Development of 10 μm~11 μm bandpass filter for surface temperature detection
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摘要:
多谱段光谱成像仪搭载长波红外探测器可以提供空间高分辨率的地表温度信息，研究地表温度在全球能量平衡和气候变化中具有重要意义。本文采用10 μm~11 μm滤波器作为红外探测器的窗口进行地表温度探测，分别采用Ge和ZnS作为高低折射率材料，在Ge基板上设计一种宽截止、高透射的长波红外带通滤光膜；采用真空镀膜技术在Ge板两面分别制备长波通和短波通滤光膜以实现带通，其中Ge和ZnS薄膜分别以电子束和电阻热蒸发的方式沉积，膜厚采用晶控仪控制，通过Matlab软件建立膜厚沉积数学模型，模拟并修正多层膜的Tooling以减少厚度误差。测试结果表明：10 μm~11 μm波段平均透射率达到94.3%，透射区波纹幅度为1.6 %； 4 μm~9.5 μm和11.5 μm~16 μm波段平均透射率小于0.1 %，各项耐环境测试表明滤波器满足使用要求。
Abstract:The multispectral spectral imager equipped with a long-wave infrared detector can provide spatially high-resolution surface temperature information, and the study of surface temperature is of great significance in the global energy balance and climate change. A 10 μm~11 μm filter was used as the window of the infrared detector for surface temperature detection, and a wide-cutoff and high-transmission long-wave infrared bandpass filter film was designed on a Ge substrate using Ge and ZnS as the high and low refractive index materials, respectively. Vacuum coating technology was used to prepare long-wavelength pass and short-wavelength pass filter films on both sides of the Ge plate to realize the bandpass, in which Ge and ZnS films were deposited by electron beam and resistive thermal evaporation, respectively, and the film thickness was controlled by a crystal controller. The mathematical model of film thickness deposition was established by Matlab software, which simulated and corrected the tooling of the multilayered film in order to reduce the thickness error. The test results show that the average transmittance of 10 μm~11 μm reaches 94.3%, and the ripple amplitude of the transmittance area is 1.6%, of which the average transmittance of 4 μm~9.5 μm and 11.5 μm~16 μm is less than 0.1%, and the filter meets the requirements of the use through various environmental tests.
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Keywords:
- optical thin films /
- long-wave infrared /
- band-pass filters /
- thickness errors
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引言
自20世纪末以来，国内外科研人员通过理论和实验对水下人造目标识别的可行性进行探索，曹念文[1]等人验证了用圆偏振和线偏振技术能够大大提高水下目标成像的图像清晰度和图像分辨率。秦琳[2]等人结合距离选通技术和偏振成像技术的各自特点，提出基于距离选通的偏振成像方式来抑制后向散射光的干扰，从而提高图像对比度。赵泓扬[3]等人通过暗原色先验知识对图像进行背景区域划分，结合光强和偏振度计算出各像素点的后向散射光强，进行融合处理可以精确得到水下目标深度信息。韩捷飞[4]等人设计了一套基于LED辅助照明的偏振成像实验系统，针对不同性质的目标，可以通过恰当的处理方式获得高分辨率的图像。王马华[5]等人结合折射率谱，改进水下湍流退化模型来提高复杂水流环境下水下退化图像复原方法。管今哥[6]等人通过分析偏振差分探测原理建立偏振差分模型，提高了水下物体探测与识别的效率。李明杰[7]等人对激光水下偏振成像的特征融合处理，提高了激光成像的识别能力。以上研究大多是围绕偏振成像的获取以及图像清晰度提高的研究，而缺乏从本质上分析水下目标物的偏振成像特性。本文从偏振分量角度分析图像的偏振特性，探究目标物在水下的偏振成像特性。
