光学元件表面浅划痕长度的定量检测研究
Quantitative Measurement Research for the Length of Shallow Scratch on Optics Surface

作者: 郑芳兰 , 于德强 , 姜宏振 , 李 东 , 刘 旭 , 刘 勇 , 杨晓瑜 , 陈 波 :中国工程物理研究院激光聚变研究中心,四川 绵阳;

关键词: 划痕长度显微散射暗场成像技术二值化处理定量检测Length of Scratch Microscopic Scattering Dark-Field Imaging Technique Binary-State Disposal Process Quantitative Measurement

摘要:
对于光学元件表面的浅划痕缺陷,在利用显微散射暗场成像技术对其进行定量检测的过程中,由于其成像亮度与背景光强非常接近,因此对疵病图像直接进行二值化处理将无法有效提取其中的划痕特征,从而影响定量检测结果的准确性。为了解决上述问题,提出了一种对于浅划痕长度的准确定量分析方法,其通过将疵病图像与背景图像相减后得到目标图像,进而对目标图像进行二值化处理和分析即可得到浅划痕的准确长度信息。该方法对于光学元件表面疵病的定量检测具有重要的意义和应用。

Abstract: During the process of quantitatively measuring the shallow scratches defects on the optics surface using microscopic scattering dark-field imaging technique, because the imaging brightness of defect is close to the background intensity, the characteristic of shallow scratches can’t be effectively analyzed by directly disposing the defect image with binary-state process, which will influence the accuracy of the quantitative measurement result. For solving the above problem, a method for ac-curately measuring the length of the shallow scratches is proposed. By subtracting the defect image with the background image, the target image is obtained. Then the accurate length information can be acquired by disposing the target image with binary-state process. This method has important significance and application for the quantitatively measuring the defects on optics surface.

文章引用: 郑芳兰 , 于德强 , 姜宏振 , 李 东 , 刘 旭 , 刘 勇 , 杨晓瑜 , 陈 波 (2015) 光学元件表面浅划痕长度的定量检测研究。 应用物理, 5, 47-51. doi: 10.12677/APP.2015.55007

参考文献

[1] 杨甬英, 高鑫, 肖冰, 等 (2010) 超光滑表面疵病的光学显微成像和数字化评价系统. 红外与激光工程, 39, 325- 329.

[2] 范勇, 陈念年, 高玲玲, 等 (2009) 大口径精密表面疵病的数字化检测系统. 强激光与粒子束, 21, 1032-1036.

[3] 刘旭, 杨甬英, 刘东, 等 (2008) 光学元件表面疵病检测扫描拼接的误差分析. 光电子激光, 19, 1088-1093.

[4] 杨甬英, 陆春华, 梁蛟, 等 (2007) 光学元件表面缺陷的显微散射暗场成像及数字化评价系统. 光学学报, 27, 1031-1038.

[5] 汪凤全, 杨甬英, 孙丹丹 (2006) 精密表面缺陷的数字化检测系统研究. 光学仪器, 28, 71-75.

[6] 程晓峰, 徐旭, 张林, 等 (2009) 基于高分辨力CCD的大口径光学元件疵病检测. 强激光与粒子束, 21, 1677- 1680.

[7] 李璐, 杨甬英, 曹频, 等 (2014) 大口径光学元件表面灰尘与麻点自动判别. 强激光与粒子束, 26, 012001.

[8] 姚红兵, 曾祥波, 马桂殿, 等 (2013) 镜片疵病视觉在线检测方法. 激光与光电子学进展, 121003.

[9] 肖冰, 杨甬英, 高鑫, 等 (2011) 适于大口径精密光学表面疵病图像的拼接算法. 浙江大学学报, 45, 375-381.

[10] 李梦奇, 李冬英, 谢志江 (2010) 基于多学科优化的大口径光学元件表面洁净度检测系统. 中国机械工程, 21, 2839-2842.

[11] 张彬, 刘缠牢 (2013) 球面光学元件表面疵病的自动检测技术研究. 光学仪器, 35, 16-20.

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