法、系统、装置，用于高通量薄膜实验样品在不同坐标系中位置的确定以及高通量表征点的生成。

Description

材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法、系统、装置
技术领域
本发明涉及样品表征点技术领域，特别是涉及一种材料样品坐标系确定和转换及表征点 生成方法、系统、装置。
背景技术
在材料科学的实验过程中，有时需要确定实验样品上同一点或一系列点在不同的系统中 的精确坐标，而在高通量实验中，这一点尤为重要。以高通量组合材料芯片为例，单块薄膜 样品上成分梯度变化，每一个点的成分均不相同，通过快速大量地对一系列成分点进行一种 或多种表征来高效地完成实验研究，而由于没有相应的参考坐标系及坐标确定转换方法，样 品在不同设备系统中无法精确定位，即不同系统之间无法保证表征同一点，同时无法方便的 获知表征位置的设计成分空间坐标，以及不能快速生成所需要表征点的坐标，影响实验的精 度和效率。
因此，希望能够解决如何准确地进行材料样品表征点确定的问题。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种材料样品坐标系确定和转换 及表征点生成方法、系统、装置，用于解决现有技术中如何准确地进行材料样品表征点确定 的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种材料样品坐标系确定和转换及表征点 生成方法，包括以下步骤：获取材料样品表面上预设数量的标记，并将所述标记作为参考点； 获取所述参考点在样品台坐标系的坐标为第一坐标集U；获取所述参考点在设备坐标系的坐 标为第二坐标集X；基于所述第一坐标集U和第二坐标集X通过预设坐标系转换算法计算所 述样品台坐标系和设备坐标系的转换关系；获取在样品台坐标系需要表征的第一表征点集， 基于转换关系获取所述第一表征点集在设备坐标系的第二表征点集，基于所述第二表征点集 在设备坐标系绘制表征点。
为实现上述目的，本发明还提供一种材料样品坐标系确定和转换及表征点生成系统，包 括：标记模块、第一获取模块、第二获取模块、转换模块和绘制模块；所述标记模块用于获 取材料样品表面上预设数量的标记，并将所述标记作为参考点；所述第一获取模块用于获取 所述参考点在样品台坐标系的坐标为第一坐标集U；所述第二获取模块用于获取所述参考点 在设备坐标系的坐标为第二坐标集X；所述转换模块用于基于所述第一坐标集U和第二坐标 集X通过预设坐标系转换算法计算所述样品台坐标系和设备坐标系的转换关系；所述绘制模 块用于获取在样品台坐标系需要表征的第一表征点集，基于转换关系获取所述第一表征点集 在设备坐标系的第二表征点集，基于所述第二表征点集在设备坐标系绘制表征点。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所 述计算机程序被处理器执行时实现任一上述材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法。
为实现上述目的，本发明还提供一种材料样品坐标系确定和转换及表征点生成装置，包 括：处理器和存储器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器与所述存储器相连，用 于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述材料样品坐标系确定和转换及表征点生成装 置执行任一上述的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法。
如上所述，本发明的一种材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法、系统、装置， 具有以下有益效果：用于高通量薄膜实验样品在不同坐标系中位置的确定以及高通量表征点 的生成。
附图说明
图1a显示为本发明的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法于一实施例中的流 程图；
图1b显示为本发明的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法于一实施例中的顺 序面扫描示意图；
图1c显示为本发明的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法于又一实施例中的S 型路径面扫描示意图；
图1d显示为本发明的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法于再一实施例中的 线扫描示意图；
图1e显示为本发明的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法于一实施例中的断 点续测示意图；
图1f显示为本发明的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法于一实施例中的摩尔 分数示意图；
图1g显示为本发明的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法于一实施例中的表 征点示意图；
图1h显示为本发明的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法于又一实施例中的 流程示意图；
图2显示为本发明的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成系统于一实施例中的结构 示意图；
