通过角度可变照明来进行材料测试的制作方法
本发明的多个不同的实例总体上涉及一种具有照明模块的光学系统，该照明模块被设置用于以角度可变的照明几何形状来照射样本物体。本发明的多个不同的实例具体涉及用于基于传递函数和该样本物体的至少一个图像来确定结果图像的技术。
背景技术：
在材料测试中可能经常需要产生样本物体的高度轮廓。于是可以基于高度轮廓来检测例如异常。
用于确定高度轮廓的一种技术是所谓的“明暗恢复形状”(sfs)。例如参见prados，emmanuel，和olivierfaugeras.“shapefromshading[明暗恢复形状]”.handbookofmathematicalmodelsincomputervision[计算机视觉中的数学模型手册](2006)：375-388。sfs具有特定的缺点和局限性。例如，获得足够大量的图像以执行高度轮廓的重建可能经常是繁复且复杂的。此外，相应的技术可能是耗时的并且容易出错。
技术实现要素：
因此，需要改进的材料测试技术。具体地，需要消除或减轻至少一些上述局限性和缺点的此类技术。
这个目的通过独立专利权利要求的特征来实现。从属专利权利要求的特征限定了实施例。
在一个实例中，光学系统包括照明模块。该照明模块被设置用于以至少一个角度可变的照明几何形状来照射样本物体。该光学系统还包括成像光学单元。该成像光学单元被设置用于在检测器上产生以该至少一个角度可变的照明几何形状照射的样本物体的成像表示。该光学系统还包括该检测器。该检测器被设置用于基于该成像表示来捕捉该样本物体的至少一个图像。该光学系统还包括控制器。该控制器被设置用于基于传递函数和该至少一个图像来确定结果图像。
基于该结果图像，例如，可以特别好地看到结果图像中的异常。此外，还可以将该控制器设置成检测该结果图像中的异常。通常，可以使用该结果图像来对样本物体执行准确的材料测试。例如，可以使样本物体的高度轮廓可见。
在一个实例中，一种方法包括以至少一个角度可变的照明几何形状来照射样本物体。该方法还包括：将以该至少一个角度可变的照明几何形状照射的样本物体在检测器上进行成像。该方法还包括基于该成像表示来捕捉该样本物体的至少一个图像。该方法还包括基于传递函数和该至少一个图像来确定结果图像。
一种计算机程序产品包括可以由至少一个处理器执行的程序代码。执行该程序代码致使该至少一个处理器实施一种方法。该方法包括以至少一个角度可变的照明几何形状来照射样本物体。该方法还包括：将以该至少一个角度可变的照明几何形状照射的样本物体在检测器上进行成像。该方法还包括基于该成像表示来捕捉该样本物体的至少一个图像。该方法还包括基于传递函数和该至少一个图像来确定结果图像。
一种计算机程序包括可以由至少一个处理器执行的程序代码。执行该程序代码致使该至少一个处理器实施一种方法。该方法包括以至少一个角度可变的照明几何形状来照射样本物体。该方法还包括：将以该至少一个角度可变的照明几何形状照射的样本物体在检测器上进行成像。该方法还包括基于该成像表示来捕捉该样本物体的至少一个图像。该方法还包括基于传递函数和该至少一个图像来确定结果图像。
此类技术可以基于可能的结果图像、例如通过分析高度轮廓或通过识别异常来可靠地检测样本物体的不均匀性或污染。这是基于结果图像可以将样本物体的高度轮廓进行成像的事实来实现的。
在不脱离本发明的保护范围的情况下，上面阐述的特征和下面描述的特征不仅可以用于明确阐述的对应组合，还用于另外的组合或单独使用。
附图说明
图1示意性展示了根据多个不同实例的光学系统，其中该光学系统具有照明模块，该照明模块被设置用于以角度可变的照明几何形状来照射样本物体。
图2更详细地示意性展示了具有多个照明元件的照明模块。
图3示意性展示了示例性照明几何形状，该照明几何形状可以被照明模块用以照射样本物体。
图4示意性展示了示例性照明几何形状，该照明几何形状可以被照明模块用以照射样本物体。
图5示意性展示了示例性照明几何形状，该照明几何形状可以被照明模块用以照射样本物体。
