CN117419802A - 相对光强分布测量装置及测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种相对光强分布测量装置及测量方法，测量装置包括导轨，导轨上沿光路方向分别设置有激光器、单缝板、衍射图样采集终端和白板接收屏，衍射图样采集终端用于采集白板接收屏上的衍射图样。本发明的相对光强分布测量装置具有结构简单、操作方便高效和测量结果准确的特点。

Description

相对光强分布测量装置及测量方法

技术领域

本发明涉及光学测量装置技术领域，具体是指一种相对光强分布测量装置及测量方法。

背景技术

光强分布的测量是学习光学知识的重要内容之一，可以帮助更好地理解光的波动性和衍射特性。传统的测量方法需要使用硅光电池作为探测器连接数字式检流计，配合一维光强测量装置进行光强采集。这种方法测量操作繁琐冗长，需要测量大量的原始数据,给后续的数据分析处理带来很大困难。

发明内容

本发明的目的是提供一种相对光强分布测量装置及测量方法，具有结构简单、操作方便高效和测量结果准确的特点。

本发明可以通过以下技术方案来实现：

本发明公开了一种相对光强分布测量装置，包括导轨，导轨上沿光路方向分别设置有激光器、单缝板、衍射图样采集终端和白板接收屏，衍射图样采集终端用于采集白板接收屏上的衍射图样。

进一步地，衍射图样采集终端通过固定支架活动设置在导轨上。

进一步地，激光器与激光器电源电连接用于提供为波长635.0nm的稳定激光源。

进一步地，单缝板通过二维调节支架设置在导轨上。

进一步地，激光器、单缝板、衍射图样采集终端和白板接收屏设置在同一直线等高的位置上。

进一步地，衍射图样采集终端为智能手机或者平板电脑。

进一步地，白板接收屏上设有二维网格或者刻度尺。

进一步地，单缝板上的缝宽为0.1mm。

本发明的另外一个方面在于保护采用上述相对光强分布测量装置的测量方法，包括以下步骤：

1)、将光学器件安装在导轨上，接通激光器电源，调节光学器件同轴等高；

2)、将单缝板放在二维调节架上，并调节二维调节架使单缝对准激光束中心，确保在接收屏上形成清晰的衍射图样，测量单缝到接收屏的距离并记录；

3)、将衍射图样采集终端安装在固定支架上，调整好位置，确保其位置使得衍射图样采集终端可拍摄到接收屏上固定的网格或刻度，同时不会遮挡光线。然后在光线充足的环境下拍摄，确保图片能够清楚的看见网格或刻度；

4)、固定支架的位置与步骤3)时的位置一样。在黑暗的环境下，使用智能颜色图样采集终端进行拍照；

5)、编写Python代码以获得关于相对光强分布的信息；

6)、读取照片中的刻度和照片水平方向上的像素数量，输入到代码中，在计算机上对拍摄的衍射图样使用不同的伽马值从2.0到3.0控制梯度为0.1进行数字图像处理，以获得测量结果；处理这些测量数据与理论值进行比较，找到最优参数组合；

7)、为验证测量的可重复性和结果的稳定性，比较步骤6)的测量值和理论值形成最优参数组合，使用最优参数再次进行测量并进行数据处理。

进一步地，步骤5)中编写Python代码以获得关于相对光强分布的信息的具体过程为：

①图像读取和灰度转换：首先，使用OpenCV库读取拍摄的衍射图样图像，并将其转换为灰度图像。这一步确保处理的图像只包含亮度信息，更适合分析光强分布；

②饱和度检查：检查图像中是否存在灰度值大于或等于255的情况，以确定是否存在饱和像素。

③子区域划分和处理：为了获取详细的光强分布信息，将图像水平分成多个子区域。然后，逐个处理子区域；

④高斯平滑：每个子区域都会经历高斯平滑处理，以降低噪点。有助于使图像更平滑，减少异常值的影响；

⑤伽马校正：对每个子区域应用伽马校正，以调整亮度与显示器响应之间的关系。伽马校正通过引入非线性伽马函数来实现，以更准确地校正相机和显示器之间的不匹配；

⑥计算平均灰度值和位置：对于每个子区域，计算其平均灰度值，这将反映该区域的光强。同时计算子区域的中心位置，并将像素转换为以毫米为单位的物理尺寸，以获取光强分布的空间信息；

