CN113624130A - 光路系统标定方法、设备、计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种光路系统标定方法、设备、计算机可读存储介质。本申请光路系统标定方法包括：获取标定范围内的高度信息数据集及对应的像点坐标数据集；对像点坐标数据集进行拟合处理得到拟合数据集；根据高度信息数据集、拟合数据集计算得到目标函数集；根据目标函数集选取分段节点；根据分段节点将标定范围划分为多个子区域，分别对每个子区域拟合；根据拟合后的子区域对待测面进行标定。本申请提供的光路系统标定方法，通过将标定范围划分为多个子区域分别进行拟合，避免对标定范围内的全部像点坐标进行拟合造成参数耦合，使每个子区域的拟合曲线都尽量贴近实际的高度值，从而提高了标定精度，保证最小拟合误差。
Description
技术领域
本发明涉及光学测量技术领域，尤其涉及一种光路系统标定方法、设备、计算机可读存储介质。
背景技术
相关技术中，运用三角法原理进行测量的激光测量系统在几何测量、精密测量中应用十分广泛，在精密测量过程中，影响测量结果精确度的因素有很多，其中，测量系统的标定精度是主要的影响因素。
常规的标定方法直接对范围内的所有参数进行标定，使得激光测量系统的标定模型复杂，或者激光测量系统的各个参数发生耦合，影响了激光测量系统的标定，导致最终激光测量系统的测量精确度低。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种光路系统标定方法，能够在不对原始标定数据作修改的前提下，将标定范围划分为多个子区域分别进行拟合，实现精确度更高的光路系统标定。
第一方面，本申请提供了一种光路系统标定方法，应用于光路系统，光路系统包括基准面、待测面，所述待测面位于所述基准面的一侧，所述光路系统标定方法包括：
获取标定范围内的高度信息数据集，并获取对应的像点坐标数据集；其中，高度信息数据集包括多个高度信息数据，所述高度信息数据为所述基准面到待测面的距离；
对所述像点坐标数据集进行拟合处理得到拟合数据集；
根据所述高度信息数据集、所述拟合数据集计算得到目标函数集；
根据所述目标函数集选取分段节点；
根据所述分段节点将所述标定范围划分为多个子区域，分别对每个所述子区域拟合；
根据拟合后的所述子区域对所述待测面进行标定。
本申请实施例中光路系统标定方法包括如下技术效果：通过光路系统获取高度信息数据集、像点坐标数据集，并计算得到拟合数据集，根据拟合数据集、高度信息数据集计算得到目标函数集，在目标函数集中选取分段节点，最后根据分段节点将标定范围划分为多个子区域，分别对每个子区域拟合，使每个子区域的拟合曲线都尽量贴近实际的高度值，可以避免参与拟合的像点坐标过多，拟合曲线与离散值的误差和大，从而影响拟合的准确度。
在一些实施例中，所述获取标定范围内的高度信息数据集，包括：
按照多个预设距离控制待测面与基准面的间距，并生成多个高度信息数据；
根据所述多个高度信息数据得到高度信息数据集。
在一些实施例中，所述光路系统还包括感光模块，所述获取对应的像点坐标信息数据集，包括：
提取所述待测面反射至所述感光模块的多个光斑条纹中心点，以得到多个像点坐标数据；
根据所述多个像点坐标数据得到像点坐标数据集。
在一些实施例中，所述对所述像点坐标进行拟合处理得到拟合数据集，包括：
根据预设的二阶多项式模型对所述像点坐标数据集进行拟合，以得到拟合数据集。
在一些实施例中，所述拟合数据集包括多个拟合数据，所述根据所述高度信息数据集、所述拟合数据集计算得到目标函数集，包括：
根据所述高度信息数据和所述拟合数据得到目标函数值；
根据多个目标函数值得到目标函数集。
在一些实施例中，预定义至少一个节点，所述节点分别对应于所述像点坐标数据集中的一个像点坐标数据，所述根据高度信息数据和拟合数据得到目标函数值，包括：
所述节点遍历所述像点坐标数据集中的每个像点坐标数据，以得到由所述节点划分的多个待定区域组合，计算得到每个待定区域组合的目标函数值。
