一种自动聚焦的光学干涉测量装置及聚焦方法、存储介质与流程

1.本技术涉及干涉测量技术领域，具体涉及一种自动聚焦的光学干涉测量装置及聚焦方法、存储介质。


背景技术：

2.干涉技术在光学测量中占有重要地位，随着数字图像处理技术的不断发展，使干涉测量这种以光波长作为测量尺度和测量基准的技术得到广泛的应用。干涉测量是通过由光波叠加引起的干涉现象来获取信息的技术，这项技术可在物体表面轮廓分析、物体位移形变分析等方面发挥重要的测量作用；并且，干涉测量是一种通用性很好的测量方法，在各种参数的测量中均具有很高的测试灵敏度和准确度。
3.基于干涉测量技术的干涉仪广泛应用于科学研究和工业生产中，能够对微小位移、表面平整度、体表形状进行有效测量。在干涉仪中，从单个光源发出的光经不同光路在交汇处产生干涉，所产生的干涉信号能够反映不同光束的光程差。在科学分析中，干涉仪用于测量长度以及物体表面的形状，精度能到纳米级。从干涉仪获取稳定、清晰的干涉图像是干涉测量的重要环节，只有对获取的干涉图像进行分析判读才能得到被测量的有用信息。
4.运用干涉测量技术对物体表面进行聚焦时，通常可以采用移相算法、包络线拟合法或空间频域法进行聚焦，但是这几种聚焦方式通常只适用于单层介质层，但是在多层介质层应用场景中，由于多层介质层在反射过程中不同介质层的反射会使干涉波形出现串扰的情况，此时则无法根据干涉波形进行准确的判断，如此便会降低通过干涉方式进行聚焦的精度。


技术实现要素：

5.本技术主要解决的技术问题是：如何提高干涉测量的聚焦精度。为解决上述技术问题，本技术提出一种自动聚焦的光学干涉测量装置及聚焦方法、存储介质。
6.根据第一方面，一种实施例中提供一种自动聚焦的光学干涉测量装置，包括：干涉光源，用于向被测物体发射干涉光；光学传感器，用于接收所述被测物体对所述干涉光反射后形成的反射光，并将所述反射光由光信号转换为电信号；驱动机构，用于驱动所述光学传感器移动，以调节所述光学传感器接收所述反射光的采样位置；处理器；其中：
7.所述干涉光源向所述被测物体发射干涉光；所述处理器通过所述驱动机构驱动所述光学传感器移动，以使得所述光学传感器分别移动到多个预设的采样位置；所述处理器获取所述光学传感器在每个所述预设的采样位置接收所述反射光后输出的电信号，以形成电信号随位置变化的干涉信号；所述处理器获取所述干涉信号对应的包络曲线；所述处理器根据所述包络曲线得到所述光学传感器的粗聚焦位置；所述处理器在所述粗聚焦位置的预设范围内将所述干涉信号与预设的标准干涉信号进行比较，以得到所述光学传感器的精准聚焦位置；所述处理器通过所述驱动机构驱动所述光学传感器移动到所述精准聚焦位置，使所述光学传感器能够聚焦在所述被测物体的表面。
8.所述处理器获取所述干涉信号对应的包络曲线包括：所述处理器通过希尔伯特变换对所述干涉信号进行解析，得到各个采样位置处的瞬时幅值；所述处理器将所述各个采样位置处的瞬时幅值按照位置顺序进行统计，得到所述干涉信号对应的包络曲线。
9.所述处理器根据所述包络曲线计算得到所述光学传感器的粗聚焦位置包括：所述处理器将所述包络曲线与预设的标准包络曲线进行比较，得到曲线幅值最大差异处对应的位置；所述处理器根据所述曲线幅值最大差异处对应的位置确定所述光学传感器的粗聚焦位置。
10.所述处理器将所述包络曲线与预设的标准包络曲线进行比较，得到曲线最大差异处对应的位置包括：所述处理器对所述包络曲线与所述标准包络曲线进行相关程度的计算，并生成相关程度随位置变化的互相关波形曲线；所述处理器从所述互相关波形曲线中确定出波峰位置，并将所述波峰位置作为所述曲线最大差异处对应的位置。
11.所述处理器对所述包络曲线与所述标准包络曲线进行相关程度的计算，并生成相关程度随位置变化的互相关波形曲线包括：所述处理器将所述包络曲线和所述标准包络曲线输入预设的第一ncc方程以进行相关程度的计算，所述第一ncc方程表示为
[0012][0013]
