本發(fā)明的各方面涉及使用三角測量原理基于來自多個相機和結(jié)構化光源的圖像數(shù)據(jù)來生成對象的復合表面輪廓。

背景技術：

承載電子集成電路和分立電子部件的電路板是公知的。電路板基板上制備有用于容納諸如集成電路芯片、電阻器或電容器之類的電子部件的引線的預定導體路徑和焊盤。在電路板組裝過程期間，焊膏(solder paste)沉積物被放置在板基板的適當位置處。通常通過以下來施加焊膏沉積物：將模板篩網(wǎng)(stencil screen)放置在基板上，通過模板開口施加焊膏并從基板移除模板。然后，電路板電子部件被置于基板上，優(yōu)選地利用拾取和放置機器，其中電子部件的引線被放置在相應的焊膏沉積物上。在所有部件被定位在基板上之后，使電路板經(jīng)過烘箱，以熔化焊膏沉積物，從而在部件和基板之間創(chuàng)建電以及機械連接。

焊膏沉積物和電子部件的尺寸以及它們必須放置在基板上的精確度隨著對電子工業(yè)中的小型化的越來越強調(diào)而變得越來越小和越來越緊。焊膏沉積物高度可以小至50微米，并且焊膏磚的高度必須經(jīng)常被測量到在設計高度和尺寸的1％以內(nèi)。焊料磚之間的中心到中心間距有時小至200微米。焊膏過少可能導致電子部件的引線和電路板基板的焊盤之間沒有電連接。焊膏過多可能導致部件的引線之間的橋接和短路。諸如電阻器和電容器之類的分立電子部件可以小至200×400微米，并且微球網(wǎng)格陣列部件上的引線的中心到中心間隔可以小于300微米。

單個電路板可能花費數(shù)千甚至數(shù)萬美元來制造。在制備過程完成之后對電路板的測試可以檢測焊膏放置和部件放置和引線連接中的誤差，但是通常對于有故障的板的唯一補救措施是放棄整個板。另外，隨著部件的小型化，即使利用光學放大，電路板的目視檢查也不可靠。因此，必須在制備過程期間檢查電路板，使得在將電子部件放置到基板上之前可以檢測到不適當?shù)暮父喑练e物。這種過程內(nèi)焊料檢查降低了故障成本，因為昂貴的部件還沒有被放置在電路板上。

放置后，對部件進行檢查以確保部件的適當放置也是重要的。部件放置不適當、部件缺失或焊接點較差是在部件放置和焊膏回流期間出現(xiàn)的典型缺陷。在回流之后，可以使用自動光學檢查系統(tǒng)來檢查部件的適當放置和回流焊接點的質(zhì)量，以確保所有部件被適當焊接并連接到電路板。當前的光學檢查系統(tǒng)使用電路板的二維視頻圖像來檢測缺陷。然而，檢測電路板的三維高度圖像的光學檢查系統(tǒng)使得能夠?qū)Ψ胖萌毕葸M行檢測或以其他方式加以改進，所述放置缺陷為諸如引線抬起、封裝共面性以及部件基碑(tombstone)和廣告牌(billboard)等。

一種類型的三維檢查系統(tǒng)使用相位輪廓測量。通常，相位輪廓測量系統(tǒng)使用單個相機和投影儀。然而，當使用了多個相機時，用戶將需要使用諸如點云庫(PCL)之類的工具將所得到的點云合并，所述點云庫是開放源計算機視覺庫。雖然PCL非常強大，但是對于在例如上面列出的那些高速自動檢測系統(tǒng)中使用來說太慢。

技術實現(xiàn)要素：

提供了一種用于測量三維表面的計算機實現(xiàn)的方法和系統(tǒng)。該方法包括在表面上投射結(jié)構化照明并獲取多個圖像集合。對所述多個圖像集合進行處理以獲得多個點云。限定空間累加器。多個點云中的第一點云與多個點云中的第二點云組合到空間累加器中?；诳臻g累加器的內(nèi)容生成表面的空間坐標。