图6示意性展示了根据多个不同的实例在确定结果图像时可以使用的传递函数。
图7示意性展示了根据多个不同的实例在确定结果图像时可以使用的传递函数，其中，根据图7的传递函数相对于根据图8的传递函数被缩放。
图8示意性展示了根据多个不同的实例在确定结果图像时可以使用的传递函数。
图9示意性展示了根据多个不同的实例可以用于确定结果图像的传递函数。
图10是示例性方法的流程图。
图11示意性展示了根据多个不同实例的呈反射光几何形状的照明模块和检测器。
图12示意性展示了根据多个不同实例的呈反射光几何形状的照明模块和检测器。
图13示意性展示了根据多个不同实例的呈反射光几何形状的照明模块和检测器。
图14示意性展示了根据多个不同实例的呈反射光几何形状的照明模块和检测器。
图15展示了根据多个不同实例还以及根据参考实现方式的具有高度轮廓的多个不同图像和结果图像。
图16是示例性方法的流程图。
具体实施方式
结合以下对示例性实施例的描述，上文描述的本发明的特性、特征和优点以及实现其的方式将变得更清楚且更清晰易懂，这些示例性实施例结合附图进行更详细地解释。
在附图中，相同的附图标记表示相同或相似的要素。附图是本发明的不同实施例的示意性表示。图中展示的要素不一定按真实比例描绘。而是，将图中展示的不同要素再现成使得它们的功能和一般目的对于本领域技术人员来说是易懂的。图中所示的功能单元和要素之间的连接和联接还可以被实现为间接连接或联接。可以以有线或无线的方式来实现连接或联接。功能单元可以被实现为硬件、软件、或硬件与软件的组合。
下面描述了用于确定具有定制对比度的结果图像的技术。该结果图像总体上可以提供样本物体的高度轮廓。因此，该结果图像可以用于样本物体的材料测试。
本文描述的技术可以通过对样本物体的一个或多个图像进行数字后处理来确定结果图像。例如，样本物体的一个图像或多个图像可能是自身不呈现高度轮廓的强度图像。
样本物体的一个图像或多个图像可以与不同的照明几何形状相关联。这意味着可以在用对应的照明几何形状来照射样本物体的同时，在各自情况下用检测器来捕捉一个图像或多个图像。
不同的照明几何形状可以例如与不同的照明方向相关联。可以通过时分多路复用或频分多路复用来将不同的照明几何形状或相关联的不同图像彼此分离。通过不同的极化进行分离也是可能的。照明几何形状可以具有方向依赖性。例如，照明几何形状可以沿着一个或多个空间方向具有照度梯度。例如，照度可以沿着空间方向递增地变化，例如在零与有限值之间或在两个不同的有限值之间递增地变化。
样本物体对于所使用的光可能是不透明的。例如，样本物体可以包括大块固体元件，例如纺织品或织物；金属部件等。取决于样本物体的类型，可能期望以反射光几何形状或透射光几何形状来操作照明模块和检测器。
在不同的实例中，使用至少一个传递函数来对一个或多个图像进行数字后处理以获得结果图像。例如，传递函数可以指代光学系统的物体传递函数和/或光学器件传递函数。传递函数可以适合在特定照射下预测至少一个图像并且适合于特定的样本物体。例如，传递函数可以具有实值部和/或虚部。除其他之外，下文描述了用于确定传递函数的虚部的技术。为简单起见，下面将不再总是提及这些技术涉及传递函数的虚部的事实。在一些实例中，可以使用没有实值部的纯虚传递函数。
在这种情况下，可以使用各种技术来确定传递函数。取决于所使用的传递函数，可以使用不同的技术来确定结果图像。一种示例性技术是基于吉洪诺夫(tikhonov)正则化，即，通过傅里叶逆变换并基于传递函数h*并且此外基于用不同照明几何形状获得的该样本物体的两个图像的组合
α是正则化参数。在这种情况下，