其中，gi为所述包络曲线在采样位置i处的幅值，为所述包络曲线的幅度均值，fi为所述标准包络曲线在采样位置i处的幅值，为所述标准包络曲线的幅度均值，p、q均为过程参数，m为采样位置的数目；所述处理器利用所述第一ncc方程计算得到各个采样位置分别对应的幅度相关性数值，根据各个采样位置分别对应的幅度相关性数值进行曲线拟合，拟合生成相关程度随位置变化的互相关波形曲线。
[0014]
所述处理器在所述粗聚焦位置的预设范围内将所述干涉信号与预设的标准干涉信号进行比较，以得到所述光学传感器的精准聚焦位置包括：所述处理器在所述粗聚焦位置的预设范围内，对所述干涉信号与预设的标准干涉信号进行相关程度的计算，得到若干个采样位置处信号的相关性数值；所述处理器根据所述若干个采样位置处信号的相关性数值进行曲线拟合，并根据拟合生成的曲线得到所述光学传感器的精准聚焦位置。
[0015]
所述处理器在所述粗聚焦位置的预设范围内对所述干涉信号与预设的标准干涉信号进行相关程度的计算，得到若干个采样位置处信号的相关性数值包括：所述处理器在所述待聚焦范围内获取所述干涉信号和所述标准干涉信号分别对应的局部波形；所述处理器将所述干涉信号和所述标准干涉信号分别对应的局部波形输入预设的第二ncc方程以进行相关程度的计算，所述第二ncc方程表示为
[0016][0017]
其中，gi′
为所述干涉信号对应的局部波形在采样位置i处的幅值，为所述干涉信号对应的局部波形的幅度均值，fi′
为所述标准干涉信号对应的局部波形在采样位置i处
的幅值，为所述标准干涉信号对应的局部波形的幅度均值，p、q均为过程参数，m为采样位置的数目；所述处理器利用所述第二ncc方程计算得到若干个采样位置处信号的相关性数值。
[0018]
所述处理器根据所述若干个采样位置处信号的相关性数值进行曲线拟合，并根据拟合生成的曲线得到所述光学传感器的精准聚焦位置包括：所述处理器从所述若干个采样位置处信号的相关性数值中找到最大数值位置且对应的最大数值表示为y1，并在所述最大数值位置的前后选取至少两个次大数值位置且对应的次大数值分别表示为y0、y2；所述处理器根据数值y0、y1、y2计算三角函数曲线的角频率且表示为
[0019][0020]
所述处理器根据数值y0、y1、y2计算三角函数曲线的相位且表示为
[0021][0022]
其中，ω为角频率，cos-1
为反余弦函数，tan-1
为反正切函数；所述处理器根据所述角频率和所述相位拟合生成所述三角函数曲线；所述处理器从所述三角函数曲线中找到顶点位置，且所述顶点位置的峰值用公式表示为所述处理器根据所述顶点位置确定所述光学传感器的精准聚焦位置。
[0023]
所述处理器通过所述驱动机构驱动所述光学传感器移动到所述精准聚焦位置之前，还计算所述精准聚焦位置与预设的标准聚焦位置的绝对差值，并判断所述绝对差值是否在预设的差值范围内；若是，则所述处理器通过所述驱动机构驱动所述光学传感器移动到所述精准聚焦位置；若否，则所述处理器通过所述驱动机构驱动所述光学传感器移动到所述标准聚焦位置。
[0024]
根据第二方面，一种实施例中提供一种用于干涉测量的聚焦方法，被测物体能够接收干涉光并反射以形成反射光，所述反射光能够被光学传感器接收并输出电信号，其特征在于，所述干涉测量方法包括：获取所述光学传感器在多个预设的采样位置接收所述反射光后输出的电信号，以形成电信号随位置变化的干涉信号；获取所述干涉信号对应的包络曲线；根据所述包络曲线得到所述光学传感器的粗聚焦位置；在所述粗聚焦位置的预设范围内将所述干涉信号与预设的标准干涉信号进行比较，以得到所述光学传感器的精准聚焦位置。
[0025]
所述获取所述干涉信号对应的包络曲线，包括：通过希尔伯特变换对所述干涉信号进行解析，得到各个采样位置处的瞬时幅值；将所述各个采样位置处的瞬时幅值按照位置顺序进行统计，得到所述干涉信号对应的包络曲线。
[0026]
所述根据所述包络曲线得到所述光学传感器的粗聚焦位置，包括：将所述包络曲线与预设的标准包络曲线进行比较，得到曲线幅值最大差异处对应的位置；根据所述曲线幅值最大差异处对应的位置确定所述光学传感器的粗聚焦位置。
[0027]
