光学元件表面疵病新检测算法：背景校正与图像分割提升性能

本文主要探讨了一种针对大口径光学元件表面疵病检测系统中图像背景不均匀问题的新算法。在实际应用中，由于照明不均匀等因素，传统的机器视觉技术在处理光学元件表面疵病检测时，可能会遇到图像背景复杂、噪声干扰严重的问题，这直接影响了疵病的准确识别和量化分析。 首先，文章提出采用基于形态学的图像背景校正方法，这是一种非监督的图像处理技术，通过对图像中的背景区域进行膨胀、腐蚀等操作，有效地去除背景噪声和光照不均带来的影响，使得图像的主体部分（即光学元件表面）更加清晰，为后续的疵病分析提供了一个更为纯净的图像环境。 接着，为了进一步提高图像分割的精度，作者引入了结合图像梯度和最大类间方差法的图像分割策略。图像梯度可以捕捉到物体边缘的强度变化，而最大类间方差则是通过计算不同像素组之间的差异来区分前景和背景。将这两种方法结合起来，可以在保持边缘细节的同时，更准确地识别出疵病区域，即使面对一定程度的模糊图像，也能有效抑制噪声，提高提取精度。 实验结果显示，这种新算法对于不同光照条件和模糊程度的光学元件表面疵病图像，都能够展现出良好的抗噪能力和较高的提取精度。这不仅提高了光学元件瑕疵检测系统的可靠性，也提升了整体的检测效率和准确性。研究者们通过对比实验数据，证实了该算法在实际应用中的优越性，为大口径光学元件表面疵病的自动检测提供了一种有效的解决方案。 这篇文章的重要贡献在于提出了一种结合背景校正和图像分割技术的新型算法，有效地解决了光学元件表面疵病检测中的背景干扰问题，为光学行业的大规模自动化生产和质量控制提供了技术支持。