CN116089824A

CN116089824A - 光谱共焦位移传感器的峰值提取方法及系统、介质

Info

Publication number: CN116089824A
Application number: CN202310330097.1A
Authority: CN
Inventors: 刘鸿飞; 黄晓晓; 熊康
Original assignee: Optosky Xiamen Optoelectronic Co ltd
Current assignee: Optosky Xiamen Optoelectronic Co ltd
Priority date: 2023-03-30
Filing date: 2023-03-30
Publication date: 2023-05-09
Anticipated expiration: 2043-03-30
Also published as: CN116089824B

Abstract

本发明提供光谱共焦位移传感器的峰值提取方法及系统、介质，方法包括：预设包括滤波窗口、滤波多项式次数以及高斯拟合数据半径的超参数；依据滤波窗口遍历原始光强序列；对遍历到的窗口光强序列进行滤波处理，得到去噪后窗口光强序列；对去噪后窗口光强序列进行高斯拟合计算，获取对应的峰值波长；计算遍历完成后得到的所有峰值波长与原始光强序列的波长均值之间的差值平方和；依据差值平方和求取超参数的最优解；依据最优解处理原始光强序列获取寻峰结果。本发明对光谱数据更敏感，提高寻峰重复性，进而提高传感器的测量精度。

Description

光谱共焦位移传感器的峰值提取方法及系统、介质

技术领域

本发明涉及光谱共焦位移传感器技术领域，特别涉及光谱共焦位移传感器的峰值提取方法及系统、介质。

背景技术

光谱共焦位移传感器是一种新型的具有超高精度和超高稳定性的非接触光电式位移传感器。该技术是全球公认的一种准确可靠的非接触距离和厚度测量技术，并且是ISO25178国际标准推荐的为数不多的一种非接触三维测量技术。

传感器系统中复色光束因色散作用被聚焦在光轴的不同位置，聚焦在被测表面的光束满足共焦条件，通过共焦小孔的光束光通量大，其余波长的光束光通量小，从而得到近似高斯曲线的光谱共焦信号。建立信号峰值波长与位移的映射关系后，测量时根据信号峰值波长可以反演出被测对象的位移。

传统技术中，在有限色散波长范围内，多见以线性系统建立此类映射关系。通过先获取光谱仪的光强数据后，去除暗信号，对光强序列做归一化处理，再使用中值滤波处理光谱数据，再以质心法获取光谱峰值的估计值，进而计算反射面位置。在实际使用过程中，由于物品表面反射率、粗糙度、颜色等光学特性的不同，光谱能量分布较为复杂，中值滤波加质心法的模式对数据不够敏感，无法对光谱数据的峰值做出较好的提取，进而影响传感器的测量精度。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种光谱共焦位移传感器的峰值提取方法，对光谱数据更敏感，提高寻峰重复性，进而提高传感器的测量精度。

本发明的第二个目的在于提出一种光谱共焦位移传感器的峰值提取系统，对光谱数据更敏感，提高寻峰重复性，进而提高传感器的测量精度。

本发明的第三个目的在于提出一种计算机可读存储介质，其上的计算机程序在被处理器执行后，在峰值提取时，对光谱数据更敏感，提高寻峰重复性，进而提高传感器的测量精度。

为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种光谱共焦位移传感器的峰值提取方法，包括：

预设超参数，所述超参数包括滤波窗口、滤波多项式次数以及高斯拟合的数据半径；

依据滤波窗口遍历原始光强序列；

对遍历到的窗口光强序列进行滤波处理，得到去噪后窗口光强序列；

对所述去噪后窗口光强序列进行高斯拟合计算，获取对应的峰值波长；

计算遍历完成后得到的所有峰值波长与所述原始光强序列的波长均值之间的差值平方和；

依据所述差值平方和求取所述超参数的最优解；

依据所述最优解处理所述原始光强序列，获取寻峰结果。

根据本发明实施例的一种光谱共焦位移传感器的峰值提取方法，先对光谱数据进行平滑处理，再使用高斯拟合光谱数据的波峰，以确定光谱共焦位移传感器的光谱峰值，相较于传统质心法，在寻峰重复性上有显著优势；进而提高传感器的测量精度。

