CN115372339A - 一种等离子体三维特性的重构方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的一种等离子体三维特性的重构方法，属于超快激光观测技术领域。首先装置集成多视角成像方式，同时实现对飞秒激光烧蚀材料所形成的等离子体反射率和等离子体轮廓进行成像。具体是利用超短脉冲激光器产生激光脉冲，利用倍频晶体产生探测光，按照一定的能量比对探测光进行分束，使用二分之一玻片调整两束光偏振后，使处于不同偏振状态的两束光以不同角度入射，再使用相机进行探测，从而获得样本图像。通过对样本图像进行处理，提取轮廓，进行插值处理，最终重构出具有三维特性的准三维图像。
Description
技术领域
本发明涉及一种等离子体三维特性的重构方法，属于超快激光观测技术领域。
背景技术
由于超快激光作用下产生的等离子体喷发，会由于激光和等离子体的耦合发生各种复杂的相互作用，并且产生各种物理现象，例如自聚焦，自身相位调制，弯曲不稳定性以及各种受激散射等等，准确描述其空间三维动态信息对优化加工结果至关重要。
传统的多角度同时成像技术，无法实现飞秒量级的时间同步，无法实现对超快过程的信息捕捉。例如多机位高速摄像机拍摄水下爆炸过程，受限于电子设备的控制极限，只能实现微秒量级以上的信息采集，且多机位间的同步性较差。
传统的飞秒激光泵浦探测技术，没有实现多机位同时观测。时间分辨共焦显微成像系统和阴影成像观测系统分别在等离子体表面反射率变化和侧面形貌变化领域发挥了巨大的作用。但目前的技术，仅仅是分别进行试验，对部分不具备重复实验条件的过程，无法进行有效的图像信息获取。不仅如此，即使获得不同角度的超快信息，其图像仍然是分离的，并不能准确描述等离子体超快演化过程的三维特性。
因此，需要提出一种等离子体三维特性的重构方法。该方法通过从不同角度同时获取等离子体二维图像投影，
发明内容
本发明的目的是为了解决超快激光与物质相互作用过程仅能获取其二维信息的局限性问题。基于多视角协同的超快成像原理，通过从反射和透射两个角度同时获取等离子体二维图像投影，提出对应于多视角超快成像的二维图像信息提取和三维信息重构算法，从而实现等离子体三维特性演化分析。
本发明的目的是通过下述技术方案实现的：
步骤一：激光器产生的飞秒激光脉冲通过分束镜被分为泵浦和探测两束光，其中泵浦光聚焦到样品表面后用于激发样品，产生的等离子体使样品表面光学性质发生变化。
步骤二：将探测光引入探测延时平台，并用倍频晶体改变探测光波长，并通过带通滤波片过滤掉基频光，剩余倍频后的光继续传输。重点在于，使用分束镜对探测光再次分光，利用二分之一玻片调节其中一束探测光的偏振方向，使其偏振方向和原始方向垂直，在被相机采集前，通过带通滤波片和角度垂直的偏振片进行滤波。
步骤三：在不同视角进行零点校准时，移动探测延时平台，以信号区域发生信号图片为基准，调节探测延时平台，使不同方向入射的两束探测光与泵浦光同时到达样品。
步骤四：采集数据时，需要将两个采集相机设置为外触发模式，通过信号发生器发出高电平信号，同时触发激光器和两个采集相机，完成信号的采集。
步骤五：对图像进行预处理：使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，提高后续图像处理的速度。使用imfilter函数，通过滤波算子与采集的图像进行卷积计算，降低图像噪点的影响。。
步骤六：图像分割：通过SURF特征识别对图像中目标区域进行定位，降低后续精准识别难度并提高识别的精度；通过EDGE边缘提取算法获得感兴趣区域等离子体喷发多视角图像的轮廓，将所提取的轮廓内部填充，得到等离子喷发区域二值化掩膜图像，并通过掩膜图像与原始图像的矩阵点乘实现对等离子喷发区域的图像分割，得到等离子体图像信息；
步骤七：通过步骤三图像分割的方式，分别提取两个视角的等离子体图像信息并建立矩阵。此处需要建立三个空矩阵，一是三维空间坐标的矩阵，用于等离子体三维形貌的构建；二是原始反射率原图的矩阵；三是建立四维矩阵，包含三维空间坐标和一维反射率坐标。
步骤八：通过约束缩放对步骤四建立的三维空间坐标矩阵进行信息填充，进而得到全信息三维矩阵；所述约束缩放为：从三维空间坐标矩阵最底层逐级向上展示；多视角配准的方式为：将反射率原图矩阵离散，通过坐标对应实现配准。
有益效果：
1.本发明公开的一种等离子体三维特性的重构方法，通过多视角同时采集高信噪比图像，能够解决单视角成像中信息缺失的缺点，通过两个视角相互印证，进一步解析多个视角图像中信号来源，促进对激光与物质相互作用的理解。
