江曉亮, 楊小軍, 鄧小雷, 李柏林, 趙文川

(1.衢州學(xué)院 機(jī)械工程學(xué)院，浙江 衢州 324000； 2.西南交通大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，四川 成都 610031； 3.中國(guó)科學(xué)院 光電技術(shù)研究所，四川 成都 610209)

精密光學(xué)元件表面疵病檢測(cè)技術(shù)研究*

江曉亮1,2, 楊小軍1, 鄧小雷1, 李柏林2, 趙文川3

(1.衢州學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院，浙江衢州324000；2.西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，四川成都610031；3.中國(guó)科學(xué)院光電技術(shù)研究所，四川成都610209)

依據(jù)光學(xué)元件表面疵病存在的對(duì)比度低、邊界模糊等特性，以及現(xiàn)有的自動(dòng)化檢測(cè)算法，提出了一種基于機(jī)器視覺的數(shù)字化評(píng)價(jià)系統(tǒng)，解決了疵病圖像獲取中的相機(jī)定位、圖像采集、疵病檢測(cè)、圖像拼接以及疵病統(tǒng)計(jì)等自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了精密光學(xué)元件表面疵病的自動(dòng)化檢測(cè)，能夠有效分辨微米(μm)量級(jí)的疵病，具有良好的疵病識(shí)別性能。

光學(xué)元件； 疵病檢測(cè)； 圖像處理； 特征提??； 圖像拼接

0 引 言

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人們對(duì)光學(xué)元件表面質(zhì)量及加工效率的要求逐步提高，而元件表面劃痕、斑點(diǎn)、麻點(diǎn)、破邊等[1]缺陷所引起的衍射和散射會(huì)對(duì)光學(xué)系統(tǒng)的性能造成不良影響。為此，對(duì)光學(xué)元件表面疵病檢測(cè)技術(shù)的研究顯得尤為重要，具有較好的應(yīng)用價(jià)值[2,3]。

目前，常見的疵病檢測(cè)方法主要包括目視法[4，5]、成像法[6，7]等。其中，最基本、最常用的是目視法，但這種方法對(duì)觀察者的知識(shí)結(jié)構(gòu)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)水平要求較高，而且無法量化疵病等級(jí)、費(fèi)時(shí)費(fèi)力、勞動(dòng)強(qiáng)度較大。隨著電荷耦合器件(charge coupled device,CCD)相機(jī)與圖像處理算法的快速發(fā)展，使得基于機(jī)器視覺技術(shù)逐步取代人工檢測(cè)方法以滿足工程需求成為可能[8,9]。因此，有必要尋求一種更簡(jiǎn)單、快速、準(zhǔn)確的檢測(cè)手段。

本文提出了一種基于數(shù)字圖像的光學(xué)元件表面缺陷的快速檢測(cè)方法，用于解決疵病提取、拼接及統(tǒng)計(jì)等技術(shù)難題，并試制了基于機(jī)器視覺的光學(xué)元件缺陷在線檢測(cè)系統(tǒng)。

1 檢測(cè)原理

1.1 檢測(cè)裝置

如圖1所示，檢測(cè)系統(tǒng)由CCD相機(jī)、控制臺(tái)、運(yùn)動(dòng)控制器、計(jì)算機(jī)等構(gòu)成。其中，橫向、縱向、升降位移臺(tái)分別用于實(shí)現(xiàn)Ox，Oy，Oz方向的移動(dòng)，旋轉(zhuǎn)平臺(tái)可在xOy平面內(nèi)360°旋轉(zhuǎn)，CCD相機(jī)可繞C點(diǎn)在xOz平面內(nèi)轉(zhuǎn)動(dòng)。

1.2 檢測(cè)原理

被測(cè)元件放置于旋轉(zhuǎn)平臺(tái)，計(jì)算機(jī)控制橫向、縱向、升降位移臺(tái)對(duì)其進(jìn)行對(duì)焦。旋轉(zhuǎn)平臺(tái)旋轉(zhuǎn)一周，CCD相機(jī)集待測(cè)元件表面的一個(gè)圓環(huán)圖像，利用運(yùn)動(dòng)控制器控制CCD相機(jī)繞C點(diǎn)在xOz平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)一定角度，同時(shí)橫向位移臺(tái)沿Ox方向移動(dòng)一定位移，如圖2所示。旋轉(zhuǎn)平臺(tái)繼續(xù)旋轉(zhuǎn)一周，獲取另外一個(gè)圓環(huán)圖像，將圖像進(jìn)行拼接、融合，得到元件的完整圖像。

圖1 檢測(cè)裝置示意

圖2 運(yùn)動(dòng)方案設(shè)計(jì)

