發(fā)布時間：2017-10-12 08:09

  本文關鍵詞：KDP晶體表面固體殘留物及缺陷圖像處理系統(tǒng)研究與實現(xiàn)

  更多相關文章： KDP晶體 表面質量 光學顯微鏡 圖像處理

【摘要】：KDP(磷酸二氫鉀,2 4KH PO)晶體因其優(yōu)良的光學性能和易生長出大口徑的單晶體等特點,在ICF(慣性約束核聚變)系統(tǒng)中應用廣泛。隨著科學技術的發(fā)展,ICF系統(tǒng)對KDP晶體的表面質量要求越來越高。單點金剛石切削和磁流變拋光后晶體表面常存在如固體殘留物、劃痕、切削紋理等瑕疵,表面瑕疵會嚴重影響KDP晶體的光學性能。而傳統(tǒng)的表面質量定性檢測方法不能量化KDP晶體加工后表面損傷信息。本文在閱讀大量文獻的基礎上,參考光學元件表面質量定量檢測方法,利用光學顯微鏡獲取表面圖像,研究圖像處理技術定量檢測KDP晶體表面瑕疵的方法,對于KDP晶體表面的質量控制具有重要意義。本文的主要研究內容和結論如下:1.采集KDP晶體表面圖像樣本,采用灰度處理、光照不均勻校正和圖像濾波進行圖像增強,通過識別圖像的標尺獲得圖像的標定系數(shù)。2.切削紋理特征提取與去除技術研究。分析和對比基于列均值最大值曲線和基于Hough變換的紋理主方向計算算法,后者計算精度和計算效率較高;利用獲得的紋理主方向,圖像旋轉至紋理豎直方向,并列投影提取紋理灰度均值曲線,采用時域濾波搜索紋理峰谷點,計算紋理平均間距�；诩y理主方向和Fourier變換構造頻域濾波器濾除空間紋理,切削紋理去除效果較好;研究灰度共生矩陣原理,分析生長步長D、灰度級L和生長方向θ對特征參數(shù)的影響,選取合適的矩陣生長參數(shù),同時分析特征參數(shù)與基于Fourier變換的紋理去除關鍵參數(shù)??的關系,得出角二階距、對比度、逆差矩和熵隨著??的增大和紋理的去除規(guī)律性,評價紋理的去除效果。3.固體殘留物與劃痕識別技術研究。利用二維Renyi熵和數(shù)學形態(tài)學處理完成了圖像二值化、輪廓修整和邊緣提取,并實驗分析二維Renyi熵關鍵參數(shù)?對分割效果的影響,得出其取值范圍為1.5~2.5�；诠腆w殘留物和劃痕的形狀特征差異,采用Freeman鏈碼計算邊緣曲率,設置曲率閾值5C?2,并通過直線判定準則和劃痕邊界估計,構造完整劃痕邊界,精確分類識別固體殘留物與劃痕。4.提取了固體殘留物、劃痕和切削紋理共8個瑕疵特征參數(shù),完善了KDP晶體表面圖像識別系統(tǒng)。
【關鍵詞】：KDP晶體 表面質量 光學顯微鏡 圖像處理
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O77;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-20
• 1.1 課題研究背景10-14
• 1.1.1 KDP晶體的應用10-11
• 1.1.2 KDP晶體的加工11-13
• 1.1.3 KDP晶體的表面質量13-14
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 KDP晶體表面質量檢測的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.2 紋理表面圖像識別技術的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.3 圖像分類識別技術的研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 課題研究意義17-18
• 1.4 課題主要研究內容18-20
• 第二章 KDP晶體表面固體殘留物與缺陷識別的圖像預處理20-34
• 2.1 圖像灰度處理20-23
• 2.1.1 圖像灰度化20-21
• 2.1.2 圖像灰度變換21-23
• 2.2 圖像光照不均勻校正23-27
• 2.3 圖像去噪27-31
• 2.3.1 圖像濾波器27-28
• 2.3.2 濾波結果分析28-31
• 2.4 KDP晶體表面圖像標定31-33
• 2.5 本章小結33-34
• 第三章 KDP晶體表面切削紋理特征提取及去除算法34-59
• 3.1 KDP晶體表面切削紋理主方向提取34-39
• 3.1.1 基于圖像列均值最大值曲線的紋理主方向計算34-36
• 3.1.2 基于HT的紋理主方向計算36-39
• 3.2 KDP晶體表面切削紋理平均間距提取39-44
• 3.2.1 紋理灰度均值曲線的提取40-42
• 3.2.2 紋理平均間距的計算42-44
• 3.3 KDP晶體表面圖像紋理去除44-48
• 3.3.1 KDP晶體表面圖像的傅里葉變換44-46
• 3.3.2 紋理頻域濾波及傅里葉逆變換46-47
• 3.3.3 基于FT的KDP晶體表面紋理去除關鍵參數(shù)分析47-48
• 3.4 KDP晶體表面圖像切削紋理去除評價48-58
• 3.4.1 灰度共生矩陣49-51
• 3.4.2 灰度共生矩陣關鍵參數(shù)分析51-56
• 3.4.3 紋理去除效果評價參數(shù)56-58
• 3.5 本章小結58-59
• 第四章 KDP晶體表面固體殘留物與劃痕缺陷識別算法59-73
• 4.1 圖像分割59-64
• 4.1.1 基于二維Renyi熵的圖像閾值分割59-62
• 4.1.2 基于數(shù)學形態(tài)學處理的圖像輪廓修整與邊緣檢測62-64
• 4.2 基于Freeman鏈碼的固體殘留物與劃痕識別64-70
• 4.2.1 Freeman鏈碼提取邊緣曲率65-68
• 4.2.2 劃痕邊緣直線段的檢測68-69
• 4.2.3 固體殘留物與劃痕的分類識別69-70
• 4.3 KDP晶體表面劃痕的精確處理70-72
• 4.4 本章小結72-73
• 第五章 KDP晶體表面固體殘留物與缺陷檢測系統(tǒng)設計73-85
• 5.1 KDP晶體表面固體殘留物與缺陷特征參數(shù)提取73-76
• 5.1.1 固體殘留物特征參數(shù)計算73
• 5.1.2 劃痕特征參數(shù)計算73-75
• 5.1.3 切削紋理特征參數(shù)計算75-76
• 5.2 KDP晶體表面圖像識別系統(tǒng)設計76-80
• 5.2.1 圖像獲取77
• 5.2.2 系統(tǒng)軟件設計77-80
• 5.3 KDP晶體表面圖像識別系統(tǒng)檢測結果分析80-84
• 5.4 本章小結84-85
• 第六章 總結與展望85-87
• 6.1 全文總結85-86
• 6.2 展望86-87
• 致謝87-88
• 參考文獻88-93
• 攻讀碩士學位期間取得的成果93-94

【參考文獻】

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本文編號：1017593