样本内部缺陷的太赫兹光谱成像与算法优化

陈儒,杨义勤,秦凡凯,孟昭晖,苗昕扬,赵昆,詹洪磊

(中国石油大学(北京)新能源与材料学院, 北京 102249)

0 引言

太赫兹波因其能量低、穿透性强、不易受电磁干扰等特点在航天航空、反恐安检、无损检测、材料科学、石油勘探等领域展现了广泛的应用前景[1−7]。作为太赫兹光谱应用的重要方面,太赫兹成像技术受到广泛关注,成为光学成像方法领域的新兴技术。

太赫兹成像技术为无损检测领域提供了一种清晰的成像检测方法[8]。在太赫兹光谱检测过程中,太赫兹光谱携带丰富的样本信息,许多有机长链大分子的振动、转动均位于太赫兹频段内[9,10],因此在对一些有机高分子成像的过程中,可得到物质的吸收光谱,经过处理可分析吸收峰的指示特性等信息[11]。对于内部缺陷的太赫兹光谱成像,需要考虑太赫兹波穿透性等问题。由于有机高分子等材质的振动导致其可以吸收太赫兹波,因此对缺陷深度较小的高吸收性的材质进行检测时可以选用反射式太赫兹光谱成像技术。

本文使用反射式太赫兹时域光谱成像技术对有机高分子表面缺陷和内部缺陷进行表征。基于光谱成像结果,利用算法对内部缺陷的成像效果进行优化,解决了反射式太赫兹光谱技术针对内部缺陷检测所存在的问题。

1 实验仪器

实验选用反射式太赫兹时域光谱系统,如图1所示,太赫兹波发射器辐射太赫兹波,经过抛物面镜和全反镜射入样本表面,样本表面反射的太赫兹波经过全反镜和抛物面镜进入太赫兹波探测系统,利用光电探测器将光信号转化为电信号,在样本表面逐点测试即可获得不同位置的太赫兹反射信号[12−14],经过数字信号处理分析后输出相应的成像谱。太赫兹光谱成像系统在太赫兹时域光谱系统的基础上增加了图像处理装置和控制装置,对样本的反射谱或透射谱信息进行处理与分析,得到样本的太赫兹成像图[15−17]。

图1 太赫兹时域光谱仪示意图Fig.1 Schematic diagram of terahertz time-domain spectrometer

由于采用反射式太赫兹成像技术,故样本有效反射信号的延迟时间与样本厚度无关,仅与样本的缺陷深度有关。样本对太赫兹波的吸收越大,能够检测到的内部缺陷就越浅;样本对太赫兹波的吸收越小,能够检测到的内部缺陷就越深。此处利用Solid Works软件设计3D打印样本的三维模型,绘制了4个直径为25 mm、厚度为10 mm的含有缺陷的扁圆柱体,其中图2为含外部缺陷的2个3D打印样本,含内部缺陷的2个样本其缺陷形状与图2相同,但缺陷位于圆柱体内部2 mm处。然后将模型转换为3D打印机可读取的stl格式类型文件,导入3D打印机控制软件中,软件会对模型进行分层处理,并在打印前设置相关打印参数,其中打印速度设置为低速以便材料凝固。3D打印机通过激光高温烧结打印材料,使之凝固成型后逐层打印成所需的有机高分子3D打印样本。

图2 含有外部缺陷的2个3D打印样本Fig.2 Two 3D printed samples with external defects

实验中,通过高精密二维位移平台分别移动4个样本,控制外部缺陷样本的扫描步径为0.2 mm,内部缺陷样本的扫描步径为0.08 mm。利用太赫兹时域光谱仪对样本进行逐点测试,提取各测试点的太赫兹时域谱峰值强度及位置坐标,可得到太赫兹时域谱成像图。

