(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210727335.8 (22)申请日 2022.06.25 (71)申请人 苏州宣雄智能科技有限公司 地址 215300 江苏省苏州市昆山 开发区弘 基财富广场4 号楼10室 (72)发明人 赵巨峰　陈长青　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 5/10(2006.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 7/73(2017.01) G06V 10/28(2022.01) (54)发明名称 结合多对焦法和图像优化的镜头表面缺陷 快速检测方法 (57)摘要 本发明公开了一种结合多对焦法和图像优 化的镜头表 面缺陷快速检测方法。 本发明充分利 用结合光学成像方式的数学推理与分析， 设计结 合多对焦法和图像优化的检测策略， 提出了镜头 表面缺陷的快速检测方案； 结合成像方式， 再结 合后处理综合运算， 获得缺陷检测结果。 本发明 包括如下步骤： (1)多对焦法成像； (2)缺陷锐化 过程实现缺陷粗略图获取； (3)基于图像优化的 镜头表面缺陷快速检测。 为了实现待测镜头缺陷 快速检测， 本发明结合光学多对焦法成像， 再结 合图像分析优化运算， 获得镜头表 面缺陷检测结 果。 本发明只需结合常见的视觉检测系统， 控制 多次对焦成像， 即可实时运算得到相应的检测结 果。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115100146 A 2022.09.23 CN 115100146 A 1.一种结合多对焦法和图像优化的镜头表面缺陷快速检测方法， 其特征在于， 包括如 下步骤： (1)多对焦法成像 成像系统对焦 在位置1、 2时， 成像获取图Y1， Y2与对应的单位脉冲响应k1， k2 (2)缺陷锐化过程实现缺陷粗略图获取 缺陷粗略图Quexian 通过构造缺陷锐化过程与运 算获取 (3)基于图像优化的镜 头表面缺陷快速检测 基于缺陷粗略图Quexian， 基于优化方程求解表面缺陷图W， 实现镜头表面缺陷快速检 测。 2.如权利要求1所述的一种结合多对焦法和图像优化的镜头表面缺陷快速检测方法， 其特征在于， 步骤(1)中所述的多对焦法成像， 具体方案如下： 成像系统面向对焦位置1时， 对焦于待测镜头平面之前距离为L1处得图Y1， k1； 成像系统 面向对焦位置2， 对焦于待测镜头平面之后距离为L2处得图Y2， k2； k1， k2是基于离焦模型获取 的单位脉冲响应， 离焦模型中使用参数为 L1与L2； 该方案的设计策略， 是基于整个发明的连贯实施而设计的。 3.如权利要求1所述的一种结合多对焦法和图像优化的镜头表面缺陷快速检测方法， 其特征在于， 步骤(2)中所述的缺陷粗略图Quexian通过构造缺陷锐化过程与运算获取， 具 体方法方案如下： 构造了缺陷区域锐化过程， 此处k即整个系统的单位脉冲响应， 对于光学成像主要由镜头决定， 它也是一个矩阵， 即为卷积； (h,v)是表示宽度方向和高度方向的梯度值的参考变量， G(h,v)＝#{pixel|| hpixel|+|vpixel|≠0}， 即统计X图中使得图像宽度方向和高度方向的梯度和|hpixel|+|vpixel| 不为零的像素值数量。 这里λ,a是常数； D1与D2为图像宽度方向和高度方向的梯度算子， pixel表示图像中任意像素， kΘ是k的伴随矩阵(两者差π 的相位),F和F‑1是快速福利叶变换 和反变换算子,F( ·)*表示变换后的复共 轭。 || ||默认为2阶范 数 推导获得了求 解公式： 于是， 针对Y1， k1， 求解获得X1； 针对Y2， k2， 求解获得X2 缺陷粗略图Qu exian可以通过如下公式获取： Qu exian＝|| X1‑X2||， || ||跟上面一样为 2阶范数。 4.如权利要求1所述的一种结合多对焦法和图像优化的镜头表面缺陷快速检测方法，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115100146 A 2其特征在于， 步骤(3)中所述的基于缺陷粗略图Quexian， 基于优化方程求解表面缺陷图W， 具体方法方案如下： 基于图像Quexian， 基于下述方程 求解表面缺陷图W， 对于任意像素(i,j)： Dis(Quexian(i,j),Plevel)＝|Quexian(i,j) ‑Plevel| Plevel是像素值， 对于位深度为bitdepth的图Quexian， Plevel∈[0,2bitdepth‑1],通过 灰度图位深度为8； Num是图Quexian的像素总数。 NPlevel代表图Quexian中含有像素值＝ Plevel的数量。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115100146 A 3