一種連續(xù)相位板加工誤差識(shí)別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種連續(xù)相位板加工誤差識(shí)別方法，屬相位板加工誤差識(shí)別領(lǐng)域，本發(fā)明采用二次匹配，先對(duì)被測(cè)面形和參考面形進(jìn)行第一次匹配，得到粗定位的平移位置坐標(biāo)，然后在根據(jù)平移位置坐標(biāo)設(shè)定的鄰域范圍內(nèi)對(duì)被測(cè)面形和參考面形進(jìn)行第二次匹配，縮小誤差范圍，得到精確定位位置參數(shù)，并根據(jù)精確定位位置函數(shù)得到加工誤差指標(biāo)，本方法改變一次匹配難以對(duì)高精度要求的CPP進(jìn)行誤差識(shí)別的缺陷，采用逐步遞進(jìn)精度逐步提高的二次匹配方法提高CPP誤差識(shí)別的精度，本發(fā)明所提供的方法誤差識(shí)別的RMS值可達(dá)30nm以下，PV值可達(dá)1波長(zhǎng)以下。
【專利說明】一種連續(xù)相位板加工誤差識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及相位板加工誤差識(shí)別領(lǐng)域，尤其涉及一種連續(xù)相位板加工誤差識(shí)別方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在磁流變加工連續(xù)相位板(Continuous Phase Plate, CPP)元件的過程中，一般CPP需要進(jìn)行多次加工及檢測(cè)(視CPP面形精度要求而定)，最終完成位相精度的指標(biāo)，而在元件檢測(cè)過程中，由于裝夾定位、環(huán)境溫度及震動(dòng)等因素，引起元件與檢測(cè)光路不正常匹配，存在各種定位誤差。此類誤差使檢測(cè)面形位置與參考面形位置錯(cuò)位，導(dǎo)致測(cè)出的面形數(shù)據(jù)錯(cuò)位，若將錯(cuò)位面形數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)控軟件生成數(shù)控代碼，磁流變機(jī)床將加工出錯(cuò)位面形，多次測(cè)量和加工將使誤差逐次放大，不確定度增大，影響CPP的加工面形質(zhì)量。因此，高精度CPP誤差識(shí)別技術(shù)是CPP過程檢測(cè)中的關(guān)鍵技術(shù)，其檢測(cè)結(jié)果可用于補(bǔ)償加工，進(jìn)一步提高面形精度，同時(shí)也可用于加工元件的面形精度評(píng)價(jià)。
[0003]目前，作為圖像測(cè)量系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)，圖像匹配方法已越來越廣泛地應(yīng)用于加工件的面形測(cè)量中。但常規(guī)的圖像匹配識(shí)別方法只進(jìn)行一次搜索，而且常規(guī)的算法(如匹配歸一化積相關(guān)法)進(jìn)行圖像匹配，不僅運(yùn)算量大且匹配概率低。但CPP元件對(duì)元件平面內(nèi)的誤差非常敏感，一次搜索和常規(guī)的算法遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到CPP高精度識(shí)別的要求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明設(shè)計(jì)一種連續(xù)相位板加工誤差識(shí)別方法，采用二次匹配方法，先對(duì)被測(cè)面形和參考面形進(jìn)行第一次匹配，得到粗定位平移參數(shù)，所述粗定位平移參數(shù)包括所述被測(cè)面形的平移位置坐標(biāo)，獲得相對(duì)較小的誤差范圍，然后在根據(jù)加工原點(diǎn)坐標(biāo)和所述平移位置坐標(biāo)設(shè)定的鄰域范圍內(nèi)對(duì)被測(cè)面形和參考面形進(jìn)行第二次匹配，得到精確定位位置參數(shù)，并根據(jù)所述精確定位位置函數(shù)得到加工誤差指標(biāo)，從而可以判斷加工誤差是否合乎要求。
[0005]本發(fā)明提供的技術(shù)方案為:
[0006]一種連續(xù)相位板加工誤差識(shí)別方法，包括如下步驟:
[0007]步驟一，利用檢測(cè)設(shè)備分別獲取被測(cè)連續(xù)相位板的參考面形和被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)，所述被測(cè)面形為被測(cè)連續(xù)相位板所被加工形成的面形；
