一種基于光學無損檢測的微結(jié)構(gòu)低重疊度三維拼接方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于微結(jié)構(gòu)光學無損檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于光學無損檢測的 微結(jié)構(gòu)大范圍拼接方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 光學無損檢測技術(shù)是超精密檢測技術(shù)的重要內(nèi)容，在航空航天、生物科技、通信、 微電子等尖端領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用。近年來，盡管大量的新技術(shù)和新產(chǎn)品在不斷被推向應(yīng) 用，但隨著精密加工技術(shù)的發(fā)展，光學無損檢測技術(shù)的分辨力與測量范圍、測量效率之間的 矛盾變得更加突出。因此，如何同時實現(xiàn)大范圍與高分辨力就成為了微結(jié)構(gòu)測量中的一項 重要問題。
[0003] 因光學無損檢測的高測量效率與參數(shù)的易于設(shè)定，所以在通常情況下，水平大范 圍測量可借助拼接方法實現(xiàn)。現(xiàn)今的主流商業(yè)設(shè)備一般要求相鄰結(jié)構(gòu)的重疊區(qū)域保持在 10%-25%，較低的重疊度并不能保證良好的拼接效果，但高重疊度帶來的額外測量時間的 增大在實際測量時非?？捎^。國際上也有科研人員針對這一問題提出了新的掃描方式，但 是這些方法都需要對掃描機構(gòu)的光學系統(tǒng)和掃描運動機構(gòu)進行改造，通用性較差，且無法 回避二維大范圍測量中的拼接問題。因此，高魯棒性、低重疊度的拼接方法對微結(jié)構(gòu)水平大 范圍三維精密測量仍有較高的研宄價值。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了解決上述問題，本發(fā)明的目的在于提出一種基于光學無損檢測的微結(jié)構(gòu)大范 圍拼接方法，以成功實現(xiàn)大范圍測量，并通過降低重疊度減少測量過程中因重疊帶來的額 外測量時間的增加。
[0005] 為了達到上述目的，本發(fā)明提供的基于光學無損檢測的微結(jié)構(gòu)大范圍拼接方法包 括按順序進行的下列步驟：
[0006] 步驟1 :根據(jù)實驗中測試系統(tǒng)位移臺的運動參數(shù)，設(shè)定特征匹配區(qū)域為兩相鄰待 拼接結(jié)構(gòu)的重疊部分；
[0007] 步驟2 :采用SURF算法在所述的步驟1中設(shè)定的特征匹配區(qū)域內(nèi)提取結(jié)構(gòu)特征； [0008] 步驟3 :根據(jù)測試系統(tǒng)位移平臺不確定度，設(shè)定特征匹配點搜索范圍，并根據(jù)歐式 距離最近鄰域法得到特征匹配點；
[0009] 步驟4 :以重疊區(qū)域的局部連續(xù)性為依據(jù)，利用STLS算法計算校正矩陣，以校正測 量過程中環(huán)境擾動帶來的拼接結(jié)構(gòu)錯動，由此得到最終拼接結(jié)果。
[0010] 在步驟1中，所述的根據(jù)實驗中測試系統(tǒng)位移臺的運動參數(shù)，設(shè)定特征匹配區(qū)域 為兩相鄰待拼接結(jié)構(gòu)的重疊部分的具體方法是：
[0011] 根據(jù)光學精密無損測量系統(tǒng)中可精確獲得的載物平臺的水平及垂直運動位置和 相鄰結(jié)構(gòu)間的相對位移，劃定特征匹配區(qū)域，以消除錯誤匹配并提高計算速度；所述的相對 位移關(guān)系如式（1)所示：
[0012] A1 (x, y) +L = A2 (x, y) (I)