附圖說明

圖1示出了本文所述的實施例特別適合的多次反射問題。

圖2是根據(jù)本發(fā)明的實施例的用于使用相控結(jié)構光的電路板的三維成像的多成像設備高度圖像傳感器的圖解視圖。

圖3是根據(jù)本發(fā)明的實施例的用于使用相控結(jié)構光的電路板的三維成像的多成像設備高度圖像傳感器的圖解視圖。

圖4是根據(jù)本發(fā)明的實施例的合并點云的方法的流程圖。

圖5是根據(jù)本發(fā)明的實施例的獲取多個點云并將它們合并在一起的方法的流程圖。

圖6是繪制來自兩個相機A和B的相同X-Y位置的復數(shù)值的示例。

圖7示出了根據(jù)本發(fā)明的實施例在投射到規(guī)則空間累加器網(wǎng)格上時在傾斜觀看相機中使用復數(shù)值的優(yōu)點。

圖8示出了相機從右側(cè)觀看的相同對象和投射圖案。

圖9示出了根據(jù)本發(fā)明的實施例的沿著空間累加器中的單個線對來自多個相機視圖的復數(shù)值的合并。

圖10A和10B示出了關于若干相機的結(jié)果的非線性混合(在這種情況下是幾何中值)的優(yōu)點。

圖11示出了根據(jù)本發(fā)明的實施例的三個相機像素與待測表面的交叉點。

圖12示出根據(jù)本發(fā)明的實施例如何將針對投射像素的信號分配到網(wǎng)格上。

具體實施方式

使用白光相控輪廓測量是用于光學地獲取電路板的拓撲表面高度圖像的公知技術。在美國專利No.6,750,899中描述了一種投射正弦圖案條紋圖案以生成3D輪廓的示例系統(tǒng)。三維輪廓或高度圖可以通過以下來生成：將來自源的各種結(jié)構化光圖案投射到對象上，用一個或多個相機記錄圖案，并適當?shù)靥幚韴D像。由各種相機觀看的圖案由對象的形狀來調(diào)制。對圖案的調(diào)制進行分析，以生成三維點云。如本文所使用的，“點云”是在特定坐標系中的一組數(shù)據(jù)點以及指示質(zhì)量度量的至少一個附加數(shù)據(jù)點。在三維坐標系中，點通常由X、Y和Z坐標限定。在美國專利No.6,750,899中描述了一種投射正弦圖案條紋圖案以生成3D輪廓的示例系統(tǒng)。

被檢查對象中的陡峭斜坡和凹陷特征可以導致陰影和遮擋，因此期望組合多個點云以使得一個重建中的空白可以從另一重建中填充。下面參考圖2描述示例性三維條紋投射裝置。

結(jié)構化的光圖案可以在被相機成像之前經(jīng)歷來自對象的多次反射。這些反射可能在基于圖像創(chuàng)建的點云中引起嚴重的誤差或噪聲。閃光或高光對象使多次反射變差。

圖1示出了多次反射問題。入射結(jié)構化照明在線10處示出，其在具有Z坐標值Z₁的點A處從表面18反射出。反射的結(jié)構化照明的一部分12經(jīng)過光學器件26并且由檢測器15檢測。然而，反射的入射照明的另一部分14作為線19從對象17的表面16反射出。該多次反射照明還經(jīng)過光學器件26并且由檢測器15檢測。如果沿著線19的多次反射照明的強度遠大于沿著線12的直接反射照明的強度，則點A的所報告的Z坐標將是其中線19與入射照明線10相交的Z₂。因此，多次反射照明是該過程中的誤差源。

存在點云降噪方法，但是由于通常的相位-輪廓測量重建過程可以極大地放大弱數(shù)據(jù)中的噪聲，因此非常希望在其可能導致問題之前在處理的早期階段降低弱數(shù)據(jù)的權重。此外，用于去除壞點的常規(guī)技術因為大部分數(shù)據(jù)可能由于遮擋和多次反射而被破壞而趨向于是無效的。需要一種用于合并點云以顯著降低點云誤差的改進方法，特別是對于有光澤的對象和部分遮擋的區(qū)域。

