專利名稱：眼用透鏡的檢驗(yàn)方法和設(shè)備的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種用于自動(dòng)檢驗(yàn)眼用透鏡，特別是其結(jié)構(gòu)由一部分實(shí)質(zhì)性為水的水凝膠隱型眼鏡，的方法和設(shè)備，這種方法也適用于檢驗(yàn)其它小型高精度眼用透鏡，例如眼內(nèi)透鏡。
由于對(duì)眼鏡的要求極嚴(yán)格的特性所致(用于人眼矯正視力的透鏡)，在眼鏡工業(yè)中，占據(jù)極端重要地位并需優(yōu)先考慮的是對(duì)這些眼鏡進(jìn)行檢驗(yàn)，以確定它們是否滿足需要的條件。這些條件不僅涉及光學(xué)性質(zhì)如放大率，同時(shí)也涉及物理性質(zhì)，例如，尺寸、曲率、邊緣完整性和有無氣泡，有無雜質(zhì)和其它缺陷。
以前檢驗(yàn)此類透鏡的最可靠的方法是由一個(gè)觀察者觀察放大的鏡片，以檢驗(yàn)鏡片是否滿足要求的每一特性。然而，隨著眼鏡工業(yè)的發(fā)展，這種檢驗(yàn)方法對(duì)該工業(yè)來說是一個(gè)很大的人力和財(cái)力上的負(fù)擔(dān)，并且要求檢驗(yàn)員完成乏味的工作。特別是考慮到周期性頻繁更換的隱型眼鏡，需要制造和檢驗(yàn)的鏡片的數(shù)量會(huì)急劇增加。與檢驗(yàn)眼鏡相關(guān)的一個(gè)問題是，鏡片本身是光透明的，因此不能顯示出檢驗(yàn)常規(guī)物體時(shí)所能發(fā)現(xiàn)的明暗特征。
現(xiàn)行的由人工進(jìn)行的檢驗(yàn)方法采用的是本領(lǐng)域熟知的暗場(chǎng)照明紋影(Schlieren)法，特別是用于研究透明的液體流動(dòng)和光學(xué)元件的檢驗(yàn)，在該方法中，由點(diǎn)光源發(fā)出的光被一個(gè)透鏡準(zhǔn)直，再穿過介質(zhì)(即，鏡片)。然后該光線通過共二個(gè)透鏡被直接焦聚在一個(gè)刀刃上。由于鏡片的折射不均勻所造成的反射光線(雖然透明)都未聚集在刀刃上。被刀刃遮斷的反射光線接下來通過一個(gè)物鏡投射到一個(gè)屏幕上，然后在本來應(yīng)該全黑的投影屏上對(duì)應(yīng)于非均勻性產(chǎn)生一個(gè)光點(diǎn)。
對(duì)于檢驗(yàn)眼鏡來說特有的另一個(gè)問題是，盡管鏡片的尺寸允許在標(biāo)稱尺寸的基礎(chǔ)上有所變化，但是一些可允許的缺陷的尺寸，例如邊緣的裂痕和中心的水泡的尺寸使比允許的標(biāo)稱尺寸的變化值小兩個(gè)數(shù)量級(jí)也是不能接受的。自動(dòng)檢驗(yàn)的通常方法，是將花紋或模板放置在待檢的象上然后與象進(jìn)行對(duì)比，但不適用于檢驗(yàn)眼鏡，因?yàn)闄z驗(yàn)所要找尋的缺陷往往比透鏡的標(biāo)稱尺寸允許的變化值的百分之一還要小。
因此，本發(fā)明的目的之一是提供一種高速自動(dòng)檢驗(yàn)眼鏡的方法和設(shè)備，其精度與人工在放大檢驗(yàn)情況下的精度在同一水平。
本發(fā)明的另一目的是采用現(xiàn)成的視象設(shè)備、電子元件和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)完成上述檢驗(yàn)。
本發(fā)明的另一目的是，當(dāng)一個(gè)透鏡在生產(chǎn)線上丟失哩，能夠被發(fā)現(xiàn)。
本發(fā)明的另一目的是將圖象分析集中在透鏡上產(chǎn)生缺陷的最可疑的部位。
本發(fā)明的又一目的是在確定透鏡邊緣之前分析透鏡的特征，并確定該特征是不是導(dǎo)致透鏡成為廢品的一個(gè)裂紋。
本發(fā)明的又一目的是將在透鏡邊緣發(fā)現(xiàn)的間斷點(diǎn)搭接，從而微小的透鏡缺陷和圖象處理遺失信息不致導(dǎo)致檢驗(yàn)步驟對(duì)于某一特別的透鏡沒有作用，進(jìn)而導(dǎo)致好的透鏡被當(dāng)作廢品。
本發(fā)明的又一目的是根據(jù)類別對(duì)特征的偏差進(jìn)行歸類，以把透鏡中發(fā)現(xiàn)的缺陷類型列成表，為生產(chǎn)工藝提供信息。
本發(fā)明的這些和其他目的通過一個(gè)電子攝象和攝取被一個(gè)點(diǎn)光源照亮的一個(gè)眼鏡象來達(dá)到。象被投射到攝象機(jī)的接收部位;該接收器由一組象素組成。每個(gè)象素的位置和投射到其上的光強(qiáng)被轉(zhuǎn)換成一個(gè)電信號(hào)然后轉(zhuǎn)移儲(chǔ)存在一個(gè)存儲(chǔ)器中。與存儲(chǔ)器相接的計(jì)算機(jī)能夠取出存入的位置和光強(qiáng)值。計(jì)算機(jī)中裝有指令，對(duì)各象素的光強(qiáng)和位置數(shù)值進(jìn)行比較。
在優(yōu)選實(shí)施例中，上述比較過程包括從位于接收器中心附近的一個(gè)象素開始，朝著象素場(chǎng)邊緣的方向繼續(xù)下去，直至出現(xiàn)強(qiáng)度差值。通過計(jì)算圍繞中心象素的那些含有強(qiáng)度差值的象素，找出與中心象素最接近的匹配，然后重復(fù)上述過程，就得到了特征的概況。如果這些特征的特性并非與透鏡的邊緣相對(duì)應(yīng)，就判斷該特征，以便確定該透鏡是否應(yīng)予廢棄。如果該特征對(duì)應(yīng)于透鏡的邊緣，就要判斷邊緣的特性，以便決定該邊緣亦即該鏡片是否能夠被接受。
在優(yōu)選實(shí)施例中，是這樣實(shí)現(xiàn)的沿邊緣位置探測(cè)，直至找到相隔12°的30個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。求解三個(gè)聯(lián)立方程式(3點(diǎn)一組共十組)以發(fā)現(xiàn)透鏡的平均中心和平均半徑。據(jù)此，使用上述中心和半徑數(shù)據(jù)，產(chǎn)生一個(gè)環(huán)。這個(gè)環(huán)的邊界包圍真正的透鏡邊緣。在該環(huán)內(nèi)，所有的象素從絕對(duì)光強(qiáng)值轉(zhuǎn)換成一個(gè)梯度值，使得透鏡邊緣可以被兩個(gè)轉(zhuǎn)換邊緣代表，一個(gè)從接觸透鏡邊緣的內(nèi)面，一個(gè)從其外面轉(zhuǎn)換而來。然后削薄這兩個(gè)邊緣使得只剩下沿邊緣的光強(qiáng)最大的象素。然后這些邊緣被從XY坐標(biāo)系轉(zhuǎn)移到極坐標(biāo)系，保持半徑值、角度和強(qiáng)度梯度不變。然后在這兩種數(shù)據(jù)陣中進(jìn)行提取特征。提取特征包括搜索半徑偏差，定域內(nèi)的梯度偏差、空間偏差，DIP定域內(nèi)的梯度偏差，單向定域內(nèi)梯度偏差和不連續(xù)性。在判斷了這些象素的電平之后，每個(gè)缺陷象素被視為是一個(gè)缺陷組的成員。在對(duì)內(nèi)外透鏡邊緣輪廓分別分組之后，那些在透鏡邊緣兩面的同一區(qū)域相互重疊的組落入復(fù)合缺陷組。當(dāng)所有的組被確定之后，根據(jù)放入該組中的象素的數(shù)量、類型和嚴(yán)重程度，每個(gè)組被打一個(gè)分?jǐn)?shù)。據(jù)此，根據(jù)這些分?jǐn)?shù)賦予整個(gè)透鏡一個(gè)加權(quán)的分?jǐn)?shù)，確定透鏡合格或不合格。


圖1是與本發(fā)明的物理元器件的方框圖，以及它們之間的連接關(guān)系、光源、待檢驗(yàn)的透鏡。
圖2是本發(fā)明的設(shè)備對(duì)透鏡成象并對(duì)這個(gè)圖象進(jìn)行處理以檢驗(yàn)透鏡是否合格時(shí)的處理步驟流程圖。
圖3是本發(fā)明的算法在圖象上對(duì)透鏡進(jìn)行定位時(shí)采用的技術(shù)手段。
圖4是一種在透鏡邊緣上每三個(gè)為一組采集數(shù)據(jù)點(diǎn)的代表方法。
圖5是一種從事先收集的數(shù)據(jù)點(diǎn)確定要探查的透鏡邊緣的中心和半徑的方法實(shí)施例。
圖6表示出在已獲得的理論上的接觸透鏡邊緣周圍所建立的處理環(huán)。
圖7表示邊緣加強(qiáng)操作的結(jié)果，該操作產(chǎn)生兩個(gè)轉(zhuǎn)換邊緣，一個(gè)為內(nèi)邊緣，一個(gè)為外邊緣。
圖8表示為了使用不同方向的邊緣操作透鏡被劃分成的不同區(qū)域。
圖9是一個(gè)示意圖，表示本發(fā)明的算法所采用的方程式在對(duì)不同的象素位置進(jìn)行表示時(shí)所使用的標(biāo)志法。
圖10是一個(gè)示意圖，表示對(duì)透鏡圖象的角度標(biāo)記的慣用方式。
圖11是表示在處理環(huán)內(nèi)部使用搜索矢量確定透鏡的結(jié)果。
圖12表示加強(qiáng)的透鏡圖象中出現(xiàn)的不連續(xù)點(diǎn)以及探測(cè)一個(gè)不連續(xù)點(diǎn)時(shí)進(jìn)行的象素處理，其中，圖12a是在直角坐標(biāo)系中，圖12b是在極坐標(biāo)系中。
圖13表示對(duì)透鏡的斷裂部分的搭接，其中圖13a是在直角坐標(biāo)系中，圖13b是在極坐標(biāo)系中。開始的搭接使用的是外推法技術(shù)，最后的搭接使用的是跳躍技術(shù)。
圖14表示使用象素處理法對(duì)透鏡邊緣的徑向偏差進(jìn)行的判斷，其中圖14a是在直角坐標(biāo)系中，圖14b是在極坐標(biāo)系中。
圖15表示被關(guān)注的象素與其相鄰象素在梯度上的關(guān)系。
圖16表示由象素處理所得到的梯度提取，其中圖16a是在直角坐標(biāo)系中，圖16b是在極坐標(biāo)系中。
