CN114486939B - 一种镜片划痕检测系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于镜片划痕检测技术领域，具体的说是一种镜片划痕检测系统及方法，包括机体、检测镜头和检测组件，所述检测组件包括伸缩杆、弹性片，所述弹性片位于两个所述伸缩杆之间，所述弹性片的两端与所述伸缩杆的端部转动连接，所述弹性片的中间开设有驱动槽，所述驱动槽的内侧与所述检测镜头滑动连接；本发明通过划痕检测软件远程控制伸缩杆通电运行，从而弹性片两侧的伸缩杆伸长，然后推动弹性片向检测罩的顶部方向弯曲，使得弹性片弯曲的曲率与曲面镜片的曲率大致相同，同时检测镜头在驱动槽中移动，使得检测镜头的移动轨迹形成一个曲线，对曲面镜片的边缘进行拍摄，从而提高曲面镜片划痕的检测精度，降低了误差范围。

Description

一种镜片划痕检测系统及方法
技术领域
本发明属于镜片划痕检测技术领域，具体的说是一种镜片划痕检测系统及方法。
背景技术
随着光学技术的迅速发展，精密光学镜片已经在军事、工业等领域得到了广泛的应用，并且对光学镜片表面的质量要求也不断提高；光学镜片在加工过程中不可避免的会产生一些缺陷（如划痕、破边、斑点等），这些缺陷尤其是划痕所引起的衍射或散射将严重影响到光学系统的性能；因此，实现光学镜片表面疵病特别是划痕的快速、精确的自动化检测一直以来都是一个待解决的难题。
相对复杂与困难的项目；由《光学零件表面疵病》可知，疵病的几何尺寸参数以及数量是光学镜片表面疵病等级判断的关键因素，其中划痕的检测参数直接决定其缺陷等级评定；因此，光学镜片表面划痕疵病的精确检测对于精密光学镜片表面质量控制及其系统性能稳定性的提高具有十分重要的现实意义；现有技术中对镜片进行检测包括。
人工检测法，是目前国内实际使用中较为广泛的一种检测方法，也是所有成像法的基础，该检测方法是在暗场中采用经过约束的强光束以一定发散角照亮被测光学镜片表面区域，并通过光学放大镜，用肉眼直接观测被测区域表面疵病情况，然后依据经验及判断标准对疵病等级进行评定。
滤波成像法，根据所采用滤波器的不同，主要分为高通滤波、低通滤波和自适应滤波三类滤波成像法，其检测原理是根据反射或者透射光的具体频谱的不同,利用空间高通（或低通、自适应）滤波器，使以高频为主要成分的疵病散射光进入或不进入接收器，从而形成疵病的亮像或暗像。
但人工检测法易受人的主观因素，如工作经验、疲劳程度、所处环境以及责任心等的影响，因而使检测结果产生较大差异，其稳定性和可靠性难以保证；检测耗时耗力，且检测人员需要相关培训；难以对所检测疵病的几何尺寸等参数进行量化精度难以保证，无法进行精确标定等诸多缺陷；仍然会因为人的主观因素影响而限制其精度。
目前滤波成像法通过利用空间滤波器，可以有效地抑制无缺陷区域所产生的散射光，同时采用光学传感器阵列取代人眼的直观检测，能够一定程度上减少甚至消除人工观测的主观因素影响，并且可以量化检测结果，在灵敏度以及检测效率方面与目测法以及虚像叠加比较法相比都显著提高，但因为被测表面是一次成像，故只适用于平面镜片的检测。
鉴于此，本发明通过提出一种镜片划痕检测系统及方法，以解决上述技术问题。
发明内容
为了弥补现有技术的不足，解决现有的滤波成像法无法用于平面镜片检测等技术问题，本发明提出一种镜片划痕检测系统及方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是。
本发明所述的一种镜片划痕检测系统，包括。
机体，所述机体上固连有工作台，所述工作台用于放置镜片。
检测架，所述检测架固连在所述机体的上端面，且位于所述工作台的一侧。
还包括。
检测罩，所述检测罩固连在所述检测架上，并位于所述工作台的正上方。
检测组件，所述检测组件设置在所述检测罩的内侧，所述检测组件用以对镜片划痕进行检测。
检测镜头，所述检测镜头位于所述检测组件的内部。
所述检测组件包括。
伸缩杆，所述伸缩杆滑动连接在所述检测罩的内侧，所述伸缩杆以所述检测罩的中心轴线为参考线对称分布。
