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为了对比文中旁瓣信号检测方法的有效性,文中实验首先对理论旁瓣信号进行检测。使用文中方法对理论旁瓣信号(Y=256)的检测结果如图7和表1所示。从表中可以看出,共检测到五个旁瓣信号,对于右边五个旁瓣波峰来说,旁瓣的波峰灰度值从左向右依次降低,分别是573.59、278.61、156.61、96.31、63.55。每个波峰的脉冲宽度大致相等,约等于27。每个波峰的灰度积分分别是7209.5、3666.9、2055.2、1266.2、834.9。对于左边五个波峰来说,旁瓣的波峰从右向左依次降低,分别是573.59、278.61、156.61、96.31、63.55,每个波峰灰度积分分别是7209.5、3666.9、2055.2、1266.2、834.9。从图7和表1中可以看出,第一波峰灰度积分最大,第二波峰次之,第三个波峰次之。
Side lobe
No.Peak
No.PosX/
pixelPeak value
(gray)Rise/fall/
pixelPulse width/
pixelEnergy integral
(gray)Peak
No.PosX/
pixelPeak value
(gray)Rise/fall/
pixelFulse width/
pixelEnergy integral
(gray)Left Right 1 5 160 573.59 15/8 24 7209.5 6 354 573.59 8/15 24 7209.5 2 4 133 278.61 15/13 28 3666.9 7 381 278.61 13/15 28 3666.9 3 3 107 156.61 15/12 27 2055.2 8 407 156.61 12/15 27 2055.2 4 2 81 96.31 15/12 27 1266.2 9 433 96.31 12/15 27 1266.2 5 1 54. 63.55 14/13 27 834.9 10 460 63.55 13/14 27 834.9 Table 1. Detected parameters of sidelobe peak of theoretical one-dimensional curve (Y=256)
在真实的旁瓣图像采集中,旁瓣CCD采集的图像是包含噪声的图像,假设旁瓣CCD采集图像是包含了均方差为10的旁瓣图像,其中噪声最大值为45.77,理论旁瓣信号最大值为573.59,噪声最大值与理论旁瓣信号最大值之比为45.77/573.59=0.0798。也就是说,噪声信号最大是旁瓣信号理论值的7.98%。
Sidelobe
No.Peak
No.PosX/
pixelPeak value
(gray)Rise/fall/
pixelFulse width/
pixelGray integral
(gray)Peak
No.PosX/
pixelPeak value
(gray)Rise/fall/
pixelFulse width/
pixelGray integral
(gray)Left Right 1 6 159 556.51 13/19 32 7523.9 11 354 543.42 14/17 31 7515.5 2 5 132 293.17 14/15 29 3768.9 12 381 290.45 11/15 26 3749.9 3 4 106 168.14 17/13 30 2214.8 13 407 162.31 12/16 28 2002.7 4 3 84 91.01 19/6 25 1294.4 14 431 121.49 9/26 35 1580.4 5 2 56 81.59 20/10 30 1092.7 15 459 82.87 3/22 25 697.2 Table 2. Detected parameters of each sidelobe peak of one-dimensional noise curve (Y=256)
从图8中可以看出,噪声对于旁瓣区域弱信号检测有一定影响,能够准确检测出第一~第五波峰,波峰位置使用如红色*标示,右半边如编号11~15所示,左半边如编号6~2所示。右边第六波峰(编号16)完全淹没在噪声中,左边第六波峰(编号1)也被淹没在噪声中。特别是在主瓣区间[177-340],也检测出几个极大值点,这是由随机噪声所造成的,根据先验知识,主瓣区域的理论值为0,因此,需要将主瓣区域的极大值点舍弃。图中除检测到所有波峰的极大值位置以外,每个波峰的波谷位置使用绿色*标示,编号如黑色字体1~19所示。对于左半边旁瓣曲线来说,第一波峰的波谷位置的左右编号分别为6和7,左右位置为146和177,脉冲宽度为32,上升沿和下降沿分别为13和19,极大值位置为159,极大值为556.51,灰度积分为7523.9。对于右边旁瓣曲线来说,第一波峰的波谷位置的左右编号分别为13和14,左右位置为342和370,脉冲宽度为31,上升沿和下降沿分别为14和17,极大值位置为354,极大值为543.42,灰度积分为7515.5。其他波峰的参数信息如表2所示。
将表1理论旁瓣信号(Y=256)的检测结果与表2噪声条件下的旁瓣区域弱信号(Y=256)检测结果进行比较,可以看出,噪声对于旁瓣区域弱信号检测有一定的影响。影响最大的是Y方向的波峰灰度值,其中左半边第一波峰灰度值增量为560.03−573.6= −13.57,而右半边第一波峰灰度值增量为556.5−573.6=−17.1,由此可见,噪声对于波峰灰度值影响结果非常大,
有效的去噪处理算法对于旁瓣区域弱信号的检测是十分必要的。然而,幸运的是,噪声对于X方向波峰的位置信息检测结果影响较小,其中第一波峰位置误差小于1,脉冲宽度误差小于1。
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在真实的远场测量实验中,旁瓣光束在经过长距离传输后,需要经过多个光学元件的反射、透射、分光过程,每个光学元件对于最终的远场分布都会产生影响。真实的远场并不是完全对称分布的图像,任意一个方向上的一维分布曲线与水平曲线是完全不同的。因此,对于旁瓣光束一维曲线弱信号的检测,不仅需要检测水平方向、垂直方向的各个波峰参数,而且需要检测任意方向上的各个波峰参数。然而,虽然理想的远场是一个包含多个同心环状的二维分布曲线,任意方向上的波峰参数检测,首先需要将二维的环状焦斑按照不同角度提取出来。
