基于LabVIEW的邁克爾遜干涉微位移測量方法研究

李曉飛,張周強(qiáng)，張守京，周 玲

(西安工程大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，陜西 西安 710600)

0 引言

邁克爾遜干涉儀作為物理光學(xué)實(shí)驗(yàn)的重要光學(xué)儀器，廣泛應(yīng)用于測量激光波長、微小位移變化、折射率、彈性模量等領(lǐng)域，在干涉測量技術(shù)領(lǐng)域中具有重要的地位和作用[1-4]，邁克爾遜干涉儀結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原理基礎(chǔ)廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)和科學(xué)研究領(lǐng)域。

在邁克爾遜干涉微小位移測量實(shí)驗(yàn)中，其檢測原理均是根據(jù)微調(diào)手輪的移動(dòng)改變光程差，引起干涉牛頓環(huán)的明暗變化，通過對干涉條紋變化數(shù)量的準(zhǔn)確計(jì)數(shù)，實(shí)現(xiàn)對微小位移量的計(jì)算。傳統(tǒng)的微小位移測量中，通常采用人眼觀察條紋變化的方法來計(jì)數(shù)，當(dāng)條紋變化數(shù)較多時(shí)，由于工作量較大與長時(shí)間的視覺集中，容易產(chǎn)生視覺疲勞，造成人工誤差，對微小位移測量精度產(chǎn)生影響[5-6]。

針對上述人工計(jì)數(shù)容易造成的人為誤差的缺陷，本文提出了一種基于LabVIEW的圖像采集、處理的方法。采用CCD相機(jī)對干涉條紋采集，由計(jì)算機(jī)進(jìn)行條紋變化計(jì)數(shù)，從而測量出引起條紋變化的微小位移，為干涉條紋的自動(dòng)測量提供一種新的可行性技術(shù)方法。

1 測量原理及干涉條紋圖像采集

1.1 系統(tǒng)測量原理

本實(shí)驗(yàn)的測量原理來源于邁克爾遜干涉儀的工作原理。系統(tǒng)光路原理如圖1所示，該系統(tǒng)主要包含4個(gè)部分：He-Ne激光光源、邁克爾遜干涉系統(tǒng)、干涉條紋采集系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)。由He-Ne激光器發(fā)出的激光束經(jīng)過聲光調(diào)制器進(jìn)行光強(qiáng)調(diào)制，到達(dá)分光鏡后分成光束1和光束2，反射光束1經(jīng)邁克爾遜干涉系統(tǒng)中的固定反射鏡反射后回到分光鏡，透射光束2到達(dá)被測物體后攜帶物體的位移信息反射回分光鏡，2束反射光在分光鏡交匯處發(fā)生干涉，在成像屏上形成明暗相間的一組同心圓，利用CCD相機(jī)對成像屏的干涉圖像進(jìn)行采集，傳輸?shù)缴衔粰C(jī)LabVIEW平臺(tái)進(jìn)行圖像處理，對干涉條紋進(jìn)行計(jì)數(shù)，測得被測物體的微小位移，系統(tǒng)搭建實(shí)物如圖2所示。

圖1 邁克爾遜干涉系統(tǒng)測量原理

由于光束1的光程長度固定不變，而光束2的光程長度隨著被測物體的移動(dòng)發(fā)生改變，因此，2束光的光程差的變化取決于光束2的光程大小。當(dāng)被測物體緩慢移動(dòng)時(shí)，成像屏上的等傾干涉條紋逐漸收縮或擴(kuò)張，并在中心處不斷“湮滅”與“冒出”。當(dāng)被測物體每移動(dòng)半個(gè)波長，就有一個(gè)條紋在成像屏上出現(xiàn)或消失。若條紋變化數(shù)為N，則物體移動(dòng)的距離為

Δd=N·λ/2

(1)

