Tổng quan dự án

Tôi được giao nhiệm vụ phát triển một thiết bị dựa trên bộ vi xử lý mà khi được chiếu sáng, có thể xác định nguồn sáng (Ánh sáng tự nhiên, Bóng đèn huỳnh quang, Bóng đèn LED, Bóng đèn sợi đốt, Ngọn lửa - Lửa rừng). Ở giai đoạn này, chỉ có ánh sáng nhìn thấy được xem xét.

Từ nghiên cứu của tôi, cách duy nhất để phân biệt nguồn sáng là phân tích phổ phát xạ và kết hợp chặt chẽ với các giá trị đã biết . Thí dụ:

Giải pháp được xem xét

Đo tỷ lệ thành phần RGB của ánh sáng

Tôi đã cân nhắc việc đi tuyến đường này vì nó dường như không quá phức tạp, thiết bị nhỏ hơn, có thể dễ dàng tích hợp vào dự án lớn hơn như một thiết bị phát hiện cháy rừng và thậm chí được đề xuất bởi người giám sát của tôi. Nhưng tôi nghi ngờ rằng điều này sẽ rất chính xác vì một số nguồn sáng có thể có giá trị gần (cường độ là những gì đang được đo trên bước sóng công viên bóng).

Cảm biến tôi đang xem hiện tại là cảm biến màu S10917-35GT RGB của Hamamatsu , chỉ nhạy với các bước sóng cần thiết.

Xây dựng một máy quang phổ độ phân giải cao với một màng lưới nhiễu xạ

Tuyến đường này phức tạp hơn nhiều và yêu cầu xử lý bên ngoài hình ảnh để xác định nguồn sáng. Về cơ bản, bạn xây dựng một máy quang phổ với một màng lưới nhiễu xạ và một camera có độ phân giải cao. Hình ảnh được xử lý bằng phần mềm máy tính để vẽ đồ thị phổ phát xạ và bạn có thể phân tích biểu đồ để xác định nguồn sáng. Hướng dẫn phát triển là đây

Thật không may, điều này không thuận tiện lắm vì chúng tôi muốn mục tiêu chính của thiết bị tự hoạt động mà không cần kết nối mạng.

Vì vậy, câu hỏi

• Có bất kỳ nhược điểm trên giải pháp đầu tiên của tôi?
• Có một giải pháp tốt hơn? Tốt nhất có thể phù hợp trên một thiết bị độc lập?
• Điều này có thể sẽ rất xa vời nhưng liệu có một cảm biến ngoài kia có thể phân tích sự phát xạ ánh sáng và cung cấp các giá trị cường độ trên một phạm vi bước sóng đã chọn không? Hoặc ít nhất một cái gì đó sẽ giúp tôi xây dựng một thiết bị làm như vậy.

Bạn thực sự đang tìm kiếm một người đã giải quyết điều này, tôi cho rằng. Nhưng bản thân tôi không biết về bất kỳ dự án nào. Vì vậy, tất cả những gì tôi có thể cung cấp là một số suy nghĩ để xem xét.

Trên máy quang phổ:

1. Đối với thiết bị đo quang phổ, DVD-RW (không sử dụng DVD-R, vì nó sẽ hấp thụ các dải đáng kể trong vùng màu đỏ) cung cấp 1350 , do đó là rất rẻ và có sẵn.$\frac{\textrm{lines}}{\textrm{mm}}$
2. Máy ảnh kỹ thuật số megapixel nhỏ cũng có giá rẻ. Một mảng cũng có thể được sử dụng, nhưng ngày nay có vẻ như toàn bộ máy ảnh 2D rẻ hơn và có sẵn hơn. Vì vậy, tôi sẽ không bận tâm với một mảng.
3. Sử dụng DVD-RW, bạn thực sự có thể tách các vạch quang phổ màu vàng của thủy ngân ở 577nm và 579 nm. (Tuy nhiên, không phải với đĩa CD.) Tôi đã tự mình làm điều này bằng cách sử dụng DVD-RW và đèn thủy ngân-argon.
4. Hiệu chuẩn bước sóng là rẻ. Chỉ cần lấy một đèn thủy ngân-argon. Bạn sẽ nhận được các dòng argon trong phút đầu tiên hoặc lâu hơn, sau đó các dòng thủy ngân sẽ chiếm ưu thế sau này. Từ sự kết hợp của chúng, bạn có thể dễ dàng hiệu chỉnh các pixel camera của mình so với bước sóng. Đèn Hg-Ar được sử dụng để hiệu chuẩn được sử dụng để tiêu tốn của tôi khoảng 8 đô la, nhưng tôi hy vọng chúng đắt hơn bây giờ.
5. Hiệu chuẩn cường độ là đắt tiền. Bạn cần một đèn tiêu chuẩn, có thể truy nguyên theo tiêu chuẩn NIST và chúng phải được hiệu chỉnh lại sau 100 giờ sử dụng, hoặc hơn thế. Chúng là những củ rẻ tiền, không được hiệu chỉnh. Nhưng quá trình hiệu chuẩn chi phí tiền thật. Sau đó, bạn phải thiết lập một sắp xếp quang học thích hợp, quá. Nhưng đây là cách duy nhất để tìm ra cách mỗi pixel của bạn phản ứng với từng bước sóng mà chúng đang bị tác động. Thành thật mà nói, tôi đã thử và tránh bất kỳ điều này và hy vọng tôi không cần nó hoặc chỉ có thể áp dụng một xấp xỉ cơ bản của một chiếc đèn tiêu chuẩn và không lãng phí tiền vào hiệu chuẩn thực tế, hy vọng rằng những gì tôi nhận được là đủ tốt. Hoặc chỉ không bận tâm chút nào và sử dụng một phương trình và hình vẽ được dựng lên, "oh, tốt," và xem nó diễn ra như thế nào. Rất có thể, bạn có thể thực hiện bước này đi mà vẫn nhận được kết quả hữu ích nếu bạn chỉ cần suy nghĩ cẩn thận.
6. Bạn có thể có thể xem xét việc đi từ 450nm đến 750nm, nhưng bạn không thể hy vọng vượt quá quãng tám với một cách tử. Bạn có thể muốn một số loại bộ lọc liên quan để bạn không bị lẫn lộn các năng lượng quang phổ trên cùng các pixel. Hoặc đừng lo lắng về điều đó và làm một số thử nghiệm.
7. Trở ngại quang học sẽ được mong muốn để tránh nhận được ánh sáng bên ngoài nơi nó không muốn.
8. Tony chỉ nhắc tôi ... bạn sẽ cần một khe hẹp - hẹp đến mức bạn có thể làm được. Tôi thích sử dụng hai lưỡi dao cạo kiểu cũ có thể điều chỉnh. Một cố định, một di chuyển. Nhưng đối với hộp giấy chứng khoán thẻ, tôi chỉ sử dụng một lưỡi dao chính xác 'rất cẩn thận' để tạo ra một khe hẹp hẹp và đồng đều.

Tôi đã thực hiện tất cả những điều này bằng cách sử dụng một tờ giấy (thẻ kho) mà tôi in ra và sau đó cắt, gấp các tab, sử dụng keo của Elmer và tạo một hộp có các vách ngăn được làm bằng giấy. Vách ngăn sử dụng đổ bóng tối đặc biệt để giúp hấp thụ và chặn ánh sáng bướng bỉnh. DVD trượt vào đúng góc và một camera nhỏ sau đó được đặt ở lối ra. Tôi đã sử dụng nó bằng mắt thường để quan sát ánh sáng khác nhau trong nhà và theo ý kiến ​​của tôi nó hoạt động HOÀN HẢO. Tôi không gặp khó khăn gì trong việc phân biệt giữa các nguồn chiếu sáng sợi đốt, huỳnh quang và đèn LED. Và mặt trời, cho vấn đề đó. Tôi đã thử DVD-R và ngay lập tức thấy một dải bị thiếu lớn màu đỏ, đó là lý do tại sao tôi nói với bạn rằng bạn cần DVD-RW nếu bạn quan tâm đến khu vực đó.

