基于日盲紫外成像探測器的光子計數算法研究

楊 鋒，阮 瑩，呂 揚，常文治，顧 燕，趙維駿，郭一亮，杜 非，朱 波，焦國力，王廣真

基于日盲紫外成像探測器的光子計數算法研究

楊 鋒1，阮 瑩2，呂 揚1，常文治3，顧 燕1，趙維駿1，郭一亮1，杜 非3，朱 波1，焦國力1，王廣真3

（1. 北方夜視技術股份有限公司，江蘇 南京 211106；2. 國網福建省電力有限公司電力科學研究院，福建 福州 350007；3. 中國電力科學研究院，北京 100192）

為了完成對日盲紫外電暈信號的定量分析，本文設計了基于時間域的彌散圓斑光子計數算法來對成像系統所采集的圖像進行量化分析。首先闡述了單光子探測的原理以及光子計數原理；然后設計了基于日盲紫外ICMOS的成像探測系統，為了滿足熒光屏的余暉響應，優化了CMOS驅動，使得幀頻可達390fps；然后通過分析傳統的連通域光子計數算法，提出了基于時間域的彌散圓斑光子計數算法；通過仿真實驗，可知該算法較傳統的技術算法具有更高的準確性；最后通過對紫外燈源的實驗，驗證了所設計的光子計數算法可以在成像探測系統中硬件實現，并且計數的效果良好。

日盲紫外；光子計數；時間域

0 引言

太陽光中包含各種波段的光，但是地球大氣層中的臭氧層會對220～280nm波段的紫外光進行吸收，因此該波段的光很難到達地球表面，該波段又被稱為“日盲”紫外波段[1]。我們通過220～280nm紫外光的日盲特性對處于該波段的目標物進行檢測成像，能夠有效地排除掉陽光對其造成的影響。而高壓輸電線路由于其自身的故障會在大氣中產生電暈，電暈放電會放射出波段為220～280nm的紫外光[2-6]。傳統的電暈探測技術有紅外熱探測和超聲波探測，日盲紫外電暈探測相比于這兩種技術有極大的改進：和紅外技術相比，在早期就能檢測到高壓輸電線上的電暈放電現象，并且不受周邊環境干擾；和超聲波技術相比，能夠探測的距離長，并且能夠檢測出電暈放電產生的位置。如今，國內的紫外檢測技術飛速發展，以國產碲銫陰極紫外像增強器為核心的紫外成像儀能夠對電力設備故障進行實時的檢測[7-9]。

1 光子計數原理

在日盲紫外電暈成像探測過程中，一般是根據顯示器上所顯示的日盲紫外圖像來主觀判斷電暈放電的程度，這樣會帶來很大的誤差，所以需要通過具體的算法對日盲紫外電暈放電進行量化分析。考慮到日盲紫外電暈信號十分微弱，達到了單光子水平，普通的量化分析方法不能滿足要求，因此需要設計合理的光子計數算法來對日盲紫外信號進行量化分析。

圖1是單光子探測的原理圖。首先，光信號通過光學鏡頭進行光學聚焦；然后，前端光電探測器將光信號轉化成電信號；其次，將電信號輸入至信號處理模塊進行處理；最后，后端讀出電路模塊將處理之后的信號進行輸出。其中，因為日盲紫外信號十分微弱，傳統的固體探測器件難以達到要求，因此一般會采用真空器件對信號進行光電轉換和電子倍增。與此同時，當需要對目標信號強弱進行分析并對其進行成像時，采用像增強器作為光電轉換和成像器件[10]。

圖1 單光子探測原理框圖

當日盲紫外光子信號低于3×10－15W/cm2時，光電轉換器就會產生離散脈沖信號，合適的CMOS傳感器就能探測到光子信號，所以能夠統計日盲紫外信號光子的數量來實現對目標源信號的定量化分析。光子的能量公式為：

式中：為普朗克常數；為真空中的光速；為光的波長。其中日盲紫外波段為200～280nm[3]，通過計算得出一個日盲紫外光子的能量為7.1×10－19～1×10－18J。

日盲紫外光光功率表示為：

＝×(2)

式中：表示光子數；表示單光子能量，所以單位時間內通過的光能量表示光流強度。

目標源信號的光功率可以通過統計一個截面上的光子數量來計算得到[4-7]。由于圖像傳感器靶面尺寸約為1.56cm2，通過對單位時間內探測到的紫外圖像上出現的光斑進行計數統計，就能計算得出一幀圖像的光子數以及日盲紫外信號源的光功率。

