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TWI676920B - 光斑影像精密比對定位方法 - Google Patents

光斑影像精密比對定位方法 Download PDF

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TWI676920B
TWI676920B TW107142009A TW107142009A TWI676920B TW I676920 B TWI676920 B TW I676920B TW 107142009 A TW107142009 A TW 107142009A TW 107142009 A TW107142009 A TW 107142009A TW I676920 B TWI676920 B TW I676920B
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黃宜裕
Yi Yuh Hwang
張偉國
Wei Kuo Chang
劉立中
Li Chung Liu
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國家中山科學研究院
National Chung-Shan Institute Of Science And Technology
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Abstract

本發明之主要目的在於提供一種光斑影像精密比對定位方法，藉由運算光斑影像之光強度值，可有效提升光斑影像之定位精度，可應用於各型筆記型電腦、多功能鍵盤及電視遙控器等電子商品之導覽輸入裝置。

Description

光斑影像精密比對定位方法
本發明係關於一種光斑影像定位方法，特別是一種關於次像素之光斑影像定位方法。
習知利用光學滑鼠或雷射滑鼠的移動來控制螢幕鼠標位移，達到螢幕導覽功能，舉例來說，光學滑鼠利用LED光源以小於20度夾角(入射光線與物面夾角)照射物面，配合使用CMOS二維影像感測器觀看物面突起處產生陰影之變化，判斷光學滑鼠與物面相對之位移量；雷射滑鼠以雷射光照射物面，在入射角等於反射角處取光斑影像，比較前後相鄰兩張光斑影像，判斷雷射滑鼠與物面相對之位移量。
其中，雷射滑鼠利用二維影像感測器取相鄰兩張影像進行影像比對定位，其定位精度都會被二維影像感測器像素(pixel)大小所限制，因此影像比對定位最小刻度通常為二維影像感測器像素大小，為提高影像比對定位精度，習知技術為調整二維影像感測器之製成參數，降低每一像素大小，但為正確比對定位，二張比對定位之物面影像面積有一定大小限制，必須保有足夠影像特徵(或差異性)之物面影 像，才可以獲得正確比對定位，太小之物面影像面積，很容易導致物面影像資料貧乏而無法正確比對，因此習知技術在縮小二維影像感測器像素大小外，還須提高影像感測器比對影像陣列大小，以維持足夠大之比對面積；如此，為提高定位精度而調整二維影像感測器之製成參數以降低每一像素大小，再配合提高影像陣列取像範圍，由於增加感測器像素數量，將增加二維影像感測器之製作成本。
因此目前業界極需發展出一種提升定位精度的方法，在不增加二維影像感測器之製作成本前提下，可有效提升雷射滑鼠之定位精度。
鑒於上述習知技術之缺點，本發明之主要目的在於提供一種光斑影像精密比對定位方法，藉由運算光斑影像之光強度值，可有效提升光斑影像之定位精度。
