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        基于日盲紫外成像探測器的光子計(jì)數(shù)算法研究

        2022-04-08 08:43:14常文治趙維駿郭一亮焦國力王廣真
        紅外技術(shù) 2022年3期
        關(guān)鍵詞:信號(hào)實(shí)驗(yàn)

        楊 鋒,阮 瑩,呂 揚(yáng),常文治,顧 燕,趙維駿,郭一亮,杜 非,朱 波,焦國力,王廣真

        基于日盲紫外成像探測器的光子計(jì)數(shù)算法研究

        楊 鋒1,阮 瑩2,呂 揚(yáng)1,常文治3,顧 燕1,趙維駿1,郭一亮1,杜 非3,朱 波1,焦國力1,王廣真3

        (1. 北方夜視技術(shù)股份有限公司,江蘇 南京 211106;2. 國網(wǎng)福建省電力有限公司電力科學(xué)研究院,福建 福州 350007;3. 中國電力科學(xué)研究院,北京 100192)

        為了完成對(duì)日盲紫外電暈信號(hào)的定量分析,本文設(shè)計(jì)了基于時(shí)間域的彌散圓斑光子計(jì)數(shù)算法來對(duì)成像系統(tǒng)所采集的圖像進(jìn)行量化分析。首先闡述了單光子探測的原理以及光子計(jì)數(shù)原理;然后設(shè)計(jì)了基于日盲紫外ICMOS的成像探測系統(tǒng),為了滿足熒光屏的余暉響應(yīng),優(yōu)化了CMOS驅(qū)動(dòng),使得幀頻可達(dá)390fps;然后通過分析傳統(tǒng)的連通域光子計(jì)數(shù)算法,提出了基于時(shí)間域的彌散圓斑光子計(jì)數(shù)算法;通過仿真實(shí)驗(yàn),可知該算法較傳統(tǒng)的技術(shù)算法具有更高的準(zhǔn)確性;最后通過對(duì)紫外燈源的實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)的光子計(jì)數(shù)算法可以在成像探測系統(tǒng)中硬件實(shí)現(xiàn),并且計(jì)數(shù)的效果良好。

        日盲紫外;光子計(jì)數(shù);時(shí)間域

        0 引言

        太陽光中包含各種波段的光,但是地球大氣層中的臭氧層會(huì)對(duì)220~280nm波段的紫外光進(jìn)行吸收,因此該波段的光很難到達(dá)地球表面,該波段又被稱為“日盲”紫外波段[1]。我們通過220~280nm紫外光的日盲特性對(duì)處于該波段的目標(biāo)物進(jìn)行檢測成像,能夠有效地排除掉陽光對(duì)其造成的影響。而高壓輸電線路由于其自身的故障會(huì)在大氣中產(chǎn)生電暈,電暈放電會(huì)放射出波段為220~280nm的紫外光[2-6]。傳統(tǒng)的電暈探測技術(shù)有紅外熱探測和超聲波探測,日盲紫外電暈探測相比于這兩種技術(shù)有極大的改進(jìn):和紅外技術(shù)相比,在早期就能檢測到高壓輸電線上的電暈放電現(xiàn)象,并且不受周邊環(huán)境干擾;和超聲波技術(shù)相比,能夠探測的距離長,并且能夠檢測出電暈放電產(chǎn)生的位置。如今,國內(nèi)的紫外檢測技術(shù)飛速發(fā)展,以國產(chǎn)碲銫陰極紫外像增強(qiáng)器為核心的紫外成像儀能夠?qū)﹄娏υO(shè)備故障進(jìn)行實(shí)時(shí)的檢測[7-9]。

        1 光子計(jì)數(shù)原理

        在日盲紫外電暈成像探測過程中,一般是根據(jù)顯示器上所顯示的日盲紫外圖像來主觀判斷電暈放電的程度,這樣會(huì)帶來很大的誤差,所以需要通過具體的算法對(duì)日盲紫外電暈放電進(jìn)行量化分析??紤]到日盲紫外電暈信號(hào)十分微弱,達(dá)到了單光子水平,普通的量化分析方法不能滿足要求,因此需要設(shè)計(jì)合理的光子計(jì)數(shù)算法來對(duì)日盲紫外信號(hào)進(jìn)行量化分析。

        圖1是單光子探測的原理圖。首先,光信號(hào)通過光學(xué)鏡頭進(jìn)行光學(xué)聚焦;然后,前端光電探測器將光信號(hào)轉(zhuǎn)化成電信號(hào);其次,將電信號(hào)輸入至信號(hào)處理模塊進(jìn)行處理;最后,后端讀出電路模塊將處理之后的信號(hào)進(jìn)行輸出。其中,因?yàn)槿彰ぷ贤庑盘?hào)十分微弱,傳統(tǒng)的固體探測器件難以達(dá)到要求,因此一般會(huì)采用真空器件對(duì)信號(hào)進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換和電子倍增。與此同時(shí),當(dāng)需要對(duì)目標(biāo)信號(hào)強(qiáng)弱進(jìn)行分析并對(duì)其進(jìn)行成像時(shí),采用像增強(qiáng)器作為光電轉(zhuǎn)換和成像器件[10]。

