随着当代工业的快速发展, 精密光学元件在各个工业领域有着广泛的运用, 光学元件作为实现光学功能的载体, 为各种光学仪器的开拓利用起到了至关主要的浸染。以是, 鉴于光学元件表面具有的散射特性, 如何更好地对元件表面毛病进行检测也随之被提出来。
光学元件的检测过程十分繁琐并且充满着不愿定性, 光学元件按组成材料可分为普通光学玻璃、光玻璃、熔融石英光学玻璃、氟化钙(CaF2)等一系列材料; 按光学元件口径可有大到几米也有小到一二毫米的, 差别可达到数千倍; 按光学元件形状的不同可分为平板、非球面靶镜、球面透镜、柱面透镜、角锥棱镜、偏光镜、玻璃球等。为了适用于以上三个方面的各种光学元件的需求, 丈量仪器、环境、设备、技能必定是各式各样的。面对如此种类繁多、功能和形状各不相同的光学元件, 须要我们去探索相应的检测技能。
因此, 本文紧张从光学元件表面毛病、表面散射特性, 以及目前国内外各种研究方法等方面, 对光学元件表面疵病检测的干系研究进行综述, 并磋商利用机器视觉的毛病检测技能及未来的发展趋势。
1 光学元件表面毛病
光学元件表面面形偏差和表面粗糙度的检测是光学检测技能研究领域的重点, 由于光学元件表面质量的好坏直接影响全体光学系统的性能, 以是想要使光学仪器设备能更高效地事情, 不仅在加工时须要把稳光学元件的表面质量, 而且对成品元件的检测事情也不能忽略。因此, 光学元件表面毛病检测将成为一项主要而持久的研究课题。
1.1 表面毛病类型
所谓的光学元件表面毛病, 紧张是指表面疵病和表面污染物。表面疵病是指抛光加工后的光学元件表面依然存在的麻点、划痕、开口气泡、破边、破点等各种加工毛病, 产生的缘故原由紧张是加工过程或后续的不当操作。图1所示为四种疵病的大致形状。
图1.表面毛病类型
划痕指光学元件表面长条形的划伤痕迹。由划痕长度的不同, 可以分为长划痕和短划痕, 以2 mm为界线, 若划痕长度大于2 mm属于长划痕, 小于2 mm则是短划痕。对付短划痕, 评价标准是其检测时的累积长度。相对而言, 划痕较麻点等毛病更随意马虎检测出。
麻点指光学元件表面上的陷坑、蚀坑、疵点, 其坑内的表面粗糙度较大, 宽度与深度大致相同, 边缘也不规则。一样平常情形下, 规定长宽频年夜于4:1的毛病为划痕, 反之小于4:1的毛病为麻点。
气泡是由光学元件的生产或加工过程中未及时打消的气体所形成的, 由于各方向气体的压力均匀分布, 以是气泡的形状一样平常呈圆球形。
破边是指涌如今光学元件边缘的疵病, 虽然处于光源有效区域之外, 但是也属于光的散射源, 对光学性能也会产生一定的影响, 以是也属于疵病范畴。
1.2 表面疵病的危害
表面疵病作为一种加工过程中人为造成的微不雅观局部毛病, 对光学元件的表面性能有着一定的影响, 从而有可能造成光学仪器运行缺点等严重的后果。总之, 光学元件的表面疵病会对光学系统性能产生危害, 其根本缘故原由在于光的散射特性。
光学元件表面毛病对付自身以及全体光学系统的危害表现在以下几个方面:
(1) 光束的质量低落。元件表面毛病处会产生光的散射效应, 使得光束在通过毛病后能量被大量花费, 从而降落了光束的质量。
(2) 毛病的热效应征象。由于表面毛病所有区域比其他区域随意马虎接管更多的能量, 产生的热效应征象可能会使元件疵病发生局部变形、毁坏膜层等, 进而危害全体光学系统。
(3) 破坏所处系统中其他光学元件。激光系统中, 在高能激光束的照射下, 元件表面疵病产生的散射光会被系统内的其他光学元件接管, 从而造成元件的受光不屈均, 当达到光学元件材料的损伤阀值时, 会使传播光芒的质量受到影响, 光学元件破坏, 更有可能造成光学系统被严重的毁坏。
