表面缺陷檢測中姿態(tài)自動化調整及圖像校準技術研究.pdf

1、本文在詳細介紹了現(xiàn)有精密光學元件表面缺陷檢測系統(tǒng)的前提下，提出了系統(tǒng)待測元件姿態(tài)自動化調整以及圖像校準的改進方案，令系統(tǒng)可適用于大規(guī)模自動化流水線缺陷檢測。該方案通過對儀器調平機構、圖像采集算法的改進，以及對部分圖像灰度不均勻問題的解決方案，使得其擁有樣品表面自動調平的能力以及可以使用最大幅面的工業(yè)CCD相機，并可以排除圖像背景不均勻對于缺陷信號提取的影響，這顯著的提高了缺陷檢測系統(tǒng)的檢測效率和檢測速度。改進后，系統(tǒng)不光在整體性能上得到

2、了較大的提升，并且更加適用于需要對工業(yè)大規(guī)模大批量生產的各類平面光學元件進行表面缺陷檢測的實際使用情況。
　　在姿態(tài)調整方面，分析了精密光學元件表面缺陷數(shù)字化檢測系統(tǒng)原有的基于機械扭轉的手動調平方案的不足，提出了利用圖像采集系統(tǒng)中主成像CCD實現(xiàn)調焦測距功能以及步進電機控制夾具三點調平的自動調平方案。通過重新設計整個夾持與調平系統(tǒng)，建立自動化控制方案，以及包括硬件控制和數(shù)字圖像處理的軟件，實現(xiàn)了光學元件表面自動調平的功能。并極大的

3、提高了缺陷檢測準備階段的速度以及整體的檢測效率。并在后期的優(yōu)化以及待測元件定制改進方案之后，可以做到實時調平，即放即檢。
　　在圖像采集算法方面，分析了原有使用大幅面CCD相機采集圖像時，一直存在的問題，并基于導致該問題的原因，提出了大幅面雙通道CCD圖像灰度差異的調整算法。該算法分析了圖像灰度差異特點，建立了灰度矩陣模型，提出了一種能自適應調節(jié)雙通道CCD灰度的方法。實驗證明，利用該算法可以將圖像平均灰度差異從3.64降低到0.

4、70，有效解決了使用大幅面雙通道CCD相機采集圖像而導致的問題，使系統(tǒng)可以通過使用更大幅面的CCD相機顯著提高缺陷檢測系統(tǒng)的檢測速度。
　　在圖像背景不均勻方面，面對實際使用中遇到的由于光照不均勻而導致的圖像背景灰度不均勻及光源重影的問題，在了解了國內外常見的非均勻光照圖像校正算法之后，認真研究與分析本系統(tǒng)中問題圖像背景不均勻的特點，采用了最適合的背景估計法，能有效解決該類問題。實驗結果顯示，圖像背景不均勻問題基本解決，拼接圖拼接