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综合诊断系统多维度重构小孔光斑中心测量方法

王拯洲,  胡炳樑,  殷勤业,  曹世康,  李东坚,  李红光

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王拯洲, 胡炳樑, 殷勤业, 曹世康, 李东坚, 李红光. 综合诊断系统多维度重构小孔光斑中心测量方法[J]. 红外与激光工程, 2015, 44(S1): 73-79.
引用本文: 王拯洲, 胡炳樑, 殷勤业, 曹世康, 李东坚, 李红光. 综合诊断系统多维度重构小孔光斑中心测量方法[J]. 红外与激光工程, 2015, 44(S1): 73-79.
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Wang Zhengzhou, Hu Bingliang, Yin Qinye, Cao Shikang, Li Dongjian, Li Hongguang. Method for measuring laser spot center based on multi-dimensional reconstruction in integrated diagnostic system[J]. Infrared and Laser Engineering, 2015, 44(S1): 73-79.
Citation: Wang Zhengzhou, Hu Bingliang, Yin Qinye, Cao Shikang, Li Dongjian, Li Hongguang. Method for measuring laser spot center based on multi-dimensional reconstruction in integrated diagnostic system[J]. Infrared and Laser Engineering, 2015, 44(S1): 73-79.
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综合诊断系统多维度重构小孔光斑中心测量方法

  • 1.

    西安交通大学 电子与信息学院,陕西 西安 710049;

  • 2.

    中国科学院大学,北京 100049;

  • 3.

    中国科学院西安光学精密机械研究所,陕西 西安 710119

基金项目: 

国家863计划(051Z331BOA);国家自然科学基金(11327303);国家自然科学基金(61405244)

详细信息
    作者简介:

    王拯洲(1976－),男,副研究员,博士生,主要从事信号与信息处理方面的研究。Email:azhou_china@126.com

  • 中图分类号: TP391

Method for measuring laser spot center based on multi-dimensional reconstruction in integrated diagnostic system

  • 1.

    School of Electronic & Information Engineering,Xi'an Jiaotong University,Xi'an 710049,China;

  • 2.

    University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China;

  • 3.

    Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics,Chinese Academy of Sciences,Xi'an 710119,China

