【技术实现步骤摘要】
基于光谱共焦的胶体三维重建与厚度测量方法和系统
本专利技术属于高精度测量
,具体涉及基于光谱共焦的胶体三维重建与厚度测量方法和系统。
技术介绍
现阶段随着设备的微型化,对工艺制作的精度要求越来越高。目前的LED产业中,LED胶带批量涂胶的位置和厚度均需要严格控制,测量精度需要达到纳米级且能够实时测量。对于微型部位的测量方法有激光三角法和显微镜测量法等。运用激光三角法来可获得LED胶带的涂胶表面的高度,但因为激光自身的宽度达十几微米,获得数据的误差就会高达十几微米,这个精度不能满足测量要求;且因为线激光检测是通过光线的粗细和凸起程度来换算为高度值,对于透明的部件,容易发生散色导致聚焦效果较差,会进一步影响测量精度。显微镜测量法可以满足测量精度要求,但测量流程繁琐,且主要由人工完成,不适于智能化批量实时处理。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是:提供基于光谱共焦的胶体三维重建与厚度测量方法和系统,用于实时、直观地测量微件胶体的厚度,且测量精度达到纳米级。本专利技术为解决上述技术问题所采取的技术方案为:基于光谱共焦的胶体三维重建与厚度测量方法,包括以下步骤:S1:通过基于光谱共焦的胶体三维重建与厚度测量系统采集待测的胶体的距离数据;距离数据为基于光谱共焦的胶体三维重建与厚度测量系统的光谱共焦传感器检测的胶体反射的光的焦点与胶体反射的紫光的焦点之间的距离;S2:根据距离数据和光谱共焦传感器检测距离数据时所处的位置数据建立有序的三维点云;位置数据包括X轴坐标和Y ...
【技术保护点】
1.基于光谱共焦的胶体三维重建与厚度测量方法,其特征在于:包括以下步骤:/nS1:通过基于光谱共焦的胶体三维重建与厚度测量系统采集待测的胶体的距离数据;距离数据为基于光谱共焦的胶体三维重建与厚度测量系统的光谱共焦传感器检测的胶体反射的光的焦点与胶体反射的紫光的焦点之间的距离;/nS2:根据距离数据和光谱共焦传感器检测距离数据时所处的位置数据建立有序的三维点云;位置数据包括X轴坐标和Y轴坐标;/nS3:对三维点云的数据进行包括校正无效点、Z轴翻转、伪彩映射、网格化和平滑的处理并更新三维点云;/nS4:在处理后的三维点云的数据中选择待测位置,解算该位置的胶体的厚度值。/n
【技术特征摘要】
1.基于光谱共焦的胶体三维重建与厚度测量方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1:通过基于光谱共焦的胶体三维重建与厚度测量系统采集待测的胶体的距离数据;距离数据为基于光谱共焦的胶体三维重建与厚度测量系统的光谱共焦传感器检测的胶体反射的光的焦点与胶体反射的紫光的焦点之间的距离;
S2:根据距离数据和光谱共焦传感器检测距离数据时所处的位置数据建立有序的三维点云;位置数据包括X轴坐标和Y轴坐标;
S3:对三维点云的数据进行包括校正无效点、Z轴翻转、伪彩映射、网格化和平滑的处理并更新三维点云;
S4:在处理后的三维点云的数据中选择待测位置,解算该位置的胶体的厚度值。
2.根据权利要求1所述的基于光谱共焦的胶体三维重建与厚度测量方法,其特征在于:所述的步骤S1中,具体步骤为:
S11:将光谱共焦传感器、三轴移动平台、点云模块、点云数据处理模块和输入输出模块组装为基于光谱共焦的胶体三维重建与厚度测量系统;其中光谱共焦传感器对准固定在三轴移动平台上的待测的胶体,光谱共焦传感器的信号输出端和三轴移动平台的信号输出端分别与点云模块的信号输入端连接,点云模块的信号输出端与点云数据处理模块的信号输入端连接,点云数据处理模块的信号输出端与输入输出模块的信号输入端连接;
S12:操作人员通过输入输出模块输入指令,操作三轴移动平台移动光谱共焦传感器扫描待测的胶体;
S13:光谱共焦传感器将扫描得到的距离数据发送给点云模块;
S14:三轴移动平台将光谱共焦传感器每次扫描时所处的位置数据发送给点云模块。
3.根据权利要求2所述的基于光谱共焦的胶体三维重建与厚度测量方法,其特征在于:所述的步骤S3中,具体步骤为:
S31:去掉三维点云的无效点后进行线性插值补值;无效点为三维点云中的Z轴坐标为0的点;
S32:翻转三维点云的Z轴数据,在步骤S31得到的三维点云中获取Z轴数据的最大值,用Z轴数据的最大值减去每个三维点的Z轴数据得到的值作为对应三维点的Z轴坐标;
S33:将三维点云的Z轴数据归一化到0-255的区间,再根据伪彩映射公式对归一化数据进行线性映射,得到带有RGB颜色信息的点云热力图;
S34:将三维点云投影到XOY平面,按照最近邻原则连接相邻最近的点得到平面三角网格,然后映射为三维点云的拓扑结构形成三维网格数据;
S35:运用一维高斯平滑模板分别沿着X、Y方向平滑三维网格数据,根据得到的结果调整模板长度和平滑次数;循环本步骤直至生成平滑的实体;保存处理后的数据并更新三维点云。
4.根据权利要求3所述的基于光谱共焦的胶体三维重建与厚度测量方法,其特征在于:所述的步骤S33中,具体步骤为:
S331:统计三维点云的Z轴数据的最大值和最小值;
S332:将Z轴数据的最大值和最小值归一化到0-2...
【专利技术属性】
技术研发人员:洪汉玉,石教炜,章秀华,赵卿松,赵书涵,王朋,李兴珣,徐洋洋,
申请(专利权)人:武汉工程大学,
类型:发明
国别省市:湖北;42
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