【摘 要】
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近年来,对光学元件表面疵病进行检测的传统办法均是采用人工方式。为了提高产品表面质量管控水平,并满足生产对自动化、信息化的要求,探索和研究基于机器视觉的检测方法具有重大意义。本论文以光学系统中最常见的圆形光学镜片为研究对象。主要完成了对光学镜片的破边检测和对表面划痕与麻点的检测和分类。首先对疵病检测系统做了总体设计,主要包括硬件和软件两个部分。结合图像处理的实际需求完成了硬件选型,以合理的布局保证图
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近年来,对光学元件表面疵病进行检测的传统办法均是采用人工方式。为了提高产品表面质量管控水平,并满足生产对自动化、信息化的要求,探索和研究基于机器视觉的检测方法具有重大意义。本论文以光学系统中最常见的圆形光学镜片为研究对象。主要完成了对光学镜片的破边检测和对表面划痕与麻点的检测和分类。首先对疵病检测系统做了总体设计,主要包括硬件和软件两个部分。结合图像处理的实际需求完成了硬件选型,以合理的布局保证图像采集系统的稳定性,并简要介绍了系统的软件处理流程。其次详细介绍了光学镜片的破边检测流程。主要包括圆形检测以及边缘检测,并结合镜片自身特性对圆形检测和边缘检测方法做出了一些改进,能够去除镜片内部细节的干扰,只保留镜片的外部边缘轮廓。最后是对表面划痕和麻点疵病的检测和分类。主要包含图像增强、滤波去噪、ROI区域选取、疵病分割以及疵病分类等步骤。通过将自适应阈值操作与形态学操作相结合,克服了自适应阈值分割法在图像内部存在多种灰度差异时会检测出灰度间边界信息的缺点。运用本文研究和探讨的相关算法及处理流程,对不同的存在疵病的光学镜片进行图像处理和检测分类,取得了较好的效果,基本达到了预期的目标,为后续的检测设备工程化实现打下了较好的基础。
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