基于聚焦深度法的刀具几何参数三维测量方法

刀具几何参数的精确测量是评估刀具性能的关键。针对复杂刀具几何参数难以测量的问题,基于聚焦深度法对其端面几何参数进行三维测量。首先,提出了一种适用于刀具端面序列图像的改进双阈值Tenengrad聚焦评价函数,通过局部像素分析确定了函数最佳计算窗口大小,在清晰度比率、陡峭度、清晰变化率、局部波动量评价指标下与常用聚焦函数进行了对比,验证了所提函数在计算刀具端面序列图像时更具有优势;其次,通过自适应sigmoid函数的图像增强算法实现了高对比度的刀具端面序列图像的获取,提升了三维测量效率,基于RANSCA算法对刀具后刀面点云表面进行平面拟合并提出了端面几何参数向量计算方法;最后,通过所构建的刀具测量系统对标准量块的阶梯深度进行了测量,误差为0.32%,并实现了刀具后刀面的三维形貌还原,进一步对主切削刃内、外刃顶角和直径参数进行测量。实验结果表明:顶角测量误差<0.3°,直径测量误差<3 μm,优于Tenengrad函数对应角度（<1.9°）及直径（<13 μm）测量结果,满足复杂刀具对角度（<0.5°）和直径（<10 μm）的测量精度要求。     

基于小波变换的光学元件激光损伤三维形貌重构方法

为实现激光损伤在线显微三维形貌的快速重构，提出一种基于小波变换的改进聚焦形貌恢复（SFF）算法。利用三维聚焦评价函数逐点反演深度信息，重构光学元件激光损伤三维形貌。采用激光损伤在线显微成像装置，利用所提算法对银反射镜表面激光损伤区域进行三维形貌重构。结果表明：所提改进算法的清晰度比率、灵敏度、平缓区波动量分别为2.608、0.131、0.356，对最大深度为169.8μm的被测区域，测量相对误差为1.56%；相比传统方法，清晰度比率提升约1倍、灵敏度提升约3倍、深度测量相对误差降至1/10，平缓区波动量可以达传统方法的1.1倍。所提算法已用于在线显微损伤判别系统的研制，实现了激光损伤三维形貌在线快速重构测量。     

线结构光三维传感器扫描方向标定方法

线结构光三维传感器需要结合扫描机构才能对物体进行三维重构,在使用前需要对扫描方向进行标定。由于各个标定图像的清晰度不同,传统标定方法会多次引入噪声,降低了标定精度。为了减小由图像清晰度不同多次引入的噪声,本文提出了基于联合估计的扫描方向标定方法。在标定过程中,需要使用位移台将平面靶标移动一个固定的距离,使每个拍摄位置处的靶标相对相机坐标系的旋转矩阵相同,同时平移向量的变化由位移台的运动步长约束。通过对旋转矩阵和平移向量增加约束,将平面靶标上的二维特征点拓展为三维特征点;联合所有标定图像进行统一的单应性估计,减小了由图像清晰度不同多次引入的噪声。通过测量量块尺寸进行了验证实验,实验结果表明：所提方法的测量误差相比传统方法减小了约30%,而且所提方法具有更好的重复性。所提方法实现了线结构光三维传感器扫描方向的高精度标定,减小了传感器三维重构的误差。     

一种新的清晰度评价算法

高效、准确的图像清晰度评价是实现基于分块的多聚焦图像融合的关键.在分析了图像清晰度影响因素和现有图像清晰度评价方法优缺点的基础上,提出了一种改进的应用平均梯度函数的清晰度评价,建立了评价清晰度函数的数学模型,并对不同聚焦图像进行实验和仿真,比较了各种评价函数.结果表明,该方法具有独立性好、精确度高、对比度明显等优点,能够应用于实际的图像清晰度评价和多聚焦融合中,具有较高的实用性和可靠性.     

