CN102116606B - 以一维三基色峰谷为特征测量轴向位移的方法及装置 - Google Patents

Abstract

以一维三基色峰谷为特征测量轴向位移的方法及装置，由一台普通的计算机及其摄像头、一台步进电机及其接口电路以及摄像头轴向位移装置组成。摄像头被安装在一个由高精度微位移步进电机为核心组成的轴向位移装置上，该步进电机通过步进电机接口电路连接到计算机的RS232C接口，计算机配置有摄像头拍摄以及根据一维三基色峰谷数据测量轴向位移程序。通过计算自关联系数，自动分析并选取最佳观察区域；通过计算机RS232C接口控制步进电机的旋转，操作摄像头前进或后退；通过分析并测量图像帧的三种基色沿一个坐标轴方向的峰和谷的数目，以其最多之处作为最佳成像聚焦位置，从而获得轴向相对位移。本测量方法新颖，能够适应某种程度的环境光照变化，测量速度较快。

Description

以一维三基色峰谷为特征测量轴向位移的方法及装置

技术领域

本发明属于数字图像测量技术领域，特别是使用计算机摄像头测量物体沿其光学轴方向发生的微小位移的方法及其装置。

背景技术

最近提交的发明专利申请“以三基色峰谷为特征测量沿光轴方向的位移的方法及装置”提出了一种使用计算机摄像头的光电传感器阵列探测沿光学轴方向发生的微小位移的方法，它充分利用了计算机摄像头的光电传感器阵列所反映的信息。不过，其运算工作量较多。

发明内容

本发明提供一种以一维三基色峰谷为特征测量轴向位移的方法及装置，它利用计算机摄像头，能够在照明状况发生一定的变化的环境中，测量物体沿摄像头的光轴方向所发生的微小位移矢量。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一台普通的计算机配置一个计算机摄像头，该摄像头被安装在一个由高精度微位移步进电机为核心组成的轴向位移装置上，该步进电机通过步进电机接口电路连接到所述计算机的RS232C接口，所述计算机配置有摄像头拍摄以及根据一维三基色峰谷数据测量轴向位移程序，该程序体现了以三基色峰谷为图像帧的特征测量轴向位移的方法，包括：

步骤一、以位图(M×N，M，N∈正整数)的格式，拍摄一帧被测物体的图像，作为参考帧；以该帧像素阵列左上角的第一个像素的位置为原点，以向右的方向为x轴方向，垂直向下方向为y轴方向，所取坐标系的单位为一个像素的大小；在所述像素阵列的中央区域选取一个区域，大小为m₀×n₀，m₀，n₀∈正整数，称之为观察窗，它距离所述像素阵列的水平方向和垂直方向的边缘像素各有h和v个像素，即有：m₀+2h＝M，n₀+2v＝N，h，v∈正整数；

步骤二、对于上述参考帧之像素阵列，逐像素行、逐像素列导出沿X轴方向和Y轴方向的边方向数据，并以3bit的二进制数值001，010和100分别表示其中的正边、负边以及第三类边，如此构成了对应所述参考帧像素阵列的关于X轴方向和关于Y轴方向的两帧边方向数据{reference_x(x，y)}和{reference_y(x，y)}，其中，下标x或y分别表示所沿的坐标轴的方向，符号“{ }”表示沿其中函数下标所标示的坐标轴方向观察窗内诸像素(x，y)处的边方向数据的一个集合，保存这些数据；

步骤三、对于上述两帧边方向数据，分别计算所述参考帧里观察窗内像素阵列的自关联匹配系数：

$\mathrm{auto}\_\mathrm{correlatio}{n}_x(a,b)=\underset{y=v+1}{\overset{v+1+n0}{\mathrm{\Σ}}}\underset{x=h+1}{\overset{h+1+m0}{\mathrm{\Σ}}}[{\mathrm{reference}}_x(x,y)\·{\mathrm{reference}}_x(x+a,y+b)]$

$\mathrm{auto}\_\mathrm{correlatio}{n}_y(a,b)=\underset{y=v+1}{\overset{v+1+n0}{\mathrm{\Σ}}}\underset{x=h+1}{\overset{h+1+m0}{\mathrm{\Σ}}}[{\mathrm{reference}}_y(x,y)\·{\mathrm{reference}}_y(x+a,y+b)]$

式中，运算符号·表示二进制逻辑与运算，其运算结果或为逻辑0或为逻辑1，运算符号“[ ]”表示取其中的逻辑运算函数的值所对应的数值，或为数值0，或为数值1，参数变量a，b的组合决定了关联匹配算子阵列的规模，如果取3×3关联匹配算子阵列：a＝-1，0，1，b＝-1，0，1，因此，沿每个坐标轴方向各自会产生9个自关联系数auto_correlation_x(a，b)和auto_correlation_y(a，b)；

步骤四、根据上述两帧边方向数据对应的自关联匹配系数，分别搜索在目前的物体表面状况以及照明状况下可以进行匹配比较的最佳观察窗像素阵列：

    m_x＝m₀±step，n_x＝n₀±step，2h＝M-m_x，2v＝N-n_x

和  m_y＝m₀±step，n_y＝n₀±step，2h＝M-m_y，2v＝N-n_y，

式中，下标x、y分别表示其值对应着沿X轴方向和Y轴方向，step为搜索过程中的步进参数，其前面的加减号由搜索方向决定；取此两组值中大者为本测量所用观察窗阵列的规模：m×n；

