相位测量偏折术关键技术研究
发布时间：2020-12-26 02:05
随着电子产业的快速发展,各类不同电子产品的消费量也与日俱增。而在电子产品的生产过程中,产品的质量检测系统至关重要。构成电子产品的各类元件中,光学元件的质量检测一直是一个热点话题。受限于现有方法的检测速度和精度,目前工厂中的光学元件监测主要还是依靠人眼检测法,这种情况既不利于检测效率、检测稳定性,也不利于工人健康,因此亟需改变。本文以结构光检测中的相位测量偏折术为基础,提出了一种调制度辅助的相位测量偏折术,该方法被称为结构光调制度分析技术（Structured-Light Modulation Analysis Technique,SMAT）,该技术适用于镜面物体和透明物体的脏污及缺陷检测,具体可通过光线反射系统和光线透射系统来实施。根据该技术,本文的具体的研究内容可概括成以下几个方面:1、在基于定向反射光线的前提下,分析得出了被测物体上存在脏污或缺陷时入射光线的变化情况,由此利用光度学原理首次建立得出了SMAT的光度学调制度模型。此外,针对透明物体的脏污及缺陷检测,提出了一种新的透射式检测系统。在SMAT模型的指导下,利用反射系统和透射系统进行的相关仿真和实验结果表明,基于SMAT的调...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
人工检测法实施示意图
第一章绪论3部分，各种方法之间的区别在于光源选择、光源摆放位置的不同。用于机器视觉的常见光源主要是白炽灯、荧光灯、LED、频闪灯、射线源几种。其中主要是LED被用作光学元件检测的照明光源[31]。根据光源的分布位置的不同，照明系统可以分为明暗场，背光和同轴照明等几种[32]。图1-2描绘了用于光学元件检测的照明系统的多种布局方式。图1-2(a)所示的照明系统可通过红色光路、蓝色光路分别获取元件的亮尝暗场照明检测结果[33]。图1-2(b)所示则为背光照明系统，通过该系统获得的图像轮廓清晰，内部缺陷也能得到检测，但是很难获取被测物表面的缺陷信息。图1-2(c)则为同轴照明系统，其中光通过分光镜照射至目标，光线和镜头是同轴的，能够更好地抵抗外界干扰，适用于玻璃等高反射率目标的检测[34]。图1-2(d)所示为具有强抗噪能力的线性背光照明系统[35]。图1-2(e)则为多角度照明系统，光线从不同角度射向物体的表面，被测物体上的总体照明效果相对均匀，但照明面积相对较小，因此该系统常用于曲面检测[36]。图1-2(f)所示为结构光照明系统，光以特定的结构投射至被测物体表面，这类方法适用于大面积物体的三维测量，但往往需要较大的计算量[28]。图1-2常见的机器视觉检测系统结构图[30]，(a)亮暗场照明系统，(b)背光照明系统，(c)同轴照明系统，(d)线性背光照明系统，(e)多角度照明系统，(f)结构光照明系统
第一章绪论5Sobel、Prewitt和Kirsch等几种，二阶算子则包括Canny、Log和Laplacian等几种。二阶算子通常对边缘特征更为敏感，但其同时对噪声也较为敏感，因此在实际应用中需要权衡利弊，决定是采用一阶还是二阶算子。在2015年和2017年，Ozturk和Chen分别尝试将这些算子应用于玻璃面板缺陷检测，结果效果均较良好[47,48]。在进行了基本的图像处理后，我们还需进行最后一步：图像识别。通过这一步的操作，图像被真正抽象为单纯的信息，以用于检测目标的判断。要达成此步目的，需倚仗各种分类器对图像信息进行划分。根据算法的特点，分类器可分为监督分类和无监督分类两种，二者的区别在于监督分类需要训练样本的参与，而无监督分类不需要。常用于光学元件检测的监督分类方法有KNN[49]、SVM[50]、Adaboost[51]和深度神经网络[52]几种。无监督分类不需要输入数据进行训练，而是直接从输入信息中寻求相似性，因此也被称为聚类算法。主要的无监督分类方法有FCM聚类算法[53]、GAN[54]等几种。不管是监督分类法还是无监督分类法，所采用的算法实际均属于机器学习领域，这是一个庞大且发展蓬勃的研究方向，不同的算法差异性较大，因此在此不再加以赘述。本文所述内容主要围绕着“图像获缺方式的改进展开，文中采取了结构光照明方式，配合了本文提出的调制度辅助的相位测量偏折术（SMAT），由此进行计算光学成像。这种全新的结构光检测方法解决了传统结构光检测方法检测过程复杂、计算量大的问题，也不需要标定实验的辅助，工业应用前景良好。1.2.2相位测量偏折术的发展现状图1-3相位测量偏折术常用系统结构示意图[23]本文使用到的方法与相位测量偏折术息息相关，因此本节内容主要介绍相位
