CN111247423A - 用于评估光学装置的外观缺陷的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于评估光学装置的外观缺陷的方法，所述方法包括：第一获取步骤(S10)，在第一获取步骤期间，获取光学装置的第一外观缺陷集合；与第一获取步骤(S10)不同的第二获取步骤(S20)，在第二获取步骤期间，获取光学装置的第二外观缺陷集合，第二外观缺陷集合与第一外观缺陷集合不同并且包括与第一外观缺陷集合中的外观缺陷相对应的至少一个外观缺陷；外观缺陷子集确定步骤(S30)，在外观缺陷子集确定步骤期间，基于第二外观缺陷集合中的外观缺陷与第一外观缺陷集合中的外观缺陷的比较结果来确定光学装置的第一外观缺陷集合的子集；以及品质因子确定步骤(S80)，在品质因子确定步骤期间，基于外观缺陷子集确定光学装置的品质因子。

Description

用于评估光学装置的外观缺陷的方法
技术领域
本发明涉及一种用于评估光学装置的外观缺陷的方法。
本发明还涉及一种基于根据用于评估光学装置的外观缺陷的方法确定的品质得分对光学装置进行分类的方法。
背景技术
通常，光学装置的品质是用人眼或自动视觉系统来控制的。
然而，用人眼控制光学装置的品质是昂贵的、耗时且需要大量的人力资源。
此外，通常的自动视觉系统不能像受过训练的操作员的眼睛那样，在光学装置的外观检查期间以良好的准确度和重复性来仅考虑相关的外观缺陷。
因此，需要一种方法，该方法允许评估光学装置的外观缺陷，以便基于检测到的外观缺陷对光学装置进行分类。
本发明的一个目的是提供这种方法。
发明内容
为此，本发明提出了一种用于评估光学装置的外观缺陷的方法，所述方法包括：
-第一外观缺陷集合获取步骤(也称为第一获取步骤)，在所述第一获取步骤期间，获取所述光学装置的第一外观缺陷集合，
-第二外观缺陷集合获取步骤(也称为第二获取步骤)，所述第二获取步骤与所述第一获取步骤不同，在所述第二获取步骤期间，获取所述光学装置的第二外观缺陷集合，所述第二外观缺陷集合与所述第一外观缺陷集合不同并且包括与所述第一外观缺陷集合中的外观缺陷相对应的至少一个外观缺陷，
-外观缺陷子集确定步骤，在所述外观缺陷子集确定步骤期间，基于所述第二外观缺陷集合中的外观缺陷与所述第一外观缺陷集合中的外观缺陷的比较结果来确定所述光学装置的所述第一外观缺陷集合的子集，以及
-品质因子确定步骤，在所述品质因子确定步骤期间，基于所述外观缺陷子集确定所述光学装置的品质因子。
所述品质因子确定步骤可以包括如下所述的若干个标准。然而，在本发明的目的内，仍然具有包括自动地或通过操作员的输入确定的简单的“合格或不合格”测试的品质因子确定步骤。本发明使得能够考虑到一些外观缺陷可能与最终的经清洁的光学装置不相关，并且通过将作为对最终产品而言不相关的外观缺陷的那些缺陷考虑在内，品质因子确定步骤将更加准确。
有利地，本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法允许准确地检测光学装置的所有外观缺陷，并且评估光学装置的外观缺陷以确定光学装置的外观缺陷是可接受的还是不可接受的，使得光学装置可以被制造和/或机加工成例如眼科镜片。
本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法允许在将光学装置制造或机加工成例如眼科镜片之前来确定光学装置的外观品质。
此外，本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法使得能够选择正确的外观缺陷来判断其对光学装置的品质因子的关键影响，从而减少了在判断光学装置的品质因子时的人为错误。在进一步的使用中，该方法甚至可以允许光学装置品质的控制的自动化。这种控制有利地是准确的且可重复的。
此外，本发明使得能够补充通常的自动视觉系统，这些自动视觉系统不能像受过训练的操作员的眼睛那样，在光学装置的外观检查期间以良好的准确度和重复性来仅考虑相关的外观缺陷。例如，如下所述，使用本发明的自动系统能够排除半成品光学镜片的后表面上的外观缺陷，或者排除可通过清洁光学装置而去除的外观缺陷(比如粉尘)，或在考虑到关键的外观缺陷的同时将外观缺陷排除在光学装置的最终磨边区之外。换句话说，本发明能够自动地考虑到一些外观缺陷对于最终的经清洁的光学装置将是不相关的。然后，可以通过从品质控制分析中去除此类缺陷，或者通过限制此类缺陷对光学装置的品质得分的贡献来实现这一点。
根据实施例，根据本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法可以进一步包括以下根据任何可能组合的特征中的一个或若干个：
-在所述第一外观缺陷集合获取步骤之前，所述方法包括：
-光学装置图像提供步骤，在所述光学装置图像提供步骤期间，提供所述光学装置的至少一个图像，
-在所述第一外观缺陷集合获取步骤期间，在所述光学装置的所述至少一个图像上获取所述第一外观缺陷集合，以及任选地
-在所述第二外观缺陷集合获取步骤期间，在所述光学装置的所述至少一个图像上获取所述第二外观缺陷集合；和/或
-在所述第一外观缺陷集合获取步骤之前，所述方法包括：
-光学装置提供步骤，在所述光学装置提供步骤期间，提供光学装置，
-光学装置图像获取步骤，在所述光学装置图像获取步骤期间，获取所述光学装置的至少一个图像，
-在所述第一外观缺陷集合获取步骤期间，在所述光学装置的所述至少一个图像上获取所述第一外观缺陷集合，以及任选地
-在所述第二外观缺陷集合获取步骤期间，在所述光学装置的所述至少一个图像上获取所述第二外观缺陷集合；和/或
-所述光学装置至少包括第一表面和第二表面，所述方法包括外观缺陷表面定位区分步骤，在所述外观缺陷表面定位区分步骤期间，基于所述外观缺陷定位在所述光学装置的所述第一表面和/或第二表面上来区分所述第一外观缺陷集合和所述第二外观缺陷集合中的外观缺陷，所述第二外观缺陷集合仅包括位于所述第一表面或所述第二表面中的一者上的外观缺陷，并且其中，所述光学装置的所述第一外观缺陷集合的子集是基于将所述第二外观缺陷集合中的差异化外观缺陷从所述第一外观缺陷集合中的差异化外观缺陷减去来确定的；和/或
-在所述外观缺陷表面定位区分步骤期间，所述第一外观缺陷集合和所述第二外观缺陷集合中的外观缺陷是通过对所述光学装置的测量来区分的；和/或
-所述方法包括外观缺陷类型区分步骤，在所述外观缺陷类型区分步骤期间，基于所述光学装置的所述外观缺陷的类型来区分所述第一外观缺陷集合和所述第二外观缺陷集合中的外观缺陷，所述第二外观缺陷集合仅包括预定外观缺陷类型的外观缺陷，并且其中，所述光学装置的所述第一外观缺陷集合的子集是基于将所述第二外观缺陷集合中的差异化外观缺陷从所述第一外观缺陷集合中的差异化外观缺陷减去来确定的；和/或
-所述方法包括外观缺陷位置区分步骤，在所述外观缺陷位置区分步骤期间，基于所述外观缺陷在所述光学装置上的位置来映射和区分所述第一外观缺陷集合中的外观缺陷，并且其中，所述光学装置的所述品质因子是至少基于所述外观缺陷在所述光学装置上的位置来确定的；和/或
-在所述外观缺陷类型区分步骤期间，所述第一外观缺陷集合和所述第二外观缺陷集合中的外观缺陷是通过图像处理和/或通过对所述光学装置的测量来区分的；和/或
-所述光学装置的外观缺陷的类型与所述光学装置的表面上的刮擦和/或所述光学装置上的散布缺陷和/或所述光学装置上的清漆掉落和/或所述光学装置上的清漆波纹和/或所述光学装置的内部缺陷和/或所述光学装置上的偏振标记和/或所述光学装置上的同心条纹和/或所述光学装置上的纤维和/或所述光学装置上的脏的嵌入物和/或所述光学装置上的装运刮擦和/或所述光学装置上的水印和/或所述光学装置上的凹坑和/或所述光学装置上的黑点和/或所述光学装置上的粉尘有关；和/或