弹性片，所述弹性片位于两个所述伸缩杆之间，所述弹性片的两端与所述伸缩杆的端部转动连接。
所述伸缩杆与所述弹性片的连接处，且在所述伸缩杆的端部开设有限位槽。
所述弹性片的中间开设有驱动槽，所述驱动槽的内侧与所述检测镜头滑动连接。
优选的，所述检测罩的内侧固连有电动滑轨，所述电动滑轨用以驱动所述伸缩杆运动。
优选的，所述驱动槽的内侧滑动连接有链条。
优选的，所述弹性片的材质为聚乙烯。
优选的，所述检测罩上开设有滑槽，所述滑槽中滑动连接有凸杆。
所述凸杆的一侧端部位于所述检测罩的外侧，所述凸杆的另一侧端部与所述伸缩杆的端部固连。
优选的，所述弹性片位于所述检测镜头一侧的端面为曲面。
优选的，所述限位槽的开口方向指向所述检测罩的顶部。
优选的，所述镜片划痕检测系统通过K3M连续迭代算法对灰度图像中的镜片划痕进行区域定位、数量统计以及长度检测。
一种镜片划痕检测方法，该方法适用于上述任意一项所述的镜片划痕检测系统，该方法步骤如下。
S1：首先检测时，人员将镜片放置在工作台上，并将机体通过电线线路连接相关的计算机设备，并在计算机上安装与本装置相匹配的镜片划痕检测软件，以此建立以同轴光源为基础照明单元的图像采集平台，并通过检测镜头准备采集镜片图像。
S2：然后人员操控检测镜头，使得检测镜头在弹性片上进行滑动，让检测镜头移动至相应的位置，然后检测镜头在不同位置对镜片图像进行特征点提取，具体包括对镜片图像依次进行尺度空间极值检测、关键点定位、确定特征点方向以及生成特征点描述向量。
S3：然后通过计算机软件对经过特征点提取的镜片图像进行图像提取，得到灰度图像。
S4：最后计算机软件通过K3M连续迭代算法对灰度图像中的镜片划痕进行区域定位、数量统计以及长度检测。
本发明的有益效果如下。
1.本发明所述一种镜片划痕检测系统及方法，通过划痕检测软件远程控制伸缩杆通电运行，从而弹性片两侧的伸缩杆伸长，然后推动弹性片向检测罩的顶部方向弯曲，使得弹性片弯曲的曲率与曲面镜片的曲率大致相同，然后人员远程控制检测罩中的驱动装置驱动驱动槽中的链条移动，因为检测镜头与驱动槽滑动连接，且检测镜头与链条固连，所以链条进行移动时能够带动检测镜头进行移动，从而检测镜头的移动轨迹形成一个曲线，使得曲面镜片的边缘也能被拍摄到，从而提高曲面镜片划痕的检测精度，降低了误差范围。
2.本发明所述一种镜片划痕检测系统及方法，通过检测曲面镜片其他边缘位置时，无需人员转动曲面镜片的位置，只需人员远程控制电动滑轨启动，电动滑轨可优选现有的环形滑轨产品，从而电动滑轨驱动伸缩杆在检测罩的内侧转动，使得检测镜头能够环绕曲面镜片一周，从而对曲面镜片的任意边缘位置进行拍摄，提高了曲面镜片检测过程中的便捷性。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步说明。
图1是本发明方法流程图。
图2是本发明装置立体图。
图3是本发明检测罩实施例一立体图。
图4是本发明检测组件立体图。
图5是本发明检测罩实施例二立体图。
图中：1、机体；11、工作台；2、检测架；3、检测罩；31、电动滑轨；4、检测组件；41、伸缩杆；42、限位槽；43、弹性片；431、驱动槽；5、检测镜头；6、滑槽；7、凸杆。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
本发明实施例通过提供一种镜片划痕检测系统及方法，解决现有的滤波成像法无法用于平面镜片检测等技术问题。
本发明实施例中的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：使得弹性片43弯曲的曲率与曲面镜片的曲率大致相同，以此适应不同曲率的曲面镜片，同时驱动槽431中的链条进行移动时能够带动检测镜头5进行移动，使得检测镜头5的移动轨迹形成一个曲线，从而曲面镜片的边缘也能被拍摄到，提高了曲面镜片划痕的检测精度，降低了误差范围。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
如图1至图5所示，本发明实施例提供所述的一种镜片划痕检测系统，包括。