所述在所述粗聚焦位置的预设范围内将所述干涉信号与预设的标准干涉信号进行比较，以得到所述光学传感器的精准聚焦位置，包括：在所述粗聚焦位置的预设范围内，
对所述干涉信号与预设的标准干涉信号进行相关程度的计算，得到若干个采样位置处信号的相关性数值；根据所述若干个采样位置处信号的相关性数值进行曲线拟合，并根据拟合生成的曲线得到所述光学传感器的精准聚焦位置。
[0028]
根据第三方面，一种实施例中提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述介质上存储有程序，所述程序能够被处理器执行以上述第二方面中所述的聚焦方法。
[0029]
本技术的有益效果是：
[0030]
依据上述实施例的一种自动聚焦的光学干涉测量装置及聚焦方法、存储介质，其中光学干涉测量装置包括干涉光源、光学传感器、驱动机构和处理器。由处理器获取干涉信号的包络曲线，根据包络曲线得到光学传感器的粗聚焦位置，在粗聚焦位置的预设范围内将干涉信号与预设的标准干涉信号进行比较，得到光学传感器的精准聚焦位置，从而在精准聚焦位置将光学传感器聚焦在被测物体的表面。技术方案通过计算粗聚焦位置、精准聚焦位置来逐渐确定光学传感器的聚焦位置，相比传统单一的包络线拟合方法，这样更能够提高光学传感器的聚焦精度。
附图说明
[0031]
图1为本技术一种实施例中光学干涉测量装置的结构图；
[0032]
图2为光学干涉测量装置中处理器的处理流程图；
[0033]
图3为处理器计算粗聚焦位置和精准聚焦位置的流程图；
[0034]
图4为驱动光学传感器聚焦的流程图；
[0035]
图5为干涉信号的采样示意图；
[0036]
图6为包络曲线和标准包络曲线的波动示意图；
[0037]
图7为互相关波形曲线的波动示意图；
[0038]
图8为三角函数曲线的波动示意图；
[0039]
图9为本技术一种实施例中干涉测量的聚焦方法的流程图；
[0040]
图10为本技术一种实施例中测量装置的结构图。
具体实施方式
[0041]
下面通过具体实施方式结合附图对本技术作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本技术能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本技术相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本技术的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。
[0042]
另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。
[0043]
本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，
不具有任何顺序或技术含义。而本技术所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。
[0044]
可见光干涉法是光学测量中一种非常重要的方法，在光纤传感技术、光纤色散测量、表面非接触测量、膜层厚度测量、干涉定位等方面有着广泛地应用。如何提高光学测量部件的聚焦精度是白光干涉测量中常会遇到的问题。在信号处理方式上，可以在可见光扫描的过程中对干涉信号采样，通过数字信号处理的方法提高聚焦精度。光学测量部件在物体表面的聚焦精度与光源的光谱宽度以及干涉信号处理的算法直接相关，在光源的光谱宽度以及干涉仪的结构已经确定的情况下，干涉信号处理的算法直接决定聚焦精度。因此，本技术技术方案主要在处理器的处理算法上进行改进，通过粗、精聚焦的方式得到精准聚焦位置，从而提高光学测量部件的聚焦精度和干涉测量性能。
[0045]
实施例一、
[0046]
请参考图1，本实施例中公开一种自动聚焦的光学干涉测量装置，该光学干涉测量装置主要包括干涉光源11、光学传感器12、驱动机构13和处理器14，下面分别说明。
[0047]