-所述方法包括外观缺陷位置区分步骤，在所述外观缺陷位置区分步骤期间，基于所述外观缺陷在所述光学装置上的位置来区分所述第一外观缺陷集合和所述第二外观缺陷集合中的外观缺陷，所述第二外观缺陷集合仅包括位于所述光学装置的预定区上的外观缺陷，并且其中，所述光学装置的所述第一外观缺陷集合的子集是基于将所述第二外观缺陷集合中的差异化外观缺陷从所述第一外观缺陷集合中的差异化外观缺陷减去来确定的；和/或
-在所述外观缺陷位置区分步骤期间，所述第一外观缺陷集合和所述第二外观缺陷集合中的所述外观缺陷是通过图像处理来区分的；和/或
-所述外观缺陷在所述光学装置上的位置是相对于所述光学装置的光学中心和/或相对于所述光学装置的几何中心和/或相对于所述光学装置的棱镜参考点来确定的；和/或
-光学镜片要在所述光学装置上制造和/或机加工并且旨在安装在镜架上，所述方法包括镜架数据提供步骤，在所述镜架数据提供步骤期间，提供至少关于镜架在所述光学装置上的位置和/或所述镜架的形状的镜架数据，并且其中，所述光学装置的所述第一外观缺陷集合的子集是进一步基于所述镜架数据来确定的；和/或
-所述光学装置至少包括第一表面和第二表面，其中，所述品质因子取决于所述外观缺陷定位在所述光学装置的所述第一表面和/或第二表面上和/或取决于所述外观缺陷在所述光学装置上的位置和/或取决于所述光学装置的所述外观缺陷的尺寸和/或取决于所述光学装置的所述外观缺陷的类型和/或取决于所述光学装置的所述外观缺陷的形状和/或取决于所述光学装置的所述外观缺陷的强度和/或取决于所述光学装置的所述外观缺陷的数量和/或取决于在所述区内所述光学装置的所述外观缺陷的尺寸或强度；和/或
-所述光学装置被划分为多个区，并且对于所述光学装置的每个区，所述方法进一步包括品质得分确定步骤，在所述品质得分确定步骤期间，基于所述光学装置的所述区的外观缺陷来确定所述光学装置的所述区的品质得分；和/或
-所述光学装置的所述区的所述品质得分取决于在所述区内所述光学装置的所述外观缺陷的尺寸和/或取决于在所述区内所述光学装置的所述外观缺陷的类型和/或取决于在所述区内所述光学装置的所述外观缺陷的形状和/或取决于在所述区内所述光学装置的所述外观缺陷的强度和/或取决于在所述区内所述光学装置的所述外观缺陷的数量和/或取决于在所述区内所述光学装置的所述外观缺陷的尺寸或强度；和/或
-所述光学装置的所述品质因子旨在与预定品质因子阈值进行比较，所述方法包括外观缺陷数量确定步骤，在所述外观缺陷数量确定步骤期间，确定所述光学装置的外观缺陷数量，并且其中，所述品质因子和/或所述预定品质因子阈值取决于所述光学装置的所确定外观缺陷数量；和/或
-所述光学装置的所述品质因子旨在与预定品质因子阈值进行比较，所述方法包括外观缺陷簇确定步骤，在所述外观缺陷簇确定步骤期间，确定所述光学装置的与预定距离值相比彼此更靠近的外观缺陷的数量，并且其中，所述品质因子和/或所述预定品质因子阈值取决于所述光学装置的所确定外观缺陷数量；和/或
-所述方法包括标记获取步骤，在所述标记获取步骤期间，获取所述光学装置的标记，并且其中，所述光学装置的外观缺陷子集是基于从所述第一外观缺陷集合中的所述外观缺陷减去所述光学装置的标记来进一步确定的；和/或
-所述光学装置是眼镜镜片，优选地为眼科镜片，更优选地为半成品镜片；和/或
-所述光学装置是有色的和/或偏振的和/或无涂层的。
要注意的是，通过使用本发明的过程，可以使所需的步骤及其应用顺序适于用户或顾客的特定需求。在特定情况下，人类操作员还可以完成这些步骤中的一些步骤，例如最终控制或确定光学装置是合格还是不合格。此外，对于特定行业，例如在眼镜镜片的制造中，预定品质因子阈值也可以根据不同的顾客需求进行调整。实际上，取决于每个顾客所需的外观品质，可以允许不满足第一顾客需求的一些镜片满足第二顾客。
根据本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法的不同步骤可以以任何顺序执行。
此外，根据本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法的仅一些步骤可以被执行。换句话说，并非必须执行根据本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法的所有步骤。
根据本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法的步骤的某种组合以特定顺序有利地允许精确且快速地评估光学装置的外观缺陷。当然，可以以另一顺序执行根据本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法的步骤的其他组合。
本发明还涉及一种用于对光学装置进行分类的方法，所述方法包括：
-预定品质因子阈值提供步骤，在所述预定品质因子阈值提供步骤期间，提供预定品质因子阈值，
-品质因子确定步骤，在所述品质因子确定步骤期间，根据本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的任一方法来确定光学装置的品质因子，
-比较步骤，在所述比较步骤期间，将所述光学装置的所述品质因子与所述预定品质因子阈值进行比较，以及
-分类步骤，在所述分类步骤期间，基于所述光学装置的所述品质因子与所述预定品质因子阈值的比较结果来对所述光学装置进行分类。
有利地，本发明的用于对光学装置进行分类的方法允许在将光学装置制造或机加工成例如眼科镜片之前，基于光学装置的外观品质对光学装置进行分类。
根据实施例，根据本发明的用于对光学装置进行分类的方法可以进一步包括以下根据任何可能组合的特征中的一个或若干个：
-所述方法进一步包括决策步骤，在所述决策步骤期间，陈述接受还是拒绝光学装置的决策；和/或
-所述预定品质因子阈值是根据本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法来确定的；和/或
-所述方法包括：
-光学镜片虚拟位置确定步骤，在所述光学镜片虚拟位置确定步骤期间，基于所述光学装置上所确定的外观缺陷来确定要制造和/或机加工的、具有适于装配在预定镜架中的形状的光学镜片在所述光学装置上的虚拟位置，
-分类步骤，在所述分类步骤期间，基于要制造和/或机加工的所述光学镜片在所述光学装置上的所确定虚拟位置对所述光学装置进行分类，以及任选的
-决策步骤，在所述决策步骤期间，陈述接受还是拒绝所述光学装置的决策；和/或
在所述决策步骤期间，手动地陈述接受还是拒绝所述光学装置的决策；和/或
-经分类的光学装置的定位是二维定位或三维定位。
本发明还涉及一种用于制造光学装置的方法，所述方法包括：
-根据本发明的用于对光学装置进行分类的方法的步骤，
-光学装置定位步骤，在所述光学装置定位步骤期间，将经分类的所述光学装置定位在封阻装置上，以便基于要制造和/或机加工的光学镜片在所述光学装置上的所确定虚拟位置来进行机加工和/或表面处理，以及
-机加工和/或表面处理步骤，在所述机加工和/或表面处理步骤期间，根据要制造和/或机加工的光学镜片在所述光学装置上的所确定虚拟位置来对所述已定位的经分类的光学装置进行机加工和/或表面处理。
本发明还涉及一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括一个或多个存储在例如非暂时性计算机存储器上的指令序列，所述指令序列是处理器可存取的，并且在由处理器执行时使所述处理器实施根据本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法的步骤。