基于边缘轮廓线提取的自动对焦评价函数

红外序列图像清晰度评价对热像仪测温标定至关重要。文中针对传统空域评价算法的不足,提出一种基于图像轮廓线分割的红外序列图像清晰度评价方法。此算法基于变分水平集理论以能量泛函的最小化为目标,来求解使曲线趋向于目标,从而提取出红外图像中目标物的轮廓线;通过选取目标物体轮廓线两侧灰度均值大小来描述图像的清晰程度。以红外热像仪在标定时获取的序列图像为研究对象,运用文中所提出的方法与SMD,EOG,Robert,Wavelet算法之间的对比性分析。实验表明:文中所提方法满足清晰度评价函数所具有的单调性,无偏性与良好的灵敏度。     

基于多目标图像清晰度评价的LAMOST光谱仪离焦诊断方法

研究表明,当温度产生一定变化时,会导致大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜（LAMOST）光谱仪的内部器件产生热诱导变形,引起CCD靶面上的图像离焦模糊,降低了天文数据测量精度,也大大增加了16台光谱仪的日常维护难度。基于LAMOST运行前拍摄的定标灯谱数据,提出了一种基于多目标图像清晰度评价的离焦诊断方法。该方法通过对不同离焦量下的定标灯谱图像进行分析,提取了一定数量的光斑的半高全宽（FWHM）及其总体分布情况,建立多目标图像清晰度与系统离焦量之间的离焦函数模型,实现对LAMOST成像像质的离焦诊断,为后续智能化主动补偿技术的实现提供了技术支撑。介绍了LAMOST光谱仪的工作原理及结构,给出了光谱仪对调焦精度的需求;详细介绍了光斑FWHM值的测量原理与多目标图像清晰度评价函数的构建方法。与传统图像清晰度评价函数的对比结果显示,文中方法具有更高的清晰度对比率与精度,对定标灯谱图像的离焦诊断误差在10 μm以内,有效降低了人为局部诊断带来的误差,提高了16台光谱仪系统一致性,有望提高LAMOST日常运行效率与光谱仪的长期稳定性。     

结合自动聚焦系统的共线双脉冲激光诱导击穿光谱信号稳定性研究

将基于图像清晰度评价函数的自动聚焦算法应用于共线双脉冲激光诱导击穿光谱(DP-LIBS),基于Lab VIEW编写的控制软件对共线DP-LIBS实验系统与CCD相机、三维移动平台进行有效控制,将图像清晰度评价、自动聚焦算法和三维移动平台相结合,实现了样品的自动聚焦功能。实验结果表明:两激光脉冲间隔的最优位置为0.55μs;原子谱线的稳定性高于离子谱线;采用自动聚焦系统后,光谱强度的相对标准偏差(RSD)从16.7%降低到6.7%,钢样中Cr元素和Mn元素定量分析的相关系数分别从0.851和0.639提高到0.947和0.923。自动聚焦系统能够提高信号的稳定性和测量精度。     

基于多聚焦红外图像的温度测量及三维重构

由于红外镜头景深小,测量表面超过景深范围的样品不能得到所有位置均清晰聚焦的红外图像。提出了基于多聚焦图像融合的曲面温度测量及被测物体三维重构的方法。该方法采集同一视场不同聚焦深度的红外图像,利用多聚焦图像融合算法,获取所有位置均清晰聚焦的红外图像,即准确的红外信息。再查温度标定表,根据灰度值可得准确的温度值。最后,利用多聚焦图像系列附带的深度信息重构出表面三维高度图。实验表明,应用此方法可以准确测量物体表面温度信息,三维重构图与全聚焦图像形成信息互补。     

三轴视觉测量系统自动对焦技术

为了减少三轴视觉测量系统在对焦过程中的时间消耗和提高对焦的准确性,提出基于光学离焦模型的自动对焦算法。自动对焦算法评价函数采用Tenengrad梯度函数,搜索算法分两步:（1）将光学离焦模型分解成两个曲线函数,通过采集4张图像的清晰度值和x轴坐标求出两条曲线函数,最终得到两条曲线的交点位置,交点位置即为正焦位置粗定位位置;（2）在交点位置采集1张图像以及在交点左右两侧各采集2张图像,通过高斯函数拟合得到拟合高斯函数的均值,均值即为准确的正焦位置。为了验证本方法的有效性,首先进行10次重复性试验,验证算法粗定位的重复定位误差4.1 μm。其次,在粗定位位置采集1张图像及其两边各采集2张图像,通过高斯拟合得到精确正焦位置,10次精确位置的重复定位误差为5.1 μm。该算法只需采集9张图像,得到的合成标准不确定度为2.12 μm。该方法提高了三轴视觉测量系统的对焦效率和精度。     

