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基于数字微镜器件的近红外水分仪设计

2018-04-09黄新栋左石凯

厦门理工学院学报 2018年1期
关键词:波长光谱水分

黄新栋,左石凯

(1.厦门理工学院光电与通信工程学院,福建 厦门 361024;2.福建省光电技术与器件重点实验室,福建 厦门 361024;3.厦门市LED照明应用工程技术研究中心,福建 厦门 361024)

红外水分仪是一种非接触式物质水分测量仪器,其利用水分子对特定波长的近红外光具有强吸收的特征,通过计算待测物中不同物质成分对红外线的吸收能力,得出待测物的水分含量[1-3]。近红外光谱仪需要采集多个光学谱段,通常的做法是采用分光计进行分光,然后进行采集。目前的采集方法主要有两种,一种是采用阵列探测器同时采集多个谱段信号,这种方法探测器成本高;另一种是采用电机带动滤光轮的方式来采集光谱数据,其存在的主要问题在于:(1)电机运行会在系统中引入干扰;(2)电机的转速在6 000 r/min左右,难以再提高速度;(3)光谱的选择灵活性不高,一旦选定滤光片,其数量和波段难以改变[4-6]。

本设计采用数字微镜器件来代替滤光轮,通过微镜的翻转来选择近红外光谱波段,可克服以上提到的几个问题,并在红外水分仪中采用了现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)+数字信号处理(digital signal processing,DSP)的结构,发挥了FPGA灵活性强和DSP芯片运算速度快的优点,提高了系统的稳定性。

1 系统设计

1.1 水分仪系统方案

在水分仪系统中,DMD起到光谱选择的作用。待测物体的红外光经过分光棱镜的分光后,各段光谱分布在DMD表面,数据采集板控制DMD表面微镜的翻转实现光谱选择,同步光谱分时进入红外传感器,经过前放板处理转换成数字信号,由数据采集板采集、处理,最后将计算结果送到控制箱进行显示。

系统组成如图1所示。

1.2 波长选择

DMD是一种全新的数字化的空间光调制器,它在一块芯片上应用MEMS(微电子机械系统)工艺集成了上百万个铝合金材质的微小反射镜,每个微镜的大小是13.68 μm×13.68 μm,一个微镜代表一个像素,如图2所示。DMD具有超过90%的填充比例,通过控制微镜进行正负12°的翻转,可以实现光的不同角度反射,从而实现光调制[7]。

水分仪系统是反射型水分测量,光源采用稳定度高、能量较高、光谱范围在360~2 500 nm波段的卤钨灯。光源驱动采用恒流驱动方式,以消除灯丝电阻的温度特性影响。卤钨灯照射在被测物体表面,反射红外光经过分光棱镜后照射在DMD表面上,通过控制DMD表面不同位置的微镜翻转,选择特定波长的近红外光反射到近红外传感器上。配合近红外光谱的手机,系统采用光伏型InGaAs传感器,其有效工作波长范围0.5~2.5 μm,比传统的硫化铅传感器具有更高的量子效率和灵敏度[5]。

设计采用了4波段水分测量方式,如图3所示。水分子在近红外区域有4条吸收带,分别为1.19、1.45、1.94、2.95 μm,由于探测器的探测峰值较接近1.94 μm,所以采用1.94 μm这个波段,为了消除被测物表面质地、温度、颜色以及光源波动等的影响[8],提高仪器的准确度和稳定性,又引入了1.94 μm两侧的3个波长:1.81、1.89、2.21 μm作为比较参考波长,并采用内外两光路,利用内外光路的比值消除光强度变化带来的不利影响[9-11]。

1.3 数据采集板的结构及实现

数据采集板采用了FPGA+DSP的架构,这种架构有很强的通用性,对于信号位数和信号格式等不受限制,适用于模块化设计,具有很强的可重构性和可扩展性。FPGA采用XILINX公司的XC6SLX45这款45 nm工艺芯片,其资源丰富,具有很高性价比。FPGA主要功能有AD数据采集、DMD控制及高速接口控制等,在整个系统中起到了核心控制的作用。数据采集板结构如图4所示。

1.3.1AD数据采集

卤钨灯照射在被测物上,从被测物反射的近红外光经过DMD的反射后到达InGaAs传感器。首先对传感器出来的信号进行预处理,主要包括电流-电压转换和信号主放大。放大后的信号采用AD公司的AD9220进行转换。FPGA以10 MHz的时钟频率从AD9220读数据。为了提高抗干扰性,FPGA对采集的数据进行简单的中值滤波,在FPGA内部设3个16位寄存器,进行1×3的流水线操作,仅仅对输入数据进行了2个时钟的延迟,实时性高。然后将滤波后的数据缓存在FIFO中,通过EMIF口传输给DSP,进行下一步处理。

1.3.2DMD控制

方案采用型号S1076-7408的DMD,其微镜阵列为1 024×768,有效镜面大小为14 mm×10.5 mm。分光棱镜将红外光分光后,按列的方式分布在DMD表面。当需要选择特定波长的近红外光谱时,只需要控制DMD对应位置的微镜全部打开(翻转到+12°),把其他的微镜关闭(翻转到-12°),就可以把需要选择的光谱反射到近红外探测器上,如图5所示。

可以看出,使用DMD后,可非常灵活的调整所选择的光谱波长,而不仅仅局限于几个固定的波长以及所选波长的数量,这样只需对后端算法进行修改,即可应用在不同成分的光谱分析中。