本发明还涉及一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上记录了程序，其中，所述程序使计算机执行根据本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法的步骤。
本发明还涉及一种计算机可读介质，所述计算机可读介质包括计算机程序产品的一个或多个存储的指令序列，其中，所述一个或多个指令序列是处理器可存取的，并且在由处理器执行时使所述处理器实施根据本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法的步骤。
本发明还涉及一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括一个或多个存储在例如非暂时性计算机存储器上的指令序列，所述指令序列是处理器可存取的，并且在由处理器执行时使所述处理器实施根据本发明的用于对光学装置进行分类的方法的步骤。
本发明还涉及一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上记录了程序，其中，所述程序使计算机执行根据本发明的用于对光学装置进行分类的方法的步骤。
本发明还涉及一种计算机可读介质，所述计算机可读介质包括计算机程序产品的一个或多个存储的指令序列，其中，所述一个或多个指令序列是处理器可存取的，并且在由处理器执行时使所述处理器实施根据本发明的用于对光学装置进行分类的方法的步骤。
本发明还涉及一种用于管理光学装置上的外观缺陷的机器，所述机器包括：
-光学装置外观缺陷获取模块，所述光学装置外观缺陷获取模块被配置为获取所述光学装置的第一外观缺陷集合和第二外观缺陷集合，
-链接件，所述链接件与分析模块链接，所述分析模块被配置为应用根据本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法或根据本发明的用于对光学装置进行分类的方法。
本发明还涉及一种用于管理光学装置上的外观缺陷的系统，所述系统包括：
-机器，所述机器包括光学装置外观缺陷获取模块，所述光学装置外观缺陷获取模块被配置为获取所述光学装置的第一外观缺陷集合和第二外观缺陷集合，以及
-分析模块，所述分析模块被配置为应用根据本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法或根据本发明的用于对光学装置进行分类的方法、并且适于确定所述光学装置的品质因子。
如从以下讨论中明显的是，除非另有具体规定，否则应认识到，贯穿本说明书，使用如“运算”、“计算”、“处理”或类似术语的讨论是指计算机或计算系统或类似的电子计算装置的动作和/或过程，该动作和/或过程对在该计算系统的寄存器和/或存储器内表现为物理(如电子)量的数据进行操纵和/或将其转换成在该计算系统的存储器、寄存器或其他此类信息存储、传输或显示装置内类似地表现为物理量的其他数据。
本发明的实施例可以包括用于执行本文中操作的设备。此设备可以是为所期望的目的而专门构建的，或此设备可以包括通用计算机或被储存在计算机中的计算机程序选择性地激活或重新配置的数字信号处理器(“DSP”)。此类计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，比如但不限于任何类型的磁盘，包括专用集成电路(ASIC)、软盘、光盘、CD-ROM、磁光盘、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、电子可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、磁卡片或光卡片、或任何其他类型的适于存储电子指令并且能够联接到计算机系统总线的介质。
本文中所提出的方法并非本来就与任何具体的计算机或其他设备相关。各种通用系统都可以与根据本文中的教导的程序一起使用，或者其可以证明很方便地构建更专用的设备以执行所期望的方法。各种这些系统所期望的结构将从以下描述中得以明了。
此外，本发明的实施例并没有参考任何具体的编程语言而进行描述。将要认识到的是，可以使用各种编程语言来实现本文中所述的本发明的教导。
附图说明
本发明的其他特性和优点将从权利要求和以下通过示例而不限于参照附图给出的一些实施例的描述中变得更清楚，在附图中：
-图1至图4是根据本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法的不同步骤的流程图，
-图5表示了划分成多个区的光学装置，
-图6和图7是根据本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法的不同步骤的流程图，
-图8是根据本发明的用于对光学装置进行分类的方法的不同步骤的流程图，
-图9表示了光学装置，具有要制造和/或机加工的光学镜片在光学装置上的虚拟位置，
-图10表示了根据本发明的用于管理光学装置上的外观缺陷的机器，并且
-图11表示了根据本发明的用于管理光学装置上的外观缺陷的系统。
附图中的元件仅为了简洁和清晰而图示并且不一定按比例绘制。例如，附图中的某些元件的尺寸可以相对于其他元件被放大，以便帮助增加对本发明的实施例的理解。
具体实施方式
本发明涉及一种用于评估光学装置的外观缺陷的方法。该方法可以通过计算机手段实现。图1中表示了根据本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法的不同步骤的流程图。
本发明可以用于所有种类的光学装置中。光学装置可以是比如光学镜片和光学块，尤其是眼科元件和装置。眼科元件的非限制性示例包括矫正和非矫正镜片，包括单视觉或多视觉镜片，其可以是分段的亦或非分段的，以及用于矫正、保护、或增强视力的其他元件，包括但不限于接触镜片、眼内镜片、放大镜和防护镜片或遮目镜，比如在眼镜、双筒镜、护目镜以及头盔中见到的。本发明的光学装置优选地是眼科镜片，更优选地是被设计成在眼镜、双筒镜、护目镜和头盔中使用的矫正或非矫正眼科镜片。在特定实施例中，本发明的光学装置是半成品眼科镜片。
光学装置可以是有色光学装置、偏振光学装置、或无涂层光学装置。
光学装置可以包括第一表面(例如，前表面)、第二表面(例如，后表面)、以及连接前表面和后表面的周边表面。
外观缺陷是对光学装置的视觉方面有影响的缺陷。
外观缺陷可以是扩展缺陷，比如刮擦、散布缺陷、清漆掉落、清漆波纹、内部缺陷、偏振标记、或同心条纹。
外观缺陷是在先前的处理或装运步骤期间形成的缺陷，并且可能是点缺陷，比如纤维、脏的嵌入物、装运划痕、水印、凹坑、黑点、粉尘……。
用于评估光学装置的外观缺陷的方法包括第一外观缺陷集合获取步骤S10、第二外观缺陷集合获取步骤S20、外观缺陷子集确定步骤S30、以及品质因子确定步骤S80。
在第一外观缺陷集合获取步骤(也称为第一获取步骤S10)期间，获取光学装置的第一外观缺陷集合。可以从光学装置的图像获取第一外观缺陷集合。
在第二外观缺陷集合获取步骤(也称为第二获取步骤S20)期间，获取光学装置的第二外观缺陷集合。可以从光学装置的图像获取第二外观缺陷集合。
第一获取步骤S10和第二获取步骤S20可以相对于彼此以任何顺序进行。