圖2 邁克爾遜干涉系統(tǒng)測量實(shí)物

Δd為物體位移量；N為條紋變化數(shù)；λ為激光波長。

所以，實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵點(diǎn)在于N的測量，用人工目測的方法局限性大、穩(wěn)定性不高。而利用CCD采集干涉圖像，由計(jì)算機(jī)軟件進(jìn)行條紋變化計(jì)數(shù)以及信號的處理，更能適用于各種環(huán)境要求。

1.2 干涉條紋圖像采集

傳統(tǒng)的圖像采集主要采用“模擬相機(jī)+圖像采集卡”的工作方式[7]，這種工作模式下，首先由模擬相機(jī)采集圖像，然后經(jīng)過圖像采集卡將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，通過PCI總線傳輸?shù)絇C上位機(jī)軟件進(jìn)行處理與顯示。在最終結(jié)果顯示前，由于信號經(jīng)過多次轉(zhuǎn)換，在傳輸過程中極易受到噪聲信號的干擾，導(dǎo)致降低信噪比和測試結(jié)果的精確度。本系統(tǒng)根據(jù)現(xiàn)有的相機(jī)技術(shù)，擬采用數(shù)字相機(jī)來進(jìn)行圖像采集，將采集的圖像數(shù)字信號通過USB3.0接口線直接送入上位機(jī)進(jìn)行處理，降低了因信號轉(zhuǎn)換引入的噪聲的影響，并且使數(shù)字相機(jī)具有更快的傳輸速度和更高的分辨率。

數(shù)字相機(jī)采用信噪比和微光靈敏度高、穩(wěn)定性好、具有高效圖像采集速度的大恒MER-031型工業(yè)相機(jī)，該相機(jī)的分辨率最高達(dá)30萬像素，輸出的最大幀數(shù)達(dá)860幀/s，鏡頭選用TEC-M55MPW型55 mm鏡頭。

清晰的干涉條紋圖像是進(jìn)行圖像預(yù)處理與條紋計(jì)數(shù)的關(guān)鍵。在圖像采集、處理、顯示方面，采用美國NI公司推出的LabVIEW編程軟件。在圖像處理、分析方面，LabVIEW提供了IMAQ Vision模塊，即視覺圖像采集模塊[8-9]。將CCD相機(jī)使用USB串口線與計(jì)算機(jī)連接，通過調(diào)節(jié)其鏡頭焦距、鏡頭放大倍數(shù)，在Vision視覺采集助手中調(diào)節(jié)相機(jī)的曝光時(shí)間，使其能夠清晰地拍攝到干涉條紋，以便利用LabVIEW軟件對圖像進(jìn)行后續(xù)的預(yù)處理和條紋計(jì)數(shù)。

2 干涉條紋檢測理論算法

2.1 干涉條紋處理流程

利用LabVIEW視覺采集助手采集到的干涉條紋圖像中心區(qū)域暗斑面積大小呈周期性變化的規(guī)律現(xiàn)象，如圖3所示。因此，對采集的干涉條紋圖像處理的目的是獲得中心區(qū)域的灰度均值。通過對圖像進(jìn)行對比度增強(qiáng)、濾波處理后等分析步驟，便可獲取中心區(qū)域的灰度值。干涉圖像的處理流程如圖4所示。

圖3 干涉條紋變化

圖4 干涉條紋處理流程

2.2 條紋預(yù)處理模塊

傳統(tǒng)的圖像預(yù)處理一般使用比較廣泛的C語言來開發(fā)相關(guān)程序。C語言具有豐富運(yùn)算符和數(shù)據(jù)類型、表達(dá)靈活、執(zhí)行效率高等優(yōu)勢，但同時(shí)其語言復(fù)雜，系統(tǒng)維護(hù)和功能擴(kuò)展有一些問題。本設(shè)計(jì)采用美國NI公司推出的G語言圖形化編程語言的LabVIEW軟件程序開發(fā)，具有更加直觀的圖標(biāo)、連線的編程方式和后期的系統(tǒng)維護(hù)和功能擴(kuò)展[10]。