為了達到上述目的，根據本發明所提出一種光斑影像精密比對定位方法，該方法係包含步驟：(A)：設定一原始座標，以一感測器量測一目標物表面之即時光斑影像，獲得一原始光斑影像，該原始光斑影像係包含具有第一複數原始座標值及相對應之第一複數光強度值；(B)：該感測器與該目標物表面進行相對移動，移動後該感測器量測該目標物表面之即時光斑影像，獲得一比對光斑影像，該比對光 斑影像係包含具有第二複數原始座標值及相對應之第二複數光強度值；(C)：設定一組精密座標，利用一精密比對演算法運算該原始光斑影像與該比對光斑影像，運算後獲得一相對位移量；其中，該相對位移量係位於該精密座標上，該精密座標之座標精度係大於該原始座標之座標精度。
本發明之光斑影像精密比對定位方法，其中，該感測器為不變形光斑影像取像器。
本發明之光斑影像精密比對定位方法，其中，該即時光斑影像為不變形光斑影像。
本發明之光斑影像精密比對定位方法，其中，該原始座標及該精密座標可為極坐標。
本發明之光斑影像精密比對定位方法，其中，該原始座標及該精密座標可為直角坐標。
本發明之光斑影像精密比對定位方法，其中，該精密比對演算法可根據該原始光斑影像之第一複數原始座標值、第一複數光強度值、該比對光斑影像之第二複數原始座標值及第二複數光強度值運算出該相對位移量。
本發明之光斑影像精密比對定位方法，其中，該精密比對演算法步驟可包含：(A)根據該原始光斑影像產生複數虛擬參考影像，每個虛擬參考影像包含具有一虛擬複數原始座標值及一相對應之虛擬複數光強度值，且每個虛擬 參考影像更代表一虛擬相對位移量，且該虛擬相對位移量係位於該精密座標上；(B)利用SAD運算法(sum of absolute difference)計算該比對光斑影像與每個虛擬參考影像之間的數值，每個虛擬參考影像運算後獲得一SAD值，選擇SAD值最小的虛擬參考影像，將該虛擬參考影像代表之虛擬相對位移量作為相對位移量。
本發明之光斑影像精密比對定位方法，其中，該精密比對演算法步驟可包含：(A)根據該原始光斑影像產生複數虛擬參考影像，每個虛擬參考影像包含具有一虛擬複數原始座標值及一相對應之虛擬複數光強度值，且每個虛擬參考影像更代表一虛擬相對位移量，且該虛擬相對位移量係位於該精密座標上；(B)利用SSD運算法(sum of square difference)計算該比對光斑影像與每個虛擬參考影像之間的數值，每個虛擬參考影像運算後獲得一SSD值，選擇SSD值最小的虛擬參考影像，將該虛擬參考影像代表之虛擬相對位移量作為相對位移量。
本發明之光斑影像精密比對定位方法，其中，該精密比對演算法步驟可包含：(A)根據該原始光斑影像產生複數虛擬參考影像，每個虛擬參考影像包含具有一虛擬複數原始座標值及一相對應之虛擬複數光強度值，且每個虛擬參考影像更代表一虛擬相對位移量，且該虛擬相對位移量係位於該精密座標上；(B)利用NCC運算法(normalized cross correlation)計算該比對光斑影像與每個虛擬參考影像之間的數值，每個虛擬參考影像運算後獲得一NCC值，選擇NCC值最接近1的虛擬參考光斑影像，將該虛擬參考影像代表之虛擬相對位移量作為相對位移量。
以上之概述與接下來的詳細說明及附圖，皆是為了能進一步說明本發明達到預定目的所採取的方式、手段及功效，而有關本發明的其他目的及優點，將在後續的說明及圖式中加以闡述。
110‧‧‧步驟(A)
120‧‧‧步驟(B)
130‧‧‧步驟(C)
第一圖係為光斑影像精密比對定位方法之步驟流程圖；第二圖係為(x,y)位置影像強度Ix,y及其八個相鄰位置之影像強度讀值示意圖；第三圖係為新影像強I' x,y(i,j)與原影像強度Ix,y(i,j)所涵蓋面積的位置關係示意圖；
以下係藉由特定的具體實例說明本發明之實施方式，熟悉此技藝之人士可由本說明書所揭示之內容輕易地了解本發明之優點及功效。
