CN115839675A - 一种物体轮廓线的识别系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种物体轮廓线的识别系统，所述系统包括激光器、图像传感器、存储有计算机程序的存储器和处理器，所述激光器用于发出激光以照射被测物体，所述图像传感器用于基于被测物体反射的激光以获取被测物体的轮廓图像并传输给处理器，存储器中存储有网格‑仿射参数对应表，存储器对接收到的轮廓图像执行如下步骤：对轮廓图像进行采样，获取初始轮廓点列表，获取任一初始轮廓点对应的仿射参数，基于仿射参数获取目标轮廓点，从而获取目标轮廓线，提高了计算效率。

Description

一种物体轮廓线的识别系统

技术领域

本发明涉及视觉测量技术领域，特别是涉及一种物体轮廓线的识别系统。

背景技术

目前，需要对很多产品进行轮廓监测，例如对手机屏幕进行监测，检测手机屏幕玻璃的平整度、厚度、弧度等，精准识别玻璃上的崩边、麻点、脏污等表面缺陷，在进行轮廓监测过程中，往往会用到激光器和图像传感器，图像传感器用于获取被测物体的轮廓图像，但现实生活中，图像传感器将三维世界中的点映射到二维图像平面的过程需要用到相机模型，相机模型最简单有效的模型是针孔模型，从世界坐标系到相机坐标系，由于图像传感器的引动等情况会有外参的变换，同时，为了更好成像，在图像传感器的前方有透镜，从而产生了畸变；从相机坐标系到像素坐标系会经过内参的变化，因此，在进行矫正过程中，也需要对内参、畸变、外参进行3步矫正，会经过线性和非线性的计算，计算较为繁琐。

发明内容

针对上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种物体轮廓线的识别系统，所述系统包括激光器、图像传感器、存储有计算机程序的存储器和处理器，其中，所述激光器用于发出激光以照射被测物体，所述图像传感器用于基于被测物体反射的激光以获取被测物体的轮廓图像并传输给处理器，存储器中还存储有网格-仿射参数对应表（O_i，f_i），其中，O_i是第i个网格，f_i是O_i对应的仿射参数，f_i={f_i1，f_i2，…，f_ij，…，f_i6}，f_ij是f_i中第j个仿射参数因子，j的取值范围是1到6，当所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：

S100，对接收的轮廓图像进行采样，获取轮廓图像中原始轮廓线对应的初始轮廓点列表D={D₁，D₂，…，D_i，…，D_s}，D_i=（x_Di，y_Di），D_i是对轮廓图像中原始轮廓线进行采样的第i个初始轮廓点，x_Di是D_i在像素坐标系下x轴的坐标值，y_Di是D_i在像素坐标系y轴的坐标值，i的取值范围是1到s，s是采样的初始轮廓点的数量；

S200，对初始轮廓点D_i，获取D_i所在的网格O_i并基于网格-仿射参数对应表（O_i，f_i）获取O_i对应的仿射参数f_i；

S300，通过下式获取D_i在光平面坐标系下对应的目标轮廓点A_i=（X_Ai,Y_Ai），其中，X_Ai是光平面坐标系下A_i在X轴的坐标值，Y_Ai是光平面坐标系下A_i在Y轴的坐标值，

；

S400，基于目标轮廓点A_i，获取与原始轮廓线对应的目标轮廓线。

本发明至少具有以下有益效果：综上，本发明通过对轮廓图像进行采样获取初始轮廓点列表，基于网格-仿射参数对应表，获取每一初始轮廓点所在网格对应的仿射参数，基于该仿射参数实现从像素坐标系到光平面坐标系的变换，将原本处于弯曲网格的初始轮廓点变成处于垂直网格的目标轮廓点，从而获取光平面坐标系的目标轮廓线，并且避免了现有技术中使用的畸变、外参、内参等进行矫正，本发明使用位操作、4个乘法和4个加法的线性运算就可以获取目标轮廓点，代替了原本3步的线性和非线性叠加的运算，大大提高了计算的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的本发明实施例提供的一种物体轮廓线的识别系统执行一段计算机程序时的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供一种物体轮廓线的识别系统，所述系统包括激光器、图像传感器、存储有计算机程序的存储器和处理器，其中，所述激光器用于发出激光以照射被测物体，所述图像传感器用于基于被测物体反射的激光以获取被测物体的轮廓图像并传输给处理器，存储器中还存储有网格-仿射参数对应表（O_i，f_i），其中，O_i是第i个网格，f_i是O_i对应的仿射参数，f_i={f_i1，f_i2，…，f_ij，…，f_i6}，f_ij是f_i中第j个仿射参数因子，j的取值范围是1到6，如图1所示，当所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：

