CZ146095A3 - Method of checking eye lenses and apparatus for making the same - Google Patents

Method of checking eye lenses and apparatus for making the same Download PDF

Info

Publication number
CZ146095A3
CZ146095A3 CZ951460A CZ146095A CZ146095A3 CZ 146095 A3 CZ146095 A3 CZ 146095A3 CZ 951460 A CZ951460 A CZ 951460A CZ 146095 A CZ146095 A CZ 146095A CZ 146095 A3 CZ146095 A3 CZ 146095A3
Authority
CZ
Czechia
Prior art keywords
lens
light beam
lenses
subsystem
pixel
Prior art date
Application number
CZ951460A
Other languages
English (en)
Inventor
James Ebel
Mary Louise Dolan
Russel James Edwards
Peter W Sites
Original Assignee
Johnson & Johnson Vision Prod
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Johnson & Johnson Vision Prod filed Critical Johnson & Johnson Vision Prod
Publication of CZ146095A3 publication Critical patent/CZ146095A3/cs

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01MTESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M11/00Testing of optical apparatus; Testing structures by optical methods not otherwise provided for
    • G01M11/02Testing optical properties
    • G01M11/0242Testing optical properties by measuring geometrical properties or aberrations
    • G01M11/0257Testing optical properties by measuring geometrical properties or aberrations by analyzing the image formed by the object to be tested
    • G01M11/0264Testing optical properties by measuring geometrical properties or aberrations by analyzing the image formed by the object to be tested by using targets or reference patterns
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29DPRODUCING PARTICULAR ARTICLES FROM PLASTICS OR FROM SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE
    • B29D11/00Producing optical elements, e.g. lenses or prisms
    • B29D11/00951Measuring, controlling or regulating
    • B29D11/0098Inspecting lenses
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01MTESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M11/00Testing of optical apparatus; Testing structures by optical methods not otherwise provided for
    • G01M11/02Testing optical properties
    • G01M11/0242Testing optical properties by measuring geometrical properties or aberrations
    • G01M11/0278Detecting defects of the object to be tested, e.g. scratches or dust

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Testing Of Optical Devices Or Fibers (AREA)
  • Eyeglasses (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Non-Portable Lighting Devices Or Systems Thereof (AREA)

