CN110398499A - 一种基于高光谱成像的监控激光清洗进程的方法 - Google Patents
一种基于高光谱成像的监控激光清洗进程的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110398499A CN110398499A CN201810408592.9A CN201810408592A CN110398499A CN 110398499 A CN110398499 A CN 110398499A CN 201810408592 A CN201810408592 A CN 201810408592A CN 110398499 A CN110398499 A CN 110398499A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- spectrum image
- image
- cleaning process
- laser cleaning
- process based
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/55—Specular reflectivity
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/94—Investigating contamination, e.g. dust
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于高光谱成像的监控激光清洗进程的方法,其特征在于包括以下步骤:(1)获得基质及污染物的高光谱数据及图像;(2)采集1064nm激光清洗过程中监测的高光谱数据;(3)处理所获得高光谱数据;(4)处理数据实时反映清洗进程。本发明用于快速、准确地监测激光清洗的效果,有利于激光清洗过程的控制,实现精确的清洗过程。
Description
技术领域
本发明属于激光清洗领域,尤其涉及一种智能判断激光清洗进程及效果的方法。
背景技术
在激光清洗中,基质间和待处理表面的材质,组分不同,造成处理时可能需要激光输出不同的参数,扫描次数也不相同。如专利申请号为201110415300.2的发明专利,虽然提出了大功率激光器清洗的方法,但未对清洗过程进行监控,容易对清洗对象造成损伤。而常用的监测方法有光学成像法、表面特征量测量法、振动信号测量法、荧光光谱法和等离子体光谱法等。但现有的具有通用性的监测方式只有光学成像法一种,其它监测方式都有其适用对象和局限性。如专利申请号为201210582928.6的发明专利,提出了用色度来区分清洗对象的污染层和基质层,这需要操作者对激光清洗污物的特点较为熟悉,对于污染层杂质和基层颜色相近的清洗,例如某些石质文物的清洗,无法有效判断,不利于设备向智能化方向发展。
针对审查意见:文件1中技术方案用的是白光照射,我们权利要求1中已经说明用的是1064nm的Nd:YAG激光器;文件1是对清洗前和清洗后的图像进行对比,我们是对清洗中的样品实时获得高光谱图像并判断清洗进程该继续还是停止;文件1使用的是RGB均值,我们权利要求1中已经说明计算的是反射率校正比值。文件2使用的是真空紫外激光器,我们使用的是1064nm的Nd:YAG激光器。文件3主要针对纺织品,我们的方式是可以既针对金属基底又针对非金属基底,对于不同的基底,其实质是差很多的。
发明内容
本发明的目的在于使用高光谱成像技术判断激光清洗进程的方法,本发明可以快速无损伤的提供激光清洗实时情况,对清洗进程有清晰明确的结果。
未达到上述目的,本发明的技术方案是:
1)用1064nm激光照射基底和表面待处理物质,将基质和表面待处理物质置于高光谱监测系统中,获取它们的高光谱图像;
2)将清洗中的样品同样放在相同条件下的高光谱监测系统中,得到清洗过程中样品的高光谱图像;
3)将所得的高光谱数据及图像进行处理;
4)利用下述公式(1)对上述图像进行处理,得到不同波长下反射率的校正比值:
其中,CL(λ)为某一波长对应的反射率校正比值,RT(λ)、RC(λ)和RG(λ)分别是清洗内区域的发射率、表面待处理物质的反射率和原始基质的反射率,当CL(λ)≥90%时判断该区域内被清洗干净,输出相应的数据。
所述步骤1)中的基质可以是金属,此时表面待处理物质是表面涂层、氧化物、油漆或锈迹。
基质也可以是石料,此时表面待处理物质为表面沉积物或青苔。
所述步骤2)中清洗中的样品也置于上述步骤中高光谱监控中,保证测试条件与步骤(1)中测试条件相同。
所述步骤3)中高光谱数据及图像的处理包括白板校正、暗电流校正和噪声去除的步骤。
所述的白板校正使用的是平场域纠正法,使用高光谱成像仪扫描反射率为99.99%的白色标准校正板后得到全白的的高光谱图像,通过公式(2)将图像中每一像素定标为反射率,公式(2)如下:
本发明的有益效果:利用光线下不同物质在各个波长上的反射率不同的特性,实时检查各个观测点上的清洗情况,完成自动判断清洗效果的目的,保护了清洗过程中可能产生的清洗不干净及过清洗现象,有助于激光清洗向智能方向的发展,且计算简单,精度高。
附图说明
图1:方法流程图。
图2:装置示意图。
图3:高光谱数据示意图。
图中各附图标记含义为:1.激光器装置,2.控制系统装置,3.光学系统装置,4.清洗样品,5.高光谱采集装置,6.光源装置,7.高光谱数据处理装置。
具体实施方式
如图1中所示,本实施例的一种基于高光谱成像监控激光清洗过程的方法,包括如下步骤:
(1)获取基质和表面处理物质的高光谱图像:
将待处理样品和基质同样放在光源下获取其光谱数据及图像,储存在光谱仪自带的数据库中,以便后续操作。
(2)获取清洗中样品的高光谱图像:
将清洗中的样品也置于上述步骤中高光谱监控中,保证测试条件与步骤(1)中测试条件相同,从而保持一致性。
(3)将得到的高光谱图像进行预处理:
预处理有白板校正、暗电流校正和噪声去除等步骤。
先使用平场域纠正法对采集到的高光谱数据进行白板校正,使用高光谱成像仪扫描白色标准校正板(反射率99.99%)后得到全白的高光谱图像,通过公式将图像中每一像素定标为反射率,公式如下:
然后将高光谱数据及图像进行暗电流校正,去除光谱图中仪器暗电流对结果的影响。
最后对高光谱数据及图像进行噪声去除操作。
(4)利用下述公式对上述预处理的图像进行处理,得到不同波长下反射率的校正比值:
其中,CL(λ)为某一波长对应的反射率校正比值,RT(λ)、RC(λ)和RG(λ)分别是清洗内区域的发射率、表面待处理物质的反射率和原始基质的反射率,当CL(λ)≥90%时判断该区域内被清洗干净,输出相应的数据。当CL(λ)不满足要求时,清洗次数加1,继续清洗。
如图2所示,在具体的激光清洗中,控制系统控制激光器装置和控制光学系统装置对输出的激光进行优化,最后激光辐射在清洗样品上,此时光源装置发出光源照射在清洗样品上,高光谱采集装置对样品采集数据并传输给高光谱数据处理装置进行处理,反馈给控制系统装置,做出相应的操作。
如图3所示,由其中的光谱可以看出清洗中的样品的反射率规律基本接近基质,表明清洗是有效的,但反射率没有达到要求,需继续清洗。
Claims (6)
1.一种基于高光谱成像的监控激光清洗进程的方法,其特征在于包括以下步骤:
1)用1064nm激光照射基底和表面待处理物质,将基质和表面待处理物质置于高光谱监测系统中,获取它们的高光谱图像;
2)将清洗中的样品同样放在相同条件下的高光谱监测系统中,得到1064nm激光清洗过程中样品的高光谱图像;
3)将所得的高光谱数据及图像进行处理;
4)利用公式(1)对上述图像进行处理,得到不同波长下反射率的校正比值:
其中,CL(λ)为某一波长对应的反射率校正比值,RT(λ)、RC(λ)和RG(λ)分别是清洗内区域的发射率、表面待处理物质的反射率和原始基质的反射率,当CL(λ)≥90%时判断该区域内被清洗干净,输出相应的数据。
2.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像的监控激光清洗进程的方法,其特征在于所述步骤1)中基质可以是金属,也可以是非金属。此时表面待处理物质是表面涂层、氧化物、油漆或锈迹。
3.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像的监控激光清洗进程的方法,其特征在于所述步骤1)中基质可以是石料,此时表面待处理物质为表面沉积物或者青苔。
4.如权利、要求1-3中任一项所述的一种基于高光谱成像的监控激光清洗进程的方法,其特征在于:所述步骤2)中清洗中的样品的高光谱数据的采集使用与步骤1)中同一高光谱成像仪,并在同一测试条件下操作。而且对图像的监控是实时的,当CL(λ)≥90%时,会立即停止,既保证了清洗效率,又保护了基底。
5.如权利要求4所述的一种基于高光谱成像的监控激光清洗进程的方法,其特征在于:所述步骤3)中高光谱数据及图像的处理包括白板校正、暗电流校正以及噪声去除。
6.如权利要求5所述的一种基于高光谱成像的监控激光清洗进程的方法,其特征在于:所述的白板校正使用的是平场域纠正法,使用高光谱成像仪扫描反射率为99.99%的白色标准校正板后得到全白的的高光谱图像,通过公式(2)将图像中每一像素定标为反射率,所述公式(2)如下:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810408592.9A CN110398499A (zh) | 2018-04-23 | 2018-04-23 | 一种基于高光谱成像的监控激光清洗进程的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810408592.9A CN110398499A (zh) | 2018-04-23 | 2018-04-23 | 一种基于高光谱成像的监控激光清洗进程的方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110398499A true CN110398499A (zh) | 2019-11-01 |
Family
ID=68322134
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810408592.9A Pending CN110398499A (zh) | 2018-04-23 | 2018-04-23 | 一种基于高光谱成像的监控激光清洗进程的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110398499A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112718710A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-30 | 南开大学 | 一种基于红绿蓝三色数值分析铜基底污染物以及其激光清洗效果的方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002159926A (ja) * | 2000-11-27 | 2002-06-04 | Japan Steel Works Ltd:The | レーザクリーニング処理時における基板表面の洗浄状況検出装置及び方法 |
CN102218415A (zh) * | 2011-03-10 | 2011-10-19 | 大连理工大学 | 一种真空紫外激光清洗托卡马克第一镜的方法及装置 |
CN103063167A (zh) * | 2012-12-28 | 2013-04-24 | 江苏大学 | 一种自动判断激光清洗效果的方法 |
CN104568778A (zh) * | 2015-01-15 | 2015-04-29 | 浙江理工大学 | 一种基于高光谱成像的纺织品成分鉴别方法 |
CN105717135A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-06-29 | 南开大学 | 一种基于高光谱成像的监控激光清洗进程的方法 |
-
2018
- 2018-04-23 CN CN201810408592.9A patent/CN110398499A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002159926A (ja) * | 2000-11-27 | 2002-06-04 | Japan Steel Works Ltd:The | レーザクリーニング処理時における基板表面の洗浄状況検出装置及び方法 |
CN102218415A (zh) * | 2011-03-10 | 2011-10-19 | 大连理工大学 | 一种真空紫外激光清洗托卡马克第一镜的方法及装置 |
CN103063167A (zh) * | 2012-12-28 | 2013-04-24 | 江苏大学 | 一种自动判断激光清洗效果的方法 |
CN104568778A (zh) * | 2015-01-15 | 2015-04-29 | 浙江理工大学 | 一种基于高光谱成像的纺织品成分鉴别方法 |
CN105717135A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-06-29 | 南开大学 | 一种基于高光谱成像的监控激光清洗进程的方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112718710A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-30 | 南开大学 | 一种基于红绿蓝三色数值分析铜基底污染物以及其激光清洗效果的方法 |
CN112718710B (zh) * | 2020-12-30 | 2023-04-18 | 南开大学 | 一种基于红绿蓝三色数值分析实施铜基底污染物激光清洗的方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105717135A (zh) | 一种基于高光谱成像的监控激光清洗进程的方法 | |
Du et al. | Nondestructive inspection, testing and evaluation for Si-based, thin film and multi-junction solar cells: An overview | |
EP2463672B1 (en) | Solar cell evaluation method, evaluation device, maintenance method, maintenance system, and method of manufacturing solar cell module | |
TWI391645B (zh) | 晶圓或其他工作表面下污染物及缺陷非接觸測量之差分波長光致發光 | |
CN110261405B (zh) | 基于显微高光谱技术的绝缘子污秽成分识别方法 | |
Gómez-Sanchís et al. | Automatic correction of the effects of the light source on spherical objects. An application to the analysis of hyperspectral images of citrus fruits | |
CN102575993B (zh) | 半导体材料内不连续性的探测 | |
US8934705B2 (en) | Persistent feature detection | |
EP2546634B1 (en) | Inspection apparatus and inspection method | |
JPWO2011016420A1 (ja) | 太陽電池の欠陥検査装置、欠陥検査方法、およびプログラム | |
WO2011079353A1 (en) | Improved illumination systems and methods for photoluminescence imaging of photovoltaic cells and wafers | |
WO2022267401A1 (zh) | 材料表面雾的检测方法和装置 | |
CN112326685A (zh) | 一种光学元件激光诱导损伤在线检测装置和检测方法 | |
CN106970049A (zh) | 透射率分布测量系统及方法 | |
CN110398499A (zh) | 一种基于高光谱成像的监控激光清洗进程的方法 | |
JP2010276538A (ja) | 亀裂欠陥の検出方法 | |
EP4014027A1 (de) | Verfahren und vorrichtung zur analyse einer mehrfachsolarzelle mit zumindest zwei sub-solarzellen mittels lumineszenzstrahlung | |
DE19827202A1 (de) | Verfahren und Vorrichtung zur zerstörungsfreien Erkennung von Kristalldefektten | |
US6559939B1 (en) | Method of high throughput haze screening of material | |
US20230282526A1 (en) | Method and device for measuring the thickness of thin films even on rough substrates | |
CN109374633A (zh) | 一种蓝宝石晶片缺陷的检测方法 | |
Zhong et al. | Enhancement of rapid lifetime determination for time-resolved fluorescence imaging in forensic examination | |
TWI697663B (zh) | 透過使用紫外線之雷射結晶設備的雲紋量化系統及透過使用紫外線之雷射結晶設備的雲紋量化方法 | |
CN110196240B (zh) | 基于pl干涉现象的激光改性测量薄膜折射率和厚度的方法 | |
WO2016002273A1 (ja) | 半導体基板表面の有機物汚染評価方法およびその利用 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20191101 |