CN112362172A - 受散斑效应影响的自混合干涉信号的处理与条纹计数方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种受散斑效应影响的自混合干涉信号的处理与条纹计数方法，所述方法包括：使用VMD分解法对信号进行分离，分离出导致信号剧烈波动的曲线，处理后的信号均为以x轴为对称；使用希尔伯特变换对信号的包络进行提取；根据解析信号的模值获取归一化后的信号，将信号根据解析信号的模值等比例的变为最大值为1，最小值为‑1的正弦信号；对归一化后的信号进行干涉条纹的计数。本发明解决了受散斑效应影响所导致的精度降低的问题，可以降低散斑效应对自混合干涉信号的影响，将只含目标物体运动信息的信号恢复出来，并对处理后信号的条纹个数进行计算。

Description

受散斑效应影响的自混合干涉信号的处理与条纹计数方法

技术领域

本发明涉及激光自混合干涉测量领域，尤其涉及一种受散斑效应影响的自混合干涉信号的处理与条纹计数方法。

背景技术

散斑是指当相干光从粗糙表面反射或从含有散射物质的介质内部后向散射或透射时，会形成不规则的强度分布，出现随机分布的斑点。粗糙表面和介质中散射子可以看作是由不规则分布的大量面元构成，相干光照射时，不同的面元对入射相干光的反射或散射会引起不同的光程差，反射或散射的光波动在空间相遇时会发生干涉现象。当数目很多的面元不规则分布时，可以观察到随机分布的颗粒状结构的图案就是散斑。

激光自混合干涉效应是指激光器发出激光，经目标物体表面的散射与反射后携带着目标物体的运动信息回到激光器内部，与腔内出射激光进行混合，并对其输出功率产生调制作用，从而达到对目标物体物理量的测量。自混合干涉系统仅有一个干涉通道，结构简单、紧凑，易准直，灵敏度高，并且它具有非接触性测量的特点，不会对目标物体产生损伤，可适用于小量程、高精度的场合，由于其众多优势，已被广泛应用于工业测量、科学研究、国防军事等众多领域。

但在利用激光自混合干涉原理进行测量时，由于一些目标物体的表面不是绝对意义上的光滑，所以含有物体运动信息的自混合干涉信号会受到散斑效应的影响，散斑效应会使信号每个部分都出现不同幅度的变化，并且系统参数也会受到影响，例如，散斑效应会导致信号幅度波动较为剧烈时，无法找到合适的阈值来进行条纹的计数；受到散斑效应的影响，光反馈因子c将会受到影响，信号中条纹的数目可能会出现缺失现象。这些现象将会导致测量精度的降低，使基于自混合干涉效应的测量失去高精度的优势。

对于自混合干涉位移的测量方法主要有条纹计数法、相位解调法、相位调制法等。其中条纹计数法具有原理简单、可以根据干涉条纹的倾斜方向判断外部物体的运动方向且量程大等优点，若数量庞大，使用人工计数的方效率很低，以及长时间工作后人眼疲劳会导致误差较大。条纹数目若计算的不准确，测量的精度将会降低。

因此，本发明提出了一种受散斑效应影响的自混合干涉信号的处理方法来解决散斑效应所产生的影响，提出了一种条纹计数的方法，实现自动计数的功能。

发明内容

本发明提供了一种受散斑效应影响的自混合干涉信号的处理与条纹计数方法，本发明解决了受散斑效应影响所导致的精度降低的问题，可以降低散斑效应对自混合干涉信号的影响，将只含目标物体运动信息的信号恢复出来，并对处理后信号的条纹个数进行计算，详见下文描述：

一种受散斑效应影响的自混合干涉信号的处理与条纹计数方法，所述方法包括：

使用VMD分解法对信号进行分离，滤除信号中的低频噪声与高频噪声，滤波后的信号均为以x轴为对称；

使用希尔伯特变换算法对滤波后的信号进行包络信号的提取；根据解析信号的模值获取包络信号，将信号根据包络信号等比例的变为最大值为1，最小值为-1的正弦信号；

对正弦信号进行干涉条纹的计数。

其中，所述对正弦信号进行干涉条纹的计数具体为:

将第一个点设为i＝1，判断i＝1这一点的值是否小于零，与后一个点i＝2的值是否大于零来判断是否对这个条纹进行计数，如果符合条件，则计数结果加1；如果不符合条件，则计数结果保持不变；

对i+1继续判定下一个点，再判定i＝2与i＝3两点值的乘积是否小于零，如果是，结果加1，以此类推，直至检测完信号的最后一个数据，以实现对干涉条纹的计数。

本发明提供的技术方案的有益效果是：

1、自混合干涉信号易受到散斑效应的影响，使用的VMD(变分模态分解)方法可以将信号中的低频噪声与高频噪声分离出来；

2、再利用希尔伯特与归一化方法相结合，消除散斑效应的影响，方便后续对自混合干涉信号进行计数等处理；

3、利用条纹计数法的原理与软件处理相结合，更加快速且准确的计算出条纹的个数。

附图说明

图1为一种受散斑效应影响的自混合干涉信号的处理与条纹计数方法的流程图；

图2为一种条纹计数方法的流程图；

图3为角度实验信号分解图；

图4为归一化的信号示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。

本发明实施例提供了一种受散斑效应影响的自混合干涉信号的处理方法，参见图1与图2，该方法包括以下步骤：

第一步：滤除受散斑效应影响的自混合干涉信号中的低频与高频噪声。

第二步：提取滤除低频与高频噪声后信号中的包络信号。

第三步：对信号进行归一化，使信号变为毫无噪声影响且幅度相同的信号。

第四步：使用设计的条纹计数方法对归一化后信号的条纹进行计数。

(1)基于VMD(变分模态分解)方法的信号分离

由于信号受到了散斑效应的影响，会出现系统参数的改变导致信号幅度剧烈波动的情况，对信号后续的分析与处理造成了阻碍。为了解决波动较大的情况，本发明实施例使用VMD分解法根据信号不同部分的频率不相同的原理，对信号进行分离，分离出导致信号剧烈波动部分的曲线，使信号变得平稳，处理后的信号均为以x轴为对称轴的曲线。

其中，VMD方法的原理如下：首先将信号分解为K个模态函数u_k(t)，利用相应的变分约束模型平滑处理每个IMF(固有模态分量)的估计带宽使其满足固有模态的定义，而后引入二次惩罚项因子α与Lagrange乘子λ使原有的变分约束模型进行非约束性转变，转变后的模型表达式为：

式中，ω_k为每个u_k对应的频率中心，f(t)为原始信号，δ_t为狄拉克函数，j为虚数。

为求得每个u_k所对应的最优解，需要对以下参数使用迭代更新算法，算法表达式为：

其中，f(ω)为傅里叶变换后的f(t)，ω为频率，τ为时间常数，λ(ω)为傅里叶变换后的乘子。

将信号分解为K个模态函数后，将受到散斑效应影响的曲线，即低频噪声部分以及受到高频噪声影响的部分去除，将剩下的各分量重构，获得了较为平稳的且噪声较小的自混合干涉信号，再继续进行后续的分析与处理。

(2)基于希尔伯特变换的包络提取

由于目标物体粗糙表面上每一个面元所反射或散射的程度不均，导致信号幅值变化也是不均匀的，信号出现部分幅值激增，部分幅值减小的现象，若直接对此信号进行处理，会导致测量误差增大的现象。

为解决此问题首先需要使用希尔伯特变换的方法对信号的包络进行提取，不同时刻的包络对应着不同时刻下幅值的增量。

希尔伯特变换的原理如下：

一个实数信号y(t)的希尔伯特变换定义为：

其中，y(τ)为τ时刻的实数信号，

为希尔伯特变换后的信号y(t)。

根据实数信号可以得到y(t)的解析信号为：

根据解析信号可以得到其幅值，即为原信号y(t)的包络信号A(t)：

(3)归一化处理

在求出测量结果的过程中往往需要先找出信号的阈值，使信号的计数处理实现自动化。由于散斑效应影响下的信号幅值增加与减弱毫无规律，无法找出合适的阈值，若要靠人工进行计数，大量的数据会造成人的疲劳，出现漏记与复记现象，对测量精度造成很严重的影响。

为使信号更为平稳，消除散斑效应带来的信号幅值变化不均的现象，根据包络信号A(t)可以得到归一化后的信号G(t)，公式如下：

G(t)＝x(t)/A(t) (8)

其中，x(t)为原始信号。

归一化后的信号去除了包络的影响，在不改变条纹数与原始图像的特征的情况下，将信号根据其解析信号的模值等比例的变为最大值为1，最小值为-1的正弦信号，经过归一化后的信号使后续对条纹进行计数的步骤变得更为简单且高效，误差更小。

(4)条纹计数的处理

对归一化后的信号进行干涉条纹的计数，由希尔伯特变换的解析信号所得到的归一化后的自混合干涉信号均为从-1至1变化且没有幅度改变的类正弦信号，这样处理后的干涉信号省去了原始的计数方法编写中选取上、下阈值的步骤，可以直接编写程序进行条纹的计数，避免了由于上、下阈值选取不准确所导致的大量漏计数以及重复计数的情况，使得计数的过程更加精确且过程更加便捷。

根据类正弦信号的特点，本发明实施例将第一个点设为i＝1，通过判断i＝1这一点的值是否小于零与后一个点i＝2的值是否大于零来判断是否对这个条纹进行计数，如果判断结果符合条件，则计数结果加1；如果不符合条件，则计数结果保持不变。

结束后，对i+1继续判定下一个点，再判定i＝2与i＝3两点值的乘积是否小于零，如果是结果加1，以此类推，直至检测完信号的最后一个数据，以实现对干涉条纹的计数。

3、实例分析

以自混合干涉角度信号为例，首先将采集到的角度信号进行VMD分解，选择分解个数K＝3，带宽α为2500，处理后的结果如图3所示，图3中的图(a)为自混合干涉实验角度实验信号，图(b)为IMF1分量，其为低频噪声部分，表示信号的波动部分被分离出来；图(c)中的IMF2分量为高频噪声部分，图(d)中的IMF3即为较为平稳且噪声较小的自混合干涉信号。从图(e)中的IMF3部分的局部放大图可以看出，滤除低频与高频噪声后的信号更加平稳，且更加纯净。

通过希尔伯特变换求出包络进而求出解析信号中每个点的模值后经过计算，可以得到归一化处理的信号，如图4中的图(a)所示，未经处理的信号局部放大图如两幅图中的图(c)所示，经过归一化处理后的信号局部放大图如两幅图中的图(b)所示，经过对比可以发现，信号个数并没有发生改变，未经处理的实验信号受到散斑效应的影响有的条纹幅度变化毫无规律，无法找出一个合适的阈值进行条纹的计数并且根据此信号进行计数处理会有很大的误差，经过归一化处理后的信号在保持条纹原有个数的前提下消除了散斑效应的影响，使信号变为从-1至1变化的正弦曲线，更加方便后续的条纹计数处理，提高了准确度。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种受散斑效应影响的自混合干涉信号的处理与条纹计数方法，其特征在于，所述方法包括：

使用VMD分解法对信号进行分离，滤除信号中的低频噪声与高频噪声，滤波后的信号均为以x轴为对称；

使用希尔伯特变换算法对滤波后的信号进行包络信号的提取；根据解析信号的模值获取包络信号，将信号根据包络信号等比例的变为最大值为1，最小值为-1的正弦信号；

对正弦信号进行干涉条纹的计数。

2.根据权利要求1所述的一种受散斑效应影响的自混合干涉信号的处理与条纹计数方法，其特征在于，所述对正弦信号进行干涉条纹的计数具体为：

将第一个点设为i＝1，判断i＝1这一点的值是否小于零，与后一个点i＝2的值是否大于零来判断是否对这个条纹进行计数，如果符合条件，则计数结果加1；如果不符合条件，则计数结果保持不变；

对i+1继续判定下一个点，再判定i＝2与i＝3两点值的乘积是否小于零，如果是，结果加1，以此类推，直至检测完信号的最后一个数据，以实现对干涉条纹的计数。

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