光干涉计量：干涉图处理关键技术与应用

"本文主要探讨了干涉图处理中的关键技术，包括去除噪声、边缘提取、区域延拓和相位解包算法，这些技术在光干涉计量中具有重要作用。通过使用这些算法，可以对干涉图进行有效处理，从而获取被测物体的表面形状分布，实现精确的非接触测量。文中通过实例验证了算法的精度，与ZYGO干涉仪测试结果对比，表明该方法能够实现高精度的薄膜厚度测量。" 干涉图处理是光学干涉计量领域的重要技术手段，它在现代干涉测量中扮演着不可或缺的角色。由于干涉测量具备非接触和高精度的特点，尤其适用于对薄层厚度的测量。描述中提到的四个关键技术是实现精确测量的关键步骤： 1. 去除噪声：干涉图中常常包含各种噪声，如环境振动、温度波动等引起的随机干扰。去除噪声是保证后续处理准确性的前提。通常使用滤波算法，如中值滤波、小波分析等方法，来降低噪声影响，提高信号质量。 2. 边缘提取：在干涉图中，物体的边缘信息对于重构表面至关重要。边缘检测技术，如Canny算子、Sobel算子等，用于识别图像中的边界，帮助确定被测物体的轮廓。 3. 区域延拓：区域延拓是指将局部信息扩展到整个图像的过程，有助于消除局部不连续性。这一过程对于恢复连续的相位分布至关重要，常用的方法有四连接、八连接等邻域操作。 4. 相位解包算法：相位解包是干涉图处理的核心部分，因为原始的干涉相位通常是周期性的，需要通过解包算法将周期性相位转化为全局连续的相位。常见的相位解包算法包括最小二乘法、连通组件分析、迭代解包裹等，以确保相位的连续性和唯一性。 论文中提到，这些关键技术组合成的算法软件用于处理单幅干涉图，能够实现薄膜样片的厚度测量，并与ZYGO干涉仪的结果进行了比较，显示了极高的测量精度。这证明了这些算法的有效性和实用性，对于自动化测量系统的设计与实现提供了理论和技术支持。 干涉图处理的关键技术涉及噪声处理、边缘识别、区域信息扩展以及相位连续性的恢复，它们共同构成了精确的干涉测量系统。这些技术的应用不仅限于薄膜厚度测量，还可以广泛应用于精密机械、航空航天、材料科学等领域，进行表面形貌、微小结构以及动态变化的高精度测量。