一种基于偏振成像的三维粗糙度检测装置及方法与流程

1.本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于偏振成像的三维粗糙度检测装置及方法。


背景技术：

2.随着制造技术的飞速发展，工艺水平的不断提高，对零部件表面质量的评定提出了更高的要求。表面结构评定方法也从单一的二维形状误差、波度、表面粗糙度的分离评估，逐步发展为对三维表面功能的综合评定。近半个世纪以来，在科学和工程领域，基于轮廓线的二维评定方法被广泛使用；而三维测量方法和技术自1970年左右出现以来，慢慢得到业界的重视。该项技术发展之初，研究进展非常缓慢，因为大量的三维参数计算主要靠人工来完成。随着计算机科学的出现与不断发展，尤其是微芯片技术的应用，为金属表面三维形貌分析粗糙度的研究带来了新的可能。
3.当前的粗糙度检测方法主要有三种：线轮廓法(感知z(x)),区域形貌法(感知z(x,y)或z(x)作为y*的函数)，区域整体法。而对于一类表面反光的金属表面，无论使用探针式还是光学式，都带有一定的局限性。
4.现有技术中专利《外观缺陷检测方法及装置》201880071426.2中为解决现有技术中外观缺陷检测方法对于金属或半透明等材质的检材的表面检测易受反射光斑影响，从而导致的准确度较低的问题，特提出了一种外观缺陷检测装置。利用不同位置的多角度相机获取不同偏振度的图像，再将获取的图像进行融合以解决金属表面耀光的问题，同时增强缺陷细节纹理。但上述发明设置多组相机，设备成本较高，且采用机械式转轮进行不同角度偏振片的更换，易造成误差的扩大，不利于一些对精度有要求的成像需求。
5.现有技术中专利《一种单目偏振三维重建方法》201810664105.5公开了通过旋转偏振片以获得同位置的不同偏振角度的偏振图像，后利用stocks矢量计算得到物体表面的法向量。由于方位角二义性的问题会导致重建的三维模型不准确，利用shape from shading(sfs,明暗恢复形状法)进行消除歧义性，最终得到待测物体表面的三维形貌。但上述发明存在检测过程复杂且机械转动偏振片同样也会造成一定的误差，通过明暗恢复形状法能消除方位角二义性但也增加了计算量。通过明暗恢复法进行三维成像，需要进行多角度的分布打光，成像系统的复杂且光源无法保证布置角度位置完全准确。


技术实现要素：

6.发明目的：本发明的第一发明目的在于提供一种基于偏振成像的三维粗糙度检测装置，本发明的第二发明目的在于提供一种基于偏振成像的三维粗糙度检测方法。
7.技术方案：本发明所述的一种基于偏振成像的三维粗糙度检测装置，包括成像系统和探测系统；所述的成像系统包括用于射出具有设定波长平行光的光束准直组件和偏振调制组件，所述的光束准直组件射出的平行光经偏振调制组件调制形成两束旋向相反的圆偏振光照射在待测表面的目标区域；
8.探测系统包括用于采集待测表面目标区域偏振图像的分焦平面型偏振探测器。
9.优选的，光束准直组件包括450nm蓝光led光源和用于形成平行光的第一透镜。
10.优选的，偏振调制组件包括沿光路设置的线偏振片、偏振光栅和用于形成平行光的第二透镜；所述的偏振光栅用于将入射光束调制成两束旋向相反且具有设定夹角的光波。
11.优选的，分焦平面型偏振探测器和待测表面之间设置有用于将平行光汇聚的第三透镜。
12.进一步的，线偏振片的偏振位置任意放置，经过偏振光栅后，光束被调制成两束具有一定夹角的光束，其中一束为左旋圆偏振光，另一束为右旋圆偏振光。偏振光栅的衍射角满足既能将入射光束分开为具有一定夹角的两束光，同时两束光又有相互重叠的部分。两束旋向相反的光波被第二透镜调整后平行入射到待测面，两束光重叠部分存在着一定的光程差，照在目标表面重叠区会发生干涉，产生干涉条纹。