⑦数据保存：转换后的坐标和相应的平均灰度值保存到名为coordinates.txt的文件中，以供后续分析使用；

⑧可视化结果：为了更清晰地呈现光强分布信息，进行了可视化，绘制相对灰度值分布曲线图。

本发明一种相对光强分布测量装置及测量方法，具有如下的有益效果：

本发明的技术方案将光强信号编码集成到图像信息中，免除了大量机械移动测量,同时图像形式也便于采用现成的算法进行数据提取和光强分布重建。高效、准确地获得光的相对强度分布数据，完全满足测量测量的需求。本发明有效传统方法中的诸多不足，为此类光学测量提供了简便高效的新方案。

附图说明

图1为本发明一种相对光强分布测量装置的示意图；

图2为激光作光源的单缝夫琅禾费衍射示意图；

图3为拍照参数为ISO 500、快门速度1/30s拍摄的照片；

图4为相对灰度值分布曲线图；

图5为拍照参数为ISO 500、快门速度1/30s拍摄的照片；

图6为相对灰度值分布曲线图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合实施例及附图对本发明产品作进一步详细的说明。

如图1所示，本发明公开了一种相对光强分布测量装置，包括导轨4，导轨4上沿光路方向分别设置有激光器2、单缝板3、衍射图样采集终端5和白板接收屏6，衍射图样采集终端5用于采集白板接收屏6上的衍射图样。衍射图样采集终端通过固定支架活动设置在导轨上。激光器2与激光器电源1电连接用于提供为波长635.0nm的稳定激光源。单缝板通过二维调节支架设置在导轨上。激光器、单缝板、衍射图样采集终端和白板接收屏设置在同一直线等高的位置上。

在本发明中，衍射图样采集终端为智能手机或者平板电脑；白板接收屏上设有二维网格或者刻度尺；单缝板上的缝宽为0.1mm。

本发明的另外一个方面在于保护采用上述相对光强分布测量装置的测量方法，包括以下步骤：

1)、将光学器件安装在导轨上，接通激光器电源，调节光学器件同轴等高；

2)、将单缝板放在二维调节架上，并调节二维调节架使单缝对准激光束中心，确保在接收屏上形成清晰的衍射图样，测量单缝到接收屏的距离并记录；

3)、将衍射图样采集终端安装在固定支架上，调整好位置，确保其位置使得衍射图样采集终端可拍摄到接收屏上固定的网格或刻度，同时不会遮挡光线。然后在光线充足的环境下拍摄，确保图片能够清楚的看见网格或刻度；

4)、固定支架的位置与步骤3)时的位置一样。在黑暗的环境下，使用智能颜色图样采集终端进行拍照；

5)、编写Python代码以获得关于相对光强分布的信息；

6)、读取照片中的刻度和照片水平方向上的像素数量，输入到代码中，在计算机上对拍摄的衍射图样使用不同的伽马值从2.0到3.0控制梯度为0.1进行数字图像处理，以获得测量结果；处理这些测量数据与理论值进行比较，找到最优参数组合；

