【摘 要】
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光学元件表面的疵病对整个光学系统的运行会产生很大的影响,在元件制作加工中任何一点不当的处理都可能会造成表面疵病,所以对光学元件表面疵病检测的研究就显得很有意义。为
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光学元件表面的疵病对整个光学系统的运行会产生很大的影响,在元件制作加工中任何一点不当的处理都可能会造成表面疵病,所以对光学元件表面疵病检测的研究就显得很有意义。为了对元件表面疵病进行深入地研究,本文设计了一套光学元件表面疵病检测系统,搭建了数字CCD显微散射暗场成像及图像采集和计算机处理平台。根据光学元件表面疵病对光的散射特性,采用成像法检测疵病的原理,利用激光分区域照射元件表面,由数字CCD采集元件表面的疵病图像,送入计算机进行存储。在拼接算法上提出了一种改进的多层次分区域的基于特征分类的图像拼接算法,把待拼接的子孔径疵病图像进行特征分类,针对不同的疵病特征用不同的方法进行拼接,再把较小的图像块拼接成较大的图像块直至得到大口径图像,类似于区域生长的过程,然后利用数字图像处理技术对疵病图像进行图像增强,滤波以及二值化的预处理,最后对疵病特征进行提取识别与像素定位,从而完成对大口径疵病图像的检测。与传统的检测方法相比,本系统具有检测范围广,拼接效果好,自动化程度高等优点。实验结果表明,本系统能有效地检测出光学元件表面的疵病。
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