CN106501265B - 大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化方法和系统 - Google Patents

大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化方法和系统。其中，该方法可以包括：基于暗场图像，利用Gabor滤波器，构建线段探测单元；其中，线段探测单元包括Lc、Ll和Lr，Lc表示图像中待检测像素点的灰度值之和；Ll表示与待检测像素点左侧相距wu大小的灰度值之和；Lr表示与待检测像素点右侧相距wu大小的灰度值之和；wu表示线段探测单元的宽度；根据下式对待检测像素点进行二值化：I(u,v)>T1，Lc>Ll+T2且Lc>Lr+T2；I(u,v)表示大口径光学元件表面划痕暗场图像中像素点(u,v)的灰度值；u表示像素点的横坐标；v表示像素点的纵坐标；T1表示第一阈值；T2表示第二阈值。通过采用该技术方案，解决了如何准确实现大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化提取的技术问题。

Description

大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化方法和系统
技术领域
本发明实施例涉及机器视觉检测技术领域，尤其是涉及一种大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化方法和系统。
背景技术
大口径光学元件广泛应用在各种大型光机系统中，以世界上最大的惯性约束核聚变装置-美国国家点火装置为例，其中的大口径光学元件数目需要在上千块以上，然而在生产的过程中，由于生产环境、生产工艺以及人工操作等因素的影响，难免会在光学元件表面产生各种诸如划痕等损伤。大口径光学元件表面划痕会对光机系统产生严重影响，目前基于机器视觉对表面损伤进行暗场成像检测广泛应用在大口径光学系统上。
然而一些质地较软的光学元件在研磨、抛光等加工过程中会形成较多弱浅划痕，这些划痕的深度较浅，深度一般只有几个纳米到十几纳米，这类划痕是大口径光学元件表面重要的损伤之一。通过暗场成像获得的图像中划痕边缘模糊，灰度值较低，与背景接近，存在光照不均和高频噪声干扰，导致划痕淹没在背景中，造成常规的检测算法无法完成检测。
有鉴于此，特提出本发明。
发明内容
为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决如何准确实现大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化提取的技术问题，本发明实施例提供一种大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化方法。此外，本发明实施例还提供一种大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化系统。
为了实现上述目的，一方面，提供以下技术方案：
一种大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化方法，所述方法包括：
基于所述大口径光学元件表面划痕暗场图像，利用Gabor滤波器，构建线段探测单元；其中，所述线段探测单元包括Lc、Ll和Lr，其中，所述Lc表示所述图像中待检测像素点的灰度值之和；所述Ll表示与所述待检测像素点左侧相距wu大小的灰度值之和；所述Lr表示与所述待检测像素点右侧相距wu大小的灰度值之和；所述wu表示所述线段探测单元的宽度；
根据下式对所述待检测像素点进行二值化：
I(u,v)>T1，Lc>Ll+T2且Lc>Lr+T2；
其中，所述I(u,v)表示所述大口径光学元件表面划痕暗场图像中像素点(u,v)的灰度值；所述u表示所述像素点的横坐标；所述v表示所述像素点的纵坐标；所述T1表示第一阈值；所述T2表示第二阈值。
较佳地，所述利用Gabor滤波器，构建线段探测单元具体包括：
利用所述Gabor滤波器，构建0°、45°、90°和135°方向的线段探测单元；
将所述线段探测单元的形状确定为与所述Gabor滤波器的明暗条纹一致；
将所述线段探测单元的方向确定为与所述Gabor滤波器的方向一致；
根据所述线段探测单元的宽度来确定所述线段探测单元的形状。
较佳地，所述第一阈值通过背景采样来确定。
较佳地，所述第一阈值通过背景采样来确定具体包括：
根据下式来确定所述第一阈值：
其中，所述W表示大口径光学元件表面划痕暗场子图像的宽；所述H表示所述大口径光学元件表面划痕暗场子图像的高；所述n表示水平方向背景采样的间距；所述m表示竖直方向背景采样的间距；所述n1表示水平方向背景采样点的数目；所述n2表示竖直方向背景采样点的数目；所述I表示暗场图像；所述ξ表示背景灰度的补偿值。
