用于智能移動(dòng)設(shè)備的條紋反射法檢測(cè)系統(tǒng)

冀 翼，張學(xué)軍，袁 婷，陶小平

(中國(guó)科學(xué)院 長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所光學(xué)系統(tǒng)先進(jìn)制造技術(shù)中國(guó)科學(xué)院重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，吉林 長(zhǎng)春 130033)

用于智能移動(dòng)設(shè)備的條紋反射法檢測(cè)系統(tǒng)

冀 翼，張學(xué)軍*，袁 婷，陶小平

(中國(guó)科學(xué)院 長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所
光學(xué)系統(tǒng)先進(jìn)制造技術(shù)中國(guó)科學(xué)院重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，吉林 長(zhǎng)春 130033)

條紋反射法是一種結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的三維面形檢測(cè)手段，本文對(duì)該方法在智能手機(jī)、平板等移動(dòng)設(shè)備中的集成和應(yīng)用進(jìn)行了研究。首先，對(duì)條紋反射法標(biāo)定誤差以及智能設(shè)備的特點(diǎn)進(jìn)行了分析。然后，在分析實(shí)際檢測(cè)中的關(guān)鍵誤差基礎(chǔ)上，提出了通過相機(jī)非線性定標(biāo)、改善相移算法、格點(diǎn)位置標(biāo)定、應(yīng)對(duì)相機(jī)自動(dòng)增益調(diào)整等一系列方法和算法，在設(shè)備現(xiàn)有硬件條件下提高了測(cè)量精度和穩(wěn)定性；最后，使用iPad Air對(duì)直徑為105 mm的SiC反射面進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，標(biāo)定精度在毫米量級(jí)時(shí)，對(duì)反射面的檢測(cè)精度RMS值達(dá)到33 μm，并且以低頻誤差為主，在局部高頻區(qū)域檢測(cè)結(jié)果有明顯優(yōu)勢(shì)，證實(shí)了在不使用其他外部設(shè)備前提下，集成于智能平板的條紋反射法具備幾十微米量級(jí)精度的檢測(cè)能力。

面形測(cè)量；光學(xué)檢測(cè)；條紋反射；智能設(shè)備

1 引 言

反射測(cè)量術(shù)是一種波前斜率測(cè)量方法，最早在德國(guó)提出[1]，可以追溯到20世紀(jì)50年代，該方法的提出主要是為了滿足工業(yè)制造業(yè)中對(duì)自由曲面的測(cè)量需求。其基本原理是通過觀測(cè)反射面對(duì)于已知圖樣的反射變形，利用光線追跡到反射面的斜率信息，建立偏折角度與物面局部梯度或法向矢量的關(guān)系，進(jìn)而重建面形[2]。反射測(cè)量技術(shù)在過去的幾十年用于對(duì)汽車噴漆表面、飛機(jī)表面、金屬鏡面等實(shí)現(xiàn)微米級(jí)快速測(cè)量。國(guó)際上目前已有相應(yīng)商品化測(cè)量?jī)x器，如法國(guó)的VISUOL技術(shù)公司[3]、德國(guó)的3D-shape公司[4]和不萊梅應(yīng)用光學(xué)研究所[5]等。

近年來，對(duì)反射測(cè)量術(shù)的大量研究和新標(biāo)定方法的提出使其得以應(yīng)用于高精度光學(xué)檢測(cè)領(lǐng)域，利用LCD屏幕顯示周期性的正弦圖樣，使用CCD相機(jī)觀測(cè)反射圖樣，具有動(dòng)態(tài)范圍大，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，成本低，檢測(cè)速度快，操作簡(jiǎn)單等特點(diǎn)。美國(guó)Arizona大學(xué)提出將條紋反射法檢測(cè)系統(tǒng)放置于反射鏡曲率中心附近，使其可應(yīng)用于超大口徑光學(xué)檢測(cè)[6-7]，并應(yīng)用于直徑為8.4 m的GMT望遠(yuǎn)鏡主鏡面形檢測(cè)[9]，條紋反射法大動(dòng)態(tài)范圍的特點(diǎn)解決了干涉儀檢測(cè)不全的問題，據(jù)報(bào)道去除低階像差后精度可達(dá)到nm量級(jí)[8]。國(guó)內(nèi)四川大學(xué)與成都光電所[10-11]，中國(guó)科學(xué)院[12]等都對(duì)類似技術(shù)有一定研究。然而條紋反射法標(biāo)定過程復(fù)雜，標(biāo)定誤差往往引入低階像差，結(jié)果可靠性受到一定程度的質(zhì)疑。使用條紋反射法實(shí)現(xiàn)高精度全局測(cè)量仍是目前的研究難點(diǎn)。

目前，在已經(jīng)十分普及的智能手機(jī)、平板等移動(dòng)設(shè)備中，通常都配備了高分辨率顯示屏，前置攝像頭和高性能處理器，這已經(jīng)滿足了條紋反射法的基本設(shè)備條件。將光學(xué)檢測(cè)手段集成在移動(dòng)智能設(shè)備中，其意義在于為普通智能手機(jī)、平板提供一種對(duì)反射面進(jìn)行三維形貌測(cè)量的方法，可以讓用戶無需購(gòu)買其他外設(shè)，只需使用手持設(shè)備通過app即可對(duì)工業(yè)界和生活中的類反射面進(jìn)行快速高精度檢測(cè)[13]，另外也有望幫助專業(yè)技術(shù)人員對(duì)光學(xué)加工過程中的高精度光學(xué)反射面進(jìn)行定性分析，為專業(yè)光學(xué)加工和檢測(cè)過程提供更多依據(jù)。使用智能移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)顯而易見，不過廉價(jià)的消費(fèi)級(jí)攝像頭和設(shè)備自身結(jié)構(gòu)的限制也帶來了新的問題并影響檢測(cè)精度。

本文討論了條紋反射法應(yīng)用于智能設(shè)備的特點(diǎn)，分析了使用智能設(shè)備進(jìn)行實(shí)際檢測(cè)的新問題。通過相機(jī)非線性定標(biāo)、改善相移算法、格點(diǎn)位置標(biāo)定、應(yīng)對(duì)相機(jī)自動(dòng)增益調(diào)整等一系列方法和算法提高了測(cè)量精度和穩(wěn)定性。使用設(shè)計(jì)的iOS APP對(duì)實(shí)際反射面進(jìn)行快速便捷測(cè)量，探究了在目前硬件條件下能達(dá)到的檢測(cè)精度，驗(yàn)證了智能拍照設(shè)備用于條紋反射法的可行性。

