导读:本文包含了表面疵病论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:光学元件,表面疵病,散射成像,在位检测
表面疵病论文文献综述
王贵林,朱俊辉,李嘉祥,李治斌[1]（2019）在《大口径光学元件表面疵病在位检测与评价研究》一文中研究指出精密光学元件在加工过程中如果工艺控制不当,产生的划痕、麻点等疵病分布范围虽然较小,但对整个光学系统的性能影响却很大,破坏力非常强,目前的表面疵病检测仪基本上针对平面或球面光学元件进行离线检测。文章以光学加工机床为运动平台,采用暗场散射成像方法,设计多光束均匀照明系统,研究表面疵病微细特征的识别算法,实现大口径光学表面疵病的在位检测与评价;标定结果表明,表面疵病宽度偏差为2.05%,长度偏差为2.39%,满足指标要求;在此基础上针对Φ280 mm平面硅镜进行自动化在位检测,给出了不同类型疵病的统计数据,解决了离线检测中非加工时间长与多次装夹引起定位误差等问题。(本文来源于《应用光学》期刊2019年06期）
杨言若,步扬,徐静浩,王少卿,王向朝[2]（2019）在《基于光谱估计与多光谱技术的光学元件表面疵病检测》一文中研究指出为实现精密光学元件表面疵病的高效测量和精确统计,提出了一种基于光谱估计和多光谱技术的光学元件表面疵病检测方法。该方法利用光谱估计提取白光图像中不同波长的单光谱疵病图像,并合成多光谱疵病图像,然后采用优化后的OTSU(Otsu Image Segmentation Algorithm)分别对单光谱与多光谱疵病图像进行分析。基于该方法搭建了光学元件表面疵病检测装置,获得了白光照明条件下光学元件表面疵病的图像。实验结果表明,与原始白光图像相比,合成多光谱图像的疵病检出数量提升了1.85倍,疵病检出面积最大增加了6.0倍,检测效率得到明显提高。根据光学元件表面疵病的特性选取不同波长组合来生成单光谱与多光谱图像,可更加高效精确地检测出传统检测技术不易检出的疵病信息。(本文来源于《中国激光》期刊2019年09期）
唐瑞苓,宋德林,黄伟,李璐璐,耿鹏武[3]（2019）在《基于SURF的大尺寸表面疵病拼接暗场成像研究》一文中研究指出表面疵病是衡量超精密加工表面完整性的重要指标之一。暗场成像是表面疵病检测的有力手段,但由于显微镜视场有限,难以进行全域缺陷检测,不能全面评价表面质量。提出选用SURF方法对子区域图像进行特征分析,对相邻子区域图像进行配准拼接,可以获得高质量的全域暗场图像。研究表明,SURF配准拼接具有良好的鲁棒性,而且计算速度较快,可实现超精密加工表面的全域疵病检测,具有很高的实用性。(本文来源于《机电技术》期刊2019年02期）
杨飞,高爱华,刘卫国,秦文罡[4]（2019）在《高反射镜表面疵病激光散射显微成像检测》一文中研究指出反射镜表面疵病散射直接影响光学测试系统的性能、精度等多项重要指标。反射镜表面疵病的散射量可借助激光散射显微镜进行检测,为了保证整个系统的检测效率及精度要求,在硬件系统的设计上,设计显微物镜镜头、计算光斑的大小及CCD的功率谱响应;在软件系统的设计上,利用软件编写激光散射显微成像测试系统软件,能利用步进电机对反射镜表面进行扫描,同时控制图像采集卡采集图像并保存,重点研究如何快速有效地对采集到的子孔径图像进行精确配准,为后续图像的拼接处理奠定基础。通过分析整个测试系统的精度,×20倍率下能够分辨5～10μm疵病。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年04期）
陈晨,王红军,王大森,田爱玲,刘丙才[5]（2019）在《基于稀疏矩阵的光学元件表面疵病检测》一文中研究指出提出了一种基于稀疏矩阵的表面疵病快速拼接方法。该方法采用环形白光光源均匀地照射到被测元件表面,光经显微散射暗场成像系统后形成暗背景下的亮疵病图像。通过对光学元件的x,y方向进行扫描,得到子孔径拼接图像。基于稀疏矩阵和图像拼接,对子孔径图像进行快速拼接,得到全孔径疵病图像。基于最小外接矩形原理,对图像疵病进行识别和分类,最终得到7个光学元件表面疵病划痕,其最大长、宽分别为15.2110 mm和0.0297 mm;麻点有5个,其最大长、宽分别为0.1089 mm和0.0967 mm。将测量得到的划痕宽度与标准划痕宽度进行对比,得到划痕宽度的相对误差范围为-5.00%～5.50%。在此基础上,对实际的光学表面进行检测,得到光学元件表面疵病信息。(本文来源于《中国激光》期刊2019年04期）