较佳地，所述方法还包括：
将|Lc-Ll|或|Lc-Lr|相差最大的方向确定为潜在划痕的主方向；
在所述主方向下根据下式对所述待检测像素点进行二值化：
|Ll-Lr|<T3；
其中，所述T3表示第三阈值。
较佳地，所述方法还包括：
将|Lc-Ll|或|Lc-Lr|相差最大的方向确定为潜在划痕的主方向；
在所述主方向下根据下式对所述待检测像素点进行二值化：
Ll>T4且Lr>T4；
其中，所述T4表示第四阈值。
为了实现上述目的，另一方面，还提供了以下技术方案：
一种大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化系统，所述系统包括：
构建模块，用于基于所述大口径光学元件表面划痕暗场图像，利用Gabor滤波器，构建线段探测单元；其中，所述线段探测单元包括Lc、Ll和Lr，其中，所述Lc表示所述图像中待检测像素点的灰度值之和；所述Ll表示与所述待检测像素点左侧相距wu大小的灰度值之和；所述Lr表示与所述待检测像素点右侧相距wu大小的灰度值之和；所述wu表示所述线段探测单元的宽度；
第一二值化模块，用于根据下式对所述待检测像素点进行二值化：
I(u,v)>T1，Lc>Ll+T2且Lc>Lr+T2；
其中，所述I(u,v)表示所述大口径光学元件表面划痕暗场图像中像素点(u,v)的灰度值；所述u表示所述像素点的横坐标；所述v表示所述像素点的纵坐标；所述T1表示第一阈值；所述T2表示第二阈值。
较佳地，所述构建模块具体包括：
构建单元，用于利用所述Gabor滤波器，构建0°、45°、90°和135°方向的线段探测单元；
第一确定单元，用于将所述线段探测单元的形状确定为与所述Gabor滤波器的明暗条纹一致；
第二确定单元，用于将所述线段探测单元的方向确定为与所述Gabor滤波器的方向一致；
第三确定单元，用于根据所述线段探测单元的宽度来确定所述线段探测单元的形状。
较佳地，所述系统还包括：
第一确定模块，用于将|Lc-Ll|或|Lc-Lr|相差最大的方向确定为潜在划痕的主方向；
第二二值化模块，用于在所述主方向下根据下式对所述待检测像素点进行二值化：
|Ll-Lr|<T3；
其中，所述T3表示第三阈值。
较佳地，所述系统还包括：
第二确定模块，用于将|Lc-Ll|或|Lc-Lr|相差最大的方向确定为潜在划痕的主方向；
第三二值化模块，用于在该主方向下根据下式对所述待检测像素点进行二值化：
Ll>T4且Lr>T4；
其中，所述T4表示第四阈值。
本发明实施例提供一种大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化方法和系统。其中，该方法可以包括：基于大口径光学元件表面划痕暗场图像，利用Gabor滤波器，构建线段探测单元；其中，线段探测单元包括Lc、Ll和Lr，其中，Lc表示图像中待检测像素点的灰度值之和；Ll表示与待检测像素点左侧相距wu大小的灰度值之和；Lr表示与待检测像素点右侧相距wu大小的灰度值之和；wu表示线段探测单元的宽度；根据下式对待检测像素点进行二值化：I(u,v)>T1，Lc>Ll+T2且Lc>Lr+T2；其中，I(u,v)表示大口径光学元件表面划痕暗场图像中像素点(u,v)的灰度值；u表示像素点的横坐标；v表示像素点的纵坐标；T1表示第一阈值；T2表示第二阈值。通过采用该技术方案，在一定的噪声干扰下，可以实现去掉大口径光学元件表面划痕暗场图像中引入的不均匀背景亮度干扰以及高频噪声，可以满足大口径光学元件表面各类划痕暗场图像的二值化提取，而且对各种深浅不一致的划痕具有很好的提取效果，以方便后续划痕检测。
附图说明
图1为根据本发明实施例的大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化方法的流程示意图；
图2为根据本发明实施例示出的90°方向的线段探测单元示意图；
图3为根据本发明实施例示出的0°、45°、90°和135°方向上的线段探测单元的示意图；
图4a为原始大口径光学元件表面划痕暗场图像示意图；
图4b为根据本发明实施例示出的利用本发明实施例提供的方法对图4a进行处理，得到的完整的大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化结果示意图；
图5为根据本发明实施例的大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化系统的结构示意图。
具体实施方式
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。