(4) 疵病会影响视场清洁。当光学元件上有过多的疵病时, 会影响微不雅观的都雅度, 其余, 疵病还会残留眇小的灰尘、微生物、抛光粉等杂质, 这将造成元件被堕落、生霉、生雾, 会明显影响软件的基本性能。
2 光学元件表面散射特性
光学元件表面的散射特性是毛病产生危害的根本缘故原由。当光束照射到有疵病的光学元件表面时, 由于疵病位置的反射面并不是一个光滑面, 这些离散无规则的局部毛病使部分入射光发生了偏转, 阔别了预定方向, 变成了偏离主光束的杂质光。并且, 这些杂质光会产生多次反射透射, 所产生不规则的散射光会对不同光学仪器造身分歧程度的影响。
2.1 光学元件表面散射源
在光学系统中, 影响其性能的紧张缘故原由是由系统内部产生的大量散射光造成的, 而产生这些散射光的根本缘故原由, 又在于光学元件自身的质量, 纵然全体光学系统设计得再好, 如果内部光学元件的质量不过关, 那么构成的系统也不能正常事情。因此须要提高光学元件本身的质量来改进散射光所带来的问题。虽然光学系统的窗口或系统内部也可能会产生散射光, 但这种散射光能量较小, 大部分的散射光是由光学元件表面散射造成的。常日表面产生的散射光能量要比内部散射至少大1至2个数量级，以是光学元件表面质量好坏与否, 将直接影响光学系统的整体性能。
导致光学元件表面发生散射征象的缘故原由有很多, 例如表面的麻点、划痕、破边、开口气泡以及粗糙度等表面微构造, 还有可能是表面膜层厚度、薄膜材料折射率不屈均等各种问题。常日比拟表面入射光波长与散射源尺寸的大小, 将散射源大致分为三类：
(1) 散射源的尺寸远大于入射光波长, 这种散射源便是常日说的疵病, 如划痕、麻点、破边等。
(2) 散射源的尺寸和入射光波长处于同一数量级的单一离散不规则颗粒物, 这类散射源称作离散微粒。
(3) 入射光波长远大于散射源的尺寸, 这种散射源在空间中精密排列, 对光的散射表现在空间上的相互浸染的综合结果, 因此不能当作独立的散射源来处理。这种散射源常日被称作不规则微量散射, 最范例的此类散射源便是表面粗糙度。
以上三种散射源具有不同的特性, 以是就须要相对应的散射理论来阐明这些散射源所引起的散射征象。对付第一类散射源, 在三种类型中最随意马虎被创造, 通过大略的几何光学就能阐明它的散射征象。而几何光学对第二种散射源则不再适用, 这类散射源独立分布且散命中间可以互不滋扰, 以是须要利用米氏散射理论来处理, 个中分外情形还能用瑞利散射阐明。第三种散射源随机不规则分布, 它们的均匀高度只有纳米级, 这类散射源也被称为粗糙度散射。
2.2 表面疵病散射光学模型
利用显微散射成像技能来检测光学元件表面, 紧张在于检测第一类散射源, 即元件表面疵病, 如划痕、麻点、破边等。对付这类散射源, 之前有提到, 常日利用几何光学来阐明剖析, 但是这种表面疵病引起的散射征象与入射光的波长无关, 详细模型如图 2所示。
图2.疵病散射几何模型
假设元件疵病处是一个类似“V”字形的凹槽, 当入射光照射到光学元件表面时会发生反射征象。如果表面无疵病, 由几何光学可得入射光A的反射光芒为A2, 如果表面存在疵病, 同样的入射光A, 得到散射光芒A1。将该光路放入显微成像系统中, 疵病所形成的散射光便是由阔别主反射光A2的A1光芒构成, 在显微成像系统中就会不雅观察到暗背景下的亮疵病图像。