Description

1 ' ' '1 ·*/í^íMS vi 0^
Způsob kontroly íčoček „ I t 2jglM a s-y&tém urče-n-ý k provádění tohoto způsobu
Oblast techniky * c ~o z 70 I - .co C- co • cn “i -< ^ r.o Λ > ;X o o cn o< o = —! < TJ ΓΓ» O C/-X O u.. < :x cn w « o i_
Vynález se obecně týká systémů určených pro kontrolu očních čoček a zejména vysokorychlostních, automatizovaných systémů pro kontrolu kontaktních čoček.
Známý stav techniky V nedávné době bylo pro výrobu očních čoček, zejména pro výrobu kontaktních čoček, vyvinuto několik automatizovaných systémů. Jeden takový systém je například popsán v patentu US 5 080 839. U těchto systémů se dosáhlo značně vysokého stupně automatizace, takže uvedené čočky mohou být například tvářeny, vyjímány z forem, dále zpracovávány a baleny bez přímého zásahu člověka.
Kromě toho u těchto automatizovaných systémů, výroba kontaktních čoček zpravidla dosahuje vysokého stupně přesnosti. Nicméně v ojedinělých případech, může určitá čočka obsahovat určitou nepřesnost nebo nepravidelnost. Z tohoto důvodu je u kontaktních čoček před uvedením na trh prováděna kontrola, která zajistí jejich bezchybnost a přijatelnost pro spotřebitele. 2 kontaktních čoček před uvedením na trh prováděna kontrola, která zajistí jejich bezchybnost a přijatelnost pro spotřebitele.
Kontrolu očních čoček lze provádět za použití automatizovaných kontrolních systémů. V současné době jsou již známy velmi spolehlivé a přesné kontrolní systémy používané pro kontrolu očních čoček. Některé z těchto automatizovaných systémů mají tendenci soustředit se na kontrolu obvodových vnějších částí uvedených čoček. Dá se tedy předpokládat, že tyto systémy by bylo možné zlepšit, pokud by jim byl poskytnut postup pro lepší kontrolu středových částí čoček.
Podstata vynálezu Cílem vynálezu je zlepšit systémy určené pro kontrolu očních čoček.
Dalším cílem vynálezu je poskytnout automatizovaný kontrolní postup pro kontrolu středových částí čoček.
Dalším cílem vynálezu je poskytnout automatizovaný kontrolní postup pro kontrolu čoček, který bude rozlišovat chybnou kpntaktn( čočku a špatně přetrženou Kpntaktntčočku. = Těchto a dalších cílů lze dosáhnout pomocí systému určeného pro kontrolu očních čoček a způsobu využívajícího tento způsob, uvedený systém zahrnuje dopravní subsystém sloužící k posunu čoček do kontrolní pozice, tj. pozice ve které má být uvedená čočka podrobená kontrole, světelný senzor a 3 osvětlovací subsystém generující světeiný paprsek procházející skrze čočky umístěné v kontrolní poloze a dopadající na světelný senzor. Uvedený systém rovněž zahrnuje generátor data-hodnot, který generuje soubor data-hodnot pro každý obraz čočky vytvořený na uvedeném, světelném,- senzoru, a procesor pro analyzování těchto data-hodnot. Výhodně uvedený procesor umisťuje obraz čočky na světelný senzor, testuje tento obraz za účelem stanovení toho, zda je uvedená Čočka špatně přetržena a stanovuje model pro vnější hranu uvedeného obrazu čočky. Tento procesor může vypočítat pro uvedenou čočku decentrační hodnotu a provést kontrolu zaměřenou na jakékoliv nepravidelnosti v obvodových a středových zónách uvedené čočky.
Další výhody a přednosti vynálezu se stanou zřejmějšími po prostudování následujícího podrobného popisu v souvislosti s přiloženými doprovodnými obrázky, které specifikují výhodná provedení podle vynálezu.
Je však třeba uvést že níže uvedený popis má pouze ilustrativní charakter a nikterak neomezuje rozsah vynálezu, který je jednoznačně určen zněním přiložených patentových nároků.
Stručný poois obrázků
Obr.1 schematicky znázorňuje blokové schéma provedení kontrolního systému na kontrolu očních čoček podle vynálezu; obr. 2 znázorňuje osvětlovací a zobrazovací subsystém uvedeného kontrolního systému znázorněného na obrázku 1; 4 obr. 3 znázorňuje rovinný pohled na oční čočku, kterou lze kontrolovat systémem znázorněným na obrázku 1; obr. 4 znázorňuje bokorys oční čočky z obrázku 3; obr. 4A znázorňuje zvětšený pohled na část vnějšího prstence uvedené oční čočky; obr. 5 znázorňuje perspektivní pohled ze shora na pouzdro, které lze použít pro přidržení uvedené oční čočky; obr. 6 je bokorysným pohledem na pouzdro znázorněné na obrázku 5;. obr. 7 znázorňuje paletu, kterou lze použít k nesení skupiny pouzder z obrázku 5 systémem znázorněným na obrázku 1; obr. 8 schematicky znázorňuje část pixelového pole zobrazovacího subsystému, notaci použitou k označení pixelů v uvedeném poli; obr. 9 znázorňuje skříňový kryt pro různé součásti zpracovatelského subsystému kontrolního systému z obrázku 1; obr. 10 znázorňuje obraz čočky na monitoru uvedeného kontrolního systému;. obr. 11 znázorňuje hlavní okno grafického uživatelského rozhraní (graficall user interface), které lze použít k přenosu dat do procesorového prostředku uvedeného kontrolního systému; 5 obr. 12 znázorňuje grafické zobrazovací okno, které Izé použít k přenesení dat do procesorového prostředku; obr. 13 vytyčuje hlavní části výhodného způsobu kontroly čoček, které využívá kontrolní systém obrázku 1; _ , obr. 14 a 15 znázorňují vektory, které mohou být zkoumány za účelem nalezení čočky na obrazu; obr. 16A a 16B znázorňují technologii pixelového průzkumu použitou u výhodného způsobu zpracování; obr. 17A a 17B znázorňují příklady vyhledávání čočky, kdy byl před lokalizováním vlastní čočky nalezen objekt šumu; obr. 18 a 19 znázorňují několik znaků, které lze použít ke stanovení toho, zda je čočka špatně přetržená; obr. 20 schematicky znázorňuje body na hraně čočky, které lze použít ke stanovení modelu pro tuto hranu; obr. 21 znázorňuje koncept používání radiální odchylky jako technologie pro stanovení úhlové rozteče trhlin pro uvedenou čočku; obr. 22 graficky znázorňuje technologii používanou ke stanovení četnosti trhlin pro uvedeno čočku, která má nesouvislou obr. 23 znázorňuje tři okna, která lze použít k identifikaci spoje mezi okrajovou a optickou zónou uvedené čočky; 6 obr. 24 a 25 znázorňuje dva operátory používané jako pomocný prostředek pro identifikování spoje mezi okrajovou a t optickou zónou čočky; obr. 26 znázorňuje gradientní histogram používaný k identifikování spoje mezi okrajovou a optickou zónou; obr. 27 znázorňuje geometrický vztah používaný při výpočtu decentrace; obr. 28 znázorňuje přibližnou opěrných žeber čočkového pouzdra na uvedeném zobrazení; obr. 29. znázorňuje průzkumový region používaný k lokalizování prvního z opěrných žeber uvedeného zobrazení; obr. 30 znázorňuje průzkumové regiony použité k nalezení dalších opěrných žeber; obr. 31 znázorňuje průzkumové vektory, které lze použít k identifikování opěrného žebra uvnitř zóny opěrných žeber; obr. 32 znázorňuje regiony v obraze, které lze použít pro nastavení úrovní šedi opěrného žebra; __ _ obr. 33 znázorňuje, jak se opěrná žebra transformují; obr. 34 znázorňuje výsledek transformace na jednom řádku opěrného žebra; obr. 35 graficky znázorňuje středovou oblast uvedené čočky; 7 obr. 36 znázorňuje pixelové sousedy použité pro podsouborové analyzování a pro výpočty gradientů; i obr. 37 znázorňuje průřez typickým čočkovým vtlačením; obr. 38 graficky znázorňuje okrajovou zónu uvedené čočky; obr. 39 znázorňuje vztah mezi vektorem gradientní hodnoty a tangenciálním směrovým vektorem.
Obrázek 1 znázorňuje systém 1_0 určený pro provádění kontroly čoček, který obecně zahrnuje dopravní subsystém 1_2, osvětlovací subsystém 1_4, zobrazovací subsystém 16. a zpracovatelský subsystém 20. Obrázek 1 rovněž znázorňuje vyřazovací mechanizmus 22., vyřazovacího kontrolora 24 a množinu palet 3CL z nichž každá přidržuje skupinu čočkových pouzder.
Transportní subsystém 12. zahrnuje dopravníkový pás 32. a osvětlovací subsystém 1_4, jehož součástí je kryt 34, světelný zdroj 36., reflektor 40. a objektivy 42. a AA_. U výhodného provedení systému 1_0 zobrazovací subsystém 1_6 zahrnuje rovněž kameru 46 a tato kamera zase zahrnuje kryt 50, pixelové pole 52:, závěrku 54 a čočkovou sestavu 56. Zpracovatelský subsystém 20. zahrnuje grafický procesorový prostředek 60, operátorový propojovací prostředek 62. a řídící procesor 64. (supervisory Computer) zahrnující množinu procesorů a paměťových desek 60a. 60b a 60c a propojovací prostředek zahrnující monitor 66 a základní počítač 70. 8
Dopravní subsystém 1_2 dopravuje množinu očních čoček po předem stanovené trase a do kontrolního systému pro kontrolu t očních čoček označeného na obrázku 1 vztahovou značkou 72.· Úkolem osvětlovacího subsystému 14 je generovat světelný paprsek a směrovat tento paprsek skrze čočky pohybující se uvedenou kontrolní polohou. Subsystém 16. generuje soubor signálů reprezentujících světelný paprsek nebo jeho části procházející každou kontrolovanou čočkou a následně přenáší tyto signály do zpracovateského subsystému 20.. Subsystém 20. přijímáí signály ze subsystému 1_6 a zpracovává je podle předem stanoveného programu, pro každou kontrolovanou čočku uvedený subsystém 20 generuje signál označující stav alespoň jedné podmínky uvedené čočky přičemž u provedení subsystému 20., které je zde detailněji popsané, uvedený subsystém generuje signál oznamující, zda jsou jednotlivé kontrolované čočky vhodné pro spotřebitelské použití.
Systém 1_0 lze použít ke kontrole velmi rozdílných očních čoček, co se týče jak velikosti tak typu. uvedený systém je v podstatě velmi vhodný pro kontrolu kontaktních čoček, například kontaktní čočky 74 znázorněné na obrázcích 3 a 4. Čočka 74 má zpravidla vydutý, hemisferický tvar mající přední a zadní povrch 76 resp. 80. a středovou optickou zónu 74a a okrajovou zónu 74b. Uvedená čočka má v podstatě rovnoměrnou tloušťku, nicméně jak ukazuje obrázek 4A, tloušťka uvedené čočky se v mezikruží 74c bezprostředně sousedícím s vnější hranou uvedené čočky postupně zmenšuje. V případě výhodného provozu systému ΙΌ, jsou čočky 74 umístěny v jednotlivých pouzdrech neboli nosičích a tyto nosiče jsou přidržovány v paletách 30 , které jsou dopravovány pomocí dopravníku 32. kontrolní polohou 72.· U systému 20. lze použít 9 dopravníku 32 kontrolní polohou 72. U systému 20 lze použít různé typy čočkových nosičů a nosičových palet, přičemž obrázky 5 a 6 znázorňují nosič*82, který lze použít k přidržení čočky 74 a obrázek 7 znázorňuje paletu 30. , kterou lze použít k přidržení skupiny uvedených pouzder 82. “
Nosič 82. znázorňuje v podstatě rovinný první povrch 34, přičemž uvnitř tohoto prvního povrchu je vytvořena miskovitá dutina neboli vybrání 86, které je při pohledu ze shora konkávní. Příslušná čočka je umístěna v dutině 86. každého nosiče 82 a výhodně je uvedená čočka v dutině nosiče zcela ponořena v roztoku, jakým je například deionizovaná voda. Výhodně je poloměr zakřivení, r, dutiny 86 větší než poloměr zakřivení oční čočky 74. umístěné v této dutině, takže, pokud se čočka 74. umístí do dutiny 86. , mají povrchy uvedeného nosiče 82., které tvoří dutinu, vzhledem k jejímu tvaru tendenci na jejím dně uvedenou čočku vycentrovat.
Uvnitř dutiny 86 je uspořádána množina žeber neboli vertikálních značek 90, které jsou umístěny v blízkosti středu uvedené miskovité dutiny. Tyto vertikální značky napomáhají při přidržení čočky 74. v dutině 86, jakmile se z této dutiny odstraní deionizovaná voda. Pokud je uvedená čočka v dutině 86 vycentrovaná, potom výhodně není v kontaktu s vertikálními značkami a dotýká se pouze v jednom bodě středu dna dutiny. U provedení znázorněného na obrázcích je délka jednotlivých žeber ~9ΌΌΤ5' mm~lPšiřká 07025 mm, přičemž každé žebro je umístěno 3,0 mm od středu miskovité dutiny 86 a 6,0 mm od konce každého kolineárního partnera. 10
Systém 10 může použít nezávisle jakýkoliv specifický způsob a zařízení pro ukládání čoček do uvedených nosičů 82. Systém IjO je velmi vhodný pro velké systémy, ve kterých .se výroba čoček, kontrola čoček a jejich další zpracování a umisťování do nosičů 82. provádí automatizovaným způsobem pomocí robotů neboli automatizovaných zařízení určených pro manipulaci s čočkami (není znázorněno).
Obrázek 7 znázorňuje provedení palety 30, která je navržena tak, že nese množiny pouzder neboli nosičů 82. ve dvou řadách, přičemž tyto nosiče 82. mohou být umístěny ve vybráních 30a provedených v uvedené paletě. V tomto případě může být .uvedený systém 1_0 opatřen dvěma kamerami 46, přičemž každá z kamer kontroluje jednu řadu pouzder 82. na paletách 30. Kromě toho může být uvedený systém opatřen dalšími kontrolními kamerami, například kamerami, které se specifickým způsobem použijí ke kontrole okrajových oblastí uvedených čoček 74.
Nyní zpět k obrázku 1, dopravníkový pás 32. dopravního subsystému 1_2 je namontován nejméně dvou nebo více válečcích (nejsou znázorněny), které nesou uvedený pás pohybující se po nekonečné dráze. Jeden z těchto válečků může být spřažen s vhodným hnacím prostředkem (není znázorněn), který tímto válečkem otáčí a tím pohání dopravníkový pás, který se pohybuje po své nekonečné dráze. Uvedený hnací prostředek pracuje výhodně lakóvýW^způsÓbem, kťe ř ý um o žňuj e"čočk á m7 4151 y nu 1 νΓ kontinuální nebo v podstatě kontinuální pohyb uvedeným systémem 1_0, Nebo se mohou 74 systémem 10 pohybovat diskontinuálním neboli krokovým způsobem (indexovat) a každá čočka se může na okamžik zastavit zejména pod zobrazovacím subsystémem 1_6. 11 Přesněji řečeno, výhodné provedení systému 10. je navrženo tak, že kontrola skupin čoček probíhá v cyklech, které odpovídají i přesunu palet. Uvedený dopravníkový systém používá mechanizmus, označený jako krokovací mechanizmus, ve kterém jsou uvedené palety tlačeny- pomocí ramene- upevněného k lineárním saním. Tyto saně umožňují pohyb· uvedené palety směrem dopředu. Po ukončení pohybu saní je rameno zataženo a sáně se vrátí do své výchozí polohy za účelem zahájení přesunu další palety. Celý přesun palety probíhá ve třech fázích. V první fázi dochází ke startu a zrychlení. Ve druhé fázi se čočky pohybují konstantní rychlostí a ve třetí fázi dochází k brzdění a zastavení palety a čoček. V průběhu druhé fáze, kdy se paleta nesoucí čočky pohybuje konstantní rychlostí, prochází pod uvedenými kamerami 46, které snímají obrazy jednotlivých čoček. Celý cyklus ve výhodném případě trvá přibližně dvanáct sekund a výsledná výrobní kapacita je šestnáct čoček přibližně každých dvanáct sekund. Rovněž je výhodné pokud cyklus pro jednotlivé palety začíná s přesunutím palety a pokud se paleta před dosažením kamery 46. pohybuje již konstantní rychlostí a touto konstantní rychlostí se pohybuje dokud nejsou zachyceny obrazy všech čoček.
Kromě toho lze pro systém 1_0 použít jakýkoliv vhodný vyřazovací mechanizmus 22.. Výhodně je tento mechanizmus řízen pomocí kontrolora 2±. Pokud kontrolor 24. přijme signál vyslaný ze subsystému 20, který oznamuje, že kontrolovaná čočka není vyhovující, aktualizuje vyřazovací mechanizmus 22. , který vyjme pouzdro obsahující uvedenou nevyhovující čočku z proudu pouzder pohybujících se za vyřazovací mechanizmus. U výhodného režimu systému IjQ , u kterého jsou čočky 1A_ neseny kontrolním systémem pomocí palet 30., ovládá kontrolor 24 vyřazovací mechanizmus 22., . který vyjímá pouze pouzdra 12 obsahující čočky, o nichž bylo rozhodnuto, že jsou nevyhovující. Nebo lze použít vyřazovací mechanizmus, který vyjímá ze i systému 1.0 , v případě zjištění, že některá čočka na paletě je nevyhovující, celé palety.
Subsystém 1_4 , viz obrázek 1 a 2, se používá ke generování světelného paprsku 92. a jeho nasměrování skrze čočky 74. nacházející se v kontrolní poloze 72. Uvedený světelný zdroj 36 je umístěn v krytu 34 a je přilehlý k vrcholu vnitřní strany parabolického reflektoru 40.. Horní část uvedeného krytu 34_ je transparentní a výhodně je zakryta deskou 94 matnice (broušeného skla) a dublet čoček 42 a čočka 44 jsou uspořádány v sérii mezi světelným zdrojem 36 a kontrolní pozicí 72 uvedené čočky. Výhodně je osvětlovací optika navržena tak, aby se dosáhlo co největšího kontrastu u obrazu snímané čočky, vysokého kontrastu lze dosáhnout tak, že se použijí dvě čočky 42. a 46, které se umístí pod uvedené pouzdro. Úkolem těchto čoček je kondenzovat světlo a kompenzovat tak optickou mohutnost roztoku v dutině 86, čímž se zvýší optický kontrast.
Aby mohla být provedena požadovaná kontrola středů čoček 74,, umožní výhodný osvětlovací subsystém rovnoměrné osvětlení celého středu čočky v úrovních šedi, jejichž hodnota přesahuje 160, při stupnici od 0 do=255."Jak bude uvedeno^ dále· kamerový senzor 52. je citlivý na úrovně šedi v rozmezí od 0 do 255. Nicméně jak bude rovněž podrobně popsáno později, aby bylo možné provést požadovanou kontrolu středů uvedených čoček, měly by mít.okrajové zóny čoček odlišnou úroveň šedi než zadní optická zóna, aby se vytvořilo detekovatelné rozmezí v místě spoje mezi okrajovým zakřivením a zadním optickým 13 místě spoje mezi okrajovým zakřivením a zadním optickým zakřivením. Toto rozhraní znázorňuje vnitřní kruh okrajové zóny a i používá se k testování decentrace vzniklé v důsledku špatného usazení čelní zakřivené a zadní zakřivené části tvářecí formy použité k tváření uvedené čočky-74. ·’ ' ~ '
Uvedeným světelným zdrojem je výhodně stroboskopická lampa, která může produkovat pětijoulové desetimikrosekundové světelné impulsy, jakmile zobrazovací procesor 60 generuje povelový signál označený jako povel k zachycení obrazu. Uvedená stroboskopická lampa má mezi vysláním dvou po sobě jdoucích světelných impulsů tak zvanou regenerační časovou prodlevu, která výhodně trvá 450 milisekund.
