張熙宇,許涌,夏金池,陳振宇,劉瓊
(湖南科技大學 物理與電子科學學院,湖南湘潭, 411201)
LED 光源在當前照明領域應用越來越廣泛,已經成為光環(huán)境設計與評價的主要研究對象[1,2]。其中,LED 光源的照明參數是評價光環(huán)境的重要指標,一般有光色成分、顯色指數、色溫等[3]。另外,LED 光源中的藍光含量將直接影響人眼健康,是健康光環(huán)境的評價重要參考指標[4]。然而,LED 照明參數的獲取都依賴于對光源光譜分布情況的分析與計算,一般需要借助商用的標準光譜儀才能實現。同時,為響應“新工科”的建設,許多高校創(chuàng)新性地將LED 光譜檢測相關的實驗引入實驗教學中[5,6],取得了可觀的教學效果。然而,上述應用場景中所需的標準光譜儀一直存在成本偏高、操作難度大、便攜性較差等問題,無法在當前大部分光譜檢測與實驗教學中得到普及。近年來,多位學者研制了各類低成本的簡易光譜儀[7~9],可以實現對某些光源的光譜檢測,為光譜檢測、實驗教學等應用場景提供了較好的解決方案。
鑒于以上背景,該文提出一種基于衍射光柵的LED 光源光譜檢測系統(tǒng),利用部分光學元件、CMOS 攝像頭、OpenCV 計算機視覺庫等軟硬件,可以計算和分析LED 光源的衍射光譜圖,得到光源的相對光譜強度分布,能基本實現對LED 光源光譜的簡單檢測。
該系統(tǒng)由分光附件、核心主控兩個部分構成,具體運行流程為:首先,待測LED 光源輻射光依次通過狹縫、準直鏡、衍射光柵以及雙膠合透鏡,此時光源輻射的復合光由于衍射效應被發(fā)散成了不同出射角度的單色光;隨后,CMOS 攝像頭作為光電探測模塊獲取到衍射光的光譜圖,并傳送到主控樹莓派4b 中;樹莓派4b 對光譜圖進行處理與分析,最終在外接的樹莓派顯示器中展示LED光源的相對光譜強度分布曲線圖。該系統(tǒng)整體架構設計如圖1 所示。
圖1 系統(tǒng)整體架構圖
分光附件的光路部分由狹縫、透射衍射光柵、雙膠合透鏡、CMOS 攝像頭構建而成。狹縫可以減少雜散光的影響,同時也可以避免待測光源輻射強度過強導致最終成像過曝,影響最終的結果。本文中選取的狹縫為實驗室專用的50 微米狹縫,可以充分滿足對透光量的要求;透射衍射光柵是本系統(tǒng)的核心元件,其滿足衍射方程:
式中:d為光柵常數;β和θ為入射角與衍射角的角度;k為衍射級數;λ為波長。
由式(1)可知,見光波段(380~780nm)中不同波長的光透過光柵后出射的衍射角是不一樣的,也就是在探測元件上成像的位置不一樣。于是,探測元件最終獲取到的圖像信息即為各波長的光譜信息。該文中選取光柵常數為600line/mm 的透射衍射光柵,探測1 級衍射光的光譜信息,且衍射角與探測元件夾角近似于90°,可獲取成像質量較好的衍射光譜圖。雙膠合透鏡作為聚焦透鏡,可以進一步提高衍射光譜的成像質量。選取高分辨率的CMOS 攝像頭作為光電探測模塊,其內部的CMOS 傳感器感光能力強,響應速度快,能較為準確地獲取衍射光的光譜信息。最后,將光路封裝于一個不透光的黑色暗盒之中,在使用時應當做到除狹縫外無其它透光處,才能得到一個近乎無雜散光干擾的光譜圖。
該部分選用的核心主控為樹莓派(Raspberry Pi)4b,其功能強大,便攜性強,可以很方便地實現各類軟件的開發(fā)與調試。通過樹莓派的USB 接口連接一個高分辨率的CMOS 攝像頭,獲取待測光源經分光附件衍射后的光譜圖像;再利用樹莓派的HDMI 轉micro-USB 接口連接大小為7 寸、分辨率為1024×600 的電容屏,進行光譜數據及照明參數的可視化顯示。由Type-C 接入5V1A 電源給樹莓派4b 供電。
由于分光附件在搭建時總是會存在一定的誤差,且CMOS 攝像頭在成像上也存在噪點、畸變等問題。另外,光譜圖在初始的圖像中所占的比例較小,需要對初始的圖像進行剪切與提取。因此,在分析光譜圖的信息前,需要預先對CMOS 攝像頭獲取的光譜圖進行處理。
OpenCV 是當前最熱門的計算機視覺庫,其廣泛應用于機器視覺、圖像處理等領域,為開發(fā)者提供了攝像頭校準、特征檢測、圖像濾波等解決方案。該文中主要利用了基于Python 語言的OpenCV 計算機視覺庫。對圖像進行預處理。具體流程為:首先,剪切光譜圖的主體部位,并將光譜圖旋轉90°,使光譜圖中的光色按藍光、綠光、紅光(波長由小到大)的排列順序,方便后期處理;針對光譜圖中噪點,使用cv2.bilateralFilter()語句進行雙邊中值濾波處理,達到消除噪聲的目的;同時,圖像在計算機中是由很多像素點排列而成,在OpenCV 的色彩空間中,各像素點的圖像信息為BGR(藍綠紅)三原色的存儲形式,利用cv2.split()語句可以將圖像中的R、G、B 三通道進行分離,并分別存放至二維數組中;由于最終的光譜圖可能存在畸變,以及各波長光的光譜成像不均勻等問題,每列像素點的RGB 值不一定是完全相等的,需要對其進行矯正。此處使用numpy.mean()語句依次對每列像素點的R,G,B 值求均值,以均值代表該像素點的RGB 值,即可較大程度地減少光譜圖畸變與不均勻的影響。圖像處理部分運行流程如圖2 所示。
由于CMOS 攝像頭的位置是始終固定的,因此各波長的單色光在光譜圖中成像的位置也是固定不變的。于是,可以利用一些已知波長的單色光源(或含有多條特征譜線的光源)作為參照光源,獲取其在光譜圖中對應像素點坐標,再建立兩者之間的關系,即可完成波長標定。當前,大部分波長標定工作都是選取低壓汞燈作為參照光源[7~9],其發(fā)出的5 條離散的特征波長光線,可以很清晰地成像在光譜圖中,為擬合像素點行坐標與波長之間的關系提供了便利。也可以采用已知波長的其它光源,如各類波長的激光器、鈉燈等,實現波長標定。獲取像素點與波長之間的關系后,可以換算出380nm 與780nm 對應的像素點行坐標,這兩個坐標值是進行光譜圖分析的起始和結束坐標,也是圖像預處理中剪切圖像、提取光譜主體的依據。
CMOS 攝像頭的光譜強度標定一般有灰度值法、RGB 法。由于像素點的灰度值可以用于體現該像素點的明、暗程度,部分研究中直接用對應像素點的灰度值來近似代替光譜強度[7,8]。也有利用專業(yè)光譜儀檢測各波長的光譜強度后,求得各波長對應灰度值與能量值之間的比例系數,后續(xù)檢測其它光譜時,只需利用此比例系數,即可得到標定后的光譜分布。但這類強度標定方法只能在某些特定的應用場景中有效,無法真正體現出光源的輻射大小。RGB 法主要參考了高動態(tài)范圍圖像成像技術[10],依賴于前期建立好的CMOS 攝像頭獲取中R、G、B 三通道像素值與輻照度之間的響應關系。利用該響應關系即可得到光譜圖中各波長對應的輻照度值,再對輻射照度值進行歸一化處理,得到相對光譜強度值。
該文中光譜強度標定采用的是RGB 法,其中CMOS 攝像頭的輻照度響應關系是利用最常見的Debevec 方法獲取的。具體標定流程為:(1)利用OpenCV 庫中的Debevec方法對多張相同畫面、不同曝光的圖像進行分析計算,得到R、G、B 三通道值對應的輻照度響應,分別存入三個數組中;(2)根據各波長對應的R、G、B 三通道像素值查表得到對應的輻照度;(3)三通道輻照度相加得到各波長的總輻照度,并對總輻照度值進行Savitzky-Golay 濾波平滑處理;(4)以最大輻照度值對總輻照度值進行歸一化,即可得到相對光譜強度分布曲線。
完成系統(tǒng)的波長及光譜強度標定后,需對其進行性能測試。使用文中照明檢測系統(tǒng)與標準HPCS-320 光譜照度計分別對幾類LED 光源進行檢測,以檢驗該系統(tǒng)檢測光源光譜數據的準確度。
首先對三個光色為紅、綠、藍的單色LED 光源進行檢測,結果如圖3 所示。對比圖3(a)與圖3(b)可知,該系統(tǒng)可以很好地檢測出單色LED 的光譜分布情況。詳細地說,系統(tǒng)所測紅、綠、藍單色LED 的峰值波長分別為:629nm、524nm、463nm,標準光譜照度計所測峰值波長分別為628nm、524nm、459nm,可知前期波長標定結果誤差較小,可用于基本的單色LED 的光譜特性檢測。
圖3 紅、綠、藍單色LED 相對光譜分布
再對兩種不同色調的LED 照明光源進行檢測,結果如圖4 和圖5 所示。圖4(a)和圖5(a)中實線表示的總相對光譜強度值由R、G、B 三通道輻照度相加與歸一化而來,其它線型分別表示歸一化后的R、G、B 三通道相對輻照強度。根據圖4(a)中系統(tǒng)所測光譜分布情況可知,該光源藍光部分占比較高,紅光部分占比較少,可以判斷其為冷色光源。同時,對比圖4(b)中的標準光譜分布數據可以發(fā)現兩者整體上較為吻合,基本體現了該光源的光譜特性。類似地,圖5 為暖色溫的LED 臺燈檢測結果,根據圖5(a)可知該光源藍光部分占比較少,紅光部分占比較多,可以判斷其為暖色光源。圖5(b)為標準光譜照度計所測結果,對比可知圖5(a)中結果與其同樣較為吻合。綜合以上分析,該文中的LED 光譜檢測系統(tǒng)所測結果與標準光譜照度計所測結果在整體上較為接近。
圖4 冷色LED 相對光譜分布
圖5 暖色LED 相對光譜分布
需要指出的是,系統(tǒng)測得的光譜分布圖中R、G、B 三通道之間相交的部分存在些許誤差,即出現相交波段附近的相對光譜強度較小的現象。這是由于CMOS 攝像頭中三原色的濾光片的邊緣效應,使各原色相交的部分的像素值較小,為系統(tǒng)的固有誤差。同時,可以發(fā)現系統(tǒng)所測LED 光譜分布圖中,沒有出現光譜強度為0 的波段,這與標準光譜照度計所測結果有所偏差。這是由于LED 光源的衍射光譜圖是在弱光環(huán)境下采集,CMOS 攝像頭自身的補償機制會導致原本應當無圖像信息的像素區(qū)域出現噪點,使得該區(qū)域像素點的RGB 三通道值不為0(純黑色)。
該系統(tǒng)以樹莓派4b 為核心主控,利用透射衍射光柵、狹縫、準直鏡等元件構成分光附件,實現了對待測復合光的發(fā)散;通過CMOS 攝像頭,獲取了LED 光源衍射光的光譜圖;借助基于Python 語言的OpenCV 圖像處理庫,對光譜圖進行裁剪、旋轉、降噪、分析、計算等操作,提取了光譜圖中的像素信息;預先對系統(tǒng)的波長及光譜強度進行標定,再利用光譜圖中RGB 三通值數據,繪制出了光源的相對光譜強度分布圖。最終的系統(tǒng)測試結果表明,該LED 照明檢測系統(tǒng)可以較為準確地檢測出LED 光源的光譜分布情況,可以用于日常生活中LED 光源的簡單檢測、實驗教學等場景。