杨言若,步扬,徐静浩,王少卿,王向朝[6]（2018）在《基于光谱估计的光学元件表面疵病检测》一文中研究指出光学元件经抛光加工后元件表面尚存在有麻点、划痕等疵病。在精密光学系统中,光学元件表面疵病引起衍射而产生噪声光斑,使系统精度降低。同时表面疵病还会吸收大量光能量,产生热应力,使光学元件表面甚至整个光学系统遭受破坏。因此,光学元件表面疵病的检测是精密光学元件应用的前提。目前主要的表面检测方法为基于白光照明和传统光学显微成像术的暗场成像法,该方法使用黑白CCD为成像装置、白光作为照明光源对疵病进行检测,疵病的细节信息容(本文来源于《第十七届全国光学测试学术交流会摘要集》期刊2018-08-20）
王玄洋,陈光[7]（2018）在《超光滑光学元件表面疵病检测与控制》一文中研究指出零件表面形貌是工件在不同加工过程中形成的结果。通过对表面疵病宏观与微观形貌研究,以实现对加工过程中产生疵病源头准确定位与控制。依据超光滑表面疵病特点,提出了有针对性的疵病两步测量法,设计了激光辅助显微镜检测设备检测疵病的形状、位置及方向等宏观特征;再采用白光干涉仪和原子力显微镜对这一疵病进行了深入的微观形貌检测,实现了对最大深度0.1μm疵病的检测。两步测量法可以有效地控制并检测超光滑表面的疵病。(本文来源于《光学与光电技术》期刊2018年04期）
杨荟琦,李显凌[8]（2018）在《光学元件表面疵病检测仪的精度建模及预测》一文中研究指出为了对疵病检测仪的精度进行预测并对设计方案的合理性进行验证,基于多体系统理论对疵病检测仪机械运动机构进行了精度建模。用低序体阵列和拓扑结构描述了疵病检测仪的结构特点,提出了疵病检测仪的精度模型,针对光学系统的要求进行了误差分离。基于该精度模型,以典型光学元件为例提出了误差补偿的计算流程,对疵病检测仪的精度进行预测。预测结果表明,光学探头的成像点与待测点沿光学探头光轴方向误差最大值为3.0μm,满足光学探头景深20μm的检测要求,同时光学探头成像点与光学元件待测点垂直于光轴方向误差及光学探头光轴与光学元件待测点处表面法向的夹角均在设计指标内。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2018年06期）
卢国平[9]（2018）在《大口径曲面光学元件检测系统及表面疵病图像处理研究》一文中研究指出在激光辐照下熔石英曲面光学元件的表面极易产生疵病,如不及时进行修复,表面疵病尺寸将呈指数倍增长。因此,需对熔石英曲面光学元件进行离线检测修复。由于熔石英表面疵病数量多、尺寸小,需采用高分辨率相机对其进行快速扫描,并对获取的疵病图像进行处理以获得疵病信息。本课题将基于已搭建的多自由度熔石英光学元件定位平台,开发曲面光学元件暗场检测系统及表面疵病识别算法,使其能够实现对曲面元件表面疵病的准确、有效检测。首先从检测原理、扫描路径和图像处理叁个方面分析并设计了曲面光学元件表面疵病检测系统的总体方案,设计了线阵光源最佳入射角,线阵CCD的有效作用长度和改进的LASNR阈值分割算法等方法来解决系统开发中的关键问题。对图像疵病定位误差进行了分析,通过实验计算出全口径拼接中像素错位个数,提出单应性变换矩阵解决线阵CCD与机床Y轴夹角误差引入的像素错位问题,从而实现图像全口径无错位拼接,提升了疵病的定位精度。为解决曲面光学元件表面疵病暗场扫描中由于线阵相机景深较小和曲面表面坡度较大使相机不能实时聚焦元件表面的问题。首先通过明场相机识别标定点,得到光学元件表面理想方程,采用最小二乘法计算出误差旋转矩阵,对光学元件理想曲面方程进行误差补偿得到曲面元件表面实际几何方程。结合曲面实际方程对Z轴进行随动控制,保障线阵相机在全口径扫描过程中实时对焦。为使系统对曲面光学元件表面暗场扫描更加高效设计了明场视野疵病定位、全口径图片拼接等功能。实现了大口径曲面光学元件表面疵病的全口径高效采集。为解决熔石英曲面光学元件表面疵病暗场采集图像由于表面曲率变化导致的图像背景波动大、背景与目标混迭的特征。提出了高斯滤波、顶帽变换对图像进行预处理,采用改进的LASNR算法对图像进行二值化处理,实现了图像疵病信息快速、有效提取;并对采集到的暗场疵病图像进行叁维重构,获得疵病在曲面元件表面上的实际位置、全口径分布和形状大小。本文所设计的曲面元件暗场检测系统包含暗场采集图片,疵病信息准确、有效提取,元件表面疵病信息叁维重构等关键功能,可检测尺寸为10μm以上的疵病信息,为表面疵病修复提供技术支持。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