在一些实施例中，所述根据所述目标函数集选取分段节点，包括：
获取所述目标函数集中的最小目标函数值；
根据所述最小目标函数值得到对应的所述分段节点。
在一些实施例中，所述根据所述分段节点将标定范围划分子区域，分别对每个子区域拟合，包括：
根据所述分段节点将标定范围划分为多个子区域；
根据每个所述子区域对应的所述像点坐标数据分别对多个所述子区域进行拟合处理，以得到多个子拟合数据集；
所述根据拟合后的所述子区域对所述待测面进行标定，包括：
根据所述子拟合数据集对所述待测面进行标定。
第二方面，本申请还提供了一种计算机可读取介质，所述计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如第一方面所述的光路系统标定方法。
第三方面，本申请还提供可一种设备，所述设备包括：处理器；存储器，其上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序；其中，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述的光路系统标定方法的步骤。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明做进一步的说明，其中：
图1为本申请实施例一种光路系统标定方法的流程图；
图2为本申请实施例一种光路系统标定方法的示意图；
图3为本申请再一实施例一种光路系统标定方法的流程图；
图4为本申请实施例一种设备的框架图；
附图标记：1、光路系统；11、激光器；12、聚焦透镜；2、设备；21、处理器；22、存储器。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，若干的含义是一个以上，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
本发明的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
需要说明的是，在下列各实施例中，标定表示根据成像关系，求解光路系统中的测量参数，确定系统测量模型的过程。
光路系统的测量参数及模型直接影响测量的准确度，因此，对光路系统的标定是决定测量精度的关键环节，同时，选择合适的测量模型可以提高测量的精度和速度。基于此，本申请实施例提供了一种光路系统标定方法、设备、计算机可读存储介质。
请参阅图1，本申请提供了一种光路系统标定方法，应用于光路系统，光路系统包括基准面、待测面，所述待测面位于所述基准面的一侧，所述光路系统标定方法包括：步骤S101、获取标定范围内的高度信息数据集，并获取对应的像点坐标数据集；其中，高度信息数据集包括多个高度信息数据，所述高度信息数据为所述基准面到待测面的距离；步骤S102、对所述像点坐标数据集进行拟合处理得到拟合数据集；步骤S103、根据所述高度信息数据集、所述拟合数据集计算得到目标函数集；步骤S104、根据所述目标函数集选取分段节点；步骤S105、根据所述分段节点将所述标定范围划分为多个子区域，分别对每个所述子区域拟合；步骤 S106、根据拟合后的所述子区域对待测面进行标定。
请参阅图2，在本实施例中，光路系统1中包括激光器11、聚焦透镜12、传感器。激光器11发射的光束入射到标定范围内的平面上，所述标定范围为待测面的可移动范围，即光路系统1的可测量范围。所述平面包括待测面和基准面，其中，H所在的水平面为待测面，O所在的水平面为基准面，P为基准面成像点，N为待测面成像点，θ为从基准面反射的激光与竖直方向的夹角，α为从基准面反射的激光与传感器成像平面的夹角。待测面和基准面分别对入射激光进行反射得到两束反射激光，反射激光经过聚焦透镜12后入射至传感器并成像。传感器接收由待测面和基准面反射的两束激光，在成像平面上生成相应的激光条纹，其中，基准面在传感器中成像的位置不变，而与基准面不同距离的待测面在传感器中成像的条纹位置不同，具体表现为纵坐标不同。因此，通过计算待测面在与基准面不同高度下对应的条纹纵坐标，可以得出在标定范围内，待测面高度与条纹纵坐标的关系式，从而实现在光路系统1的标定范围内对待测区域进行标定。