机体1，所述机体1上固连有工作台11，所述工作台11用于放置镜片。
检测架2，所述检测架2固连在所述机体1的上端面，且位于所述工作台11的一侧。
还包括。
检测罩3，所述检测罩3固连在所述检测架2上，并位于所述工作台11的正上方。
检测组件4，所述检测组件4设置在所述检测罩3的内侧，所述检测组件4用以对镜片划痕进行检测。
检测镜头5，所述检测镜头5位于所述检测组件4的内部。
本实施例中，检测组件4可通过计算机中划痕检测软件实现远程电动控制，首先人员将待检测的镜片放置在工作台上，并通过检测组件4与划痕检测软件配合建立以同轴光源为基础照明单元的图像采集平台，准备采集镜片图像，其中当机体1中的光通过工作台11中的漫射板发散打到半透半反射分光片上，该分光片将光反射到工作台11上的镜片，再由镜片反射到镜头中后的光为所述的同轴光源，然后人员通过划痕检测软件控制检测罩3中的检测组件4运行，使得检测镜头5对镜片表面进行检测。
当检测平面镜片时，检测镜头5无需在检测组件4中进行移动，便可以对整个平面镜片图像进行特征点提取，具体包括对镜片图像依次进行尺度空间极值检测、关键点定位、确定特征点方向以及生成特征点描述向量。
步骤1：其中在对镜片图像进行尺度空间极值检测时，人员通过划痕检测软件进行相关操作，并设
Figure 351353DEST_PATH_IMAGE001
为输入的镜片图像，镜片图像的尺度空间定义为
Figure 877013DEST_PATH_IMAGE002
，则。
Figure 768876DEST_PATH_IMAGE003
；（1）。
其中
Figure 798012DEST_PATH_IMAGE004
；定义高斯差分尺度空间为
Figure 366397DEST_PATH_IMAGE005
，尺度比例因子为
Figure 598926DEST_PATH_IMAGE006
，则。
Figure 278169DEST_PATH_IMAGE007
；（2）。
a：并利用式（1）以尺度
Figure 427391DEST_PATH_IMAGE008
、尺度比例因子
Figure 929128DEST_PATH_IMAGE006
对镜片图像进行Ｍ次高斯卷积，得到M个不同尺度的第一层图像金字塔。
b：然后将尺度
Figure 898221DEST_PATH_IMAGE008
乘以2，以尺寸比例因子
Figure 381155DEST_PATH_IMAGE006
对尺寸缩小一半后的前一层图像金字塔再次进行M次高斯卷积，得到第二层图像金字塔。
重复步骤a、步骤b后，得到N层图像金字塔。
利用式（2）将每层图像金字塔内相邻尺度的图像两两相减，得到高斯差分图像金字塔。
在高斯差分图像金字塔中将像素点与其周围A个相邻点比较，找到所有区域极值点作为潜在的特征点，其中A的数值可以根据需要设定。
步骤2：对镜片图像进行关键点定位时，通过泰勒公式提高极值点在镜片图像中的位置精度以及空间的尺寸精度，并淘汰掉对比度较小的不稳定极值点以及边缘上的极值点，具体步骤如下。
用泰勒方程将公式（2）展开。
Figure 135615DEST_PATH_IMAGE009
；（3）。
其中
Figure 780223DEST_PATH_IMAGE010
为极值点
Figure 502192DEST_PATH_IMAGE011
的偏移量，对于式（3）关于
Figure 273970DEST_PATH_IMAGE010
做偏微分方程并设方程式为0，解出偏移量
Figure 397783DEST_PATH_IMAGE012
，再将偏移量
Figure 964025DEST_PATH_IMAGE013
带回式（3）得到
Figure 907710DEST_PATH_IMAGE014
；删除所有
Figure 732447DEST_PATH_IMAGE015
小于0.03的极值点，剩余的点均为关键点。
其中确定特征点方向时，统计每个特征点邻域像素的梯度方向分布直方图，为每个特征点指定主方向，每个特征点存在横坐标、纵坐标、尺度以及方向四个参数；在特征点的尺度