圖17表示從透鏡邊緣提取空間偏差特性的方法，圖17a是在直角坐標(biāo)系中，圖17b是在極坐標(biāo)系中。
本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)不局限于一種特定的硬件系統(tǒng)，實(shí)際上可采用許多種軟件系統(tǒng)來完成。但是，下面所給出的實(shí)施例，是一種特別好的模式。
參見圖1，本發(fā)明系統(tǒng)包括一個(gè)支托著一個(gè)接觸式透鏡包裝盒10的結(jié)構(gòu)(未畫出)，該包裝盒中裝著放置于去離子水之中的接觸式透鏡，位于光源14之上攝相機(jī)16之下。
攝象機(jī)16是一種高分辨率固態(tài)攝象機(jī)，例如Kodak公司生產(chǎn)的VidekMegaplus牌。
這種攝象機(jī)包括一個(gè)鏡頭18，在本實(shí)例中該鏡頭被固定在14.5mm的視場(chǎng)上。該攝象機(jī)配備了一個(gè)Nikkor55mm標(biāo)準(zhǔn)鏡頭。該鏡頭設(shè)置在f/2.8，然后連接到一個(gè)與攝象機(jī)鏡頭的終端相連的中心波長(zhǎng)550nm、具有10nm全波半高(FMHH)的Andover帶通濾波器上。該濾波器能夠消除色差從而提高總體空間分辨率并且使得檢驗(yàn)透鏡時(shí)的光響應(yīng)保持在與人工檢驗(yàn)員的視覺響應(yīng)相似的水平。該濾波器還能消除CCD探測(cè)器的紅外光，該紅外光會(huì)降低整體系統(tǒng)的調(diào)制傳輸功能(MTF)。
在裝有盛放在去離子水中的透鏡的包裝盒之下，有一個(gè)由薄板狀乳白玻璃做成的光漫射器13，在它之下是一個(gè)頻閃燈14之類的光源。該頻閃燈由圖象處理系統(tǒng)激勵(lì)，能夠產(chǎn)生5焦耳、10毫秒的光脈沖。通常，在頻閃燈每次發(fā)光之間，需要一個(gè)450毫秒的恢復(fù)時(shí)間用以充電。
攝象機(jī)16的調(diào)焦是通過一個(gè)精密的導(dǎo)桿驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)完成的，該驅(qū)動(dòng)桿推動(dòng)攝象機(jī)沿著它所固定的框架上、下移動(dòng)。一旦攝象機(jī)聚焦，它就保持在靜止?fàn)顟B(tài)，完成檢驗(yàn)程序。
攝象機(jī)還包括一個(gè)電荷偶合器件傳感器(CCD)。它起到光接收器的作用。該CCD接收器由一個(gè)矩形陣列(1，320×1，035)的象素陣列構(gòu)成。
攝象機(jī)的接收器電荷偶合器件傳感器將光強(qiáng)轉(zhuǎn)換成一個(gè)電信號(hào)。這個(gè)模擬電信號(hào)接著又被電路24通過一個(gè)8位模/數(shù)(A/D)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成含有256個(gè)灰度電平的數(shù)字視頻輸出信號(hào)。
攝象機(jī)工作在非同步方式，它利用透鏡產(chǎn)生的信號(hào)和移動(dòng)到適當(dāng)位置的包裝盒激發(fā)頻閃燈的發(fā)光以及后續(xù)的圖象轉(zhuǎn)移。
通過攝象機(jī)中的電路24，圖象被傳輸?shù)綀D象處理系統(tǒng)的輸入模塊26。圖象處理系統(tǒng)由三個(gè)部分構(gòu)成，輸入模塊26，CPU模塊28，和圖象母板30。
對(duì)輸入模塊26中的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理，以保證每條都有相應(yīng)的視頻同步信號(hào)。修正后的信號(hào)然后被輸送給一個(gè)視頻復(fù)用器34，它將數(shù)字化的信號(hào)轉(zhuǎn)輸給CPU模塊28。
這組代表一個(gè)視幀(或者特別描述為攝象機(jī)1，048，476個(gè)象素)的數(shù)據(jù)被送入視頻主線36，它能夠把信號(hào)傳輸?shù)狡渌幚碛布?。同時(shí)還使用視頻RAMDAC38顯示圖象，它通過轉(zhuǎn)換器40被轉(zhuǎn)換成一個(gè)偽彩色輸出，并通過RGB輸出42傳輸?shù)揭粋€(gè)視頻監(jiān)視器44上，在這里圖象能夠顯示出來。RGB偽視頻彩色輸出由三個(gè)查閱表(LUTS)提供。
CPU模板28的輸入在第三種情況下被傳輸?shù)郊s為1兆字節(jié)的圖象存儲(chǔ)器46中。儲(chǔ)存在圖象存儲(chǔ)器46中的數(shù)據(jù)通過一個(gè)圖象時(shí)間控制器，以通常的方式傳輸?shù)教幚韱卧?8。
數(shù)據(jù)的處理是由Motorda68040CPU完成的。
所需的圖象處理編碼存儲(chǔ)在可擦除、可編程、只讀存儲(chǔ)器EPROM52。圖象處理后的結(jié)果被送給圖象母板30，以進(jìn)行適當(dāng)?shù)妮敵隹刂?。輸出即可通過16位數(shù)字并行輸入/輸出端口60，也可通過RS232或RS422串行口62。
處理器所做出的接受/否定決定被送到傳輸機(jī)構(gòu)66，它決定透鏡12是否進(jìn)一步進(jìn)行包裝和消毒處理，或被做為廢品消毀。
現(xiàn)在參見圖2，由圖1所示裝置實(shí)現(xiàn)的檢驗(yàn)程序以框圖的方式給出，并且詳細(xì)示出了CPU模塊28進(jìn)行的檢驗(yàn)算法。
在第一步驟，由攝象機(jī)捕捉到原始圖像，并送入圖象傳輸系統(tǒng)。這個(gè)圖象被轉(zhuǎn)換成一列數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，它包含有校正攝象機(jī)中已知缺陷象素的算法規(guī)則。
高分辨率攝象機(jī)的價(jià)格取決于CCD傳感器接收器20上所能允許的缺陷象素的數(shù)目。這首先包括這樣一些象素單元，它對(duì)相鄰象素和五個(gè)或更少象素單元集簇有10%或更多的光響應(yīng)。
由于缺陷象素的數(shù)目即使在不十分貴的攝象機(jī)上也是有限的，而且這種聚集在一起的象素?cái)?shù)目也是有限的，所以價(jià)格不貴的攝象機(jī)仍然能夠用于透鏡的檢驗(yàn)。
VidekMegaplus攝象機(jī)的CCD傳感器包含數(shù)個(gè)柱形缺陷。這些缺陷通常限于一個(gè)單獨(dú)的柱形，可以是幾個(gè)象素長(zhǎng)或50或更多個(gè)象素長(zhǎng)。這些缺陷區(qū)域?qū)е孪笏鼗疑娖皆诓豢紤]圖象本身的情況下高于或低于相鄰的象素。如果這些缺陷位于透鏡邊緣，它們能夠錯(cuò)誤引起軟件將其當(dāng)成透鏡的不連續(xù)或?qū)⑵洚?dāng)作透鏡的缺陷。
探測(cè)缺陷區(qū)域可以通過人眼觀察一個(gè)均勻的目標(biāo)的圖象，找出灰色電平值出現(xiàn)異常偏差的區(qū)域。由于缺陷局限于一個(gè)單獨(dú)的柱形，在相鄰的柱之間插入修改是一種適合的修正。柱形缺陷的插入值恰好是缺陷兩側(cè)的柱的灰色電平值的平均值。所用攝象機(jī)的傳感器也有可能具有聚集型的缺陷，它們的形狀為園形的斑點(diǎn)。這種類型缺陷的調(diào)節(jié)也可以是將它們保持在一個(gè)不影響圖象處理的區(qū)域或者是使用上述同樣的內(nèi)插技術(shù)。
當(dāng)上述對(duì)已知有缺陷的攝象機(jī)象素做出修正之后，通過辨認(rèn)透鏡的邊緣透鏡被安置在圖象視場(chǎng)中。當(dāng)進(jìn)行了找尋透鏡邊緣的嘗試之后，可確定透鏡確實(shí)在容器中或者透鏡從容器中遺失。如果容器中丟失了透鏡，它將被視為一個(gè)廢品透鏡，從而空的包裝盒不進(jìn)行處理而被送到消毀裝置處。
當(dāng)確立了鏡頭的邊緣存在的情況下，將根據(jù)圍繞透鏡邊緣的點(diǎn)的位置采集數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)用于建立多個(gè)邊緣數(shù)據(jù)組(三個(gè)一組)每組限定一個(gè)園和一個(gè)園心點(diǎn)。距離平均中心最遠(yuǎn)的中心被丟棄，以去除特別數(shù)據(jù)。
在這時(shí)特殊的邊緣信息還未被采集，僅采集了三個(gè)一組的邊緣數(shù)據(jù)組以定位邊緣和透鏡中心。
為了實(shí)際檢驗(yàn)邊緣，計(jì)算出來的中心點(diǎn)被用于建立一個(gè)其內(nèi)包含有實(shí)際的接觸透鏡邊緣的處理環(huán)。這保證了進(jìn)一步的詳細(xì)的數(shù)據(jù)處理僅僅被集中在包含有所感興趣邊緣部分的環(huán)之中。
為了從背景中區(qū)分出透鏡邊緣，在處理環(huán)的象素中加入了邊緣增強(qiáng)處理操作。這個(gè)邊緣增強(qiáng)帶來兩個(gè)透鏡轉(zhuǎn)換邊緣。一個(gè)是從透鏡的內(nèi)部到邊緣，一個(gè)是從透鏡的外面到邊緣。
雖然這時(shí)只有邊緣信息留下，兩個(gè)邊緣(實(shí)際上是邊緣轉(zhuǎn)換)仍多多少少被朝著邊緣和背向邊緣的光強(qiáng)梯度所模糊。為了更清晰地限定這些轉(zhuǎn)換邊緣，對(duì)處理環(huán)包含的邊緣數(shù)據(jù)進(jìn)行修正輪廓操作?？蚣苓\(yùn)算保留了灰度電平信息，因?yàn)樗藢?duì)于特征提取有用的信息。
算法要進(jìn)行的下一個(gè)步驟是閾值計(jì)算的使用，從而消除那些對(duì)提取特征來講多余的那些灰度電平信息。