将每个角度对应的一维旁瓣曲线的第一~第五波峰位置XY坐标连接生成一条曲线,则生成了第一~第五波峰极大值曲线环。第一~第五波峰的极大值曲线环的检测结果如图9所示。
从图9中可以看出,每个极大值曲线环呈环状分布。从内向外依次为第一、第二、第三、第四波峰极大值曲线环,依次使用红色、绿色、蓝色、黄色曲线标识。其中第一波峰极大值曲线环半径最小,如红色曲线所示,第五波峰极大值曲线环半径最大,如蓝色曲线所示。观察曲线环的分布特征可以看出第一波峰极大值曲线环越接近于理想圆环,从内至外,曲线环边缘越曲折,也就是极大值偏离理想曲线环的两边越远,与理想曲线环半径的误差越大。产生这种半径越大、误差偏离越大的原因主要为:(1)内部曲线环的极大值相比噪声信号强度较大,外部曲线环的极大值相比噪声信号强度较小;(2)曲线环极大值越大,噪声对极大值位置检测结果影响越小,曲线环极大值越小,噪声对极大值位置检测结果影响越大,当曲线环极大值与噪声信号相差不大时,极大值信号将被淹没在噪声中,则极大值位置将无法准确检测出;(3)半径越大,外围波峰曲线环相邻角度编号两个极值点的距离越远,则显得外围的波峰曲线环越曲折。五个波峰环的检测结果如图9所示。
为了从整体上掌握旁瓣光束每个旁瓣波峰的分布特征,将五个波峰极大值曲线环的灰度极大值均值(如公式(21)中的
$ \overline {Pea{k_i}} $ )与理论灰度值进行比较。结果如表3第八列(Peaks/Mean)、第九列(Peaks/Theory)、第十列(Peaks/error)所示。可以看出,灰度极大值均值和理论灰度值之间的误差非常小,最小误差为0.036,最大误差为0.477。根据公式(22)对于动态范围比值的定义,大于本底噪声1.5倍的最小“波峰均值”为整个旁瓣光束的最小可测旁瓣波峰信号,如公式(22)中的Smax,该波峰均值即为波峰极大值曲线环的灰度极大值均值$ \overline {Pea{k_i}} $ 。由此可见,文中方法能够有效检测旁瓣瓣光束最小可测旁瓣波峰信号Smin,从而有利于提高强激光远场动态范围比值D的精度。No. Radius/pixel Peaks (gray) Gray integral (gray) Min Max Mean Error Min Max Mean Theory Error Min Max Mean Error 1 95 102 97.47 −0.53 526.64 600.39 573.243 573.590 −0.350 14573 15726 15080 661 2 121 129 124.81 −0.19 249.76 318.95 279.127 278.610 0.430 6911.1 7883.2 7372.7 27.3 3 147 157 151 0.00 136.08 197.90 156.506 156.612 −0.102 3900.3 4735.0 4253.6 42 4 172 201 177.67 0.67 81.65 136.96 96.441 95.963 0.477 2665.5 3963.7 3173.5 682.7 5 201 224 204.55 1.55 51.56 116.53 63.586 63.554 0.036 1288.3 2002.2 1641.7 −86.1 Table 3. Statistics of distribution characteristics of 5 maximum curve rings
五个波峰极大值曲线环分布特征如表3所示。从表中可以看出,每个波峰极大值环半径最小值和最大值相差较大,第一~第五波峰的最大半径和最小半径之差分别为7、8、10、29、23,这说明第一~第五波峰极大值圆环半径的误差依次增大,对应的极大值位置与理论极大值位置的偏离越大,外围波峰环的极大值位置越离散。为了从总体上标识旁瓣光束第一波峰的总体位置,使用第一波峰极大值圆环半径的均值来定量表示第一波峰所有方向上的波峰位置距离中心坐标(x0,y0)的距离。第一波峰极大值圆环半径的均值为97.47,与理论值误差为−0.5319;第二波峰极大值圆环半径均值为124.81,与理论误差为−0.1917。对所有波峰来说,每个波峰极大值圆环半径的均值与理论值半径之间误差小于两个像素,第三波峰极大值圆环半径误差最小,值为0.0028,第五波峰极大值圆环半径误差最大,值为1.55。类似地,每个波峰灰度极大值与理论值灰度极大值小于2。
与每个波峰极大值圆环半径、灰度极大值所不同的是,每个波峰的灰度积分与理论灰度积分差别较大,其中第三波峰灰度积分误差最大为682.7,第二波峰灰度积分误差最小为27.3。造成灰度积分比例系数较大的主要原因为:在对远场旁瓣区域弱信号进行检测前,未经过去噪处理。由此可见,一定范围内的均方差噪声虽然对于任意角度旁瓣光束一维曲线的主要参数,如上升沿、下降沿、峰值、波峰位置的检测影响较小,但是,因为一维曲线的每个灰度值中都包含了未去除的噪声信号,对于灰度积分的误差影响较大。因此,对于包含噪声旁瓣图像进行去噪处理,对于提高旁瓣光束弱信号的检测精确是十分必要的。
为了说明旁瓣光束在任意方向上的各个旁瓣波峰参数的检测结果,对旁瓣波峰参数检测的方法,按照检测步骤进行分解,如图10所示。主要分为五个步骤:(1)角度变换;(2)任意方向一维旁瓣曲线波峰参数检测;(3)旁瓣波峰环分离;(4)每个旁瓣波峰环峰值检测和统计;(5)确定整个旁瓣光束的最小可测旁瓣波峰信号。
在图10中,第①列为旁瓣光束的二维图像,第②列为所有方向生成的角度变换图像,第③列为选择两个方向(30°和150°)一维旁瓣曲线波峰参数的检测结果。在旁瓣光束二维图像中,以o点为圆心位置,当采样角度等于30°时,对旁瓣光束二维图像沿着线段oa进行采样,将旁瓣图像①oa线段转换到角度变换图像②水平线段oa,将旁瓣图像①ob线段转换到角度变换图像②水平线段ob,其中o为起点,ab分别为终点。同理,当采样角度等于150°时,将旁瓣图像①oc和od线段转换到角度变换图像②水平线段oc和od。通过角度变换,将尺寸512×512的旁瓣光束二维图像转换成尺寸720×512的角度变换图像,在角度变换图像②中,每一行的角度变换图像对应0.5°旁瓣光束二维图像,第一行为0°,最后一行为359°,如第①列粉色箭头所示。
对于任意方向上一维旁瓣曲线各个波峰、波谷检测结果如第③列所示,其中选择两个最有代表性的方向30°和150°,从图中可以看出,每个波峰位置使用红色星号*和黑色字体标识,每个波谷位置使用绿色星号*和字体标识。第二行四个环是旁瓣光束四个旁瓣波峰区域环,从左至右依次对应第一、第二、第三、第四波峰区域环,区域环平均半径依次增大,区域环的宽度依次为31、26、28、35。从左到右,四个区域环分别与角度变换图像四个竖向的旁瓣波峰条纹(1,2,3,4)相对应,如粉色箭头所示。四个区域环中每个方向上的极大值曲线环分别如红色(第一波峰)、绿色(第二波峰)、蓝色(第三波峰)、黄色(第四波峰)曲线环所示。
