Neigungswinkelsensor basierend auf differentieller Konfokaltechnik

WANG Ting-yu ,  

WANG Zhi-yi ,  

YANG Yong-qiang ,  

MI Xiao-tao ,  

WANG Jian-li ,  

YAO Kai-nan ,  

CHENG Xue ,  

摘要

Um das Problem zu lösen, dass das herkömmliche Laser-Differenzial-Konfokalmikroskop (LDCM) nicht gleichzeitig hochpräzise Neigungswinkelmessungen bei Distanzmessungen durchführen kann, wurde ein auf differentieller Konfokaltechnik basierender Neigungswinkelsensor vorgeschlagen. Bei der Messung einer geneigten Oberfläche lokalisiert der Sensor zunächst mithilfe des beim axialen Scannen erhaltenen differentiellen Ansprechsignals präzise die Brennpunktposition, analysiert dann die Intensitätsverteilung im Pupillenfeld des Mikroskops und extrahiert die Spitzenposition des Fleckenbilds, um eine präzise Neigungswinkelmessung zu ermöglichen. Zuerst wurde ein Modell der Lichtfeldverteilung nach Reflexion des fokussierten Strahls an der geneigten zu messenden Fläche erstellt und die Intensitätsverteilung im Pupillenfeld des Mikroskops bei verschiedenen Neigungswinkeln analysiert. Anschließend wurde auf Basis der Analyse der geneigten Fleckmerkmale ein Verfahren zur Extraktion der Spitzenposition des Flecks unter Verwendung eines verbesserten Meanshift-Algorithmus vorgeschlagen. Schließlich wurde die Effektivität des Sensors zur Neigungswinkelmessung experimentell bestätigt. Die Versuchsergebnisse zeigen, dass der mittlere Messfehler für den Neigungsgrad (0~8°) 0,011° beträgt und der mittlere Messfehler für die Neigungsrichtung (0~360°) 0,128° beträgt, was die Anforderungen an die Neigungswinkelmessung der zu messenden Oberfläche bei der dreidimensionalen Oberflächenkontrolle mit einem berührungslosen differentiellen konfokalen optischen Sensor erfüllt. Dieser Sensor bietet eine neue Methode zur hochpräzisen Konturmessung freier Flächen.

关键词

berührungsloser optischer Sensor; differentieller Konfokal; 3D-Erkennung; Neigungsmessung; Spitzenextraktion

阅读全文

以上内容由讯飞翻译自动生成,翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果,本网站不承担任何商业和法律责任。

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website