干涉光源11为可见光光源，能够产生一定频率和一定波长的可见光，比如产生频率在380～750thz之间、波长在780～400nm之间的可见光，具体如白光、红光、绿光等。干涉光源11产生的可见光可作为干涉光进行使用，通过光波的叠加引起的干涉现象来获取被测物体的表面信息。在本实施例中，干涉光源11可设于被测物体a的周边，用于向被测物体a发射干涉光，从而使干涉光在被测物体a的表面进行反射，反射光在空间中发生干涉现象。
[0048]
光学传感器12可以相机或光电类的传感器，设于被测物体a的周边，能够接收被测物体a对干涉光反射后形成的反射光，并将反射光由光信号转换为电信号。需要说明的是，光学传感器12转换产生的电信号能够对反射光的振幅强度进行表征。
[0049]
驱动机构13用于装配光学传感器12，且能够驱动光学传感器12移动，通过移动来调节光学传感器12接收反射光的采样位置。比如，驱动机构13可以是导轨或机械臂，导轨或机械臂上安装光学传感器12，导轨或机械臂动作时带动光学传感器12在被测物体a的上方进行上下移动，从而调节光学传感器12相对于被测物体a的空间距离，同样可以调节光学传感器12接收反射光的采样位置。
[0050]
处理器14与干涉光源11、光学传感器12和驱动机构13连接，用于调控干涉光源11的发光参数，控制驱动机构13运动，以及处理光学传感器12转换产生的电信号，得到光学传感器12的精准聚焦位置。
[0051]
在本实施例中，处理器14对干涉光源11、光学传感器12、驱动机构13和处理器14起到控制作用，关于处理器14的控制流程可以参考图2，在图2中处理器的处理过程主要包括步骤210-270，分别说明如下。
[0052]
步骤210，干涉光源11向被测物体a发射干涉光。
[0053]
比如图1，处理器14可设置干涉光源11的光学参数为红光，从而使得干涉光源11向被测物体a发射红光为主的干涉光。
[0054]
步骤220，处理器14通过驱动机构13驱动光学传感器12移动，以使得光学传感器12分别移动到多个预设的采样位置。
[0055]
比如，处理器14向驱动机构13发送控制命令，控制驱动机构13在被测物体a的上方进行高度方向上的运动(如垂直直线运动)，在驱动机构13的运动过程中带动光学传感器12
也在高度方向上移动，从而改变光学传感器12相对于被测物体a的空间距离。可以理解，只要处理器14对驱动机构13的运动行程进行记录，就能够随时确定光学传感器12移动到达的空间位置；那么，在光学传感器12每移动一个距离单位(如1mm)时就认为光学传感器12达到一个采样位置，在整个移动行程中往往会得到非常多的采样位置；比如，在图5中，对于300mm的移动行程就能够至少得到300个采样位置。
[0056]
步骤230，处理器14获取光学传感器12在每个预设的采样位置接收反射光后输出的电信号，以形成电信号随位置变化的干涉信号。
[0057]
在一个具体实施例中，由于光学传感器12每移动一个距离单位就达到一个采样位置，那么处理器14可在光学传感器12每移动一个单位距离时接收一次光学传感器12转换产生的电信号，这样接收的电信号具有随位置变化的特性，反映了接收位置与信号振幅之间的关系。比如图5中示意的干涉信号，处理器14对接收的电信号进行幅值量化处理，在0-300mm之间的每个采样位置上得到至少一个电信号的量化数值，从而统计得到关于位置-振幅关系的干涉信号。
[0058]
步骤240，处理器14获取干涉信号对应的包络曲线。比如，将干涉信号中各数据点进行幅值统计，通过连线即可构建干涉信号对应的包络曲线。比如，处理器14将图5中干涉信号在各个采样位置处的瞬时幅值按照位置顺序进行统计，得到干涉信号对应的包络曲线，具体可以参考图6中的包络曲线。
[0059]
步骤250，处理器14根据包络曲线得到光学传感器12的粗聚焦位置。比如，处理器14先通过标准包络曲线的比较得到曲线幅值最大差异处对应的位置，在该位置处确定光学传感器12的粗聚焦位置。
[0060]
步骤260，处理器14在粗聚焦位置的预设范围内将干涉信号与预设的标准干涉信号进行比较，以得到光学传感器12的精准聚焦位置。