請參閱第一圖，如圖所示，本發明所提出一種光斑影像精密比對定位方法，該方法係包含步驟： 步驟(A)110：設定一原始座標，以一感測器量測一目標物表面之即時光斑影像，獲得一原始光斑影像，該原始光斑影像係包含具有第一複數原始座標值及相對應之第一複數光強度值；步驟(B)120：該感測器與該目標物表面進行相對移動，移動後該感測器量測該目標物表面之即時光斑影像，獲得一比對光斑影像，該比對光斑影像係包含具有第二複數原始座標值及相對應之第二複數光強度值；步驟(C)130：設定一組精密座標，利用一精密比對演算法運算該原始光斑影像與該比對光斑影像，運算後獲得一相對位移量；其中，該相對位移量係位於該精密座標上，該精密座標之座標精度係大於該原始座標之座標精度。
該精密比對演算法可根據該原始光斑影像之第一複數原始座標值、第一複數光強度值、該比對光斑影像之第二複數原始座標值及第二複數光強度值運算出該相對位移量；該精密比對演算法之一實施例，該精密比對演算法步驟包含：(A)根據該原始光斑影像產生複數虛擬參考影像，每個虛擬參考影像係包含具有一虛擬複數原始座標值及一相對應之虛擬複數光強度值，且每個虛擬參考影像更代表一虛擬相對位移量，且該虛擬相對位移量係位於該精密座標上；(B)利用SAD運算法(sum of absolute difference)計算該比對光 斑影像與每個虛擬參考影像之間的數值，每個虛擬參考影像運算後獲得一SAD值，選擇SAD值最小的虛擬參考影像，將該虛擬參考影像代表之虛擬相對位移量作為相對位移量；但本發明不以此為限，更佳地，可利用SAD運算法(sum of absolute difference)、SSD運算法(sum of square difference)或NCC運算法(normalized cross correlation)等簡單的運算法根據該原始光斑影像之第一複數原始座標值、第一複數光強度值、該比對光斑影像之第二複數原始座標值及第二複數光強度值運算後，得到最接近該比對光斑影像之虛擬參考影像。
本發明提出概念為在不增加二維影像感測器之製作成本前提下，如何提高鼠標導覽定位精度，本發明揭露二維次像素定位技術及旋轉感測器角度等方法，可以在不增加二維影像感測器製作成本條件下，有效增加鼠標導覽定位精度，達到製作低成本、高定位精度之雷射滑鼠用二維影像感測模組。
本發明可使用不變形光斑影像取像器，該不變形光斑影像取像器是利用具有同調性光源直接照射物體表面，物體表面三維紋理之散射光進入光斑影像取像器之二維影像器形成光斑影像，在特殊的設計下，該不變形光斑影像取像器可以確認每一建設性干涉斑點進入二維影像器取像窗到移出取像窗，此干涉斑點之相對光程差變化量小於五分之一波長，所以進入光斑影像取像窗之建設性光斑亮點，到移 出光斑影像取像窗之光斑，大部分還是維持建設性干涉，達到近乎不變形光斑影像之取像效果，藉此，該不變形光斑影像取像器取得之光斑影像只是移動，不會變形，故又可稱為不變形光斑影像，此光斑影像經影像處理運算法(SAD、SSD、NCC)等比對定位，可以獲得非常精確的相對位移量。
習知技術中，光斑影像之影像處理運算法計算移動量皆以感測器之像素為定位精度，本發明將光斑影像切割成次像素組合，並假設每一像素之光斑影像分布均勻，利用切割次像素技術，來重組光斑影像，預測所有可能次像素移動的光斑影像組合，再由即時光斑影像與前述所有可能次像素移動的光斑影像組合比對定位，獲得二維次像素定位精度，突破習知技術的一個像素定位精度之限制。
請參閱第二至三圖，如圖所示，為本發明光斑影像精密比對定位方法之實施例示意圖，本實施例示意如何建立一n方位，1/m次像素定位之光斑影像方法，該次像素座標即為精密座標，說明如下：定義單位角度位移向量：(cosθi,sinθi)、θi=(2π×i)/n,i=0,1,2,......,n-1；在每一個單位角度位移向量切割j/m之次像素位移量，其中m為正偶數，j=1,2,......,m/2；所以總共產生n×m/2個虛擬位移向量，每一個虛擬位移向量會產生一個虛擬參考光斑影像，因此會產生(n×m/2)個虛擬位移光斑影像，加上原來光斑影像，會有(n×m/2)+1個參考影像與即時光斑影像進行影像 比對定位，獲得最小SAD計算量之參考光斑影像其虛擬位移量就是即時光斑影像的n方位，1/m次像素定位精度之位移向量。
