【摘 要】
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随着科技的进步,光学仪器在人们的生产生活中越来越重要。光学玻璃作为光学仪器中不可或缺的一环,其表面疵病对光学仪器的影响显著,因此对光学玻璃表面的疵病检测十分必要。目前主要通过人工法检测光学玻璃表面,不利于光学玻璃的大规模生产与检测,因此需要进一步研究光学玻璃表面疵病的参数化检测方法。本文采用线扫描技术获取光学玻璃表面图像,基于Open CV视觉库设计检测算法,实现了光学玻璃表面擦痕、麻点以及脱膜疵
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随着科技的进步,光学仪器在人们的生产生活中越来越重要。光学玻璃作为光学仪器中不可或缺的一环,其表面疵病对光学仪器的影响显著,因此对光学玻璃表面的疵病检测十分必要。目前主要通过人工法检测光学玻璃表面,不利于光学玻璃的大规模生产与检测,因此需要进一步研究光学玻璃表面疵病的参数化检测方法。本文采用线扫描技术获取光学玻璃表面图像,基于Open CV视觉库设计检测算法,实现了光学玻璃表面擦痕、麻点以及脱膜疵病的参数化检测,主要研究内容包括:（1）提出了一种光学平板玻璃表面轻擦痕边缘提取及其微分检测算法。首先,基于Canny算子识别轻擦痕边缘;然后,采用Hough变换算法消除虚假边缘,实现擦痕边缘分割;最后,针对弯曲的擦痕,采取基于改进的MER算法对其微分后获取擦痕参数,实现擦痕参数化检测。（2）提出了一种光学平板玻璃表面细麻点改进的Do G斑点检测算法。首先,采用线性变换增强麻点特征;然后,基于Do G斑点检测算法获得麻点增强区域;最后,采用灰度加权算法对增强区域收缩,实现麻点参数化检测。（3）提出了一种光学镜片表面脱模调制/解调检测法。首先,使用水平的光栅条纹调制脱膜疵病;然后,采用单向微分算法解调,分离脱膜疵病与背景光栅条纹;最后,采用OTSU算法筛选并提取脱膜疵病,实现对脱膜的参数化检测。论文设计并搭建了检测系统,对给定光学玻璃样品进行参数化检测,实验结果表明该检测系统具有准确性与可行性。
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