2 实验结果与分析

太赫兹时域光谱是样本经测试后获得的最直接、最准确的数据,基于太赫兹时域光谱峰值的投影图如图3所示。图3(a)、(b)为缺陷存在于样本表层时不同时间延迟下的太赫兹光谱成像图,由于本次使用的太赫兹时域光谱仪的峰值信号为负值,中间缺陷部分没有反射太赫兹信号,所以其太赫兹峰值强度绝对值最小。在丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物(ABS)材料处由于反射了一部分太赫兹波,所以太赫兹波的峰值强度绝对值较大,由于打印出来的ABS材料表面并不是完全光滑,材料表面太赫兹波的峰值强度存在一定的误差;图3(c)、(d)为在ABS材料内部有和样本一、二相同缺陷样本的太赫兹时域成像图。由于当太赫兹波入射到样本表面时,表面无论是缺陷位置还是ABS材料位置均有材料覆盖从而对太赫兹波有一定的吸收,从而导致在整个表面均探测到部分反射波,所以图像中有模糊的缺陷形状但是整体噪声较大,因此需要利用其它手段增强太赫兹波表征内部缺陷的能力。此处考虑利用优化算法对图像进行处理,从而实现更好地利用太赫兹波表征3D材料内部缺陷。

所使用的太赫兹波光谱成像优化算法主要流程如图4所示,反射式太赫兹时域光谱成像的延迟时间与样本的缺陷深度有关,不同时间延迟下的太赫兹波时域光谱成像会得到不同的样本信息。为最大限度地包含样本所有信息,故先选取延迟时间分别为14.2、14.3、14.5、14.6、14.18 ps下的光谱图像。然后对这5幅光谱图像做高斯加噪图像模糊处理,从而实现对噪声信号的模糊处理,提高所获信息的信噪比。之后对5张图片进行叠加融合,规则是每张图片灰度放大2倍后进行叠加融合,这样避免了叠加后造成的缺陷图像和材料图像的趋同,通过融合多种缺陷信息提高了图像清晰度,还能进一步对噪声进行模糊消除。算法的最后一步为对已经添加的噪声去噪,此处使用最小二乘法去噪,将原本为了模糊系统本身噪声的高斯噪声去除,从而使图像更加清晰。

以样本一内部缺陷的光谱成像图的优化为例做进一步的算法说明。分别选取样本的5个不同延迟时间下的太赫兹时域光谱图像如图5(a)～(e)所示,进行高斯加噪得到结果,由高斯加噪效果图可清楚地观察到在3D材料处的太赫兹光谱信号整体模糊,从而实现了对太赫兹波系统噪声的模糊处理如图5(f)～(j)所示。

图3 4种样本的太赫兹时域光谱成像图分析。(a)、(b)、(c)、(d)分别为样本1、2、3、4在时间延迟分别为7.207、8.400、14.447、13.453 ps下的太赫兹信号强度成像结果Fig.3 Terahertz time-domain spectral imaging analysis of the four samples.(a),(b),(c)and(d)are the terahertz signal intensity imaging results of samples 1,2,3 and 4 at time delays of 7.207,8.400,14.447 and 13.453 ps,respectively

对5张经高斯加噪处理的图像进行增加灰度叠加融合处理,其结果如图6(a)所示,将此灰度图转变为彩色图可得图6(c),从图6(c)中的颜色能够明显地看出缺陷的形状和位置,但是在缺陷的边界处仍存在较多噪声。因此利用最小二乘去噪方法对边界噪声进行去除,其结果如图6(b)所示;将其进一步转化为彩色图像,如图6(d)所示。在表征有机高分子材料内部缺陷时,受太赫兹波特性的限制,其成像图较为模糊,通过优化算法可将模糊图像转变为清晰图像。利用上述优化算法分析样本二的太赫兹时域光谱成像图,可得到其增加灰度叠加融合图像和最终的优化图像,如图7所示。

图7 样本二优化算法分析效果图。(a),(c)去噪样本叠加后效果图;(b),(d)最小二乘法去噪后效果图Fig.7 Effect diagram of sample 2 optimization algorithm analysis.(a),(c)Effect diagram of denoising samples superimposed;(b),(d)Effect diagram after least square method denoising

3 结论

利用太赫兹时域光谱成像技术获得了含有外部缺陷和内部缺陷的有机高分子3D打印材料时域谱光谱成像图。结果表明,太赫兹时域光谱仪能够直接表征有机高分子材料的外部缺陷,但对有机高分子材料内部缺陷表征效果较差,利用算法将含有内部缺陷的图像进行优化,通过对图像进行高斯加噪、增加灰度叠加融合、最小二乘降噪等优化处理能够得到较为清晰的表征3D材料内部缺陷的太赫兹时域光谱信号图像。综上所述,利用太赫兹时域光谱成像技术及优化算法,能够清晰地表征有机高分子3D打印材料内部缺陷,为太赫兹光谱成像技术表征有机高分子内部缺陷提供了新的思路。