一种大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化方法。如图1所示，该方法可以包括：
步骤S100：基于大口径光学元件表面划痕暗场图像，利用Gabor滤波器，构建线段探测单元。其中，线段探测单元包括Lc、Ll和Lr，其中，Lc表示该图像中待检测像素点的灰度值之和；Ll表示与该待检测像素点左侧相距wu大小的灰度值之和；Lr表示与该待检测像素点右侧相距wu大小的灰度值之和；wu表示线段探测单元的宽度。
在实际应用中，由于大口径光学元件表面存在多种类型的深浅不一致的划痕，可以利用仿生视觉原理和大口径光学元件表面划痕的特点，来构建线段探测单元。
在一些可选的实施方式中，利用Gabor滤波器，构建线段探测单元具体可以包括：利用Gabor滤波器，构建0°、45°、90°和135°四个方向的线段探测单元；将线段探测单元的形状确定为与Gabor滤波器的明暗条纹一致；将线段探测单元的方向确定为与Gabor滤波器的方向一致；根据线段探测单元的宽度来确定线段探测单元的形状。
图2示例性地示出了90°方向的线段探测单元。其中，线段探测单元的中心(黑色像素点)为待检测的像素点。Lc表示待检测像素点的灰度值之和，也即当前方向下待检测像素点周围宽度范围内的灰色像素的灰度值之和。Ll表示与待检测像素点左侧相距wu大小的灰度值之和，也即当前方向下待检测像素点左侧相距宽度周围内灰色像素点的灰度值之和。Lr表示与待检测像素点右侧相距wu大小的灰度值之和，也即当前方向下待检测点右侧相距宽度范围内灰色像素的灰度值之和。wu表示线段探测单元的宽度。Lc对应Gabor滤波器的兴奋性条纹，Ll和Lr对应Gabor滤波器的平行抑制性条纹。线段探测单元的形状由其宽度决定，线段探测单元的形状与Gabor滤波器的明暗条纹一致，线段探测单元的方向与Gabor滤波器的方向一致。
图3示例性地示出了0°、45°、90°和135°四个方向上的线段探测单元，其中wu＝3。
步骤S110：根据下式对待检测像素点进行二值化：
I(u,v)>T1，Lc>Ll+T2且Lc>Lr+T2；
其中，I(u,v)表示大口径光学元件表面划痕暗场图像中像素点(u,v)的灰度值；u表示像素点的横坐标；v表示像素点的纵坐标；T1表示第一阈值；T2表示第二阈值。
在一些可选的实施方式中，在步骤S110中，第一阈值通过背景采样来确定。
具体地，第一阈值根据下式来确定：
其中，W表示大口径光学元件表面划痕暗场子图像的宽；H表示大口径光学元件表面划痕暗场子图像的高；n表示水平方向背景采样的间距；m表示竖直方向背景采样的间距；n1表示水平方向背景采样点的数目；n2表示竖直方向背景采样点的数目；I表示暗场图像；ξ表示背景灰度的补偿值，优选地，ξ＝5。
上述大口径光学元件表面划痕暗场子图像可以通过诸如相机、摄像机等图像采集装置来获取。
本发明实施例可以通过调整第二阈值T2来获取其最佳值。在实际应用中，减少T2能够增加大口径光学元件表面划痕暗场图像中划痕特征信息，反之会减少划痕信息，由此，通过调整T2可以使得获取的划痕长度和宽度完整且干扰较少。优选地，T2＝10。
在上述步骤中，本发明实施例基于大口径光学元件表面划痕的特性，确定出：I(u,v)>T1，Lc>Ll+T2且Lc>Lr+T2。其中，I(u,v)>T1表示位于划痕上的点的灰度值大于第一阈值T1，即划痕灰度值高于背景灰度值，该探测过程可以视为使用低阈值二值化；Lc>Ll+T2且Lc>Lr+T2表示位于划痕上的点满足直线特征，即划痕上的点位于兴奋性条纹上，划痕边缘位于抑制性条纹上，待检测像素点的Lc与Ll和Lr相差越大，说明待检测点及其附近区域越可能位于划痕上。
在具体实施过程中，本步骤可以对待检测像素点进行顺序检测，当I(u,v)>T1，Lc>Ll+T2且Lc>Lr+T2不满足时，结束该像素点的检测，进行下一个像素点检测，这样能加快检测速度。最后，将满足I(u,v)>T1，Lc>Ll+T2且Lc>Lr+T2的像素点标记为1，否则标记为0。由此，得到完整的大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化结果。
为了去掉不均匀背景亮度干扰，在一些可选的实施方式中，在图1所示实施例的基础上还可以包括：将|Lc-Ll|或|Lc-Lr|相差最大的方向确定为潜在划痕的主方向；在该主方向下根据下式对待检测像素点进行二值化：
|Ll-Lr|<T3；
其中，T3表示第三阈值。
本发明实施例可以通过调整第三阈值T3来获取其最佳值。在实际应用中，减少T3能够减少大口径光学元件表面划痕暗场图像中划痕宽度，反之会增加划痕宽度。由此，通过调整T3可以使得获取的划痕长度和宽度完整且干扰较少。优选地，T3＝40。
本发明实施例根据划痕的特性，得到公式|Ll-Lr|<T3，其表示了划痕左右两侧的灰度值相差不大。