另外，根据本发明上述实施例提出的一种光谱共焦位移传感器的峰值提取方法，还可以具有如下附加的技术特征：

所述滤波处理为sg滤波处理。

进一步地，所述对遍历到的窗口光强序列进行滤波处理，得到去噪后窗口光强序列，包括：

使用最小二乘法对遍历到的窗口光强序列进行拟合计算，获取卷积系数；

依据所述卷积系数对所述窗口光强序列进行卷积计算，获取去噪后窗口光强序列。

进一步地，所述对所述去噪后窗口光强序列进行高斯拟合计算，获取对应的峰值波长，包括：

以所述去噪后窗口光强序列中强度最大的光谱数据的波长坐标为中心，依据所述数据半径选取离散光谱序列；

使用离散高斯拟合算法对所述离散光谱序列进行计算，得到连续点光谱曲线；

获取所述连续点光谱曲线的峰值波长。

对遍历到的2m+1窗口大小的窗口光强序列，使用多项式y(x)拟合，所述m为滤波窗口半径，所述

，其中，x为窗口内波形数据点的位置，-m≤x≤m；r为滤波多项式次数，r的取值范围为10-100；

为多项式系数；

为窗口内波形数据点的位置x的j次方；

使用最小二乘法求出多项式y(x)中的多项式系数

；

依据所述多项式系数

计算拟合后的窗口光强序列中各点的拟合数值，得到由所述拟合数值构成的去噪后窗口光强序列。

以所述去噪后窗口光强序列中强度最大的光谱数据的波长坐标为中心，依据数据半径k选取中心前后各k个数据组成的离散光谱序列；

使用离散高斯拟合算法对所述离散光谱序列进行计算，得到连续点光谱曲线

，其中，y_max为峰值，峰值y_max对应的x_max位置为峰值的中心波长λ，c为标准方差，

为原始光强序列中的数据点序数，

为自然常数。

进一步地，所述差值平方和的计算公式为：

；

；

其中，

为所有峰值波长的平均值；

为峰值波长；其中，

为滤波窗口半径，r为滤波多项式次数，

为高斯拟合的数据半径，

为原始光强序列中的数据点序数；n为滤波窗口的总个数，

为所有峰值波长与所述原始光强序列的波长均值之间的差值平方和。

进一步地，所述方法还包括：

采集得到光谱共焦信号；

去除所述光谱共焦信号中的暗信号，获取原始光强序列。

为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种光谱共焦位移传感器的峰值提取系统，包括：

预设模块，用于预设超参数，所述超参数包括滤波窗口、滤波多项式次数以及高斯拟合的数据半径；

遍历模块，用于依据滤波窗口遍历原始光强序列；

滤波模块，用于对遍历到的窗口光强序列进行滤波处理，得到去噪后窗口光强序列；

拟合模块，用于对所述去噪后窗口光强序列进行高斯拟合计算，获取对应的峰值波长；

计算模块，用于计算遍历完成后得到的所有峰值波长与所述原始光强序列的波长均值之间的差值平方和；

所述计算模块，还用于依据所述差值平方和求取所述超参数的最优解；

所述计算模块，还用于依据所述最优解处理所述原始光强序列，获取寻峰结果。

为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出了另外一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序在被处理器执行时，能够实现上述光谱共焦位移传感器的峰值提取方法。

附图说明

图1为光谱共焦位移传感器的结构组成与连接示意图；

图2为图1光谱共焦位移传感器中光谱仪接收的波形数据图；

图3为实施例一种光谱共焦位移传感器的峰值提取方法的流程示意图一；

图4为实施例一种光谱共焦位移传感器的峰值提取方法的流程示意图二；

图5为实施例一种光谱共焦位移传感器的峰值提取系统100的结构示意图；

图6为对比实验中本发明的峰值提取方法与传统质心法的寻峰重复性对比示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。

光谱共焦位移传感器由一个光源，一个探测平台和一个光谱仪组成（如图1所示）。光源发出一束光打到被测物体上，之后反射光给光谱仪接收（如图2所示）。被测物体厚度不同，光谱仪收到的反射光不同，具体表现为光强序列的波峰偏移。使用不同厚度的物体做实验，获得不同的光强序列，寻找每组光强序列的波峰，建立波峰波长与位移的映射关系。

图3为实施例一种光谱共焦位移传感器的峰值提取方法的流程示意图一。如图3所示，本发明实施例的一种光谱共焦位移传感器的峰值提取方法，包括：

S001：预设超参数，所述超参数包括滤波窗口、滤波多项式次数以及高斯拟合的数据半径；在此，根据光谱数据的采样特点（采样时间间隔和采样点数量）来设置超参数。

S002：依据滤波窗口遍历原始光强序列；

可选地，光谱仪采集到的光谱共焦信号

，去除光谱共焦信号

中的暗信号

，获取由原始光强序列中的数据点序数

构成的原始光强序列。在此，通过对暗信号进行校准，得到有用的光信号，能够消除其对测量结果造成的影响。

S003：对遍历到的窗口光强序列进行滤波处理，得到去噪后窗口光强序列；

可选地，所述滤波处理为sg滤波处理。

在一些具体实施方式中，上述使用sg滤波对光谱数据进行平滑处理的具体过程包括：先使用最小二乘法对遍历到的窗口光强序列进行拟合计算，获取卷积系数；后依据所述卷积系数对所述窗口光强序列进行卷积计算，获取去噪后窗口光强序列。