13.进一步的，通过偏振光栅产生的两束旋向不同的圆偏振光，在待测表面形成干涉条纹，类似于结构光成像且对投影设备较低。通过偏振成像系统获取的带有条纹的待测表面纹理图片，可进一步通过后续计算出待测表面三维模型的高度。使用旋向不同的圆偏振光产生的干涉条纹，可以纠正根据偏振信息进行三维重建时由于方位角二义性导致的模型不准确的问题，不仅可以消除部件表面强烈的反射耀光，使得成像效果更好，还可以实现实时三维重建的效果。
14.进一步的，分焦平面型偏振探测器，可以在单次曝光的情况下获取四幅偏振图像。该种偏振探测器在探测器的每个像元前加入微型偏振片，所有微型偏振片通过集成的方式集成到焦平面上，四个像元为一组，分别对不同方向的偏振矢量敏感。分焦平面型偏振探测器利用当前像元及其周围像元的响应直接或间接得到该像元不同方向的偏振分量或偏振态，通过组合、重建等方式，计算出目标的偏振信息。分焦平面型偏振探测器进行偏振成像的同时不存在分光元件，结构紧凑、体积小、质量小、稳定性高，可以同时成像四幅不同偏振度的图像，并且偏振角度是固定的不需要人为调整，可以减少误差所带来的重建模型的误差。
15.进一步的，第一透镜、第二透镜和第二透镜均起到改变光路的作用，即将平行光变为汇聚光或汇聚光变为平行光，选择设定曲率的的凸透镜能够完成平台的搭建。
16.本发明所述的一种基于偏振成像的三维粗糙度检测方法，该方法包括步骤如下：
17.(1)利用偏振成像系统获取待测表面目标区域具有不同偏振度的偏振图像；
18.(2)利用待测表面目标区域的偏振图像数据信息，对待测表面目标区域进行三维形貌重构；
19.(3)采用四步相移法对重构的三维形貌进行纠正；
20.(4)提取表面粗糙度轮廓，计算获得三维粗糙度参数值。
21.优选的，步骤(1)中采用两束旋向相反的圆偏振光在待测表面产生干涉，干涉条纹图像被分焦平面型偏振探测器探测，得到多幅不同偏振化方向的图像。
22.优选的，步骤(2)中根据分焦平面型偏振探测器获取的偏振图像信息，利用stokes矢量计算光波的偏振信息，包括光波的线偏振度p
l
和偏振角ψ如下：
[0023][0024][0025]
式中，i表示光波的总强度，q表示0
°
和90
°
线偏振光的光强差，u表示45
°
和135
°
线偏振光的光强差；
[0026]
利用待测表面微面元出射光偏振度p和目标表面反射率信息n，实现对入射角θ的估计；依据探测器上接收到的光强随偏振片角度变化而变化，通过拟合变化曲线，获取方位角
[0027]
法向量与偏振特性参量的映射关系表示如下：
[0028][0029]
假设表面三维曲面方程为z＝f(x,y)，p(x,y)，q(x,y)分别为曲面方程对x,y轴上的偏导，进而得到法向量公式如下：
[0030][0031]
对物体表面不同形状，不同曲率位置的法向量进行积分，便能得到物体的相对深度，最终获得物体表面的三维形状。
[0032]
优选的，步骤(4)中计算表面粗糙度三维参数，采用最小二乘平面法计算基准平面，以基准平面的高度为标准，提取表面粗糙度轮廓，利用轮廓上各点至基准平面的距离的算数平均值作为三维粗糙度参数值。
[0033]
进一步的，stokes公式用四个具有光强特性的参数来表示光波的不同偏振态，这四个参数即为stokes矢量，其表达式为：
[0034][0035]
式中i、q、u和v是stokes的四个参量，其中i表示光波的总强度，q表示0
°
和90
°
线偏振光的光强差，u表示45
°
和135
°
线偏振光的光强差，v表示右旋和左旋圆偏振光的光强差；式中i0°i90
°i 45
°
i-45
°
分别表示光波经过水平、垂直、 45
°
和-45
°
理想线偏振器的光强；ir和i
l
分别表示光波经过理想右旋圆偏振器、左旋圆偏振器的光强。根据stokes矢量可以计算光波的偏振信息，包括光波的线偏振度p
l
和偏振角ψ如下：
[0036][0037][0038]
stokes矢量可以描述完全偏振光、部分偏振光和完全非偏振光。组成stokes矢量的四个元素均为光强的时间平均值，可通过分焦平面型偏振探测器一次性获得。
[0039]
利用目标表面微面元出射光偏振度p和目标表面反射率信息n，能够实现对入射角θ的估计，公式如下：