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于变切深纳米刻划的K9玻璃表面成形特征及去除机制研究[J]. 张飞虎,李琛,孟彬彬,赵航,刘忠德. 机械工程学报. 2016(17)
博士论文
[1]基于光学三维成像的镜面物体表面质量检测方法研究[D]. 吴雨祥.电子科技大学 2017
硕士论文
[1]面结构光三维系统相位测量精度研究[D]. 李绒.电子科技大学 2017
[2]基于条纹反射的太阳能电池硅晶片表面质量检测方法研究[D]. 李明阳.电子科技大学 2016
本文编号：2938824
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
人工检测法实施示意图
第一章绪论3部分，各种方法之间的区别在于光源选择、光源摆放位置的不同。用于机器视觉的常见光源主要是白炽灯、荧光灯、LED、频闪灯、射线源几种。其中主要是LED被用作光学元件检测的照明光源[31]。根据光源的分布位置的不同，照明系统可以分为明暗场，背光和同轴照明等几种[32]。图1-2描绘了用于光学元件检测的照明系统的多种布局方式。图1-2(a)所示的照明系统可通过红色光路、蓝色光路分别获取元件的亮尝暗场照明检测结果[33]。图1-2(b)所示则为背光照明系统，通过该系统获得的图像轮廓清晰，内部缺陷也能得到检测，但是很难获取被测物表面的缺陷信息。图1-2(c)则为同轴照明系统，其中光通过分光镜照射至目标，光线和镜头是同轴的，能够更好地抵抗外界干扰，适用于玻璃等高反射率目标的检测[34]。图1-2(d)所示为具有强抗噪能力的线性背光照明系统[35]。图1-2(e)则为多角度照明系统，光线从不同角度射向物体的表面，被测物体上的总体照明效果相对均匀，但照明面积相对较小，因此该系统常用于曲面检测[36]。图1-2(f)所示为结构光照明系统，光以特定的结构投射至被测物体表面，这类方法适用于大面积物体的三维测量，但往往需要较大的计算量[28]。图1-2常见的机器视觉检测系统结构图[30]，(a)亮暗场照明系统，(b)背光照明系统，(c)同轴照明系统，(d)线性背光照明系统，(e)多角度照明系统，(f)结构光照明系统
第一章绪论5Sobel、Prewitt和Kirsch等几种，二阶算子则包括Canny、Log和Laplacian等几种。二阶算子通常对边缘特征更为敏感，但其同时对噪声也较为敏感，因此在实际应用中需要权衡利弊，决定是采用一阶还是二阶算子。在2015年和2017年，Ozturk和Chen分别尝试将这些算子应用于玻璃面板缺陷检测，结果效果均较良好[47,48]。在进行了基本的图像处理后，我们还需进行最后一步：图像识别。通过这一步的操作，图像被真正抽象为单纯的信息，以用于检测目标的判断。要达成此步目的，需倚仗各种分类器对图像信息进行划分。根据算法的特点，分类器可分为监督分类和无监督分类两种，二者的区别在于监督分类需要训练样本的参与，而无监督分类不需要。常用于光学元件检测的监督分类方法有KNN[49]、SVM[50]、Adaboost[51]和深度神经网络[52]几种。无监督分类不需要输入数据进行训练，而是直接从输入信息中寻求相似性，因此也被称为聚类算法。主要的无监督分类方法有FCM聚类算法[53]、GAN[54]等几种。不管是监督分类法还是无监督分类法，所采用的算法实际均属于机器学习领域，这是一个庞大且发展蓬勃的研究方向，不同的算法差异性较大，因此在此不再加以赘述。本文所述内容主要围绕着“图像获缺方式的改进展开，文中采取了结构光照明方式，配合了本文提出的调制度辅助的相位测量偏折术（SMAT），由此进行计算光学成像。这种全新的结构光检测方法解决了传统结构光检测方法检测过程复杂、计算量大的问题，也不需要标定实验的辅助，工业应用前景良好。1.2.2相位测量偏折术的发展现状图1-3相位测量偏折术常用系统结构示意图[23]本文使用到的方法与相位测量偏折术息息相关，因此本节内容主要介绍相位
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于变切深纳米刻划的K9玻璃表面成形特征及去除机制研究[J]. 张飞虎,李琛,孟彬彬,赵航,刘忠德. 机械工程学报. 2016(17)
博士论文
[1]基于光学三维成像的镜面物体表面质量检测方法研究[D]. 吴雨祥.电子科技大学 2017
硕士论文
[1]面结构光三维系统相位测量精度研究[D]. 李绒.电子科技大学 2017
[2]基于条纹反射的太阳能电池硅晶片表面质量检测方法研究[D]. 李明阳.电子科技大学 2016
本文编号：2938824
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