Použití broušené skleněné desky 94. (matnice) umožňuje dosáhnout vyšších energií osvětlení vzhledem k tomu, že většina světelné energie se nerozptýlí mimo paletovou vstupní zornici. Relativně malé množství světla se rozptýlí mimo optickou dráhu uvedeného systému, přičemž většina světla dosáhne kamerového senzoru 52..
Vzhledem k tomu, že uvedené pouzdro 82. má zakřivení, které vytváří gravitační potenciál ve středu čočky v uvedené dutině 86 , takže uvedené pouzdro působí jako čočka v uvedeném zobrazovacím subsystému 1_6. U provedení podle vynálezu, který byl redukován pro praxi, působí pouzdro 82 jako objektiv s ohniskovou-vzdálenoští~25“ifTmTTakže"švěTÍo opouštějící uvedené pouzdro 82, pokud nebude korigováno, bude dostatečně rozptýlené před vstupem do objektivu 56 kamery tak, aby minulo clonový otvor kamery. To může způsobit nedostatečné osvětlení uvedeného obrazu testované čočky a snížení kontrastu na tomto obrazu čočky produkovaném na pixelovém poli 52. Ke korekci 14 obrazu čočky produkovaném na pixelovém polí 52.. Ke korekci této rozbíhavosti se používá rozptylka 44, která se umístí pod 4 uvedené pouzdro 82. a působí tak proti optické mohutnosti uvedeného roztoku v dutině pouzdra 86. U provedení podle vynálezu, které bylo ve skutečnosti redukováno pro potřeby praxe, se použil singletní objektiv od společnosti Nevvport nebo Melles Griot, který má bikonkávní skleněnou čočku s ohniskovou vzdáleností -25 mm. Středová tloušťka tohoto singletového objektivu je 2,5 mm, nominální tloušťka hrany je 7,73 mm a jeho průměr činí 25,4 mm. Za účelem redukování reflexe a za účelem zvýšení přenosu světla procházejícího uvedenou čočkou a tudíž zvýšení kontrastu se ne uvedený objektiv aplikuje širokopásmová antireflexní potahová vrstva. Pro uvedený objektiv byla zvolena potahová vrstva s označením AR14, která účinně působí v rozmezí vlnových délek 430 až 700 nm.
Uvedený dubletový objektiv 42. představuje pro osvětlovací subsystém ' 1_4 kolektorový objektiv. První ohniskový bod dubletové čočky 42. leží na matnici 94, což umožňuje kolimovat světlo procházející uvedeným dubletovým objektivem. Uvedený dubletový objektiv může být vyroben z obyčejného skla BK-7, které může být nicméně nahrazeno čočkou z taveného křemene, aniž by se musely modifikovat mechanické opěry.
Zobrazovací subsystém 1_6 přijímá světelný paprsek procházející čočkou 74 uspořádanou v kontrolní poloze 72. a generuje sérii signálů reprezentujících tento světelný paprsek. Pixelové pole 52, viz obrázky 1 a 2, je umístěno uvnitř kamerového krytu 50, přímo za závěrkou a je výhodně tvořeno množinou světelných senzorů neboli pixelů, z nichž každý je 15 množinou světelných senzorů neboli pixelů, z nichž každý je schopen generovat příslušný elektrický proud, jehož hodnota i odpovídá proporcionálně intenzitě světla dopadajícího na příslušný světelný senzor. Je běžné, že jsou uvedené světelné senzory neboli pixely pixelového pole 52. výhodně uspořádány v pravidelné síti tvořené daným počtem řad a sloupců. Taková síť může například obsahovat přibližně 1000 řad a 1000 sloupců. Obrázek 8 schematicky znázorňuje část pixelového pole a notaci použitou u tohoto pixelového pole pro označení jednotlivých pixelů.
Obraz subsystému 1_6 má výhodně rozlišovací schopnost vyšší než je rozlišovací schopnost nezbytná pro klasifikování všech specifikovaných jevů, ná které se zaměřuje kontrola čoček 74. Pro účely kontroly může být například použita kamera, která je schopna rozlišit objekty o velikosti 0,012 mm. Při 1 048 576 pixelech v zobrazené ploše, pokrývajících zorné pole o velikost 14, 495 mm, každý pixel pokrývá 0,01416 mm prostoru lineárního objektu. Takže takové jevy, kterými jsou například cizorodé částečky nebo trhlinky, ne které lze při kontrole narazit a které v místě svého největšího průměru překryjí přesně tři pixely, by neměly mít větší velikost než 0,0425 mm. Takže je zřejmé, že výše uvedený zobrazovací systém má schopnost detekovat jevy dokonce menší než ty, které se obecně považují za možné příčiny defektnosti čočky a které mohou být tedy důvodem vyřazení čočky.
Pokud je systém 10 v chodu, lze uvedenou zobrazovací kameru 46 zaostřit na okrajové zóny čoček'74. V tomto případě, budou středové optické zóny jednotlivých čoček 74 , vzhledem k hloubce pole zobrazovací čočky, zaostřeny také. Rozsah zorného pole lze 16 zobrazovací čočky, zaostřeny také. Rozsah zorného pole lze zvolit například tak, ^by se v pixelovém poli dosáhlo rozlišení 0,000055 mm na pixelovou variaci neboli 0,057 mm celkové variace v zorném poli obrazu. Výhodně se uvedená kamera 46. nastavuje tak, že se 989 pixelů rovná. 14,000 mm prostoru objektu. To vede k dosažení výše zmíněného rozlišení, kdy na jeden pixel připadá 0,014156 mm, neboli na celé zorné pole 14, 496 mm připadá 1024 pixelů.
Jak je zřejmé odborníkům v daném oboru, pro uvedený subsystém 1_6 je možné použít jakoukoliv vhodnou kameru. U provedení systému 1_0, které bylo ve skutečnosti redukováno pro ^praktické použití se použila kamera Člass I Kodak Megaplus s vysokou rozlišovací schopností a se standardním objektivem Nikkor 55mm. Tato kamera má sěnzor tvořený 1320 x 1024 pixely, z nichž se využilo pouze 1024 x 1024 pixelů. Vzhledem k tomu, že počítačová paměť je v podstatě binární a 1024 rovná se 210, potom plocha 210 pixelů na 210 pixelů neboli plocha 1 048 576 * pixelů bude produkovat údaj, se kterým se bude v grafické paměti snadněji manipuluje pomocí navržených pokynů na ovládacím panelu.
Clonový otvor objektivu kamery se nastaví na f/4 e zorným polem 14,495 mm (čočky 74 v deionisované vodě mohou mít průměr přibližně 12,2 mm). Na jeden konec objektivu kamery je nasazena pásmová propust Andover vycentrovaná na vlnovou délku 550 nm, s oknem 10 nm celovlným půlvýškovým oknem. Taková propust odstraní veškeré možné chromatické aberace, zvyšuje celkovou prostorovou rozlišovací schopnost a zachovávají podobné fotopickou citlivost při kontrole čoček jako je citlivost lidského oka v případě, kdy kontrolu provádí člověk. Uvedená propust rovněž odstraňuje infračervené záření v CCD detektoru. 17 propust rovněž odstraňuje infračervené záření v CCD detektoru. To je výhodné vzhledejri k tomu, že takové světlo by mohlo snížit modulační přenosovou funkci celého systému. .... . Zpracovatelský -subsystém - 20 přijímá signály ”' ze zobrazovacího subsystému 1_6, přesněji z pixelového pole 52 a zpracovává je podle předem stanoveného programu, který bude podrobněji popsán později, za účelem definování alespoň jednoho jevu kontrolovaných čoček. Přesněji, elektrické signály z pixelového pole 52. kamery 42 jsou vedeny do zobrazení zpracovávajícího, procesorového prostředku 60. Uvedený procesorový prostředek 50 převede jednotlivé elektrické signály z jednotlivých pixelů uvedeného pole 52. na odpovídající digitální data-hodnoty a ty uloží do paměťové oblasti mající adresu sdruženou s adresou uvedeného pixelu, který generoval uvedený elektrický signál. ' Výhodně se uvedený subsystém 20. rovněž používá ke koordinování neboli řízení provozu subsystémů 1_4 a 1_6, přesněji tak, že uvedený světelný zdroj 36 se aktivuje a uvedená kamera 46 pracuje v koordinaci s pohybem čoček 74 procházejících uvedeným systémem 1_0. Jak palety vstupují do kontrolní oblasti, detekuje paletový senzor jejich přítomnost. Po přijmutí tohoto signálu, procesorový prostředek 60. ukončí jakékoliv pokračující procesy související s předešlou paletou a podá zprávu o výsledcích výhodně jak kontroloru PLC tak hlavnímu počítači. Jak pokračuje pohýb-uvedené palety po dopravníku detekuje uvedený pouzdrový senzor pouzdro a generuje signál. Tento signál označuje, že uvedená čočka je ve správné poloze, ve které má být zobrazena;' 18
Po přijmutí signálu o značujícího detekci pouzdra iniciuje hardware na zpracovaní zobrazení zachycení obrazu a jeho zpracování až do provedení rozhodnutí o tom, zda uvedená čočka projde, čí zda má být vyřazena. Součástí zachycení obrazu je rovněž aktivování stroboskopické lampy za účelem ozářený kontrolované čočky. Informace o tím, zda čočka prošla nebo, zda má být vyřazena se uloží až do startu další palety, kdy bude odeslána výsledná zpráva. Pokud není uvedená zpráva přijmuta -což se může stát například v případě, že senzor nesprávně detekuje paletu- potom kontrolní systém neumožní přesunutí žádné další palety. Uvedený senzor detekující jednotlivá pouzdra signalizuje detekování každého z osmi pouzder nacházejících se na každé straně uvedené palet. Přesněji, procesorové desky zpracovávající zobrazení určí, kdy se čočky zobrazí. Během pohybu uvedené palety pod kamerou jsou hrany jednotlivých pouzder detekovány pomocí vláknitých optických senzorů. Po detekování hrany každého pouzdra uvedená stroboskopická lampa vyšle záblesk za účelem osvětlení uvedené čočky 74 a kamera sejme obraz této čočky. Získaní obrazu čočky je iniciováno procesorovou deskou pro zpracování obrazu a přenesením záchytného signálu do kamery. Potom, co uvedená stroboskopická lampa vyšle záblesk, se uložený obraz z paměti kamery převede do paměti jedné z procesorových desek -označené jako_hlavní procesor-. Hlavní procesor stanoví, který z dalších dvou procesorových desek— označených jako podřízené detektory- je volný pro kontrolu současně přijatého zobrazení. Hlavní procesor řídí, kde by mělo být uvedené zobrazení zpracováno, přičemž informuje podřízené procesory o tom, který z nich by měl převzít údaj o zobrazení z videosběrnice. Hlavní procesor' rovněž monitoruje kontrolu a konečné výsledky určené pro každé zobrazení. 19 videosběrnice. Hlavní procesor rovněž monitoruje kontrolu a konečné výsledky určepé pro každé zobrazení.
Po zpracování obrazu čočky a provedení kontroly zaměřené na- středové defekty; 'podajíuvedené dv.a podřízené procesory zprávu hlavnímu procesoru. Hlavní procesor převezme tuto informaci a následně vyšle dvě zprávy, jedna zpráva jde k PLC, který kontroluje pohyb přijímacího a vyřazovacího robotu. Ten rozhodne o každém pouzdru na právě kontrolované paletě. PLC sleduje uvedené palety způsobem „první řazen, první vybrán" . Druhá zpráva odchází do řídícího počítače za účelem pasivního shromažďování dat a analyzování výrobních kontrolních programů a přípravy rozvrhovacích programů. U systému 1_0 lze použít jakékoliv vhodné zpracovatelské jednotky, přičemž provozními jednotkami označenými vztahovými značkami 60a. 60b a 60c mohou být například obrazové karty IP-940 procesoru na zpracování obrazu dodávané společností Perceptics Corp.
Hlavní počítač 70, jehož součástí je výhodně klávesnice 70a a videoterminál 70b. je spojen s procesorovým prostředkem 60 a umožňuje vkládání vizuálně zobrazených dat nebo zpráv do uvedeného procesorového prostředku. S procesorovým prostředkem 60 je rovněž spojen i monitor 66, který je schopen převést data uložená v procesorovém prostředku, .opět ..do obraž6vé“podoby a může být tudíž použit k zobrazení výsledků kontroly a celkových výsledků. Výhodně je jako monitor 66 použit barevný monitor s vysokou rozlišovací schopností, který je řízen zobrazovací kartou „.Perceptics HRD900 s Vysokou rozlišovací schopností, která je rovněž připojena k zobrazovacím deskám 60a , 6Qb a 60c. RS232 konektory na procesorových deskách 20 60a , 60b a 60c. RS232 konektory na procesorových deskách umožňují terminálu 66 vzájemně působit na uvedené procesorové desky. Přesněji, systémové operátorské rozhraní se realizuje prostřednictvím hlavního počítače Sun umožňujícího spojení a komunikaci s procesorovými deskami. Klávesnice hlavního počítače se používá k zavedení informace do procesorových desek a videodisplayů označených jako okna, přičemž na monitoru hlavního počítače zobrazí výsledky a stavové informace. Monitory s vysokou rozlišovací schopností zobrazí obrazy zachycené v průběhu operace. Stavové informace a výsledky kontroly jsou rovněž zobrazeny na monitorech s vysokou rozlišovací schopností.
Co se týče obrázku 10, kdykoliv se zobrazí čočka , objeví se rovněž krátce na monitoru s vysokou rozlišovací schopností spolu s kontrolní zprávou pro celou paletu. Jakékoliv zprávy označující chybu se, pokud to bude nezbytné, mohou rovněž objevit na uvedeném monitoru s vysokou rozlišovací schopností. Zobrazení na tomto monitoru je vysláno zobrazovací deskou s vysokou rozlišovací schopností neboli HRD. Tato deska řídí uvedenou videosměrnici. Ta shromažďuje zobrazení převzatá z desek IP-940 procesoru na zpracování obrazu a zobrazuje buď obraz hrany nebo středový obraz získané *_oá hranových resp. středových kamer v závislosti na volbě operátoru. HRD deska monitoruje zejména obrazy ,které jsou zpracovány a zobrazuje je v reálném čase na monitor bez zásahu do zpracování obrazů.
Pro přenesení pokynů a údajů z operátoru do procesorového prostředku 60 lze použít grafické uživatelské rozhraní označené též jako „GUI”. Obrázek 11 znázorňuje hlavní okno grafického 21 uživatelského rozhraní, jednoobrazovkový řídící mechanizmus pro procesorové desky uvedeného systému. Výhodně se tato obrazovka vyvolává vložením jediného pokynu, machinename% impgr&, v hlavním, výhodně „Sun“ povelovém náznaku na obrazovce".'"Ztohoto obrazovkového" termínáiu "mohou být do prostředí window hlavního počítače uložena popřípadě z něho vyjmuta okna. Při použití klávesy „terminals11 v horní části uvedeného ipmgr okna , se objeví nové okno, viz obrázek 12. Toto okno umožní operátoru otevřít hlavní okno pro každou z procesorových desek na zpracování obrazu. Otevření každého terminálového okna je jako připojení neprogramovatelného terminálu ke každé ze zvolených procesorových desek. Lze je použít pro vydání zprávy týkající se přijetí nebo propadnutí kontrolované čočky a pro ladění programu nebo experimentální situace.
Je zřejmé, že subsystém 20 může být opatřen dalším- neboli přídavným vstupním a výstupním zařízením , které operátoru vzájemně působit s procesorovými deskami a kontrolorem 24. K uvedeným procesorovým deskám může být připojena například tiskárna, která může poskytnout vytištěný záznam zvolených data-hodnot nebo zpráv přenesených do tisku z procesorové desky. Výhodně lze výtisk získat jakýmkoliv z mnoha způsobů pomocí hlavního řídícího systému. Obrazovkové zprávy z hlavního procesoru mohou být vytištěny tak, že se informace z obrazovky uloží do souboru a vytisknou se později. Rovněž lze tiskárnu použít k tištění informací vyjíždějících na obrazovce. Všechny informace týkající se povahy a polohy čočky jsou současně zaslány řídícímu počítači, který může výhodně asimilovat data a vysílat výrobní zprávy. 22
Co se týče obrázku 9, celý hardware na zpracování zobrazení, hlavní počítač, monitory a nepřerušitelný zdroj energie jsou výhodně uspořádány v jedné skříni. Veškerá kabeláž nacházející se v systému, která může eventuálně přicházet do uvedené skříně z venku nejprve projde rozvodnou deskou.
Jak již bylo uvedeno dříve, v jednotlivých okamžicích čočka 74. prochází kontrolní polohou 72, světlo prochází touto čočkou a dopadá na pixelovém poli 52. , pixely tohoto pole generují elektrický proud jehož hodnota odpovídá intenzitě světla dopadajícího na příslušné pixely. Hodnoty tohoto proudu jsou zdigitalizovány a tyto data-hodnoty se uloží do procesorového ...prostředku 60, ve kterém se zpracují výhodně za účelem stanovení toho, zda je uvedená čočka vhodná pro spotřebitele. Výhodné provedení kontrolního procesu detekuje scházející čočky, úlomky hrany, trhliny v hraně, povrchové trhliny, cizorodé částečky, díry, decentralizaci atd., které analyzuje za účelem -zjištění toho, zda by měla být uvedená čočka vyřazena.
Obrázek 13 znázorňuje hlavní kroky výhodného procesu provádějícího kontrolu čoček. Prvními kroky v tomto procesu jsou lokalizování čočky v zobrazení na pixelovém poli, provedení testu na určení špatného přetržení čočky a vymodelování vnější hrany čočky. Pokud čočka propadne v jakémkoliv z těchto tří kroků, potom může být automaticky vyřazena;. Pokud ale .těmito, prvními třemi kroky projde, určí algoritmus decentralizaci čočky, zpracuje vertikální pouzdrové značky a provede výzkum vedoucí k nalezení defektů nejprve v okrajové zóně a následně v zóně středové. Pokud jsou během těchto pozdějších kroků nalezeny jakékoliv defekty, potom algoritmus rozhodne, zda je čočka přijatelná nebo zda by měla být vyřazena. 23
Lokalizace čočky v zobrazení
Počátečním· krokem v uvedeném kontrolním procesu, · který následuje po zavedení nezpracovaného zobrazení, je určit oblast v zorném poli, ve které se uvedená čočka nachází. Jedním z problémů dřívějších známých kontrolních způsobů je mylná klasifikace defektně fragmentované čočky jako čočky scházející. Klasifikování fragmentu čočky jako čočky scházející může způsobit problémy v případě izolování deionizované vody z dutiny 86 nosiče po provedení kontroly čočky, například , pokud by nebyl velký fragment čočky v dutině 86 pouzdra uznán za fragment, ale byl by označen jako chybějící čočka, potom by mohl ucpat výstupní odvzdušňovací průchod v odvodňovací trysce, a zhoršit účinnost této trysky.
Systém 1_0 řeší tento problém díky tomu, že nenalézá pouze celé čočky ale rovněž fragmenty čoček a klasifikuje je jako fragmenty, takže pouzdra, která tyto fragmenty obsahují, mohou být vyprázdněna ručně. Pokud se uvnitř pouzdra nachází velký fragment signalizuje kontrolní systém kontrolujícímu PLC 24. abv zastavil dopravní subsystém 1_2 a zalarmuje operátora,, aby vyjmul fragment čočky z pouzdra.