图3显示为本发明的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成装置于一实施例中的结构 示意图。
元件标号说明
21 标记模块
22 第一获取模块
23 第二获取模块
24 转换模块
25 绘制模块
31 处理器
32 存储器
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露 的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加 以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精 神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征 可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，故图 式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实 际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复 杂。
本发明的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法、系统、装置，用于高通量薄膜 实验样品在不同坐标系中位置的确定以及高通量表征点的生成。
如图1a所示，于一实施例中，本发明的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法， 包括以下步骤：
步骤S11、获取材料样品表面上预设数量的标记，并将所述标记作为参考点。
具体地，将材料样品固定于样品台，使用激光打标机在材料样品表面打上若干标记点作 为参考点，为方便辨认，可以使用交叉线等标记明确参考点。若仅使用平面坐标系，则至少 需要两个参考点，若使用三维坐标系，则至少需要三个参考点，以此类推，并且可以使用更 多参考点以提高精度。同时，样品的编号也可以通过激光进行标记，方便后期实验。在样品 上打上标记后，获取材料样品表面上预设数量的标记，并将所述标记作为参考点。
步骤S12、获取所述参考点在样品台坐标系的坐标为第一坐标集U。
具体地，在样品所在的样品台建立样品台坐标系。基于样品所在平面/空间建立统一坐标 系，例如是三维空间就建立三维样品台坐标系Uxyz，基于样品台坐标系获得所述参考点在样 品台坐标系的坐标为第一坐标集U。
步骤S13、获取所述参考点在设备坐标系的坐标为第二坐标集X。
具体地，将样品放置于实验所用的设备的设备坐标系中，利用设备的定位系统读取参考 点在设备坐标系中的坐标得到第二坐标集X。
步骤S14、基于所述第一坐标集U和第二坐标集X通过预设坐标系转换算法计算所述样 品台坐标系和设备坐标系的转换关系。
具体地，所述预设坐标系转换算法为基于奇异值分解对两个点集的转换矩阵进行最小二 乘法拟合算法。适用于任意两个相同维度的正交坐标系之间的转换。若不考虑坐标系的尺度 差异，建立转换关系即为计算旋转矩阵R和平移矩阵T，满足X＝R*U+T。
具体地，所述基于所述第一坐标集U和第二坐标集X通过预设坐标系转换算法计算所述 样品台坐标系和设备坐标系的转换关系包括：
设第一坐标集U的参考点的坐标向量为
Figure BDA0002972411650000041
其中
Figure BDA0002972411650000042
设第二坐标集X的参考点的坐标向量为
Figure BDA0002972411650000043
其中
Figure BDA0002972411650000044
计算第一坐标集U中参考点的平均中心
Figure BDA0002972411650000045
Figure BDA0002972411650000046
计算第二坐标集X中参考点的平均中心
Figure BDA0002972411650000047
Figure BDA0002972411650000048
设U′是第一坐标集U中心化之后的第一点集，
Figure BDA0002972411650000049
设 X′是第二坐标集X中心化之后的第二点集，
Figure BDA00029724116500000410
计算第一点集和第二点集之间的协方差矩阵H；
Figure BDA00029724116500000411
Figure BDA00029724116500000412
i≤N；U′i是U′中具体的一个点，X′i是X′中具体的一个点；
对H进行奇异值分解得到矩阵[U,S,V]＝SVD(H)，计算得到旋转矩阵R＝VUT和平移矩 阵
Figure BDA00029724116500000413
基于尺度因子
Figure BDA00029724116500000414
来修正第一点集U′和第二点集X′之间的关系
Figure BDA0002972411650000051
得到样品台坐标系和设备坐标系的转换关系
Figure BDA0002972411650000052
因此，包含尺度因 素的转换和平移矩阵就分别变成了
Figure BDA0002972411650000053
和
Figure BDA0002972411650000054
这样，同一个点在样品台坐标系 和设备坐标系中的坐标就可以方便的进行换算。
步骤S15、获取在样品台坐标系需要表征的第一表征点集，基于转换关系获取所述第一 表征点集在设备坐标系的第二表征点集，基于所述第二表征点集在设备坐标系绘制表征点。
具体地，还包括基于三元组合材料芯片的扫描路径获取在样品台坐标系需要表征的第一 表征点集。所述扫描路径包括：顺序面扫描、S型路径面扫描或线扫描。所述三元组合材料 芯片是指结构为三角形的组合材料芯片。
