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基于相似测度算法的激光诱导薄膜损伤表面特征研究

2014-03-27杨利红苏俊宏

应用光学 2014年6期
关键词:样片测度灰度

杨利红,谢 辉,苏俊宏

(1.西安工业大学 光电工程学院, 陕西 西安 710032;2.西安应用光学研究所,陕西 西安710065)

引言

在光学薄膜激光诱导损伤过程中,光学薄膜的表面和内部结构变化呈现不同的效果。光学薄膜的激光损伤过程是非常复杂的,并且涉及许多因素,因此许多问题有待进一步研究[1]。目前激光损伤阈值通常用于描述光学薄膜抗激光损伤能力,在薄膜的激光损伤阈值测试实验中,可以通过不同能量密度的激光辐照薄膜样片确定是否发生损伤,以及损伤模式发生与否[2]。国际上有很多方法广泛用于判别薄膜的损伤,如相衬显微法、散射法、等离子体闪光法、光声法和光热法。这些方法都具有各自的局限性,不能充分地解决损伤判别的问题。在激光薄膜的损伤阈值测量方式上,相衬显微镜观察法是由ISO11254国际标准所规定的也是最常用的检测方法之一。早期的显微镜观察法不适于实时损伤判断,并且容易受人为因素的影响[3-5]。在损伤测试过程中,科学家发现薄膜损伤往往伴随着等离子体闪光现象、弹性应力波而产生,通过这两种现象的在线检测达到判断损伤的目的。早期凭借人眼观察和人的听觉,存在很多不确定因素,现在已经采用光谱仪及声光探测器[6-8]等传感器使得这两种检测方法更加准确、实时。从薄膜损伤产生时表面以及靠近表面的膜层微结构发生的改变,散射法、光热偏转法应运而生。在激光辐照前后,以薄膜表面粗糙度改变引起的散射光能量改变作为判断薄膜损伤的标准,散射光能量判据往往根据薄膜种类以及测试条件而改变。光热偏转法则是因为在泵浦激光辐照后,薄膜表面局部受热产生微位移[9]。如果表面或者更深的膜层由于节瘤镶嵌或者其他因素受热后发生永久形变,在小功率探测光束的照射下,就会形成不可恢复的微位移,使探测光束在辐照前后有了一定的空间偏转,被反射光路上布置的光电探测器探测到,这是一种灵敏度很高的探测方法。由于近年来高精度CCD图像采集设备广泛用于各项光学检测科研领域,加之不断完善的软件算法,近年来科研工作者对研究图像处理技术在显微镜观察法实时判断薄膜损伤方面也产生了浓厚的兴趣。论文主要研究了CCD采集薄膜激光损伤图像,并且运用图像处理算法实现损伤区域的定量测量以及损伤形貌特征提取。

1 激光损伤阈值测试系统

在激光损伤研究的早期,测试条件的差异是阈值测量结果差异的主要原因。图1是激光损伤自动测试系统。该测试系统主要包括Nd∶YAG激光器、孔径光阑、能量组合衰减器、准直扩束系统、二维移动样品台、数字显微图像采集系统、等离子体探测器、He-Ne激光、He-Ne散射光探测器等。所用的Nd∶YAG激光器的波长为1 064 nm,脉冲宽度为10 ns,最大能量为200 mJ。实验装置工作原理为激光器出光经孔径光阑滤光,再由扩束准直系统扩束,经衰减系统衰减、透镜会聚后到达薄膜样片表面处,衰减系统可自动控制衰减比率。光束分析仪可实时测量激光的模式等特性。

图1 激光损伤阈值测试系统Fig.1 Test system of laser damage threshold

2 损伤阈值图像处理算法

高能激光辐照薄膜前后,薄膜表面图像的灰度值变化很大,由辐照前后薄膜的相似程度可以客观地判别薄膜损坏。以未损伤图像为模板,比较辐照后薄膜图像的差异。如果薄膜的比较结果满足设定的相似测量的原则即为未损伤,相反就是损伤。这种测试方法突出的优点就是可以实现快速的在线检测,可以减少人为因素的影响。首先对CCD采集的图像进行去噪,然后对图像每个区域的信息进行统计。将激光损伤图像与未损伤图像通过控制点检测和仿射变换进行相似度匹配。它们的差异是由平均灰度值在图形区域的统计信息来确定。