2 圖像處理軟件系統(tǒng)

光學(xué)元件表面數(shù)字圖像系統(tǒng)的基本流程如圖3所示。

圖3 圖像處理軟件系統(tǒng)流程

2.1 圖像預(yù)處理

1)通過數(shù)字圖像系統(tǒng)對(duì)光學(xué)元件表面進(jìn)行疵病數(shù)據(jù)采集，并記錄單張圖像的位置信息；2)對(duì)原始圖像進(jìn)行灰度化處理，得到僅具有一維顏色信息的灰度圖像。

2.2 疵病提取

針對(duì)光學(xué)元件疵病圖像的特點(diǎn)，如圖4所示，采用幀差法[10～12]進(jìn)行疵病特征的提取。具體過程為將第k幀圖像減去k+1幀圖像，得到一幅二值圖像，幀差法的數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(1)

式中T為預(yù)先設(shè)置的閾值。如果兩張圖像的灰度差絕對(duì)值大于給定閾值時(shí)，認(rèn)為此處有疵病。T的大小可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取，T過大時(shí)易出現(xiàn)疵病漏檢，T過小時(shí)易出現(xiàn)大量噪音，處理結(jié)果如圖5所示?？梢园l(fā)現(xiàn):處理后的二值圖像中存在許多白點(diǎn)，甚至一些劃痕出現(xiàn)了斷裂。因此，需要進(jìn)行去除小面積、膨脹、細(xì)化等形態(tài)學(xué)操作[13～15]，從而獲得更好的處理結(jié)果。去除小面積是為了除去灰塵、過小麻點(diǎn)(直徑小于5 μm的可忽略不計(jì))等部分干擾，得到獨(dú)立的疵病信息；斷點(diǎn)連接的目的是為了消除目標(biāo)不連續(xù)問題。經(jīng)過去除小面積和斷點(diǎn)連接等處理后的結(jié)果，如圖6所示。

圖4 原始圖像

圖5 幀差法處理后圖像

圖6 形態(tài)學(xué)處理后圖像

2.3 圖像拼接

2.3.1 重疊區(qū)域特征分類

重疊區(qū)域的特征可分為三類：存在劃痕特征、存在其他類型特征和無特征。要實(shí)現(xiàn)圖像拼接和不同類型疵病的信息統(tǒng)計(jì)，首先要將處理后圖像的重疊區(qū)域進(jìn)行特征分類，如圖7所示。其中，劃痕特征又可分為貫穿型和非貫穿型。

圖7 重疊區(qū)域特征分類

如圖8所示，子圖1和子圖3上的劃痕僅有一邊在重疊區(qū)域內(nèi)，將其歸為非貫穿型劃痕；子圖2的兩邊均在重疊區(qū)域內(nèi)，將其歸為貫穿型劃痕。而其他類型特征和無特征分別指圖像的重疊區(qū)域內(nèi)有疵病特征(除劃痕外)和沒有疵病特征。

圖8 劃痕特征示意

2.3.2 圖像變換矩陣

由于相機(jī)以平移加旋轉(zhuǎn)的運(yùn)動(dòng)方式對(duì)光學(xué)元件進(jìn)行拍攝，子圖像的空間坐標(biāo)以極坐標(biāo)的方式表達(dá)，因此，需要對(duì)待拼接圖像進(jìn)行空間坐標(biāo)變換。利用齊次坐標(biāo)，兩幅圖像之間的變換方程可以用矩陣的形式表示[16，17]

(2)

式中x,y,x′,y′分別為兩幅相鄰圖像的坐標(biāo);θ為圖像之間的相對(duì)轉(zhuǎn)角;tx,ty分別為x,y方向的平移量。

2.3.3 最優(yōu)路徑圖像拼接

利用式(2)所述方法求解出圖像之間的變換矩陣，依據(jù)以下步驟進(jìn)行單個(gè)疵病的拼接，直至完成整個(gè)元件的圖像拼接。圖9(a)為單個(gè)疵病的拼接效果，具體流程如下：

1)記錄整個(gè)元件上有特征的圖像數(shù)目n。

2)以一張圖像d0為根節(jié)點(diǎn)，若圖像d0重疊區(qū)域?yàn)闊o特征，則輸出該張圖像，同時(shí)n減1;否則,搜索出與d0相關(guān)的圖像di,i=1,2,3…，每處理一張圖像n即減1。

3)以步驟(2)中搜索出的圖像di為起點(diǎn)，搜索與di相關(guān)的圖像dj,j=1,2,3…，每處理一張圖像n即減1。

4)重復(fù)步驟(3)，直到無法搜索到相關(guān)圖像，利用變換矩陣和極坐標(biāo)關(guān)系，完成單個(gè)疵病的圖像拼接，存儲(chǔ)單個(gè)疵病的位置坐標(biāo)。