[0061]
可以理解，由于粗聚焦位置是聚焦点的大概位置，所以只要在其位置附近进行进一步定位即可，如此即可减少计算的运算量，还能迅速确定精准聚焦位置；那么，粗聚焦位置的预设范围可以取周围预定个数的采样点即可，比如粗聚焦位置前后3个采样点的范围。
[0062]
步骤270，处理器14通过驱动机构13驱动光学传感器12移动到精准聚焦位置，使光学传感器12能够聚焦在被测物体a的表面。
[0063]
在本实施例中，上面的步骤240主要涉及获取干涉信号对应的包络曲线的过程，那么可参考图3，该步骤240可具体包括步骤241-242，分别说明如下。
[0064]
步骤241，处理器14通过希尔伯特变换对干涉信号进行解析，得到各个采样位置处的瞬时幅值。
[0065]
需要说明的是，希尔伯特变换(即hilbert变换)通常用来得到解析信号，基于此原理，hilbert可以用来对窄带信号进行解包络，并求解信号的瞬时幅值或瞬时频率。在信号处理过程中，一个实值函数的希尔伯特变换是将信号s(t)与1/(πt)做卷积，以得到s'(t)；因此，希尔伯特变换结果s'(t)可以被解读为输入是s(t)的线性时不变系统的输出，系统的脉冲响应为1/(πt)。通过希尔伯特变换，对短信号和复杂信号的瞬时参数的定义及计算成为可能，能够实现真正意义上的瞬时信号的提取。可以理解，将实数信号变换成解析信号的结果就是，把一个一维的信号变成了二维复平面上的信号，复数的模和幅角代表了信号的幅度和相位。
[0066]
步骤242，处理器14将各个采样位置处的瞬时幅值按照位置顺序进行统计，得到干涉信号对应的包络曲线。
[0067]
在一个具体实施例中，对于图5中的干涉信号，横轴代表了0～300mm的采样位置，纵轴代表了-1～1v的瞬时幅值；那么，在通过希尔伯特变换得到各个采样位置处的瞬时幅值的情况下，处理器14将干涉信号在各个采样位置处的瞬时幅值按照位置顺序进行统计，就可得到图6中干涉信号对应的包络曲线，该包括曲线可以认为是干涉信号上各瞬时幅值点的连线。
[0068]
在本实施例中，上面的步骤250主要涉及根据包络曲线计算得到光学传感器的粗聚焦位置的过程，那么可参考图3，该步骤250可具体包括步骤251-252，分别说明如下。
[0069]
步骤251，处理器14将包络曲线与预设的标准包络曲线进行比较，得到曲线幅值最大差异处对应的位置。
[0070]
需要说明的是，预设的标准包络曲线表征的是一系列采样位置处标准瞬时幅值的函数关系，为了得到标准包络曲线，可以使用本实施例中公开的光学干涉测量装置对被测物体a对应的标准品先进行聚焦测量，处理光学传感器12转换得到的电信号得到标准干涉信号，然后通过希尔伯特变换、瞬时幅值统计得到标准包络曲线。可以理解，该标准包络曲线可作为被测物体a进行干涉测量的参考曲线，用于对被测物体a的干涉测量提供包络曲线的比较对象。此外，关于标准包络曲线的形态可以参考图6中的标准包络曲线。
[0071]
在一个具体实施例中，处理器14将包络曲线与预设的标准包络曲线进行比较，得到曲线最大差异处对应的位置包括下面的两个子步骤。
[0072]
(1)处理器14对包络曲线与标准包络曲线进行相关程度的计算，并生成相关程度随位置变化的互相关波形曲线。
[0073]
比如，处理器14将包络曲线和标准包络曲线输入预设的第一ncc方程以进行相关程度的计算，该第一ncc方程表示为
[0074][0075]
其中，gi为包络曲线在采样位置i处的幅值，为包络曲线的幅度均值，fi为标准包络曲线在采样位置i处的幅值，为标准包络曲线的幅度均值，p、q均为过程参数，m为采样位置的数目。
[0076]
(2)处理器14利用第一ncc方程计算得到各个采样位置分别对应的幅度相关性数值(即函数ncc的值)，根据各个采样位置分别对应的幅度相关性数值进行曲线拟合，拟合生成相关程度随位置变化的互相关波形曲线。
[0077]
比如，对于图6中的包络曲线和标准包络曲线，利用第一ncc方程计算得到的互相关波形曲线可以参考图7，该互相关波形曲线表征的是位置
×
2和相关性之间的关系，其中的位置
