METODY REKONSTRUKCJI POWIERZCHNI Z INTERFEROGRAMU ŚWIATŁA BIAŁEGO BAZUJĄCE NA TRANSFORMACIE HILBERTA

Podobne dokumenty
PROPAGACJA PROMIENIOWANIA PRZEZ UKŁAD OPTYCZNY W UJĘCIU FALOWYM. TRANSFORMACJE FAZOWE I SYGNAŁOWE

Przekształcenia widmowe Transformata Fouriera. Adam Wojciechowski

dr inż. Artur Zieliński Katedra Elektrochemii, Korozji i Inżynierii Materiałowej Wydział Chemiczny PG pokój 311

Metody Optyczne w Technice. Wykład 5 Interferometria laserowa

Zjawisko interferencji fal

Badania elementów i zespołów maszyn laboratorium (MMM4035L)

Transformacje i funkcje statystyczne

Zjawisko aliasingu. Filtr antyaliasingowy. Przecieki widma - okna czasowe.

ANALIZA PORÓWNAWCZA METOD POMIARU IMPEDANCJI PĘTLI ZWARCIOWEJ PRZY ZASTOSOWANIU PRZETWORNIKÓW ANALOGOWYCH

Zmiany fazy/okresu oscylacji Chandlera i rocznej we współrzędnych bieguna ziemskiego.

MICRON3D skaner do zastosowań specjalnych. MICRON3D scanner for special applications

Zastosowanie deflektometrii do pomiarów kształtu 3D. Katarzyna Goplańska

Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych

Zjawisko interferencji fal

Różne reżimy dyfrakcji

f = 2 śr MODULACJE

POMIAR PRĘDKOŚCI DŹWIĘKU METODĄ REZONANSU I METODĄ SKŁADANIA DRGAŃ WZAJEMNIE PROSTOPADŁYCH

Laboratorium techniki laserowej. Ćwiczenie 3. Pomiar drgao przy pomocy interferometru Michelsona

Laboratorium Informatyki Optycznej ĆWICZENIE 3. Dwuekspozycyjny hologram Fresnela

Zaawansowane algorytmy DSP

Wpływ nieliniowości elementów układu pomiarowego na błąd pomiaru impedancji

Zjawisko interferencji fal

Wykład 6: Reprezentacja informacji w układzie optycznym; układy liniowe w optyce; podstawy teorii dyfrakcji

Zastosowanie zobrazowań SAR w ochronie środowiska. wykład IV

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów

Wykład 6: Reprezentacja informacji w układzie optycznym; układy liniowe w optyce; podstawy teorii dyfrakcji

Wykład 17: Optyka falowa cz.1.

INTERFERENCJA WIELOPROMIENIOWA

Wyznaczanie długości fali świetlnej metodą pierścieni Newtona

DYSKRETNA TRANSFORMACJA FOURIERA

Ćwiczenie 12. Wprowadzenie teoretyczne

Przekształcenie Fouriera obrazów FFT

Ćwiczenie 3. Właściwości przekształcenia Fouriera

AiR_CPS_1/3 Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Digital Signal Processing

Metoda największej wiarygodności

Transformata Fouriera

Algorytmy detekcji częstotliwości podstawowej

PREZENTACJA MODULACJI AM W PROGRAMIE MATHCAD

BADANIE INTERFERENCJI MIKROFAL PRZY UŻYCIU INTERFEROMETRU MICHELSONA

Wpływ kwantowania na dokładność estymacji momentów sygnałów o rozkładach normalnych

9. Dyskretna transformata Fouriera algorytm FFT

Źródło światła λ = 850 nm λ = 1300 nm. Miernik. mocy optycznej. Badany odcinek światłowodu MM lub SM

uzyskany w wyniku próbkowania okresowego przebiegu czasowego x(t) ze stałym czasem próbkowania t takim, że T = t N 1 t

Rejestracja i rekonstrukcja fal optycznych. Hologram zawiera pełny zapis informacji o fali optycznej jej amplitudzie i fazie.

Instrukcja do laboratorium z cyfrowego przetwarzania sygnałów. Wybrane właściwości Dyskretnej Transformacji Fouriera

Analiza szeregów czasowych: 2. Splot. Widmo mocy.

Ćwiczenie 11. Wprowadzenie teoretyczne

falowego widoczne w zmianach amplitudy i natęŝenia fal) w którym zachodzi

Przetwarzanie sygnałów

Autokoherentny pomiar widma laserów półprzewodnikowych. autorzy: Łukasz Długosz Jacek Konieczny

Ćwiczenie: "Zagadnienia optyki"

Fizyka elektryczność i magnetyzm

CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE

Analiza szeregów czasowych: 2. Splot. Widmo mocy.