这些是实例。通常，照明几何形状例如不必严格地必须是半圆形形状。例如，可以使用布置在半圆上的四个发光二极管。例如，因此可以使用限定的或离散的照明方向，即，单独的发光二极管。在等式2中还可以实现到一而不是到it+ib或到另一个值的归一化。在其他示例中，代替用it和ib来执行计算，还可以使用原始数据本身，即，例如idpc＝it或idpc＝ib。通过在等式2中形成对应的商，可以减少否则会成为干扰的影响，例如其他织物特性、颜色等。通过形成差异，尤其可以基于传递函数的实值部来减少吸收部。idpc与基于样本物体的相移的局部增加成比例。相移可以由样本物体的厚度变化或样本物体的形貌变化和/或光学特性变化引起。
例如，可以确定两个图像idpc，1和idpc，2，一次是以在垂直于光束路径的横向平面内上下布置的一对半圆形照明几何形状(idpc，1)，而一次是以在该横向平面内左右布置的一对半圆形照明几何形状(idpc，2)。然后还可以在确定结果图像时考虑idpc，1和idpc，2的组合，即，通过等式1中的求和指数j进行相加。
空间频率空间可以表示与真实空间共轭的空间。可以使用傅里叶分析和逆傅里叶分析在真实空间与空间频率空间之间变换。空间频率在此表示空间周期长度的倒数值。
此类技术基于特定的假设和简化，例如在物体近似度差的上述公式化的情况下。然而，在其他实例中，可以使用其他近似和形式化。例如，可以使用除了吉洪诺夫正则化之外的逆变，例如一种不同配置的直接积分或傅里叶滤波。甚至在这样的变体中，可以如在本文的各种实例中描述的来维持传递函数的基本特性。
图1展示了示例性光学系统100。举例而言，根据图1的实例的光学系统100可以实现具有反射光几何形状的光显微镜。例如，可以使用具有反射光几何形状的对应光显微镜来进行材料测试。为此可以创建样本物体的高度轮廓。
光学系统100可以允许对固定至样本保持器113上的样本物体的小结构进行放大表示。举例而言，光学系统100可以实现宽视场显微镜，其中在样品的整个区域上进行照射。在一些实例中，成像光学单元112可以在检测器114上创建样本物体的成像表示。然后，可以将检测器114设置成检测样本物体的一个或多个图像。同样可以想到透过目镜进行观察。
在一些实例中，可以使用具有大孔径的成像光学单元112。例如，成像光学单元112的数值孔径可以不小于0.2、可选地不小于0.3、进一步可选地不小于0.5。举例而言，成像光学单元112可以具有浸没物镜。
光学系统100还包括照明模块111。照明模块111被设置用于照射固定在样本保持器113上的样本物体。举例而言，这种照明可以通过柯勒
在图1的实例中，照明模块111被设置成使角度可变的照明成为可能。这意味着可以通过照明模块111来实现用于照射样本物体的光的不同照明几何形状。不同的照明几何形状可以对应于从不同的照明方向来照射样本物体。这就是角度可变的照明有时被称为以角度空间所构造的照明的原因。
在此，在本文描述的各个实例中，用于提供不同照明几何形状的不同硬件实现方式是可能的。举例而言，照明模块111可以包括多个可调照明元件，这些照明元件被设置用于局部地修改光或发射光。控制器115可以致动照明模块111或照明元件，以实现某个照明几何形状。
举例而言，控制器115可以被实现为微处理器或微控制器。作为替代方案或除此之外，控制器115可以包括例如fpga或asic。作为替代方案或除此之外，控制器115还可以致动样本保持器113、成像光学单元112和/或检测器114。
图2展示了与照明模块111相关的方面。图2展示了，照明模块111包括呈矩阵结构的多个可调照明元件121。在此，矩阵结构沿垂直于光的光束路径的平面(横向平面；真实空间坐标x，y)定向。
在其他实例中，代替矩阵结构，还可以使用可调元件的不同几何布置，例如环形布置、半圆形布置等。
在一个实例中，可调照明元件121可以被实现为光源，例如发光二极管。于是，例如，具有不同发光强度的不同发光二极管可以发光以照射样本物体。可以以这种方式来实现照明几何形状。在另外的实现方式中，照明模块111可以被实现为空间光调制器(slm)。slm可以以空间分辨的方式对聚光器光瞳进行干预，这可能对成像具有直接影响。
