【摘 要】
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疵病检测是精密光学元件质量检测的主要方面。本文在国家自然科学基金项目“强激光光学元件表面疵病检测技术研究”的资助下，对大口径光学元件表面疵病检测展开了研究。
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疵病检测是精密光学元件质量检测的主要方面。本文在国家自然科学基金项目“强激光光学元件表面疵病检测技术研究”的资助下，对大口径光学元件表面疵病检测展开了研究。
在暗室环境下采用侧照明方式对大口径光学元件进行照明，以获取大小两个视场不同精度暗背景下的亮疵病图像。分析了疵病图像的噪声来源以及光照对疵病成像的影响，设计了一种有效去除疵病噪声的算法以及光照非均匀性校正的快速算法。根据疵病小且分布不均的特点选取了合适的分割算法。根据现有的图像几何特征提取算法总是针对某一个或几个参数进行设计，不具通用性，且很多算法对单像素宽的非环区域不能检测的缺点，提出了一种基于顶点链码与离散格林相结合的图像几何参数提取统一计算框架，该计算框架能同时计算多个几何参数，能把对目标区域的曲面积分变为曲线积分，其运算速度得到了极大的提高。通过对比研究大小两个视场下的疵病尺寸来获取疵病的物理尺寸。使用机器学习的方式对疵病进行分类，并取得了良好的效果，分类识别率达到了90％左右。
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