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基于光学相干层析成像的塑料薄膜厚度检测

发布时间:2019-12-04 12:46

  摘要

  非破坏性测试和评估(NDTE)以其独特的非侵入性的特点已经在工业生产上取得了广泛的应用。但是在微米级物品内部快速、非接触、非侵入性和高分辨率成像技术仍然稀缺。

  光学相干层析成像技术(OCT)作为一种新颖的NDTE工具受到了越来越多的关注。论文主要介绍了 OCT 技术,并根据实验要求在实验室完成扫频OCT系统搭建。使用扫频OCT系统分别对单层塑料薄膜、两层塑料薄膜以及三层塑料薄膜进行扫描成像。通过对三幅图像进行图像处理,完成各层薄膜的边界提取,并根据像素与实际厚度的对应关系,完成塑料薄膜厚度的计算。并依据边界提取结果,对塑料薄膜的平整性进行定量可视化分析,突出了光学相干层析技术其无损性和高精度的特点,展现了光学相干层析成像技术对多层塑料薄膜各层厚度精确检测以及平整性检测方面有着广泛的应用前景。

  关键词:非破坏性测试和评估、光学相干断层扫描技术、薄膜厚度

  第一章 绪论

  1.1 课题背景及意义

  无损检测因为其独特性受到广泛的关注,逐步变成了工业发展必不可少的重要工具[1]。现阶段商品化的无损检测方法主要有有射线检验(RT)、超声检测(UT)、磁粉检测(MT)和液体渗透检测(PT) 四种。其他无损检测方法如:涡流检测(ECT)、声发射检测(AE)、热像/红外(TIR)、泄漏试验(LT)、交流场测量技术(ACFMT)、漏磁检验(MFL)、远场测试检测方法(RFT)、超声波衍射时差法(TOFD)等也取得了长足的进步。但是上述无损检测方法或无法做到精准检测或检测精度低。微米级无损检测技术仍然稀缺[2]。

  多层塑料薄膜在包装工业中应用普遍,常常用来保护物品不受环境影响。例如在食品包装中,为了达到不同的保护效果,工厂常常使用不同材质制成薄膜保护内部不受氧气的氧化。在吹制多层薄膜的生产过程中,生产线往往是多种薄膜一次挤压成型,直接产出多层薄膜。在挤压成型的过程中,保证各层厚度符合要求至关重要。另一方面,从生产成本来看,有一些特殊的生产原料的价格极其高昂,任何材料的过量使用都会造成生产成本的提高。但是如果薄膜层太薄,规格无法满足要求,那么整个多层薄膜产本都将无法使用。为了确保在生产过程中产品符合规范,就需要进行在线质量控制,比如需要监测的参数包括各个层的厚度和均匀性,以及可能夹杂的空气或杂质等。在线质量监测必须是是非破坏性的,快速的,并且必须能够展现(半)透明的材料内部结构。

  现行的工业监测手法是用射线探照的方式来测量薄膜的整体厚度。然而,这种方法会产生大剂量的辐射,存在安全隐患,另一方面这种检测方式无法确定多层薄膜中每一层层薄膜的厚度。一般来说,单个层的厚度通常通过控制材料的重量来实现。也就是说,最终产品的质量控制,永远只在离线状态下进行。而且进行样本检测时,样品是从产品上直接剪出,以破坏性的方式如切片显微镜进行分析。这种方法一方面浪费时间,另一方面,往往在产品产出后的数小时之后才会得出结果。在检测的这段时间内,生产线上生产的多层薄膜的质量是未知的,很有可能检测过程中生产的产品都不合格。

  OCT非破坏性和非接触式的特性使该技术成为多层薄膜或涂层结构分析和质量监控的理想工具。如果已知多层薄膜中的各层薄膜材料折射率,根据折射率的相关知识,人们就可以获得样品单层厚度的精确值。将OCT系统集成至生产线上,形成整套的自动控制系统,就能在实时监测多层薄膜各个层的厚度。

  1.2 OCT技术简介及应用现状

  1.2.1 OCT技术发展简介

  OCT技术的理论基础是早期的白光干涉测量法。1991年美国麻省理工的 D·Huang和 J.G.Fujimoto 等人把白光干涉测量法与相干层析成像的概念相互结合,使用OCT技术完成了对视网膜以及冠状动脉壁进行成像[3]。此后,OCT技术得到了快速的发展,并且依据成像模式的不同,逐步发展出了多普勒OCT(ODT)、光谱OCT、差分吸收型OCT等多个种类。1996年,眼科OCT系统设备首次作为商业产品进入市场,商用OCT设备在医疗行业广泛被采用。目前世界各地的研究小组在不断地提高成像速度、探测深度、图像分辨率以及信噪比等方面取得了长足的进步。