图3展示了与示例性照明几何形状300相关的方面。图3展示了照明模块111的沿着图2的轴线x-x′的各个可调元件121的所提供的发光强度301。照明几何形状300展现出对沿轴线x-x′的位置的依赖性，并且因此是有结构的。
图4展示了与示例性照明几何形状300相关的方面。图4理论上展示了所使用的照明模块111的照明几何形状300。在图4的实例中，使用照明几何形状300，其中一侧被照射(图4中的黑色)，而另一侧未被照射(图4中的白色)。图5展示了另外的示例性照明几何形状(具有对应的颜色编码，如已经参见图4描述的)。
图6展示了与示例性传递函数400相关的方面(其中，在图6中，黑色编码了+1的绝对值，白色编码了-1的绝对值；在空间频率空间中限定了坐标ux和uy，并且其在此对应于真实空间坐标x和y)。传递函数400可以用于基于例如用根据图4的实例的照明几何形状300捕捉的图像来确定结果图像。该结果图像可以获得样本物体的高度轮廓。
在图6的实例中，传递函数400具有对称轴405，该对称轴对应于照明几何形状300的对称轴305。由此可能的是，相对于照明几何形状300来适当地选择传递函数400。以此方式，结果图像可以展现出特别强烈的对比度。
图6还展示了成像光学单元112的检测器孔径的直径。由于使用了部分非相干照明，因此，高达成像光学单元112的检测器孔径大小的两倍的传递函数是非零的。
图7还展示了与传递函数400相关的方面。在此，图7中的实例原则上对应于图6中的实例。然而，在图6的实例中，检测器孔径的大小大于图6中的实例(参见水平虚线；na表示检测器孔径的大小)。
然而，因此，传递函数400相应地缩放到与图6相比在图7中放大的检测器孔径。举例而言，根据图6中的实例的传递函数400可以用作参考传递函数。在那种情况下，例如，控制器115可以被设置成基于所述参考传递函数缩放到成像光学单元112的放大孔径，来确定根据图7的实例的传递函数400。
基于这样的技术，可以使用用于成像光学单元112的特别大的孔径，这在通过光学系统100进行成像的应用的特定情况下可能是期望的。
在图6和图7的实例中，清楚的是，传递函数400呈现非零值的区域可以由成像光学单元112的孔径的大小决定。
此类技术是基于以下发现来实现的：依赖于成像光学单元的孔径的大小被缩放的传递函数400还可以确定具有有意义的对比度(例如样本物体的高度轮廓)的结果图像。在此，在一些实例中，结果图像中的对比度可以不包含对样本物体的形貌的定量描述，而是包含样本物体的形貌的定性描述。特别地，可以在整个图像的区域中一致地提供样本物体的地貌的定性描述。与以下参考技术相比，这可以尤其具有优势：在所述参考技术中，在结果图像中对(例如在样本物体的相反边缘处)具有不同标记的对比度的样本物体的形貌的不同真实空间梯度进行成像。
图8展示了与传递函数400相关的方面(其中，在图8中，黑色编码了+1的绝对值，白色编码了-1的绝对值；在空间频率空间中限定了坐标ux和uy，并且其在此对应于真实空间坐标x和y)。传递函数400可以用于基于例如用根据图5的实例的照明几何形状300捕捉的图像来确定结果图像。图8还展示了成像光学单元112的检测器孔径的直径。
从图6至图8清楚的是，可以根据角度可变的照明几何形状300来确定传递函数400。尤其可能的是，空间频率空间中传递函数400的几何形状再现了真实空间中的照明几何形状300。使用这样的技术，可以在结果图像中实现特别强的对比度，即，例如用于高度轮廓的高信噪比。
图9展示了与不同传递函数400相关的方面(图9中以实线、虚线、点划线、和虚线点划线展示了不同的传递函数)。
图9中展示的传递函数400可以例如用于不同的照明几何形状(这些照明几何形状在图9中未展示)。
图9展示了沿着空间频率空间的轴线ux的传递函数400。在一些实例中，传递函数可以仅沿着空间频率空间的一个坐标具有变化；然而，在其他实例中，可以沿着两条正交轴线ux和uy存在变化。
