光学元件亚表面缺陷表征与检测技术研究现状分析（特邀）

光学元件常用脆性材料作为原材料,脆性材料加工过程中极易引入亚表面缺陷,亚表面缺陷对脆性材料的制造阶段和应用阶段均存在严重的危害。制造方面,亚表面缺陷影响工序的选择与衔接,易产生过加工、欠加工等问题,导致加工效率低下;应用方面,亚表面缺陷影响光学元件的成像质量、稳定性、使用寿命等关键技术参数。为了高效率、高质量地去除亚表面缺陷,全面表征和准确检测光学元件的亚表面缺陷至关重要。文中首先介绍了不同加工方式对应的亚表面缺陷形成机理与亚表面缺陷的表征方法研究现状;其次归纳总结了破坏性与非破坏性的亚表面缺陷检测方法,分别介绍了不同检测方法的原理、适用材料与加工阶段、优点与不足之处;并介绍了基于表面粗糙度、加工参数的亚表面缺陷预测方法;最后,对亚表面缺陷检测技术的发展趋势进行了展望。     

光学非球面面形轮廓检测技术

随着科技的进步,尖端产品和先进光电系统对光学系统的成像质量要求越来越高,光学非球面元件能有效地校正像差、减少系统所需光学元件数量、减轻系统重量,因此被广泛应用。其特殊的面形特征决定了它的加工和检测相对于球面更加困难,而检测精度直接决定了加工精度,非球面检测技术的重要性显而易见。根据测量原理对光学非球面的检测技术进行了概述;根据目前直接面形轮廓法在光学非球面的加工中应用最广的情况,结合最新检测手段,重点介绍了非球面直接面形轮廓法测量技术;并介绍了近年来日益受到人们关注的自由曲面及面形轮廓法在自由曲面检测的应用;最后总结了光学非球面检测技术的现状和发展趋势。     

高精度离轴非球面透镜的制造与检测

针对强激光系统所需大口径非球面元件高精度、批量化的加工需求,提出了一种气囊抛光技术与柔性沥青小工具抛光技术相结合的大口径非球面元件高效制造方法。采用气囊抛光技术进行非球面保形抛光和快速修正抛光,实现磨削缺陷层快速去除以及低频误差快速修正。采用柔性沥青工具匀滑抛光技术,在低频误差不被恶化的情况下,控制元件中高频误差。在抛光过程中,利用球面干涉仪搭建的自准直波前干涉检测系统和粗糙度仪对非球面元件进行全频段误差检测。基于上述加工与检测方法完成了430 mm430 mm口径离轴非球面透镜样件实验加工,实验结果为元件通光口径内透射波前PV=0.1,GRMS=5.7 nm/cm,PSD1 RMS=1.76 nm,PSD2 RMS=1 nm,Rq=0.61 nm,并且中频段功率谱密度曲线均在要求的评判曲线之下。实验结果表明,离轴非球面透镜样件全频段指标均达到了合格指标要求。所述制造方法也适用于其他类型大口径非球面光学元件的高精度加工。     

多色零透镜

本专利介绍一种消色差零透镜检验仪。用这种仪器可检验光学元件的缺陷。这种检验仪利用折射和衍射元件完成非球面元件的检验。用两波长全息技术可降低零透镜检验仪的灵敏度。这种仪器可在光学元件制造到     

用非球面改善图像

如果你怀疑非球面能改善光学系统，请回顾一下光学历史吧！非球面已用于它们能胜任的每个应用——从便宜的取景器到价值数百万美元的侦察照相机系统中的主镜和副镜。参差、像散以及桶形和枕形畸变等成像缺陷是球形表面不可避免的结果——所有这些都能用非球面来克服。非球面有效产生很好修正图像的能力，增加光学系统的视场并减少光学元件的数目。这反过来产生许多附加的优势，包括重量、体积和不需要的反射表面引起损失的减少。虽然非球面系统对失调很敏感，但通过很好的光学设计和定位，这种敏感大部分能够克服。目前，非球面红外和塑料透…     

八角形离轴非球面反射镜加工

为了加工出高精度八角形离轴非球面反射镜,对离轴非球面反射镜的数控加工和检测技术进行了研究。介绍了非球面计算机控制光学表面成型（CCOS）技术及FSGJ非球面数控加工中心,对数控加工过程中小磨头的运动方式和运动轨迹进行了研究,阐述了离轴非球面反射镜研磨阶段的轮廓测量方法和抛光阶段的零位补偿检测方法,采用数控加工方法对一块八角形离轴非球面反射镜进行了加工。最终的检测结果表明,八角形离轴非球面反射镜的面形精度均方根值为0.018λ（λ=0.6328μm）,满足光学设计技术指标要求。     