  • 摘要: 为了对准直过程中能量弱、分布不均匀的小孔光斑信息进行增强并抑制噪声,消除光斑不稳定对计算结果的影响,文中提出了一种新方法。首先,将多幅分时采集的图像构建一个多维的图像立方体,利用MNF变换将数据信息主要集中在第一维,去除各维图像之间的相关性;其次,使用Kmeans方法将第一维图像分为光斑和背景,对分类图像进行数学形态学处理,寻找范围最大光斑的边缘为小孔光斑的边缘;最后,使用最小二乘法进行圆拟合来计算小孔图像圆心。实验结果表明,该方法能提高弱对比度的小孔光斑区域检测的准确率,达到理想光斑区域的97.15％,获得的小孔中心和半径误差小于2个像素,实现了综合诊断系统对小孔光斑的精确测量。
    Abstract: In order to enhance the weak and asymmetrical image of small laser spot and suppress the noise information, eliminate unstable laser spot effect on the calculation results, a new method was proposed in this paper. Firstly, a multi-dimensional image cube was constructed by many images captured in different time, the primary information was concentrated in the first dimensional image, the correlation of each dimensional image was removed. Secondly, the first dimensional image was divided into laser spot and background by Kmeans method, the classified image was processed by mathematical morphology, the edge of largest spot was searched as edge of small laser spot. Finally, the least square method of circle fitting was used to calculate small laser spot center. The experimental results show that the method can improve the accurate rate on checking the weak and asymmetrical laser spot, the binary laser spot area obtained by new method is 97.15% of ideal spot area, the error of small laser spot center and radius is less than 2 pixels, and realize the accuracy measure of small laser spot in the integrated diagnostic system.
  • [1] Haynam C, Wegner P, Auerbach J, et al. National ignition facility laser performance status[J]. Applied Optics, 2007, 46(16): 112-115.
    [2]
    [3]
    [4] Zhang Xiaoming, Zheng Wanguo, Wei Xiaofeng, et al. Preliminary experimental results of Shenguang Ⅲ technical integration experiment line[C]//SPIE, 2005, 56(27): 6-12.
    [5]
    [6] Chen Qinhao, Xu Renfang, Peng Zhengyun, et al. Automatic beam alignment for laser-fusion facility[J]. Acta Optica Sinica, 1995, 15(5): 531-533. (in Chinese)
    [7] Kong Bing, Wang Zhao, Tan Yushan. Algorithm of laser spot detection based on circle fitting[J]. Infrared and Laser Engineering, 2001, 31(3): 275-279. (in Chinese)
    [8]
    [9]
    [10] Tang Guanqun. Analysis and comparison of several calculation methods of beam spot center[J]. Journal of Beijing Institute of Machinery, 2009, 24(3): 61-64. (in Chinese)
    [11] Qin Yi, Fu Xiaoning, Huang Feng. Multi-circle fitting algorithms for laser spot location[J]. Journal of Xi'an University of Science and Technology, 2006, 26(12): 519-523. (in Chinese)
    [12]
    [13]
    [14] Wang Wei, Song Weiguo, Liu Shixing, et al. A cloud detection algorithm for MODIS images combining Kmeans clustering and Mult-spectral threshold method[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2011, 31(4): 1061-1064. (in Chinese)
    [15] Zhang Baohua, Huang Wenqian, Li Jiangbo, et al. Detection of slight bruises on apples based on Hyperspectral images and MNF transform[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2014, 34(5): 1367-1372. (in Chinese)
    [16]
    [17]
    [18] Zhang Changjiang, Fu Mengyin, Jin Mei, et al. Approach to enhance contrast of infrared image based on wavelet transformation[J]. Journal of Infrared and Millim Waves, 2004, 23(2): 120-124. (in Chinese)
    [19] Tian Haonan, Li Sumei. Objective evaluation method for image quality based on edge structure similarity[J]. Journal of Applied Optics, 2013, 42(1): 110-114. (in Chinese)
    [20]
    [21] Li Shanshan, Zhang Bing, Gao Lianru, et al. Research of hyperspectral target detection algorithms based on variance Minimum[J]. Acta Optica Sinica, 2010, 30(7): 2116-2122. (in Chinese)
    [22]
    [23] He Yuanxing, Li Xinyang. Far-field focal spot measurement based on diffraction grating[J]. Chinese Journal of Lasers, 2012, 39(2): 1-8. (in Chinese)
  • [1] 兰猗令, 康传利, 王宁, 杨佳乐, 陈进启.  附加增值条件的移动最小二乘法的点云孔洞修补 . 红外与激光工程, 2023, 52(2): 20220390-1-20220390-10. doi: 10.3788/IRLA20220390
    [2] 刘云哲, 董岩, 王伟, 宋建林.  光电跟踪系统的摩擦模型辨识与补偿策略研究 . 红外与激光工程, 2023, 52(11): 20230151-1-20230151-9. doi: 10.3788/IRLA20230151
    [3] 晁祥璋, 刁晓飞, 康岩辉, 范芯蕊, 雷李华, 刘丽琴.  激光跟踪干涉系统基点的直线约束标定方法 . 红外与激光工程, 2023, 52(12): 20230288-1-20230288-8. doi: 10.3788/IRLA20230288
    [4] 许航, 熊芝, 张刘港, 冯维, 翟中生, 周维虎, 董登峰.  基于加权最小二乘的激光跟踪姿态角测量方法 . 红外与激光工程, 2022, 51(6): 20210675-1-20210675-6. doi: 10.3788/IRLA20210675
    [5] Ma Jinyu, Chen Xin, Ding Guoqing, Chen Jigang.  Research on angle setting error of diameter measurement based on laser displacement sensors . 红外与激光工程, 2021, 50(5): 20200316-1-20200316-7. doi: 10.3788/IRLA20200316
    [6] 查冰婷, 周郁, 谭亚运.  激光多档定距引信系统参数综合优化 . 红外与激光工程, 2020, 49(4): 0403010-0403010-6. doi: 10.3788/IRLA202049.0403010
    [7] 许艺腾, 李国元, 邱春霞, 薛玉彩.  基于地形相关和最小二乘曲线拟合的单光子激光数据处理技术 . 红外与激光工程, 2019, 48(12): 1205004-1205004(10). doi: 10.3788/IRLA201948.1205004
    [8] 赵丽娟, 徐志钮, 李永倩.  布里渊增益谱特征参数提取准确性影响因素分析 . 红外与激光工程, 2019, 48(2): 222003-0222003(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0222003
    [9] 兰斌, 吴小霞, 杨洪波, 蒋权, 张正铎.  广义最小二乘法在主动光学模式定标中的应用 . 红外与激光工程, 2017, 46(6): 617001-0617001(7). doi: 10.3788/IRLA201746.0617001
    [10] 金星, 常浩, 叶继飞.  超短脉冲激光烧蚀冲量耦合测量方法 . 红外与激光工程, 2017, 46(3): 329002-0329002(7). doi: 10.3788/IRLA201746.0329002
    [11] 刘志青, 李鹏程, 郭海涛, 张保明, 丁磊, 赵传, 张旭光.  融合强阈值三角网与总体最小二乘曲面拟合滤波 . 红外与激光工程, 2016, 45(4): 406003-0406003(8). doi: 10.3788/IRLA201645.0406003
    [12] 夏彦文, 郑奎兴, 达争尚, 李红光, 赵军普, 孙志红, 彭志涛, 王拯洲, 刘华, 梁樾, 李森, 郑小霞, 魏晓峰.  大口径高通量验证实验平台的激光参数精密诊断系统 . 红外与激光工程, 2016, 45(12): 1217008-1217008(8). doi: 10.3788/IRLA201645.1217008
    [13] 李双, 袁齐, 龚平.  空间调制偏振光谱测量定标方法 . 红外与激光工程, 2016, 45(11): 1113002-1113002(5). doi: 10.3788/IRLA201645.1113002
    [14] 张周锋, 谢永军, 胡炳樑, 殷勤业, 于涛.  大孔径静态干涉成像光谱仪探测器配准误差标定方法 . 红外与激光工程, 2015, 44(5): 1643-1646.
    [15] 何其锐, 李立萍.  减小声光频谱仪频率测量方差算法研究 . 红外与激光工程, 2015, 44(5): 1564-1568.
    [16] 刘常杰, 刘洪伟, 郭寅, 刘邈, 张宾, 叶声华.  基于扫描激光雷达的列车速度测量系统 . 红外与激光工程, 2015, 44(1): 285-290.
    [17] 王锋, 罗建军, 李明, 邓玥.  激光光斑整形算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(12): 3937-3940.
    [18] 王子辰, 戴明, 李刚, 汪永阳, 宋悦铭, 高玉军.  基于虚拟立体靶标的线阵相机标定与分析 . 红外与激光工程, 2014, 43(3): 902-907.
    [19] 蔺辉, 刘立力, 田新锋, 郝芸.  强激光近场分布测量中科学级CCD 的非均匀性校正 . 红外与激光工程, 2014, 43(7): 2108-2111.
    [20] 曹世康, 李东坚, 许瑞华, 王伟, 王拯洲.  基于最优弧的激光光斑中心检测算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(10): 3492-3496.
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-04-05
  • 修回日期:  2015-05-15
  • 刊出日期:  2016-01-25

