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基于信息融合实现的激光陀螺调腔检测

l 引 言 激光陀螺调腔的目的是通过调节球面反射镜位置使激光陀螺腔体内激光回路与腔体毛细管中心轴线尽量重合,并使出射光的损耗达到要求,以满足陀螺使用性能需要,即调腔过程中必须同时检验图像信息和损耗信息。而传统人工调腔把图像信息和损耗信息的获得分为2个独立过程,分步进行。人工调腔时先用人眼观察出射光以判断腔体内激光回路与毛细管中心轴线重合情况,如若图像重合度满足要求则固定反射镜;然后,通过示波器得到损耗信息,若损耗值满足要求则调腔完毕,否则要切下反射镜重新调腔。因此,人工调腔质量低,耗时较长,易受外部环境干扰。为解决上述人工调腔的缺点和不足,有学者提出一种基于nS证据推理的激光陀螺调腔检测方法。DS证据推理是贝叶斯推理的发展,它解决了贝叶斯估计对先验概率要求较高的缺点,可以在先验概率未知的情况下进行估计。调腔时事先不需要知道各传感器单独作用时支持调腔合格的概率到底有多大,也不需要知道多源传感器信息与目标的模型关系,采用[o,1]区间某个值表示对结果的支持程度,这样即可以避免其它方法建立多源信息和目标输出映射关系模型的过程,同时也避免了对模型进行求解的复杂过程;另外,相比而言肛S证据理论推理计算较简单,很适合调腔这种对实时性要求较高的系统。近年来,肛S证据推理在国内外得到了深入研究和广泛应用,涉及故障诊断‘1。”、模式识别‘31]、灾情监控[5]等多个应用领域。本文的研究采用CCD相机和光电倍增管同时对调腔过程进行检测,然后利用肛S证据推理算法对采集的信息进行融合处理,从而得到词腔是否合格的最终判断。 2调腔系统及检测方法 2.1调腔系统为了解决人工调腔带来的各种缺点,提高调腔质量,建立了一套自动调腔系统,图1所示为自动调腔系统硬件实物图。调腔时,机械手移动待装配球面镜调整腔体内闭合光路的路径,使其尽可能与腔体毛细管中心轴线重合。从陀螺射出的光经过分光棱镜后分为两路,分别由光电倍增管和ccD相机检测,得到的信号送入计算机后,通过计算可以得出陀螺腔体损耗及光斑和光阑的中心点坐标信息。一图1自动调腔系统Fig.1Automaticcavjty adjustnlent systemCCD相机将检测到的图像信号传送到上位机,形成光阑一光斑图像,如图2所示,图中两个椭圆分别表示光阑和光斑的边缘。光阑图像由腔体毛细管光阑成像形成,光斑图像由腔体内激光回路形成。由于腔体毛细管光阑由固定的参考光源成像形成,因此调腔过程中,光阑图像形状及位置始终不变。调腔也就是要调整陀螺上球面反射镜的位置使光斑图像中心与光阑图像中心尽量重合,重合度越高表示陀螺腔体内激光回路与腔体毛细管中心轴线重合得越好。万方数据光学精密工程 第20卷一够煳1 盂…—勺叭。l图2光阑一光斑图像Fig.2 Imageof facula anddiaphragm与此同时,光电倍增管检测另一路出射光,将检测到的信号送到上位机后,经计算处理可得到陀螺损耗值。调腔时,机械手移动球面反射镜可以同时调节光斑、光阑图像的重合情况及陀螺损耗值。将CCD检测到的信息和光电倍增管检测的信息在上位机上融合处理,就可以得到调腔是否合格的最终判断。 2.2检测分析方法为便于判断光阑图像中心与光斑图像中心重合度是否满足要求,在光阑一光斑图像中,以视频窗口的左下角为坐标原点,建立如图2所示直角坐标系。由于光阑图像亮度均匀,形状规则,对称性好,采用最大类间方差法对光阑图像进行分割,并使用重心法对光阑图像中心进行识别,可得中心点坐标z。,y,。针对光斑图像闪烁特点,采用序列图像方差分析方法获得光斑图像的中心点坐标z。,y。。由此可计算出光阑、光斑z、_),轴的坐标差值dz,曲。由于试验中出,d3,的变动对调腔质量的影响不同,因此研究中把dz,d,作为独立影响因子考虑,而不是通过两者计算出光阑、光斑中心距来考虑。损耗是评价激光器谐振腔质量的一个重要指标,在激光陀螺的生产装配和质量检测过程中,都需要对谐振腔的损耗进行测量。