CN106706644A - 一种镜片疵病的检测方法 - Google Patents
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Abstract
一种镜片疵病的检测方法，包括以下步骤，其特征在于：1）、采用光栅对背光源进行调制，可增强镜片表面疵病与完好区域的对比度；2）、通过直线丝杠滑台带动光栅运动，通过对镜片图像采集两次即可采集镜片所有位置的明、暗场图像；3）、检测过程中，镜片与相机之间相对位置不发生改变，根据图像保序性原则对所采集的两幅图像中的明、暗场进行拼接；4）、在暗场图像中，通过灰度阈值分割方式提取灰度值高于暗场条纹区域；5）、在明场图像中，通过灰度阈值分割方式提取灰度值低于暗场条纹区域，并连接同线和八邻域内的特征点，综合灰度和形态特征将疵病点进行分类。本发明，可实现对镜片疵病的在线检测以及信息的实时处理与共享。
Description
技术领域
本发明涉及一种镜片疵病的检测方法，属于光学领域。
背景技术
目前，镜片疵病检测依然全部采用人工检测的方式完成，而人工检测很大程度上依赖于检测人员的经验和技术，且易受主观因素、个体差异等因素影响，误检率较高。专利号为201310543428.6和201310543198.3的发明专利均对镜片视觉检测系统进行了深入研究，但未提及镜片疵病的自动检测系统。
发明内容
针对人工检测存在的不足，本发明的目的在于提供一种镜片疵病的检测方法，用于提高检测准确率和效率，为镜片在线检测提供基础。
本发明的一种镜片疵病的检测方法技术方案为：
1）、采用光栅对背光源进行调制，可增强镜片表面疵病与完好区域的对比度；
2）、通过直线丝杠滑台带动光栅运动，其移动距离与光栅条纹间隔相等，通过对镜片图像采集两次即可采集镜片所有位置的明、暗场图像；
3）、检测过程中，镜片与相机之间相对位置不发生改变，根据图像保序性原则对所采集的两幅图像中的明、暗场进行拼接；
4）、在暗场图像中，通过灰度阈值分割方式提取灰度值高于暗场条纹区域，所提取的疵病主要包括基片点、加硬点、亮斑、气泡、划伤等缺陷，并连接同线和八邻域内的特征点，综合灰度和形态特征将疵病点进行分类；
5）、在明场图像中，通过灰度阈值分割方式提取灰度值低于暗场条纹区域，所提取的疵病主要包括点颗粒、杂质等缺陷，并连接同线和八邻域内的特征点，综合灰度和形态特征将疵病点进行分类。
本发明，可实现对镜片疵病的在线检测以及信息的实时处理与共享。
附图说明
以下结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
图1是本发明检测流程图。
具体实施方案
以下结合附图介绍本发明详细技术方案：如图1所示，一种镜片疵病的检测方法，其具体实施步骤如下：
1）采用光栅对背光源进行调制，可增强镜片表面疵病与完好区域的对比度；
2）通过直线丝杠滑台带动光栅运动，其移动距离与光栅条纹间隔相等，通过对镜片图像采集两次即可采集镜片所有位置的明、暗场图像；
3）检测过程中，镜片与相机之间相对位置不发生改变，根据图像保序性原则对所采集的两幅图像中的明、暗场进行拼接；
4）在暗场图像中，通过灰度阈值分割方式提取灰度值高于暗场条纹区域，所提取的疵病主要包括基片点、加硬点、亮斑、气泡、划伤等缺陷，并连接同线和八邻域内的特征点，综合灰度和形态特征将疵病点进行分类；
5）在明场图像中，通过灰度阈值分割方式提取灰度值低于暗场条纹区域，所提取的疵病主要包括点颗粒、杂质等缺陷，并连接同线和八邻域内的特征点，综合灰度和形态特征将疵病点进行分类。
Claims (1)
1.一种镜片疵病的检测方法，包括以下步骤，其特征在于：
1）、采用光栅对背光源进行调制，可增强镜片表面疵病与完好区域的对比度；
2）、通过直线丝杠滑台带动光栅运动，其移动距离与光栅条纹间隔相等，通过对镜片图像采集两次即可采集镜片所有位置的明、暗场图像；
3）、检测过程中，镜片与相机之间相对位置不发生改变，根据图像保序性原则对所采集的两幅图像中的明、暗场进行拼接；
4）、在暗场图像中，通过灰度阈值分割方式提取灰度值高于暗场条纹区域，所提取的疵病主要包括基片点、加硬点、亮斑、气泡、划伤等缺陷，并连接同线和八邻域内的特征点，综合灰度和形态特征将疵病点进行分类；
5）、在明场图像中，通过灰度阈值分割方式提取灰度值低于暗场条纹区域，所提取的疵病主要包括点颗粒、杂质等缺陷，并连接同线和八邻域内的特征点，综合灰度和形态特征将疵病点进行分类。
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Country Status (1)
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107741427A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-02-27 | 南京航空航天大学 | 汽车发动机涡轮壳表面缺陷的机器视觉检测装置及方法 |
| CN111292228A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-06-16 | 宁波舜宇仪器有限公司 | 镜头缺陷检测方法 |
| CN112903720A (zh) * | 2021-02-07 | 2021-06-04 | 电子科技大学 | 一种卫星望远镜镜片表面疵病定量检测方法 |
| CN113012103A (zh) * | 2021-02-07 | 2021-06-22 | 电子科技大学 | 一种大口径望远镜镜片表面疵病定量检测方法 |
| CN113827151A (zh) * | 2020-06-22 | 2021-12-24 | 原相科技股份有限公司 | 光学导航装置 |
| US11523722B2 (en) | 2019-05-28 | 2022-12-13 | Pixart Imaging Inc. | Dirtiness level determining method and electronic device applying the dirtiness level determining method |
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2015
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Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107741427A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-02-27 | 南京航空航天大学 | 汽车发动机涡轮壳表面缺陷的机器视觉检测装置及方法 |
| US11523722B2 (en) | 2019-05-28 | 2022-12-13 | Pixart Imaging Inc. | Dirtiness level determining method and electronic device applying the dirtiness level determining method |
| CN111292228A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-06-16 | 宁波舜宇仪器有限公司 | 镜头缺陷检测方法 |
| CN111292228B (zh) * | 2020-01-16 | 2023-08-11 | 宁波舜宇仪器有限公司 | 镜头缺陷检测方法 |
| CN113827151A (zh) * | 2020-06-22 | 2021-12-24 | 原相科技股份有限公司 | 光学导航装置 |
| US11493336B2 (en) | 2020-06-22 | 2022-11-08 | Pixart Imaging Inc. | Optical navigation device which can determine dirtiness level of cover or fix multi light pattern issue |
| US11976942B2 (en) | 2020-06-22 | 2024-05-07 | Pixart Imaging Inc. | Optical navigation device which can determine dirtiness level of cover or fix multi light pattern issue |
| CN112903720A (zh) * | 2021-02-07 | 2021-06-04 | 电子科技大学 | 一种卫星望远镜镜片表面疵病定量检测方法 |
| CN113012103A (zh) * | 2021-02-07 | 2021-06-22 | 电子科技大学 | 一种大口径望远镜镜片表面疵病定量检测方法 |
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