Tôi có thể công bố một số kế hoạch cho tất cả điều này, tôi cho rằng. Vị trí khe, góc của DVD, v.v. Mặc dù thiết kế hộp của tôi sử dụng toàn bộ DVD-RW (vì tôi muốn có thể thả vào phương tiện DVD khác và / hoặc CD (ở một góc khác nên tôi đã tạo hai loại khác nhau các vị trí chèn cho mục đích đó), chỉ một phần nhỏ của bề mặt DVD-RW thực sự có liên quan (nếu được xử lý chính xác.) Vì vậy, tôi cũng thích sử dụng toàn bộ DVD-RW vì lý do đó, vì cắt DVD thành từng mảnh nhấn mạnh nó và tôi cũng không muốn làm điều đó.

$\frac{\textrm{lines}}{\textrm{mm}}$$\frac{\textrm{lines}}{\textrm{mm}}$

Trên RGB:

Cảm biến RGB mà bạn đề cập có, như tôi dự kiến ​​sẽ thấy, chấp nhận rất rộng các bước sóng trong mỗi ba cảm biến. Đèn LED có xu hướng có phạm vi phản hồi rất rộng (chúng phát ra và nhận trên một phạm vi bước sóng rộng.) Cảm biến đó có các phản ứng chồng chéo khiêm tốn. Làm thế nào tốt tất cả những gì sẽ làm việc cho bạn, sẽ là một vấn đề thử nghiệm, tôi nghĩ. Thay vào đó, bạn có thể áp dụng một số mã máy tính bằng cách sử dụng các đường cong của mình và các chức năng phản hồi của cảm biến để xem liệu nó có thể được bảo trì hay không. Nhưng tôi thậm chí sẽ không thử và viết nó cho bạn. Có lẽ điều tốt nhất sẽ là bạn quỳ xuống và mua cảm biến và thực hiện một số thử nghiệm với nó. Nó có thể chỉ tốt cho nhu cầu của bạn. Nhưng tôi không thể nói cho bạn biết có hay không, từ việc quét nhanh nó. Tôi cũng chưa thử làm điều này với RGB, vì vậy đó là một lý do khác mà tôi có thể '

Tôi thích bình luận của Eugene về tần suất, quá. Bóng đèn sợi đốt (và tôi đã thử nghiệm điều này bằng một dụng cụ rất nhạy - với độ phân giải hàng chục microKelvin và hàng trăm độ chính xác microKelvin có thể truy nguyên theo tiêu chuẩn NIST, khi tôi làm việc trên những thứ đó) sẽ thay đổi khoảng 3% biên độ của chúng trong quá trình đạp xe AC ở tần số 60 Hz. (Sẽ khác với 50 Hz.) Huỳnh quang hoạt động ở tần số chính và cả ở tần số cao (cả hai đều được sản xuất và sử dụng.) Nhưng phát thải của chúng là thông qua phốt pho, thường có thời gian đáp ứng nhanh. (Một số phốt pho chậm, thứ tự của một phần nghìn giây do tùy thuộc vào bộ ba bị cấm chuyển đổi đơn lẻ. Nhưng nhiều trong số chúng khá nhanh - taus micrô giây.) Bạn có thể phải thực hiện một số thử nghiệm ở đây. Nhưng tôi nghĩ rằng điều này có thể có kết quả, bởi vì bạn có thể thiết kế các mạch điện tử cho các dải rất hẹp nếu bạn muốn. Bạn' Bạn phải lo lắng về việc điều chỉnh tín hiệu để bạn không bão hòa chuỗi khuếch đại. Nhưng điều đó là có thể. Tôi đã không nhìn vào tần số được sử dụng trong bóng đèn LED hiện đại, mặc dù. Và tôi sẽ để nó cho bạn lên google chi tiết ở đó. Tất cả những gì đã nói, tôi nghĩ rằng quan điểm của Eugene cũng có giá trị kiểm tra.

Cá nhân? Tôi sẽ đi với DVD-RW vì tôi có nhiều kinh nghiệm khi làm điều đó, biết rằng tôi có thể làm điều đó một cách dễ dàng, nhanh chóng và rẻ tiền, và vì tôi nghĩ rằng tôi có thể tránh được bước hiệu chỉnh cường độ để đến nơi bạn cần đi. Các máy ảnh này rất rẻ và đèn Hg-Ar cũng được điều chỉnh theo bước sóng. Nó gần như không có việc gì cả. Thêm vào đó, tôi đã đi quanh nhà để kiểm tra các nguồn sáng khác nhau với hộp đựng thẻ cầm tay không có thiết bị điện tử nào và hoàn toàn có thể nhìn thấy sự khác biệt trong các nguồn sáng khác nhau. Vì vậy, tôi biết tôi có thể đến đó từ đây.