S004：对所述去噪后窗口光强序列进行高斯拟合计算，获取对应的峰值波长；

区别于通过高斯算法对被测数据进行修正的做法，本实施例所述的高斯拟合计算，是使用窗口限定出由一定数据点组成的光强序列，并将窗口光强序列看做一个一阶高斯函数，求出此高斯函数，取得此函数峰值点的x值。即言，本实施例采用的高斯拟合曲线的目的是获得峰值点的x值，而不对数据做修正，不管使用高斯函数拟合曲线还是二次函数拟合都只是过程。

在一些具体实施方式中，该步骤具体可以包括：

S104：以所述去噪后窗口光强序列中强度最大的光谱数据的波长坐标为中心，依据所述数据半径选取离散光谱序列，即在波长坐标前后各选取数据半径对应个数的数据，组成离散光谱序列。

S204：使用离散高斯拟合算法对所述离散光谱序列进行计算，得到连续点光谱曲线；其中，连续光谱曲线的峰值对应的x位置即为峰值点的中心波长。

S304：获取所述连续点光谱曲线的峰值波长。

上述即通过高斯拟合光谱数据的波峰。

S005：计算遍历完成后得到的所有峰值波长与所述原始光强序列的波长均值之间的差值平方和；

S006：依据所述差值平方和求取所述超参数的最优解；

S007：依据所述最优解处理所述原始光强序列，获取寻峰结果。即使用最优解的滤波窗口、滤波多项式次数以及高斯拟合的数据半径来对原始光强序列进行处理，得到最终的寻峰结果。

请参阅图4，图4为实施例一种光谱共焦位移传感器的峰值提取方法的流程示意图二。如图4所示，本实施例在上一实施例的基础上做进一步扩展，提供一种光谱共焦位移传感器的峰值提取方法，包括以下步骤：

STEP1:关闭光源，打开光谱仪采集光强信号

作为光谱仪的暗电流，再采集光谱共焦位移传感器的光谱共焦信号

，执行扣除暗电流处理(

)，获得由原始光强序列中的数据点序数

构成的原始光强序列;

STEP2:确定光强序列滤波窗口和多项式次数变化范围。

根据光谱数据的采样特点(采样时间间隔、采样点数量)确定超参数(2m+1)作为光强序列滤波窗口大小及其变化范围(m1≤m≤m2,m∈￠)，多项式次数(r)及其变化范围(r1≤r≤r2，r≤2m+1，r∈￠)，所述m为滤波窗口半径。

STEP3:用最小二乘法对原始光强序列进行滑动拟合，并求出卷积系数；用卷积系数对原始光强序列进行卷积计算，完成sg滤波，得到去噪后的光强序列。

在2m+1光谱数据滤波窗口内，可以用多项式来拟合波形数据，多项式表达为：

其中，y(x)为多项式；x为2m+1光谱数据滤波窗口内波形数据点的位置，-m≤x≤m；r为滤波多项式次数，r的取值范围为10-100；

为多项式系数；

为窗口内波形数据点的位置x的j次方。

用最小二乘法求出系数

，就可以计算拟合后的光谱数据滤波窗口内某点的拟合数值，该数值作为去噪后的数值。

在一些具体示例中，使用最小二乘法拟合计算完成sg滤波的具体做法为：

2m+1个式子，构成一个矩阵:

简记：

A的最小二乘解

为：

Y的预测值

为：

得到Y与预测值

的关系矩阵B为：

按照上述方式，遍历2m+1光谱数据滤波窗口内的所有点，就得到了该条波形数据的滤波后结果

。

STEP4:先通过强度阈值判断，过滤掉光谱强度低于阈值的数据点，将剩余点做为新的光强序列

，再从

中找到离散强度最大点的波长坐标(f);

STEP5:确定超参数k为高斯拟合的数据半径，以f为中心，左右选取k个数据，从而截取一段离散点光谱，再采用离散高斯拟合算法，得到连续点光谱曲线：

该曲线的峰值y_max对应的x_max位置即为峰值点的中心波长λ，c为标准方差，

为原始光强序列中的数据点序数。

在此，使用2k+1个数据点，将这2k+1个数据点看做一个一阶高斯函数，求出此高斯函数，取得此函数峰值点的x值。

在一些具体示例中，通过将高斯函数取自然对数，化为：

令：

考虑所有数据，转换成矩阵形式：

简记为：

根据最小二乘原理，构成的矩阵B的广义最小二乘解为：

算出矩阵B后，反推出x_max的值。

STEP6:重复STEP2-STEP5，遍历所有可能的光谱数据滤波窗口m、多项式次数r和高斯拟合半径k组合。

STEP7:最优结果的超参数选择。

计算所有光谱数据滤波窗口、多项式次数和高斯拟合半径组合得到的峰值波长与原始光强序列的波长的平均值的差值平方和，最小者作为最终的输出数据，即最优解的超参数。计算差值平方和的方法为：