圖2是根據(jù)本發(fā)明的實施例的用于使用相控結(jié)構化光的電路板18的三維成像的多成像設備高度圖像傳感器60的圖解視圖。圖案投射源62耦接到控制器66并且通過用成像透鏡22對空間光調(diào)制器(SLM)64成像而將結(jié)構化光圖案30(圖3所示)投射到電路板18上。在一個實施例中，SLM 64是可從德州儀器(例如TI部件號DLP5500)獲得的數(shù)字微反射鏡器件(DMD)。該器件并入了數(shù)字微反射鏡陣列，該陣列可單獨尋址，以在表面上形成任意圖像。在操作中，在DMD陣列上對所需的結(jié)構化光圖案進行編程。經(jīng)編程的圖像使得微反射鏡中的每一個傾斜到兩個位置中的一個，這兩個位置對應于在單獨反射鏡的位置處的圖像的像素強度值。對于高亮度的像素，傾斜的DMD將來自光源24的光通過成像透鏡22反射到電路板18，從而產(chǎn)生亮像素。對于對應于結(jié)構化光圖案30中的低亮度的像素，DMD反射鏡的傾斜將來自光源24的光反射遠離成像透鏡22，從而在結(jié)構化光圖案30中產(chǎn)生暗像素。通過改變發(fā)送到DMD的編程圖像，可以生成所需的相移圖像序列。使用諸如白光LED之類的亮光源24照明SLM 64。兩個相機52a、52b耦接到控制器66并且被配置為同時獲取用結(jié)構化光圖案30照明的電路板18的圖像。相機52a、52b可以是在機器視覺中使用的若干圖像感測技術中的任何一種，例如與將電路板18成像到檢測器中的成像透鏡26耦接的CCD或CMOS檢測器。圖案投射源62和相機52a、52b的光軸入射角之間的差表示高度傳感器的三角測量角。

在操作中，光源24照明SLM 64，并且編程有高亮度值的像素反射光通過成像透鏡22。成像透鏡22將來自SLM 64的光投射到電路板18上。同時，兩個相機52a、52b在照明周期期間獲取電路板18的第一圖像。然后將編程到SLM 64中的投射圖案改變?yōu)榫哂械谝徽覉D案的部分相位距離的等效距離的相對相移的第二正弦圖案，并且相機52a、52b獲取第二圖像。最后，被編程到SLM 64中的投射圖案隨后被改變?yōu)榫哂械谝缓偷诙覉D案的部分相位距離的等效距離的相對相移的第三正弦圖案，并且相機52a、52b獲取第三圖像。

使用SLM 64來生成結(jié)構化光圖像序列具有優(yōu)于使用機械移位的玻璃上鉻中間掩模(chrome-on-glass reticle)的優(yōu)點。利用玻璃上鉻中間掩模，結(jié)構化光圖案30與玻璃上鉻圖案固定，并且通過物理地移動中間掩模來生成具有不同相位的圖像序列。物理地移動中間掩模是昂貴的并且需要傾向于機械磨損和最終失效的運動部件。此外，通常需要改變正弦圖案的周期。通過改變正弦圖案的周期，可以調(diào)整高度圖像傳感器的高度范圍和高度分辨率。當在已經(jīng)放置部件之后檢查電路板時，改變傳感器的高度范圍是特別重要的，因為放置的部件的高度可以高于由中間掩模圖案確定的傳感器的高度范圍。改變玻璃上鉻中間掩模圖案需要用另一個中間掩模物理地替換一個中間掩模，這通常在傳感器的操作期間不能完成。

利用SLM 64，可以僅通過將數(shù)字陣列編程到控制器66中來將各種圖案投射到電路板18上。通過將連續(xù)圖像編程到控制器66，僅完成投射具有變化相位的圖像序列。通過從控制器66存儲器尋址連續(xù)圖像，在不物理地移動中間掩模的情況下，投射相位圖像序列。此外，通過改變編程到控制器66的圖案的相位周期，可以在傳感器的操作期間改變高度成像傳感器62的高度分辨率和高度范圍。

