【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及超短脉冲激光精密加工的原位无损检测和数字图像处理领域，特别是一种微结构加工的原位检测方法、设备及存储介质。
技术介绍
1、目前，介质内部微结构的主要检测手段包括xct、共聚焦显微镜、全息显微镜等。其中xct对待检测样品要求较多，包括透射波段和表面面型精度等，检测耗时极长。共聚焦显微镜单次成像的视野范围仅有数微米，效率低且维护复杂。这些方法检测耗时长、制样要求高，所需装置价格昂贵、维护复杂，只能用于最终加工结果的非原位检测。针对现有检测手段难以兼顾大视野、高效率、低成本和易维护等多种需求的现状，设计并实现能够满足这些要求的加工原位检测系统，具有非常重要的意义。宽场成像系统因其结构简单成为原位检测装置的首选，但受其固有的“失焦模糊”缺陷和折射率失配影响，直接原位检测并重建无法得到可靠的微结构特征。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种微结构加工的原位检测方法、设备及存储介质，减小重建结果的尺寸偏差。
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：一种微结构加工的原位检测方法，包括以下步骤：
3、s1、对样品进行层析成像，得到样品内部包含微结构特征的图像堆栈；
4、s2、对所述图像堆栈进行划分，得到多个图像子堆栈，对每个图像子堆栈编号，每个图像子堆栈包括多张图片；
5、s3、根据图像子堆栈确定对应成像平面三维点扩散函数的轴向二维截面堆栈，二维截面堆栈中二维截面的数量与图像子堆栈所
6、s4、按层析成像采集的图像堆栈中图像序号顺序依次选取对应的图像子堆栈和三维点扩散函数的轴向二维截面堆栈，以公式为迭代目标进行三维反卷积运算，其中，表示选择合适的on使后续取最小的值，on表示第n个成像平面的真实图像，in表示第n个成像平面的采集图像，表示三维反卷积迭代过程中第mn个成像平面的原始图像信息估计，属于第n个成像平面上三维点扩散函数堆栈，表示对第n个成像平面的采集图像进行恢复得到的原始图像信息估计；kn和jn分别代表对第n个成像平面上采集图像有影响的、离焦图像所在平面序号的上界与下界；
7、s5、根据图像序号和步骤s4的三维反卷积运算结果，在每一次恢复后的图像子堆栈中选取对应序号的在焦平面图像，将该在焦平面图像作为采集图像的原始图像信息估计，形成恢复图像堆栈；
8、s6、根据所述恢复图像堆栈，按照层析成像采样间距重建微结构的三维体积。
9、本专利技术中，三维反卷积迭代一次的完整过程描述如下：随机给出一张散点图，与点扩散函数进行卷积，卷积结果与采集得到的图像对比，取二者相减或相除得到差异a（相减或相除由随机生成的散点图与点扩散函数卷积结果与采集图像之间的对比关系决定。受灰度不能取负值的限制，现有一些数字图像处理的通用方法，最终相减或相除目的是为了得到差异）。然后对差异a做傅里叶变换，将差异a的傅里叶变换与点扩散函数的傅里叶变换相除，得到最初随机生成的散点图与图像原始信息估计之间的差异b。最后差异b与最初随机生成的散点图相加/相减，得到新的散点图。
10、本专利技术原位检测方法结合了动态规划三维反卷积操作，真正实现了宽场层析成像系统检测透明介质内部微结构特征的目的，其最终重建结果的尺寸偏差不到10%。而相同算法及参数（包括迭代次数、正则化项数值等）下一般的三维反卷积操作，重建结果尺寸偏差在80%以上，不能用来判断微结构特征和加工结果。
11、第n个成像平面的采集图像in的表达式为：；表示在焦平面图像信息对层析成像采集到第n张图像的影响，表示离焦平面图像信息对层析成像采集到第n张图像的总影响。
12、所述三维点扩散函数的确定过程包括：
13、a）确定层析成像过程中样品内成像平面步进深度：
14、；其中，为小于成像系统奈奎斯特临界采样距离的采样距离，为镜头介质折射率，为镜头介质内的折射角，为样品介质折射率，为样品内的折射角；
15、b）将与照明光源光谱信息匹配的复色点光源放置于深度为的成像平面上；
16、c）基于镜头设计参数和深度、色散计算复色点光源穿过镜头和筒镜在工业相机的成像，即得到三维点扩散函数；
17、以为间隔逐次改变镜头到样品上表面的距离，模拟宽场层析成像过程中失焦平面对成像结果的影响，分别计算复色点光源穿过镜头和筒镜在工业相机的成像，即得到三维点扩散函数的二维截面；
