【摘 要】
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为实现高功率激光驱动器中大口径光学元件表面疵病的低漏检率识别,针对微弱疵病的低信噪比特点,提出了改进的局部信号强度比自适应检测算法。利用信号图像中疵病与邻域非疵病
【机 构】
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中国科学院上海光学精密机械研究所高功率激光物理重点实验室; 中国科学院大学;
【基金项目】
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中国科学院高功率激光物理重点实验室基金(CXJJ-16S040)
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为实现高功率激光驱动器中大口径光学元件表面疵病的低漏检率识别,针对微弱疵病的低信噪比特点,提出了改进的局部信号强度比自适应检测算法。利用信号图像中疵病与邻域非疵病区域的信号强度差异,构造了一类滤波模板对信号图像进行自适应局域增强,可有效提高疵病信号强度值和显著增强信号图像的疵病信噪比。对种子图像进行种子点的筛选与自适应区域生长,并进行精确提取完成损伤区域的完整分割。改进后的局部信号强度比算法能有效识别低信噪比微弱疵病,在全内反射暗场侧向照明成像条件下,可识别出约30μm的疵病坏点。与现有的局部信号强度比算法相比具有更低的漏检率,结果表明等价圆直径在50μm以上的损伤点的漏检率低于0.4%。
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