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基于Canny-Harris角点检测的光学元件表面疵病检测

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机械与电子 2024年第8期42卷 26-33页

作者：王赛赛周阿维西安工程大学机电工程学院陕西西安710600

为提高光学元件表面疵病检测的准确性,提出了一种基于Canny-Harris角点检测的光学元件表面疵病检测方法。该方法首先利用基于迭代式阈值的Canny算子对图像进行边缘检测,得到候选角点;接着,利用基于局部窗口角点密度的可变窗口非极大值... 详细信息

为提高光学元件表面疵病检测的准确性,提出了一种基于Canny-Harris角点检测的光学元件表面疵病检测方法。该方法首先利用基于迭代式阈值的Canny算子对图像进行边缘检测,得到候选角点;接着,利用基于局部窗口角点密度的可变窗口非极大值抑制方法去除候选角点中的伪角点,以得到检测精度更高的Canny-Harris角点检测算法;然后,利用Canny-Harris角点检测算法进行图像拼接,并利用边界测定法提取出拼接图像中的疵病特征;最后,通过计算疵病的形状因子,实现对疵病的分类。实验结果表明,该方法能够成功实现子孔径图像的精确拼接,并准确地检测出光学元件表面疵病信息。

关键词：光学元件疵病检测 Canny-Harris算法图像拼接疵病识别

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基于稀疏矩阵的光学元件表面疵病检测

中国激光 2019年第4期46卷 174-182页

作者：陈晨王红军王大森田爱玲刘丙才朱学亮刘卫国西安工业大学光电工程学院陕西省薄膜技术与光学检测重点实验室陕西西安710021 中国兵器科学院宁波分院浙江宁波310022

提出了一种基于稀疏矩阵的表面疵病快速拼接方法。该方法采用环形白光光源均匀地照射到被测元件表面,光经显微散射暗场成像系统后形成暗背景下的亮疵病图像。通过对光学元件的x,y方向进行扫描,得到子孔径拼接图像。基于稀疏矩阵和图像拼... 详细信息

提出了一种基于稀疏矩阵的表面疵病快速拼接方法。该方法采用环形白光光源均匀地照射到被测元件表面,光经显微散射暗场成像系统后形成暗背景下的亮疵病图像。通过对光学元件的x,y方向进行扫描,得到子孔径拼接图像。基于稀疏矩阵和图像拼接,对子孔径图像进行快速拼接,得到全孔径疵病图像。基于最小外接矩形原理,对图像疵病进行识别和分类,最终得到7个光学元件表面疵病划痕,其最大长、宽分别为15.2110 mm和0.0297 mm;麻点有5个,其最大长、宽分别为0.1089 mm和0.0967 mm。将测量得到的划痕宽度与标准划痕宽度进行对比,得到划痕宽度的相对误差范围为-5.00%～5.50%。在此基础上,对实际的光学表面进行检测,得到光学元件表面疵病信息。

关键词：测量疵病检测显微散射暗场成像图像拼接稀疏矩阵疵病识别

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火炮身管在线无损检测技术研究

火炮身管在线无损检测技术研究

作者：郭锐长春理工大学

学位级别：硕士

本文以火炮身管内膛质量在线无损检测系统为研究对象,设计了基于数字图像处理技术的火炮内膛表面粗糙度检测系统及内膛疵病识别系统。文章内容主要涉及光源选取、图像预处理、图像分割、特征参数提取、缺陷识别和粗糙度判别等。在详细... 详细信息

本文以火炮身管内膛质量在线无损检测系统为研究对象,设计了基于数字图像处理技术的火炮内膛表面粗糙度检测系统及内膛疵病识别系统。文章内容主要涉及光源选取、图像预处理、图像分割、特征参数提取、缺陷识别和粗糙度判别等。在详细研究和比较现有理论、技术的基础上,选择和设计了系统各部分的最佳算法。通过缺陷识别的对比实验,文中设计的疵病识别系统软件已经能够对内膛的点子、划痕、擦伤、蚀斑四类疵病进行准确率高达96%以上的自动识别;粗糙度检测系统能够检测的粗糙度级别分别为Ra1.6、Ra0.8和Ra0.4。

