[发明专利]一种基于菱形矢量归一化的快速相位提取方法

说明书

本发明涉及光学检测领域，特别涉及一种基于菱形矢量归一化的快速相位提取方法。包括以下步骤：S1.采集两幅被测物体形貌的干涉图；S2.对两幅干涉图滤出直流分量；S3.对两幅干涉图构建菱形矢量；S4.归一化菱形矢量；S5.求解相位信息。该方法通过构建菱形矢量，并对其归一化，不需要知道移相值，可以直接从干涉图中提取出相位信息。只需要采集两幅干涉图，克服了传统的相位提取算法需要采集多幅干涉图才能准确的提取出相位信息的缺点。该方法采用非迭代的方式，可以快速的提取相位信息，适用于动态形貌测量。

技术领域

本发明涉及光学检测领域，特别涉及一种基于菱形矢量归一化的快速相位提取方法。

背景技术

随着科技的不断进步与发展，工业上对仪器的精密性要求越来越高，而在工业加工过程中，不可避免会出现加工误差。仪器件加工好坏的检测需要快速、准确地对被测物体的三维形貌进行恢复。因此，对微观三维形貌的快速检测十分重要。提高检测速度可以分为两方面。一方面是从实验装置上改进测量系统，另一方面是改进三维形貌恢复中的关键算法。当前的测量系统可以大致分为接触测量和非接触测量。其中非接触测量具有速度快、无损伤的优点，被广泛应用于微观形貌的三维检测。非接触测量包括结构光三角测量、条纹投影法、立体投影、移相干涉测量等。在非接触测量中，使用最广泛的就是移相干涉测量。

因此，移相干涉测量系统中快速准确的恢复被测物体的形貌是学者们研究热点。相位提取是微观三维形貌恢复的一个关键技术，相位提取就是从干涉图中提取出相位信息，从而获得被测物体的高度信息。传统的相位提取算法需要采集至少五幅干涉图，才能准确的从干涉图中提取出相位信息。采集到的干涉图越多，相对的精度就越高。但是采集干涉图需要时间，因此需要五幅干涉图十分不利于实时动态的形貌测量。

近年来，研究者们为了提高测量速度以及测量精度，提出了大量相位提取算法。按照算法使用的数学方法，我们可以将其分为两类。迭代算法和非迭代算法。迭代算法需要进行多次迭代以获取高精度的相位信息提取，这需要耗费大量的计算时间。不利于实时动态测量。因此，研究者们提出了很多非迭代算法进行相位提取，其中包括三步施密特正交(GS3)、主成分分析法(PCA)、差分归一化(DN)、差分归一化与菱形矢量归一化(DNDDVN)等。这些算法采用非迭代的算法可以获得较高精度的相位提取，但是这些算法至少需要采集三幅干涉图，相对于只需要两幅干涉图的相位提取算法还是需要花费更多的时间。

迭代算法耗时长，三步相位提取算法需要采集三幅干涉图，为了能快速的提取相位，采用两步非迭代算法是一种很好的解决方案。

发明内容

本发明提供一种基于菱形矢量归一化的快速相位提取方法，旨在提供一直一种采用非迭代的方式，只需要采集两幅干涉图，可以快速进行相位提取的运算方法。

本发明提供一种基于菱形矢量归一化的快速相位提取方法，包括以下步骤：

S1.采集两幅被测物体形貌的干涉图：

在移相值是随机未知的情况下，将两幅干涉图表示为：

其中，a(x,y)表示背景光强，b(x,y)表示调制幅度；δ₁表示第一幅图的移相值，δ₂表示第二幅干涉图的移相值，φ(x,y)表示被测物体的相位信息；在接下来的分析，我们省略(x,y)。

S2.对两幅干涉图滤出直流分量：

在滤出直流分量后，方程(1)化简为：

S3.对两幅干涉图构建菱形矢量：

将I₁和I₂分别相加、相减，构建一个菱形矢量，如公式