KDP晶体表面固体残留物及缺陷图像处理系统研究与实现

发布时间：2017-10-12 08:09

  本文关键词：KDP晶体表面固体残留物及缺陷图像处理系统研究与实现

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【摘要】：KDP(磷酸二氢钾,2 4KH PO)晶体因其优良的光学性能和易生长出大口径的单晶体等特点,在ICF(惯性约束核聚变)系统中应用广泛。随着科学技术的发展,ICF系统对KDP晶体的表面质量要求越来越高。单点金刚石切削和磁流变抛光后晶体表面常存在如固体残留物、划痕、切削纹理等瑕疵,表面瑕疵会严重影响KDP晶体的光学性能。而传统的表面质量定性检测方法不能量化KDP晶体加工后表面损伤信息。本文在阅读大量文献的基础上,参考光学元件表面质量定量检测方法,利用光学显微镜获取表面图像,研究图像处理技术定量检测KDP晶体表面瑕疵的方法,对于KDP晶体表面的质量控制具有重要意义。本文的主要研究内容和结论如下:1.采集KDP晶体表面图像样本,采用灰度处理、光照不均匀校正和图像滤波进行图像增强,通过识别图像的标尺获得图像的标定系数。2.切削纹理特征提取与去除技术研究。分析和对比基于列均值最大值曲线和基于Hough变换的纹理主方向计算算法,后者计算精度和计算效率较高;利用获得的纹理主方向,图像旋转至纹理竖直方向,并列投影提取纹理灰度均值曲线,采用时域滤波搜索纹理峰谷点,计算纹理平均间距。基于纹理主方向和Fourier变换构造频域滤波器滤除空间纹理,切削纹理去除效果较好;研究灰度共生矩阵原理,分析生长步长D、灰度级L和生长方向θ对特征参数的影响,选取合适的矩阵生长参数,同时分析特征参数与基于Fourier变换的纹理去除关键参数??的关系,得出角二阶距、对比度、逆差矩和熵随着??的增大和纹理的去除规律性,评价纹理的去除效果。3.固体残留物与划痕识别技术研究。利用二维Renyi熵和数学形态学处理完成了图像二值化、轮廓修整和边缘提取,并实验分析二维Renyi熵关键参数?对分割效果的影响,得出其取值范围为1.5~2.5。基于固体残留物和划痕的形状特征差异,采用Freeman链码计算边缘曲率,设置曲率阈值5C?2,并通过直线判定准则和划痕边界估计,构造完整划痕边界,精确分类识别固体残留物与划痕。4.提取了固体残留物、划痕和切削纹理共8个瑕疵特征参数,完善了KDP晶体表面图像识别系统。
【关键词】：KDP晶体 表面质量 光学显微镜 图像处理
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O77;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-20
• 1.1 课题研究背景10-14
• 1.1.1 KDP晶体的应用10-11
• 1.1.2 KDP晶体的加工11-13
• 1.1.3 KDP晶体的表面质量13-14
• 1.2 国内外研究现状14-17
• 1.2.1 KDP晶体表面质量检测的研究现状14-15
• 1.2.2 纹理表面图像识别技术的研究现状15-16
• 1.2.3 图像分类识别技术的研究现状16-17
• 1.3 课题研究意义17-18
• 1.4 课题主要研究内容18-20
• 第二章 KDP晶体表面固体残留物与缺陷识别的图像预处理20-34
• 2.1 图像灰度处理20-23
• 2.1.1 图像灰度化20-21
• 2.1.2 图像灰度变换21-23
• 2.2 图像光照不均匀校正23-27
• 2.3 图像去噪27-31
• 2.3.1 图像滤波器27-28
• 2.3.2 滤波结果分析28-31
• 2.4 KDP晶体表面图像标定31-33
• 2.5 本章小结33-34
• 第三章 KDP晶体表面切削纹理特征提取及去除算法34-59
• 3.1 KDP晶体表面切削纹理主方向提取34-39
• 3.1.1 基于图像列均值最大值曲线的纹理主方向计算34-36
• 3.1.2 基于HT的纹理主方向计算36-39
• 3.2 KDP晶体表面切削纹理平均间距提取39-44
• 3.2.1 纹理灰度均值曲线的提取40-42
• 3.2.2 纹理平均间距的计算42-44
• 3.3 KDP晶体表面图像纹理去除44-48
• 3.3.1 KDP晶体表面图像的傅里叶变换44-46
• 3.3.2 纹理频域滤波及傅里叶逆变换46-47
• 3.3.3 基于FT的KDP晶体表面纹理去除关键参数分析47-48
• 3.4 KDP晶体表面图像切削纹理去除评价48-58
• 3.4.1 灰度共生矩阵49-51
• 3.4.2 灰度共生矩阵关键参数分析51-56
• 3.4.3 纹理去除效果评价参数56-58
• 3.5 本章小结58-59
• 第四章 KDP晶体表面固体残留物与划痕缺陷识别算法59-73
• 4.1 图像分割59-64
• 4.1.1 基于二维Renyi熵的图像阈值分割59-62
• 4.1.2 基于数学形态学处理的图像轮廓修整与边缘检测62-64
• 4.2 基于Freeman链码的固体残留物与划痕识别64-70
• 4.2.1 Freeman链码提取边缘曲率65-68
• 4.2.2 划痕边缘直线段的检测68-69
• 4.2.3 固体残留物与划痕的分类识别69-70
• 4.3 KDP晶体表面划痕的精确处理70-72
• 4.4 本章小结72-73
• 第五章 KDP晶体表面固体残留物与缺陷检测系统设计73-85
• 5.1 KDP晶体表面固体残留物与缺陷特征参数提取73-76
• 5.1.1 固体残留物特征参数计算73
• 5.1.2 划痕特征参数计算73-75
• 5.1.3 切削纹理特征参数计算75-76
• 5.2 KDP晶体表面图像识别系统设计76-80
• 5.2.1 图像获取77
• 5.2.2 系统软件设计77-80
• 5.3 KDP晶体表面图像识别系统检测结果分析80-84
• 5.4 本章小结84-85
• 第六章 总结与展望85-87
• 6.1 全文总结85-86
• 6.2 展望86-87
• 致谢87-88
• 参考文献88-93
• 攻读硕士学位期间取得的成果93-94

【参考文献】

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本文编号：1017593