步骤五、对于上述参考帧之像素阵列，根据其红色、绿色和蓝色分量的数据，逐行导出沿X轴方向的红色的、绿色的和蓝色的边方向数据，一共有3×1＝3帧边方向数据；

根据上述三种基色的边方向数据，导出沿X轴方向的三种基色的边反射状况，共有3×1＝3帧边反射状况；对于其中的观察窗区域，分别使用累加器计数它们所对应的峰、谷的数目：N_RX轴峰和N_RX轴谷、N_GX轴峰和N_GX轴谷、N_BX轴峰和N_BX轴谷，其中，N(umber)表示数目，R、G、B分别表示红、绿和蓝色；累加上述累加器的计数结果并保存之，表示为：N(i，j＝0，forw＝0，back＝0)，其中，i＝1，2，3......表示所拍摄的参考帧的顺序计数，也是测量的计数，j＝0，1，2，3，......，表示第i次测量过程中拍摄的取样帧的计数，变量forw(＝0，1，2，......)和back(＝0，1，2，......)分别表示第i次测量中所述步进电机发生顺时钟旋转和反时钟旋转所对应的步进脉冲计数，本次测量开始前，有：i＝1，j＝0，forw＝0，back＝0；

步骤六、测量开始：所述计算机通过其RS232C接口的一根输出控制线FORWARD输出第forw＝1个数字脉冲信号到所述步进电机接口电路，控制该步进电机顺时钟旋转一步，然后，拍摄第j＝1帧取样帧位图；

对于上述取样帧之像素阵列，根据其红色、绿色和蓝色分量的数据，逐行导出沿X轴方向的红色的、绿色的和蓝色的边方向数据，共有3×1＝3帧边方向数据；

根据上述三种基色的边方向数据，导出沿X轴方向的三种基色的边反射状况，共有3×1＝3帧边反射状况；对于其中的观察窗区域，分别使用累加器计数它们所对应的峰、谷的数目：N_RX轴峰和N_RX轴谷、N_GX轴峰和N_GX轴谷、N_BX轴峰和N_BX轴谷；累加上述累加器的计数结果并保存之，表示为：N(i，j＝1，forw＝1，back＝0)；

步骤七、如果：N(i，j＝1，forw＝1，back＝0)≥N(i，j＝0，forw＝0，back＝0)，所述计算机通过其RS232C接口的一根输出控制线FORWARD输出第forw(＝2，3，......)个数字脉冲信号到所述步进电机接口电路，控制该步进电机顺时钟旋转进步，每次顺时钟旋转一步都拍摄并分析比较前后各取样帧中观察窗内沿X轴方向的三种基色的所有的峰和谷的数目之和N(i，j＝forw-1，forw-1，back＝0)和N(i，j＝forw，forw，back＝0)，保存之，该过程中应当会有：N(i，j＝forw，forw，back＝0)≥N(i，j＝forw-1，forw-1，back＝0)，直到满足：N(i，j＝forw，forw，back＝0)＜N(i，j＝forw-1，forw-1，back＝0)，这时，记录(forw)_MAX＝forw，同时，所述计算机通过其RS232C接口的另一根输出控制线BACKWARD输出一个数字脉冲信号(back＝1)到所述步进电机接口电路，控制该步进电机反时钟旋转一步，这时，相对本次测量开始前的初始位置，本装置的摄像头即处于本次测量中的最佳物体成像聚焦位置：FocusP＝(forw)_MAX-back＝(forw)_MAX-1，其计算的结果大于或等于0，表示所述步进电机的旋转方向是顺时钟方向的，该聚焦位置对应的取样帧观察窗内沿X轴方向的三种基色的所有的峰和谷的数目之和为：N(i，j＝(forw)_MAX-1，forw＝(forw)_MAX-1，back＝0)，测量过程中拍摄的取样帧的总计数结果为：j＝(forw)_MAX+back＝(forw)_MAX+1；

如果：N(i，j＝1，forw＝1，back＝0)＜N(i，j＝0，forw＝0，back＝0)，所述计算机通过其RS232C接口的一根输出控制线BACKWARD输出第back＝1个数字脉冲信号到所述步进电机接口电路，控制该步进电机反时钟旋转退一步，即回到本次测量的初始位置，然后，所述计算机通过其RS232C接口的输出控制线BACKWARD继续输出第back(＝2，3，......)个数字脉冲信号到所述步进电机接口电路，控制该步进电机进一步反时钟旋转，在此过程中，每次反时钟旋转一步都拍摄并分析比较前后各取样帧观察窗内沿X轴方向的三种基色的所有的峰和谷的数目之和N(i，j＝back+1，forw＝1，back)和N(i，j＝back，forw＝1，back＝back-1)，应当有：N(i，j＝back+1，forw＝1，back＝back)≥N(i，j＝back，forw＝1，back＝back-1)，保存之，如此继续，直到满足：N(i，j＝back+1，forw＝1，back)＜N(i，j＝back，forw＝1，back-1)，这时，记录：(back)_MAX＝back，同时，所述计算机通过其RS232C接口的另一根输出控制线FORWARD输出一个数字脉冲信号(forw＝2)到所述步进电机接口电路，控制该步进电机顺时钟旋转一步，这时，相对本次测量开始前的初始位置，本装置的摄像头即处于本次测量中的最佳物体成像聚焦位置：FocusP＝forw-(back)_MAX＝2-(back)_MAX，其计算的结果为负值，表示所述步进电机的旋转方向是反时钟方向的，该聚焦位置对应的取样帧观察窗内沿X轴方向的三种基色的所有的峰和谷的数目之和为：N(i，j＝((back)_MAX-1)+1＝(back)_MAX，forw＝1，back＝(back)_MAX-1)，测量过程中拍摄的取样帧的总计数结果为：j＝forw+(back)_MAX＝2+(back)_MAX；