算法操作的下一步驟是搜索內(nèi)，外邊緣以提取透鏡邊緣特征。這個(gè)搜索過程的開始方式類似于開始定位透鏡邊緣的方式;但是還有不同之處在從處理環(huán)的內(nèi)界面出發(fā)向外搜索的過程中采用灰度電平臨界值定位透鏡邊緣。當(dāng)遇到一個(gè)符合灰度電平臨界值的象素時(shí)，要檢查與其相鄰的一系列象素，以確定它是否是透鏡的邊緣。如果是，在整個(gè)邊緣的附近繼續(xù)找尋，并且位置和相應(yīng)的象素光強(qiáng)梯度被儲(chǔ)存下來。
然后直角坐標(biāo)系的信息被轉(zhuǎn)換成極坐標(biāo)系中的半徑和角度代替值，同時(shí)還有相應(yīng)的光強(qiáng)梯度值。為了恰當(dāng)?shù)靥幚磉@些數(shù)據(jù)，不錯(cuò)誤地否定好的透鏡，小于某量的象素不連續(xù)將被搭接。
采用現(xiàn)在的極坐標(biāo)系中的信息，將進(jìn)行五種類型的特征提取。第一種是探測(cè)與理想的內(nèi)和外邊緣的徑向偏差(RD)。接下來一種是定域內(nèi)的梯度偏差(LGD)，它考慮的是每個(gè)象素相對(duì)于其相鄰象素的光強(qiáng)度的梯度。然后進(jìn)行空間偏差(SD)特征的提取?？臻g偏差要測(cè)量半徑相于角度位移的改變。與徑向偏差提取相反，空間偏差提取著重的首先是邊緣半徑相對(duì)角度位移改變的急劇程度或突然改變。
進(jìn)行三種最終的特征提取。不連續(xù)性缺陷是這樣一種情況無論在透鏡的內(nèi)和外邊緣的不連續(xù)性如此之大以致于算法規(guī)則不能將其視為可以搭接修正的。
相似于定域內(nèi)梯度偏差特征，下落定域梯度偏差(DLGD)著眼點(diǎn)是感興趣的象素的梯度值與其相鄰的定域內(nèi)的平均值之間的偏差量。區(qū)別是所采用的相鄰象素?cái)?shù)量更多，而且在感興趣的象素周圍的未采用的象素的區(qū)間更大。DLGD被設(shè)計(jì)成僅僅對(duì)小于其相鄰象素的梯度偏差敏感，因此得名“下落”。
DLGD特征特別能夠辨別出其它特征無法辨別的微小邊緣缺口。一個(gè)根據(jù)DLGD被歸為有缺陷的象素具有包含著劇烈程度的偏差量。
單向定域內(nèi)梯度偏差(ALGD)采用感興趣的象素某單獨(dú)一邊的鄰邊象素來計(jì)算偏差。在感興趣的象素的前方取20個(gè)相鄰象素(除掉4個(gè)與感興趣的象素直接相鄰的象素)，然后計(jì)算平均值。ALGD所著重的是即有負(fù)的也有正的梯度偏差。
當(dāng)上述特征提取處理步驟進(jìn)行的同時(shí)，與構(gòu)成缺陷的劇烈程度成比例地，對(duì)所獲得的已分辨出來的特征標(biāo)記出不同的分值。此外，通過檢查內(nèi)、外邊緣的異常象素將缺陷歸為不同的小組，以確定它們是否屬于應(yīng)歸于同一缺陷組的一個(gè)較大的缺陷。然后判斷這些組，看它們是否應(yīng)當(dāng)互相結(jié)合成為較大的組，以及當(dāng)結(jié)合之后，內(nèi)和外邊緣缺陷組是否應(yīng)當(dāng)被認(rèn)為是單獨(dú)一個(gè)缺陷。
最后，根據(jù)劇烈程度給每個(gè)缺陷和缺陷組打分?jǐn)?shù)，并且根據(jù)它對(duì)于透鏡質(zhì)量的影響，對(duì)每種類型的缺陷進(jìn)行加權(quán)。
對(duì)所有這些缺陷的這些結(jié)果進(jìn)行相加，以得一個(gè)單獨(dú)的數(shù)字，該數(shù)字確定該透鏡應(yīng)當(dāng)被接受或者必須被否定。
此外，可以以表格的形式列出或顯示出加權(quán)和打分程序獲得的多個(gè)數(shù)字信息，從而為正在生產(chǎn)的透鏡給出一個(gè)統(tǒng)計(jì)的質(zhì)量分析，從而引導(dǎo)生產(chǎn)工藝的控制者發(fā)現(xiàn)工藝參數(shù)的異常變化，以及評(píng)價(jià)變化對(duì)生產(chǎn)工藝產(chǎn)生的影響。
上述算法程序進(jìn)行的步驟將在下面詳細(xì)描述。
參照?qǐng)D3，所示是一個(gè)由一系列象素(未示出)構(gòu)成的接收?qǐng)?0。在場(chǎng)內(nèi)是一個(gè)接觸透鏡72的象。在這個(gè)特定的象中，透鏡由邊緣74和缺陷或噪聲76構(gòu)成。在這個(gè)特定的透鏡象中還可發(fā)現(xiàn)邊緣78處有一個(gè)缺口。
透鏡邊緣的設(shè)定首先從視場(chǎng)的中央開始，使用成45°角的搜索矢量80。搜索矢量從視場(chǎng)的中心徑向向外逐個(gè)象素地移動(dòng)直至遇到預(yù)期中的透鏡邊緣。算法程序檢查沿搜索矢量的每個(gè)象素，直至邊緣臨界值得到滿足;將每個(gè)象素與一個(gè)灰度電平和一個(gè)預(yù)置的標(biāo)定臨界值進(jìn)行比較。如果正處在矢量中的某象素的灰度電平低于“trk-thers”參數(shù)規(guī)定的值，則假定邊緣上的一個(gè)象素為已經(jīng)被碰到過。
為了驗(yàn)定所碰到的物體就是透鏡的邊緣，矢量接下來搜索該目標(biāo)的輪廓線。在存在搜索矢量80和82的情形，運(yùn)算程序發(fā)現(xiàn)該目標(biāo)不是透鏡邊緣的一部分，因?yàn)槠渎窂降那逝c預(yù)計(jì)的透鏡邊緣的曲率或周邊不相符合。這個(gè)確認(rèn)技術(shù)只需探測(cè)輪廓線軌跡在返回時(shí)是否在規(guī)定數(shù)目的象素之內(nèi)就穿過起始點(diǎn)的象素，這個(gè)目標(biāo)被確認(rèn)為足夠小從而是噪聲或一個(gè)透鏡缺陷。如果遇到一個(gè)噪聲目標(biāo)，接著建立一個(gè)大約11°的順時(shí)針方向的搜索矢量，進(jìn)行與原矢量相同的搜索。
圖中還示出了另一個(gè)搜索矢量84，它沿著一條穿過透鏡邊緣78的缺口的路徑前行。這個(gè)搜索矢量將繼續(xù)搜索直至到達(dá)接收視場(chǎng)70的邊界，在這一點(diǎn)搜索中止，而另一個(gè)距離原搜索矢量順時(shí)針方向11°的搜索矢量開始搜索。在每一種情形下，逐個(gè)象素的搜索都是對(duì)緊挨著的象素進(jìn)行的，或水平方向，垂直方向或以階梯形式進(jìn)行的對(duì)角線方向。對(duì)于上述已遇到的兩種透鏡缺陷的任一種，位于透鏡體76缺陷或者位于透鏡邊緣78處的裂縫，可以使用適當(dāng)?shù)呐R界值，使透鏡被否定。
矢量86的情形，搜索是成功的，發(fā)現(xiàn)了透鏡邊緣74。確認(rèn)所發(fā)現(xiàn)的特征確實(shí)是透鏡邊緣的驗(yàn)證在圖4中畫出。
由先前發(fā)現(xiàn)的好的數(shù)據(jù)點(diǎn)開始，軟件沿著透鏡的輪廓線運(yùn)行，使用48聯(lián)通性追蹤，追蹤大約90個(gè)象素。根據(jù)透鏡的實(shí)際半徑r，跟蹤距離根據(jù)以下公式將隨不同的圖象而不同追蹤距離≡Y＝(1024/F)×(2“π”r/30)其中，F(xiàn)＝14.5mm(視場(chǎng))因此，對(duì)于處在去離子水中的12.2mm透鏡來說，T一般為90個(gè)象素。如果沿著透鏡邊緣距離T被成功地經(jīng)過，一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被記錄下來。
因此，透鏡邊緣的位置被驗(yàn)證了。當(dāng)間隔12°的30個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被發(fā)現(xiàn)以后，對(duì)3個(gè)點(diǎn)一組的10組進(jìn)行三方程聯(lián)之求解，以求出透鏡的平均中心和半徑。
在圖4中，方塊，三角和園形符號(hào)代表已收集了數(shù)據(jù)的點(diǎn)。具有相同內(nèi)部圖案的符合被采集到同一數(shù)據(jù)組。
然后用10個(gè)數(shù)據(jù)組來計(jì)算10個(gè)不同園的方程，其中，每個(gè)園代表透鏡邊緣的一個(gè)模型。計(jì)算出一個(gè)平均列象素和一個(gè)平均列象素園心。然后計(jì)算出10個(gè)園中的每一個(gè)的園心到平均園心的距離。任何一園心，當(dāng)它與園心分布的統(tǒng)計(jì)最頻園心之間達(dá)到預(yù)置的偏差時(shí)，將被排除。進(jìn)行這種排除是為了排除掉那些由于采集了偏離正常透鏡邊緣的缺陷處的數(shù)據(jù)而導(dǎo)致的虛假透鏡邊緣。這被表示在圖5中，其中，由于透鏡邊緣87的偏差，園心88偏離了其它九個(gè)園心的集中區(qū)域，因此被排除。
然后計(jì)算其它行和列園心的標(biāo)準(zhǔn)偏差，并與一個(gè)規(guī)定閾值相比較。如果行和列標(biāo)準(zhǔn)偏差滿足閾值臨界值，則認(rèn)為透鏡已被發(fā)現(xiàn)。在最終模型中采用的半徑是所剩的9個(gè)半徑的平均值。如果兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差中有一個(gè)不滿足閾值臨界值，則建立一個(gè)新的搜索因子。新的矢量的起始角度從原來的矢量處以這樣的方式確定使得數(shù)據(jù)不在沿透鏡邊緣的相同點(diǎn)處采集。這種嵌套的反復(fù)的找尋邊緣和采集數(shù)據(jù)點(diǎn)的程序最多將連續(xù)兩個(gè)循環(huán)。如果在這段時(shí)間內(nèi)不能成功地找到透鏡，該透鏡被認(rèn)為丟失了，被自動(dòng)否定。
