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An Effective On-line Surface Particles Inspection Instrument for Large Aperture Optical Element
  • ISSN号:1671-4512
  • 期刊名称:《华中科技大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP242.62[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TL632[核科学技术—核技术及应用]
  • 作者机构:[1]Research Center of Precision Sensing and Control, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China, [2]School of Computer and Control Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101408, China, [3]Laser Fusion Research Center, China Academy of Engineering Physics, Mianyang 621900, China
  • 相关基金:This work was supported by National Natural Science Foundation of China (Nos. 61473293, 61227804 and 61303177).
中文摘要:

在大孔种光元素(LAOE ) 的表面粒子在 LAOEs 稳定的操作上有重要影响。让联机系统因为系统限制,与长工作距离,足够的精确和高效率检查粒子是挑战。在这份报纸,一台有效、便携式的检查仪器基于黑暗地的成像原则被设计。一个 Nikon 透镜和一个工业高定义(HD ) 照相机被选择尺寸在几百毫米上传播构造视觉系统检查微米的粒子。用二台马达和另外的机械结构,系统能认识到汽车焦点和图象校正函数。当视觉系统在盒子外面便携式、工作时,线光来源在一个封上的盒子中在 LAOE 的双方上被安装。一个适应 binarization 方法被建议处理捕获的黑暗地的图象。LAOEs 表面上的粒子的分发被调查。因为捕获的图象的高分辨率, SSE2 指令优化方法被用来减少算法的时间费用。实验证明仪器能有效地并且精确地检查 LAOE。

英文摘要:

Surface particles growing in large aperture optical element (LAOE) have significant impact on LAOE's stable operation. It is a challenge for the online system to inspect the particles with long working distance, enough precision and high efficiency because of the system constraints. In this paper, an effective and portable inspection instrument is designed based on dark-field imaging principle. A Nikon lens and an industrial high definition (HD) camera are selected to construct the vision system to inspect particles of microns size spreading over hundreds of millimeters. Using two motors and other mechanical structure, the system can realize auto-focus and image rectification functions. The line light sources are installed on both sides of the LAOE in a sealed box while the vision system is portable and working outside the box. An adaptive binarization method is proposed to process the captured dark-field image. The distribution of particles on the LAOE's surface is investigated. Because of the high resolution of the captured image, the SSE2 instructions optimization method is used to reduce the time cost of the algorithm. Experiments show that the instrument can inspect LAOE effectively and accurately.

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期刊信息
  • 《华中科技大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编:丁烈云
  • 地址:武汉珞喻路1037号
  • 邮编:430074
  • 邮箱:hgxbs@mail.hust.edu.cn
  • 电话:027-87543916 87544294
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4512
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1658/N
  • 邮发代号:38-9
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,首届国家期刊奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:21013