如第二圖所示，為(x,y)位置影像強度Ix,y及其八個相鄰位置之影像強度讀值示意圖，在影像陣列中座標(x,y)位置之影像強度讀值為Ix,y，其八個相鄰位置之影像強度讀值分別為：Ix+1,y、Ix+1,y+1、Ix,y+1、Ix-1,y+1、Ix-1,y、Ix-11,y-1、Ix,y-1、Ix+1,y-1。原來光斑影像強度為Ix,y，先考慮在第一象限(0
Figure TWI676920B_D0001
θi<π/2)會產生的虛擬影像強度I' x,y。對第-象限虛擬位移會有貢獻的影像強度為：Ix,y、Ix+1,y、Ix+1,y+1、Ix,y+1。在θi方向、j/m次像素位移距離之單位虛擬位移向量可寫成：[(j/m)cosθi，(j/m)sinθi]。如第三圖所示，在第一象限，原影像強度Ix,y(i,j)往θi方向位移j/m次像素，則新影像強I' x,y(i,j)與原影像強度Ix,y(i,j)所涵蓋面積的位置關係示意圖，原影像強度Ix,y(i,j)，若是往θi方向位移j/m次像素，則新影像強I' x,y(i,j)所涵蓋的面積會產生位移，新影像強I' x,y(i,j)與原影像強度Ix,y(i,j)關係為：I' x,y(i,j)=Ix,y(i,j)×(虛擬位移後留下之面積)+Ix+1,y(i,j)×(虛擬位移後產生之面積)+Ix+1,y+1(i,j)×(虛擬位移後產生之面積)+Ix,y+1(i,j)×(虛擬位移後產生之面積)=Ix,y(i,j)×{[1-(j/m)cosθi)]×[1-(j/m)sinθi]}+Ix+1,y(i,j)×(j/m)cosθi×[1-(j/m)sinθi]+Ix+1,y+1(i,j)×(j/m)cosθi×(j/m)sinθi+Ix,y+1(i,j)×[1-(j/m)cosθi)]×(j/m)sinθi，其中，0
Figure TWI676920B_D0002
i<n/4、1
Figure TWI676920B_D0003
j
Figure TWI676920B_D0004
m/2。
同理，對第二象限虛擬位移會有貢獻的影像強度為：Ix,y、Ix,y+1、Ix-1,y+1、Ix-1,y。所以在π/2
Figure TWI676920B_D0005
θi<π範圍內，於θ1方向、j/m次像素位移所有可產生之虛擬光斑影像強度I' x,y可寫成：I' x,y(i,j)=Ix,y(i,j)×(虛擬位移 後留下之面積)+Ix,y+1(i,j)×(虛擬位移後產生之面積)+Ix-1,y+1(i,j)×(虛擬位移後產生之面積)+Ix-1,y(i,j)×(虛擬位移後產生之面積)=Ix,y(i,j)×{[1+(j/m)cosθi)]×[1-(j/m)sinθi]}+Ix,y+1(i,j)×[1+(j/m)cosθi)1×(j/m)sinθi+Ix-1,y+1(i,j)×(j/m)(-cosθi)×(j/m)sinθi+Ix-1,y(i,j)×(j/m)(-cosθi)×[1-(j/m)sinθi]，其中，n/4
Figure TWI676920B_D0006
i<n/2、1
Figure TWI676920B_D0007
j
Figure TWI676920B_D0008
m/2。
同理，對第三象限虛擬位移會有貢獻的影像強度為：Ix,y、Ix-1,y、Ix-1,y-1、Ix,y-1。所以在π
Figure TWI676920B_D0009