2 條紋反射法基本原理

典型的條紋反射法基于簡(jiǎn)單的光線反射原理，如圖1所示[14]。系統(tǒng)由顯示屏、CCD相機(jī)和待測(cè)表面組成，計(jì)算機(jī)控制LCD顯示屏生成一幅已知圖像，通過相機(jī)拍攝反射面對(duì)已知圖像的調(diào)制，由光線追跡原理可以得到其表面斜率信息，進(jìn)而得到表面梯度分布。

圖1 典型條紋檢測(cè)法原理Fig.1 Schematic diagram of a typical deflectometry measurement

圖2 SCOTS檢測(cè)和Hartmann檢測(cè)比較Fig.2 Comparison of SCOTS and Hartmann test

美國(guó)亞利桑那大學(xué)提出了SCOTS檢測(cè)結(jié)構(gòu)[6]，強(qiáng)調(diào)將屏幕和相機(jī)放置于鏡面曲率中心附近，可以通過小尺寸屏幕實(shí)現(xiàn)對(duì)更大口徑光學(xué)反射面進(jìn)行檢測(cè)，如圖2所示?；窘Y(jié)構(gòu)可以類比為傳統(tǒng)Hartmann檢測(cè)，只不過光是逆向傳播的。LCD顯示屏和CCD相機(jī)的位置代替了Hartmann檢測(cè)中的接受屏和點(diǎn)光源的位置。顯示器上的點(diǎn)陣經(jīng)過鏡面反射進(jìn)入CCD相機(jī)成像，利用基本的幾何關(guān)系可以計(jì)算得到反射點(diǎn)(xm,ym)的斜率wx(xm,ym),wy(xm,ym)，通過對(duì)斜率進(jìn)行擬合積分可以得出待測(cè)面形(w)。

根據(jù)幾何關(guān)系得到的斜率計(jì)算公式如式(1)與式(2)。其中被測(cè)點(diǎn)的坐標(biāo)xm和ym可以通過對(duì)相機(jī)成像進(jìn)行校準(zhǔn)得到，相機(jī)坐標(biāo)xcamera和ycamera通過標(biāo)定和測(cè)量得到，屏幕亮斑坐標(biāo)xscreen和yscreen通過質(zhì)心算法或者相移方法得出；zm2camera和zm2screen是相機(jī)距離鏡面和屏幕距離鏡面的z坐標(biāo)差，dm2camera和dm2screen為相機(jī)鏡面距離及屏幕和鏡面的距離。Z和d都可以通過對(duì)系統(tǒng)的標(biāo)定和測(cè)量得到。

wx(xm,ym),wy(xm,ym)計(jì)算式中仍含有待求的面形函數(shù)w(x,y)，需對(duì)其進(jìn)行多次迭代計(jì)算，

圖3 面形迭代計(jì)算流程圖Fig.3 Flowchart of surface shape iterative calculation

初始值為物理坐標(biāo)確定的參考位置，迭代流程如圖3，通過反復(fù)迭代計(jì)算得到反射面面形。

LCD屏幕上顯示的正弦條紋起到對(duì)屏幕像素點(diǎn)進(jìn)行編碼的作用，以實(shí)現(xiàn)屏幕點(diǎn)和鏡面點(diǎn)的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。在屏幕上分別顯示橫向和縱向的正弦條紋，采用數(shù)字相移方法，通過相位展開技術(shù)得到相位分布，據(jù)此進(jìn)行光線追跡計(jì)算待測(cè)面上梯度分布。投影正交方向的正弦條紋，使用數(shù)字相移技術(shù)調(diào)制屏幕像素點(diǎn)光強(qiáng)并進(jìn)行相位展開，相位展開通常使用Goldstein枝切法[15]、質(zhì)量引導(dǎo)法[16]等進(jìn)行處理以減小噪聲影響。在處理復(fù)雜連通區(qū)域時(shí)，區(qū)域波前重構(gòu)法有明顯優(yōu)勢(shì)。

3 智能移動(dòng)設(shè)備的條紋反射法特點(diǎn)

條紋反射法對(duì)反射面進(jìn)行全局檢測(cè)時(shí)，檢測(cè)精度很大程度上依賴于系統(tǒng)物理位置標(biāo)定，也就是攝像機(jī)、屏幕和反射鏡統(tǒng)一到世界坐標(biāo)系的精度，物理位置標(biāo)定誤差主要引入的是低階項(xiàng)。如果希望通過條紋反射法對(duì)反射面測(cè)量并得到準(zhǔn)確可靠的nm級(jí)檢測(cè)結(jié)果仍然困難重重[14]，也對(duì)系統(tǒng)各部分標(biāo)定的精度提出了極高的要求。相機(jī)鏡頭畸變和屏幕非線性都要得到較好的校正，各裝置位置需要至少到亞毫米級(jí)，抑制噪聲和相位展開算法也需要進(jìn)一步改進(jìn)，而且評(píng)估結(jié)果的不確定度也比較困難，不適合單獨(dú)用于工程高精度檢測(cè)。

與此同時(shí)，也應(yīng)該注意到條紋反射法裝置簡(jiǎn)單，動(dòng)態(tài)范圍大的特點(diǎn)。目前的智能移動(dòng)設(shè)備已經(jīng)滿足進(jìn)行檢測(cè)的基本條件：具備高分辨率屏幕、前置攝像頭、高速處理器等。在不追求達(dá)到亞微米級(jí)高精度測(cè)量的前提下，條紋反射法應(yīng)用于手機(jī)、平板電腦等智能移動(dòng)設(shè)備中，對(duì)反射面和類反射面進(jìn)行快速測(cè)量已經(jīng)成為可能[13]。在將條紋反射技術(shù)向智能設(shè)備集成過程中，著重考察智能設(shè)備本身的優(yōu)勢(shì)，不以追求nm級(jí)的測(cè)量精度為主，而希望在現(xiàn)有硬件條件下提升系統(tǒng)的易用性和測(cè)量的普適性。此時(shí)，廉價(jià)的消費(fèi)數(shù)碼級(jí)攝像頭和智能移動(dòng)設(shè)備的其他特性也會(huì)帶來新的問題。

3.1 物理位置標(biāo)定誤差模擬

條紋反射法檢測(cè)殘差在很大程度上源于系統(tǒng)相對(duì)物理位置測(cè)量偏差。利用CodeV和MATLAB進(jìn)行光線追跡仿真，模擬給定偏離量時(shí)對(duì)待測(cè)面檢測(cè)結(jié)果的影響。仿真模擬結(jié)構(gòu)如圖4所示，相機(jī)和顯示器放置在距離鏡面同樣遠(yuǎn)處，距離鏡面約0.4 m，對(duì)一直徑80 mm凹面鏡進(jìn)行模擬檢測(cè)，考察引入相對(duì)物理位置測(cè)量誤差時(shí)的測(cè)量殘差。

