【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光学应力分析，具体为光学玻璃应力检测系统方法。
技术介绍
1、随着科技的不断发展，光学玻璃的应用领域也在不断扩大，对光学玻璃的质量和性能要求越来越高，在光学玻璃的生产加工和使用过程中，其内部的应力分布状态对产品质量和性能具有至关重要的影响，而光学玻璃应力检测系统是一种专门用于检测光学玻璃内部应力分布情况的先进设备，它结合了图像处理、数据分析以及光学原理，能够实时、准确地获取光学玻璃内部的应力信息。
2、然而，目前传统光学玻璃应力检测的方法通常需要复杂的操作过程，需要专业的操作人员，且操作时间较长，不利于实时、快速的检测需求，而且检测精度往往受到环境因素的影响，导致检测结果不稳定，难以准确反映光学玻璃的应力情况，此外，这些方法通常只能提供静态的应力分布信息，无法实时动态地监测应力的变化情况。
3、因此，如何开发一种能够利用先进图像处理和数据分析技术，实现对光学玻璃应力分布实时动态监测的光学玻璃应力检测系统方法，仍然是当前光学玻璃应力检测系统发展亟待解决的问题，所以开发一种能够实时获取并分析应力数据的光学玻璃应力检测系统方法，对于提高产品质量、预防潜在风险以及优化生产过程具有重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有光学玻璃应力检测方法的不足，提出了一种基于实时动态监测与高速图像处理的光学玻璃应力检测系统方法。该方法通过集成高速图像采集、实时图像处理以及数据分析技术，实现了对光学玻璃应力分布的快速、准确、无损检测，为产品质量控制和生产过程优化
2、本专利技术为解决上述技术问题，提供如下技术方案：一种实时监测检测系统，其特征在于，该系统包括以下组成部分：
3、实时图像采集模块：利用设置好的光源对光学玻璃进行照射，启动高速图像采集设备，实时捕获光学玻璃内部的应力分布图像，将捕获到的图像数据实时传输到高速图像处理单元；
4、高速图像处理模块：图像处理单元接收到图像数据后，通过高斯滤波算法进行图像增强处理，提高图像的对比度和清晰度，对增强后的图像进行去噪处理，消除图像中的噪声干扰，进行特征提取，从处理后的图像中提取出应力分布的关键特征；
5、数据分析与预警模块：利用线性映射和移动平均值算法对接收到的应力分布特征数据进行实时分析，计算应力分布的具体数值和变化趋势，将分析结果实时显示给用户，并根据预设的阈值进行判断，当实时监测到的应力数据超过预设的阈值时，系统自动发出警报，提醒用户及时处理潜在问题；
6、生产过程优化模块：根据实时监测的应力数据和预警信息，对生产过程中的参数和条件进行调整，通过机器学习算法不断优化生产参数和条件，提高光学玻璃的质量和稳定性，记录和分析生产过程中的应力数据变化，为后续的工艺改进和质量提升提供参考依据。
7、进一步地，所述实时图像采集模块具体步骤：
8、(1)图像采集：利用设置好的光源对光学玻璃进行照射，启动高速图像采集设备，实时捕获光学玻璃内部的应力分布图像；
9、(2)数据传输：将捕获到的图像数据实时传输到高速图像处理单元。
10、更进一步地，所述高速图像处理模块具体步骤：
11、(1)数据处理：高速图像处理单元接收到图像数据后，进行图像增强处理，提高图像的对比度和清晰度，对增强后的图像进行去噪处理，消除图像中的噪声干扰；
12、(2)特征提取：从处理后的图像中提取出应力分布的关键特征，并传输给数据分析单元。
13、更进一步地，所述数据分析与预警模块具体步骤：
14、(1)数据分析：利用预设的应力分析算法和模型对应力分布数据进行实时分析，计算应力分布的具体数值和变化趋势；
15、(2)结果判断：将分析结果实时显示给用户，并根据预设的阈值对分析结果进行判断；
16、(3)预警提醒：当实时监测到的应力数据超过预设的阈值时，系统自动发出警报，提醒用户及时处理潜在问题。
17、更进一步地，所述生产过程优化模块具体步骤：
18、(1)参数调整：根据实时监测的应力数据和预警信息，对生产过程中的参数和条件进行调整。通过不断优化生产参数和条件，提高光学玻璃的质量和稳定性。
19、(2)过程优化：记录和分析生产过程中的应力数据变化，为后续的工艺改进和质量提升提供参考依据。
