西安工业大学光电工程学院, 陕西 西安 710021
为了研究精密光学元件表面微弱疵病的散射特性, 基于矢量散射理论和双向反射分布函数, 建立了光学表面微弱疵病的散射理论模型。通过仿真计算了双向反射分布函数随散射角的变化情况, 分析了入射角度、入射光波长以及疵病自身尺寸等因素对疵病散射光特性的影响。基于仿真数据分析, 针对光源参数对散射特性的影响进行仿真分析, 为使用暗场成像法进行精密表面疵病检测的系统参数选择提供理论参考, 疵病检测入射角范围为30°~50°最佳; 在可见光范围内时, 380~500 nm的波长范围更有利于疵病检测。另外还通过研究疵病尺寸发生改变时散射场变化的规律, 为分辨疵病的形状大小等信息提供了参考依据。
双向反射分布函数 矢量散射 表面疵病 散射特性 显微暗场成像 BRDF vector scattering surface defect scattering characteristics microscopic dark field imaging
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提出了一种提高夏克-哈特曼波前传感器光斑质心的定位精度算法, 分析了光斑质心的探测误差, 采用与光斑尺寸匹配的探测窗口及插值法提高了图像的分辨率, 并使用二阶矩算法计算了质心位置。采用该算法对含有噪声的光斑图进行图像处理与计算, 并给出了待测件的波前重构示意图。结果表明, 相对于传统算法, 该算法将质心的探测精度提高了约0.8倍。
测量 探测器 夏克-哈特曼波前传感器 光斑质心 质心探测误差 算法 激光与光电子学进展
2017, 54(8): 081201
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基于机器视觉技术,采用平行光投影获取光学元件轮廓图像,通过行扫描提取目标,使用最小二乘线性回归边缘检测方法,将直线边缘定位精度达到亚像素级别,使测量精度达到微米级。实验结果表明,采用机器视觉的非接触测量方法可以实现对光学元件外径的快速准确测量。
机器视觉 目标提取 亚像素边缘检测 machine vision target extraction sub-pixel edge detection
1 陕西华星电子集团有限公司,陕西 咸阳712099
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随着光学元件的广泛应用,对光学元件面形检测提出了更严格的要求。目前常用的检测光学元件面形的方法有数字刀口检测技术和干涉检测技术,比较这两种方法的检测原理及优缺点,提出了一种适用于工厂在线检测的三维检测方法——投影检测技术。用该方法的检测原理和关键技术对光学元件进行实验验证,证明了投影检测技术这一新方法具有实际应用价值。
面形检测 数字刀口检测技术 干涉检测技术 投影检测技术 surface characterization inspection digital edge detection technology interference detection technology projection detection technology
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特征点匹配在图像检索、三维测量、模式识别等技术中起着重要的作用。使用MATLAB软件剪切图像并细化线结构光光线条纹。经理论分析SURF算法优缺点,提出了一种基于SURF算法特征点提取的改进算法。用C语言编写改进后的特征提取算法,通过MATLAB软件实验对比两种算法的特征点提取结果并且编写程序实现后期的特征匹配。实验表明:该算法基本满足双目视觉立体匹配的要求,对于线结构光三维测量技术具有重要的理论意义和实用价值。
结构光 双目视觉 立体匹配算法 structured light binocular vision stereo matching algorithm
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针对球面光学元件的特点,以及自动检测的需要,提出了环形扫描的检测方法。设计了扫描方案并搭建了实验平台,分析了扫描速度对图像拼接的影响,以及所选光源数目对成像质量的影响。通过实验证明:对口径为20 mm,曲率半径为50 mm的透镜选取40 mm/s的扫描速度,以及三个LED光源照明,可以达到检测的要求。通过GUI参数界面的编写,可以很好地解决不同曲率半径及口径的检测问题。
球面光学元件 自动检测 环形扫描 Spherical optical element automatic detection circular scan
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为了在线检测光学元件面形, 介绍一种基于线结构光扫描测量和立体视觉测量相结合的三维检测方法, 目前这种方法多用于检测高反射率的物体, 因此将该方法运用于检测光学元件面形是一种新的尝试。实验的三维重建算法是通过MATLAB和VC++软件共同编写程序实现的, 实验结果表明, 将这种方法运用于检测光学元件是可以真实还原光学元件三维外貌特性的, 所以它的研究具有可行性和研究价值。
面形检测 线结构光 立体视觉 三维重建 surface characterization inspection line structure light solid vision 3D reconstruction
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针对现有球面光学元件表面疵病检测技术研究较少的情况, 根据疵病对光的散射特性, 提出了一种基于机器视觉技术检测球面光学元件表面疵病的方法。实验分析了光照角度、光强大小和球面光学元件曲率半径对疵病散射光成像质量的影响。并对口径为Φ14 mm, 曲率半径为13 mm的球面光学元件表面进行了检测, 实验表明, 该技术对元件样品上10 μm以下的表面疵病可进行有效的检测。
球面光学元件 表面疵病 散射光 机器视觉 spherical optical element surface defect disease scattering light machine vision
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颗粒测试在工业生产和科学研究中涉及的领域非常广泛,常用的颗粒粒度及其分布的测试方法是激光粒度测试法，其具有测试精度高、测量速度快、重复性好和可测粒径范围宽等突出优点。CCD传感器有灵敏度高、分辨率高、噪声小和较大的动态范围等优点，其作为激光粒度仪的探测器提高光强分辨率的应用已经很普遍了。为提高测量精度，通过对CCD传感技术的研究，应用图像处理的方法来设计光电探测器，搭建了基于米氏散射原理的激光粒度测试系统。实验结果表明,用CCD传感器采集光散射图像，再对图像进行处理，D50与D10误差在6%之内,D90误差在1%之内,降低了测量的重复误差。
粒度分布 米氏散射理论 激光粒度测试 CCD传感器 particle size distribution Mie scattering theory laser particle size distribution test CCD sensor
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在测量微粒系统的散射光强角分布中计算微粒系统的粒径分布,属于典型的反演问题。反演算法一直是激光粒度仪的关键和难点。介绍了基于米氏散射理论的粒度测试,对其求解方法进行了详细分析。针对独立模式算法不需要预先指定粒径分布函数的形式就可获得真实粒度分布,提出了一种改进的独立模式粒度反演算法,并对算法的性能进行了理论分析和实验论证。实验结果表明,所提出的算法有效地提高了测量精度,降低了测量的重复误差。
激光粒度仪 米氏散射理论 激光粒度测试 反演算法 laser particle sizer Mie scattering theory laser particle size distribution test inversion algorithm