[0008]步驟二，利用相位相關(guān)算法對(duì)參考面形的二維圖像數(shù)據(jù)以及被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行第一次匹配，得到加工誤差的粗定位平移參數(shù)，所述粗定位平移參數(shù)包括所述被測(cè)面形的平移位置坐標(biāo)；
[0009]步驟三，利用全局搜索方法對(duì)參考面形在所述加工原點(diǎn)坐標(biāo)的領(lǐng)域范圍內(nèi)的二維圖像數(shù)據(jù)以及被測(cè)面形在所述平移位置坐標(biāo)的鄰域范圍內(nèi)的二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行第二次匹配，其中，加工原點(diǎn)坐標(biāo)的領(lǐng)域范圍與平移位置坐標(biāo)的領(lǐng)域范圍具有相同的大小，從而得到所述加工誤差的三個(gè)精確定位位置參數(shù)，所述三個(gè)精確定位位置參數(shù)分別為精確定位平移參數(shù)、精確定位旋轉(zhuǎn)參數(shù)和精確定位縮放參數(shù)，所述精確定位平移參數(shù)包括被測(cè)面形的平
移量;
[0010]步驟四，根據(jù)所述平移位置坐標(biāo)和所述精確定位位置參數(shù)得到所述平移位置坐標(biāo)和所述精確定位位置參數(shù)對(duì)應(yīng)的被測(cè)面形的面形分布，利用被測(cè)面形的面形分布和參考面形的面形分布計(jì)算得到誤差指標(biāo)值，所述誤差指標(biāo)值包括面形殘差峰谷(Peak-to-Valley，PV)的值和面形殘差均方根(Root Mean Square, RMS)的值。
[0011]本發(fā)明所述的連續(xù)相位板加工誤差識(shí)別方法，所述平移位置坐標(biāo)的領(lǐng)域范圍為以平移位置坐標(biāo)為圓心、以設(shè)定值為四邊與中心的距離的方形區(qū)域，所述設(shè)定值根據(jù)檢測(cè)設(shè)備的精度確定。
[0012]本發(fā)明所述的連續(xù)相位板加工誤差識(shí)別方法，所述步驟二中，在進(jìn)行第一次匹配之前，還對(duì)經(jīng)所述步驟一獲取的被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)和參考面形的二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括執(zhí)行數(shù)據(jù)填補(bǔ)算法和去噪算法，所述數(shù)據(jù)填補(bǔ)算法為雙線性插值算法，其填補(bǔ)所述被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)和所述參考面形的二維圖像數(shù)據(jù)的缺失數(shù)據(jù)點(diǎn)，所述去噪算法為低通濾波去噪算法，其除去所述被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)和所述參考面形的二維圖像數(shù)據(jù)的噪聲點(diǎn)；
[0013]本發(fā)明所述的連續(xù)相位板加工誤差識(shí)別方法，所述步驟二中，所述第一次匹配的具體過程為:
[0014](al)將經(jīng)所述步驟二預(yù)處理后的所述被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)和所述參考面形的二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行傅立葉變換，分別得到所述被測(cè)面形和所述參考面形的功率譜；
[0015](a2)分別提取所述被測(cè)面形功率譜和所述參考面形功率譜的相譜；
[0016](a3)根據(jù)所述被測(cè)面形的相譜和所述參考面形的相譜得到所述被測(cè)面形和所述參考面形的頻域相關(guān)函數(shù)；
[0017](a4)將所述頻域相關(guān)函數(shù)進(jìn)行傅立葉反變換，得到所述被測(cè)面形和所述參考面形的空間域相關(guān)函數(shù)及其峰值；
[0018](a5)由所述峰值得到該峰值對(duì)應(yīng)的平移位置坐標(biāo)和平移值。
[0019]本發(fā)明所述的連續(xù)相位板加工誤差識(shí)別方法，所述步驟三中，所述第二步匹配的過程為:
[0020](bl)設(shè)定所述三個(gè)精確定位位置參數(shù)的初始值，并根據(jù)檢測(cè)設(shè)備的精度設(shè)定每個(gè)所述精確定位位置參數(shù)進(jìn)行匹配計(jì)算的初始步長(zhǎng)和最小步長(zhǎng)，所述初始步長(zhǎng)與所述最小步長(zhǎng)之和在所述步驟三中所述的鄰域范圍內(nèi)，且所述初始步長(zhǎng)和所述最小步長(zhǎng)皆大于O ;
[0021](b2)依次計(jì)算三個(gè)精確定位位置參數(shù)，并且在計(jì)算其中一個(gè)精確定位位置參數(shù)時(shí)，設(shè)定另兩個(gè)精確定位位置參數(shù)不變，
[0022]計(jì)算其中任一個(gè)精確定位位置參數(shù)的具體過程是:
[0023](b21)設(shè)定所述精確定位位置參數(shù)的搜索步長(zhǎng)δ，所述搜索步長(zhǎng)大于所述最小步長(zhǎng)且與所述初始步長(zhǎng)之和在所述步驟三中所述的鄰域范圍內(nèi)，將所述精確定位位置參數(shù)的初始值根據(jù)其所述初始步長(zhǎng)dO和所述搜索步長(zhǎng)δ依次設(shè)定為dO- δ、dO和dO+ δ ；
[0024](b22)根據(jù)經(jīng)所述步驟二預(yù)處理后的所述被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)和所述參考面形的二維圖像數(shù)據(jù)，得到所述加工原點(diǎn)坐標(biāo)的所述鄰域范圍內(nèi)的參考面形的二維圖像數(shù)據(jù)Wsj (N)，所述為所述參考面形的二維圖像數(shù)據(jù)的函數(shù)表達(dá)，所述N為所述參考面形的坐標(biāo)表達(dá)，根據(jù)所述步驟a5)得到的平移位置坐標(biāo)M和所述精確定位位置參數(shù)得到變換坐標(biāo)Mh,Mh=F (N-M, d),所述d為所述精確定位位置參數(shù)的值,所述F進(jìn)行坐標(biāo)變換的函數(shù),所述F為常規(guī)的進(jìn)行平移、旋轉(zhuǎn)或縮放的坐標(biāo)變換函數(shù)，所述d為所述精確定位位置參數(shù)的值,并根據(jù)所述變化坐標(biāo)Mh得到對(duì)應(yīng)的所述平移位置坐標(biāo)的所述鄰域范圍內(nèi)的所述被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)Wjg (Mh)，所述Wjg為所述被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)的函數(shù)表達(dá)，根據(jù)Wsj (N)對(duì)Wjg(Mh)進(jìn)行采樣和插值處理，得到映射變換到所述加工原點(diǎn)坐標(biāo)的所述鄰域范圍內(nèi)的所述被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)Wjg(N)；
[0025](b23)根據(jù)所述步驟b21)中設(shè)定的所述精確定位位置參數(shù)的初始值dO- δ、d0和do+δ，分別計(jì)算^ (N)與W#(N)的相關(guān)系數(shù)，以得到的最大相關(guān)系數(shù)對(duì)應(yīng)的所述精確定位位置參數(shù)的值為下一步所述精確定位位置參數(shù)計(jì)算的初始值dO ；
[0026](b24)將所述搜索步長(zhǎng)δ縮小為原來的1/2，重復(fù)所述b21)至b23)步驟后，若縮小后的所述搜索步長(zhǎng)小于所述最小步長(zhǎng)，結(jié)束所述精確定位位置參數(shù)的計(jì)算，以最后一次計(jì)算中所述步驟b23)得到的dO為所述精確定位位置參數(shù)的值，若縮小后的所述搜索步長(zhǎng)大于或等于所述最小步長(zhǎng)，重復(fù)所述步驟b21)至b24);
[0027]優(yōu)選的是，本發(fā)明所述的連續(xù)相位板加工誤差識(shí)別方法，所述精確定位平移參數(shù)的最小步長(zhǎng)為所述檢測(cè)設(shè)備的圖像傳感器的像素的尺寸，所述精確定位旋轉(zhuǎn)參數(shù)的最小步長(zhǎng)為引起一個(gè)所述圖像傳感器的像素變化時(shí)的最小旋轉(zhuǎn)角度，所述精確定位縮放參數(shù)的最小步長(zhǎng)為引起一個(gè)所述圖像傳感器的像素變化時(shí)的最小縮放比例。
