[发明专利]获得具有用于增强边缘分辨率的偏移的图像的系统和方法

说明书

技术领域

本发明涉及获得图像的系统和方法，尤其涉及获取要用于在工件上进行测量操作的多幅图像的机器视觉检测系统及方法。

背景技术

精密机器视觉检测系统(或者简称为“视觉系统”)可用于获得被检测对象的精确的尺寸测量，并且用于检测多种其它对象特性。这种系统可以包括计算机、相机和光学系统以及可沿多个方向移动以允许相机扫描正被检测的工件的特征的精密工作台。一种示例性的商业上可购买的现有技术系统是可购自位于Aurora IL的Mitutoyo America Corporation(MAC)的QUICK基于PC的视觉系统系列和软件。例如在2003年1月出版的QVPAK 3D CNC视觉测量机器用户指南和1996年9月出版的QVPAK3D CNC视觉测量机器操作指南中概括描述了QUICK视觉系统系列和软件的特征和操作，其每个通过引用的方式将其全部并入本文。例如，以QV-302 Pro型号为例，该产品能使用显微镜型光学系统，从而以不同的放大倍率提供工件图像，并在必要时移动工作台，以超出任何单视频图像的限制来横越工件表面。给出这种系统的所需放大倍率、测量分辨率、和物理尺寸限制，单视频图像一般仅包含正在被观察或被检测的工件的一部分。

图像获取可以在利用相机和工件台之间的相对运动的同时进行，由此显著地增加检测生产率。这种系统有利于包括闪光灯照明，以有助于连续运动期间图像的获取，而不会弄脏(或模糊)图像。可以用于不同机器视觉系统的利用连续运动操作获取图像的一种示例性方法在美国专利US7,499,584中描述，该专利以引用的方式将其全部并入文本。

通用精密机器视觉检测系统(诸如QUICK VISION^TM系统)通常也是可编程的，以提供自动视频检测。美国专利US6,542,180(′180专利)教导了这种自动视频检测的多个方面并且通过引用的方式将其全部并入本文。正如′180专利中所教导的，自动视觉检测计量仪器通常具有编程能力，其允许用户对每个特定的工件配置定义自动检测事件序列。这可以通过例如基于文本的编程，或者通过(由存储与用户借助图形用户界面执行的检测操作的序列相应的机器控制指令的序列)逐渐“学习”检测事件序列的记录模式，或者通过这两种方法的组合来实现。这种记录模式通常称作“学习模式”或“训练模式”或“记录模式”。一旦在“学习模式”中定义了检测事件序列，那么在“运行模式”期间可使用该序列以自动获取(并且附加地分析或检测)工件的图像。

包括特定检测事件序列的机器控制指令(即，如何获取每个图像，以及如何分析/检测每个所获取的图像)通常存储为对于特定工件配置专门的“部件程序”或“工件程序”。例如，部件程序定义如何获取每个图像，诸如如何相对于工件定位相机，处于何种照明级别，以及何种放大倍率级别等。另外，部件程序定义了例如如何通过使用一个或多个诸如边缘/边界探测视频工具的视频工具分析/检测所获取的图像。

可以手动使用视频工具(或者简称为“工具”)和其它图形用户界面特征，以完成手动检测和/或机器控制操作(在“手动模式”下)。它们的设置参数和操作也可以在学习模式期间被记录，以便创建自动检测程序或者“部件程序”。视频工具例如可以包括边缘/边界探测工具、自动聚焦工具、形状或图案匹配工具、尺寸测量工具等。

用于获取边缘特征的图像的部件程序一般指定了放大倍率的级别。当选择放大倍率的级别时，可以考虑多种折衷方案。例如，更高的放大倍率的级别可以提供更高的分辨率，但是除了对于放大元件要求更昂贵的硬件以外，还会相对于总体工件具有更小的视场，并且可能导致更大的畸变。更低的放大倍率的级别可以提供更大的视场和更小的畸变，以及更低的成本，但是不能提供所需级别的分辨率以及对于某些应用的相应的准确度。在一些这种情况下，对象的图像的分辨率受到相机探测器中像素间距的限制，这是因为在对象上的空间取样由像素间距和放大倍率来确定。已知解决这种情况的一种方法，该方法获取相对于彼此步进或偏移已知子像素增量的多幅图像，然后组合多组图像数据以有效地增加对象上的图像取样密度。然而，在一些情况下，这种方法太复杂以致于不能被相对不熟练的用户理解和实现，或者太慢而在许多工业环境和/或应用中不实用。一些现有技术系统已经提出了一种相机或光学部件的抖动运动，以便“自动地”提供所需偏移。然而，这种方法在机械上是复杂的，并且可能引入与精密检测容差不相容的振动和/或不可重复性。希望一种改进的方法和系统，其允许由相对不熟练的用户得到所需级别的分辨率和准确度，同时利用了相对不昂贵的系统(例如现有系统)和较低的级别的放大倍率。