[發(fā)明專利]一種基于散斑相關性提高傳感器靈敏度的方法

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• 申請日: 2021-07-02
• 公開（公告）號: CN113639769A
• 公開（公告）日: 2021-11-12
• 發(fā)明（設計）人: 楊玉峰;韓香
• 申請（專利權）人: 西安理工大學
• 主分類號: G01D5/34
• 分類號: G01D5/34
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315
• 代理人: 楊洲

1.一種基于散斑相關性提高傳感器靈敏度的方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：通過數(shù)字散斑相關性測量系統(tǒng)的圖像采集模塊來獲得變形前后的數(shù)字圖像，典型的數(shù)字散斑相關性分析技術的圖像采集系統(tǒng)中主要部件包括光源、光學元件、相機以及計算機，環(huán)境條件變化之前的散斑圖像被稱為參考圖像，試樣變形或者條件變化后的散斑圖像被稱為目標圖像，采集多組數(shù)據(jù)之后，利用設定好的數(shù)字散斑相關性分析程序進行計算，通過系列標定工作，反推出物體表面或傳輸條件中的變化信息；

步驟2：利用歸一化協(xié)方差函數(shù)分析散斑相關性，在散斑相關性分析方法中，不同的相關性函數(shù)可能對應不同的計算精度和收斂速度，會影響到傳感器響應的計算速度和準確度，利用歸一化協(xié)方差相關函數(shù)描述的是參考圖像和樣本圖像之間的匹配程度：

其中，I_R(k,l,t₀)是在像素點(k,l)處采集到的參數(shù)散斑和目標散斑在t₀時刻的光強，I₀(k,l,t)是在像素點(k,l)處采集到的參數(shù)散斑和目標散斑在t時刻的光強，t₀是初始時刻，t是條件變化之后的目標散斑采集時刻，和分別是散斑圖的光強平均值；M為橫向像素格數(shù)目，N為橫縱向像素格數(shù)目；k為橫向第一個像素格，l,為縱向第一個像素格；相關性函數(shù)C是一種常見的統(tǒng)計學標尺，用來衡量一個系列變量的相關性和獨立性，解釋了多組數(shù)值之間的統(tǒng)計學關系，歸一化協(xié)方差相關函數(shù)可以用來衡量兩組變量之間的線性關系，當兩圖像具有完全相同的特征時，C＝1；如果兩圖像完全不一致，C＝0；

步驟3：利用散斑的變化，通過記錄不同時刻的散斑圖案，將不同時刻的散斑圖案與原始圖案進行對比分析，得到相關系數(shù)C，總結C的變化規(guī)律，反推環(huán)境變量的狀態(tài)；

步驟4：在單模光纖和多模光纖之間利用錯位熔接的方法，耦合激發(fā)出高階模式導入多模光纖，單模和多模光纖之間的連接點就是傳感感應點，得到隨機分布的散斑圖案，采用點測式傳感器避免探測多模光纖處受到的環(huán)境變化，減弱了多模光纖本身不穩(wěn)定帶來的影響。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于散斑相關性提高傳感器靈敏度的方法，其特征在于，所述步驟1中圖像采集系統(tǒng)方法為將相機放置在被測試樣的正前方，保證相機的光軸垂直于被測物體表面，從而獲取清晰完整的圖像，在這過程中，通過相機拍攝，對從被測物體表面反射形成的散斑圖樣進行連續(xù)采集取樣。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于散斑相關性提高傳感器靈敏度的方法，其特征在于，所述步驟2中若參考圖像的灰度與目標圖像灰度之間存在線性相關變化，根據(jù)歸一化協(xié)方差相關函數(shù)對灰度線性變換的不變性原理，相關性函數(shù)仍能夠較好地評價它們之間的相似程度，所以當外部環(huán)境條件變化的時候，散斑也會變化，目標散斑與參考散斑的相關性函數(shù)值就會小于1并隨著差異的增大而變小，通過這個關系可以定量測量傳感場景的變化因素。