CN113639769B - 一种基于散斑相关性提高传感器灵敏度的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的一种基于散斑相关性提高传感器灵敏度的方法，通过数字散斑相关性测量***的图像采集模块来获得变形前后的数字图像。典型的数字散斑相关性分析技术的图像采集***中主要部件包括光源、光学元件、相机以及计算机。将相机放置在被测试样的正前方，保证相机的光轴垂直于被测物体表面，从而获取清晰完整的图像。通过相机拍摄，对从被测物体表面反射形成的散斑图样进行连续采集取样。采用点测式传感器避免探测多模光纤处受到的环境变化，减弱了多模光纤本身不稳定带来的影响。本发明高阶模式会在单模光纤和多模光纤的耦合处被激发，产生多模干涉散斑，用于传感探测，本发明提出的测点式光纤传感器比传统的光纤传感器灵敏度更高。
Description
技术领域
本发明属于光纤传感技术领域，涉及一种基于散斑相关性提高传感器灵敏度的方法。
背景技术
光纤传感器在很多领域都有着广泛的应用。光纤布拉格光栅传感器(FBS)等都在传感探测领域有着出色的表现，此类传感器主要需要配合光谱仪的测量进行工作，它的性能取决于输出光谱的波长漂移检测，但是缺点在于需要配备体格庞大且昂贵的光谱仪。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于散斑相关性提高传感器灵敏度的方法，解决了现有技术中存在的基于光谱仪测量的传感器灵敏度不足的问题。
为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：一种基于散斑相关性提高传感器灵敏度的方法，包括以下步骤：
步骤1：通过数字散斑相关性测量***的图像采集模块来获得变形前后的数字图像，典型的数字散斑相关性分析技术的图像采集***中主要部件包括光源、光学元件、相机以及计算机，环境条件变化之前的散斑图像被称为参考图像，试样变形或者条件变化后的散斑图像被称为目标图像，采集多组数据之后，利用设定好的数字散斑相关性分析程序进行计算，通过系列标定工作，反推出物体表面或传输条件中的变化信息；
步骤2：利用归一化协方差函数分析散斑相关性，在散斑相关性分析方法中，不同的相关性函数可能对应不同的计算精度和收敛速度，会影响到传感器响应的计算速度和准确度，利用归一化协方差相关函数描述的是参考图像和样本图像之间的匹配程度：
其中，IR(k,l,t0)是在像素点(k,l)处采集到的参数散斑和目标散斑在t0时刻的光强，I0(k,l,t)是在像素点(k,l)处采集到的参数散斑和目标散斑在t时刻的光强，t0是初始时刻，t是条件变化之后的目标散斑采集时刻，和/>分别是散斑图的光强平均值；M为横向像素格数目，N为横纵向像素格数目；k为横向第一个像素格，l,为纵向第一个像素格；相关性函数C是一种常见的统计学标尺，用来衡量一个系列变量的相关性和独立性，解释了多组数值之间的统计学关系，归一化协方差相关函数可以用来衡量两组变量之间的线性关系，当两图像具有完全相同的特征时，C＝1；如果两图像完全不一致，C＝0；
步骤3：利用散斑的变化，通过记录不同时刻的散斑图案，将不同时刻的散斑图案与原始图案进行对比分析，得到相关系数C，总结C的变化规律，反推环境变量的状态；
步骤4：在单模光纤和多模光纤之间利用错位熔接的方法，耦合激发出高阶模式导入多模光纤，单模和多模光纤之间的连接点就是传感感应点，得到随机分布的散斑图案，采用点测式传感器避免探测多模光纤处受到的环境变化，减弱了多模光纤本身不稳定带来的影响，另一方面，相比于其他利用空间光作用的模型，单模-多模光纤耦合模型更便于组装和稳定，在设计中，高阶模式会在单模光纤和多模光纤的耦合处被激发，产生多模干涉散斑，用于传感探测。
优选的，所述步骤1中图像采集***方法为将相机放置在被测试样的正前方，保证相机的光轴垂直于被测物体表面，从而获取清晰完整的图像，在这过程中，通过相机拍摄，对从被测物体表面反射形成的散斑图样进行连续采集取样。
优选的，所述步骤2中若参考图像的灰度与目标图像灰度之间存在线性相关变化，根据归一化协方差相关函数对灰度线性变换的不变性原理，相关性函数仍能够较好地评价它们之间的相似程度，所以当外部环境条件变化的时候，散斑也会变化，目标散斑与参考散斑的相关性函数值就会小于1并随着差异的增大而变小，通过这个关系可以定量测量传感场景的变化因素。
采用本发明技术方案，本发明的有益效果为：与现有技术相比，本发明高阶模式会在单模光纤和多模光纤的耦合处被激发，产生多模干涉散斑，用于传感探测，本发明提出的测点式光纤传感器比传统的光纤传感器灵敏度更高。光纤散斑传感器相对来说优势就很明显，它无需配套光谱仪，只需体格小且轻便的摄像头就可以完成传感探测任务，测点式传感器采用单模-多模光纤耦合模型，比其他利用光作用的模型更稳定，可以避免探测多模光纤处受到的环境变化，也就减弱了多模光纤本身不稳定带来的影响，从而提高传感器灵敏度。
具体实施方式
对本发明具体方案具体实施例作优选的阐述。一种基于散斑相关性提高传感器灵敏度的方法，包括以下步骤：
