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大口径光学元件表面灰尘与麻点自动判别

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李璐, 杨甬英, 曹频, 严路, 王世通, 陈晓钰, 沈亦兵, 刘东. 2014: 大口径光学元件表面灰尘与麻点自动判别, 强激光与粒子束, 26(1): 103-108. doi: 10.3788/HPLPB201426.012001
引用本文: 李璐, 杨甬英, 曹频, 严路, 王世通, 陈晓钰, 沈亦兵, 刘东. 2014: 大口径光学元件表面灰尘与麻点自动判别, 强激光与粒子束, 26(1): 103-108. doi: 10.3788/HPLPB201426.012001
shu
2014: Automatic discrimination between dusts and digs for large fine optics, High Power Lase and Particle Beams, 26(1): 103-108. doi: 10.3788/HPLPB201426.012001
Citation: 2014: Automatic discrimination between dusts and digs for large fine optics, High Power Lase and Particle Beams, 26(1): 103-108. doi: 10.3788/HPLPB201426.012001
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大口径光学元件表面灰尘与麻点自动判别

  • 浙江大学现代光学仪器国家重点实验室,杭州,310027

Automatic discrimination between dusts and digs for large fine optics

  • 摘要: 在大口径光学元件表面疵病初检时,灰尘和麻点由于形态类似,不易区分.针对该问题,提出了一种基于模式识别理论的灰尘麻点判别方法.该判别方法以既有的疵病检测系统为基础,根据灰尘麻点的暗场成像特点,选取了合适的特征并根据因子分析理论对特征进行变换,最后基于贝叶斯判别原理对灰尘麻点进行分类.采用自制定标板建立了灰尘麻点训练样本库,并进行多组实验,选取了合适的判别函数,最后进行了对未知样品表面灰尘麻点的区分.实验结果表明,该判别方法的正确率可以达到95％以上.目前此判别方法已经用于惯性约束聚变系统中大口径光学元件表面灰尘与麻点自动区分.
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出版历程
  • 刊出日期:  2014-01-30

大口径光学元件表面灰尘与麻点自动判别

  • 浙江大学现代光学仪器国家重点实验室,杭州,310027

摘要: 在大口径光学元件表面疵病初检时,灰尘和麻点由于形态类似,不易区分.针对该问题,提出了一种基于模式识别理论的灰尘麻点判别方法.该判别方法以既有的疵病检测系统为基础,根据灰尘麻点的暗场成像特点,选取了合适的特征并根据因子分析理论对特征进行变换,最后基于贝叶斯判别原理对灰尘麻点进行分类.采用自制定标板建立了灰尘麻点训练样本库,并进行多组实验,选取了合适的判别函数,最后进行了对未知样品表面灰尘麻点的区分.实验结果表明,该判别方法的正确率可以达到95％以上.目前此判别方法已经用于惯性约束聚变系统中大口径光学元件表面灰尘与麻点自动区分.

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