圖3是根據(jù)本發(fā)明另一實施例的用于使用相控結(jié)構化光的電路板的三維成像的多成像設備高度圖像傳感器70的圖解視圖。在該實施例中，四個相機52a、52b、52c、52d被配置為從四個不同的入射角同時獲取電路板18上的正弦結(jié)構化光圖案30的圖像。四個相機52a、52b、52c、52d入射角中的每一個相對于圖案投射源62的投射入射角形成三角測量角。圖案投射源62將正弦結(jié)構化光圖案30投射到電路板18上。優(yōu)選地，相機52a、52b、52c、52d被同時觸發(fā)以獲取正弦圖案30的圖像。圖案投射源62投射具有第一正弦圖案的部分相位距離的等效距離的相對相移的第二正弦圖案，并且同時觸發(fā)四個光學圖像傳感器52a、52b、52c、52d以獲取第二圖像集合。最后，被編程到圖案投射源62中的投射圖案隨后被改變?yōu)榫哂械谝缓偷诙覉D案的部分相位距離的等效距離的相對相移的第三正弦圖案，并且相機52a、52b、52c、52d各自獲取第三圖像。雖然在圖3中示出了具有單個投影儀的四個相機，本發(fā)明的實施例還包括與單個相機結(jié)合操作的多個投影儀。此外，本發(fā)明的實施例還包括利用多個投影儀操作的多個相機。圖像被發(fā)送到控制器66，控制器66將圖像集合處理成高度圖像。

圖4是根據(jù)本發(fā)明的實施例的合并點云的方法的流程圖。方法100開始于塊102，其中將若干不同的結(jié)構化光圖案從一個或多個方向投射到對象上。這些投射圖案中的每一個是用一個或多個相機成像的。接下來，在塊104，對于給定的投影儀，限定三維表面，并且該表面上的空間陣列用作空間累加器。在塊106，對于在塊104中與投影儀相關聯(lián)的每個相機，使用系統(tǒng)的校準幾何結(jié)構來分析結(jié)構化圖案圖像，以確定由三維對象坐標構成的點云和對應于相機像素的一個或多個質(zhì)量度量。在塊108，將來自塊106的每個點云坐標數(shù)學地投射到空間累加器上，其累加范圍值(與空間陣列相關)和與范圍值相關聯(lián)的質(zhì)量度量。在塊110，產(chǎn)生對應于空間累加器中的每個元素的范圍值和質(zhì)量度量的復數(shù)值。接下來，在塊112，針對空間累加器的每個元素合并復數(shù)值，以便產(chǎn)生針對空間累加器的每個元素的單個范圍值和單個質(zhì)量度量。各種方法可以用于合并，只要結(jié)果是減少或消除點云信息中的遮擋和/或多次反射的影響的單個點云。在塊114，針對其他投影儀重復該方法，直到關于所有投影儀已經(jīng)執(zhí)行該方法。

