基于涡旋光束的测量系统及高度测量方法

    公开(公告)号:CN115235344B

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202210631487.8

    申请日:2022-06-06

    IPC分类号: G01B11/02

    摘要: 本发明提供的一种基于涡旋光束的测量系统及高度测量方法,属于光学测量与成像领域,测量系统包括多波长激光模块、测量光照模块、涡旋参考模块、对焦光学模块、图像采集模块、数据处理模块和外部输出模块;测量方法包括布置测量系统、样品信息采集和高度计算;通过本申请,基于涡旋光束空间相位分布特性,将高度值变化量转换为干涉图样绕光轴的旋转量,使用四步相移法求得旋转量,进而得到高度值变化量;相比于传统的短相干测量、投影差分测量等方法,此高度测量方案的数据量更小,采样频率更高,能够实现更高的时间分辨率;可以在半导体、芯片等需要高精测量和实时测量的领域推广应用。

    基于标志点的全局绝对相位对齐方法、存储介质和系统

    公开(公告)号:CN113074667B

    公开(公告)日:2022-08-23

    申请号:CN202110301467.X

    申请日:2021-03-22

    IPC分类号: G01B11/25

    摘要: 本发明公开了一种基于标志点的全局绝对相位对齐方法、存储介质和系统,方法适用于采用空间相位展开算法进行相位解包裹场合,系统采用该方法输出了三维信息,主要解决了如何对齐测量平面相位与投影仪像平面全局绝对相位的问题。主要步骤包括:在投射条纹图像时,额外投射一幅标志点图像;通过阈值分割、边缘提取、最小外接矩形方法,提取出标志点中心;根据已有的测量平面解包裹相位图,得到该测量平面上标志点位置的相位级次ki,(i=1,2,3…);已知在投影仪中,标志点处的全局绝对相位级次为j,记Δk=j‑k,将测量平面解包裹相位图上所有像素点的条纹级次都加上Δk,即可使得测量平面相位与全局绝对相位对齐。本发明只需一幅标志点图像即可使得测量平面相位与全局绝对相位对齐,准确性高,兼具鲁棒性与效率。

    智能巡检导航避障系统、方法、存储介质和巡检车

    公开(公告)号:CN113341970A

    公开(公告)日:2021-09-03

    申请号:CN202110608979.0

    申请日:2021-06-01

    IPC分类号: G05D1/02

    摘要: 本发明提供了一种智能巡检导航避障系统、方法、存储介质和巡检车,属于巡检机器人领域,系统包括高精地图模块、全局代价地图形成模块、激光点云获取模块、局部代价地图形成模块、故障感知信息模块和规划模块;由所述系统实施的方法包括获取全局代价地图和局部代价地图、设定全局路径、设定局部路径,最后将局部路径融合进全局路径,形成实时监测避障的规划路径。方法和系统通过全局代价地图融合实时监测生成的局部代价地图合成规划路径,减少了防跌落组件和方法,节省了成本,提高了路径规划的智能化。

    局部代价地图的生成方法、存储介质和智能无人巡检车

    公开(公告)号:CN113340314A

    公开(公告)日:2021-09-03

    申请号:CN202110608204.3

    申请日:2021-06-01

    摘要: 本发明提供了一种局部代价地图的生成方法、存储介质和智能无人巡检车,属于自动导航领域的点云地图构建技术。方法包括实时获取包含环境信息和位置矢量信息Vectormap的当前激光点云PClidar,坐标转换,确定感兴趣区域ROI,遍历当前激光点云PClidar中感兴趣区域ROI内的所有空间点pi,求取点云数量countmn,寻找点云数量countmn最大值记作count_max,位置矢量信息Vectormap转移到无人车基座base坐标下,得到Vectorbase,遍历当前局部代价地图Costlocal的所有位置,判定所有区域可通行情况进行标记,完成带有通行信息标记的局部代价地图Cost’local。本申请通过当前激光点云PClidar和当前感知障碍Obstaclelidar,可以实时高效的生产带有通行信息标记的局部代价地图Cost’local,提高了效率和精度,便于推广应用。

    一种缺陷检测方法、存储介质和检测系统

    公开(公告)号:CN113295698A

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN202110473146.8

    申请日:2021-04-29

    IPC分类号: G01N21/88

    摘要: 本发明提供了一种缺陷检测方法、存储介质和检测系统,属于图像数据处理领域,可应用于半导体领域的表面缺陷检测,方法包括产品特征点定位、检测区提取、图像预处理、缺陷检测和缺陷筛选。图像预处理对提取的检测区区域进行增强或拉伸调节,将检测区的差异统计整体趋势自动调节在限制设定的范围之内,而缺陷检测则采用了粗检测和精检测,以此很好的解决了待测件间差异导致检测效果差、精度低的问题,可广泛推广至硅片崩边等瑕疵检测中。