Detection method of sidelobe peaks parameter for far-field measurement based on the diffraction inversion of sidelobe beam
doi: 10.3788/IRLA20220281
- Received Date: 2022-04-21
- Rev Recd Date: 2022-05-31
- Publish Date: 2023-01-18
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Key words:
- far field measurement /
- schlieren method /
- diffraction inversion of sidelobe beam /
- angle transformation /
- parameter detection of sidelobe peaks
Abstract: In order to solve the problem that high power laser far-field measurement can not effectively identify the parameters of each sidelobe peak in any direction of sidelobe beam, a detection method of sidelobe peak parameters of far-field measurement based on sidelobe beam diffraction inversion is proposed in this paper. The main idea is to quantify the sidelobe beam image according to a specific angle sampling interval, and convert the two-dimensional sidelobe beam image into a set of one-dimensional sidelobe beam curves in all directions by angle transformation, then detect the parameters of each sidelobe peak of one-dimensional sidelobe beam curve at each angle, so as to obtain the parameters of each sidelobe peak in any direction of sidelobe beam. The main optimization measures are as follows: (1) Convert the two-dimensional sidelobe beam image into a set of one-dimensional sidelobe beam curves in all directions by angle transformation; (2) Detect the parameters of each sidelobe peak of one-dimensional sidelobe beam curve at each angle, count each sidelobe peak in all directions, and generate the maximum rings of each sidelobe peak; (3) Count the gray mean values of the maximum rings of each sidelobe peak, compare the gray mean values of the maximum rings of each sidelobe peak with the background noise, and select the minimum peak mean value greater than 1.5 times the background noise as the minimum measurable sidelobe peak signal of the whole sidelobe beam. The experimental results show that this method can effectively detect the parameters of each sidelobe peak in any direction of the sidelobe beam. The error between the mean value of gray maximum value and the theoretical value of gray maximum value in any direction is 0.477, and the error between the mean value of the maximum ring radius and the radius of the theoretical value of 5 sidelobe peaks is less than 1 pixel. This method improves the experimental accuracy and reliability of far-field measurement of high power laser based on the diffraction inversion of sidelobe beam, and it will lay a foundation for the accurate measurement of the far field of the high power laser in the large scientific facility in the future.