ZASTOSOWANIE METOD NUMERYCZNYCH DO BADANIA ROZKŁADÓW PRAWDOPODOBIEŃSTW SYGNAŁÓW ZAKŁÓCAJĄCYCH

CHARAKTERYSTYKA PIROMETRÓW I METODYKA PRZEPROWADZANIA POMIARÓW

1. Modulacja analogowa, 2. Modulacja cyfrowa

Badanie widma fali akustycznej

Szereg i transformata Fouriera

Wstęp do optyki i fizyki materii skondensowanej. O: Wojciech Wasilewski FMS: Mateusz Goryca

Wykład III. Interferencja fal świetlnych i zasada Huygensa-Fresnela

(1.1) gdzie: - f = f 2 f 1 - bezwzględna szerokość pasma, f śr = (f 2 + f 1 )/2 częstotliwość środkowa.

Matematyka ETId I.Gorgol. Funkcja złożona i odwrotna. Funkcje

Uniwersytet Warszawski Wydział Fizyki. Badanie efektu Faraday a w kryształach CdTe i CdMnTe

Ćwiczenie 12 (44) Wyznaczanie długości fali świetlnej przy pomocy siatki dyfrakcyjnej

Analiza obrazu. wykład 5. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2008

Równania Maxwella. roth t

Interferencja promieniowania

Projektowanie systemów pomiarowych. 02 Dokładność pomiarów

Ćwiczenie 12/13. Komputerowy hologram Fouriera. Wprowadzenie teoretyczne

Przekształcenia całkowe. Wykład 1

Rys. 1 Geometria układu.

WZORCOWANIE MOSTKÓW DO POMIARU BŁĘDÓW PRZEKŁADNIKÓW PRĄDOWYCH I NAPIĘCIOWYCH ZA POMOCĄ SYSTEMU PRÓBKUJĄCEGO

Animowana grafika 3D. Opracowanie: J. Kęsik.

Spis treści. Wykaz ważniejszych oznaczeń. Przedmowa 15. Wprowadzenie Ruch falowy w ośrodku płynnym Pola akustyczne źródeł rzeczywistych

MODULACJE ANALOGOWE. Funkcja modulująca zależna od sygnału modulującego: m(t) = m(t) e

Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L

Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki

Podstawowe człony dynamiczne

Opracowanie bloku scalania światła do dyskretnego pseudomonochromatora wzbudzającego

Zmiany fazy/okresu oscylacji Chandlera i rocznej we współrzędnych bieguna ziemskiego.

Interferencyjny pomiar krzywizny soczewki przy pomocy pierścieni Newtona

ZASTOSOWANIE SKOSU STOJANA W JEDNOFAZOWYM SILNIKU SYNCHRONICZNYM Z MAGNESAMI TRWAŁYMI

CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

przedmiot kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES) obieralny (obowiązkowy / nieobowiązkowy) polski semestr VI

Laboratorium techniki laserowej Ćwiczenie 2. Badanie profilu wiązki laserowej

LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI

ANALIZA WIDMOWA SYGNAŁÓW (1) Podstawowe charakterystyki widmowe, aliasing

Zastowowanie transformacji Fouriera w cyfrowym przetwarzaniu sygnałów

1 Płaska fala elektromagnetyczna

Propagacja w przestrzeni swobodnej (dyfrakcja)

Rozwinięcie funkcji modulującej m(t) w szereg potęgowy: B PM 2f m

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki

) (2) 1. A i. t+β i. sin(ω i

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 8 Transformaty i kodowanie cz. 2. Przemysław Sękalski.

1 Relacje i odwzorowania

Przewaga klasycznego spektrometru Ramana czyli siatkowego, dyspersyjnego nad przystawką ramanowską FT-Raman

Ćw.2. Prawo stygnięcia Newtona

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

Transkrypt:

ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI RZESZOWSKIEJ 292, Elektrotechnika 34 RUTJEE, z. 34 (4/2015), październik-grudzień 2015, s. 71-75 Anna KHOMA 1 Eberhard MANSKE 2 METODY REKONSTRUKCJI POWIERZCHNI Z INTERFEROGRAMU ŚWIATŁA BIAŁEGO BAZUJĄCE NA TRANSFORMACIE HILBERTA W pracy zaprezentowano oparte na transformacie Hilberta metody rekonstrukcji profilu powierzchni nieliniowej na podstawie interferogramu światła białego. Zbadano dokładność tych metod na przykładzie rekonstrukcji powierzchni kulistej. Badania obejmowały rekonstrukcję powierzchni na podstawie modelu matematycznego interferogramu oraz oszacowanie błędu rekonstrukcji profilu. Największą dokładność uzyskano dla metody estymacji chwilowej fazy interferogramu. Słowa kluczowe: interferogram światła białego, profil powierzchni nieliniowych, transformata Hilberta, błąd rekonstrukcji profilu 1. Wprowadzenie Interferometria światła białego (Wight Light Interferometry - WLI) jest wykorzystywana w nauce i technice w wielu zagadnieniach, między innymi do rekonstrukcji topologii lub profilu powierzchni. Do zalet tej technologii należą: brak kontaktu z badanym obiektem, wysoka rozdzielczość, możliwość kontroli powierzchni o charakterze schodkowym [1, 2]. W porównaniu z konwencjonalną interferometrią monochromatyczną obróbka interferogramu światła białego w celu rekonstrukcji topologii powierzchni jest bardziej skomplikowana. Wynika to z wpływu obwiedni na sygnał natężenia światła. Obecnie opracowano szereg metod rekonstrukcji, jednak metody te nie są skuteczne na przykład przy nieliniowym kształcie powierzchni. W niniejszej pracy zaprezentowano metody rekonstrukcji bazujące na transformacie Hilberta oraz zbadano dokładność rekonstrukcji profilu powierzchni nieliniowych tymi metodami. 1 Autor do korespondencji: Anna Khoma, Uniwersytet Narodowy Politechnika Lwowska, Ukraina, e-mail: avkhoma@gmail.com 2 Eberhard Manske, Ilmenau University of Technology, Germany, e-mail: eberhard.manske@tuilmenau.de

72 A. Khoma, E. Manske 2. Model matematyczny interferogramu światła białego i zagadnienie rekonstrukcji profilu powierzchni Interferometry są optycznymi przyrządami wykorzystującymi interferencję do pomiaru wielkości geometrycznych różnych obiektów. Nowoczesne interferometry światła białego, na przykład Talysurf CCI 6000, zapewniają pomiary w osi pionowej z rozdzielczością poniżej 1 Å [2]. Niski poziom korelacji fal światła białego powoduje zanik intensywności prążków na krawędziach obrazu. Taka osobliwość interferogramu WLI z jednej strony jest jego zaletą, pozwalającą na jednoznaczną rekonstrukcję złożonych powierzchni o charakterze schodkowym (w odróżnieniu od monochromatycznej koherentnej interferometrii), z drugiej strony zanik intensywności prążków utrudnia analizę interferogramu [1]. Model matematyczny interferogramu światła białego z wyeliminowaną składową stałą można podać w postaci wyrażenia [1]: I 2 2 ( ) 4 λ T 4π, (1) = E( T ) C T = I M exp cos T 4 λ0 λ0 gdzie: λ 0 i Δλ środkowa długość fali i zakres długości fal dla źródła światła białego; I M amplituda natężenia światła; T optyczna różnica drogi. Model interferogramu łączy optyczna różnica drogi T promieni odbitych od badanej i referencyjnej powierzchni z natężeniem pikseli I w każdym punkcie (x,y) interferogramu. Zagadnienie rekonstrukcji polega na wyznaczeniu z równania nieliniowego (1) parametru T, występującego jako argument jednocześnie w funkcjach: obwiedni E(T) o kształcie funkcji Gaussa oraz fali nośnej C(T) w postaci funkcji cosinus. 3. Sygnał analityczny oraz transformata Hilberta Z punktu widzenia teorii sygnałów interferogram światła białego jest sygnałem wąskopasmowym, skupionym wokół częstotliwości określanej środkową długością fali źródła światła ω 0 =4π/ λ 0. Do analizy takich sygnałów można wykorzystać reprezentację w postaci [3]: S A (n)=a(n) exp[j Ф(n)], (2) która pozwala na rozszerzenie pojęć amplitudy A(n) i fazy Ф(n) na sygnały nieharmoniczne.

Metody rekonstrukcji powierzchni 73 Kluczem do syntezy sygnału analitycznego jest transformata Hilberta, która dla dowolnego sygnału rzeczywistego s(n) umożliwia utworzenie części urojonej s Q (n): S A (n)=s(n)+j s Q (n). (3) W praktyce wykonać transformatę Hilberta można tylko w przybliżeniu [3]. Na przykład w pakiecie MATLAB do utworzenia sygnału analitycznego służy funkcja 'hilbert', która realizuje następujące operacje: wyznaczenie FFT dla badanego sygnału, wyzerowanie widma w zakresie ujemnych częstotliwości i wykonanie odwrotnej FFT. W niniejszym artykule zaprezentowano metody rekonstrukcji profilu powierzchni z interferogramu światła białego, bazujące na transformacie Hilberta. 4. Opis stosowanych metod rekonstrukcji profilu Bazując na transformacie Hilberta można wyznaczyć część urojoną sygnału intensywności dla każdej jego n-tej próbki: I Q (n) = H{ I(n) }, (4) a zatem wyliczyć obwiednię interferogramu. W praktyce cześć urojoną sygnału analitycznego określa się z ograniczoną dokładnością, co wpływa na dokładność wyznaczania obwiedni amplitudowej. Estymator obwiedni amplitudowej sygnału wyznacza się wg wzoru: ~ E 1 / 2 [ ] 2 2 ( n) I ( n) + I ( n) =. (5) Q Dysponując estymatorem obwiedni można wyznaczyć profil powierzchni: Trec ( n) = 2 ~ 1 / 2 λ0 E ( n) ln 2 λ I M. (6) Kolejna metoda rekonstrukcji sprowadza się do wyeliminowania wpływu obwiedni w modelu (1) drogą normalizacji interferogramu I n 4 = ~ ( ) λπ T n I Norm ( n) cos E( n) 0 ( ), (7) co umożliwia wyznaczenie wartości wielkości T z argumentu funkcji cosinus:

74 A. Khoma, E. Manske Trec λ = Norm. (8) 4 π ( n) 0 arccos[ I ( n) ] Stosując transformatę Hilberta można również wyznaczyć estymator fazy: i obliczyć parametr ~ IQ( n) Φ I( n) T rec ( n ) = arctg, (9) ~ [ ] λ. (10) 4 π 0 ( n) = Φ( n) 5. Badanie dokładności metod rekonstrukcji profilu Badania dokładności rekonstrukcji zostały przeprowadzone dla powierzchni kulistej, która stanowi model membrany czujnika w pomiarach ciśnienia. Najpierw na podstawie modelu (1) syntezowano interferogram, a później stosowano opisane metody do rekonstrukcji profilu. Źródłem błędów oprócz niedokładności transformaty Hilberta jest niestabilność częstotliwości nośnej interferogramu dla powierzchni nieliniowych. Dokładność rekonstrukcji była oszacowana błędem średniokwadratowym: σ = N N [ Trec ( n) T ( n) ] n= 1 { max [ T ( n) ] min [ T ( n) ]} 2 100 %, (11) gdzie T rec (n) i T(n) wysokość profilu rekonstruowanej i symulowanej powierzchni w n-tym punkcie; N liczba próbek interferogramu w jednej linii. W tabeli 1 podano maksymalne wartości błędu rekonstrukcji centralnej linii interferogramu powierzchni kulistej różnymi metodami. Tabela 1. Błędy rekonstrukcji profilu powierzchni kulistej Table 1. Reconstruction errors of spherical surface profile Błąd rekonstrukcji profilu Metoda rekonstrukcji powierzchni Estymacja obwiedni Normalizacja obwiedni Estymacja fazy σ, % 8,5 0,24 0,11

Metody rekonstrukcji powierzchni 75 6. Wnioski W pracy przedstawiono metody rekonstrukcji profilu powierzchni z interferogramu światła białego, bazujące na transformacie Hilberta. Błąd estymacji obwiedni interferogramu jest duży i bezpośrednio przekłada się na dokładność rekonstrukcji powierzchni metodą estymacji obwiedni. Większą dokładność zapewnia metoda normalizacji, która też wykorzystuje estymator obwiedni, ale jedynie w celu eliminacji wpływu obwiedni amplitudowej na wyznaczanie wartości wielkości T. Dodatkową poprawę dokładności zapewnia metoda estymacji fazy interferogramu. Jednak pozorna łatwość tej metody w praktyce stwarza pewne trudności obliczeniowe, spowodowane niejednoznacznością funkcji arcus tangens w parzystych i nieparzystych ćwiartkach oraz jej okresowością. Literatura [1] Seiffert T.: Schnelle Signalvorverarbeitung in der Weißlichtinterferometrie durch nichtlineare Signalaufnahme, in DGaO-Proceedings, 2004. [2] Cincio, R., Kacalak, W., Łukianowicz, C.: System Talysurf CCI 6000 methodic of analysis surface feature with using TalyMap Platinium. PAK, 2008, Nr 4, 187-191. [3] Smith S.W.: Digital signal processing. A practical guide for engineers and scientists, Esliver Science, (2003). METHODS OF SURFACE RECONSTRUCTION FROM THE WHITE LIGHT INTERFEROGRAM BASED ON HILBERT TRANSFORM S u m m a r y The paper presents methods for nonlinear surface profile reconstruction from the white light interferogram based on Hilbert transform. The accuracy of these methods was analyzed on the example of a spherical surface reconstruction. The method investigation included surface and interferogram synthesis based on the mathematical model and estimation the profile reconstruction error. The method of estimating the instantaneous phase of the interferogram showed the greatest accuracy. Keywords: white light interferogram, nonlinear surface profile, Hilbert transform, reconstruction error DOI: 10.7862/re.2015.39 Tekst złożono w redakcji: październik 2015 Przyjęto do druku: grudzień 2015