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机器视觉在光纤端面缺陷检测中的应用
传统的光纤端面缺陷检测用的是人工检测方式，这种检测方式效率很低，检测结果的主观性很强。对光纤端面缺陷使用机器视觉检测，能极大地提高检测效率和检测准确性。首先将采集到的图像通过图像处理二值化，接着对纤芯中心进行定位，然后以纤芯中心为圆心对光纤端面进行不同的圆环检测区域划分。由于光纤端面上的缺陷有可能是暗色的或者是亮色的，因此为了区分二者，对每个区域检测时需要做不同的二值处理。如果有任意一个区域的检测不能通过，则这个光纤端面就是不符合要求的。结果显示，利用机器视觉进行光纤端面检测能够快速、地检测出缺陷所在位置及其大小。
作为信息高速公路的载体，以及光纤通信系统的重要组成部分，光纤体现了非常优越的信息传输特性，是构成21世纪信息社会的一个不可或缺要素。在光纤通信中，光纤的活动连接都是通过光纤连接器实现的，光纤端面的洁净程度对连接器的性能有决定性的影响。除了在抛光过程中或者在光纤插拔等在线业务操作过程中产生的光纤端面永久性损伤(如划伤、裂痕)外，由于在平时使用中可能会与不洁净的手、光纤帽边缘、法兰盘金属边缘、脏的光纤端面以及空气中的颗粒接触，光纤端面还会受到各种各样的临时性污染(如污垢、油渍、水或清洗剂的残留)，从而使得其性能受到影响，这不仅会使连接损耗变大、通信性能下降，严重时则纤芯被堵不能传输光，从而导致纤芯被高功率激光烧坏。为了保证光纤通信的稳定与高效，每个光纤的端面必须保证一定程度上的清洁。
传统的光纤端面缺陷检测方法是采用人工检测的方法，这种方法首先将光纤端面的图像采集出来，然后用肉眼观察脏污，再进行人工判定。由于这种方法是检查者肉眼连续观察光纤的端面，容易使人感到视觉疲劳，所以效率比较低。而且每个人的经验和责任心不一样，得到的产品质量也会有相当大的差异。为了提高产品的可靠性和生产效率，本文提出了一种抛弃人工肉眼检测而使用机器视觉进行检测的方法。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行图像处理并加以理解，然后用于光纤端面的缺陷检测。与人工检测相比，机器视觉检测方法提高了检测的准确性，降低了测试成本，增强了测试能力，使得对生产线上操作人员的培训难度降低，而且能获得更多的生产线监测数据信息。
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