【摘要】：在國(guó)防應(yīng)用研究中的高精度加工與檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展以及工業(yè)自動(dòng)化中的智能制造技術(shù)的發(fā)展都與“機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)”有著密切的聯(lián)系。相對(duì)于傳統(tǒng)的人工目視檢測(cè),機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程,能夠克服人工檢測(cè)中的主觀隨意性,并且采用非接觸的方式,避免待檢測(cè)元件的二次損傷。因此機(jī)器視覺是最理想的元件表面缺陷檢測(cè)方法,并被廣泛地應(yīng)用。但是隨著加工工藝、元件表面質(zhì)量要求的提升以及產(chǎn)品多元化的發(fā)展,對(duì)機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)的靈敏度以及抗干擾能力的要求也隨之提升。如在不同屬性表面中,微弱缺陷的檢測(cè)對(duì)機(jī)器視覺系統(tǒng)中微小缺陷的探測(cè)能力以及缺陷周圍的復(fù)雜噪聲、背景和復(fù)雜紋理的抗干擾能力提出了苛刻的要求。本論文針對(duì)不同屬性表面中微弱缺陷檢測(cè)能力的不足以及檢測(cè)效率較低等問題,以三種具有代表性的不同屬性表面為研究對(duì)象,開展了不同的機(jī)器視覺檢測(cè)方法和檢測(cè)算法的研究。其中第一類待檢測(cè)表面為超光滑光學(xué)元件表面,其上下表面都為拋光后的超光滑面;第二類待檢測(cè)表面為單面拋光的光學(xué)元件表面,其上下表面分別為超光滑面和磨砂面;第三類待檢測(cè)表面為復(fù)雜紋理的金屬圓弧表面,其表面具有磨砂的顆粒狀紋理,并且為圓弧狀面型。在超光滑光學(xué)元件表面中,如用于高功率放大器的釹玻璃表面,劃傷是主要的缺陷管控對(duì)象。其中常見的劃傷缺陷的深度在200nm～400nm之間,但是同樣會(huì)存在一些深度約在50nm以下的淺劃傷,也稱弱劃痕。由于弱劃痕的存在,往往會(huì)對(duì)高功率激光器的運(yùn)行帶來(lái)不良甚至致命的影響。然而在檢測(cè)過(guò)程中,弱劃痕產(chǎn)生的散射光強(qiáng)約為相同寬度的常見劃痕散射光強(qiáng)的20%～50%,因此弱劃痕在人眼目視檢測(cè)以及機(jī)器視覺系統(tǒng)中很容易被漏檢。針對(duì)上述超光滑光學(xué)元件表面中弱劃痕的漏檢問題,本論文提出了基于顯微散射暗場(chǎng)成像以及自適應(yīng)平滑與形態(tài)學(xué)差影算法的微弱缺陷檢測(cè)技術(shù)。根據(jù)微弱缺陷和光滑表面對(duì)入射光產(chǎn)生的不同作用,通過(guò)選擇合適的光線入射角度并設(shè)計(jì)暗場(chǎng)成像方式來(lái)提升系統(tǒng)探測(cè)微弱劃痕缺陷的能力。但是在待檢測(cè)圖像中缺陷與周圍背景的對(duì)比度依然比較微弱,并且在分割過(guò)程中很容易受到背景波動(dòng)和圖像噪聲的干擾。因此,根據(jù)弱劃痕、噪聲、背景等信息在空間域以及形態(tài)方面的差異特性,本論文進(jìn)一步提出了自適應(yīng)平滑以及形態(tài)學(xué)差影算法,一方面能夠最大程度地平滑噪聲以及消除背景,另一方面能夠避免微弱缺陷信息被過(guò)度平滑,從而能夠從復(fù)雜的圖像中分割出微弱的缺陷信息。