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CN118882520A - 一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置及方法 - Google Patents

一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置及方法 Download PDF

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CN118882520A CN202411356826.1A CN202411356826A CN118882520A CN 118882520 A CN118882520 A CN 118882520A CN 202411356826 A CN202411356826 A CN 202411356826A CN 118882520 A CN118882520 A CN 118882520A
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Abstract

本发明涉及一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置及方法，属于光学元件表面缺陷三维检测领域，装置包括移动平台、3D线光谱共焦传感器、定标头、工业相机、远心镜头、环形光源、点光源和相机轴微调装置等；方法包括步骤：待测元件定位与对焦；3D线光谱共焦传感器扫描获取缺陷位置，获取缺陷三维信息；切换至二维缺陷检测模块，获取表面缺陷二维信息；将二维信息与三维信息进行综合分析，获取待测元件表面上各缺陷的三维检测结果。本发明通过移动平台搭载两种缺陷检测模块，实现了对大口径曲面光学元件表面缺陷的快速定位与高精度三维检测。

Description

一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置及方法
技术领域
本发明涉及光学元件表面缺陷三维检测领域，具体涉及一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置及方法。
背景技术
随着先进光学技术的不断发展，大口径曲面光学元件逐渐应用于天文、空间光学等领域。但大口径曲面光学元件在制造和运输过程中产生的表面缺陷会降低光束质量，影响系统的正常工作，因此对其表面进行高精度三维缺陷检测具有重要意义。
目前，针对曲面光学元件表面缺陷的三维检测多采用扫描探针式表面轮廓仪、白光干涉仪、结构光检测法和三维点云测量技术。其中，扫描探针式表面轮廓仪为接触式检测，易对元件造成二次损伤。白光干涉仪用于曲面缺陷检测时，需对其角度进行调节，操作较为繁琐。结构光三维检测虽灵敏度较高，但计算复杂。非接触式三维点云测量技术具有精度高、检测范围较大的优势，获取的点云数据中包含大量细节信息，检测元件形貌的同时，可获取缺陷长度、宽度和深度信息，因此该方法逐渐应用于光学元件的缺陷检测中。公开号：CN 110404816A，名称为一种基于机械臂的3D曲面玻璃缺陷检测装置及方法的申请中，公开了通过机械臂吸附和移动曲面玻璃，利用两台线扫描相机获取不同光源下的元件表面图像进而对缺陷进行检测。公开号：CN117619759A，发明名称为一种工业装配物件视觉检测系统及方法的申请中，公开了通过机械臂抓取物体，采用多个工业相机进行多角度图像组合采集的方式，对元件外观缺陷进行判断和识别。在以上元件的三维缺陷检测中，多采用机械臂控制元件移动、成像系统固定的形式，但多用于小口径曲面光学元件缺陷检测，且难以保证可对光学元件进行全方位扫描，为高精度检测大口径曲面光学表面缺陷并获取缺陷的三维信息，还需进一步改进。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有缺陷三维检测技术的不足，而提供了一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置及方法。该装置通过移动平台搭载3D线光谱共焦传感器和相机镜头模块，在3D线光谱共焦传感器获取的点云数据基础上，获取缺陷的深度和缺陷位置信息。根据缺陷位置信息，切换至相机镜头的成像模块，获取缺陷的二维信息。两方式结合来完成曲面光学元件表面缺陷的三维高精度检测。