Figure 727079DEST_PATH_IMAGE008
的高斯尺度图像
Figure 979069DEST_PATH_IMAGE016
中，以1.5倍
Figure 410050DEST_PATH_IMAGE008
的高斯函数为权重统计以特征点为中心的邻域内每个像素点的梯度方向
Figure 523631DEST_PATH_IMAGE017
及强度
Figure 887616DEST_PATH_IMAGE018
，并建立直方图,直方图以10°为一个单位，特征点的主方向即为直方图峰值所对应的角度；其中。
Figure 326819DEST_PATH_IMAGE019
。
Figure 510675DEST_PATH_IMAGE020
。
其中划痕检测软件依据算法生成特征点描述向量时，先将镜片图像旋转到关键点的主向上，再统计以特征点为中心的w*w大小矩形区域内n个方向上的梯度直方图，形成w*w*n维的特征描述向量，最后对特征描述向量进行规一化，去除亮度差异的影响。
步骤3：对经过特征点提取的镜片图像进行图像提取时，原镜片图像经特征点提取之后，此时镜片灰度值大于背景灰度值，定义一个尺寸为w*w*n的检测窗口，将其在图像上逐步运算，并依此计算每一个窗口内全部像素点灰度均值。
Figure 162368DEST_PATH_IMAGE021
。
其中，
Figure 115280DEST_PATH_IMAGE022
为镜片图像经特征点提取之后图像的灰度值，
Figure 974652DEST_PATH_IMAGE023
为检测窗口中像素个数，以15°为间隔，计算检测窗口内12个不同方向上长度为w的检测线对应像素的灰度均值
Figure 130958DEST_PATH_IMAGE024
，其中
Figure 835608DEST_PATH_IMAGE025
；当检测线的方向和镜片径向方向一致时，对应的
Figure 659339DEST_PATH_IMAGE026
最大，并得到其中最大值
Figure 424033DEST_PATH_IMAGE027
，线性检测在每个检测窗口内中心像素点的特征响应函数
Figure 598793DEST_PATH_IMAGE028
，进而得到所述灰度图像。
所述镜片划痕检测系统通过K3M连续迭代算法对灰度图像中的镜片划痕进行区域定位、数量统计以及长度检测。
步骤4：通过K3M连续迭代算法对灰度图像中的镜片划痕进行区域定位、数量统计以及长度检测。
具体算法如下。
设
Figure 841556DEST_PATH_IMAGE029
为灰度图像中位于像素点
Figure 785372DEST_PATH_IMAGE030
处的灰度值，
Figure 455388DEST_PATH_IMAGE031
为点
Figure 101133DEST_PATH_IMAGE030
的半径为R的圆形邻域内等间隔位置处
Figure 163898DEST_PATH_IMAGE032
的像素灰度。其中对于不是在像素点上的灰度值（即x和y不为整数时）将通过对相邻点的灰度值进行双线性插值计算获得，即当x1＜x＜x2，y1＜y＜y2时。
Figure 945909DEST_PATH_IMAGE033
。
其中划痕长度测量是一种连续迭代算法K3M骨架提取算法，由七个步骤的迭代部分和末端的单个额外步骤组成，获取划痕骨架后，对划痕骨架像素点进行统计获取划痕的弧长，划痕弧长表达式如下所示。
Figure 68717DEST_PATH_IMAGE034
。
上述公式中，L为划痕区域的弧长，单位为mm，lp为单个像素对应的实际长度，单位为mm，g(x,y)表示划痕经K3M算法骨架提取后的连通域像素点，最后根据像素点与真实长度换算得到像素代表的实际距离。
当检测曲面镜片时，其中曲面镜片为凸面镜，检测镜头5能够在检测组件4中进行移动，并且检测组件4会进行变形适应曲面镜片的曲率，以此实现能够对曲面的镜片进行检测，并通过划痕检测软件中的程序算法对检测镜头5记录的数据进行分析，从而得到曲面镜片的表面划痕数据。
如图4所示，所述检测组件4包括。