Zpravidla se zobrazení vytvořené na pixelovém 52. podrobí průzkumiTzamě?¥ň‘é7nu TTá^^vyNedávání zobrazení objektů, které by mohly být obrazy čoček nebo jejich fragmentů, přičemž tento průzkum se provádí pomocí horizontálních a vertikálních průzkumových vektorů. Průzkumové vektory analyzují zobrazovací gradienty podle následující rovnice (1). 24 G - /(Pi-i,j+i + 2Pjj+i + Pi+i,j+i)-(Pi.i,j.i + 2P/j.í + Pí+ij-i)/ + /(Pm.í+1 + 2P/.ÍJ+ Pi.i,j.i)-(Pj+ij+i + 2P/+Í,y + P,+ \
Uvedený gradient G, se vypočte pro každý pixel podél průzkumového vektoru. Pokud hodnota vypočteného gradientu dosahuje specifikovaného rozhraní, definovaného parametrem „E_findThr“, nebo ho přesahuje,potom byla čočka potencionálně nalezena. Rovnice (1) je vytvořena tak, že se vezmou absolutní hodnoty Sobelových operátorů. Na rozdíl od obvyklé operace zahrnující celkové zkroucení obrazu, tento modifikovaný Sobel postupuje pouze po směru průzkumového vektoru. Rovněž hodnota gradientu, G, všechno to, co určí rovnice (1). Tato hodnota je nezávislá na směru nebo znaménku gradientu. To, že mohou být detekovány jak kladné tak záporné gradienty činí detekci hran mnohem citlivější. Kromě toho, rovnici (1) lze použít jak pro horizontální tak pro vertikální hranové detekční průzkumové vektory. Uvedené hranové detekční průzkumové vektory pokrývají alespoň 50% zobrazovací plochy. Přesněji, co se týče obrázků 14 a 15, výhodně se pro průzkum použije deset horizontálních a deset vertikálních průzkumových vektorů. Tyto vektory jsou od sebe navzájem odsazeny ve stejných vzdálenostech a umístění všech těchto vektorů je takové, že vylučují, aby se ve čtyřech rozích uvedeného zobrazení nacházely tmavé plochy. Pořadí, ve kterém jsou průzkumové vektory vedeny je znázorněn na obrázcích 14 a 15. Směr je označen šipkami a pořadí je označeno číslem před uvedeným vektorem.
Tyto vektory jsou vedeny v předem stanoveném pořadí áž do okamžiku, kdy je buď lokalizována čočka nebo jsou již vyčerpány všechny vektory, Pokud je čočka lokalizována, neprovádí se 25 všechny vektory. Pokud je čočka lokalizována, neprovádí se výhodně další průzkum, tj. nepoužijí se již zbývající průzkumové i vektory. Čočka uspořádaná řádným způsobem může být například nalezena již při průzkumu vedeném podél prvního průzkumového "vektoru, zatímco v případě špatně přetržené čočky se může stát, že bude nezbytné pro její objevení použít většinu průzkumových vektorů.
Po počátečním lokalizování objektu, se provede druhý test, jehož úkolem je potvrdit správnou detekci čočky. Tento ověřovací test sleduje konturu uvedeného právě nalezeného objektu. K tomuto účelu lze použít jakýkoliv vhodný postup na určení spojitosti. Hrany objektu mohou být například sledovány pomocí technologie, kterou lze označit jako analýza spojitosti osmi prvků. U této technologie platí, že pokud se zjistí, že se první pixel nachází na hraně příslušného objektu, potom se prozkoumá osm s ním bezprostředně sousedících pixelů, přičemž průzkum je veden jedním směrem (například proti směru hodinových ručiček), za účelem nalezení druhého hranového pixelu. Pokud je druhý hranový pixel, který je považován za součást příslušné hrany, nalezen, potom se zopakuje uvedený postup a prozkoumá se tedy osm bezprostředně s tímto druhým pixeiem sousedících pixelů za účelem nalezení třetího hranového pixelu. Tento postup se opakuje -uvedený postup je označen jako sledování hrany neboli sledování objektu- dokud není nalezen konec hrany. Před dosažení m původního pixelu se při tomto sledován Lna raz Lna předem určený počet hranových pixelů, neboli hrana tvořená těmito identifikovanými hranovými pixely tvoří uzavřenou smyčku a přesněji tato hrana se vrací k prvnímu hranovému pixelu příslušného objektu. 26
Toto analýzu spojitosti osmi prvků podrobněji znázorňují obrázky 16A a 16B. Na obrázcích 16A a 16B je každý pixel » reprezentován bodem pro lepší ilustraci průzkumu prováděného kolem jednotlivých pixelů. Obrázek 16A ukazuje první pixel Pjj, který byl identifikován jako pixel ležící na hraně objektu. Osm bezprostředně sousedících pixelů je prozkoumáno, přičemž průzkum je veden proti směru hodinových ručiček, výchozím bodem je pixel ležící bezprostředně nad pixelem Pj.j, a cílem průzkumu je nalezení pixelů, který má úroveň šedi přesahující předem určenou mezní hodnotu. První pixel, který byl nalezen a který splňoval podmínky tohoto testu je považován za další hranový pixel, který je na obrázku 16A znázorněn jako pixel PiJ+1. V dalším kroku, znázorněném na obrázku 16B, je prozkoumáno osm pixelů bezprostředně sousedících s pixelem Píj+i, přičemž průzkum je veden opět proti směru hodinových ručiček a počáteční bod má v pixelů ležícím bezprostředně nad pixelem Pj,j+i. Tento průzkum má nalézt pixel, který (i) má úroveň šedi vyšší než je předem stanovená mezní hodnota a (ii) není pixelem ležícím ve středu průzkumu, který byl realizován bezprostředně před tímto průzkumem. První pixel, který je nalezen a který splní podmínky tohoto průzkumu je považován za další hranový pixel , na obrázku 16B je tímto pixelem pixel označený jako P\,i+2· Tento sledovací proces pokračuje dokud se průzkum nevrátí k počátečnímu pixelů P^·, potom co narazí na předem stanovený počet obrazových pixelů, neboli pokud průzkum prováděný okolo daného pixelů nepovede k identifikování žádného dalšího hranového pixelů. Výhodně se v průběhu tohoto sledovacího postupu použije k určení pixelů na obrysu objektu a vně tohoto objektu gradientní hodnota. Vypočtená gradientní hodnota je identická s hodnotou, 27 hodnota. Vypočtená gradientní hodnota je identická s hodnotou, kterou používají průzkumové vektory a která je definována rovnicí (1). Mezní hodnota použitá během tohoto sledováni je rovněž identická s mezní hodnotou použitou průzkumovými vektory a je specifikována parametrem „E_findThr“.
Pokud nebylo při sledování uvedeného objektu naraženo na počáteční bod (pixel) před tím, než byl sledován specifický předem stanovený počet pixelů, potom je uvedený objekt považován za čočku, avšak v případě, že se na výchozí polohu narazí ještě před tím, než byl sledován předem stanovený počet pixelů, potom uvedený objekt za čočku považován není a je označen jako šum. Minimální délka obrysu čočky použitá během tohoto ověřovacího testu je dána parametrem „B_cont_cnť\ Pokud se při průzkumu vedeném podél průzkumových vektorů narazí na objekt šumu, nepokračuje se v průzkumu vedeném podéftohoto vektoru, a v průzkumu zobrazení se pokračuje u dalšího průzkumového vektoru. Tento postup se opakuje dokud není nalezena čočka nebo dokud se nevyzkouší všechny průzkumové vektory. Obrázek 17A ukazuje příklad hypotetického průzkumu, jehož cílem je detekovat čočku, pomocí kterého byl před lokalizováním čočky nalezen objekt šumu a obrázek 17B ukazuje příklad hypotetického průzkumu vedeného za účelem detekování čočky, pomocí kterého byly před lokalizováním nesprávně roztržené čočky nalezeny dva objekty šumu.
Pokud nebyla po použití všech prohledávacích vektorů čočka nalezena, je čočka považována za chybějící. Tento výsledek je oznámen a další zpracování je zastaveno. Pokud je čočka nalezena, potom se uloží obrazové souřadnice, kťěré původně detekovaly čočku a proces zpracování pokračuje. 28 28
Před tím, než jsou analyzovány morfologické znaky uvedeného objektu, rpohou být provedeny další testy, jejíchž cílem bude stanovit, zda je nalezeným objektem je útržek čočky. Nejprve, pokud se během sledování prováděného okolo uvedeného objektu, při sledování kontury- objektu vyběhne mimo vnější okraje zobrazovací paměti, potom se kandidát na čočku nachází částečně mimo zorné pole a nesplňuje požadavky kladené na čočku a je vyřazen. V tomto případě se rovněž neprovádí další zpracování zobrazení. Za druhé, pokud během sledování prováděného okolo uvedeného objektu je překročen maximální počet hranových neboli obvodových pixelů, potom je kandidát na čočku příliš velký na to, aby mohl být jednou čočkou τ.a tudíž rovněž nesplňuje podmínky kladené na čočku a je , vyřazena.
Test určující roztržené čočky nebo fragmenty čočky
Takže nyní pokud pokračuje proces zpracování čočky, je kandidátem na čočku buď špatně přetržená čočka nebo celá čočka. Pokud se během sledování okolo objektu narazí na výchozí polohu, potom lze sledovanou trasu považovat za celý vnější rozměr objektu. Morfologické testy určující špatně přetrženou čočku jsou spuštěny neboli iniciovány buď naražením na výchozí pixel, nebo překročením maximálního počtu hranových pixelú. _______ „ ...... Výhodné provedení uvedeného algoritmu používá ke stanovení toho, že uvedeným objektem je špatně roztržená čočka, dva hlavní testy označené jako elongace a velikost opsaného rámečku. Elongačnf test byl původně navržen pro identifikaci čoček majících jejíž velké části byly odstraněny nebo scházejí, takže se její tvar nebude již dále podobat přibližně 29 kruhovému objektu s jedinečnou excentricitou, tzv.. segmenty čočky. Test označený jako opsaný rámeček představuje kontrolu i elongačního testu a se použije zejména k identifikaci segmentů Čoček, které jsou poněkud kruhové.
Oba výše diskutované testy využívají informace týkající se souřadnic získaných při sledování celého obrysu uvedené čočky. Sledovací technika je identická s tou, která byla použita k ověření detekce čočky. Uvedený sledovací proces používá hodnotu gradientu, která je definována v rovnici (1),za účelem stanovení toho, zda tento pixel leží na hraně čočky nebo vně této hrany. Ke sledování vedeného podél obrysu čočky se použije analýza spojitosti osmi prvků a mezní hodnota gradientu je specifikována parametrem „C_findThr“. V průběhu sledování, se uchovává postupný záznam lokalit řad a sloupců jednotlivých obrysových pixelů. Sledování obrysu pokračuje dokud nedojde k jedné ze tří událostí" 1) sledování se dostane mimo paměť, 2) při sledování kontury je překročen maximální možný počet pixelů nebo 3) narazí se na výchozí oblast, ve které bylo zahájeno sledování.
Pokud se sledování dostane mimo zobrazovací paměť, j čočka považována za čočku nacházející se částečně mimo zorné pole a taková čočka je vyřazena. Výsledek je oznámen a další zpracování je zastaveno. Pokud se narazí na výchozí místo, ze kterého bylo sledování obrysu čočky zahájěYTo, nebo "poklid budě' při sledování překročen maximální možný počet obrysových (hranových) pixelů, potom budou morfologické znaky označeny jako elongace a ke stanovení toho, zda je přítomna defektně fragmentovaná čočka, se opsaný rámeček vyjme. 30
Elongační hodnota objektu je dána následující obecnou rovnicí (2):
Elongace = moment setrvačnosti okolo hlavní osy moment setrvačnosti okolo vedlejší osy
Elongační test rovněž poskytuje hodnotu maximálního momentu setrvačnosti pro daný objekt vyděleného minimálním momentem setrvačnosti tohoto objektu. Čím větší disproporce mezi nejdelším a nejkratším rozměrem uvedeného objektu, tím větší elongační hodnota, a čím kompaktnější je objekt, tím je elongační hodnota menší. Například objekt kruhového tvaru má nejmenší teoretickou elongační hodnotu, zatímco tyč nebo lineárně tvarovaný objekt by měl mít relativně vysokou elongační hodnotu.
Za účelem vypočtení elongace se předají souřadnicové údaje pro všechny hranové pixely. Z nich jsou potom vypočteny horizontální a vertikální momenty setrvačnosti. Rovnice (3) a (4) ukazují výpočty těchto momentů: **>
vertikální moment setrvačnosti = abs(Z(Xí-XavgD = abs(£xi2-((Xi)2/obrysový součet) kde Xj = sloupcová souřadnice i-tého pixelu _____—-™——---'-'nalezeného" ’hV"Vnějším '“obrysu čočky. Do součtu se započítají všechny pixely nalezené na obrysu čočky.
Xavg = sloupcové těžiště uvedeného objektu horizontální moment setrvačnosti = abs(Z(yi-yavg) ) = abs(Zyi2-((yi)2/obrysový součet 31 kde y, = řadová souřadnice i-tého pixelu nalezeného na vnějším obrysu čočky. * Do součtu se započítají všechny pixely nalezené na obrysu čočky.
Xsvg = ,, řádkovéJěžiště uvedejiého objektu.
Tyto informace lze použít ke zjištění úhlu, pod kterým leží hlavní osa uvedeného objektu. Tento úhel lze vypočíst pomocí následující obecné rovnice (5). φ = arctan((2*Z(XrXaVg)(yryavg))/( I(xrXaV9)2-(yryavg)2))/2 ve které φ= úhel vzhledem k těžišti objektu, pod kterým leží hlavní osa
Co se týče stanovení úhlu hlavní osy moment setrvačnosti hlavní osy = abs(E((-XiSin(<j>)+yicos(<j>))-x'g)2) = abs(Σ(-XiSin(φ)+yjCos(¢))2-((( 2(-XiSin($i; + yiCos(<f>))2/obrysový součet)) kde Xi kde y. sloupcová souřadnice i-tého pixelu nalezeného na vnějším obrysu čočky. Do součtu se započítají všechny pixely nalezené na obrysu čočky. řadová souřadnice i-tého pixelu m a I ez eného-na-v nějším*-obrysu-čoč k y— Do součtu se započítají všechny pixely nalezené na obrysu čočky. x’avg = těžiště uvedeného objektu vedený -·*·· podél hlavní osy. moment setrvačnosti vedlejší osy = abs(X((XiCos(<p)+yjSin(ý))-y’avg)2) i 32 = 3ό$(Σ(Χιαο5'{φ)+γ;5ΐη(φ))2-{{Σ((χ,αοε[φ)+ γ,είη(φ))2/obrysový součet kde Xi = sloupcová souřadnice i-tého pixelu nalezeného na vnějším obrysu čočky. Do součtu se započítají všechny pixely nalezené na obrysu čočky. y, _ = řadová souřadnice i-tého pixelu nalezeného na vnějším obrysu čočky. Do součtu se započítají všechny pixely nalezené na obrysu čočky. y’avg = těžiště uvedeného objektu vedený podél vedlejší osy.
Elongace se potom vypočte za použití rovnice (2). Vypočtená elongační hodnota se potom porovná s hodnotou specifikovanou parametrem „(^elong’', aby se určilo, zda se jedná o uvedenou defektně fragmentovanou čočku či nikoliv. Pokud je například vypočtená hodnota větší než „C_elong“, potom se čočka považuje za defektně fragmentovanou čočku, je vyřazena a další zpracování se zastaví.
Obrázek 18 ukazuje určitou terminologii použitou při určování elongace. - " Pro uvedeny čočkový objekt se rovněž vypočte opsaný rámeček. Zpravidla je opsaným rámečkem rámeček právě tak veliký, aby zadržel objekt možné čočky a je tvořen spodní a horní horizontální stranou a pravou a levou vertikální stranou. Bylo zjištěno, že takový rámeček slouží jako poměrně přesná aproximace skutečné plochy uvedeného objektu možné čočky. Tento test se používá k identifikaci defektně fragmentovaných 33 čoček, které nelze identifikovat pomoci elongačnfho testu. Tento test se používá v případě, kdy by mohla být defektně fragmentovaná čočka tak zkroucená, že by se ve skutečnosti jevila v podstatě jako kruh a nemohla by tedy být identifikován pomocí elongačního testu. Test využívající opsaný rámeček využívá toho, že i když se dá říct o' těchto defektně fragmentovaných čočkách, že mají v podstatě kruhový tvar, tak jsou podstatně menší než normální čočky. Uvedený rámeček je orientován podél horizontální a vertikální osy, které prochází středem objektu. Obrázek 19 ukazuje koncept testu využívajícího opsaný rámeček, který definuje rovnice (8).
Opsaný rámeček = (sloupec v objektu nejvíce v pravo-sloupec (8) v objektu nejvíce vlevo)*(nejspodnější řádek v objektu- nejvrchnější řádek v „objektu)
Vypočtená hodnota opsaného rámečku se porovná s hodnotou specifikovanou parametrem „C_bdbox“. Pokud je například tato vypočtená hodnota menší než „C-bdbox“, potom ne zobrazený objekt považován za defektně fragmentovanou čočku a tudíž určen pro vyřazení, a současně se upustí od dalšího průzkumu.
Modelování vnější hrany čočky
Pokud objekt možné čočky projde jak elongačním testem tak testem opsaného rámečku a splní jejich požadavky, potom se pro účely detekování defektně fragmentovaných čoček použije ještě další postup. Na základě údajů získaných při sledování objektu 34 se definuje šest kruhových modelů, viz obrázek 20, přičemž k definování těchto modelů se použije šest data-bodů ležících na i hraně uvedeného objektu, které jsou od sebe odsazeny přibližně o 60°. Každá sada tří po sobě jdoucích bodů se používá k definování jednoho kruhu, jednotlivé sady jsou tvořeny data-body {1,2,3}, {2,3,4}, {3,4,5}, {4,5,6}, {5,6,1} a {6,1,2}. kruhový model, jehož poloměr je nejbližší poloměru definovanému parametrem B_lens_dia, se použije jako model vnější hrany čočky. U každého modelu, se výhodně data-body použité k definování kruhu nejprve prověří, aby se vyloučila možnost, že se některé body budou nacházet příliš blízko u sebe. To se může stát v případě, kdy čočka bude obsahovat trhlinu, která naruší 360° kontinuitu obrysu čočky. Uvedená sada potom bude obsahovat data-body, které budou příliš blízko u sebe, což může vést k získání chybného modelu a proto bude výhodné tyto data-body dále nepoužívat.