見圖6，一個(gè)處理環(huán)90被建立并重疊在透鏡邊緣72周圍。因?yàn)榻⒃摥h(huán)時(shí)采用先前得到中心和半徑值和處理環(huán)寬度的內(nèi)部參數(shù)，處理環(huán)的邊界必然將透鏡邊緣包括在其中。所有對(duì)圖象進(jìn)行的進(jìn)一步處理都將僅僅在該環(huán)內(nèi)進(jìn)行，目的是通過限制所要評(píng)價(jià)的象素的數(shù)量提高速度，減少處理時(shí)間。對(duì)處理環(huán)大小的要求(確實(shí)需要使用一個(gè)限制性的處理環(huán))取決于能獲得的計(jì)算機(jī)處理能力和有關(guān)的花費(fèi)。環(huán)形園環(huán)的園心是運(yùn)算程序的先前步驟建立的園。環(huán)的象素寬度取決于參數(shù)“ank-width”。
見圖7，畫出了運(yùn)算程序的下一步驟，但前一附圖中的處理環(huán)未被畫出。在接收器視場(chǎng)70上再次顯示的是平均中心92。由于灰度電平信息本身不足以敏感得保證將正常的透鏡邊緣和其缺陷區(qū)域區(qū)分開來，因此在原始透鏡圖象上進(jìn)行了邊緣加強(qiáng)操作。因此，該操作被用于引起包含在透鏡邊緣圖象的內(nèi)、外兩側(cè)的信息的區(qū)分。所使用的操作手段是一個(gè)改型的3×3運(yùn)算符，它利用透鏡邊緣附近的不同區(qū)域。前一附圖中的接觸透鏡邊緣72在實(shí)行邊緣加強(qiáng)操作之后已經(jīng)被消除。邊緣加強(qiáng)操作將2至4個(gè)象素寬的原始透鏡邊緣圖象處理成為一個(gè)單獨(dú)的內(nèi)邊緣94和外邊緣96，如圖6所示。
為了實(shí)現(xiàn)邊緣加強(qiáng)操作的處理，必須將透鏡劃分成不同的區(qū)域。
區(qū)域的準(zhǔn)確起始和結(jié)束取決于圖象中透鏡的大小以及透鏡在圖象中的位置。圖8表示出透鏡采用的五個(gè)區(qū)之間的關(guān)系。建立這些區(qū)的目的主要是區(qū)分透鏡的水平方向、垂直方向和對(duì)角線方向的區(qū)域。
圖8中的每個(gè)區(qū)使用一個(gè)不同方向的邊緣操作。對(duì)于1、3、5區(qū)，使用了一個(gè)對(duì)角線操作。對(duì)于2、4區(qū)，使用了水平/垂直操作。使用不同的方向操作是為補(bǔ)償透鏡的曲率并且無衡透鏡上的梯度值。即，在近乎垂直的透鏡部分的對(duì)角線操作，基本上等同于水平/垂直操作在基本上斜交叉的透鏡部分的情況。
為了消除不希望的畫象抖動(dòng)，邊緣操作被設(shè)計(jì)為相對(duì)于被處理的邊緣是交叉的。正常的原始透鏡的邊緣的厚度在一定區(qū)域內(nèi)是輕微波動(dòng)的。在平行于或垂直于原始透鏡圖象的方向上進(jìn)行的操作因此有可能拾取上述波動(dòng)信息，從而錯(cuò)誤地保留著邊緣的小偏差。特征提取軟件視這些小偏差為邊緣的缺損。
參見圖9，所示為在邊緣加強(qiáng)操作的實(shí)現(xiàn)過程中采用的象素標(biāo)志。如本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員所能理解的那樣，這個(gè)標(biāo)志符號(hào)是用于表示矩陣或陣列中元素的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)記法。
下面的方式程1-6表示兩種邊緣處理所用的算法規(guī)則。所得的每個(gè)象素的梯度值被換算成為落入0至258范圍內(nèi)的8位數(shù)字。
水平/垂直操作＝abs(khdif)+abs(vdif)其中hdif＝Pi-l.j+l+2＊Pi.j+l+Pi+l.j+l-(Pi+l.j+l+2＊Pi.j-l+Pi+l.j-l)vdif＝Pi+l.j+l+2＊Pi+l.j+Pi+l.j-l-(Pi-l.j+l+2＊Pi-l.j+Pi-l.j-l)對(duì)角線操作＝abs(dldif)+abs(d2dif)其中dldif＝Pi-l.j+2＊Pi-l.j-l+Pi.j-l-(Pi.j+l+2＊Pi+l.j+l+Pi+l.j)d2dif＝Pi-l.j+2＊Pi-l.j-l+Pi.j+l-(Pi.j-l+2＊Pi+l.j-l+Pi+l.j)當(dāng)在1、3、5區(qū)內(nèi)進(jìn)行了對(duì)角線式邊緣加強(qiáng)操作，在2、4區(qū)進(jìn)行了水平/垂直邊緣加強(qiáng)操作之后，對(duì)所獲得的最終內(nèi)、外邊緣進(jìn)行輪廓操作。所獲得的邊緣典型地為1個(gè)象素寬，并包含僅僅來自從邊緣的剖面處看，邊緣最強(qiáng)部分的信息。在這個(gè)步驟中，無論如何，包含在這些象素中的灰度電平信號(hào)仍被保留。這種方式的邊緣加強(qiáng)是沿著與用于多個(gè)環(huán)區(qū)的梯度操作方向相匹配的方向進(jìn)行的。該操作僅僅在以前的步驟中得到的梯度信息的基礎(chǔ)上進(jìn)行，它從感興趣的象素出發(fā)沿四個(gè)方向搜索峰值。如果它發(fā)現(xiàn)一個(gè)峰值，就用這個(gè)值取代感興趣的象素。如果未發(fā)現(xiàn)則該象素變成0，最終出現(xiàn)如圖7所示的圖象。
算法運(yùn)算的下一步驟是使用閾值機(jī)理對(duì)剛剛被加強(qiáng)的和進(jìn)行了輪廓處理的透鏡內(nèi)、外邊緣進(jìn)行定位和追蹤。當(dāng)邊緣被搜索時(shí)，閾值僅僅沿著透鏡輪廓線發(fā)揮作用。
算法運(yùn)算的下一步驟是對(duì)超過規(guī)定的象素光強(qiáng)值的選定象素施加閾值限定。施加閾值操作的目的在于消除環(huán)區(qū)內(nèi)所有不再是感興趣的邊緣部分而成為噪聲的象素。用于閾值限定的灰度電平值對(duì)于內(nèi)、外邊緣分別是參數(shù)“inner-thr”和“outer-thr”。這些是用于追蹤外輪廓線的算法中的閾值。閾值操作的實(shí)施如下面所示如果(Pi，j＞＝閾值并且是被處理的透鏡邊緣上的象素)則Pi，j＝輪廓線象素圖9所示為用于對(duì)在傳感器視場(chǎng)70中透鏡圖象的角度標(biāo)示法。為了找到透鏡邊以開始追蹤，使用了一種與開始用于定位透鏡所使用的相類似的搜索矢量。在這種情況下，搜索矢量?jī)H僅使用灰度電平值作為搜索下一個(gè)象素的判斷依據(jù)。
參照?qǐng)D10，矢量在零度處從處理環(huán)內(nèi)開始搜索，并且沿著象素的行進(jìn)行處理，直至遇到透鏡邊緣或者到達(dá)處理環(huán)的另一邊。
參照?qǐng)D11，該圖表示了用于搜索內(nèi)邊緣的一種可能情況。
該圖示出了一部分放大了的加強(qiáng)透鏡邊緣，其中有內(nèi)邊緣94，外邊緣96和外邊界100。
以上作為實(shí)施例描述的是第一搜索矢量102。在第一搜索矢量的這一實(shí)施例中，它遇到了一個(gè)小缺陷104，因?yàn)檫@個(gè)噪聲或缺陷104具有特異的灰度電平值。搜索矢量追蹤了它的邊界，但是根據(jù)遇到開始那個(gè)象素之前追蹤的象素的數(shù)目，判斷出它的曲率與透鏡邊緣不相符合，因此算法程序否定了該目標(biāo)。
在定位邊緣的此次嘗試失敗之后，在距離第一個(gè)搜索矢量20行象素的地方又建立起第二搜索矢量。作為一種例子，第二搜索矢量從處理環(huán)98的內(nèi)邊界開始向外邊界環(huán)100前進(jìn)以試圖找到透鏡內(nèi)邊緣94。在該例子中，搜索矢量106沒有遇到特異于透鏡邊緣的象素，并且通過一個(gè)缺口108以及內(nèi)邊緣94和外邊緣96。一旦搜索矢量到達(dá)處理環(huán)100的外邊界，搜索即中止。
然后，在距離第二搜索矢量20行象素的地方又建立起第三個(gè)搜索矢量110。在該第三搜索矢量110的實(shí)施例中，發(fā)現(xiàn)內(nèi)透鏡邊緣94的努力成功了，接著算法程序?qū)⒆诽讲榧性趦?nèi)和外透鏡邊緣94和96。
只要前一矢量由于遇到小缺陷或遇到透鏡邊緣上的缺口沒有能夠成功，就重復(fù)建立新搜索矢量的過程，直至的找到透鏡邊緣，但該過程最多只重復(fù)十五次。這個(gè)過程對(duì)于透鏡內(nèi)邊緣94和透鏡外邊緣96是分別進(jìn)行的。
一旦一個(gè)邊緣的位置被探測(cè)到，就進(jìn)行8聯(lián)綴輪廓程序。矢量以零度角開始，用8聯(lián)綴法追蹤透鏡邊緣的內(nèi)、外輪廓線。8聯(lián)綴法可以保證任何屬于邊緣的象素將被包括在最終的輪廓線中。為了確定某一象素是否屬于邊緣的一部分，使用一個(gè)灰度閾值，對(duì)于內(nèi)邊緣，采用“inner-thr”參數(shù)，對(duì)于外邊緣，采用“outer-thr”參數(shù)。
如果剛剛進(jìn)入的象素是一個(gè)邊緣象素，運(yùn)算程序采取右手轉(zhuǎn)彎，如果剛剛進(jìn)入象素不是一個(gè)邊緣，運(yùn)算程序采取左手轉(zhuǎn)彎。當(dāng)遇到特別的周邊時(shí)，檢查對(duì)角線的象素。由于追蹤內(nèi)、外邊緣所用的編碼是同一個(gè)，因此在內(nèi)邊緣追蹤時(shí)采用順時(shí)針方向，對(duì)于外邊緣追蹤采用逆時(shí)針方向。
當(dāng)完成之后，透鏡邊緣由大約6000個(gè)象素構(gòu)成，3000個(gè)在內(nèi)邊緣，3000個(gè)在外邊緣。如果象素的數(shù)目不在限定的范圍之內(nèi)，算法程序就決定，某透鏡未被發(fā)現(xiàn)，然后或者重復(fù)先前的過程，或者否定該包裝。
對(duì)于邊緣上的每一個(gè)象素，其一組信息被存儲(chǔ)在一個(gè)陣列結(jié)構(gòu)中。這些信息包括其徑向和角度位置，梯度灰度水平，缺陷類型和嚴(yán)重程度。這時(shí)在算法程序中不是包括了所有的透鏡陣列信息，但是為了將來的使用存儲(chǔ)工作要配合進(jìn)來。如果一個(gè)象素被發(fā)現(xiàn)是邊緣的一部分，對(duì)其進(jìn)行從直角坐標(biāo)到極坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換。直角坐標(biāo)系和極坐標(biāo)系的原點(diǎn)是開始定位透鏡的園心。下面的方程式表示出完成轉(zhuǎn)換的方式，其中的θ是角度，r是半徑。
θ＝arctan[(透鏡園心行數(shù)-象素行數(shù))/(象素列數(shù)-透鏡園心列數(shù))]R＝[(象素列數(shù)-透鏡中心列數(shù))2+(透鏡中心行數(shù)-象素行數(shù))2]+2
θ從位于0.0到360.0度的一個(gè)浮動(dòng)帶小數(shù)點(diǎn)的值被轉(zhuǎn)換成位于0到8191范圍內(nèi)的一個(gè)整數(shù)，可用13比特表示，213。R在開始也被計(jì)算成一個(gè)浮動(dòng)小數(shù)點(diǎn)的值，被舍位成為一個(gè)整數(shù)。然后，每個(gè)象素的半徑和角度位移被存入一個(gè)大的陣列結(jié)構(gòu)。更經(jīng)濟(jì)起見，進(jìn)一步的處理將僅僅針對(duì)在這個(gè)大陣列中發(fā)現(xiàn)的6000個(gè)左右的象素。
在下面的附圖中，透鏡的邊緣是以圖畫方式表示的，然后運(yùn)算是由算法程序在數(shù)字域中進(jìn)行的。
見圖12，所示為加強(qiáng)的透鏡邊緣的圖象，圖12a是在直角坐標(biāo)系中，圖12b是在極坐標(biāo)系中。由于邊緣已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)并且被追蹤，該圖中刪去了處理環(huán)。圖12a和圖12b給出了透鏡內(nèi)邊緣94和透鏡外邊緣96。在圖12畫出的操作中，邊緣的不連續(xù)性由邊緣的缺陷、薄邊緣或者邊緣加強(qiáng)操作引起的變異而導(dǎo)致。不考慮引起的原因是什么，需要探測(cè)和修補(bǔ)這些不連續(xù)，以便能夠處理邊緣剩下的部分。
探測(cè)不連續(xù)性是這樣進(jìn)行的保持已經(jīng)被追蹤的象素中最遠(yuǎn)的那個(gè)象素的角度位移，將它與正在被處理的象素的角度位移進(jìn)行比較，如圖12b所示，如果最遠(yuǎn)的象素112和本象素之間產(chǎn)生的角度與追蹤的方向反方向，而且它大于“bktrk-degs”參數(shù)規(guī)定的角度，則探測(cè)到了一個(gè)不連續(xù)處。這一點(diǎn)如圖12b的114點(diǎn)所示。
當(dāng)探測(cè)到一個(gè)不連續(xù)之后，算法程序利用最遠(yuǎn)的那個(gè)象素作為參照物進(jìn)行搭接。進(jìn)行不連續(xù)性搭接的開始步驟是使用外推法技術(shù)，它能夠搭接1到3個(gè)象素的缺口。外推法采用到達(dá)不連續(xù)處之前正在運(yùn)行的方向。
在某些情況下，邊緣上的缺口大于3個(gè)象素，因此不能用外推法搭接。參見圖13，在這種情況下，對(duì)外推法不能夠閉合如11b這樣的斷開之處，可使用跳躍技術(shù)。跳躍技術(shù)取不連續(xù)處的角度位置，沿著搜索的方向旋轉(zhuǎn)“gap-angle”參數(shù)規(guī)定的度數(shù)，并且建立一個(gè)搜索矢量，以尋找不連續(xù)處的另一側(cè)。
搜索矢量從處理環(huán)的內(nèi)部開始搜索，并根據(jù)不連續(xù)處的角度位置，分別沿行或列搜索。搜索一直進(jìn)行下去，直至遇到一個(gè)邊緣象素，或者到達(dá)處理環(huán)的外邊緣。如果在搜索過程中沒有發(fā)現(xiàn)邊緣象素，該透鏡將被認(rèn)為嚴(yán)重扭曲變形而被否定。一個(gè)不連續(xù)處無法用外推法進(jìn)行搭接的事實(shí)指示出一個(gè)缺陷的存在，一個(gè)“跳躍搭接”被識(shí)別為一個(gè)特征。從最遠(yuǎn)的象素開始被處理直至發(fā)現(xiàn)不連續(xù)處的所有象素都被從輪廓線陣列中被消除，因?yàn)樗鼈冊(cè)谶吘壸粉檿r(shí)代表退回。
有時(shí)透鏡邊緣的某一部分?jǐn)嗔殉蛇@樣的片斷以至于對(duì)某一不連續(xù)點(diǎn)的搭接點(diǎn)使得整個(gè)追蹤處理程序被置于邊緣的某一獨(dú)立的片段上進(jìn)行，如圖13a中的118。在這種情況下，一般探查不連續(xù)性的方法不再有效，因?yàn)樽粉櫝绦虿豢赡艿纛^折回所需要的量。為了克服這種異常，使用了一種特殊的探查技術(shù)。這種技術(shù)將不連續(xù)處被搭接后馬上把插入的象素的行和列數(shù)保持下來。如果進(jìn)一步的追蹤四次經(jīng)過該插入象素，就探查到一個(gè)小的、分離的邊緣部分。在這個(gè)斷裂段上發(fā)現(xiàn)的最遠(yuǎn)的象素，被用來作為進(jìn)行另一次搭接的位置。在圖13b中表示出一種情形，其涉及復(fù)合搭接120和接著進(jìn)行的如前面所討論的“跳躍搭接”116。
對(duì)復(fù)合的分離的各段進(jìn)行搭接是一項(xiàng)重復(fù)過程，需要多少次，就進(jìn)行多少次，以便使斷裂的各段連結(jié)上。每次重復(fù)首先嘗試外推法搭接然后是跳躍搭接。
當(dāng)邊緣已經(jīng)被追蹤之后，并且所有的缺口被搭接之后，算法程序從每個(gè)邊緣輪廓線上所發(fā)現(xiàn)的象素中提取六個(gè)不同的特征。這些特征是這樣的徑向偏差(RD)定域內(nèi)梯度偏差(LGD)空間偏差(SD)不連續(xù)性(D)下降定域內(nèi)梯度偏差(DLGD)單向定域內(nèi)梯度偏差(ALGD)最后兩個(gè)特征與定域內(nèi)梯度偏差有關(guān)，增加它們是為了辨別一些非此無法探測(cè)到的特定類型的缺陷。
對(duì)每一個(gè)特征計(jì)算出的數(shù)值與閾值進(jìn)行比較。所有的閾值作為用戶參數(shù)都是可得到的。如果某一個(gè)特征值符合閾值標(biāo)準(zhǔn)，則該象素根據(jù)該特征被歸為有缺陷的。有可能同一象素根據(jù)多項(xiàng)特征被歸為有缺陷的。
參見圖14，所示為一種加強(qiáng)的邊緣，圖14a是位于平面坐標(biāo)系，圖14b位于極坐標(biāo)系，該邊緣具有可歸入徑向偏差一類的特征。徑向偏差是指感興趣象素的半徑偏離開標(biāo)稱半徑的距離。如果偏差等于或大于參數(shù)“rad-dev-thr”規(guī)定的值，則該象素被認(rèn)為有缺陷。標(biāo)稱半徑被定義為感興趣的象素之前的250個(gè)和之后的250個(gè)輪廓線象素的平均半徑值。如果某一象素因?yàn)閺较蚱畋粴w為有缺陷，則該偏差值被保留下來作為嚴(yán)重程度的指標(biāo)。圖14a和圖14b給出了透鏡內(nèi)邊緣94和透鏡外邊緣96。此外圖14b還示出了按上述方法計(jì)算出來的內(nèi)、外邊緣的理想半徑。圖14b還示出了三個(gè)徑向異常特征的例子，124、126和128。用于完成徑向偏差特征提取的方程式如下所述
R＝半徑值，i、n、m＝外輪廓線索引數(shù)。
如果(RD＞＝閾值或RD＜＝-閾值)則感興趣的象素是有缺陷的。
下一個(gè)要提取的特征是定域內(nèi)梯度偏差。LGD所看的是感興趣的象素的梯度值與其定域內(nèi)相鄰象素的平均值的偏離值。相鄰象素是指那些在邊緣輪廓線上的并最靠近感興趣的象素的那些象素。參見圖15，感興趣的象素用i代表。根據(jù)LGD判斷一個(gè)象素是否有缺陷的閾值是參數(shù)“grd-dev-thr”。下面的方程表示該特征實(shí)現(xiàn)的實(shí)際形式
其中，G＝梯度值i、n、m＝外輪廓線索引數(shù)。
如果(LGD＞＝閾值)則感興趣的象素為有缺陷的。
這個(gè)提取定域內(nèi)梯度偏差的過程由圖1.6示出。圖16a是示意性示出加強(qiáng)的透鏡邊緣，圖16b是極坐標(biāo)系中的梯度信息。如同圖16a所示定域內(nèi)梯度偏差134僅僅發(fā)生在加強(qiáng)的透鏡邊緣圖象的邊緣，當(dāng)被追蹤并在極坐標(biāo)系中顯示時(shí)，它呈現(xiàn)為不成對(duì)的不規(guī)則性136。如果某一象素被根據(jù)LGD歸為有缺陷的，則偏差量被保持下來作為嚴(yán)重程度的指標(biāo)。
特征提取的下一特征是不連續(xù)性。如前面所討論的，不連續(xù)性缺陷是由利用跳躍搭接法搭接邊緣引起的。在特征提取中它的識(shí)別是通過看一個(gè)象素與其下一個(gè)象素之間的角度位移差。不連續(xù)性不包含任何嚴(yán)重程度的指標(biāo)信息，僅僅指出發(fā)現(xiàn)了一個(gè)跳躍。不連續(xù)點(diǎn)兩端的起始象素都被認(rèn)為是有缺陷的。
下一個(gè)要提取的特征是下降定域內(nèi)梯度偏差。下降定域內(nèi)梯度偏差類似于已提取的定域內(nèi)梯度偏差特征。類似于LGD、DLGD看的是感興趣的象素的光強(qiáng)梯度值與其定域內(nèi)的相鄰象素的平均值之間的偏離量。其區(qū)別是，所采用的相鄰象素?cái)?shù)更多，而且在感興趣的象素周圍的一個(gè)較大距離內(nèi)的象素不被采用。DLGD被設(shè)計(jì)使得只對(duì)光強(qiáng)梯度小于其相鄰象素的偏差值敏感，因此被稱為“下降”定域內(nèi)梯度偏差。
用于測(cè)定某一象素是否因?yàn)镈LGD而有缺陷的閾值取自參數(shù)“dip-lgd-thr”。下面的方程式表示這個(gè)特征的實(shí)際實(shí)現(xiàn)方式
其中，G＝梯度值i、n、m＝外輪廓線索引值。
如果(DLGD＜＝閾值)則感興趣的象素為有缺陷的。