伸缩杆41，所述伸缩杆41滑动连接在所述检测罩3的内侧，所述伸缩杆41以所述检测罩3的中心轴线为参考线对称分布。
弹性片43，所述弹性片43位于两个所述伸缩杆41之间，所述弹性片43的两端与所述伸缩杆41的端部转动连接。
所述伸缩杆41与所述弹性片43的连接处，且在所述伸缩杆41的端部开设有限位槽42。
所述弹性片43的中间开设有驱动槽431，所述驱动槽431的内侧与所述检测镜头5滑动连接。
所述检测罩3的内侧固连有电动滑轨31，所述电动滑轨31用以驱动所述伸缩杆41运动。
所述驱动槽431的内侧滑动连接有链条。
所述弹性片43的材质为聚乙烯。
检测组件4具体运行流程如下，当检测平面镜片时，检测镜头5无需在弹性片43中的限位槽42中滑动，便可将平面镜片上整个区域的特征点进行记录；当检测曲面镜片时，因为曲面镜片表面存在一定的曲率，从而检测镜头5进行直接拍摄时，曲面镜片的边缘与镜片的最高点不处于同一平面上，以及被测表面为一次成像，所以在记录特征点时会出现一定范围的误差，造成镜片划痕检测出的数据存在误差，从而影响后续的产品使用。
检测过程中，首先人员根据曲面镜片的曲率，然后通过划痕检测软件远程控制伸缩杆41通电运行，从而弹性片43两侧的伸缩杆41伸长，然后推动弹性片43向检测罩3的顶部方向弯曲，使得弹性片43弯曲的曲率与曲面镜片的曲率大致相同，其中弹性片43的材质可优选聚乙烯，能够让弹性片43获得较好的弯曲性能，以此适应不同曲率的曲面镜片；然后人员远程控制检测罩3中的驱动装置驱动驱动槽431中的链条移动，因为检测镜头5与驱动槽431滑动连接，且检测镜头5与链条固连，所以链条进行移动时能够带动检测镜头5进行移动，从而检测镜头5的移动轨迹形成一个曲线，使得曲面镜片的边缘也能被拍摄到，从而提高曲面镜片划痕的检测精度，降低了误差范围；解决了现有镜片划痕检测系统依托滤波成像法，只能对平面镜片进行检测的缺点，并且解决了依靠人工进行检测时，对人工的工作经验、疲劳程度、所处环境以及责任心需要较高要求。
同时检测曲面镜片其他边缘位置时，无需人员转动曲面镜片的位置，只需人员远程控制电动滑轨31启动，电动滑轨31可优选现有的环形滑轨产品，从而电动滑轨31驱动伸缩杆41在检测罩3的内侧转动，使得检测镜头5能够环绕曲面镜片一周，从而对曲面镜片的任意边缘位置进行拍摄，提高了曲面镜片检测过程中的便捷性。
如图4所示，所述弹性片43位于所述检测镜头5一侧的端面为曲面。
如图3所示，所述限位槽42的开口方向指向所述检测罩3的顶部。
进一步的，弹性片43位于检测镜头5一侧的端面为曲面，并且限位槽42的开口方向指向检测罩3的顶部，从而当伸缩杆41推动弹性片43进行弯曲时，在曲面的作用下，弹性片43曲面一侧的作用力指向检测罩3的顶部，同时弹性片43的两端被限位槽42限位，从而能够引导弹性片43向检测罩3的顶部进行弯曲，以此能够更好的适应曲面镜片。
如图5所示，所述检测罩3上开设有滑槽6，所述滑槽6中滑动连接有凸杆7。
所述凸杆7的一侧端部位于所述检测罩3的外侧，所述凸杆7的另一侧端部与所述伸缩杆41的端部固连。
本实施例中与上述实施例的区别在于，本实施例中的检测组件4不是电气自动化控制，而是依靠人员手动调节。
当检测镜头5需要检测曲面镜片边缘的其他位置时，人员能够手动推动滑槽6中的凸杆7，因为凸杆7与伸缩杆41的端部固连，所以凸杆7沿着滑槽6滑动时，能够带动伸缩杆41上的弹性片43沿着检测罩3的内侧进行转动，从而完成对曲面镜片的划痕检测；相对于电气自动化控制检测组件4，手动控制的检测组件4制造成本更低，适用于小批量的镜片检测，通过检测组件4不同的控制方式，灵活控制产品成本，有利于满足不同客户的需求。
一种镜片划痕检测方法，该方法适用于上述任意一项所述的镜片划痕检测系统，该方法步骤如下。
S1：首先检测时，人员将镜片放置在工作台11上，并将机体1通过电线线路连接相关的计算机设备，并在计算机上安装与本装置相匹配的镜片划痕检测软件，以此建立以同轴光源为基础照明单元的图像采集平台，并通过检测镜头5准备采集镜片图像。