综合起来，相对本次测量开始前的初始位置，本次测量所获得的物体沿所述摄像头的光学轴方向发生的位移是：Δz(i)＝forw-back，上述计算式中计数器forw和back的值均为本次测量过程中最后的计数结果，计算结果有正或负的符号，分别表示所发生的位移沿光学轴前进或后退的方向，对应于所述步进电机的旋转方向(即顺时钟方向或反时钟方向)，具体由步进电机的轴向位移装置之安排确定；

总的位移为：ΔZ₀(i)＝ΔZ₀(i-1)+Δz(i)

其中，ΔZ₀(i-1)为本次测量之前累积的轴向位移；

步骤八、准备下一次测量工作：测量次数计数器i＝i+1，取第i次测量确定的最佳物体成像聚焦位置处相应的物体成像帧观察窗内沿X轴方向的三种基色的所有的峰和谷的数目之和作为新的测量参考值：

N(i，j＝0，forw＝0，back＝0)＝N(i，j＝(forw)_MAX-1，forw＝(forw)_MAX-1，back＝0)，或N(i，j＝0，forw＝0，back＝0)＝N(i，j＝((back)_MAX-1)+1＝(back)_MAX，forw＝1，back＝(back)_MAX-1)；

步骤九、跳转到步骤六，继续测量；

实际测量过程中，通过测量定标，可以获得直接的测量结果。

上述摄像头拍摄以及根据一维三基色峰谷数据测量轴向位移程序之步骤中所述边方向数据的定义是：

像素阵列中，沿着X轴或者沿着Y轴方向，如果一个像素的光强值比其后面的第二个像素相应的光强值还要小一个误差容限值error，即如果

I(X，Y)＜I(X+2，Y)-error或I(X，Y)＜I(X，Y+2)-error

则定义这两个像素之间存在一个沿该轴方向的正边；如果一个像素的光强值比其后面的第二个像素相应的光强值还要大一个误差容限值error，即如果

I(X，Y)＞I(X+2，Y)+error或I(X，Y)＞I(X，Y+2)+error

则定义这两个像素之间存在一个沿该轴方向的负边；如此获得的边位于该像素之后的第一个像素的位置，也即位于参与比较的两个像素的中间位置的那个像素上；如果一个像素的某种光强值与其后面的第二个像素相应的光强值接近，其值相差不超过一个误差容限值error，即如果

   I(X+2，Y)-error ≤I(X，Y)≤I(X+2，Y)+error

或 I(X，Y+2)-error≤I(X，Y)≤I(X，Y+2)+error，

则认为这两个像素之间沿该轴方向不存在对应的“边”，或称之为第三类边；

沿着某一个坐标轴方向，对应的像素行或像素列所有的正边、负边以及第三类边组成该行或该列沿该坐标轴方向的边方向数据；上列式中的误差容限值可以根据具体的光照情况，预置为一个小的数值，例如：error＝10；像素阵列中的四个边与角上的像素位置不存在边方向数据。

上述摄像头拍摄以及根据一维三基色峰谷数据测量轴向位移程序之步骤中所述搜索最佳观察窗像素阵列的方法包括：

对于所述像素阵列的观察窗以及k×k(k∈正整数)关联匹配算子阵列(a，b)，沿某个坐标轴方向会产生k×k个自关联匹配系数，按下列不等式比较这些自关联匹配系数：

auto_correlation(a，b)≥auto_correlation(0，0)×similarity

式中，similarity描述了观察窗与其邻近相同规模的像素阵列的相似程度，例如取similarity＝60％，可以预先设置，也可以根据光照情况以及被测物表面的质地进行调试和选择；

如果满足上述不等式的自关联系数多于k×k×1/3个，需要扩大观察窗的范围各step行和step列：令m＝m₀+step，n＝n₀+step，重新计算新的观察窗的自关联系数，并进行上述比较，直到满足上述不等式的自关联匹配系数不多于k×k×1/3个，这时，2h＝M-m，2v＝N-n，其中，step为步进参数，初始值为1，每次需要扩展观察窗的规模就增加1；如果超出帧内一个预定的范围，还没有找到合适的观察窗，则认为该物体这部分反射表面的质地不适于本装置的测量工作，并给出提示警告；

如果满足上述不等式的自关联匹配系数不多于k×k×1/3个，说明被拍摄物体的表面的结构特征足够精细，最邻近像素之间的值可以区分，可以进一步尝试缩小观察窗的范围各step行和step列，以减少计算工作量：令m＝m₀-step，n＝n₀-step，重新计算观察窗的自关联系数，并进行上述比较，递进参数step每次增加1，直到所选观察窗区域满足上述不等式的自关联系数的个数不小于k×k×1/3，这时，认为搜索到了最佳观察窗像素阵列。

上述摄像头拍摄以及根据一维三基色峰谷数据测量轴向位移程序之步骤中所述红色、绿色或蓝色的边方向数据的定义是：

根据像素阵列中红色、绿色或蓝色这三种基色之一的分量数据，沿着X轴或者沿着Y轴方向，如果一个像素的某种三基色分量值比其后面的第二个像素相应的三基色分量值还要小一个误差容限值error，即如果