其损耗定义为:产27c.罢, (1)J其中:叫7为谱线的半高宽度,丁为频谱曲线的间隔。损耗信息由光电倍增管提供,光电倍增管检测到光信号后将其转换为电信号,该信号经过AD转换后送人上位机,得到信号频谱分布曲线。根据频谱分布曲线的特点,提出一种基于谱线的快速自相关算法对丁进行估计,算法如下:r(m)一j吉蚤“神“卅莉,v蚝%卅畦R,【o,。th。r、^,i。。(2)式中,N为信号的长度,F^.为第女,条谱线,Fk为第女。条谱线。r(m)分别在T,2T,…,^T处存在极大值,因此,通过快速自相关算法即可估计出丁。对每条基模谱线,求取其极大值V。。,进而得到y。。/2处的谱线宽度∞7,即可按式(1)得到谐振腔的损耗。损耗值s和CCD相机提供的光阑、光斑中心坐标差值出,曲作为3个独立证据送入肛s证据推理融合中心,经过信息融合后得到检测的最终结果。图3所示为CCD相机和光电倍增管所组成的基于DS证据推理的信息融合检测系统。图3检测系统结构图Fig.3Architectureofdetectionsystem3基于典型值的pS证据理论方法 3.1典型值的确定CCD相机和光电倍增管所提供的检测值包括如,曲,s3种,则球面反射镜每一个位置对应这样一组数据:Dn£一{如,dy,s},每一种数据即是nS证据理论中的一条证据。根据调腔质量不同,典型值分为合格条件下的典型值和不合格条件下的典型值两种。记L.一{D1,D,,,S,)为合格条件下的典型值,L一{D吒,D%,so)为不合格条件下的典型值,则,L一『T扎]一『D1 D扎s1]即为所求的LL。J 旧~D%soJ典型值。设如。,出。,…,dz。为调腔合格条件下n次万方数据第5期 马立,等:基于信息融合实现的激光陀螺调腔检测 1137检测光阑、光斑z轴坐标差值,则典型值风、可由以下步骤计算:(1)计算佗次检测光阑、光斑z轴坐标差值的平均值一一 1二如一三>:dz,,i=1,2,…,矩, (3)聍T(2)计算标准偏差厂———1——————~萨√南军(d五一_)2,“)(3)典型值D。,可表示为D,.一如+口盯,l口{≤1, (5)式中,a为修正系数(常数)。可根据实际情况适当调整a值,对典型值D。,做适当调整。同理,可计算出典型值q,,S,,D。,D,。,So。即可按此方法求出L。 3.2各传感器对调腔质量的评价为综合利用ccD相机和光电倍增管检测信息,避免单一传感器检测时的缺点,研究中采用DS证据合成方法¨_8]对来自CCD相机和光电倍增管的信息进行融合处理,最终得到调腔质量是否合格的综合判断。根据传感器检测到的信息,对调腔质量做出判断,这种评价通过概率函数值表示,值越大表示该传感器支持调腔质量合格的概率越大。胁S证据理论中基本概率分配函数表示传感器信息对某识别模式的支持度。调腔检测过程中,根据CCD相机和光电倍增管检测到的信息如,dy,s,分别得到每条信息对调腔模式的基本概率分配函数,即调腔质量的评价函数。记“,:“调腔质量合格”;地:“调腔质量不合格”。则@={“,,M。)为识别框架。@的所有子集组成的集合称为@的幂集睁”],记作28,则28一{D。{“1},(“2},{“1,z‘2}}.由基本概率分配函数定义知m(乃)=O,又因研究中调腔质量要么合格要么不合格,而两者必选其一,所以有m({“。,地})一O。所以由nS证据理论基本原理可知m(“1)+m(“2)一1.(6)对于调腔质量的两种模式“。、啦,由3.1节方法计算出该模式下CCD相机和光电倍增管检测信息的典型值L。这样对于传感器任意检测值D她,i=1,2,3,计算它与模式“,中对应典型值的Hamming距离‘1“:H#一ID口£;一T,..1,其中j—l,2·(7)与模式“l、她的Hamming距离之和为:ZH。=∑凰,(8)r=l则对于任意证据Dn岛。