摘要：传统光学零件表面缺陷检测方法以缺陷位置信息检测为主,在位置信息融合过程中存在信息遗漏问题,影响最终的检测精准度。因此,设计基于深度学习的光学零件表面缺陷检测方法。首先,提取光学零件表面缺陷特征,分析光学零件透镜中心成像情况,剔除中心误差导致的缺陷,保留光学零件表面缺陷特征。其次,基于深度学习检测光学零件表面缺陷细节尺度,获取零件缺陷的细节信息,并通过深度学习拟合缺陷特征。最后,进行实验分析。实验结果表明,该方法的检测精准度更高,优于对照组。

摘要：激光/电视分光膜实现了光路的"二光合一",简化了光学系统结构,在军用光学系统中得到了广泛应用。采用匹配层和Refinement计算机辅助法设计了激光电视分光膜,并对所设计的膜层进行镀制;最后,对制备的激光电视分光膜进行测试,结果表明膜层各项性能指标符合设计要求。