数字图像相关测量中, 相关计算前会人工选取散斑区域进行区域限定。随着工业自动化的发展, 面对散斑区域形状越来越复杂以及大量散斑图片的测量需求, 找到一种散斑区域自动提取方法至关重要。本文根据散斑的特征, 对比多种常规边缘检测方法, 提出了一种基于二阶梯度熵函数的散斑区域自动提取判定函数, 并通过分析不同的散斑图片, 确定了最佳子区熵尺寸区间以及在不同散斑图中的自适应阈值区间, 最终通过连通区域分割完成对散斑区域的自动提取。文中采用实际拍摄的散斑图对该方法进行验证, 实验结果表明: 子区熵尺寸取10 pixel以上, 该算法对散斑区域表现敏感; 自适应阈值取图中最大梯度熵值的Q-1.25至Q范围内时, 可以将散斑区域与背景区域有效分割。基本能完成对散斑区域的自动提取, 达到了相关计算前散斑区域选择的目的。

自动对焦技术是薄膜晶体管液晶面板(TFT-LCD)检测中非常重要的一环。针对TFT-LCD液晶面板的检测中需要快速准确地对焦到液晶面板被测面的问题,提出一种可自动对焦的显微镜系统。将数字光栅投影到物面上,先通过分光棱镜将光分成两路,一路被面阵CCD接收,另一路通过分光棱镜和反射镜将光栅的像分成两路,分别成像在线阵CCD的靶面上。通过线阵CCD上两个光栅图清晰度的对比实现离焦方向和离焦量的判断,使用微位移平台移动物镜,实现显微镜的自动对焦。本研究对自动对焦数字光栅的影响因素进行分析,并采用变周期数字光栅进行对焦。

剪切散斑干涉技术是一种非接触测量物体变形缺陷的光学无损测量方法, 其通过计算物体变形前后的散斑图中的相位获取被测物的应变缺陷信息。近年来该技术在航空、航天等工业无损检测领域得到了广泛的应用。本文从系统关键技术、散斑图像处理技术两方面介绍了剪切散斑干涉技术的研究进展, 详细论述了多种剪切装置实现大视角测量、空间载波实现动态测量、多种图像处理算法的一系列剪切散斑干涉技术; 最后介绍了剪切散斑干涉技术的国内外应用进展, 展望了剪切散斑干涉技术在动态测量、光滑表面测量及定量反算形变量等方面的发展趋势。

针对当前TFT-LCD玻璃基板在线检测过程中存在的显微图像对焦模糊问题，对基于图像处理的自动调焦方法在TFT-LCD玻璃基板检测中的应用进行了研究。基于对TFT-LCD液晶面板的光学检测，重点介绍了目前较为常用的、具有代表性的几种基于图像处理的清晰度评价算法,并从算法的单峰性、无偏性、灵敏性以及计算量等方面进行了比较与分析，提出了一种粗细调相结合的复合自动对焦方法，分别选取斜边缘检测算子和梯度滤波器算子作为调焦粗搜索和精搜索阶段的对焦评价算子。实验结果表明：使用调焦行程为15步的全局搜索算法，传统单一算法耗时2.18 s，得到图像的清晰度评价函数值为46.78；粗细调相结合的复合自动对焦方法时间仅为1.41 s,得到图像的清晰度评价函数值为52.49。该方法不仅对焦精度高，有较大的对焦范围，还能保证高的计算效率。

在传统粒子群相关搜索算法 (PSO)基础上提出一种新的数字相关算法, 自适应决策粒子群优化 (ADI-PSO)相关搜索算法。 ADI-PSO综合了自适应惯性因子和决策终止判定两种特点, 使得该算法能够通过在迭代过程中不断更新惯性因子加快收敛速度, 同时能够智能判定终止与否, 因而能更快的获取准确的搜索结果。通过两组对比试验验证了 ADI-PSO算法的精度相对 N-R算法接近一致, 但搜索速度更快；粗糙散斑图下三种不同粒子群方法得到最佳适应度均值为 -0.038 6、0.888 1、0.917 6, 相较于传统 PSO、LDI-PSO, ADI-PSO运算时间均值最少, 稳定性更高, 收敛速度更快, 并能有效避免过早收敛。