在本发明的意义上，获取步骤是以下步骤：在该步骤期间，获取光学装置的外观缺陷集合，例如，通过例如借助于测量手段对光学装置的至少一部分(例如，光学装置的面)进行测量来获取外观缺陷集合。根据另一示例，通过对光学装置的先前获取的图像进行后处理来获取外观缺陷集合。根据另一示例，通过从远处实体接收与外观缺陷集合有关的数据来获取外观缺陷集合，所述集合中的外观缺陷通过例如借助于测量手段对光学装置的至少一部分(例如，光学装置的面)进行测量或通过对光学装置的先前获取的图像进行后处理来检测。
因此，在本发明的意义上，第一获取步骤S10和第二获取步骤S20彼此不同。换句话说，例如根据光学装置的两种不同的测量手段或根据光学装置的同一图像的两种不同的后处理来获取第一外观缺陷集合和第二外观缺陷集合。然而，根据本发明，第一外观缺陷集合和第二外观缺陷集合不可能简单地通过在光学装置上检测到的同一初始外观缺陷集合的两种或更多种类型的归类或分类来获得，例如，根据在光学装置上检测到的同一初始外观缺陷集合取决于它们在光学装置上的位置或它们在光学装置的图像上的强度。
第二外观缺陷集合包括与第一外观缺陷集合中的外观缺陷相对应的至少一个外观缺陷，两者均与光学装置的“真实”/“物理”外观缺陷相关联。换句话说，第一外观缺陷集合和第二外观缺陷集合的交集不为空。第二外观缺陷集合与第一外观缺陷集合有所不同。第二外观缺陷集合可以是第一外观缺陷集合的子集。
在外观缺陷子集确定步骤S30期间，基于第二外观缺陷集合中的外观缺陷与第一外观缺陷集合中的外观缺陷的比较结果(例如通过减法)来确定光学装置的外观缺陷子集。换句话说，外观缺陷子集包括第一外观缺陷集合中不与第二外观缺陷集合中的外观缺陷相对应的外观缺陷。
在品质因子确定步骤S80期间，基于外观缺陷子集确定光学装置的品质因子。可以计算光学装置的品质因子。特别地，确定整个光学装置的一个品质因子。
光学装置的品质因子可以旨在用于与预定品质因子阈值进行比较。
预定品质因子阈值可以根据用户的需求而预定。此外，根据用户的需求，可以使用该方法的不同步骤或用于执行该方法的这些步骤的不同设备。
图2中表示了根据本发明的用于评估光学装置的外观缺陷的方法的另一实施例的一些步骤的流程图，该方法也可以通过计算机手段来实现。
该方法包括第一获取步骤S10、外观缺陷位置区分步骤S15和品质因子确定步骤S85。
在外观缺陷位置区分步骤S15期间，基于外观缺陷在光学装置上的位置来映射和区分第一外观缺陷集合中的外观缺陷。特别地，可以基于光学装置上的外观缺陷相对于光学装置的至少两个不同的关注区的位置来映射和区分第一外观缺陷集合中的外观缺陷。光学装置的关注区可以对应于旨在在光学装置上制造和/或机加工光学镜片的区。
在品质因子确定步骤S85期间，至少基于外观缺陷在光学装置上的位置来确定光学装置的品质因子。特别地，确定整个光学装置的一个品质因子。光学装置的品质因子可以旨在用于与预定品质因子阈值进行比较。
如图3所示，该方法在第一外观缺陷集合获取步骤S10之前可以包括光学装置图像提供步骤S01。在光学装置图像提供步骤S01期间，提供光学装置的至少一个图像。在第一外观缺陷集合获取步骤S10期间，可以在光学装置的所提供图像上获取第一外观缺陷集合。在第二外观缺陷集合获取步骤S20期间，可以在光学装置的所提供图像上获取第二外观缺陷集合。
替代性地，该方法在第一外观缺陷集合获取步骤S10之前可以包括光学装置提供步骤S02和光学装置图像获取步骤S03。在光学装置提供步骤S02期间，提供光学装置。在光学装置图像获取步骤S03期间，获取光学装置的至少一个图像。在第一外观缺陷集合获取步骤S10期间，可以在光学装置的所获取图像上获取第一外观缺陷集合。在第二外观缺陷集合获取步骤S20期间，可以在光学装置的所获取图像上获取第二外观缺陷集合。
光学装置的图像足够准确，以致于出现了光学装置的所有相关外观缺陷。例如，尺寸大于10μm的所有外观缺陷，或尺寸大于5μm、或甚至大于2μm或1μm的所有外观缺陷都可以出现在光学装置的图像上。如果在光学装置中未标识出外观缺陷，则接受该光学装置。标识出第一外观缺陷集合和第二外观缺陷集合中的所有外观缺陷及其位置。
在光学装置图像获取步骤S03期间，可以获取光学装置的一个图像并将其处理成四个图像。光学装置的两个图像可以表示调制，并且光学装置的两个图像可以表示相位。可以将这四个图像组合成组合图像，从该组合图像中获取第一外观缺陷集合。
根据图4所示的第一实施例，该方法可以包括外观缺陷表面定位区分步骤S40，在该外观缺陷表面定位区分步骤期间，基于外观缺陷定位在光学装置的第一表面和/或第二表面上来区分第一外观缺陷集合和第二外观缺陷集合中的外观缺陷。换句话说，外观缺陷表面定位区分步骤S40允许确定外观缺陷是否位于光学装置的特定表面(比如光学装置的前表面或光学装置的后表面)上。
基于外观缺陷定位在光学装置的第一表面和/或第二表面上区分第一外观缺陷集合和第二外观缺陷集合中的外观缺陷可以通过对光学装置进行测量来实现。例如，第二外观缺陷集合的获取被设定为仅获取或确定存在于光学装置的一个表面(此后称为观察表面)上的外观缺陷。通过将第二外观缺陷集合与第一外观缺陷集合进行比较，可以获取或确定第一外观缺陷集合中与不在观察表面上的外观缺陷相对应的子集(即，其存在于光学装置的其他表面上或整体内)。
第二外观缺陷集合可以仅包括位于第一表面或第二表面中的一者(例如，仅光学装置的后表面)上的外观缺陷。
外观缺陷子集可以基于第二外观缺陷集合中的差异化外观缺陷与第一外观缺陷集合中的差异化外观缺陷的比较结果(例如通过减法)来确定。换句话说，可以将外观缺陷定位在光学装置的前表面或后表面上考虑在内来确定外观缺陷子集。
例如，可以检查光学装置的后表面以提供关于光学装置的后表面上的外观缺陷的信息。此检查允许获得第二外观缺陷集合。例如，可以使用与用于第一外观缺陷集合获取步骤S10不同的分析工具、或成像装置或成像协议来获得关于光学装置的后表面上的外观缺陷的信息。
将检测到的外观缺陷在光学装置的后表面上的位置与检测到的所有外观装置的位置进行比较。换句话说，将第二外观缺陷集合中的外观缺陷与第一外观缺陷集合中的外观缺陷进行比较。标识出共定位在第一图像和第二图像上的外观缺陷以便形成外观缺陷子集，该外观缺陷子集仅包括位于光学装置的第一表面上的外观缺陷，即，通过减法形成不包括共定位的外观缺陷的外观缺陷子集，即从第一外观缺陷集合中形成不包括存在于第一表面上的外观缺陷的外观缺陷子集。
例如，在半成品光学镜片上，可以接受位于后表面上的外观缺陷，因为在制造眼镜镜片期间，半成品光学镜片的后表面旨在被制造或机加工。相反，位于前表面上的外观缺陷或内部外观缺陷一般仍将存在于最终的成品光学镜片中，并且因此可能不被接受。
实际上，在成品光学镜片上，位于后表面或前表面上的外观缺陷或内部外观缺陷将是可见的，并且将影响镜片的外观品质。因此，此类外观缺陷通常将不被接受。
为了标识出外观缺陷是位于光学装置的前表面上还是位于后表面上，可以根据光学装置的后表面的曲率而使用不同的系统。包括例如相机和发光二极管(LED)的系统可以通过将其相对于光学装置的后表面明确地定位来使用，以便例如通过背面成像或背面反射或反射测量术来提供第二外观缺陷集合。
在图4所示的第二实施例中，该方法可以包括外观缺陷类型区分步骤S50，在该外观缺陷类型区分步骤期间，基于光学装置的外观缺陷的类型来区分第一外观缺陷集合和第二外观缺陷集合中的外观缺陷。特别地，外观缺陷类型区分步骤S50允许确定能够容易地(例如通过清洁光学装置)从光学装置去除的外观缺陷和不能从光学装置去除的外观缺陷。
第二外观缺陷集合可以仅包括预定外观缺陷类型的外观缺陷，例如粉尘。
基于光学装置的外观缺陷的类型区分第一外观缺陷集合和第二外观缺陷集合中的外观缺陷可以通过图像处理和/或通过对光学装置进行测量来实现。