18、d）根据实际样品厚度，改变，重复步骤b)-c)，直至仿真得到整个样品厚度内、与实际层析成像平面匹配的多组三维点扩散函数，构建加工原位检测装置成像模型。
19、宽场成像系统采用非相干（宽光谱）照明光源和显微物镜搭建，存在照明光源光谱较宽和物镜设计参数无法确定两个问题。因此，目前获得点扩散函数的两种通用方法并不适于求解本专利技术所叙宽场成像系统在透明介质内的三维点扩散函数。第一是荧光微球实验法，受限于荧光微球的光谱与照明光源不一致、荧光微球盖玻片厚度不容易准确控制和实验测量中的额外噪声，无法得到准确的结果；第二是理论计算法，目前缺乏宽光谱光源及其对应物镜色散模型，仅使用通用的多层界面德拜衍射模型，得到的结果偏差极大。本专利技术提出了单色光焦点偏移校正公式，该公式在后续仿真结果中证明了可以替代宽光谱光源的焦点偏移校正公式，本专利技术方案的仿真结果因此更准确。
20、所述三维反卷积运算的关键参数确定过程包括：
21、层析成像需采集的图像总数量：；表示样品厚度，表示层析成像过程中成像平面在样品内的步进距离；；表示可以进行三维反卷积操作的样品厚度范围，表示层析成像过程中第个成像平面对应的三维点扩散函数轴向半峰全宽，。
22、本专利技术中，确定原始采集图像堆栈中可以进行动态规划三维反卷积操作恢复原始图像信息的图像序号范围，对于厚度的样品，以为采样距离进行层析成像，采集得到的图像堆栈包含图像数量为。必然是一个大于0的正整数。本专利技术原位检测方法流程中的动态规划三维反卷积操作因此限制了图像堆栈范围。动态规划三维反卷积操作对应的图像堆栈范围由仿真得到的三维点扩散函数决定，而三维点扩散函数对应的轴向范围包括成像平面的上方和下方。例如，第0平面（也就是样品上表面的图像）是第一张图像，恢复该图像的原始图像信息所需的图像堆栈由该平面上三维点扩散函数决定，因此必然包括该平面上方的平面（也就是在上表面上方的平面），这些不存在的平面无法采集图像，因此，这些公式确定了可以执行动态规划三维反卷积操作的图像堆栈范围。
23、对层析成像采集到的第n张图像进行三维反卷积运算时使用的图像子堆栈的图像序号下界jn和图像序号上界kn分别如下：
24、；
25、；
26、其中，表示取点扩散函数峰值强度，，表示psfp和psfq都属于第n个成像平面上模拟的三维点扩散函数的轴向二维截面堆栈中，所有点扩散函数均按整个三本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种微结构加工的原位检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的微结构加工的原位检测方法，其特征在于，第n个成像平面的采集图像in的表达式为：；表示在焦平面图像信息对层析成像采集到第n张图像的影响，表示离焦平面图像信息对层析成像采集到第n张图像的总影响。
3.根据权利要求1所述的微结构加工的原位检测方法，其特征在于，所述三维点扩散函数的确定过程包括：
4.根据权利要求1所述的微结构加工的原位检测方法，其特征在于，所述三维反卷积运算的关键参数确定过程包括：
5.根据权利要求1所述的微结构加工的原位检测方法，其特征在于，对层析成像采集到的第n张图像进行三维反卷积运算时使用的图像子堆栈的图像序号下界jn和图像序号上界kn分别如下：
6.一种终端设备，其特征在于，包括：
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～5任一项所述方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种微结构加工的原位检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的微结构加工的原位检测方法，其特征在于，第n个成像平面的采集图像in的表达式为：；表示在焦平面图像信息对层析成像采集到第n张图像的影响，表示离焦平面图像信息对层析成像采集到第n张图像的总影响。
3.根据权利要求1所述的微结构加工的原位检测方法，其特征在于，所述三维点扩散函数的确定过程包括：
4.根据权利要求1所述的微结构加工的...
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