CC BY
20
УДК 681.78
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПОВЕРХНОСТИ ОБЪЕКТА НАБЛЮДЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОЙ СИСТЕМЫ
Андрей Владимирович Чебатков
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, магистрант кафедры фотоники и приборостроения, тел. (913)729-47-44 , e-mail: andrey.chebatkov.95@mail.ru
Евгений Владимирович Грицкевич
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, кандидат технических наук, доцент кафедры информационной безопасности, тел. (383)343-91-11, e-mail: gricew@mail.ru
Рассматривается практическое решение задачи автоматической идентификации материала, которым покрыта поверхность объекта, наблюдаемого с помощью оптико-электронной системы. В качестве основного идентифицирующего признака используется спектральный коэффициент отражения поверхности объекта для выделенного участка спектра. Приведены основные энергетические соотношения, позволяющие рассчитывать спектральный коэффициент отражения материала по результатам измерений выходных сигналов фотоприёмника для рабочей и эталонной поверхностей. Анализируются возможности применения результатов работы в различных областях использования оптико-электронных систем.
Ключевые слова: оптико-электронная система, коэффициент отражения, фотоприёмник, спектральный фильтр, абсолютная спектральная чувствительность.
IDENTIFICATION OF SURFACE OF OBJECT OF OBSERVATION WITH THE HELP OF ELECTRO-OPTICAL SYSTEM
Andrey V. Chebatkov
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 10, Plakhotnogo St., Novosibirsk, 630108, Russia, Graduate, Department of Photonics and Device Engineering, phone: (913)729-47-44, e-mail: andrey.chebatkov.95@mail.ru
Evgenij V. Gritskevich
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 10, Plakhotnogo St., Novosibirsk, 630108, Russia, Ph. D., Associate Professor, Department of Information Security, phone: (383)343-91-11, e-mail: gricew@mail.ru
The practical solution of the problem of automatic identification of a material with which the surface of an object is observed with the help of an electro-optic system is considered. As the main identifying feature, the spectral reflection coefficient of the object surface for the selected spectral region is used. The main energy relationships that allow calculating the spectral reflection coefficient of the material from the measurements of the output signals of the photodetector for the working and reference surfaces are given. The possibilities of applying the results of work in various fields of the use of electro-optic systems are analyzed.
Key words: electro-optic system, reflection coefficient, photodetector, spectral filter, absolute spectral sensitivity.
Введение
В настоящее время оптико-электронное приборостроение является одной из наиболее быстроразвивающихся отраслей современной техники. Основной объем информации от окружающего мира человек получает через органы зрения. Человеческий глаз является уникальным высокоэффективным биокибернетическим устройством, позволяющим создавать, запоминать и анализировать зрительные образы, за счет чего создается возможность адекватного восприятия окружающей обстановки и, соответственно, выработки реакций (управляющих решений), обеспечивающих правильное (прежде всего - безопасное) поведение человека в непрерывно изменяющихся внешних условиях. Конечно, это рассуждение можно распространить на любое живое существо, имеющее зрительный аппарат.
Естественным является стремление расширить возможности человеческого зрения, увеличить объем зрительной информации, повысить точность и объективность оценки окружающей среды. Первоначально, оптико-электронные системы (ОЭС) предназначались именно для этих целей. Дело в том, что глаз имеет ограничения по энергетическим, спектральным и пространственным параметрам воспринимаемого оптического излучения. Человек «слепнет» при очень ярком излучении, плохо видит или даже ничего не видит в темноте. То есть имеется верхний и нижний энергетические пределы зрения. Спектральный диапазон восприятия глазом излучения ограничивается видимой областью спектра электромагнитных волн с длинами примерно от 0,38 мкм (фиолетовый цвет) до 0,78 мкм (красный цвет). Именно в этой области Солнце - основной источник света на Земле - генерирует максимальную энергию излучения. Пространственное разрешение зрения также ограничено, проще говоря, глаз не видит мелкие детали, а также не всегда обеспечивает объективное восприятие взаимного пространственного расположения окружающих предметов, определения их координат и размеров.
Кроме того, нередко на первый план выходят задачи обеспечения безопасности наблюдателя. В этой связи ОЭС первоначально создавались и использовались в военных целях. Позже они стали широко применяться в космосе, под водой, при ликвидации чрезвычайных ситуаций. В настоящее время четко прослеживается тенденция к созданию полностью автоматизированных систем управления, включающих в свой состав и в логику работы элементы искусственного интеллекта. Такие интеллектуальные системы должны обладать способностями к самообучению и адаптации в условиях быстрого изменения окружающей обстановки. Человек (оператор, наблюдатель), включаемый в состав современных технических систем, зачастую является наиболее инерционным их звеном. Кроме того, велика роль психофизических факторов, воздействующих на человека: страх, паника, азарт, потеря самообладания, неадекватность восприятия внешней информации. Все это делает человека наиболее уязвимым звеном управляемой системы и требует его исключения из состава такой системы. Очевидно, что и в этом случае, основным информационным каналом, обеспечивающим связь автоматизированного объекта управления с окружающим
миром, является оптический канал (чаще всего - несколько таких каналов). Наличие при этом других входных информационных каналов (акустического, ра-диоизлучательного и т.п.) обеспечивает наиболее полный прием входного потока внешних данных и поддерживает максимальную эффективность процессов выработки управляющих решений.