×
2表示0-600mm的范围，而图6中的位置表示0-300mm的范围，那么可以理解，图7中的位置实质上与图6中的位置一致。
[0078]
需要说明的是，ncc(normalization cross-correlation)是指归一化互相关，就是用于归一化待匹配目标之间的相关程度。
[0079]
(3)处理器14从互相关波形曲线中确定出波峰位置，并将波峰位置作为曲线最大差异处对应的位置。
[0080]
可以理解，由于互相关波形曲线是包络曲线和标准包络曲线的差异化比较结果，能够通过曲线波动变化表征差异化的大小，那么曲线的波峰位置就是最大差异化的位置。对于图7中的互相关波形曲线，波峰位置处于位置
×
2的280mm处，那么真实位置(即曲线最大差异处对应的位置)应当在140mm处。
[0081]
步骤252，处理器14根据曲线幅值最大差异处对应的位置确定光学传感器的粗聚焦位置。比如图7，即曲线最大差异处对应的位置是在140mm处。
[0082]
在本实施例中，上面的步骤260主要涉及得到光学传感器的精准聚焦位置的过程，那么可参考图3，该步骤260可具体包括步骤261-262，分别说明如下。
[0083]
步骤261，处理器14在粗聚焦位置的预设范围内，对干涉信号与预设的标准干涉信号进行相关程度的计算，得到若干个采样位置处信号的相关性数值。
[0084]
在一个具体实施例中，步骤261具体包括以下三个子步骤。
[0085]
(1)处理器14在待聚焦范围内获取干涉信号和标准干涉信号分别对应的局部波形。由于粗聚焦位置是聚焦点的大概位置，所以只要在其位置附近进行进一步定位即可，可粗聚焦位置的预设范围可以取周围预定个数的采样点即可，比如粗聚焦位置前后3个采样点的范围作为待聚焦范围。
[0086]
(2)处理器14将干涉信号和标准干涉信号分别对应的局部波形输入预设的第二ncc方程以进行相关程度的计算，该第二ncc方程表示为
[0087][0088]
其中，g
′i为干涉信号对应的局部波形在采样位置i处的幅值，为干涉信号对应的局部波形的幅度均值，f
′i为标准干涉信号对应的局部波形在采样位置i处的幅值，为标准干涉信号对应的局部波形的幅度均值，p、q均为过程参数，m为采样位置的数目。
[0089]
(3)处理器14利用第二ncc方程计算得到若干个采样位置处信号的相关性数值。
[0090]
步骤262，处理器14根据若干个采样位置处信号的相关性数值进行曲线拟合，并根据拟合生成的曲线得到光学传感器的精准聚焦位置。比如图8，其中的三角函数曲线就是根据若干个采样位置处信号的相关性数值进行曲线拟合而拟合生成的曲线。
[0091]
在一个具体实施例中，步骤262包括以下五个子步骤。
[0092]
(1)由于利用第二ncc方程计算得到若干个采样位置处信号的相关性数值，那么，处理器14可以从若干个采样位置处信号的相关性数值中找到最大数值位置且对应的最大数值表示为y1，并在最大数值位置的前后选取至少两个次大数值位置且对应的次大数值分别表示为y0、y2。比如，对于图8中拟合生成的三角函数曲线，y1为最大数值，y0、y2分别为足最大数值位置两侧的次大数值。
[0093]
(2)处理器14根据数值y0、y1、y2计算三角函数曲线的角频率且表示为
[0094][0095]
此外，处理器14还根据数值y0、y1、y2计算三角函数曲线的相位且表示为
[0096][0097]
其中，ω为角频率，cos-1
为反余弦函数，tan-1
为反正切函数。
[0098]
(3)处理器14根据计算得到的角频率和相位拟合生成三角函数曲线。
[0099]
(4)处理器14从三角函数曲线中找到顶点位置，且顶点位置的峰值用公式表示为
[0100]
(5)处理器14根据顶点位置确定光学传感器的精准聚焦位置。
[0101]
在本实施例中，上面的步骤270主要涉及驱动光学传感器移动的过程，那么可参考图4，该步骤270可具体包括步骤271-274，分别说明如下。
[0102]
步骤271，处理器14通过驱动机构13在驱动光学传感器12移动到精准聚焦位置之前，还可以计算精准聚焦位置与预设的标准聚焦位置的绝对差值。
