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    摘要在要求表面超光滑的光学器件表面上，常常不能避免种种表面疵病，光学器件表面的疵病检测和定义在生产和研究中具有极其重要的意义。在实际光学器件加工和使用中，会出现种种表面疵病，主要有线状、块状和点状。光学器件表面疵病的性质和特征，是光学器件的重要指标和参数。因而对其表面疵病的检测和准确评价，是我们进行接下来工作的前提和基础。21409
        本文提出一种利用机器视觉，通过图像处理的方法来检测，提取和定义光学器件的表面疵病。可以达到更加参数化，解放人工，降低成本的目的。
    关键词:  表面疵病  直线检测  霍夫变换
    毕业论文设计说明书（论文）外文摘要
    Title   Extraction and definition    of properties of surface flaws in images                                             
    Abstract
    Various kinds of flaws are often unavoidable on the ultra-smooth surfaces of the optical devices.flaw detection and definition of the optical surface is of great significance in the production and research.In the processing and the use of optical devices, there will be a variety of flaws ,mainly linear, massive and punctate. The properties and characteristics of the optical surface flaws are important parameters of the optical device.Thus detection and accurate assessment of flaws on optical surface is the prerequisite and foundation of the next work.
    This paper presents a method of scratch detection based on computer vision  to pick and define the flaws on the surface of optical devices.Goals of more parameterization, less labor and less cost can be reached through this method.
    Keywords:  Surface flaws , Line detection  , Hough transform
    目   次 
    1  绪论  1
        1.1  课题研究背景  1
        1.2  论文主要研究工作  3
    2  疵病信息特征量定义和提取的与原理和方法  4
        2.1  常见疵病类型  4
        2.2  线状疵病识别算法  5
             2.2.1 线状疵病的特征和检测原理   5
             2.2.2 霍夫变换的算法原理   5
       2.3块状疵病识别算法   8
             2.3.1 块状疵病的特征和检测原理  8
             2.3.2腐蚀的算法原理   8
             2.3.3 漫水填充算法的原理   9
       2.4点状疵病识别算法  10
    3  VC和opencv结合下的软件实现  11
       3.1OPENCV的简介   11
       3.2线状疵病检测的软件实现   11
       3.3块状疵病检测的软件实现   12
       3.4点状疵病检测的软件实现   14
       3.5软件实现结果   15
    结论  16
    致谢  18
    参考文献19
    附录A opencv的配置21
    附录B 主要检测程序25
    1  绪论
    在要求表面超光滑的光学器件表面上，常常不能避免种种表面疵病，对于表面疵病的判断，可以考虑用图像处理的方法来加以分析[1]。麻点，划痕之类的表面疵病在被CCD捕捉到的图像上显示出不同的特征[2]。疵病主要有线状的划痕和擦伤，块状的脏污和点状的麻点等。本文提出一种利用机器视觉，在图像处理方面根据不同疵病的不同特征来对疵病进行检测和识别的方法，该方法能提高检测的精度，降低检测成本。
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