2.本发明公开的一种等离子体三维特性的重构方法，提出了数据识别-三维重构的思路及方法，可将超快激光激发等离子体的不同视角动态信息进行结合，组合到一张图中，信息完全，推动了超快激光诱导等离子体观测从二维到三维的跨越。
3、本发明中提出的多视角同时观测方法，适用于对不具备重复实验条件的观测对象进行一次性多角度观测。
附图说明
图1为本发明中多视角成像光路示意图光学元件配置方式。
图2探测延时为300皮秒时两个视角的图像。左图为反射视角，右图为透射视角。
图3过约束缩放对步骤四建立的三维空间坐标矩阵进行信息填充过程示意图。
图4基于图2中反射视角图像和透射视角图像重构出的含有表面反射率的具有三维特性的准三维图。
其中，1为第一分束镜，2为第一反射镜，3为待测样品，4为侧面观测物镜，5为正面滤波片，6为侧面套筒透镜，7为侧面成像相机，8为半波片，9为偏振片，10为第二反射镜，11第二分束镜，12为第聚焦透镜，13为正面观测物镜，14为侧面滤波片，15为正面套筒透镜，16为正面成像相机。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
实施例1
如图1所示的三维观测装置，探测光经过分束镜后被一分为二，一部分反射，一部分透射。反射部分经过第一反射镜被反射2到侧面观测物镜中，经过侧面观测物镜和侧面套筒透镜放大后进入侧面成像相机。透射部分探测光经过半波片8，偏振片9后，透射部分探测光的偏振方向与反射部分探测光垂直；被第二反射镜反射10后，经过第二分束镜11，聚焦透镜12后进入正面观测物镜13，之后与样品表面相互作用并被样品反射；反射光依次经过13正面观测物镜和12聚焦透镜之后，被第二分束镜反射11，经过正面滤波片14和套筒透镜15之后进入正面成像相机16。
本实例中所用正面观测物镜为20X，数值孔径0.5；侧面观测物镜50X，数值孔径0.5。本实例中需关闭泵浦光，在两个视角同时采集作为背景的探测光；后续打开泵浦光，再在两个视角同时采集信号光，用信号光减去探测光，得到图2中两张图像。
图像处理与重构方式如下：
(1)对图像进行预处理：使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，提高后续图像处理的速度。使用imfilter函数，通过滤波算子与采集的图像进行卷积计算，降低图像噪点的影响。
(2)图像分割：通过SURF特征识别对图像中目标区域进行定位，降低后续精准识别难度并提高识别的精度；通过EDGE边缘提取算法获得感兴趣区域等离子体喷发多视角图像的轮廓，将所提取的轮廓内部填充，得到等离子喷发区域二值化掩膜图像，并通过掩膜图像与原始图像的矩阵点乘实现对等离子喷发区域的图像分割，得到等离子体图像信息；
(3)通过步骤三图像分割的方式，分别提取两个视角的等离子体图像信息并建立矩阵。此处需要建立三个矩阵，通过app.TR＝stlread([stlpath,stldir])建立三维空间坐标的矩阵，用于等离子体三维形貌的构建；通过app.image＝imread([imgpath,imgdir])建立反射率原图的矩阵；通过app.r＝reflectivitied(app,app.TR.Points,[imgpath,imgdir])建立四维矩阵，包含三维空间坐标和一维反射率坐标。
(4)通过约束缩放对步骤四建立的三维空间坐标矩阵进行信息填充，进而得到全信息三维矩阵；所述约束缩放为：从三维空间坐标矩阵最底层逐级向上展示。
其逐级向上展示方法，是等离子体三维轮廓构建的关键，具体实现方法如下，通过if和else函数的判断，对应不同层数的缩放算法，得到缩放系数r。最后通过每一层对应的r对反射率轮廓不断进行缩放，形成等离子体三维形貌图。
(5)使用配准函数将步骤四的反射率原图矩阵与步骤五的全信息三维矩阵进行配准，得到全信息四维矩阵，即重构出等离子体的三维特性；所述配准方式为：将反射率原图矩阵离散，通过坐标对应实现配准。
以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种等离子体三维特性的重构方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一：激光器产生的飞秒激光脉冲通过分束镜被分为泵浦和探测两束光，其中泵浦光聚焦到样品表面后用于激发样品，产生的等离子体使样品表面光学性质发生变化；
步骤二：将探测光引入探测延时平台，并用倍频晶体改变探测光波长，并通过带通滤波片过滤掉基频光，剩余倍频后的光继续传输；使用分束镜对探测光再次分光，利用二分之一玻片调节其中一束探测光的偏振方向，使其偏振方向和原始方向垂直，在被相机采集前，通过带通滤波片和角度垂直的偏振片进行滤波；