Таким образом, можно с уверенностью говорить о том, что оптическое излучение является основным поставщиком информации в современных системах автоматического управления (САУ). Обработка оптического излучения с целью выделения требуемой информации в настоящее время чаще всего производится после его преобразования в электрический сигнал. Это связано с тем, что электронные средства обработки на данном этапе научно-технического развития современного человеческого общества являются наиболее технологичными. Следовательно, они обеспечивают наименьшие временные и материально-технические затраты на создание полезной информации. Конечно, не исключается и применение оптических методов обработки, например, голографических. Возможно, в дальнейшем именно они станут основным средством выделения полезной информации. Однако, скорее всего, окончательное представление результатов функционирования технической системы и выработки управляющих сигналов в САУ не сможет обойтись без промежуточного преобразования излучения в электрические сигналы. Такое преобразование в ОЭС осуществляется с помощью фотоприемников (ФП). Именно ФП являются теми элементами ОЭС, в которых меняется физическая природа сигналов: многомерный пространственно-временной поток электромагнитных волн (или фотонов) становится одномерным (временным) распределением регистрируемой электрической величины (потенциала, тока).
Итак, на выходе ФП имеется электрический сигнал, в котором заключена вся полезная информация от объектов наблюдения. Извлечение такой информации и является основной задачей ОЭС. В частности, интерес может представлять знание о материале поверхности наблюдаемого объекта. Основными идентифицирующим признаком в этом случае является функция спектрального коэффициента отражения поверхности, которая имеет уникальный характер для разных материалов [1]. Даже в случае маскировки объектов под фон окружающего пространства, например, путём нанесения краски, такая маскировка осуществляется только в видимой области спектра. При этом спектральные коэффициенты отражающих поверхностей объектов и фонов в ультрафиолетовой (УФ) и инфракрасной (ИК) спектральных диапазонах, как правило, существенно различаются [2]. Таким образом, измерив значения спектральных коэффициентов отражения для разных длин волн, можно получить вектор, являющийся кодом дешифрации материала поверхности объекта.
Метод
Рассматриваемый метод определения коэффициента отражения поверхности наблюдаемого объекта (рабочей поверхности) на выделенной длине волны
практически реализуется с помощью предварительной калибровки ОЭС на той же длине волны по эталонной поверхности, для которой точно известна функция спектрального коэффициента отражения. Эта функция заранее измеряется с помощью спектрофотометра.
В данной работе анализируется упрощенная модель определения значения коэффициента отражения рабочей поверхности для фиксированной длины волны, поскольку необходимо показать саму возможность такого определения, не вдаваясь в подробности точного применения метода для каждой конкретной ситуации его практического использования. Поэтому, предварительно необходимо оговорить те упрощения и допущения, которые использованы в модели.
1. И рабочая, и эталонная поверхности являются диффузными.
2. При калибровке ОЭС и во время выполнения рабочих измерений условия освещенности эталонной и рабочей поверхностей совпадают.
3. Расстояние наблюдения от ОЭС до рабочей поверхности не превышает нескольких сот метров, а состояние атмосферы соответствует метеорологической дальности видимости не менее 20 км. Это позволяет не учитывать спектральный коэффициент пропускания атмосферы вдаль трассы наблюдения.
4. Площадь проекции фоточувствительной поверхности ФП в обратном ходе лучей на рабочую и эталонную поверхности не превышает площади самих этих поверхностей.
5. Объектив ОЭС не вносит значительных искажений в спектральный состав проходящего через него оптического излучения в рабочей области спектра, определяемой спектральной чувствительностью фотоприемника, и практически не ослабляет излучения. Это позволяет не учитывать спектральный коэффициент пропускания объектива.
На рисунке приведена условная схема, поясняющая процесс измерения спектрального коэффициента отражения поверхности.
О
п 1 ФП
<- 1 -*- : Г' *—-—»
Условная схема реализации процесса измерения коэффициента отражения
Пусть поверхность П находится на расстоянии 1н от ОЭС. Объектив О имеет диаметр входного зрачка Бвх и заднее фокусное расстояние /а . В задней фокальной плоскости объектива находится детектор оптического излучения ФП. Фоточувствительная площадка последнего оптически сопряжена с соответствующим участком поверхности П.
