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LAM | 全息妙用:高分辨振動測量
撰稿 | Lance(華中科技大學,博士生)
振動是自然界最普遍的現象之一,從基本粒子的布朗運動(名詞解釋>)到人體的鼓膜和聲帶,振動無處不在。作為物質的一種基本運動形式,廣義上的振動是描述一切物質運動狀態的物理量在某一數值附近做周期性的變化。
因此,測量振動的物理變量,探討各種振動現象的機理,闡明振動的基本規律,可以為解決實踐中可能產生的振動問題提供理論依據。
在工程技術領域,機械系統運行和刀具切削過程中的振動會影響精密儀器設備的功能,降低加工精度和光潔度,加劇構件的疲勞和磨損,從而縮短機器和結構物的使用壽命。振動還可能引起結構的大變形破壞,建筑結構和橋梁在風或地震載荷下因振動而坍毀,飛機機翼的顫振和機輪的抖振造成事故,如圖1所示。

圖1:橋梁震動(圖源:Brown University)
對變形和振動的精確測量是工業應用中的關鍵。目前應用最廣泛的振動測量方式是激光多普勒測振儀(LDV)(名詞解釋>),它能夠實現在高時間和空間分辨率下的物體振動測量。但由于測量原理限制,LDV往往只能進行單點測量,一旦需要多個區域的同步測量,布置多個LDV裝置的方案不僅成本高昂且難以實施。
針對多個位置的振動同步測量,目前的主要的發展方向為多波束LDV和多傳感器,但這些方案要么受到波束定向靈活性的限制,要么在傳感器頭調整、信號同步方面成本高昂。
雖然也有方法如掃描激光干涉儀,可用于測量全場振動,但它無法在測量時同步獲得信號,因此無法測量瞬態信號。
鑒于此,來自德國斯圖加特大學的 Wolfgang Osten 教授的研究小組提出了一種靈活適用的高分辨多點實時振動測量方法。
該成果以“Multi-positional image-based vibration measurement by holographic image replication”為題發表在 Light: Advanced Manufacturing。
該方法基于成像測量原理,將單個光源的全息圖像復制到圖像傳感器上,可在148 mm×110 mm的范圍內同時測量多個位置的絕對和相對振動,可以清晰地檢測到100 nm的振幅和1000 Hz的頻率。并且,所有實驗均使用最先進的振動計進行了驗證。
與傳統的振動測量方法相比,該方法不需要對小振幅進行校準,并具備同時測量多個光源之間相對運動的能力。研究小組進一步證明了在省略帶通濾波的情況下,可以實現監控多個目標點之間的相對振蕩。
物體振動測量的基本方法如圖2所示。多個光點(顯示為紅色)被照射到振動物體上,并將其成像到攝像機上。通過以固定采集幀率監測每個光點的位置,可以將每個幀之間的移動歸因于物體振動和實驗室環境振動的疊加。同時,一個靜態光點(綠色)未照射到振動對象,它僅暴露于環境振動中。通過計算物體和靜態光點之間的相對位移,可以補償環境誤差源,如空氣湍流和傳感器噪聲。

圖2:振動測量方法示意圖(圖源:Light: Advanced Manufacturing)
基于空間平均原理,研究人員將單個光源的光斑以全息方式復制成一組N=21個光斑。如圖3所示,通過使用光刻制作的衍射光學元件(DOE)生成光斑簇,放置在雙遠心透鏡的傅里葉平面中。根據傅里葉移位定理可知,如果光源移動,所有復制的光點移動量相同。通過計算光斑簇中所有光斑中心的平均值,理想的光源位置精度可以提高√N倍。

圖3:基于衍射光學元件的光斑簇生成(圖源:Light: Advanced Manufacturing)
為了測量每個光斑的振動,需要計算圖像中每個相應簇的位置。圖4總結了確定亞像素簇位置的過程。

圖4:圖像處理過程示意圖(圖源:Light: Advanced Manufacturing)
步驟1:選取一個光斑簇的圖像區域,通過模糊卷積和局部極大值算法對每個光斑的粗略位置進行定位,將光斑位置(標記為藍色十字)在模板坐標系中標出,并存儲在矢量圖中(圖4a)。
步驟2:對每個圖像中的光斑簇位置進行粗略定位(圖4b)。使用與步驟1中的模板坐標系的互相關找到每個簇的左上角。對相關結果進行模糊處理,采用局部極大值算法得到局部極大值。
步驟3:將步驟1中的點地圖坐標與步驟2中的粗略簇位置相結合。在光斑粗中的每個單點周圍標記藍色方塊(圖4c)。通過計算在環境和物體上的光標記之間的相對運動,即可測得物體的振幅和頻率。
總的來說,這項工作提出了一種低成本且靈活的振動測量系統,能夠實現高分辨率的大范圍振動測量。
這種多點實時的測量方法在工業應用中,如汽車發動機和車身零件的振動監測,可以有效提升振動的測量精度和效率。
對于更大的應用場景,如橋梁或建筑物,也可以使用這種多點的測量方法,并且在外部干擾下也能實現高分辨率,從而滿足復雜環境下對振動測量的需求。
| 論文信息 |
Hartlieb et al. Light: Advanced Manufacturing (2021)2:32
http://dx.doi.org/10.37188/lam.2021.032
本文編輯 | 趙陽
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