[0040][0041]
在探测器上接收到的光强随偏振片角度变化而变化，其变化规律表示如下，然后拟合变化曲线，光强最大对应的相位角就是方位角公式如下：
[0042]
i＝i
p
·
cos2θ
[0043]
进一步的，通过对物体表面不同形状，不同曲率位置的法向量进行积分，得到物体的相对深度信息，通过深度信息的解算，最终获得物体表面的三维形状，表达式如下：
[0044]
z＝f(x,y)＝∫∫p(x,y)dx q(x,y)dy。
[0045]
进一步的，根据两束旋向相反的圆偏振光在待测金属部件表面产生干涉，干涉条纹图像经过成像系统被分焦平面型偏振探测器探测，得到0
°
，45
°
，90
°
和135
°
四幅不同偏振化方向的图像，即0
°
，90
°
，180
°
和270
°
四种相移情况下的图像。后采用四步相移法从中结算出部件表面的高度信息，进一步纠正物体表面的三维形状。采用四步相移法进行三维形状的纠正，可以避免传统利用偏振信息进行表面三维重构时出现的相位角二义性问题，使得三维重构的模型更加的精确。上述相位角二义性由拟合的光强变化曲线是一个弦函数，有两个最值位导致。进一步的，本技术中采用的四步相移法为现有技术。
[0046]
进一步的，用三维参数才能充分合理地表征出被测表面的微观凹凸特性。计算表面粗糙度三维参数，采用最小二乘平面法计算基准平面，各粗糙度参数的计算以此平面的高度为准，提取表面粗糙度轮廓，计算获得三维粗糙度参数值。具体步骤如下：
[0047]
设基准平面的方程式为：z＝ax by c，根据重建的待测表面三维重建模型z＝f(x,y)，可以得到n个数据点，数据坐标p(xi,yi,zi)(i＝1...n)。通过最小二乘法，可以求解平面的参数：a,b,c，进而求解粗糙度参数ra。
[0048]
定义单个数据点的误差项：δi＝axi by
i-zi c；对于n组数据，定义所有数据的最小二乘问题：需计算的基准平面方程自变量a,b,c不相关，让f(a,b,c)分别对a,b,c求导，并使得其为0，具体公式如下：
[0049][0050]
将a,b,c写到方程的一边，得到
[0051][0052]
将上述方程写成矩阵形式：
[0053][0054]
通过解算出的a,b,c确定基准平面方程。
[0055]
表面粗糙度主要参数是轮廓算数平均偏差ra,它是在指定取样范围内，计算轮廓上各点至基准的距离zi的算数平均值。在三维表面粗糙度中用sa来表示表面的算术平均高度，在取样区域d上，被测的轮廓面和基准面之间的距离的算数平均值，数学表达式为：为
[0056][0057]
式中，l
x
为取样区域d在x轴方向长度；ly为取样区域d在y轴方向长度；n为采样区域d在y轴方向样点数；m为采样区域d在x轴方向样点数。
[0058]
有益效果：本发明将偏振成像技术应用到金属表面粗糙度测量，在解决金属表面反光造成成像效果差的问题，同时利用获取的偏振信息进行金属表面的三维形貌重构，最后根据形貌信息进行目标表面的三维粗糙度的评价，为金属表面无接触三维粗糙度检测的发展提供了一种新的可能。并且，由于采用分焦平面型偏振探测器探测得到不同偏振角度的图像，解决传统机械式转轮更换偏振片所带来的角度误差。
附图说明
[0059]
图1为本发明基于偏振成像的三维粗糙度检测方法的流程图；
[0060]
图2为本发明基于偏振成像的三维粗糙度检测装置结构示意图；
[0061]
图3为本发明偏振光栅工作原理示意图；
[0062]
图4为本发明分焦平面型偏振探测器在单次曝光获取四幅偏振图像示意图；
[0063]
图5为本发明待测表面目标区域进行三维形貌重构流程图；
[0064]
图6为本发明待测表面目标区域入射角、方位角和表面法线的位置关系示意图；
[0065]
图7为本发明偏振度和入射角在不同反射率下的变化曲线示意图；
[0066]
图8为本发明光强和偏振片角度的变化曲线示意图。
具体实施方式
[0067]
