用于快速近似聚焦的系统和方法技术方案

快速近似聚焦操作提供了近似聚焦的图像，该图像足够聚焦以支持某些随后的检测操作。当该操作用来提供用于在检测平坦工件时占主导地位的连续检测操作的图像时，特别有益。该快速近似聚焦操作提供了改善的检测吞吐量，因为与传统的自动聚焦操作相比，该快速近似聚焦操作不在运行模式期间获取图像堆叠以作为确定最佳聚焦的图像的基础。相反，在学习模式期间，确定代表性特征特定聚焦曲线和聚焦门限值，并在运行模式期间用于提供近似聚焦的图像，该图像可靠地支持某些检测操作。在一个实施例中，在提供两张相应图像的有限两次聚焦调节移动中提供了可接受的近似聚焦的检测图像。该调节移动是基于在学习模式中提供的代表性特征特定聚焦曲线的。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术总体上涉及机器视觉检测系统，更具体地，涉及用于自动聚焦机器视觉检测系统的系统和方法。
技术介绍
精密机器视觉检测系统(或简称视觉系统)可用于获得所检测的对象的精密维 度(dimensiononal)测量以及检测各种其他对象特性。所述系统可包括计算机、照相机和 光学系统以及可沿多方向移动以允许工件检测的精度平台(stage)。 一个示例性的现有技 术系统，可被视为通用脱机(off-line)精密视觉系统，是商业可用的QUICK VISION 系列的基于PC的视觉系统和QVPAK^软件，其来自位于伊利诺斯州的奥罗拉(Aurora, IL)的美国三丰公司(Mitutoyo America Corporation,MAC)。例如，于2003年1月出版的 《QVPAK 3D CNC Vision Measuring Machine User's Guide》和于1996年9月出版的《QVPAK 3D CNC Vision Measuring Machine Operation Guide》中总体描述了 QUICK VISION设系 列的视觉系统和QVPAK^软件的特征和操作，通过引用将所述出版物中的每一个的全部内容合并于此。这种类型的系统可以使用显微镜类型的光学系统以及移动平台，以通过各 种放大倍率(magnification)为小的或相对大的工件(workpiece)提供检测图像。 诸如QUICK VISION 系统之类的通用精密机器视觉检测系统还通常可编程以提 供自动视频检测。所述系统典型地包括GUI特征和预定的图像分析视频工具，使得非 专家操作者可以执行操作和编程、。例如，通过引用将其全部内容合并于此的美国专利 No.6，542， 180(在下文中用'180专利表示)教导了一种使用自动视频检测的视觉系 统。 如'180专利所教导的，自动视频检测度量衡(metrology)仪器通常具有编程能 力，允许对于每个具体工件配置由用户来定义自动检测事件顺序。这样的编程可以通过基 于文本的编程实现，或者通过记录模式实现，该记录模式通过存储与由用户执行的检测操 作序列相应的机器控制指令序列来逐渐学习检测事件序列，或者通过两种方法的组合实 现。这种记录模式通常被称为学习模式或训练模式。在任一技术中，机器控制指令通 常被存储为特定工件配置特有的零件(part)程序，并且在操作的运行模式期间，自动执 行预定的检测操作序列。 总体上，在自动聚焦(autofocus)操作的已知序列期间，照相机沿着Z轴穿过 位置的范围，并且在每个位置捕获图像。对于每个所捕获的图像，计算聚焦度量(focus metric),并将聚焦度量与在捕获图像时照相机沿着Z轴的相应位置关联。Robust Autofocusing in Microscopy中讨论了自动聚焦的一禾中已知方法，Robust Autofocusing in Microscopy，，于2000年11月由Jan-Mark Geusebroek禾口 Arnold Smeulders发表在 ISIS技术报告系列的17巻(ISIS Technical R印ort Series, Vol. 17)中，其全部内容 通过引用合并于此。为了确定与自动聚焦图像相应的照相机的Z轴位置，所讨论的方法 基于所测量的时间量来估计沿着Z轴照相机的位置，在该时间量期间，照相机从Z轴上的已知原始位置以恒定速度沿着Z轴移动、直到获取该图像为止。在恒定速度运动期间，以 40ms的间隔(视频速率)捕获自动聚焦图像。所公开的方法教导了视频硬件以固定速率 捕获帧，以及通过调整平台速度可以影响聚焦曲线(focusing curve)的采样密度。美国 专利No.5，790，710(在下文中用'710专利表示)中描述了另一种已知的自动聚焦方法 和装置，其全部内容通过引用合并于此。