大口徑光學(xué)元件表面疵病自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)關(guān)鍵問(wèn)題討論與研究.pdf

1、本文在分析了現(xiàn)有精密光學(xué)元件表面疵病自動(dòng)化檢測(cè)原型系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，提出了可用于測(cè)量更大口徑元件的疵病檢測(cè)系統(tǒng)改進(jìn)方案。該方案通過(guò)對(duì)原型系統(tǒng)的照明光學(xué)系統(tǒng)、圖像拼接算法和圖像數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)三個(gè)重要方面的改進(jìn)，不僅使系統(tǒng)的整體性能得到較大的提升，而且使疵病檢測(cè)系統(tǒng)更加適用于實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中需要對(duì)大量的大口徑元件進(jìn)行表面疵病檢測(cè)的情況。
　　 在照明光學(xué)系統(tǒng)方面，分析了原有基于光纖鹵素?zé)艉团R界照明結(jié)構(gòu)的照明光學(xué)系統(tǒng)在照明均勻性和結(jié)構(gòu)緊湊性方面

2、的不足，提出了基于LED和柯拉照明結(jié)構(gòu)的改進(jìn)照明光學(xué)系統(tǒng)。通過(guò)光學(xué)軟件設(shè)計(jì)、仿真及新的照明光學(xué)系統(tǒng)的制作，證明了改進(jìn)后的系統(tǒng)在照明面積、照明均勻性以及結(jié)構(gòu)緊湊性上都有了明顯的改善。而后，在此基礎(chǔ)上有提出了基于LED和復(fù)眼透鏡結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步改進(jìn)方案。通過(guò)光學(xué)軟件的設(shè)計(jì)、仿真，驗(yàn)證了該方案能夠在保持結(jié)構(gòu)緊湊性的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提高照明面積和照明均勻性。
　　 在子孔徑圖像拼接算法方面，分析了原邊緣拓展法的優(yōu)點(diǎn)及不足，提出了基于特征分類的

3、多層次圖像拼接改進(jìn)算法。該算法分為特征分類和多層次拼接兩個(gè)部分：算法前一部分通過(guò)重疊區(qū)域內(nèi)特征的提取和分類，將所有子孔徑圖像的重疊區(qū)域分為四類；后一部分則是針對(duì)這四類重疊區(qū)域的不同特點(diǎn)，有次序的進(jìn)行四輪圖像拼接，最終得到全景圖像。實(shí)驗(yàn)證明，該算法能有效避免由導(dǎo)軌定位誤差的積累以及貫穿直線型特征導(dǎo)致的拼接錯(cuò)位，而且在效率上有一定程度的提高。
　　 在圖像數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方面，分析了現(xiàn)有圖像壓縮方法和標(biāo)準(zhǔn)，提出了通過(guò)JPEG2000圖像壓

4、縮標(biāo)準(zhǔn)對(duì)疵病檢測(cè)系統(tǒng)產(chǎn)生的灰度圖像進(jìn)行壓縮存儲(chǔ)的方案。實(shí)驗(yàn)證明，該方案不僅能高效利用存儲(chǔ)空間，而且具有很大的靈活性。而后，分析了疵病檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)二值圖像的存儲(chǔ)需求，提出了以線段編碼方式實(shí)現(xiàn)二值圖像的結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)方案。實(shí)驗(yàn)證明，該方案不僅能節(jié)省存儲(chǔ)空間，而且能實(shí)現(xiàn)基于疵病特征的隨機(jī)讀取和再現(xiàn)。
　　 最后，通過(guò)系統(tǒng)級(jí)整體實(shí)驗(yàn)，進(jìn)一步驗(yàn)證了改進(jìn)后的照明光學(xué)系統(tǒng)、圖像拼接算法、圖像數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方案對(duì)于系統(tǒng)整體性能的提升以及對(duì)于實(shí)際測(cè)量情況的