CN112326683B - 一种利用光谱差分平场矫正检测镜头洁净度的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种利用光谱差分平场矫正检测镜头洁净度的方法,包括如下步骤:一、搭建光谱可调的平场测试光路;二、选定光谱,测量明场图像数据和暗场图像数据;三、针对每个像素,进行光谱差分平场校正运算;四、将各个像素所得光谱差分结果的矩阵以图像形式显示,进行镜头洁净度的判断。本发明利用不同光谱进行差分平场矫正,可以抑制大角度视场低相对照度的影响,提高大视场范围的信噪比,可二次增强待检测杂质成像的信噪比,可以对杂质成像进行边缘增强,可以放大待检测杂质的可观测范围,可以统一杂质的可观测模式,可以有效利用杂质自身的光谱敏感特性,最小可分辨尺寸为探测器像素大小(um量级),综合以上各种因素提高检测成功率。

Description

一种利用光谱差分平场矫正检测镜头洁净度的方法
技术领域
本发明涉及镜头检测方法,具体涉及一种利用光谱差分平场矫正检测镜头洁净度的方法。
背景技术
洁净度是成像系统重要指标,直接关系到杂散光,鬼像,均匀性等成像关键因素。在镜头的制造过程中,表面缺陷的产生往往是不可避免的。一般而言,表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域,如夹杂、破损、污点等等,其会对产品的清洁度带来不良影响。因此,生产企业对镜头的清洁度检测非常重视,通过及时发现镜头的表面缺陷,有效控制产品质量,根据检测结果进一步分析生产工艺中存在的某些问题,从而杜绝或减少缺陷品的产生。
成品镜头洁净度的检测,目前以目视为主,该方法存在抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大的缺点,且受限于检测员的工作经验、工作状态,而基于机器视觉的检测方法可以很大程度上克服上述弊端。
机器视觉是一种无接触、无损伤的自动检测技术,是实现设备自动化、智能化和精密控制的有效手段,具有安全可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间工作和生产效率高等突出优点。机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器(CCD摄像机)获取产品的表面图像,利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息,然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作;视觉表面缺陷检测系统基本组成主要包括图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块、数据管理及人机接口模块。
图像获取模块由CCD摄像机、光学镜头、光源及其夹持装置等组成,其功能是完成产品表面图像的采集。在光源的照明下,通过光学镜头将产品表面成像于相机传感器上,光信号先转换成电信号,进而转换成计算机能处理的数字信号。目前工业用相机主要基于CCD或CMOS(complementary metal oxide semiconductor)芯片的相机。CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。光源直接影响到图像的质量,其作用是克服环境光干扰,保证图像的稳定性,获得对比度尽可能高的图像。目前常用的光源有卤素灯、荧光灯和发光二级管(LED)。LED光源以体积小、功耗低、响应速度快、发光单色性好、可靠性高、光均匀稳定、易集成等优点获得了广泛的应用。
由光源构成的照明系统按其照射方法可分为明场照明与暗场照明、结构光照明与频闪光照明。由于明场信号本身带有大角度视场相对照度的信息,其会对成像效果产生不可忽视的影响,而如何抑制大角度视场低相对照度的影响,放大待检测杂质的可观测范围,进而有效提高杂质的检测效率,是目前本领域研究的重点。
发明内容
发明目的:针对现有技术存在的杂质可观测范围小、杂质检测效率低的问题,本发明的目的是提供一种利用光谱差分平场矫正有效提高杂质检测效率的镜头洁净度检测方法。
技术方案:本发明所述的利用光谱差分平场矫正检测镜头洁净度的方法,包括如下步骤:
(1)搭建平场测试光路,所述平场测试光路的光谱可调;所述平场测试光路包括光源、待测镜头和单色相机;将单色相机的感光面垂直于待测镜头的镜头光轴放置,并平移至待测镜头的出光位置;
(2)定义明场数据是视场中心最亮处值是饱和值的80%~90%时的数据,暗场数据是没有信号输入时的数据;固定曝光时间,固定曝光时间,调整光源亮度,进行明场、暗场图像数据采集。选定光谱,测量不同光谱下的明场图像数据和暗场图像数据;
(3)针对每个像素,进行光谱差分平场校正运算:
AiAj光谱差分=(Ai光谱的明场数据-Ai光谱的暗场数据)/(Aj光谱的明场数据-Aj光谱的暗场数据);
其中,Ai、Aj分别是光谱A1、光谱A2、光谱A3、……光谱AN-1、AN中的两种不同光谱,i∈[1,N],j∈[1,N];
(4)将各个像素所得光谱差分结果的矩阵以图像形式显示,进行镜头洁净度的判断。
优选的,步骤(2)中,不同光谱的暗场图像数据分别采集,即针对步骤(1)所述的多个光谱,单独测量每种光谱下的暗场图像数据,获取每个像素在各个光谱下的明场图像数据和暗场图像数据。
进一步优选的,步骤(3)中,所述光谱差分平场校正运算遍历光谱A1、光谱A2、光谱A3、……光谱AN-1、光谱AN,获得N×(N-1)种光谱差分组合。
优选的,所述光源选取为RGB三色窄波段均匀面光源,针对每个像素在RGB三色光谱下的明场数据及暗场数据,进行如下平场校正运算:
RG光谱差分结果=(R光谱明场数据-R光谱暗场数据)/(G光谱明场数据-G光谱暗场数据);
GR光谱差分结果=(G光谱明场数据-G光谱暗场数据)/(R光谱明场数据-R光谱暗场数据);
RB光谱差分结果=(R光谱明场数据-R光谱暗场数据)/(B光谱明场数据-B光谱暗场数据);
BR光谱差分结果=(B光谱明场数据-B光谱暗场数据)/(R光谱明场数据-R光谱暗场数据);
BG光谱差分结果=(B光谱明场数据-B光谱暗场数据)/(G光谱明场数据-G光谱暗场数据);
GB光谱差分结果=(G光谱明场数据-G光谱暗场数据)/(B光谱明场数据-B光谱暗场数据);
将所得六个光谱差分结果的矩阵分别以六幅图像形式显示,进行镜头洁净度的判断。
有益效果:与现有技术相比,本发明具有如下显著效果:1、对多个光谱的窄波段面光源分别独立测量,多个光谱的图像数据交互处理,可以抑制大角度视场低相对照度的影响,提高大视场范围的信噪比,对杂质成像进行边缘增强,放大待检测杂质的可观测范围。2、差分后杂质成像的偏移相对光学中心成对称分布,统一了杂质的可观测模式。3、有效利用杂质自身的光谱敏感特性,最小可分辨尺寸为探测器像素大小(um量级)。
附图说明
图1为光谱差分平场矫正测试系统图;
图2为本发明实施例中RGB三色光谱差分平场矫正结果的图像显示。
具体实施方式
下面以RGB三色光谱为例,结合附图,详细阐述本发明的技术方案。
一种利用光谱差分平场矫正检测镜头洁净度的方法,包括如下步骤:
步骤一、搭建平场测试光路,包括多色光谱窄波段的均匀面光源,待测镜头,和满足分辨率要求的单色相机。
其中,相机像素大小是影响探测杂质尺寸的精度的主要因素,相机分辨率是影响探测范围的主要因素,因此,需根据检测精度确定满足分辨率要求的单色相机。
本实施例中,窄波段均匀面光源采用8英寸多LED积分球,包括中心波长分别在641nm、520nm、457nm,半峰值宽度20nm的,可独立点亮的RGB三色LED。
将待测镜头固定,本例采用视场角为120*120deg的大视场镜头,以V型块工装固定。
将相机感光面垂直镜头光轴放置,并平移至所需检测的镜头出光位置。本例中相机采用像素大小5.5um,像素数8000*6000的感光面,放置在镜头后焦面。
步骤二、选定光谱,测量平场矫正需要的明场图像数据和暗场图像数据。
定义明场数据是视场中心最亮处值是饱和值的80%~90%时的数据,暗场数据是没有信号输入时的数据。测量方法为,固定曝光时间,调整光源亮度使相机输出在于其范围内,即可进行图像数据采集。不同光谱暗场图像数据分别采集,提高数据准确性。
本实施例中,固定相机曝光时间50ms,调整积分球输出641nm单色R光,输出量调整至0Nits,即没有光输出,相机采集图像,作为暗场数据。调整积分球,输出641nm单色R光,输出量在50Nits时,相机中心ROI,本例中相机中心1000*1000像素平均值为最大量程的80%,本例中的相机工作在12位模式下,即平均灰度值在3300左右,采集图像,作为明场数据。