外观缺陷子集可以基于第二外观缺陷集合中的差异化外观缺陷与第一外观缺陷集合中的差异化外观缺陷的比较结果(例如通过减法)来确定。换句话说，可以将光学装置的外观缺陷的类型考虑在内来确定外观缺陷子集。
例如，可以使用荧光来检查光学装置的第一表面，以标识与粉尘相对应的外观缺陷。用紫外(UV)光辐照光学装置。因此，存在于光学装置上的粉尘在UV光谱区被激发并在可见光谱区发射。此检查允许获得与粉尘痕迹相对应的第二外观缺陷集合。然后将作为粉尘的外观缺陷的位置与第一外观缺陷集合中的外观缺陷的位置进行比较。标识出共定位在第一外观缺陷集合和第二外观缺陷集合内的外观缺陷，以便形成仅包括非粉尘的外观缺陷的外观缺陷子集。例如，如果所有外观缺陷都是粉尘，则可以接受光学装置。
在所述第二实施例的变型中，可以检查光学装置的表面以标识作为可去除外观缺陷的外观缺陷。这样的检查可以例如通过特定成像步骤或通过对第一外观缺陷集合中的外观缺陷的形状和尺寸的图像分析来进行，以便获得与被确定为可去除外观缺陷的外观缺陷相对应的第二外观缺陷集合。
可去除外观缺陷(即可清洁外观缺陷)可能与光学装置上的纤维、光学装置上的粉尘、光学装置上的水印、光学装置上的清漆波纹、光学装置上的清漆掉落有关、或光学装置上的散布缺陷有关。例如，如果所有外观缺陷都是可去除外观缺陷，则可以接受光学装置。
光学装置的作为不可去除外观缺陷的外观缺陷(即不能被清洁的外观缺陷)可能与光学装置表面上的刮擦、光学装置的内部缺陷、光学装置上的脏的嵌入物、光学装置上的装运划痕、光学装置上的凹坑、光学装置上的黑点、光学装置上的同心条纹、光学装置上的偏振标记、或光学装置上的散布缺陷有关。例如，如果光学装置的前表面包括不可去除外观缺陷，则可以拒绝该光学装置。
在第二实施例的先前变型中的一个变型中，可以仅在光学装置的前表面或后表面中的一者上启用外观缺陷类型区分步骤S50。特别地，在半成品镜片的情况下，通过考虑到根据本发明的第一实施例可以标识出存在于后表面上的外观缺陷(无论它们是否为可去除外观缺陷)，可以仅针对前表面发起外观缺陷类型区分步骤S50。
基于外观缺陷定位在光学装置的第一表面和/或第二表面上区分第一外观缺陷集合和第二外观缺陷集合中的外观缺陷、以及基于光学装置的外观缺陷的类型区分第一外观缺陷集合和第二外观缺陷集合中的外观缺陷可以使用机器的不同部分来实现。更确切地，光学装置可以从机器的基于外观缺陷定位在光学装置的第一表面和/或第二表面上实现外观缺陷区分的一个部分移动到机器的基于光学装置的外观缺陷的类型实现光学缺陷区分的另一个部分。替代性地，这两个区分步骤可以使用两个不同的传感器或两个不同的成像过程，并且这两个过程或传感器可以在光学装置上一个接一个地使用而无需移动光学装置。
与本发明的两个实施例相对应的外观缺陷表面定位区分步骤S40和外观缺陷类型区分S50可以一个接一个地或以一种顺序或以相反的顺序施加到同一光学装置，从而形成初始的区分步骤和随后的区分步骤。因此，在这种情况下，将随后的区分步骤的第二外观缺陷集合与包括最初测量到的所有外观缺陷的第一外观缺陷集合(两个区分步骤因此实际上充当并行区分步骤)或者与由初始区分步骤得到的外观缺陷子集(两个区分步骤因此串行地施加)进行比较。例如，在图4中，外观缺陷表面定位区分步骤S40在外观缺陷类型区分S50之前进行。外观缺陷类型区分S50可以在外观缺陷表面定位区分步骤S40之前进行。
对于以下描述的本发明的实施例，这种推理是正确的，其可以直接与第一实施例或第二实施例结合地应用或代替第一实施例或第二实施例来应用。因此，尽管上面和下面的文本仅使用词语“第一外观缺陷集合”、“第二外观缺陷集合”和“外观缺陷子集”进行表述，但本发明因此还可以在需要时将那些相应的措词理解为“先前确定的外观缺陷子集”、“额外的第二外观缺陷集合”和“新的外观缺陷子集”。因此，本领域技术人员理解，在一定程度上，取决于实施例的使用顺序，使用以下任何术语可能是有用的：“先前确定的第一外观缺陷子集”、“第三外观缺陷集合”和“第二外观缺陷子集”、或“先前确定的第二外观缺陷子集”、“第四外观缺陷集合”和“第三外观缺陷子集”、或“先前确定的第三外观缺陷子集”、“第五外观缺陷集合”和“第四外观缺陷子集”……。
替代性地，这些实施例可以并行使用，并且因此该过程将包括合并步骤，对于该合并步骤，将由每个外观缺陷子集确定步骤的输出的外观缺陷子集进行比较，并且可以根据外观缺陷的不同程度的共定位来确定另外的外观缺陷子集。
在图4所示的第三实施例中，该方法可以包括外观缺陷位置区分步骤S60，在该外观缺陷位置区分步骤期间，基于外观缺陷在光学装置上的位置来区分第一外观缺陷集合和第二外观缺陷集合中的外观缺陷。换句话说，外观缺陷位置区分步骤S60允许确定外观缺陷在光学装置的哪个区中。
如上文所述和如下文所写，可以将外观缺陷位置区分步骤S60直接应用于第一外观缺陷集合，或者，替代性地，可以将其应用于使用本发明的上述实施例确定的任何外观缺陷子集。
例如，在图4中，外观缺陷表面定位区分步骤S40和外观缺陷类型区分S50在外观缺陷位置区分步骤S60之前进行。外观缺陷表面定位区分步骤S40、外观缺陷类型区分S50和外观缺陷位置区分步骤S60可以相对于彼此以任何顺序进行。
如图5所示，光学装置10被虚拟地划分成多个区，例如四个区。在所描述的示例中，标记为Z4的第四区对应于光学装置的周边，并且从光学装置的边缘沿面延伸，直到距光学装置的边缘的距离介于1mm和3mm之间，例如1.5mm。标记为Z3的第三区在第四区Z4内部从第四区Z4沿面延伸，直到距离介于5mm和10mm之间，例如5mm。标记为Z2的第二区布置在第一区Z1与第三区Z3之间。标记为Z1的第一区对应于光学装置10的中心并且以光学装置10的光学中心为中心沿面延伸，该区的直径介于25mm和35mm之间，例如大约30mm。在图5中，光学装置包括以圆形形状表示的四个区Z1至Z4。当然，本发明的第三实施例可以应用于被虚拟地划分成比如两个、三个或五个或六个等不同数量的区的光学装置，这些区可以具有与上面引用的形状不同的形状。
外观缺陷位置区分步骤S60允许确定外观缺陷是在光学装置的中心处(在此，在第一区Z1内)还是在光学装置的周边附近(在此，在第三区Z3内)。此外，外观缺陷位置区分步骤S60的本示例允许确定外观缺陷是在光学装置的中心附近(即在第二区Z2上)还是在光学装置的周边上(即在第四区Z4上)。
基于光学装置的外观缺陷的位置区分第一外观缺陷集合中的外观缺陷可以通过图像处理来实现。在此，由此应理解，本发明可以另外地描述为确定与三个区相对应的三个外观缺陷定位集合，并且通过将第一外观缺陷集合与三个外观缺陷定位集合进行比较来获得第四外观缺陷子集。
替代性地，可以理解为对于每个区，相继地应用将第一外观缺陷集合与对应于所述区内存在的外观缺陷的第二外观缺陷集合进行比较。在这种情况下，第二外观缺陷集合可以仅包括定位于光学装置的预定区、例如光学装置的周边区上的外观缺陷。而且，外观缺陷子集可以基于将第二外观缺陷集合中的差异化外观缺陷从第一外观缺陷集合中的差异化外观缺陷减去来确定。换句话说，可以将光学装置的外观缺陷的位置考虑在内来确定外观缺陷子集。
根据本发明的先前展示的实施例，该方法允许通过外观缺陷检测的结果获得例如使用一个图像呈现的外观缺陷的数量、外观缺陷的位置和外观缺陷的尺寸。
可以相对于光学装置的光学中心、或相对于光学装置的几何中心、或相对于光学装置的棱镜参考点来确定外观缺陷在光学装置上的位置。
如果光学装置包括标记，则可以相对于光学装置上的标记来确定外观缺陷在光学装置上的位置。
