Zygo干涉仪下干涉图像的数字化处理与分析

"本文主要探讨了干涉图像的数字化处理算法，特别是针对Zygo干涉仪采集的干涉条纹图像的处理流程。通过一系列图像处理技术，包括图像增强、二值化、细化、骨架修复和级次标定，可以获取用于波面分析的数据，从而在光学平面面形判定中提供精确的数据支持。文章介绍了使用激光波面干涉仪采集干涉图像的过程，并详细阐述了各个处理步骤及其背后的算法实现。" 干涉图像的数字化处理在光学测量领域扮演着关键角色，特别是在精确评估光学试样的质量时。传统的干涉图判读方法依赖于人工测量，但随着精确测量需求的增长，这种方法已不再适用。现代技术采用数字化图像处理，利用软件如MATLAB，能够对干涉图像进行高效处理，以恢复波面数据。 首先，干涉图像的采集通常使用先进的设备，如Zygo公司的VeriFire PE激光波面干涉仪。该设备能够捕捉到等厚干涉条纹，这些条纹包含了关于被测表面的信息。采集的干涉条纹图像随后进入处理阶段，这个阶段包括预处理、二值化、细化、骨架修复和级次标定。 预处理是消除图像噪声和无关信息的关键步骤，它包括增强图像对比度、平滑图像和锐化图像特征。图像增强旨在突出目标特征，使得亮部和暗部的差异更加明显。接着，图像二值化将图像转化为黑白两色，简化图像结构并便于后续处理。图像细化和骨架修复则用于精确确定干涉条纹的中心线，这一步对于准确提取条纹信息至关重要。最后，干涉级次标定确保了每条条纹与其对应的波前信息对应。 在这些处理步骤完成后，数据采样得以进行，通过分析这些数据，可以重建出波面形状，从而为光学平面的面形分析提供依据。这种数字化处理算法提高了干涉测量的效率和精度，适应了现代光学测量的高要求。 干涉图像的数字化处理算法研究是光学测量技术的重要组成部分，它结合了硬件设备与软件算法的优势，实现了对干涉图的高效分析，为光学系统的品质控制提供了强大的工具。通过不断优化这些算法，我们可以期待在未来获得更准确、更快速的测量结果。