【摘 要】
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光学元件作为光通讯技术中的核心元件之一,其制造水平对光通信技术水平影响极大。但是由于其日渐微型的尺寸以及较高的制作工艺要求,使得微小型光学元件外形的自动化检测成为了难题。本文研制了一套微小型光学元件外形检测系统用于对其几何尺寸和表面缺陷的检测。具体研究内容如下:（1）针对微小型光学元件表面高透射性、高反射性的特点,研制了结合同轴光和穹顶光的暗场散射成像的视觉成像系统,该系统既能突出微小型光学元件的
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光学元件作为光通讯技术中的核心元件之一,其制造水平对光通信技术水平影响极大。但是由于其日渐微型的尺寸以及较高的制作工艺要求,使得微小型光学元件外形的自动化检测成为了难题。本文研制了一套微小型光学元件外形检测系统用于对其几何尺寸和表面缺陷的检测。具体研究内容如下:（1）针对微小型光学元件表面高透射性、高反射性的特点,研制了结合同轴光和穹顶光的暗场散射成像的视觉成像系统,该系统既能突出微小型光学元件的边缘便于尺寸测量,又能够突显其表面特征便于缺陷检测;（2）使用改进的Otsu算法提取微小型光学元件轮廓:利用亮度差值矩阵调整图像灰度级,根据灰度直方图和累计概率图进一步确立了搜索区间,减少了灰度搜索范围;使用区域分割方法提取微小型光学元件局部边缘,减少了图像搜素区域。改进后的方法细分了元件的边缘,减弱了崩边引起的边缘成像复杂性对尺寸测量的影响。（3）使用最小二乘法拟合边缘得到元件四边的直线方程,计算得到元件的长度、宽度和夹角,并将测量结果与Canny算子边缘检测算法、Otsu算法计算得到的结果进行对比。改进后的算法测量误差减小了10μm以上,受环境影响小,准确度和鲁棒性更高,对不同规格元件都有较好的检测性能。系统测量不确定度为6.22μm。（4）使用基于灰度的缺陷检测算法检测出缺陷位置,获取并建立了微小型光学元件表面缺陷数据集;针对样本数量不均衡的问题,使用旋转、添加噪声、改变灰度等数据扩充方法进行了图像增强;构建了卷积神经网络模型用于麻点、斑点、划痕和破边的分类,整体分类准确率达98.55%。（5）使用Visual Studio平台和C++语言研制了融合尺寸测量和缺陷检测算法的智能检测软件,实现了微小型光学元件尺寸和缺陷的自动检测和智能分析。整机已应用于车间检测,提升了微小型光学元件的智能化水平和自动化水平。
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