S100，对接收的轮廓图像进行采样，获取轮廓图像中原始轮廓线对应的初始轮廓点列表D={D₁，D₂，…，D_i，…，D_s}，D_i=（x_Di，y_Di），D_i是对轮廓图像中原始轮廓线进行采样的第i个初始轮廓点，x_Di是D_i在像素坐标系下x轴的坐标值，y_Di是D_i在像素坐标系y轴的坐标值，i的取值范围是1到s，s是采样的初始轮廓点的数量。

具体地，本领域技术人员知晓，现有技术中任何一种对轮廓图像进行采样的方法均属于本发明保护范围，此处不再赘述。

进一步地，所述采样的轮廓点的数量s可根据实际需求确定，所述轮廓点的采样数量s越大，获取的像素坐标系下的目标轮廓线越精确。

S200，对初始轮廓点D_i，获取D_i所在的网格O_i并基于网格-仿射参数对应表（O_i，f_i）获取O_i对应的仿射参数f_i。

具体地，所述轮廓图像被划分成多个网格，获取初始轮廓点D_i所在的网格O_i，并查找网格-仿射参数对应表（O_i，f_i），找到网格O_i对应的仿射参数f_i。

S300，通过下式获取D_i在光平面坐标系下对应的目标轮廓点A_i=（X_Ai,Y_Ai），其中，X_Ai是光平面坐标系下A_i在X轴的坐标值，Y_Ai是光平面坐标系下A_i在Y轴的坐标值：

。

从而，基于上式可以得到X_Ai=f_i1*x_Di+f_i2*y_Di+f_i3；Y_Ai=f_i4*x_Di+f_i5*y_Di+f_i6；通过4个加法和4个乘法计算出目标轮廓点的位置。

S400，基于目标轮廓点A_i，获取与原始轮廓线对应的目标轮廓线。

基于上述内容，本发明通过对轮廓图像进行采样获取初始轮廓点列表，基于网格-仿射参数对应表，获取每一初始轮廓点所在网格对应的仿射参数，基于该仿射参数实现从像素坐标系到光平面坐标系的变换，将原本处于弯曲网格的初始轮廓点变成处于垂直网格的目标轮廓点，从而获取光平面坐标系的目标轮廓线，并且避免了现有技术中使用的畸变、外参、内参等进行矫正，本发明使用位操作、4个乘法和4个加法的线性运算就可以获取目标轮廓点，代替了原本3步的线性和非线性叠加的运算，大大提高了计算的效率。

具体地，本发明还包括通过如下步骤获得网格-仿射参数对应表（O_i，f_i）：

S001，将预设轮廓图像划分为m*n个网格，获取第一网格列表O={O₁，O₂，…，O_k，…，O_m*n}，O_k是划分的第k个第一网格，k的取值范围是1到m*n，所述第一网格大小为2^t*2^g，其中，t为网格长度因子，g为网格高度因子，且t、g均为正整数。

具体地，将第一网格的长度和宽度均设置为2的指数形式，便于在进行初始轮廓点的检索时仅需要位操作就能检索到对应的网格，更加快速地获取初始轮廓点对应的网格。

进一步的，m=m=⌈w/2^t⌉，n=⌈h/2^g⌉，其中，⌈⌉为向上取整操作函数，所述轮廓图像的分辨率为w*h。

S002，对O_k，获取网格O_k的四个角点O_k1，O_k2，O_k3，O_k4，其中，O_k1=（x_OK1，y_Ok1），O_k2=（x_OK2，y_Ok2），O_k3=（x_OK3，y_Ok3），O_k4=（x_OK4，y_Ok4），x_Ok1是O_k1在像素坐标系x轴方向上的坐标值，x_Ok2是O_k2在像素坐标系x轴方向上的坐标值，x_Ok3是O_k3在像素坐标系x轴方向上的坐标值，x_Ok4是O_k4在像素坐标系x轴方向上的坐标值，y_Ok1是O_k1在像素坐标系y轴方向上的坐标值，y_Ok2是O_k2在像素坐标系y轴方向上的坐标值，y_Ok3是O_k3在像素坐标系y轴方向上的坐标值，y_Ok4是O_k4在像素坐标系y轴方向上的坐标值。

S003，获取O_K1在光平面坐标系下对应的真实角点C_k1、O_K2对应的真实角点C_k2，O_K3对应的真实角点C_k3，O_K4对应的真实角点C_k4，其中，C_k1=（X_Ck1，Y_Ck1），C_k2=（X_Ck2，Y_Ck2），C_k3=（X_Ck3，Y_Ck3），C_k4=（X_Ck4，Y_Ck4），X_Ck1是C_k1在光平面坐标系下在X轴方向上的坐标值，X_Ck2是C_k2在光平面坐标系下在X轴方向上的坐标值，X_Ck3是C_k3在光平面坐标系下在X轴方向上的坐标值，X_Ck4是C_k4在光平面坐标系下在X轴方向上的坐标值，Y_Ck1是C_k1在光平面坐标系下在Y轴方向上的坐标值，Y_Ck2是C_k2在光平面坐标系下在Y轴方向上的坐标值，Y_Ck3是C_k3在光平面坐标系下在Y轴方向上的坐标值，Y_Ck4是C_k4在光平面坐标系下在Y轴方向上的坐标值。

具体地，所述真实角点C_k1、C_k2、C_k3和C_k4是通过现有技术中任一方法计算出来的角点，在本发明中认定为真实角点，即理想情况下O_k在光平面坐标系上对应的网格的角点。

S004，通过下式获取O_k对应的仿射参数f_k，其中，f_k={f_k1，f_k2，…，f_kj，…，f_k6}：

。

S005，基于O_k对应的仿射参数f_k，获取网格-仿射参数对应表（O_i，f_i）。

综上，本发明通过将轮廓图像划分为m*n个网格，获取第一网格列表，获取任一第一网格的四个角点在像素坐标系下的位置，并通过现有技术中任一方法获取该网格在光平面坐标系下对应的四个真实角点的位置，通过公式使其实现对应，从而求得轮廓图像每一网格对应的仿射参数，本发明采用将轮廓图像划分为m*n个网格，在一网格区域内，将像素坐标系下的网格与对应的光平面坐标系的网格认定为近似相等，从而获取像素坐标系每一第一网格对应的仿射参数。

进一步地，本发明在S001后，还包括通过如下步骤获取t：

S010，初始化t和g。

S020，将预设轮廓图像按照2^t*2^g的大小进行划分，得到第二网格列表Q={Q₁，Q₂，…，Q_p，…，Q_M}，Q_p是划分的第p个第二网格，p的取值范围是1到M，M是预设轮廓图像按照2^t*2^g的大小进行划分的第二网格的数量。

S030，获取第二网格列表Q中第二网格Q_p的四个角点Q_p1、Q_p2、Q_p3、Q_p4在光平面坐标系下的目标角点J_p1、J_p2、J_p3、J_p4。

S035，获取Q_p在光平面坐标系下对应的真实网格C_p的四个真实角点C_p1、C_p2、C_p3、C_p4。

具体地，所述真实角点C_p1、C_p2、C_p3、C_p4是通过现有技术中任一方法计算出来的角点，在本发明中认定为真实角点，即理想情况下O_p在光平面坐标系上对应的网格的角点。