作为示例，通过本实施方式可以针对0°、45°、90°和135°四个方向计算线段探测结果，将|Lc-Ll|或|Lc-Lr|相差最大的方向作为潜在划痕的主方向，然后，根据公式|Ll-Lr|<T3，使用主方向下的线段探测结果即可。
在具体实施过程中，本实施方式可以对待检测像素点进行顺序检测，当I(u,v)>T1，Lc>Ll+T2且Lc>Lr+T2，|Ll-Lr|<T3不满足时，结束该像素点的检测，进行下一个像素点检测，这样能加快检测速度。最后，将满足I(u,v)>T1，Lc>Ll+T2且Lc>Lr+T2，|Ll-Lr|<T3的像素点标记为1，否则标记为0。由此，得到完整的大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化结果。
为了去掉高频噪声，在一些可选的实施方式中，在图1所示实施例的基础上，本发明实施例提供的方法还可以进一步包括：在上述主方向下，根据下式对待检测像素点进行二值化：
Ll>T4且Lr>T4；
其中，T4表示第四阈值。
本发明实施例可以通过调整第四阈值T4来获取其最佳值。在实际应用中，减少T4能够适当增加大口径光学元件表面划痕暗场图像中划痕长度，反之会减小划痕长度。由此，通过调整T4可以使得获取的划痕长度和宽度完整且干扰较少。优选地，T4＝32。
由于弱划痕并不是标准划痕特性，往往会存在断裂或附近存在点状类型的划痕，因此亮划痕(即与背景对比度较大的划痕)左右两侧的边缘会存在一些点划痕或者噪声干扰等，灰度值会超过一定阈值，当亮划痕左右两侧的灰度值过小，接近背景值，往往当前划痕为伪划痕，例如背景光线不均匀或子图像的过渡区域等。所以，本发明实施例基于上述问题，确定Ll>T4且Lr>T4，其表示划痕左右两侧的灰度值大于一定阈值。
作为示例，通过本实施方式可以针对0°、45°、90°和135°四个方向计算线段探测结果，将|Lc-Ll|或|Lc-Lr|相差最大的方向作为潜在划痕的主方向，然后，根据公式Ll>T4且Lr>T4，使用主方向下的线段探测结果即可。
在具体实施过程中，本实施方式可以对待检测像素点进行顺序检测，当I(u,v)>T1，Lc>Ll+T2且Lc>Lr+T2，|Ll-Lr|<T3，Ll>T4且Lr>T4不满足时，结束该像素点的检测，进行下一个像素点检测，这样能加快检测速度。最后，将满足I(u,v)>T1，Lc>Ll+T2且Lc>Lr+T2，|Ll-Lr|<T3，Ll>T4且Lr>T4的像素点标记为1，否则标记为0。由此，得到完整的大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化结果。
图4a示例性地示出了原始大口径光学元件表面划痕暗场图像。其中，长椭圆图形示例性地示出了划痕所在的区域。图4b示例性地示出了利用本发明实施例提供的方法对图4a进行处理，得到的完整的大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化结果。可以看出，图4a中的浅弱划痕被完整的提取出来了。
本发明实施例针对大口径光学元件表面划痕的特性，提出了上述技术方案，可以在一定的噪声干扰下，来解决如何准确实现大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化提取的技术问题，以方便后续划痕的检测。
上述实施例中虽然将各个步骤按照上述先后次序的方式进行了描述，但是本领域技术人员可以理解，为了实现本实施例的效果，不同的步骤之间不必按照这样的次序执行，其可以同时(并行)执行或以颠倒的次序执行，这些简单的变化都在本发明的保护范围之内。
基于与上述方法实施例相同的技术构思，本发明实施例还提供一种大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化系统。如图5所示，大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化系统50可以包括：构建模块52和第一二值化模块54。其中，构建模块52用于基于大口径光学元件表面划痕暗场图像，利用Gabor滤波器，构建线段探测单元；其中，线段探测单元包括Lc、Ll和Lr，其中，Lc表示图像中待检测像素点的灰度值之和；Ll表示与待检测像素点左侧相距wu大小的灰度值之和；Lr表示与待检测像素点右侧相距wu大小的灰度值之和；wu表示线段探测单元的宽度。第一二值化模块54与构建模块52相连，用于根据下式对待检测像素点进行二值化：I(u,v)>T1，Lc>Ll+T2且Lc>Lr+T2；其中，I(u,v)表示大口径光学元件表面划痕暗场图像中像素点(u,v)的灰度值；u表示像素点的横坐标；v表示像素点的纵坐标；T1表示第一阈值；T2表示第二阈值。