I(X，Y)_红＜I_红(X+2，Y)-error或I(X，Y)_红＜I(X，Y+2)_红-error

I(X，Y)_绿＜I_绿(X+2，Y)-error或I(X，Y)_绿＜I(X，Y+2)_绿-error

I(X，Y)_蓝＜I_蓝(X+2，Y)-error或I(X，Y)_蓝＜I(X，Y+2)_蓝-error

则定义这两个像素之间存在一个红色的、绿色的或蓝色的正边；如果一个像素的某种三基色分量值比其后面的第二个像素相应的三基色分量值还要大一个误差容限值error，即如果

I(X，Y)_红＞I_红(X+2，Y)+error或I(X，Y)_红＞I(X，Y+2)_红+error

I(X，Y)_绿＞I_绿(X+2，Y)+error或I(X，Y)_绿＞I(X，Y+2)_绿+error

I(X，Y)_蓝＞I_蓝(X+2，Y)+error或I(X，Y)_蓝＞I(X，Y+2)_蓝+error

则定义这两个像素之间存在一个红色的、绿色的或蓝色的负边；如此获得的边位于该像素之后的第一个像素的位置，也即位于参与比较的两个像素的中间位置的那个像素上；如果一个像素的某种三基色分量值与其后面的第二个像素相应的三基色分量值接近，其RGB分量值相差不超过一个误差容限值error，即如果

I(X+2，Y)_红-error≤I(X，Y)_红≤I(X+2，Y)_红+error

或I(X，Y+2)_红-error≤I(X，Y)_红≤I(X，Y+2)_红+error；

I(X+2，Y)_绿-error≤I(X，Y)_绿≤I(X+2，Y)_绿+error

或I(X，Y+2)_绿-error≤I(X，Y)_绿≤I(X，Y+2)_绿+error；

I(X+2，Y)_蓝-error≤I(X，Y)_蓝≤I(X+2，Y)_蓝+error

或I(X，Y+2)_蓝-error≤I(X，Y)_蓝≤I(X，Y+2)_蓝+error；

则认为这两个像素之间不存在该颜色波长对应的“边”，或称之为第三类该颜色的边；沿着某一个坐标轴方向，所有的红色的正边和红色的负边以及第三类红色的边组成该方向红色的边方向数据，所有的绿色的正边和绿色的负边以及第三类绿色的边组成该方向绿色的边方向数据，所有的蓝色的正边和蓝色的负边以及第三类蓝色的边组成该方向蓝色的边方向数据；上述式中的误差容限值可以根据具体的光照情况，预置为一个小的数值，例如：error＝10；像素阵列中的四个边与角上的像素位置不存在边方向数据。

上述摄像头拍摄以及根据-维三基色峰谷数据测量轴向位移程序之步骤中所述沿X轴和Y轴方向的三种基色的边反射状况，其定义为：

根据所选观测行与观测列的像素的红色、绿色或蓝色的边方向数据，沿着X轴或沿着Y轴方向，如果连续的两个或多于两个的某种基色的正边，或连续的两个或多于两个的该基色的第三类边之后跟着一个该基色的负边，称之为该基色的第一类边反射状况，即认为在此位置存在一个该基色的峰；如果连续的两个或多于两个的某种基色的负边，或连续的两个或多于两个的该基色的第三类边之后跟着一个该基色的正边，称之为该基色的第二类边反射状况，即认为在此位置存在一个该基色的谷；沿着X轴或沿着Y轴方向，三种基色之一其所有的峰和谷组成图像帧该基色沿该坐标轴方向的边反射状况。

所述摄像头轴向位移装置包括：所述摄像头安装在一个工作台上，该工作台与一根长的螺丝纹旋转轴以螺丝纹套接，该螺丝纹旋转轴通过两根支撑架安装在一张大的工作台上，并且，它与这两根支撑架都是以转轴的方式套接，在与支撑架的套接处可以转动但不发生向前或向后的位移；所述螺丝纹旋转轴上有一个固定的齿轮，它与步进电机的转轴上面的齿轮相互咬合。所述步进电机也安装在所述大的工作台上，它通过步进电机接口电路连接到计算机系统的RS232C接口。

本发明利用了现有摄像头拍摄的信息，以关于像素三基色的峰和谷数据作为被测物体图像帧的特征，通过计算自关联系数，自动分析并选取最佳观察区域；通过计数该观察区域内图像特征的数目，判断物体成像聚焦的程度，进而测量物体在摄像头光学轴方向所发生的微小位移；相对“以三基色峰谷为特征测量沿光轴方向的位移的方法及装置”，本发明专利的优点是，分析数据量减少一半，加快了测量速度。

附图说明

下面结合附图进一步说明本发明专利。

图1是本发明的计算机及其摄像头测量系统方框图。

图2是本发明的由高精度微位移步进电机为核心组成的摄像头轴向位移装置方框图。

图3是本发明的光学成像聚焦过程示意图。

图4是光电传感器芯片进行光电转换后产生的像素阵列及其观察窗区域示意图。

图5是一行光信号及其数字化信号、边方向数据以及边反射状况之示意图。

图1中，1.计算机摄像头，2.光学透镜，3.光电传感器芯片，4.USB接口，5.计算机系统，6.USB接口，7.CPU，8.RS232C接口，9.显示卡与显示器，10.内存与硬盘，11.键盘和鼠标，12.操作系统，13.摄像头驱动程序，14.摄像头拍摄以及根据一维三基色峰谷数据测量轴向位移程序，15.照明设备。

图2中，30.步进电机与摄像头的工作台，31.支撑架，32.支撑架，33.摄像头(1)的工作台，34.螺丝纹旋转轴，341.螺丝纹旋转轴(34)上的齿轮，40.步进电机，41.步进电机(40)的旋转轴，42.步进电机(40)的旋转轴(41)上的齿轮。

