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《西南科技大学》 2017年
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大口径光学元件表面疵病检测

苏森  
【摘要】:针对现有大口径光学元件表面疵病检测系统中疵病分辨率低、拼接速度慢、拼接精度低、不能微观测量主要问题,展开了系统研究。设计了一套基于光散射成像的大口径疵病检测实验系统,该系统从宏观上和微观上对疵病进行数字化检测。主要研究成果如下:(1)在图像采集系统中,设计了大视场与小视场配合的图像采集方案。在大视场下利用CCD和精密三维运动控制平台采集待测光学元件的子孔径图像,并借助图像拼接技术获取全尺寸图像。小视场通过显微镜定位和自动聚焦完成微观清晰疵病图像采集。该方案既可以保证宏观上高清晰疵病图像的获取,又可以在微观上对疵病进行后续分析。(2)在图像拼接中,提出了一种快速高精度的图像配准算法。该算法首先利用自适应阈值提取重叠区域疵病目标信息;其次利用Canny边缘提取算法和Graham算法求取疵病目标最小外接矩形,根据最小外接矩形最短边与水平轴夹角关系获取配准角度;最后,通过疵病目标形心差值得出配准平移关系,从而完成整个配准过程。实验结果表明,该算法相比目前典型的配准算法在精度上和速度上都有了较大提高。(3)在自动聚焦过程中,为了克服微观疵病纹理稀疏对聚焦结果带来的影响,设计了一种基于区域灰度的聚焦评价函数。实验结果表明,该算法在一定程度上能够有效克服纹理稀疏对聚焦结果带来影响,具有较高的适用性和可靠性。
【学位授予单位】:西南科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP391.41

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