一种检测光学元件面形的新方法

随着光学元件的广泛应用,对光学元件面形检测提出了更严格的要求。目前常用的检测光学元件面形的方法有数字刀口检测技术和干涉检测技术,比较这两种方法的检测原理及优缺点,提出了一种适用于工厂在线检测的三维检测方法——投影检测技术。用该方法的检测原理和关键技术对光学元件进行实验验证,证明了投影检测技术这一新方法具有实际应用价值。     

一种光学元件面形三维重建的算法研究

为了在线检测光学元件面形,介绍一种基于线结构光扫描测量和立体视觉测量相结合的三维检测方法,目前这种方法多用于检测高反射率的物体,因此将该方法运用于检测光学元件面形是一种新的尝试。实验的三维重建算法是通过MATLAB和VC++软件共同编写程序实现的,实验结果表明,将这种方法运用于检测光学元件是可以真实还原光学元件三维外貌特性的,所以它的研究具有可行性和研究价值。     

多表面干涉下的光学元件面形检测

为了消除平行平板类光学元件的多表面干涉效应对元件面形测量的影响,提出了基于波长移相调谐技术与傅里叶变换原理的多表面干涉条纹检测技术.首先,根据波长移相原理和被测元件的厚度,按照推算出的被测腔长与元件厚度间的比例关系正确摆放被测元件的测试位置.然后,通过波长移相技术采集一组干涉图.最后,对这组多表面干涉图进行离散傅里叶变换,提取带有被测元件前后表面面形的频率信息以及厚度变化的频率信息,通过重构算法得到准确的面形信息和厚度信息.实验结果表明:与传统的13步移相算法相比,得到的前表面PV值和RMS值分别相差0.003和0.001,而后表面PV值与RMS值分别相差0和0.001.这些结果基本满足平行平板类光学元件面形的高精度测量与洁净测量的要求.     

基于ASTM方法的光学平面面形检测

为分析光学平面面形偏差,以直径100mm光学平晶为检测对象,利用斐索干涉仪采集了被测光学平面的波面干涉图,按照美国材料与试验协会(American Society for Testing and Materials,ASTM)标准方法,通过分析,能够定性反映出被测光学平面的面形偏差。计算并分析了波面偏差指标峰谷值PV和均方根值RMS,将计算结果与利用ZYGO斐索干涉仪测得的数据对比,偏差为10-3λ,符合光学检测要求。综合考虑可操作性和计算精度,这种基于ASTM的方法是一种行之有效的光学检测分析方法。     

基于光强自标定移相算法检测光学面形

考虑菲佐型波长移相干涉仪中波长可调谐激光器光强与调节电压之间的关系会对相位计算精度造成影响,本文提出了一种基于光强自标定的波长移相算法。首先,分析了波长可调谐激光器调节电压与输出光强之间的关系,建立了数学模型;然后,依据最小二乘判据,推导出了波长移相干涉仪的光强自标定移相算法。最后,实施了仿真实验,通过计算机生成背景光强具有一定变化的12幅干涉图,利用所提出的算法进行了相位恢复。结果表明,提出的算法可以很好地免疫激光器的光强变化,实现高精度的相位恢复。对口径为100mm的平面镜的测量结果显示RMS为0.005λ,PV为0.073λ。与ZYGO干涉仪测量结果的比较显示,两次测量面形的偏差RMS为0.0014λ,PV为0.022λ。得到的结果证明了算法的可行性及在菲佐型波长移相干涉仪中的实用性。     

数字化阴影法测量光学元件表面面形的研究

提出了阴影检测技术的一种新型数字化方法,用于定量测量光学元件表面的局部面形误差量.在阴影测量装置后搭建数字图像提取和处理系统,运用傅里叶光学原理进行测量方法的数学建模.利用数字图像系统提取阴影检测图像,通过对阴影检测图像特征的分析重构出光学元件面形.仿真结果表明,运用该模型提取一抛物面镜的面形信息,在一维径向方向上可以达到1 λ(λ=632.8 nm)RMS的重构精度,可以满足光学元件加工粗抛光阶段测量的要求.     

利用相位差异法检测镜面面形

为了验证相位差异波前检测器演示系统利用自带光源独立完成波前检测任务的能力,搭建了基于相位差异法检测镜面面形的实验平台。测试时在焦面和离焦面上同时采集短曝光图像,在已知离焦量的前提下解算出波前相位分布并恢复出目标,从而实现对大镜面像差的估计。为了进一步验证相位差异测量方法的准确性,对相位差异法与高精度的ZYGO干涉仪得到的测量结果进行了比较分析。实验结果表明:两种方法获得的面形误差分布及误差的峰谷值(PV)和均方根值(RMS)一致性很好,而波前RMS的测量精度达到了2.83/1 000λ。得到的结果表明提出的相位差异法能有效地检测出镜面的像差,且准确性很好。     

化学刻蚀的光学元件面形修复

采用化学加工方法对光学元器件进行面形加工,可以避免传统的抛光工艺带来的亚表面缺陷和表面污染。实验中利用Marangoni界面效应有效控制化学液的驻留时间和驻留面积,并通过数控系统实现编程控制加工,进行了面形修复实验,利用轮廓仪测量了加工前后的表面粗糙度。结果表明,采用拼接小去除量多次加工的方法,有效地降低了面形误差,面形值由1.32 λ(λ=632 nm)减少到0.66 λ,粗糙度基本维持不变。利用此实验装置使基片面形得到修复,避免了传统加工方式带来的亚表面缺陷等问题,有利于强激光系统的使用。     

