基于显微视觉的微球质量检测与筛选方法研究

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直径几十到几百微米的微球在激光核聚变、光子学、医学等领域有着广泛的应用。微球的几何参数和耐压性能是重要的质量指标,需要严格控制。目前对微球的质量检测主要依靠人工完成,检测精度和效率较低。在对合格微球的筛选过程中,传统的真空吸附和机械手夹持易对微球的表面造成损伤。本文提出了基于显微视觉的微球质量检测和筛选方法,可提高微球质量检测精度和效率,保证微球筛选的无损性。针对微球的质量检测,利用显微视觉技术,对微球的半径、圆度、缺陷、粘连情况等几何参数和耐压性能进行自动检测。在利用Canny算法获得边缘图像后,通过梯度Hough变换进行圆检测,并设计兴趣区域完成图像分割。提取微球轮廓后进行最小二乘椭圆拟合,获得微球几何参数。对于微球的耐压性能检测,采用基于Hu不变矩的图像匹配算法,将加压过程中的微球显微图像与加压前的图像进行匹配,实现微球失效的自动判别。针对微球的柔顺筛选,在疏水的操作工具上通过滴状冷凝形成稳定液滴后,利用液桥力对微球进行操作。借助显微视觉,提取液桥的轮廓,通过求解YoungLaplace方程测量液桥力,实现筛选过程中基于视觉的力反馈。此外,设计了微球柔顺筛选的视觉伺服控制系统,利用金字塔Lucas-Kanade光流法进行操作工具的跟踪,提供位置反馈。采用标准化方差作为聚焦评价函数,实现对操作工具的自动聚焦。最后,为克服微球与操作工具之间的粘着力,采用了基于压电陶瓷振动的主动释放策略。为了验证基于显微视觉的微球质量检测和筛选方法的效果,搭建了实验平台,开展了相应的实验研究。在微球几何参数检测实验中,实现100%的微球识别率,检测速率达到每分钟100个,半径检测平均误差为4.7μm,并根据圆度和表面缺陷完成了对微球的分类。在微球耐压性能自动测量实验中,实现了全部微球失效的正确识别和失效瞬间压力值的自动记录。在微球柔顺筛选实验中,实现了对直径200-800μm微球的液桥力操作,液桥力视觉检测的平均误差为1.53μN,视觉伺服的平均位置误差约为8像素。实验结果验证了基于显微视觉的微球质量检测和筛选方法的可靠性和准确性,通过对检测合格微球的柔顺筛选可有效保证核聚变靶丸的性能。
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