[0103]
需要说明的是，由于能够得到标准干涉信号和标准包络曲线，那么利用第二ncc方程就能够计算得到标准干涉信号上若干个采样位置处信号的相关性数值，在通过相关性数值的曲线拟合在拟合生成的曲线上确定顶点位置，从而依据该顶点位置得到光学传感器的标准聚焦位置。
[0104]
步骤272，处理器14判断计算的绝对差值是否在预设的差值范围内。该预设的差值范围由用户进行设定，这里不再进行具体限制。
[0105]
步骤273，对于绝对差值在差值范围的情况，处理器14通过驱动机构13驱动光学传感器12移动到精准聚焦位置，从而实现了光学传感器12在被测物体a上的自动聚焦。
[0106]
步骤274，对于绝对差值没有在差值范围的情况，处理器14通过驱动机构13驱动光学传感器12移动到标准聚焦位置。
[0107]
需要说明的是，由于标准聚焦位置是根据经验干涉测量得到的结果，所以对实际干涉测量得到的精准聚焦位置具有参考价值，如果两者相差不大，则精准聚焦位置更满足光学传感器12的聚焦精度要求；但是，如果两者相差较大，则表明实际干涉测量得到的精准聚焦位置可能存在较大误差，此时应该以标准聚焦位置为准。
[0108]
实施例二、
[0109]
本实施例中公开一种用于干涉测量的聚焦方法，该聚焦测量方法主要在图1中光学干涉测量装置中的处理器14上进行应用。在图1中，被测物体a能够接收干涉光源11发出的干涉光并反射以形成反射光，反射光能够被光学传感器12接收并输出电信号。
[0110]
请参考图9，本实施例中的干涉测量方法包括步骤310-340，下面分别说明。
[0111]
步骤310，获取光学传感器12在多个预设的采样位置接收反射光后输出的电信号，以形成电信号随位置变化的干涉信号。
[0112]
由于光学传感器12每移动一个距离单位就达到一个采样位置，那么处理器14可在光学传感器12每移动一个单位距离时接收一次光学传感器12转换产生的电信号，这样接收的电信号具有随位置变化的特性，反映了接收位置与信号振幅之间的关系。
[0113]
接下来，处理器14可以对接收的电信号进行幅值量化处理，在0-300mm之间的每个采样位置上得到至少一个电信号的量化数值，从而统计得到关于位置-振幅关系的干涉信号，比如图5中展示了干涉信号的一种采样结果。
[0114]
步骤320，获取干涉信号对应的包络曲线。比如，为了获取干涉信号对应的包络曲线，可以通过希尔伯特变换对干涉信号进行解析，得到各个采样位置处的瞬时幅值；然后，将各个采样位置处的瞬时幅值按照位置顺序进行统计，得到干涉信号对应的包络曲线。
[0115]
需要说明的是，步骤320可以具体参考实施例一中的步骤241-242。对于图5中的干涉信号，只需要处理器14通过希尔伯特变换对该干涉信号进行解析以得到各个采样位置处的瞬时幅值，以及将该干涉信号在各个采样位置处的瞬时幅值按照位置顺序进行统计，就可得到图6中干涉信号对应的包络曲线。
[0116]
步骤330，根据包络曲线得到光学传感器12的粗聚焦位置。比如，为了得到光学传感器12的粗聚焦位置，可以将包络曲线与预设的标准包络曲线进行比较，得到曲线幅值最大差异处对应的位置；然后，根据曲线幅值最大差异处对应的位置确定光学传感器12的粗聚焦位置。
[0117]
在一个具体实施例中，由图1中的处理器14实现步骤330，那么，处理器14将包络曲线和标准包络曲线输入预设的第一ncc方程以进行相关程度的计算，该第一ncc方程表示为
[0118][0119]
然后，处理器14利用第一ncc方程计算得到各个采样位置分别对应的幅度相关性数值(即函数ncc的值)，根据各个采样位置分别对应的幅度相关性数值进行曲线拟合，拟合生成相关程度随位置变化的互相关波形曲线。接下来，处理器14从互相关波形曲线中确定出波峰位置，并将波峰位置作为曲线最大差异处对应的位置。最后，处理器14根据曲线幅值最大差异处对应的位置确定光学传感器的粗聚焦位置。对于图7中的互相关波形曲线，波峰位置处于位置
×
