针对大口径反射镜表面污染物的成像特点,研究了污染物的暗场检测算法,包括图像采集过程中的自动聚焦算法,图像处理过程中的畸变校正与污染物提取算法等。就自动聚焦算法提出了粗-精结合的峰值搜索策略,并采用Tenengrad函数作为清晰度评价函数,获得了较高的聚焦精度。畸变校正算法在所建畸变模型的基础上,基于标定板角点的射影变换性质,求解畸变模型系数,实现了图像畸变校正,校正结果的方均根误差为3.3092 pixel。污染物提取算法采用顶帽变换去除图像背景,对去除背景的图像采用拉普拉斯算子加权自适应二值化算法提取污染物,该算法针对光照不均的小尺寸污染物图像的处理效果较好,检测结果数量误差为7%,检测精度优于全局阈值算法以及均值算子加权自适应二值化算法。该检测算法可以为反射镜表面洁净状态评估提供技术支撑。

为了提高自制位置敏感探测器（PSD）激光三角位移传感器的精度，提出一种简单、可行的数据修正方法，对传感器所采用的测量原理、敏感器件及自制工艺等进行了研究。首先，对自制的位移传感器的静态精度进行实验标定，分析其位移误差曲线。通过将位移测量误差曲线与敏感器件自身检出误差曲线进行比对，结合自制传感器的组装工艺，分析其误差来源。然后，通过调整激光三角测量原理中位移传递公式的具体参数，达到优化自制位移传感器的静态精度的目的。最后，用反复多次地，不同测量范围、测量步长下的位移数据曲线优化效果，证明这种修正方法的普适性。实验结果证明：经过该方法修正后，自制的PSD位移传感器的测量数据的误差降低约80%，其静态位移精度基本达到1%。这种修正方法能够简单、有效地提高PSD激光三角位移传感器的测量精度。