[发明专利]高度准确的三维表面数字化系统和方法

说明书

发明领域

本发明涉及用光学方法测量距离的方法和设备。本发明还涉及三维表面数字化的方法和设备。

发明背景

三维物体数字化有许多应用。汽车和飞机设计师使用这种技术将原形转变为计算机模型数据。然后可以将该数据用于确定原形相对于设计的准确度，以确保生产期间的质量控制，等等。

三维数字转换器分为两类：接触系统和非接触系统。大多数接触系统使用手动操作的探针或自动坐标测量机(CMM)。这些接触系统每个时刻收集一个数据。显然，对于大尺度建模项目(诸如汽车和飞机)来说，接触系统既不实际又不经济。

非接触系统使用光学技术来获得数据，例如，激光器、莫阿(moire)干涉测量术、以及定形的光束。激光数字转换器在物体表面上照明一个小点或者一条细线(照明细线要比照明小点快100倍以上)。然后使用一种称为三角测量的技术来确定点在三维空间中的位置。基于莫阿干涉测量术的系统或定形的光束能够迅速采集包含50000至100000个点一个数据组。

并非每个系统适合三维数字化的每个候选物。有大量的因素能够影响数字化的质量，这些因素包括物体的颜色和表面光洁度、物体的内外特角和边缘的形状、在物体中存在的孔和凹处、以及物体是无生命的还是活的(例如，人)。所有这些因素使得难于开发出能够满足特殊市场要求的系统。

使用数字转换器需要产生和收集数据以及其后处理数据。收集到的数据(以坐标点的形式)产生所谓的数据云(data cloud)或数据爆炸(dataexplosion)，这是由于数据可能有数以百万计的比特。数据云是任意产生的，对于正在扫描和数字化的物体的表面拓扑没有任何灵敏性，这是由于在数据产生装置中的固有的限制。把数据云收集在一个计算机文件中，一般，它是非常庞大和不方便的。

此时，数据云不代表任何实际值。因此，为了将数据云转换成有意义的文件格式(它代表被扫描物体的表面和特征)，用户需要进行严格而费时的工作。在处理数据云时，用户企图从数据云提取表面特征(诸如边缘、凹陷、圆、等等)，该提取便于数据操作，包括定标、镜象成象、工具路径产生、有限元分析、变形转换(metamorphic transition)、光学特殊效应、等等。根据数据云对表面特征的操作和提取是产业中的一个技术瓶颈之一，为了进行改进，在其上已经花费了大量时间和力气。

大多数的常规数字转换器通过称之为三角测量技术的这种或那种形式产生和控制数据。参看图14，三角测量是一种建立在Pytagoras定理之上的技术。由在激光器和探测器之间的经标度的距离A、发送光束B和接收光束C确定了一个直角三角形。三角测量技术由许多缺点。例如，如果接收光束被遮断，则可能在数据中产生“阴影”。此外，为了产生准确的测量结果，发送光束B和接收光束C之间的角度θ必须至少是30度；因此，移动扫描头和数字化义的物理尺寸是正在被数字化的物体的尺寸的函数。例如，如果被数字化的物体在其拓扑中有一个2英尺深的表面凹陷部分，则三角测量探针的尺寸将必须大约是16英寸。这样大的探针增加了扫描装置的质量，因而增大了机械不稳定性的风险，为此需要不断校正扫描器。

一般地转向测距器(range finder)，当今最常用的一种是警用雷达测距器。与先前的雷达不同，现代警用雷达测距器使用半导体激光器来投射光束，由此得出测量结果。该装置可使用频率偏移(即Doppler效应)对激光束调制。另一种做法是，装置可以发送短的光脉冲，并且测量脉冲返回所改变的时间，据此计算出目标速度。没有一种方法能够提供高度准确的距离。

另一种常规的测距器包括Geodimeter^TM，它是一种电-光装置，在光速的基础上测量距离。在Geodimeter中使用的方法是送出用固定频率调制的光束，它被后向反射回至仪器，在那里测量返回信号的可变的相位，以计算距离。这曾经是标准的测量距离的常规方法：送出固定频率信号，并且测量返回信号的相位。

由于常规设备有上面提到的缺点，因此本发明的一个目的是提供测量距离和／或数字化物体的方法和设备，它们能减轻和／或免除这些缺点。

本发明的另一个目的是提供这样的方法和设备，它们消除了现有扫描和测距装置的限制。

本发明的又一个目的是提供测距设备，该设备的尺寸较小并且是便携式的。

本发明的再一个目的是提供用于物体作数字化的方法和设备，它能对物体数字化，其时间以秒计算，而不是常规装置所需的数小时甚至数天。

本发明的再一个目的是提供一种测距设备，它明显地价格低廉，因此要比常规的系统有更广泛的应用。