2的280mm处，那么真实位置(即曲线最大差异处对应的位置)应当在140mm处。
[0120]
步骤340，在粗聚焦位置的预设范围内将干涉信号与预设的标准干涉信号进行比较，以得到光学传感器12的精准聚焦位置。比如，在粗聚焦位置的预设范围内，对干涉信号与预设的标准干涉信号进行相关程度的计算，得到若干个采样位置处信号的相关性数值；根据若干个采样位置处信号的相关性数值进行曲线拟合，并根据拟合生成的曲线得到光学传感器的精准聚焦位置。
[0121]
在一个具体实施例中，由图1中的处理器14实现步骤340，处理器14在待聚焦范围内获取干涉信号和标准干涉信号分别对应的局部波形。处理器14将干涉信号和标准干涉信号分别对应的局部波形输入预设的第二ncc方程以进行相关程度的计算，该第二ncc方程表示为
[0122][0123]
然后，处理器14利用第二ncc方程计算得到若干个采样位置处信号的相关性数值。处理器14从若干个采样位置处信号的相关性数值中找到最大数值位置且对应的最大数值表示为y1，并在最大数值位置的前后选取至少两个次大数值位置且对应的次大数值分别表示为y0、y2。处理器14根据数值y0、y1、y2计算三角函数曲线的角频率且表示为
[0124][0125]
此外，处理器14还根据数值y0、y1、y2计算三角函数曲线的相位且表示为
[0126][0127]
其中，ω为角频率，cos-1
为反余弦函数，tan-1
为反正切函数。
[0128]
接下来，处理器14根据计算得到的角频率和相位拟合生成三角函数曲线，以及从三角函数曲线中找到顶点位置，且顶点位置的峰值用公式表示为那么，处理器14就可以根据顶点位置确定光学传感器的精准聚焦位置。
[0129]
需要说明的是，本实施例中公开的技术方案通过计算粗聚焦位置、精准聚焦位置来逐渐确定光学传感器的聚焦位置，相比传统单一的包络线拟合方法，这样更能够提高光学传感器的聚焦精度。
[0130]
需要说明的是，本实施例中的步骤310-340介绍了计算光学传感器的粗聚焦位置和精准聚焦位置的方法，那么在得到精准聚焦位置之后，还可以利用该精准聚焦位置对光学传感器进行聚焦调节。比如，处理器14计算精准聚焦位置与预设的标准聚焦位置的绝对差值，并判断计算的绝对差值是否在预设的差值范围内，若是则处理器14通过驱动机构13驱动光学传感器12移动到精准聚焦位置，从而实现了光学传感器12在被测物体a上的自动聚焦；若否则处理器14通过驱动机构13驱动光学传感器12移动到标准聚焦位置。
[0131]
实施例三、
[0132]
在实施例二中公开的用于干涉测量的聚焦方法的基础上，本实施例中公开一种测量装置。
[0133]
请参考图10，测量装置4的主要部件为存储器41和处理器42。其中，存储器41作为计算机可读存储介质，主要用于存储程序，该程序可以是实施例二中聚焦方法对应的程序代码。其中，处理器42与存储器41连接，用于执行存储器31中存储的程序以实现聚焦方法。需要说明的是，处理器42实现的功能可以参考实施例二中的步骤310-340，这里不再进行详细说明。
[0134]
本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现，也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等，通过计算机执行该程序以实现上述
功能。例如，将程序存储在设备的存储器中，当通过处理器执行存储器中程序，即可实现上述全部或部分功能。另外，当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中，通过下载或复制保存到本地设备的存储器中，或对本地设备的系统进行版本更新，当通过处理器执行存储器中的程序时，即可实现上述实施方式中全部或部分功能。
[0135]
以上应用了具体个例对本技术进行阐述，只是用于帮助理解本技术技术方案，并不用以限制本技术。对于所属技术领域的技术人员，依据本技术的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。