在显微成像系统中有各种散射光的存在, 但我们须要关注的只是疵病散射所对应的图像, 而其他散射光由于能量较小, 在进行图像剖析时一样平常可以忽略。对付其他的散射光, 我们还须要对其的形成加以进一步的研究, 这样才能找到一种最得当的方法来丈量光学元件的表面质量, 提高疵病检测的能力。
2.3 散射法检测毛病事理
利用光学元件的散射特性, 我们可以布局出一种基于散射法的光学元件表面疵病检测方法。图 3为散射法检测事理, 由光源发出平行光照射到检测工具表面, 当无疵病时, 反射光为平行光, 由图 3(a)知无光芒进入摄影系统, 当有疵病时, 反射光将变为散射光, 由图 3(b)只有光芒进入摄影系统, 从而形成亮疵病图像, 由此检测出光学元件表面的毛病。
图3. 散射法疵病检测事理图
3 表面疵病检测方法
光学元件的质量紧张取决于表面质量, 而面形偏差检测、表面粗糙度、表面疵病的检测则是评价光学元件表面质量的紧张项目。面形偏差一样平常采取双光束干涉的事理进行检测, 表面粗糙度的丈量分为利用触针式轮廓仪的传统打仗式丈量法以及利用各种光学仪器的光学非打仗式丈量法。而表面疵病的检测, 绝大部分是利用表面毛病处对光的散射特性发展而来的, 如上一节所提到的散射法检测表面毛病。
3.1 国内外研究现状
目前国内外的疵病检测法大体上可以分为成像法和能量法, 个中目视法、掠射法、滤波成像法等都属于成像法, 能量法则紧张包含散射能量剖析法、频谱剖析法等。其余, 还有通过扫描隧道显微镜、原子力显微镜、触针式表面轮廓仪等仪器直接对元件表面疵病进行检测, 这些方法根据事理的不同有着各自的特点。下面大略先容几种光学元件常用的毛病检测方法。
目视法：作为一种最原始的检测方法, 当前仍旧在海内光学元件检测上广泛运用。目视法是指在暗场照明环境下, 不雅观察者利用4~10倍放大镜或者直接肉眼不雅观测光学元件表面, 由自身履历判断表面疵病的种类、大小。目视法缺陷是带有十分明显的主不雅观性, 检测结果随意马虎受检测职员的履历以及眼睛的疲倦影响, 检测质量因人而异, 以是目视法的检测效率很低, 检测精度不稳定, 一系列的问题限定了该检测方法的发展。
滤波成像法：该方法与目视法的基本事理相似, 不同之处在于不是肉眼直接不雅观察, 而是由光学传感器来代替, 进一步提高了检测速率。滤波成像法又分为高通滤波成像法、低通滤波成像法和自适应滤波成像法。(1)高通滤波成像法是指经被测光学元件表面透射或反射后, 限定光束中的低频身分, 剩下的高频身分经由光学传感器成像, 由于疵病散射光中大部分为高频, 以是此时的像为暗背景下呈现亮毛病的像。经由不雅观察和测试毛病像的大小及明暗程度来判断毛病的大小和特性。(2)低通滤波成像法与高通滤波成像法的事理恰好相反, 它是滤去成像光束中携带毛病信息的空间频率为高频的部分, 让低频身分进行成像, 此时的像为亮背景下呈现暗毛病的像。(3)自适应滤波成像法与高通滤波成像法比较相似, 在成像系统中限定光束中的低频部分, 让有元件疵病信息的高频部分到达成像面, 但是滤去的频谱并不是固定不变的, 而是由反射或透射光的频谱特色值决定, 此时的像同样为暗背景下呈现亮毛病的像。图 4为自适应滤波成像法的基本事理图。
图4.自适应滤波成像法事理
掠射法：该方法检测事理与目前常用的暗场成像事理相似, 详细光学系统事理如图5所示。当光芒照射到光学元件表面时, 若是投射光斑区域没有疵病, 物镜成像平面将会一片黑, 若是投射光斑区域含有疵病, 反射的光束将会发生散射征象, 光束进入物镜成像平面形成亮的疵病图像。
图5.掠射法检测的光学系统事理图