圖4 誤差仿真坐標(biāo)系Fig.4 Coordinate system of calibration error simulation

針對(duì)仿真過程引入的誤差主要有以下3種：

(1)相機(jī)和屏幕相對(duì)角度誤差;

(2)屏幕和相機(jī)相對(duì)位置平移誤差;

(3)待測(cè)鏡面位置測(cè)量誤差。

在對(duì)相機(jī)和屏幕位置進(jìn)行標(biāo)定和坐標(biāo)系變換過程中，LCD屏幕實(shí)際位置和理想位置的區(qū)別會(huì)產(chǎn)生相對(duì)角度標(biāo)定誤差，定義垂直屏幕方向?yàn)閦方向。分別引入LCD屏幕在z方向的偏移角度和垂直屏幕方向(以y軸為例)的偏移角度，進(jìn)行仿真得到此時(shí)的檢測(cè)殘差，如圖5所示。

圖5 相對(duì)角度測(cè)量誤差仿真結(jié)果Fig.5 Simulation result of relative angle measurement error

當(dāng)z方向偏移1°時(shí)，會(huì)對(duì)測(cè)得結(jié)果產(chǎn)生RMS值10 μm量級(jí)的影響，PV值在幾十μm至100 μm大小的影響，而且引入的誤差面形不是簡(jiǎn)單的低階像差，無法通過簡(jiǎn)單去低階項(xiàng)的方法直接去除。y方向偏移誤差也會(huì)引入同數(shù)量級(jí)的誤差，對(duì)結(jié)果的可信度產(chǎn)生較大影響。

鏡面位置測(cè)量誤差來自于待測(cè)面和相機(jī)/屏幕的相對(duì)位置測(cè)量誤差，鏡面其他信息都通過拍攝的圖片反映，在面形迭代重構(gòu)過程中不會(huì)產(chǎn)生影響，因此不會(huì)帶來角度上的誤差，只需考慮平移誤差。接下來對(duì)鏡面位置測(cè)量不準(zhǔn)確進(jìn)行仿真。物理位置偏離主要分解為沿鏡面相機(jī)連線的z方向和垂直連線方向的x-y平面內(nèi)。

在z方向，仿真計(jì)算偏離量在1 mm、5 mm和10 mm對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響如圖6所示，在偏離1 mm時(shí)，面形殘差RMS和PV值都在5 μm以內(nèi)，此時(shí)誤差基本可以被迭代重構(gòu)過程消去；在偏離量達(dá)到10 mm時(shí)，RMS面形殘差為10 μm，PV殘差44 μm。此時(shí)引入的偏差主要為傾斜和離焦的疊加。如果擬合并去除低階離焦項(xiàng)，此時(shí)面形殘差在微米量級(jí)。

在垂直連線的x-y平面中，以x方向?yàn)槔? mm誤差，其對(duì)測(cè)量結(jié)果產(chǎn)生一個(gè)較大的傾斜量，如圖7所示，對(duì)其進(jìn)行去傾斜操作后，面形殘差RMS值降至1 μm以內(nèi)，PV值在5.2 μm左右，且主要集中在待測(cè)面邊緣引起。對(duì)于y方向進(jìn)行類似操作，去掉傾斜項(xiàng)后RMS面形殘差1.12 μm，PV值在4.94 μm左右，主要由離焦項(xiàng)造成。最后，屏幕和相機(jī)的平移位置誤差為鏡面位置測(cè)量誤差和傾斜項(xiàng)的疊加，結(jié)果類似。

圖6 反射鏡沿z方向相對(duì)位置測(cè)量誤差仿真Fig.6 Simulation result of surface calibration error along z axis

圖7 反射鏡沿x方向相對(duì)位置測(cè)量誤差仿真Fig.7 Simulation result of surface calibration error along x axis

根據(jù)物理位置測(cè)量偏差對(duì)結(jié)果的影響可以看出，除角度偏差對(duì)系統(tǒng)影響以高階像差為主，鏡面位置偏差主要引入傾斜項(xiàng)和離焦項(xiàng)。從物理位置標(biāo)定的角度來說，標(biāo)定精度達(dá)到mm量級(jí)，對(duì)鏡面全局檢測(cè)精度可達(dá)到幾十微米量級(jí)。如果離焦等低階澤尼克系數(shù)調(diào)整量可以去掉，精度可以提升到微米量級(jí)。

3.2 硬件特點(diǎn)分析

3.2.1 相機(jī)-屏幕相對(duì)位置固定

從3.1節(jié)條紋反射法的誤差仿真中可以看到，相機(jī)和屏幕相對(duì)位置不確定引入的角度校準(zhǔn)誤差對(duì)測(cè)量結(jié)果影響較大，1°的角度對(duì)準(zhǔn)偏差會(huì)對(duì)結(jié)果引入PV值100 μm左右的誤差。對(duì)于簡(jiǎn)易、不追求過高精度的系統(tǒng)，如果沒有精確的標(biāo)定手段，十分有可能產(chǎn)生較大的角度測(cè)量偏差和對(duì)準(zhǔn)偏差。

在移動(dòng)設(shè)備中，鏡頭和屏幕已經(jīng)具有了較好的封裝結(jié)構(gòu)，且使屏幕各坐標(biāo)點(diǎn)和前置相機(jī)位置固定，角度校準(zhǔn)偏差不復(fù)存在，僅余下鏡面位置測(cè)量不確定度對(duì)系統(tǒng)引起的誤差，以低階項(xiàng)為主。而且在系統(tǒng)多次使用過程中不會(huì)發(fā)生改變，僅需第一次標(biāo)定或通過平面鏡預(yù)先測(cè)量可得到相機(jī)和屏幕相對(duì)位置。

從物理位置標(biāo)定誤差對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響程度考慮，在待測(cè)面沒有距離手機(jī)過近的情況下，物理位置測(cè)量達(dá)到毫米級(jí)，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)待測(cè)面幾十微米量級(jí)精度的檢測(cè)。

3.2.2 相機(jī)無需額外光闌

條紋反射法模型中使用的是理想小孔相機(jī)，在通常測(cè)量條件下，如CCD相機(jī)鏡頭尺寸較大，則需要在鏡頭前設(shè)置額外小孔光闌，此時(shí)也會(huì)影響到CCD相機(jī)成像對(duì)比度。對(duì)相機(jī)鏡頭設(shè)置大小和位置合適的光闌孔徑對(duì)保證測(cè)量精度十分重要。