为实现上述目的，采用技术方案如下：一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置，所述装置包括移动平台、3D线光谱共焦传感器、工业相机、远心镜头、环形光源、点光源、相机轴微调装置；其中，3D线光谱共焦传感器构成三维点云检测模块；工业相机、远心镜头、环形光源、点光源、相机轴微调装置构成二维缺陷检测模块；二维缺陷检测模块紧靠于三维点云检测模块前端；三维点云检测模块和二维缺陷检测模块搭载至移动平台；工业相机位于二维缺陷检测模块的最上端，实现图像采集功能；远心镜头安装于工业相机正下端，实现清晰成像；环形光源安装于远心镜头下端，实现暗场照明；点光源安装于远心镜头侧面的开孔处，实现明场照明；相机轴微调装置位于3D线光谱共焦传感器和远心镜头的中间，控制二维缺陷检测模块进行上下微调，实现图像对焦；三维点云检测模块用于获取大口径曲面光学元件全表面的点云数据；二维缺陷检测模块用于获取大口径曲面光学元件的二维缺陷信息。
本发明还提出一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测方法，包括以下步骤：
步骤S1：待测元件定位与对焦；包括：将待测元件放置于样品放置平台上，利用3D线光谱共焦传感器下端的定标头获取待测元件不同位置处的空间坐标，完成待测元件的定位；下移3D线光谱共焦传感器至光斑清晰位置，完成对焦；
步骤S2：3D线光谱共焦传感器扫描获取缺陷位置，获取缺陷三维信息；包括：根据待测元件的曲率半径、口径和空间位置，确定3D线光谱共焦传感器的扫描路径和移动平台的移动速度，按照既定路径扫描待测元件，保存获取的点云数据，对点云数据分析计算后确定缺陷位置及三维信息；
步骤S3：切换至二维缺陷检测模块，获取缺陷二维信息；包括：针对某一已确定位置的缺陷，结合根据二维缺陷检测模块和三维点云检测模块之间的偏移量，将二维缺陷检测模块移动至缺陷处，对焦清晰后并获取缺陷的明场或暗场图像；若缺陷处于多个视场内，根据缺陷位置自定义扫描路径，完成整个缺陷的明场或暗场图像的拼接以及图像处理后，获取缺陷的二维信息；
步骤S4：将二维信息与三维信息进行综合分析，获取待测元件表面上各缺陷的三维检测结果。
本发明与现有技术相比，具有以下有益效果：
本发明通过3D线光谱共焦传感器模块和相机镜头二维检测模块，分别获取三维点云数据和二维的机器视觉图像，实现对曲面光学元件表面缺陷的高精度三维检测与量化评价。
本发明根据三维点云数据获取的缺陷位置，可自定义规划二维缺陷检测模块的扫描路径，实现快速精确检测。
本发明中的3D线光谱共焦传感器模块和二维检测模块可通过快速换切装置安装至多种大型移动平台，如机械臂、龙门架等，可用于检测口径为1-2m的大口径曲面元件。
本发明中的3D线光谱共焦传感器模块和二维检测模块均可单独使用，用于曲面光学元件表面缺陷的在位检测和离线检测。
附图说明
图1是本发明提出的移动平台为机械臂的装置示意图。
图2是本发明提出的移动平台为龙门架的装置示意图。
图3是本发明提出的方法流程图。
图4是实施例中光学元件表面上某缺陷对应的点云图。
图5是实施例中点云图处理后提取到的缺陷。
图6是实施例中同一缺陷在环形光源下获取的暗场散射图像。
图7是多张暗场散射图像拼接成的完整划痕图。
图8是暗场下划痕对应的最小外接矩形。
图9是实施例中同一缺陷在点光源下获取的明场散射图像。
图10是多张明场散射图像拼接成的完整划痕图。
图11是明场下划痕对应的最小外接矩形。
附图标号说明：
1.移动平台；2.3D线光谱共焦传感器；3.相机轴微调装置；4.工业相机；5.远心镜头；6.点光源；7.传感器探头；8.环形光源；9.定标头；10.待测元件；11.样品放置平台。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的说明，同时需要说明的是本发明保护的范围并不仅仅局限于实施例表述的范围。
本发明提出的一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置，如图1、图2所示。该装置包括移动平台1、3D线光谱共焦传感器2、相机轴微调装置3、工业相机4、高分辨率的远心镜头5、点光源6、传感器探头7、环形光源8、定标头9、待测元件10、样品放置平台11。图1中，移动平台1采用机械臂；图2中，移动平台1采用龙门架。3D线光谱共焦传感器2为三维点云检测模块的主要组成部分，工业相机4、远心镜头5、环形光源8、点光源6、相机轴微调装置3为二维缺陷检测模块的组成部分；其中，二维缺陷检测模块紧靠于三维点云检测模块前端。传感器探头7位于3D线光谱共焦传感器2的正下方，传感器探头7用于发出线光和接收经待测元件10反射后的线光；定标头9安装于3D线光谱共焦传感器2的下方，且位于传感器探头7和二维缺陷检测模块中间，通过定标头9确定待测元件10边界上的三个点的位置坐标，进而确定待测元件10的空间位置；工业相机4位于二维缺陷检测模块的最上端，实现图像采集功能；远心镜头5安装于工业相机4正下端，实现清晰成像；环形光源8安装于远心镜头5下端，实现暗场照明；点光源6安装于远心镜头侧面的开孔处，实现明场照明；相机轴微调装置3位于3D线光谱共焦传感器2和远心镜头5的中间，可控制二维缺陷检测模块进行上下微调，实现图像对焦。
移动平台1带动3D线光谱共焦传感器2按照既定路径对大口径曲面光学元件进行扫描，获取元件全表面的点云数据。
二维缺陷检测模块可选择点光源6或者环形光源8照明，即一组设备可实现明场和暗场两种成像方式。点光源6由镜头开孔折射后实现明场照明，获取亮背景暗缺陷的机器视觉图像；环形光源8位于镜头下方来实现暗场照明，获取暗背景亮缺陷的机器视觉图像。两图像结合分析，可获取更加准确的缺陷的二维信息。
二维缺陷检测模块可通过粗调和微调结合的方式，获取清晰的缺陷图像。粗调，即控制移动平台移动1至画面中缺陷出现。微调，即通过相机轴微调装置3控制该模块移动，使得缺陷图像清晰。
本发明提出的一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测方法，其采用上述一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置，其实现流程如图3所示。具体包括以下步骤：
步骤S1，待测元件定位与对焦；具体为：待测元件10置于样品放置平台11上，移动平台1搭载3D线光谱共焦传感器2，利用定标头9进行定位。下移3D线光谱共焦传感器2至光斑清晰位置完成对焦。
步骤S2，3D线光谱共焦传感器2扫描获取缺陷位置，获取缺陷三维信息；具体为：根据待测元件位置、口径和曲率半径确定3D线光谱共焦传感器2扫描路径。对扫描后的获取的点云数据进行处理后确定各缺陷的位置和缺陷的深度信息。其中，点云数据处理方法步骤为：
步骤S2.1利用点云数据拟合平面；包括：使用RANSAC算法进行平面拟合，平面拟合公式和方程系数求解公式如下：
（1）
其中，A、B、C、D为平面方程的系数，为点云数据中的任意三个点的坐标，为点云数据中点的坐标。
步骤S2.2确定缺陷位置；包括：计算每个点到拟合平面的距离。若该距离大于设定的距离阈值T1，则认为该点为缺陷点，进而确定缺陷上各点位置；
（2）
其中，i为点云数据集中的第i个点，为该点坐标，为该点到拟合平面的距离。
步骤S2.3点云类聚；包括：采用欧式聚类法对不同缺陷进行区分。计算一个缺陷点与周围k个邻近点的欧氏距离。若欧式距离小于欧式距离阈值T2，则将邻近点放入该缺陷的类聚集合中；
（3）
其中，q为缺陷点与某一邻近点的欧氏距离，为缺陷点的位置坐标，为某一个邻近点的位置坐标。
步骤S2.4获取缺陷三维信息；包括：对同一个类聚集合，确定类内缺陷点在各个方向上坐标的最大值和最小值的差值来确定缺陷的深度、长度和宽度等信息。
步骤S3，切换至二维缺陷检测模块，获取表面缺陷二维信息；具体为：根据元件表面缺陷的位置，切换至由工业相机4和高分辨率的远心镜头5的组成的二维缺陷检测模块，选择点光源6或者环形光源8照明，并利用相机轴微调装置3进行对焦，获取明场或者暗场缺陷图像。对获取的多张明场图像或者暗场图像采用SIFT拼接算法进行拼接，并对拼接的明场或者暗场缺陷图像进行图像处理；具体包括以下步骤：
步骤S3.1构建高斯尺度空间；包括：将图像与不同尺度系数的高斯核进行卷积：
（4）
其中，为某一尺度的高斯尺度空间函数，为高斯函数，σ为高斯尺度系数，为待拼接缺陷图像在坐标处的灰度值。
步骤S3.2构建差分高斯尺度空间；包括：对相邻高斯函数进行相减后再卷积：
（5）
其中，为尺度可变的高斯函数，为高斯差分尺度空间函数，k为相邻层数间的比例因子。
步骤S3.3确定特征点的主方向；包括：若高斯差分金字塔中某一采样点为其3×3×3的邻域内的极值点，则该极值点为特征点。计算以特征点为中心的3σ邻域范围内的梯度幅值和梯度方向。利用直方图统计邻域内像素的梯度分布，梯度幅值最大的方向即特征点的主方向；
（6）
其中，为位于坐标处特征点的梯度幅值，为位于坐标处特征点的梯度方向。为位于坐标处的点的高斯尺度空间值，为位于坐标处的点的高斯尺度空间值，为位于坐标处的点的高斯尺度空间值，为位于坐标处的点的高斯尺度空间值。
步骤S3.4生成特征点描述符；包括：以特征点为中心，计算在4×4个区域内8个方向的梯度信息，获得128维的特征点描述符。
步骤S3.5特征点匹配与图像拼接；包括：计算不同图像上所有特征点描述符之间的距离，距离小于距离阈值T3的特征点对则为匹配点对。根据各匹配点对的空间位置计算图像的变换矩阵，完成图像的拼接。
步骤S3.6对拼接后的图像滤波；包括：使用高斯滤波对拼接图像进行平滑去噪，高斯滤波器函数如下：
（7）
其中，G(x,y) 为高斯滤波函数， 为位置坐标。
步骤S3.6背景不均匀校正；包括：为避免不均匀光照的影响，对于滤波后的暗场图像进行顶帽变换处理：
（8）
其中，I1为校正光照后的暗场拼接图像，f1为校正前的暗场拼接图像，b为结构元素，表示形态学处理中的开操作。
对于滤波后的明场拼接图像进行底帽变换处理：
（9）
其中，I2为校正光照后的明场拼接图像，f2为校正前的明场拼接图像，b为结构元素，•表示形态学处理中的闭操作。
步骤S3.7图像二值化；
使用最大类间方差法分别确定校正光照后的暗场或者明场拼接图像的二值化阈值T4。将图像中灰度值大于二值化阈值T4的像素点灰度值设为1，灰度值小于二值化阈值T4的像素点灰度值设为0。
步骤S3.8获取缺陷二维信息；
分别使用八连通域对暗场拼接图像和明场拼接图像进行处理，处于同一连通域的像素点构成一个缺陷。使用最小外接矩形框选缺陷，最小外接矩形的长为缺陷的长度，最小外接矩形的宽为缺陷的宽度。
步骤S4，综合分析，获取缺陷三维检测结果；具体为：将点云数据处理结果获取的深度作为缺陷深度。由于明场暗场下采取的图像处理方法略有不同，存在一定偏差，因此选择两者长度和宽度的平均值作为划痕的长和宽。
具体实施例
首先，将两缺陷检测模块固定于移动平台上，并将待测元件10置于样品放置平台11上。
检测开始，根据待测元件10的位置、口径和曲率半径规划扫描路径并完成扫描，获取点云数据。其中，某缺陷处的点云图如图4所示。对点云图进行平面拟合、聚类后可提取缺陷信息，如图5所示，即缺陷长度8.228mm、宽度为0.148mm、最大深度为10.900um。
根据元件表面缺陷的位置，使用工业相机4和高倍率的远心镜头5的组成的二维缺陷检测模块进行检测，对获取的散射图像进行拼接、滤波、背景校正、二值化和连通域确定后，获取缺陷的二维信息。获取使用环形光源时获取的暗场缺陷图像，如图6所示；获取拼接后的暗场散射图像，如图7所示；获取暗场下划痕对应的最小外接矩形图像，如图8所示；获取使用点光源时获取的明场缺陷图像，如图9所示；获取拼接后的明场散射图像，如图10所示；获取明场下划痕对应的最小外接矩形图像，如图11所示。针对该实施例，暗场下获取的划痕长度8.280mm，宽度为0.197mm，明场下获取的划痕长度为8.295mm，宽度为0.197mm。由于明场暗场下采取的处理方法不同，存在一定偏差，因此选择两者平均值作为划痕的长和宽，即划痕长度为8.288mm，宽度为0.197mm。
最后，将获取的样品二维缺陷信息与三维缺陷信息综合分析。二维数据处理过程中，使用最小外接矩形求取缺陷的宽度，会存在宽度被扩大的情况，因此缺陷的宽度和深度可由三维点云数据处理后得到，长度可由二维图像处理后得到。即实施例中的划痕缺陷长度为8.288mm，宽度为0.148mm，最大深度为10.900um。由此，实现了一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置及方法。
以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上做出的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims (12)

