要約
大口径非球面光学素子の表面欠陥検出においては、素子の光軸を機械的なスピン軸と同軸になるように正確に調整することが極めて重要である。そこで、本論文では偏心誤差補正のためのマシンビジョン手法を提案する。非球面光学素子の結像特性に起因する参照十字像の激しいデフォーカスぼけに着目し、補正に失敗する可能性があるため、十字像を強化する適応的強化アルゴリズム(AEA)を提案する。AEAはGuided Filter Dark Channel Dehazing Algorithm (GFA)と軽量なMulti-scale Densely Connected Network (MDC-Net)から構成される。GFAの強調効果は優れているが時間がかかり、MDC-Netの強調効果はやや劣るがリアルタイム性が強い。AEAは、各補正手順の間に何十回も実行されるため、そのリアルタイム性能は非常に重要である。そこで、定義評価関数SMD2の経験的閾値を設定することで、GFAとMDC-Netをそれぞれ高度にぼやけた十字線画像とわずかにぼやけた十字線画像に適用し、できるだけ時間を節約しながら強調効果を確保する。AEAは時間のかかる性能において一定のロバスト性を持っており、ぼかしの程度が異なる10枚の200pixelsの関心領域(ROI)画像に対してGFAとMDC-Netを別々に実行するのにかかる平均時間は0.2721sと0.0963sである。また、本手法により偏心誤差を10um以内に抑えることができる。
要約(オリジナル)
In the procedure of surface defects detection for large-aperture aspherical optical elements, it is of vital significance to adjust the optical axis of the element to be coaxial with the mechanical spin axis accurately. Therefore, a machine vision method for eccentric error correction is proposed in this paper. Focusing on the severe defocus blur of reference crosshair image caused by the imaging characteristic of the aspherical optical element, which may lead to the failure of correction, an Adaptive Enhancement Algorithm (AEA) is proposed to strengthen the crosshair image. AEA is consisted of existed Guided Filter Dark Channel Dehazing Algorithm (GFA) and proposed lightweight Multi-scale Densely Connected Network (MDC-Net). The enhancement effect of GFA is excellent but time-consuming, and the enhancement effect of MDC-Net is slightly inferior but strongly real-time. As AEA will be executed dozens of times during each correction procedure, its real-time performance is very important. Therefore, by setting the empirical threshold of definition evaluation function SMD2, GFA and MDC-Net are respectively applied to highly and slightly blurred crosshair images so as to ensure the enhancement effect while saving as much time as possible. AEA has certain robustness in time-consuming performance, which takes an average time of 0.2721s and 0.0963s to execute GFA and MDC-Net separately on ten 200pixels 200pixels Region of Interest (ROI) images with different degrees of blur. And the eccentricity error can be reduced to within 10um by our method.
arxiv情報
| 著者 | Fanyi Wang,Pin Cao,Yihui Zhang,Haotian Hu,Yongying Yang |
| 発行日 | 2023-09-01 15:06:39+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |