基于优化量子粒子群算法准确提取未知相移量的方法技术

本发明专利技术涉及一种基于优化量子粒子群算法准确提取未知相移量的方法，其首先基于衍射场的统计性质近似计算四步相移中各相移量的菲涅尔衍射场统计平均值；其次，根据相位随机条件求取中间值，用其表示近似相移量；最后，设置平均误差函数作为适应值函数，并改进量子粒子群算法以进一步逼近相移量的真实值，其中，量子粒子群算法中添加高斯变异操作，使算法符合粒子的初始分布规律。本发明专利技术构思合理，理论完善，不仅可以实现四步相移中未知相移量的近似预估计，提高计算方向的准确性，而且可以提高计算未知相移量的真实值的准确度和速度，有效克服传统迭代方法中出现在真实值附近的“锯齿解现象”，具有极快的速度和优秀的求解质量等优点。

Accurate extraction of unknown phase shift based on optimized quantum particle swarm optimization

The invention relates to a method for accurately extracting the unknown phase shift based on the optimized quantum particle swarm optimization algorithm. Firstly, the statistical average value of Fresnel diffraction field of each phase shift in the four-step phase shift is approximately calculated based on the statistical property of the diffraction field; secondly, the intermediate value is calculated according to the phase random condition, which is used to express the approximate phase shift; finally, the average error function is set as the fitness function, The quantum particle swarm optimization (QPSO) is improved to approach the real value of the phase-shift, and the Gaussian mutation operation is added to the QPSO to make the algorithm conform to the initial particle distribution law. The invention has reasonable conception and perfect theory, which can not only realize the approximate pre estimation of unknown phase-shift in four steps phase-shift, improve the accuracy of calculation direction, but also improve the accuracy and speed of calculating the real value of unknown phase-shift, effectively overcome the \sawtooth solution phenomenon\ appearing near the real value in the traditional iteration method, with extremely fast speed and excellent solution quality, etc Advantage.