20、更进一步地，所述高速图像处理模块通过高斯滤波计算每个像素的加权平均值来减少图像噪声和细节，对图像进行平滑处理，高斯滤波的数学公式可以通过卷积的形式精确的表示，给定一个图像f(x，y)和一个大小为(2k+1)×(2k+1)的高斯核g(x，y)，高斯滤波后的图像g(x，y)在每个像素点(i，j)的值可以通过以下卷积公式计算得出：这里，f(i+m，j+n)是原始图像f(x，y)在位置(i+m，j+n)的像素值，g(m，n)是高斯核在位置(m，n)的权重值。卷积操作涉及将高斯核的中心与图像中的当前像素点(i，j)对齐，然后将核中的每个元素与其覆盖的图像像素值相乘，并将所有乘积相加。在实际应用中，高斯核g(x，y)是通过高斯函数计算得出的，其公式为：其中，(x，y)是相对于高斯核中心的坐标，σ是高斯函数的标准差，它决定了高斯函数的宽度，进而影响到图像的模糊程度。
21、更进一步地，所述数据分析与预警模块通过线性映射和计算移动平均值对应力分布数据进行实时分析，计算应力分布的具体数值和变化趋势，线性映射的公式为stress＝a×feature+b，其中，stress是计算出的应力值，feature是从图像中提取的特征(如像素强度)，a和b是通过实验数据或物理模型确定的系数，通过这种方式，模块可以将图像中的特征信息转化为可度量的应力值，完成应力量化后，数据分析与预警模块进一步利用趋势分析的算法公式来预测应力值的变化趋势，对于简单统计，模块会计算平均值和标准差，使用公式如下：这些统计量有助于了解应力值的整体分布和波动情况。对于时间序列分析，模块可能采用移动平均值算法来平滑数据并预测未来趋势，移动平均的公式如下：通过计算移动平均值，模块可以预测未来一段时间内的应力变化趋势。
22、更进一步地，所述生产过程优化模块通过应用统计分析算法、机器学习算法和优化算法，实现对生产过程的精确调整和优化，以提高光学玻璃的质量和稳定性，统计分析算法主要用于对实时监测的应力数据进行描述性统计和异常检测，均值反映应力数据的平均水平，其计算公式为标准差用来衡量应力数据的离散程度，计算公式为这些统计量可以帮助识别生产过程中的稳定性问题，以及是否存在异常应力值，异常检测的计算公式为当应力值超过预设的阈值时，认为是异常，机器学习算法用于建立预测模型，根据历史数据预测应力值，并根据预测结果调整生产参数，用线性回归方程建立生产参数与应力值之间的线性关系，计算公式为y＝β0+β1x1+β2x2+…+βnxn，预测模型可以根据实时监测的应力数据，预测未来可能的应力值，并据此调整生产参数，优化本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种光学玻璃应力检测系统方法，其特征在于，该系统包括以下组成部分：
2.根据权利要求1所述的光学玻璃应力检测系统方法，其特征在于，所述实时图像采集模块具体步骤：
3.根据权利要求1所述的光学玻璃应力检测系统方法，其特征在于，所述高速图像处理模块具体步骤：
4.根据权利要求1所述的光学玻璃应力检测系统方法，其特征在于，所述数据分析与预警模块具体步骤：
5.根据权利要求1所述的光学玻璃应力检测系统方法，其特征在于，所述生产过程优化模块具体步骤：
6.根据权利要求4所述的光学玻璃应力检测系统方法，其特征在于，所述高速图像处理模块通过高斯滤波计算每个像素的加权平均值来减少图像噪声和细节，对图像进行平滑处理，高斯滤波的数学公式可以通过卷积的形式精确的表示，给定一个图像f(x，y)和一个大小为(2k+1)×(2k+1)的高斯核G(x，y)，高斯滤波后的图像g(x，y)在每个像素点(i，j)的值可以通过卷积公式计算得出：是原始图像，f(x，y)在位置(i+m，j+n)的像素值，G(m，n)是高斯核在位置(m，n)的权重值，卷积操作