EDIT: Một vài hình ảnh từ một bóng đèn huỳnh quang cũ. Một trong số chúng trên quang phổ và cái còn lại phóng to lên một chút. Khá mát mẻ tách đôi thủy ngân ở đó!

Tôi chuyên về chế tạo đèn LED cho bộ phận OSRAM của Siemen cách đây nhiều năm, với tư cách là một nhà thầu. Vì vậy, công cụ này một phần từ kinh nghiệm đó. Đầu tiên chúng tôi sử dụng máy đo quang phổ đắt tiền, nhưng sau đó chuyển sang Ocean Optics (rẻ hơn nhiều.) Nhưng trong thời gian đó, tôi đã có rất nhiều niềm vui với DVD và CD, được sử dụng với tất cả các thiết bị hiệu chuẩn lạ mắt. . Cũng thực sự thích công việc của Edwin Land vào cuối những năm 1970 và đầu những năm 1980 - những thứ rất thú vị.

Tôi sẽ đồng ý với jonk, nhưng đề xuất một phương pháp xác định nguồn đơn giản hơn.

Xây dựng một quang phổ kế với máy ảnh (sử dụng DVD hoặc cách tử nhiễu xạ khác.) Làm cho nó vững chắc về mặt cơ học để máy ảnh, cách tử và màn hình không thể di chuyển so với nhau.

Đừng bận tâm với hiệu chuẩn - tất cả. Bạn cũng sẽ muốn tắt cân bằng trắng tự động trong máy ảnh và sử dụng cân bằng trắng cố định.

Đưa máy dò của bạn đến các ví dụ về các nguồn sáng khác nhau mà bạn muốn phát hiện và ghi lại hình ảnh.

Bây giờ, bạn có thể sử dụng lựa chọn phương pháp xử lý tín hiệu của mình để phát hiện chương trình phổ được lưu trữ nào phù hợp nhất với biểu đồ phổ hiện tại.

OpenCV hoặc Gnu Octave hoặc SciPy đều có các phương thức khả thi để phát hiện sự tương đồng.

Có rất nhiều câu trả lời tuyệt vời ở đây, nhưng để cung cấp một số nhận xét cụ thể cho câu hỏi cuối cùng của bạn:

Có bất kỳ nhược điểm trên giải pháp đầu tiên của tôi?

Hạn chế là bạn chỉ có ba điểm dữ liệu (r, g, b) để phán đoán màu sắc và tùy thuộc vào các nguồn sáng khác nhau mà bạn đang cố phân biệt, bạn có thể không thể phân biệt được chúng. Đây là vấn đề tương tự mà máy ảnh kỹ thuật số gặp phải khi cố gắng đặt cân bằng trắng và đôi khi, máy ảnh đoán sai và màu sắc của ảnh bị méo. Tuy nhiên, nếu bạn cho phép một máy ảnh kỹ thuật số chụp ảnh một vật thể đã biết, như cùng một mảnh giấy trắng, thì có khả năng nó sẽ có thể phân biệt được nguồn sáng trong hầu hết thời gian.

Có một cảm biến ngoài kia có thể phân tích sự phát xạ ánh sáng và cung cấp các giá trị cường độ trên một phạm vi bước sóng đã chọn không?

Một quang phổ kế dựa trên cách tử (hoặc lăng kính) thực hiện chính xác điều đó; nó cung cấp cường độ ánh sáng như là một hàm của bước sóng.

Ngoài ra, nếu bạn chỉ muốn một vài cảm biến, bạn có thể đơn giản lấy một bộ tách sóng silicon và đặt bộ lọc quang thích hợp (kính màu) trước nó để chỉ cho phép phạm vi bước sóng quan tâm đến bộ lọc. Một lợi thế của phương pháp này là các bộ tách sóng quang có khả năng hoạt động nhanh hơn máy dò mảng và có thể cho phép bạn xem cấu trúc thời gian của các mẫu đặc trưng của ánh sáng và điểm, như dao động 60 Hz của bóng đèn hoặc nhấp nháy nhanh chóng của một ngọn lửa.