DLGD特征被特別用于識(shí)別其它特性無法識(shí)別的邊緣小裂口。如果某一象素根據(jù)DLGD被歸入有缺陷的一類，則其偏差值被儲(chǔ)存下來作為嚴(yán)重程度的指標(biāo)。
另一個(gè)要被提取的特性是單向定域內(nèi)梯度偏差(ALGD)。在提取該特征時(shí)，用于計(jì)算偏差的相鄰象素取自感興趣象素的同一邊。感興趣象素之前的20個(gè)象素被用于算出相鄰象素的平均值。但是前面四個(gè)緊挨著感興趣象素的象素不予采用。ALGD看的不僅有正的梯度偏差也有負(fù)的梯度偏差。
用于進(jìn)行比較的存儲(chǔ)在參數(shù)“aux-lgd-low”和“aux-lgd-up”中。下列方程式表示出ALGD特征完成DLGD=Gi-1+Gi+Gi+13-(Σn=i-25i-5Gn)/20]]>其中，G＝梯度值i、n、m＝外輪廓線索引值。
如果ALGD＝上閾值或下閾值A(chǔ)LGD＜＝閾值則感興趣的象素是有缺陷的。
最后一個(gè)提取的特性是空間偏差(SD)。空間偏差所測(cè)量的是半徑相對(duì)于角度位移的變化。如果在一個(gè)小的角度范圍內(nèi)半徑發(fā)生急劇變化，則有可能出現(xiàn)了一個(gè)缺陷。圖17a表示出一個(gè)平面坐標(biāo)系中的加強(qiáng)的透鏡邊緣，圖17b被轉(zhuǎn)換成了極坐標(biāo)，表示出內(nèi)透鏡邊緣94和外透鏡邊緣96的理想半徑122。
圖17b中畫出了空間偏差特性136，以及它的半徑138相對(duì)于角度140的變化。
空間偏差的完成由下列方程給出△R＝(輪廓象素i+2的半徑-輪廓象素i-2的半徑)其中，△R＝半徑的變化i＝感興趣的象素的索引△θ＝(輪廓象素i-2的角度位移值-輪廓象素i+2的角度位移)其中△θ＝角度位移的改變i＝感興趣的象素的輪廓線索引SD＝△R/△θ如果(SD＞＝正閾值或SD＜0)則感興趣的象素是有缺陷的。
如果某一象素根據(jù)以上方程的結(jié)果被歸為有缺陷的，不保留任何嚴(yán)重程度指標(biāo)信息。算法程序的進(jìn)一步處理僅根據(jù)這樣的事實(shí)即象素已根據(jù)SD被視為有缺陷。
將缺陷分組包括三個(gè)步驟。前兩個(gè)步驟分別單獨(dú)在內(nèi)或外邊緣上進(jìn)行，最后一個(gè)步驟將來自內(nèi)外邊緣的信息結(jié)合起來。在內(nèi)外邊緣的分組處理完成以后，對(duì)所得的相近組進(jìn)行比較，以便觀察來自內(nèi)邊緣的組中間是否應(yīng)與來自外邊緣的組相結(jié)合。如果出現(xiàn)這樣的合并，就形成了一個(gè)混合缺陷組。
開始步驟是逐個(gè)象素地觀測(cè)每個(gè)缺陷象素，并判斷它是否屬于一個(gè)較大缺陷的一部分。如果一個(gè)象素被確認(rèn)是一個(gè)較大缺陷的一部分，則它將被放入一個(gè)叫作缺陷組的結(jié)構(gòu)中。
第二步確認(rèn)這些缺陷組中是否有一些應(yīng)當(dāng)被相互結(jié)合以形成較大的組。最后一個(gè)步驟是將內(nèi)外缺陷組互相比較，以判斷它們是否應(yīng)當(dāng)相結(jié)合。其結(jié)果是，可能出現(xiàn)的最大的那個(gè)缺陷組代表透鏡的可能缺陷。這一點(diǎn)又能夠最精確代表真正的缺陷程度。更清楚地說，復(fù)合缺陷比單個(gè)的缺陷更為嚴(yán)重，并且僅僅出現(xiàn)在較嚴(yán)重的邊緣缺陷中。
如前所述，該過程的開始是逐個(gè)象素的分組。第一個(gè)遇到缺陷象素被自動(dòng)放在一個(gè)單獨(dú)的象素缺陷組以開始該過程。后續(xù)的缺陷象素的角度位移與目前正進(jìn)行處理的缺陷中最遠(yuǎn)的象素進(jìn)行比較。如果象素處于參數(shù)“prox-zone”規(guī)定的角度位移之內(nèi)，它被放在該組之內(nèi)，該組的最遠(yuǎn)角被加以修正。如果缺陷象素未落入該正在被處理的組中，則認(rèn)為遇到了一個(gè)新的缺陷。結(jié)果是，一個(gè)新的僅僅包含有現(xiàn)行缺陷象素的缺陷組被建立起來，并成為目前進(jìn)行處理的組。該過程一直持續(xù)下去，直到所有的邊緣上的缺陷象素被檢查出來為止。
如果輪廓線上的非缺陷象素被發(fā)現(xiàn)處于被放入同一個(gè)缺陷組的缺陷象素之間，它們也要被包括該缺陷組之中，并且被歸入分組類型的缺陷象素而不再是非缺陷的象素。
分組過程的第二個(gè)步驟是如下所述。同一個(gè)缺陷有可能被二個(gè)以上的缺陷組表示。為了排除這種混亂狀況，為所有邊緣上發(fā)現(xiàn)的缺陷組制訂了一個(gè)處理數(shù)據(jù)體的循環(huán)。進(jìn)行兩個(gè)比較。一個(gè)比較針對(duì)一組的起始角度位移和另一組的結(jié)束角度位移進(jìn)行比較檢驗(yàn)。第二個(gè)比較將同一組的結(jié)束角度位移與另一組的起始角度位移進(jìn)行比較檢驗(yàn)。如果兩個(gè)比較中有一個(gè)的結(jié)果即角度位移的改變小于“prox-angle”規(guī)定的數(shù)量，這兩組被合并。一組的起始角度如果與另一組的結(jié)束角度相當(dāng)接近，則前一組被包括在該組之內(nèi)。被包括的組將其信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換然后被無效掉。
最后，在角度上與內(nèi)外邊緣缺陷相對(duì)應(yīng)的缺陷組被組合在一起。這個(gè)分組與單獨(dú)在內(nèi)外邊緣上進(jìn)行的分組是類似的。對(duì)各組的起始和結(jié)束位置進(jìn)行對(duì)比。再額外進(jìn)行一個(gè)對(duì)比來確定某一組是否完全被另一組所包圍。如果任何這些比較導(dǎo)致一個(gè)合并，則建立一個(gè)包含被合并的兩個(gè)缺陷組的信息的單獨(dú)結(jié)構(gòu)，這兩個(gè)原來的組被無效掉。
在缺陷象素被識(shí)別出來并且上述分組操作已完成以后，對(duì)每個(gè)缺陷組賦以嚴(yán)重程度指標(biāo)分?jǐn)?shù)。嚴(yán)重程度指標(biāo)分?jǐn)?shù)是對(duì)該組內(nèi)所有象素所賦以的分?jǐn)?shù)的總和。當(dāng)同一個(gè)象素被兩個(gè)以上的缺陷類型歸入有缺陷的一類時(shí)，其結(jié)果是那個(gè)特別的象素具有幾倍的分?jǐn)?shù)。
每一種缺陷被賦予一個(gè)權(quán)重，它可以允許不同的缺陷相對(duì)而言具有不同的嚴(yán)重程度。所有權(quán)重的數(shù)值可以由用戶手中的參數(shù)進(jìn)行控制。RD、LGD、SD、D、DLGD和ALGD的權(quán)重可以分別在下列參數(shù)中找到“rd-weight”，“l(fā)gd-weight”，“SD-weight”，“disc-weight”，“dip-lgd-wgt”和“aux-lgd-wgt”。
與其它三種缺陷不同，RD、LGD、和DLGD對(duì)每個(gè)給定的象素保留了嚴(yán)重程度的信息。對(duì)這些嚴(yán)重程度信息進(jìn)行規(guī)范處理，并乘以被賦給缺陷象素的缺陷類型權(quán)重。進(jìn)行規(guī)范化處理是因?yàn)椴煌匦缘臄?shù)值的范圍各不相同因而是不可相比的。在規(guī)范化處理之后，每個(gè)權(quán)重后的分?jǐn)?shù)將落在1.0到2.0的范圍之內(nèi)。規(guī)范化的范圍是通過所使用的閾值的數(shù)值和該特性所能獲得的最小或最大理論值求得的。
作為一種實(shí)施例例子，如果某個(gè)象素的特征與標(biāo)稱值相同，它的權(quán)重后的分?jǐn)?shù)為1.0。相反，如果某個(gè)象素的特征與可能的極小值或極大值相同，則權(quán)重后的嚴(yán)重程度分?jǐn)?shù)為2.0。徑向偏差和定域內(nèi)梯度偏差的最大理論值分別由“max-rd”和“max-lgd”中發(fā)現(xiàn)的參數(shù)值確定。下降(Dip)定域內(nèi)梯度的最小理論值可在參數(shù)“min-dip-lgd”中找到。
SD、ALGD、組和D類型缺陷不進(jìn)任何形式的規(guī)范化?！安贿B續(xù)性”和“組”是布爾型缺陷，其數(shù)值為1或0?？臻g偏差和ALGD不包含值得保存的足夠的嚴(yán)重程度信息。
對(duì)六種缺陷類型的每一種，下面給出了象素缺陷嚴(yán)重程度方程式，以及任何適當(dāng)?shù)囊?guī)范化處理和權(quán)重。
RD分?jǐn)?shù)＝(1.0+(象素RD的絕對(duì)值-RD閾值)/(RD的最大理論值-RD閾值)))＊rd-weight其中，RD分?jǐn)?shù)-RD分類賦于某一象素的全部分?jǐn)?shù)，象素RD值＝感興趣象素的RD特性值，RD閥值＝用于是否存在一個(gè)RD缺陷的閾值RD最大理論值＝RD特征的最大可能值
rd-weight＝與RD缺陷類型相關(guān)的權(quán)重。
LGD分?jǐn)?shù)＝(1.0+(象素的LGD值-LGD閾值)(LGD的最大理論值-LGD閾值))＊lgd-weight其中，LGD分?jǐn)?shù)＝LGD分類賦予某一象素的全部分?jǐn)?shù)，象素LGD值＝感興趣象素的LGD特征值，LGD閾值＝用于判斷是否存在一個(gè)LGD缺陷的閾值，LGD最大理論值＝LGD特征的最大可能值，lgd-weight＝與LGD缺陷類型有關(guān)的權(quán)重。