И поверхность П, и площадка ФП лежат на оптической оси и перпендикулярны ей. Поверхность П равномерно освещена естественным излучением со спектральной плотностью освещенности Ее(к). Поверхность П имеет спектральный коэффициент отражения р(к). Тогда, согласно [3], яркость отраженного от поверхности излучения определяется как:
Щ)=:Ш*р(А) . (1)
При условии сопряженности фоточувствительной площадки ФП и соответствующего участка поверхности П и с учетом сделанных выше допущений спектральная освещенность ФП составит [4]:
Е(Л) = ±(Ъ2*Ее(Х)*р(Х). (2)
4 / о
Тогда выходной сигнал фотоприемника рассчитывается по формуле [5,6]:
и= I Ф2 ¡х" Ее* Р&) (3)
4 / о '--л
где кл и кп - соответственно левая и правая границы рабочего спектрального диапазона, Б(к) - абсолютная спектральная чувствительность ФП по освещенности.
Если перед объективом О поместить узкополосный спектральный фильтр (СФ) с коэффициентом пропускания тсф(к), то этот коэффициент необходимо добавить в качестве сомножителя в подинтегральное выражение уравнения (3). Пусть длина волны излучения максимального пропускания СФ составляет ксф, а спектральный диапазон пропускания СФ А ксф является достаточно узким для того, чтобы значения спектральных составляющих, входящих в уравнение (3), практически не изменялись внутри полосы пропускания СФ. Такое предположение вполне допустимо для инженерных расчетов [7]. Тогда выходной сигнал фотоприемника можно представить в виде:
и = ± *£е(хсф)* р(Хсф)*Б(Хсф)*тсф(хсф) . (4)
) о
В последнем выражении тип отражающей поверхности определяет только коэффициент ее отражения р(ксф). Измерив сигнал на выходе ФП при калибровке ОЭС по эталонной поверхности иэт , а затем - сигнал для рабочей поверхности ир, можно получить значение спектрального коэффициента рабочей поверхности на длине волны пропускания СФ рр(ксф):
p эт (Кф)> (5)
f líэт
где рэт(Хсф)'- - априорно известное значение коэффициента отражения эталонной поверхности на длине волны Л,сф.
Обсуждения результатов
Как правило, рабочие поверхности, по которым предполагается вести наблюдение, заранее известны и составляют некоторое счетное количество. Функции спектральных коэффициентов отражения оптического излучения таких поверхностей приводятся в специализированных справочниках-атласах.
Получив в результате измерений значения рр(ксф) для нескольких СФ и сравнив эти значения со справочными данными, можно идентифицировать рабочую поверхность [8]. В настоящее время известны подобные ОЭС, например, размещаемые на борту беспилотных авиационных систем и используемые для автоматического картографирования местности [9].
Развитие предлагаемой методики идентификации поверхностей различных объектов предполагает проведение экспериментальных исследований как в области измерения спектральных коэффициентов, так и в области практической реализации рассматриваемых ОЭС, в том числе и автоматизированной программной обработки получаемых на выходе ФП электрических сигналов, что потребует создания автоматизированных баз данных, входящих в состав аппаратно-программного комплекса и обеспечивающих информационную поддержку процессов идентификации.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Меньшиков Ю. К. Защита объектов и информации от технических средств разведки. - М. : Российск. гос. гуманит. ун-т, 2002. - 399 с.
2. Кощавцев Н. Ф., Кощавцев А. Н., Федотова С. Ф. Анализ перспектив развития приборов ночного видения // Прикладная физика. - 1999. - № 3. - С. 66-69.
3. Шрёдер Г., Трайбер Х. Техническая оптика. - М. : Технофера, 2006. - 424 с.
4. Якушенков Ю. Г. Теория и расчет оптико-электронных приборов : учебник для вузов. - М. : Логос, 2011. - 568 с.
5. Тымкул В. М., Тымкул Л. В. Введение в оптотехнику : учеб. пособие. - Новосибирск : СГУГиТ, 2016. - 71 с.
6. Ишанин Г. Г., Челибанов В. П. Приемники оптического излучения : учебник / Под ред. профессора В. В. Коротаева. - СПб. : Издательство «Лань», 2014. - 192 с.
7. Тарасов В. В., Якушенков Ю. Г. Двух- и многодиапазонные оптико-электронные системы с матричными приемниками излучения. - М. : Университетская книга; Логос, 2007. - 192 с.
8. Ми1й8рус1ха1 analisis for determining plant health [Электронный ресурс]. - Режим доступа : // publiclab.org/wiki/multispectral-analisis-for-determining-plant-health.
9. Drone Data Management System [Электронный ресурс]. - Режим доступа : https://event38.com/drone-data-management-system.
© А. В. Чебатков, Е. В. Грицкевич, 2018