[0028]優(yōu)選的是，本發(fā)明所 述的連續(xù)相位板加工誤差識(shí)別方法，所述步驟b23)中，所述相關(guān)系數(shù)為歸一化互相關(guān)系數(shù)。
[0029]本發(fā)明提供的一種連續(xù)相位板加工誤差識(shí)別方法，采用二次匹配，先對(duì)被測(cè)面形和參考面形進(jìn)行第一次匹配，得到粗定位平移參數(shù)，縮小誤差范圍，然后在根據(jù)加工原點(diǎn)坐標(biāo)設(shè)定的鄰域范圍內(nèi)和由所述粗定位平移參數(shù)的所述平移位置坐標(biāo)設(shè)定的鄰域范圍內(nèi)對(duì)參考面形和被測(cè)面形進(jìn)行第二次匹配，得到精確定位位置參數(shù)，并根據(jù)所述精確定位位置函數(shù)得到加工誤差指標(biāo)，本方法改變一次匹配難以對(duì)高精度要求的CPP進(jìn)行誤差識(shí)別的缺陷，采用逐步遞進(jìn)精度逐步提高的二次匹配方法提高CPP誤差識(shí)別的精度，并且本發(fā)明中第一次匹配采用的POC算法對(duì)圖像內(nèi)容的依賴性低，所獲得的相關(guān)峰尖銳突出，平移檢測(cè)范圍較大，有較高的匹配精度，且對(duì)圖像灰度依賴較小，具有一定抗干擾能力，本發(fā)明中第二次匹配采用的全局搜索算法可以得到精確定位的平移、旋轉(zhuǎn)和縮放位置參數(shù)，搜索全面，運(yùn)算精度高，同時(shí)采用二次搜索，也提高了過程的運(yùn)算速度。本發(fā)明所提供的方法誤差識(shí)別的RMS值可達(dá)30nm以下，PV值可達(dá)I波長(zhǎng)以下，較傳統(tǒng)方法PV值在1.5波長(zhǎng)以上、RMS值50nm左右的精度得到了很大提高。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0030]圖1為本發(fā)明所述連續(xù)相位板加工誤差識(shí)別方法的流程示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0031]下面結(jié)合實(shí)施例以及結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)說明，以令本領(lǐng)域技術(shù)人員參照說明書文字能夠據(jù)以實(shí)施。[0032]如圖1所示，本發(fā)明提供的連續(xù)相位板加工誤差識(shí)別方法，實(shí)施的流程步驟為:
[0033](I)面形檢測(cè)，利用干涉儀和平移臺(tái)獲取被測(cè)連續(xù)相位板(CPP)的參考面形和被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)，本實(shí)施例中被測(cè)元件的通光區(qū)域?qū)挾葹?00_，高度為400_，PV=2.3波長(zhǎng)，干涉儀波長(zhǎng)為632.8nm,光程系數(shù)0.5，干涉儀的圖像傳感器的像素尺寸為
0.165mm，獲得的圖像寬度為2411像素，圖像高度為2411像素，圖像有效點(diǎn)數(shù)為5812921像素，參考面形PV=2.5波長(zhǎng)，像素尺寸為0.704mm,圖像寬度和高度均為568像素；
[0034](2)數(shù)據(jù)預(yù)處理，對(duì)經(jīng)步驟(1)獲取的被測(cè)面形二維圖像數(shù)據(jù)和參考面形二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括執(zhí)行數(shù)據(jù)填補(bǔ)算法和去噪算法，所述數(shù)據(jù)填補(bǔ)算法采用所述雙線性插值算法，計(jì)算方法為:
【權(quán)利要求】
1.一種連續(xù)相位板加工誤差識(shí)別方法，其特征在于，包括: 步驟一，利用檢測(cè)設(shè)備分別獲取被測(cè)連續(xù)相位板的參考面形和被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)，所述被測(cè)面形為被測(cè)連續(xù)相位板所被加工形成的面形； 步驟二，利用相位相關(guān)算法對(duì)參考面形的二維圖像數(shù)據(jù)以及被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行第一次匹配，得到加工誤差的粗定位平移參數(shù)，所述粗定位平移參數(shù)包括所述被測(cè)面形的平移位置坐標(biāo)； 