在一些实施例中，上述构建模块具体可以包括：构建单元、第一确定单元、第二确定单元和第三确定单元。其中，构建单元用于利用Gabor滤波器，构建0°、45°、90°和135°方向的线段探测单元。第一确定单元用于将线段探测单元的形状确定为与Gabor滤波器的明暗条纹一致。第二确定单元用于将线段探测单元的方向确定为与Gabor滤波器的方向一致。第三确定单元用于根据线段探测单元的宽度来确定线段探测单元的形状。
在一些实施例中，上述系统还包括：第一确定模块和第二二值化模块。其中，第一确定模块用于将|Lc-Ll|或|Lc-Lr|相差最大的方向确定为潜在划痕的主方向。第二二值化模块用于在主方向下根据下式对待检测像素点进行二值化：|Ll-Lr|<T3；其中，T3表示第三阈值。
在一些实施例中，上述系统还包括：第二确定模块和第三二值化模块。其中，第二确定模块用于将|Lc-Ll|或|Lc-Lr|相差最大的方向确定为潜在划痕的主方向。第三二值化模块用于在主方向下根据下式对待检测像素点进行二值化：Ll>T4且Lr>T4；其中，T4表示第四阈值。
需要说明的是，上述实施例提供的大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化系统和方法在进行二值化时，仅以上述各功能模块或步骤的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块或步骤来完成，即将本发明实施例中的模块或者步骤再分解或者组合，也可以进一步拆分成多个子模块亦或步骤，以完成以上描述的全部或者部分功能。
术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。
需要说明的是，“横轴”、“纵轴”这些术语不是指绝对方向。换句话说，“横轴”可为任何相应轴，且“纵轴”可为不同于“横轴”的特定轴。通常，“横轴”垂直于“纵轴”。
以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有局限性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。如果本领域的普通技术人员受其启示，在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化方法，其特征在，所述方法包括：
基于所述大口径光学元件表面划痕暗场图像，利用Gabor滤波器，构建线段探测单元；其中，所述线段探测单元包括Lc、Ll和Lr，其中，所述Lc表示所述图像中待检测像素点的灰度值之和；所述Ll表示与所述待检测像素点左侧相距wu大小的灰度值之和；所述Lr表示与所述待检测像素点右侧相距wu大小的灰度值之和；所述wu表示所述线段探测单元的宽度；
根据下式对所述待检测像素点进行二值化：
I(u,v)>T1，Lc>Ll+T2且Lc>Lr+T2；
其中，所述I(u,v)表示所述大口径光学元件表面划痕暗场图像中像素点(u,v)的灰度值；所述u表示所述像素点的横坐标；所述v表示所述像素点的纵坐标；所述T1表示第一阈值；所述T2表示第二阈值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用Gabor滤波器，构建线段探测单元具体包括：
利用所述Gabor滤波器，构建0°、45°、90°和135°方向的线段探测单元；
将所述线段探测单元的形状确定为与所述Gabor滤波器的明暗条纹一致；
将所述线段探测单元的方向确定为与所述Gabor滤波器的方向一致；
根据所述线段探测单元的宽度来确定所述线段探测单元的形状。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一阈值通过背景采样来确定。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一阈值通过背景采样来确定具体包括：
根据下式来确定所述第一阈值：
其中，所述W表示大口径光学元件表面划痕暗场子图像的宽；所述H表示所述大口径光学元件表面划痕暗场子图像的高；所述n表示水平方向背景采样的间距；所述m表示竖直方向背景采样的间距；所述n1表示水平方向背景采样点的数目；所述n2表示竖直方向背景采样点的数目；所述I表示暗场图像；所述ξ表示背景灰度的补偿值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将|Lc-Ll|或|Lc-Lr|相差最大的方向确定为潜在划痕的主方向；
在所述主方向下根据下式对所述待检测像素点进行二值化：
|Ll-Lr|<T3；
其中，所述T3表示第三阈值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将|Lc-Ll|或|Lc-Lr|相差最大的方向确定为潜在划痕的主方向；
