红外产生方法

引言：空间光调制器（一般指相位型SLM）可以对光的振幅、相位、偏振态等进行调制，在光学研究领域拥有广泛和悠久的历史。目前相位型空间光调制器在全息光学，全息光镊，激光并行加工，自适应光学，双光子/三光子/多光子显微成像，散射或浑浊介质中的成像，脉冲整形，光学加密，量子计算，光通信，湍流模拟等领域应用广泛。很多的科研人员在使用空间光调制器时，往往会受到零级光的困扰，零级光对研究结果也产生了非常大的影响。可以说大家苦零级光久矣。本文对液晶空间光调制器零级光的产生原因及其消除方法进行了阐述。Meadowlark Optics公司拥有40年纯相位SLM研发经验，可以提供模拟寻址的纯相位空间光调制器（1920x1200 & 1024x1024分辨率），产品工作波段可以覆盖400-1700nm，相位稳定性可以达到0.1%，帧频可以到1436Hz，损伤阈值可以达到200W/cm2以上。 关键词：空间光调制器、SLM，液晶空间光调制器，纯相位，LCOS，零级光，一级衍射空间光调制器零级光产生的原因？要想了解SLM零级光产生的原因，我们需要先了解下空间光调制器的结构构成。如下图所示，LC-SLM光学头主要由：保护玻璃，透明电极，液晶层，像素电极层（Wafer）构成。1） 保护玻璃的透过率窗口片保护玻璃的透过率在相应的工作波段（400-800nm,500-1200nm,850-1650nm）内通常在98.5-99.5%范围内，因此有少量的光被直接反射回去。2）透明电极的透过率透明电极的透过率一般都在99%以上，该部分造成的零级光基本可以忽略。3）空间光调制器填充率像素电极层（Wafer）由一个个的独立像元构成，从而SLM可以实现针对单个像元的独立调制。相邻像元之间会有微小的缝隙，缝隙部分无法加载电压，因此对应的液晶层无法加载相位，这部分未被调制的光会反射回去，产生零级光。4）入射光照射到非工作区域如果入射光照射到了非工作区域，则这部分光也会不被调制，直接反射回光路，产生零级光。5）入射光的偏振态或者偏振方向错误目前市面上所有的相位型空间光调制器（SLM）均要求线偏光入射，线偏方向与液晶的e轴平行（extraordinary axis）。如果入射光与e轴存在夹角，或者入射光的偏振态不是线偏光，则会有一部分分量的光不被调制，从而产生零级光。Meadowlark公司SLM零级光消除方法？硬件方面：1）提高空间光调制器的填充率，蕞小化缝隙影响。Meadowlark Optics公司可以提供1024x1024的纯相位空间光调制器，填充因子可以达到目前世界蕞高的97.2%，大大减小了缝隙产生的影响。2）提高空间光调制器的线性度。1920x1200的液晶空间光调制器，MLO公司在出厂前会对每一台SLM进行高精度的校准，保证每一台空间光调制器都具有高度的线性准确性，从而提高相位调制精度，达到蕞优的调制效果。软件方面：a)叠加闪耀光栅Meadowlark公司的SLM控制软件提供生成任意周期闪耀光栅的功能，该光栅可以方便的与客户的全息图进行叠加，从而把结果偏转到1级位置，客户只需要用光阑将零级光滤掉，只让一级光通过即可。b)叠加菲涅尔透镜MLO公司的调制器控制软件提供生成任意焦距菲涅尔透镜的功能，用户可以将全息图与该菲涅尔灰度图进行叠加，从而零级光与衍射光的焦平面会发生错位，零级光在衍射光的焦平面上会发散掉，从而减小零级光的影响。光路方面：1）光路中添加偏振片和半波片，提高入射光的偏振态准确性为了使用SLM作为相位调制器，入射偏振必须是线性的，并且与LC分子对齐。为了确保入射光的偏振是线性的，建议在激光光源后放置一个偏振器。为了确保偏振与LC分子对齐，建议在偏振器和SLM之间放置半波片，通过半波片的旋转可以将0级光调到最小。2）光路中添加使用0阶块（0th order block），阻挡零级光上海昊量光电设备有限公司可以提供什么样的空间光调制器？1）1920x1200纯相位空间光调制器（标准速度） 2）1024x1024纯相位空间光调制器（超高速度）关于昊量光电：昊量光电可以给客户提供SLM样品试用，以及全面的技术支持。上海昊量光电设备有限公司是国内知名光电产品专业代理商，代理品牌均处于相关领域的发展前沿；产品包括各类激光器、光电调制器、光学测量设备、精密光学元件等，涉及应用领域涵盖了材料加工、光通讯、生物医疗、科学研究、国防及更细分的前沿市场如量子光学、生物显微、物联传感、精密加工、先进激光制造等；可为客户提供完整的设备安装，培训，硬件开发，软件开发，系统集成等优质服务。您可以通过昊量光电的官方网站了解更多的产品信息，或直接来电咨询。