其中，

为多次寻峰后的波长平均值；

为峰值波长，即寻峰结果，其中，其中，

为滤波窗口半径，r为滤波多项式次数，

为高斯拟合的数据半径，

为原始光强序列中的数据点序数； n为滤波窗口的总个数，

为多个峰值波长与这组波长的平均值的差值平方和。

STEP8:使用最优的超参数m、r、k，对原始光强序列

进行处理，得到最终的寻峰结果。

即言，本实施例计算获取最终的寻峰结果的大体流程可以总结为：

S1:获取数据，并洗数据；

S2~5:使用上述实施例所述方法进行处理数据，开始寻峰，所述方法中有三个重要的超参数m、r、k，设置不同的m、r、k会取得不同的寻峰效果；

S6：遍历m、r、k，取得不同的寻峰的效果；

S7：设置寻峰效果的判断标准，从而选出最优m、r、k。

S8：使用最优的m、r、k，再使用所述方法处理数据，得到最终确定的寻峰结果。

请参阅图5，图5为实施例一种光谱共焦位移传感器的峰值提取系统100的结构示意图，包括：

预设模块101，用于预设超参数，所述超参数包括滤波窗口、滤波多项式次数以及高斯拟合的数据半径；

遍历模块102，用于依据滤波窗口遍历原始光强序列；

滤波模块103，用于对遍历到的窗口光强序列进行滤波处理，得到去噪后窗口光强序列；

拟合模块104，用于对所述去噪后窗口光强序列进行高斯拟合计算，获取对应的峰值波长；

计算模块105，用于计算遍历完成后得到的所有峰值波长与所述原始光强序列的波长均值之间的差值平方和；

所述计算模块105，还用于依据所述差值平方和求取所述超参数的最优解；

所述计算模块105，还用于依据所述最优解处理所述原始光强序列，获取寻峰结果。

可选地，所述滤波模块103具体为sg滤波模块；

可选地，所述滤波模块103，具体用于使用最小二乘法对遍历到的窗口光强序列进行拟合计算，获取卷积系数；以及依据所述卷积系数对所述窗口光强序列进行卷积计算，获取去噪后窗口光强序列。

可选地，所述拟合模块104，具体用于以所述去噪后窗口光强序列中强度最大的光谱数据的波长坐标为中心，依据所述数据半径选取离散光谱序列；使用离散高斯拟合算法对所述离散光谱序列进行计算，得到连续点光谱曲线；以及获取所述连续点光谱曲线的峰值波长。

可选地，所述滤波模块103，具体用于对遍历到的2m+1窗口大小的窗口光强序列，使用多项式y(x)拟合，所述m为滤波窗口半径，所述

，其中，x为窗口内波形数据点的位置，-m≤x≤m；r为滤波多项式次数；

为多项式系数；使用最小二乘法求出多项式y(x)中的多项式系数

；依据所述多项式系数

可选地，所述拟合模块104，具体用于以所述去噪后窗口光强序列中强度最大的光谱数据的波长坐标为中心，依据数据半径k选取中心前后各k个数据组成的离散光谱序列；使用离散高斯拟合算法对所述离散光谱序列进行计算，得到连续点光谱曲线

为原始光强序列中的数据点序数，

为自然常数。

可选地，所述计算模块105中的差值平方和的计算公式为：

；

；

其中，

为高斯拟合的数据半径，

为所有峰值波长的平均值；

为峰值波长；

为原始光强序列中的数据点序数，n为滤波窗口的总个数，

可选地，还包括采集模块106，用于采集得到光谱共焦信号；去除所述光谱共焦信号中的暗信号，获取原始光强序列。

本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序在被处理器执行时，能够实现上述任一实施例所述的一种光谱共焦位移传感器的峰值提取方法。方法所包含的具体步骤在此不进行赘述，详情请参阅上述实施例的记载。

通过对比实验可知，本发明提供一种光谱共焦位移传感器的峰值提取方法及系统、介质，相较于传统的质心法，在相同的实验场景下：在位移平台从0运行到3000μm过程中，以20μm的间隔记录光谱共焦信号，且每个位置采集10帧，共采集151个位移数据与10×151组光谱共焦信号数据。分别使用各自的峰值提取方法进行下述操作：提取光谱共焦信号峰值波长，可得10×151组峰值波长数据。计算出相同点的差值，即十组峰值最大值减去最小值，波长偏差作为评价峰值提取算法误差的指标。选取其中一个数据点，如图6所示，本发明提供的峰值提取方法相比于传统质心法，寻峰重复性上有显著优势。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征 “上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不应理解为必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。