[發明專利]超光滑表面缺陷檢測系統及其畸變校正方法

有效

• 申請號: 201210122901.9
• 申請日: 2012-04-24
• 公開（公告）號: CN102661956A
• 公開（公告）日: 2012-09-12
• 發明（設計）人: 楊甬英;王世通;曹頻;陳曉鈺;卓永模
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G01N21/95
• 分類號: G01N21/95
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 張法高

1.一種超光滑表面缺陷檢測系統，其特征在于包括二維移導裝置(S5)、計算機(S6)、光學顯微成像裝置(S7)、標準板(S8)和標準板的夾持裝置(S9)，光學顯微成像裝置(S7)包括LED環形照明光源(S2)、變倍顯微鏡(S3)、CCD探測器(S4)；CCD探測器(S4)、變倍顯微鏡(S3)、LED環形照明光源(S2)順次連接組成檢測系統的光學顯微成像裝置(S7)，CCD探測器(S4)通過通信線纜與計算機(S6)相連，光學顯微成像裝置(S7)安放在二維移導裝置(S5)上，二維移導裝置(S5)帶動光學顯微成像裝置一起運動；LED環形照明光源(S2)產生奇數束光束經過準直變成平行光，以角度α為27°～33°入射到待檢元件(S1)或標準板(S8)表面，其中一束入射光1，照射到表面缺陷，變成散射光3進入顯微鏡(S3)，在CCD探測器(S4)形成待檢表面的暗場子圖像，傳輸并保存到計算機(S6)中，二維移導裝置(S5)帶動光學顯微成像裝置(S7)相對于待檢元件(S1)，從待檢元件(S1)左上邊緣開始，進行路線為S形的掃描運動，并以子圖像行列坐標位置A₁₁，A₂₁，A₃₁，...，A_M1，A_M2，...，A_MN命名圖像矩陣，完成對整個待檢元件(S1)的全通光口徑圖像采集，相鄰子圖像之間具有1/4～1/6的重疊區域，然后計算機(S6)拼接子圖像，得到大尺寸元件全口徑的疵病圖像。

2.根據權利要求1所述的一種超光滑表面缺陷檢測系統，其特征在于所述的標準板(S8)采用電子束曝光、反應離子束刻蝕的方法在石英玻璃板上制作圖案，標準板分為若干區域，每個區域分別刻有相同的網格陣列，標準板(S8)從側面插入標準板的夾持裝置(S9)，通過螺釘固緊；標準板的夾持裝置(S9)設有通光孔，刻蝕的網格線與表面缺陷等效，網格線誘發入射光散射后進入顯微鏡(S3)，形成標準板的暗場圖像。

3.一種使用權利要求1所述系統的畸變校正方法，其特征在于包括如下步驟：

1)將標準板(S8)和標準板的夾持裝置(S9)放置在系統顯微鏡(S3)的工作距離處，調整標準板所在平面與顯微鏡物面重合，顯微鏡高倍下，使用網格較密的區域；低倍下，使用網格較稀疏的區域，使獲得的標準板畸變圖像有足夠多的網格交點，標準板(S8)經過顯微鏡(S3)在CCD探測器(S4)形成暗場畸變圖像，通過標準板(S8)尺寸大小、顯微鏡(S3)的放大倍率以及CCD(S4)像素大小之間的關系重構標準板不存在畸變時的理想網格圖像；

2)在標準板理想網格圖像上選取m個網格交點，m個網格交點應等間距分布在經過圖像中心的一半對角線上，同時選取m個網格交點在標準板畸變圖像?上的m個對應點，獲得以圖像左上角為原點的像素直角坐標值，將坐標值轉換為以圖像中心為原點的極坐標值；

3)建立一個基于極坐標變換的畸變退化多項式模型，

θ′＝T_θ(θ)＝θ

式(1)的物理意義在于標準板理想圖像上一點的極坐標(ρ，θ)經過畸變退化變換T_ρ，T_θ，變成標準板畸變圖像上的對應點(ρ′，θ′)，n為畸變退化多項式中ρ的最高次項的次數，將式(1)中各次項系數寫成向量形式?

在標準板的理想圖像上取的m個像素，m＞n，將m個像素的極坐標第一項ρ_j，j＝1，2，...，m，及其各次項寫成矩陣形式，矩陣A，

將理想圖像上取的m個點極坐標第一項ρ′_j，j＝1，2，...，m，寫成向量形式?

則，畸變退化多項式(1)中各次項系數?為：

4)對系統檢測時的每一幅子圖像，將子圖像不存在畸變時的理想子圖像上每個像素P的以圖像左上角為原點的直角坐標值(x，y)轉換為以圖像中心為原點的極坐標值(ρ，θ)，代入式(1)，獲得其對應的畸變子圖像像素坐標值(ρ′，θ′)，再將此極坐標值轉換為以圖像左上角為原點的直角坐標值(u，v)，若u，v為整數，則選取畸變子圖像上對應像素P′(u，v)的灰度值作為理想子圖像像素P的灰度值G(P)；若u，v為非整數，則P為亞像素，采用畸變子圖像上與(u，v)最為鄰近的四個像素A(i，j)，B(i+1，j)，C(i，j+1)，D(i+1，j+1)，用四個像素的灰度值進行?雙線性插值后的灰度值作為理想子圖像上像素P′的灰度值G(P′)；

設α＝u-i，β＝v-j

E為線段?上一點，F為線段?上一點，E，F也為亞像素，?平行于?和?首先用第一次線性插值計算出E，F兩處的灰度值G(E)和G(F)

G(E)＝β[G(C)-G(A)]+G(A)??????????(3)

G(F)＝β[G(D)-G(B)]+G(B)

式(3)中G(A)，G(B)，G(C)，G(D)分別代表A，B，C，D四個像素的灰度值，同理，再用第二次線性插值計算出畸變子圖像上像素P′的灰度值G(P′)，即理想子圖像上對應像素P灰度值G(P)；

G(P)＝G(P′)＝α[G(F)-G(E)]+G(E)??(4)?。