理论上, 利用已有的斯托克斯矢量对偏振态进行描述, 给出了最终识别目标的测量计算方法。模拟水下环境, 通过SALSA采集包含偏振信息的目标图像并与强度图像的效果比较。利用Matlab软件对图像进行处理, 计算比较不同材料在各试验场景下DOP、DOLP(线偏振度)、DOCP(圆偏振度)及强度图像，量化结果显示偏振成像与强度成像的差异。通过识别不同材料的目标, 发现其图像中包含不同的偏振特性, 对水下探测目标物具有深远意义，未来可以应用于水下复杂背景下对敌潜艇等军事目标侦测、识别和搜救工作。
1 偏振成像的基本原理
一般来说，完整地描述偏振光的状态需要3个参数：光强、偏振度和偏振角。光强描述了光矢量的平均振动幅度; 偏振度描述了完全偏振光强度在整个光强中的比例; 偏振角描述了偏振光的振动方向。对于部分偏振光，通常将其分解成完全偏振光与非偏振光之和的形式，即部分偏振光的斯托克斯矢量为
$$ S_{部分}=\left(\begin{array}{c} \sqrt{Q^{2}+U^{2}+V^{2}} \\ Q \\ U \\ V \end{array}\right)+\left(\begin{array}{c} I-\sqrt{Q^{2}+U^{2}+V^{2}} \\ 0 \\ 0 \\ 0 \end{array}\right) $$ 一束光经过光学系统后，入射光的斯托克斯矢量Sin与出射光的斯托克斯矢量Sout之间有如下关系：
$$ S_{\text {out }}=M \cdot S_{\text {in }} $$ 式中M表示穆勒矩阵，用其表述光学系统中元器件特性，若其经过n个器件，则有：
$$ S_{\text {out }}=M_{n} M_{n-1} \cdots M_{2} M_{1} \cdot S_{\text {in }} $$ 当偏振片的偏振方向与水平方向的夹角为θ时，此时偏振片的穆勒矩阵Mθ可以表示为
$$ M_{\theta}=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cccc} 1 & \cos 2 \theta & \sin 2 \theta & 0 \\ \cos 2 \theta & \cos ^{2} 2 \theta & \cos 2 \theta \sin 2 \theta & 0 \\ \sin 2 \theta & \cos 2 \theta \sin 2 \theta & \sin ^{2} 2 \theta & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \end{array}\right] $$ 于是，斯托克斯矢量表达式为
$$ \left[\begin{array}{l} I \\ Q \\ U \\ V \end{array}\right]=\left[\begin{array}{c} I^{\prime}\left(0^{\circ}\right)+I^{\prime}\left(90^{\circ}\right) \\ I^{\prime}\left(0^{\circ}\right)-I^{\prime}\left(90^{\circ}\right) \\ I^{\prime}\left(45^{\circ}\right)-I^{\prime}\left(-45^{\circ}\right) \\ I_{r}^{\prime}-I_{t}^{\prime} \end{array}\right]=\left[\begin{array}{c} I^{\prime}\left(0^{\circ}\right)+I^{\prime}\left(90^{\circ}\right) \\ 2 I^{\prime}\left(0^{\circ}\right)-I \\ 2 I^{\prime}\left(45^{\circ}\right)-I \\ 2 I_{r}^{\prime}-I \end{array}\right] $$ 式中I′(0°)，I′(0°)，I′(0°)，I′(0°)为在不同角度下探测到的线偏振光强。
偏振度(degree of polarization, DOP)指偏振光在总光强中所占的比例或光束中偏振部分的光强度和整个光强度之比，表达式为
$$ \mathrm{DOP}=\frac{\sqrt{Q^{2}+U^{2}+V^{2}}}{I} $$ 反射光中线偏振度(degree of linear polarization, DOLP)为${\rm{DOLP}} = \frac{{\sqrt {{Q^2} + {U^2}} }}{I} $，圆偏振度(degree of circular polarization, DOCP) $ {\rm{DOCP}} = |\frac{V}{I}|$。
2 水下目标偏振成像实验
2.1 实验设备
实验需要用到的元器件及材料有：SALSA相机、滤光片、偏振片、镜头、目标物、计算机等。实验采用SALSA偏振相机，结合专用软件实现对目标进行偏振成像，并获得强度图像I、线偏振度DOLP、圆偏振度DOCP和偏振度DOP。此外，实验采用长宽高100 cm*45 cm*45 cm的长方形水槽，并将四周用黑布完全遮住，避免内壁反射光的影响。图 1为偏振成像的实验示意图。
2.2 实验方法
为了探测不同材质的目标物在复杂水下的偏振成像特性，需要对各类金属片(如铁、铜、铝等)、塑料、木头，泡沫等共同进行偏振成像。实验时，摆放好仪器设备，将水流注入到水槽中达到水深45 cm时停止注水，注水时长0.5 h。将SALSA相机垂直固定于水面上，并将目标物放置于水下40 cm深处，将相机镜头对准水面的目标物，调节光圈、焦距使成像清晰。本次实验在水下进行，分别以黄铜、紫铜、铁、铝作为目标物。对目标物在清水条件下进行偏振成像，得到强度I图像以及DOP、DOLP、DOCP图像。然后同样将其他材料和金属片一同放到拍摄效果最佳的区域进行数据采集。采集图像时，分别将绿色、蓝色、红色3种不同波段的滤光片加到镜头前分别进行拍摄。通过计算图像的DOP、DOCP、DOLP大小综合比较选择成像效果最佳的波段; 调节水下目标物的深度，计算偏振度对比度与强度对比度显示探测不同深度下偏振成像效果。选择偏振成像效果最佳的深度，适当改变水体的浑浊度，对所成图像提取熵值，根据所包含的信息量判断成像效果，根据不同浓度下目标物DOP大小，探究不同浑浊度的水体对偏振成像的影响。分析对比偏振图像，总结复杂水下目标物的偏振成像特性。图 2是数据采集场景图。
3 实验结果分析
3.1 对目标进行不同波段的偏振成像
偏振成像具有很多强度成像所不具备的优势，在某种特定背景下能够更加突显目标。在清水条件下，分别给镜头加红(波长620 nm~750 nm)、绿(波长495 nm~570 nm)、蓝(波长476 nm~495 nm)3种不同的滤光片对深度为40 cm的目标物进行偏振成像。根据先验知识：由于水体吸收和散射具有显著的波长选择性，不同波段水下偏振成像，其成像效果也存在显著的差异。图 3是一组3种波段的强度图像，图 4是对应的偏振度图像，发现偏振度图像比强度图像对比度高，边缘轮廓更加清晰，尤其在蓝色波段的图像最为清晰，因为该波段水体吸收相对较小。图 5是3种波段的DOP、DOLP、DOCP比较图，可以看出：当光照射到光滑的目标物时，其DOCP在红色波段和绿色波段都趋于0，说明反射光中的偏振光以线偏振光为主。而在蓝色波段下，圆偏振光却比其他2种波段下所占比例更重，最多可达近50%。在绿色和红色波段下，黄铜和紫铜的DOP都要高于铁的DOP，而在蓝色波段下，铁的DOP比黄铜和紫铜的DOP分别高出0.3和0.48。在可见光谱内，蓝色(476 nm~495 nm)在水中的衰减系数最小，穿透力最强，而金属目标物表面反射率较高，因此该波段范围内的偏振成像效果比较好，目标物较清晰。
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图 5 三种波段下目标物的DOP、DOLP、DOCP比较图Figure 5. DOP, DOLP and DOCP comparison of objects in three bands3.2 不同材质的目标物在平静水面下的偏振成像特性
3.2.1 同一深度下, 不同材质的目标物
图 6为目标物偏振度图像。图 7为计算图 6所得各目标物的偏振度，可见铜和铁的偏振度较高，瓷片的DOP最高达0.8，而布片DOP最低仅0.12。这是因为布片表面反射率较高，辐射强度图像灰度值更大，光在经历多次反射或者散射，导致偏振度离散型变大，DOP值变小; 而金属等光滑表面较易形成镜面反射，使偏振度的离散程度变小，DOP值变大。因此，瓷片、PVC、金属等表面光滑的目标物在水下的偏振度平均要比木头、橡胶、布片这一类的目标物要高得多。
3.2.2 不同深度下，同材质的目标物
图 8为不同深度下各目标物在水下的偏振度对比度和强度对比度实验结果。(a)~(d)分别表示目标物在水下深度分别为10 cm，20 cm，30 cm，40 cm的偏振度对比度和强度对比度的计算结果。由此可以看出，随着深度的不断加大，目标物在水下的成像逐渐变小，对比度逐渐降低，如铁的偏振对比度从10.35%降低到9.24%，降低了1.11%;铁的强度对比度从4.86%降低到3.98%，降低了0.88%。但是在水深40 cm处，铁的偏振度对比度依然比强度对比度高5.26%，说明偏振度图像比强度图像更加清晰。而且由于强度图像受水体对光的吸收作用和水中粒子的散射作用，强度图像的成像效果会表现出更多的背景噪音。因此，相比于强度图像，偏振成像获取的图像轮廓更为清晰。
3.3 不同浑浊度的水下目标物偏振成像效果
配制牛奶浓度分别为0.35 mg/L、0.70 mg/L、1.05 mg/L、1.40 mg/L的浑浊水并与清水(牛奶浓度为0)对比，得到一系列随着牛奶浓度变化的水下目标物偏振成像结果，表 1中给出了不同泥沙浓度下，偏振分量S0、S1、S2、S3图像的信息熵值指标。强度图像在各种浓度下都表现出了比偏振分量图像包含更多的图像信息。
表 1 熵Table 1. Entropy偏振分量 浓度 0 mg/L 0.35 mg/L 0.70 mg/L 1.05 mg/L 1.40 mg/L S0 3.69 3.46 3.04 2.81 2.57 S1 3.14 2.95 2.64 2.12 1.81 S2 2.81 2.57 2.02 1.87 1.64 S3 1.83 1.52 1.33 1.05 0.92 图 9描述了不同的目标物在各浓度下的DOP的值变化情况，如瓷片的DOP在1.40 mg/L浑浊度水下仅降低了0.31，尽管牛奶浓度对偏振图像的影响比辐射强度图像大，但偏振图像仍然可以在高浑浊度水体中检测出目标物的边缘轮廓，且比传统辐射强度图像更为清晰; 牛奶浓度对水下偏振探测的影响主要体现在对光的散射作用上，牛奶浓度增大，水中粒子后向散射系数增大，图像背景噪声增强，目标物不清晰，根据图像的清晰度计算可知，偏振图像可以较好地提取水下物体的边界轮廓。
4 结论
分别从水下物体的材质、深度、观测波段、不同浑浊度水体等方面进行了偏振成像实验。在光谱蓝色波段(476 nm~495 nm)水体衰减系数最小，该波段下偏振图象中，铁片的DOP要明显高于其他目标物。其中，圆偏振光比其他波段下所占比重高50%，水下识别度也更高。不同材质的目标物在水下的偏振特性表现出较大的差异，金属片等光面的目标物DOP的值要普遍比布片等其他粗面的目标物要高出许多，依此可判断目标物的表面粗糙。随着深度的不断加深，强度图像的对比度明显下降，而偏振度图像的对比度下降缓慢，在较深的水下，目标物的偏振度对比度明显高于强度图像对比度强度。牛奶浓度对偏振图像的影响比辐射强度图像大，在浑浊的水下，目标物强度图像的熵值更高，但依然可以获得客观的偏振度。综上所述，偏振成像可以在复杂的水下获取信息量更大的偏振图像，对水下作业和探测资源有着更好的前景和发展。
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图 3 薄膜材料折射率色散分布
Figure 3. Refractive index dispersion distribution of thin-film materials
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图 8 组合膜系设计光谱曲线
Figure 8. Spectral transmittance curve of combined membrane system design
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图 12 旋转球面工件盘相对膜厚分布
Figure 12. Relative film thickness distribution of rotary spherical workpiece plate
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图 14 长、短波通膜系Ge 膜的厚度误差
Figure 14. Thickness errors of Ge film of long-wavelength and short-wavelength pass films
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图 15 ZnS薄膜的监控厚度与实际厚度的关系
Figure 15. Relation between monitored and actual thicknesses of ZnS film
表 1 Ge、PbTe、ZnSe、ZnS 和 YF3的光学性能和力学性能
Table 1 Optical and mechanical properties of Ge, PbTe, ZnSe, ZnS and YF3
Material Density/
g·cm−3Acoustic impedance/
Pa·s·m−1Refractive
indexTransparent wave
length/μmYoung's modulus/
GPaLinear expansion
coefficient/KGe 5.32 1.38×107 4.2（10.5 μm） 2～23 103 5.5×10−6 PbTe 8.8 3.02×107 5.0（10.5 μm） 1～25 54 2.8×10−7 Znse 5.27 2.69×107 2.41（10.5 μm） 2～14 67 7.1×10−6 ZnS 4.09 1.83×107 2.2（10.5 μm） 0.38～14 97 7.6×10−6 YF3 4.32 2.06×107 1.49（10.5 μm） 0.35～12 115 9.2×10−6 
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表 2 带通滤光膜设计光学性能
Table 2 Designed optical properties of bandpass filter film
Parameter Value/% Wavelength/μm Average transmittance Tave 99.73 10～11 Top ripple amplitude ∆ 0.7 10～11 Rejection rate K 0.019 4～9.5 0.031 11.5～16
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表 3 离子源工艺参数
Table 3 Ion source process parameters
Name Beam E/B/% Gas
Ar/sccmVoltage/V Current/mA Cleaning 200 3 000 150 8 Ge 150 500 200 6 ZnS 120 500 200 6
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表 4 Ge、ZnS薄膜沉积工艺参数
Table 4 Deposition process parameters of Ge and ZnS films
Material Substrate
temperature/℃Degree of
vacuum /PaDeposition
rate/(nm/s)Ge 150 4.0×10−4 0.5 ZnS 150 4.0×10−4 2.5
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表 5 S点位置Ge的膜厚误差
Table 5 Thickness errors at S-point position of Ge films
Number Film Design
thickness
/nmFilm thickness
on the crystal
oscillator/nmDrop height of
liquid level
d/mmError value
of film
thickness/
nm1 Ge 475.15 703.60 2.75 +0.273 3 Ge 240.68 356.40 1.39 +0.342 5 Ge 416.67 682.77 2.67 +1.03
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表 6 ZnS薄膜的监控厚度与实测厚度对应表
Table 6 Correspondence between monitored and actual thicknesses of ZnS film
Monitor thickness X/nm Actual thicknessY/nm 200 134.5 400 273.1 600 409.6 800 550.2 1 000 687.5 1 200 824.2
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表 7 光谱测试结果
Table 7 Spectrum test results
Parameter Wavelength/μm Value/% Average transmittance Tave 10～11 94.3 Top ripple amplitude ∆ 10～11 1.6 Rejection rate K 4～9.5 <0.1 11.5～16 <0.1
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