DLGD分?jǐn)?shù)＝(1.0+(象素DLGD值-DLGD閾值)/(DLGD最大理論值-DLGD閾值))＊dip-lgd-weight其中，DLGD分?jǐn)?shù)＝DLGD分類賦予一個(gè)象素的全部分?jǐn)?shù)，象素DLGD值＝感興趣的DLGD特征值，DLGD閾值＝用于判斷是否存在DLGD缺陷的閾值，DLGD最大理論值＝DLGD特征的最大可能值，dip-lgd-weight＝與DLGD缺陷類型相關(guān)的權(quán)重。
SD分?jǐn)?shù)＝Sd-weight其中，SD分?jǐn)?shù)＝SD分類賦予一個(gè)象素的全部分?jǐn)?shù)，Sd-weight＝與SD缺陷類型相關(guān)的權(quán)重。
組分?jǐn)?shù)＝grp-weight其中，組分?jǐn)?shù)＝組分類賦于一個(gè)象素的全部分?jǐn)?shù)，grp-weight＝與組缺陷相關(guān)的權(quán)重，
Disc分?jǐn)?shù)＝disc-weight其中，disc分?jǐn)?shù)＝不連續(xù)性分類賦予一個(gè)象素的全部分?jǐn)?shù)disc-weight＝與Disc缺陷有關(guān)的權(quán)重。
ALGD分?jǐn)?shù)＝aux-lgd-wgt其中，組分?jǐn)?shù)＝組分類賦予一個(gè)象素的全部分?jǐn)?shù)，aux-lgd-wgt＝與ALGD缺陷有關(guān)的權(quán)重。
如上所述，當(dāng)象素電平判斷已完成以及有缺陷的象素被放入缺陷組中之后(這包括合并重疊的缺陷，將相近的缺陷分組，對(duì)內(nèi)外邊緣上的位于同一角度位移的缺陷分組)，一個(gè)缺陷組嚴(yán)重程度分?jǐn)?shù)被計(jì)算出來。這個(gè)缺陷組嚴(yán)重程度分?jǐn)?shù)表現(xiàn)出所有缺陷類型所賦于的全部嚴(yán)重程度分?jǐn)?shù)，并且是通過以下方程計(jì)算的“缺陷組”嚴(yán)重程度分?jǐn)?shù)＝∑RD分?jǐn)?shù)+∑LGD分?jǐn)?shù)+∑DLGD分?jǐn)?shù)+∑SD分?jǐn)?shù)+ΩΩΩΩ∑Disc分?jǐn)?shù)+∑組分?jǐn)?shù)+∑ALGD分?jǐn)?shù)ΩΩΩ其中“缺陷組”嚴(yán)重程度分?jǐn)?shù)＝所有在該組內(nèi)的缺陷象素賦予“缺陷組”的所有分?jǐn)?shù)，Ω＝包括在一個(gè)給定“缺陷組”之中的所有象素的總和當(dāng)上述計(jì)算做完之后，通過一個(gè)可由操作者進(jìn)行定義的拋物線函數(shù)對(duì)每一個(gè)缺陷組進(jìn)行加權(quán)。拋物線函數(shù)對(duì)于較大的缺陷給予一個(gè)相應(yīng)大的嚴(yán)重程度分?jǐn)?shù)。例如，一個(gè)比兩個(gè)較小缺陷大兩倍的缺陷其最終的嚴(yán)重程度大于兩個(gè)較小缺陷之和。
加權(quán)函數(shù)記載在以下方程式中加權(quán)的“缺陷組”嚴(yán)重程度分?jǐn)?shù)＝a＿系數(shù)＊(“缺陷組”嚴(yán)重程度分?jǐn)?shù))+b＿系數(shù)＊(“缺陷組”嚴(yán)重程度分?jǐn)?shù))其中，a＿系數(shù)＝定義拋物線加權(quán)函數(shù)所用的計(jì)算參數(shù)b＿系數(shù)＝定義拋物線加權(quán)函數(shù)所用的計(jì)算參數(shù)，所得的加權(quán)后的分?jǐn)?shù)隨后被換算，以便它落入0到999的范圍。換算系數(shù)是由下列方程求得的換算系數(shù)＝999.0/最大加權(quán)分?jǐn)?shù)其中，最大加權(quán)分?jǐn)?shù)＝a＿系數(shù)＊(最大＿分?jǐn)?shù))2+b＿系數(shù)(最大＿分?jǐn)?shù))其中，最大＿分?jǐn)?shù)＝可由操作者根據(jù)經(jīng)驗(yàn)定義的參數(shù)值缺陷組的分?jǐn)?shù)大于999的部分被舍掉。所有缺陷組分?jǐn)?shù)的總和是一個(gè)給定透鏡的最后得分。如果該分?jǐn)?shù)大于或等于閾值(作為運(yùn)算參數(shù)可得到)則該透鏡被廢棄。否則，透鏡是合格的。
雖然透鏡分?jǐn)?shù)的最終結(jié)果是透鏡通過檢驗(yàn)或通不過檢驗(yàn)，但是所有的中間數(shù)據(jù)、計(jì)算值和分?jǐn)?shù)都是可得到的，以便為考慮透鏡的質(zhì)量和在透鏡上觀察到的特性的類型提供信息。
對(duì)于一個(gè)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來說很清楚，該信息可以作為按透鏡數(shù)的統(tǒng)計(jì)信息隨透鏡給出，或者作為可視輸出在計(jì)算機(jī)監(jiān)視器上給出。
上述算法是在上述設(shè)備上完成的，并且眼用透鏡得以檢驗(yàn)。這些透鏡包含58%的水，是Johnson & Johnson Vision Products AcuvueTM的軟質(zhì)水凝膠隱形眼鏡。在第一次檢驗(yàn)中涉及128只透鏡。
首先，由熟練的生產(chǎn)線透鏡檢查員使用圖象放大系統(tǒng)對(duì)這些置于去離子水中的透鏡進(jìn)行檢驗(yàn)。檢查員把每只透鏡分成合格和不合格，并且對(duì)每個(gè)缺陷辯別出其缺陷種類。
當(dāng)使用本文描述的自動(dòng)檢驗(yàn)系統(tǒng)對(duì)透鏡進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，每個(gè)透鏡被人工放置在檢驗(yàn)包裝盒的中央，以避免出現(xiàn)照明問題。
當(dāng)自動(dòng)檢驗(yàn)系統(tǒng)攝取了全部128個(gè)透鏡的圖象之后，與人檢驗(yàn)員相比發(fā)現(xiàn)有25分的偏差。機(jī)器檢驗(yàn)和人檢驗(yàn)透鏡之間的比較結(jié)果在表Ⅰ中給出。
表Ⅰ機(jī)器/人工檢驗(yàn)匯總1數(shù)量百分比透鏡的總數(shù)128100.0一致10380.4不一致2519.5機(jī)器過于否定:
由于光照75.5人眼不曾發(fā)現(xiàn)53.9機(jī)器過于否定的總數(shù)129.4機(jī)器過于肯定:
由于光照64.7被沖洗掉的缺陷43.1未被機(jī)器發(fā)現(xiàn)的小缺陷32.3機(jī)器過于肯定的總數(shù)1310.1雖然結(jié)果暗示，機(jī)器檢驗(yàn)的不正確率為19.5%，其時(shí)有12例(9.4%)機(jī)器過于嚴(yán)格而且否定了檢驗(yàn)員已通過的透鏡。即機(jī)器拒絕了。還有13例(10.1%)機(jī)器過于肯定，而通過了檢驗(yàn)員已經(jīng)認(rèn)為是壞透鏡的透鏡(即，機(jī)器認(rèn)可了。)在機(jī)器過于肯定的情形，可以看出機(jī)器檢驗(yàn)系統(tǒng)的透鏡光照沒有充分調(diào)節(jié)，但能夠被調(diào)整。在機(jī)器過于否定的情形，可以看出機(jī)器參數(shù)的設(shè)定過于敏感，需要調(diào)整。然而，沒有一個(gè)大缺陷逃脫探測(cè)，而且大多數(shù)漏掉的缺陷的尺寸都是位于邊緣的，小于50微米。沒有一個(gè)半拉透鏡或缺少的透鏡逃脫檢查。
在十二個(gè)機(jī)器過于否定的情形中，由于光照的問題，造成七個(gè)圖象邊緣的薄弱，有五種情形是缺陷真實(shí)存在，但沒有被檢驗(yàn)人員看到，但是被機(jī)器也被第二個(gè)檢驗(yàn)人員看到了。在十三種機(jī)器過于肯定的情形，四個(gè)透鏡不再有缺陷，或者是由于外來的因素將其沖洗掉了。六個(gè)圖象由于照明的問題具有弱的邊緣，三個(gè)透鏡上具有的缺陷太小，以至檢驗(yàn)人員看不見。
因此，在被檢查的128個(gè)透鏡中，大約20%與人工檢驗(yàn)不相符合。在這些錯(cuò)誤中，56%屬于照明引起，36%屬于檢驗(yàn)人員的錯(cuò)誤或者在處理過程中透鏡情況的改變引起，12%是不正確的判斷。這12%相當(dāng)于僅有2.3%的總體不正確判斷。
由于不一致判斷的大多數(shù)是由于照明問題引起，故進(jìn)行了一個(gè)調(diào)查，發(fā)現(xiàn)光源的不均勻，特別是過度光照，導(dǎo)致透鏡邊緣被沖淡缺陷不可見。
導(dǎo)致人和機(jī)器檢驗(yàn)之間不一致結(jié)果的另一原因是透鏡在人工檢驗(yàn)和機(jī)器檢驗(yàn)過程中都沒有被攪動(dòng)，從而水中的顆粒和透鏡上的缺陷之間的區(qū)別不容易很明顯。
通過采用一個(gè)更均勻和漫射的照明光源可以改進(jìn)透鏡的照明。當(dāng)照明改進(jìn)之后，機(jī)器檢驗(yàn)了128個(gè)另外的透鏡。在這個(gè)檢驗(yàn)方案中，
表2機(jī)器/人工檢驗(yàn)匯總2數(shù)量百分比透鏡總數(shù)128100.0正確9876.6不正確3023.4機(jī)器過于否定未聚焦的圖象107.8由于照明53.9透鏡上污物32.3污染的透鏡10.8不連續(xù)性10.8未知的21.6錯(cuò)誤不否定總數(shù)目2217.2不包括未聚焦情況的總數(shù)129.4機(jī)器過于肯定:
由于照明00小缺陷75.5沖洗掉的缺陷10.8錯(cuò)誤肯定的總數(shù)86.3
每個(gè)透鏡有兩個(gè)圖象被機(jī)器攝取，并與檢驗(yàn)人員的檢驗(yàn)報(bào)告進(jìn)行對(duì)比。機(jī)器檢驗(yàn)結(jié)果和人工檢驗(yàn)的結(jié)果在表Ⅱ中給出。