据28日《自然光子学》杂志报道，英国伯明翰大学和剑桥大学的科学家开发了一种使用量子系统在室温下探测中红外（MIR）光的新方法，他们使用分子发射器将低能量MIR光子转换为高能的可见光光子。这项创新方法能够帮助科学家在单分子水平上进行光谱分析，这标志着科学家在深入了解化学和生物分子的能力方面的重大进步。研究人员解释说，维持分子中原子之间距离的键可像弹簧一样振动，同时这些振动会在非常高的频率下产生共振，它们可被人眼看不见的中红外区域光激发。室温下的键随机运动，因此，探测中红外光的一个主要挑战是避免这种热噪声。现代探测器依赖于能量密集型和体积庞大的冷却半导体器件，但此次研究提出了一种在室温下检测这种光的新方法。新方法被称为中红外振动辅助发光（MIRVAL），它使用既能成为中红外光又能成为可见光的分子。该团队将分子发射器组装成一个非常小的等离子体腔，该腔在中红外光和可见光范围内都是共振的。他们进一步对其进行了改造，使分子的振动态和电子态能够相互作用，从而有效地将中红外光转换为增强的可见光。通过创造微腔，研究人员实现了低于1立方纳米的极端光限制体积。微腔是一种由金属面上的单原子缺陷形成的极小的空腔，可捕获光线。这意味着该团队可将中红外光限制到单个分子的规模。该突破能够加深科学家对复杂系统的理解，并打开红外活性分子振动的大门，这在单分子水平上通常是无法获得的。除了纯粹的科学研究外，MIRVAL还可在许多领域发挥作用，如实时气体传感、医学诊断、天文测量和量子通信等。

现有国产非制冷红外探测器多采用挡板校正进行非均匀性校正，影响了红外探测器的观测效果与目标搜跟。近期，湖北久之洋红外系统股份有限公司的科研团队在《光学与光电技术》期刊上发表了以“国产非制冷红外探测器新型场景校正方法”为主题的文章。该文章第一作者为刘品伟，主要从事红外技术方面的研究工作。本文提出了基于国产非制冷红外探测器的新型场景校正方法。该方法包含两部分：第一部分是基于高频非均匀性的场景校正；第二部分是基于低频非均匀性的场景校正。通过对不同频域非均匀性分别进行处理来去除探测器响应的非均匀性。国产非制冷红外探测器非均匀性分析国产非制冷红外探测器工作过程中，探测器的状态参数会产生缓变，从而导致图像非均匀性的变化。图1所示是以黑体为目标的具有较强非均匀性的非制冷红外图像。图1 具有较强非均匀性的非制冷红外图像非均匀性包括低频非均匀性与高频非均匀性两部分。低频非均匀性表现为全局灰度分布不均匀，在图像中表现为平缓的明暗变化，如图像四周与中心灰度值差别大，如图2所示。低频非均匀性主要是由探测器及镜头不同位置温度变化不均匀引起的。高频非均匀性表现为局部区域灰度值剧烈变化，在图像中表现为亮暗点或条纹。高频非均匀性主要是探测器的响应不均匀引起的，如图3所示。图2 低频非均匀性的三维显示图3 9×9邻域内高频非均匀性的三维显示传统的场景校正方式很少涉及对低频非均匀性的消除，而对高频非均匀性的消除容易产生“鬼影“等副作用，同时消除低频与高频非均匀性才能真正提高图像质量。因此，本文将针对高频与低频非均匀性，采用不同的场景校正方法处理。基于高频非均匀性的场景校正国产非制冷红外探测器在工作过程中，随着探测器整体温度的变化，由于探测器响应的不均匀性，会出现较强的高频非均匀性，具体在图像上表现为散粒及细条纹，如图4所示。图4 高频非均匀性的不同类型目前常用的场景校正算法有恒定统计法、时域高通滤波法、神经网络校正算法、基于图像配准的校正算法等。这些算法能够在一定程度上根据场景的信息自适应地补偿热像仪的增益和偏置的漂移，但是在实际使用过程中，这类算法存在各种各样的使用限制条件。