Алгоритмы автоматизации обработки результатов измерений при определении порога лазерно-индуцированного разрушения

Ахмадуллин Р.М., Беликов А.В., Гагарский С.В., Сергеев А.Н.

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Ахмадуллин Р.М., Беликов А.В., Гагарский С.В., Сергеев А.Н. Алгоритмы автоматизации обработки результатов измерений при определении порога лазерно-индуцированного разрушения // Оптический журнал. 2020. Т. 87. № 3. С. 66–74. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2020-87-03-66-74

Akhmadullin R.M., Belikov A.V., Gagarskiy S.V., Sergeev A.N. Algorithms for automating the processing of measurement results when determining the threshold of laser-induced destruction [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2020. V. 87. № 3. P. 66–74. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2020-87-03-66-74

Ссылка на англоязычную версию:

R. M. Akhmadullin, A. V. Belikov, S. V. Gagarskiy, and A. N. Sergeev, "Algorithms for automating the processing of measurement results when determining the threshold of laser-induced destruction," Journal of Optical Technology. 87(3), 182-188 (2020). https://doi.org/10.1364/JOT.87.000182

Аннотация:

Исследованы и сопоставлены между собой три алгоритма анализа изображения оптического материала при определении порога его лазерно-индуцированного разрушения. Первый алгоритм основан на принципе интегрального представления изображения, он позволяет сравнивать суммарную яркость изображения, включающего в себя область лазерного разрушения и яркость фоновой области, не подвергшейся разрушению. Второй основан на детекторе границ Канни с последующим расчетом длины контура разрушения и включает в себя несколько этапов работы с изображением для увеличения его контраста и резкости в области с разрушением по отношению к фону. Третий алгоритм основан на расчете размерности Минковского для выделенного контура разрушения.

Ключевые слова:

порог лазерно-индуцированного разрушения, анализ изображений, автоматизация процесса, интегральное представление изображения, детектор границ Канни, размерность Минковского

Коды OCIS: 140.3440, 100.2960, 120.1880

Список источников:

1. Riede W., Allenspacher P. Laser damage test bench for space optics // Proc. ICSO. 2004. 2017. V. 10568. P. 486–491.
2. Ristau D., Balasa I., Jensen L. Standardization in optics characterization // Laser-Induced Damage in Optical Materials 2018: 50th Anniversary Conf. 2018. V. 10805. P. 30–43.
3. Neufeld O., Cohen O. Optical chirality in nonlinear optics: Application to high harmonic generation // Phys. Rev. Lett. 2018. V. 120. № 1–3. P. 133206.
4. Divliansky I., Kompan F., Hale E., et al. Wavefront shaping optical elements recorded in photo-thermo-refractive glass // Appl. Opt. 2019. V. 58. № 13. P. D61–D67.
5. Divliansky I., Kompan F., Hale E., et al. High power laser mode conversion with volume phase elements recorded in PTR glass // Proc. SPIE. 2019. V. 10904.
6. Stratan A., Zorilaet A., Rusenal L., et al. Automated test station for laser-induced damage threshold measurements according to ISO 21254-1,2,3,4 standards // Proc. SPIE. 2012. V. 8530. P. 85301Y.
7. Aeronautics N. Laser-induced damage threshold and certification procedures for optical materials // NASA Reference Publication 1395. 1997. P. 1–7.
8. Митин А.О., Орешков В.И. Разработка и анализ методов исследования лучевой прочности оптических покрытий // Вестник РГРТУ. 2016. Т. 55. С. 172–177.
9. Ding L., Goshtasby A. On the Canny edge detector // Pattern Recognit. 2001. V. 34. № 5. P. 721–725.

10. Гагарский С.В., Ермолаев В.С., Сергеев А.Н. и др. Исследование лучевой прочности диэлектрических покрытий, нанесенных на оптическую поверхность // Изв. вузов. Приборостроение. 2012. Т. 55. № 7. С. 80–85.
11. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений М.: Техносфера, 2005. 1081 с.
12. Viola P., Jones M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features // CVPR. 2001. V. 1. № 2. P. 1–9.
13. Viola P., Jones M. Robust real-time face detection // Int. J. Comput. Vis. 2004. V. 57. № 2. P. 137–154.
14. Жизняков А.Л., Привезенцев Д.Г. Анализ возможностей применения фрактальных методов в промышленных системах обработки изображений // Тр. Междунар. симп. «Надежность и качество». 2012. Т. 2. С. 385–386.
15. Овсянников В.Е., Терещенко В.Ю. Анализ фрактальной размерности профиля шероховатости выглаженной поверхности // Докл. ТУСУРа. 2015. Т. 1. № 35. С. 142–147.
16. Grizzi F., Castello A., Qehajaj D., et al. The complexity and fractal geometry of nuclear medicine images // Molecular Imaging and Biology. 2018. V. 21. № 6. P. 401–409.
17. Тренихин В.А., Коберниченко В.Г. Повышение информативности радиолокационных изображений в системах дистанционного зондирования Земли на основе методов фрактальной обработки // Ural Radio Eng. J. 2019. V. 3. № 2. Р. 111–131.
18. Усманова Ф.С., Прокопенко В.Т., Матвеев Н.В. и др. Метод оценивания визуальной сложности динамических изображений // Изв. вузов. Приборостроение. 2019. Т. 62. № 5. С. 433–441.
19. Feng J., Lin W., Chen C. Fractional box-counting approach to fractal dimension estimation // Proc. 13th Intern. Conf. Pattern Recognition. 1996. V. 2. P. 854–858.
20. Александров П.С., Пасыгков Б.А. Введение в теорию размерности. Введение в теорию топологических пространств и общую теорию размерности. М.: Наука, 1973. 577 с.
21. Dewra S., Grover V., Grover A. Fabrication and applications of fiber Bragg grating — a review // Adv. Eng. Tec. Appl. 2015. V. 4. № 2. P. 15–25.
22. Glebova L., Lumeau J., Glebov L. B. Photo-thermo-refractive g lass c o-doped w ith Nd3+ as a new laser medium // Opt. Mater. (Amst). 2011. V. 33. № 12. P. 1970–1974.
23. Glebov L. High-performance solid-state and fiber lasers controlled by volume Bragg gratings // Rev. Laser Eng. 2013. V. 41. № 1. P. 684–690.
24. Nikonorov N.V., Ivanov S.A., Kozlova D.A., et al. Effect of rare-earth-dopants on Bragg gratings recording in PTR glasses // Proc. SPIE — Int. Soc. Opt. Eng. 2017. V. 10233. № 5. P. 102330P1–102330P8.
25. Kompan F., Divliansky I., Smirnov V., et al. Complex holographic elements in photo-thermo-refractive glass for the visible spectral region // Proc. SPIE — Int. Soc. Opt. Eng. 2017. V. 10085. P. 1–11.