Bạn không phải xây dựng máy quang phổ kế của riêng mình, các thiết bị đã có sẵn ngoài kệ, như chiếc C12666MA siêu nhỏ gọn này của Hamamatsu .

Độ phân giải phổ 15nm có thể tốt cho nhiệm vụ này.

Nó cũng là một ý tưởng tốt để nói với DC và 50/60 Hz, có thể với một cảm biến riêng biệt.

Máy ảnh hoạt động rất chính xác theo cách bạn hiển thị các cảm biến RGB. Nếu bạn đã có kinh nghiệm cố gắng chụp màu sắc bão hòa của đèn LED trong ánh sáng mật độ cao, bạn sẽ hiểu những hạn chế của nó, nhưng đối với ảnh phổ rộng như chúng ta biết nó hoạt động tốt.

Nó phụ thuộc vào những gì bạn muốn đo.

Ví dụ, ánh sáng trắng chỉ là nhận thức của chúng ta về cảm biến RGB trong mắt và ánh sáng tới có thể đánh lừa chúng ta nghĩ rằng ánh sáng ban ngày chỉ là sự cân bằng của ánh sáng chuyển đổi màu xanh lam và vàng-đỏ sao cho các đỉnh bằng nhau (khi được chuyển thành hiệu chỉnh mắt CIE cấp độ)

Nhưng thực tế hoàn toàn khác khi chúng ta so sánh một nguồn halogen trên một dải màu rộng phản chiếu và so sánh với đèn LED trắng 45% CRI ánh sáng ban ngày 4500-5000'K 81%. Bây giờ màu sắc trông khác nhau do phổ thiếu trong nguồn.

Để chính xác, hy vọng duy nhất của bạn là một công cụ phương pháp nhiễu xạ hiệu chuẩn. Đối với màu sắc sự cố nhãn cầu thô phản chiếu trên giấy tỷ lệ gradient với gam màu đầy đủ, máy ảnh RGB sẽ hoạt động. đủ gần với bộ cảm biến / bộ phát hiện RGB được hiệu chỉnh và phần mềm. Nhưng đây không phải là cách họ làm điều đó trong công nghiệp, mà về cơ bản là cách máy quét giấy hoạt động với hiệu chuẩn RGB + B / W bên trong trước khi quá trình quét bắt đầu.

Máy phân tích phổ ánh sáng chuyên nghiệp đo x, y, u, v và nhiều thông số khác của ánh sáng trắng.

Vì vậy, đây là một câu hỏi cũ, và tôi tự hỏi đâu là giải pháp, nhưng nhìn qua các câu trả lời tôi khá ngạc nhiên khi không thấy một giải pháp khá rõ ràng.

Trước tiên, bạn không cần phải phân tích toàn bộ phổ. Chỉ cần lấy mẫu theo cách tối đa hóa việc tách nguồn. Cho rằng bạn có tương đối ít nguồn bạn có thể thực hiện điều này bằng mắt hoặc thực sự chạy phân tích PCA hoặc ICA trên một phiên bản rời rạc của phổ dự kiến. Một khi bạn đã chọn một số vùng phổ, bạn có thể tiến hành.

Thứ hai, tôi sẽ xem xét nghiêm túc khu vực hồng ngoại. Chủ yếu là vì một đám cháy sẽ có lượng phát thải dồi dào ở đó, nhưng quan trọng nhất là vì các cảm biến ở khu vực này rất phổ biến.

Thứ ba, chọn một cảm biến hoặc kết hợp cảm biến / bộ lọc riêng biệt cung cấp cho bạn đáp ứng quang phổ đủ tốt trong dải mong muốn đầu tiên của bạn. Lưu ý rằng có nhiều bộ lọc, photodiod, phototransistors và các thiết bị Pir rẻ tiền có thể được chọn theo bước sóng (ngay cả đèn LED một màu cũng có thể hoạt động trong một nhúm).