以传统的神经网络场景校正算法为例，该算法要求场景信息不断变化，否则会造成图像退化或者模糊，并且如果图像中存在较强边缘信息，该算法容易导致图像出现“鬼影”现象，严重影响图像质量。对此，提出了一种基于神经网络的新型场景校正算法来消除图像退化和“鬼影”现象。首先分析图像退化与“鬼影”现象产生的原因。当原始图像中存在较强的边缘信息时，低通滤波会使边缘信息产生损失，预测图像会产生模糊失真现象。若场景保持静止不动，随着场景校正参数的不断更新，图像就会逐渐退化失真；若场景长期静止后开始运动，图像就会包含静止图像中损失的边缘信息，也就是“鬼影”现象，如图5所示。图5 传统场景校正算法产生的“鬼影”现象为了解决传统场景校正算法存在的问题，提出了一种基于中值滤波=2。同时采用时空联合阈值作为校正判断条件，选择更新系数与校正区域。时空联合阈值分为两个阈值条件：时域连续运动条件与空域邻域均匀性条件。针对高频非均匀性的场景校正算法流程图如图6所示。的自适应场景校正算法。由于高频非均匀性中包含大量的散粒非均匀性，同时为了更好地保留图像的边缘信息，该算法采用中值滤波作为滤波器，中值滤波半径r。图6 高频非均匀性场景校正算法流程图分别用此算法与传统神经网络场景校正算法对原始图像进行处理，比较两种算法是否具有“鬼影”现象。将热像仪静止工作500帧后，观察两种方法处理后的运动图像。可以看到，该算法基本没有“鬼影”现象，而传统算法“鬼影”现象严重。因此，该算法能够有效地抑制“鬼影”现象。图7 本文方法与传统神经网络“鬼影”现象比较基于低频非均匀性的场景校正高频非均匀性去除后，图像仍残留有大量的低频非均匀性。低频非均匀性在非制冷探测器开始工作时较弱，随着探测器及镜头温度的变化，图像的低频非均匀性会逐渐增加，在图像上表现为四角与中心灰度值差别较大。如图8所示，可以看到，图像灰度分布不均匀，四周有明显的光圈，影响图像观感与图像质量。图8 低频非均匀性对图像的影响这里提出了一种基于时空联合低频滤波的场景校正方法，通过在时域和空域同时进行低通滤波，分离出图像的固定低频非均匀性并进行去除。由于探测器输出图像的低频非均匀性在短时间内位置保持不变，当图像产生运动时，可以通过时域低频滤波对低频非均匀性进行分离去除，因此首先需要判断场景是否处于运动中。这里仍采用上节提到的连续运动条件来判断场景是否处于连续运动中。当场景处于连续运动时，采用基于自适应时间常数的时域低频滤波来筛选图像的低频信息。时域滤波结果包含低频非均匀性与部分边缘细节信息，因此还需要对在空域上进行低通滤波，以消除存在的边缘信息细节，达到获取低频非均匀性的目的。采用均值滤波进行空域的低通滤波。为了验证此场景校正算法的效果，对仅处理高频非均匀性的图像与高频低频非均匀性均处理的图像进行比较，如图9所示。可以看到，此算法对低频非均匀性有良好的处理效果，能够有效地减少图像四周与中央灰度差异较大的问题。图9 运动200帧后是否处理低频非均匀性图像对比为进一步验证此场景校正算法的效果，使用两台相同规格的红外机芯，第一台仅对高频非均匀性进行处理，第二台对高频低频非均匀性都进行处理，均在运动条件下连续工作1 h后，对同一温度黑体成像，计算其图像非均匀性。结果表明，仅处理高频非均匀性的图像非均匀性为2.3%，而对高频低频非均匀性都进行处理的图像非均匀性为0.5%，该算法有利于提高输出图像的均匀性。算法总体流程及效果图本文算法首先通过连续运动条件判断场景是否处于连续运动中，若处于运动过程则分别更新高频与低频非均匀性处理模块校正参数，然后进行非均匀性校正；否则直接进行非均匀性校正，整体流程如图10所示，最终效果如图11所示。图10 本文算法流程图图11 最终校正输出结果结论本文提出了一种基于非制冷红外探测器的新型场景校正方法。首先通过改进的神经网络场景校正方法滤除高频非均匀性，在此基础上通过时空联合的低频滤波去除低频非均匀性，得到最终校正结果。该方法具有良好的校正效果，并且能够有效地抑制“鬼影”现象，有利于非制冷红外探测器的推广应用。