  1.2.2 OCT技术应用现状

  2007年,Stifter发表了一份关于OCT在生物医学领域以外的应用的综合评价报告。此后OCT作为一种新颖的NDTE工具受到了越来越多的关注。越来越多的研究小组进一步的探索OCT可能的应用方向。在众多国家中最新的研究方向包括:多层薄膜厚度的测量,药片生产,激光钻孔和微型机械设备引导,有机太阳能电池生产,以及艺术品保护。

  现在已经有几家公司和研究中心提供商业用OCT系统产品。这些系统的服务对象是在医疗部门和普通光学实验室之外的工业生产。一般来说,商用OCT系统设备中除了电脑外,所有的仪器设备都嵌入在一个单独的外壳中。这种轻量化的设计能够胜任多种检测需求,而且非常容易运输。

  但是在一些特殊情况下,需要为一个特定的目的来定制应用程序以及配套的OCT系统。在生物医学成像(如眼科、皮肤学)中,定制OCT系统已经是非常常见。然而,在NDTE的领域,仍然有待探索。目前为止,大部分的OCT系统都是为某一个固定功能开发使用的,因此成本相当昂贵。

  OCT是基于白光干涉测量(WLI)的物理原理。将光源发出的光线分成两束,一束发射到被测物体(比如塑料薄膜),这段光束被称为信号臂。另一束发射到参照反光镜,称为参考臂。然后把从样品(信号臂)和从反光镜(参考臂)反射回来的两束光信号叠加。当信号臂和参考臂的长度一致时,就会发生干涉。从组织中反射回来的光信号随组织的形状而显示强弱。由于采用了干涉检测方案,OCT检测方法非常适合于图像分层和观察样品微观结构。图像的对比是由于样品材料的折射率的不同形成的,因此,OCT相比于其他高分辨率成像技术如超声波、X射线计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)等提供了更加丰富的信息[4]。

  和以往的影像学技术相比,光学相干断层扫描技术主要有如下优点:无损性,一般的OCT系统的光源选择一般是近红外线。这种光对人体的组织几乎无害;断层成像,根据干涉的原理实现断层成像,可获得丰富的多维度组织断层信息,进一步扩大了成像的深度;高分辨率,OCT技术结合了半导体和超快激光技术,利用超灵敏探测、精密自动控制和相干选通门等方法,通过计算机数字信号和图像处理,使其最高分辨率可达10~20μm;易小型化,OCT系统使用光纤作为光的载体,极易做成细小的光学探测装置,方便携带[5]。

  OCT技术最早应用于眼科学应用领域,它对黄斑部疾病的诊断有重要应用价值,很多眼底病的发生和发展都与黄斑区血管丢失相关。例如,糖尿病视网膜病变引起的黄斑区血管丢失是视力丧失的主要原因[6]。

  随着OCT技术不断发展,其在医疗行业展现了惊人的活力。特别是在血管成像以及病理检测方面。目前为止最具有发展前景以及最重要的应用之一是探测软组织的早期癌变。借助 OCT技术,极大满足了医生在软组织病理检查的需求,加快了诊断效率;另一方面,通过大量的临床实践,OCT用于临床研究癌症治疗的技术越来越成熟。

  随着技术的发展,除了在医学领域,OCT 技术正在向其他领域推进。

  植物光子学和食物组织分析方面,人们通过对苹果果实的表皮进行OCT扫描,实时监测苹果皮的质量和厚度,通过探究苹果皮与外界空气的交互,探究新型的果实存储和防病虫害的方法。在激光切割领域,人们一般很难掌握切割深度。如果客户对于对切割深度有特殊要求,一般很难生产出符合要求的产品。然而通过OCT对切割过程进行扫描,测算切割深度,让切割深度精度可控成为可能。最新的相关研究都强调了OCT对激光微加工的动态效应分析的巨大潜力,可以作为一种反馈工具来控制结构的深度。在材料结构变化评估方面,许多材料在生产过程或生命周期中由于硬化、冷却、加热、机械负荷或应力变化等原因,非常容易引起结构变化。然而在从外部是无法观察到这些内部产生的变化。OCT却可以快速、完全无接触、无破坏性的方法来监测和评估这类过程,对于大型建筑的实施扮演着不可或缺的角色。在药物生产过程中,药物往往需要达到嗅觉与味觉的掩蔽,提高药品稳定性,有效药物成分(API)的控制释放等目的。实现这些目的的方法一般是对药物进行多涂层处理。尽管涂层工艺已经使用了几十年,但仍然存在着严重的问题,因为人们对材料和操作参数对产品质量的影响缺乏了解。往往在产品完成后才能进行质量检测,不能对生产过程进行实时监测。如果在生产流水线上引进OCT监测系统,就能对生产进行实时监控,通过反馈实现流水线产品控制自动化。