基于熵的自动聚焦图像清晰度评价函数仿真分析

基于图像处理的自动聚焦方法,图像清晰度评价函数的选择很重要。图像熵函数作为清晰度评价函数在不同文献中有一些形式上的变化,且关于聚焦图像评价值对应函数极大值还是极小值的论断不统一。本文详细整理了自动聚焦系统中图像信息熵的不同形式,比较分析它们的物理意义、数学原理,采用灰度图像,重点考虑离焦造成的图像模糊失真,在Matlab平台下仿真分析,得出的结论对具体自动聚焦系统设计时熵函数数学公式的选用和修正提供参考。     

基于图像分析的SEM显微视觉自动聚焦技术研究

为了快速准确地获取清晰的SEM显微图像,提出了一种基于图像分析的SEM显微视觉自动聚焦技术.该技术采用了两级清晰度评价函数的自动聚焦策略,首先利用基于灰度差分的评价函数对图像进行分析评价,然后以大步距遍历搜索函数峰值,直至第一次经过峰值;接着,再利用基于DCT(d[iscrete cosine transformation)变换的评价函数来分析评价图像之后,以小步距进行局部搜索,直至搜索到清晰的SEM显微图像,完成SEM的自动聚焦.实验证明,该技术准确有效,具有较强的鲁棒性和实时性.     

图像清晰度评价与变步长融合调焦方法

十字丝目标在CCD上的成像,一般受到环境光和光路的影响,不同位置的焦距产生的十字丝图像会存在边缘模糊和离焦的情况,使十字目标的中心点位置提取受到严重影响,传统的Sobel算法忽视边缘信息,并且容易受噪声影响,因此提出改进Sobel算子图像清晰度评价函数与粗细调焦结合的变步长两段式快速搜索自动调焦的方法。该方法首先利用图像的空间域评价图像清晰度,其次利用根据光学设计选用的两段式调焦方式。第一步进行粗调,先快速找到正焦位置附近,然后进行细调,直至找到正焦的位置。实验表明,该方法与其他算法相比,自动调焦失败率为2%,调焦时间为1 242 ms,调焦行程在-25～+30 mm之间。通过该算法将图像清晰度评价函数与两段式调焦方式结合进行自动调焦,准确性高,实时性好。     

用于红外自动调焦的图像离焦深浅度判定算法

为了提高图像的可调焦范围,以往的自适应清晰度自动调焦算法对深度和轻度离焦图像采取了不同的评价方式,却未给出明确的图像离焦深浅度判定方法,进而影响了算法的可行性。为解决该问题,从Sobel算子出发来提取图像边缘,并通过阈值选择出阶跃边缘,从而利用阶跃边缘宽度来判别图像离焦程度。经实验分析,该方法可以无参考地判断单张图像的清晰度。与SMD、Laplace等方法相比,它具有与场景无关的优势。不同场景的相同清晰度图片的边缘宽度标准差仅为0.0676。此外,边缘宽度的大小与图像离焦程度成正相关,证明了该方法的有效性。本文算法的判定准确率达到了86.8%,与高频和算法、基于无参考结构清晰度的算法相比具有一定优势。     

一种覆盖范围可调的变频梯度自动对焦评价函数

针对传统调焦函数对噪声敏感和调焦范围小从而影响自动对焦准确性的问题,提出了一种基于变频梯度的自动对焦评价函数。解决了由于离焦量过大而引起的评价函数调焦范围小的问题,通过改变采样频率实现了评价函数调焦范围的可调性。其中,评价函数采用了带有阈值选取的梯度绝对值算子,提高了评价函数的抗噪性,降低了时间复杂度。分别利用仿真实验和实拍实验对该方法进行验证,实验表明:采用不同采样频率的梯度算子能够兼顾调焦范围广以及灵敏度高的两种特性,并与现有的对焦评价函数进行了比较,通过量化指标说明了该评价函数的运算速度较现有评价函数有较大的提升,证明了所提出方法抗噪性与实时性更好、灵敏度更高、调焦范围可调,同时能够准确评价离焦图像清晰度。     