在單面拋光的光學(xué)元件表面中,如藍(lán)寶石襯底基片表面,對(duì)其表面質(zhì)量影響較大的缺陷主要是超光滑上表面的劃傷。這些劃痕缺陷會(huì)增加后期基片表面材料生長(zhǎng)過(guò)程中外延層位錯(cuò)的產(chǎn)生概率,增加晶片與外延層之間的應(yīng)力。但是由于磨砂的下表面會(huì)對(duì)入射光線產(chǎn)生漫反射,從而使得微弱缺陷在檢測(cè)過(guò)程中容易被漫反射光掩蓋,進(jìn)而被檢測(cè)系統(tǒng)漏檢。針對(duì)單面拋光的光學(xué)元件表面中微弱缺陷的漏檢問題,本論文提出了基于同軸入射遠(yuǎn)心明場(chǎng)成像以及視覺差勵(lì)與雙次傅里葉變換算法的微弱缺陷檢測(cè)技術(shù)。首先分析上下不同屬性表面對(duì)不同類型入射光產(chǎn)生作用的差異性,以及不同鏡頭對(duì)光線的不同接收效果。然后綜合上述特點(diǎn)設(shè)計(jì)出一種同軸平行光入射的遠(yuǎn)心成像系統(tǒng),從而在待檢測(cè)圖像中缺陷位置處產(chǎn)生一定的灰度變化。但是由于檢測(cè)過(guò)程依然會(huì)受到下表面漫反射光的影響,從而缺陷的灰度變化較弱,并且與周圍噪聲,紋理以及不均勻背景的對(duì)比度較低。進(jìn)一步,根據(jù)人眼視覺特性以及不同紋理信息在不同變換域內(nèi)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)出一種基于視覺差勵(lì)與雙次離散傅里葉變換的微弱缺陷信息提取算法,進(jìn)而能夠?qū)⒅话毕菁y理的信息提取出來(lái)。在復(fù)雜紋理的金屬圓弧面中,表面的顆粒細(xì)節(jié)以及圓弧面型會(huì)對(duì)檢測(cè)光線產(chǎn)生不同方向的反射,使得檢測(cè)系統(tǒng)中微弱缺陷的圖像容易像被復(fù)雜的背景光圖像掩蓋,從而造成缺陷的漏檢,進(jìn)而在后續(xù)的加工環(huán)節(jié)中影響產(chǎn)品的表面外觀質(zhì)量。針對(duì)復(fù)雜紋理的金屬圓弧面中微弱缺陷的漏檢問題,本文提出了基于多角度入射遠(yuǎn)心明場(chǎng)成像以及小波相關(guān)性與梯度相似增長(zhǎng)算法的微弱缺陷檢測(cè)技術(shù)。首先根據(jù)表面特殊的面型以及表面紋理產(chǎn)生反射光的特性,提出了一種基于多角度光照的遠(yuǎn)心明場(chǎng)成像系統(tǒng),從而在待檢測(cè)圖像的缺陷位置處產(chǎn)生一定的灰度跳變。但是復(fù)雜的紋理以及面型會(huì)產(chǎn)生較大的圖像背景波動(dòng),從而使得缺陷紋理與周圍背景紋理的對(duì)比度較低,甚至缺陷位置的灰度跳變?nèi)跤诩?xì)節(jié)紋理的灰度跳變。因此本文根據(jù)上述復(fù)雜圖像中包含的不同紋理、背景和缺陷在不同變換域以及不同變換尺度中具有的不同特征,提出一種基于小波相關(guān)性性與梯度相似增長(zhǎng)的微弱缺陷信息提取算法,進(jìn)而剔除復(fù)雜的干擾信息并增強(qiáng)微弱的缺陷信息。本論文以上述不同屬性的元件表面中微弱缺陷檢測(cè)技術(shù)為基礎(chǔ),分別建立了三種不同的機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng),并成功地應(yīng)用到神光Ⅲ裝置中的釹玻璃表面缺陷自動(dòng)化檢測(cè)中,以及工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷的自動(dòng)化檢測(cè)中。除此之外,不同屬性表面中微弱缺陷的檢測(cè)技術(shù)研究能夠?yàn)閲?guó)防應(yīng)用中的超精密加工技術(shù)的發(fā)展,以及工業(yè)應(yīng)用中的智能制造技術(shù)的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。