在图9的实例中，例如，传递函数400呈单调递增线性函数(实线)的形式。此外，在图9的实例中，另一传递函数400呈单调递增s型函数(虚线)的形式。在图9的实例中，另一传递函数400呈卷积的单调递减线性函数(虚线)的形式。在图9的实例中，另一传递函数400呈阶梯函数(点划线)的形式。
此类传递函数400的形式仅是示例性的，并且在其他实例中，可以使用不同形式的传递函数、或图9的实例中展示的传递函数400的叠加。然而，在本文描述的多个不同实例中使用的传递函数可以具有使得能特别好地确定结果图像的特定特征或特性。下面将描述所使用的传递函数的此类特征。
从图9中的传递函数400的实例清楚的是，可以将传递函数400针对在成像光学单元112的孔径内的空间频率实施成没有局部极值，即，没有小于绝对极值(即，图9的实例中的+1和-1的幅度)的局部最大值或最小值。这可以通过单调递增或递减的传递函数或通过阶梯函数来实现。
如此避免局部极值可以尤其在减小结果图像中的信号噪声或伪像方面具有特别有利的效果。有时可能发生的是，例如由于构造而出现成像光学单元的实际孔径与标称孔径之间的偏差。在这种情况下，传递函数的局部极值相对于实际孔径的位置可能在空间频率空间中被错误地定位；这具有如下影响：基于相对于实际孔径在空间频率空间中被错误定位的局部极值，图像中包含的频率错误地经历强放大，这可能在结果图像中导致伪像。由于根据本文描述的不同实例，在检测器孔径内或两倍检测器孔径内使用没有局部极值的传递函数，可以避免由于以经移位的方式定位的传递函数的局部极值而错误地放大图像中所包含的频率。结果是所捕捉的图像中包含的频率的均匀传播。
从图9中所示的传递函数400的实例中进一步清楚的是，实现以下是可能的：传递函数针对在成像光学单元112的孔径内或者成像光学单元112的两倍孔径内的空间频率不呈现值或基本上没有等于0的值，即，仅呈现有限的非零值。通常，有时可能期望避免传递函数针对在成像光学单元112的孔径内或成像光学单元112的两倍孔径内的空间频率呈现相对小的值，例如参考针对在对应区域内的空间频率该传递函数的所有绝对值中的最大值。例如，传递函数针对在成像光学单元112的孔径或两倍孔径内的空间频率没有小于该传递函数400针对在成像光学单元112的孔径内的空间频率的所有绝对值中的最大值的5％的绝对值、可选地没有小于后者的2％的值、进一步可选地没有小于后者的0.5％的值。例如，可以通过阶梯函数来提供这样的行为。
此类技术是基于以下发现来实现的：对于传递函数400，等于零的值可以对应于对图像中包含的对应频率的抑制。然而，通常，可能期望在成像光学单元112的孔径内或在成像光学单元112的两倍孔径内不进行对图像中包含的对应频率的抑制。
从图9中的实例还清楚的是，在此展示的传递函数针对在成像光学单元112的两倍孔径之外的空间频率呈现等于零的值。通常能使用以下传递函数：在所述传递函数之外，由成像光学单元112传输的空间频率呈现基本上等于零的值，即典型地在具有部分相位非相干照明的单倍孔径或两倍孔径之外。例如，针对在成像光学单元的单倍孔径或两倍孔径之外的空间频率使用的传递函数没有大于所述传递函数针对在成像光学单元的单倍孔径或两倍孔径内的空间频率的所有绝对值中的最大值的5％的绝对值、可选地没有大于后者的2％的值、进一步可选地没有大于后者的0.5％的值。以此方式，可以避免在结果图像中放大伪像或噪声。
图10是示例性方法的流程图。首先，在1001中，例如使用样本保持器来固定样本物体。样本物体可以例如是大块材料的材料样本。1001是可选的。
接下来，在1002中，以一个或多个角度可变的照明几何形状来照射样本物体。为此，可以相应地致动对应的照明模块。例如，可以以两个互补的照明几何形状来照射样本物体，这两个几何形状例如具有半圆形构型并且对应于不同的半圆。
在1003中，使用成像光学单元，并且还使用检测器、例如cmos或ccd传感器，来捕捉样本物体的一个或多个图像。1003可以包括检测器的对应致动。这个图像或这些图像各自包含样本物体的成像表示。不同的图像在此同与1002不同的照明几何形状相关联。