步骤三、顺序更换光源的其余光谱,重复步骤二,分别采集各光谱下的明场图像数据和暗场图像数据。
一般来讲,一个光学系统的暗场数据是通用的。本发明涉及到了光源的切换,为消除潜在负面影响,本例中每切换一次光源,都单独进行一次暗场数据测量。本实施例中,针对G,B光进行的测量步骤与上述R光类似:将积分球固定相机曝光时间50ms,调整积分球输出520nm单色G光,调整输出量,采集暗场和明场数据。调整积分球输出457nm单色B光,调整输出量,采集暗场和明场数据。
步骤四、针对各光谱的明场、暗场图像数据,分别用其他光谱数据进行平场矫正运算。
具体运算方法如下:
AiAj光谱差分=(Ai光谱的明场数据-Ai光谱的暗场数据)/(Aj光谱的明场数据-Aj光谱的暗场数据);
其中,Ai、Aj分别是光谱A1、光谱A2、光谱A3、……光谱AN-1、AN中的两种不同光谱,i∈[1,N],j∈[1,N];
对于光谱A1、光谱A2、光谱A3、……光谱AN-1、AN等N种光谱,最多有N*(N-1)种光谱差分组合,如表1所示:
表1光谱差分平场矫正的组合排列
Figure BDA0002703279830000041
Figure BDA0002703279830000051
不同光谱组合得到结果,因杂质的物理性质,包括并不限于尺寸,三维形状,透过率,折射率等而有差异,因此遍历各种光谱组合,丰富探测信息,提高判断效率。
本实施例中,通过上述步骤一至步骤三,分别得到R、G、B三种光谱的明场以及暗场共六组数据,即相机每个像素都有对应的独立于其他像素的六个数据,这些数据是以矩阵的形式存在的。针对每个像素P,进行平场校正运算,每个像素的数据处理过程是独立的,不同像素之间数据没有相互影响。得到如下六种差分运算结果:
RG光谱差分结果=(R光谱明场数据-R光谱暗场数据)/(G光谱明场数据-G光谱暗场数据);
GR光谱差分结果=(G光谱明场数据-G光谱暗场数据)/(R光谱明场数据-R光谱暗场数据);
RB光谱差分结果=(R光谱明场数据-R光谱暗场数据)/(B光谱明场数据-B光谱暗场数据);
BR光谱差分结果=(B光谱明场数据-B光谱暗场数据)/(R光谱明场数据-R光谱暗场数据);
BG光谱差分结果=(B光谱明场数据-B光谱暗场数据)/(G光谱明场数据-G光谱暗场数据);
GB光谱差分结果=(G光谱明场数据-G光谱暗场数据)/(B光谱明场数据-B光谱暗场数据);
将所得光谱差分结果的矩阵直接以图2的形式显示,进行镜头洁净度的判断。从结果中可以看到,差分平场矫正的结果受图像本身强度分布的影响较小,可以抑制大角度视场低相对照度的影响;同一个杂质出现了两个位置,一个数据小于周围像素,图像中呈现为暗点,另一个数据大于周围像素,图像中呈现为亮点,正反两个方向对杂质信息进行提取放大,明暗两点的分布有统一的规律;在同一杂质的两位置(明暗两个位置)有相互重叠的情况,其重叠处的边缘呈现出明显的对比,有边缘增强的效果。

Claims (5)

1.一种利用光谱差分平场矫正检测镜头洁净度的方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)搭建平场测试光路,所述平场测试光路包括多光谱光源、待测镜头和单色相机;将单色相机的感光面垂直于待测镜头的镜头光轴放置,并平移至待测镜头的出光位置;
(2)选定光谱,测量不同光谱下的明场图像数据和暗场图像数据;
(3)针对每个像素,进行光谱差分平场校正运算:
AiAj光谱差分=(Ai光谱的明场数据-Ai光谱的暗场数据)/(Aj光谱的明场数据-Aj光谱的暗场数据);
其中,Ai、Aj分别是两种不同的光谱,i∈[1,N],j∈[1,N];N为光谱的个数;
(4)将各个像素的光谱差分结果的矩阵以图像形式显示,进行镜头洁净度的判断;
定义明场数据是视场中心最亮处值是饱和值的80%~90%时的数据,暗场数据是没有信号输入时的数据;固定曝光时间,调整光源亮度,进行明场、暗场图像数据采集。
2.根据权利要求1所述的利用光谱差分平场矫正检测镜头洁净度的方法,其特征在于:步骤(1)中,所述多光谱光源为窄波段多光谱均匀面光源。
