基于强度关联成像的透射式微视觉系统的制作方法

本实用新型涉及计算机微视觉技术领域，具体涉及一种基于强度关联成像的透射式微视觉系统。

背景技术：

强度关联成像(关联成像，correlated imaging)又称“鬼”成像(ghost imaging)或者双光子成像(two-photon imaging)，是一种利用双光子符合探测恢复待测物体空间信息的新型成像技术，近年来在量子光学领域引起了广泛的关注。经典的光学成像是基于光场的一阶关联(强度与相位)获得物体信息，而在关联光学成像中，是利用光场的二阶或者高阶关联，并结合符合测量技术获取物体信息。在关联成像中，光源发射出来的光束被分成两束，分别传送到两个不同的光路——测试光路和参考光路。在测试光路中放有待成像物体，其后有一个桶探测器，用于探测透过物体所有的光的强度信息，而在参考光路中的特定位置用多像素探测器扫描测量，通过两个探测器的符合测量，就可以在参考光路的多像素探测器上得到物体的信息。这种特殊的成像方式在光学成像领域具有巨大的应用价值。

计算机微视觉以显微成像和计算机视觉技术为基础，可实现实时、可视化、智能化检测等功能，在微观测量、显微成像等领域有着广泛的应用。计算机微视觉系统主要包括光学显微镜、光源、摄像机、图像采集卡、精密控制载物台等硬件以及图像处理软件。传统的微视觉系统容易受到外界环境如光照，震动等影响，并且成像系统的分辨率受到光学衍射极限的制约，而关联光学成像作为一种新颖的成像技术，能有效克服传统成像系统中存在的问题，并具有很多传统成像系统不具有的优点，如高分辨率，抗噪性能优越，对弱光敏感，物像分离，单像素成像等等。这些优点使得关联光学成像在遥感、弱光探测、显微成像等方面具备良好的应用前景。因此将关联成像技术应用到微视觉系统具有十分重要的意义。

技术实现要素：

本实用新型的目的是为了针对传统微视觉系统抗外界干扰能力弱以及分辨率受到光学衍射极限制约的问题，提出一种基于强度关联成像的透射式微视觉系统，该高分辨率透射式微视觉系统具有结构紧凑，易于实现，结合关联成像技术和压缩感知技术，抗干扰能力强，系统分辨率不受衍射极限的限制，成像信噪比和对比度高。在水质检测，生物医学等领域具有极其重要的作用。

本实用新型的目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种基于强度关联成像的透射式微视觉系统，所述透射式微视觉系统包括：作为激光发射装置的激光光源和作为激光接收装置的CCD相机；

位于所述激光光源和所述CCD相机之间的光路上依次设置有第一光阑、激光扩束镜、第二光阑、起偏器、空间光调制器、检偏器、第三光阑、投影透镜、精密控制载物台、会聚透镜，

所述透射式微视觉系统还包括计算机，所述计算机分别与所述精密控制载物台、所述空间光调制器与所述CCD相机连接，所述计算机通过强度关联成像技术和压缩感知算法获取高分辨率图像。

进一步地，所述精密控制载物台用于放置被测物体，所述精密控制载物台的高度及水平位置可调节，确保被测物体的目标区域完全被激光束覆盖。

本实用新型相对于现有技术具有如下的优点及效果：

本实用新型设计出一个结构紧凑、安装方便、操作简单的透射式微视觉系统。通过采用强度关联成像技术，可以有效克服经典光学系统中存在的像差、抗外界干扰能力弱以及分辨率受到光学衍射极限制约等问题。同时，由于采用单光路强度关联成像技术，相比于传统的双光路强度关联成像技术，系统的结构得到了简化，实用性更强。另外，通过采用压缩感知技术，可以获得高分辨率和对比度的图像。本实用新型非常有利于微视觉系统的设计及强度关联成像技术的研究。

附图说明

图1是本实用新型中公开的基于强度关联成像的透射式微视觉系统的组成示意图；

图2是实施例中计算机模拟散斑的示意图；

图3是实施例中通过补零将随机散斑图扩展成新散斑图的示意图；

图4是实施例中激光束与散斑位置关系的示意图；

图5是实施例中精密控制载物台顶部的俯视图；

其中，101---激光光源，102---第一光阑，103---激光扩束镜，104---第二光阑，105---起偏器，106---空间光调制器，107---检偏器，108---第三光阑，109---投影透镜，110---精密控制载物台，111---会聚透镜，112---CCD 相机，113---计算机。

具体实施方式

为使本实用新型实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。

实施例

本实施例提供了一种基于强度关联成像的高分辨率透射式微视觉系统，图1为实施方式中透射式微视觉系统的组成示意图。

该系统由激光光源101、第一光阑102、激光扩束镜103、第二光阑104；起偏器105、空间光调制器106、检偏器107、第三光阑108、投影透镜109、精密控制载物台110、会聚透镜111、CCD相机112、计算机 113组成。所述的系统利用强度关联成像技术和压缩感知算法获取高分辨率图像。

其中，激光光源101为激光发射装置，CCD相机112为激光接收装置。

第一光阑102、激光扩束镜103、第二光阑104、起偏器105、空间光调制器106、检偏器107、第三光阑108、投影透镜109、精密控制载物台 110、会聚透镜111依次设置在位于激光光源101以及CCD相机112之间的光路上。

所述计算机分别与所述精密控制载物台、所述空间光调制器与所述 CCD相机连接，计算机通过强度关联成像技术和压缩感知算法获取高分辨率图像。

基于强度关联成像的透射式微视觉系统的图像获取方法，利用强度关联成像技术和压缩感知算法获取图像，其实现步骤如下：

S1、利用空间光调制器对激光强度进行调制。

通过计算机生成K张n×n的有效散斑区域，将生成的散斑图存储到硬盘。取一张已存储的散斑图，通过补零将每张有效散斑区域扩展成一个 M×M的新散斑图，n＜M。在扩展的过程中，以有效散斑区域为中心向周围扩展。然后将已扩展的散斑图加载到空间光调制器上，并调节激光光源、光阑以及激光扩束镜，使激光扩束镜产生的光斑可以完全覆盖加载到空间光调制器上有效散斑区域(对应已扩展的散斑图中心区域的有效散斑区域)。通过不断的加载新的散斑图，可以实现对激光强度的调制。

在该具体实施方式中，通过计算机生成10000张128×128的有效散斑区域201，如图2所示，图2为实施方式中计算机模拟散斑的示意图，其中201为所述的有效散斑区域。将生成的散斑图存储到硬盘。取一张已存储的散斑图，通过补零将每张有效散斑区域扩展成一个900×900的新散斑图，如图3所示。图3为实施方式中通过补零将每张有效散斑区域扩展成新散斑图的示意图，其中301为补零扩展的黑色区域。在扩展的过程中，以有效散斑区域201为中心向周围扩展，扩展区域301为黑色。然后将已扩展的散斑图加载到空间光调制器106上，并调节激光光源101、光阑102 以及激光扩束镜103，使激光扩束镜103产生的光斑401可以完全覆盖加载到空间光调制器上有效散斑区域201(对应已扩展的散斑图中心区域的有效散斑区域201)，如图4所示。图4为实施方式中激光束与散斑位置关系的示意图，其中401为激光扩束镜产生的光斑。通过不断的加载新的散斑图，可以实现对激光强度的调制。

S2、利用CCD相机采集物体表面的光场强度变化。

在该具体实施方式中，调节精密控制载物台110，确保被测物体的目标区域完全被激光束覆盖。如图5所示，图5为实施方式中精密控制载物台顶部的俯视图，其中501为方形透光孔，502为载物台顶部平面。

接着调整会聚透镜111以及CCD相机112的位置，使CCD相机112 能够完全接收到被测物体目标区域的透射光。然后通过计算机113控制空间光调制器106与CCD相机112同步工作，即空间光调制器106每加载一幅散斑图，CCD相机112就立即拍下透过被测物体目标区域的光束的强度，并将对应的图片保存。然后将得到的图片的所有像素的灰度值累加，记为B_i，i表示测量的次数，由此可得到测试光路的光强信息。