Thứ tư, nếu bạn đang thực hiện điều này một cách toán học, hãy chiếu các phản hồi dự kiến ​​của bạn vào phản hồi của cảm biến / bộ lọc và trừ đi để bạn có thể lặp lại quy trình với băng tần quan trọng tiếp theo. Nếu không, chỉ cần chồng chéo và ước tính khu vực tiếp theo.

Lưu ý rằng các bộ lọc cũng có thể được sử dụng để loại bỏ các băng tần. Nếu hai cảm biến bao phủ khu vực hoàn hảo, nhưng phản ứng của chúng có quá nhiều sự chồng chéo, trừ đi dải chồng chéo sẽ làm tăng sự phân biệt đối xử của chúng. .

Sau khi lặp lại hai hoặc ba lần này, bạn sẽ có một bộ cảm biến rẻ tiền mà bạn có thể sử dụng. Đặt một số mạch xung quanh chúng, và hiệu chỉnh phản ứng của bạn với một vài nguồn đã biết. Nếu bạn đã phân tách chính xác, bạn sẽ chỉ cần một hiệu chuẩn thô cho độ nhạy của thiết kế bộ lọc / cảm biến / mạch của bạn.

Về cơ bản, đây là ý tưởng cảm biến RGB, nhưng sử dụng các thùng bước sóng được điều chỉnh hợp lý thay vì các thùng khá tùy tiện.

Nếu bạn không cần độ nhạy phóng xạ rất cao, hãy đối chiếu nó, chạy nó qua lưới và đổ hình ảnh vào một mảng cảm biến tuyến tính. Phân tích phổ là dễ dàng nếu bạn có một bộ vi xử lý. Chỉ riêng sự thay đổi thời gian không có khả năng hoạt động tốt vì hệ thống chiếu sáng của người tiêu dùng rất khác nhau về tần số nhấp nháy. Điều duy nhất khó phân biệt với quang phổ là đèn sợi đốt và ngọn lửa. Bạn có thể sử dụng biến thể theo thời gian cho điều đó, hoạt động theo giả định rằng ngọn lửa sẽ khá ngẫu nhiên và đèn sợi đốt phải có thành phần 60 Hz riêng biệt. Coi chừng mặc dù các thiết bị điện tử có xu hướng bắt sóng 60 Hz, vì vậy bạn sẽ phải đảm bảo rằng bạn đang nhìn thấy ánh sáng 60 Hz chứ không phải nhiễu 60 Hz. Các cảm biến tuyến tính là một phần rẻ tiền và đơn giản mà bạn không nên t có bất kỳ rắc rối giao thoa. Cách duy nhất tôi có thể thấy điều này hoạt động với 3 kênh là nếu bạn chỉ cố gắng phân loại ngọn lửa và bạn có thể đổ tất cả các nguồn sáng khác vào một đống "không quan tâm". Trong trường hợp đó, bạn hoàn toàn có thể lấy bất cứ thứ gì với, ví dụ, NIR nhiều hơn lượng phát xạ màu xanh là sợi đốt hoặc ngọn lửa. Nếu bạn sẵn sàng làm việc với các máy dò MWIR, bạn có thể bỏ qua biến thể theo thời gian và chỉ cần tìm đỉnh phát thải CO2. Các sợi đốt không nên có điều đó. Đó là những gì rất nhiều cảm biến thương mại sử dụng. nhiều hơn NIR so với phát xạ màu xanh là sợi đốt hoặc ngọn lửa. Nếu bạn sẵn sàng làm việc với các máy dò MWIR, bạn có thể bỏ qua biến thể theo thời gian và chỉ cần tìm đỉnh phát thải CO2. Các sợi đốt không nên có điều đó. Đó là những gì rất nhiều cảm biến thương mại sử dụng. nhiều hơn NIR so với phát xạ màu xanh là sợi đốt hoặc ngọn lửa. Nếu bạn sẵn sàng làm việc với các máy dò MWIR, bạn có thể bỏ qua biến thể theo thời gian và chỉ cần tìm đỉnh phát thải CO2. Các sợi đốt không nên có điều đó. Đó là những gì rất nhiều cảm biến thương mại sử dụng.