基于FPGA的高速光譜數據處理系統設計與實現*

孫秀玲,孫海峰,趙世萍

(長春理工大學光電信息學院,長春 130000)

隨著光譜技術的不斷發展,采用光譜分析設備對未知光源的光譜特性檢測的應用越來越多了,而對光譜分析設備的性能要求也越來越高了,其中包括了對干涉條紋數據的獲取以及高速處理[1-5]。光譜測試系統中主要分為兩大類:光柵衍射型與靜態干涉型。由于光柵衍射型存在入射狹縫所以光通量低,靜態干涉型更適用于戶外的光譜識別[6]。

為了開發設計可以高速采集處理干涉條紋的處理系統,需要選取合適的數字處理器,FPGA作為一種硬件編程的高速處理芯片非常適用于高速光譜數據處理[7-10]。故采用FPGA完成干涉條紋的實時處理以及傅氏變換,不但速度快并且穩定性高,具有其他處理系統不可比擬的優勢[11-12]。其中,采用硬件邏輯設計的方式要比Xilinx的處理速度更快,占用的資源更少[13-14]。同時,在設計光譜獲取的過程中,不同位深對于系統轉換的速度影響較為明顯,所以在本系統中將注重設計CCD干涉條紋采集模塊以及不同位深調制的傅氏變換處理算法。

1 系統設計

系統如圖1所示,待測光由準直透鏡準直后進入干涉棱鏡,通過干涉棱鏡令初始光產生干涉,再通過柱面鏡將光束壓縮在線陣CCD[15]上。采用高速采集電路將干涉條紋的數據信息導入FPGA,再由FPGA完成光譜分布的獲取。根據傅里葉光學理論,待測光通過準直透鏡進入干涉棱鏡以后被分為兩束,這兩束光經分束鏡分束后又匯聚到了一起,由于兩束光的光程差不同,所以產生了靜態干涉條紋。再通過FPGA對靜態干涉條紋進行濾波、切趾、FFT、標定等步驟,從而會將空域信息轉換成光譜信息。其中,FPGA設計分為3個區:靜態干涉條紋的采集區,光譜分布的反演區和光譜分布顯示區。

圖1 實時光譜數據獲取系統

2 干涉條紋采集模塊設計及仿真

該模塊中采用10078型線陣CCD探測器,該芯片采用了10 bit的輸出位深,而FPGA的時鐘為100 MHz,CCD最高工作頻率為6 MHz。根據系統設計要求,若CCD采用5 MHz的工作頻率,則干涉條紋采集模塊需要一個20分頻的電路結構。本模塊采用Verilog語言完成觸發信號的驅動設計,完成后采用Modelsim 6.3進行仿真分析,仿真結果如圖2所示。

圖2 CCD驅動電路時序邏輯關系圖

由圖2中的仿真結果可知,該時序與CCD數據手冊中CCD驅動控制時序圖是一致的,說明該模塊可以有效地獲取CCD的干涉條紋數據。

為了實時的獲取光譜數據信息,所以要求采集干涉條紋的速度要高于處理速度,同時,采集模塊與處理模塊需要進行速率匹配。故在傅氏變換前,要增大數據傳輸速率。本系統中進入傅氏變換的1幀數據若能夠連續讀取,則轉換速率應為0.5 MHz,并且工作于不同的兩個時鐘域。由此需要設計了一種讀寫異步的數據存儲模塊,其讀時鐘是1.0 MHz,寫時鐘是0.5 MHz,數據深度是1 024。

3 光譜分布的反演

3.1 理論依據

靜態干涉條紋是通過空域分布實現光譜信息攜帶的一種方式,與傳統的邁克爾遜干涉系統不同,其光譜分布數據同時的全部的反映在空間分布的干涉條紋上,不受時間的影響,從而使其非常適用于高速光譜數據采集系統。首先,設序列為x(n),其傅氏變換關系為

(1)

