Study on surface defects detection technology for precision optical element

JIANG Xiao-liang; YANG Xiao-jun; DENG Xiao-lei; LI Bai-lin; ZHAO Wen-chuan

doi:10.13873/j.1000-9787(2017)11-0025-03

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Study on surface defects detection technology for precision optical element

更新时间：2025-09-11

- Study on surface defects detection technology for precision optical element
- Vol. 36, Issue 11, Pages: 25-27+31(2017)
- 作者机构：
  
  1. 衢州学院机械工程学院
  2. 西南交通大学机械工程学院
  3. 中国科学院光电技术研究所
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-9787(2017)11-0025-03
  CLC： TH74;TP391.41
- Published：2017
- 稿件说明：
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[1]江晓亮,杨小军,邓小雷,李柏林,赵文川.精密光学元件表面疵病检测技术研究[J].传感器与微系统,2017,36(11):25-27+31.

JIANG Xiao-liang, YANG Xiao-jun, DENG Xiao-lei, et al. Study on surface defects detection technology for precision optical element[J]. 2017, 36(11): 25-27+31.
[1]江晓亮,杨小军,邓小雷,李柏林,赵文川.精密光学元件表面疵病检测技术研究[J].传感器与微系统,2017,36(11):25-27+31. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2017)11-0025-03.

JIANG Xiao-liang, YANG Xiao-jun, DENG Xiao-lei, et al. Study on surface defects detection technology for precision optical element[J]. 2017, 36(11): 25-27+31. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2017)11-0025-03.

摘要

依据光学元件表面疵病存在的对比度低、边界模糊等特性

以及现有的自动化检测算法

提出了一种基于机器视觉的数字化评价系统

解决了疵病图像获取中的相机定位、图像采集、疵病检测、图像拼接以及疵病统计等自动检测技术问题。实验结果表明:系统实现了精密光学元件表面疵病的自动化检测

能够有效分辨微米（μm）量级的疵病

具有良好的疵病识别性能。

Abstract

According to characteristics of optical element surface defect

such as low contrast

fuzzy boundaries

and the existing automatic detection algorithm

propose a digital evaluation system based on machine vision technology

which solves the problems in automatic detection such as camera localization

image acquisition

defects detection

image mosaic and defects statistics during flaw image acquiring process. Experimental results show the system can realize the automatic detection of the precision optical element surface defect and distinguish the defects of micron level effectively

it has good performance of defect recognition.

关键词

Keywords

references

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