【摘 要】
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为确保对大口径精密光学元件表面的疵病进行高效和准确检测,针对以往疵病检测系统不能处理单像素宽目标、提取疵病特征参数速度过慢等问题,提出了一种基于顶点链码与离散格林
【机 构】
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西南科技大学计算机科学与技术学院,中国工程物理研究院激光聚变研究中心
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为确保对大口径精密光学元件表面的疵病进行高效和准确检测,针对以往疵病检测系统不能处理单像素宽目标、提取疵病特征参数速度过慢等问题,提出了一种基于顶点链码与离散格林相结合的快速几何特征参数提取算法。算法把针对目标的曲面积分变为曲线积分,提取速度是以往方法的3倍左右;使多种几何特征参数的计算统一在该算法框架下,且能处理单像素宽的非闭合疵病;并在确保其泛化能力的基础上,运用机器学习的方式使疵病的分类识别率达到了90%以上。
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