S040，获取第一损失值L_x={L_x1，L_x2，L_x3，L_x4}，L_x1=|X_Jp1-X_Cp1|，L_x2=|X_Jp2-X_Cp2|，L_x3=|X_Jp3-X_Cp3|，L_x4=|X_Jp4-X_Cp4|，X_Jp1是J_p1在光平面坐标系X轴方向上的坐标值，X_Jp2是J_p2在光平面坐标系X轴方向上的坐标值，X_Jp3是J_p3在光平面坐标系X轴方向上的坐标值，X_Jp4是J_p4在光平面坐标系X轴方向上的坐标值，X_Cp1是C_p1在光平面坐标系X轴方向上的坐标值，X_Cp2是C_p2在光平面坐标系X轴方向上的坐标值，X_Cp3是C_p3在光平面坐标系X轴方向上的坐标值，X_Cp4是C_p4在光平面坐标系X轴方向上的坐标值。

0S050，当L_x均满足第一预设条件时，执行S060到S070，否则，执行S080到S090。

具体的，所述第一预设条件为：L_x1到L_x4均小于第一预设误差值。

在本发明另一实施例中，所述第一预设条件为：L_x1或L_x2或L_x3或L_x4小于第一预设误差值。

S060，使得t=t+1。

S070，对t执行S020到S040，当L_x不满足第一预设条件时，输出t-1，否则，执行S060。

S080，使得t=t-1。

S090，对t执行S020到S040，当L_x满足第一预设条件时，输出t，否则，执行S080。

综上，由于通过进行的仿射变换在理论上仅能描述平行四边形变换的关系，因此当网格划分越小时，本发明的运算结果越接近理想状态下的结果，但网格越小存储的网格-仿射参数表就会越大，这样将导致内存占用的增加和检索效率的降低，不利于计算，因此，本发明基于S010到S090根据计算误差的精度和计算效率自动确定划分网格的数量。

基于S010-S090，初始化t和g，通过本发明的计算网格Q_p在光平面坐标系下四个预测角点的位置，通过现有技术中任一方法获取网格Q_p在光平面坐标系下四个真实角点的位置，获取四个预测角点和四个真实角点的第一损失值，当第一损失值满足预设第一条件时，将网格长度因子增加1，计算网格长度因子增加1后的第一损失值，若此时第一损失值不满足第一预设条件，则将此时的网格长度因子减小1进行输出，通过这样的方式，获取最接近真实情况下的最大的网格的长度，从而找到最合适的网格长度大小。

具体的，在S050后，还包括通过如下步骤获取g：

S031，获取第二损失值L_y={L_y1，L_y2，L_y3，L_y4}，L_y1=|Y_Jp1-Y_Cp1|，L_y2=|Y_Jp2-Y_Cp2|，L_y3=|Y_Jp3-Y_Cp3|，L_y4=|Y_Jp4-Y_Cp4|，Y_Jp1是J_p1在光平面坐标系Y轴方向上的坐标值，Y_Jp2是J_p2在光平面坐标系Y轴方向上的坐标值，Y_Jp3是J_p3在光平面坐标系Y轴方向上的坐标值，Y_Jp4是J_p4在光平面坐标系Y轴方向上的坐标值，Y_Cp1是C_p1在光平面坐标系Y轴方向上的坐标值，Y_Cp2是C_p2在光平面坐标系Y轴方向上的坐标值，Y_Cp3是C_p3在光平面坐标系Y轴方向上的坐标值，Y_Cp4是C_p4在光平面坐标系Y轴方向上的坐标值。

S032，当第二损失值L_y满足第二预设条件时，执行S060到S070，否则，执行S080到S090。

具体地，所述第二预设条件为：L_y1到L_y4均小于第二预设误差值。

S033，使得g=g+1。

S034，对g执行S020到S031，当L_y不满足第二预设条件时，输出g-1，否则，执行S060。

S035，使得g=g-1。

S036，对g执行S020到S031，当L_y满足第二预设条件时，输出g，否则，执行S080。

基于S031到S036，计算第二损失值，当第二损失值满足第二预设条件时，使得网格宽度因子增加1，计算网格宽度因子增加1后的第二损失值，若此时第二损失值不满足第二预设条件，则将此时的网格宽度因子减小1进行输出，否则继续将此时的网格宽度因子增加1，当第二损失值不满足第二预设条件时，使得网格宽度因子减小1，直到网格宽度因子对应的第二损失值满足第二预设条件，从而找到最合适的网格宽度大小。

虽然已经通过示例对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员还应理解，可以对实施例进行多种修改而不脱离本发明的范围和精神。本发明的范围由所附权利要求来限定。