7)、为验证测量的可重复性和结果的稳定性，比较步骤6)的测量值和理论值形成最优参数组合，使用最优参数再次进行测量并进行数据处理。

进一步地，步骤5)中编写Python代码以获得关于相对光强分布的信息的具体过程为：

①图像读取和灰度转换：首先，使用OpenCV库读取拍摄的衍射图样图像，并将其转换为灰度图像。这一步确保处理的图像只包含亮度信息，更适合分析光强分布；

②饱和度检查：检查图像中是否存在灰度值大于或等于255的情况，以确定是否存在饱和像素。

③子区域划分和处理：为了获取详细的光强分布信息，将图像水平分成多个子区域。然后，逐个处理子区域；

④高斯平滑：每个子区域都会经历高斯平滑处理，以降低噪点。有助于使图像更平滑，减少异常值的影响；

⑤伽马校正：对每个子区域应用伽马校正，以调整亮度与显示器响应之间的关系。伽马校正通过引入非线性伽马函数来实现，以更准确地校正相机和显示器之间的不匹配；

⑥计算平均灰度值和位置：对于每个子区域，计算其平均灰度值，这将反映该区域的光强。同时计算子区域的中心位置，并将像素转换为以毫米为单位的物理尺寸，以获取光强分布的空间信息；

⑦数据保存：转换后的坐标和相应的平均灰度值保存到名为coordinates.txt的文件中，以供后续分析使用；

⑧可视化结果：为了更清晰地呈现光强分布信息，进行了可视化，绘制相对灰度值分布曲线图。

为了方便理解本发明的测量装置及测量方法，对本发明的测量原理介绍如下：

1、夫琅禾费单缝衍射

光的衍射是光的波动性的重要特征。单缝夫琅禾费衍射是指光源和接收屏都距单缝无限远的衍射，即要求入射单缝上的入射光和出射光都为平行光，接收屏应放到无限远处。设入射光的光强为I₀，与光轴方向成角的衍射光束汇聚于屏上P_A处的光强为：

其中b为狭缝的宽度，λ为单色光的波长；/>是衍射角。

由式(1)可知：

当β＝0时，即对应的衍射角时，I＝I₀，衍射光强为最大，即中央明纹，称为主极大。

当β＝kπ，(k＝±1，±2，···)时，sinβ＝0，I＝0，即衍射光强极小，为暗纹。若/>角很小，则暗纹位置近似为

相邻两暗条纹之间有明条纹，它的宽度是中央明纹宽度的一半。这些明条纹的光强最大值称为次极大，次极大的位置满足条件tgβ＝β，由此可得出次极大的行射角位置分别为：

这些次极大的相对光强分别为：

I/I₀＝0.0472，0.0165，.0083，··· (4)

当用激光作光源,观察屏距离狭缝也较远时，由于激光束的方向性好，可以不用透镜，这时单缝夫琅禾费衍射装置就可简化为图2。由于D>>b，由图2可得第K级暗条纹衍射角与屏到缝的间距D，以及与第K级暗条纹到主极大中心距离的关系为：

2、CMOS图像传感器的工作原理

CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)图像传感器是一种常见的图像采集设备，其成像原理涉及光电转换、信号放大和数字化等关键步骤。以下是CMOS图像传感器的成像原理简述：

1)光电转换：CMOS图像传感器的关键部分是由许多微小的光电二极管组成的像素阵列。当光线照射到像素上时，光中的光子会激发硅中的电子，产生电荷。每个像素中的光电二极管负责将光信号转换为电信号。光强越高，产生的电荷就越多。

2)信号放大：产生的电荷在每个像素中会被转换成电压信号，并通过相应的电路放大。这一步骤有助于增强信号的强度，以便更容易进行后续的处理。

3)信号读取：放大后的电压信号将被逐行读取。CMOS传感器通常分为多个读取通道，每个通道负责读取一行像素的信号。这个过程是按行进行的，一次读取一个像素的信号。

4)信号数字化：读取的模拟电压信号会通过模数转换器(ADC)进行数字化，将连续的模拟信号转换为一系列离散的数字值。这些数字值通常表示像素的灰度级别，反映了图像中每个像素的亮度信息。这些灰度级别通常以二进制形式表示，并在数字图像中存储、传输和处理。

5)数据处理：数字化的图像数据可以通过计算机或其他设备进行处理和存储。这包括图像增强、压缩、保存等操作，以便后续分析、显示或存档。

CMOS图像传感器通过将光信号转换为电信号，并经过信号放大、读取、数字化和处理等步骤，实现图像的采集和获取。这种技术在数字摄像机、智能手机、监控摄像头等各种图像设备中得到广泛应用。

