非球面光学表面缺陷检测技术现状和发展趋势(特邀)

非球面光学元件具有更大的自由度和灵活性,广泛应用在航空航天、微电子装备、光学精密测量、激光光学等诸多领域。光学元件表面缺陷将影响光学系统性能,而表面缺陷控制需要相应检测手段,高分辨率、高精度、高效率光学表面缺陷检测仍存在技术挑战。文中综述了光学元件表面缺陷类别、评价标准及检测方法,重点探讨了非球面光学元件表面缺陷检测技术及其应用范围,分析比较了各种方法的优缺点,最后对表面缺陷检测技术发展趋势进行了展望。     

光学元件亚表面缺陷表征与检测技术研究现状分析（特邀）

光学元件常用脆性材料作为原材料,脆性材料加工过程中极易引入亚表面缺陷,亚表面缺陷对脆性材料的制造阶段和应用阶段均存在严重的危害。制造方面,亚表面缺陷影响工序的选择与衔接,易产生过加工、欠加工等问题,导致加工效率低下;应用方面,亚表面缺陷影响光学元件的成像质量、稳定性、使用寿命等关键技术参数。为了高效率、高质量地去除亚表面缺陷,全面表征和准确检测光学元件的亚表面缺陷至关重要。文中首先介绍了不同加工方式对应的亚表面缺陷形成机理与亚表面缺陷的表征方法研究现状;其次归纳总结了破坏性与非破坏性的亚表面缺陷检测方法,分别介绍了不同检测方法的原理、适用材料与加工阶段、优点与不足之处;并介绍了基于表面粗糙度、加工参数的亚表面缺陷预测方法;最后,对亚表面缺陷检测技术的发展趋势进行了展望。     

光纤微缺陷的激光检测方法

光纤是现代信息传递中的重要设备，光纤可以应用到长距离的信息传递中，主要是因为光纤传导较比传统的电线传导，具有损耗更低的特点，有效的避免信息的损失，提高信息的传输效率。但是光纤在制造时，会受到一些外在因素的，使得光纤存在一些微小的缺陷，影响光纤的信息传递质量，严重时会导致数据失真的情况。以下本文就光纤微缺陷展开探讨，并结合实际情况，科学的对激光检测方法进行选择，旨在为相关技术人员提供参考，促使光纤微缺陷可以得到有效的发现，并进行控制，促使光纤质量可以得到有效的提升，充分发挥光线的功能。     

快速检测轴承表面缺陷方法的研究

轴承表面缺陷可分为两种,一种是低于目标灰度的缺陷,另一种是高于目标灰度的缺陷.针对单阈值分割算法只能检测轴承前一种缺陷的局限性,而多阈值分割算法仅能检测高于目标灰度缺陷的情况,提出了一种基于OSTU的多次阈值分割图像快速检测轴承表面缺陷的方法,该算法相对于多阈值算法复杂度小,且根据轴承图像的特点缩小了阈值取值的范围,较好满足了在线检测轴承表面缺陷的实际需求.     

基于光学超精密检测的新能源汽车电池表面缺陷检验

为了提高新能源汽车电池表面缺陷检测能力,提出基于光学超精密检测的新能源汽车电池表面缺陷检验方法,构建新能源汽车电池表面光学超精密成像模型,结合超精密激光扫描的方法进行能源汽车电池表面激光成像处理,提取能源汽车电池表面激光成像的边缘轮廓特征量和纹理分布,结合图像边缘与区域信息融合的方法进行新能源汽车电池表面缺陷定位,建立新能源汽车电池表面激光成像的分割模型,采用光学超精密检测方法进行新能源汽车电池表面纹理异常点检测,实现新能源汽车电池表面缺陷检测和检验优化。仿真结果表明,采用该方法进行新能源汽车电池表面缺陷检验的准确性较高,在精度、抗噪性、鲁棒性方面具有优势,对缺陷定位的精度较好,提高了汽车电池表面合格检测率。     

用于检测光学器件的方法和系统

诸如光纤之类的光学器件的检测可用多种方法进行。其中一种方法是目视检测,这是由操作人员通过显微镜进行的。这种目视检测方法速度慢、耗时长,而且难以检测出光纤中的某些缺陷,如划痕。目视激光缺陷定位器是检测光纤缺陷的一种廉价而简单的装置,但该装置的激光信号较弱、检测距离较短,只适用于短光纤的快速检测。光学时域反射计可通过测量光学信号输入输出的属性来发现故障,其优点之一是能够提     