而對(duì)于手機(jī)前置攝像頭，其尺寸一般很小，基本可以認(rèn)為是小孔相機(jī)，實(shí)際拍攝過程中也可以看出其可以對(duì)鏡面良好成像，這也極大簡(jiǎn)化了相機(jī)和屏幕相對(duì)位置的測(cè)量過程，在有條件的情況下，可以通過三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x得到較為精確的屏幕像素點(diǎn)和相機(jī)光闌位置的相對(duì)位置關(guān)系。

3.2.3 限制待測(cè)面尺寸

智能手機(jī)屏幕尺寸通常在5英寸左右，平板電腦尺寸一般不超過10英寸。攝像頭和屏幕相對(duì)位置固定，對(duì)待測(cè)面的尺寸、形狀提出了要求，無法對(duì)凸面和較大的平面進(jìn)行檢測(cè)。

對(duì)于待測(cè)面的限制條件主要來自于相機(jī)最大視場(chǎng)角和屏幕尺寸，而且相機(jī)角度不能夠任意調(diào)節(jié)。在已知最大視場(chǎng)角θx和鏡面與測(cè)量系統(tǒng)距離z時(shí)，對(duì)能夠待測(cè)面的F數(shù)范圍進(jìn)行大致估計(jì),模型如圖8所示。

圖8 幾何關(guān)系示意圖Fig.8 Schematic diagram of geometric relations

假設(shè)鏡面的曲率中心位置在-x/2處，f數(shù)最小值可以寫作f#=Z/4r，而對(duì)于相機(jī)，受最大視場(chǎng)角的限制，能進(jìn)行全口徑檢測(cè)時(shí)，應(yīng)滿足:

.

由此可以推出f#應(yīng)滿足條件如下:

.

F數(shù)的最小值表示進(jìn)行測(cè)量的離軸系統(tǒng)和相機(jī)應(yīng)滿足的條件。

4 智能設(shè)備關(guān)鍵誤差分析與優(yōu)化

條紋反射法集成于智能設(shè)備時(shí)，誤差源可以分為硬件和軟件。硬件主要來自于設(shè)備本身，比如相機(jī)拍攝和屏幕顯示的伽馬非線性效應(yīng)[17]，這類系統(tǒng)誤差在每次拍攝過程中不會(huì)發(fā)生改變，也可以通過仔細(xì)標(biāo)定來進(jìn)行補(bǔ)償。

軟件和算法的誤差則更不易定量確定和補(bǔ)償。移動(dòng)設(shè)備拍攝系統(tǒng)已經(jīng)高度集成了去噪，自動(dòng)修正邊緣等圖像算法，這些問題是使用高精度CCD相機(jī)不會(huì)遇到的，也為利用其進(jìn)行檢測(cè)增加了難度。由于拍攝系統(tǒng)的影響，也需要對(duì)相位展開算法進(jìn)行相應(yīng)優(yōu)化。

4.1 拍攝圖片中存在過飽和點(diǎn)

對(duì)拍攝圖片進(jìn)行分析后得知，由于設(shè)備本身對(duì)相機(jī)拍攝照片的優(yōu)化算法，在鏡面反射的正弦圖像中，很多點(diǎn)已經(jīng)過飽和，灰度值達(dá)到了0，即無法和其他亮度未飽和點(diǎn)一樣正確地反映出測(cè)量值和真實(shí)值的對(duì)應(yīng)關(guān)系，也會(huì)對(duì)后續(xù)相位展開操作等造成影響并累計(jì)誤差，過飽和會(huì)對(duì)檢測(cè)結(jié)果引入高頻條紋殘差。

使用普通CCD相機(jī)時(shí)，可以通過改變其快門大小和曝光時(shí)間，控制拍攝照片中鏡面部分圖像的直方圖在合理范圍內(nèi)，防止過飽和或亮度過低。使用移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，需要保持背景不要過暗或過亮，并通過控制屏幕亮度實(shí)現(xiàn)其經(jīng)鏡面反射后的圖像亮度在理想范圍內(nèi)。更有效的普適處理方法還需要進(jìn)一步探討。

4.2 相機(jī)噪聲影響

圖9 相位分布Fig.9 Phase distribution

智能手機(jī)前置攝像頭成像質(zhì)量較差，體現(xiàn)在噪聲高和確定性差，為此選取對(duì)標(biāo)準(zhǔn)凹面檢測(cè)過程拍攝的四步相移圖樣進(jìn)行處理分析，考察其中隨機(jī)誤差的分布情況，相位展開前后的相位分布如圖9所示。

考察中心線上的實(shí)際相位分布情況，如圖10所示，去除傾斜量后進(jìn)行擬合，由系統(tǒng)噪聲隨機(jī)波動(dòng)產(chǎn)生的相移誤差方差在0.13 rad左右，這一誤差會(huì)對(duì)確定表面斜率和面形重構(gòu)過程產(chǎn)生影響。在相移階段的每一步采集快速拍攝多幅圖取平均的方式，可以有效減小隨機(jī)噪聲。

圖10 中心線相位分布Fig.10 Phase distribution on the center line

4.3 獲取亮度的非線性

由于屏幕顯示的非線性和相機(jī)對(duì)各實(shí)際亮度響應(yīng)的非線性，在采集圖像時(shí)，相機(jī)不能線性地反映出其真實(shí)的亮度值，也會(huì)出現(xiàn)過飽和的情況。針對(duì)這種非線性響應(yīng)，需考察拍攝圖片的亮度信息和屏幕顯示的真實(shí)亮度值的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)圖樣如圖11所示，上部由純黑純白色塊組成，下部由亮度0到255的32級(jí)灰度漸變組成。用相機(jī)對(duì)校準(zhǔn)圖樣進(jìn)行拍照，通過直方圖或像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的方式獲取拍攝像素點(diǎn)亮度和顯示亮度的對(duì)應(yīng)關(guān)系，如圖12所示。在屏幕亮度較低區(qū)域(灰度30以下)，非線性較明顯，高亮度區(qū)域也會(huì)出現(xiàn)類似情況。

圖11 設(shè)計(jì)用于非線性校正的標(biāo)準(zhǔn)圖樣Fig.11 Designed pattern for camera nonlinear calibration

圖12 對(duì)校準(zhǔn)圖樣進(jìn)行拍攝Fig.12 Photograph of calibration pattern

對(duì)于同一幅圖RGB三色直方圖進(jìn)行分析，圖13可看出藍(lán)色分布更均勻，紅色波動(dòng)較大，可以增加藍(lán)色分量的權(quán)重或單獨(dú)抽取藍(lán)色分量亮度值進(jìn)行后續(xù)運(yùn)算。在使用正弦相移圖樣時(shí)，不再選取亮度值0和255作為全白和全黑本底，使用30到200的灰度值作為相移正弦圖樣的亮度取值范圍。另一方面適當(dāng)降低屏幕亮度以利用顯示亮度和采集亮度對(duì)應(yīng)關(guān)系較好的區(qū)域。

