本文選題：光學(xué)元件 + 缺陷檢測�。� 參考：《激光雜志》2017年01期

【摘要】：光學(xué)元件表面缺陷檢測依賴高精密儀器配合人工檢測,存在檢測精度低的難題,為此提出基于數(shù)字圖像特征分割和角點檢測的光學(xué)元件表面缺陷檢測算法。首先采用激光掃描方法采集光學(xué)元件表面圖像,引入最小二乘匹配濾波方法降噪,然后通過紋理尺度自適應(yīng)分割方法進行表面缺陷的邊緣輪廓特征分割,結(jié)合Harris角點檢測算法實現(xiàn)對表面缺陷檢測。結(jié)果表明,提出的算法對光學(xué)元件表面缺陷檢測輪廓分割和標識準確性高,準確檢測概率高于傳統(tǒng)算法。
[Abstract]:The surface defect detection of optical components depends on high precision instruments and manual detection, which has the problem of low detection precision. Therefore, an algorithm based on digital image feature segmentation and corner detection is proposed to detect surface defects of optical components. Firstly, the laser scanning method is used to collect the surface image of the optical element, and the least square matched filter is introduced to reduce the noise. Then, the edge contour feature of the surface defect is segmented by the texture scale adaptive segmentation method. Harris corner detection algorithm is used to detect surface defects. The results show that the proposed algorithm is more accurate and accurate than the traditional algorithm in the detection of surface defects of optical elements.
【作者單位】： 伊犁師范學(xué)院;
【基金】：新疆自治區(qū)高校科研計劃項目(XJEDU2011I49)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1828316