其对模式“;的基本概率分配函数可按下式计算:州哟)一旦挚. (9)通过式(9)的计算,可以得到基本概率分配函数数组;M:『州¨唰¨州¨].Lml(“2) m2(“2) m3(地)J3.3肛S证据理论合成求出调腔质量的评价函数后,可应用胁S证据理论合成规则求出各模式的信度函数[”’131m(“。),合成规则L“‘151如下:13砒沪击∑耳州¨,(10)式中K为冲突系数,可由下式计算3K=∑眠(“。)%(勘).(11)i—1.』=i且l≠J式(10)计算出来的各模式的信度函数值m(“。),m(”。)分别表示信息融合后对调腔质量合格与不合格的支持程度,值越大表示支持程度越高。根据nS证据理论的最大支持度决策规则‘”“],即口S证据理论融合后的决策结果由最大信度函数值所表示的模式决定。 4调腔检测实验验证 4.1排除粗大误差位置处的信息实验中由机械手移动球面反射镜寻找合适的装配位置,对于球面镜的每一个位置CCD相机和光电倍增管检测到一组数据D口£,由于机械手操作球面反射镜按“回”字形路径移动,而光斑中心可能合适位置在一个半径为r0的圆内,如图4所示,因此落在圆外的点是粗大误差点。研究中应首先排除粗大误差点,以免这些位置的信息进入融合中心而影响对调腔结果的判断。调腔时,由于光斑为椭圆形,长半轴与短半轴之差较大,短半轴长度基本被包括在半径为ro的万方数据1138 光学精密工程 第20卷图4光斑中心移动范围Fig'4 Movingar∞ofthefacula center圆内,因此要限定的主要是球面反射镜沿长半轴范围内的移动,即△y35pixel时认为是粗大误差点,予以排除。 4.2 nS证据融合处理试验中,根据采集的25组合格数据和25组不合格D口£数据计算出典型值T,为:r9.73l 14.2420.645]L2h142 29.474 o,885J’利用此典型数据,对来自传感器的多种信息进行Ds证据理论融合处理并做出决策判断,表1为球面反射镜处在某位置时融合处理结果及决策结果。裹l nS证据理论融合处理结果Tab.1 Fusion result ofnSevid朗cetheo“为验证所建立的nS证据理论检测系统,利用所提出的检测方法实时地检测调腔质量,对采集的数据进行融合处理。对某个激光陀螺调腔过程中提取若干组数据,去除粗大误差点后剩下158组数据,应用所提出的胁S证据理论方法处理这158组数据,并做出调腔质量是否合格的判断,表2所示为其中10组数据处理结果。由表2可知,所提出的激光陀螺调腔检测方法具有很好的检测效果。表2检测数据及结果Tab.2 Detec“on dat丑and results为比较单一传感器检测和多传感器检测效果,用nS证据理论融合方法检测上述158组数据的同时,每种传感器也单独对调腔质量的检测结果做出判断,3种不同方式的检测判断结果如表3所示。表3 单一传感器检测和多传感器检测比较Tab.3Comparisonofsingiesensordetection withmult卜sensordetection由表3可知,单一ccD相机检测与单一光电倍增管检测时的准确率分别为86.08%和87.97%,而同时采用CCD相机和光电倍增管检测,并用pS证据理论融合处理时的准确率为91.14%。 5 结 论 建立了由CCD相机和光电倍增管构成的调腔检测系统,提出了一种基于DS证据理论信息融合调腔检测方法。由检测系统得到光阑和光斑中心点的坐标差值dr、dy及损耗值s,并将这3万方数据第5期 马立,等:基于信息融合实现的激光陀螺调腔检测 1139种信息送入pS证据理论融合中心进行信息融合,以得到调腔质量的综合判断。阐述了典型值的计算方法,并在此基础上计算各条证据对调腔质量的评价函数,应用胁S证据理论融合这些结果分别得到调腔质量合格与不合格的信度函数,利用最大信度函数决策法则对最终检测结果做出判断。由调腔检测实验结果可知,应用提出的调腔检测方法准确率为91.14%,比单一CCD相机或光电倍增管检测时分别提高了5.06%和3.17%。由此可知.所提出的检测方法不仅可以解决传统人工调腔检测时的缺点,而且比单一传感器检测效果好。

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