[0013] 其中，（x，y)為兩相鄰待拼接結(jié)構(gòu)重疊區(qū)域中點位置坐標，Ap ^為兩相鄰待拼接 結(jié)構(gòu)；L為X或y方向位移量；
[0014] 兩相鄰鄰待拼接結(jié)構(gòu)重疊度與相對位移的關(guān)系如式（2)所示：
[0015] (P-L/p) /P = a (2)
[0016] 其中，P為待拼接結(jié)構(gòu)x方向像素總個數(shù)，p為像素等效尺寸，a為兩相鄰待拼接結(jié) 構(gòu)重疊度；劃定待拼接結(jié)構(gòu)A 1中匹配區(qū)域為X方向第P (Ι-a)列到第P列，劃定待拼接結(jié)構(gòu) A2中匹配區(qū)域為X方向第1列到第P(l-a)列，應(yīng)用上述公式所得結(jié)果不為整數(shù)時，為保證 重疊部分包括在內(nèi)，取使設(shè)定區(qū)域較大的整數(shù)值解；
[0017] y方向的測量過程與上述測量過程相同。
[0018] 在步驟3中，所述的根據(jù)測試系統(tǒng)位移平臺不確定度，設(shè)定特征匹配點搜索范圍， 并根據(jù)歐式距離最近鄰域法得到特征匹配點的具體方法是；
[0019] 所述的匹配點對范圍設(shè)定如式（3)和式（4)所示：
[0020] X 2^： X i+Lx+rx (3)
[0021] y^Ly-r^ y y !+Ly+ry ⑷
[0022] 其中，（Xl，yi)與（x2, y2)是一組分別屬于兩相鄰待拼接結(jié)構(gòu)V4中的匹配點對， (Lx, Ly)分別為相鄰待拼接結(jié)構(gòu)x、y方向相對位移，（r x, ry)分別定義了 x、y方向特 征匹配點的搜索范圍，其值由測量設(shè)備不確定度決定。
[0023] 在步驟4中，所述的以重疊區(qū)域的局部連續(xù)性為依據(jù)，利用STLS算法計算校正矩 陣，以校正測量過程中環(huán)境擾動帶來的拼接結(jié)構(gòu)錯動，由此得到最終拼接結(jié)果的具體方法 是：
[0024] 此步驟中結(jié)構(gòu)校正并不涉及尺度變化與結(jié)構(gòu)變形，給出所述的STLS算法中的矩 陣約束條件，設(shè)定所述的校正矩陣參數(shù)如式（5)所示：
[0025]
【主權(quán)項】
1. 一種基于光學無損檢測的微結(jié)構(gòu)大范圍拼接方法，其特征在于：其包括按順序進行 的下列步驟： 步驟1 :根據(jù)實驗中測試系統(tǒng)位移臺的運動參數(shù)，設(shè)定特征匹配區(qū)域為兩相鄰待拼接 結(jié)構(gòu)的重疊部分； 步驟2 :采用SURF算法在所述的步驟1中設(shè)定的特征匹配區(qū)域內(nèi)提取結(jié)構(gòu)特征； 步驟3 :根據(jù)測試系統(tǒng)位移平臺不確定度，設(shè)定特征匹配點搜索范圍，并根據(jù)歐式距離 最近鄰域法得到特征匹配點； 步驟4 :以重疊區(qū)域的局部連續(xù)性為依據(jù)，利用STLS算法計算校正矩陣，以校正測量過 程中環(huán)境擾動帶來的拼接結(jié)構(gòu)錯動，由此得到最終拼接結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于光學無損檢測的微結(jié)構(gòu)大范圍拼接方法，其特征在于： 在步驟1中，所述的根據(jù)實驗中測試系統(tǒng)位移臺的運動參數(shù)，設(shè)定特征匹配區(qū)域為兩相鄰 待拼接結(jié)構(gòu)的重疊部分的具體方法是： 根據(jù)光學精密無損測量系統(tǒng)中可精確獲得的載物平臺的水平及垂直運動位置和相鄰 結(jié)構(gòu)間的相對位移，劃定特征匹配區(qū)域，以消除錯誤匹配并提高計算速度；所述的相對位移 關(guān)系如式（1)所示： A1 (x, y) +L = A2 (x, y) (I) 其中，（x，y)為兩相鄰待拼接結(jié)構(gòu)重疊區(qū)域中點位置坐標，ApA2S兩相鄰待拼接結(jié)構(gòu)； L為X或y方向位移量； 