圖5是根據(jù)本發(fā)明的實施例的獲取多個點云并將它們合并在一起的方法的流程圖。方法150開始于塊152，其中將至少三個不同圖案順序地投射到待測量的表面上，并且其圖像由多個相機獲取。優(yōu)選地，圖案是以三個不同相位呈現(xiàn)的正弦條紋圖案。接下來，在塊154，形成像素的灰度水平的組合，以便產(chǎn)生復數(shù)值(在直角坐標中表示，例如z＝u+iv或在幅度和相位的極坐標中表示)。優(yōu)選地，復數(shù)值的幅度表示值的質(zhì)量，并且相位表示觀察到的圖案的空間信息(例如投射的正弦波的相位)。在塊156，對像素的相位進行處理，以標識對應于像素的投射圖案內(nèi)的具有恒定相位的表面。在塊158，系統(tǒng)的校準幾何結(jié)構用于標識對應于像素的從相機到目標區(qū)中的光線。接下來，在塊160，計算光線(塊158)與所標識的表面(塊156)之間的交叉點，以確定對應于像素的觀察點的唯一三維坐標。在塊162，校正相位以對應于標稱包裹高度，并產(chǎn)生對應于像素的相位的校正后的復數(shù)值。在采用必須歸一化到公共高度標度的多個相機的實施例中僅需要塊162。在塊164，將對應于像素的復數(shù)值累加到空間陣列中。在塊166，針對所有相機的圖像中的每個像素重復塊154-164。應當注意，可以投射附加的多個圖案集合，并且可以針對每個相機和投影儀對的特定圖案集合生成附加點云。例如，可以改變條紋圖案集合的方向，并且針對每個相機和投影儀對生成附加的點云。如本文所限定的，圖案集合是使用特定圖案獲取的多個圖像，其中該集合包含足夠的圖像信息以生成單個點云。一旦塊166完成，方法150在塊168處繼續(xù)，其中空間陣列中的每個累加器的值被合并。該合并可以根據(jù)任何合適的技術來執(zhí)行。一些示例性技術包括但不限于代數(shù)求和或幾何中值。最后，在塊170，對空間陣列中的每個累加器進行反正切運算，以導出該表面的范圍圖。

在針對給定的相機和投影儀對處理了每個像素之后，擁有值(x，y，z，r，m)的點云。r是歸一化的反射率，并且m是由美國專利No.6,750,899中的等式(1)限定的條紋調(diào)制(對比度)。每個點具有3D坐標(x，y，z)以及反射率值和調(diào)制值。這個點云可以通過任何數(shù)量的方案或技術(參見Jagan Sankaranarayanan、Hanan Samet和Amitabh Varshney的論文，“A fast all nearest neighbor algorithm for applications involving large point-clouds.”Computers&Graphics 31，.(2)(2007)，157-174，以及Ruwen Schnabel、Roland Wahl和Reinhard Klein的論文“Efficient RANSAC for Point-Cloud Shape Detection.”Computer Graphics Forum.26，2(2007))來直接使用以辨別對象的真實形狀。參考文獻試圖減少或消除點云中的誤差或錯失的數(shù)據(jù)。這些問題通常由遮擋或多次反射引起。

現(xiàn)有技術的局限性是滿足現(xiàn)代印刷電路板組裝線的顯著速度要求所需的巨大計算負擔。因此，需要快得多的方法以便服務于印刷電路板制造工業(yè)。本文公開的實施例將點云投射到稱為空間累加器的點網(wǎng)格上。在一個實施例中，空間累加器是大致平行于點的空間范圍的二維平面。在這些實施例中，空間累加器被配置為存儲復數(shù)值，其中值的幅度表示某種質(zhì)量測量，并且相位表示離某個參考表面(通常為平面)的距離。

投射過程產(chǎn)生不規(guī)則的像素網(wǎng)格，其中不規(guī)則性部分地由傾斜幾何結(jié)構引起，并且部分地由非平坦形貌引起。其x-y坐標不正好位于2-D空間累加器的網(wǎng)格上的像素通過合適的圖形保真內(nèi)核(例如與雙線性內(nèi)插相關聯(lián)的金字塔內(nèi)核)來內(nèi)插。作為投射處理的示例，圖11示出了三個相機像素與要測量的表面的交叉點。相機像素光線與測量的投射圖案位置的交叉點允許確定交叉點的校準的X、Y、Z位置。然后將這些點中的每一個投射到累加器網(wǎng)格上。對于所示的情況，網(wǎng)格是大致平行于點的空間區(qū)域的平面。然而，本文所述的實施例不限于測量大致平坦的表面。有效累加器網(wǎng)格的主要要求是網(wǎng)格中的每個累加器組合一些空間位置的估計。如果網(wǎng)格過度傾斜，則例如來自廣泛分離的空間點的像素可能被不經(jīng)意地組合成單個累加器。在實踐中，累加器網(wǎng)格可以傾斜或翹曲成對于測量過程來說方便的任何形狀。通常，如投射到累加器網(wǎng)格上的相機像素將不會正好位于網(wǎng)格點處。如果僅將像素值添加到最近的累加器網(wǎng)格點，則在空間位置的舍入中發(fā)生的誤差將在重建中引起噪聲，類似于公知的在將場景渲染到光柵設備時遭遇的圖形保真問題。為了避免這個問題，每個像素應該在累加之前用精細的重建(圖形保真)內(nèi)核進行卷積。圖12示出如何將用于投射的像素的信號分配到網(wǎng)格上；在該示例中應用雙線性內(nèi)插內(nèi)核。與投射點相鄰的像素中的每一個被遞增該投射點的復數(shù)值乘以該像素中的內(nèi)核的面積。針對每個投射的相機像素重復該過程，從而提供簡單且快速的加權以及對累加器網(wǎng)格的復數(shù)相加。如下面將描述的，提供了到累加器網(wǎng)格中的這種簡單相加的多個優(yōu)點。該方法本身不同于用于生成三維對象的圖像的“潑濺(splat)”過程，這是因為不需要在有序方向(例如從低到高)上遍歷點云，還因為沒有使用新值來覆蓋累加器中的現(xiàn)有值。對于每個相機和投射圖案的集合，提供表面形狀的估計，并且用表面估計填充空間累加器。