所以,利用智能手机或平板电脑作为衍射图样采集终端的的CMOS图像传感器可以采集包含光强信息的图像,经过数据提取和处理后可以获得光强分布，这具有可靠的物理依据。

3、数字图像的灰度值与光强的关系

数字图像的灰度值反映了每个像素所接收到的光强度。当没有光照射时，像素的灰度值接近黑色；当像素接收到足够多的光时，灰度值接近白色，达到了饱和状态。因此，灰度值在一定程度上反映了光的强度。当光子击中相机的感光像素时，它们被转换为光电子。这个转换的效率由相机在特定波长下的量子效率决定。例如，对于具有50％量子效率的传感器，100个光子会被转换成50个电子。随后，这些光电子会进一步转化为电压信号，最终被转化为数字灰度值。

在灰度值未达到饱和状态的情况下，通过测量图像的灰度分布，可以反映出衍射光的相对强度分布。可以利用图像处理技术来分析衍射光的强度分布，并进一步研究光的衍射特性。

4、失真和伽马校正

本发明通过使用智能手机或平板电脑作为衍射图样采集终端拍摄衍射图样来获取光强数据。然而，在这个过程中，由于实际设备的限制，存在一些失真现象，即信号在传输过程中与原始信号或标准相比所发生的偏差。这些失真可能会对测量结果产生影响，因此需要采取措施来减小它们的影响。

为了减小由于失真导致的误差，本发明使用了伽马校正处理拍摄的照片。伽马校正是一种图像处理技术，旨在调整图像的亮度与显示器的响应之间的关系，以实现更好的视觉感知。这种校正可以帮助图像在不同设备上显示得更加准确和自然。

伽马校正引入了一个称为伽马(γ)的非线性函数，该函数用于调整图像的亮度值。这个函数对图像中的每个像素进行变换，从而影响图像的亮度分布。通常情况下，伽马函数是一个幂函数，用来纠正相机和显示器之间的不匹配。

其表达式为

在这个表达式中，V_in表示输入图像的像素值，V_out表示经过伽马校正后的输出像素值，γ是伽马值，是一个非负实数。通常情况下，γ大于1表示增强亮度，而小于1表示降低亮度。

通过伽马校正，可以更好地处理图像数据，以使其更符合测量需求，并减小失真对测量结果的影响。

5、利用比例尺计算图像像素的实际尺寸

当拍摄图像时，图像中的像素实际上是一个抽象的单位，它们没有具体的物理尺寸。这意味着，仅仅通过图像中的像素位置来测量物体的大小或距离是不准确的，因为像素的大小没有明确的参照标准。

为了解决这个问题，本发明引入了比例尺的概念。比例尺是一个已知物理长度的标尺，将其放置在测量场景中，并确保它出现在拍摄的照片中。这个标尺可以是一个具有已知刻度的尺子或标尺。

通过在照片中包含比例尺，建立了一个物理到像素的关联。具体来说，读取照片中比例尺的物理长度(例如，以毫米为单位)，然后将其除以照片中相应的像素数量。这样，就可以得到照片中每个像素的物理尺寸。

这个物理尺寸信息非常重要，因为它能够将图像中的位置信息与实际的物理尺寸联系起来。因此，使用比例尺是确保能够准确测量和分析图像中的位置信息的关键步骤。这种方法克服了图像像素本身无法提供的尺寸信息不确定性，为测量提供了可靠的物理依据。

6、数字图像处理技术

图像处理技术是用计算机对图像信息进行处理的技术。主要包括图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。