圖13 紅綠藍(lán)RGB三色直方圖分布Fig.13 RGB histogram distribution

4.4 相機(jī)自動(dòng)增益調(diào)整控制

目前，自動(dòng)增益控制(Automatic Gain Control,AGC)廣泛應(yīng)用于手機(jī)和網(wǎng)絡(luò)攝像頭中[20]，設(shè)備自帶算法不通過用戶手動(dòng)設(shè)置，根據(jù)環(huán)境明暗程度自動(dòng)改變拍攝動(dòng)態(tài)范圍。當(dāng)拍攝區(qū)域的平均亮度改變時(shí)，相機(jī)AGC將被觸發(fā)。如果平均亮度值降低，增益將自動(dòng)提升以適應(yīng)環(huán)境亮度，并盡量使屏幕中心區(qū)域亮度保持定值。這種控制機(jī)制導(dǎo)致在拍攝多幅圖片過程中，相機(jī)自動(dòng)增益量會(huì)發(fā)生改變，為測(cè)量過程帶來了很大的麻煩。

在某些特定情況下，可以直接控制移動(dòng)設(shè)備的相機(jī)具體參數(shù)，此時(shí)可以通過保持其曝光時(shí)間等參數(shù)為定值進(jìn)行拍攝。為了把自動(dòng)增益控制效應(yīng)降低到最小，從亮度均值角度著手進(jìn)行優(yōu)化。對(duì)于亮度均值控制，即在鏡面反射相移條紋時(shí)保留多條正弦條紋，而應(yīng)使在相移過程中亮度均值不會(huì)發(fā)生明顯改變。

在沒有自動(dòng)增益效應(yīng)影響時(shí)的理想情況，確定每幅相移圖的亮度值IphaseN，需要用拍攝值IcapturedN減去屏幕全黑時(shí)拍攝圖片的亮度值Iblack:

IphaseN(x,y)=|IcapturedN(x,y)-

Iblack(x,y)|, ?(x,y) .

受到自動(dòng)增益效應(yīng)的影響，拍攝相移圖樣和全白全黑圖片時(shí)的反射照片的增益值有明顯區(qū)別。在此做出假定，AGC效應(yīng)對(duì)全局各像素點(diǎn)的亮度值的調(diào)整在小范圍內(nèi)是線性的，即:

Igain(x,y)=Icaptured(x,y)×Gain, ?(x,y) .

此時(shí)需要對(duì)兩幅待對(duì)比的圖片進(jìn)行增益統(tǒng)一化。此處利用待測(cè)區(qū)域外的特征點(diǎn)亮度比對(duì)或者全局平均的方法進(jìn)行。采用全局平均的方案，通過拍攝的全黑全白圖樣確定鏡面區(qū)域后，區(qū)域外待平均的區(qū)域?yàn)镋:

if (Iwhite(x,y)-Iblack(x,y))<

average[Iwhite-Iblack], then (x,y)∈E.

對(duì)E區(qū)域內(nèi)所有像素全黑圖和相移條紋圖亮度比值取平均得到附加增益系數(shù)，用增益系數(shù)乘以全黑圖得到待測(cè)相位圖IphaseN。經(jīng)過增益校準(zhǔn)的圖樣如圖14所示。

IphaseN(x,y)=|IcapturedN(x,y)-

Iblack(x,y)×Gain|, ?(x,y) .

圖14 控制增益校準(zhǔn)算法Fig.14 AGC calibration algorithm

處理各幀相移圖片過程中，光強(qiáng)的相對(duì)準(zhǔn)確性會(huì)影響檢測(cè)結(jié)果，因此也需對(duì)不同幀的相移圖片進(jìn)行增益校準(zhǔn)。在未進(jìn)行AGC增益校準(zhǔn)時(shí)，相鄰兩幅相移圖的統(tǒng)計(jì)直方圖算數(shù)仍有約5%的差異，區(qū)域外特征點(diǎn)亮度有3%的差異。進(jìn)行增益歸一化確定每幀相移圖自身的絕對(duì)增益GainN，再進(jìn)行后續(xù)相位提取和展開等操作。

4.5 角點(diǎn)提取

在對(duì)相位圖片進(jìn)行處理前，需要已知某屏幕點(diǎn)經(jīng)反射成像點(diǎn)和相機(jī)成像點(diǎn)的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，并由此獲得相機(jī)光闌、屏幕像素點(diǎn)和待測(cè)面坐標(biāo)點(diǎn)的物理位置對(duì)應(yīng)關(guān)系。在實(shí)驗(yàn)室條件下，使用高精度CCD相機(jī)觀察待測(cè)面對(duì)十字叉絲反射像的方式可進(jìn)行校準(zhǔn)。然而在用智能手機(jī)進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，由于攝像頭高噪聲的影響，往往對(duì)校準(zhǔn)十字叉絲的拍攝效果較差，并不能和專業(yè)級(jí)CCD相機(jī)相提并論，十字叉絲的反射像難以分辨，采用黑白格點(diǎn)替代十字叉絲，利用相鄰坐標(biāo)點(diǎn)的高對(duì)比度實(shí)現(xiàn)對(duì)格點(diǎn)的自動(dòng)查找,穩(wěn)定性得到提升。

4.6 相移算法優(yōu)化

在利用時(shí)間相位展開算法對(duì)相位信息的獲取過程中，難免會(huì)受到高噪聲和伽馬非線性的影響。優(yōu)化相移算法對(duì)進(jìn)一步提高移動(dòng)設(shè)備的測(cè)量精度和普適性有明顯效果。

傳統(tǒng)使用的四步相移采集到的光強(qiáng)分布函數(shù)存在高次諧波引用，其響應(yīng)函數(shù):

.