综合诊断系统多维度重构小孔光斑中心测量方法

  • 1. 西安交通大学 电子与信息学院,陕西 西安 710049;
  • 2. 中国科学院大学,北京 100049;
  • 3. 中国科学院西安光学精密机械研究所,陕西 西安 710119
    • 作者简介:

    王拯洲(1976－),男,副研究员,博士生,主要从事信号与信息处理方面的研究。Email:azhou_china@126.com

  • 收稿日期: 2015-04-05
  • 修回日期: 2015-05-15
  • 刊出日期: 2016-01-25
基金项目:

国家863计划(051Z331BOA);国家自然科学基金(11327303);国家自然科学基金(61405244)

  • 中图分类号: TP391

摘要: 为了对准直过程中能量弱、分布不均匀的小孔光斑信息进行增强并抑制噪声,消除光斑不稳定对计算结果的影响,文中提出了一种新方法。首先,将多幅分时采集的图像构建一个多维的图像立方体,利用MNF变换将数据信息主要集中在第一维,去除各维图像之间的相关性;其次,使用Kmeans方法将第一维图像分为光斑和背景,对分类图像进行数学形态学处理,寻找范围最大光斑的边缘为小孔光斑的边缘;最后,使用最小二乘法进行圆拟合来计算小孔图像圆心。实验结果表明,该方法能提高弱对比度的小孔光斑区域检测的准确率,达到理想光斑区域的97.15％,获得的小孔中心和半径误差小于2个像素,实现了综合诊断系统对小孔光斑的精确测量。

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