CN109163672A - 一种基于白光干涉零光程差位置拾取算法的微观形貌测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于白光干涉零光程差位置拾取算法的微观形貌测量方法。一种基于白光干涉零光程差位置拾取算法的微观形貌测量方法，其中，包括如下步骤：S1.获取白光干涉模板曲线；S2.垂直扫描被测物体，采集干涉条纹，获取采样点；S3.用重心法或极值法快速粗定位零光程差点；S4.确定搜索范围，取零光程差点周围一定范围内若干个采样点作为待匹配点；S5.用待匹配点与模板曲线在搜索范围内进行匹配，得到精定位的零光程差点；S6.根据零光程差与形貌高度的相关关系得到精确的物体表面形貌的相对高度，进而重建被测物体的3D形貌。本发明算法简单，速度快，精度高，抗噪能力较强。

Description

一种基于白光干涉零光程差位置拾取算法的微观形貌测量 方法

技术领域

本发明涉及精密光学测量工程技术领域，更具体地，涉及一种基于白光干涉零光程差位置拾取算法的微观形貌测量方法。

背景技术

物体表面的微观形貌很大程度上影响其质量和使用性能。随着超精密加工技术的不断发展，相应的超精密检测技术显得日渐重要。白光干涉测量技术是其中一种非常重要的非接触式表面微观形貌光学测量技术，它解决了激光干涉仪当被测表面不连续高度跃变超过四分之一波长时的相位模糊问题。白光干涉测量的基本原理为：光源发出的光经过光路一部分到达垂直扫描平台上的被测物体上后发生反射作为测量光，一部分光经过光路到达参考镜后反射作为参考光。两束反射光汇聚并经过分光镜，由CCD相机接收。当垂直扫描平台上下扫描使得测量光和参考光的光程差小于光源相干长度时，两束光发生干涉产生白光干涉条纹。当测量光和参考光的光程差等于零时，即零光程差位置，干涉信号的强度达到最大。零光程差位置反映了物体高度的信息，即定位零光程差位置即可重建物体的3D形貌。因此，通过白光干涉信号处理算法精确定位零光程差位置，是白光干涉测量技术的一个关键步骤。当其他因素相同的情况下，白光干涉信号处理算法直接决定了零光程差位置的定位精度和速度，进而决定了重建物体3D形貌的精度和速度。

目前，白光干涉信号处理算法主要有：极值法、重心法、包络曲线拟合法、相移法、空间频域法等。极值法直接利用极大光强值处作为零光程差点，非常简单快速，精度主要由扫描步距决定，同时易受到噪声影响，导致精度较差；重心法计算简单，速度快，但同时也易受噪声的影响，精度不高；白光相移法精度高于极值法和重心法，低于包络曲线拟合法和空间频域法，运算速度适中；包络曲线拟合法有Fourier变换滤波法，Hilbert变换法、小波变换法和直接二次多项式拟合法等方法，总体上来说精度都较高，但运算量较大，耗时长，难以满足在线测量的要求；空间频域法有较高的精度，但需要进行傅里叶变换和最小二乘拟合，运算量较大。

因此，研究能够快速、精确定位零光程差位置的白光干涉信号处理算法重建微观三维形貌，对超精密检测具有重要意义。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供一种基于白光干涉零光程差位置拾取算法的微观形貌测量方法。本发明算法简单，速度快，精度高，抗噪能力较强。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于白光干涉零光程差位置拾取算法的微观形貌测量方法，其中，包括如下步骤：

S1.获取白光干涉模板曲线；

S2.垂直扫描被测物体，采集干涉条纹，获取采样点；

S3.用重心法或极值法快速粗定位零光程差点；

S4.确定搜索范围，取零光程差点周围一定范围内若干个采样点作为待匹配点；

S5.用待匹配点与模板曲线在搜索范围内进行匹配，得到精定位的零光程差点；

S6.根据零光程差与形貌高度的相关关系得到精确的物体表面形貌的相对高度，进而重建被测物体的3D形貌。

进一步的，所述步骤S1中，采用垂直扫描平台先以一定步长进行垂直扫描，获得密集的采样点，对采样点进行白光干涉曲线拟合，获取白光干涉模板曲线。

本发明中，也可通过白光干涉理论分析，根据***参数等多种方法得到白光干涉模板曲线。而且，拟合的白光干涉模板曲线表达式也有多种不同形式。

本发明中，当白光干涉***硬件确定情况下，即包括光源和物镜孔径数值确定情况下，白光干涉强度曲线的具体形状是能被确定的或被估计的，因此本发明中拟合的白光干涉模板曲线表达式可为：