推薦理由:本書榮獲2018年國家出版基金資助項(xiàng)目，結(jié)合國家供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革部署，幫助企業(yè)由“制”向“質(zhì)”轉(zhuǎn)型。對歐美、“一帶一路”國家重點(diǎn)進(jìn)口產(chǎn)品法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行全面解讀，結(jié)合中國產(chǎn)品被召回的真實(shí)案例，幫助企業(yè)規(guī)避產(chǎn)品被召回的風(fēng)險(xiǎn)。開創(chuàng)性地探索跨境電商質(zhì)量控制中的問題和解決方案，幫助企業(yè)在新商業(yè)環(huán)境下規(guī)避交易風(fēng)險(xiǎn)。

干涉條紋的預(yù)處理模塊包含5個(gè)處理步驟：讀取圖像、圖像對比度增強(qiáng)處理、濾波處理、選取ROI區(qū)域和灰度直方圖統(tǒng)計(jì)處理。

2.2.1 讀取圖像

利用LabVIEW中的IMAQ ReadFile子VI讀取采集的干涉條紋圖像。

2.2.2 圖像對比度增強(qiáng)處理

圖像增強(qiáng)是圖像處理的最基本手段。使用LabVIEW軟件的IMAQ BCGLookup與IMAQ Histograph VI對灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理和修正[11-12]。通過對圖像進(jìn)行亮度、對比度和伽瑪值參數(shù)的調(diào)整，可改善圖像的視覺效果，從而提供直觀、清晰、適于分析的干涉條紋圖像。基于LabVIEW平臺(tái)圖像處理結(jié)果如圖5所示。

圖5 直方圖均衡處理

2.2.3 濾波處理

由于成像的光路系統(tǒng)、傳輸?shù)慕橘|(zhì)、干涉圖像成像設(shè)備、圖像采集設(shè)備及周圍環(huán)境因素等的影響，最終計(jì)算機(jī)系統(tǒng)采集到的干涉圖像不可避免地會(huì)引入各種各樣的噪聲。針對圖像中存在的噪聲類型，采用自適應(yīng)中值濾波算法，可以對不同區(qū)域干涉條紋的信號點(diǎn)和噪聲點(diǎn)采取不同的處理方法[13]。

設(shè)fi,j為(i,j)的灰度;Ai,j為現(xiàn)工作窗口;fmin、fmax和fmed分別為Ai,j窗口中灰度的最小值、最大值和中值；Amax為最大允許預(yù)設(shè)窗口。其基本步驟如下：

a.若fmin

利用自適應(yīng)中值濾波在LabVIEW平臺(tái)上使用IMAQ NthOrder VI模塊對干涉圖像進(jìn)行噪聲濾除，濾波前后的結(jié)果分別如圖6a和圖6b所示。

圖6 中值濾波

2.2.4 選取ROI區(qū)域

感興趣區(qū)域(ROI)是從圖像顯示窗口中選擇的一個(gè)圖像區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)是對圖像進(jìn)行分析出來時(shí)應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注的部分，常被稱為子圖像。為圖像處理設(shè)定ROI，可以將注意力集中在要解決問題的主要方面，減少要處理的數(shù)據(jù)量，提高系統(tǒng)的處理速度和實(shí)時(shí)性。

為了能對邁克爾遜干涉條紋的變化進(jìn)行計(jì)數(shù)，通過對干涉條紋變化趨勢的觀測，干涉條紋的中心區(qū)域的亮斑出現(xiàn)擴(kuò)展(收縮)的變化趨勢，亮斑的面積發(fā)生變化。因此，在LabVIEW平臺(tái)上利用IMAQ Convert Annulus to ROI VI模塊選定干涉條紋的中心位置，調(diào)節(jié)圓域的半徑，使其在盡量小的情況下保證區(qū)域內(nèi)的平滑值變化最小，測量圖像不同時(shí)間的灰度值，確定干涉條紋變化的次數(shù)[14]。

2.2.5 灰度直方圖統(tǒng)計(jì)

