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    基于數(shù)字圖像的光學(xué)元件表面缺陷檢測

    2017-12-21 15:12:23譚廣通
    關(guān)鍵詞:檢測

    譚廣通

    摘要:對于以前的光學(xué)元件表面缺陷,檢測算法很難獲得較高的精度結(jié)果,為了實現(xiàn)光學(xué)元件表面的缺陷能夠得到明確檢查,為此提出了數(shù)字圖像的光學(xué)元件表面缺陷檢測方法。首先要收集光學(xué)元件表面的圖像,然后在使用濾波方法對數(shù)字圖像進(jìn)行噪聲處理,清除噪聲的干擾,從而檢測出存在缺陷的區(qū)域。根據(jù)檢測結(jié)果說明了;所提出的算法對光學(xué)元件表面缺陷可以很完美的進(jìn)行實施檢測,而且檢測出來的標(biāo)準(zhǔn)性和效率也相對來說比較高,準(zhǔn)確性檢測效率要高于以前的傳統(tǒng)算數(shù)方法。

    關(guān)鍵詞:數(shù)字圖像;光學(xué)原件;表面缺陷;檢測

    中圖分類號:TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1007-9416(2017)10-0053-02

    當(dāng)前,隨著時代的不斷發(fā)展,光學(xué)原件表面檢測早已是現(xiàn)代企業(yè)建設(shè)過程中的重要環(huán)節(jié)之一,它是企業(yè)在生產(chǎn)時最注重的問題,在加上目前人們對光學(xué)原件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和準(zhǔn)確效率的需求越來越高,在現(xiàn)代的生活中光學(xué)元件表面缺陷是不可避免的現(xiàn)象,在企業(yè)生產(chǎn)的過程中也會經(jīng)常性的發(fā)生,會影響著光學(xué)元件的質(zhì)量效率,為此解決光學(xué)元件表面的缺陷是目前很多企業(yè)中重視的問題之一。其次,還要加強(qiáng)數(shù)學(xué)圖像的判斷和識別效率,實現(xiàn)對光學(xué)元件表面缺陷的檢測效率能夠得到提高;同時還要加強(qiáng)對光學(xué)件表面缺陷的識別認(rèn)識,對企業(yè)缺陷分析檢測和企業(yè)生產(chǎn)加工起著較好的應(yīng)用效果,傳統(tǒng)的光學(xué)元件表面缺陷檢測是使用人式方法,公司的員工是使用專用的工具和標(biāo)準(zhǔn)模式進(jìn)行檢測,根據(jù)檢測出來的光學(xué)原件表面缺陷進(jìn)行評估和計算,然而檢測出來的精度較低,檢測的結(jié)果通常都要根據(jù)人員的能力,測量工作中的流程比較復(fù)雜,很浪費時間和體力。

    1 在傳統(tǒng)光學(xué)元件表面缺陷中的檢測算法運用

    目前光學(xué)光學(xué)元件表面缺陷檢測主要是采用自動檢測方法。首先最重要就是要取得光學(xué)元件表面缺陷的樣本,然后在和完整的光學(xué)元件表面的像素進(jìn)行相減,如果差值的結(jié)果是在事先設(shè)置的范圍以內(nèi),所以光學(xué)元件表面并沒有存在缺陷,質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)也可以得到滿足,不然還以為光學(xué)表面還存在著缺陷的;所以可以根據(jù)以下幾個部分進(jìn)行操作和實施[1]:

    (1)光學(xué)元件表面缺陷在實際操作的過程中,光學(xué)元件圖像會受到光照、拍攝角度等受到外界因素的干擾,可以會是圖像流失一些拍攝的像素,會出現(xiàn)已一些噪音,會導(dǎo)致光學(xué)元件表面產(chǎn)生一些不良的影響,這樣一來就會對光學(xué)元件表面的圖像進(jìn)行一定的處理,以此還可以提高圖像的視覺效果;然后就可以提取更多的光學(xué)元件表面信息。對于處理后的光學(xué)元件表面圖像,要提取區(qū)域的像素,并且還要采用相似的的操作過程可以得到光學(xué)元件表面完整的圖像,缺陷像素中的表面缺陷有以下幾種公式:

    (1)

    在上述公式中,t是缺陷的單個圖像,K表示的是像素的所在的位置,a表示的是系數(shù)的較差的系數(shù)。

    根據(jù)上述過程中所說到的像素信息,對于光學(xué)元件表面最完整的像素和缺陷實行完整的操作流程,得到的差值具體是:

    (2)

    (2)圖像收集過程。光學(xué)元件表明數(shù)學(xué)圖像的表面缺陷檢測的基本過程,首先要收集數(shù)據(jù),然后在取出圖像的特點,根據(jù)收集好的原有的光學(xué)元件表面數(shù)學(xué)圖像和數(shù)據(jù)的特點進(jìn)行參考和評估,然后再采用較小的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波方法進(jìn)行降低噪聲處理,適當(dāng)?shù)氖褂梦睦沓叨冗M(jìn)行相應(yīng)的分散,然后表面缺陷的輪廓特征也要進(jìn)行分散;最后實現(xiàn)光學(xué)元件表面缺陷信息的優(yōu)化輸出和參考的數(shù)據(jù)出入表面,首先要將光學(xué)元件表面的數(shù)學(xué)圖像收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取出來,要求得光學(xué)表面數(shù)子圖像的相對暗點元素,然后在采用分散的版塊進(jìn)行匹配檢測方法要對光學(xué)元件表面收集進(jìn)行有效的收集信息;最初分散的板塊圖像像素的大小區(qū)別選出的為固定值,13×13以圖像的尺寸大小為m×n的決定圖像處理的過程,在光學(xué)元將表面數(shù)學(xué)圖像中2×2的模板過程當(dāng)中,求解光學(xué)元件數(shù)字圖像的暗點顏,其中,在傳播介質(zhì)光學(xué)元件的表面數(shù)字圖像位置是屬于傳播的函數(shù)和透徹效率,由此可以進(jìn)行光學(xué)元件表面數(shù)字圖像的特點數(shù)據(jù)收集得到遠(yuǎn)程光學(xué)元件表面的激光所發(fā)射出來的數(shù)字圖像表現(xiàn)的參數(shù)特征求解的數(shù)據(jù)公式有:

    (3)

    其中,是光學(xué)元件表面數(shù)據(jù)圖像中包含的參數(shù)位置,是窗口W內(nèi)存在的文理結(jié)構(gòu)信息,如果光學(xué)元件的表面圖像為E,那么灰圖的圖像就為F,所采用的算數(shù)發(fā)對光學(xué)表面數(shù)字進(jìn)行分散檢測,對數(shù)字圖像要采用分散的沒模式進(jìn)行匹配和參數(shù)測量統(tǒng)計;計算光學(xué)元件表面的缺陷部位的像素為以上的標(biāo)準(zhǔn)方法。光學(xué)元件表面數(shù)字圖像的缺陷檢測流程圖1所示。

    2 光學(xué)元件表面缺陷的處理和改善

    2.1 光學(xué)表面缺陷圖像的特點進(jìn)行有效的分散

    傳統(tǒng)的光學(xué)元件方法也隨著表面缺陷的特點,而對其特點干擾的東西也隨著增加了,檢測的準(zhǔn)確性制度也沒有明顯的提高,反而還隨著下降,為了能夠避免傳統(tǒng)方法出現(xiàn)的弊端,本文將應(yīng)用素質(zhì)圖像的特點進(jìn)行分散和重點測量的光學(xué)元件表面存在的表面缺陷測量法,如果光學(xué)元件數(shù)字圖像相鄰是有著關(guān)聯(lián)的特點分別的,而且得到的光學(xué)原理和表面的激光掃描數(shù)字圖像的特點[2]。