3.根据权利要求1所述的利用光谱差分平场矫正检测镜头洁净度的方法,其特征在于,步骤(2)中,针对不同光谱,单独测量每种光谱下的暗场图像数据,获取每个像素在各个光谱下的明场图像数据和暗场图像数据。
4.根据权利要求3所述的利用光谱差分平场矫正检测镜头洁净度的方法,其特征在于:步骤(3)中,包括光谱A1、光谱A2、光谱A3、……光谱AN-1、光谱AN,所述光谱差分平场校正运算遍历上述N个光谱的两两差分组合,获得N×(N-1)种光谱差分组合。
5.根据权利要求4所述的利用光谱差分平场矫正检测镜头洁净度的方法,其特征在于:所述光源选取为RGB三色窄波段均匀面光源,针对每个像素在RGB三色光谱下的明场数据及暗场数据,进行如下平场校正运算:
RG光谱差分结果=(R光谱明场数据-R光谱暗场数据)/(G光谱明场数据-G光谱暗场数据);
GR光谱差分结果=(G光谱明场数据-G光谱暗场数据)/(R光谱明场数据-R光谱暗场数据);
RB光谱差分结果=(R光谱明场数据-R光谱暗场数据)/(B光谱明场数据-B光谱暗场数据);
BR光谱差分结果=(B光谱明场数据-B光谱暗场数据)/(R光谱明场数据-R光谱暗场数据);
BG光谱差分结果=(B光谱明场数据-B光谱暗场数据)/(G光谱明场数据-G光谱暗场数据);
GB光谱差分结果=(G光谱明场数据-G光谱暗场数据)/(B光谱明场数据-B光谱暗场数据);
将所得六个光谱差分结果的矩阵分别以六幅图像形式显示,用于镜头洁净度的判断。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115326682A (zh) * 2021-05-10 2022-11-11 南开大学 一种用于暗场单粒子散射谱重建的校准方法
CN114965506B (zh) * 2022-07-29 2022-11-15 深圳市中钞科信金融科技有限公司 检测防伪卡缺陷装置及其方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109544527A (zh) * 2018-11-16 2019-03-29 凌云光技术集团有限责任公司 一种基于硬卡编程的玻璃表面缺陷的检测方法及装置
CN110389104A (zh) * 2019-08-01 2019-10-29 南京林业大学 基于光谱差分组合消除果皮影响的水果品质检测方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8184282B2 (en) * 2006-11-02 2012-05-22 Camtek Ltd. Method and system for defect detection using transmissive bright field illumination and transmissive dark field illumination
US8242477B2 (en) * 2007-01-12 2012-08-14 Synergx Technologies Inc. Bright field and dark field channels, used for automotive glass inspection systems

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109544527A (zh) * 2018-11-16 2019-03-29 凌云光技术集团有限责任公司 一种基于硬卡编程的玻璃表面缺陷的检测方法及装置
CN110389104A (zh) * 2019-08-01 2019-10-29 南京林业大学 基于光谱差分组合消除果皮影响的水果品质检测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
轴承内套表面缺陷视觉检测装置的研制;魏成禹;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技II辑》;20190115;第52-54页 *

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