如图1b所示，顺序面扫描：每次扫描都是从一侧依次扫描到另一侧，例如，从左侧扫描 到右侧，下一行仍是从左侧扫描到右侧，生成三角形区域内均匀分布的表征点序列，直线连 接的顺序即为表征点序列的顺序，也即表征时扫描的顺序，点的密度由Patternnumber(扫描 规模数)控制，即输入的数值为最贴近三角形边界一行的表征点数量，而其余每行的表征点 数量以等差数列的形式排满整个三角形，表征点最外侧连成的三角形边长为
Figure BDA0002972411650000056
Figure BDA0002972411650000055
例如样品边长和Pattern number均为20时，总的表征点数为210，表征点构 成三角形的边长为19。此图为软件生成的在真实坐标系中的示意图，图中直线连接的顺序即 为表征点序列的顺序，也即表征时扫描的顺序。
如图1c所示，于一实施例中，S型路径面扫描：为方便部分表征仪器设置，生成S型走 向的扫描路径(表征点序列)可以减少位移台来回移动的距离，提升表征效率。例如下方起 始第一行是从左至右扫描，第二行是从右至左扫描，第三行是从左至右扫描。
如图1d所示，于一实施例中，线扫描：即根据感兴趣的位置输入起始终止点及扫描点数， 生成在一条直线上的表征序列。不同的扫描路径方便适应不同的样品形状、规格以及实验需 求。
如图1e所示，于一实施例中，还包括断点续测：在实际的实验过程中，可能因为各种原 因导致测试中断，选中此选项时，可以输入中断点的序号，则软件输出的坐标序列会从中断 处开始，并在示意图中进行标记。可以随时随地中断和继续实验。
具体地，还包括：对于非线性分布的三元组合材料芯片样品按照摩尔百分比转换方式获 取第一表征点集，以生成在三元相图空间内均匀分布的第二表征点集。
具体地，所述对于非线性分布的三元组合材料芯片样品按照摩尔百分比转换方式获取第 一表征点集，以生成在三元相图空间内均匀分布的第二表征点集包括：
计算样品台坐标系下点(x，y)各个元素成分的摩尔量，计算样品台坐标系下点(x，y) 各个元素成分的摩尔分数；
计算与样品台坐标系下点(x，y)对应的设备坐标系下点(xU,yU)各个元素成分的摩尔量， 计算设备坐标系下点(xU,yU)各个元素成分的摩尔分数；
基于样品台坐标系下点(x，y)各个元素成分的摩尔分数等于设备坐标系下点(xU,yU)各 个元素成分的摩尔分数解得设备坐标系下点(xU,yU)的坐标。
例如，如图1f所示，对于三元组合材料芯片来说，根据制备的原理，每一种组分的绝对 量沿三角形高线方向线性变化，如果三个顶点成分的物质的量相同，则三种元素的摩尔分数 也沿三角形高线线性变化，即设备坐标系中的表征点序列可以等价地对应到以摩尔分数为坐 标的相图中；而如果三个顶点所制备成分的物质的量不同，则摩尔分数不再线性变化。此时 若希望在相图中确定表征点的分布，就需要增加一步将其映射到设备坐标系中。
在样品台坐标系中，设三角形左下角顶点A为原点，AC边为x方向，三角形位于第一象限，边长为s，三个顶点的元素分别为A,B,C,可得三角形区域内任意点(x,y)的三种组分摩尔量n以及各个元素成分的摩尔分数x，nA为点(x,y)A元素的摩尔量；nB为点(x,y)B元 素的摩尔量；nC为点(x,y)C元素的摩尔量；xA为点(x,y)A元素的摩尔分数；xB为点(x,y)B 元素的摩尔分数；xC为点(x,y)C元素的摩尔分数。
Figure BDA0002972411650000061
Figure BDA0002972411650000062
Figure BDA0002972411650000063
ntotal＝nA+nB+nC
Figure BDA0002972411650000064
Figure BDA0002972411650000065
Figure BDA0002972411650000066
对于设备坐标系下三角形区域的点(xU,yU),可得其摩尔量，但需要考虑顶点的物质的量 (分别为A,B,C)，
Figure BDA0002972411650000067
为点(xU,yU)A元素的摩尔量；
Figure BDA0002972411650000068
为点(xU,yU)B元素的摩尔量；
Figure BDA0002972411650000069
为 点(xU,yU)C元素的摩尔量；
Figure BDA00029724116500000610
为点(xU,yU)A元素的摩尔分数；
Figure BDA00029724116500000611
为点(xU,yU)B元素的摩尔 分数；
Figure BDA0002972411650000071
为点(xU,yU)C元素的摩尔分数。
Figure BDA0002972411650000072
Figure BDA0002972411650000073
Figure BDA0002972411650000074
Figure BDA0002972411650000075
Figure BDA0002972411650000076
Figure BDA0002972411650000077
Figure BDA0002972411650000078
解方程组
Figure BDA0002972411650000079
Figure BDA00029724116500000710
Figure BDA00029724116500000711
即可得到(xU,yU)。
如图1g所示，在配套软件中生成的示意图如下，点击任意表征点可显示其坐标和三种组 分的摩尔分数，图中所示情形为A＝1.0,B＝0.7,C＝0.5。