散射能量剖析法：通过剖析表面疵病所发出散射光能量的大小和角度分布, 得出疵病的实际情形。个中, 散射光能量积分法是指对疵病产生的散射光能量进行积分, 由能量积分和疵病大小的线性关系, 可以从积分数值来评判疵病的危害程度。另一种散射光角度分布剖析法则是通过丈量每个角度疵病散射光的能量值大小, 绘制出一条散射光能量与散射角度的关系图, 通过研究该图的形状特色来判别疵病种类。此法缺陷是检测系统过于繁芜, 检测速率比较慢, 并且无法确定疵病的详细位置。
频谱剖析法：表面疵病引起的散射光穿过傅里叶透镜, 由后焦平面的光强分布得到疵病后向衍射谱的能量, 再通过能量积分和疵病形态学处理得出疵病大小及深度情形。图 6是一种激光频谱剖析法检测的运用, 该检测系统由光学部分、运动掌握部分以及打算机等构成, 通过反向衍射光的能量评估元件表面疵病。频谱剖析检测方法缺陷是由于受到疵病深层布局的影响, 并不能够反响出疵病表层的面历年夜小。
图6.激光频谱剖析法的检测事理图
其他直接用仪器进行检测的方法有AFM原子力显微镜、STM扫描隧道显微镜、干涉显微镜等, 如图 7和图 8所示。由于这些显微镜的分辨率很高, 不只可以直接不雅观察到疵病的形状, 乃至可以得出疵病的表面三维描述。与此同时, 这类方法也有着一定的缺陷, 即难以丈量出此病的宏不雅观特色, 并且丈量速率较慢和掩护本钱高, 不适宜在工业生产环境中利用。
图7.原子力显微镜
图8.扫描隧道显微镜
3.2 机器视觉检测技能
机器视觉作为一门把打算机视觉和图像处理技能有效融为一体的新型检测技能, 用数字图像作为检测手段, 通过机器来识别物体, 代替了人体的视觉系统, 再利用图像处理方法, 提取出有用的信息, 如表面描述、各种参数数值等。该技能可利用到掌握、丈量、检测等干系的各领域, 能够通过打算机自动获取和剖析特定事物的图像。
一样平常机器视觉系统由以下单元组成:光源、成像镜头、相机、图像处理单元、图像处理软件和外部通讯单元等。构造示意图如图 9所示。
图9.机器视觉检测系统示意图
自20世纪90年代初开始, 利用机器视觉的光学元件表面毛病检测技能就已经逐步发展起来。1996年加拿大的Raafat等[39]基于机器视觉系统对玻璃或塑料表面质量进行检测, 检测目标紧张是表面划痕、气泡、裂纹等; 韩国的Kim等[40]提出了一种基于机器视觉的快速检测方法, 实现对液晶显示器和等离子体显示面板的在线质量检测; 2009年, 美国劳伦新利弗摩尔国家实验室利用线扫描相位差分成像(linescan phase differential imaging, LPDI)和移相衍射干涉仪(phase shilling diffraction interferometer, PSDI)开拓出检测系统[41], 通过图像剖析代码识别LPDI图像中的潜在相位毛病; 在海内王雪等[42]提出了基于机器视觉的大口径光学元件表面毛病检测系统, 可普遍运用于不同口径的光学元件质量检测; Peng等[43]提出了基于机器视觉的浮法玻璃在线检测方法, 通过检测由玻璃和毛病之间的光学特性的差异引起的图像灰度级变革来丈量毛病, 环绕玻璃图像剖析和检测系统的可靠性、实时性和真实性等, 建立了一系列图形处理算法。