S3、通过计算机模拟获取参考光路的光强信息。

激光束未经空间光调制器调制时，在空间光调制器处的场强为 E_in(x_s,y_s)。激光束经过空间光调制器调制后的场强为

上式中E_m(x,y)表示用于调制的散斑图，m表示散斑图的序号，且 m＝1,2,…,K。

在参考光路，将CCD相机安装在距离空间光调制器D_r处，通过菲涅耳衍射积分公式可以得到CCD相机平面上的场强为

上式中表示卷积运算；(x,y)，(x_s,y_s)分别表示CCD相机平面、空间光调制器平面的坐标；λ为激光的波长；h(x,y)是系统的脉冲响应函数，表示如下

由上式可以得到CCD相机处的光强为

上式中表示第m次运算得到的参考光路CCD相机处的光强，m＝1,2,…,K。

具体实施方式中，激光束未经空间光调制器调制时，在空间光调制器处的场强为E_in(x_s,y_s)。激光束经过空间光调制器调制后的场强为

上式中E_m(x,y)表示用于调制的散斑图，m表示散斑图的序号，且 m＝1,2,…,10000。

在参考光路，将CCD相机安装在距离空间光调制器D_r＝30cm处，通过菲涅耳衍射积分公式可以得到CCD相机平面上的场强为

上式中表示卷积运算；(x,y)，(x_s,y_s)分别表示CCD相机平面、空间光调制器平面的坐标；λ＝635nm为激光的波长；h(x,y)是系统的脉冲响应函数，表示如下

由上式可以得到CCD相机处的光强为

上式中表示第m次运算得到的参考光路CCD相机处的光强， m＝1,2,…,10000。

S4、利用压缩感知算法，获取被测物体图像。

在利用压缩感知算法进行图像恢复的过程中，考虑到噪声的干扰，可以在被测物体图像信息和测试光路的测量信息间，通过传感矩阵建立起如下的数学关系

y＝Ax+ω

上式中x，ω分别表示被测物体图像信息向量和噪声向量，大小均为 W×1，W表示总测量次数；y为观测所得的向量，由测试光路的光强信息构成，大小为W×1，表示如下

y＝(B₁,B₂,…B_W)^T-<B>

上式中

A表示传感矩阵，由参考光路的光强信息构成，大小为W×U，U＝n²，表示如下

然后被测物体图像信息O(x,y)可以通过求解下述数学模型获得

上式中μ＞0，D_ix表示在第i个像素处x的离散灰度值。

对O(x,y)进行归一化，即

O_final(x,y)＝O(x,y)/max(O(x,y))

max(O(x,y))表示取O(x,y)中的最大值。

由上式可以得到被测物体目标区域的图像信息，即O_final(x,y)。

具体实施方式中，在利用压缩感知算法进行图像恢复的过程中，考虑到噪声的干扰，可以在被测物体图像信息和测试光路的测量信息间，通过传感矩阵建立起如下的数学关系

y＝Ax+ω

上式中x，ω分别表示被测物体图像信息向量和噪声向量，大小均为W×1，W＝10000表示总测量次数；_y为观测所得的向量，由测试光路的光强信息构成，大小为W×1，表示如下

y＝(B₁,B₂,…B₁₀₀₀₀)^T-<B>

上式中

A表示传感矩阵，由参考光路的光强信息构成，大小为W×U，U＝n²， n＝128，表示如下

然后被测物体图像信息O(x,y)可以通过求解下述数学模型获得

上式中μ＞0，D_ix表示在第i个像素处x的离散灰度值。

对O(x,y)进行归一化，即

O_final(x,y)＝O(x,y)/max(O(x,y))

max(O(x,y))表示取O(x,y)中的最大值。

由上式可以得到被测物体目标区域的图像信息，即O_final(x,y)。

采用上述技术方案后，可以设计出一个基于强度关联成像的透射式微视觉系统。所述的微视觉系统结构紧凑、安装方便，系统分辨率不受衍射极限的限制，结合压缩感知技术，成像信噪比和对比度高。

上述实施例为本实用新型较佳的实施方式，但本实用新型的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本实用新型的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本实用新型的保护范围之内。