图3中，90.-96.物体(圆光斑)在光轴上不同的位置所成像之示意图，97.光学轴。

图5中，21.一行光信号，22.与光信号(21)对应的数字化信号，23.与数字化信号(22)对应的边方向数据，24.对应边方向数据(23)的边反射状况。

具体实施方式

本发明专利包括两个部分：图1所示的计算机及其摄像头测量系统、图2所示的由高精度微位移步进电机为核心组成的摄像头轴向位移装置。

在计算机系统(5)上运行配售的摄像头驱动程序(13)，通过USB接口(4)和(6)连接摄像头(1)到计算机(5)。然后，让摄像头聚焦成像被测量物体。

优先选择的测量环境是室内。选择测量环境的基本要求是，允许照明状况在测量过程中发生一定的变化，但不允许该变化明显地影响被测量物体所成像的明暗对比度。选用照明设备(15)有助于本发明的实施。被测量物体的材质最好具有较细致的表面反射特征，避免或克服光滑的反射面材质。

如图2所示，摄像头(1)安装在工作台(33)上，随工作台一起移动，该工作台(33)与一根长的螺丝纹旋转轴(34)以螺丝纹套接。螺丝纹旋转轴(34)通过支撑架(31)和(32)安装在一张大的工作台(30)上，并且，螺丝纹旋转轴(34)与支撑架(31)和(32)都是以转轴的方式套接，螺丝纹旋转轴(34)在与支撑架(31)和(32)的套接处可以转动但不发生向前或向后的位移。螺丝纹旋转轴(34)上有一个固定的齿轮(341)，它与步进电机(40)的转轴(41)上面的齿轮(42)相互咬合，当步进电机(40)的转轴(41)旋转的时候，齿轮(42)的旋转会带动齿轮(341)旋转，进而带动螺丝纹旋转轴(34)旋转，促使摄像头(1)及其工作台(33)一起向前或向后发生移动。步进电机(40)也安装在大的工作台(30)上。

选取计算机系统(5)的RS232C接口(8)里的两根输出信号线，如图所示的FORWARD和BACKWARD，与一根地线GROUND一起接到一个步进电机接口电路(43)，在此进行功率放大，然后，再连接到步进电机(40)，控制步进电机(40)作顺时钟旋转或反时钟旋转。

步进电机(40)的性能关系到本发明专利的测量精度，应当选用步进位移精细、精度高、工作稳定的电机，

运行摄像头拍摄以及根据-维三基色峰谷数据测量轴向位移程序(14)，实时测量位移。具体步骤见“发明内容”所描述。

本发明专利测量光学轴向微位移的原理与方法基于光学成像聚焦的清晰与否，如图3所示，其判断准则是：聚焦清晰的时候，图像帧观察窗区域具有数目最多的图像特征--边反射状况。有关光电传感器芯片进行光电转换后产生的像素阵列及其观察窗区域如图4所示。有关图像特征的定义及其确定如图5(边方向数据、边方向状况)所示。

本发明专利所描述的测量方法也适用于其它摄像器件。

Claims (6)

1.以一维三基色峰谷为特征测量轴向位移的方法，它通过一台计算机配合一个摄像头、一台步进电机以及步进电机接口电路测量目标物沿摄像头光轴方向发生的位移，该摄像头被安装在一个由所述步进电机为核心组成的摄像头轴向位移装置上，该步进电机通过所述步进电机接口电路连接到所述计算机的RS232C接口，其特征在于，所述方法根据一维三基色峰谷数据测量轴向位移，包括下述步骤：

步骤一、以位图M×N的格式拍摄一帧被测物体的图像作为参考帧，其中，M、N∈正整数；以该帧像素阵列左上角的第一个像素的位置为原点，以向右的方向为x轴方向，垂直向下方向为y轴方向，所取坐标系的单位为一个像素的大小；在所述像素阵列的中央区域选取一个区域，大小为m₀×n₀，m₀、n₀∈正整数，称之为观察窗，它距离所述像素阵列的水平方向和垂直方向的边缘像素各有h和v个像素，即有：m₀+2h＝M，n₀+2v＝N，h、v∈正整数；

步骤二、对于上述参考帧之像素阵列，逐像素行、逐像素列导出沿X轴方向和Y轴方向的边方向数据，并以3bit的二进制数值001，010和100分别表示其中的正边、负边以及第三类边，如此构成了对应所述参考帧像素阵列的关于X轴方向和关于Y轴方向的两帧边方向数据{reference_x(x，y)}和{reference_y(x，y)}，其中，下标x或y分别表示所沿的坐标轴的方向，符号“{}”表示沿其中函数下标所标示的坐标轴方向观察窗内诸像素(x，y)处的边方向数据的一个集合，保存这些数据；

步骤三、对于上述两帧边方向数据，分别计算所述参考帧里观察窗内像素阵列的自关联匹配系数：

$\mathrm{auto}\_\mathrm{correlati}{\mathrm{on}}_x(a,b)=\underset{y=v+1}{\overset{v+1+n0}{\mathrm{\Σ}}}\underset{x=h+1}{\overset{h+1+m0}{\mathrm{\Σ}}}[\mathrm{referen}{\mathrm{ce}}_x(x,y)\·{\mathrm{reference}}_x(x+a,y+b)]$

$\mathrm{auto}\_\mathrm{correlati}{\mathrm{on}}_y(a,b)=\underset{y=v+1}{\overset{v+1+n0}{\mathrm{\Σ}}}\underset{x=h+1}{\overset{h+1+m0}{\mathrm{\Σ}}}[\mathrm{referen}{\mathrm{ce}}_y(x,y)\·{\mathrm{reference}}_y(x+a,y+b)]$