        圖1 單光子探測原理框圖

        當(dāng)日盲紫外光子信號(hào)低于3×10-15W/cm2時(shí),光電轉(zhuǎn)換器就會(huì)產(chǎn)生離散脈沖信號(hào),合適的CMOS傳感器就能探測到光子信號(hào),所以能夠統(tǒng)計(jì)日盲紫外信號(hào)光子的數(shù)量來實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)源信號(hào)的定量化分析。光子的能量公式為:

        式中:為普朗克常數(shù);為真空中的光速;為光的波長。其中日盲紫外波段為200~280nm[3],通過計(jì)算得出一個(gè)日盲紫外光子的能量為7.1×10-19~1×10-18J。

        日盲紫外光光功率表示為:

        =×(2)

        式中:表示光子數(shù);表示單光子能量,所以單位時(shí)間內(nèi)通過的光能量表示光流強(qiáng)度。

        目標(biāo)源信號(hào)的光功率可以通過統(tǒng)計(jì)一個(gè)截面上的光子數(shù)量來計(jì)算得到[4-7]。由于圖像傳感器靶面尺寸約為1.56cm2,通過對(duì)單位時(shí)間內(nèi)探測到的紫外圖像上出現(xiàn)的光斑進(jìn)行計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì),就能計(jì)算得出一幀圖像的光子數(shù)以及日盲紫外信號(hào)源的光功率。

        2 測試系統(tǒng)

        本文所設(shè)計(jì)的日盲紫外成像系統(tǒng)原理框圖如圖2所示,成像系統(tǒng)主要由紫外ICMOS模組、可見光探測器、ARM+FPGA嵌入式處理系統(tǒng)組成。其中,紫外ICMOS模組用來采集日盲紫外微弱信號(hào),并經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換將數(shù)字圖像信號(hào)輸入嵌入式平臺(tái)中;可見光探測器采集可見光圖像為日盲紫外信號(hào)提供位置信息;ARM+FPGA嵌入式處理系統(tǒng)通過采集紫外數(shù)字圖像信息,完成圖像處理和光子計(jì)數(shù)算法,并將處理后的圖像輸出顯示。

        圖2 日盲紫外成像系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)框圖

        圖3是所設(shè)計(jì)的日盲紫外成像系統(tǒng)整機(jī)實(shí)物圖,尺寸(長×寬×高)為244mm×135mm×96mm。其中1為相機(jī)窗口,2為LCD液晶屏,3為按鍵控制面板,4為電源充電口和TF卡槽,5為腕帶。

        圖3 日盲紫外成像系統(tǒng)整機(jī)實(shí)物圖

        3 日盲紫外光子計(jì)數(shù)算法設(shè)計(jì)

        3.1 傳統(tǒng)光子計(jì)數(shù)算法分析

        傳統(tǒng)的光子計(jì)數(shù)算法通常為連通域標(biāo)記光子計(jì)數(shù)算法,其算法主要思路為:假設(shè)單光子經(jīng)過像增強(qiáng)器倍增以后,在熒光屏上所顯示的每一個(gè)光斑都未重合。那么每一個(gè)光斑就對(duì)應(yīng)了一個(gè)光電子,因此只需要對(duì)一幀圖像中光斑出現(xiàn)的數(shù)量,就可以得出一幀圖像中日盲紫外光子數(shù)。在連通域標(biāo)記算法中,對(duì)經(jīng)過圖像預(yù)處理后的紫外圖像進(jìn)行二值化處理,得到一幅二值化圖像。每個(gè)由灰度255組成的連通域表示為一個(gè)光子事件,圖4為連通域標(biāo)記算法的示意圖。

        圖4 連通域標(biāo)記算法說明

        然后,對(duì)所采集到的一幀紫外圖像進(jìn)行連通域算法仿真分析,圖5為所采集到的日盲紫外圖像和二值化后的圖像。

        圖5 紫外圖像二值化

        通過對(duì)圖進(jìn)行連通域標(biāo)記光子計(jì)數(shù)算法仿真,可以得出共有12個(gè)光子。通過分析二值化后的圖像可知,連通域標(biāo)記算法將光斑較大和較小的區(qū)域都默認(rèn)為一個(gè)光子事件進(jìn)行統(tǒng)計(jì),這樣顯然影響了光子計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確度,因此需要對(duì)此光子計(jì)數(shù)算法進(jìn)行改進(jìn)。