兩相鄰待拼接結(jié)構(gòu)重疊度與相對位移的關(guān)系如式（2)所示： (P-L/p)/P = a (2) 其中，P為待拼接結(jié)構(gòu)x方向像素總個數(shù)，P為像素等效尺寸，a為兩相鄰待拼接結(jié)構(gòu)重 疊度；劃定待拼接結(jié)構(gòu)A1中匹配區(qū)域為X方向第P (Ι-a)列到第P列，劃定待拼接結(jié)構(gòu)A 2中 匹配區(qū)域為X方向第1列到第P (Ι-a)列，應(yīng)用上述公式所得結(jié)果不為整數(shù)時，為保證重疊 部分包括在內(nèi)，取使設(shè)定區(qū)域較大的整數(shù)值解； y方向的測量過程與上述測量過程相同。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于光學無損檢測的微結(jié)構(gòu)大范圍拼接方法，其特征在于： 在步驟3中，所述的根據(jù)測試系統(tǒng)位移平臺不確定度，設(shè)定特征匹配點搜索范圍，并根據(jù)歐 式距離最近鄰域法得到特征匹配點的具體方法是； 所述的匹配點對范圍設(shè)定如式（3)和式（4)所示： Xi+LxTx^ X2^x i+Lx+rx ⑶ Yi+Ly-r^ y2^y !+Ly+ry (4) 其中，Ui，yi)與（x2，y；i)是一組分別屬于兩相鄰待拼接結(jié)構(gòu)Αι、4中的匹配點對， (Lx, Ly)分別為相鄰待拼接結(jié)構(gòu)x、y方向相對位移，（r x, ry)分別定義了 x、y方向特 征匹配點的搜索范圍，其值由測量設(shè)備不確定度決定。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于光學無損檢測的微結(jié)構(gòu)大范圍拼接方法，其特征在于： 在步驟4中，所述的以重疊區(qū)域的局部連續(xù)性為依據(jù)，利用STLS算法計算校正矩陣，以校正 測量過程中環(huán)境擾動帶來的拼接結(jié)構(gòu)錯動，由此得到最終拼接結(jié)果的具體方法是： 此步驟中結(jié)構(gòu)校正并不涉及尺度變化與結(jié)構(gòu)變形，給出所述的STLS算法中的矩陣約 束條件，設(shè)定所述的校正矩陣參數(shù)如式（5)所示：
其中，所述的B的表達式如式（6)所示：
所述的B為三維正交矩陣且模為1，Pi (i = 4, 8, 12)分別表示坐標原點沿X、y、z軸的 平移量，PiQ e [1，12] n i e Z)為最優(yōu)解p-中的元素，其中P()pte R12X1。
【專利摘要】一種基于光學無損檢測的微結(jié)構(gòu)低重疊度三維拼接方法。其包括基于實驗中測試機構(gòu)位移平臺的運動參數(shù)將結(jié)構(gòu)特征提取區(qū)域限制在測量過程中的重疊區(qū)域；在所述區(qū)域內(nèi)，通過SURF算法進行特征提?。辉谔卣鼽c匹配階段，根據(jù)測量系統(tǒng)位移平臺的不確定度進一步提出縮小匹配點對搜索范圍的方法以提高特征點匹配可靠性并根據(jù)歐式距離最近鄰域法得到特征匹配點；以重疊區(qū)域的局部連續(xù)性為依據(jù)，通過STLS算法計算校正矩陣而得到最終拼接。本發(fā)明不但適用于特征豐富的結(jié)構(gòu)，也適用于相似度高、特征不明顯的陣列型結(jié)構(gòu)，可有效地消除誤匹配，提高拼接精度，所述的低重疊度可大大減少因重疊區(qū)域而帶來的可觀的額外測試時間，成功地實現(xiàn)大范圍測量。
【IPC分類】G06T3-00
【公開號】CN104732476
【申請?zhí)枴緾N201510128067
【發(fā)明人】馬龍, 王丹, 張鴻燕, 蘇志剛, 張亞娟
【申請人】中國民航大學
【公開日】2015年6月24日
【申請日】2015年3月23日