如图1h所示，于一实施例中，本发明的材料样品坐标系确定和转换及表征点方法包括： 在材料样品表面打上预设数量的标记作为参考点；获取所述参考点在样品台坐标系的坐标为 第一坐标集U；获取所述参考点在设备坐标系的坐标为第二坐标集X。基于所述第一坐标集 U和第二坐标集X通过预设坐标系转换算法计算所述样品台坐标系和设备坐标系的转换关系， 所述预设坐标系转换算法为基于奇异值分解对两个点集的转换矩阵进行最小二乘法拟合算法。 基于扫描路径获取在样品台坐标系需要表征的第一表征点集，所述扫描路径包括：顺序面扫 描、S型路径面扫描、线扫描。对于非线性分布的样品按照摩尔百分比转换方式获取第一表 征点集，以生成均匀分布的第二表征点集。基于所述第二表征点集生成包含所述第二表征点 集坐标的文件，基于所述文件绘制示意图。对于线性分布的样品获取在样品台坐标系需要表 征的第一表征点集，基于转换关系获取所述第一表征点集在设备坐标系的第二表征点集，基 于所述第二表征点集生成包含所述第二表征点集坐标的文件，基于所述文件绘制示意图。
如图2所示，于一实施例中，本发明的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成系统， 包括标记模块21、第一获取模块22、第二获取模块23、转换模块24和绘制模块25；所述标 记模块用于在材料样品表面打上预设数量的标记作为参考点；所述第一获取模块用于获取所 述参考点在样品台坐标系的坐标为第一坐标集U；所述第二获取模块用于获取所述参考点在 设备坐标系的坐标为第二坐标集X；所述转换模块用于基于所述第一坐标集U和第二坐标集 X通过预设坐标系转换算法计算所述样品台坐标系和设备坐标系的转换关系；所述绘制模块 用于获取在样品台坐标系需要表征的第一表征点集，基于转换关系获取所述第一表征点集在 设备坐标系的第二表征点集，基于所述第二表征点集在设备坐标系绘制表征点。
需要说明的是：标记模块21、第一获取模块22、第二获取模块23、转换模块24和绘制 模块25的结构和原理与上述材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法中的步骤一一对 应，故在此不再赘述。
需要说明的是，应理解以上系统的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实 现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软 件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理 元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，某一模块可以为单独设立 的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式 存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上某一模块的功能。 其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这 里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的 各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完 成。
例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个 或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个 微处理器(Micro Processor Uint，简称MPU)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代 码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(CentralProcessing Unit， 简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系 统(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。
于本发明一实施例中，本发明还包括一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序， 该程序被处理器执行时实现上述任一所述材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算 机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序 在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟 或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
如图3所示，于一实施例中，本发明的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成装置包 括：处理器31和存储器32；所述存储器32用于存储计算机程序；所述处理器31与所述存 储器32相连，用于执行所述存储器32存储的计算机程序，以使所述材料样品坐标系确定和 转换及表征点生成装置执行任一所述的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法。