具体的，在标定范围内，对待测面高度进行逐一改变，并获取高度信息数据组成高度信息数据集，所述高度信息数据为实际物理测量得到的待测面到基准面的高度信息数据。待测面高度改变的同时，反射激光在传感器中的成像位置发生变化，即传感器图像中的光条纹随着待测面的移动也发生移动，不同的高度信息数据对应图像上的条纹坐标不同。记录每个待测面高度对应的条纹的坐标数据，即可得到高度信息数据集及对应的像点坐标数据集，所述像点坐标数据集为不同条纹的纵坐标数据的集合。
可以理解的，本实施例中建立参数模型对测量区域进行标定，需要采用函数表达式表达像点坐标数据与高度信息数据的关系，即对像点坐标数据集进行拟合。具体的，拟合指的是把一系列的离散点，用一条光滑的曲线连接起来，连接离散值的曲线有无数种可能，因此拟合的方式也有很多种，拟合得到的曲线可以用函数式表达。上述像点坐标数据为离散值，通过对像点坐标数据集的离散值计算得到拟合数据集，所述拟合数据集在整体上靠近实际的高度信息数据。在实际的测量工作中，由于光路系统1中存在激光抖动、透镜畸变，激光检索精度以及入射光束的景深限制等，线性变化的高度信息数据对应的像点坐标数据是非线性变化的。通过计算像点坐标数据得到的拟合数据，反映的是通过光路系统1测量模型计算像点纵坐标得到的待测面高度的期望值，通过拟合得到的高度期望值与实际高度值存在差距，为了减少拟合的期望值与实际值的差距，即提高光路系统1的测量精度，需要选取合适的拟合方式，使得拟合数据尽可能贴近实际的高度信息数据。
可以理解的，本实施例中，对像点坐标数据集进行初始拟合之后，为提高光路系统1标定的精度，需要对拟合数据进一步处理。具体的，根据高度信息数据集、拟合数据集计算得到目标函数集，目标函数集中包括多个目标函数，所述目标函数为多个高度信息数据与相应的拟定数据差值的绝对值的和。高度信息数据指的是实际物理测量得到的高度值，拟合数据指的是通过光路系统1测量的高度期望值，因此目标函数反映的是测量结果与实际高度之间的误差和，因此目标函数集可以直观地体现出不同拟合数据集到高度信息数据集的误差，从而指导根据所述目标函数集选取合适的分段节点。
具体的，对目标函数集进行计算处理，根据计算结果在目标函数集中选取合适的分段节点，所述分段节点将标定范围划分为多个子区域，分别对每个子区域拟合可得到不同的拟合函数。通过对每个子区域的像点坐标数据子集采取不同的拟合曲线，得到不同拟合表达式，使每个子区域的拟合曲线都尽量贴近实际的高度值，可以避免参与拟合的像点坐标过多，从而影响拟合的准确度。
本申请实施例中，通过光路系统1获取高度信息数据集、像点坐标数据集，并计算得到拟合数据集，根据拟合数据集、高度信息数据集计算得到目标函数集，在目标函数集中选取分段节点，最后根据分段节点将标定范围划分为多个子区域，分别对每个子区域拟合，使每个子区域的拟合曲线都尽量贴近实际的高度值，可以避免参与拟合的像点坐标过多，拟合曲线与离散值的误差和大，从而影响拟合的准确度。
在一些实施例中，步骤S101中“所述获取标定范围内的高度信息数据集”，包括子步骤：按照多个预设距离控制待测面与基准面的间距，并生成多个高度信息数据；根据所述多个高度信息数据得到高度信息数据集。
具体的，在光路系统1的待测区域内设置待测面、基准面，待测面位于基准面的一侧。通过改变待测面与基准面的距离，可以得到多个实际的高度信息数据，所述高度信息数据即待测面到基准面的物理高度值。在实际标定过程中，按照标定精度的需求和光路系统1的性能可以预设待测面与基准面不同的距离，以获取合适的高度信息数据组成高度信息数据集。