硅（外延）片表面结构缺陷的光学无损检测

反射型魔镜检测方法（Ｒ－ＭＭ）是基于“局域波面畸变”缺陷成像原理的一种光学无损检测方法．我们采用Ｒ－ＭＭ方法检测了大量的硅片和硅外延片，非常方便直观地观测到漩涡缺陷、杂质条纹、管道等十多种反映实际生产工艺问题的缺陷，经化学腐蚀对比实验表明，检测结果是可靠的．在本文中，我们还着重讨论了外延层对衬底结构缺陷“放大”作用及其物理机制．并报道了缺陷种类与外延片类型之间存在的一些特殊对应关系．     

检测零件表面缺陷的磁粉探伤法

零件表面缺陷会随着使用年限的增加而迅速延伸和扩展，以至断裂。磁粉探伤则对零件表面缺陷检测具有较高的灵敏度。本文阐述了磁粉探伤基本原理，着重介绍了各种不同零件的磁粉探伤方法。     

自动联机光学表面检测系统

目前产品的质量要求尤为重要,生产中必须把质量摆在第一位,必须提前发现缺陷所在.发展趋势是联机检测.由于目前的图像处理系统已达到成熟的阶段并可节约生产的开支,所以装备一套“自动联机表面检测系统”并不困难.为了提高生产效益,近年来不断提高生产的速度,然而,加工速度的不断提高,产品的抽检便不再能适应要求.现在已开发出可满足需要的质量检验系统,质量的认定无需     

最优阈值法检测晶振缺陷

为了对工业现场中晶振元件的缺陷进行检测,本文采用一种基于计算机图像处理的方法,由传统目测方法得到缺陷晶振的一般特征,然后对计算机采集到的图像按照缺陷分类,对每一种缺陷进行图像预处理和分析,在图像的分割中我们采用的是最优阈值统计算法,实验结果表明该算法能够达到预期的识别目的.     

基于多CIS的PCB基板缺陷自动光学检测系统

提出一种利用多CIS实现的检测PCB基板缺陷的新方法。采用多条CIS并行工作,并利用EZ-USBFX2作为USB接口控制器,高速地将CIS采集的图像数据向主机传送,应用程序再将得到的PCB图像数据进行处理,从而检测出PCB基板的缺陷。     

LTCC自动光学检测技术研究

低温共烧陶瓷(LTCC)技术是一种新型的多层基板工艺技术,其各种孔道和表面印刷图形的品质直接影响着最终产品的电性能和信号传输性能等.从LTCC制备工艺出发,首先介绍了自动光学检测(AOI)的工作流程及原理.试验通过机械冲孔、填孔和丝网印刷线条后获得了LTCC生片,并采用AOI设备对其进行了检测,详细分析了影响AOI检出率的关键因素和各检测缺陷产生的原因,并给出了相应的解决方案.     

检查轴承钢球缺陷的光学扫描器

在各类轴承中都使用了大量的钢球。可以通过光学扫描的方式来检查钢球在生产过程中出现的缺陷，如毛刺、划痕，锈斑等。已经设计出一台光学扫描器，能够检查出直径6毫米钢球上小到0．25毫米的缺陷。该扫描器设计简单，调整方便，采用半园列阵光源围绕球来照明球的表面。球在一对斜面夹轨上旋转，相邻的光检测器读出缺陷产生的反射光变化，图〈1〉〈a〉。     

激光损伤光学表面的检测研讨

激光损伤光学表面的检测在激光武器和激光核聚变驱动器的研究过程中占有重要的地位,结合实验研讨了激光损伤光学表面的检测原理,即宏观检测与微观检测原理的优缺点。     

基于深度学习的光学遥感图像目标检测方法综述

面向光学遥感图像的目标检测已经有较长时间的发展历史,近年来由于深度学习的发展而成为遥感领域的一个研究热点。目标检测的基础环节之一是图像特征提取,它对最终的检测效果有关键影响。早期目标检测器主要通过手动设计特征提取方法获得图像特征,往往较为复杂且难以提取图像的高层次特征。得益于深度学习技术的发展,目前目标检测器已经能够实现自动特征提取,取得了比传统方法更好的检测性能。对基于深度学习的光学遥感图像目标检测方法进行了总结和归纳:首先,回顾目标检测的发展历史;然后,介绍当前广泛使用的数据集;其次,将现有基于深度学习的光学遥感图像目标检测方法分为4类,并进行分析比较,包括基于人工提取候选区域的方法、基于候选区域生成网络的方法、基于回归的方法和其他方法;最后,分析现有光学遥感图像目标检测研究存在的问题,并对未来发展趋势进行了展望。     

金属桶内底部缺陷检测照明方案仿真研究

针对大型金属桶内底部高反射表面缺陷检测难度大的问题,提出了一种内窥式的机器视觉检测方法.综合考虑金属桶的结构特性和表面特性,结合双向散射分布函数,对桶底的非正向照明方案进行了仿真研究.结果 表明,在理论条件下,桶底照度呈现良好的均匀性.对应的实验验证结果显示,实际照明情况与仿真结果基本一致,相比于一般照明方式,图像的质...