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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络检测莫尔条纹的高精度对位方法，包括标定阶段和对位阶段；在对位标记设计上，仅采用两对圆光栅标记，对位标记图案简单。圆光栅可以同时充当粗对位和精对位标记的作用，属于几何图像与相位信息相结合的对准的方法，相比传统的光强信息对位方法而言，不需要设计复杂的光学结构，具有更好的工艺适应性和更低的实现成本；相比单纯几何图像对位方法而言，本发明结合了圆光栅叠加产生的莫尔条纹可以放大微小位移的特性，可以实现高于像素级别的偏差测量；相比单纯的相位信息对准方法而言，本发明结合了使用光栅圆外轮廓定位作为粗对位的偏差测量，可以实现更大范围的偏差测量。
主权项：1.一种基于卷积神经网络检测莫尔条纹的高精度对位方法，其特征在于，包括：标定阶段和对位阶段；所述的标定阶段：设计辅助点圆光栅对位标记：圆光栅A和圆光栅B；将设计的圆光栅对位标记圆光栅A和圆光栅B放置在刚性基板和刚性掩模上的两个角点位置处；获得包含刚性基板的图像，对图像标定相机视野水平方向与刚性基板水平方向的角度，使其水平方向重叠；获得棋盘格图像，对棋盘格图像标定工业相机的内外参矩阵，获得图像像素的实际大小；所述对位阶段：获得刚性基板和刚性掩膜对位过程当中相应角点位置处包含圆光栅A和圆光栅B的图像；对包含圆光栅A和圆光栅B的图像使用粗对位对圆光栅中心初步定位，获得圆光栅A和圆光栅B之间的距离；当圆光栅A和圆光栅B之间的距离较大时，采用粗对位，获得该角点位置处像素级别的偏心距和偏心角；当圆光栅A和圆光栅B之间的距离较小时，采用对圆光栅莫尔条纹检测进行精对位获得圆光栅莫尔条纹图像，所述的圆光栅莫尔条纹图像对圆光栅的微小位移进行放大，通过检测圆光栅莫尔条纹图像获得该角点位置处的超越像素级别的微小偏心距和偏心角；根据两对角点位置处的偏心距和偏心角，进行整体对位偏差计算，获得刚性基板和刚性掩膜中心的位姿偏差；将刚性基板和刚性掩膜中心的位姿偏差输入到UVW位移平台当中完成刚性基板和刚性掩膜的对位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于卷积神经网络检测莫尔条纹的高精度对位方法
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