式中I_b为背景光强，γ为条纹对比度，经过拟合可确定这两个参数；l_c和λ₀分别为光源的相干长度和中心波长，由光源确定；z为采样点位置，I(z)为对应光强值，为已知量；h₀为零光程差位置，作为唯一变量。

进一步的，所述步骤S2中，将被测物体置于垂直扫描平台进行等步长扫描，采用CCD采集干涉条纹，CCD每个像素得到一系列的采样点。

进一步的，所述步骤S3中，粗定位零光程差点记为N₀；所述步骤S4中，根据N₀确定匹配搜索范围为N₀±Δ，取N₀周围一定范围内的m个采样点作为待匹配点，其位置为z，对应的光强值为I_z。

进一步的，所述步骤S5中，初设模板曲线的变量h₀＝N₀-Δ，代入待匹配点的位置z到白光干涉模板曲线中,可得到模板曲线在z位置的白光干涉强度值I(z)。将I(z)与I_z作差并求绝对值得到残差绝对值，则m对点的残差绝对值之和为：ε＝∑|I(z)-I_z|，改变模板曲线变量h₀，满足N₀-Δ≤h₀≤N₀+Δ，当残差绝对值之和ε值最小时，对应的h₀即为所求的精定位的零光程差位置。

与现有技术相比，本发明的有益效果：

本发明充分利用了极值法或重心法算法简单快速的特点，提高模板匹配速度，进而使模板匹配法具有高的运算速度。

本发明充分利用白光干涉信号曲线形状的可确定性或可估计性，用采样点与模板曲线进行匹配，达到了高精度的三维形貌重建的目的。

本发明能在垂直扫描平台以较大步距进行扫描时仍保持较高的精度，因此可加速扫描进程。

本发明通过结合粗定位与精定位两步，算法简单，速度快，精度高，抗噪能力较强。

附图说明

图1是本发明的工作原理流程图。

图2是本发明中预先获取到的白光干涉模板曲线图。

图3是本发明中扫描平台垂直等步长扫描的采样点与重心法或极值法粗定位示意图。

图4是本发明中搜索范围与待匹配采样点示意图。

图5是本发明中模板曲线与待匹配采样点匹配过程示意图。

图6是本发明中模板曲线与待匹配采样点匹配完成示意图。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。附图中描述位置关系仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。

如图1所示，一种基于白光干涉零光程差位置拾取算法的微观形貌测量方法，其中，包括如下步骤：

S1.获取白光干涉模板曲线。具体方法如下：采用垂直扫描平台先以一定步长进行垂直扫描，获得密集的采样点，对采样点进行白光干涉曲线拟合，获取白光干涉模板曲线，如图2所示。当白光干涉***硬件确定情况下，即包括光源和物镜孔径数值确定情况下，白光干涉强度曲线的具体形状是能被确定的或被估计的，因此本实施例中拟合的白光干涉模板曲线表达式可为：

式中I_b为背景光强，γ为条纹对比度，经过拟合可确定这两个参数；l_c和λ₀分别为光源的相干长度和中心波长，由光源确定；z为采样点位置，I(z)为对应光强值，为已知量；h₀为零光程差位置，作为唯一变量。

本实施例中，也可通过白光干涉理论分析，根据***参数等多种方法得到白光干涉模板曲线。而且，拟合的白光干涉模板曲线表达式也有多种不同形式。

S2.垂直扫描被测物体，采集干涉条纹，获取采样点；具体方法如下：将被测物体置于垂直扫描平台进行等步长扫描，采用CCD采集干涉条纹，CCD每个像素得到一系列的采样点，如图3所示。