例如，基准面保持不变，采用螺旋位移器对待测面进行移动，预设待测面与基准面的距离为以0.5mm为固定间隔的多个数据，所述预设距离可根据实际情况进行调整。具体的，多个预设距离按次序分布，相邻次序的预设距离之差为0.5mm，且第一次序的预设距离与基准面的距离为-12.5mm，最后次序的预设距离与基准面的距离为12.5mm。可以理解的，在本实施例中，通过螺旋位移器每次步进0.5mm，使得待测面由距离基准面-12.5mm处多次步进至距离基准面12.5mm处，以得到多组高度信息数据，从而生成高度信息数据集。例如，螺旋位移器移动至0.5mm刻度，此时待测面与基准面的距离为0.5mm，即待测面的高度信息数据为0.5mm；螺旋位移器移动至1.0mm刻度，此时待测面与基准面的距离为1.0mm，即待测面的高度信息数据为1.0mm。螺旋位移器依次移动至所述的预设距离，生成与预设距离相对应的待测面到基准面的高度信息数据，根据多个高度信息数据得到高度信息数据集。
在本实施例中，标定范围为-12.5mm至12.5mm，可以理解的，在其他可能的实施方式中，标定范围还可以是其他范围，本申请对此不加以限制。
请再次参阅图2，在一些实施例中，所述光路系统1还包括感光模块，步骤S101中“所述获取对应的像点坐标信息数据集”，包括子步骤：提取所述待测面反射至所述感光模块的多个光斑条纹中心点，以得到多个像点坐标数据；根据所述多个像点坐标数据得到像点坐标数据集。
可以理解的，光路系统1中激光经待测面、基准面反射后经过聚焦透镜12后入射至传感器，通过传感器的感光模块在传感器成像平面上生成激光条纹。由于基准面保持不变，因此经基准面反射的激光生成的条纹位置坐标保持不变。螺旋位移器对待测面进行移动，即改变光路系统1中待测面到基准面的距离，根据下述三角法原理公式：
可以推出：
其中，HO为待测面到基准面的高度信息数据，H所在的水平面为待测面，O所在的水平面为基准面，P为基准面成像点，N为待测面成像点，PN为待测面成像点与基准面成像点的偏移量，OQ为从基准面反射的激光经过聚焦透镜12的成像物距，QP为从基准面反射的激光经过聚焦透镜12的成像像距，θ为从基准面反射的激光与竖直方向的夹角，α为从基准面反射的激光与传感器成像平面的夹角。
由上述三角法原理公式可知，代表待测面到基准面的高度信息数据的HO发生变化时，待测面成像点N与基准面成像点P的偏移量也将改变，即移动待测面时，待测面成像条纹的坐标也随之移动，物点与像点具有一一对应的关系。因此，在螺旋位移器移动待测面的过程中，传感器的感光模块对反射激光生成条纹，对条纹的位置进行处理，能够得到不同阶段待测面成像点的纵坐标。
具体的，由于反射激光具有厚度，经感光模块成像后生成具有一定宽度的激光条纹，在成像平面上，具有一定宽度的激光条纹占据多个像素点。为了精确计算出待测面成像条纹的纵坐标，需要对成像平面的像素点转换为相应的坐标系，根据激光条纹占据的多个像素点坐标找出中心点坐标，即提取激光条纹的中心点。
具体的，以下为提取条纹中心点的步骤：
任意像素点的坐标为(x，y)，将图像与二维高斯模板g(x,y)卷积得到一阶偏导数rx、ry，二阶偏导数rxx、ryy、rxy。根据二阶偏导数构建以下矩阵H(x,y)：
在点(x0,y0)处，上述矩阵最大特征值对应的特征向量为(nx,ny)，把光条图像的灰度分布函数r(tnx,tny)进行二阶泰勒展开，其中，t是偏移系数，则有：
常规的条纹中心特征点处的一阶导数过零点且二阶导数的幅值最大，即光条图像的法相的灰度极值点的一阶导数为0，则有：
如果(tnx,tny)∈[-0.5,0.5],且该像素点的二阶梯度值大于某一给定阈值，则确定该点为激光条纹中心点。
通过上述得到激光条纹的中心点坐标，即待测面的像点坐标数据。按照预设距离移动待测面能够得到对应的多个像点坐标数据，所述多个像点坐标数据组成像点坐标数据集。像点坐标数据集指的是不同高度的待测面在光路系统1中成像的像点坐标集合。
在一些实施例中，步骤S102、对所述像点坐标数据集进行拟合处理得到拟合数据集包括子步骤：根据预设的二阶多项式模型对所述像点坐标数据集进行拟合，以得到拟合数据集。
