基于双光纤耦合原理的微深孔精密测量

基于双光纤耦合原理的微深孔精密测量

0微深孔的测量随着机械、航空航天和国防工业的发展，越来越多的微小件虫孔变得越来越大。其中，微孔或微井是最常见的形状之一。因此，详细测量微孔或微井的精度已成为国内外科学家的研究热点之一。接触式测量方法由于其测量的可靠性和不受工件特性影响的单一性,在工件几何参数测量中有一定的应用价值,但由于测量力的影响使测量精度不高。如接触式光波干涉测孔法,其测量力可达0.3~0.8N,测量不确定度为微米量级。非接触式测量方法克服了测量力的影响因素,如激光光束端面扫描测孔法,但由于其瞄准精度低,只适合于测量孔的端面尺寸,孔深处的信息无法得到,而且孔端面形状对测量精度的影响无法消除。1993年,日本的Masuzawa提出了振动扫描法,实现了对直径为0.2mm、深0.3mm微孔的测量;后来日本学者在此基础上进行改进,实现了直径0.2mm、深1.0mm微孔的测量。1998年,德国联邦物理技术研究院和天津大学联合提出了光纤微力接触式测量方法,可以实现对直径为0.2mm、深1.0mm微孔的测量。2004年美国B.Muralikrishnan提出了光纤倾斜测孔法,实现了对直径0.129mm、深0.5mm微孔的测量。其他的测量方法,如气动测量法、衍射测量法、电涡流法、电脉冲法、视觉影像法等在一定程度上可以满足某些特定的要求,但综合已有测量方法存在的主要问题是测量精度不高,不能消除内尺寸表面杂质和毛刺的影响,且对微深孔或盲孔无法完成测量任务等。为此,文中介绍了一种新的微深孔的测量方法,该方法采用瞄准触发原理,通过耦合器实现光能量在双光纤间的耦合,完成光能量的反向传输,从而把光纤作为传感器的横向微小位移转变为出射光纤导出光束的偏转。导出光束经光学成像系统成像在CCD像平面上,该光斑中心相对初始位置的偏移量反映出射光束的偏转角,利用该光斑能量中心位置与光纤传感器在空间位置的一一对应关系实现对微深孔测量时的精确瞄准,此瞄准触发传感器配合测长装置实现对微深孔的精密测量。1图像信号分析可伸入被测微深孔内部的光纤探针由入射光纤、耦合器及出射光纤组成,如图1所示。带有扩束准直镜的激光器1发出的光扩束准直后进入光纤耦合透镜2进行聚焦,聚焦后的激光束由入射光纤3导入耦合器后进入出射光纤7,由出射光纤射出的激光束经成像显微物镜8后被CCD摄像机9捕获,由CCD摄像机捕获的图像信号传送计算机进行图像处理,机械弯曲件4将入射光纤弯曲以便提供图像捕获空间,耦合器5与被测孔6接触,感知探针触点与被测表面的接触情况,通过对图像信号的分析即可获得发讯零位;配合测长装置,如双频激光干涉仪即可实现对微深孔的精密测量。2光纤入射的轨迹方程入射到光纤端面上的光线,按菲涅耳定律将折射进入光纤的纤芯区形成光纤中的射线,并传输到光纤的另一端。射线的传播轨迹取决于光线的入射方位、入射点的位置及光纤的折射率剖面。对光线在介质中传输时,射线的轨迹方程为:式中:n(r)为介质在光线传输垂直面内的折射率;r为射线轨迹的曲率半径;荦为哈密顿算子。对阶跃性圆柱光纤而言,其射线的纵向和横向轨迹方程为:式中:(r0,φ0,z0)为轨迹的起点坐标;β軍为光纤的轴向不变量;l軃为光纤角向不变量;a为光纤的纤芯半径;g(r)=n2(r)+β軍2-軃lr軃a軃2。由光线的轨迹方程可知,当观察光纤的横截面时,各种射线模应构成圆形光斑图。但由于入射光同时激励各种射线模,实际观察到的光斑图是各种模光斑图的叠加或相干的结果。如果采用非相干光源,则合成的光斑图是均匀分布的圆光斑;若采用相干光源,由于模间相位的影响使相干光斑随机游移,芯区内局部的平均光强随机起伏,成为含有模噪声的干涉光斑图。3光强分布的一般u在瞄准触发传感器中,出射光纤的出射端面对于光学成像系统是一个自身发光的物体,此物体经光学成像显微物镜成像于CCD摄像机的像平面上,经计算机图像采集与处理系统即可得到光纤出射端面的中心位置。