2 測試系統

本文所設計的日盲紫外成像系統原理框圖如圖2所示，成像系統主要由紫外ICMOS模組、可見光探測器、ARM＋FPGA嵌入式處理系統組成。其中，紫外ICMOS模組用來采集日盲紫外微弱信號，并經過模數轉換將數字圖像信號輸入嵌入式平臺中；可見光探測器采集可見光圖像為日盲紫外信號提供位置信息；ARM＋FPGA嵌入式處理系統通過采集紫外數字圖像信息，完成圖像處理和光子計數算法，并將處理后的圖像輸出顯示。

圖2 日盲紫外成像系統整體設計框圖

圖3是所設計的日盲紫外成像系統整機實物圖，尺寸（長×寬×高）為244mm×135mm×96mm。其中1為相機窗口，2為LCD液晶屏，3為按鍵控制面板，4為電源充電口和TF卡槽，5為腕帶。

圖3 日盲紫外成像系統整機實物圖

3 日盲紫外光子計數算法設計

3.1 傳統光子計數算法分析

傳統的光子計數算法通常為連通域標記光子計數算法，其算法主要思路為：假設單光子經過像增強器倍增以后，在熒光屏上所顯示的每一個光斑都未重合。那么每一個光斑就對應了一個光電子，因此只需要對一幀圖像中光斑出現的數量，就可以得出一幀圖像中日盲紫外光子數。在連通域標記算法中，對經過圖像預處理后的紫外圖像進行二值化處理，得到一幅二值化圖像。每個由灰度255組成的連通域表示為一個光子事件，圖4為連通域標記算法的示意圖。

圖4 連通域標記算法說明

然后，對所采集到的一幀紫外圖像進行連通域算法仿真分析，圖5為所采集到的日盲紫外圖像和二值化后的圖像。

圖5 紫外圖像二值化

通過對圖進行連通域標記光子計數算法仿真，可以得出共有12個光子。通過分析二值化后的圖像可知，連通域標記算法將光斑較大和較小的區域都默認為一個光子事件進行統計，這樣顯然影響了光子計數的準確度，因此需要對此光子計數算法進行改進。

3.2 基于時間相關的光子計數算法設計

彌散圓斑算法是一種從三維空間上統計光子數的方法，由于所設計的高幀頻算法，可以使得光斑的變化在時間域上被捕獲，因此本文在此基礎上添加了時間因素，彌補光斑出現時間的隨機性，找出四維空間中的最大點，約束條件如式(3)：

由于加入了時間的約束，所以只有找出一段時間內幾幀圖像同一位置光斑的極大值點才能準確計算光子數。本文采用的CMOS傳感器圖像輸出頻率為3ms每幀，而熒光屏的余暉時間為6ms，即光斑在熒光屏上的起伏時間為6ms，因此我們通過連續采樣得到3幀圖像就能得到光斑的變化范圍，如圖6所示，其中、、表示圖像中光斑的灰度值。

如圖6所示，中間一幀圖像中灰度值最大，可以將記作一個光子數，因此只要中間幀圖像中光斑的灰度值大于前后幀圖像光斑的灰度值，就能將其記為一個光子數。

圖6 單個光斑脈沖連續采樣圖

這樣就能統計出一幀圖像的光子數[10]：

式中：為日盲紫外成像探測器的幀頻；為第幀圖像；(,)為二維空間坐標；(,,)為四維空間中的極大值點。由于日盲紫外成像探測器能達到300幀/s的幀頻，兩幀之間的變化時間較小，因此(,,)又能滿足：

(,,)≥(±￠,±￠,±￠) (5)

式中：(,,)為第幀(,)點的灰度值。由上式可見，極大值點(,,)的約束條件為：(,)在￠×￠矩陣像素中具有最大的灰度值，且在前后￠幀的同一位置的灰度值也是最大的。根據日盲紫外成像探測器的輸出幀頻，這里￠＝1，同時￠×￠矩陣可設定為3×3矩陣或5×5矩陣。

4 實驗流程與不確定性度分析

4.1 光子計數算法的仿真實驗分析

首先，本文用日盲紫外成像探測器采集圖像，然后運用Matlab軟件分別對兩種算法進行仿真，比較仿真結果來判斷時間相關的光子計數算法能否提高計數精度。

首先選用260nm波段的紫外光源，然后日盲紫外成像探測器的增益電壓調節為2.5V，調節紫外光源光功率密度，從3×10－19W/cm2每次往上增加一個數量級，采集3組不同光強的實驗圖像，每組實驗記錄3幅圖像，如圖7所示。