【技术实现步骤摘要】
基于优化量子粒子群算法准确提取未知相移量的方法
本专利技术涉及一种基于优化量子粒子群算法准确提取未知相移量的方法，属于相移干涉测量以及相位提取等领域，特别是适用于通过迭代算法来提取未知相移量的领域。
技术介绍
光学三维测量技术是一种非接触、高精度投影结构光或自然光的表面微观形貌测量技术，这种技术已经广泛应用在电子、汽车、机械加工、纺织等现代工业中。相移干涉测量(Phase-shiftinginterferometry，PSI)是光学三维测量技术中的一种主动测量方式，其具备光学三维测量技术的优点，已广泛应用于从相位测量到显微镜系统的各种应用中。传统的PSI需要特殊且恒定的相移量(2π/N,N为大于等于3的整数)，例如多步定步长方法和多步等步长方法，这些方法要求每次的相移量都是一个固定值，而在实验过程中，由于受到相移器件标定误差、机械振动以及空气扰动等因素的影响，这个要求很难在实际中完全满足，导致波前重建及测量精度会受到影响。因此，为了克服这一不足，研究能够提取未知相移信息的广义相移干涉术(GPSI)对提高PSI的实际应用价值具有重要意义。广义相移干涉术(GPSI)不需要严格控制每一步的相移量，而是从干涉图中提取任意未知相移值，再由相应的波前重建方法得到物光波，由于其相移值可以是任意未知的，所以GPSI可以减少对相移器件精度和环境稳定性的依赖，提高对系统误差的免疫能力。目前已有的相移提取算法可以分为迭代算法和非迭代算法两种类别，迭代算法根据迭代原理的不同可以分为交替式迭代算法和渐进式迭代算法，两种迭代方式都需要物光波相位分布或者误差函数和相移值之间的多次迭代，以逐渐逼近准确的相移值和物光波相位分布，其实验精度受到迭代步数的影响，而且运算时间较长，很难做到实时应用。非迭代算法根据提取相移值的原理的不同可以分为基于衍射场相位分布统计特性的相移值求解法、干涉图极值法、代数拟合法等，其中，基于衍射场相位分布统计特性的相移值求解法的基本依据是利用菲涅尔衍射场的振幅分布和相位分布相互独立且衍射场的相位分布近似随机变化这一特性，该方法会计算出相移量的近似值，实际上，由于各种实际因素，例如全息图大小及采样点个数的有限等因素的影响，求取的近似值存在较大的误差，需要进一步使用以干涉图的匹配为依据的迭代方法逐步逼近真实值，但是，相移量迭代步长的选择对计算速度有较大的影响：步长太小，需要增多迭代次数达到真实值；步长太大，又容易错过真实值，还需要减小步长反向寻找，会出现真实值附近的“锯齿解现象”。因此需要探究能够更好的契合基于衍射场相位分布统计特性的相移值求解法的新迭代方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服传统相移法中每步相移是固定值的限制，结合智能算法——量子粒子群算法，设计一种与基于衍射场相位分布统计特性的相移值求解法结合更好的迭代方法。本专利技术提出基于优化量子粒子群算法准确提取未知相移量的方法，以基于衍射场相位分布统计特性的相移值求解法为算法基础，在计算出相移量的近似值后，使用优化量子粒子群算法进行迭代计算以求取相移量的真实值，其中，在量子粒子群算法中增加一次高斯变异操作，以增加初始粒子群的多样性，提高求解速度。使用从(3)式推导出的相移量的表达式(7)式恢复出记录平面PH上的物波场，从而得到Ao和的准确值。本专利技术实验操作简单方便，算法流程完善，求取相移量精度高，能更好的满足实际应用。本专利技术提供的基于优化量子粒子群算法准确提取未知相移量的方法，具体步骤如下：第1、依据实验光路图搭建光路，控制偏振片来引入任意相移量a1,a2,a3，用CMOS在时间序列上采集四帧全息图，并记录下物光和参考光的强度；假设物光波前经菲涅耳衍射后在记录平面PH上的复振幅分布为假设与记录平面PH垂直的轴向平面波为参考波，其复振幅分布为其中，Ao(x,y)和Ar(x,y)分别表示物光和参考光的振幅分布，可分别取物光光强Io(x,y)和参考光光强Ir(x,y)的平方根，和分别表示物光和参考光的位相分布；记录平面PH上的总光场为(为表达简便，省略(x,y))：U＝O+R(1)强度分布为：则可以将四帧全息图分别表示为：第2、对采集到的四帧全息图之间进行减法操作，并对得到的差值的绝对值进行整幅图取平均运算，从而形成三个中间值：其中，<|...|>是四帧全息图之间作差后取绝对值，然后作取平均运算。当系统满足物与记录器件的横向尺寸均显著小于物平面PO与记录平面PH之间的距离，即满足菲涅尔近似条件时，物光波经菲涅尔衍射后，在记录平面PH上，待测物体的相位是随机分布的，或者说在[0，2π]内是均匀取值的，称该条件为相位随机条件。若满足该条件，不管相移量α取何值，均有近似条件成立，即(4)式中的因此(4)式中等号右边的<|...|>项近似相等，记为中间变量c，即则有：p＝csin(α1/2),q＝csin(α2/2),r＝csin(α3/2)(5)当物光和参考光的强度被记录时，则c可以直接计算得出近似值，再经过简单的变换计算可得：α1＝2arcsin(p/c),α2＝2arcsin(q/c),α3＝2arcsin(r/c)(6)即求得四步GPSI相邻步长之间的相移量的近似值α1,α2,α3；第3、将所求得的α1,α2,α3作为初始值，使用优化量子粒子群算法进一步逼近它们的真实值：首先，将(6)式计算得到的初始值α1,α2,α3和测量得到的参考光强度Ir＝Ar2，以及记录的四帧全息图，带入到(7)式中(由(3)式推导出)：计算可得振幅Ao和相位的初始近似值；其次，构造一个使振幅Ao、相位和相移量α1,α2,α3相关联的平均误差函数ε作为量子粒子群算法的适应值函数：其中，“∑”表示对整帧图像求和；再次，根据ped(m)＝ped(m)±N(0,ξ1·Δnrange)对α1,α2,α3进行第一次高斯变异操作，优化初始粒子群的分布；最后，按照优化的量子粒子群算法计算得出使平均误差函数ε最小的一组α1,α2,α3，该组α1,α2,α3则是相移过程中的真实值或最接近真实值的最优值；第4、将第3中求得的α1,α2,α3的最优值，测量得到的参考光强度Ir＝Ar2，以及记录的四帧全息图再次带入(7)式(由(3)式推导出)，可以恢复出记录平面PH上的物波场，从而得到振幅Ao和相位的准确值。第5、本专利技术中应用的优化量子粒子群算法原理如下：粒子群算法(PSO)的基本思想来源于对鸟类群集行为的模拟，根据粒子群中单个粒子对目标环境的适应值函数的大小将单个粒子移动到其适应值较小的位置。PSO算法在优化过程中不会对单个粒子使用进化算子操作，而是将其中的每个粒子看作是D维可行性搜索空间中一个已经忽略了体积的粒子点，并且能够以一定的速度在可行性解空间中进行有效的搜索。PSO算法虽然具有很多优点，但是由于粒子的收敛是以轨道的形式存在的，并且粒子的收敛速度总是在有限的区域内。而在本专利技术应用的QPSO算法中，可本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于优化量子粒子群算法准确提取未知相移量的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n第1、依据实验光路图搭建光路，控制偏振片来引入任意相移量a1,a2,a3，用CMOS在时间序列上采集四帧全息图，并记录下物光和参考光的强度；假设物光波前经菲涅耳衍射后在记录平面P

【技术特征摘要】
1.一种基于优化量子粒子群算法准确提取未知相移量的方法，其特征在于，包括以下步骤：
第1、依据实验光路图搭建光路，控制偏振片来引入任意相移量a1,a2,a3，用CMOS在时间序列上采集四帧全息图，并记录下物光和参考光的强度；假设物光波前经菲涅耳衍射后在记录平面PH上的复振幅分布为假设与记录平面PH垂直的轴向平面波为参考波，其复振幅分布为其中，Ao(x,y)和Ar(x,y)分别表示物光和参考光的振幅分布，可分别取物光光强Io(x,y)和参考光光强Ir(x,y)的平方根，和分别表示物光和参考光的位相分布；记录平面PH上的总光场为(为表达简便，省略(x,y))：
U＝O+R(1)
强度分布为：



则可以将四帧全息图分别表示为：



第2、对采集到的四帧全息图之间进行减法操作，并对得到的差值的绝对值进行取平均运算，从而形成三个中间值：



其中，<|...|>是四帧全息图之间作差后取绝对值，然后作取平均运算，根据相位随机条件，不管相移量α取何值，均有近似条件成立，即(4)式中的因此(4)式中等号右边的<|...|>项近似相等，记为中间变量c，即则有：
p＝csin(α1/2),q＝csin(α2/2),r＝csin(α3/2)(5)
当物光和参考光的强度被记录时，则c可以直接计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：于雪莲，宋仁康，郭冰梅，杨德凯，江攀，张月，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：黑龙;23