在一些实例中，可以捕捉两对图像，这些图像各自与互补的半圆形照明方向相关联。然而，在其他实例中，还可以仅捕捉两个图像或三个图像。
在那种情况下，可以例如根据下式来形成差异：
其中，ilinks和irechts表示各自与在左侧定向或在右侧定向的半圆形照明几何形状相关联的图像，并且其中，ioben和iunten表示各自与在顶部定向或在底部定向的半圆形照明几何形状相关联的图像。
接下来，在1004中，确定展示了样本物体的高度轮廓的结果图像。在1004中确定结果图像是基于传递函数来实现的，该传递函数描述了通过用于对应的照明几何形状的对应光学系统来对样本物体进行成像。还基于在1003中捕捉的至少一个图像来确定结果图像。为此，例如可以首先形成差异并且可能根据1003中捕捉的多个图像中进行归一化，这多个图像与不同的照明几何形状相关联。
例如，根据图10的方法还可以包括将参考传递函数缩放到成像光学单元的孔径的大小。这意味着参考传递函数可以与成像光学单元的孔径的大小相适配。
综上所述，上文已经描述了甚至在所使用的成像光学单元的孔径相对大的情况下确定具有强对比度的结果图像的技术，该结果图像例如编码了样本物体的高度。这些技术是基于对成像光学单元的孔径的大小的考虑。在此，例如，可以根据成像光学单元的孔径的大小来缩放指定的参考传递函数。因此，参考传递函数还可以被称为人工传递函数，因为它可能相对于在理论上基于照明几何形状所预期的传递函数具有偏差。
本文描述的例如与传递函数相关的技术尤其还可以与反射光几何形状相组合。这在图11的实例中展示出。
图11展示了与光学系统100相关的方面。具体地，图11展示了与照明模块111和检测器114相对于样本保持器113的布置相关的方面，该样本保持器固定样本物体181。样本物体181包括单独的污染物180、例如棉绒。
在图11的实例中，照明模块111和检测器或成像光学单元(图11中未示出)以反射光几何形状来布置，即，布置在样本保持器113的同一侧。在图11的实例中，照明元件121通过光源来实现。举例而言，照明元件121可以通过发光二极管等来实现。
在一些实例中，还可以提供中央光阑来使得可以以暗场几何形状来照射样本物体180、181。
使用根据图11的实例的光学系统100，可以执行对样本物体180、181的材料测试。例如，可以检测异常，比如污染物180。在这种情况下，样本物体180、181不必对光是透射的。使用此类技术，可以确保通过角度可变的照明来确定样本物体180、181的高度轮廓。在此，污染物180于是变得非常显眼。
图12展示了与光学系统100相关的方面。图12是照明模块的平面视图。在此清楚的是，照明模块111具有四个照明元件121作为光源，这些照明元件相对于检测器114同心地布置。将图13和图14进行比较，在此照明模块111的变化也是可能的。
基于结果图像(可以例如根据本文描述的技术基于传递函数400来确定)，于是可以实现特定的应用。结果可以指示样本物体180、181的高度轮廓。例如，可以基于结果图像来确定相等高度的区域。通常，基于可以例如根据本文描述的技术基于传递函数来确定的结果图像能检测例如对应于污染物180的异常。
这意味着可以在结果图像中标识出与常态(异常)的特定偏差。在此，可以例如基于结果图像中的参考区域来指定或确定常态。这样的技术是基于以下发现来实现的：可以通过样本物体的高度轮廓来特别好地检测异常。例如，异常可以对应于污染物180、比如位于样本物体上的棉绒，并且因此指示与样本物体181的一般形貌的偏差。
在此，在本文描述的多个不同的实例中，可以使用检测异常的不同技术。在一些实例中，可以将异常确定为结果图像的对比度的极值。例如，当结果图像描述了样本物体181的高度轮廓时，可以检测极值作为与样本物体的形貌的平均高度的局部偏差。例如，可以基于阈值比较来确定这样的极值。例如，在阈值比较中考虑的阈值可以相对于绝对最大值和/或相对于结果图像的对比度值的平均值来确定。