基于图像处理的电子元器件表面缺陷检测技术

针对电子元器件的表面缺陷对其性能和品质有直接影响的问题,基于图像处理技术,以晶振外壳缺陷的检测为例,研究了电子元器件表面缺陷的检测技术。首先建立了检测系统平台,然后对所获取的图像进行分析和检测目标分割,并由生成的灰度共生矩阵计算纹理特性值。基于惯性值对纹理的深浅具有敏感性,比较研究之后,采用了惯性值作为检测表面缺陷的指标。试验结果表明该方法能够有效检测平面缺陷。     

基于图像校正与灰度相关性的立体匹配算法研究

立体匹配是双目视觉系统中必不可少的环节,对特征点进行匹配求解过程复杂,而且误匹配率较高。外极线约束为立体匹配提供了便利条件,但由于实际系统中的外极线是弯曲的,使得沿外极线进行同名点搜索不仅非常耗时,而且计算过程受噪声影响大。给出一种基于图像校正与灰度相关性的立体匹配算法。首先采用图像校正方法将弯曲的外极线变为相互平行的水平外极线,简化了外极线的求取过程;再利用灰度相关性算法对同名点进行匹配。实验结果验证了本文方法的准确性和稳定性。     

基于图像处理技术的光纤准直器封装新方法

运用"可检测性"概念和Design For Test(DFT)方法,提出了一种基于图像处理技术的光纤准直器封装方法。在装配前利用机器视觉和数字图像处理技术保证插针到达正确相位,然后保持插针相位姿态不变插入不锈钢套筒,同时光纤插针做进给运动,以调节插针和自聚焦透镜在不锈钢金属套筒中的间隙,使插针快速地到达最佳装配位置,保证输出光功率最大。该系统主要由CCD摄像机、图像采集卡、系统控制和图象处理软件构成,由计算机控制其装配全过程。实验证明了该系统的有效性和实用性,其相位误差可控制在公差±3°内,满足光纤准直器装配精度要求。该封装方法已应用于生产,较大地提高了生产效率和产品合格率。     

基于坐标测量机的轴向立体视觉测量方法研究

为了解决双目立体视觉测量过程中图像匹配计算量大、算法复杂、误匹配率高的问题,提出了一种轴向立体视觉测量方法。该方法由单个摄像机沿坐标测量机轴向先后捕捉被测物表面,利用同轴摄像机外极线相互平行的特性进行同源相点的逐个匹配,并根据视差原理反求三维坐标。着重论述了该方法的原理、同源点匹配及具体实现过程,并通过实验进行了验证,测量了一个塑料盘的边缘并进行了重建。研究结果表明该方法能提高匹配效率,减小误匹配几率,实现快速高效的非接触式测量。     

一种基于投影校正的在机工件三维重构方法

提出了一种新的基于投影校正的移动式单目视觉三维重构方法。在投影校正后的立体图像对平面上,所有极线相互平行且处于水平方向,共轭极线位于同一条水平线上,使单目摄像机在移动前后的两个位置拍摄的图像的对应点匹配搜索从二维平面降至一维水平线,为图像匹配提供了极为有利的约束条件。采用该投影校正的方法对铣床上的工件进行了三维重构,证明了该方法的有效性。     

全景环形透镜三维空间成像展开算法的研究

全景环形透镜(PAL)利用平面圆柱投影法(FCP),将三维空间的像成在一个环形区域,由于其成像原理不同于人眼习惯的中心投影法(CCP),故不利于人眼的观察以及测量,极大地限制了PAL的应用领域。现提出了一种新的展开方法,实现了从FCP到CCP的转换,结果表明,三维立体空间环形像的展开效果良好,更符合人的观察习惯,极大地拓展了PAL的应用领域。     

投影特征峰匹配的快速电子稳像

提出了一种基于投影最大特征峰匹配的稳像算法来进一步提高灰度投影稳像算法的实时性。首先,将参考帧与当前帧图像等分为若干区域子块,根据灰度投影计算公式分别计算每个子块的水平投影和垂直投影;依次计算两帧图像相应子块中对应的垂直和水平投影最大特征峰的位置差值,作为相应子块的水平和垂直运动矢量。然后,根据帧间运动矢量变化程度进行运动矢量修正。最后,根据各子块的运动矢量统计结果进行全局运动估计。将该最大特征峰匹配算法运用到多光谱成像系统进行实验,并与较经典的灰度投影算法做了比较。结果表明:在保证相同的稳像效果前提下,对于分辨率为1 024pixel×1 024pixel的图像序列在(-60,60)搜索范围内进行运动估计时,前者比后者的运算时间节省了近20%。提出的算法突破了现有投影稳像算法需要对可能的区域逐一搜索的繁琐匹配过程,具有较好的实时性和良好的稳像效果。     

基于序列图像特征配准的相机旋转补偿算法

为了解决测量过程中相机沿轴向运动时所产生的旋转引起的测量误差,提出了一种基于特征点的图像配准和最小二乘估计的相机旋转运动精确估计算法。此算法利用序列图像帧间的相关性,通过对相邻两帧图像进行运动分析,由Harris算子进行特征点的检测,然后再基于这些特征点的模版匹配方法对帧间图像进行配准,再根据多个特征点的运动矢量通过最小二乘估计获得相机的运动参数。最后对这些运动参数进一步分析,在计算中将获得的运动参数对相机沿轴的旋转运动进行补偿。该方法克服了测量中相机旋转对图像处理和测量精度的影响,弥补了因相机旋转引起的测量误差大的缺陷,提高了测量精确度。试验和仿真结果表明该方法在帧间旋转角度较小时能够实现对相机沿轴旋转运动的精确补偿,且时实性有待提高。