具体地，所述存储器32包括：ROM、RAM、磁碟、U盘、存储卡或者光盘等各种可以 存储程序代码的介质。
优选地，所述处理器31可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit， 简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称 ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程 逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
于一实施例中，本发明的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成系统，包括上述的接 收装置和图像接收端。
综上所述，本发明材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法、系统、装置，用于高 通量薄膜实验样品在不同坐标系中位置的确定以及高通量表征点的生成。所以，本发明有效 克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技 术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡 所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等 效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取材料样品表面上预设数量的标记，并将所述标记作为参考点；
获取所述参考点在样品台坐标系的坐标为第一坐标集U；
获取所述参考点在设备坐标系的坐标为第二坐标集X；
基于所述第一坐标集U和第二坐标集X通过预设坐标系转换算法计算所述样品台坐标系和设备坐标系的转换关系；
获取在样品台坐标系需要表征的第一表征点集，基于转换关系获取所述第一表征点集在设备坐标系的第二表征点集，基于所述第二表征点集在设备坐标系绘制表征点。
2.根据权利要求1所述的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法，所述预设坐标系转换算法为基于奇异值分解对两个点集的转换矩阵进行最小二乘法拟合算法。
3.根据权利要求1所述的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法，所述基于所述第一坐标集U和第二坐标集X通过预设坐标系转换算法计算所述样品台坐标系和设备坐标系的转换关系包括：
设第一坐标集U的参考点的坐标向量为
Figure FDA0002972411640000011
其中
Figure FDA0002972411640000012
设第二坐标集X的参考点的坐标向量为
Figure FDA0002972411640000013
其中
Figure FDA0002972411640000014
计算第一坐标集U中参考点的平均中心
Figure FDA0002972411640000015
Figure FDA0002972411640000016
计算第二坐标集X中参考点的平均中心
Figure FDA0002972411640000017
Figure FDA0002972411640000018
设U′是第一坐标集U中心化之后的第一点集，
Figure FDA0002972411640000019
设X′是第二坐标集X中心化之后的第二点集，
Figure FDA00029724116400000110
计算第一点集和第二点集之间的协方差矩阵H；
Figure FDA00029724116400000111
Figure FDA00029724116400000112
U′i是U′中具体的一个点，Xi′是X′中具体的一个点；
对H进行奇异值分解得到矩阵[U,S,V]＝SVD(H)，计算得到旋转矩阵R＝VUT和平移矩阵
Figure FDA00029724116400000113
基于尺度因子
Figure FDA00029724116400000114
来修正第一点集U′和第二点集X′之间的关系
Figure FDA00029724116400000115
得到样品台坐标系和设备坐标系的转换关系
Figure FDA0002972411640000021
4.根据权利要求1所述的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法，还包括基于扫描路径获取在样品台坐标系需要表征的第一表征点集。
5.根据权利要求4所述的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法，所述扫描路径包括：顺序面扫描、S型路径面扫描或线扫描。
6.根据权利要求1所述的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法，还包括：对于非线性分布的样品按照摩尔百分比转换方式获取第一表征点集，以生成均匀分布的第二表征点集。
7.根据权利要求6所述的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法，所述对于非线性分布的样品按照摩尔百分比转换方式获取第一表征点集，以生成均匀分布的第二表征点集包括：
计算样品台坐标系下点(x，y)各个元素成分的摩尔量，计算样品台坐标系下点(x，y)各个元素成分的摩尔分数；
计算与样品台坐标系下点(x，y)对应的设备坐标系下点(xU,yU)各个元素成分的摩尔量，计算设备坐标系下点(xU,yU)各个元素成分的摩尔分数；
