强激光与粒子束
彊激光與粒子束
강격광여입자속
HIGH POWER LASER AND PARTICLEBEAMS
2014年
1期
103-108
,共6页
李璐%杨甬英%曹频%严路%王世通%陈晓钰%沈亦兵%刘东
李璐%楊甬英%曹頻%嚴路%王世通%陳曉鈺%瀋亦兵%劉東
리로%양용영%조빈%엄로%왕세통%진효옥%침역병%류동
表面疵病%灰尘%麻点%模式识别%因子分析%贝叶斯判别
錶麵疵病%灰塵%痳點%模式識彆%因子分析%貝葉斯判彆
표면자병%회진%마점%모식식별%인자분석%패협사판별
surface defect%dusts%digs%pattern recognition%factor analysis%Bayes discrimination
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.
在大口徑光學元件錶麵疵病初檢時,灰塵和痳點由于形態類似,不易區分.針對該問題,提齣瞭一種基于模式識彆理論的灰塵痳點判彆方法.該判彆方法以既有的疵病檢測繫統為基礎,根據灰塵痳點的暗場成像特點,選取瞭閤適的特徵併根據因子分析理論對特徵進行變換,最後基于貝葉斯判彆原理對灰塵痳點進行分類.採用自製定標闆建立瞭灰塵痳點訓練樣本庫,併進行多組實驗,選取瞭閤適的判彆函數,最後進行瞭對未知樣品錶麵灰塵痳點的區分.實驗結果錶明,該判彆方法的正確率可以達到95％以上.目前此判彆方法已經用于慣性約束聚變繫統中大口徑光學元件錶麵灰塵與痳點自動區分.
재대구경광학원건표면자병초검시,회진화마점유우형태유사,불역구분.침대해문제,제출료일충기우모식식별이론적회진마점판별방법.해판별방법이기유적자병검측계통위기출,근거회진마점적암장성상특점,선취료합괄적특정병근거인자분석이론대특정진행변환,최후기우패협사판별원리대회진마점진행분류.채용자제정표판건립료회진마점훈련양본고,병진행다조실험,선취료합괄적판별함수,최후진행료대미지양품표면회진마점적구분.실험결과표명,해판별방법적정학솔가이체도95％이상.목전차판별방법이경용우관성약속취변계통중대구경광학원건표면회진여마점자동구분.