式中，运算符号·表示二进制逻辑与运算，其运算结果或为逻辑0或为逻辑1，运算符号“[]”表示取其中的逻辑运算函数的值所对应的数值，或为数值0，或为数值1，参数变量a，b的组合决定了关联匹配算子阵列的规模，如果取3×3关联匹配算子阵列：a＝-1，0，1，b＝-1，0，1，因此，沿每个坐标轴方向各自会产生9个自关联系数auto_correlation_x(a，b)和auto_correlation_y(a，b)；

步骤四、根据上述两帧边方向数据对应的自关联匹配系数，分别搜索在目前的物体表面状况以及照明状况下可以进行匹配比较的最佳观察窗像素阵列：

m_x＝m₀±step，n_x＝n₀±step，2h＝M-m_x，2v＝N-n_x和m_y＝m₀±step，n_y＝n₀±step，2h＝M-m_y，2v＝N-n_y，

式中，下标x、y分别表示其值对应着沿X轴方向和Y轴方向，step为搜索过程中的步进参数，其前面的加减号由搜索方向决定；取此两组值中大者为本测量所用观察窗阵列的规模：m×n；

步骤五、对于上述参考帧之像素阵列，根据其红色、绿色和蓝色分量的数据，逐行导出沿X轴方向的红色的、绿色的和蓝色的边方向数据，一共有3×1＝3帧边方向数据；

根据上述三种基色的边方向数据，导出沿X轴方向的三种基色的边反射状况，共有3×1＝3帧边反射状况；对于其中的观察窗区域，分别使用累加器计数它们所对应的峰、谷的数目：N_RX轴峰和N_RX轴谷、N_GX轴峰和N_GX轴谷、N_BX轴峰和N_BX轴谷，其中，N表示数目，R、G、B分别表示红、绿和蓝色；累加上述累加器的计数结果并保存之，表示为：N(i，j＝0，forw＝0，back＝0)，其中，i＝1，2，3......，表示所拍摄的参考帧的顺序计数，也是测量的计数，j＝0，1，2，3，......，表示第i次测量过程中拍摄的取样帧的计数，变量forw和back分别表示第i次测量中所述步进电机发生顺时钟旋转和反时钟旋转所对应的步进脉冲计数：forw＝0，1，2，......、back＝0，1，2，......，本次测量开始前，有：i＝1，j＝0，forw＝0，back＝0；

步骤六、测量开始：所述计算机通过其RS232C接口的一根输出控制线FORWARD输出第forw＝1个数字脉冲信号到所述步进电机接口电路，控制该步进电机顺时钟旋转一步，然后，拍摄第j＝1帧取样帧位图；

对于上述取样帧之像素阵列，根据其红色、绿色和蓝色分量的数据，逐行导出沿X轴方向的红色的、绿色的和蓝色的边方向数据，共有3×1＝3帧边方向数据；

根据上述三种基色的边方向数据，导出沿X轴方向的三种基色的边反射状况，共有3×1＝3帧边反射状况；对于其中的观察窗区域，分别使用累加器计数它们所对应的峰、谷的数目：N_RX轴峰和N_RX轴谷、N_GX轴峰和N_GX轴谷、N_BX轴峰和N_BX轴谷；累加上述累加器的计数结果并保存之，表示为：N(i，j＝1，forw＝1，back＝0)；

步骤七、如果：N(i，j＝1，forw＝1，back＝0)≥N(i，j＝0，forw＝0，back＝0)，所述计算机通过其RS232C接口的一根输出控制线FORWARD输出第forw个数字脉冲信号到所述步进电机接口电路，控制该步进电机顺时钟旋转进步，即依次发生有forw＝2，3，......，每次顺时钟旋转一步都拍摄并分析比较前后各取样帧中观察窗内沿X轴方向的三种基色的所有的峰和谷的数目之和N(i，j＝forw-1，forw-1，back＝0)和N(i，j＝forw，forw，back＝0)，保存之，该过程中应当会有：N(i，j＝forw，forw，back＝0)≥N(i，j＝forw-1，forw-1，back＝0)，直到满足：N(i，j＝forw，forw，back＝0)＜N(i，j＝forw-1，back-1，back＝0)，这时，记录(forw)_MAX＝forw，同时，所述计算机通过其RS232C接口的另一根输出控制线BACKWARD输出一个数字脉冲信号到所述步进电机接口电路，控制该步进电机反时钟旋转一步，即有back＝1，这时，相对本次测量开始前的初始位置，本装置的摄像头即处于本次测量中的最佳物体成像聚焦位置：FocusP＝(forw)_MAX-back＝(forw)_MAX-1，其计算的结果大于或等于0，表示所述步进电机的旋转方向总的看来是顺时钟方向的，该聚焦位置对应的取样帧观察窗内沿X轴方向的三种基色的所有的峰和谷的数目之和为：N(i，j＝(forw)_MAX-1，forw＝(forw)_MAX-1，back＝0)，测量过程中拍摄的取样帧的总计数结果为：j＝(forw)_MAX+back＝(forw)_MAX+1；