  1.3 本文研究目的和主要研究内容

  本论文研究主题是基于光学相干层析成像的塑料薄膜厚度检测。主要通过扫频OCT系统对塑料薄膜进行扫描成像,并对图像进行处理,获得薄膜边界以及塑料薄膜厚度等其他参数。

  本论文包括四个章节,每章研究内容如下:

  第一章首先对OCT技术进行简略介绍,对OCT技术进行整体概述,对基本原理进行简要的阐述,介绍了实际工业应用中成熟的OCT产品。接着介绍了本篇文章的研究目的和主要研究内容,最后介绍整篇文章的脉络框架。

  第二章主要介绍了塑料薄膜厚度检测系统的搭建以及图像处理的算法设计。在系统搭建方面,以扫频OCT系统为基础,完成厚度检测系统的搭建。在图像处理方面,以边缘检测为主要目标,进行算法设计,整体算法分为边缘提取和厚度计算两个部分。

  第三章为实验及结果分析部分,也是本文的主体内容。实验部分主要是使用扫频OCT系统塑料薄膜进行光学相干层析成像获得实验数据。结果分析部分主要是对获得的图像文件进行处理,最终获得可视的实验结果。

  第四章为总结与展望,主要是对本次实验的的设计以及实验最终结果进行总结;后半部分对此次实验在未来工业上的前景进行分析,对未来的实际应用进行展望。

  第二章 扫频OCT系统及算法设计

  2.1 频域OCT系统介绍

  频域OCT系统相比于时域OCT系统在成像速度方面有着无与伦比的优势。频域OCT系统省略了参考臂光程扫描这一复杂过程,直接一次性获取纵向的扫描的数据。

  获得干涉光谱目前主要有两种方法,一种是基于光谱仪的光谱频域OCT( Spectral domainOCT,SD-OCT),另一种是基于扫频光源的扫频OCT( Swept Source OCT,SS-OCT)。SD-OCT通过基于光栅和透镜的光谱仪,将干涉信号分光再聚焦到线阵电荷耦合元件上获得干涉光谱。SS-OCT采用一个输出波长随时间高速扫描的扫频光源,通过探测器记录下每一波长的信号进而得到干涉光谱。图2.1为SS-OCT原理图。

  根据维纳——辛钦定理,信号的自相关函数和功率谱密度是一对傅立叶变换对,通过探测样品光与参考光干涉光谱信号,基于傅立叶变换的信号处理即可恢复样品各层信号和参考镜信号的自相关信号,反映样品的内部结构[7]。

  2.2 扫频OCT系统搭建

  图2.2展现了实验设计的SS-OCT系统框图。整个系统主要分为扫频光源、样品臂、参考臂以及光电信号转换四个部分。系统工作流程如下:扫频激光源发射出的激光经过光纤耦合器1,经过50/50分光,分为两束光。一束光进入样品臂中,经过准直镜和镜子3,聚焦到样品上,入射光束遇到组织内的结构或表面时发生反射,反射的光沿着样品臂光路返回到光纤耦合器1中,接着经过光纤耦合器1的50/50分光,分为两束,一束进入光纤耦合器2。扫频激光源经过光纤耦合器1之后的另一束光通过准直镜1、镜子1、镜子2、准直镜2之后进入光纤耦合器2;在光电信号转换部分,参考臂、样品臂两束光进入光纤耦合器2之后发生干涉,干涉信号由平衡探测器探测得到[8]。平衡探测器探测得到的干涉信号先经过低通滤波器用以去除频率高于155MHz的信号存入电脑中。·成像系统软件:界面简单、容易操作、方便对系统各个参数进行设置

  2.3 图像处理与厚度算法设计

  扫频OCT系统对塑料薄膜进行光学相干层析成像,我们能够明显的发现,因为系统的原因,有着不可避免的系统噪声,严重影响了接下来的厚度计算。我们需要对图像进行处理,尽量减少噪声对图像处理造成的影响[9]。

  2.3.1 图像去噪

  在图像去噪这一流程中,我们主要使用了中值滤波和腐蚀两种方法。

  中值滤波,是一种经典的非线性图像信号处理技术,使用某一像素点周边像素点的灰度的中值来代替该像素点的值,能够有效地滤除噪声也能很好地保护图像的边缘[11]。在实际操作中,使用的matlab中自带的中值值滤波函数:

  默认的滤波模板为3*3,但是我们最终是为了获得横向的边界图像,于是可以更改滤波模板大小,更改为3*7,在保留横向边界的基础上更加有效地滤除噪声。

  腐蚀,一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程[12]。利用它可以消除小而且无意义的噪声。B对X腐蚀产生的二值图像E是一组满足以下条件的点(x,y): 如果B的原点被转换为点(x,y),那么B将完全包含在X中。计算公式如式2.1所示:2.2.2 图像二值化

  二值化就是根据阈值对图像灰度进行重新赋值。高于阈值灰度值赋值为255,低于阈值赋值为0,将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。图像二值化可使图像简单化,减少了图像数据量而且可以凸显出感兴趣的轮廓。在matlab中,二值化的函数为:

  B=im2bw(I,thresh)

  其中B为二值化后的图像,I为原图,thresh为阈值。在实验中,选择了两种阈值方式,一种是手动设定阈值方式,另一种是自动获取阈值。自动获取阈值的函数:

  thresh=graythresh(I)

  2.2.3 闭运算

  二值化过程中,在保留图像边缘细节的情况下,一定会出现细小的孔洞。为了方便之后的边界提取,要先对空洞进行填补。选择闭运算进行空洞填补。先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。它用于填充图像中的细小空隙,连接相邻物体并平滑其边界,而且不显著改变其面积[10]。在matlab中有专门的闭运算函数:

  B=imclose(I,se)

  2.2.4 边缘检测

  在边缘检测方面,主有三种方法可以选择,分别是 roberts 算子、sobel 算子、prewitte 算子。prewitte 算子是一种边缘样板算子,利用像素点相邻点灰度差值在边缘处达到极值为依据,检测边缘。在检测边缘的同时,对噪声有平滑作用,有效抑制了噪声的影响。在matlab中,调用函数为:

  BW=edge(I,’prewitte’)

  2.2.5厚度计算

  在提取边界之后,整个图像就分为了背景和边界两个部分。因为二值化的原因,背景和边界两者的灰度值或为0或为255。对于一幅图像,最小的单位为像素。如果对每一个像素及其周边像素点进行比较判断,得出边界像素点所在的矩阵坐标。

  本次实验采集的塑料薄膜图像,边界为横向分布。那么通过对图像逐列逐行进行扫描判断,如果b列第a+1行像素点与b列a行的像素点发生灰度值的跳变,就记录该点的矩阵坐标。

  第三章 实验及结果分析

  3.1 单层薄膜实验及结果

  对图像3.6进行逐列扫描。因为样品摆放的原因,在图像的左边部分,有一部分翘起。虽然对厚度计算没有影响,但是上下边界位置的确定会造成偏差。总图片总共有2000像素列,为了消除影响,我们只对第500列到1500列进行分析。

  第500列到第1500列提取边界,进行拟合计算,得出上边界为第305.5820像素行,下边界为第365.1310行。单层膜厚度为59.5个像素行。根据对应关系计算得厚度为257.04微米。将计算得到的边界放回图中进行对比,得到图3.7。

  对于单层膜的平整性方面,我们将上下边界与各像素列中薄膜厚度进行数据统计与分析。(a)为上下边界提取统计结果图 (b)为厚度统计结果图

  图3.8(a)中每一列的上边界减去下边界,就可以获得图3.8中(b)每一列的薄膜厚度的具体结果。通过分析每列的薄膜厚度,可以获得薄膜在平整性上的统计结果。我们发现薄膜厚度数值分布在58像素行至62像素行之间。

  在获得系统测量数据之后,我们对单层塑料薄膜进行手动采样与测量。测得其厚度为0.25mm。数据相对误差为1.68%,数据可信。

  3.2 多层薄膜实验及结果

  多层薄膜的实验一共做了两组,第一组为双层膜,第二组为三层膜。图3.9为双层膜OCT图像,图3.10为三层膜OCT图像。单层膜因为材料单一,折射率单一,在OCT扫描之后,图像结构简单易于处理。但是在处理双层膜和三层膜的过程中,因为各层膜的材料不同,折射率也不尽相同。所以OCT的图像显得更为复杂。在预处理过程中,特别是三层膜二值化与闭运算的图像结果不是十分理想

  图3.11中,(a)图为原图经过滤波、腐蚀之后的图像。(b)图则是经过二值化的图像。因为图像二值化之后不存在空洞的问题,所以跳过闭运算的过程,直接进行边界提取,边界提取结果如图3.11(c)。