θi<3π/2範圍內，於θi方向、j/m次像素位移所有可產生之虛擬光斑影像強度I' x,y可寫成：I' x,y(i,j)=Ix,y(i,j)×(虛擬位移後留下之面積)+Ix-1,y(i,j)×(虛擬位移後產生之面積)+Ix-1,y-1(i,j)×(虛擬位移後產生之面積)+Ix,y-1(i,j)×(虛擬位移後產生之面積)=Ix,y(i,j)×{[1+(j/cosθi)]×[1+(j/m)sinθi]}+Ix-1,y(i,j)×(j/m)(-cosθi)×[1+(j/m)sinθi]+Ix-1,y-1(i,j)×(j/m)(-cosθi)×(j/m)(-sinθi)+Ix,y-1(i,j)×[1+(j/m)cosθi)]×(j/m)(-sinθi)，其中，n/2
Figure TWI676920B_D0010
i<3n/4、1
Figure TWI676920B_D0011
j
Figure TWI676920B_D0012
m/2。
同理，對第四象限虛擬位移會有貢獻的影像強度為：Ix,y、Ix,y-1、Ix+1,y-1、Ix+1,y。所以在3π/2
Figure TWI676920B_D0013
θi<2π範圍內，於θi方向、j/m次像素位移所有可產生之虛擬光斑影像強度I' x,y可寫成：I' x,y(i,j)=Ix,y(i,j)×(虛擬位移後留下之面積)+Ix,y-1(i,j)×(虛擬位移後產生之面積)+Ix+1,y-1(i,j)×(虛擬位移後產生之面積)+Ix+1,y(i,j)×(虛擬位移後產生之面積)=Ix,y(i,j)×{[1-(j/m)cosθi)]×[1+(j/m)sinθi]}+Ix,y-1(i,j)×[1-(j/m)cosθi)]×(i/m)(-sinθi)+Ix+1,y-1(i,j)×(j/m)cosθi×(j/m)(-sinθi)+Ix+1,y(i,j)×(j/m)cosθi)×[1+(j/m)sinθi]，其中，3n/4
Figure TWI676920B_D0014
i<n、1
Figure TWI676920B_D0015
j
Figure TWI676920B_D0016
m/2。
本發明提出一實施例：一個5×5陣列影像要預測8方位，1/4 像素定位精度所有可能之次像素陣列光斑影像，預測方法如下所述：由於預測陣列影像是由陣列影像作次像素位移產生，因此n×n陣列影像，只能產生(n-2)×(n-2)預測陣列影像，即5×5陣列影像只能產生3×3預測陣列影像，該5×5陣列影像如下表所示： 要預測8方位，1/4像素定位精度之光斑影像，依上述公式可寫成：n=8、m=4，所以在0
Figure TWI676920B_D0018
θi<π/2範圍內，0
Figure TWI676920B_D0019
i<n/4、1
Figure TWI676920B_D0020
j
Figure TWI676920B_D0021
m/2，得i=0,1、j=1,2，此時位移向量為[(j/4)cos(iπ/4),(j/4)sin(iπ/4)]，會產生(1/4,0)、(1/2,0)、(0.17678,0.17678)、(0.35355,0.35355)等4個位移向量。
該5×5陣列影像，取中心3×3陣列影像為沒有次像素位移之參考影像，該3×3陣列影像如下表所示： 在0°方向產生1/4次像素位移[1/4×(cos0°,sin0°)=(0.25,0)]之3×3陣列虛擬參考影像，每個虛擬像素依據上述公式可寫成：I’ij=¾ Iij+¼ Ii+1,j，一個3×3次像素位移虛擬陣列參考影像如下表所示： 同理，在0°方向產生1/2次像素位移[1/2×(cos0°,sin0°)=(0.5,0)]之3×3陣列虛擬參考影像，每個虛擬像素依據上述公式可寫成：I’ij=1/2 Iij+1/2 Ii+1,j，一個3×3次像素位移虛擬陣列參考影像如下表所示： 