7.根据权利要求5所述的光学玻璃应力检测系统方法，其特征在于，所述数据分析与预警模块通过线性映射和计算移动平均值对应力分布数据进行实时分析，计算应力分布的具体数值和变化趋势，线性映射的公式为stress＝a×feature+b，其中，stress是计算出的应力值，feature是从图像中提取的特征(如像素强度)，a和b是通过实验数据或物理模型确定的系数，通过这种方式，模块可以将图像中的特征信息转化为可度量的应力值，完成应力量化后，数据分析与预警模块进一步利用趋势分析的算法公式来预测应力值的变化趋势，对于简单统计，模块会计算平均值和标准差，使用公式为：这些统计量有助于了解应力值的整体分布和波动情况，对于时间序列分析，模块可能采用移动平均值算法来平滑数据并预测未来趋势，移动平均的公式如下：通过计算移动平均值，模块可以预测未来一段时间内的应力变化趋势。
8.根据权利要求5所述的光学玻璃应力检测系统方法，其特征在于，所述生产过程优化模块通过应用统计分析算法、机器学习算法和优化算法，实现对生产过程的精确调整和优化，以提高光学玻璃的质量和稳定性，统计分析算法主要用于对实时监测的应力数据进行描述性统计和异常检测，均值反映应力数据的平均水平，其计算公式为标准差用来衡量应力数据的离散程度，计算公式为这些统计量可以帮助识别生产过程中的稳定性问题，以及是否存在异常应力值，异常检测的计算公式为当应力值超过预设的阈值时，认为是异常，机器学习算法用于建立预测模型，根据历史数据预测应力值，并根据预测结果调整生产参数，用线性回归方程建立生产参数与应力值之间的线性关系，计算公式为y＝β0+β1x1+β2x2+…+βnxn，预测模型可以根据实时监测的应力数据，预测未来可能的应力值，并据此调整生产参数，优化算法用于根据应力数据和预测结果，自动调整生产参数以最小化应力值或应力波动，遗传算法可通过模拟自然选择和遗传机制，在参数空间中搜索最优解，这些优化算法可以根据实时反馈自动调整生产参数，实现生产过程的自动优化。
9.根据权利要求1所述的光学玻璃应力检测系统方法，其特征在于，所述实时图像采集模块还包括光源控制部分，以确保光学玻璃在采集过程中得到均匀且合适的照明。
10.根据权利要求1所述的光学玻璃应力检测的方法，其特征在于，所述该方法具体步骤为：
...【技术特征摘要】
1.一种光学玻璃应力检测系统方法，其特征在于，该系统包括以下组成部分：
2.根据权利要求1所述的光学玻璃应力检测系统方法，其特征在于，所述实时图像采集模块具体步骤：
3.根据权利要求1所述的光学玻璃应力检测系统方法，其特征在于，所述高速图像处理模块具体步骤：
4.根据权利要求1所述的光学玻璃应力检测系统方法，其特征在于，所述数据分析与预警模块具体步骤：
5.根据权利要求1所述的光学玻璃应力检测系统方法，其特征在于，所述生产过程优化模块具体步骤：
6.根据权利要求4所述的光学玻璃应力检测系统方法，其特征在于，所述高速图像处理模块通过高斯滤波计算每个像素的加权平均值来减少图像噪声和细节，对图像进行平滑处理，高斯滤波的数学公式可以通过卷积的形式精确的表示，给定一个图像f(x，y)和一个大小为(2k+1)×(2k+1)的高斯核g(x，y)，高斯滤波后的图像g(x，y)在每个像素点(i，j)的值可以通过卷积公式计算得出：是原始图像，f(x，y)在位置(i+m，j+n)的像素值，g(m，n)是高斯核在位置(m，n)的权重值，卷积操作涉及将高斯核的中心与图像中的当前像素点(i，j)对齐，然后将核中的每个元素与其覆盖的图像像素值相乘，并将所有乘积相加，在实际应用中，高斯核g(x，y)是通过高斯函数计算得出的，其公式为：其中，(x，y)是相对于高斯核中心的坐标，σ是高斯函数的标准差，它决定了高斯函数的宽度，进而影响到图像的模糊程度。
7.根据权利要求5所述的光学玻璃应力检测系统方法，其特征在于，所述数据分析与预警模块通过线性映射和计算移动平均值对应力分布数据进行实时分析，计算应力分布的具体数值和变化趋势，线性映射的公式为stress＝a×feature+b，其中，stress是计算出的应力值，feature是从图像中提取的特征(如像素强度)，a和b是通过实验数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：葛丁鸣，
申请(专利权)人：江苏美伦光电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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