隨著超精密光學(xué)系統(tǒng)越來(lái)越廣泛的應(yīng)用于科學(xué)、軍事以及日常生活中,對(duì)于系統(tǒng)中大量使用的熔石英光學(xué)元件的質(zhì)量要求也越來(lái)越高。如何對(duì)于熔石英光學(xué)元件的亞表面以及體內(nèi)缺陷進(jìn)行高精度定量的自動(dòng)化檢測(cè)是光學(xué)制造領(lǐng)域中的一大難題。本文對(duì)于熔石英光學(xué)元件中亞表面、體缺陷檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了研究,對(duì)于其中的關(guān)鍵難點(diǎn)進(jìn)行了分析,并通過(guò)仿真與實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的手段對(duì)本文主要研究成果的有效性進(jìn)行了測(cè)試。熔石英光學(xué)元件的亞表面缺陷檢測(cè)方面,探討了應(yīng)用激光共聚焦顯微鏡對(duì)元件亞表面缺陷進(jìn)行高精度檢測(cè)的基本原理,提出了多視場(chǎng)層析圖像的拼接算法,分析了亞表面缺陷的信息提取問(wèn)題,并在此基礎(chǔ)上研究了其中關(guān)鍵的三維重建算法。而后建立了熔石英光學(xué)元件體缺陷的檢測(cè)系統(tǒng),基于實(shí)際的體缺陷數(shù)據(jù),提出了離焦缺陷區(qū)域剔除算法,對(duì)于海量數(shù)據(jù)下的圖像壓縮與三維重建技術(shù)進(jìn)行了研究。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn),對(duì)于亞表面缺陷檢測(cè)中的圖像拼接算法與三維重建技術(shù)的準(zhǔn)確性進(jìn)行了驗(yàn)證。測(cè)試了體缺陷檢測(cè)中的離焦剔除與海量數(shù)據(jù)處理算法的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文提出算法的有效性,主要研究成果已應(yīng)用于實(shí)際的檢測(cè)系統(tǒng)中。 

【文章來(lái)源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 熔石英光學(xué)元件缺陷檢測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 光學(xué)元件表面缺陷檢測(cè)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 光學(xué)元件亞表面缺陷檢測(cè)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 光學(xué)元件體缺陷檢測(cè)研究現(xiàn)狀
    1.3 熔石英光學(xué)元件亞表面/體缺陷檢測(cè)的關(guān)鍵難點(diǎn)
    1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容
2 熔石英光學(xué)元件亞表面缺陷與體缺陷檢測(cè)系統(tǒng)
    2.1 熔石英光學(xué)元件亞表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)
        2.1.1 熔石英光學(xué)元件亞表面缺陷的成因及形式
        2.1.2 熔石英光學(xué)元件亞表面缺陷檢測(cè)的基本原理
        2.1.3 熔石英光學(xué)元件亞表面缺陷檢測(cè)的兩種模式
        2.1.4 應(yīng)用激光共聚焦顯微鏡進(jìn)行件亞表面缺陷檢測(cè)的流程
        2.1.5 亞表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中的關(guān)鍵難點(diǎn)
    2.2 熔石英光學(xué)元件體缺陷檢測(cè)系統(tǒng)
        2.2.1 體缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的基本原理
        2.2.2 熔石英光學(xué)元件體缺陷的檢測(cè)流程
        2.2.3 體缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)
    2.3 本章小結(jié)
3 熔石英光學(xué)元件亞表面缺陷檢測(cè)三維圖像處理技術(shù)
    3.1 亞表面缺陷圖像拼接
        3.1.1 亞表面缺陷檢測(cè)的多視場(chǎng)層析掃描
        3.1.2 縱向誤差矯正算法
    3.2 亞表面缺陷圖像處理技術(shù)研究
        3.2.1 亞表面缺陷圖像的缺陷增強(qiáng)與背景均勻化技術(shù)
        3.2.2 熒光亞表面缺陷圖像的聚合算法
    3.3 亞表面缺陷三維重建算法
        3.3.1 Marching Cubes算法基本原理
        3.3.2 基于八叉樹(shù)算法改進(jìn)的Marching Cubes算法
    3.4 本章小結(jié)
4 熔石英光學(xué)元件體缺陷檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)
    4.1 體缺陷圖像離焦區(qū)域篩選剔除技術(shù)
        4.1.1 體缺陷離焦與對(duì)焦區(qū)域特征分析方法
        4.1.2 體缺陷圖像離焦區(qū)域的分割算法
    4.2 熔石英光學(xué)元件體缺陷三維重建
        4.2.1 體缺陷海量圖像數(shù)據(jù)的壓縮
        4.2.2 體缺陷海量數(shù)據(jù)的三維重建
    4.3 本章小結(jié)
5 熔石英光學(xué)元件亞表面/體缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)
    5.1 熔石英光學(xué)元件亞表面缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)
        5.1.1 亞表面缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)
        5.1.2 亞表面缺陷三維圖像拼接實(shí)驗(yàn)
        5.1.3 三維重建算法對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    5.2 熔石英光學(xué)元件體缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)
        5.2.1 體缺陷圖像離焦剔除實(shí)驗(yàn)
        5.2.2 體缺陷海量數(shù)據(jù)三維重建實(shí)驗(yàn)
    5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 本文工作總結(jié)
    6.2 未來(lái)工作展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷



本文編號(hào)：3162487