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        基于顯微視覺的光纖陣列精密測量研究

        2014-06-25 06:53:10王潤蘭陳青山
        激光與紅外 2014年3期
        關鍵詞:纖芯像素點插值

        王潤蘭,陳青山

        (北京信息科技大學儀器科學與光電工程學院,北京100192)

        1 引言

        光纖陣列是光纖通信系統(tǒng)中光學器件與光纖之間連接應用最廣泛的器件,主要應用在平面光波導器件、LD/PD陣列光纖器件、AWG(Arrayed Waveguide Grating陣列波導光柵)光通信網、DWDM(Dense Wavelength Division Multiplexing密集波分復用)以及多通道微光學模塊中[1]。由于具有柔性傳像、使用空間自由度大、易實現(xiàn)細長結構、重量輕等特點,廣泛應用在醫(yī)學、工業(yè)、科研、軍事等眾多領域當中[2]。因此,為了能夠實現(xiàn)光纖陣列與光學元件的精確連接,最大限度的減少耦合損耗,提高耦合過程中的對準精度,纖芯分布的均勻性得到了人們的廣泛重視。在實際使用中,通道數(shù)為4,8,12,24的光纖陣列的纖芯間距規(guī)格公差要求小于等于0.7 μm,通道數(shù)32及以上的纖芯間距規(guī)格公差要求小于等于1μm。高品質光纖陣列二者之間的距離誤差一般控制在0.5μm以內。一個纖芯間距分布不均勻的光纖陣列幾乎是不可能實現(xiàn)低功耗的耦合,所以光纖陣列纖芯間距的測量在實際應用中占有很重要的地位。

        光纖陣列普遍采用將光纖放在V形槽內進行等間距排列,有125μm,127μm,250μm三種類型的纖芯距。由于制造和裝配誤差,會導致光纖放在V形槽內排列不是嚴格的等間距,因此在量產時的品質檢測中,纖芯間距是最重要的檢測項目[3]。目前,國外市場上主要的光纖陣列纖芯距測量系統(tǒng)制造商有兩家:(1)日本的SURUGA SEIK公司在2000年推出的非接觸、高精度的自動化光纖纖芯距測量系統(tǒng)(CORE-PITCH PRO.),該設備的測量精度0.02μm,是目前國內外市場上精度最高的光纖陣列纖芯距測量系統(tǒng)[4]。(2)美國Moritex USA Inc公司的FZ-1000XD-S非接觸光纖陣列纖芯距自動測量系統(tǒng),該系統(tǒng)在100×的放大倍數(shù)下,圖像分辨率為0.07 μm,纖芯距的標準偏差為0.05μm[5]。在國內,深圳職業(yè)技術學院機電學院廖強華等人使用像素級的圖像處理技術獲得了光纖陣列纖芯的間距,其測量精度為0.1μm[6]。哈爾濱工業(yè)大學機械人研究所的陳立國等人利用計算機顯微視覺技術和高精度納米微驅動搭建的定位平臺實現(xiàn)了纖芯距的檢測,其纖芯間距的檢測精度為50 nm[7]。臺灣ITRI公司S.W.Hsu等人利用標有刻度的玻璃基片作為測距的參照模板[8]。該系統(tǒng)在光纖陣列定位、圖像采集處理以及震動隔離上與原有技術類似,其測量的標準差在0.3μm以內,已應用于許多商用光纖陣列纖芯距的測量。然而國外的高精度測量是建立在復雜的設備裝配上,成本高。國內無論是在測量精度還是測量速度上均待進一步改進。因此,尋求簡單經濟高精度的測量方法是目前主要研究目標。

        本文探討了在不用復雜的高精度宏微雙驅動亞微米定位平臺的情況下,利用亞像素級的圖像處理技術對光纖陣列的纖芯間距進行精密檢測,該測量方法可實現(xiàn)快速、準確的測量,可以達到高精度、低成本、高穩(wěn)定性的優(yōu)勢,為研制非接觸、高精度的自動化光纖陣列間距測量設備奠定了基礎。

        2 測量原理

        圖1為光纖陣列檢測系統(tǒng)的測量原理圖。該檢測系統(tǒng)主要由光學實驗平臺、顯微視覺模塊、手動調焦模塊以及圖像處理軟件模塊組成。其中,顯微視覺模塊由CCD攝像頭、圖像采集卡、顯微鏡、物鏡、光纖光源、光纖陣列夾具組成;軟件模塊是計算機上的MATLAB圖像處理軟件。該系統(tǒng)的CCD型號是高分辨率數(shù)字攝像機MVC3000,最大幅面為2048×1536,像元尺寸為3.2 μm ×3.2 μm。為了滿足在一幅圖像里能夠采集到兩根光纖的光斑,需要選用40×的物鏡放大。經過亞像素插值算法,可將纖芯位置定位到0.2個像素。由此可知,測量系統(tǒng)的分辨率為3.2 μm ×0.2/40=16 nm。