1.一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置，其特征在于，所述装置包括移动平台、3D线光谱共焦传感器、工业相机、远心镜头、环形光源、点光源、相机轴微调装置；其中，3D线光谱共焦传感器构成三维点云检测模块；工业相机、远心镜头、环形光源、点光源、相机轴微调装置构成二维缺陷检测模块；二维缺陷检测模块紧靠于三维点云检测模块前端；三维点云检测模块和二维缺陷检测模块搭载至移动平台；工业相机位于二维缺陷检测模块的最上端，实现图像采集功能；远心镜头安装于工业相机正下端，实现清晰成像；环形光源安装于远心镜头下端，实现暗场照明；点光源安装于远心镜头侧面的开孔处，实现明场照明；相机轴微调装置位于3D线光谱共焦传感器和远心镜头的中间，控制二维缺陷检测模块进行上下微调，实现图像对焦；三维点云检测模块用于获取大口径曲面光学元件全表面的点云数据；二维缺陷检测模块用于获取大口径曲面光学元件的二维缺陷信息。
2.根据权利要求1所述的一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置，其特征在于，移动平台为机械臂或龙门架。
3.根据权利要求1所述的一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置，其特征在于，移动平台带动3D线光谱共焦传感器按照既定路径对大口径曲面光学元件进行扫描，获取大口径曲面光学元件全表面的点云数据。
4.根据权利要求1所述的一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置，其特征在于，二维缺陷检测模块中，点光源或者环形光源实现明场和暗场两种成像方式；点光源由远心镜头开孔折射后实现明场照明，获取亮背景暗缺陷的明场图像；环形光源位于远心镜头下方来实现暗场照明，获取暗背景亮缺陷的暗场图像；两图像结合分析，获取二维缺陷信息。
5.根据权利要求1所述的一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置，其特征在于，还包括样品放置平台，用于放置大口径曲面光学元件。
6.根据权利要求1所述的一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置，其特征在于，二维缺陷检测模块通过粗调和微调结合的方式获取缺陷图像；粗调具体为：控制移动平台移动至画面中缺陷出现；微调具体为：通过相机轴微调装置控制二维缺陷检测模块移动，使得缺陷图像清晰。
7.根据权利要求1所述的一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置，其特征在于，还包括传感器探头，传感器探头位于3D线光谱共焦传感器的正下方，传感器探头用于发出线光和接收经大口径曲面光学元件反射后的光。
8.根据权利要求1所述的一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测装置，其特征在于，还包括定标头，定标头安装于3D线光谱共焦传感器的下方，且位于传感器探头和二维缺陷检测模块中间，通过定标头确定待测元件大口径曲面光学元件边界上的三个点的位置坐标，进而确定大口径曲面光学元件的空间位置。
9.一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测方法，其特征在于，所述方法包括步骤如下：
步骤S1：待测元件定位与对焦；包括：将待测元件放置于样品放置平台上，利用3D线光谱共焦传感器下端的定标头获取待测元件不同位置处的空间坐标，完成待测元件的定位；下移3D线光谱共焦传感器至光斑清晰位置，完成对焦；
步骤S2：3D线光谱共焦传感器扫描获取缺陷位置，获取缺陷三维信息；包括：根据待测元件的曲率半径、口径和空间位置，确定3D线光谱共焦传感器的扫描路径和移动平台的移动速度，按照既定路径扫描待测元件，保存获取的点云数据，对点云数据分析计算后确定缺陷位置及三维信息；
步骤S3：切换至二维缺陷检测模块，获取缺陷二维信息；包括：针对某一已确定位置的缺陷，结合根据二维缺陷检测模块和三维点云检测模块之间的偏移量，将二维缺陷检测模块移动至缺陷处，对焦清晰后并获取缺陷的明场或暗场图像；若缺陷处于多个视场内，根据缺陷位置自定义扫描路径，完成整个缺陷的明场或暗场图像的拼接以及图像处理后，获取缺陷的二维信息；
