改进的局部信号强度比算法在光学元件损伤检测中的应用

"这篇论文是关于基于局域信号增强的光学元件损伤检测技术，通过改进的局部信号强度比自适应检测算法，提高了高功率激光驱动器中大口径光学元件表面疵病的识别效率，降低了漏检率。" 文章详细介绍了在高功率激光系统中，大口径光学元件的表面疵病检测面临的一大挑战是微弱疵病的低信噪比。为了解决这一问题，研究团队提出了一种新的检测策略，即改进的局部信号强度比自适应检测算法。该算法的核心是利用疵病区域与周围非疵病区域之间的信号强度差异，构建特定的滤波模板，对信号图像进行自适应局域增强，从而提升疵病信号的强度，显著增强信号图像的疵病信噪比。 在实施过程中，首先对原始图像（种子图像）进行处理，筛选出可能的疵病种子点，并采用自适应区域生长的方法来扩大疵病区域，实现疵病的精确提取。这种方法能够有效地完成损伤区域的完整分割，对于微弱疵病的识别具有很高的敏感性。 在全内反射暗场侧向照明成像条件下，该方法能识别出约30微米大小的疵病坏点，远优于现有技术。实验结果显示，对于等价圆直径在50微米以上的损伤点，漏检率可以控制在0.4%以下，极大地提高了检测的准确性。 关键词涉及到的技术点包括测量技术、损伤检测、局部信号强度比分析、区域生长算法以及图像分割。这些技术在光学元件检测领域具有重要的应用价值，特别是对于高功率激光系统的维护和性能优化至关重要。通过对疵病的早期检测和准确识别，可以预防潜在的光学性能下降，确保系统的稳定运行。 总结来说，这篇研究通过创新的算法提升了对微弱疵病的检测能力，降低了漏检率，对于保障高功率激光驱动器的可靠性和效率具有显著的意义。其成果不仅适用于光学元件的检测，也为其他领域的表面疵病检测提供了参考和借鉴。