        3.2 基于時(shí)間相關(guān)的光子計(jì)數(shù)算法設(shè)計(jì)

        彌散圓斑算法是一種從三維空間上統(tǒng)計(jì)光子數(shù)的方法,由于所設(shè)計(jì)的高幀頻算法,可以使得光斑的變化在時(shí)間域上被捕獲,因此本文在此基礎(chǔ)上添加了時(shí)間因素,彌補(bǔ)光斑出現(xiàn)時(shí)間的隨機(jī)性,找出四維空間中的最大點(diǎn),約束條件如式(3):

        由于加入了時(shí)間的約束,所以只有找出一段時(shí)間內(nèi)幾幀圖像同一位置光斑的極大值點(diǎn)才能準(zhǔn)確計(jì)算光子數(shù)。本文采用的CMOS傳感器圖像輸出頻率為3ms每幀,而熒光屏的余暉時(shí)間為6ms,即光斑在熒光屏上的起伏時(shí)間為6ms,因此我們通過連續(xù)采樣得到3幀圖像就能得到光斑的變化范圍,如圖6所示,其中、、表示圖像中光斑的灰度值。

        如圖6所示,中間一幀圖像中灰度值最大,可以將記作一個(gè)光子數(shù),因此只要中間幀圖像中光斑的灰度值大于前后幀圖像光斑的灰度值,就能將其記為一個(gè)光子數(shù)。

        圖6 單個(gè)光斑脈沖連續(xù)采樣圖

        這樣就能統(tǒng)計(jì)出一幀圖像的光子數(shù)[10]:

        式中:為日盲紫外成像探測器的幀頻;為第幀圖像;(,)為二維空間坐標(biāo);(,,)為四維空間中的極大值點(diǎn)。由于日盲紫外成像探測器能達(dá)到300幀/s的幀頻,兩幀之間的變化時(shí)間較小,因此(,,)又能滿足:

        (,,)≥(±¢,±¢,±¢) (5)

        式中:(,,)為第幀(,)點(diǎn)的灰度值。由上式可見,極大值點(diǎn)(,,)的約束條件為:(,)在¢×¢矩陣像素中具有最大的灰度值,且在前后¢幀的同一位置的灰度值也是最大的。根據(jù)日盲紫外成像探測器的輸出幀頻,這里¢=1,同時(shí)¢×¢矩陣可設(shè)定為3×3矩陣或5×5矩陣。

        4 實(shí)驗(yàn)流程與不確定性度分析

        4.1 光子計(jì)數(shù)算法的仿真實(shí)驗(yàn)分析

        首先,本文用日盲紫外成像探測器采集圖像,然后運(yùn)用Matlab軟件分別對(duì)兩種算法進(jìn)行仿真,比較仿真結(jié)果來判斷時(shí)間相關(guān)的光子計(jì)數(shù)算法能否提高計(jì)數(shù)精度。

        首先選用260nm波段的紫外光源,然后日盲紫外成像探測器的增益電壓調(diào)節(jié)為2.5V,調(diào)節(jié)紫外光源光功率密度,從3×10-19W/cm2每次往上增加一個(gè)數(shù)量級(jí),采集3組不同光強(qiáng)的實(shí)驗(yàn)圖像,每組實(shí)驗(yàn)記錄3幅圖像,如圖7所示。

        圖7 日盲紫外三組實(shí)驗(yàn)圖像

        運(yùn)用MATLAB軟件對(duì)采集的圖像仿真,得出的光子數(shù)如表1所示。表1中的兩種算法為連通域計(jì)數(shù)算法和基于時(shí)間相關(guān)算法。

        表1 兩種算法光子計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)表

        結(jié)果顯示,當(dāng)信號(hào)源很弱時(shí),光子就會(huì)分散分布,因此兩種算法的計(jì)數(shù)結(jié)果比較相近。在增強(qiáng)紫外光源的光功率后,光斑會(huì)重疊,并且連通域標(biāo)記光子計(jì)數(shù)算法得出的光子數(shù)量沒有太大變化,而本文所設(shè)計(jì)的算法隨著信號(hào)的增強(qiáng),計(jì)數(shù)值不斷增加,由此可知,彌散圓斑算法相對(duì)于連通域計(jì)數(shù)算法更加精確,可對(duì)日盲紫外單光子進(jìn)行準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)。

        4.2 基于日盲紫外成像系統(tǒng)的光子計(jì)數(shù)算法實(shí)驗(yàn)及分析

        通過對(duì)兩種算法的仿真分析可知,本文所設(shè)計(jì)的光子計(jì)數(shù)算法更具準(zhǔn)確性,但由于所設(shè)計(jì)成像系統(tǒng)的資源和速度限制,我們將日盲紫外圖像的14bit數(shù)據(jù)壓縮成8bit數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,因此會(huì)使得計(jì)數(shù)精度上有所偏差,所以通過對(duì)紫外光源的實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證硬件實(shí)現(xiàn)的效果。

