白光干涉图像处理的阈值优化方法

"表面粗糙度干涉图像处理中的阈值优选主要关注如何在图像处理中有效地进行白光干涉图像的阈值分割，以提高表面粗糙度测量的精度和效率。" 在表面粗糙度的测量中，干涉法是一种常用的技术，它利用光波波长作为基准，通过干涉显微镜进行绝对测量。然而，传统的手动测量方式存在读取条纹困难和误差较大的问题。采用自动图像处理系统可以改善这一情况，加速检测过程并提升判读分辨率。二值化处理是图像处理的关键步骤，即将图像按照特定阈值分割为黑白两个部分，便于后续的干涉条纹边界线提取和表面轮廓分析。 现有的阈值选择方法，如双峰算法，适用于激光干涉图像的分割，当白光干涉图像因表面粗糙度影响呈现双峰灰度分布时，双峰二值化分割也能应用。此外，最大方差算法和差异直方图方法也被证实有效。但是，这些方法并不适用于所有类型的被测表面，因为它们各有局限性。 鉴于此，文章提出了算术平均阈值分割算法，该算法基于等厚干涉原理和光强分布，更加简洁、直观、合理且精确。算术平均分割算法考虑了两束相干光在干涉场上的光强分布，以光强的平均值作为分割阈值，从而能更准确地处理不同表面粗糙度的图像，提高测量结果的准确性。 该方法对于粗糙表面的激光干涉图像和白光干涉图像都具有较好的适用性，为超精密加工产品的检测提供了更可靠的技术支持。通过这种方法，获取的被测表面轮廓波形和表面粗糙度参数与高精度的专业测量仪器（如TALYSURF6型表面粗糙度测量仪）的结果高度一致，验证了算法的有效性。 "表面粗糙度干涉图像处理中的阈值优选"这一主题涉及图像处理技术在表面粗糙度测量中的应用，特别是如何通过优化的阈值算法提高测量的准确性和适应性，这对于精密工程和质量控制等领域具有重要意义。