  三层膜处理结果如下:

  在图3.12中,(a)图为原图经过滤波、腐蚀之后的图像。(b)为二值化的图像,(c)则为二值化的图像。因为图像相较于单层与双层膜更加复杂,图像二值化尝试了多种阈值,闭运算了也更换了多种闭运算模板,但是处理结果并不理想。但是对于图3.12(c)而言,如果我们更改厚度计算算法中的扫描起始位置,就可以避开图像中间的空洞,完成边界的提取和厚度的计算。

  算法主要是对图片中段的像素列进行扫描,如果在OCT成像过程中,样品摆放出现问题,那么在边界提取过程中容易出现某一端或两端边界不重合的情况。图3.13中右端就出现了明显的不重合的情况。但是,在厚度算法中,是对扫描的像素列进行计算,所以两端的不重合不会影响最终的结果。双层膜中,上层膜厚度为17.6像素行,下层膜为28.8像素行。根据对应关系,厚度分别为76微米,124.4微米。三层膜中,上层膜厚度为43像素行,185.76毫米;中间层厚度18像素行,77.76毫米;下层42像素行,181.44毫米。

  对于双层膜,我们对三个边界以及两个层的厚度平整性进行了统计学分析。

  (a)为边界提取统计结果图 (b)为厚度统计结果图

  我们可以通过厚度算法获得双层膜各个边界以及层厚度的统计结果。就双层膜而言,层一的统计学结果标准差为0.954,层二的统计学结果标准差为0.743。实际样品中,层一为胶带,层二为硬塑料薄片。因为胶带的一面涂有胶水,相较于层二而言自然更加粗糙。

  (a)为边界提取统计结果图 (b)为厚度统计结果图

  实验使用的三层膜为两种材质,层一与层三材料为同一种材料。在图3.2.10中十分明显的可以看出两层厚度折线重叠。层一的统计学结果标准差为0.629,层二的统计学结果标准差为0.772层三的统计学结果标准差为0.778。同样的材料,理论上层一与层三的标准差相近,但是存在着0.15的差值。三层膜的叠加过程中为了方便叠加,在层与层之间加入了少部分水。薄膜与水的交界处可能会附着有小的气泡,对厚度计算造成影响。

  最终样品二统计结果如表3.2所示,样品三统计结果如表3.3所示。

  在获得系统测量数据之后,我们对双层塑料薄膜进行手动采样与测量。测得层一厚度为0.07mm,层二为0.12mm。层一相对误差4.9%,层二相对误差为6.4%。三层膜的手动测量值分别为:0.18mm,0.08mm,0.18mm。相对误差分别为:3.2%,2.8%以及0.8%。

  对比手动测量与系统测量两种测量方法,手动测量需要将多层薄膜破坏,获得单层样品之后再进行测量。而且手动测量精度低、耗时长。OCT系统在不破坏样品的情况下能快速对样品进行高精度分析。OCT技术无损性,快速性和准确性的特点,更加符合现代工业化生产的检测需求。

  第四章 总结与展望

  作为一种新兴的成像技术,OCT除了其在科学研究和医学临床上具有广泛的应用前景,特别是在工业无损检测方面展现了其惊人的活力。

  相比于技术已经成熟的超声,CT,PET,MRI等成像技术,OCT有着其自身的局限性和缺陷。本文在前期资料查询方面花费了大量的时间,包括对国内外研究现状的查阅也做了相应的探究。由于OCT成像是我从未接触过的全新技术,它的成像原理,系统搭建等等都是难度十分巨大的任务,所以在实验部分的数据采集,算法原理等可能都有着不足与可以改进的空间。

  本次实验,完成了单层薄膜和多层薄膜的边界提取。因为实验原理的相通性,OCT系统在薄膜平整度检测,产品质量检测等方面也有着极高的实用性,非常适合流水线生产过程中,产品质量的实时把控。也为我们接下来的实验研究提供了新的方向。

  作为一名本科毕业生,本篇毕业论文的撰写以及系统实验的设计无疑都是挑战。从光学相干层析成像技术的学习研究,到实验算法的选取与设计,这其中经历了漫长且充实的历程。但实验得出的结果并不完善,实验过程也存在着或多或少的失误与不严谨性,并且实验方案的设计也在实验过程中不断地更换与完善。总的来讲,这次对光学相干层析成像技术课题的探究让我学到了很多知识,也希望自己今后在工作生活中继续发扬实验时脚踏实地的精神。

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