S3.用重心法或极值法快速粗定位零光程差点，粗定位零光程差点记为N₀，如图3所示。

S4.确定搜索范围，取零光程差点周围一定范围内若干个采样点作为待匹配点；具体方法如下：根据N₀确定匹配搜索范围为N₀±Δ，取N₀周围一定范围内的m个采样点作为待匹配点，其位置为z，对应的光强值为I_z，如图4所示。

S5.用待匹配点与模板曲线在搜索范围内进行匹配，得到精定位的零光程差点；具体方法如下：初设模板曲线的变量h₀＝N₀-Δ，代入待匹配点的位置z到白光干涉模板曲线中,可得到模板曲线在z位置的白光干涉强度值I(z)。将I(z)与I_z作差并求绝对值得到残差绝对值，则m对点的残差绝对值之和为：ε＝∑|I(z)-I_z|，改变模板曲线变量h₀，满足N₀-Δ≤h₀≤N₀+Δ，使得曲线在搜索范围内移动，如图5所示。当残差绝对值之和ε值最小时，对应的h₀即为所求的精定位的零光程差位置，如图6所示。

S6.根据零光程差与形貌高度的相关关系得到精确的物体表面形貌的相对高度，进而重建被测物体的3D形貌。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为了清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于白光干涉零光程差位置拾取算法的微观形貌测量方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.获取白光干涉模板曲线；

S2.垂直扫描被测物体，采集干涉条纹，获取采样点；

S3.用重心法或极值法快速粗定位零光程差点；

S4.确定搜索范围，取零光程差点周围一定范围内若干个采样点作为待匹配点；

S5.用待匹配点与模板曲线在搜索范围内进行匹配，得到精定位的零光程差点；

S6.根据零光程差与形貌高度的相关关系得到精确的物体表面形貌的相对高度，进而重建被测物体的3D形貌。

2.根据权利要求1所述的一种基于白光干涉零光程差位置拾取算法的微观形貌测量方法，其特征在于，所述步骤S1中，采用垂直扫描平台先以一定步长进行垂直扫描，获得密集的采样点，对采样点进行白光干涉曲线拟合，获取白光干涉模板曲线。

3.根据权利要求2所述的一种基于白光干涉零光程差位置拾取算法的微观形貌测量方法，其特征在于，拟合的白光干涉模板曲线表达式为：

式中I_b为背景光强，γ为条纹对比度，经过拟合可确定这两个参数；l_c和λ₀分别为光源的相干长度和中心波长，由光源确定；z为采样点位置，I(z)为对应光强值，为已知量；h₀为零光程差位置，作为唯一变量。

4.根据权利要求2所述的一种基于白光干涉零光程差位置拾取算法的微观形貌测量方法，其特征在于，所述步骤S2中，将被测物体置于垂直扫描平台进行等步长扫描，采用CCD采集干涉条纹，CCD每个像素得到一系列的采样点。

5.根据权利要求3所述的一种基于白光干涉零光程差位置拾取算法的微观形貌测量方法，其特征在于，所述步骤S3中，粗定位零光程差点记为N₀；所述步骤S4中，根据N₀确定匹配搜索范围为N₀±Δ，取N₀周围一定范围内的m个采样点作为待匹配点，其位置为z，对应的光强值为I_z。

6.根据权利要求5所述的一种基于白光干涉零光程差位置拾取算法的微观形貌测量方法，其特征在于，所述步骤S5中，初设模板曲线的变量h₀＝N₀-Δ，代入待匹配点的位置z到白光干涉模板曲线中,可得到模板曲线在z位置的白光干涉强度值I(z)。将I(z)与I_z作差并求绝对值得到残差绝对值，则m对点的残差绝对值之和为：ε＝∑|I(z)-I_z|，改变模板曲线变量h₀，满足N₀-Δ≤h₀≤N₀+Δ，当残差绝对值之和ε值最小时，对应的h₀即为所求的精定位的零光程差位置。