1、本文在詳細(xì)介紹了現(xiàn)有精密光學(xué)元件表面缺陷檢測系統(tǒng)的前提下，提出了系統(tǒng)待測元件姿態(tài)自動化調(diào)整以及圖像校準(zhǔn)的改進(jìn)方案，令系統(tǒng)可適用于大規(guī)模自動化流水線缺陷檢測。該方案通過對儀器調(diào)平機(jī)構(gòu)、圖像采集算法的改進(jìn)，以及對部分圖像灰度不均勻問題的解決方案，使得其擁有樣品表面自動調(diào)平的能力以及可以使用最大幅面的工業(yè)CCD相機(jī)，并可以排除圖像背景不均勻?qū)τ谌毕菪盘柼崛〉挠绊懀@顯著的提高了缺陷檢測系統(tǒng)的檢測效率和檢測速度。改進(jìn)后，系統(tǒng)不光在整體性能上得到

2、了較大的提升，并且更加適用于需要對工業(yè)大規(guī)模大批量生產(chǎn)的各類平面光學(xué)元件進(jìn)行表面缺陷檢測的實際使用情況。
　　在姿態(tài)調(diào)整方面，分析了精密光學(xué)元件表面缺陷數(shù)字化檢測系統(tǒng)原有的基于機(jī)械扭轉(zhuǎn)的手動調(diào)平方案的不足，提出了利用圖像采集系統(tǒng)中主成像CCD實現(xiàn)調(diào)焦測距功能以及步進(jìn)電機(jī)控制夾具三點調(diào)平的自動調(diào)平方案。通過重新設(shè)計整個夾持與調(diào)平系統(tǒng)，建立自動化控制方案，以及包括硬件控制和數(shù)字圖像處理的軟件，實現(xiàn)了光學(xué)元件表面自動調(diào)平的功能。并極大的

3、提高了缺陷檢測準(zhǔn)備階段的速度以及整體的檢測效率。并在后期的優(yōu)化以及待測元件定制改進(jìn)方案之后，可以做到實時調(diào)平，即放即檢。
　　在圖像采集算法方面，分析了原有使用大幅面CCD相機(jī)采集圖像時，一直存在的問題，并基于導(dǎo)致該問題的原因，提出了大幅面雙通道CCD圖像灰度差異的調(diào)整算法。該算法分析了圖像灰度差異特點，建立了灰度矩陣模型，提出了一種能自適應(yīng)調(diào)節(jié)雙通道CCD灰度的方法。實驗證明，利用該算法可以將圖像平均灰度差異從3.64降低到0.

4、70，有效解決了使用大幅面雙通道CCD相機(jī)采集圖像而導(dǎo)致的問題，使系統(tǒng)可以通過使用更大幅面的CCD相機(jī)顯著提高缺陷檢測系統(tǒng)的檢測速度。
　　在圖像背景不均勻方面，面對實際使用中遇到的由于光照不均勻而導(dǎo)致的圖像背景灰度不均勻及光源重影的問題，在了解了國內(nèi)外常見的非均勻光照圖像校正算法之后，認(rèn)真研究與分析本系統(tǒng)中問題圖像背景不均勻的特點，采用了最適合的背景估計法，能有效解決該類問題。實驗結(jié)果顯示，圖像背景不均勻問題基本解決，拼接圖拼接