    2.2 光學(xué)的自動檢測

    光學(xué)的自動檢測是基于光學(xué)的自動原理過程,根據(jù)相應(yīng)的圖表分析,隨著計算機(jī)技術(shù)和自動化控制的多種技術(shù),在企業(yè)的生產(chǎn)過程當(dāng)中遇到的缺陷進(jìn)行檢測和處理。自動光學(xué)元件的表面檢測是屬于產(chǎn)品的連接性測試,可以應(yīng)用與在線測試和功能測試前的各種程序之后,在未來可以取代的人工檢測。自動光學(xué)檢測的測試效率極高,在檢測的過程中項目的范圍相對來說還是比較廣泛的,要今年盡量保證檢測的準(zhǔn)確效率要高,在SMT線的配制過程中要靈活運用,日常的維護(hù)成本較低,能夠控制許多工人在檢測時遇到的種種困難。因此,自動光學(xué)檢測早已成為了企業(yè)生產(chǎn)組裝是必不可少的標(biāo)準(zhǔn)線體所配制的項目和檢測的方法。

    2.3 光學(xué)原件激光檢測

    在激光檢測的過程中,檢測的系統(tǒng)是經(jīng)過激光光束對測物進(jìn)行的暗射,是利用熱容量的大小所生產(chǎn)的表面現(xiàn)象發(fā)生的一些變化,首先是因為物體的發(fā)熱,溫度上升時的強(qiáng)弱之間的差異,來實現(xiàn)對焊接點的自動檢測。在激光發(fā)射時的裝置過程中,進(jìn)行紅外攝像裝置,圖像處理裝置等組成。在紅外線組成的溫度要進(jìn)行檢測,其溫度檢測元件是使用IN-Sb做成的,測量出來的溫度較低,檢測過程中能夠清晰地反映出焊接是由室溫到檢測溫度的熱過程,這種檢測方法在進(jìn)行檢測時、檢測技術(shù)在開始檢測時時使用于對PCB光板的缺陷在檢測中,目前在企業(yè)組裝生產(chǎn)的過程中有也一定的使用率。這種檢測方法測試的速度快,檢測出來的效率極高,檢測的項目范圍相對來說也比較廣泛[3]。

    3 光學(xué)元件表面缺陷的檢測結(jié)果

    根據(jù)以上的檢測方法都是目前企業(yè)組裝生產(chǎn)過程中常用的主要測試技術(shù)。每一種方法都有其特點和優(yōu)勢,在檢測的過程中有著不同的應(yīng)用領(lǐng)域。在通過上述的分析之后很清楚的知道,對于企業(yè)光學(xué)表面缺陷質(zhì)量檢測,自動光學(xué)檢測方法最能適應(yīng)大規(guī)模的進(jìn)行組裝生產(chǎn)對實際有效檢測系統(tǒng)要有著要求,因此,光學(xué)原件表面的缺陷檢測成為了目前企業(yè)組裝生產(chǎn)應(yīng)用過程較為廣泛,而且還目前還不能缺少這種檢測技術(shù)的要求。

    4 結(jié)語

    綜上所述,光學(xué)元件表面缺陷檢測一直是企業(yè)生產(chǎn)中最重要的研究對象。上述中主要說到是使用濾波發(fā)對光學(xué)元件表面的圖像經(jīng)過濾處理解決,然后再采用像素方法對光學(xué)元件表面缺陷周圍進(jìn)行定位,最后在采用間方差發(fā)進(jìn)行對光學(xué)元件表面缺陷分散,檢測出缺陷出現(xiàn)的地區(qū),最后根據(jù)檢測出來的結(jié)果表明,該方法在當(dāng)前使用不,它會給光學(xué)元件缺陷帶來怎樣的效益,而且是否存在問題;但在當(dāng)前利用這種方法檢測好像還沒有出現(xiàn)什么問題,不僅獲得了高效率對光學(xué)元件表面進(jìn)行檢測,而且檢測出來的效率也增高了不少。光學(xué)元件表面缺陷檢測也得到進(jìn)一步提高。

    參考文獻(xiàn)

    [1]歐仁俠.張華磊.陳洪斌.基于高斯濾波的光學(xué)元件損傷圖像在線檢測[J].激光雜志,2015,(12):77-80.

    [2]鄒凱.杜詩研.李慎.計算機(jī)光學(xué)元件的制作及應(yīng)用[J].激光與光電子學(xué)進(jìn)展,2005,(10):27-31.

    [3]蘇海.穆綿.基于投影法檢測光學(xué)元件面形的圖形處理算法[J].光學(xué)儀器,2015,(6):491-497.endprint

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