如果：N(i，j＝1，forw＝1，back＝0)＜N(i，j＝0，forw＝0，back＝0)，所述计算机通过其RS232C接口的一根输出控制线BACKWARD输出第back＝1个数字脉冲信号到所述步进电机接口电路，控制该步进电机反时钟旋转退一步，即回到本次测量的初始位置，然后，所述计算机通过其RS232C接口的输出控制线BACKWARD继续输出第back个数字脉冲信号到所述步进电机接口电路，控制该步进电机进一步反时钟旋转，即依次发生有back＝2，3，......，在此过程中，每次反时钟旋转一步都拍摄并分析比较前后各取样帧观察窗内沿X轴方向的三种基色的所有的峰和谷的数目之和N(i，j＝back+1，forw＝1，back)和N(i，j＝back，forw＝1，back＝back-1)，应当有：N(i，j＝back+1，forw＝1，back＝back)≥N(i，j＝back，forw＝1，back＝back-1)，保存之，如此继续，直到满足：N(i，j＝back+1，forw＝1，back)＜N(i，j＝back，forw＝1，back-1)，这时，记录：(back)_MAX＝back，同时，所述计算机通过其RS232C接口的另一根输出控制线FORWARD输出一个数字脉冲信号到所述步进电机接口电路，控制该步进电机顺时钟旋转一步，这时，forw＝2，相对本次测量开始前的初始位置，本装置的摄像头即处于本次测量中的最佳物体成像聚焦位置：FocusP＝forw-(back)_MAX＝2-(back)_MAX，其计算的结果为负值，表示所述步进电机的旋转方向是反时钟方向的，该聚焦位置对应的取样帧观察窗内沿X轴方向的三种基色的所有的峰和谷的数目之和为：N(i，j＝((back)_MAX-1)+1＝(back)_MAX，forw＝1，back＝(back)_MAX-1)，测量过程中拍摄的取样帧的总计数结果为：j＝forw+(back)_MAX＝2+(back)_MAX；

综合起来，相对本次测量开始前的初始位置，本次测量所获得的物体沿所述摄像头的光学轴方向发生的位移是：Δz(i)＝forw-back，

上述计算式中计数器forw和back的值均为本次测量过程中最后的计数结果，该结果有正或负的符号，分别表示所发生的位移沿光学轴前进或后退的方向，对应于所述步进电机的旋转方向即顺时钟方向或反时钟方向，具体由步进电机的轴向位移装置之安排确定；

总的位移为：ΔZ₀(i)＝ΔZ₀(i-1)+Δz(i)

其中，ΔZ₀(i-1)为本次测量之前累积的轴向位移；

步骤八、准备下一次测量工作：测量次数计数器i＝i+1，取第i次测量确定的最佳物体成像聚焦位置处相应的物体成像帧观察窗内沿X轴方向的三种基色的所有的峰和谷的数目之和作为新的测量参考值：

N(i，j＝0，forw＝0，back＝0)＝N(i，j＝(forw)_MAX-1，forw＝(forw)_MAX-1，back＝0)，或N(i，j＝0，forw＝0，back＝0)＝

N(i，j＝((back)_MAX-1)+1＝(back)_MAX，forw＝1，back＝(back)_MAX-1)；

步骤九、跳转到步骤六，继续测量。

2.根据权利要求1所述的以一维三基色峰谷为特征测量轴向位移的方法，其特征在于，所述步骤中所述边方向数据的定义是：

像素阵列中，沿着X轴或者沿着Y轴方向，如果一个像素的光强值比其后面的第二个像素相应的光强值还要小一个误差容限值error，即如果

I(X，Y)＜I(X+2，Y)-error或I(X，Y)＜I(X，Y+2)-error

则定义这两个像素之间存在一个沿该轴方向的正边；如果一个像素的光强值比其后面的第二个像素相应的光强值还要大一个误差容限值error，即如果

I(X，Y)＞I(X+2，Y)+error或I(X，Y)＞I(X，Y+2)+error

则定义这两个像素之间存在一个沿该轴方向的负边；如此获得的边位于该像素之后的第一个像素的位置，也即位于参与比较的两个像素的中间位置的那个像素上；如果一个像素的某种光强值与其后面的第二个像素相应的光强值接近，其值相差不超过一个误差容限值error，即如果

I(X+2，Y)-error≤I(X，Y)≤I(X+2，Y)+error

或I(X，Y+2)-error≤I(X，Y)≤I(X，Y+2)+error，

则认为这两个像素之间沿该轴方向不存在对应的“边”，或称之为第三类边；

沿着某一个坐标轴方向，对应的像素行或像素列所有的正边、负边以及第三类边组成该行或该列沿该坐标轴方向的边方向数据；上列式中的误差容限值可以根据具体的光照情况，预置为一个小的数值；像素阵列中的四个边与角上的像素位置不存在边方向数据。

3.根据权利要求1所述的以一维三基色峰谷为特征测量轴向位移的方法，其特征在于，所述步骤中所述搜索最佳观察窗像素阵列的方法包括：

对于所述像素阵列的观察窗以及k×k关联匹配算子阵列(a，b)，k∈正整数，沿某个坐标轴方向会产生k×k个自关联匹配系数，按下列不等式比较这些自关联匹配系数：

auto_correlation(a，b)≥auto_correlation(0，0)×similarity

式中，similarity描述了观察窗与其邻近相同规模的像素阵列的相似程度，可以预先设置，也可以根据光照情况以及被测物表面的质地进行调试和选择；

如果满足上述不等式的自关联系数多于k×k×1/3个，需要扩大观察窗的范围各step行和step列：令m＝m₀+step，n＝n₀+step，重新计算新的观察窗的自关联系数，并进行上述比较，直到满足上述不等式的自关联匹配系数不多于k×k×1/3个，这时，2h＝M-m，2v＝N-n，其中，step为步进参数，初始值为1，每次需要扩展观察窗的规模就增加1；如果超出帧内一个预定的范围，还没有找到合适的观察窗，则认为该物体这部分反射表面的质地不适于本装置的测量工作，并给出提示警告；

