激光波數(shù)掃描干涉檢測(cè)的算法與實(shí)驗(yàn)研究.pdf

1、激光波數(shù)掃描干涉技術(shù)通過(guò)透視測(cè)量復(fù)合材料內(nèi)部的應(yīng)變場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)復(fù)合材料高精度無(wú)損透視檢測(cè)，測(cè)量精度達(dá)到微應(yīng)變級(jí)別，這是目前微米級(jí)缺陷無(wú)損檢測(cè)的重要手段之一。然而受激光器波數(shù)輸出范圍有限影響，激光波數(shù)掃描干涉的深度z方向測(cè)量精度和輪廓分辨率均遠(yuǎn)遜色于傳統(tǒng)的光學(xué)層析相干技術(shù)，并且復(fù)合材料內(nèi)部介質(zhì)的先驗(yàn)知識(shí)無(wú)法獲取，導(dǎo)致不能有效分離出材料內(nèi)部的干涉信號(hào)。另外，由于復(fù)合材料內(nèi)部介質(zhì)的反射光強(qiáng)過(guò)弱，造成內(nèi)部干涉光強(qiáng)信號(hào)淹沒(méi)于散斑噪聲中。上述問(wèn)題使得激

2、光波數(shù)掃描干涉技術(shù)的實(shí)際檢測(cè)效果遠(yuǎn)達(dá)不到理想要求。
　　為解決上述問(wèn)題，本論文提出在不增加激光波數(shù)掃描范圍前提下，使用非線性最小二乘理論和空間譜估計(jì)理論提高激光波數(shù)掃描干涉的深度z方向測(cè)量精度和輪廓分辨率，并實(shí)現(xiàn)多表面干涉信號(hào)的盲分離，完成材料內(nèi)部干涉信號(hào)的提取。同時(shí)，論文研究了基于非線性最小二乘理論的散斑噪聲去除問(wèn)題，提升了信噪比。論文主要研究?jī)?nèi)容和取得的成果如下:
　　(1)使用復(fù)數(shù)域、實(shí)數(shù)域非線性最小二乘理論分別對(duì)干涉

3、頻譜和波數(shù)域干涉光強(qiáng)進(jìn)行非線性擬合，分別建立了干涉頻譜非線性最小二乘算法(Complex NumberLeast Squares Algorithm，CNLSA)和波數(shù)域干涉光強(qiáng)非線性最小二乘算法(Wavenumber-domain Least Squares Algorithm，WLSA)。CNLSA和WLSA可以去除傅里葉變換中的窗函數(shù)卷積模糊效應(yīng)，取代傅里葉變換算法完成對(duì)激光波數(shù)掃描干涉數(shù)據(jù)的解調(diào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在相同實(shí)驗(yàn)環(huán)境條件下

4、，CNLSA和WLSA將測(cè)量系統(tǒng)深度輪廓分辨率由原來(lái)的δz分別提升到δz/1.8和δz/6。與此同時(shí)，相位測(cè)量精度因旁瓣壓制能力增強(qiáng)而提高。
　　(2)通過(guò)結(jié)合空間譜估計(jì)理論和相移干涉技術(shù)的數(shù)據(jù)解調(diào)原理，建立干涉信號(hào)相關(guān)矩陣譜分解及復(fù)數(shù)線性最小二乘理論(Eigenvalue Decomposition and LeastSquares Algorithm，EDLSA)，具體表現(xiàn)在:以空間譜估計(jì)理論為基礎(chǔ)，通過(guò)深度分辨干涉信號(hào)自相關(guān)

5、矩陣的譜分解，實(shí)現(xiàn)被測(cè)表面?zhèn)€數(shù)的盲估計(jì);使用旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)求解干涉信號(hào)頻率;在干涉頻率已知情況下，將相移干涉技術(shù)中的實(shí)數(shù)域線性最小二乘算法發(fā)展到復(fù)數(shù)域，求解出干涉信號(hào)相位和干涉幅值，最終實(shí)現(xiàn)了激光波數(shù)掃描干涉信號(hào)的盲分離。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明EDLSA在激光波數(shù)掃描較窄的情況下，仍然可以根據(jù)CCD相機(jī)采集的光強(qiáng)值準(zhǔn)確地盲分離出多表面干涉信號(hào)，且深度z方向測(cè)量精度和輪廓分辨率好于傅里葉變換算法。
　　(3)在不破壞干涉顯微x，y空間分辨率前提

6、下，提出使用干涉頻譜非線性最小二乘-傅里葉變換算法(Joint Fourier Transform and Complex Number Least SquaresAlgorithm，JFTLSA)對(duì)深度分辨散斑噪聲進(jìn)行降噪。具體表現(xiàn)為:充分利用深度z方向上的被測(cè)各個(gè)表面之間干涉信號(hào)幅值、頻率以及相位耦合關(guān)系，改進(jìn)干涉頻譜非線性最小二乘方法，使非線性最小二乘待估參數(shù)維度顯著降低，提高其在散斑噪聲下的收斂性;針對(duì)空間卷繞相位建立噪聲點(diǎn)定位