在本发明中，将数字图像处理应用于以下主要步骤，以获得关于相对光强分布的信息。处理代码是使用Python编写的。

在本发明测量方法的步骤4)中，使用诸如智能手机或平板电脑进行衍射图样采集时，为获得最好的效果，一般采用专业模式进行拍照。在拍摄衍射图样时，需要调整以下参数：

ISO(感光度)：ISO值的选择会影响图像的亮度和噪点水平。较高的ISO值适用于暗光条件下，但会增加噪点。较低的ISO值适用于明亮的环境，以减少噪点。根据测量条件和需要，适当调整ISO值。

Shutter(快门速度)：快门速度控制图像的曝光时间，较慢的快门速度适用于暗环境，以增加曝光时间。在使用较慢的快门速度时，请确保手机保持稳定，以避免模糊。根据测量需要，调整快门速度以获得所需的曝光。

为验证本发明的技术效果，图3展示了衍射图样采集终端在同一位置拍摄的两张照片，分别是在光线充足和黑暗的环境下拍摄的。首先，通过观察图3(a)，可以读取照片中尺子的长度，计算出为22.61cm-5.34cm＝17.27cm＝172.7mm。将这一物理长度与照片的像素数量输入进行计算，即可获得照片中的物理位置信息。接下来，将图3(b)导入进行计算，便可以得到相对光强分布的测量数据和相对灰度值分布图，运行代码后会生成一个文件名为coordinates.txt测量数据文件，相对灰度值分布图，如图4所示。

在生成的相对灰度值分布图中，我本发明实现了一个交互式功能，即当鼠标在图像上移动时，窗口的右上角会显示鼠标的坐标，如图4所示。这个交互式特性对于精确定位需要的测试数据范围非常有帮助。首先，可以在相对光强分布图中移动鼠标，以确定测试所需的数据区域。一旦确定了所需的区域，就可以前往生成的测量数据文件中，使用先前确定的坐标范围来找相应的数据。这一功能能够高效地、准确地进行数据提取，确保获得了所需的信息。测量数据处理结果如下表一所示：

表一、测量结果

D：81.42cm单缝宽b＝0.1mm激光波长λ＝635.00nm

根据表一的数据，可以得出结论，绝大多数测量结果的误差都在误差允许的范围内，这为相对光强分布测量装置及测量方法的可行性提供了有力的支持。

为了验证测量的可重复性和结果的稳定性，使用最优参数再次进行了模拟验证。图5显示了使用最优参数拍摄的照片。从图5(a)中，可以测得照片中尺子的长度为22.91cm-6.59cm＝17.32cm＝173.2mm。将图5(b)导入进行运行计算，得到了测量结果。图6展示了运行代码后生成的相对灰度值分布曲线图。测量数据处理结果如表二所示。通过与表一的比较，可以得出结论：使用最优参数进行的重复测量表明，该测试具有良好的可重复性和稳定性。

表二、测量结果

D：81.75cm单缝宽b＝0.1mm激光波长λ＝635.00nm

在使用最优参数进行多次测量时，可以观察到右侧二级极大的相对灰度值与相对光强的理论值存在较大差异，并且右侧的相对灰度值总是高于左侧。将手机或平板的亮度设置为最大值后，发现在衍射图样的右侧出现了两个很小的亮斑。经过进一步的分析，确定其中一个小亮斑来自尺子的反射，而另一个亮斑来自于接收屏幕的反射。

为了解决这个问题，考虑采用以下方法：替换尺子和接收屏幕，选择反射率较低的材料。这些改变可能会减小反射对测量结果的影响，从而提高测量的准确性。

相较于传统的光强测量装置，本发明的测量装置及测量方法具有以下有益效果：首先，利用诸如智能手机或平板电脑作为衍射图样采集终端作为成像工具，极大地降低了测量所需的专业设备和复杂性。不仅简化了测量流程，还降低了测量成本，使更多学生能够参与并受益。其次，数字图像处理技术的应用使得数据采集和分析更加高效和精确。通过对图像进行处理，能够获取详细的相对光强分布信息，为测量提供了更多的可能性。

