|
|
2楼

楼主 |
发表于 2010-10-19 10:07:40
|
只看该作者
利用频闪微视觉系统和频闪干涉视觉系统进行MEMS和其它微结构的动力学测试只是最近几年才开始见诸报道,目前国外也只有极少数著名大学的科研小组构建了这样的实验原型系统。其中,麻省理工学院MEMS研究中心Freeman教授等人在国防先进项目局DARPA的资助下,最早开展了基于频闪微视觉系统的MEMS动态特性测试研究,他们研制的测量系统采用多焦平面成像和景深处理等技术,因而不仅可以测量面内运动,而且可以测量平面垂向运动,测量精度分别达2.5nm和10nm,最高测量频率达100kHz以上,面内空间分辨率为500nm,面内运动最大位移大于5μm,面内运动速度范围为0-20m/s。加州大学Berkeley分校传感器与执行器中心(BSAC,Berkeley Sensor and Actuator Center)在美国DARPA和国家自然科学基金NSF等项目资助下,研制了当前最先进的频闪干涉视觉系统,并用该系统进行了大量MEMS动力学方面的研究。在R.S.Muller教授的领导下,BSAC早期研制的频闪干涉视觉系统只能进行表面形貌和平面垂向运动测量,最近改进的系统则集频闪干涉测量与频闪视觉测量为一体,可同时实现平面垂向运动和面内运动测量,测量精度分别达1nm和5nm,最高测量频率达1MHz,面内空间分辨率为500nm,平面垂向运动最大位移为15μm,面内运动最大位移为500μm,平面垂向运动速度范围为0-3.3m/s,面内运动速度范围为0-20m/s。法国巴黎十一大学基础电子学研究所(IEF,Institut d'Electronique Fondamentale)的A.Bosseboeuf教授等人在法国国家科学研究中心(CNRS,Centre National de la Recherche Scientifique)资助下,也成功研制了用于MEMS动力学测试的频闪干涉显微镜,最高测量频率达800kHz以上,平面垂向运动测量精度为3-5nm。
国内在MEMS测试方面也进行了很多尝试,但大多数研究集中在静态几何尺寸和表面形貌测量方面,有关MEMS和微结构动态测试的报道非常少。其中,清华大学王佳等人开展过原子力显微镜悬臂梁的动力学测量,采用了激光多普勒测振仪,但只获取了单个点的频率响应函数。清华大学顾利忠等人利用动态方法测量了微机械材料的杨氏模量,也采用了激光多普勒测振仪测量单个点的运动,但他们的研究重点在于提出了静电激励、声激励和瞬态激励等多种激振测量方式。天津大学胡小唐等人开展了采用了显微干涉技术,利用Mirau显微干涉仪配合频闪照明系统实现了对MEMS器件动态特性的测量。该动态测试系统能够实现频率范围从几十Hz到几十kHz的运动特性测量,分辨力在纳米量级。目前正在进一步完善数据分析软件,以进行力学分析。东南大学何小元等人利用高速CCD摄像技术和电子散斑图干涉(ESPI)法,研究了薄板的静态和准动态面内位移测量技术,利用投影栅位相测量方法研究了三维形貌测量技术。
综上所述,激光多普勒测振、频闪视觉测量和频闪干涉测量是当前MEMS动态测试中最常用的三种非接触无损测量技术。其中,激光多普勒测振技术最为成熟,已有商品化产品出售,但它一次只能测量单个点运动的弱点限制了它在很多场合的应用;集成频闪视觉测量和频闪干涉测量的频闪干涉视觉测量系统代表了目前最先进的MEMS动态测试技术。
频闪干涉视觉测量系统一般由光学成像系统、频闪照明系统、CCD摄像机、图像捕捉卡、激振台、信号发生器、计算机及图像处理软件等组成。在一定的系统硬件条件下,图像处理算法和运动估计算法及其软件起着决定测量精度的关键作用。WYKO公司总裁J.C.Wyant曾经预言,基于光学的测试系统将是10%的光学、10%的机械、20%的电子、60%的软件。
传统的视觉测量技术主要采用光流(optical flow)分析或归一化灰度相关(NGC,normalized grayscale correlation)分析。在光流分析方法中,通过计算两幅图案的灰度梯度,进而估算被测物体的相对运动方向与大小。在NGC分析方法中,微视觉系统获得具有实际模式的图像,与存储在计算机内存中具有同样模式的参考图像进行栅格比较,从而计算出使两幅图像的匹配信息。光流分析方法计算速度很快,但精度较低;NGC分析方法精度较高,但计算效率不理想,而且难以处理角度、照度、对比度变化等复杂情况下的精确测量。当前视觉测量的一种新方法是几何模式匹配(GPM,geometric pattern matching)法,也称为点模式匹配法,它分三步对图像模式进行几何测量:一是识别并分离模式中个别的关键特征,测量形状、尺寸、角度、弧度、阴影等参数;二是将参考图像和实时测量图像中关键特征之间的空间关系(包括距离和相对角度)对应起来;三是分析特征和空间关系的几何信息,从而确定模式的X-Y坐标和角度。与光流分析和NGC分析法不同,几何模式匹配法充分利用了图像模式的几何信息,从而具有更高的鲁棒性;而且随着亚像素边缘检测技术的发展,该方法的测量精度也得到了很大提高,一般可以达到1/10像素以上的精度。
在干涉图案的相位去包裹研究方面,典型的算法有基于路径跟踪的分割线算法、质量导向路径跟踪算法和基于最小二乘的PCG算法、多网格算法等。近几年来,国内在相位去包裹方面也开展了很多研究工作。华中科技大学李柱教授等人在国家自然科学基金的资助下,最近提出一种新的基于图像分析的实用算法。南昌大学王鸣、清华大学马力等人提出了一种基于条纹级数的简单相位去包裹算法。东南大学何小元等人提出了一种基于相位曲面光滑连续性的迭代估计自适应相位解调方法和基于最小截面差的相位解调方法。中国科学院上海光学精密机械研究所王向朝提出了多种相位展开方法。组间相位去包裹的概念最先由BSAC的R.S.Muller教授提出,同时提出一种基于品质图的种子点选取方法,国内尚无这方面的报道。 |
|