[发明专利]用于识别物体表面中的偏差的方法和设备

权利要求书

1.一种用于使用物体的表面(1)的测得数据(D1)和预先指定的参考数据(A1)的比较来识别所述表面(1)的偏差(D3)的方法，

其特征在于，

借助所述预先指定的参考数据(A1)来创建所述表面(1)的至少部份性地参数化的描述作为目标表面模型(D4)，以及借助所述目标表面模型(D4)和所述测得数据(D1)来执行所述比较，其中使用统计方法、用参考数据(A1)的多个不同数据集合来从所述预先指定的参考数据(A1)确定所述目标表面模型(D4)，其中所述预先指定的参考数据(A1)和/或所述测得数据(D1)，在所述表面的所述至少部份性地参数化的描述的创建之前，借助至少一个过滤方法被过滤，和/或从所述测得数据(D1)与所述目标表面模型(D4)的所述比较计算出的差异数据借助所述至少一个过滤方法被过滤。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参数化的目标表面描述是样条表面描述。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，分层的张量积B样条表面被用作所述样条表面描述。

4.如权利要求1到3中的任一项所述的方法，其特征在于，以触觉方式、光学方式、和/或借助声音来确定所述测得数据(D1)。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，以超声和/或雷达来确定所述测得数据(D1)。

6.如权利要求1到3中的任一项所述的方法，其特征在于，借助时间相关和/或相移方法的形式的光学摄影测量方法来确定所述测得数据(D1)。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，使用预定的图案序列到所述表面(1)上的投影并且通过对经投影的图案序列的后续光学检测来确定所述测得数据(D1)。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预定的图案序列是正弦图案序列。

9.如权利要求1到3中的任一项所述的方法，其特征在于，借助用参考数据(A1)的多个不同数据集合训练的神经网络来创建所述目标表面模型(D4)，其中能够从所述测得数据(D1)创建所述表面的至少部份性地参数化的描述作为当前表面模型，并且所述比较能够通过所述目标表面模型(D4)与所述当前表面模型的模型比较来执行。

10.如权利要求1到3中的任一项所述的方法，其特征在于，基于所述表面(1)的所述至少部份性地参数化的描述与所述测得数据(D1)的至少一个测量点之间的正交距离来执行所述比较。

11.如权利要求1到3中的任一项所述的方法，其特征在于，创建与所述测得数据(D1)适配的目标表面模型(D4)并且将所述目标表面模型(D4)用于所述比较。

12.如权利要求1到3中的任一项所述的方法，其特征在于，借助相同的过滤方法来过滤所述预先指定的参考数据(A1)和所述测得数据(D1)和/或所述测得数据(D1)与所述目标表面模型(D4)之间的从所述比较计算出的差异数据。

13.如权利要求1到3中的任一项所述的方法，其特征在于，至少部分人工地借助模拟和/或借助测得参考数据的内插来生成所述预先指定的参考数据(A1)。