在所述主方向下根据下式对所述待检测像素点进行二值化：
Ll>T4且Lr>T4；
其中，所述T4表示第四阈值。
7.一种大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化系统，其特征在，所述系统包括：
构建模块，用于基于所述大口径光学元件表面划痕暗场图像，利用Gabor滤波器，构建线段探测单元；其中，所述线段探测单元包括Lc、Ll和Lr，其中，所述Lc表示所述图像中待检测像素点的灰度值之和；所述Ll表示与所述待检测像素点左侧相距wu大小的灰度值之和；所述Lr表示与所述待检测像素点右侧相距wu大小的灰度值之和；所述wu表示所述线段探测单元的宽度；
第一二值化模块，与所述构建模块相连，用于根据下式对所述待检测像素点进行二值化：
I(u,v)>T1，Lc>Ll+T2且Lc>Lr+T2；
其中，所述I(u,v)表示所述大口径光学元件表面划痕暗场图像中像素点(u,v)的灰度值；所述u表示所述像素点的横坐标；所述v表示所述像素点的纵坐标；所述T1表示第一阈值；所述T2表示第二阈值。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述构建模块具体包括：
构建单元，用于利用所述Gabor滤波器，构建0°、45°、90°和135°方向的线段探测单元；
第一确定单元，用于将所述线段探测单元的形状确定为与所述Gabor滤波器的明暗条纹一致；
第二确定单元，用于将所述线段探测单元的方向确定为与所述Gabor滤波器的方向一致；
第三确定单元，用于根据所述线段探测单元的宽度来确定所述线段探测单元的形状。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
第一确定模块，用于将|Lc-Ll|或|Lc-Lr|相差最大的方向确定为潜在划痕的主方向；
第二二值化模块，用于在所述主方向下根据下式对所述待检测像素点进行二值化：
|Ll-Lr|<T3；
其中，所述T3表示第三阈值。
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
第二确定模块，用于将|Lc-Ll|或|Lc-Lr|相差最大的方向确定为潜在划痕的主方向；
第三二值化模块，用于在所述主方向下根据下式对所述待检测像素点进行二值化：
Ll>T4且Lr>T4；
其中，所述T4表示第四阈值。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN110706224B (zh) * 2019-10-09 2022-02-25 中国科学院自动化研究所 基于暗场图像的光学元件弱划痕检测方法、系统和装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102930241A (zh) * 2012-08-03 2013-02-13 北京天诚盛业科技有限公司 指纹图像的处理方法和处理装置
CN103743750A (zh) * 2014-01-14 2014-04-23 中国科学院自动化研究所 一种大口径光学元件表面损伤分布图的生成方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102930241A (zh) * 2012-08-03 2013-02-13 北京天诚盛业科技有限公司 指纹图像的处理方法和处理装置
CN103743750A (zh) * 2014-01-14 2014-04-23 中国科学院自动化研究所 一种大口径光学元件表面损伤分布图的生成方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Automated Inspection Algorithm for Thick Plate Using Dual Light Switching Lighting Method;Yong-JuJeon et al;《International Scholarly and Scientific Research & Innovation》;20121231;第6卷(第12期);全文 *
基于Gabor和纹理抑制的手机配件划痕检测;宋迪等;《计算机工程》;20140930;第40卷(第9期);全文 *
基于滤波差分的双阈值弱划痕提取算法;李晨等;《强激光与粒子束》;20150731;第27卷(第7期);全文 *
精密光学元件表面洁净度成像检测系统;朱小龙等;《西南交通大学学报》;20091231;第44卷(第6期);全文 *

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