可以理解的，由于高度信息数据与像点坐标数据具有一一对应关系，为了对光路系统1 进行标定，需要求解出表达高度信息与像点坐标关系的函数模型。本实施例中，获取的像点坐标数据为离散值，可运用曲线拟合的方法，求解出逼近离散像点坐标的函数模型。曲线拟合指的是通过曲线比拟平面上离散点组所表示的坐标之间的函数关系的一种数据处理方法，即求解出一条拟合曲线，使像点坐标都分布在此曲线的附近，所述拟合曲线反映像点坐标的总体分布，同时该拟合曲线的函数模型与已知高度信息数据集在总体上的偏差达到最小。
具体的，本实施例采用二阶多项式模型h＝a0+a1y+a2y2作为描述像点坐标与高度信息的函数模型，其中y为像点坐标数据，h为通过二阶多项式模型求解的对应于y像点坐标数据y 的拟合数据，拟合数据指的是在已知待测面成像的条纹中心线坐标的情况下，通过光路系统 1标定的函数模型计算出的高度信息数据期望值，所述高度信息数据期望值与实际物理测量得到高度信息数据可能存在误差，这种误差称为拟合误差。为了减少拟合误差，提高光路系统1的标定精度，建立的二阶多项式模型需要选择合适的多项式系数a0、a1、a2。以下为求解多项式系数的步骤：
其中，yi为像点坐标数据，hi为拟合数据，N为参与拟合像点坐标数据个数，a0、a1、a2为求解拟合数据h的系数。求解出多项式系数a0、a1、a2后代入二阶多项式模型h＝a0+a1y+a2y2，通过像点坐标数据集即可计算得到对应的拟合数据集。
本实施例中运用二阶多项式模型作为光路系统1标定的函数模型，简化了计算模型，大大降低了求解的复杂度。
在一些实施例中，所述拟合数据集包括多个拟合数据，步骤S103、根据所述高度信息数据集、所述拟合数据集计算得到目标函数集，包括：根据所述高度信息数据和所述拟合数据得到目标函数值；根据多个目标函数值得到目标函数集。
具体的，为提高标定精度，优化多项式系数，定义实际物理测量的高度信息数据集到拟合数据集点的误差绝对值为拟合误差，所述拟合误差反映的是测量结果与实际高度之间的误差。对某一区域的像点坐标数据集进行拟合得到该区域内所有像点坐标数据与相应的高度信息书的拟合误差，对所述拟合误差求和得到目标函数，目标函数集可以直观地体现出不同区域的拟合数据集到高度信息数据集的误差。以下为求解目标函数的表达式：
其中，
为高度信息数据，
为拟合数据，G为目标函数。通过计算不同像点坐标区域的目标函数，能够得到相应的拟合误差和。所述拟合误差和即为目标函数，目标函数能够衡量该区域的标定模型的精确性。
在一些实施例中，预定义至少一个节点，所述节点分别对应于所述像点坐标数据集中的一个像点坐标数据，所述根据高度信息数据和拟合数据得到目标函数值，包括：所述节点遍历所述像点坐标数据集中的每个像点坐标数据，以得到由所述节点划分的多个待定区域组合，计算得到每个待定区域组合的目标函数值。
具体的，通过建立二阶多项式模型h＝a0+a1y+a2y2，拟合像点坐标数据集生成相应的拟合数据集，然而，通过目标函数的计算结果可知拟合数据集与实际的高度信息数据集存在拟合误差。为了减少拟合误差，本申请实施例中，通过划分标定区域为多个子区域，对每个区域分别建立系数不同的二阶多项式模型。相比于对全局标定区域进行拟合，划分子区域后对单独的子区域分别进行拟合时，由于子区域中的像点坐标数据更少，即参与拟合的坐标点更少，则能够选择合适的标定模型，使得标定的拟合曲线与实际的高度信息数据集的误差和更小。
可以理解的，在对划分子区域之前需要对用于划分子区域的分段节点求解。本实施例中，通过预定义至少一个节点，每个节点都对应于像点坐标数据集中的一个像点坐标数据。定义的每个节点都遍历像点坐标数据集中的每个像点坐标数据，所述遍历指的是，每个节点都按照某个顺序，依次对应于像点坐标数据集中每个像点坐标数据，以得到由所述节点划分的多个待定区域组合，其中，划分子区域的个数为n时，需要预定义的节点个数为n-1。其中，当所述节点对应至所述像点坐标函数集中的部分像点坐标时，所述待定区域的组合对于本实施例来说没有意义，比如，定义一个节点将标定区域划分了两个子区域时，当节点定在第一个像点坐标或最后一个像点坐标上时，无法将标定区域分成两个区域。因此，在本申请接来下的说明中，不讨论这些情况。
