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1、本文在詳細(xì)介紹了現(xiàn)有精密光學(xué)元件表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的前提下,提出了系統(tǒng)待測(cè)元件姿態(tài)自動(dòng)化調(diào)整以及圖像校準(zhǔn)的改進(jìn)方案,令系統(tǒng)可適用于大規(guī)模自動(dòng)化流水線缺陷檢測(cè)。該方案通過(guò)對(duì)儀器調(diào)平機(jī)構(gòu)、圖像采集算法的改進(jìn),以及對(duì)部分圖像灰度不均勻問(wèn)題的解決方案,使得其擁有樣品表面自動(dòng)調(diào)平的能力以及可以使用最大幅面的工業(yè)CCD相機(jī),并可以排除圖像背景不均勻?qū)τ谌毕菪盘?hào)提取的影響,這顯著的提高了缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)效率和檢測(cè)速度。改進(jìn)后,系統(tǒng)不光在整體性能上得到
2、了較大的提升,并且更加適用于需要對(duì)工業(yè)大規(guī)模大批量生產(chǎn)的各類平面光學(xué)元件進(jìn)行表面缺陷檢測(cè)的實(shí)際使用情況。
在姿態(tài)調(diào)整方面,分析了精密光學(xué)元件表面缺陷數(shù)字化檢測(cè)系統(tǒng)原有的基于機(jī)械扭轉(zhuǎn)的手動(dòng)調(diào)平方案的不足,提出了利用圖像采集系統(tǒng)中主成像CCD實(shí)現(xiàn)調(diào)焦測(cè)距功能以及步進(jìn)電機(jī)控制夾具三點(diǎn)調(diào)平的自動(dòng)調(diào)平方案。通過(guò)重新設(shè)計(jì)整個(gè)夾持與調(diào)平系統(tǒng),建立自動(dòng)化控制方案,以及包括硬件控制和數(shù)字圖像處理的軟件,實(shí)現(xiàn)了光學(xué)元件表面自動(dòng)調(diào)平的功能。并極大的
3、提高了缺陷檢測(cè)準(zhǔn)備階段的速度以及整體的檢測(cè)效率。并在后期的優(yōu)化以及待測(cè)元件定制改進(jìn)方案之后,可以做到實(shí)時(shí)調(diào)平,即放即檢。
在圖像采集算法方面,分析了原有使用大幅面CCD相機(jī)采集圖像時(shí),一直存在的問(wèn)題,并基于導(dǎo)致該問(wèn)題的原因,提出了大幅面雙通道CCD圖像灰度差異的調(diào)整算法。該算法分析了圖像灰度差異特點(diǎn),建立了灰度矩陣模型,提出了一種能自適應(yīng)調(diào)節(jié)雙通道CCD灰度的方法。實(shí)驗(yàn)證明,利用該算法可以將圖像平均灰度差異從3.64降低到0.
4、70,有效解決了使用大幅面雙通道CCD相機(jī)采集圖像而導(dǎo)致的問(wèn)題,使系統(tǒng)可以通過(guò)使用更大幅面的CCD相機(jī)顯著提高缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)速度。
在圖像背景不均勻方面,面對(duì)實(shí)際使用中遇到的由于光照不均勻而導(dǎo)致的圖像背景灰度不均勻及光源重影的問(wèn)題,在了解了國(guó)內(nèi)外常見(jiàn)的非均勻光照?qǐng)D像校正算法之后,認(rèn)真研究與分析本系統(tǒng)中問(wèn)題圖像背景不均勻的特點(diǎn),采用了最適合的背景估計(jì)法,能有效解決該類問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,圖像背景不均勻問(wèn)題基本解決,拼接圖拼接
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