[发明专利]基于多路半导体激光器的主动关联成像光学系统有效
申请号: | 201710527101.8 | 申请日: | 2017-06-30 |
公开(公告)号: | CN107450179B | 公开(公告)日: | 2019-08-13 |
发明(设计)人: | 李望;韩申生;龚文林;陈明亮;高昕;薄遵望 | 申请(专利权)人: | 中国科学院上海光学精密机械研究所 |
主分类号: | G02B27/00 | 分类号: | G02B27/00 |
代理公司: | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人: | 张宁展 |
地址: | 201800 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 半导体激光器 主动 关联 成像 光学系统 | ||
一种基于多路半导体激光器的主动关联成像光学系统,包括多路半导体激光器、发射光学系统、参考光学系统、接收光学系统四个部分。由发射光学系统的共焦镜,将不同子激光器的光束进行聚焦,在位相调制器的作用下,可以在焦面处得到干涉散斑场。参考光学系统将散斑场进行记录。而发射光学系统将散斑场发射到被测物体处。散斑场的光经物体反射之后形成回波信号,回波信号由接收系统进行采集。将回波信息和参考系统记录的散斑场信息进行关联运算,即可反演出物体图像。本发明具有实时调节、频率快、位相调节可重现等特点,能显著提高关联成像的速度;实现单臂预置成像;能根据目标特性设置匹配的散斑形态,能够有效增强成像信噪比。
技术领域
本发明涉及关联成像,特别是一种基于多路半导体激光器的主动关联成像光学系统。
背景技术
近年来,关联成像作为一种新的成像方式受到了广泛关注。其原理是把调制光源分成两束,把物体放到其中一臂(物臂),另一臂即是参考臂。物臂和参考臂按照同一时序进行信号采集,将符合测量得到的结果用关联算法进行图像重建,能够获得物体的三维图像信息。这种利用强度关联进行成像的方法也被称之为“鬼”成像。
关联成像是利用二阶强度关联的方式进行物体成像的探测技术。这种成像机理自从被证明以来,经过二十年多年的发展,在技术上和理论上都逐渐完善。关联成像已经在遥感成像、测距、多光谱成像等领域得到了更多的扩展,从地面平台到运动平台乃至空中平台都实现了工程样机的开发,不断的利用自身优势突破传统成像技术的局限性。
关联成像的优势在于远距离目标探测,在远距离目标探测时能够有效的克服大气湍流的影响。这是因为关联成像的过程是通过对测量数据的自相关计算才能获得被测物体傅里叶变换的模,再利用位相恢复技术能够得到物体傅里叶变换的相位信息,利用以上数据即可反演出物体图像。关联成像的过程当中,需要进行多次采样,采样数越多,就能更好的消除散斑噪声,获得更完备的傅里叶变换谱。由于多次采样的工作机理,上行的大气湍流对成像系统分辨率的影响在多次采样平均过程会逐渐减弱,在普通强度的湍流环境下,可以认为关联成像的反演过程基本没有受到大气湍流的影响。
近年来,关联成像技术取得了显著的进步,逐渐走向工程化应用,并且结合自身特点,也在一些适用领域得到了发展。但是,关联成像也存在一些技术问题,成为约束关联成像技术进步的障碍,具体来讲,表现在以下方面:
1、机械调制速率较慢。关联成像需要依托一个变化的散斑场进行成像,常用的关联成像方案,赝热光源采用的通常是通过机械运动的方式,来模拟光源的涨落,得到一定数量变化的散斑场。具体来讲,就是用激光器加旋转毛玻璃的方式模拟赝热光源。在指定时间,毛玻璃转动到一个新的位置,此时,散斑场的强度和形态发生了变化,进而得到了变化的散斑场。但是,这种方式的速度较慢,为获得高频率的变化散斑场依赖于旋转电机的转速,而电机转速有其上限,限制了变化散斑场的调制频率,影响了成像时间。
2、机械调制容易受到外界干扰。旋转毛玻璃的调制方式使得高速旋转的毛玻璃裸漏到外界环境。容易受到灰尘、触碰、震动等干扰。限制了关联成像系统在飞机平台、系留气球平台、船舶平台等运动平台上的应用。
3、机械调制难以实现预置功能。关联成像的原理是将参考臂记录的散斑场和接收系统收集的回波信号进行关联计算恢复出物体图像。其中,参考臂的散斑场可以每次成像的时候实时获得。也可以在首次成像时获得一次作为数据基准,以后成像时,每次都调用这首组预置的参考数据,实现预置成像。但是,预置成像需要每次成像的光源调制情况非常稳定、重复性好,才能实现参考散斑场的重复调用。而机械调制光源的方式,稳定程度有限,受到外界环境以及自身重复性精度的影响,难以实现预置功能。限制了系统功能的升级使用。
4、难以形成指定的散斑图样,无法对特征目标进行匹配调制。关联成像对不同目标成像时有不同的成像特点,可以利用目标的特性以及稀疏性等对散斑场进行相应调制,提高成像的效果和信噪比。而机械调制光源利用随机毛玻璃作为调制器件,无法实现精确的位相调制,得不到匹配的散斑图样,也就不能对特征目标进行更加高效的成像。
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