上述实施例仅为本发明的具体实施例，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些显而易见的替换形式均属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种相对光强分布测量装置，包括导轨，其特征在于：所述导轨上沿光路方向分别设置有激光器、单缝板、衍射图样采集终端和白板接收屏，所述衍射图样采集终端用于采集白板接收屏上的衍射图样。

2.根据权利要求1所述的相对光强分布测量装置，其特征在于：所述衍射图样采集终端通过固定支架活动设置在导轨上。

3.根据权利要求2所述的相对光强分布测量装置，其特征在于：所述激光器与激光器电源电连接用于提供为波长635.0nm的稳定激光源。

4.根据权利要求3所述的相对光强分布测量装置，其特征在于：所述单缝板通过二维调节支架设置在导轨上。

5.根据权利要求4所述的相对光强分布测量装置，其特征在于：所述激光器、单缝板、衍射图样采集终端和白板接收屏设置在同一直线等高的位置上。

6.根据权利要求5所述的相对光强分布测量装置，其特征在于：所述衍射图样采集终端为智能手机或者平板电脑。

7.根据权利要求6所述的相对光强分布测量装置，其特征在于：所述白板接收屏上设有二维网格或者刻度尺。

8.根据权利要求7所述的相对光强分布测量装置，其特征在于：所述单缝板上的缝宽为0.1mm。

9.一种采用权利要求1-8中任一项所述相对光强分布测量装置的测量方法，其特征在于包括以下步骤：

1)、将光学器件安装在导轨上，接通激光器电源，调节光学器件同轴等高；

2)、将单缝板放在二维调节架上，并调节二维调节架使单缝对准激光束中心，确保在接收屏上形成清晰的衍射图样，测量单缝到接收屏的距离并记录；

3)、将衍射图样采集终端安装在固定支架上，调整好位置，确保其位置使得衍射图样采集终端可拍摄到接收屏上固定的网格或刻度，同时不会遮挡光线，然后在光线充足的环境下拍摄，确保图片能够清楚的看见网格或刻度；

4)、固定支架的位置与步骤3)时的位置一样，在黑暗的环境下，使用智能颜色图样采集终端进行拍照；

5)、编写Python代码以获得关于相对光强分布的信息；

6)、读取照片中的刻度和照片水平方向上的像素数量，输入到代码中，在计算机上对拍摄的衍射图样使用不同的伽马值从2.0到3.0控制梯度为0.1进行数字图像处理，以获得测量结果；处理这些测量数据与理论值进行比较，找到最优参数组合；

7)为验证测量的可重复性和结果的稳定性，比较步骤6)的测量值和理论值形成最优参数组合，使用最优参数再次进行测量并进行数据处理。

10.根据权利要求9所述的相对光强分布测量方法，其特征在于：步骤5)中编写Python代码以获得关于相对光强分布的信息的具体过程为：

①图像读取和灰度转换：首先，使用OpenCV库读取拍摄的衍射图样图像，并将其转换为灰度图像，确保处理的图像只包含亮度信息，更适合分析光强分布；

②饱和度检查：检查图像中是否存在灰度值大于或等于255的情况，以确定是否存在饱和像素；

③子区域划分和处理：为了获取详细的光强分布信息，将图像水平分成多个子区域，逐个处理子区域；

④高斯平滑：每个子区域都会经历高斯平滑处理，以降低噪点，有助于使图像更平滑，减少异常值的影响；

⑤伽马校正：对每个子区域应用伽马校正，以调整亮度与显示器响应之间的关系，伽马校正通过引入非线性伽马函数来实现，以更准确地校正相机和显示器之间的不匹配；

⑥计算平均灰度值和位置：对于每个子区域，计算其平均灰度值，这将反映该区域的光强，同时计算子区域的中心位置，并将像素转换为以毫米为单位的物理尺寸，以获取光强分布的空间信息；

⑦数据保存：转换后的坐标和相应的平均灰度值保存到名为coordinates.txt的文件中，以供后续分析使用；

⑧可视化结果：为了更清晰地呈现光强分布信息，进行了可视化，绘制相对灰度值分布曲线图。