同理，在45°方向產生1/4次像素位移[1/4×(cos45°,sin45°)=(0.17678,0.17678)之3×3陣列虛擬參考影像，每個虛擬像素依據上述公式可寫成：I’i,j=(1-0.17678)×(1-0.17678)Iij+0.176778×(1-0.17678)Ii+1,j+0.17678×0.17678 Ii+1,j+1+(1-0.17678)×0.17678 Ii+1,j=0.67769Iij+0.14553 Ii+1,j+0.03125 Ii+1,j+1+0.14553 Ii+1,j，一個3×3次像素位移虛擬陣列參考影像如下表所示： 同理，在45°方向產生1/2次像素位移[1/2×(cos45°,sin45°)=(0.35355,0.35355)之3×3陣列虛擬參考影像，每個虛擬像素依據上述公式可寫成：I’i,j=(1-0.35355)×(1-0.35355)Iij+0.35355×(1-0.35355)Ii+1,j+0.35355×0.35355Ii+1,j+1+(1-0.35355)×0.35355 Ii+1,j=0.41790Iij+0.22855Ij,+1 j+0.12450Ii-+,j+1+0.22855 Ii+1,j，一個3×3次像素位移虛擬陣列參考影像如下表所示：。
第二象限：n=8、m=4，在π/2
Figure TWI676920B_D0027
θi<π範圍內，n/4
Figure TWI676920B_D0028
i<n/2、1
Figure TWI676920B_D0029
j
Figure TWI676920B_D0030
m/2，得i=2,3、j=1,2，此時位移向量為[(j/4)cos(iπ/4), (j/4)sin(iπ/4)]，會產生4個位移向量，分別是：1.在90°方向產生1/4次像素位移[1/4×(cos90°,sin90°)=(0,0.25)]之3×3陣列虛擬參考影像，如下表所示： 2.在90°方向產生1/2次像素位移[1/2×(cos90°,sin90°)=(0,0.5)]之3×3陣列虛擬參考影像，如下表所示： 3.在135°方向產生1/4次像素位移[1/4×(cos135°,sin135°)=(-0.17678,0.17678)]之3×3陣列虛擬參考影像，如下表所示： 4.在135°方向產生1/2次像素位移[1/2×(cos135°,sin135°)=(-0.35355,0.35355)]之3×3陣列虛擬參考影像如下表所示：
第三象限：n=8、m=4，在π
Figure TWI676920B_D0035
θi<2π/3範圍內，n/4
Figure TWI676920B_D0036
i<n/2、1
Figure TWI676920B_D0037
j
Figure TWI676920B_D0038
m/2，得i=4,5、j=1,2，此時位移向量為[(j/4)cos(iπ/4),(j/4)sin(iπ/4)]，會產生4個位移向量，分別是：1.在180°方向產生1/4次像 素位移[1/4×(cos180°,sin180°)=(-0.25,0)]之3×3陣列虛擬參考影像，如下表所示： 2.在180°方向產生1/2次像素位移[1/2×(cos180°,sin180°)=(-0.5,0)]之3×3陣列虛擬參考影像，如下表所示： 3.在225°方向產生1/4次像素位移[1/4×(cos225°,sin255°)=(-0.17678,-0.17678)]之3×3陣列虛擬參考影像，如下表所示： 4.在225°方向產生1/2次像素位移[1/2×(cos225°,sin225°)=(-0.35355,-0.35355)]之3×3陣列虛擬參考影像，如下表所示：
第四象限：n=8、m=4，在2π/3
Figure TWI676920B_D0043
θi<2π範圍內，n/4