估計量(estimator)可以被投射到除平面之外的一些合適的表面上。例如，如果期望目標對象是球體，則可以將估計量投射到球體上，其中球體的參數(shù)被調(diào)整以最佳地擬合估計量。

一種產(chǎn)生高度圖像的容易方式是平均來自任何X、Y位置處的每個相機的高度估計。這種技術的主要優(yōu)點是簡單，但在抑制或消除多次反射的影響方面幾乎沒有幫助。

在一個實施例中，空間累加器的每個元素中的復數(shù)值(u+iv)可以被求和，其中u和v是復數(shù)像素值的實分量和虛分量。(備選地，復數(shù)像素可以表示為長度為√(u²+V²)和相位角為atan2(u，v)的矢量。在使用正弦條紋投射的實施例中，給定像素的范圍值被編碼為相位值的函數(shù)。在一個實施例中，質(zhì)量度量被限定為Q＝r×m，其向具有更高反射率和條紋對比度的像素分配更多權重。在該實施例中，復數(shù)點值的相位對點的高度(或者離空間累加器的標稱零位置的距離)進行編碼。

在復平面中的求和以低質(zhì)量估計自動對像素解權重。圖6是繪制來自兩個相機A和B的相同X-Y位置的復數(shù)值的示例。來自相機A的強信號“A”具有被編碼為相位角Φ_A和矢量長度Q_A的高度，并且來自相機B的弱信號“B”具有被編碼為相位角Φ_B和矢量長度Q_B的高度。如果來自相機A和B的信號僅被轉(zhuǎn)換為高度并且被平均，則結(jié)果是高度HA和HB之間的中間水平。在復域中添加矢量產(chǎn)生由強信號(矢量‘A’)支配的結(jié)果，其中較弱信號(矢量‘B’)的貢獻小，所得到的高度被編碼為相位角Φ_CB。

圖7示出了當投射到規(guī)則的空間累加器網(wǎng)格上時在傾斜觀看相機中使用復數(shù)值的優(yōu)點。上圖示出了傾斜相機的像素可能如何映射到不規(guī)則表面拓撲上。每個像素觀看目標上的點，其中點之間的間距取決于目標的局部拓撲。在投射正弦條紋圖案的實施例中，每個像素可以測量投射到表面(投影儀未示出)上的相位和質(zhì)量度量。圖7的第二部分示出了測量的復數(shù)值，在每個像素位置處繪制了矢量圖，其中水平軸是該像素處的信號的實分量(u)且垂直軸是在該像素處的信號的虛分量(iv)。每個像素的矢量圖被繪制在它們適當?shù)臋M向位置處。操作從測量的圖像復數(shù)值和已經(jīng)被清除(設置為0)的輸出復數(shù)圖像開始。為了簡單起見，使用最近相鄰采樣技術而不是更正確的位置內(nèi)插技術(例如，上述的雙線性濾波器)來描述該操作。在最近相鄰采樣中，相機像素被投射到最近相鄰空間網(wǎng)格位置。當它們被添加到累加器時，又查看每個相機像素：(1)最左邊的像素僅被添加到累加器中的適當位置；(2)接下來的兩個像素二者都與相同的累加器位置最接近，它們又被添加到累加器(因為使用復數(shù)值數(shù)據(jù)進行工作，所以這個和非常像相位值的加權平均)；(3)在該示例中的接下來的三個像素均落在唯一的累加器位置中。注意，兩個累加器網(wǎng)格點沒有映射到它們的任何數(shù)據(jù)；這些網(wǎng)格位置保持零值(標記為沒有信號強度)。