S2：然后人员操控检测镜头5，使得检测镜头5在弹性片43上进行滑动，让检测镜头5移动至相应的位置，然后检测镜头5在不同位置对镜片图像进行特征点提取，具体包括对镜片图像依次进行尺度空间极值检测、关键点定位、确定特征点方向以及生成特征点描述向量。
S3：然后通过计算机软件对经过特征点提取的镜片图像进行图像提取，得到灰度图像。
S4：最后计算机软件通过K3M连续迭代算法对灰度图像中的镜片划痕进行区域定位、数量统计以及长度检测。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.一种镜片划痕检测系统，包括：
机体(1)，所述机体(1)上固连有工作台(11)，所述工作台(11)用于放置镜片；
检测架(2)，所述检测架(2)固连在所述机体(1)的上端面，且位于所述工作台(11)的一侧；
其特征在于，还包括：
检测罩(3)，所述检测罩(3)固连在所述检测架(2)上，并位于所述工作台(11)的正上方；
检测组件(4)，所述检测组件(4)设置在所述检测罩(3)的内侧，所述检测组件(4)用以对镜片划痕进行检测；
检测镜头(5)，所述检测镜头(5)位于所述检测组件(4)的内部；
所述检测组件(4)包括：
伸缩杆(41)，所述伸缩杆(41)滑动连接在所述检测罩(3)的内侧，所述伸缩杆(41)以所述检测罩(3)的中心轴线为参考线对称分布；
弹性片(43)，所述弹性片(43)位于两个所述伸缩杆(41)之间，所述弹性片(43)的两端与所述伸缩杆(41)的端部转动连接；
所述伸缩杆(41)与所述弹性片(43)的连接处，且在所述伸缩杆(41)的端部开设有限位槽(42)；
所述弹性片(43)的中间开设有驱动槽(431)，所述驱动槽(431)的内侧与所述检测镜头(5)滑动连接；
所述弹性片(43)两侧的所述伸缩杆(41)伸长，能够推动所述弹性片(43)向所述检测罩(3)的顶部方向弯曲，使得所述弹性片(43)弯曲的曲率与曲面镜片的曲率大致相同，以此适应不同曲率的曲面镜片；
所述检测罩(3)的内侧固连有电动滑轨(31)，所述电动滑轨(31)用以驱动所述伸缩杆(41)运动；
所述驱动槽(431)的内侧滑动连接有链条。
2.根据权利要求1所述一种镜片划痕检测系统，其特征在于：所述弹性片(43)的材质为聚乙烯。
3.根据权利要求1所述一种镜片划痕检测系统，其特征在于：所述检测罩(3)上开设有滑槽(6)，所述滑槽(6)中滑动连接有凸杆(7)；所述凸杆(7)的一侧端部位于所述检测罩(3)的外侧，所述凸杆(7)的另一侧端部与所述伸缩杆(41)的端部固连。
4.根据权利要求1所述一种镜片划痕检测系统，其特征在于：所述弹性片(43)位于所述检测镜头(5)一侧的端面为曲面。
5.根据权利要求1所述一种镜片划痕检测系统，其特征在于：所述限位槽(42)的开口方向指向所述检测罩(3)的顶部。
6.根据权利要求1所述一种镜片划痕检测系统，其特征在于：所述镜片划痕检测系统通过K3M连续迭代算法对灰度图像中的镜片划痕进行区域定位、数量统计以及长度检测。
7.一种镜片划痕检测方法，其特征在于：该方法适用于权利要求1-6中任意一项所述的镜片划痕检测系统，该方法步骤如下：
S1：首先检测时，人员将镜片放置在工作台(11)上，并将机体(1)通过电线线路连接相关的计算机设备，并在计算机上安装与镜片划痕检测系统相匹配的镜片划痕检测软件，以此建立以同轴光源为基础照明单元的图像采集平台，并通过检测镜头(5)准备采集镜片图像；
S2：然后人员操控检测镜头(5)，使得检测镜头(5)在弹性片(43)上进行滑动，让检测镜头(5)移动至相应的位置，然后检测镜头(5)在不同位置对镜片图像进行特征点提取，具体包括对镜片图像依次进行尺度空间极值检测、关键点定位、确定特征点方向以及生成特征点描述向量；
S3：然后通过计算机软件对经过特征点提取的镜片图像进行图像提取，得到灰度图像；
S4：最后计算机软件通过K3M连续迭代算法对灰度图像中的镜片划痕进行区域定位、数量统计以及长度检测。
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