四步相移法的近似誤差:

即四步相移計(jì)算結(jié)果存在4倍頻的誤差，這也較容易直觀理解，在相位相減并相除的過程中，全明全暗點(diǎn)與非線性較明顯區(qū)域會(huì)留下痕跡。

針對(duì)四步相移的理論問題，采用雙四步相移法進(jìn)行替代和改進(jìn)[21]。其思想是以四步相移算法和多頻外差相結(jié)合，在四步相移的基礎(chǔ)上增加一次帶相位偏移的測(cè)量(在對(duì)應(yīng)條紋圖上移相π/4)，對(duì)每種頻率的兩次結(jié)果進(jìn)行對(duì)齊平均，抵消四倍頻誤差。

智能移動(dòng)設(shè)備攝像頭非線性響應(yīng)明顯，使用雙四步測(cè)量方法可以顯著提高測(cè)量可靠性。雙四步相移技術(shù)可以和多頻相位平均相結(jié)合，或采用相位平均法[22]，對(duì)隨機(jī)誤差有更好的抑制效果，目前的實(shí)驗(yàn)研究尚未使用雙四步相移法，對(duì)各相移算法的定量比較分析有待進(jìn)一步研究。

5 App運(yùn)行流程與實(shí)驗(yàn)研究

5.1 App運(yùn)行流程

目前主流智能移動(dòng)設(shè)備配備的前置攝像頭通常在100萬像素至200萬像素，顯示屏分辨率通常不低于720p，每英寸像素?cái)?shù)(PPI)可以達(dá)到200以上。為了減小設(shè)備對(duì)反射面形狀尺寸的限制，選取屏幕稍大的iPad Air作為app運(yùn)行平臺(tái)，開發(fā)相應(yīng)的iOS app。該設(shè)備屏幕尺寸為9.7英寸，相比于智能手機(jī)的5寸左右屏幕測(cè)量?jī)?yōu)勢(shì)明顯，配備了1 024×1 280分辨率的前置攝像頭，F(xiàn)OV為54.4，屏幕分辨率為1 536×2 048，PPI為264，相鄰像素間隔96.2 μm。app的運(yùn)行流程和用戶交互流程如圖15。

圖15 iOS條紋反射法app運(yùn)行流程圖Fig.15 Flowchart of iOS app for deflectometry

通過預(yù)覽窗口選擇合適的條紋周期并手動(dòng)調(diào)整鏡面位置，固定設(shè)備位置，進(jìn)入下一步，屏幕顯示相移圖樣和全黑全白圖片并調(diào)用相機(jī)自動(dòng)拍攝。最后，需要手動(dòng)輸入的相對(duì)物理位置包括：

(1)鏡頭到屏幕圖片的二維距離X和Y(圖16所示);

(2)屏幕到鏡面頂點(diǎn)的距離Z1;

(3)相機(jī)到鏡面頂點(diǎn)的距離Z2;

(4)鏡面尺寸，對(duì)于圓形鏡面給出半徑R。

5.2 實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)采用iPad對(duì)一個(gè)近平面反射鏡進(jìn)行檢測(cè)，該鏡近似為圓形，直徑105 mm，表面若干點(diǎn)經(jīng)過了光學(xué)加工，有明顯加工痕跡，如圖17所示，加工去除深度約在微米量級(jí)。對(duì)該反射面的檢測(cè)，一方面探究現(xiàn)有硬件在不經(jīng)過仔細(xì)標(biāo)定所能夠達(dá)到的低頻檢測(cè)精度；另一方面會(huì)反應(yīng)出條紋反射法一貫的的低頻檢測(cè)精度較低的問題；同時(shí)加工點(diǎn)局部區(qū)域內(nèi)的高頻刀痕也有一定挑戰(zhàn)。屏幕顯示全白圖片和根據(jù)全黑全白差值得到的鏡面區(qū)域二值化判斷如圖18所示，由于支架漫反射，其亮度也會(huì)發(fā)生變化，被誤判為鏡面，不過會(huì)在獲得絕對(duì)條紋圖時(shí)自動(dòng)舍去。

圖16 相機(jī)與條紋距離物理位置示意圖Fig.16 Sketch of location between camera and fringe pattern

圖17 SiC反射鏡，表面有光學(xué)加工痕跡Fig.17 SiC mirror with optical manufacturing signs on the surface

圖18 確定待測(cè)鏡面區(qū)域Fig.18 Identity mirror area

經(jīng)過去噪，增益系數(shù)歸一化等操作，獲取相移圖樣和水平豎直方向的相位包裹如圖19所示。

圖19 x, y方向相位包裹Fig.19 Phase wrapping on the direction of x and y axis

圖20 被加工區(qū)域?qū)l紋產(chǎn)生彎折Fig.20 Fringe deformation in the manufacturing area

在相位包裹中對(duì)鏡面加工區(qū)域進(jìn)行局部放大，如圖20所示，條紋有明顯彎折。在對(duì)最終面形的分析過程中，會(huì)對(duì)加工區(qū)域重點(diǎn)關(guān)注。

通過面形重建得到待測(cè)面面形，如圖21所示，可以明顯看到表面加工點(diǎn)的痕跡。測(cè)量結(jié)果仍有較明顯的低頻誤差。同時(shí)，由于拍攝過程中過飽和等非線性影響，在加工點(diǎn)小圓圈附近會(huì)出現(xiàn)個(gè)別像素點(diǎn)無法計(jì)算出真實(shí)值。

去除傾斜量后，得到圖21(b)結(jié)果。通過直接觀察讀數(shù)，可以得到各點(diǎn)加工的深度分別在3 μm至50 μm不等。這也和我們預(yù)期的光學(xué)加工結(jié)果較為接近。

圖21 SiC反射鏡檢測(cè)結(jié)果Fig.21 Testing result of the SiC mirror

已知該表面加工前為高精度平面，此時(shí)測(cè)量結(jié)果主要誤差表現(xiàn)為低階像差，排除各加工區(qū)域?qū)Φ皖l誤差進(jìn)行分析，此時(shí)殘差RMS值為33.4 μm。這也和仿真過程中得到的由鏡面物理位置引入的誤差面形較為接近。另外此時(shí)仍受隨機(jī)噪聲影響，檢測(cè)結(jié)果中存在部分噪點(diǎn)。

同時(shí)，利用三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x對(duì)面形進(jìn)行了檢測(cè)并進(jìn)行比較，測(cè)量結(jié)果如圖22(a)，圖中標(biāo)記了典型的幾個(gè)加工區(qū)域深度。另外對(duì)前面得到的結(jié)果進(jìn)行中值濾波減小噪聲，并擬合到圓域，如圖22(b)，由于拍攝畸變影響，條紋反射法測(cè)量結(jié)果和三坐標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量結(jié)果有一定區(qū)別?？疾旄髯蛹庸^(qū)域測(cè)量結(jié)果，通過三坐標(biāo)測(cè)量得到的各加工點(diǎn)實(shí)際深度與條紋反射法測(cè)量結(jié)果進(jìn)行比較，誤差在10 μm以內(nèi)。在深度較大時(shí)，邊緣曲率變化很大，可能會(huì)對(duì)測(cè)量結(jié)果產(chǎn)生影響，受噪聲影響也較大。

圖22 條紋反射法與三坐標(biāo)測(cè)量結(jié)果對(duì)比Fig.22 Comparison of testing result of deflectometry and coordinate measuring machine