步驟三，利用全局搜索方法對(duì)參考面形在所述加工原點(diǎn)坐標(biāo)的領(lǐng)域范圍內(nèi)的二維圖像數(shù)據(jù)以及被測(cè)面形在所述平移位置坐標(biāo)的鄰域范圍內(nèi)的二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行第二次匹配，其中，加工原點(diǎn)坐標(biāo)的領(lǐng)域范圍與平移位置坐標(biāo)的領(lǐng)域范圍具有相同的大小，從而得到所述加工誤差的三個(gè)精確定位位置參數(shù)，所述三個(gè)精確定位位置參數(shù)分別為精確定位平移參數(shù)、精確定位旋轉(zhuǎn)參數(shù)和精確定位縮放參數(shù)，所述精確定位平移參數(shù)包括被測(cè)面形的平移量; 步驟四，根據(jù)所述平移位置坐標(biāo)和所述精確定位位置參數(shù)得到所述平移位置坐標(biāo)和所述精確定位位置參數(shù)對(duì)應(yīng)的被測(cè)面形的面形分布，利用被測(cè)面形的面形分布和參考面形的面形分布計(jì)算得到誤差指標(biāo)值，所述誤差指標(biāo)值包括面形殘差峰谷值和面形殘差均方根值。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，平移位置坐標(biāo)的領(lǐng)域范圍為以平移位置坐標(biāo)為中心、以設(shè)定值為四邊與中心的距離的方形區(qū)域，所述設(shè)定值根據(jù)檢測(cè)設(shè)備的精度確定。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟二中，在進(jìn)行第一次匹配之前，還對(duì)經(jīng)所述步驟一獲取的被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)和參考面形的二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括執(zhí)行數(shù)據(jù)填補(bǔ)算法和去噪算法，所述數(shù)據(jù)填補(bǔ)算法為雙線性插值算法，其填補(bǔ)所述被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)和所述參考面形的二維圖像數(shù)據(jù)的缺失數(shù)據(jù)點(diǎn)，所述去噪算法為低通濾波去噪算法，其除去所述被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)和所述參考面形的二維圖像數(shù)據(jù)的噪聲點(diǎn)。
4.如權(quán)利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述步驟二中，所述第一次匹配的具體過程為: al)將經(jīng)所述步驟二預(yù)處理后的所述被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)和所述參考面形的二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行傅立葉變換，分別得到所述被測(cè)面形和所述參考面形的功率譜；a2)分別提取所述被測(cè)面形功率譜和所述參考面形功率譜的相譜；a3)根據(jù)所述被測(cè)面形的相譜和所述參考面形的相譜得到所述被測(cè)面形和所述參考面形的頻域相關(guān)函數(shù)； a4)將所述頻域相關(guān)函數(shù)進(jìn)行傅立葉反變換，得到所述被測(cè)面形和所述參考面形的空間域相關(guān)函數(shù)及其峰值； a5)由所述峰值得到該峰值對(duì)應(yīng)的平移位置坐標(biāo)和平移值。
5.如權(quán)利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，所述步驟三中，所述第二步匹配的過程為: bl)設(shè)定所述三個(gè)精確定位位置參數(shù)的初始值，并根據(jù)檢測(cè)設(shè)備的精度設(shè)定每個(gè)所述精確定位位置參數(shù)進(jìn)行匹配計(jì)算的初始步長(zhǎng)和最小步長(zhǎng)，所述初始步長(zhǎng)與所述最小步長(zhǎng)之和在所述步驟三中所述的鄰域范圍內(nèi)，且所述初始步長(zhǎng)和所述最小步長(zhǎng)皆大于O ; b2)依次計(jì)算三個(gè)精確定位位置參數(shù)，并且在計(jì)算其中一個(gè)精確定位位置參數(shù)時(shí)，設(shè)定另兩個(gè)精確定位位置參數(shù)不變， 計(jì)算其中任一個(gè)精確定位位置參數(shù)的具體過程是: b21)設(shè)定所述精確定位位置參數(shù)的搜索步長(zhǎng)δ，所述搜索步長(zhǎng)大于所述最小步長(zhǎng)且與所述初始步長(zhǎng)之和在所述步驟三中所述的鄰域范圍內(nèi)，將所述精確定位位置參數(shù)的初始值根據(jù)其所述初始步長(zhǎng)dO和所述搜索步長(zhǎng)δ依次設(shè)定為dO- δ、dO和dO+ δ ； b22)根據(jù)經(jīng)所述步驟二預(yù)處理后的所述被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)和所述參考面形的二維圖像數(shù)據(jù)，得到所述加工原點(diǎn)坐標(biāo)的所述鄰域范圍內(nèi)的參考面形的二維圖像數(shù)據(jù)Wsj(N),所述Wsj為所述參考面形的二維圖像數(shù)據(jù)的函數(shù)表達(dá)，所述N為所述參考面形的坐標(biāo)表達(dá)，根據(jù)所述步驟a5)得到的平移位置坐標(biāo)M和所述精確定位位置參數(shù)得到變換坐標(biāo)Mh，Mh=F (N-M, d),所述d為所述精確定位位置參數(shù)的值,所述F進(jìn)行坐標(biāo)變換的函數(shù),并根據(jù)所述變化坐標(biāo)Mh得到對(duì)應(yīng)的所述平移位置坐標(biāo)的所述鄰域范圍內(nèi)的所述被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)Wjg(Mh)，所述Wjg為所述被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)的函數(shù)表達(dá)，根據(jù)Wsj (N)對(duì)Wjg(Mh)進(jìn)行采樣和插值處理，得到映射變換到所述加工原點(diǎn)坐標(biāo)的所述鄰域范圍內(nèi)的所述被測(cè)面形的二維圖像數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)Wjg(N)； b23)根據(jù)所述步驟b21)中設(shè)定的所述精確定位位置參數(shù)的初始值dO-δ、d0和dO+δ，分別計(jì)算^ (N)與'(N)的相關(guān)系數(shù)，以得到的最大相關(guān)系數(shù)對(duì)應(yīng)的所述精確定位位置參數(shù)的值為下一步所述精確定位位置參數(shù)計(jì)算的初始值dO ； b24)將所述搜索步長(zhǎng)δ縮小為原來的1/2，重復(fù)所述b21)至b23)步驟后，若縮小后的所述搜索步長(zhǎng)小于所述最小步長(zhǎng)，結(jié)束所述精確定位位置參數(shù)的計(jì)算，以最后一次計(jì)算中所述步驟b23)得到的dO為所述精確定位位置參數(shù)的值，若縮小后的所述搜索步長(zhǎng)大于或等于所述最小步長(zhǎng)，重復(fù)所述步驟b21)至b24)。
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述精確定位平移參數(shù)的最小步長(zhǎng)為所述檢測(cè)設(shè)備的圖像傳感器的像素的尺寸，所述精確定位旋轉(zhuǎn)參數(shù)的最小步長(zhǎng)為引起一個(gè)所述圖像傳感器的像素變化時(shí)的最小旋轉(zhuǎn)角度，所述精確定位縮放參數(shù)的最小步長(zhǎng)為引起一個(gè)所述圖像傳感器的像素變化時(shí)的最小縮放比例。
7.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述步驟b23)中，所述相關(guān)系數(shù)為歸一化互相關(guān)系數(shù)。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK103886600SQ201410115199
【公開日】2014年6月25日 申請(qǐng)日期:2014年3月24日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月24日
【發(fā)明者】溫圣林, 顏浩, 張遠(yuǎn)航, 侯晶, 唐才學(xué), 石琦凱, 楊春林 申請(qǐng)人:四川睿光科技有限責(zé)任公司