如果将光学装置定位在封阻装置上，例如用于获取光学装置的图像，则可以相对于封阻装置的参考中心来确定外观缺陷在光学装置上的位置。
光学装置可以旨在被制造和/或机加工成光学镜片，并且旨在被安装在镜架上。例如，在图5中用虚线表示了磨边成镜架F的形状的光学装置10的形状。
如图6所示，该方法可以包括镜架数据提供步骤S70。在镜架数据提供步骤S70期间，提供关于在光学装置上的位置的镜架数据，该光学镜片旨在安装在该镜架上、具有磨边成镜架的形状的光学镜片的形状。在镜架数据提供步骤S70期间，提供关于镜架的形状的镜架数据，光学镜片旨在安装在该镜架上。
可以基于镜架数据确定光学装置的外观缺陷子集。在第三实施例的变型中，光学装置的两个区(其各自可以与其他区中的一个或多个重叠)可以分别对应于光学装置的被确定为在磨边成镜架的形状的眼科镜片的外部的一部分，以及光学装置的被确定为在磨边成镜架的形状的眼科镜片的内部的一部分。
例如，在成品光学镜片上，可能不会接受位于镜架形状内部的外观缺陷，而可能不会考虑位于镜架形状外部的外观缺陷，或者认为位于镜架形状外部的外观缺陷对镜片外观品质的重要性或影响较小。
外观缺陷子集中的每个外观缺陷可以与严重性得分相关联。光学装置的品质因子可以是外观缺陷子集中的外观缺陷的严重性得分的总和，或者可以是外观缺陷子集中的外观缺陷的严重性得分的估量或相乘。
外观缺陷的单独严重性得分可以取决于使用外观缺陷表面定位区分步骤S40确定的外观缺陷定位在光学装置的第一表面和/或第二表面上，取决于例如基于外观缺陷位置区分步骤S60就光学装置的不同区而言外观缺陷在光学装置上的位置，取决于光学装置的外观缺陷的尺寸，取决于光学装置的外观缺陷的类型，取决于使用外观缺陷类型区分步骤S50确定的光学装置的可去除方面，取决于光学装置的外观缺陷的形状，取决于光学装置的外观缺陷的强度，或者取决于光学装置的外观缺陷的数量。在对于在半成品镜片的后表面上标识出的外观缺陷、或对于可去除缺陷的某些情况下，或者在对于认为位于磨边成镜架的形状的眼科镜片的外部的缺陷的某些情况下，可以在计算镜片的品质得分时去除这些外观缺陷。替代性地，可以将这些外观缺陷的严重性得分设为零或任何其他消除得分。
可以基于外观缺陷的所计算严重性得分与预定严重性得分阈值的比较结果来完成对外观缺陷的接受或拒绝。例如，在低于预定严重性得分阈值时，外观缺陷被认为是可接受的。
替代性地，可以进行更离散的接受步骤，从而确定多个阈值或标准，其具有导致完全接受的某个得分值、导致完全拒绝的某个得分值、以及导致进一步评估的某些得分值。
此外，可以基于光学装置的所计算品质因子与预定品质因子阈值的比较结果来完成光学装置的接受或拒绝，光学装置的品质因子取决于外观缺陷的严重性得分。例如，在低于预定品质因子阈值时，光学装置被认为是可接受的。
例如，当外观缺陷的严重性得分越高表明该外观缺陷对光学装置的外观品质越不利时，定位在光学装置的前表面上的外观缺陷可以比定位在光学装置的后表面上的相同外观缺陷(其严重性得分可以是最小的或等于零的严重性得分)具有更高的严重性得分。例如，对于半成品镜片，后表面上的外观缺陷可以用零严重性得分输入或可以从分析中去除，或者可以仅对通过应用本发明的第一实施例(即，外观缺陷表面定位区分步骤S40)形成的外观缺陷子集进行分析。
此外，当外观缺陷的严重性得分越高表明该外观缺陷对光学装置的外观品质越不利时，定位在光学装置的中心上的外观缺陷可以比定位在光学装置的周边上的相同外观缺陷具有更高的严重性得分。
例如，当外观缺陷的严重性得分越高表明该外观缺陷对光学装置的外观品质越不利时，光学装置的可清洁外观缺陷可以比光学装置上的内部外观缺陷具有更低的严重性得分。例如，可去除外观缺陷，尤其是标识为粉尘的外观缺陷可以用零严重性得分输入或可以从分析中去除，或者可以仅对通过应用本发明的第二实施例(即，外观缺陷类型区分步骤S50)形成的外观缺陷子集进行分析。
此外或替代性地，光学装置可以被虚拟地划分成多个区，如图5所示，并且该方法可以包括针对光学装置的每个区的品质得分确定步骤S90。在图7中，品质得分确定步骤S90替代性地表示为品质因子确定步骤S80。在品质得分确定步骤S90期间，对于光学装置的每个区，基于光学装置的区的外观缺陷来确定光学装置的区的品质得分。旨在将光学装置的区的品质得分与同所述区相关联的预定品质得分阈值进行比较。更确切地，在给定的变型中，可以针对光学装置的每个区计算一个品质得分，将该品质得分各自与每个区特定的预定品质得分进行比较。
因此，光学装置的区的品质得分可以取决于光学装置的存在于所述区内的各个外观缺陷的尺寸，取决于光学装置的存在于所述区内的外观缺陷的类型，取决于光学装置的存在于所述区内的外观缺陷的形状，取决于光学装置的存在于所述区内的外观缺陷的强度，或取决于光学装置的存在于所述区内的外观缺陷的数量。
相对于光学装置的区上的外观缺陷的数量、相对于光学装置的区上的外观缺陷的尺寸以及相对于光学装置的区上的外观缺陷的强度，不同区可以具有不同的标准。取决于光学装置的包括外观缺陷的区，可以将不同的严重性得分应用于相同的外观缺陷。
换句话说，光学装置可以被虚拟地划分成多个区，如图5所示，并且该方法可以包括：基于存在于每个区中的各个外观缺陷的严重性得分，针对光学装置的每个区独立地确定品质得分；以及将每个区的所计算品质得分与每个区特定的预定阈值进行比较。
例如，当品质得分越高表明光学装置的外观品质越低时，即使在每个区具有完全相同类型(相同数量和相同尺寸)的外观缺陷的情况下，光学装置10的第一区Z1的品质得分也可以大于光学装置的第三区Z3的品质得分。
替代性地或组合地，光学装置可以被虚拟地划分成多个区，如图5所示，并且该方法可以包括：针对光学装置的每个区输入存在于每个区中的外观缺陷的严重性得分的权重，所述权重对于每个区是特定的；以及基于光学装置的区的各个品质得分或整个光学装置的外观缺陷的各个严重性得分来计算整个光学装置的全局品质因子，并且将所述全局品质因子与全局品质因子阈值进行比较。
因此，根据上文并且如图6所示，该方法可以包括外观缺陷数量确定步骤S100，在该外观缺陷数量确定步骤期间，确定光学装置的外观缺陷的数量。特别地，可以在不将本发明的第一实施例和/或第二实施例中确定的第二外观缺陷集合中的外观缺陷计数的情况下具体计算外观缺陷子集中的外观缺陷的数量。
品质因子取决于光学装置的所确定外观缺陷数量，或/和取决于光学装置的至少一个区的所确定数量，和/或取决于与外观缺陷的区相关的所确外观缺陷数量。
光学装置的品质因子可以取决于光学装置的外观缺陷子集中的所确定外观缺陷数量。当旨在将光学装置的品质因子与预定品质因子阈值进行比较时，预定品质因子阈值可以取决于光学装置的外观缺陷子集中的所确定外观缺陷数量。
可以针对光学装置或光学装置的给定区认可某一最大外观缺陷数量。
如图6所示，该方法可以进一步包括外观缺陷簇确定步骤S110，在该外观缺陷簇确定步骤期间，已经输入预定距离值，确定光学装置的与所述距离值相比彼此更靠近的外观缺陷的数量。特别地，可以确定外观缺陷子集中的与所述距离值相比彼此更靠近的外观缺陷的数量。换句话说，外观缺陷簇确定步骤S110允许确定在光学装置上是否存在外观缺陷簇。替代性地，可以设定预定区域尺寸，并且通过标识具有预定区域尺寸的区域(其包含多个外观缺陷)来确定外观缺陷簇。
光学装置的品质因子实际上可以取决于光学装置的外观缺陷子集中的所确定外观缺陷数量。在这种情况下，旨在将光学装置的品质因子与预定品质因子阈值进行比较，预定品质因子阈值可以取决于光学装置的外观缺陷子集中的所确定外观缺陷数量。