Claims (8)

1.一种物体轮廓线的识别系统，其特征在于，所述系统包括激光器、图像传感器、存储有计算机程序的存储器和处理器，其中，所述激光器用于发出激光以照射被测物体，所述图像传感器用于基于被测物体反射的激光以获取被测物体的轮廓图像并传输给处理器，存储器中还存储有网格-仿射参数对应表（O_i，f_i），其中，O_i是第i个网格，f_i是O_i对应的仿射参数，f_i={f_i1，f_i2，…，f_ij，…，f_i6}，f_ij是f_i中第j个仿射参数因子，j的取值范围是1到6，当所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：

S100，对接收的轮廓图像进行采样，获取轮廓图像中原始轮廓线对应的初始轮廓点列表D={D₁，D₂，…，D_i，…，D_s}，D_i=（x_Di，y_Di），D_i是对轮廓图像中原始轮廓线进行采样的第i个初始轮廓点，x_Di是D_i在像素坐标系下x轴的坐标值，y_Di是D_i在像素坐标系y轴的坐标值，i的取值范围是1到s，s是采样的初始轮廓点的数量；

S200，对初始轮廓点D_i，获取D_i所在的网格O_i并基于网格-仿射参数对应表（O_i，f_i）获取O_i对应的仿射参数f_i；

S300，通过下式获取D_i在光平面坐标系下对应的目标轮廓点A_i=（X_Ai,Y_Ai），其中，X_Ai是光平面坐标系下A_i在X轴的坐标值，Y_Ai是光平面坐标系下A_i在Y轴的坐标值，

；

S400，基于目标轮廓点A_i，获取与原始轮廓线对应的目标轮廓线。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，通过如下步骤获得网格-仿射参数对应表（O_i，f_i）：

S001，将预设轮廓图像划分为m*n个网格，获取第一网格列表O={O₁，O₂，…，O_k，…，O_m*n}，O_k是划分的第k个第一网格，k的取值范围是1到m*n，所述第一网格大小为2^t*2^g，其中，t为网格长度因子，g为网格高度因子，且t、g均为正整数；

S002，对O_k，获取网格O_k的四个角点O_k1，O_k2，O_k3，O_k4，其中，O_k1=（x_OK1，y_Ok1），O_k2=（x_OK2，y_Ok2），O_k3=（x_OK3，y_Ok3），O_k4=（x_OK4，y_Ok4），x_Ok1是O_k1在像素坐标系x轴方向上的坐标值，x_Ok2是O_k2在像素坐标系x轴方向上的坐标值，x_Ok3是O_k3在像素坐标系x轴方向上的坐标值，x_Ok4是O_k4在像素坐标系x轴方向上的坐标值，y_Ok1是O_k1在像素坐标系y轴方向上的坐标值，y_Ok2是O_k2在像素坐标系y轴方向上的坐标值，y_Ok3是O_k3在像素坐标系y轴方向上的坐标值，y_Ok4是O_k4在像素坐标系y轴方向上的坐标值；

S003，获取O_K1在光平面坐标系下对应的真实角点C_k1，O_K2对应的真实角点C_k2，O_K3对应的真实角点C_k3，O_K4对应的真实角点C_k4，其中，C_k1=（X_Ck1，Y_Ck1），C_k2=（X_Ck2，Y_Ck2），C_k3=（X_Ck3，Y_Ck3），C_k4=（X_Ck4，Y_Ck4），X_Ck1是C_k1在光平面坐标系下在X轴方向上的坐标值，X_Ck2是C_k2在光平面坐标系下在X轴方向上的坐标值，X_Ck3是C_k3在光平面坐标系下在X轴方向上的坐标值，X_Ck4是C_k4在光平面坐标系下在X轴方向上的坐标值，Y_Ck1是C_k1在光平面坐标系下在Y轴方向上的坐标值，Y_Ck2是C_k2在光平面坐标系下在Y轴方向上的坐标值，Y_Ck3是C_k3在光平面坐标系下在Y轴方向上的坐标值，Y_Ck4是C_k4在光平面坐标系下在Y轴方向上的坐标值；