如果满足上述不等式的自关联匹配系数不多于k×k×1/3个，说明被拍摄物体的表面的结构特征足够精细，最邻近像素之间的值可以区分，进一步尝试缩小观察窗的范围各step行和step列，以减少计算工作量：令m＝m₀-step，n＝n₀-step，重新计算观察窗的自关联系数，并进行上述比较，步进参数step每次增加1，直到所选观察窗区域满足上述不等式的自关联系数的个数不小于k×k×1/3，这时，认为搜索到了最佳观察窗像素阵列。

4.根据权利要求1所述的以一维三基色峰谷为特征测量轴向位移的方法，其特征在于，所述测量步骤中所述红色、绿色或蓝色的边方向数据的定义是：

根据像素阵列中红色、绿色或蓝色这三种基色之一的分量数据，沿着X轴或者沿着Y轴方向，如果一个像素的某种三基色分量值比其后面的第二个像素相应的三基色分量值还要小一个误差容限值error，即如果：

I(X，Y)_红＜I_红(X+2，Y)-error或I(X，Y)_红＜I(X，Y+2)_红-error

I(X，Y)_绿＜I_绿(X+2，Y)-error或I(X，Y)_绿＜I(X，Y+2)_绿-error

I(X，Y)_蓝＜I_蓝(X+2，Y)-error或I(X，Y)_蓝＜I(X，Y+2)_蓝-error

则定义这两个像素之间存在一个红色的、绿色的或蓝色的正边；如果一个像素的某种三基色分量值比其后面的第二个像素相应的三基色分量值还要大一个误差容限值error，即如果：I(X，Y)_红＞I_红(X+2，Y)+error或I(X，Y)_红＞I(X，Y+2)_红+error

I(X，Y)_绿＞I_绿(X+2，Y)+error或I(X，Y)_绿＞I(X，Y+2)_绿+error

I(X，Y)_蓝＞I_蓝(X+2，Y)+error或I(X，Y)_蓝＞I(X，Y+2)_蓝+error

则定义这两个像素之间存在一个红色的、绿色的或蓝色的负边；如此获得的边位于该像素之后的第一个像素的位置，也即位于参与比较的两个像素的中间位置的那个像素上；如果一个像素的某种三基色分量值与其后面的第二个像素相应的三基色分量值接近，其RGB分量值相差不超过一个误差容限值error，即如果：

I(X+2，Y)_红-error≤I(X，Y)_红≤I(X+2，Y)_红+error

或I(X，Y+2)_红-error≤I(X，Y)_红≤I(X，Y+2)_红+error；

I(X+2，Y)_绿-error≤I(X，Y)_绿≤I(X+2，Y)_绿+error

或I(X，Y+2)_绿-error≤I(X，Y)_绿≤I(X，Y+2)_绿+error；

I(X+2，Y)_蓝-error≤I(X，Y)_蓝≤I(X+2，Y)_蓝+error

或I(X，Y+2)_蓝-error≤I(X，Y)_蓝≤I(X，Y+2)_蓝+error；

则认为这两个像素之间不存在该颜色波长对应的“边”，或称之为第三类该颜色的边；沿着某一个坐标轴方向，所有的红色的正边和红色的负边以及第三类红色的边组成该方向红色的边方向数据，所有的绿色的正边和绿色的负边以及第三类绿色的边组成该方向绿色的边方向数据，所有的蓝色的正边和蓝色的负边以及第三类蓝色的边组成该方向蓝色的边方向数据；上述式中的误差容限值可以根据具体的光照情况，预置为一个小的数值；像素阵列中的四个边与角上的像素位置不存在边方向数据。

5.根据权利要求1所述的以一维三基色峰谷为特征测量轴向位移的方法，其特征在于，所述测量步骤中所述沿X轴方向的三种基色的边反射状况，其定义为：

根据所选观测行的像素的红色、绿色或蓝色的边方向数据，沿着X轴方向，如果连续的两个或多于两个的某种基色的正边，或连续的两个或多于两个的该基色的第三类边之后跟着一个该基色的负边，称之为该基色的第一类边反射状况，即认为在此位置存在一个该基色的峰；如果连续的两个或多于两个的某种基色的负边，或连续的两个或多于两个的该基色的第三类边之后跟着一个该基色的正边，称之为该基色的第二类边反射状况，即认为在此位置存在一个该基色的谷；沿着X轴方向，三种基色之一其所有的峰和谷组成图像帧该基色沿该坐标轴方向的边反射状况。

6.根据权利要求1所述的以一维三基色峰谷为特征测量轴向位移的方法，其特征在于，所述摄像头轴向位移装置包括：

摄像头(1)安装在第一工作台(33)上，第一工作台(33)与一根长的螺丝纹旋转轴(34)以螺丝纹套接，螺丝纹旋转轴(34)通过第一支撑架(31)和第二支撑架(32)安装在第二工作台(30)上，并且，螺丝纹旋转轴(34)与第一支撑架(31)和第二支撑架(32)都是以转轴的方式套接，螺丝纹旋转轴(34)在与第一支撑架(31)和第二支撑架(32)的套接处可以转动但不发生向前或向后的位移；螺丝纹旋转轴(34)上有一个固定的齿轮(341)，它与步进电机(40)的转轴(41)上面的齿轮(42)相互咬合；步进电机(40)也安装在第二工作台(30)上，它通过步进电机接口电路(43)连接到所述计算机的RS232C接口。

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