基于样品台坐标系下点(x，y)各个元素成分的摩尔分数等于设备坐标系下点(xU,yU)各个元素成分的摩尔分数解得设备坐标系下点(xU,yU)的坐标。
8.一种材料样品坐标系确定和转换及表征点生成系统，其特征在于，包括：标记模块、第一获取模块、第二获取模块、转换模块和绘制模块；
所述标记模块用于获取材料样品表面上预设数量的标记，并将所述标记作为参考点；
所述第一获取模块用于获取所述参考点在样品台坐标系的坐标为第一坐标集U；
所述第二获取模块用于获取所述参考点在设备坐标系的坐标为第二坐标集X；
所述转换模块用于基于所述第一坐标集U和第二坐标集X通过预设坐标系转换算法计算所述样品台坐标系和设备坐标系的转换关系；
所述绘制模块用于获取在样品台坐标系需要表征的第一表征点集，基于转换关系获取所述第一表征点集在设备坐标系的第二表征点集，基于所述第二表征点集在设备坐标系绘制表征点。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行，以实现权利要求1至7中任一项所述材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法。
10.一种材料样品坐标系确定和转换及表征点生成装置，其特征在于，包括：处理器和存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器与所述存储器相连，用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述材料样品坐标系确定和转换及表征点生成装置执行权利要求1至7中任一项所述的材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法。
CN202110266956.6A 2021-03-11 2021-03-11 材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法、系统、装置 Active CN113270155B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110266956.6A CN113270155B (zh) 2021-03-11 2021-03-11 材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法、系统、装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110266956.6A CN113270155B (zh) 2021-03-11 2021-03-11 材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法、系统、装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113270155A true CN113270155A (zh) 2021-08-17
CN113270155B CN113270155B (zh) 2023-04-07

Family

ID=77227825

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110266956.6A Active CN113270155B (zh) 2021-03-11 2021-03-11 材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法、系统、装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113270155B (zh)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101699313A (zh) * 2009-09-30 2010-04-28 北京理工大学 基于摄像机和三维激光雷达的外部参数标定方法及系统
CN104215206A (zh) * 2014-09-28 2014-12-17 东南大学 一种双机器人协作系统的基坐标标定方法
CN105225909A (zh) * 2015-09-17 2016-01-06 北京大学 一种扫描电镜样品台定位装置及其定位方法
CN106254845A (zh) * 2015-10-20 2016-12-21 深圳超多维光电子有限公司 一种裸眼立体显示的方法、装置及电子设备
CN110197461A (zh) * 2019-06-06 2019-09-03 上海木木聚枞机器人科技有限公司 一种坐标转换关系确定方法、装置、设备和存储介质
CN111477954A (zh) * 2020-04-22 2020-07-31 西湖大学 一种高浓度再稀释电解液及其制备方法
CN111929339A (zh) * 2020-08-13 2020-11-13 复纳科学仪器(上海)有限公司 一种基于3d点云的扫描电子显微镜自动扫描方法及系统
CN112149328A (zh) * 2020-09-18 2020-12-29 南京理工大学 一种用于模拟分子化学趋向运动的程序算法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101699313A (zh) * 2009-09-30 2010-04-28 北京理工大学 基于摄像机和三维激光雷达的外部参数标定方法及系统