6 結(jié) 論

本文從原理上分析了條紋反射法集成于智能移動(dòng)設(shè)備中的若干特點(diǎn)，針對(duì)移動(dòng)設(shè)備的特點(diǎn)分析了物理位置標(biāo)定誤差對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響，得出使用移動(dòng)設(shè)備集成條紋反射法進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，毫米量級(jí)的標(biāo)定精度即可實(shí)現(xiàn)微米到幾十μm精度的檢測(cè)結(jié)果。從優(yōu)化軟件算法的角度出發(fā)，利用相機(jī)非線性定標(biāo)、改善相移算法、格點(diǎn)位置標(biāo)定、濾波去噪、應(yīng)對(duì)相機(jī)自動(dòng)增益調(diào)整等一系列方法提高測(cè)量精度和穩(wěn)定性。設(shè)計(jì)了用于iOS的app，使用iPad Air對(duì)直徑105 mm的反射面進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)了30 μm精度的測(cè)量。證實(shí)了使用智能平板進(jìn)行幾十μm精度的檢測(cè)能力。

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June 4～6, 2017

Beijing International Convention Center(BICC), Beijing, China

中國(guó)光學(xué)工程學(xué)會(huì)(CSOE)聯(lián)合國(guó)際光學(xué)工程學(xué)會(huì)(SPIE)定于2017年6月4～6日在北京國(guó)際會(huì)議中心舉辦2017年國(guó)際應(yīng)用光學(xué)與光子學(xué)技術(shù)交流會(huì)(AOPC2017)。大會(huì)分8個(gè)分會(huì)，規(guī)模近千人，國(guó)內(nèi)外知名專家200余位被特邀出席。大會(huì)期間將舉辦中國(guó)光學(xué)工程學(xué)會(huì)第二屆光學(xué)工程優(yōu)博和第三屆科技創(chuàng)新獎(jiǎng)?lì)C獎(jiǎng)盛典！

大會(huì)征文火熱進(jìn)行中，通過評(píng)審的投稿將推薦到SCI期刊、Ei期刊和Ei文集正式發(fā)表。本屆大會(huì)組委會(huì)將評(píng)選青年優(yōu)秀論文獎(jiǎng)，獲獎(jiǎng)作者有資格參加第三屆光學(xué)工程優(yōu)博評(píng)選。 第二輪摘要截稿時(shí)間：2017年4月28日。歡迎相關(guān)科研人員投稿參與會(huì)議交流！

Sponsors: SPIE; Chinese Society for Optical Engineering(CSOE)

Technical-sponsors: European Optical Society(EOS); Optical Society of Korea(OSK); Optical Society of Japan(OSJ)

Honorary chairs: Guofan Jin(Tsinghua University, China); Songlin Zhuang(University of Shanghai for Science and Technology, China)

General chairs: Guangjun Zhang(Beihang University, China); Byoungho Lee(School of Electrical Engineering, Seoul National University, Korea)

Technical Committee:

Chairs: Min Gu(Royal Melbourne Institute of Technology University, Australia); Jinxue Wang(SPIE, USA)

Co-Chair: Min Qiu(Zhejiang University, China)

Technical Conference：

Conf1:LaserComponents,Systems,andApplications

Conf2:3DMeasurementTechnologyforIntelligentManufacturing

Conf3：OpticalStorageandDisplayTechnology

Conf4：OptoelectronicsandMicro/nano-optics

Conf5：OpticalSpectroscopyandImaging

Conf6：OpticalSensingandImagingTechnologyandApplications

Conf7：SpaceOpticsandEarthImaging

Conf8：OpticalInformationandOpticalNetwork

Supported Journals：

Light: Science & Applications(SCI)、Photonics Research(SCI)、Journal of Infrared and Milimeter Waves(SCI)、Infrared and Laser Engineering(Ei)、Optics and Precision Engineering(Ei)、Chinese Optics、Journal of Terahertz Science and Electronic Information Technology,etc.

SPIE Proceedings：

The deadline of abstract is 28 April 2017 http://www.manuscript-cnoenet.com/index_en.htm.

The deadline of manuscript submission is 30 June 2017.

Contact us： Yan Liu, liuyan@csoe.org.cn; Fangfang Cai, cai_ff@csoe.org.cn; Jin Li, lijin@csoe.org.cn

Tel：86-22-58168510， 86-22-58168541， 86-22-58168516

征文通知

目標(biāo)識(shí)別與人工智能技術(shù)研究一直以來都是備受關(guān)注的前沿方向，在軍用、民用領(lǐng)域都具有廣泛的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，已成為一項(xiàng)極為重要和基本的技術(shù)。目標(biāo)的探測(cè)與識(shí)別就是通過目標(biāo)信息的“獲取”、“處理”、“顯示”、“傳輸”等途徑實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的“探測(cè)”、“識(shí)別”和“辨識(shí)”，它是一門多學(xué)科綜合的應(yīng)用技術(shù)，其研究?jī)?nèi)容涉及傳感器技術(shù)、信號(hào)提取、圖像處理、模式識(shí)別、測(cè)試仿真等多個(gè)學(xué)科內(nèi)容。然而，由于景物的多樣性和復(fù)雜性，在工程應(yīng)用中仍有許多問題需要解決。隨著現(xiàn)代信息處理技術(shù)的發(fā)展和智能化應(yīng)用的需求，結(jié)合人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別(ATR)成為研究熱點(diǎn)，它利用人工智能技術(shù)對(duì)傳感器獲取的目標(biāo)特征進(jìn)行訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，進(jìn)而自動(dòng)地完成分類和識(shí)別，具有更高的智能水平、更好的環(huán)境適應(yīng)性和更廣闊的應(yīng)用前景。

中國(guó)光學(xué)工程學(xué)會(huì)將于2017年7月在吉林省長(zhǎng)春市(暫定)舉辦“目標(biāo)識(shí)別與人工智能高峰論壇”，深入研討目標(biāo)識(shí)別與人工智能及其相關(guān)技術(shù)。誠(chéng)摯歡迎國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的科研人員、教師、研究生等踴躍投稿。

主辦單位：

國(guó)家自然基金委員會(huì)

中國(guó)工程院信息與電子工程學(xué)部

中國(guó)光學(xué)工程學(xué)會(huì)

承辦單位：

中國(guó)光學(xué)工程學(xué)會(huì)

大會(huì)主席：

李德毅院士 金國(guó)藩院士

征文方向：

1.信號(hào)提取與目標(biāo)檢測(cè) 9.機(jī)器學(xué)習(xí)

2.自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤技術(shù) 10.數(shù)據(jù)挖掘

3.圖像分割與匹配 11.專家系統(tǒng)

