检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]衢州学院机械工程学院,浙江衢州324000 [2]西南交通大学机械工程学院,四川成都610031 [3]中国科学院光电技术研究所,四川成都610209
出 处:《传感器与微系统》2017年第11期25-27,31,共4页Transducer and Microsystem Technologies
基 金:国家自然科学基金资助项目(51605253);浙江省自然科学基金资助项目(LY16E050011);浙江省公益技术应用研究项目(2016C31127)
摘 要:依据光学元件表面疵病存在的对比度低、边界模糊等特性,以及现有的自动化检测算法,提出了一种基于机器视觉的数字化评价系统,解决了疵病图像获取中的相机定位、图像采集、疵病检测、图像拼接以及疵病统计等自动检测技术问题。实验结果表明:系统实现了精密光学元件表面疵病的自动化检测,能够有效分辨微米(μm)量级的疵病,具有良好的疵病识别性能。According to characteristics of optical element surface defect,such as low contrast,fuzzy boundaries,and the existing automatic detection algorithm,propose a digital evaluation system based on machine vision technology,which solves the problems in automatic detection such as camera localization,image acquisition,defects detection,image mosaic and defects statistics during flaw image acquiring process. Experimental results show the system can realize the automatic detection of the precision optical element surface defect and distinguish the defects of micron level effectively,it has good performance of defect recognition.
关 键 词:光学元件 疵病检测 图像处理 特征提取 图像拼接
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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