2.1 差异算法

假设A为原薄膜图像,A′为激光辐照后的图像,那么D是A和A′的差异图像。

D=A-A′

(1)

对D统计直方图分布函数,并进行归一化。

(2)

这里的p(i)是D的灰度值的频率。

建立归一化的直方图分布函数的测度函数:

M=f(p)

(3)

能量函数如下:

(4)

(4)式中,a1,a2,…,an是测度函数的常系数,差异图像中的损伤越严重,对应的测度函数计算结果就越大,通过设定M阈值的方法判断损伤。

图2 差异直方图测度算法流程图Fig.2 Algorithm flow chart of difference histogram measure

2.2 实验结果

实验样片为以相同工艺参数由莱宝SYRUS C1110型镀膜机经等离子源辅助的物理气象沉积而成的TiO2/SiO2增透膜,工作在400 nm~700 nm光谱范围,膜系为G/0.21H0.37L1.97H0.94L/A,基底为SiO2,TiO2的沉积速率为0.3 nm/s,离子氧束流为30 mL/min,真空室氧束流为15 mL/min,SiO2的沉积速率为0.6 nm/s,离子束流为15 mL/min。采集50组实验数据,部分实验结果如图3~图6所示。

2.2.1 激光辐照图像差异结果

图3为CCD采集激光辐照前后薄膜样品的原始图像。图3(a)为激光辐照前薄膜样品表面图像,图3(b)为激光辐照后薄膜样品表面图像,从图中明显可以看出图(a)、图(b)两幅图像灰度在图像左中区域存在明显的差异。设激光辐照前图像3(a)灰度矩阵为A,激光辐照后图像3(b)灰度矩阵为A′,将A与A′相减,相减后结果D,则D矩阵对应的图像为A与A′差异图像,如图4(a)所示,从图4(a)可以看出经过A与A′相减后的D矩阵背景噪声几乎没有了,只留下两幅图像的差异点。对D进行数据统计,图4(b)为A与A′差异D图像的直方图统计结果。从图4(b)统计结果看出,灰度差值为0所占的像素个数居多,差值相差5以内像素也占有一定的比率。

图3 激光辐照薄膜样品前后原始图像Fig.3 Original film samples image before and after laser irradiation

图4 激光辐照前后差异图像及其直方图Fig.4 Difference image before and after laser irradiation and its histogram

2.2.2 辐照前后薄膜表面形貌

图5显示的是初始薄膜样片和经过密度为0.5 J/cm2的激光辐照后样片的表面形貌。由图5(a)所示,未辐照前,表面的粗糙度为1.29 nm。从图5(b)可以看到激光辐照后,粗糙度明显增大。

图5 激光辐照前后样片表面形貌Fig.5 Sample surface morphology before and after laser irradiation

2.2.3 差异图像测度函数及其损伤判别

图6 差异图像测度函数Fig.6 Measurement function of difference image

2.2.4 TiO2/SiO2薄膜的损伤阈值

LIDT=E/S

(5)

式中:LIDT为激光损伤阈值;E为激光辐照能量;S为激光辐照面积。

测试TiO2/SiO2薄膜阈值采用激光能量从50 mJ~150 mJ平均分10个能量阶递增,辐照同一个样片中的100个点,100个点分布成10行10列。每个能量阶的激光辐照1行,即10个点,采用测度函数判别损伤,并统计损伤的几率。总共10个能量阶递增辐照样片,将所有损伤几率采用最小二乘法拟合损伤阈值曲线,如图7所示。从图7可以看出0几率TiO2/SiO2薄膜损伤阈值为15 J/cm2。

图7 激光损伤阈值的拟合曲线Fig.7 Fitting curve of laser damage threshold

3 结论

通过对TiO2/SiO2薄膜激光辐照发生损伤过程的研究发现:薄膜的损伤过程十分复杂,薄膜经激光辐照后其表面形貌发生明显变化;采集薄膜激光辐照前后表面的灰度图像,其灰度具有差异性。本论文采用差异能量测度算法可以通过设定测度阈值定量判别出损伤情况。将测度值根据大小进行分区,测度值M<0.1为未发生损伤,0.10.5为严重损伤。通过测度值大小可以达到快速判别薄膜损伤与否。通过50组激光辐照实验,得到不同损伤程度下的显微图像,相似性测度算法判别损伤情况,采用最小二乘法拟合损伤几率得到损伤阈值,本实验样品激光损伤阈值为15 J/cm2。

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