4.信息融合技術(shù) 12.性能評(píng)估

5.目標(biāo)特性與數(shù)據(jù)庫 13.智能計(jì)算

6.目標(biāo)建模與圖像仿真 14.深度學(xué)習(xí)

7.模式識(shí)別 15.其他

8.智能感知

論文發(fā)表：投稿請(qǐng)登錄：http://events.kjtxw.com/tougao/1426493022.html，中英文兼收。

請(qǐng)作者登錄網(wǎng)站提交論文全文，組委會(huì)請(qǐng)專家進(jìn)行審稿。通過審查的稿件被大會(huì)錄用。擇優(yōu)推薦到正式出版物發(fā)表。英文稿件，將被SPIE會(huì)議論文集(EI檢索)收錄。中文稿件推薦至《紅外與激光工程》(EI)、《光學(xué)精密工程》(EI)、《中國(guó)光學(xué)》(科技核心期刊)、《太赫茲科學(xué)與電子信息學(xué)報(bào)》(科技核心期刊)正刊出版。

投稿截止時(shí)間：2017年5月31日

組委會(huì)聯(lián)系方式：

秘書處聯(lián)系人：劉艷 電子郵箱：liuyan@csoe.org.cn； 聯(lián)系電話：022-58168510

Light Conference 2017國(guó)際會(huì)議通知

一年一度的光學(xué)國(guó)際學(xué)術(shù)大會(huì)Light Conference將于2017年7月16日至18日在長(zhǎng)春召開。此次盛會(huì)由中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所和University of Rochester,USA(美國(guó)羅切斯特大學(xué))聯(lián)合主辦，Light: Science & Applications編輯部承辦，科技部曹健林研究員、University of Rochester郭春雷教授、基金委秦玉文教授、UCLAAydoganOzcan教授擔(dān)任大會(huì)共主席。

一、會(huì)議內(nèi)容

此次會(huì)議主題涵蓋：地基大口徑光學(xué)工程、光學(xué)超精密加工與檢測(cè)技術(shù)、空間光學(xué)工程、飛秒激光與物質(zhì)相互作用和先進(jìn)光子學(xué)、激光與納米光子學(xué)、生物光子學(xué)、綠色光電材料和器件、先進(jìn)超材料和超表面、低維光電子材料和器件、X射線技術(shù)、激光先進(jìn)制造、微納光學(xué)等。

會(huì)議誠(chéng)邀國(guó)內(nèi)外高校和科研院所相關(guān)領(lǐng)域的專家、學(xué)者參加，交流、共同分享展示自己的最新研究成果。大會(huì)還特設(shè)優(yōu)秀墻報(bào)獎(jiǎng)，以鼓勵(lì)學(xué)生參會(huì)交流。組委會(huì)也誠(chéng)邀國(guó)內(nèi)外公司(企業(yè))參展，為公司近距離接觸國(guó)內(nèi)外知名光學(xué)專家、展示公司儀器設(shè)備提供良好平臺(tái)。

二、會(huì)議投稿

會(huì)議論文將擇優(yōu)發(fā)表在Light: Science & Applications, Photonics Sensors,《光學(xué)精密工程》、《中國(guó)光學(xué)》、《發(fā)光學(xué)報(bào)》、《液晶與顯示》、《紅外與毫米波學(xué)報(bào)》等期刊上，未能在上述正刊上發(fā)表的論文將會(huì)擇優(yōu)發(fā)表在《光學(xué)精密工程》增刊上。投稿詳情請(qǐng)關(guān)注會(huì)議官方網(wǎng)站，會(huì)議投稿截止日期2017年5月1日。

三、會(huì)議費(fèi)用

注冊(cè)類別普通注冊(cè)費(fèi)學(xué)生注冊(cè)費(fèi)提前注冊(cè)(6月16日前)2000元1500元現(xiàn)場(chǎng)注冊(cè)(7月16號(hào)報(bào)到)2500元1800元

四、會(huì)議地點(diǎn)與聯(lián)系方式

會(huì)議地點(diǎn)：中科院長(zhǎng)春光機(jī)所(長(zhǎng)春市東南湖大路3888號(hào))

住宿地點(diǎn)：長(zhǎng)春國(guó)際會(huì)展中心

聯(lián)系人：李耀彪；電話：0431-86176851

會(huì)議郵箱：lightconference@ciomp.ac.cn

會(huì)議網(wǎng)站：http://light-conference.csp.escience.cn(請(qǐng)掃描二維碼了解詳細(xì)會(huì)議信息)

注：會(huì)議期間食宿自理，無伙食補(bǔ)貼！

此次系列會(huì)議由長(zhǎng)春文岱會(huì)議展覽服務(wù)有限公司協(xié)辦，會(huì)議費(fèi)由該公司收取并開具發(fā)票。

《Light: Science & Applications》編輯部

Deflectometry measurement system for smart mobile devices

JI Yi, ZHANG Xue-jun*, YUAN Ting, TAO Xiao-ping

(KeyLaboratoryofOpticalSystemAdvancedManufacturingTechnology,ChangchunInstituteofOptics,FineMechanicsandPhysics,ChineseAcademyofSciences,Changchun130033,China)

*Correspondingauthor,E-mail:zxj@ciomp.ac.cn

Deflectometry is a three-dimension surface measurement method using simple equipment. In this paper, deflectometry based on portable devices such as smart phones and tablets is discussed. First, the calibration error and advantages of mobile devices are proposed. Then, according to analysis of the data and errors in experiments, a series of methods, such as camera non-linear calibration, improved phase shift algorithm, grid position calibration, automatic gain adjustment, are introduced to improve the measurement accuracy and stability. Finally, app launched in an iPad is used to test a 105 mm SiC workpiece. Experimental results indicate that the precision of global surface is 33 μm RMS with millimeter scale calibration accuracy. The error is mostly of low frequency, and the sensitivity is rather high in some areas. It proves that deflectometry integrated in smart tablet has the capability of achieving a measurement accuracy of tens of microns without other external equipment.

shape measurement;optical testing;fringe reflection;portable device

2016-10-17；

2016-12-02

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61036015) Supported by National Natural Science Foundation of China(No.61036015)

2095-1531(2017)02-0267-13

TH74

A

10.3788/CO.20171002.0267

冀 翼(1992—)：男，黑龍江大慶人，2013年于中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位，主要從事光學(xué)檢測(cè)技術(shù)方面的研究。E-mail:jiyi4321@gmail.com

張學(xué)軍(1968—)：男，吉林長(zhǎng)春人，博士，研究員，博士生導(dǎo)師，主要從事大口徑非球面加工與檢測(cè)、新型空間反射鏡制造、空間相機(jī)總體設(shè)計(jì)等方面的研究。E-mail:zxj@ciomp.ac.cn