关键词：火炮身管疵病识别粗糙度检测数字图像处理

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超光滑表面疵病检测与图像处理技术的研究

超光滑表面疵病检测与图像处理技术的研究

作者：马林江南京理工大学

学位级别：硕士

本文主要研究了受中国航天电子技术研究院委托所研制的超低损耗陀螺光腔专用调节设备,其实质是设计一套超光滑表面元件疵病检测系统。针对本系统中的硬件结构设计和图像处理技术,本文进行了以下几方面的研究：在超光滑表面疵病检测系统... 详细信息

本文主要研究了受中国航天电子技术研究院委托所研制的超低损耗陀螺光腔专用调节设备,其实质是设计一套超光滑表面元件疵病检测系统。针对本系统中的硬件结构设计和图像处理技术,本文进行了以下几方面的研究：在超光滑表面疵病检测系统的硬件方面,搭建了一套数字CCD显微激光散射暗场成像及图像采集和计算机处理系统,为对细微疵病进行分辨,研究了对超光滑反射镜进行360°旋转的全方位疵病成像,研究了对待测元件的扫描式成像,获得了适于计算机进行图像处理的子孔径疵病图像。在全孔径疵病图像的拼接方面,研究了项目中所运用的快速平移拼接算法,考虑到其它类型疵病的特征以及提高图像拼接的准确度,研究了基于图像重叠区域疵病特征相关性的匹配拼接算法。针对全孔径疵病图像的逆旋转归位研究了适于项目检测的以图像任意一点为旋转中心进行旋转的算法,最后以或运算的方式将逆旋转后的全孔径疵病图像进行叠加。在对疵病信息进行提取和定位方面,首先研究了对疵病图像进行噪声滤波、二值化增强以及数学形态学操作的预处理,并针对现阶段遇到的三种主要疵病类型—线状疵病、块状疵病和点状疵病,分别对其识别算法进行了研究。针对委托方提出的对超光滑反射镜表面疵病区域进行定位以确定缺陷最少的位置,提出了利用最小外接矩形和像素当量标定的方法实现对疵病区域的定位。以上图像处理的算法都进行了仿真,以验证算法的可行性以及通过分析判别找出实现效果较好的算法,为后续检测系统软件的设计和优化打下了坚实的基础。

关键词：表面疵病图像拼接疵病识别像素当量疵病定位

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球面光学元件表面疵病视觉检测方法研究

光学与光电技术 2023年第1期21卷 21-27页

作者：胡泽波郭忠达李宏龚卓金永红西安工业大学光电工程学院陕西西安710021 陕西省薄膜技术与光学检测重点实验室陕西西安710021 西安工业大学—东莞市宇瞳光学联合实验室陕西西安710021

球面光学元件由于其光学结构的影响,采用机器视觉的方法对其表面疵病进行检测时,无法将被测面都成像在一个像平面上并且在成像的过程中丢失了疵病的三维信息,造成了检测的误差。为了解决这些问题,提出了一种机器视觉与三维重构相结合的... 详细信息

球面光学元件由于其光学结构的影响,采用机器视觉的方法对其表面疵病进行检测时,无法将被测面都成像在一个像平面上并且在成像的过程中丢失了疵病的三维信息,造成了检测的误差。为了解决这些问题,提出了一种机器视觉与三维重构相结合的检测方法。首先,根据球面光学元件的特性设计了图像采集平台,以获得高质量的疵病图像。然后,通过图像处理算法对疵病图像进行预处理与疵病识别。最后,基于计算机视觉图像重构技术与球心投影技术,对疵病图像进行三维重构。实验表明,该方法提升了机器视觉对球面光学元件表面疵病检测的精度,可达99%,具有可行性和研究价值。

关键词：机器视觉图像处理疵病识别图像重构技术球心投影