式中:k和n=0,1,2……,N-1,(N為2的整數倍)。利用基2抽取的形式,將N點轉化成兩個N/2點的序列,這樣就能分別完成數據的變換了。按照此種方法,可以將被分解的2組序列再次分解為4組N/4點的序列,直至分解至最后一級,即可采用蝶形運算的方式將干涉條紋轉換成頻譜信息了。

3.2 FFT模塊設計與仿真

根據采集靜態干涉條紋的要求及探測器的特性,該模塊采用1024點流水線形式,采用Xilinx公司Virtex2-Pro系列處理系統,搭建了用于實時靜態干涉條紋采集與光譜分布反演的硬件結構,即圖2中的(b)區。

該模塊中采用IP核完成FFT,其變換形式基于基-2時間型。通過控制位完成對FFT中蝶形運算位深的設置,由1024點單通道流水線結構構成,數據位選用10 bit。該FPGA的邏輯結構設計以及數據傳輸時序仿真結果如圖3所示。

在這個運算器件采用兩個輔助RAM實現對中間變量結果的存儲,這樣可以利用RAM減小對FPGA資源的占用,從而提高系統的處理速度。最終,系統由兩個硬件乘法器、4個RAM儲存器實現了數據的運算與處理,同時保證了系統的數據處理速度,在80 MHz的基頻條件下,完成1024點FFT僅需32 μs。同時,在仿真分析中已對不同位深數據的FFT分別進行了測試,結果顯示,位深對處理速度的影響比較明顯,8 bit速度最快,10 bit速度較快,12 bit速度較慢,但8 bit反演結果的中心波長振幅較小,信噪比低,而10 bit與12 bit的光譜振幅信噪比都較高,相差不大,故為了同時保證光譜反演的準確度和實時性,選用10 bit位深,在下面的實驗中也將進一步進行比較分析。

4 實驗測試及分析

為了更好地對待測光的光譜分布進行反演,采用MATLAB對同一組干涉條紋進行分析,從而進行比較。實驗中采用850 nm半導體激光器作為光源,Virtex-2系列FPGA處理系統、干涉棱鏡等。采集得到的靜態干涉條紋如圖4(a)所示,由MATLAB對該干涉條紋進行傅氏變換得到的實、虛部分布圖如圖4(b)所示。

圖4 干涉條紋數據及MATLAB仿真結果

再采用本系統模塊對相同的干涉條紋數據進行分析,并且分別采用8 bit、10 bit和12 bit位深的進行測試。結果如圖5所示。

圖5 不同位深條件下的數據累加結果

由圖5可以看出,隨著位深設置的增大,FFT后的峰峰值振幅也隨之增大,信噪比增強,當位深增大時,中心波長峰峰值銳化以及半寬變窄;而3種情況下雖然波形有所變化,但是中心波長位置是不變的,說明位深增大使信號產生疊加效果,從而提高了信噪比,但對波長分辨率沒有影響,這里波長分辨率主要由靜態干涉棱鏡等效傾角決定;為了提高信噪比可以適當的增大位深,但是隨著位深的增大也帶來了一定的問題,位深越大系統的數據量越大,處理速度越慢,大大影響了實時測試的能力,所以在實際選擇位深過程中我們采取較為折中的方法,在比較了8 bit、10 bit和12 bit的結果后,采用了10 bit作為硬件編程設計的標準。最終,通過光譜標定完成光譜分布的重建,結果如圖6所示。

圖6 655 nm激光光譜分布圖

在圖6中對于同一組干涉條紋數據,圖6(a)為MATLAB的測試結果,圖6(b)為本系統的測試結果。兩種方法得到激光光譜的中心波長均是655 nm處,但光譜形態有所差異,傳統的MATLAB反演方法得到的結果低頻噪聲相對較大,峰值值較低;相比之下,本系統的測試結果獲得疊加效果可以使光譜峰峰值更大,提供更好的信噪比,而其他波長位置處的噪聲也明顯低于前者,僅在中心波長附近處有所增大,但也小于前者。由此可見,本系統的光譜反演效果優于傳統軟件實現方法,同時還滿足快速實時處理的設計需要,具有一定的實用意義。