圖7 日盲紫外三組實驗圖像

運用MATLAB軟件對采集的圖像仿真，得出的光子數如表1所示。表1中的兩種算法為連通域計數算法和基于時間相關算法。

表1 兩種算法光子計數統計表

結果顯示，當信號源很弱時，光子就會分散分布，因此兩種算法的計數結果比較相近。在增強紫外光源的光功率后，光斑會重疊，并且連通域標記光子計數算法得出的光子數量沒有太大變化，而本文所設計的算法隨著信號的增強，計數值不斷增加，由此可知，彌散圓斑算法相對于連通域計數算法更加精確，可對日盲紫外單光子進行準確統計。

4.2 基于日盲紫外成像系統的光子計數算法實驗及分析

通過對兩種算法的仿真分析可知，本文所設計的光子計數算法更具準確性，但由于所設計成像系統的資源和速度限制，我們將日盲紫外圖像的14bit數據壓縮成8bit數據進行處理，因此會使得計數精度上有所偏差，所以通過對紫外光源的實驗來驗證硬件實現的效果。

實驗采用氘燈作為日盲紫外目標源進行光子計數實驗測試，紫外ICMOS模組的增益電壓保持不變，進行了如下3組實驗：

第一組，關閉日盲紫外信號源，實驗結果如圖8所示。

圖8 第一組實驗圖像

通過采集3幀圖像，所計算的光子數一直為0，說明所設計的成像系統暗計數良好。

第二組，打開氘燈光源，并調節光源強度到最弱，采集到的圖像如圖9所示。

圖9 第二組實驗圖像

第三組，輸出光源光功率密度加到1×10－18W/cm2，采集到的圖像如圖10所示。

圖10 第三組實驗圖像

然后，我們利用Matlab對每組連續的3幀圖像進行所設計的光子計數算法仿真，仿真結果與FPGA計算的結果如表2所示。

表2 四組光子計數實驗結果

通過表2可知，硬件實驗的光子計數算法與仿真結果相近，證明了所設計的基于時間域的彌散圓斑光子計數算法在成像系統中可以硬件實現，并且效果良好。

5 結論

日盲紫外電暈探測是近年來一種新型的電暈探測方式，但是紫外圖像單靠人眼無法精確地判斷電暈信號的強弱，因此本文研究了日盲紫外光子計數算法，通過對連通域標記算法和彌散圓斑算法進行分析提出了基于時間相關算法，然后使用Matlab對兩種算法進行了實驗仿真，結果顯示基于時間相關算法對光子計數更加準確，最后，通過實驗驗證所設計的算法可以在成像系統中的FPGA硬件平臺上實現，并且實現的效果良好，能夠用于紫外成像儀中對信號進行量化分析。

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Research on Photon Counting Algorithm Based on Solar Blind Ultraviolet Imaging Detector

YANG Feng1，RUAN Ying2，LYU Yang1，CHANG Wenzhi3，GU Yan1，ZHAO Weijun1，GUO Yiliang1，DU Fei3，ZHU Bo1，JIAO Guoli1，WANG Guangzhen3

(1..,211106,;2.,,350007,; 3.,100192,)

To complete the quantitative analysis of the solar-blind ultraviolet corona signal, a time-domain diffuse round-spot photon-counting algorithm is designed to analyze the image collected by the imaging system. First, the principles of single-photon detection and photon counting are described; second, an imaging detection system based on solar-blind ultraviolet ICMOS is designed. To meet the afterglow response of the screen, the CMOS driver is optimized to make the frame rate up to 390fps. Then, by analyzing the traditional connected domain photon counting algorithm, a diffuse round spot photon counting algorithm based on the time domain is proposed, and experiments show that the algorithm designed in this study has higher accuracy than the traditional technical algorithm. Finally, through an experiment with an ultraviolet lamp source, it is verified that the designed photon counting algorithm can be implemented in the hardware of the imaging detection system, and the counting effect is good.

solar blind UV, photon counting, time domain

TN233

A

1001-8891(2022)03-0231-05

2020-04-14；

2020-09-16.

楊鋒（1988-），男，工程師，碩士，主要從事日盲紫外器件的成像探測和圖像處理。E-mail：yangfeng_nnvt@163.com。

國家電網有限公司總部科技項目資助（GIS局部放電高準確度光、電感知技術研究及應用，52130420000J）。