由透镜成像原理和菲涅耳衍射理论可知,在成像平面,即CCD的像平面上能量的振幅U′为:U′(x′,y′)=乙-+∞乙∞U(x,y)·h(x+x′/M,y+y′/M)dxdy(4)式中:U′(x′,y′)为像平面处的振幅;U(x,y)为物体,即光纤端面的振幅;h为透镜的点扩散函数;M为透镜的放大倍数。光纤端面对光学成像系统是一个自身发光的物体,因此其端面振幅可写为:式中:δ为狄拉克函数。由于透镜为圆形光瞳,引入归一化径向光学坐标v=λ2πrsinα,其对应的实际径向坐标为r,则CCD像平面上的光强分布为:式中:J1为一阶第一类贝塞耳函数。由此可见,在CCD像平面上光强的分布和光纤端面的能量分布是一致的,而其光强的分布对CCD的输出是灰度的变化,因此通过CCD输出图像上每一点灰度值及其之间的相互关系可以得到光纤端面在空间的位置。4map估计算法由光纤端面的光能量分布及CCD像平面成像特性分析可知,所获得的图像是模糊图像,其高频信息存在部分丢失。虽然可以通过图像的清晰度函数来改变获得的图像,但由于成像过程的缺陷获得的图像存在高频信息的丢失。为此必须采用图像超分辨复原的方法对其进行处理。目前的复原方法多采用MAP或POCS方法,但这两种复原方法均存在一定不足。1997年,Michael.Elad引入MAP/POCS混合算法,利用凸集投影法容易加入先验约束集合的特点,将MAP估计算子作为一个凸集约束加入约束集合,构建了新的凸集:而其对应的投影算子则完全就是MAP估计的梯度下降迭代:式中:CM为凸集;g=(g1g2…gp)T为低分辨观测图像序列;H为系统矩阵;f=(f1f2…fN)T为高分辨图像序列;σ2为噪声的方差;λ为约束参数;Cf为高分辨图像序列的约束平滑矩阵,用图像的协方差矩阵或拉普拉斯算子作用于图像上即可得到;εi为单点迭代步长。其求解过程包括两个迭代过程:先进行MAP梯度下降迭代,然后进行数据一致性约束迭代:式中:pA、pKpK-1…p1为凸集投影算子。显然,此方法可以很方便地将MAP估计和估计投影两种算法结合起来,但由于两种算法的孤立应用使其最终的复原效果不够理想,而且该算法中将MAP算子作为凸集,并不能完全发挥MAP估计的强大收敛稳定性,而POCS的边缘振荡和噪声放大也没有得到很好的抑制。为此,文中提出了新的MAPPOCS混合算法,其算法描述如下:式中:g=(g1,g2,…,gp)T,gk=(gk,1,gk,2,…,gk,M)T;H=(H1,H2…,Hp)T,Hk=(hk,1,hk,2,…,hk,M)T,hk,i为与f同样大小的列项向量。对比公式(7)和(10)不难看出,Elad的做法是基于POCS的,而文中的处理方法则正好相反,是基于MAP估计的,使用POCS的数据一致性集合来约束MAP估计的混合算法。这样做既保证了解得全局最优和唯一性,又保证了局部细节的复原,在一定程度上抑制了POCS带来的噪声放大。5盲孔和抗测量测量方法将瞄准触发传感器与特制的测量机相结合,对某一加工的孔进行测量,孔的直径约为0.2mm,加工在厚为2.0mm的量块上,为一通孔。测量时将加工孔的一端堵住,形成一盲孔,并对此盲孔进行测量。测头的直径通过标定得到,测头深入孔内约1.4mm,在此截面对孔的直径进行测量,重复测量10次,所得的测量结果如表1所示。由表可以得出运用此瞄准触发传感器与测量机相结合可以实现对微深孔直径的测量,其重复测量不确定度达0.4μm。用此瞄准触发传感器与z向光栅尺一起对直径为0.3mm微深孔的圆柱度进行测量。测量时所测的截面间距为0.2mm,测量深度为1.0mm,被测孔的圆柱度误差展开图如图2所示。6耦合器解决测力与检测位置的“遮蔽性”问题文中介绍的微深孔测量方法