例如，请参阅图3，本实施例中把标定范围划分为三个子区域，则按照以下步骤求解分段节点：
步骤S201、预定义首节点yfirstNode及尾节点ylastNode；
其中yfirstNode首节点以像点坐标数据集中的yi为起点，ylastNode尾节点以yn-i为起点，其中，i是节点的脚标，为从1开始的整数，yi即第i个像点坐标数据，定义上述尾节点为初始尾节点。
步骤S202、计算待定区域组合的目标函数；
步骤S203、尾节点ylastNode脚标-1；
具体的，保持首节点不变，尾节点的脚标逐次-1，新设置的尾节点ylastNode与首节点yfirstNode形成新的待定区域组合，重新计算待定区域组合的目标函数。尾节点ylastNode倒序遍历计算目标函数值G11、G12、G13…，遍历终止条件为步骤S204、首节点与尾节点的脚标差值为1。记录遍历过程中目标函数值G11、G12、G13等多个待定区域组合的目标函数值和对应的节点yfirstNode1，ylastNode i。即当首节点与尾节点的脚标差值不为1时，则重新回到步骤S202、计算待定区域组合的目标函数；当首节点与尾节点的脚标差值为1，则执行以下步骤：
步骤S205、首节点脚标+1，重置尾节点；
步骤S206、首节点与尾节点的脚标差值为1；
当首节点与尾节点的脚标差值不为1时，则重新回到步骤S202、计算待定区域组合的目标函数；当首节点与尾节点的脚标差值为1，则执行步骤S207、生成目标函数。
例如，将首节点yfirstNode+1，尾节点ylastNode重置为初始尾节点，保持yfirstNode+1节点不变，以ylastNode倒序遍历计算目标函数值G21、G22、G23…，遍历终止条件为首节点与尾节点的脚标差值为1。记录遍历过程中目标函数G11、G12、G13…和对应的节点yfirstNode2，ylastNode i。重复以上步骤，使首节点遍历完所有像点坐标数据，终止条件为 firstNode i-lastNode＝1，即从第一个像点坐标开始遍历的首节点，按顺序遍历至倒数第二个像点坐标数据时，尾节点与首节点脚标相差为1。此时首节点、尾节点遍历了像点坐标数据集中所有的像点坐标，生成所有的待定区域组合，所述待定区域组合指的是分段节点划分子区域时可能划分的所有组合。根据上述目标函数的计算方法，代入相应的高度信息数据集、拟合数据集，求得每个待定区域组合的目标函数，组成目标函数集。
在一些实施例中，步骤S104、根据所述目标函数集选取分段节点，包括：获取所述目标函数集中的最小目标函数值；根据所述最小目标函数值得到对应的所述分段节点。
可以理解的，待定区域组合的目标函数，反映了不同待定区域组合标定的拟合数据集到高度信息数据集的误差和，即目标函数集中包含的目标函数，对应于不同的分段方法生成的待定区域组合的标定精度，目标函数越小，即对应的待定区域组合标定的拟合数据集到高度信息数据集的误差和更小。因此，选取目标函数集中最小的目标函数对应的节点为分段节点，能够有效提高光路系统1的标定精度，减小误差。
在一些实施例中，步骤S105、根据所述分段节点将标定范围划分子区域，分别对每个子区域拟合，包括：根据所述分段节点将标定范围划分为多个子区域；根据每个所述子区域对应的所述像点坐标数据分别对多个所述子区域进行拟合处理，以得到多个子拟合数据集。
具体的，根据分段节点将标定范围进行划分之后，分别对每个子区域建立二阶多项式模型，分别求解多项式系数，以得到每个子区域的标定模型以及得到不同子区域的拟合数据集。
在一些实施例中，步骤S106、根据拟合后的所述子区域对所述待测面进行标定，包括：根据所述子拟合数据集对所述待测面进行标定。
通过上述光路系统的标定方法将标定范围划分为多个子区域分别进行拟合，避免了对标定范围内的全部像点坐标数据进行拟合，由此造成的参数耦合现象，使每个子区域的拟合曲线都尽量贴近实际的高度值，从而提高了标定精度，保证最小拟合误差。