        實(shí)驗(yàn)采用氘燈作為日盲紫外目標(biāo)源進(jìn)行光子計(jì)數(shù)實(shí)驗(yàn)測試,紫外ICMOS模組的增益電壓保持不變,進(jìn)行了如下3組實(shí)驗(yàn):

        第一組,關(guān)閉日盲紫外信號(hào)源,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖8所示。

        圖8 第一組實(shí)驗(yàn)圖像

        通過采集3幀圖像,所計(jì)算的光子數(shù)一直為0,說明所設(shè)計(jì)的成像系統(tǒng)暗計(jì)數(shù)良好。

        第二組,打開氘燈光源,并調(diào)節(jié)光源強(qiáng)度到最弱,采集到的圖像如圖9所示。

        圖9 第二組實(shí)驗(yàn)圖像

        第三組,輸出光源光功率密度加到1×10-18W/cm2,采集到的圖像如圖10所示。

        圖10 第三組實(shí)驗(yàn)圖像

        然后,我們利用Matlab對(duì)每組連續(xù)的3幀圖像進(jìn)行所設(shè)計(jì)的光子計(jì)數(shù)算法仿真,仿真結(jié)果與FPGA計(jì)算的結(jié)果如表2所示。

        表2 四組光子計(jì)數(shù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        通過表2可知,硬件實(shí)驗(yàn)的光子計(jì)數(shù)算法與仿真結(jié)果相近,證明了所設(shè)計(jì)的基于時(shí)間域的彌散圓斑光子計(jì)數(shù)算法在成像系統(tǒng)中可以硬件實(shí)現(xiàn),并且效果良好。

        5 結(jié)論

        日盲紫外電暈探測是近年來一種新型的電暈探測方式,但是紫外圖像單靠人眼無法精確地判斷電暈信號(hào)的強(qiáng)弱,因此本文研究了日盲紫外光子計(jì)數(shù)算法,通過對(duì)連通域標(biāo)記算法和彌散圓斑算法進(jìn)行分析提出了基于時(shí)間相關(guān)算法,然后使用Matlab對(duì)兩種算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真,結(jié)果顯示基于時(shí)間相關(guān)算法對(duì)光子計(jì)數(shù)更加準(zhǔn)確,最后,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的算法可以在成像系統(tǒng)中的FPGA硬件平臺(tái)上實(shí)現(xiàn),并且實(shí)現(xiàn)的效果良好,能夠用于紫外成像儀中對(duì)信號(hào)進(jìn)行量化分析。

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        Research on Photon Counting Algorithm Based on Solar Blind Ultraviolet Imaging Detector

        YANG Feng1,RUAN Ying2,LYU Yang1,CHANG Wenzhi3,GU Yan1,ZHAO Weijun1,GUO Yiliang1,DU Fei3,ZHU Bo1,JIAO Guoli1,WANG Guangzhen3

        (1..,211106,;2.,,350007,; 3.,100192,)

        To complete the quantitative analysis of the solar-blind ultraviolet corona signal, a time-domain diffuse round-spot photon-counting algorithm is designed to analyze the image collected by the imaging system. First, the principles of single-photon detection and photon counting are described; second, an imaging detection system based on solar-blind ultraviolet ICMOS is designed. To meet the afterglow response of the screen, the CMOS driver is optimized to make the frame rate up to 390fps. Then, by analyzing the traditional connected domain photon counting algorithm, a diffuse round spot photon counting algorithm based on the time domain is proposed, and experiments show that the algorithm designed in this study has higher accuracy than the traditional technical algorithm. Finally, through an experiment with an ultraviolet lamp source, it is verified that the designed photon counting algorithm can be implemented in the hardware of the imaging detection system, and the counting effect is good.

        solar blind UV, photon counting, time domain

        TN233

        A

        1001-8891(2022)03-0231-05

        2020-04-14;

        2020-09-16.

        楊鋒(1988-),男,工程師,碩士,主要從事日盲紫外器件的成像探測和圖像處理。E-mail:yangfeng_nnvt@163.com。

        國家電網(wǎng)有限公司總部科技項(xiàng)目資助(GIS局部放電高準(zhǔn)確度光、電感知技術(shù)研究及應(yīng)用,52130420000J)。

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        實(shí)踐十號(hào)上的19項(xiàng)實(shí)驗(yàn)
        太空探索(2016年5期)2016-07-12 15:17:55
        基于LabVIEW的力加載信號(hào)采集與PID控制
        一種基于極大似然估計(jì)的信號(hào)盲抽取算法
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