基于变速扫描技术的大尺寸台阶测量

为了提高大尺寸台阶结构的单边测量精度、缩短测量时间，基于变速扫描技术，并利用傅里叶变换提取法及单边台阶评价算法进行扫描干涉信号的处理，提出并搭建了具有变速扫描功能的白光干涉测量系统。并且利用该系统对标称值为9.9760.028 m的台阶标准样板进行了测量，10次重复性测量结果为9.971 m，标准偏差量为0.007 m，测量时间仅为35 s，远小于常规扫描方法的222 s，大大缩短了测量时间，因此说明了该系统在大尺寸台阶结构测量中，具有较高的精确性与高效性。     

全视场外差移相双波长干涉面形检测技术

双波长干涉检测技术可以实现高动态范围与高测试精度的兼顾,是一种极具潜力的检测技术,用于干涉检测的压电位移机械移相技术存在着一些问题,使用全视场外差移相技术,低频差的外差光源与面阵探测器采集帧率相配合,相较于传统的压电位移机械移相技术,可以同时保证不同波长的移相精度,简化移相的复杂度,且可以方便实现多步移相。提出了全视场外差移相双波长干涉测量技术,并搭建了全视场外差移相双波长干涉测量系统,测试了在边缘最高偏离顶点球13 μm的非球面以及高度为(1.3±0.1) μm的台阶,经过实验验证其非球面面形PV测试精度为λ/3.53 (λ=633 nm),面形PV测试重复精度为λ/77.38,面形RMS测试精度为λ/14.16,面形RMS测试重复精度为λ/919.10,台阶高度测试精度为λ/16.19,测试重复精度为λ/311.85。     

微流控芯片通道的全息显微检测方法

针对微流控芯片通道和缺陷的检测要求,设计构建了一套基于预放大离轴光路的反射式像面数字全息显微实验系统。探讨了数字全息显微测量中横向尺寸在视场占比较大的低空间频率物体的相位畸变矫正方法,提出两步相位相减法更适用于该类型物体的相位畸变矫正。通过宽度为55 μm、高度为65 nm的台阶标准样板实验对两步相位相减法、一般多项式曲面拟合法和Zernike高阶多项式曲面拟合法在相位畸变矫正效果上进行对比分析,分析结果表明两步相位相减法矫正畸变后的台阶平均高度相对误差为1.1%,较其他方法的误差更小,畸变矫正效果更好。另外,实验以通道宽度为80 μm的微流控芯片为被测样件,实现了芯片通道以及通道表面断裂型和缺损型缺陷的三维形貌检测,并得到定量结果:断裂型缺陷的宽度为14.1 μm,深度为431.7 nm;缺损型缺陷的宽度为33.6 μm,深度为295.1 nm。实验结果表明:像面数字全息显微实验系统为微流控芯片通道及表面缺陷的快速无损测量提供了新的途径,对于微流控实验系统质量评价具有重要意义。     

数字同轴全息对刀技术中微细铣刀的自动聚焦方法

数字同轴全息对刀技术中微细铣刀全息再现像的自动聚焦是实现高精度自动对刀的关键技术,其中聚焦评价函数是判别图像质量的依据.通过比较几种常用的聚焦评价函数的评价性能,探讨了数字全息自动对焦过程中刀具的成像特点以及适用的聚焦评价方法,发现小波变换聚焦评价函数能适应高精度聚焦的需要.针对自动调焦问题,提出一种分段递进搜索方法,将搜索过程分为两个过程:大步距粗调和小步距精调,分段搜索最优解.然后比较分析了所提搜索方法与经典的模拟退火算法和Levenberg-Marquardt算法的搜索性能.实验结果表明,所提分段递进搜索方法适用性更强,并通过计算机模拟实验进一步验证了其有效性.