在一些实施例中，计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行上述任一实施例所述的光路系统标定方法。
请参阅图4，在一些实施例中，设备2，包括：处理器21；存储器22，其上存储有可在所述处理器21上运行的计算机程序；其中，所述计算机程序被所述处理器21执行时实现如上述中任一实施例所述的光路系统标定方法的步骤。
Claims (10)
1.光路系统标定方法，应用于光路系统，光路系统包括基准面、待测面，所述待测面位于所述基准面的一侧，其特征在于，所述光路系统标定方法包括：
获取标定范围内的高度信息数据集，并获取对应的像点坐标数据集；其中，高度信息数据集包括多个高度信息数据，所述高度信息数据为所述基准面到待测面的距离；
对所述像点坐标数据集进行拟合处理得到拟合数据集；
根据所述高度信息数据集、所述拟合数据集计算得到目标函数集；
根据所述目标函数集选取分段节点；
根据所述分段节点将所述标定范围划分为多个子区域，分别对每个所述子区域拟合；
根据拟合后的所述子区域对所述待测面进行标定。
2.根据权利要求1所述的光路系统标定方法，其特征在于，所述获取标定范围内的高度信息数据集，包括：
按照多个预设距离控制待测面与基准面的间距，并生成多个高度信息数据；
根据所述多个高度信息数据得到高度信息数据集。
3.根据权利要求2所述的光路系统标定方法，其特征在于，所述光路系统还包括感光模块，所述获取对应的像点坐标信息数据集，包括：
提取所述待测面反射至所述感光模块的多个光斑条纹中心点，以得到多个像点坐标数据；
根据所述多个像点坐标数据得到像点坐标数据集。
4.根据权利要求3所述的光路系统标定方法，其特征在于，所述对所述像点坐标进行拟合处理得到拟合数据集，包括：
根据预设的二阶多项式模型对所述像点坐标数据集进行拟合，以得到拟合数据集。
5.根据权利要求4所述的光路系统标定方法，其特征在于，所述拟合数据集包括多个拟合数据，所述根据所述高度信息数据集、所述拟合数据集计算得到目标函数集，包括：
根据所述高度信息数据和所述拟合数据得到目标函数值；
根据多个目标函数值得到目标函数集。
6.根据权利要求5所述的光路系统标定方法，其特征在于，预定义至少一个节点，所述节点分别对应于所述像点坐标数据集中的一个像点坐标数据，所述根据高度信息数据和拟合数据得到目标函数值，包括：
所述节点遍历所述像点坐标数据集中的每个像点坐标数据，以得到由所述节点划分的多个待定区域组合，计算得到每个待定区域组合的目标函数值。
7.根据权利要求6所述的光路系统标定方法，其特征在于，所述根据所述目标函数集选取分段节点，包括：
获取所述目标函数集中的最小目标函数值；
根据所述最小目标函数值得到对应的所述分段节点。
8.根据权利要求7所述的光路系统标定方法，其特征在于，所述根据所述分段节点将标定范围划分子区域，分别对每个子区域拟合，包括：
根据所述分段节点将标定范围划分为多个子区域；
根据每个所述子区域对应的所述像点坐标数据分别对多个所述子区域进行拟合处理，以得到多个子拟合数据集；
所述根据拟合后的所述子区域对所述待测面进行标定，包括：
根据所述子拟合数据集对所述待测面进行标定。
9.计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于：执行权利要求1至8中任一项所述的光路系统标定方法。
10.设备，其特征在于，包括：处理器；
存储器，其上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序；其中，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的光路系统标定方法的步骤。
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