Figure TWI676920B_D0044
i<n/2、1
Figure TWI676920B_D0045
j
Figure TWI676920B_D0046
m/2，得i=6,7、j=1,2，此時位移向量為[(j/4)cos(iπ/4),(j/4)sin(iπ/4)]，會產生4個位移向量，分別是：1.在270°方向產生1/4次像素位移[1/4×(cos270°,sin270°)=(0,-0.25)]之3×3陣列虛擬參考影像，如下 表所示： 2.在270°方向產生1/2次像素位移[1/2×(cos270°,sin270°)=(0,-0.5)]之3×3陣列虛擬參考影像，如下表所示： 3.在315°方向產生1/4次像素位移[1/4×(cos315°,sin315°)=(0.17678,-0.17678)]之3×3陣列虛擬參考影像，如下表所示： 4.在315°方向產生1/2次像素位移[1/2×(cos315°,sin315°)=(0.35355,-0.35355)]之3×3陣列虛擬參考影像，如下表所示：
本實施例由原先5×5陣列影像，產生17張3×3陣列參考影像，包括第1張不做虛擬位移之原始參考光斑影像，及8方位、1/4次像素解析度之第2-17張虛擬位移參考光斑影像，當獲得即時光斑影像後，將即時光斑影像與此17張參考光斑影像做SAD比對定位，會產出17組SAD比對值，其 中最小的SAD比對值就是即時光斑影像次像素定位之位址，例如，若第1張3×3陣列影像為最小SAD比對參考影像，則表示即時光斑影像沒有次像素位移，但若是第2張3×3陣列影像為最小SAD比對參考影像，則表示即時光斑影像有(1/4,0)之次像素位移，其餘情況可以此類推。
本發明揭露的n方位，1/m次像素虛擬位移之光斑影像精密定位方法，雖然會增加許多計算量，但可以利用FPGA平行處理方法，將即時光斑影像同時與[(n×m/2)+1]張參考光斑影像比對定位，比對定位所使用時間與一張參考光斑影像一樣快，且經過雷射干涉儀實驗驗證，此虛擬次像素位移比對方法可提高比對定位精度可高達到1/20~1/10次像素定位精度，因此，本發明提供之光斑影像精密比對定位方法可以在不降低比對定位時間下，有效提高光斑影像次像素比對定位精度，除可應用於雷射滑鼠，更可開發光斑滑控器，利用手指滑控取代手腕移動，用來更輕鬆、精確控制鼠標位移，可應用於各型筆記型電腦、多功能鍵盤(鍵盤附光斑滑控器)及電視遙控器等電子商品之導覽輸入裝置。
上述之實施例僅為例示性說明本發明之特點及功效，非用以限制本發明之實質技術內容的範圍，任何熟悉此技藝之入士均可在不違背發明之精神及範疇下，對上述實施例進行修飾與變化，因此，本發明之權利保護範圍，應如後述之申請專利範圍所列。

Claims (7)

  1. 一種光斑影像精密比對定位方法，該方法係包含步驟：(A)：設定一原始座標，以一感測器量測一目標物表面之即時光斑影像，獲得一原始光斑影像，該原始光斑影像係包含具有第一複數原始座標值及相對應之第一複數光強度值；(B)：該感測器與該目標物表面進行相對移動，移動後該感測器量測該目標物表面之即時光斑影像，獲得一比對光斑影像，該比對光斑影像係包含具有第二複數原始座標值及相對應之第二複數光強度值；(C)：設定一組精密座標，利用一比對演算法運算該原始光斑影像與該比對光斑影像，運算後獲得一相對位移量；其中，該相對位移量係位於該精密座標上，該精密座標之座標精度係大於該原始座標之座標精度；其中，該比對演算法係根據該原始光斑影像之第一複數原始座標值、第一複數光強度值、該比對光斑影像之第二複數原始座標值及第二複數光強度值運算出該相對位移量，該比對演算法步驟係包含：(A)根據該原始光斑影像產生複數虛擬參考影像，每個虛擬參考影像係包含具有一虛擬複數原始座標值及一相對應之虛擬複數光強度值，且每個虛擬參考影像更代表一虛擬相對位移量，且該虛擬相對位移量係位於該精密座標上；(B)利用SAD運算法(sum of absolute difference)計算該比對光斑影像與每個虛擬參考影像之間的數值，每個虛擬參考影像運算後獲得一SAD值，選擇SAD值最小的虛擬參考影像，將該虛擬參考影像代表之虛擬相對位移量作為相對位移量。