例如，考虑到彼此靠近定位的两个相似的外观缺陷，每个外观缺陷具有单独的严重性得分，例如严重性得分4。然而，如果将这两个外观缺陷视为外观缺陷簇，则可以用比单独考虑的每个外观缺陷更高的严重性得分(例如，严重性得分6)来输入该外观缺陷簇。实际上，如果外观缺陷定位成彼此靠近而不是散布开来，则通常认为小缺陷对物体的视觉外观品质的影响更大。如果将预定品质因子阈值设定为大于单独考虑的每个外观缺陷的严重性得分并且低于外观缺陷簇的严重性得分，例如，预定品质因子阈值5，则具有散布外观缺陷的光学装置将被接受，而具有此类外观缺陷簇的光学装置将被拒绝。
当光学装置是光学镜片时，光学装置可以在光学装置的鼻侧和颞侧包括标记，比如微圆圈。这些标记不被认为是外观缺陷，但是当获取第一外观缺陷集合时或当获取第二外观缺陷集合时，这些标记可以被检测为外观缺陷。
如图6所示，该方法可以包括标记获取步骤S120，在该标记获取步骤期间，例如通过分析第一外观缺陷集合来标识光学装置的标记。
可以基于从第一外观缺陷集合中的外观缺陷减去光学装置的标记来重新确定光学装置的第一外观缺陷集合。
本发明进一步涉及一种用于对光学装置进行分类的方法。该方法可以通过计算机手段实现。图8表示了根据本发明的用于对光学装置进行分类的方法的不同步骤的流程图。在实施例中，如图8的流程图所示的用于对光学装置进行分类的方法被应用于外观缺陷子集，该外观缺陷子集由于应用了本发明的第一实施例和/或本发明的第二实施例并且去除了存在于半成品镜片的后表面上的外观缺陷和/或可去除外观缺陷或者将排除用严重性得分分配给其而得到。
该方法包括预定品质因子阈值提供步骤S200、品质因子确定步骤S210、比较步骤S220和第一分类步骤S230。
在预定品质因子阈值提供步骤S200期间，提供预定品质因子阈值。
可以根据如上所述的用于评估光学装置的外观缺陷的方法来确定预定品质因子阈值。更确切地，预定品质因子阈值可以被固定为任意值，并且可以在用于评估光学装置的外观缺陷的方法期间进行更新。
在品质因子确定步骤S210期间，根据如上所述的用于评估光学装置的外观缺陷的方法来确定光学装置的品质因子。
在比较步骤S220期间，将光学装置的品质因子与预定品质因子阈值进行比较。
在第一分类步骤S230期间，基于光学装置的品质因子与预定品质因子阈值的比较结果来对光学装置进行分类。
该方法可以包括第一决策步骤S240，在该第一决策步骤期间，陈述接受还是拒绝光学装置的决策。
例如，如果光学装置的品质因子低于预定品质因子阈值，则光学装置被认为是可接受的。
要注意的是，通过使用本发明的过程，可以使所需的步骤及其应用顺序适于用户或顾客的特定需求。在特定情况下，人类操作员还可以完成这些步骤中的一些步骤，例如最终控制或确定光学装置是合格还是不合格。
该方法可以进一步包括光学镜片虚拟位置确定步骤S250，在该光学镜片虚拟位置确定步骤期间，基于光学装置上的所确定外观缺陷来确定要制造和/或机加工的、具有适于装配在预定镜架中的形状的光学镜片在光学装置上的虚拟位置。
如图9所示，要制造和/或机加工的、具有适于装配在预定镜架中的形状的光学镜片在包括外观缺陷的光学装置上的用虚线表示的虚拟位置可以被确定，这些外观缺陷导致确定不可接受的品质得分。更确切地，根据本发明的该实施例，通过将外观缺陷的位置和严重性得分考虑在内来确定具有适于装配在预定镜架中的形状的光学镜片的虚拟位置。这样，光学镜片虚拟位置确定步骤S250可以包括计算具有适于装配在预定镜架中的形状的光学镜片的旋转和/或平移是否能够确定所述镜片的位置，在该位置，存在于适于装配在预定镜架中的光学镜片的形状内的外观缺陷的严重性得分低于给定阈值。例如，加载到计算机上的程序可以计算具有适于装配在预定镜架中的光学镜片的位置和取向，该光学装置内，这使得光学装置的品质因子最小化。然后，将光学装置的所获得品质因子与预定品质因子阈值进行比较。
在这种情况下，外观缺陷位置区分步骤可以通过以下方式来重新计算：基于光学镜片形状，并且将这些区基于具有适于装配在预定镜架中的光学镜片的所计算光学中心代替将这些区基于光学装置的光学中心。
在图9中，光学装置10包括三个外观缺陷，记为D1至D3，这三个缺陷是不可接受的，即，其严重性得分高于预定严重性得分阈值。光学镜片可以通过将不可接受的外观缺陷的位置考虑在内来虚拟地定位在光学装置中，即通过避开光学装置的包括不可接受的外观缺陷的区以便定位光学镜片。
该方法可以包括第二分类步骤S260，在该第二分类步骤期间，基于要制造和/或机加工的光学镜片在光学装置上的所确定虚拟位置对光学装置进行分类。
该方法可以包括第二决策步骤S270，在该第二决策步骤期间，陈述接受还是拒绝光学装置的决策。
可以手动地陈述接受还是拒绝光学装置的决策。换句话说，用于评估光学装置的外观缺陷的装置的用户可以陈述应当接受还是拒绝光学装置。装置的用户可以基于光学装置的所得图像和/或所计算的严重性得分、品质得分和/或品质因子来陈述应当接受还是拒绝光学装置。
在替代方案中，可以在单个决策步骤中将第一决策步骤S240与第二决策步骤S270同时进行，该单个决策步骤随后将既基于第一分类步骤S230的结果又基于第二分类步骤S260的结果。在其他替代方式中，该方法仅包括第一分类步骤S230和第二分类步骤S260中的一者。
可以自动地陈述接受还是拒绝光学装置的决策。换句话说，用于评估光学装置的外观缺陷的装置可以基于光学装置的所得图像和/或所计算的严重性得分、品质得分和/或品质因子来陈述应当接受还是拒绝光学装置。
例如，如果可以在光学装置上制造和/或机加工眼科镜片，则即使已经测量到高于可接受品质因子阈值的品质因子，也可以认为该光学装置是可接受的。当顾客对能够生产所需的眼科镜片而在未使用部分的外观方面上没有负面价值的需求更感兴趣时，或者当在制造工厂(例如与生产光学装置的制造工厂相同的制造工厂)内对光学装置进行磨边以便获得具有适于装配在预定镜架中的形状的眼科镜片时，本发明的该实施例可能特别有用。
本发明还涉及一种用于制造光学装置的方法，该方法包括根据前述以及如前所述的用于对光学装置进行分类的方法的步骤。
该方法进一步包括光学装置定位步骤S280和机加工和/或表面处理步骤S290。
在光学装置定位步骤S280期间，将分类光学装置定位在封阻装置上，以便基于要制造和/或机加工的光学镜片在光学装置上的所确定虚拟位置来进行机加工和/或表面处理。
在机加工和/或表面处理步骤S290期间，根据要制造和/或机加工的光学镜片在光学装置上的所确定虚拟位置来对已定位的经分类的光学装置进行机加工和/或表面处理。
经分类的光学装置的定位可以是二维定位或三维定位。
本发明还涉及一种用于管理光学装置上的外观缺陷的机器。
如图10所示，机器100包括光学装置外观缺陷获取模块110。光学装置外观缺陷获取模块110被配置为获取光学装置的第一外观缺陷集合和/或第二外观缺陷集合。
该机器可以包括与分析模块130链接的链接件120，该分析模块被配置为应用如前所述的用于评估光学装置的外观缺陷的方法或如前所述的用于对光学装置进行分类的方法。机器可以包括分析模块130。
本发明还涉及一种用于管理光学装置上的外观缺陷的系统。
如图11所示，该系统包括光学装置10、包括光学装置外观缺陷获取模块110的机器100、以及分析模块130。
光学装置外观缺陷获取模块110被配置为获取光学装置的第一外观缺陷集合和/或第二外观缺陷集合。
分析模块130被配置为应用如前所述的用于评估光学装置的外观缺陷的方法或如前所述的用于对光学装置进行分类的方法。
分析模块130适于确定光学装置的品质因子。
以上已经借助于实施例描述了本发明，而并不限制总体发明构思。而且，本发明的实施例可以没有任何限制地进行组合。