第二相機還可以觀看相同的對象并以相同的方式處理。圖8示出了相機從右側(cè)觀看的相同對象和投射圖案。再次，示出了相機像素與每個相機像素的復數(shù)信號一起被映射到表面上。然后，將相機像素位置投射到空間累加器網(wǎng)格上。注意，左相機錯過的像素位置可以被右相機觀看到，反之亦然，以填充遮擋區(qū)域。

圖9示出了沿著空間累加器中的單個線的來自多個相機視圖的復數(shù)值的合并。為了清楚起見，省略了空間累加器的其它復數(shù)值。圖9中的繪圖的頂部行是左相機觀察到的復數(shù)值，繪圖的第二行是來自右相機的值。如果僅兩個相機可用，則組合圖像的最直接的方法是僅使復數(shù)值相加，如繪圖的第三行上所示。注意，錯過的值已被填充，并且所有相機一致的數(shù)據(jù)點產(chǎn)生更強的信號。

已經(jīng)發(fā)現(xiàn)在實踐中有利的是通過使用非線性技術(而不是復數(shù)值的簡單相加)來組合若干相機的空間累加器。這些方案包括：使用幾何中值和投票。在幾何中值法中，各個復數(shù)值可以通過所謂的幾何中值或L₁估計量來組合，該估計量是復平面中的位置，其使到點的歐幾里得距離之和最小化。該方案的優(yōu)點是對離群值的優(yōu)異抗性。投票方法使用最佳估計量，而其他則被丟棄。在統(tǒng)計文獻中已經(jīng)描述了許多魯棒估計量，典型技術可以丟棄離群值(例如截斷平均值)或去權重離群值(例如，溫塞平均值(Winsorized mean))。有效地，這些工具投票出認為不準確的那些點。

圖10A和10B示出了關于若干相機的結(jié)果的非線性混合(在這種情況下是幾何中值)的優(yōu)點。示出了單個累加器位置的實際結(jié)果；相機A和B得到在高芯片電容器附近的點的相對好的樣本，相機C的結(jié)果被從電容器的側(cè)面反射出的光的多次反射破壞。在繪圖中，矢量的長度(復數(shù)值的幅度)表示每個相機的信號強度，矢量的方向(復數(shù)值的角度)表示每個相機的高度估計。復數(shù)值的繪圖示出了相機A 191和B 192的類似結(jié)果，而相機C 193具有非常強但錯誤的值。僅取得三個值的總和或平均值194產(chǎn)生遠離相機A和B值的值，單個離群值可能損害算術平均的結(jié)果。幾何中值195(中心趨勢的非線性估計)不受任何強度的單個離群值破壞。

幾何中值的進一步使用是作為空間濾波器。在前一段中，描述了取得在單個位置處的若干估計的幾何中值。還可以取得感興趣對象周圍的像素區(qū)的幾何中值。例如，如果在具有四個相機的系統(tǒng)上使用3×3空間濾波器，則每個位置處存在四個估計以及還存在九像素的空間區(qū)。因此，將取得36個估計的幾何中值。結(jié)果是比線性濾波器更耐噪聲，并且不受諸如包裹之類的問題影響。

一旦點云被合并，則合并值可以用于提供與表面相關的三維信息。這樣的信息尤其可以用于測量和/或檢查等。