        測量系統(tǒng)的工作原理如下:置于光纖陣列一端的光纖光源經過準直透鏡后進入光纖傳導,通過調節(jié)三維移動臺使高亮的光纖陣列被測端出射光通過濾光孔后,經顯微物鏡放大并成像于CCD面陣上,然后圖像采集卡把采集到的圖像信息傳入計算機,經過圖像處理軟件分析處理計算出兩根纖芯之間的距離[9]。

        圖1 檢測系統(tǒng)測量原理圖

        3 纖芯距計算過程

        為了提高檢測系統(tǒng)的精度,通過改變軟件算法比改變系統(tǒng)硬件簡單而且有效[10],因此對獲取的光纖圖像進行處理是實現(xiàn)光纖陣列纖芯間距精密測量的核心部分。由于采集的圖像邊緣簡單且對比度高,利于對圖像進行邊緣檢測,進而提取圖像特征參數(shù)。傳統(tǒng)的像素級邊緣提取方法精度有限,易受參數(shù)(灰度閾值、梯度閾值等)影響,本文利用一種亞像素級的邊緣細分算法。鑒于插值法計算量小、精度高的特點,我們選用二次多項式插值法實現(xiàn)亞像素級的邊緣提取。實驗證明,該算法比傳統(tǒng)的邊緣提取方法有較好的定位精度和較好的魯棒性。圖像分析處理的流程圖如圖2所示。

        圖2 纖芯距計算程序流程圖

        首先讀取采集的圖像進行平滑濾波預處理;為了減少參與運算的像素點個數(shù),提高后續(xù)處理速度,要提取感興趣區(qū)域(ROI),即定位光纖的成像區(qū)域;然后利用二項式插值算法對該區(qū)域進行亞像素級的邊緣提取并利用最小二乘擬合法圓心定位;最后根據CCD的像元尺寸及所選用的物鏡放大倍數(shù)計算出纖芯的實際距離。獲取的光纖圖像如圖3所示。圖中的紅色虛線框是提取的兩個ROI區(qū)域,實紅線是要計算的纖芯距。

        圖3 獲取的光纖圖像

        在插值前需要粗提取圖像邊緣,常用的邊緣檢測算法有 Canny,Prewitt,Roberts,Laplacian 算子等,可將檢測圖像精確到像素級的邊界。其中最經典的算法是Sobel算子,該算子計算量小、速度快,得到諸多領域的廣泛應用。通過對Sobel算子引入一個衰減因子,可以避免丟失邊緣圖中梯度幅值較小的邊緣,從而得到不失真的灰階邊緣圖,而且也消除了數(shù)據溢出的可能。為了更準確的描述圖像邊緣點,減少噪聲對檢測結果的影響,提高算子的抗噪能力,在水平和垂直模板基礎上新增45°和135°的兩個模板。邊緣梯度幅值選用最高輸出模板所對應的邊緣梯度值。

        具體計算公式如下:

        式中,A,B,C,D 分別為 0°,90°,45°,135°的梯度值,衰減因子scale=4,也稱歸一化因子。angle(i,j)為某一像素的的梯度方向角,R(i,j)為梯度幅值。

        亞像素邊緣提取具體步驟如下:運用擴展的Sobel算子對灰度圖像處理得到不失真的灰階邊緣圖,然后對灰階邊緣圖再作帶衰減因子的Sobel處理得到邊緣的邊緣圖,可看到原邊緣的兩側得到新的邊緣,中間部分卻變成背景,且寬度小于原邊緣。利用此特點將灰階邊緣圖減去邊緣的邊緣圖,再將與負值部分對應的邊緣點的值改為零,從而可得到接近單像素的細化邊緣圖,最后用已知邊緣點的梯度方向近似代替未知亞像素點的梯度方向,并在該方向上進行多項式插值得到最終的亞像素邊緣圖[11]。處理步驟如圖4所示。

        圖4 圖像邊緣提取處理步驟

        邊緣點P0(i,j)的亞像素坐標的插值公式如下:

        式中,R0為P0點的梯度幅值;R-1和R1分別是在梯度方向上與P0點相鄰的兩像素點P-1和P1點的梯度幅值;L為相鄰像素點到邊緣點距離。式(4)成立的前提條件為R0>R-1且R0>R1。方向模板與P-1和P1點坐標對應表如表1所示。

        表1 方向模板與P-1和P1點坐標對應表

        最后運用最小二乘擬合法定位光纖光斑的中心,并計算兩個中心之間的距離,即纖芯距。纖心的定位效果圖如圖5所示。

        圖5 纖心定位效果圖(橫軸為像素點的橫坐標,縱軸為像素點的縱坐標)

        4 數(shù)據分析

        4.1 亞像素邊緣定位精度

        以上述得到的細化單像素邊緣圖的像素坐標值為標準坐標值,將定位后的單點與對應點的坐標差作為插值算法的偏差,計算得到1號光纖插值前后的X軸標準偏差為0.1489 pixel,Y軸標準偏差為0.1853 pixel,2號光纖插值前后的X軸標準偏差為0.1493pixel,Y 軸標準偏差為 0.1847pixel。則可以得到該算法的定位精度約為0.2 pixel。圖6(a)和圖6(b)分別為1號光纖、2號光纖插值前后每個像素點的坐標偏差。

        圖6 插值前后的坐標偏差

        4.2 纖芯間距的定位精度及影響因素

        由于真實的光纖陣列纖芯間距未知,因此無法將本文的測量值與真實值進行對比來評價系統(tǒng)的測量精確度。在等精度測量條件下,通過對同一對光纖在圖像的不同位置的測量值進行分析比較。下面表2的四組數(shù)據分別進行了11,12,12,15次測量計算所得的纖芯距的均值與標準偏差,依次是兩根光纖的光斑在圖像的下半部、上半部、左半部以及整幅圖像位置緩慢移動所測得的纖芯距,由表2中四組數(shù)據的標準偏差可得到纖芯間距的重復測量標準差在10~20 nm之間。

        表2 四組纖芯距數(shù)據結果

        然而光纖陣列的端面與物鏡光軸不可能完全垂直,在移動過程中光纖端面的法線與物鏡光軸夾角不斷在改變。另外,光纖端面出射光具有一定的發(fā)散角,并且在不同的發(fā)散方向光強不相等。因此,光纖在移動測距過程中,雖然其端面的發(fā)光不變,但由于最終進入CCD攝相機的光通量不同會造成CCD上所成像光斑亮度的改變。且移動過程中需要調節(jié)光纖端面到物鏡之間的距離,即物距,成像光斑形狀大小也會發(fā)生變動。這些因素都降低了圖像的成像質量,從而很大程度的影響了光纖陣列纖芯距的最終測量值。表3中兩組數(shù)據均是兩根光纖光斑在移動過程中并未注意調節(jié)光斑形狀大小以及物距所測得的纖芯距,分別進行了12次和11次測量計算所得的纖芯距均值與標準偏差,由表3可以看出,其標準差明顯偏大,均大于20 nm,小于25 nm。

        表3 兩組纖芯距數(shù)據結果

        4.3 測量時間分析

        本文在對圖像像素處理之前首先對光纖的成像區(qū)域進行定位,減少了參與運算的像素點個數(shù),因此大大減少了系統(tǒng)的測量時間。而且開始就用改進的Sobel算子對圖像進行了邊緣粗定位,而后僅僅是對Sobel提取的邊緣點運算。這兩點均為后續(xù)的處理速度作了很大的貢獻。經實驗驗證,測量一次的運行時間 1.512s。

        5 結論

        研究了基于顯微視覺的光纖陣列端面上纖芯距的精密測量方法,在穩(wěn)定的光照與實驗環(huán)境下,通過調節(jié)三維移動臺選取兩根相鄰光纖的光斑,調節(jié)光纖陣列端面到顯微物鏡之間距離,直至光斑形狀大小合適,對圖像進行采集,然后運用定位精度大約0.2 pixel的亞像素邊緣提取算法與最小二乘擬合法實現(xiàn)光纖纖心的精確定位,最后計算出光纖陣列的纖芯距。數(shù)據分析可得,該系統(tǒng)測量分辨率為16 nm,重復測量標準差23 nm。測量速度也有很大的改進,測量一對纖芯的時間為1.512 s。所給出的光纖陣列纖芯距測量方法不需要復雜的高精度納米級微驅動定位平臺,主要運用計算機顯微視覺圖像處理技術實現(xiàn)對光纖陣列纖芯距的精密測量。為今后研制非接觸、高精度的自動化光纖陣列間距測量設備奠定了基礎。

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