步骤1：通过数字散斑相关性测量***的图像采集模块来获得变形前后的数字图像。典型的数字散斑相关性分析技术的图像采集***中主要部件包括光源、光学元件、相机以及计算机等，将相机放置在被测试样的正前方，保证相机的光轴垂直于被测物体表面，从而获取清晰完整的图像，在这过程中，通过相机拍摄，对从被测物体表面反射形成的散斑图样进行连续采集取样，通常情况下，环境条件变化之前的散斑图像被称为参考图像，试样变形或者条件变化后的散斑图像被称为目标图像，采集多组数据之后，利用设定好的数字散斑相关性分析程序进行计算，通过系列标定工作，可以反推出物体表面或传输条件中的变化信息；
步骤2：利用归一化协方差函数分析散斑相关性。在散斑相关性分析方法中，不同的相关性函数可能对应不同的计算精度和收敛速度，一定程度上会影响到传感器响应的计算速度和准确度，归一化协方差相关函数描述的是参考图像和样本图像之间的匹配程度：
其中，IR(k,l,t0)和I0(k,l,t)分别是在像素点(k,l)处采集到的参数散斑和目标散斑在t0和t时刻的光强(t0是初始时刻，t是条件变化之后的目标散斑采集时刻)，和分别是散斑图的光强平均值，相关性函数C是一种常见的统计学标尺，用来衡量一个系列变量的相关性和独立性，解释了多组数值之间的统计学关系，归一化协方差相关函数可以用来衡量两组变量之间的线性关系，当两图像具有完全相同的特征时，C＝1；如果两图像完全不一致，C＝0，若参考图像的灰度与目标图像灰度之间存在线性相关变化，根据归一化协方差相关函数对灰度线性变换的不变性原理，相关性函数仍能够较好地评价它们之间的相似程度，所以当外部环境条件变化的时候，散斑也会变化，目标散斑与参考散斑的相关性函数值就会小于1并随着差异的增大而变小，通过这个关系可以定量测量传感场景的变化因素；
步骤3：利用散斑的变化，通过记录不同时刻的散斑图案，将不同时刻的散斑图案与原始图案进行对比分析，得到相关系数C，总结C的变化规律，反推环境变量的状态；
步骤4：在单模光纤和多模光纤之间利用错位熔接的方法，耦合激发出高阶模式导入多模光纤，单模和多模光纤之间的连接点就是传感感应点，得到随机分布的散斑图案，点测式传感器可以避免探测多模光纤处受到的环境变化，减弱了多模光纤本身不稳定带来的影响，另一方面，相比于其他利用空间光作用的模型，单模-多模光纤耦合模型可以更便于组装和稳定。在设计中，高阶模式会在单模光纤和多模光纤的耦合处被激发，产生多模干涉散斑，用于传感探测。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (3)
1.一种基于散斑相关性提高传感器灵敏度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：通过数字散斑相关性测量***的图像采集模块来获得变形前后的数字图像，典型的数字散斑相关性分析技术的图像采集***中主要部件包括光源、光学元件、相机以及计算机，环境条件变化之前的散斑图像被称为参考图像，试样变形或者条件变化后的散斑图像被称为目标图像，采集多组数据之后，利用设定好的数字散斑相关性分析程序进行计算，通过系列标定工作，反推出物体表面或传输条件中的变化信息；
步骤2：利用归一化协方差函数分析散斑相关性，在散斑相关性分析方法中，不同的相关性函数可能对应不同的计算精度和收敛速度，会影响到传感器响应的计算速度和准确度，利用归一化协方差相关函数描述的是参考图像和样本图像之间的匹配程度：
其中，IR(k,l,t0)是在像素点(k,l)处采集到的参数散斑和目标散斑在t0时刻的光强，I0(k,l,t)是在像素点(k,l)处采集到的参数散斑和目标散斑在t时刻的光强，t0是初始时刻，t是条件变化之后的目标散斑采集时刻，和/>分别是散斑图的光强平均值；M为横向像素格数目，N为横纵向像素格数目；k为横向第一个像素格，l,为纵向第一个像素格；相关性函数C是一种常见的统计学标尺，用来衡量一个系列变量的相关性和独立性，解释了多组数值之间的统计学关系，归一化协方差相关函数可以用来衡量两组变量之间的线性关系，当两图像具有完全相同的特征时，C＝1；如果两图像完全不一致，C＝0；
步骤3：利用散斑的变化，通过记录不同时刻的散斑图案，将不同时刻的散斑图案与原始图案进行对比分析，得到相关系数C，总结C的变化规律，反推环境变量的状态；
步骤4：在单模光纤和多模光纤之间利用错位熔接的方法，耦合激发出高阶模式导入多模光纤，单模和多模光纤之间的连接点就是传感感应点，得到随机分布的散斑图案，采用点测式传感器避免探测多模光纤处受到的环境变化，减弱了多模光纤本身不稳定带来的影响。
2.根据权利要求1所述的一种基于散斑相关性提高传感器灵敏度的方法，其特征在于，所述步骤1中图像采集***方法为将相机放置在被测试样的正前方，保证相机的光轴垂直于被测物体表面，从而获取清晰完整的图像，在这过程中，通过相机拍摄，对从被测物体表面反射形成的散斑图样进行连续采集取样。
3.根据权利要求1所述的一种基于散斑相关性提高传感器灵敏度的方法，其特征在于，所述步骤2中若参考图像的灰度与目标图像灰度之间存在线性相关变化，根据归一化协方差相关函数对灰度线性变换的不变性原理，相关性函数仍能够较好地评价它们之间的相似程度，所以当外部环境条件变化的时候，散斑也会变化，目标散斑与参考散斑的相关性函数值就会小于1并随着差异的增大而变小，通过这个关系可以定量测量传感场景的变化因素。
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