S004，通过下式获取O_k对应的仿射参数f_k，其中，f_k={f_k1，f_k2，…，f_kj，…，f_k6}：

；

S005，基于O_k对应的仿射参数f_k，获取网格-仿射参数对应表（O_i，f_i）。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，m=⌈w/2^t⌉，n=⌈h/2^g⌉，其中，⌈⌉为向上取整函数，所述轮廓图像的分辨率为w*h。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，在S001后，还包括通过如下步骤获取t：

S010，初始化t和g；

S020，将预设轮廓图像按照2^t*2^g的大小进行划分，得到第二网格列表Q={Q₁，Q₂，…，Q_p，…，Q_M}，Q_p是划分的第p个第二网格，p的取值范围是1到M，M是预设轮廓图像按照2^t*2^g的大小进行划分的第二网格的数量；

S030，获取第二网格列表Q中第二网格Q_p的四个角点Q_p1、Q_p2、Q_p3、Q_p4在光平面坐标系下的目标角点J_p1、J_p2、J_p3、J_p4；

S035，获取Q_p在光平面坐标系下对应的真实网格C_p的四个真实角点C_p1、C_p2、C_p3、C_p4；

S040，获取第一损失值L_x={L_x1，L_x2，L_x3，L_x4}，L_x1=|X_Jp1-X_Cp1|，L_x2=|X_Jp2-X_Cp2|，L_x3=|X_Jp3-X_Cp3|，L_x4=|X_Jp4-X_Cp4|，X_Jp1是J_p1在光平面坐标系X轴方向上的坐标值，X_Jp2是J_p2在光平面坐标系X轴方向上的坐标值，X_Jp3是J_p3在光平面坐标系X轴方向上的坐标值，X_Jp4是J_p4在光平面坐标系X轴方向上的坐标值，X_Cp1是C_p1在光平面坐标系X轴方向上的坐标值，X_Cp2是C_p2在光平面坐标系X轴方向上的坐标值，X_Cp3是C_p3在光平面坐标系X轴方向上的坐标值，X_Cp4是C_p4在光平面坐标系X轴方向上的坐标值；

S050，当L_x均满足第一预设条件时，执行S060到S070，否则，执行S080到S090；

S060，使得t=t+1；

S070，对t执行S020到S040，当L_x不满足第一预设条件时，输出t-1，否则，执行S060；

S080，使得t=t-1；

S090，对t执行S020到S040，当L_x满足第一预设条件时，输出t，否则，执行S080。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述第一预设条件为：L_x1到L_x4均小于第一预设误差值。

6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述第一预设条件为：L_x1或L_x2或L_x3或L_x4小于第一预设误差值。

7.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，在S050后，还包括通过如下步骤获取g：

S031，获取第二损失值L_y={L_y1，L_y2，L_y3，L_y4}，L_y1=|Y_Jp1-Y_Cp1|，L_y2=|Y_Jp2-Y_Cp2|，L_y3=|Y_Jp3-Y_Cp3|，L_y4=|Y_Jp4-Y_Cp4|，Y_Jp1是J_p1在光平面坐标系Y轴方向上的坐标值，Y_Jp2是J_p2在光平面坐标系Y轴方向上的坐标值，Y_Jp3是J_p3在光平面坐标系Y轴方向上的坐标值，Y_Jp4是J_p4在光平面坐标系Y轴方向上的坐标值，Y_Cp1是C_p1在光平面坐标系Y轴方向上的坐标值，Y_Cp2是C_p2在光平面坐标系Y轴方向上的坐标值，Y_Cp3是C_p3在光平面坐标系Y轴方向上的坐标值，Y_Cp4是C_p4在光平面坐标系Y轴方向上的坐标值；

S032，当第二损失值L_y均满足第二预设条件时，执行S060到S070，否则，执行S080到S090；

S033，使得g=g+1；

S034，对g执行S020到S031，当L_y不满足第二预设条件时，输出g-1，否则，执行S060；

S035，使得g=g-1；

S036，对g执行S020到S031，当L_y满足第二预设条件时，输出g，否则，执行S080。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第二预设条件为：L_y1到L_y4均小于第二预设误差值。

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