光学元件表面缺陷相对位置分布对近场光束质量的影响

针对高功率激光装置,光学元件表面不同分布形态的多个缺陷引起的子光束,在传输过程中会相互干涉叠加,引起光束质量发生复杂变化,因此有必要对缺陷的相对位置关系加以规范。基于光的衍射传输理论,研究了光学元件表面存在不同空间分布的划痕时光场调制的变化,以及划痕深度对调制光束近场分布的影响。结果表明,元件前后表面存在平行或垂直划痕时均会比单一划痕产生更加严重的光束调制,最大调制度可增至1.5倍,且划痕具有更严格的深度要求。研究结果为光学元件图形制备标准的补充及高功率激光装置大口径光学元件表面缺陷指标的确定提供了重要参考。     

基于光学超精密检测的新能源汽车电池表面缺陷检验

为了提高新能源汽车电池表面缺陷检测能力,提出基于光学超精密检测的新能源汽车电池表面缺陷检验方法,构建新能源汽车电池表面光学超精密成像模型,结合超精密激光扫描的方法进行能源汽车电池表面激光成像处理,提取能源汽车电池表面激光成像的边缘轮廓特征量和纹理分布,结合图像边缘与区域信息融合的方法进行新能源汽车电池表面缺陷定位,建立新能源汽车电池表面激光成像的分割模型,采用光学超精密检测方法进行新能源汽车电池表面纹理异常点检测,实现新能源汽车电池表面缺陷检测和检验优化。仿真结果表明,采用该方法进行新能源汽车电池表面缺陷检验的准确性较高,在精度、抗噪性、鲁棒性方面具有优势,对缺陷定位的精度较好,提高了汽车电池表面合格检测率。     

机器视觉在PCB缺陷检测中的应用

PCB是电子产品的载体,PCB表面的缺陷是影响整个产品质量的主要因素,直接关系到产品的性能和可靠性。为了实现PCB生产过程中缺陷检测的自动化,研究了用机器视觉检测技术检测PCB表面缺陷的方法。在检测中采用了4K灰度线阵CCD和高精度光学驱动平台构建的检测系统,获得了满意的效果。     

长程大型非球面轮廓测量仪的研究

总结了常用大型非球面光学元件轮廓检测方法及其特点。详细阐述了用于同步辐射光学元件检测的长程面形仪的基本原理、发展阶段、关键技术、误差补偿、现状及发展方向。并介绍了合肥国家同步辐射实验室长程面形仪的进展。     

基于数字光栅投影的浮法玻璃缺陷检测方法研究

提出了一种基于数字光栅投影的浮法玻璃缺陷检测方法。由数字投影仪投射的光栅条纹经过玻璃带在背景平面上成像,用位于玻璃带上方的高速相机采集受到玻璃带表面调制的图像,再由计算机对采集到的缺陷图像进行相位提取和重建,得到受玻璃缺陷调制的离面位移分布图,并计算求出玻璃带表面的屈光度。以检测难度较大的光畸变缺陷为例,验证了本文方法的可行性。实验结果表明,本文方法能检测光学变形较小的缺陷,检测精度可以达到0.1mm。     

表面微观缺陷检测方法及其应用研究

基于多技术融合的表面微观缺陷检测方法结合最新的物体成像、云计算、人工智能和5G等前沿技术,建立微观缺陷检测系统,对微观领域的缺陷进行精确检测,具有识别速度快、准确率高、成本低、可追溯性强、数据分析、智能反控等优点,克服了传统检测手段的弊端,且在典型工业场景中得到了较好的应用。     

基于掩模图像的磁环表面缺陷提取研究

磁环表面缺陷图像具有对比度低、纹理背景复杂 、缺陷种类多和亮度不均匀等特点,提出了一种 基于掩模图像的磁环表面缺陷提取方法。首先,通过分析磁环表面图像中不同缺陷区域与正 常区域的灰度 差别,将磁环表面缺陷划分为两类,第1类为缺陷灰度值与正常区域差别大易分割,第2类为 缺陷灰度 值与正常区域灰度值差别小不易分割;其次,根据两类表面缺陷的成像特点以及与背景的 关系,利用掩 模技术分别设计了相应的缺陷提取方法;最后,在不同的光照、规格、缺陷类型及大小等方 面,利用开发 的样机进行了大量的在线实验。实验结果表明,本文缺陷提取算法稳定性好,鲁棒性强,能 够准确、快速 地提取出磁环表面图像各区域的缺陷,表面缺陷检测的准确率为95.3%。     

主动红外热像技术在航空发动机叶片缺陷检测中的研究和应用进展

叶片长期工作在高温、高压、高速的恶劣工况下,极易出现损伤,及时发现并监控服役过程中叶片损伤对保证飞行安全至关重要。主动红外热成像技术是一种新型无损检测方法,具有无接触、高效率、无污染等优点,对材料近表面裂纹和涂层缺陷具有良好的效果。本文统计归纳航空发动机叶片典型缺陷类型和成因,对比主动红外热像技术的代表性激励方式;针对主动红外热像技术在叶片疲劳裂纹和表面涂层缺陷检测中的应用进行了分析,介绍机器学习和图像识别等智能算法在缺陷识别和定量评估方面的应用;总结归纳了主动红外热像技术面临的难题和未来的发展方向。总体而言,该技术在航空发动机叶片缺陷检测领域具有良好的应用前景。     