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步详细说明。
[0068]
一种基于偏振成像的三维粗糙度检测装置，如图1所示，包括成像系统和探测系统；所述的成像系统包括检测金属材料的450nm蓝光led光源1，led光源1形成的光束依次经过第一透镜2、线偏振片3、偏振光栅4和第二透镜5照射到待测表面6的目标区域；探测系统包括分焦平面型偏振探测器8，分焦平面型偏振探测器8和待测表面6之间设置有用于将平行光汇聚的第三透镜7。
[0069]
本实施例中，线偏振片的偏振位置可以任意放置，光束经过偏振光栅后，光束被调制成两束具有一定夹角的光束，其中一束为左旋圆偏振光，另一束为右旋圆偏振光，如图3所示。偏振光栅的衍射角满足既能将入射光束分开为具有一定夹角的两束光，同时两束光又有相互重叠的部分。两束旋向相反的光波被第二透镜调整后平行入射到待测面，两束光重叠部分存在着一定的光程差，照在目标表面重叠区会发生干涉，产生干涉条纹。
[0070]
本实施例中，分焦平面型偏振探测器主要是在探测器的每个像元前加入微型偏振片，所有微型偏振片通过集成的方式集成到焦平面上，四个像元为一组，分别对不同方向的偏振矢量敏感。因此在单次曝光的情况下获取四幅偏振图像，如图4所示，两束旋向相反的圆偏振光在待测金属部件表面产生干涉，干涉条纹图像经过成像系统被分焦平面型偏振探测器探测，得到0
°
，45
°
，90
°
和135
°
四幅不同偏振化方向的图像，即0
°
，90
°
，180
°
和270
°
四种相移情况下的图像。
[0071]
本实施例中，第一透镜用于将光源射出的光束转变为平行光，第二透镜用于将射出的光束转变为平行光，第三透镜用于将待测表面目标区域的反射光汇聚至分焦平面型偏振探测器的图像采集窗口。搭建平台时，第一透镜、第二透镜和第三透镜均为设定曲率的凸透镜。
[0072]
一种基于偏振成像的三维粗糙度检测方法，如图2所示，该方法包括步骤如下：
[0073]
(1)利用偏振成像系统获取待测表面目标区域具有不同偏振度的偏振图像；
[0074]
(2)利用待测表面目标区域的偏振图像数据信息，对待测表面目标区域进行三维形貌重构；
[0075]
(3)采用四步相移法对重构的三维形貌进行纠正；
[0076]
(4)提取表面粗糙度轮廓，计算获得三维粗糙度参数值。
[0077]
本实施例中，步骤(1)中利用分时偏振成像旋转偏振片或同时偏振成像分焦平面进行图像采集获得偏振图像；进一步的，只要能够获得不同偏振度的同位置偏振图像的偏振成像系统均能满足本发明的设计要求。
[0078]
本实施例中，步骤(2)中对待测表面目标区域进行三维形貌重构，如图5所示，首先根据stokes公式，用四个具有光强特性的参数来表示光波的不同偏振态，这四个参数即为stokes矢量，其表达式为：
[0079][0080]
式中i、q、u和v是stokes的四个参量，其中i表示光波的总强度，q表示0
°
和90
°
线偏振光的光强差，u表示45
°
和135
°
线偏振光的光强差，v表示右旋和左旋圆偏振光的光强差；式中分别表示光波经过水平、垂直、 45
°
和-45
°
理想线偏振器的光强；ir和i
l
分别表示光波经过理想右旋圆偏振器、左旋圆偏振器的光强。根据stokes矢量可以计算光波的偏振信息，包括光波的线偏振度p
l
和偏振角ψ。
[0081][0082][0083]
stokes矢量可以描述完全偏振光、部分偏振光和完全非偏振光。组成stokes矢量的四个元素均为光强的时间平均值，可通过分焦平面型偏振探测器一次性获得。
[0084]
本实施例中，入射角、方位角和表面法线之间的空间关系如图6所示，图6中θ为入射角，即观测方向与法向方向夹角；为方位角，即光的入射方位角；为表面法线。利用目标表面微面元出射光偏振度p和目标表面反射率信息n，能够实现对入射角θ的估计，偏振度p、目标表面反射率信息n和入射角θ之间的关系满足如下公式：
[0085][0086]