Každý pixel na obrysu objektu možné čočky se porovná s teoretickým modelem zastupujícím hranu čočky. Za použití vyhledávací tabulky s pravoúhlými a polárními souřadnicemi, se každý hranový pixel přeformuluje pomocí poloměru a úhlové odchylky. Pokud je hodnota poloměru jakéhokoliv pixelu menší než 90% poloměru kruhového modelu zastupujícího hranu čočky, potom je uvedený pixel považován za součást velké trhliny. ' Jednotlivě "skupiny pixel ů, které jsou považovány za součást společné trhliny se měří ve stupních. Pokud výchozí a konečný bod trhliny ukazuje, že uvedená trhlina je větší než parametr C_badtear, potom je čočka považována za d efektně fragmentovanou čočku a měla by být vyřazena. Obrázek 21 nastiňuje koncept postupu použitého ke stanovení rozsahu trhliny v uvedené čočce, který využívá radiální odchylky. 35 nastiňuje koncept postupu použitého ke stanoveni rozsahu trhliny v uvedené čočce, kter^ý využívá radiální odchylky. V případě, kdy není obrys čočky kontinuální, označí -algoritmus výchozí a konečný bod trhliny,, přičemž počáteční bod trhliny označí v místě, kde náhle změní směrsledování a začne se vracet, tento stav se označuje jako reverzní monitorování „doubling back“. Dále má sledování zpětný směr a sleduje vnitřní stranu obrysu čočky. Protože není možné z druhé strany čočky narazit na počáteční bod trhliny, lze se domnívat, že při detekování dalšího místa reverzního monitorování „doubling back" se bude jednat o protilehlou stranu trhliny, která způsobuje diskontinuitu.
Tento způsob se používá při řešení problému, kterým je stanovení závažnosti trhliny v uvedené čočce, která má diskontinuální obrys, obrázek 22 graficky znázorňuje koncept postupu zahrnujícího tuto část algoritmu. V případě, že se uvnitř trhliny vyskytne diskontinuita, se rozsah trhliny nastaví tak, aby zahrnoval část čočky mezi výchozím bodem trhliny a diskontinuitou. To mnohem přesnější reprezentuje závažnost trhliny.
Pokud čočka nebyla vyřazena na základě toho, že by se její sledování dostalo mimo prostor zobrazovací paměti, nebo že by přesáhla maximální počet o b rysových pixelů, po případ ě_p.roto „_že “něšpfniía podmínky elongačního testu nebo testu využívajícího opsaného rámečku, potom jí lze považovat za úplnou. Jak ukazuje obrázek 13, uvedená čočka sice nebyla v tomto okamžiku ještě klasifikována jako přijatelná, ale byla nalezena a posouzena jako přijatelná pro další kontrolu, tj. další zpracování kontrolního zobrazení. Krokem, který následuje je test určující decentraci. 36 přijatelná pro další kontrolu, tj. další zpracování kontrolního zobrazení. Krokem, který následuje je test určující decentraci.
Decentrace Čočka s decentraci, která umožňuje, aby byla šířka okrajové zóny rovna 0,270 mm nebo menší, může být považována za nepřijatelnou. Vzhledem k tomu, že během kontroly se uvedené čočky nacházejí v deionizované vodě namísto v solném roztoku, který deionizovanou vodu v uvedeném pouzdru následně nahradí, nedošlo ještě k úplné expanzi čočky do její konečné velikosti. Pro první přiblížení, lze okrajovou zónu považovat ža část isotropního média. Tento předpoklad lze učinit na základě zjištění, že čočka, pokud se deionizovaná voda v pouzdře nahradí solným roztokem expanduje v radiálním směru, tj. zvětšení šířky prstencového okraj je shodné se zvětšením poloměru celé čočky.
Vztah mezi šířkou okrajové zóny čočky v konečném solném roztoku a šířkou této zóny v deionizované vodě za podmínek ustáleného stavu, lze vyjádřit následujícím způsobem: PZk = PZV(1 + ξ) (9) kde: PZk znamená šířku okrajové zóny v konečném solném roztoku, PZV znamená šířku okrajové zóny v deionizované vodě za ustáleného stavu, a 37 ξ znamená lineární expanzní faktor. i ξ lze rovněž vyjádřit pomocí konečného průměru Dk čočky expandované v konečném solném roztoku a průměru Dy čočky, která se'nachází v deionizované vodě a to v ustáleném stavu, následujícím způsobem:
Dk - A, 4=—Ď7~ (10)
Uvedená čočka může mít například konečný navržený průměr Dk 14,200 mm a průměr čočky v ustáleném stavu v deionizované vodě Dv je 895 pixelů neboli 12,670 mm. Pomocí obecného vztahu (10) lze pro tuto čočku vypočítat lineární expanzní faktor, č, který se tedy rovná 0,12076. Pokud se tato hodnota pro ξ dosadí do rovnice (9), dospěje se k rovnici (11). PZk = PZV(1,12076) V případě, kdy byl uvedený systém 1_0 použit ke kontrole typu čočky, která měla vnější průměr 14,200 mm a zadní optická zóna čočky měla průměr 13,000 mm. Celková lineární vzdálenost, kterou spotřebuje okrajová zóna je rovna rozdílu těchto dvou hodnot, tj. 1,200 mm, a šířka okrajové zóny PZk čočky se rovná polovině této hodnoty neboli 600 mikrometrům. Přeuspořádáním rovnice (11) a nahrazením PZk 600 mikrometry se získá následující rovnice (12) pomocí .které lze vypočítat hodnotu PZV. (12) 38 600// ΡΖν = 1,12076 = 1,12076 = 535 μΓη
Takže při použití první aproximace u šířky okrajové zóny, představoval odhad šířky PZV 535 mikrometrů. Nicméně ve skutečnosti je šířka 580 mikrometrů. Takže model podcenil skutečnou šířku okrajové zóny přibližně o 8 procent. To mohlo být způsobeno například nelineární expanzí čočky v konečném roztoku nebo skutečností, že tvářecí formy, ve kterých byly uvedené čočky vyrobeny měli jiný cílový průměr optické zóny. Výhodné provedení algoritmu použité u systému 1_0 vyřadí jakoukoliv Čočku, která bude mít šířku okrajové zóny menší než 332 μίτι. Parametr C__minPZdist má hodnotu 332 a představuje minimální šířku okrajové zóny.
Ke stanovení decentrace čočky se provede porovnání vnější hrany čočky a rozhraní mezi okrajovou a středovou zónou. Dá se očekávat, že jak hrana tak rozhraní jsou kruhové a deviace na této hraně a na tomto rozhraní nemají vliv na konečné stanovení decentrace. K charakterizování vnější hrany čočky se použije kruhový model , který byl určen během procesu, jehož cílem bylo detekovat čočku. Potom se na tomto modelu vnější hrany čočky „přibližně-v místech Ό, 180 a 270° extrahují tři data-body.Tyto datarbody se použijí pro označení oblastí tří oken. Uvedená okna se nacházejí uvnitř modelu vnější hrany čočky a použijí se k nalezení rozhraní okrajové a středové zóny. Obrázek 23 ukazuje oblasti těchto tří oken. 39
Uvnitř každého z těchto oken je proveden velký jednorozměrný hranový operátor a obrázky 24 a 25 ukazují gradientní masky použité k zvýraznění vertikálních resp. horizontálních hran. Přesněji okna v místě 0 a 180 stupně použijí vertikální hranovou masku, viz obrázek 24, a olcnó v místě 270 stupně použije horizontální hranovou masku znázorněnou na obrázku 25. Dále se provede měření síly hrany po celé délce okna. Pro okna v místě 0 a 180° platí, že každý sloupec má sílu hrany s ním sdruženou. Součet gradientních hodnot pro uvedený sloupec je dále zpracován a sloupce na obou stranách tohoto sloupce jsou kompilovány pro každý sloupec v uvedeném okně. Potom se všechny tyto hranové hodnoty projdou, aby se zjistilo, který sloupec má nějvyšší hodnotu síly. Obrázek 26 znázorňuje ukázku zpracovaného okna a histogram výsledné hranové síly. U oken v místě 0 a 180° je tento z uvedeného histogramu získaný píkový sloupec považován za sloupec definující rozhraní mezi okrajovou a středovou zónou. Středy řádků uvedeného okna představují odpovídající řádkové souřadnice, které definují na uvedeném rozhraní středové a okrajové zóny dva data-body. Rovnice (11) a (12) ukazují histogramovou kompilaci a analýzu ve formě rovnice. sloupcová síla hrany [j] = E(gradientní hodnoty);.1 + I(gradientní hodnoty)j + E(gradientní hodnoty)j+i (11) 40 kde: 4 j = zpracovávaný sloupec gradientní hodnota = výsledná úroveň šedi hranu zvýrazňujícího operátoru sloupec rozhraní - maximální hodnota sloupcové síly hrany [j] pole pro všechny hodnoty j (12) Z koncepčního hlediska je zpracování okna v místě 270 stupňů identická se zpracováním dalších dvou oken. Avšak pro okno v 270 stupních je sledovaná hrana namísto vertikální hrany hranou horizontální a proto jsou všechny operace v podstatě otočené o 90 stupňů. Rozměry okna jsou otočeny, použije se horizontální hranová maska, kompiluje se řádkový histogram hranové síly a výsledkem je řádková hodnota rozhraní okrajové a středové zóny. Sloupcový střed okna představuje odpovídající sloupcovou souřadnici, která definuje data-bod na rozhraní okrajové a středové zóny. Rovnice (13) a (14) ukazují tuto analýzu v rovnicové formě. řádková síja^hrany [i]_, = - Σ ( g r ad i en t n í-hod not-y), ; r + - —- E(gradientní hodnoty)j+ Z(gradientní hodnoty)i+1 (11) kde: i = zpracovávaný řádek 41 gradientní hodnota = výsledná úroveň šedi hranu zvýrazňujícího operátoru řádek rozhraní - maximální' hodnota řádkové síly hrany [i] pole pro všechny hodnoty i (12)
Pomocí těchto tří data-bodů definujících rozmezí okrajové a středové zóny se vypočte kruhový model rozhraní. Úhel osy minimální a maximální decentrace se vypočte z posunu středu vnější hrany modelu a středu modelu rozhraní středové a okrajové zóny. Tento vztah je vyjádřen rovnicí (15). úhel decentrační osy = arctan(((řádek středu)č0aky- (řádek středu)oz/sz)/((sloupec středu)oz/sz-(sloupec středu)íočky)) (15)
Potom, co je stanoven tento úhel, se vypočtou sloupce a řádky bodů na modelu rozhraní okrajové a středové zóny (OZ/SZ) a na modelu vnější hranové čočky pro tento úhel. Dále se vypočte vzdálenosti od uvedených dvou bodů k modelu vnější hrany čočky. Rozdíl těchto dvou vzdáleností představuje minimální decentrační hodnotu. Pokud bude hodnota menší než minimální s. -η·,-ίί-·ν·—π-, .-.-,11------.—-J.J ------------- -- _ . . . ____ přijatelná vzdálenost specifikovaná parametrem ,,C_/minPZdisť, potom by měla být uvedené čočka na základě stanovené decentrace vyřazena. Obrázek 27 geometricky vyjadřuje decentrační výpočet. . 43
Vzhledem k tomu, že jsou oblasti těchto opěrných žeber téměř souhlasné, vymezí výhodný průzkumový program opěrná žebra tak, že se bude moci použít pouze relativně malé průzkumové pole. Celé zobrazení může v podstatě obsahovat 1 048 576 pixelů, zatímco klasická průzkumová plocha pro první opěrné vertikální žebro může obsahovat přibližně 3 000 pixelů. Výhodné provedení průzkumového programu nalezne první opěrné vertikální žebro tak, že provede průzkum ve značně velké oblasti, v níž se očekává přítomnost opěrného vertikálního žebra. Obrázek 29 znázorňuje například průzkumovou oblast, kterou lze použít pro vyhledávání prvního opěrného vertikálního žebra. Po nalezení prvního opěrného vertikálního žebra se poloha tohoto žebra použije jako pomocný prostředek pro nalezení dalších opěrných vertikálních žeber. Pro nalezení dalších opěrných vertikálních žeber potom mohou být použity v podstatě menší ale přesněji umístěné průzkumové oblasti než v případě lokalizování prvního opěrného žebra. Průzkumové oblasti pro druhé, třetí a čtvrté opěrné vertikální žebro mohou zahrnovat pouze 400 pixelů. Obrázek 30 ukazuje příklad takové průzkumové oblasti, která může být použita k lokalizaci ploch opěrných vertikálních žeber. Přesněji, výhodný způsob zpracování opěrných vertikálních žeber začíná prozkoumáním relativně velké obdélníkové oblasti s cílem loka!iz_ovat _leyéJ_._horjzpjri^tál.QÍ.^,.9Rtw'-#^žebro,^.._Řáde.k. a sloupek označující body, které definují umístění průzkumové oblasti, jsou specifikovány parametry „C_r_tickofsť resp. C_c_tickofst“. Velký počet rovnoměrně odsazených sloupcových průzkumových vektorů je veden přes celou průzkumovou oblast. Průzkumové vektory jsou vedeny ze shora dolů dokud hodnota jednorozměrného gradientu naznačí přítomnost hrany opěrného 44 žebra! Uvedený gradient lze vypočítat na základě následující obecné rovnice (16). 4 průzkumový gradient opěrného žebra = abs(PMj - Pij) (16)
Hodnota gradientu se porovná prahovou, hodnotou danou parametrem „C_tickhthr“. Pokud je během průzkumu vedeného podél určitého průzkumového vektoru vypočtená hodnota gradientu větší nebo rovna prahové hodnotě, potom tento vektor narazil na hranu opěrného žebra. Pokud je nalezena horní hrana opěrného žebra, potom se dále průzkum povede po stejném sloupcovém průzkumovém vektoru, ale od spoda nahoru, za účelem lokalizování spodní hrany opěrného žebra. Tento postup lze použít u všech uvedených vektorů v uvedené průzkumové oblasti, přičemž obrázek 31 například ukazuje průzkumové >.i. vektory průzkumové oblasti, které lze použít k lokalizování levého horizontálního opěrného žebra.
Hranová informace týkající se hrany opěrného žebra, získaná při výše popsaném průzkumu od všech průzkumových vektorů v oblasti opěrného žebra je následně analyzována za účelem získání řádkového těžiště opěrného žebra. Průzkumové vektory, které detekovaly hrany objektu, který je buď příliš široký nebo příliš úzký, než aby se mohlo jednat o opěrné žebro, jsou výhodně odloženy. Ty průzkumové vektory, které nenalezly žádný objekt, jsou vyřazeny rovněž. Potom se zbývající vektory projdou s cílem nalézt nejdelší segment po sobě jdoucích vektorů, které identifikují potenciální objekt opěrného žebra, a tento nejdelší objekt je považován za opěrné žebro. Tento postup je navržen tak, aby rozlišil opěrná žebra od menších objektů označených jako šum,, a od defektů čočky, na které lze uvnitř průzkumové oblasti narazit. Řádkové těžiště se následně vypočte z hran 45 oblasti narazit. Řádkové těžiště se následné vypočte z hran nejdelšího segmentu identifikovaného pomocí průzkumových vektorů, přičemž obrázek 31 rovněž znázorňuje tento postup využívající průzkumové vektory a vztah průzkumových vektorů ke stanovení řádkového těžiště.
Dalším krokem je identifikování sloupcových hran opěrného žebra. Tato identifikace se provede tak, že se podél již určeného řádkového těžiště opěrného žebra vedou dva průzkumové vektory. Tyto dva vektory jsou vedeny směrem ven od středového sloupce vypočteného jako průměr sloupců nejdelšího identifikovaného segmentu. Jeden z těchto vektorů směřuje na levo a jeho cílem je nalézt levou hranu uvedeného opěrného žebra a druhý vektor směřuje napravo s cílem nalézt pravou hranu uvedeného opěrného žebra. K identifikaci sloupcových hran opěrných žeber se výhodně použije způsob, který tuto hranu identifikuje na základě prahové hodnoty úrovně šedi, vzhledem k tomu, že defekty, které by mohly být nalezeny v opěrných žebrech, by mohly přinést chybnou gradientní informaci. Kromě toho, se efekty v opěrném žebru jeví tmavší než zbývající plocha opěrných žeber. Z tohoto důvodu, průzkum používající prahovou jako posuvná transformace („offset transformation"). Tato transformace v podstatě zvyšuje úroveň šedi opěrného žebra řádek po řádku na úroveň, která umožní smísení této oblasti 'opěrného'žebra se sousední oblastí. Tento postupu zachovává informace týkající se defektu a později lze tedy provést za použití stejného algoritmu, který se použije i pro všechny další oblasti středové zóny, v transformované oblasti analýzu zaměřenou na vyhledávání defektů. 46 - Přesněji řečeno, u tohoto postupu se zprůměrují úrovně šedi dvou ploch v blízkosti zóny opěrného žebra. Těmito dvěma * plochami mohou být plochy použité při stanovování těžiště opěrného žebra, jak ukazuje například obrázek 32. Potom se vypočte rozdiI, A>*ďek, mezi" průměrnou‘.hodnotou úrovni šedi oblastí vně zóny opěrného žebra a každým řádkem zóny opěrného žebra. Potom se k hodnotě intenzity šedi každého řádku uvedené zóny opěrného žebra tato hodnota, Afádek, přičte. Výsledek této posuvné transformace použité k zpracování zóny opěrného žebra zahrnující defekt je znázorněn na obrázku 34. Jak ukazuje tento obrázek, zobrazení dírkového defektu bylo na zobrazení čočky zachováno, ale samotná zóna opěrného žebra se sloučila se sousední oblastí zobrazení obklopujícího tuto zónu opěrného žebra. Díky tomuto transformačnímu procesu, lze nyní zónu opěrného žebra kontrolovat jako součást středové zóny (SZ) pomocí kontrolního algoritmu SZ. Zónu opěrného žebra lze zpracovat nejen pomocí lineární posuvné transformace, ale k tomuto zpracování lze rovněž použít způsob, u kterého se před použitím výše uvedené transformace uvnitř zóny opěrného žebra zvýší amplituda signálu pixelů. To může zvýšit schopnost kontrolního algoritmu detekovat defekty uvnitř zóny opěrného žebra. Vynásobení zóny opěrného žebra určitým faktorem zvýšení před stanovením posuvné hodnoty Afádek by mělo zvýšit gradient defektního objektu uvnitř zóny _opěrné ho_že bra_N icm é ně-toto-vynásobe n í=m ůže-na-d ruhé-straně= působit i nežádoucím způsobem, které bude spočívat v tom, že vyzdvihne šum v zóně opěrného žebra. řádků a těžiště sloupců se provede žebru". Transformace se omezuje na
Po nalezení těžiště transformace na „opěrném 47 malou obdélníkovou oblast, která zahrnuje uvedené „opěrné žebro" a jejím středem je těžiště tohoto opěrného žebra. Výška * (kratší rozměr) a šířka (delší rozměr) průzkumové ohraničené oblasti je specifikován parametry „C_tickhgt“ resp. „C_tickwid“.
Zbývající tři opěrná žebra lze lokalizovat a zpracovat shodným způsobem. Průzkumové oblasti pro tyto tři opěrná žebra jsou výhodně poněkud menší než průzkumová oblast použitá k / lokalizaci prvního opěrného žebra, vzhledem k tomu, že počáteční oblasti pro tyto další tři opěrná žebra jsou odvozené od těžiště levého horizontálního opěrného žebra. U průzkumu, jehož cílem je lokalizovat vertikální opěrná žebra se operace vzhledem k tomu, že delší rozměr opěrného žebra je v řádkovém směru namísto ve sloupcovém, otočí o 90°. Obrázek 30 například ukazuje průzkumové oblasti, které lze použít k nalezení dalších tří opěrných žeber.
Stejně jako u levého horizontálního opěrného žebra, již zmíněná transformace hodnot úrovně šedi opěrného žebra nedetekuje defekty. Opěrná žebra jsou předběžně zpracována do formy, ve které mohou pomocí vhodného algoritmu analyzovány jakou součást středové zóny. U tohoto způsobu nebudou samotná opěrná žebra považována za defekt, ale skutečné defekty, které leží na těchto opěrných žebrech budou detekovány. Díry a škrábance ve středové zóně Díry a škrábance v kontaktních čočkách se zpravidla jeví jako tmavé skvrny ve středových zónách zobrazení těchto kontaktních čoček. Takové znaky lze rozlišit od bílého pozadí 48 pomocí gradientních průzkumových algoritmů. Nicméně gradientní průzkum, jehož cílem je definování objektů ve středové zóně by trval velmi dlouho, vzhledem k tomu, že kontrola celého zobrazení, které obsahuje 1 048 576 pixelů, by si vyžádalo přibližně 20 milionů operací " ”7
