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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

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引用本文:侯晶,王洪祥,王储,王景贺,朱本温.光学元件亚表面损伤深度的无损荧光检测方法[J].哈尔滨工业大学学报,2018,50(7):17.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.201707091
HOU Jing,WANG Hongxiang,WANG Chu,WANG Jinghe,ZHU Benwen.Nondestructive fluorescence detection method for subsurface damage depth of optics[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2018,50(7):17.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.201707091
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光学元件亚表面损伤深度的无损荧光检测方法
侯晶1,2,王洪祥1,王储1,王景贺1,朱本温1
(1.哈尔滨工业大学 机电工程学院, 哈尔滨 150001;2.中国工程物理研究院 激光聚变研究中心, 四川 绵阳 621900)
摘要:
为了实现光学元件亚表面损伤的低成本、快速、准确检测,提出一种光学元件亚表面损伤深度无损荧光检测方法.在研磨和抛光加工过程中添加纳米荧光量子点溶液作为标记物,量子点受到激发光辐照后能够产生荧光现象,然后利用激光共聚焦显微镜进行逐层扫描以获取被测样品不同深度处的切片图像,当扫描深度达到某一特定值时,荧光强度开始由强变弱,通过特征点荧光强度的变化最终确定光学元件的亚表面损伤深度.自行开发了亚表面损伤深度无损检测软件,检测软件具有图像阈值处理、亮点自动识别、图像显示和曲线表征等功能,可以实现光学元件亚表面损伤深度的快速无损检测.将无损检测结果与损伤性检测结果进行了对比分析,结果表明两种检测方法相对误差在10%以内,验证了提出的无损荧光检测方法的有效性.
关键词:  光学元件  亚表面损伤  无损检测  图像处理  磁流变抛光
DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.201707091
分类号:TG115.28
文献标识码:A
基金项目:国防基础科研科学挑战专题(JCKY2016212A506-0503); 国家自然科学基金(51475106)
Nondestructive fluorescence detection method for subsurface damage depth of optics
HOU Jing1,2,WANG Hongxiang1,WANG Chu1,WANG Jinghe1,ZHU Benwen1
(1.School of Mechatronics Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China; 2.Research Center of Laser Fusion, China Academy of Engineering Physics, Mianyang 621900, Sichuan, China)
Abstract:
A nondestructive detection method of subsurface damage depth was proposed, in which nano-fluorescent quantum dots were added as marker in grinding and polishing process, and the quantum dots were excited by light and produced fluorescence, then the slice images of the samples at different depths were obtained by laser confocal microscopy. When the scanning depth reached a certain value, the fluorescence intensity became weak and the subsurface damage depth was determined by fluorescence intensity change of the feature points. A nondestructive detection software of subsurface damage depth, which has functions of image threshold processing, bright spot automatic recognition, image display and curve characterization, is developed and it can realize the rapid detection of subsurface damage depth. The results of non-destructive detection and damage detection were compared, and it showed that the relative error between the two detection methods was less than 10%, which verified the effectiveness of the proposed method.
Key words:  optics  subsurface damage  nondestructive detection  image processing  MRF polishing

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