Weak scratch detection and defect classification methods for a l...

在光学领域，大型口径光学元件的弱划痕检测和缺陷分类对于确保光学系统的安全运作和性能至关重要。由于这些元件表面的缺陷，如划痕、凹坑和气泡等，可能会导致光学失败和系统性能损失，因此必须对光学表面的缺陷进行严格的检查。本文提出了一种弱划痕检测的粗细结合策略，并针对暗场图像中的多重表面缺陷提出了基于GIST特征的分类方法，利用许多真实的暗场图像作为实验图像，研究结果表明该方法能够满足对复杂图像中多种类型弱划痕的实时和准确检测需求。 通过仿生视觉对所有可能的划痕进行检测，然后利用线段检测算法（LSD）和先验知识对每个可能的划痕进行精确定位，并将其连接成完整的划痕。可以在暗场图像中检测到多种类型的划痕。对于缺陷和污染物的分类，本文提出了一种基于GIST特征的分类方法。采用的实验材料为大量的真实暗场图像，结果表明该方法不仅能够检测到复杂图像中的多种类型弱划痕，而且能够正确地区分出缺陷和干扰。 大型口径光学元件是惯性约束聚变（ICF）高功率激光系统不可或缺的组成部分，如美国的国家点火装置（NIF）和法国的激光巨千焦设施（LMJ），它们具有引导和放大激光束的双重功能。大型口径光学元件表面的缺陷，如划痕、凹坑和气泡等，可能会影响高功率激光系统的安全运行。因此，检测大型口径光学元件表面的缺陷具有重要的实践意义。目前，基于暗场散射原理的自动化视觉检测应是快速有效的大型口径光学元件缺陷检测方法。 当前，检测表面缺陷的方法有很多种。例如法国的ICF项目LMJ使用了基于暗场散射原理的自动化视觉检测方法。本文所提方法，结合了多种检测和分类技术，对光学元件表面进行精确检测和分类，不仅提升了检测效率，也确保了检测结果的准确性。 检测和分类技术中，仿生视觉的应用是一个创新点。仿生视觉是指模仿生物视觉系统，提取和处理图像中的信息，以实现特定的功能。本文在弱划痕检测策略的初步阶段使用了仿生视觉技术，以提高检测的准确性和效率。线段检测算法（LSD）的引入，则是为了提高划痕的检测精度，通过算法分析图像中的线条特征，将检测到的划痕片段连接成完整的划痕。 在缺陷分类方面，采用的是基于GIST特征的分类方法。GIST是一种用于图像描述的特征提取方法，它能够捕捉图像的全局结构信息。通过对这些全局信息的分析，可以对不同的缺陷类型进行区分和识别，如划痕、凹坑和气泡等。此外，通过实验验证，本文提出的方法能够在实际检测过程中满足实时性和准确性需求。 本文针对大型口径光学元件表面缺陷的自动检测和分类问题，提出了一种综合运用仿生视觉、线段检测算法（LSD）和基于GIST特征的分类方法，旨在提高检测的准确性和效率，并在实际应用中表现出良好的性能。这为大型口径光学元件的表面检测提供了一种新的解决方案，具有重要的研究价值和实际应用前景。