Za středovou zónu čočky se považují všechny části čočky směrem dovnitř od okrajové zóny, a obrázek 35 ukazuje umístění této oblasti, skutečná hranice této oblasti je výhodně definována modelem rozhraní okrajové a středové zóny, který byl odvozen při výpočtu decentrace.
Jako prostředek pro detekování defektů se použije modifikovaná verze „blobs“-analýzy. Podobně jako analýza okrajové zóny, která bude popsán později, používá analýza středové zóny detekční způsob („eight connectivity analysis"), který na základě sledování osmi prvků bezprostředně sousedících se sledovaným prvkem určí další spojitosti prvků za účelem segmentace objektů.. Avšak mezi použitím „blobs“-analýzy ve středové a okrajové zóně existují dva důležité rozdíly. Při analýze středové zóny lze na základ hodnoty gradientu přesně odlišit objekty ležící v popředí od objektů v pozadí. Tato hodnota je definována obecnou rovnicí (17). gradient = abs (Piii.1-Piij+i)+abs(Pi.ilj-PÍ+i>j) (17)
Po ku dobude “hod Wfa“g71dTěntur pixelu větší nebo rovna prahové hodnotě specifikované parametrem „C_czbinthr“, potom se nalezený objekt považuje za objekt ležící v popředí.
Druhým rozdílem je to, že se při použití „blobs“-analýzy ve středové zóně je „blobs“ uvedená oblast zpracuje pomocí tak 49 zvané pseudo podsouborově analyzované technologie („pseudo subsampled technique4‘'). Výše uvedená „blobs“-analýza hledající spojitost pixelu používá pouze pixely ležící v každém druhém řádku a každém druhém sloupci. Avšak pro účely výpočtu gradientu jsou zpracovány skutečné bezprostředně sousedící pixely. Obrázek 36 názorně ukazuje sousedící pixely použité pro účely podsouborově analýzy („subsampling") a pixelové sousedy použité pro účely gradientních výpočtů.
Potom, co se projde celé zobrazení, se vypočtou velikosti nalezených objektů. Ty objekty, které přesahují svou velikostí velikost objektu specifikovanou parametrem „C_czminblob" se ..považují za dostatečně závažné pro vyřazení uvedené čočky. Pokud byl nalezen jeden nebo více takových objektů potom je čočka vyřazena a další její zpracování je zastaveno. Při použití podsouborově analyzační technologie („subsampling technique") lze shodnou plochu zpracovat pomocí menšího počtu operací. Obrázek 36 ukazuje základní schéma pixelového podsouborového analyzačního vzoru („subsampling pattern“) , jenž byl zvolen za účelem snížení počtu potřebných výpočtů pod 1 310 720. Vizuálně se průzkumové schéma jeví jako modifikovaný šachovnicový vzor. Každý druhý řádek a každý druhý sloupec se při analyzování sledovaného bodu přeskočí. ”.............V případě každého pixelu zpracovaného podsouborovou analýzou, se okolní pixely analyzují pomocí dvousměrné gradientní operace, která je vyjádřená rovnicí (18), aby se určilo, zda.se v blízkosti sledovaného pixelu objevují velké gradienty. (18) G = (abs(Pij.+ - Pij^O+absíPj.u - Pi+u)) 50
Pokud je gradient větší než parametr C-czbinthr, potom je tento pixel umístěn do specifikované části paměti procesoru \ ožnačené jako „přední sekce" („foreground"). Jakmile k tomu dojde, je uvedený pixel testován pomocí nblobs“-anaIýzy, za účelem určení, objektu--v popředí, jehož .součástí* je testovaný objekt, tj. tato analýza určuje, zda existují v blízkosti nějaké objekty, jejichž by byl uvedený pixel součástí. Pokud se ukáže, že sledovaný pixel není součástí žádného z existujících objektů, znamená to identifikovaní nového objektu. Avšak pokud sledovaný pixel spadá do některého existujícího objektu, potom je velikost uvedeného objektu porovnána s prahovou hodnotou specifikovanou pro velikost objektu. Pokud přidáním nejnovějšího sledovaného pixelu k objektu existujícímu v popředí tento objekt překročí uvedenou prahovou hodnotu „C_czminblob“, potom je tento objekt považován za natolik velký, aby byl důvodem pro vyřazení čočky.
Takže nemusí být nezbytné vyhodnotit celé zobrazení středové oblasti. Pokud se zjistí, že nalezený objekt překračuje uvedenou prahovou hodnotu, „C_czminblob", potom se další zpracování čočky zastaví.
Jakýkoliv objekt, na který se narazí při podsouborovém analyzování středové zóny, je v případě, že je dostatečně veliký, detekován jako defekt. Prahovou hodnotu „C-czminblob“ může například představovat plocha obsahující 25 pixelů. Protože je tato—ho d n ota vyj ad ř é na v j e dmo tkáč h p ixe í ů po d so u b o ro vé analýzy, jedná se ve skutečnosti o plochu objektu obsahující 9x9, neboli 81 pixelů. U jednoho provedení systému 1_0, představuje devět pixelů délku 127 mikrometrů, takže 5 pixelů pokrývá 71 mikrometrů. Z tohoto důvodu, je u tohoto postupu nejdelším možným přijatelným defektem středové zóny defekt pokrývající 51 plochu 9x2 = 18 pixelů a mající maximální rozměr 127 mikrometrů. Avšak vzhledem k tomu, že je druhý pixel překryt a k skutečnosti, že gradientní výpočet ve skutečnosti rozšíří šířku objektu, jsou menší defekty pomocí uvedeného výhodného algoritmu snadno detekovány.
Dokonale kulaté objekty například vypadají jako objekty v popředí, které jsou větší než skutečné objekty. V praxi je například defekt s průměrem 0,080 milimetrů nakalibračním standardním defektu detekován ve uvedeným algoritmem v podstatě ve shodném měřítku. Vzhledem k tomu, že 80 mikrometrů nedosahuje skutečných 6 pixelů, jeví se tento defekt, který byl nalezen pomocí gradientních výpočtů pixelů podsouborové analýzy, jako objekt v popředí s rozpětím 9 skutečných pixelů. Na základě zjištění, že defekt přesahuje C_czminblob parametr, algoritmus uvedenou čočku vyřadí. To znamená, že nastaveným minimálním vyřaditelným středovým defektem je 80 mikrometrový defekt, pokud je parametr C__czminblob roven 5 pixelům plochy předního prostoru. Pokud by byl parametr C-czminblob nastaven na 16 pixelů, potom by se tato velikost minimálního vyřaditelného středového defektu se zmenšila na 45 mikronů. Nicméně bylo zjištěno, že při nastavení parametru C_czminblob na 25 lze dosáhnout vynikajících výsledků.
Vtlačení 7'””' = .....“
Vtlačení, která představují kosmetické defekty, jsou lehkými prohlubněmi v povrchu uvedené čočky, přičemž obrázek 37 ukazuje průřez typickým vtlačením. Tyto prohlubně zasahují pouze jeden povrch čočky na rozdíl od dalšího defektu známého 52 jako díra, který prochází celou čočkou. Vzhledem k tomu, že pokles je velmi pozvolný, je zpravidla velmi obtížné spatřit tato i vtlačení při použití osvětlovacího systému využívajícího bílého světla. Fázové kontrastní systémy, jako například Schlierenův systé m,m a j í -ten denci zvýrazň ov a t hrany uvede n ýc tí vtlačení lépe. V bílém světle, jaké používá systém 10, jsou zpravidla viditelné pouze nejhlubší a nejzávažnější vtlačení. U fázového kontrastního systému, jsou rozlišitelný dokonce odchylky indexu lomu způsobené teplem prstů. Výsledkem této hyper-senzitivity fázového kontrastního systému je to, že tento systém zvýrazňuje i méně závažné kosmetické defekty a zobrazuje je tak, že mohou být příčinou zbytečného vyřazení čoček. Při použití fázového kontrastního systému se velmi mělká vtlačení vypadají stejně Závažně jako hlubší defekty.
Vtlačení se objevují převážně na vnější části uvedených čoček a jsou výsledkem sotva patrných variací v SSM procesu. Čočková vtlačení vznikají během tvářecího procesu. Některá vtlačení mohou zmizet nebo se mohou stát prakticky neviditelné jakmile je čočka hydratována, v tomto případě se dá říci, že je uvedené vtlačení hydratací odstraněno. Ve skutečnosti v podstatě dochází k tomu, že hydratační proces vyhladí hrany v podstatě neviditelného vtlačení do neviditelné povrchové nepravidelnosti. Výhodné provedení algoritmu provádí kontrolu, jehož cílem je vyhledávat vtlačení, ve dvou oblastech, středové zóně, SZ,_jl okrajové zóně7_OZ7'Přístupy k nalezení vtlačení v těchto dvou rozdílných oblastech se od sebe liší co se týče vzhledu vtlačení v těchto oblastech. Ve středové zóně, se vtlačení jeví jako tmavé čáry na bílém pozadí, zatímco v okrajové zóně jsou vtlačení Částečně zastíněny obrazovým šumem a vypadá to jako by měly bílou aureolu.
53 částečně zastíněny obrazovým šumem a vypadá to jako by měly bílou aureolu.
Vtlačení ve středové zóně
Jakékoliv vtlačení, které je natolik závažné, že způsobí tmavou čáru ve středové zóně, je důvodem pro vyřazení stejně jako jakékoliv jiné znaky. Výhodně algoritmus nerozlišuje mezi jednotlivými defekty. Není důležité, který středový defekt způsobí, že zobrazovací procesor čočku označí jako čočku defektní. čistá čočka projde a čočka s vtlačením nebo jakýmkoliv dalším typem ^defektu ve středové zóně bude označena jako defektní a následně rfoude kontrolním systémem vyřazena.
Vtlačeni; která zasahují do středové zóny jsou zpravidla 'ívelmi velká. ' Kromě toho, taková vtlačení zpravidla protínají Vrózhranf mezi středovou a okrajovou zónou. Vtlačení, která "protínají toto rozhraní se hůře detekují v oblasti okrajové zóny než v oblasti zóny středové. Méně závažná vtlačení, která jsou mělčí a mají slabší linie, jsou viditelnější ve středové zóně než v zóně okrajové.
Vtlačení v okrajové zóně
Prstencovou zónou se rozumí oblast prstencového tvaru ohraničena vnější hranou uvedené čočky a rozhraním mezi okrajovou a středovou zónou uvedené čočky, viz obrázek 38. vtlačení v okrajové zóně nespadají do normální definice 54 středových defektů čočky. Nicméně výhodně je kontrolní algoritmus schopen nalézt i vtlačení v okrajové zóně. t
Uvedená okrajová zóna má některé specifické znaky související s tím, že je zpracována odděleně od středové zóny.-Úroveň šedi uvedené okrajové zóny je podstatně nižší než úroveň šedi středové zóny, což je příčinou vysokých hodnot gradientů při průchodu z jedné zóny do druhé. Tyto rezultující gradientní hodnoty mohou být snadno zaměněny s defekty, neboli pokud by byl test prahové hodnoty použit jako prostředek kompenzace, mohl by snižovat detekční senzitivitu uvedeného kontrolního způsobu. Nižší úroveň šedi v okrajové zóně a struktura, která tuto nižší úroveň šedi doprovází, způsobují, že defekty jsou méně znatelné. Rovněž proto, že rozhraní okrajové zóny je nerovné a nepravidelně tvarované a v uvnitř její prstencové plochy jsou obsaženy gradientní hodnoty, je „mnoho těchto šumových znaků podobných defektům. Konečně okrajová zóna je oblast ve které se zpravidla nacházejí vtlačení. Jak již bylo dříve uvedeno, vtlačení jsou charakteristická pozvolným sklonem a svými téměř neznatelnými hranami, které mohou být paralelní nebo kolmé ke křivce vnější hrany čočky.
Jako prostředek segmentování objektů v popředí od objektů v pozadí se použije modifikovaná verze „blobs“-analýzy. Pokud objekty v popředí splňují určitá velikostní kritéria a kritéria týkající se světelné intenzity, potom jsou považovány za defekty. Kritérium týkající se intenzity, která se používají k zjištění toho, zda jednotlivé pixely leží v popředí nebo v pozadí, je specifikováno parametrem „C_pztanthr“. Velikostní kritérium je specifikováno.parametrem „C-pzminblob“. 55
Blobs-analýza učiní průchod jedním řádkem přes uvedené zobrazení za účelem určení spojitosti každého nového pixelu s již existujícími objekty a přiřadí jedinečné označení všem nově nalezeným objektům. Spojový seznam uchovává stopu všech nalezených objektů v zobrazení a aktualjzuje je v případě ,že objekty, které byly původně označeny jako samostatné se později v uvedeném zobrazení spojí. Spojitost se výhodně realizuje atak, že pokud je sledovaný pixel považován za pixel v popředí a jakýkoliv z jeho bezprostředních sousedů je součástí určitého objektu, potom je i tento sledovaný pixel přiřazen k uvedenému objektu. Jinými slovy, základem „blobs“ segmentační analýzy je analýza „eight connectivity".
Každý pixel v oblasti okrajové prstencové zóny se bere v úvahu při implikaci do zobrazovacího popředí v široce modifikované „blob“-analýze. Všechny pixely v popředí jsou klasifikovány jako součást objektů, které pokud přesahují určitá velikostní omezení, mohou být příčinou vyřazení uvedené čočky.
Tradiční blob-analýza vyžaduje binární zobrazení, ve kterém má každý pixel hodnotu nula nebo jedna, tj. popředí nebo pozadí. U výhodného algoritmu použitého v systému 1_0^, je vlastností rozlišující pixel v popředí od pixelu v pozadí je skalární součin pixelového vektoru pixelové gradientní hodnoty a směrového tangenciálního vektoru. Pokud je výsledný skalární součin’ “větší než’Č_pztanthr, potom se uvedený pixel považuje za část popředí.
Blobs analýza se zpravidla používá u binárního zobrazení , ve kterém je segmentace založena na hodnotách pixelu 1 nebo 0. Použitím blob-analýzy u okrajové zóny je jedinečné v tom, že vlastností pixelu použitou pro rozlišení objektů v popředí od 56 vlastností pixelu použitou pro rozlišení objektů v popředí od pozadí je vektorový skalární součin vektoru pixelové gradientní hodnoty a směrového tengenciálního vektoru. Vektor gradientní hodnoty pixelu je tvořen horizontální a vertikální gradientní složkou, tangenciální směrový vektor pixelu zahrnuje určité váhy, které se zakládají na horizontálních a vertikálních složkách směrového vektoru tangenciálního k vnější hraně uvedené čočky. Bod na vnější hraně, kterým prochází uvedený směrový Tangenciální vektor, je definován průsečíkem vnější hrany čočky a přímkou procházející středem uvedené čočky a sledovaným pixelěm. Obrázek 39 názorně ukazuje vztah obou vektorů.
Obecně se dá říct, že pokud je směr gradientního vektoru G(f(x.y)) paralelní s tangenciálním vektorem na vnější hraně čočky, potom bude výsledný skalární součin veliký. K této skutečnosti dochází pokud, je hrana vtlačení uvnitř uvedené okrajové zóny paralelní s vnější hranou čočky.
Uvedený skalární součin mezi gradientním vektorem a tangenciálním vektorem na vnější hraně čočky je definován následujícím vztahem (19).
Z
Skalární součin = T*G = (19) - —- -—Tangenciální směrový- vektor- a vektor-gradientní- -hod noty-pixelu se vypočtou způsobem označeným jako „letmí“ pro každý pixel nalezený v oblasti okrajové zóny. Tangenciální směrový vektor a jeho složky jsou definovány obecnými vztahy (20) a (21). 57 horizontální tan - (řádekPOi - řádek£oika) * měřítkoj/poloměrpoi kde indexy: ' tan = složka tangenciálního směrového vektoru POI = souřadnice definující polohu sledovaného pixelu čočka = souřadnice definující střed uvedené čočky a měřítko je specifikováno parametrem „C_pzscale*. vertikálnítan = (sloupecioeka - sloupecpoi) * měřítko/poloměrpoi (21) kde dolní indexy" tan = složka tangenciálního směrového vektoru POI = souřadnice označující polohu sledovaného pixelu čočka = souřadnice označující střed uvedené čočky a měřítko je specifikováno parametrem ,C_pzscaie“.
Jak je patrné z výše uvedených vztahů (20) a (21), ke zvýšení dochází u těch gradientů, které jsou paralelní s tangenciálním vektorem. Zvětšení je největší pro ty hrany, které jsou přesně paralelní s tangenciálním vektorem čím je gradient -kolmější k tangenciálnímu vektorů, tím je zvětšení menší.
Vzhledem k tomu, že ve skutečnosti je žádoucí zvětšit jak gradienty, které jsou spíše kolmé na tangenciální vektor, tak gradienty, které jsou spíše paralelní s tangenciálním vektorem, provede se kontrola, kterému případu je uvedený gradient nejblíže a provede se nastavení potencionálních výsledků (20) a 58 (21). Za účelem stanovení toho, zda je uvedený gradient spíše paralelní než kolmý,^ se provede srovnání mezi dominantní složkou tangenciálního směrového vektoru a dominantní složkou vektoru gradientní hodnoty. Pokud se dominantní složka vektoru gradientní hodnoty liší od dominantní složky tangenciálního směrového vektoru, potom je uvedený gradient spíše kolmý než paralelní. Například, pokud vertikální složka vektoru gradientní hodnoty větší než jeho horizontální složka a horizontální složka tangenciální ho směrového vektoru je větší než jeho vertikální složka, potom je gradient spíše kolmý než paralelní. Vztah (22) ukazuje nastavení, které se provede v tomto případě.
Pokud je gradient spíše kolmý než paralelní k tangenciálnímu vektoru, přesunované tangenciální vektorové složky dočasný výsledek = horizontálnítan horizontálnítan = verti kál n ítan vertikálnítan = dočasné výsledky (22)
Vztahy (23) a (24) uvádějí maximální váhu těch gradientů, které jsou exaktně paralelní nebo kolmé k tangenciálnímu vektoru. Váhy se zmenšují až dosáhnou minima pro gradient svírající s tangenciálním vektorem +45°. Výsledný tangenciální směrový vektor je dán vztahem (23). 59 horizontálnítan tangenciální směrový vektor = (23) vertikálnítan vektor gradientní hodnoty pixelu a jeho složky jsou dány obecnými vztahy (24) až (26). horizontálnígh = abs(Pj.1)jj+1 + 2*Pj.i,j+PM>j.i- (Pi+i,j+i + 2*Pi+iij+Pi+iii.O) (24) kde horizontálnígh = horizontální složka vektoru gradientní hodnoty
vertikálnígh = vertikální složka vektoru gradientní hodnoty. horizontálnígh vektor gradientní hodnoty = vertikálnígh Výsledný skalární součin vektorů je dán vztahem (27). (26) 60 skalární součin vektorů = vektor gradientní hodnoty · tangenciální směrový vektor horizontálnígh horizontáInítan vertikálnígh vertikálnítan = (honzontálnígh*horizntáIn}lan) + (vertikálnígh * vertikálnítan) (27) /

