光學(xué)表面疵病檢測(cè)系統(tǒng)及圖像處理技術(shù)研究.pdf

1、光學(xué)元件表面的疵病對(duì)整個(gè)光學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)行會(huì)產(chǎn)生很大的影響，在元件制作加工中任何一點(diǎn)不當(dāng)?shù)奶幚矶伎赡軙?huì)造成表面疵病，所以對(duì)光學(xué)元件表面疵病檢測(cè)的研究就顯得很有意義。
　　為了對(duì)元件表面疵病進(jìn)行深入地研究，本文設(shè)計(jì)了一套光學(xué)元件表面疵病檢測(cè)系統(tǒng)，搭建了數(shù)字CCD顯微散射暗場(chǎng)成像及圖像采集和計(jì)算機(jī)處理平臺(tái)。根據(jù)光學(xué)元件表面疵病對(duì)光的散射特性，采用成像法檢測(cè)疵病的原理，利用激光分區(qū)域照射元件表面，由數(shù)字CCD采集元件表面的疵病圖像，送入計(jì)算

2、機(jī)進(jìn)行存儲(chǔ)。在拼接算法上提出了一種改進(jìn)的多層次分區(qū)域的基于特征分類(lèi)的圖像拼接算法，把待拼接的子孔徑疵病圖像進(jìn)行特征分類(lèi)，針對(duì)不同的疵病特征用不同的方法進(jìn)行拼接，再把較小的圖像塊拼接成較大的圖像塊直至得到大口徑圖像，類(lèi)似于區(qū)域生長(zhǎng)的過(guò)程，然后利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)疵病圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)，濾波以及二值化的預(yù)處理，最后對(duì)疵病特征進(jìn)行提取識(shí)別與像素定位，從而完成對(duì)大口徑疵病圖像的檢測(cè)。
　　與傳統(tǒng)的檢測(cè)方法相比，本系統(tǒng)具有檢測(cè)范圍廣，拼接效