步骤三：在不同视角进行零点校准时，移动探测延时平台，以信号区域发生信号图片为基准，调节探测延时平台，使不同方向入射的两束探测光与泵浦光同时到达样品；
步骤四：采集数据时，需要将两个采集相机设置为外触发模式，通过信号发生器发出高电平信号，同时触发激光器和两个采集相机，完成信号的采集；
步骤五：对图像进行预处理：使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，提高后续图像处理的速度；使用imfilter函数，通过滤波算子与采集的图像进行卷积计算，降低图像噪点的影响；；
步骤六：图像分割：通过SURF特征识别对图像中目标区域进行定位，降低后续精准识别难度并提高识别的精度；通过EDGE边缘提取算法获得感兴趣区域等离子体喷发多视角图像的轮廓，将所提取的轮廓内部填充，得到等离子喷发区域二值化掩膜图像，并通过掩膜图像与原始图像的矩阵点乘实现对等离子喷发区域的图像分割，得到等离子体图像信息；
步骤七：通过步骤六图像分割的方式，分别提取两个视角的等离子体图像信息并建立矩阵；此处需要建立三个空矩阵，一是三维空间坐标的矩阵，用于等离子体三维形貌的构建；二是原始反射率原图的矩阵；三是建立四维矩阵，包含三维空间坐标和一维反射率坐标；
步骤八：通过约束缩放对步骤四建立的三维空间坐标矩阵进行信息填充，进而得到全信息三维矩阵；所述约束缩放为：从三维空间坐标矩阵最底层逐级向上展示；多视角配准的方式为：将反射率原图矩阵离散，通过坐标对应实现配准。
2.如权利要求1所述的一种等离子体三维特性的重构方法，其特征在于：步骤二所述的两束不同的探测光，需要用二分之一玻片调节其偏振状态，使两束光在到达样品时处于不同的偏振态，并在相机前使用偏振片进行滤光，避免两者信号的相互干扰。
3.权利要求1飞所述的一种等离子体三维特性的重构方法，其特征在于：步骤六对两张图像轮廓信息进行提取后，需要对透射轮廓数据进行插值，使其产生由底部到顶部等间距的阵列，用于缩放反射率轮廓。
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Cited By (3)
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|---|---|---|---|---|
| CN116087067A (zh) * | 2023-04-07 | 2023-05-09 | 深圳市帝迈生物技术有限公司 | 一种用于血细胞表征的光学流式细胞仪 |
| CN116593399A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-08-15 | 杭州创锐光测技术有限公司 | 基于sCMOS的超快时间分辨阴影成像系统及测试方法 |
| CN116997067A (zh) * | 2023-09-26 | 2023-11-03 | 中国科学技术大学 | 等离子体相位分布的测量方法、测量装置 |
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Cited By (6)
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|---|---|---|---|---|
| CN116087067A (zh) * | 2023-04-07 | 2023-05-09 | 深圳市帝迈生物技术有限公司 | 一种用于血细胞表征的光学流式细胞仪 |
| CN116087067B (zh) * | 2023-04-07 | 2023-12-29 | 深圳市帝迈生物技术有限公司 | 一种用于血细胞表征的光学流式细胞仪 |
| CN116593399A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-08-15 | 杭州创锐光测技术有限公司 | 基于sCMOS的超快时间分辨阴影成像系统及测试方法 |
| CN116593399B (zh) * | 2023-07-17 | 2023-09-19 | 杭州创锐光测技术有限公司 | 基于sCMOS的超快时间分辨阴影成像系统及测试方法 |
| CN116997067A (zh) * | 2023-09-26 | 2023-11-03 | 中国科学技术大学 | 等离子体相位分布的测量方法、测量装置 |
| CN116997067B (zh) * | 2023-09-26 | 2024-01-05 | 中国科学技术大学 | 等离子体相位分布的测量方法、测量装置 |
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