基于機(jī)器視覺(jué)的高功率激光裝置光學(xué)元件表面缺陷檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、慣性約束聚變(Inertial Confinement Fusion，ICF)是實(shí)現(xiàn)可控聚變反應(yīng)以解決日益逼近的能源危機(jī)的有效途徑，加之其在國(guó)防軍事上的重大意義已經(jīng)稱(chēng)為當(dāng)今重要的科研領(lǐng)域。高功率固體激光驅(qū)動(dòng)器作為最有可能實(shí)現(xiàn)ICF的驅(qū)動(dòng)裝置一直是研究的熱點(diǎn)，目前為止，美、中、法、英、日等國(guó)已先后建立二十多座高功率固體激光裝置用于ICF的研究。中國(guó)目前建設(shè)的神光-Ⅲ主機(jī)是一個(gè)龐大的高功率固體激光裝置，由數(shù)量眾多的光學(xué)元件和機(jī)電部件組成，其

2、負(fù)載能力是裝置的一項(xiàng)非常重要的指標(biāo)。研究表明，光學(xué)元件的表面缺陷是影響高功率固體激光裝置負(fù)載能力的重要因素之一。
　　 準(zhǔn)確快速的獲得光學(xué)元件表面缺陷信息并對(duì)之進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)是當(dāng)務(wù)之急，然而，當(dāng)前存在的多種技術(shù)方法存在各種各樣的局限和不足，如檢測(cè)口徑小、檢測(cè)效率低、檢測(cè)精度不高、操作不便、價(jià)格昂貴和功能單一等。本文依托NSAF聯(lián)合基金和中國(guó)工程物理研究院神光-Ⅲ專(zhuān)項(xiàng)基金項(xiàng)目，針對(duì)大口徑精密光學(xué)元件快速無(wú)損檢測(cè)的技術(shù)要求，結(jié)合國(guó)內(nèi)外

3、各種表面缺陷檢測(cè)技術(shù)的技術(shù)發(fā)展方向，確立了特種龍門(mén)立式掃描裝置+計(jì)算機(jī)圖像處理工作站的光學(xué)元件表面缺陷的檢測(cè)方案，并對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究。
　　 針對(duì)光學(xué)元件實(shí)際應(yīng)用狀況，首先界定了研究范圍。在總結(jié)和分析現(xiàn)有檢測(cè)系統(tǒng)研究狀況的基礎(chǔ)上，提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)的無(wú)損檢測(cè)方案，設(shè)計(jì)了光學(xué)元件表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)，從整體上劃分了功能模塊，提出了各個(gè)模塊具體的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)方案。采用高強(qiáng)度合金設(shè)計(jì)了龍門(mén)式大尺寸的三維運(yùn)動(dòng)控制平臺(tái)和

4、央持架，選用多細(xì)分驅(qū)動(dòng)器對(duì)步進(jìn)電機(jī)進(jìn)行精密控制，采用高精度光柵尺實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)的閉環(huán)控制，同時(shí)設(shè)計(jì)了最佳采集方式。為解決線陣CCD高速運(yùn)動(dòng)下照明問(wèn)題，選用鹵素?zé)糇鳛楣庠?，并設(shè)計(jì)了隨動(dòng)可調(diào)照明機(jī)構(gòu)，通過(guò)對(duì)照明方式的比較和對(duì)比，具有亮度高和均勻性好的特點(diǎn)。確定采用暗場(chǎng)照明方式，經(jīng)過(guò)試驗(yàn)得出了最佳照明入射角為30度左右。為解決大口徑光學(xué)元件圖像處理和存儲(chǔ)困難的問(wèn)題，經(jīng)研究和實(shí)驗(yàn)確定了數(shù)據(jù)量較少且失真較少的存儲(chǔ)方式，節(jié)省了近90％的存儲(chǔ)空間。實(shí)驗(yàn)測(cè)

5、試表明，檢測(cè)儀器能夠在25分鐘完成最大口徑光學(xué)元件檢測(cè)并給出評(píng)價(jià)結(jié)果，針對(duì)劃痕和麻點(diǎn)的測(cè)量誤差在10％。
　　 圖像處理技術(shù)的目的是為了將缺陷從圖像中檢測(cè)出并分割出來(lái)，論文以表面疵病圖像處理過(guò)程為主線，研究了圖像增強(qiáng)、圖像分割和邊緣提取算法。首先，針對(duì)光學(xué)元件圖像存在的灰度不均等問(wèn)題對(duì)圖像進(jìn)行了預(yù)處理。然后，分析了幾種閾值分割方法，提出了一種基于OTSU和二維最大熵分割算法的自適應(yīng)閾值分割算法，該方法注重實(shí)時(shí)性又照顧了分割精度，

6、實(shí)驗(yàn)證明能較好實(shí)現(xiàn)缺陷圖像的分割。最后，針對(duì)復(fù)雜背景下檢測(cè)特點(diǎn)，采用了一套綜合的處理方法，實(shí)現(xiàn)了表面缺陷的合理分割。利用Canny算子檢測(cè)顆粒邊緣，采用格雷厄姆法構(gòu)造凸殼，形成單個(gè)缺陷的局部封閉區(qū)域，同時(shí)利用形態(tài)學(xué)進(jìn)行處理，在閉合區(qū)域內(nèi)用閾值分割得到缺陷圖像，從而動(dòng)態(tài)地利用不同的閾值分割出缺陷的圖像。
　　 表面缺陷圖像特征的提取和選擇對(duì)缺陷分類(lèi)器的正常工作與否至關(guān)重要，論文對(duì)光學(xué)元件表面缺陷的特征提取和選擇方法進(jìn)行了研究。首先

7、，針對(duì)光學(xué)元件各種表面缺陷的實(shí)際特點(diǎn)，分析并提取了缺陷圖像的幾何特征參數(shù)、灰度特征參數(shù)、紋理特征參數(shù)和不變矩特征參數(shù)共計(jì)20多種，實(shí)現(xiàn)了在特征空間對(duì)常見(jiàn)表面缺陷的準(zhǔn)確描述。然后分析了主分量分析法和獨(dú)立成分分析法的特點(diǎn)和區(qū)別，最后選用主分量分析法對(duì)所提取的特征參數(shù)進(jìn)行降維，濾除了冗余特征信息，減少了分類(lèi)器輸入?yún)?shù)的規(guī)模，提高了分類(lèi)器的分類(lèi)效率。
　　 針對(duì)光學(xué)元件表面缺陷樣本少的特點(diǎn)，在分析各種分類(lèi)器優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，選用了支持向量

8、機(jī)的方法。針對(duì)光學(xué)元件表面缺陷識(shí)別是一個(gè)多類(lèi)多分問(wèn)題，研究了基于支持向量機(jī)的多類(lèi)多分技術(shù)，提出了一種基于二叉樹(shù)分級(jí)支持向量機(jī)表面缺陷多類(lèi)多分結(jié)構(gòu)，在每一級(jí)根據(jù)要分對(duì)象特點(diǎn)選用區(qū)分性強(qiáng)的特征參數(shù)進(jìn)行分類(lèi)在樣本有限的情況下，分類(lèi)的平均正確率為92.2％，其中劃痕與其它類(lèi)表面缺陷容易區(qū)分，麻點(diǎn)與灰塵識(shí)別率相對(duì)較低。
　　 本文對(duì)光學(xué)元件表面缺陷檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了研究，所研制的檢測(cè)儀器已經(jīng)通過(guò)了中國(guó)工程物理研究院驗(yàn)收并已投入使用，提出的系統(tǒng)