  2. 如請求項1所述之光斑影像精密比對定位方法，其中，該感測器係為不變形光斑影像取像器。
  3. 如請求項2所述之光斑影像精密比對定位方法，其中，該即時光斑影像係為不變形光斑影像。
  4. 如請求項1所述之光斑影像精密比對定位方法，其中，該原始座標及該精密座標係為極坐標。
  5. 如請求項1所述之光斑影像精密比對定位方法，其中，該原始座標及該精密座標係為直角坐標。
  6. 一種光斑影像精密比對定位方法，該方法係包含步驟：(A)：設定一原始座標，以一感測器量測一目標物表面之即時光斑影像，獲得一原始光斑影像，該原始光斑影像係包含具有第一複數原始座標值及相對應之第一複數光強度值；(B)：該感測器與該目標物表面進行相對移動，移動後該感測器量測該目標物表面之即時光斑影像，獲得一比對光斑影像，該比對光斑影像係包含具有第二複數原始座標值及相對應之第二複數光強度值；(C)：設定一組精密座標，利用一比對演算法運算該原始光斑影像與該比對光斑影像，運算後獲得一相對位移量；其中，該相對位移量係位於該精密座標上，該精密座標之座標精度係大於該原始座標之座標精度；其中，該比對演算法係根據該原始光斑影像之第一複數原始座標值、第一複數光強度值、該比對光斑影像之第二複數原始座標值及第二複數光強度值運算出該相對位移量，該比對演算法步驟係包含：(A)根據該原始光斑影像產生複數虛擬參考影像，每個虛擬參考影像係包含具有一虛擬複數原始座標值及一相對應之虛擬複數光強度值，且每個虛擬參考影像更代表一虛擬相對位移量，且該虛擬相對位移量係位於該精密座標上；(B)利用SSD運算法(sum of square difference)計算該比對光斑影像與每個虛擬參考影像之間的數值，每個虛擬參考影像運算後獲得一SSD值，選擇SSD值最小的虛擬參考影像，將該虛擬參考影像代表之虛擬相對位移量作為相對位移量。
  7. 一種光斑影像精密比對定位方法，該方法係包含步驟：(A)：設定一原始座標，以一感測器量測一目標物表面之即時光斑影像，獲得一原始光斑影像，該原始光斑影像係包含具有第一複數原始座標值及相對應之第一複數光強度值；(B)：該感測器與該目標物表面進行相對移動，移動後該感測器量測該目標物表面之即時光斑影像，獲得一比對光斑影像，該比對光斑影像係包含具有第二複數原始座標值及相對應之第二複數光強度值；(C)：設定一組精密座標，利用一比對演算法運算該原始光斑影像與該比對光斑影像，運算後獲得一相對位移量；其中，該相對位移量係位於該精密座標上，該精密座標之座標精度係大於該原始座標之座標精度；其中，該比對演算法係根據該原始光斑影像之第一複數原始座標值、第一複數光強度值、該比對光斑影像之第二複數原始座標值及第二複數光強度值運算出該相對位移量，該比對演算法步驟係包含：(A)根據該原始光斑影像產生複數虛擬參考影像，每個虛擬參考影像係包含具有一虛擬複數原始座標值及一相對應之虛擬複數光強度值，且每個虛擬參考影像更代表一虛擬相對位移量，且該虛擬相對位移量係位於該精密座標上；(B)利用NCC運算法(normalized cross correlation)計算該比對光斑影像與每個虛擬參考影像之間的數值，每個虛擬參考影像運算後獲得一NCC值，選擇NCC值最接近1的虛擬參考光斑影像，將該虛擬參考影像代表之虛擬相對位移量作為相對位移量。
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