《表1 三种算法的运行时间与占用空间》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《熔融石英光学元件亚表面缺陷三维重构技术》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

共聚焦显微镜的视场仅为数十至数百微米，而应用于光学元件检测时，检测范围往往在数毫米至数厘米范围，因此待检区域一般需要划分成多个子孔径进行拼接。同时，显微镜在纵向上需要采集几十至上百层图像。因此，石英亚表面缺陷的重建数据量巨大，重建的时间与空间效率成为衡量重建算法是否适用的重要标准。为了验证本文提出的三维重建算法的高效性，选择4种体素数目（分别为103、503、1003、10002×100），统计三种重建算法的平均耗时与平均空间占用情况。表1给出了三种算法在进行亚表面缺陷重建时的时间与空间效率。原始MC算法重建时需要遍历完整的体数据场，算法重建时间相对体素数近乎线性增长，同时，该算法重建时需要临时保存体素信息，因此所占用的空间最大。Contour Filter算法在遍历体数据场的同时还需要进行轮廓提取与连接，因此该算法的耗时也较长。本文设计的改进MC算法由于省略了无效体素的遍历，因此数据量越大，算法性能的提升越明显。在本实验采集的缺陷图像单张分辨率为1024pixel×1024pixel，纵向采集100张的情况下，改进MC算法的运行速度相比原始MC算法提升了62.2%，内存消耗降低了37.6%；相比于Contour Filter算法，运行速度提升了43.9%，内存消耗降低了25.3%。由此可见，本文算法效率提升较大。本文提出的应用改进MC算法来重建共聚焦显微镜采集的亚表面缺陷，可在保留原始MC算法高精度优势的同时，极大地提升了算法的运行速度与空间利用效率，相比于其他算法，本文算法更适合用于亚表面缺陷的三维重建。