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公开(公告)号:CN115365660B
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202211068376.7
申请日:2022-09-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B23K26/356 , B23K26/14 , B23K26/70
Abstract: 本发明提供了一种基于CO2激光的大口径熔石英元件两步法抛光方法,属于光学元件激光加工技术领域。为了解决现有大口径熔石英元件通过机械加工操作繁琐且表面有缺陷及粗糙度高,现有激光加工造成表面残余应力分布不均,表面易产生裂纹的问题。本发明根据熔石英材料与CO2激光相互作用机理,为提升大口径熔石英元件的初始损伤阈值、提升元件表面质量,提出CO2激光两步法抛光大口径熔石英元件的加工方法,包括表面缺陷的蒸发抛光和表面熔融抛光,最终实现大口径熔石英元件的表面加工。可大幅提升表面质量,降低粗糙度以及表面缺陷;克服了大口径光学元件由于表面残余应力不均匀导致的产生表面裂纹和变形问题。
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公开(公告)号:CN114119555B
公开(公告)日:2024-05-17
申请号:CN202111428157.0
申请日:2021-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于物距对焦法的大口径元件边缘检测方法,涉及工程光学技术领域,用以解决现有技术在采集图像前不能获得全局清晰的聚焦位置的问题。本发明的技术要点包括:将元件的多个边缘分别移动到相机视野范围内,改变物距,采集获得不同焦平面下每个边缘对应的多个图像;根据每个边缘对应的多个图像的方差变化曲线对每个边缘进行自动清晰聚焦;聚焦完成后,采集包含每个边缘的多个图像,并对多个图像进行处理,从而获取多个边缘的位置;其中,设计边缘自动聚焦策略根据图像的方差变化曲线进行自动聚焦,使得获取的边缘图像更为清晰,进而可以更加准确地获取元件边缘坐标位置。本发明方法易于实现自动化,可用于大口径元件的边缘检测。
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公开(公告)号:CN114119557B
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202111429842.5
申请日:2021-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G06T7/73 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 一种基于卷积神经网络的光学元件快速暗场检测方法,涉及光学元件检测技术领域,用以解决现有技术中对于大口径元件表面缺陷识别的准确率和效率较低的问题。本发明的技术要点包括:在暗场环境下对元件表面进行扫描采集,并调整曝光值,获得对应不同曝光值的暗场图像集;将预处理后的暗场图像集输入基于卷积神经网络的识别模型中进行训练;将待识别图像输入训练好的识别模型中,获得识别结果;其中,应用高曝光值数据进行目标分割及图像截取,应用低曝光值数据进行识别分类,模型训练阶段引入迁移学习,降低了模型训练次数,提高了模型识别准确率。本发明通过暗场阶段对缺陷区域进行识别,剔除了大量污染物,使光学元件的整个检测周期大大降低。
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公开(公告)号:CN114113115B
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202111429808.8
申请日:2021-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种大口径元件表面微缺陷高精度自动定位方法,涉及工程光学技术领域,用以解决现有技术对于大口径元件上尺寸较小的缺陷区域难以准确定位的问题。本发明的技术要点包括:获取元件表面缺陷区域的原始位置,包括在机床坐标系下X、Y、Z轴原始坐标;采用改变物距的自动聚焦方法对缺陷区域Z轴原始坐标进行修正,获得Z轴修正坐标;根据Z轴修正坐标对应的物距,采集包含元件表面缺陷区域的图像并对图像进行处理,利用处理结果对缺陷区域X、Y轴坐标进行修正,获得X、Y轴修正坐标。本发明提高了元件表面缺陷的定位和尺寸测量精度,为后续激光修复提供了可靠参数。本发明可应用于在已获取元件表面缺陷粗定位后进一步精确定位缺陷区域位置。
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公开(公告)号:CN114113114B
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202111428288.9
申请日:2021-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种大口径元件表面微缺陷检测与修复的自动化工艺方法,涉及工程光学技术领域,用以解决现有技术对于大口径元件表面微缺陷的检测精度低和修复效率低的问题。本发明的技术要点包括:利用暗场相机采集元件表面图像并处理,实现对元件表面多个缺陷区域的粗定位;利用显微相机按照粗定位获得的每个缺陷区域位置采集包含单个缺陷区域的图像并处理,实现对元件表面多个缺陷区域的精定位;利用激光修复装置对多个缺陷区域进行修复;修复完成后对多个修复坑进行修复效果检测。本发明实现了大口径元件表面微缺陷的自动化检测与修复,有效缩短了元件修复时间,减少人工参与程度,为工程上大批量修复光学元件提供了技术支撑。