5 結論

本文設計了一種應用于快速光譜采集與處理的結構,同時完成了與其相配套的高速數據處理系統,該系統由FPGA控制實現。為了實現對靜態干涉條紋的高速處理,采用了硬件編程的方式完成累加與蝶形運算,最終通過光譜標定實現光譜分布的重現。采用Moswlaim完成了采集與光譜復現的仿真分析,還與MATLAB軟件光譜重建進行了對比,結果顯示,該系統可以更好地完成光譜分布的重建,同時,其運算速度快,適用于高速數據處理系統。

[1] 王瑞. 基于FPGA的紫外吸收光譜的礦井水源判別[J]. 煤炭技術,2015,34(4):219-222.

[2] 郭嘉,盧啟鵬,高洪智,等. 基于FPGA的無創傷血液成分光譜采集系統設計[J]. 光譜學與光譜分析,2016,36(9):2991-2996.

[3] Takada Kazumasa,Aoyagi Hirotaka,Okamoto Katsunari. Correction for Phase-Shift Deviation in a Complex Fourier Transform Integrated-Optic Spatial Heterodyne Spectrometer With an Active Phase-Shift Scheme[J]. Optics Letters,2011,36(7):1044-1046.

[4] 賀剛,柏鵬,彭衛東,等. 一種基于IP核通信系統中滑動相關捕獲算法的FPGA實現[J]. 江西師范大學學報(自然科學版),2011,35(2):151-154.

[5] 張海潮,王勇,邱攀攀. 正弦內插算法的FPGA實現[J]. 河南大學學報(自然科學版),2014,44(1):94-98.

[6] 周志娟,張玉貴,樊奔. 基于FPGA的干涉信號雙ADC采集系統設計[J]. 電子測量技術,2016,12(4):123-128.

[7] 呂默,陳晨,王一丁. 用于中紅外痕量氣體檢測的光電信號高速采集系統設計[J]. 激光雜志,2016,37(2):26-29.

[8] Rossi Alessandro,Diani Marco,Corsini Giovanni. Bilateral Filter-Based Adaptive Non-Uniformity Correction for Infrared Focal-Plane Array Systems[J]. Optical Engineering,2010,49(5):057003.

[9] 張多利,沈休壘,宋宇鯤,等. 基于異構多核可編程系統的大點FFT卷積設計與實現[J]. 電子技術應用,2017,43(3):16-20.

[10] 陳珂,劉學聰,羅先衛,等. 32通道光纖陣列式高靈敏飛秒激光光譜分析儀[J]. 光電子·激光,2015,26(1):116-119.

[11] Miles A J,Wien F,Lees J G. Calibration and Standardization of Synchrotron Radiation and Conventional Circular Dichroism Spectrometers. Part 2:Factors Affecting Magnitude and Wavelength[J]. Spectroscopy-AN International Journal,2005,19(1):43-51.

[12] 李巖,徐金甫. 基于新型FPGA的FFT設計與實現[J]. 計算機工程與應用,2007,43(14):102-104.

[13] Li Xiao,Zhang Jilong,Tian Erming. Passive Laser Spectrum Detection Technology Based on Static Interferometer[C]//2008 International Conference of Optical Instrument and Technology,Proc of SPIE Vol(7160):11-1-5.

[14] Manzardo O,Herzig H P,Culdimann B,et al. New Design for an Integrated Fourier Transform Spectrometer[C]//Proceeding of SPIE,2000,4178:310-319.

[15] 劉瑞蘭,林若愚. 基于FPGA的線陣CCD光強自動采集系統設計[J]. 傳感技術學報,2017,30(1):152-156.