偏振度和入射角在不同反射率下的变化曲线如图7所示，根据偏振度p和目标表面反射率信息n完成对入射角θ的估计。
[0087]
本实施例中，探测器上接收到的光强随偏振片角度变化而变化，其变化规律满足i＝i
p
·
cos2θ，拟合变化曲线如图8所示，光强最大对应的相位角就是方位角。
[0088]
本实施例中，法向量与偏振特性参量的映射关系能够被表示为：
[0089][0090]
目标表面的法向量分布反映的是物体表面形状变化的梯度信息，假设表面三维曲面方程为z＝f(x,y)，p(x,y)，q(x,y)分别为曲面方程对x,y轴上的偏导，即物体表面的梯度信息。可进一步得到法向量公式：
[0091][0092]
通过对物体表面不同形状，不同曲率位置的法向量进行积分，得到物体的相对深度信息，通过深度信息的解算，最终获得物体表面的三维形状，表达式如下：
[0093]
z＝f(x,y)＝∫∫p(x,y)dx q(x,y)dy。
[0094]
本实施例中，采用四步相移法从分焦平面型偏振探测器探测探测得到的图像中结算出部件表面的高度信息，进一步纠正物体表面的三维形状。采用四步相移法进行三维形状的纠正，可以避免传统利用偏振信息进行表面三维重构时出现的相位角二义性问题，使得三维重构的模型更加的精确。上述相位角二义性由拟合的光强变化曲线是一个弦函数，有两个最值位导致。
[0095]
进一步的，用三维参数才能充分合理地表征出被测表面的微观凹凸特性。计算表面粗糙度三维参数，采用最小二乘平面法计算基准平面，各粗糙度参数的计算以此平面的高度为准，提取表面粗糙度轮廓，计算获得三维粗糙度参数值。具体步骤如下：
[0096]
设基准平面的方程式为：z＝ax by c，根据重建的待测表面三维重建模型z＝f(x,y)，可以得到n个数据点，数据坐标p(xi,yi,zi)(i＝1...n)。通过最小二乘法，可以求解平面的参数：a,b,c，进而求解粗糙度参数ra。
[0097]
定义单个数据点的误差项：δi＝axi by
i-zi c；对于n组数据，定义所有数据的最小二乘问题：需计算的基准平面方程自变量a,b,c不相关，让f(a,b,c)分别对a,b,c求导，并使得其为0，具体公式如下：
[0098][0099]
将a,b,c写到方程的一边，得到
[0100][0101]
将上述方程写成矩阵形式：
[0102][0103]
通过解算出的a,b,c确定基准平面方程。
[0104]
表面粗糙度主要参数是轮廓算数平均偏差ra,它是在指定取样范围内，计算轮廓上各点至基准的距离zi的算数平均值。在三维表面粗糙度中用sa来表示表面的算术平均高度，在取样区域d上，被测的轮廓面和基准面之间的距离的算数平均值，数学表达式为：为
[0105][0106]
式中，l
x
为取样区域d在x轴方向长度；ly为取样区域d在y轴方向长度；n为采样区域d在y轴方向样点数；m为采样区域d在x轴方向样点数。
[0107]
根据实验证明，对车削、镗、端铣形成的不同粗糙度的金属表面进行计算得到对照结果如下表1所示：
[0108]
表1
[0109] 车削ra＝0.8μm车ra＝1.6μm车ra＝3.2μm车ra＝6.3μm计算值(mm)1.209μm2.186μm3.724μm6.902μm 镗ra＝0.8μm镗ra＝1.6μm镗ra＝3.2μm镗ra＝6.3μm计算值(mm)1.025μm2.048μm3.780μm6.826μm 端铣ra＝0.8μm端ra＝1.6μm端ra＝3.2μm端ra＝6.3μm计算值(mm)1.369μm2.056μm4.023μm6.854μm
[0110]
由上表可知，利用该方法计算得到的粗糙度参数值与实际粗糙度参数值偏差在合理范围内。
[0111]
综上，根据对不同待测金属表面的偏振成像，获取偏振图进行三维重建，利用四步相移法进行重建表面的修正，最后利用重建数据进行三维粗糙度参数的评价计算，实现了金属表面无接触三维粗糙度检测，在满足精准度要求的前提下，极大提高了检测速度。