Claims (12)

  1. \ Λ \
    Ák^o-^ς- AT Ε^]7~Όι/& fJAK 0< V
  2. 2. Systém podle nárokiX 1, vyzná čen/y tím , že uvedená sestava copek zammuje dubletovou/čočku a rozptylku umístěnou v řadě mezi uvedeným světelnýrr/zdrojem a uvedenou kontrolní polohou. \ /
  3. 3. Systém podle nároku 2, v y ψ n\;a č e n ý tím , že uvedená dubletová čočka má první/ohniště v uvedeném difuzéru a druhé ohniště před uvedenou zobrazovací rovinou.
  4. 4. Systém podle nároku 3, v y z n a č e n\ý tím , že uvedené optické čočky/jso.u v pouze' ’ ' ' ~ ·
    mohutnost, a uvedená rozptylka / mohutnost uved 'ch pouzder. η. Způsob kontroly očních čoček, vyznačený tím , že zahrnuje: dopravu uvedených čoček do uvedené kontrolní polohy; generování světelného paprsku; obecné nasměrování uvedeného světelného paprsku prvním směrem a skrze uvedené čočky uspořádané v uvedené kontrolní poloze; ~ zaostření části světelného - paprsku —procházejícího -= * uvedenými čočkami na zobrazovací rovinu za vzniku zobrazení uvedených čoček na uvedené rovině; zaostření části světelného paprsku do ohniska před uvedenou zobrazovací rovinou za vzniku difuzního zadního vzoru na uvedené zobrazovací rovině; ¢. ei generování souboru signálů reprezentujících zobrazení čočky promítnuté na uvedené zobrazovací rovině; zpracování uvedených signálů podle předem stanoveného programu s cílem identifikovat alespoň jednu podmínku každé z uvedených čoček. 0 fcC Způsob podle nároku 5, vyznačený tím ,že uvedené čočky jsou umístěny v pouzdrech majících optickou mohutnost a tím, že uvedené zaostření části světelného paprsku na zobrazovací rovinu zahrnuje umístění rozptylky pod uvedenou kontrolní polohu za účelem kompenzování optické mohutnosti uvedených pouzder a zaostření části světelného paprsku do ohniska před uvedenou zobrazovací rovinu zahrnuje umístění dubletové čočky pod uvedenou rozptylku.
  5. 7. Způsob podle nároku\6, vyznačený tím , že uvedené vedení světelného paprsku v prvním směru zahrnuje rozpylování uvedeného světelirého paprsku, které poskytuje v rovině kolmé k uvedenému prvnímu směru světelný paprsek s v podstatě shodnou intenzitou. \
  6. 8. Způsob podle nároku 6, v y z n a č^e n ý tím , že uvedené rozptýlení světelného paprsku zahrnuje umístění - —difuzéru--do-dráhy—uvedeného—světelného—papXsku--a—u vedené-umístění dubletové čočky zahrnuje umístění dubletWé čočky tak, aby se její ohnisko nacházelo na uvedeném difuzéru.X % > 'ijyd ( j" i f JAlOiNiSVU \, ohbao.sAWjyy . avyo um^í«m o z ^ 0Ί§00 ohniska před uvedenou zobrazovací rovinu zahrnuje dubletové čočky pod ψ/edenou rozptylku. 3. Způsob podle nároku 2, vyznačený tfrri , že uvedené vedení světelného paprsku v prvním směru zanrnuj«y rozpyiování uvedeného světelného paprsku, které poskytuje v rovině kolmé k uvedenému prvnímu směru světelný paprsek s v podstatě shodnou intenzitou. 4. Způsob podle nároku 2, v y z n a č e n ý tím , že uvedené rozptýlení světelného paprsku zahrnuje umístění matnice do dráhy uvedeného světelného paprsku a uvedené umístění dubletové čočky zahrnuje umístění dubletové čočky tak, aby se její ohnisko nacházelo na uvedené matnici. 5. Zařízení k provádění způsobu podle některého z předcházejících nároků, vyznačené tím, že zahrnuje: dopravní subsystém (12) pro dopravu čoček (74) do kontrolní polohy (72); osvětlovací subsystém (14) pro generování světelného paprsku (92) a vedoucí tohoto světelného paprsku (92) skrze uvedené čočky (74) , které se nacházejí v kontrolní poloze (72); — , ^«zobrazovací^ subsystém ,(16)^pro, ^g^nerovémí ^souborue signálů reprezentujících vybrané části světelného paprsku (92) procházejícího uvedenými čočkami (74); a obraz zpracující subsystém (20), pro přijímání uvedených signálů z výše uvedeného zobrazovacího subsystému (16) a zpracovává je podle předem stanoveného programu s cílem ;T*;* JT·.T '/Τ’. ΛΛΙΤΤΓ?* ‘".iSifjMUg·, igwa.1 identifikovat alespoň jednu detekční podmínku jednotlivých čoček; přičemž uvedený osvětlovací subsystém (14) zahrnuje: i) světelný zdroj (36) pro generování světelného paprsku (92), ii) prostředek pro směrování světelného paprsku (92) v podstatě prvním směrem a skrze čočky (74) nacházející se v uvedené kontrolní poloze (72), iii) matrici (94) umístěnou v dráze uvedeného světelného paprsku (92), přičemž uvedený světelný paprsek procházející touto matricí (94) má v celém svém průřezu, který je kolmý k uvedenému prvnímu směru, shodnou intenzitou, iv) sestavu (56) čoček pro zaostření části Uvedeného světelného paprsku (92) procházejícího uvedenými čočkami (74), které se nacházejí v kontrolní poloze (72), na zobrazovací rovinu, a část na ohnisko před uvedenou zobrazovací rovinou za vzniku rozptylného zadního vzoru na uvedené zobrazovací rovině. 6 Zařízení podle nároku 5, vyznačené tím ,že uvedená sestava (56) čoček zahrnuje dubletovou čočku (42) a rozptylku (44) umístěnou v řadě mezi uvedeným světelným zdrojem (36) a uvedenou kontrolní polohou (72).
  7. 7. Zařízení podle nároku 6, vyznačené tím , že uvedená dubletová čočka (42) má první ohniště v uvedené matnich(94)“adruhé-ohniště-před-uvedenou-zobrazovací=rovinou.
  8. 8. Zařízení podle nároku 7, vyznačené tím ,že uvedené optické čočky (74) jsou v pouzdrech (82) , která mají ζ 6t optickou mohutnost, a uvedená rozptylka (44) kompenzuje tuto optickou mohutnost uvedených pouzder (82).
  9. 9. Zařízení k provádění způsobu podle některého z nároků 1 až 4, vyznačené tím, že zahrnuje.: držák čoček pro přidržení uvedených čoček v kontrolní poloze; pixelové pole (52); osvětlovací subsystém (14) pro generování světelného paprsku a pro vedení tohoto světelného paprsku (92) skrze uvedené čočky (74), které se nacházejí v kontrolní poloze (72) a na uvedené pixelové pole (52), přičemž tento osvětlovací subsystém (14) zahrnuje i) světelný zdroj (36) pro generování světelného paprsku, ii) matnice (94) umístěná v dráze uvedeného světelného paprsku (92) k rozptýlení tohoto světelného paprsku (92), a i i i) sestavu (56) čoček uspořádanou v dráze uvedeného světelného paprsku (92) za účelem zaostření části tohoto světelného paprsku (92) procházejícího uvedenými čočkami (74) v kontrolní poloze (72) na uvedené pixelové pole (52) a zaostření části uvedeného světelného paprsku (92) na ohnisko před uvedeným pixelovým polem (52) za vzniku difuzního zadního vzoru na tomto pixelovém poli (52); zobrazovací subsystém (16) pro generováni souboru signálů reprezentujících uvedený světelný paprsek (92) dopadající na uvedené pixelové pole (52); a • * obraz -zpracující subsystém- (20) pro příjem uvedených signálů z uvedeného zobrazovacího subsystému (16) a pro zpracování těchto signálů podle předem určeného zpracovatelského programu za účelem identifikování alespoň jedné podmínky každé z uvedených čoček. 6 6&
  10. 10. Zařízení podle rjároku 9, vyznačené tím , že uvedená optická čočka (74) má středovou a okrajovou zónu (74a, 74b) a rozhraní (74c) mezi těmito zónami, a uvedený osvětlovací subsystém (14) je upraven tak, že promítá zobrazení tohoto rozhraní (74c) mezi středovou a okrajovou zónou (74a, 74b) jednotlivých čoček (74) na uvedené pixelové pole (52). %
  11. 11. Zařízení podle nároku 10, vyznačené tím ,že uvedená sestava (56) čoček zahrnuje: rozptylku (44) umístěnou mezi uvedeným světelným zdrojem (36) a kontrolní polohou (72) a dubletovou čočku (42) umístěnou mezi uvedeným světelným zdrojem (36) a uvedenou rozptylkou (44).
  12. 12. Zařízení podle nároku 11, vyznačené tím ,že uvedená dobletová čočka (42) má první ohnisko na uvedené matnici (94).
CZ951460A 1994-06-10 1995-06-07 Method of checking eye lenses and apparatus for making the same CZ146095A3 (en)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US08/257,857 US5500732A (en) 1994-06-10 1994-06-10 Lens inspection system and method