5)重復(fù)步驟(2)～步驟(4)，直到n=0，完成整個(gè)元件的圖像拼接。

圖9 疵病拼接示例

2.3.4 拼接誤差消除

由于步進(jìn)電機(jī)和導(dǎo)軌垂直度不可能絕對(duì)精確，導(dǎo)致相鄰2張圖像間的重疊區(qū)域發(fā)生變化，即圖像之間的實(shí)際重疊區(qū)域與理論重疊區(qū)域大小產(chǎn)生偏差。隨著拼接影像數(shù)量的增多，誤差將不斷累積，因此,需要對(duì)拼接后的圖像進(jìn)行優(yōu)化。本文主要研究劃痕特征圖像的拼接誤差，麻點(diǎn)等類型的誤差可忽略不計(jì)。

如圖10(a)所示，劃痕AB和CD拼接之后會(huì)產(chǎn)生一定的錯(cuò)位，保持端點(diǎn)B的y坐標(biāo)不變，往拼接圖像的x方向搜索劃痕CD，得到x方向的誤差偏移量tx;同理可得到ty。取tx和ty中較小值,將其中一條劃痕沿相應(yīng)的方向偏移，即可得到一條完整的劃痕。誤差消除前后單個(gè)劃痕拼接效果，如圖9所示。

圖10 拼接誤差示意

2.4 疵病統(tǒng)計(jì)

如圖9所示，拼接后圖像為二值圖像。為了獲取疵病的信息，首先需將連通區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記。然后，計(jì)算連通區(qū)域的長(zhǎng)寬比得到連通區(qū)域的各個(gè)參數(shù)，具體表達(dá)式為[18]

E=L/W

(3)

式中E為長(zhǎng)寬比的值；L和W分別為連通區(qū)域外接矩形的長(zhǎng)度與寬度。

根據(jù)劃痕和麻點(diǎn)的特點(diǎn)，對(duì)拼接后的圖像進(jìn)行檢測(cè)，從而得到疵病的大小、種類、個(gè)數(shù)等信息，并與國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)比，給出表面缺陷的等級(jí)。具體步驟如下：

1)獲得圖像中所有標(biāo)記過的區(qū)域。

2)利用標(biāo)記的數(shù)字隨機(jī)提取一個(gè)連通區(qū)域(疵病)。

3)計(jì)算該區(qū)域的外接矩形。

4)獲得矩形的長(zhǎng)、寬值，以此計(jì)算長(zhǎng)寬比E。

5)初步判斷類型，如果E≥4則為劃痕，轉(zhuǎn)入步驟(6)；如果E<4則為麻點(diǎn)，返回步驟(2)。

6)計(jì)算劃痕的周長(zhǎng)和面積。

7)計(jì)算劃痕的長(zhǎng)度和寬度。

8)劃痕的長(zhǎng)度和寬度計(jì)算完成，轉(zhuǎn)到步驟(2)，直至所有缺陷統(tǒng)計(jì)完畢。

3 結(jié) 論

通過實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的構(gòu)建與圖像檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，建立了一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的數(shù)字化評(píng)價(jià)系統(tǒng)，解決了疵病圖像獲取中的疵病提取、拼接及統(tǒng)計(jì)等技術(shù)難題。但本文提出的系統(tǒng)對(duì)于曲率半徑較大的光學(xué)元件有一定的局限性，對(duì)缺陷的檢測(cè)結(jié)果產(chǎn)生影響，需做更深一步的研究。

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Studyonsurfacedefectsdetectiontechnologyforprecisionopticalelement*

JIANG Xiao-liang1,2， YANG Xiao-jun1， DENG Xiao-lei1， LI Bai-lin2， ZHAO Wen-chuan3

(1.CollegeofMechanicalEngineering,QuzhouUniversity,Quzhou324000,China;2.CollegeofMechanicalEngineering,SouthwestJiaotongUniversity,Chengdu610031,China;3.InstituteofOpticsandElectronics,ChineseAcademyofSciences,Chengdu610209,China)

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.

optical element; defect detection; image processing; feature extraction; image mosaic

10.13873/J.1000—9787(2017)11—0025—03

TP 391.41

A

1000—9787(2017)11—0025—03

2017—08—29

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51605253)；浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LY16E050011)；浙江省公益技術(shù)應(yīng)用研究項(xiàng)目(2016C31127)

江曉亮(1987-)，男，博士研究生，主要研究方向?yàn)閳D像處理和模式識(shí)別、圖像分割。