球面元件表面疵病自动化检测若干关键技术探索研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1. 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1. 研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1. 光学元件表面疵病的定义 | 第12页 |
| 1.1.2. 光学元件表面疵病的产生 | 第12-14页 |
| 1.1.3. 疵病的危害 | 第14页 |
| 1.1.4. 检测疵病的意义 | 第14-15页 |
| 1.2. 光学元件表面疵病检测现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1. 平面光学元件检测现状 | 第15-19页 |
| 1.2.2. 球面光学元件检测现状 | 第19页 |
| 1.2.3. 光学元件检测发展趋势探讨 | 第19-20页 |
| 1.3. 本文主要研究内容 | 第20-22页 |
| 2. 球面元件表面疵病检测系统基本原理及构成 | 第22-28页 |
| 2.1. 现有平面元件表面疵病检测系统基本原理 | 第22-24页 |
| 2.2. 球面元件表面疵病检测系统基本原理 | 第24-28页 |
| 3. 球面光学元件自动对准系统 | 第28-55页 |
| 3.1. 自动定中原理 | 第28-32页 |
| 3.1.1. 透射式定中仪 | 第28-30页 |
| 3.1.2. 反射式定中仪 | 第30-32页 |
| 3.1.3. 静态测量法 | 第32页 |
| 3.1.4. 旋转测量法 | 第32页 |
| 3.2. 球面自动对准系统总体设计 | 第32-34页 |
| 3.3. 自动对准系统图像处理软件设计 | 第34-45页 |
| 3.3.1. 清晰度评价 | 第34-39页 |
| 3.3.2. 极点搜索算法 | 第39-42页 |
| 3.3.3. 十字叉丝中心偏计算 | 第42-45页 |
| 3.4. 自动对准系统误差分析 | 第45-54页 |
| 3.4.1. 球心定位的XY向误差 | 第45-47页 |
| 3.4.2. 球心定位的Z向误差 | 第47-54页 |
| 3.5. 本章总结 | 第54-55页 |
| 4. 球面表面灰尘麻点自动分类研究 | 第55-69页 |
| 4.1. 表面灰尘和麻点区分的意义及现状 | 第55页 |
| 4.2. 特征选取 | 第55-61页 |
| 4.2.1. 疵病特征选取 | 第56-57页 |
| 4.2.2. 特征介绍 | 第57-60页 |
| 4.2.3. 基于图像处理的特征提取 | 第60-61页 |
| 4.3. 灰尘麻点自动分类方法及理论介绍 | 第61-64页 |
| 4.3.1. 自动分类方法介绍 | 第61-62页 |
| 4.3.2. PCA理论介绍 | 第62-63页 |
| 4.3.3. SVM理论介绍 | 第63-64页 |
| 4.4. 分类器模型参数确定 | 第64-67页 |
| 4.4.1. 练样本库 | 第64页 |
| 4.4.2. 主成分确定 | 第64-65页 |
| 4.4.3. SVM参数确定 | 第65-67页 |
| 4.5. 本章总结 | 第67-69页 |
| 5. 球面光学元件表面疵病自动化检测相关实验 | 第69-78页 |
| 5.1. 自动对准实验 | 第69-73页 |
| 5.1.1. 自动对准实验 | 第69-71页 |
| 5.1.2. 暗场照明实验 | 第71-72页 |
| 5.1.3. 自动定心三轴坐标确定重复性实验 | 第72-73页 |
| 5.2. 灰尘麻点自动分类实验 | 第73-77页 |
| 5.2.1. 对样本库的分类实验 | 第74页 |
| 5.2.2. 对实际样本的分类实验 | 第74-77页 |
| 5.3. 本章总结 | 第77-78页 |
| 6. 总结与展望 | 第78-81页 |
| 6.1. 本文工作总结 | 第78-79页 |
| 6.2. 未来工作展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 作者简历及主要研究成果 | 第84-85页 |