在'710专利中，压电位置仪(piezoelectric positioner)与传统的发动机驱动的运动控制系统一起使用，以在捕获自动聚焦图像时控 制Z轴位置运动。共同转让的美国专利No. 7， 030， 351中描述了另一种改善的自动聚焦系 统和方法，将其全部内容通过引用合并于此。在所有这些情况下，在捕获检测图像之前，在 运动模式期间获取相对大量的图像以作为用于自动聚焦的基础。由于增加的计算速度，尽 管有这些改善，但是上述的系统和方法所需要的物理运动通常仍然是限制检测吞吐量的主 要因素。可以进一步改善吞吐量的自动聚焦系统和方法是期望的。 本方明旨在用于以改善的速率提供检测图像的系统和方法。更具体地，提供了一 种系统和方法，用于使用有限数量的物理运动来快速地调整到可接受的近似聚焦位置。
技术实现思路
提供
技术实现思路
部分以用简单的形式介绍专利技术构思，其将在下面的具体实施方式部 分中进一步描述。该
技术实现思路
不打算识别所要求的主题的关键技术特征，也不打算用作确 定所要求的主题的范围的帮助。 与之前描述的用于执行自动聚焦操作的已知系统和方法中的每一个相比，本专利技术 通过使用适合于在通用精密机器视觉检测系统中的某些操作的快速近似自动聚焦来提供 改善的检测吞吐量。在文中，术语快速近似自动聚焦和快速近似聚焦通常可互换使用， 并且可以被用来表示相同的东西，除非其他指明的情况。所述方法的一些有益特征包括，可 以实施它们以针对本领域已有的机器提高吞吐率，以及它们不要求特别的聚焦传感器。根 据本专利技术的一个方面，提供了用于在学习模式期间实现快速近似自动聚焦操作的一般方法 (例如，在一个实施例中，通过训练快速近似自动聚焦视频工具)。总体上，给定代表性兴趣 区域(region of interest,R0I)的图像，提供了用于确定代表性聚焦曲线和所涉及的聚焦 门限值的学习模式操作集合。在一个实施例中，学习模式快速近似自动聚焦学习或工具训 练操作包括获取代表性兴趣区域的代表性图像。例如，可以使用视频工具用户界面定义 兴趣区域，兴趣区域通常包含将检测的代表性特征。为了创建零件(part)程序的目的，代 表性特征代表在其他工件上的相应特征。然后，对于兴趣区域(R0I)确定代表性特征特定 (r印resentative feature-specific)聚焦曲线。在学习模式期间，可以通过传统的方法确 定特征特定聚焦曲线，特征特定聚焦曲线将对于R0I的图像聚焦特征化为用于成像的Z坐 标的函数。然后，确定和/或学习与足以支持所期望的特征检测操作的近似聚焦的等级 相应的聚焦门限值。(在该上下文中，学习可以表示在零件程序中以某种形式(例如，作 为视频工具参数)确定和记录，作为用于之后对相应特征的自动检测的基础)。更通常地， 所确定和/或所学习的代表性特征特定聚焦曲线数据以及/或者聚焦门限值数据可以以任 何方便的形式被特征化，并且记录。在一个实施例中，曲线数据可以相应于聚焦曲线的 传统形式，以及值数据可以相应于标准门限值。在其他实施例中，曲线数据可以相应于 其他类型的数据，例如密度聚焦曲线(dense focus curve) F_Z查找表、定制化标称的分析曲线形状的系数、修剪的(pruned)查找表等。类似地，在其他实施例中，门限数据可以 相应于其他类型的数据，例如与曲线数据一起合作使本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种机器视觉检测系统中用于聚焦以提供检测图像的方法，所述方法包括：在所述机器视觉检测系统的运行模式期间，使用操作集合自动地近似聚焦检测图像，所述操作集合包括：获取包含将检测的特征的当前兴趣区域的第一图像并且确定所述当前兴趣区域中的第一图像聚焦值；读取相应于所述当前兴趣区域的先前所学习的代表性特征特定聚焦曲线数据和聚焦门限值数据；评估所述第一图像聚焦值以确定它是否差于所述聚焦门限值，以及当所述第一图像聚焦值差于所述聚焦门限值时，执行操作子集，所述操作子集包括：将作为（ａ）所述将检测的特征和（ｂ）聚焦确定光学元件之一的聚焦元件沿着主要调节方向移动所估计的主要调节距离，其中基于所述代表性特征特定聚焦曲线数据和所述第一图像聚焦值来估计所述主要调节距离；在移动所述所估计的主要调节距离之后获取所述当前兴趣区域的第二图像，并且确定在所述第二图像中的所述兴趣区域中的第二图像聚焦值；以及评估所述第二图像聚焦值以确定它是否差于先前所确定的聚焦值参数，以及当所述第二图像聚焦值差于所述先前所确定的聚焦值参数时，将所述聚焦元件沿着与所述主要调节方向相反的第二调节方向移动所估计的第二调节距离，所述第二调节距离是至少部分基于（ｃ）所述主要调节距离和（ｄ）所述代表性特征特定聚焦曲线数据之一而估计的到最佳聚焦位置的距离。...