【圖文】：

聚變（Ｉｎｅｒｔｉａｌ邋Ｃｏｎｆｉｎｅｍｅｎｔ邋Ｆｕｓｉｏｎ，ＩＣＦ）實(shí)驗(yàn)研究的國(guó)家。上述慣性約束核聚變系統(tǒng)需要逡逑使用數(shù)千件的釹破璃，并且在保證光學(xué)元件性能一致性的條件下，才能夠?qū)⒍嗍す馔瑫r(shí)逡逑打在毫米級(jí)氘氚靶丸上并形成聚變，如圖１．１所示。但是，如果元件表面存在缺陷，則會(huì)逡逑造成激光的散射、能量的吸收、有害的耀斑、衍射條紋、膜層損傷等問題，甚至?xí)斐晒忮义蠈W(xué)元件表面因局部能量不均勻分布而發(fā)生爆炸［４］。因此在國(guó)防應(yīng)用中，除了對(duì)精密光學(xué)元逡逑件的制造加工工藝提出苛刻的要求以外，對(duì)相應(yīng)的精密光學(xué)元件表面質(zhì)量的檢測(cè)同樣提出逡逑了嚴(yán)格的要求［５１。但是由于缺陷在待檢測(cè)樣品表面表現(xiàn)出隨機(jī)性的離散分布，種類繁多［６］，逡逑并且隨著加工工藝的提升，待檢測(cè)缺陷的最小分辨率逐漸地提升，現(xiàn)有的自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)逡逑很難適應(yīng)不同種類的缺陷的高精度檢測(cè)［７；８］，因此目前使用較多的檢測(cè)方法依然是人工目逡逑視檢測(cè)［９；１Ｇ］。但是人工目視檢測(cè)面臨著主觀性強(qiáng)，不確定度大以及效率低等問題［１１１，因此逡逑在國(guó)防應(yīng)用中

聚變（Ｉｎｅｒｔｉａｌ邋Ｃｏｎｆｉｎｅｍｅｎｔ邋Ｆｕｓｉｏｎ，ＩＣＦ）實(shí)驗(yàn)研究的國(guó)家。上述慣性約束核聚變系統(tǒng)需要逡逑使用數(shù)千件的釹破璃，，并且在保證光學(xué)元件性能一致性的條件下，才能夠?qū)⒍嗍す馔瑫r(shí)逡逑打在毫米級(jí)氘氚靶丸上并形成聚變，如圖１．１所示。但是，如果元件表面存在缺陷，則會(huì)逡逑造成激光的散射、能量的吸收、有害的耀斑、衍射條紋、膜層損傷等問題，甚至?xí)斐晒忮义蠈W(xué)元件表面因局部能量不均勻分布而發(fā)生爆炸［４］。因此在國(guó)防應(yīng)用中，除了對(duì)精密光學(xué)元逡逑件的制造加工工藝提出苛刻的要求以外，對(duì)相應(yīng)的精密光學(xué)元件表面質(zhì)量的檢測(cè)同樣提出逡逑了嚴(yán)格的要求［５１。但是由于缺陷在待檢測(cè)樣品表面表現(xiàn)出隨機(jī)性的離散分布，種類繁多［６］，逡逑并且隨著加工工藝的提升，待檢測(cè)缺陷的最小分辨率逐漸地提升，現(xiàn)有的自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)逡逑很難適應(yīng)不同種類的缺陷的高精度檢測(cè)［７；８］，因此目前使用較多的檢測(cè)方法依然是人工目逡逑視檢測(cè)［９；１Ｇ］。但是人工目視檢測(cè)面臨著主觀性強(qiáng)，不確定度大以及效率低等問題［１１１，因此逡逑在國(guó)防應(yīng)用中
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;TP274

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2699291