如同可從表2中給出的數(shù)據(jù)是所看到，一個(gè)否定的新種類，“未聚焦的圖象”被發(fā)現(xiàn)。這是由于透鏡不適當(dāng)?shù)胤胖迷谡障鄼C(jī)下，導(dǎo)致其一部分處于焦距之外。作為系統(tǒng)性能的測(cè)試，未聚焦的圖象不是可靠性的指標(biāo)，而是一種操作失誤，那些數(shù)據(jù)點(diǎn)可以適當(dāng)?shù)厝コァ?br> 不考慮錯(cuò)誤放置透鏡引起的焦距問題，檢驗(yàn)人員和機(jī)器不符合的透鏡百分率只有15.6%。這相對(duì)于第一次的128個(gè)透鏡來說是一個(gè)3.9%的提高。
在第三次對(duì)比實(shí)驗(yàn)中，192只透鏡先由人工檢驗(yàn)，然后用機(jī)器檢驗(yàn)再次。其結(jié)果與前面的實(shí)驗(yàn)相似。在總共384個(gè)圖象中，317只，82.6%與人工檢驗(yàn)相一致。作為對(duì)處理算法和所得結(jié)果分?jǐn)?shù)一致性的測(cè)定，機(jī)器攝取的兩個(gè)圖象都被機(jī)器處理，其中有84%的情形，第二次運(yùn)算操作的分?jǐn)?shù)與第一次的相同。
雖然檢驗(yàn)被設(shè)計(jì)成首先用于檢驗(yàn)透鏡的邊緣，但因?yàn)橛糜诙ㄎ煌哥R邊緣的搜索矢量，缺失的透鏡也能夠被發(fā)現(xiàn)。因?yàn)橥哥R邊緣搜索程序進(jìn)行數(shù)次，有孔洞的透鏡能被探測(cè)到，多余的碎片能被發(fā)現(xiàn)，有邊緣裂口的透鏡也能被發(fā)現(xiàn)。
在下面的表3中，給出了第三次檢驗(yàn)的結(jié)果，其中分成了“機(jī)器過于否定”、“機(jī)器過于肯定”和正確的數(shù)目。機(jī)器檢驗(yàn)中僅有8.1%的錯(cuò)誤否定和9.4%的錯(cuò)誤肯定。
前兩個(gè)托盤的結(jié)果比后面四個(gè)的要壞，這是因?yàn)樗邪l(fā)現(xiàn)已經(jīng)有塵埃污染。因此，這不是系統(tǒng)性能的表現(xiàn)。
總之，檢驗(yàn)人員和機(jī)器相符合317次，不符合67次?？紤]到從檢驗(yàn)的觀點(diǎn)來看，一致性和機(jī)器的否定判斷是可以接受的，透鏡處理具有90.6%的精度。
權(quán)利要求
1.一種檢驗(yàn)眼用透鏡的方法，包括用至少一電磁頻率，獲取一幅透鏡的圖象，該圖象分成多個(gè)象素組，每個(gè)象素代表透鏡的一部分；將象素的強(qiáng)度值轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的電信號(hào)；給每個(gè)象素分配一個(gè)位置值和一個(gè)圖象強(qiáng)度值；在象素之間比較位置值和圖象值，以建立象素關(guān)系；從象素關(guān)系識(shí)別對(duì)應(yīng)透鏡特征的象素組；將所說組中的象素關(guān)系與預(yù)先建立的關(guān)系進(jìn)行比較，以確認(rèn)透鏡是否可接受。
2.按照權(quán)利要求1的方法，其中象素之間比較是沿著透鏡邊緣的輪廓這樣一條路徑進(jìn)行的。
3.按照權(quán)利要求1的方法，其中特征的識(shí)別包括采集具有形成象素組特性的象素。
4.按照權(quán)利要求1的方法，其中比較是在包括有透鏡邊緣的象素組之中進(jìn)行的。
5.按照權(quán)利要求1的方法，其中比較是在包括有透鏡內(nèi)部部分的象素組之中進(jìn)行的。
6.按照權(quán)利要求2的方法，其中透鏡邊緣首先被如此定位，即從接近象素組中心的點(diǎn)起動(dòng)延伸到象素組的邊緣，直到發(fā)現(xiàn)一個(gè)具有透鏡邊緣強(qiáng)度值特征的象素。
7.按照權(quán)利要求6的方法，其中靠近具有透鏡邊緣強(qiáng)度值特征象素的其他象素跟隨著具有透鏡邊緣強(qiáng)度值特征的相連象素組的輪廓，以確定該輪廓是否為透鏡的邊緣，
8.按照權(quán)利要求4的方法，其中處理環(huán)被設(shè)置在透鏡邊緣附近，以限制要處理的那些靠近透鏡邊緣的象素?cái)?shù)目。
9.按照權(quán)利要求4的方法，其中包括透鏡邊緣的象素組進(jìn)一步被分成兩個(gè)子象素組，以完成所說的比較，一個(gè)子象素組包括從透鏡內(nèi)部到透鏡邊緣不轉(zhuǎn)移，而另一個(gè)子象素組包括從透鏡外部區(qū)域到透鏡邊緣的轉(zhuǎn)移。
10.按照權(quán)利要求9不方法，其中所說比較是在包括從透鏡內(nèi)部到透鏡邊緣轉(zhuǎn)移的子象素組的象素之間進(jìn)行的。
11.按照權(quán)利要求9的方法，其中所說的比較是在包括從透鏡外部區(qū)域到透鏡邊緣轉(zhuǎn)移的子象素組中的象素之間進(jìn)行的。
12.按照權(quán)利要求9的方法，其中所說的比較是在兩個(gè)子象素組之間進(jìn)行的，一個(gè)子象素組包括從透鏡內(nèi)部到透鏡邊緣的轉(zhuǎn)移，另一個(gè)子象素組包括從透鏡外部區(qū)域到透鏡邊緣不轉(zhuǎn)移。
13.按照權(quán)利要求4的方法，其中所說被比較的關(guān)系比較在形成透鏡邊緣的象素處之間斷的。
14.按照權(quán)利要求4的方法，其中所說的被比較的關(guān)系在形成透鏡邊緣的象素的強(qiáng)度上具有梯度偏差。
15.按照權(quán)利要求4的方法，其中所說的被比較的關(guān)系在形成透鏡邊緣的象素的位置上具有放射狀的偏差。
16.按照權(quán)利要求4的方法，其中所說的被比較的關(guān)系在形成透鏡邊緣的象素的位置方法具有螺旋狀的偏差。
17.一種檢驗(yàn)眼用透鏡的方法，包括至少在一個(gè)電磁頻率上攝取一幅眼用透鏡圖象，所說圖象包括象素，將圖象轉(zhuǎn)移成每個(gè)象素的一組電學(xué)值，在圖象中選擇一個(gè)啟動(dòng)象素作為感興趣的象素，A)確定該感興趣的象素是否具有特定的特征，B)對(duì)于沒有特定特征的感興趣的象素1)沿著橫跨透鏡邊緣的路線，將該感興趣象素改換為另一個(gè)象素，以及2)重復(fù)步驟A)C)對(duì)于具有特定特征的感興趣象素3)將該感興趣象素的電學(xué)值與鄰近象素的電學(xué)值進(jìn)行比較，4)將該感興趣象素改換為對(duì)特定特征具有最佳校正的鄰近象素，5)重復(fù)步驟3)和4)，直到感興趣象素完全代表該特性。6)確定由步驟C)所聚集的象素組是否代表了透鏡的邊緣，D)對(duì)于那些不代表透鏡邊緣的象素組，重復(fù)步驟B)，以及E)對(duì)于那些代表透鏡邊緣的象素組，將象素組之間的關(guān)系與預(yù)定的關(guān)系進(jìn)行比較，以確定透鏡是否可接受。
18.按照權(quán)利要求17的方法，其中電學(xué)值包括位置和圖象強(qiáng)度。
19.按照權(quán)利要求17的方法，其中啟始象素定位地透鏡的中心附近，而橫過透鏡邊緣的路線是從透鏡中心延伸出來的一條射線。
20.按照權(quán)利要求19的方法，在步驟D)中進(jìn)一步包括將不代表透鏡邊緣的象素組與預(yù)定關(guān)系進(jìn)行比較的步驟，以確定該透鏡是否可接受。
21.按照權(quán)利要求18的方法，其中特定的特征在圖象強(qiáng)度方面有變化。
22.按照權(quán)利要求19的方法，其中透鏡的大概中心是如此確定的，即在具有邊緣特征的至少三個(gè)點(diǎn)的組中至少取一個(gè)組。
23.按照權(quán)利要求17的方法，其中電學(xué)值包括位置和圖象強(qiáng)度值。
24.按照權(quán)利要求23的方法，其中特定的特征是圖象強(qiáng)度梯度的絕對(duì)值。
25.一種用于檢驗(yàn)與評(píng)價(jià)眼用透鏡的裝置，包括一個(gè)用于照亮透鏡的光源;一個(gè)攝象機(jī)，用于攝取一幅被光源照射的透鏡的圖象，該攝象機(jī)包括一個(gè)接收器，其中的圖象由許多象素組成。轉(zhuǎn)換裝置，用于將在每個(gè)象素處投在接收器上的光轉(zhuǎn)換成相應(yīng)于投在象素上的光強(qiáng)度的電學(xué)值。存儲(chǔ)裝置，用于將與每個(gè)象素相關(guān)的電學(xué)強(qiáng)度值以及與這象素在接收器場(chǎng)上的位置相關(guān)的值一起存儲(chǔ)到存儲(chǔ)器中。一個(gè)數(shù)字計(jì)算機(jī)，與存儲(chǔ)電學(xué)值和位置值的存儲(chǔ)器聯(lián)接，并能恢復(fù)這些值，該計(jì)算機(jī)包括用于在象素之間比較強(qiáng)度和位置值的指令，以識(shí)別包括一組象素的透鏡的特征，該計(jì)算機(jī)進(jìn)一步還包含有關(guān)反映透鏡是不可接受的特征的指令。
全文摘要
一種眼用透鏡的檢驗(yàn)方法和包括攝像機(jī)的設(shè)備，每個(gè)像素光強(qiáng)和位置轉(zhuǎn)換成電量存于存儲(chǔ)器。計(jì)算機(jī)從接收器視場(chǎng)中心至邊緣進(jìn)行光強(qiáng)和位置比較，直至有強(qiáng)度偏差。評(píng)價(jià)強(qiáng)度變異的像素，獲得透鏡邊緣的輪廓線。建立包圍透鏡邊緣的環(huán)形區(qū)。所有的像素從絕對(duì)光強(qiáng)值變?yōu)樘荻戎?，由兩個(gè)轉(zhuǎn)換邊緣所體現(xiàn)。進(jìn)行特性提取，定位有缺陷的像素、分組。根據(jù)其中缺陷像素的數(shù)量、性質(zhì)打分。據(jù)此對(duì)透鏡加權(quán)打分，判斷合格與否。
文檔編號(hào)G01M11/02GK1092166SQ9311989
公開日1994年9月14日 申請(qǐng)日期1993年12月21日 優(yōu)先權(quán)日1992年12月21日
發(fā)明者J·A·伊貝爾, P·賽斯 申請(qǐng)人:莊臣及莊臣視力產(chǎn)品有限公司