基于亚像素定位匹配算法的MEMS面内运动测量

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目前,MEMS技术已经进入了我们生活的方方面面,其产业化进程正在有序推进,其中MEMS动态机械性能的测量占据着非常重要的地位。MEMS具有元件尺寸小、运动幅度小和响应频率高的“两小一高”的特点。传统的显微测量方法如电子扫描显微镜和原子力显微镜等都只能测量MEMS的静态形貌,对于动态机械性能的测量显得无能为力。本论文在总结前人工作的基础上,从原理、选材到搭建,设计了一套用于MEMS三维动态机械性能测量的系统,并用于微结构面内运动的测量。为了解决元件尺寸小、运动幅度小的难题,论文提出基于科勒照明和Linnik干涉仪的显微视觉干涉系统。系统分析了共光路照明技术、有限远和无限远显微视觉技术以及干涉仪调整技术等,从而为光学器件的选择提供了依据。为了解决响应频率高的难题,根据频闪显微视觉和频闪显微干涉的时序要求,设计了基于MCU和FPGA的动态测量同步控制系统。系统控制声光调制器实现激光频闪、相机的拍照时机以及微动平移台的五步相移。论文同时设计了基于MFC的上位机和面内运动测量算法。上位机实现为系统提供操作界面,完成控制数据输入和图像采集、处理的功能。对于MEMS的面内运动测量,首先介绍了模板提取算法,然后介绍了标准化协方差相关法实现像素定位,亚像素步长相关法和二次曲面拟合法实现亚像素定位,最后介绍了序贯相似性检测策略和单纯形搜索法,加快定位过程。实验中采用自主设计的MEMS三维动态测量系统,测量微动平移台驱动的微结构面内运动。理论分析表明,该系统采用频闪测量可实现的最大频率为500KHz。采用标准化协方差相关法验证像素定位,采用二次曲面拟合算法验证亚像素定位。实验结果表明,系统能够完成微结构面内运动的测量。进一步计算可得,系统可测量的运动范围是155.14μm,测量精度48.5nm。
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