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公开(公告)号:CN114113111B
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202111428110.4
申请日:2021-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 大口径熔石英光学元件表面微缺陷的自动化激光修复方法,涉及工程光学技术领域,用以解决现有修复方法存在自动化程度低且效率低下的问题。本发明的技术要点包括:根据元件表面缺陷区域的位置信息和尺寸信息确定修复策略;依据修复策略,利用激光修复装置对元件表面缺陷区域进行修复。进一步地,以修复坑间允许的最小距离作为距离阈值,判断各个缺陷区域之间的交联程度,交联程度大的缺陷区域采用多缺陷修复策略,交联程度小的缺陷区域采用单缺陷修复策略。本发明修复策略制定、修复文件生成以及相应参数激光的输出等过程均实现了自动化,不仅节省大量时间,还大大降低了操作错误率。本发明可应用于对元件表面缺陷的自动修复中。
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公开(公告)号:CN114119555A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202111428157.0
申请日:2021-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于物距对焦法的大口径元件边缘检测方法,涉及工程光学技术领域,用以解决现有技术在采集图像前不能获得全局清晰的聚焦位置的问题。本发明的技术要点包括:将元件的多个边缘分别移动到相机视野范围内,改变物距,采集获得不同焦平面下每个边缘对应的多个图像;根据每个边缘对应的多个图像的方差变化曲线对每个边缘进行自动清晰聚焦;聚焦完成后,采集包含每个边缘的多个图像,并对多个图像进行处理,从而获取多个边缘的位置;其中,设计边缘自动聚焦策略根据图像的方差变化曲线进行自动聚焦,使得获取的边缘图像更为清晰,进而可以更加准确地获取元件边缘坐标位置。本发明方法易于实现自动化,可用于大口径元件的边缘检测。
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公开(公告)号:CN114113114A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202111428288.9
申请日:2021-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种大口径元件表面微缺陷检测与修复的自动化工艺方法,涉及工程光学技术领域,用以解决现有技术对于大口径元件表面微缺陷的检测精度低和修复效率低的问题。本发明的技术要点包括:利用暗场相机采集元件表面图像并处理,实现对元件表面多个缺陷区域的粗定位;利用显微相机按照粗定位获得的每个缺陷区域位置采集包含单个缺陷区域的图像并处理,实现对元件表面多个缺陷区域的精定位;利用激光修复装置对多个缺陷区域进行修复;修复完成后对多个修复坑进行修复效果检测。本发明实现了大口径元件表面微缺陷的自动化检测与修复,有效缩短了元件修复时间,减少人工参与程度,为工程上大批量修复光学元件提供了技术支撑。
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公开(公告)号:CN114113113A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202111428159.X
申请日:2021-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于表面微缺陷定位与识别的三光源显微系统装置,解决了目前的检测方法无法一次获得在不同光源照射条件下的微缺陷图像,缺陷检测准确率低,可检测缺陷的尺寸范围小,光源安装占用空间大,采集的缺陷图像较为单一,难以准确、高效地识别表面微缺陷的问题,包括:背照光源、背照光源散射板、环形光源、同轴镜头、同轴光源和CCD相机,背照光源、背照光源散射板、环形光源、同轴镜头和CCD相机依次序同轴设置,同轴镜头上还安装有同轴光源,同轴光源的中心轴线垂直于同轴镜头的中心轴线,将光学元件置于背照光源散射板和环形光源之间,通过三光源显微系统装置对光学元件的表面缺陷进行定位和识别。
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公开(公告)号:CN115326804B
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202211068372.9
申请日:2022-09-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种熔石英元件表面损伤发起与损伤增长自动评价装置和方法,涉及光学元件技术领域,为解决现有技术在激光损伤阈值以及损伤增长测试过程中,需要频繁地装夹和拆卸熔石英元件对损伤进行检测,不但检测效率低,且重复安装元件的将导致误差的问题。该装置包括:X轴运动模组、Y轴运动模组、光学元件夹具组、相机及光源组和基座;X轴运动模组安装在基座上,Y轴运动模组垂直安装于X轴运动模组上,光学元件夹具组安装于Y轴运动模组上,相机及光源组的相机和背光源安装于X轴运动模组的相对两侧,相机、环形光源与背光源位于同一轴线上。本发明可实现熔石英元件表面损伤发起与损伤增长评价全流程自动化,具有较高的准确度。
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