透射法的红外热波缺陷定量检测研究

脉冲红外热波检测是一种新兴的无损检测技术,通常采用反射型激励方式。针对反射法缺陷深度检测误差大的不足,系统分析了透射法的红外脉冲热波定量检测缺陷深度。通过分析材料在脉冲热激励下的一维热传导模型,探讨了缺陷深度的红外测量原理。利用表面温度一阶微分峰值时间法建立特征时间与缺陷深度的关系,实现对缺陷深度的定量检测。以PVC板人工楔形槽缺陷为例,采用透射法与反射法对比实验分析缺陷深度的测量误差。结果表明,反射法在对缺陷进行定量计算时需要选取参考区域,而透射法对数据的处理不依赖参考区域,避免参考区域所带来的误差。透射法直接加热缺陷面,响应时间短,通过求解缺陷处的特征时间计算缺陷深度,检测精度得到大幅度提高。     

激光散射式技术在钢球表面缺陷检测中的应用

针对目前钢球表面反射率高、缺陷特征难以提取等问题,提出了一种基于机器视觉技术,利用钢球表面激光散射图片快速检测表面缺陷的方法。介绍了系统的结构和检测原理,搭建了系统检测平台。分析了利用形态学、边缘连接等图像处理算法提取缺陷散斑,利用圆度因子和延长因子判别缺陷类型的处理过程,并基于LabVIEW软件平台,选取不同缺陷的钢球样本进行了试验测试。实际试验表明,利用钢球表面激光散射图可以有效提取表面凹坑、麻点、刻痕等缺陷信息,系统可以快速准确地识别钢球的表面缺陷,可用于钢球表面缺陷的在线检测,具有很好的实用价值和应用前景。     

基于深度学习的激光剪切散斑干涉无损检测缺陷识别

剪切散斑干涉技术通过测量物体表面变形来推断其内部缺陷,具有高灵敏度、检测范围广、精度高等优点,是一种极具潜力的复合材料无损检测技术。目前缺陷识别主要采用人工方式,而人工识别不但检测效率低且受到专业性限制。为了提高剪切散斑干涉无损检测方法中的缺陷识别精度和效率,本文提出基于深度学习剪切散斑干涉缺陷识别方法。利用高精度四步相移技术获取剪切散斑相位条纹高质量成像;引入了应用广泛的YOLOv5和Faster R-CNN目标检测算法,通过实验采集了大量的缺陷图像,分别用YOLOv5和Faster R-CNN两种算法获得训练模型。然后将这两种模型分别应用于剪切散斑干涉无损检测中的复合材料缺陷检测。最后,实验从检测速率和检测精度方面对模型识别效果进行了对比分析。实验结果表明,激光剪切散斑干涉技术结合深度学习的方法能有效地实现剪切散斑干涉无损检测的缺陷自动识别,Faster R-CNN和YOLOv5的检测速率分别能达到11 f/s和50 f/s,并且两种深度学习算法的平均精度均能达到92%以上,验证了提出方法的可行性。     

对试件内部缺陷进行红外检测的热传导理论模型

在红外定量缺陷检测领域,现有的理论方法大多会带来较大的误差。另外,利用热传导方法检测缺陷的理论也仅仅停留在对表面缺陷的检测上。在表面缺陷检测的热传导理论的基础上,提出了试件内部缺陷检测的热传导理论模型。     

内部微缺陷的超声与数字全息成像检测系统设计

微机电系统与微机械零件的内部微缺陷需要高精度、强穿透性的非接触检测技术。目前缺少这样内部微缺陷的检测方法。针对上述问题,设计了超声与数字全息成像的复合系统。该系统结合了超声检测的强穿透能力和数字全息成像技术的高分辨率。该系统包括近场超声子系统、数字全息子系统和同步控制子系统。在近场超声子系统中,产生的近场超声波场穿过样品的内部缺陷,在样品表面形成表面超声波场,再通过数字全息子系统测量和分析这个表面超声波场的瞬态形貌,分析声波场中包含的内部缺陷信息。实验结果表明:该系统通过对超声波场的分析,可以测量出超声波场的瞬态三维形貌,并且可以有效的检测出50 μm的内部缺陷。     

液晶显示器Mura缺陷及测量方法浅析

Mura缺陷是液晶显示器(LCD)中常见的不良现象,直接影响到显示图像质量.本文对液晶显示器Mura缺陷进行了详细的综述,首先概述了Mura缺陷的种类及主要来源,然后介绍了Mura缺陷的三类测量方法:人工视觉识别法、电学测量法、光学测量法.人工视觉识别法利用滤光片观察样品,成本较低,但无法做到客观的评定产品等级;电学测量法适用于电气缺陷造成的Mura;基于机器视觉的光学测量法是当前研究的热点,对于各种原因造成的Mura缺陷均具有良好的检测效果.详细分析了各种检测方法的特点,最后进行归纳总结.