替代性地或除此之外，还可以通过机器学习技术来确定异常。例如，可以使用人工神经网络来将与常态的局部偏差进行分类。
替代性地或除此之外，还可以使用使用与样本物体180的真实空间图案的偏差的技术来检测异常。例如，样本物体181可以是织物样本、基于织物结构具有特定的形貌周期性。在一些实例中，样本物体的形貌的这种周期性或真实空间图案可以被称为先验信息。然而，在其他实例中，还可以通过样本物体181的总体频率分析作为参考来确定真实空间图案。接着可以检测异常作为与该真实空间图案的局部偏差。
在此可以以多种不同的方式来检测这种与真实空间图案的局部偏差。例如，基于结果图像，可以产生真实空间图案被抑制的参考图像。在这种情况下，参考图像中的异常可以变得特别显眼。例如可以基于空间频率空间中的滤波来获得与样本物体的真实空间图案的偏差。替代性地或除此之外，可以执行突显出周期性变化的自相关作用。还可以检测与真实空间图案的参考图像的偏差。
图15展示了本文描述的不同技术的实验结果。
图像2001包含纺织品织物的成像表示。用根据图12的照明模块111以反射光几何形状来捕捉图像2001。
使用de102014112242a1中描述的技术来获得结果图像2002。在结果图像2002中，展示了纺织品织物的污染物。在结果图像2002中清楚地了解，污染物的上边缘具有白色对比度并且下边缘具有暗对比度，而污染物在中心具有对应于结果图像2002的平均对比度的对比度。因此，结果图像2002具有编码了样本物体的高度的对比度；然而，结果图像2002没有对高度轮廓成像、而是与高度轮廓的梯度成比例。
这在结果图像2003中是不同的。结果图像2003是根据本文描述的技术、也就是说使用适合的传递函数来确定的。在结果图像2003中同样用箭头标记污染物。清楚地看到，污染物在中心比沿其边缘具有更浅的对比度。污染物在中心区域中的对比度也比结果图像2003的平均对比度浅。因此，结果图像2003指示了样本物体的高度轮廓。结果图像2003中的各种污染物或棉绒片以特别浅的对比度变得显眼。
在多个不同的实例中，这可以用于检测结果图像2003中的异常。为此目的，在简单的实现方式中，可以检测结果图像2003的对比度的局部极值。例如，可以执行阈值比较，其中可以例如参考结果图像2003的对比度值的总体最大值或总体最小值来确定对应阈值。在图像2004中示出了对应的评估。
被图像2001至2004成像的纺织品织物也具有特征性的真实空间图案。该真实空间图案对应于所用纱线的织物。替代或附加于上述阈值比较，还可以基于该真实空间图案来检测异常。例如，可以检测这些异常作为与样本物体的真实空间图案的偏差。为此，例如可以执行空间频率空间中的滤波或者例如在一个或两个维度上执行自相关作用。在其他实例中，还可以使用对真实空间图案成像的参考图像。
图16是示例性方法的流程图。在此，在1011中，在结果图像中检测异常。举例而言，可以通过根据图10的实例的方法来确定结果图像。
不言而喻，上述本发明的实施例和方面的特征可以彼此组合。特别地，在不脱离本发明的范围的情况下，这些特征不仅可以以所描述的组合方式使用，而且还可以以其他组合方式使用或独自使用。
本文描述的不同传递函数的幅度的缩放仅是示例性的。例如，本文描述的不同实例频繁地展示了幅度为+1和-1的传递函数，但是在其他实例中，还可以使用具有不同幅度的传递函数。
另外，例如，已经描述了关于用部分非相干光来照射样本物体的不同实现方式。所传输的空间频率的带宽在此等于成像光学单元的孔径的两倍。然而，在不同的实例中，还可以使用不同的照明技术，这意味着所传输的空间频率的带宽被不同地确定尺寸。在本文描述的不同实例中，例如，这可以通过参考传递函数对应地缩放直到实现所传输的空间频率的理论最大值来加以考虑。
另外，以上关于结果图像中的异常的检测描述了不同的示例。通常，还可以基于该结果图像来使用其他材料测试技术。
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