对于参考了前述说明性实施例的本领域技术人员来说，还可提出很多进一步的改进和变化，这些实施例仅以举例方式给出而并不旨在限制本发明的范围，本发明的范围仅由所附权利要求决定。
在权利要求中，词语“包括”并不排除其他元件或步骤，并且不定冠词“一(a)或(an)”并不排除复数。在相互不同的从属权利要求中叙述不同的特征这个单纯的事实并不表示不能有利地使用这些特征的组合。权利要求中的任何附图标记都不应被解释为限制本发明的范围。

Claims (15)

1.一种用于评估光学装置的外观缺陷的方法，所述方法包括：
-第一获取步骤(S10)，在所述第一获取步骤期间，获取所述光学装置的第一外观缺陷集合，
-第二获取步骤(S20)，所述第二获取步骤与所述第一获取步骤(S10)不同，在所述第二获取步骤期间，获取所述光学装置的第二外观缺陷集合，所述第二外观缺陷集合与所述第一外观缺陷集合不同并且包括与所述第一外观缺陷集合中的外观缺陷相对应的至少一个外观缺陷，
-外观缺陷子集确定步骤(S30)，在所述外观缺陷子集确定步骤期间，基于所述第二外观缺陷集合中的外观缺陷与所述第一外观缺陷集合中的外观缺陷的比较结果来确定所述光学装置的所述第一外观缺陷集合的子集，以及
-品质因子确定步骤(S80)，在所述品质因子确定步骤期间，基于所述外观缺陷子集确定所述光学装置的品质因子。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述光学装置至少包括第一表面和第二表面，所述方法包括：
-外观缺陷表面定位区分步骤(S40)，在所述外观缺陷表面定位区分步骤期间，基于所述外观缺陷定位在所述光学装置的所述第一表面和/或第二表面上来区分所述第一外观缺陷集合和所述第二外观缺陷集合中的外观缺陷，所述第二外观缺陷集合仅包括位于所述第一表面或所述第二表面中的一者上的外观缺陷，并且
其中，所述光学装置的所述第一外观缺陷集合的子集是基于将所述第二外观缺陷集合中的差异化外观缺陷从所述第一外观缺陷集合中的差异化外观缺陷减去来确定的。
3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，所述方法进一步包括：
-外观缺陷类型区分步骤(S50)，在所述外观缺陷类型区分步骤期间，基于所述光学装置的所述外观缺陷的类型来区分所述第一外观缺陷集合和所述第二外观缺陷集合中的外观缺陷，所述第二外观缺陷集合仅包括预定外观缺陷类型的外观缺陷，并且
其中，所述光学装置的所述第一外观缺陷集合的子集是基于将所述第二外观缺陷集合中的差异化外观缺陷从所述第一外观缺陷集合中的差异化外观缺陷减去来确定的。
4.根据前一项权利要求所述的方法，其中，在所述外观缺陷类型区分步骤期间，所述第一外观缺陷集合和所述第二外观缺陷集合中的外观缺陷是通过图像处理和/或通过对所述光学装置的测量来区分的。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，所述方法进一步包括：
-外观缺陷位置区分步骤(S15)，在所述外观缺陷位置区分步骤期间，基于所述外观缺陷在所述光学装置上的位置来映射和区分所述第一外观缺陷集合中的外观缺陷，并且
其中，所述光学装置的所述品质因子是至少基于所述外观缺陷在所述光学装置上的位置来确定的。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述光学装置被划分为多个区，并且对于所述光学装置的每个区，所述方法进一步包括：
-品质得分确定步骤(S90)，在所述品质得分确定步骤期间，基于所述光学装置的所述区的外观缺陷来确定所述光学装置的所述区的品质得分。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，进一步包括：
-外观缺陷数量确定步骤(S100)，在所述外观缺陷数量确定步骤期间，确定所述光学装置的外观缺陷数量，并且
其中，所述品质因子取决于所述光学装置的所确定外观缺陷数量、或/和取决于所述光学装置的至少一个区的所确定数量、和/或取决于与所述外观缺陷的所述区相关的所确外观缺陷数量。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述光学装置是眼镜镜片，优选地为眼科镜片，更优选地为半成品镜片。
9.一种用于对光学装置进行分类方法，所述方法包括：
-预定品质因子阈值提供步骤(S200)，在所述预定品质因子阈值提供步骤期间，提供预定品质因子阈值，
-品质得分确定步骤(S210)，在所述品质得分确定步骤期间，基于根据前述权利要求中任一项所述的用于评估光学装置的外观缺陷的方法来确定光学装置的品质因子，
-比较步骤(S220)，在所述比较步骤期间，将所述光学装置的所述品质因子与所述预定品质因子阈值进行比较，以及
-分类步骤(S230)，在所述分类步骤期间，基于所述光学装置的所述品质因子与所述预定品质因子阈值的比较结果来对所述光学装置进行分类。
10.根据前一项权利要求所述的方法，所述方法进一步包括：
-决策步骤(S240)，在所述决策步骤期间，陈述接受还是拒绝所述光学装置的决策。
11.根据权利要求9或10所述的方法，所述方法进一步包括：
-光学镜片虚拟位置确定步骤(S250)，在所述光学镜片虚拟位置确定步骤期间，基于所述光学装置上所确定的外观缺陷来确定要制造和/或机加工的、具有适于装配在预定镜架中的形状的光学镜片在所述光学装置上的虚拟位置，
-分类步骤(S260)，在所述分类步骤期间，基于要制造和/或机加工的所述光学镜片在所述光学装置上的所确定虚拟位置对所述光学装置进行分类，以及任选的
-决策步骤(S270)，在所述决策步骤期间，陈述接受还是拒绝所述光学装置的决策。
12.根据前一项权利要求所述的方法，其中，在所述决策步骤(S270)期间，手动地陈述接受还是拒绝所述光学装置的决策。
13.一种用于制造光学装置的方法，所述方法包括：
-根据前述权利要求9至12中任一项所述的用于对光学装置进行分类的方法的步骤，
-光学装置定位步骤(S280)，在所述光学装置定位步骤期间，将经分类的所述光学装置定位在封阻装置上，以便基于要制造和/或机加工的光学镜片在所述光学装置上的所确定虚拟位置来进行机加工和/或表面处理，
-机加工和/或表面处理步骤(S290)，在所述机加工和/或表面处理步骤期间，根据要制造和/或机加工的光学镜片在所述光学装置上的所确定虚拟位置来对所述已定位的经分类的光学装置进行机加工和/或表面处理。
14.一种用于管理光学装置上的外观缺陷的机器(100)，所述机器包括：
-光学装置外观缺陷获取模块(110)，所述光学装置外观缺陷获取模块被配置为获取所述光学装置的第一外观缺陷集合和/或第二外观缺陷集合，
-链接件(120)，所述链接件与分析模块链接，所述分析模块被配置为应用根据权利要求1至8中任一项所述的用于评估光学装置的外观缺陷的方法或根据权利要求9至12中任一项所述的用于对光学装置进行分类的方法。
15.一种用于管理光学装置上的外观缺陷的系统(200)，所述系统包括：
-机器(100)，所述机器包括光学装置外观缺陷获取模块(110)，所述光学装置外观缺陷获取模块被配置为获取所述光学装置的第一外观缺陷集合和/或第二外观缺陷集合，以及
-分析模块(130)，所述分析模块被配置为应用根据权利要求1至8中任一项所述的用于评估光学装置的外观缺陷的方法或根据权利要求9至12中任一项所述的用于对光学装置进行分类的方法、并且适于确定所述光学装置的品质因子。
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