卢伟家[10]（2018）在《球面光学表面疵病检测算法研究》一文中研究指出在球面光学表面疵病检测方法中,显微暗场疵病散射检测方法是当前的一个研究热点,其中图像处理算法是这种疵病检测方法的重要环节,也是决定检测速度和精度的关键。本文按照球面光学元件表面疵病的检测要求,以显微暗场疵病散射检测方法为研究基础,对疵病检测过程中所用到的图像处理算法进行研究,主要内容如下:一、根据球面光学表面疵病的检测原理和检测方法,完成了球面光学表面疵病检测算法的总体方案设计。根据子图像中疵病位置的特性,使用子图像分类算法,实现了子图像的分类。二、研究了疵病图像配准算法,对基于图像灰度的配准算法进行了改进,将图像的边缘特征作为模板的搜索路径,以相关性最大的像素点作为配准位置。同时将一种单尺度的Harris-SIFT算法用于旋转后图像的配准,该算法是把Harris特征点检测算法与SIFT描述算子相结合,剔除了传统DoG-SIFT算法的多尺度性。详细介绍了图像合成所用到的算法,并对图像插值算法进行比对和仿真实验,确定了适用于疵病图像的插值算法。叁、对疵病信息提取进行研究,通过虑噪仿真实验比对,证明了中值滤波可有效去除疵病图像中的噪点,同时本文结合Canny边缘检测算法和Otsu阈值法实现了图像二值化,该方法有效避免了疵病的断裂现象。随后利用最小外接矩形算法,完成了图像中疵病类型的分类以及疵病评价信息的提取。四、根据待测球面光学元件的几何特征,完成了对CCD相机、镜头、照明光源和摆动移动平台等主要器件的选择,同时使用电子显微镜完成了像素的标定。利用选定的器件搭建光学实验平台,并对球面光学元件表面的疵病进行检测,运用本文提出的算法完成了疵病信息的提取和统计。(本文来源于《西安工业大学》期刊2018-05-21）
表面疵病论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为实现精密光学元件表面疵病的高效测量和精确统计,提出了一种基于光谱估计和多光谱技术的光学元件表面疵病检测方法。该方法利用光谱估计提取白光图像中不同波长的单光谱疵病图像,并合成多光谱疵病图像,然后采用优化后的OTSU(Otsu Image Segmentation Algorithm)分别对单光谱与多光谱疵病图像进行分析。基于该方法搭建了光学元件表面疵病检测装置,获得了白光照明条件下光学元件表面疵病的图像。实验结果表明,与原始白光图像相比,合成多光谱图像的疵病检出数量提升了1.85倍,疵病检出面积最大增加了6.0倍,检测效率得到明显提高。根据光学元件表面疵病的特性选取不同波长组合来生成单光谱与多光谱图像,可更加高效精确地检测出传统检测技术不易检出的疵病信息。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
表面疵病论文参考文献
[1].王贵林,朱俊辉,李嘉祥,李治斌.大口径光学元件表面疵病在位检测与评价研究[J].应用光学.2019
[2].杨言若,步扬,徐静浩,王少卿,王向朝.基于光谱估计与多光谱技术的光学元件表面疵病检测[J].中国激光.2019
[3].唐瑞苓,宋德林,黄伟,李璐璐,耿鹏武.基于SURF的大尺寸表面疵病拼接暗场成像研究[J].机电技术.2019
[4].杨飞,高爱华,刘卫国,秦文罡.高反射镜表面疵病激光散射显微成像检测[J].电子测量技术.2019
[5].陈晨,王红军,王大森,田爱玲,刘丙才.基于稀疏矩阵的光学元件表面疵病检测[J].中国激光.2019
[6].杨言若,步扬,徐静浩,王少卿,王向朝.基于光谱估计的光学元件表面疵病检测[C].第十七届全国光学测试学术交流会摘要集.2018
[7].王玄洋,陈光.超光滑光学元件表面疵病检测与控制[J].光学与光电技术.2018
[8].杨荟琦,李显凌.光学元件表面疵病检测仪的精度建模及预测[J].机械设计与制造.2018
[9].卢国平.大口径曲面光学元件检测系统及表面疵病图像处理研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[10].卢伟家.球面光学表面疵病检测算法研究[D].西安工业大学.2018