精彩论文 | 光致发光分类检测表面及亚表面缺陷

   2024-01-19 1290
核心提示:精彩论文 | 光致发光分类检测表面及亚表面缺陷

撰稿人 | 孙焕宇


论文题目 | Detection of surface defects and subsurface defects of polished optics with multisensor image fusion


作者 | 孙焕宇,王狮凌,胡晓波,刘红婕,周晓燕,黄进,程邢磊,孙枫,刘钰波,刘东


完成单位 | 浙江大学,中物院激光聚变研究中心

论文导读

      表面缺陷与亚表面缺陷是降低光学元件激光损伤阈值的重要因素,同时也会影响光学系统的成像质量与机械稳定性。精密光学系统需要严格控制表面及亚表面缺陷,但由于亚表面缺陷难以探测且其与表面缺陷存在空间层叠,导致对两者进行精确检测和区分成为一项重大挑战。

      2022年3月,浙江大学刘东教授团队在PhotoniX 期刊发表论文“Detection of surface defects and subsurface defects of polished optics with multisensor image fusion”,合作者为中物院激光聚变研究中心。文中提出一种基于多传感器的图像融合方法,可实现抛光元件表面缺陷与亚表面缺陷的无损检测。在激光均匀照射下,缺陷部位产生散射和荧光信号,并由显微系统中两个图像传感器分别接收。基于图像配准和特征级融合算法,成功从散射和荧光图像中识别并提取出不同种类的缺陷。研究成果为光学元件超精密加工、激光损伤阈值评估与控制等应用提供了更具针对性的参考。

研究背景

      光学元件的接触式加工手段(如切割、研磨和抛光等)不可避免地会使光学元件的表面产生缺陷,如麻点、划痕、微裂纹等。这些缺陷不仅分布于光学元件表面,还可能会进一步延伸至表面以下几微米至几百微米的深度,一些污染性杂质也随之嵌入其中,成为亚表面缺陷。在高功率激光装置中,表面和亚表面缺陷会导致激光损伤阈值降低,成为限制能量密度进一步提升的关键因素。在激光武器、空间望远镜等光学系统中,表面和亚表面缺陷也可能影响系统的光束传输质量、长期稳定性和使用寿命等。因此,需要对光学元件的表面和亚表面缺陷进行高精度检测和评价,从而为光学元件的加工和后续处理过程提供科学依据。

      抛光光学元件的表面较为光滑,大部分缺陷得以去除,但仍然有部分残余的微小缺陷随机分布于表面及亚表面。现有的检测技术中,基于荧光原理的共聚焦显微成像具有较高的分辨能力,但其视场较小,一般只能对数百微米的局部区域进行扫描成像;基于散射原理的宽场显微成像具有较高的检测效率,但无法做到表面缺陷与亚表面缺陷的有效区分。并且,由于表面缺陷和亚表面缺陷可能存在层叠的空间位置关系,同时对两者进行快速、无损检测和有效区分成为重大的挑战。

技术突破

      光学元件的表面区域自上而下依次为再沉积层、亚表面层、变形层和材料本体(如图1(a))。在研抛过程中,亚表面缺陷中会嵌入污染性杂质,并被全部或部分掩盖于再沉积层之下,没有被完全掩盖、直接暴露的称为延展型亚表面缺陷(Extended SSD),被全部掩盖、没有暴露的称为隐藏型亚表面缺陷(Covered SSD)。在激光照射下,表面缺陷与延展型亚表面缺陷产生强烈的散射光(如图1(b)),隐藏型亚表面缺陷与延展型亚表面缺陷产生强烈的荧光(如图1(c))。因此,荧光图像与散射图像既有互补性又有冗余性(如图1(d)),基于此原理设计多传感器图像融合检测系统,使用两个CCD同时对散射和荧光信号进行成像,两种成像模式共用同一物镜和激发光源,有效地提升检测效率(如图1(e))。

      基于空间仿射变换模型、特征级融合手段,提出针对散射与荧光图像的配准与融合方法。首先根据图像中缺陷的灰度、形貌等信息进行轮廓特征的提取,获得所有缺陷轮廓的空间坐标;然后使用轮廓空间信息进行特征匹配,根据缺陷的重叠情况判断缺陷类型;最终根据缺陷类型进行提取,生成表征不同种类缺陷的图像。如图2(a)-(c)中展示了在样品3个不同区域采集获得的散射图像与荧光图像的叠加(散射图像中缺陷标记为红色,荧光图像中缺陷标记为绿色,叠加后重叠区域标记为黄色)。对其进行融合处理后,图2(d)-(f)分别表征样品表面缺陷、延展型亚表面缺陷和隐藏型亚表面缺陷。通过氢氟酸刻蚀的验证结果表明,该方法可以对缺陷类型进行准确区分,使表面与亚表面缺陷的快速无损检测成为可能。

图1 多传感器图像融合检测原理与系统。(a)抛光光学元件的表面与亚表面结构;(b)散射成像原理;(c)荧光成像原理;(d)散射图像与荧光图像表征的缺陷种类;(e)多传感器图像融合检测系统。

图2 三类缺陷提取结果(a)(b)(c)三个不同成像位置的叠加图像;(d)表面缺陷图像(在图(a)散射分量中去除延展型亚表面缺陷);(e)延展型亚表面缺陷图像(在图(b)重叠分量中保留延展型亚表面缺陷);(f)隐藏型亚表面缺陷图像(在图(c)荧光分量中去除延展型亚表面缺陷)。

观点评述

      散射成像方法可以对光学元件的表面缺陷进行检测,但其结果不可避免地会受到延展型亚表面缺陷的干扰;荧光成像方法可以有效检测亚表面缺陷,但也难以区分延展型和隐藏型两种亚表面缺陷类型。本文基于抛光光学元件的散射和荧光成像原理及特点,搭建了表面与亚表面缺陷的无损检测系统。同时使用两个图像传感器对光学元件表面进行散射和荧光成像,具有成像范围大和检测效率高的优点。使用图像配准和图像融合算法,对散射和荧光图像中的缺陷进行轮廓识别、特征匹配与分类,最终实现三种类型缺陷的识别与提取。该研究成果为光学元件表面加工质量评估提供丰富的参考依据,有助于针对性地改进光学元件的加工制造工艺,从而控制各类缺陷的产生。

主要作者


      孙焕宇,浙江大学光电科学与工程学院博士研究生,研究方向为材料表面/亚表面缺陷的无损检测、机器视觉检测。


       王狮凌,浙江大学光电科学与工程学院博士研究生,研究方向为机器视觉与光学检测。


      刘东,教授,博士生导师,教育部“长江学者奖励计划”青年学者,现任浙江大学光电科学与工程学院副院长、现代光学仪器国家重点实验室副主任,中国光学工程学会理事、海洋光学专委会委员,中国光学学会光学测试专委会、环境光学专委会委员,全国光电测量标准化技术委员会委员,《大气与环境光学学报》执行副主编,《光学学报》、《光学精密工程》期刊编委,PhotoniX 等期刊专题编辑。从事光电检测与遥感方面的教学及科研工作,主要研究方向包括环境激光雷达(大气、海洋及星载)、机器视觉与深度学习、光电干涉检测等。出版教材2部、专著1部(2/2),作为第一作者/通讯作者发表论文被SCI收录60余篇,科技成果转化十余项。

本文出处

发表于:PhotoniX 

论文链接:

https://photonix.springeropen.com/articles/10.1186/s43074-022-00051-7

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