近几年来, 关于机器视觉的表面毛病检测已成为国内外的一个热点研究领域。韩国根本科学研究院Choi等提出了一种基于光热反射显微技能的疵病检测方法, 检测灵敏度可达到几十纳米; 马来西亚大学机器工程学院的Leea等[45]提出了一种非打仗视觉的方法来检测陶瓷刀具刀片中发生的断裂; 苏丹伊赫马赫迪大学工程学院Talab等[46]提出用于检测混凝土构造图像裂痕的图像处理方法, 利用Sobel滤波肃清残余噪声后, 利用Otsu法检测出主裂纹, 实验事情表明, 该方法能够清晰准确地检测图像中的裂纹; 明志科技大学Chen[47]从机器视觉出发, 研究用于透镜环套的毛病自动检测系统, 该系统紧张由图像采集传感器、光源模块和电机组成, 具有89.44%的良好检测效率; 中北大学Jin等[48]提出一种基于数字光栅投影的新型在线丈量系统, 利用基于一维傅里叶变换的图像处理算法来处理条纹图像, 得到条纹图像的屈光度分布, 再由屈光度导出光学元件的变形程度; 中国科学院自动化研究所Zhang等[49]考虑到大孔径光学元件表面毛病的检讨, 提出了一种包含两种成像系统的高效精密仪器, 一种是由分辨率为10 μm的线扫描相机构成的暗场成像系统(DFIS), 另一种是由分辨率为1 μm的显微镜构成的亮场成像系统(BFIS); 江苏大学姚红兵课题组[50-51]研究了基于机器视觉的无打仗丈量方法, 能够对树脂镜片毛病进行检测分类, 并且还开拓出自动化的检测方法, 提高了检测系统的事情效率。
现如今的工业生产过程已经逐步趋于自动化, 机器视觉能够充分发挥自己的上风, 利用于某些人眼无法不雅观测到或者危险的事情环境中。在打算机技能和电子电路集成化发展的本日, 机器视觉的可靠程度也越来越高, 充分利用它的非打仗性、实时性、灵巧性和精确性等优点[52], 能够更多地融入莅临盆过程或生活中去。利用机器视觉检测的上风如下：
(1) 非打仗性, 当检测光学元件表面质量时, 可以实现非打仗丈量, 不会对元件的表面产生变形、有损等影响, 从而担保了检测过程的精确性。
(2) 实时性, 机器视觉系统采取了前辈的硬件设备和有效的图像处理算法, 以是在检测光学元件时, 能够快速地完玉成部检测过程, 并且及时得到检测结果。这一实时特性对付在线检测装置的发展有着非常主要的意义。
(3) 灵巧性, 机器视觉系统可以根据不同的测试环境、测试零件进行灵巧的配置, 再加上图像处理算法的多样性, 可以通过调节达到用户的检测哀求。其余还能与PLC、网络进行通讯, 可以实现远程操作, 增加了系统的灵巧性。
(4) 精确性, 传统的目视法受主不雅观成分的影响, 检测出来的产品精度不理想, 而机器视觉系统的处理过程由打算机完成, 大大肃清了人工目测带来的有时偏差, 既担保了精密元件的检测精度又提高了事情效率。
4 结论
光学元件表面质量的利害直接会影响全体光学系统的性能, 特殊是对付精密的元件来说, 更是须要更加精密的表面质量担保。本文对目前国内外的光学元件表面毛病检测方法进行了系统先容, 多数检测方法是从光学元件的散射特性发展而来, 个中基于机器视觉技能的毛病检测方法已经成为一个研究的热点。
只管基于机器视觉的光学元件表面毛病检测技能在近几年已经取得了较大的发展, 但是依旧存在一些技能性的问题须要深入的研究, 结合当前研究的热点以及难题, 我们认为在该领域还有以下事情须要做。
(1) 随着未来科学技能的发展, 精密光学元件的体积会更大, 构造也越来越繁芜, 对加工质量哀求也会越来越高。以是, 对付毛病检测的技能难度和哀求将会十分苛刻, 必须针对各种类型的光学元件, 研究出更精确更高效的检测方法。
(2) 当前光学元件毛病检测的另一个常见问题是检测系统的测试工具单一。部分研究方法只把稳到划痕的检测, 对付较小毛病以及表面污染物的检测每每被忽略掉。因此, 须要进一步完善毛病的样本数据, 充足检测出的毛病类型, 尤其是对付细微的毛病, 以提高检测的准确性。
