为实现精密光学元件表面疵病的高效测量和精确统计,提出了一种基于光谱估计和多光谱技术的光学元件表面疵病检测方法。该方法利用光谱估计提取白光图像中不同波长的单光谱疵病图像,并合成多光谱疵病图像,然后采用优化后的OTSU(Otsu Image Segmentation Algorithm)分别对单光谱与多光谱疵病图像进行分析。基于该方法搭建了光学元件表面疵病检测装置,获得了白光照明条件下光学元件表面疵病的图像。实验结果表明,与原始白光图像相比,合成多光谱图像的疵病检出数量提升了1.85倍,疵病检出面积

为实现对光学元件表面疵病的精确测量和计数, 提出了一种基于多光谱技术的光学元件表面疵病检测方法, 该方法采用不同波长的入射光源均匀照明光学元件表面, 通过暗场显微成像系统获得不同波长下的表面疵病图像。基于该方法研制了多光谱光学元件表面疵病检测系统, 获得了365, 405, 436, 486, 550 nm单波长光以及白光照明条件下光学样品表面疵病和标准样品图形的检测实验结果。实验结果表明, 相比传统的白光照明检测技术, 多光谱检测技术根据不同的材料性质选用不同波长的光作为入射光源, 可以明显提