CN104215206A (zh) * 2014-09-28 2014-12-17 东南大学 一种双机器人协作系统的基坐标标定方法
CN105225909A (zh) * 2015-09-17 2016-01-06 北京大学 一种扫描电镜样品台定位装置及其定位方法
CN106254845A (zh) * 2015-10-20 2016-12-21 深圳超多维光电子有限公司 一种裸眼立体显示的方法、装置及电子设备
CN107566822A (zh) * 2015-10-20 2018-01-09 深圳超多维光电子有限公司 一种裸眼立体显示的方法、装置及电子设备
CN110197461A (zh) * 2019-06-06 2019-09-03 上海木木聚枞机器人科技有限公司 一种坐标转换关系确定方法、装置、设备和存储介质
CN111477954A (zh) * 2020-04-22 2020-07-31 西湖大学 一种高浓度再稀释电解液及其制备方法
CN111929339A (zh) * 2020-08-13 2020-11-13 复纳科学仪器(上海)有限公司 一种基于3d点云的扫描电子显微镜自动扫描方法及系统
CN112149328A (zh) * 2020-09-18 2020-12-29 南京理工大学 一种用于模拟分子化学趋向运动的程序算法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MAHSA BAYATI ET AL.: ""Parallel Methods for Protein Coordinate Conversion"", 《PROQ ST LLC(2015)》 *
李群明 等: ""基于双全站仪的中子谱仪样品台位姿标定方法"", 《测控技术》 *
王凯 等: ""基于IDL的中子谱仪样品台运动仿真"", 《传感器与微系统》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113270155B (zh) 2023-04-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109732228B (zh) 一种激光振镜精度校正方法、装置及系统
US7830374B2 (en) System and method for integrating dispersed point-clouds of multiple scans of an object
CN110009667B (zh) 基于罗德里格斯变换的多视点云全局配准方法
CN112884902B (zh) 一种面向点云配准的标靶球位置优化方法
TW201531871A (zh) 點雲模型貼圖系統及方法
US20070052974A1 (en) Three-dimensional modeling from arbitrary three-dimensional curves
CN112802124A (zh) 多台立体相机的标定方法及装置、电子设备及存储介质
CN113012226B (zh) 相机位姿的估计方法、装置、电子设备及计算机存储介质
US10121279B1 (en) Systems and methods for generating a mesh
CN111179351B (zh) 一种参数标定方法及其装置、处理设备
US20050053304A1 (en) Method and device for the correction of a scanned image
CN117315042A (zh) 面向工业现场的结构光系统快速标定方法
CN113270155B (zh) 材料样品坐标系确定和转换及表征点生成方法、系统、装置
CN110715855A (zh) 一种自动获取圆柱体试件在加载过程中体积和应变云图的方法
CN112700480B (zh) 一种面向小尺寸物体旋转扫描的点云快速配准方法及应用
CN110006374A (zh) 一种通过多维插值获取图像基准的cfrp粗糙度测量方法
CN109035238A (zh) 一种面向自由曲面零件的加工余量离线分析方法
CN112254681B (zh) 一种发散型多线激光投影测量仿真系统及其实现方法
Ackermann et al. Digital photogrammetry for high precision 3D measurements in shipbuilding field
CN114818309A (zh) 一种基于离散点表示的二维标量场插值方法、装置及计算机设备
Hafeez et al. Performance evaluation of patterns for image-based 3D model reconstruction of textureless objects
van Smaalen Three-dimensional Patterson function for the Al 6 CuLi 3 quasicrystal
Novikov et al. Creating digital models of paleontological sample by photogrammetry and computed tomography
CN101261730A (zh) 影象的数字化大比例尺成图方法
Concas et al. Identifying the lights position in photometric stereo under unknown lighting

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