当红外光谱照射到DMD表面时,需要考虑红外光谱在整个光路过程中各个环节的损耗。从光谱入射到探测器接收的光路的损失如图6所示。

DMD微镜填充因子、开关时间、反射效率和衍射造成的效率分别为0.92,0.92,0.88,0.86,对于不同的波长所造成的效率有细微差别。封装玻璃的透过率为0.97(需考虑入射和出射,因此投影光学效率=0.972)。那么整个系统总的光学效率为:0.92×0.92×0.88×0.86×0.972=0.603。

DMD驱动部分如图7所示。为了保证每个谱带能量,这里选择DMD每个谱带的大小为16×768个微镜,物理尺寸约2.19 mm×10.51 mm。当等到触发信号时, DMD控制模块启动数据传输状态机,将“0”和“1”的数据传输到DMD内部的SRAM中。接着触发DAD1000控制模块通过串行接口给DAD1000发送一组串行命令, DAD1000给出对应的一组偏置电压,使DMD根据其内部SRAM中的数据进行翻转。偏置电压有7.5V、26V和-26V。为了保证反射光的一致性,DMD采用全局复位的方式,即所有微镜同一时间翻转。

采用的S1076-7408型号DMD的最高翻转频率为8 000 Hz,按4波段采集加一个参考波段,采集一组数据的时间最快是500 μs。如果翻转太快,微镜驻留时间太短,采集一个光谱数据的时间太短,能量不足。综合考虑能量和采集速度,设置翻转频率为500 Hz。

采用DMD进行光谱选择,配合单探测器的方案减少了使用电机带动滤光轮下的机械振动,非常有利于系统长期工作的稳定,并且提高了采样速度。整体采集方案如图8所示。

1.3.3DSP设计

在整个系统中,DSP接收来自FPGA的数据,并连接控制箱,作为主控,其主要功能是进行水分算法。DSP采用TI公司的浮点DSP芯片TMS320C6713,其通过EDMA控制器接口与FPGA进行快速数据交换。该DSP的使用在目前系统当中留有较大余量,主要考虑后期系统升级以及在其他光谱分析中的应用。当FPGA中的数据充满FIFO时,会发一个中断给DSP,通知DSP启动EDMA传输,把数据放到DSP内部RAM中,然后通过I2C总线读取预先存放在EEPROM中的参数来进行水分计算。通过串口发送到控制箱显示。同时DSP通过MAX532芯片来实现信号的自动增益控制,保证输入的光谱信号幅度是AD9220满幅度的85%左右,提高采样的精度。

2 实验验证

红外水分仪在烟草水分在线测量实验的测试条件见表1。将30份标准烟草样品进行标定后测试,测试结果如表2。

表1 水分仪测试条件Table1 Testingconditionofmoistureinstrument测量物体烟草测定方式在线非接触水分范围/%0~50测定距离/mm250±50测定面积直径40mm的圆工作温度/℃0~50阻尼/s1~60表2 水分仪测试结果Table2 Testingresultofmoistureinstrument技术指标测试结果重复测量精度/%±0.05精度/%±0.25有效分辨率/%0.03测量范围/%0~50响应时间/s0.1

这个测试结果完全满足了烟草水分测量的高精度和实时性要求。

3 结语

本文设计的水分仪系统采用数字微镜作为光谱选择的核心器件,减少了传统的滤光轮方式选择光谱带来的速度慢、震动等问题,在光谱选择上更具有灵活性和可操作性,只需要简单调整DMD不同位置的微镜翻转,即可选择不同光谱的近红外光反射到近红外传感器上,并且可随时改变光谱选择的数量。同时采用FPGA+DSP的架构进行水分的采集和计算。从实验结果可以看到,该水分仪系统工作稳定可靠,速度快、精度高。

本系统不仅可以用在水分测量,在食品安全等近红外光谱测量领域均可应用。另外,系统采用的FPGA+DSP开放式架构支撑了更多光谱和更复杂算法的应用,使得该系统有较强的工程应用价值。

[参考文献]

[1]龙亚平,田伟鹏.近红外快速水份检测技术的应用[J].分析测试技术与仪器,2006,12(4):232-234.

[2]王会,卢雅婷.近红外水分测定仪的发展及在食品水分检测中的应用[J].农业工程,2016(6):58-61.

[3]WANG C W,WANG L.Design of moisture content detection system[J].Physics Procedia,2012(33):1 408-1 411.

[4]KARLINASARI L,SABED M,WISTARA I,et al.Near infrared(NIR) spectroscopy for estimating the chemical composition of wood[J].J Indian Acad Wood Sci,2014,11(2):162-167

[5]黄新栋,张涌,汤心溢,等.红外水分仪数据采集系统的设计与实现[J].红外技术,2008(6):335-338.

[6]陈斌,卢丙,陆道礼.基于微型近红外光谱仪的油菜籽含油率模型参数优化研究[J].现代食品科技,2015,31(8):286-292,267.

[7] 黄新栋.基于DMD的动态场景仿真技术研究[D].上海:中科院上海技术物理研究所,2009.

[8]王丽娜.反射式近红外水分检测应用研究[D].沈阳:东北大学,2006

[9]王春峰.基于微型近红外光谱仪的油菜籽品质检测方法的研究[D].镇江:江苏大学,2007.

[10] 朱冰钗,郑崇苏.多传感器数据融合技术在红外水分仪中的应用[J].福州大学学报(自然科学版),2005,33(5):600-613.

[11]严衍禄.近红外光谱分析基础与应用[M].北京:中国轻工业出版社,2005.

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