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CZ146095A3 true CZ146095A3 (en) 1997-04-16

Family

ID=22978067

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CZ951460A CZ146095A3 (en) 1994-06-10 1995-06-07 Method of checking eye lenses and apparatus for making the same

Country Status (11)

Country Link
US (1) US5500732A (cs)
EP (1) EP0686842B1 (cs)
JP (1) JP3560694B2 (cs)
AT (1) ATE250756T1 (cs)
AU (1) AU706790B2 (cs)
BR (1) BR9502751A (cs)
CA (1) CA2151344C (cs)
CZ (1) CZ146095A3 (cs)
DE (1) DE69531805T2 (cs)
IL (1) IL113946A0 (cs)
ZA (1) ZA954809B (cs)

Families Citing this family (88)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW325744U (en) * 1993-07-21 1998-01-21 Ciba Geigy Ag Two-sided contact lens mold
DE69416680T2 (de) 1993-07-29 1999-06-24 Wesley-Jessen Corp., Des Plaines, Ill. Vorrichtung zur untersuchung von optischen elementen
US6148097A (en) * 1995-06-07 2000-11-14 Asahi Kogaku Kogyo Kabushiki Kaisha Optical member inspecting apparatus and method of inspection thereof
US5675495A (en) * 1995-05-18 1997-10-07 Hella K.G. Hueck & Co. Process for the design of free form reflectors which accounts for manufacturing tolerances
AU712870B2 (en) 1995-09-29 1999-11-18 Johnson & Johnson Vision Products, Inc. Automated apparatus and method for consolidating products for packaging
JPH09257644A (ja) * 1996-03-26 1997-10-03 Topcon Corp レンズメーター
US5818443A (en) * 1996-05-06 1998-10-06 Cognex Corporation Single step coarse registration and inspection of circular objects
US5818573A (en) * 1997-02-06 1998-10-06 Pbh, Inc. Opthalmic lens inspection system
US5801822A (en) * 1997-02-06 1998-09-01 Pbh, Inc. Ophthalmic lens inspection system
US5767959A (en) * 1997-03-28 1998-06-16 Nikon Corporation Lens distortion measurement using moire fringes
US6072570A (en) * 1997-07-24 2000-06-06 Innotech Image quality mapper for progressive eyeglasses
US6201600B1 (en) * 1997-12-19 2001-03-13 Northrop Grumman Corporation Method and apparatus for the automatic inspection of optically transmissive objects having a lens portion
US6259518B1 (en) * 1999-08-10 2001-07-10 Novartis Ag Wetcell device for inspection
US6124594A (en) * 1998-09-11 2000-09-26 Bausch & Lomb Incorporated Method and apparatus for detecting contact lenses
SG87848A1 (en) 1998-11-05 2002-04-16 Johnson & Johnson Vision Prod Missing lens detection system and method
US6246062B1 (en) 1998-11-05 2001-06-12 Johnson & Johnson Vision Care, Inc. Missing lens detection system and method
DE29901791U1 (de) * 1999-02-02 2000-07-06 Novartis Ag, Basel Linsenmesseinrichtung
US6609041B1 (en) 1999-05-05 2003-08-19 Johnson & Johnson Vision Care, Inc. Method and system for SKU tracking and changeover
US6586740B1 (en) * 1999-12-15 2003-07-01 Bausch & Lomb Incorporated Method and apparatus for detecting lenses in package
DE60130057T2 (de) * 2000-05-01 2008-05-15 Fujifilm Corp. Vorrichtung zur Abgabe eines Fluids
US6577387B2 (en) 2000-12-29 2003-06-10 Johnson & Johnson Vision Care, Inc. Inspection of ophthalmic lenses using absorption
US6765661B2 (en) * 2001-03-09 2004-07-20 Novartis Ag Lens inspection
US6788399B2 (en) * 2001-11-30 2004-09-07 Bausch & Lomb Incorporated Ophthalmic article inspection system
US9092841B2 (en) * 2004-06-09 2015-07-28 Cognex Technology And Investment Llc Method and apparatus for visual detection and inspection of objects
US7256881B2 (en) * 2002-02-15 2007-08-14 Coopervision, Inc. Systems and methods for inspection of ophthalmic lenses
BR0303223A (pt) * 2002-02-21 2004-03-30 Johnson & Johnson Vision Care Inspeção dupla de lentes oftálmicas
CA2444517C (en) * 2002-02-21 2011-01-11 Johnson & Johnson Vision Care, Inc. Method and system for inspecting optical devices
US6879389B2 (en) * 2002-06-03 2005-04-12 Innoventor Engineering, Inc. Methods and systems for small parts inspection
US7330579B2 (en) * 2002-11-13 2008-02-12 Johnson & Johnson Vision Care, Inc. Automated inspection of tinted ophthalmic parts
US8127247B2 (en) 2004-06-09 2012-02-28 Cognex Corporation Human-machine-interface and method for manipulating data in a machine vision system
US8891852B2 (en) 2004-06-09 2014-11-18 Cognex Technology And Investment Corporation Method and apparatus for configuring and testing a machine vision detector
JP2008507702A (ja) * 2004-07-23 2008-03-13 ネクステック ソリューションズ, インコーポレイテッド 大型基板フラットパネル検査システム
US9292187B2 (en) 2004-11-12 2016-03-22 Cognex Corporation System, method and graphical user interface for displaying and controlling vision system operating parameters
US7433027B2 (en) * 2004-12-22 2008-10-07 Novartis Ag Apparatus and method for detecting lens thickness
JP4764040B2 (ja) * 2005-03-18 2011-08-31 キヤノン株式会社 レンズの非球面の偏心軸の偏心測定方法
US20060232766A1 (en) * 2005-03-31 2006-10-19 Watterson Robert J Jr Methods of inspecting ophthalmic lenses
JP4640055B2 (ja) * 2005-09-08 2011-03-02 富士フイルム株式会社 レンズ合否表示装置
US7663742B2 (en) * 2005-11-24 2010-02-16 Novartis Ag Lens inspection system using phase contrast imaging
ES2257978B1 (es) * 2006-03-09 2007-05-01 Indo Internacional S.A. Equipo de captura de contorno, marcas, taladros, fresados y grabados de una lente oftalmica o de un talco para gafas.
CN101191995A (zh) * 2006-11-27 2008-06-04 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 光学镜头测试装置
US7477366B2 (en) * 2006-12-07 2009-01-13 Coopervision International Holding Company, Lp Contact lens blister packages and methods for automated inspection of hydrated contact lenses
JP5009663B2 (ja) * 2007-03-30 2012-08-22 富士フイルム株式会社 外観検査システム
EP2167910B1 (en) * 2007-06-29 2015-01-28 Johnson & Johnson Vision Care Inc. Method of detecting the orientation of an ophthalmic lens in its package
JP5076744B2 (ja) * 2007-08-30 2012-11-21 セイコーエプソン株式会社 画像処理装置
US8103085B1 (en) * 2007-09-25 2012-01-24 Cognex Corporation System and method for detecting flaws in objects using machine vision
US7990531B2 (en) * 2008-06-05 2011-08-02 Coopervision International Holding Company, Lp Multi-imaging automated inspection methods and systems for wet ophthalmic lenses
DE102010009060A1 (de) 2009-02-24 2010-10-21 Visionxtreme Pte. Ltd. Objektprüfsystem
JP5240101B2 (ja) * 2009-06-30 2013-07-17 コニカミノルタアドバンストレイヤー株式会社 光学素子検査方法及び光学素子検査用治具
US8480227B2 (en) 2010-07-30 2013-07-09 Novartis Ag Silicone hydrogel lenses with water-rich surfaces
US20120133957A1 (en) * 2010-11-30 2012-05-31 Widman Michael F Laser confocal sensor metrology system
US8969830B2 (en) 2010-12-07 2015-03-03 Johnson & Johnson Vision Care, Inc. Ophthalmic lens disinfecting base unit with programmable and communication elements
CN103620365B (zh) 2011-06-03 2016-11-16 庄臣及庄臣视力保护公司 眼科镜片的多重辐射检查
US8634068B2 (en) 2011-06-16 2014-01-21 Johnson & Johnson Vision Care, Inc. Method of determining the optimal wavelength for inspecting ophthalmic lenses
US20120320374A1 (en) 2011-06-17 2012-12-20 Sites Peter W Method of imaging and inspecting the edge of an ophthalmic lens
HUE029018T2 (en) 2011-10-12 2017-02-28 Novartis Ag A method for producing UV absorbing contact lenses by coating
US9057595B2 (en) 2011-11-30 2015-06-16 Novartis Ag Combination of mirror images to improve signal quality for contact lenses
US8942841B2 (en) * 2011-12-06 2015-01-27 Johnson & Johnson Vision Care, Inc Lens storage unit with programmable and communication elements for monitoring the condition of lenses and their response to geo-social phenomena
US9651499B2 (en) 2011-12-20 2017-05-16 Cognex Corporation Configurable image trigger for a vision system and method for using the same
US9253448B1 (en) 2011-12-28 2016-02-02 Cognex Corporation System and method for determination of contact lens orientation
CA2864033A1 (en) * 2012-02-10 2013-08-15 Johnson & Johnson Vision Care, Inc. A lens storage unit with programmable and communication elements for monitoring the condition of lenses and their response to geo-social phenomena
WO2013119764A1 (en) * 2012-02-10 2013-08-15 Johnson & Johnson Vision Care, Inc. Method and apparatus for measuring the wavefront of an ophthalmic device
WO2013119775A1 (en) 2012-02-10 2013-08-15 Johnson & Johnson Vision Care, Inc. Method and apparatus for determining a thickness profile of an ophthalmic lens using a single point thickness and refractive index measurements
EP2631593A1 (de) * 2012-02-24 2013-08-28 Fraunhofer Gesellschaft zur Förderung der angewandten Wissenschaft E.V. Verfahren zur Bestimmung von Oberflächendefekten einer ebenen Oberfläche
EP2901126A1 (en) * 2012-09-28 2015-08-05 Novartis AG Method for automated inline determination of the refractive power of an ophthalmic lens
EP2901127B1 (en) 2012-09-28 2019-10-23 Novartis AG Method for automated in-line determination of center thickness of an ophthalmic lens
HUE031702T2 (en) 2012-12-17 2017-07-28 Novartis Ag A method for producing improved UV absorbing ophthalmic lenses
JP5776716B2 (ja) * 2013-03-15 2015-09-09 株式会社安川電機 ロボットシステム及び被作業物の製造方法
CN103245676B (zh) * 2013-03-23 2015-05-20 明基材料有限公司 光学镜片脏污检测方法
JP2014199293A (ja) * 2013-03-29 2014-10-23 Hoya株式会社 眼鏡レンズの評価方法および製造方法
KR102166189B1 (ko) * 2013-10-08 2020-10-15 이미지 비전 피티이. 리미티드 습식 안과 렌즈 검사 시스템 및 방법
CN104034512B (zh) * 2013-10-18 2016-06-08 武汉科技大学 一种多功能机器视觉成像平台
HUE038809T2 (hu) 2013-12-17 2018-11-28 Novartis Ag Térhálósított hidrofíl bevonattal ellátott szilikon hidrogél lencse
WO2015134449A1 (en) * 2014-03-05 2015-09-11 Novartis Ag Method for automatic inspection of contact lenses
DE112015002287T5 (de) 2014-05-15 2017-02-16 Emage Vision Pte. Ltd. System und Verfahren zum Inspizieren ophthalmischer Linsen
MY183678A (en) 2014-08-26 2021-03-08 Alcon Inc Method for applying stable coating on silicone hydrogel contact lenses
KR102604468B1 (ko) 2015-12-15 2023-11-22 알콘 인코포레이티드 실리콘 하이드로겔 콘택트 렌즈 상에 안정한 코팅을 적용하기 위한 방법
FR3057060B1 (fr) * 2016-10-03 2019-12-20 Tpl Vision Uk Ltd Interface de commande pour dispositif d'eclairage de vision industrielle
US10113973B2 (en) * 2017-01-20 2018-10-30 Microsoft Technology Licensing, Llc Infrared ink print testing for manufacturing
SG10201701099XA (en) 2017-02-10 2018-09-27 Emage Vision Pte Ltd Contact lens inspection in a plastic shell
HUE060922T2 (hu) * 2017-09-07 2023-04-28 Alcon Inc Kontaktlencse-ellenõrzõ eljárás és összeállítás
US10620137B2 (en) 2017-09-07 2020-04-14 Alcon Inc. Contact lens inspection system
CN108036749B (zh) * 2017-12-01 2021-07-09 苏州晓创光电科技有限公司 一种尺寸测量装置及方法
CN117492228A (zh) 2017-12-13 2024-02-02 爱尔康公司 周抛和月抛水梯度接触镜片
DE102018114005A1 (de) * 2018-06-12 2019-12-12 Carl Zeiss Jena Gmbh Materialprüfung von optischen Prüflingen
CN110954553B (zh) * 2019-10-10 2022-02-18 段美华 一种镜片光学检测系统
DE102023105532A1 (de) * 2022-03-07 2023-09-07 Emage Al Pte, Ltd System und verfahren zur erkennung von mängeln mittels ir-wellenlänge für trockene ophthalmische linsen
CN115372260A (zh) * 2022-09-02 2022-11-22 湖南省博艺迪光学科技有限公司 一种镜片缺陷检测系统
KR102865145B1 (ko) * 2022-10-06 2025-09-25 가톨릭대학교 산학협력단 다초점 인공수정체의 옵티컬 벤치 테스터

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3770969A (en) * 1972-03-09 1973-11-06 Owens Illinois Inc Inspecting the bottom wall of hollow open-ended containers
US3822096A (en) * 1972-08-01 1974-07-02 Rodenstock Optik G Method and apparatus for the enlarged representation of the cross-section of non-destructed contact lenses or the like
US4002823A (en) * 1974-11-01 1977-01-11 Ball Corporation Method and apparatus for video inspection of articles of manufacture
JPS55134339A (en) * 1979-04-06 1980-10-20 Canon Inc Inspecting device of lens
DD145805B1 (de) * 1979-08-27 1982-06-30 Johannes Grosser Beleuchtungsanordnung fuer mikroskope
JPS60177239A (ja) * 1984-02-24 1985-09-11 Canon Inc 光学系軸ずれ検出装置
US4691231A (en) * 1985-10-01 1987-09-01 Vistech Corporation Bottle inspection system
US5080839A (en) * 1990-04-17 1992-01-14 Johnson & Johnson Vision Products, Inc. Process for hydrating soft contact lenses
AU649291B2 (en) * 1990-12-19 1994-05-19 Bodenseewerk Geratetechnik Gmbh Process and apparatus for examining optical components, especially optical components for the eye and device for illuminating clear-transparent test-objects
DE4236928A1 (de) * 1992-10-31 1994-05-05 Bodenseewerk Geraetetech Verfahren und Vorrichtung zur Reihenprüfung von Bildinformationen

Also Published As

Publication number Publication date
DE69531805D1 (de) 2003-10-30
EP0686842B1 (en) 2003-09-24
EP0686842A3 (en) 1997-05-07
AU2057795A (en) 1995-12-21
ZA954809B (en) 1996-12-09
BR9502751A (pt) 1996-01-16
EP0686842A2 (en) 1995-12-13
CA2151344A1 (en) 1995-12-11
IL113946A0 (en) 1995-08-31
JPH0850081A (ja) 1996-02-20
ATE250756T1 (de) 2003-10-15
JP3560694B2 (ja) 2004-09-02
CA2151344C (en) 2006-08-29
US5500732A (en) 1996-03-19
AU706790B2 (en) 1999-06-24
DE69531805T2 (de) 2004-07-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CZ146095A3 (en) Method of checking eye lenses and apparatus for making the same
EP2131174B1 (en) Multi-imaging automated inspection methods and systems for wet ophtalmic lenses
US6201600B1 (en) Method and apparatus for the automatic inspection of optically transmissive objects having a lens portion
CZ138795A3 (cs) Způsob kontroly pouzder a zařízení k provádění tohoto způsobu
US20140092395A1 (en) Method for automated inline determination of the refractive power of an ophthalmic lens
CZ278293A3 (en) Method of checking eye lenses and apparatus for making the same
CZ146195A3 (en) Method of checking eye lenses and apparatus for making the same
US9664887B2 (en) Replaceable illumination module for a coordinate measuring machine
KR20010024617A (ko) 자동 렌즈 검사 시스템
US12063442B2 (en) Optimized path planning for defect inspection based on effective region coverage
US10867379B2 (en) Method and apparatus for optically inspecting a mold for manufacturing ophthalmic lenses for possible mold defects
JP4151306B2 (ja) 被検査物の検査方法
US20240102884A1 (en) System and method for inspecting mold defects in wet ophthalmic lenses
EP3698126B1 (en) Method for evaluating cosmetic defects of an optical device
EP4449087B1 (en) Method and system for inspecting an ophthalmic lens in an automated lens manufacturing process
CN118275443A (zh) 一种隐形眼镜缺陷检测方法及系统
CN120971423A (zh) 一种光学零件表面的检测方法和光学零件表面的检测系统

Legal Events

Date Code Title Description
PD00 Pending as of 2000-06-30 in czech republic