直方圖是最基本的圖像灰度分析工具，包含了豐富的圖像信息，描述了圖像的灰度級內(nèi)容，反映了圖像的灰度分布情況。在LabVIEW平臺(tái)上，利用IMAQ Quantify VI模塊對所選取的感興趣區(qū)域(ROI)的灰度進(jìn)行分析，返回圖像或其中一部分灰度的定量描述參數(shù)，包括像素灰度均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值和最小值等。

根據(jù)干涉條紋處理的要求，設(shè)計(jì)的軟件程序界面如圖7所示。點(diǎn)擊Check Next Part，就可以切換到下一幅采集的干涉條紋圖進(jìn)行處理。用戶通過調(diào)整BCG等相關(guān)參數(shù)，可以對條紋處理的效果做調(diào)整。為了能對條紋變化進(jìn)行計(jì)數(shù)，在Dst圖像中心區(qū)域用圓環(huán)進(jìn)行感興趣區(qū)域(ROI)選擇，對選擇的感興趣區(qū)域進(jìn)行灰度分析，并將測得的灰度結(jié)果顯示在圖像上。最后，將測得的灰度值進(jìn)行擬合，通過觀察波峰的數(shù)量，確定干涉條紋的變化數(shù)。

圖7 程序界面及條紋處理效果

3 實(shí)驗(yàn)效果與分析

運(yùn)行程序，干涉圖像采集與處理效果如圖7所示。為了測試實(shí)驗(yàn)的穩(wěn)定性以及圖像采集響應(yīng)速度情況，分別對被測物體以不同的移動(dòng)速度進(jìn)行實(shí)驗(yàn)[15]。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示：在平穩(wěn)緩慢的移動(dòng)速度下，相機(jī)能夠采集到清晰的條紋變化圖像；但在高速移動(dòng)的情況下，由于相機(jī)響應(yīng)速度跟不上的原因，采集到的干涉條紋圖像模糊成一片，不能實(shí)現(xiàn)條紋計(jì)數(shù)。因此，利用圖像法對干涉條紋計(jì)數(shù)適用于對相機(jī)響應(yīng)速度要求不高的情況。

為了測試被測物體緩慢移動(dòng)時(shí)的條紋測量精度，緩慢勻速移動(dòng)被測物體，測量位移量為0.02 mm的干涉條紋圖像并對圖像進(jìn)行處理獲得灰度均值。將測得的圖像灰度均值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與擬合，獲得曲線變化圖。通過對擬合曲線的波峰進(jìn)行計(jì)數(shù)，便可測得被測物體的移動(dòng)量。測得數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 干涉條紋計(jì)數(shù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果(λ=633 nm)

通過測得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，利用計(jì)算機(jī)對干涉圖像采集與處理的方法測量精度誤差控制在3.5%以內(nèi)，與通常人工測量誤差5%相比，本方法能夠?qū)崿F(xiàn)測量精度的提升。

4 結(jié)束語

本文提出了一種邁克爾遜干涉圖像的檢測方法，并基于LabVIEW編程實(shí)現(xiàn)干涉圖像的采集與處理，解決了傳統(tǒng)的使用人工觀察計(jì)數(shù)條紋誤差大、易受人為因素影響的問題。該方法具有功能實(shí)現(xiàn)靈活、易于維護(hù)和升級的特點(diǎn)，當(dāng)工作環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，只需要對軟件中的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。與采用光電探測器檢測的方法相比，其缺點(diǎn)在于圖像的采集易受相機(jī)的瞬態(tài)響應(yīng)速度影響，若要測量被測物體高速移動(dòng)的干涉圖像，需要對干涉光束進(jìn)行光強(qiáng)調(diào)制或采用能夠高速采集的相機(jī)。但對于響應(yīng)速度要求不高的情況下，采用計(jì)算機(jī)處理光學(xué)圖像的方法足以滿足測量精度。所提的檢測方法也為其他形式的干涉圖像的檢測提供了一種新的思路和方法。