步骤S4：将二维信息与三维信息进行综合分析，获取待测元件表面上各缺陷的三维检测结果。
10.根据权利要求9所述的一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测方法，其特征在于，步骤S2中，点云数据分析计算的具体步骤如下：
步骤S2.1：利用点云数据拟合平面；包括：
进行平面拟合，平面拟合公式和平面方程系数求解公式如下：
（1）
其中，A、B、C、D为平面方程的系数，为点云数据中的任意三个点的坐标； 为点云数据中点的坐标；
步骤S2.2：确定缺陷位置；包括：计算每个点到拟合平面的距离；若该距离大于设定的距离阈值T1，则认为该点为缺陷上的点，进而确定缺陷上各点的位置；
（2）
其中，i为点云数据集中的第i个点，为该点坐标，为该点到拟合平面的距离；
步骤S2.3：点云类聚；包括：采用欧式聚类法对不同缺陷进行区分；具体为：计算缺陷上的一个点与周围k个邻近点的欧氏距离，若欧式距离小于欧式距离阈值T2，则将邻近点放入该缺陷的类聚集合中；
（3）
其中，q为缺陷上的点与某一邻近点的欧氏距离，为缺陷上的点的位置坐标，为某一个邻近点的位置坐标；
步骤S2.4：获取缺陷上的点的三维信息；包括：对同一个类聚集合，确定类内缺陷上的点在各个方向上坐标的最大值和最小值的差值来确定缺陷的深度、长度和宽度信息。
11.根据权利要求9所述的一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测方法，其特征在于，步骤S3中，缺陷的明场或暗场图像拼接以及图像处理的具体步骤如下：
步骤S3.1：构建高斯尺度空间；包括：将图像与不同尺度系数的高斯核进行卷积：
（4）
其中，为某一尺度的高斯尺度空间函数，为高斯函数，σ为高斯尺度系数，为待拼接缺陷图像在坐标处的灰度值；
步骤S3.2：构建差分高斯尺度空间；包括：对相邻高斯函数进行相减后再卷积：
（5）
其中，为尺度可变的高斯函数，为高斯差分尺度空间函数，k为相邻层数间的比例因子；
步骤S3.3：确定特征点的主方向；包括：若高斯差分金字塔中某一采样点为其邻域内的极值点，则该极值点为特征点，计算以特征点为中心的3σ邻域范围内的梯度幅值和梯度方向，利用直方图统计邻域内像素的梯度分布，梯度幅值最大的方向即特征点的主方向；
（6）
其中，为位于坐标处特征点的梯度幅值，为位于坐标处特征点的梯度方向，为位于坐标处的点的高斯尺度空间值，为位于坐标处的点的高斯尺度空间值，为位于坐标处的点的高斯尺度空间值，为位于坐标处的点的高斯尺度空间值；
步骤S3.4：生成特征点描述符；包括：以特征点为中心，计算在多个区域内多个方向的梯度信息，获得多维的特征点描述符；
步骤S3.5：特征点匹配与图像拼接；包括：计算不同图像上所有特征点描述符之间的距离，距离小于距离阈值T3的特征点对则为匹配点对，根据各匹配点对的空间位置计算图像的变换矩阵，完成图像的拼接得到暗场拼接图像或明场拼接图像；
步骤S3.6：对暗场拼接图像或明场拼接图像进行滤波处理；包括：使用高斯滤波器对图像进行平滑去噪，高斯滤波器函数如下：
（7）
其中，G(x,y) 为高斯滤波函数， (x,y)为位置坐标；
步骤S3.7：背景不均匀校正；包括：对滤波后的暗场拼接图像进行顶帽变换处理：
（8）
其中，I1为校正光照后的暗场拼接图像，f1为校正前的暗场拼接图像，b为结构元素，表示形态学处理中的开操作；
对于滤波后的明场拼接图像进行底帽变换处理：
（9）
其中，I2为校正光照后的明场拼接图像，f2为校正前的明场拼接图像，b为结构元素，•表示形态学处理中的闭操作；
步骤S3.8：图像二值化；包括：使用最大类间方差法分别确定校正光照后的暗场拼接图像或者明场拼接图像的二值化阈值T4，将图像中灰度值大于二值化阈值T4的像素点灰度值设为1，灰度值小于阈值二值化阈值T4的像素点灰度值设为0；
步骤S3.9：获取缺陷二维信息；包括：分别使用八连通域对二值化后的暗场拼接图像和明场拼接图像进行处理，处于同一连通域的像素点构成一个缺陷，使用最小外接矩形框选缺陷，最小外接矩形的长为缺陷的长度，最小外接矩形的宽为缺陷的宽度。
12.根据权利要求9所述的一种大口径曲面光学元件表面缺陷三维检测方法，其特征在于，待测元件为大口径曲面光学元件。
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