【技术特征摘要】
US 2008-12-23 12/343,383一种机器视觉检测系统中用于聚焦以提供检测图像的方法，所述方法包括在所述机器视觉检测系统的运行模式期间，使用操作集合自动地近似聚焦检测图像，所述操作集合包括获取包含将检测的特征的当前兴趣区域的第一图像并且确定所述当前兴趣区域中的第一图像聚焦值；读取相应于所述当前兴趣区域的先前所学习的代表性特征特定聚焦曲线数据和聚焦门限值数据；评估所述第一图像聚焦值以确定它是否差于所述聚焦门限值，以及当所述第一图像聚焦值差于所述聚焦门限值时，执行操作子集，所述操作子集包括将作为(a)所述将检测的特征和(b)聚焦确定光学元件之一的聚焦元件沿着主要调节方向移动所估计的主要调节距离，其中基于所述代表性特征特定聚焦曲线数据和所述第一图像聚焦值来估计所述主要调节距离；在移动所述所估计的主要调节距离之后获取所述当前兴趣区域的第二图像，并且确定在所述第二图像中的所述兴趣区域中的第二图像聚焦值；以及评估所述第二图像聚焦值以确定它是否差于先前所确定的聚焦值参数，以及当所述第二图像聚焦值差于所述先前所确定的聚焦值参数时，将所述聚焦元件沿着与所述主要调节方向相反的第二调节方向移动所估计的第二调节距离，所述第二调节距离是至少部分基于(c)所述主要调节距离和(d)所述代表性特征特定聚焦曲线数据之一而估计的到最佳聚焦位置的距离。2. 根据权利要求1所述的方法，其中当所述第一图像聚焦值不差于所述聚焦门限值时，那么确定所述第一图像近似聚焦并且所述第一图像用作检测图像，以及不需要额外的移动、获取和评估步骤。3. 根据权利要求1所述的方法，其中当所述第二图像聚焦值差于所述先前所确定的聚焦值参数时，所述操作子集进一步包括在移动所述第二调节距离之后获取所述当前兴趣区域的第三图像，以及确定在所述第三图像中的所述兴趣区域中的第三图像聚焦值。4. 根据权利要求3所述的方法，其中所述操作子集进一步包括评估所述第三图像聚焦值以确定它是否差于先前所确定的聚焦值参数以及，当所述第三图像聚焦值差于所述先前所确定的聚焦值参数时，缺省执行自动聚焦操作，所述自动聚焦操作包括确定对于所述当前兴趣区域的运行模式聚焦曲线。5. 根据权利要求4所述的方法，其中所述先前所确定的聚焦值参数是所述聚焦门限值，以及如果所述第三图像聚焦值不差于所述聚焦门限值，那么确定所述第三图像近似聚焦并且将所述第三图像用作检测图像。6. 根据权利要求3所述的方法，其中如果所述第二图像聚焦值不差于所述先前所确定的聚焦值参数，那么确定所述第二图像近似聚焦，并且将第二图像用作检测图像，以及不需要获取第三图像并确定第三图像聚焦值的所述操作。7. 根据权利要求1所述的方法，其中在沿着所述主要调节方向移动所述聚焦元件以及沿着与所述主要调节方向相反的所述第二调节方向移动所述聚焦元件之后，不再为了自动近似聚焦所述当前兴趣区域的图像的目的进行对所述聚焦元件的额外的移动。8. 根据权利要求1所述的方法，其中与所述第二图像聚焦值相比较的所述先前所确定的聚焦值参数是所述第一聚焦值参数。9. 根据权利要求1所述的方法，其中与所述第二图像聚焦值相比较的所述先前所确定 的聚焦值参数是所述聚焦门限值。10. 根据权利要求1所述的方法，其中将所述主要调节方向选择为与提供近似聚焦的 图像的上次成功的调节方向相同的方向，所述近似聚焦的图像在用于自动近似聚焦检测图 像的操作集合的先前运行实例期间被用作检测图像。11. 根据权利要求1所述的方法，其中所述所估计的第二调节距离名义上两倍于所述 所估计的主要调节距离。12. 根据权利要求1所述的方法，其中所述方法至少部分基于通过操作包含在机器视 觉检测系统中的视频...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗伯特K布里尔，迈克尔内厄姆，
申请(专利权)人：株式会社三丰，
类型：发明
国别省市：JP[日本]