Ulasan Proyek

Saya ditugaskan untuk mengembangkan perangkat berbasis mikroprosesor yang ketika ditunjukkan lampu menyala, dapat menentukan sumber cahaya (Cahaya alami, Bola Lampu, Lampu LED, Lampu Pijar, Api - Api hutan). Pada tahap ini, hanya cahaya tampak yang dipertimbangkan.

Dari penelitian saya, satu-satunya cara untuk membedakan sumber cahaya adalah dengan menganalisis spektrum emisi dan mencocokkannya dengan nilai yang diketahui . Contoh:

Solusi dipertimbangkan

Mengukur rasio komposisi RGB cahaya

Saya telah mempertimbangkan menempuh rute ini karena sepertinya tidak terlalu rumit, perangkat yang lebih kecil, dapat diintegrasikan dengan mudah ke proyek yang lebih besar sebagai pendeteksi kebakaran hutan dan bahkan disarankan oleh penyelia saya. Tetapi saya ragu bahwa ini akan sangat akurat karena beberapa sumber cahaya mungkin memiliki nilai dekat (intensitasnya adalah apa yang diukur pada panjang gelombang taman bola).

Sensor yang saya lihat saat ini adalah sensor warna S10917-35GT RGB Hamamatsu , sensitif hanya pada panjang gelombang yang diperlukan.

Membangun spektograf resolusi tinggi dengan film kisi difraksi

Rute ini jauh lebih rumit dan membutuhkan pemrosesan gambar eksternal untuk menentukan sumber cahaya. Pada dasarnya, Anda membuat spektograf dengan film kisi difraksi dan kamera resolusi tinggi. Gambar diproses dengan perangkat lunak komputer untuk merencanakan grafik spektrum emisi dan Anda dapat menganalisis grafik untuk menentukan sumber cahaya. Panduan pengembangan ada di sini

Sayangnya, ini tidak terlalu nyaman karena kami lebih suka tujuan utama perangkat berfungsi sendiri tanpa jaringan apa pun.

Jadi, pertanyaannya

• Apakah ada kekurangan pada solusi pertama saya?
• Apakah ada solusi yang lebih baik? Lebih disukai bisa muat pada perangkat mandiri?
• Ini mungkin akan jauh diambil tetapi apakah ada sensor di luar sana yang dapat menganalisis emisi cahaya dan memberikan nilai intensitas pada berbagai panjang gelombang yang dipilih? Atau setidaknya sesuatu yang akan membantu saya membangun perangkat yang melakukan itu.

Anda benar-benar mencari seseorang yang sudah menyelesaikan ini, saya kira. Tapi saya sendiri tidak tahu proyek apa pun. Jadi yang bisa saya tawarkan adalah beberapa pemikiran untuk dipertimbangkan.

Pada spektrometer:

1. $\frac{\textrm{lines}}{\textrm{mm}}$
2. Kamera digital megapiksel kecil juga murah. Array juga dapat digunakan, tetapi saat ini tampaknya seluruh kamera 2D lebih murah dan lebih banyak tersedia. Jadi saya tidak akan repot dengan array.
3. Menggunakan DVD-RW Anda sebenarnya dapat memisahkan garis spektral kuning merkuri pada 577 nm dan 579 nm. (Tapi tidak dengan CD.) Saya sendiri sudah melakukannya, menggunakan DVD-RW dan lampu merkuri-argon.
4. Kalibrasi panjang gelombang itu murah. Dapatkan saja lampu merkuri-argon. Anda akan mendapatkan garis argon pada menit pertama atau lebih, maka garis merkuri akan mendominasi nanti. Dari kombinasi keduanya, Anda dapat dengan mudah mengkalibrasi piksel kamera vs panjang gelombang Anda. Lampu Hg-Ar yang digunakan untuk kalibrasi dulu harganya sekitar $ 8, tapi saya berharap mereka lebih mahal sekarang.
5. Kalibrasi intensitas mahal. Anda memerlukan lampu standar, dapat dilacak ke standar NIST, dan ini harus dikalibrasi ulang setelah 100 jam digunakan, atau lebih. Mereka lampu murah, tidak dikalibrasi. Tetapi proses kalibrasi membutuhkan uang sungguhan. Maka Anda harus mengatur pengaturan optik yang tepat juga. Tapi ini adalah satu-satunya cara untuk mengetahui bagaimana masing-masing piksel Anda merespons masing-masing panjang gelombang yang dipukul. Terus terang, saya akan mencoba dan menghindari semua ini dan berharap saya tidak membutuhkannya atau hanya bisa menerapkan perkiraan templated dasar lampu standar dan tidak membuang-buang uang untuk kalibrasi yang sebenarnya, berharap bahwa apa yang saya dapatkan cukup baik. Atau hanya tidak mengganggu sama sekali dan menggunakan persamaan dan angka dicurangi, "oh, well," dan lihat bagaimana kelanjutannya. Kemungkinannya adalah, Anda dapat membuat langkah ini berlalu dan masih mendapatkan hasil yang berguna jika Anda hanya berpikir dengan hati-hati.
6. Anda mungkin dapat mempertimbangkan mulai dari 450 nm hingga 750 nm, tetapi Anda tidak bisa berharap melebihi satu oktaf dengan satu kisi. Anda mungkin ingin beberapa jenis filter terlibat sehingga Anda tidak terlibat energi spektral pada piksel yang sama. Atau jangan khawatir tentang hal itu dan lakukan beberapa percobaan.
7. Baffling optik akan diinginkan untuk menghindari cahaya asing di tempat yang tidak diinginkan.
8. Tony hanya mengingatkan saya ... Anda akan membutuhkan celah sempit - tentang sesempit yang Anda bisa lakukan. Saya lebih suka menggunakan dua pisau cukur gaya lama yang bisa disesuaikan. Satu diperbaiki, satu bergerak. Tapi untuk kotak kartu stok kertas, saya hanya menggunakan pisau tepat 'sangat hati-hati' untuk membuat celah sempit dan seragam.

Saya telah melakukan semua ini menggunakan selembar kertas (stok kartu) yang saya cetak dan kemudian memotong, melipat tab, menggunakan lem Elmer, dan membuat sebuah kotak dengan baff yang pada dasarnya terbuat dari kertas. Baffling menggunakan berkelompok gelap khusus untuk membantu menyerap dan menghalangi cahaya yang tidak patuh. DVD meluncur di sudut yang benar dan kamera kecil kemudian ditempatkan di pintu keluar. Saya telah menggunakan ini dengan mata kepala sendiri untuk mengamati pencahayaan berbeda di rumah dan itu bekerja dengan sempurna, menurut pendapat saya. Saya tidak kesulitan membedakan antara sumber cahaya pijar, neon, dan LED. Dan matahari, dalam hal ini. Saya mencoba DVD-R dan segera melihat band besar yang hilang di merah, itulah sebabnya saya memberitahu Anda bahwa Anda memerlukan DVD-RW jika Anda peduli dengan daerah itu.

Saya bisa menerbitkan beberapa rencana untuk semua ini, saya kira. Lokasi celah, sudut DVD, dll. Sementara desain kotak saya menggunakan seluruh DVD-RW (karena saya ingin dapat menjatuhkan media DVD lain dan / atau CD (pada sudut yang berbeda jadi saya membuat dua yang berbeda slot penyisipan untuk tujuan itu), hanya sebagian kecil dari permukaan DVD-RW yang benar-benar terlibat (jika bingung dengan benar.) Jadi saya juga suka menggunakan seluruh DVD-RW untuk alasan itu, juga, karena memotong DVD menjadi potongan-potongan akan tekankan dan saya juga tidak ingin melakukan itu.

$\frac{\textrm{lines}}{\textrm{mm}}$$\frac{\textrm{lines}}{\textrm{mm}}$

Pada RGB:

Sensor RGB yang Anda sebutkan memiliki, seperti yang saya harapkan, penerimaan panjang gelombang yang sangat luas di masing-masing dari tiga sensor. LED cenderung memiliki rentang respons yang sangat luas (mereka memancarkan dan menerima lebih dari berbagai panjang gelombang.) Sensor itu memiliki respons yang sedikit tumpang tindih. Seberapa baik semua itu akan bekerja untuk Anda, akan menjadi masalah eksperimen, saya pikir. Sebagai gantinya, Anda dapat menerapkan beberapa kode komputer, menggunakan kurva Anda dan fungsi respons sensor untuk melihat apakah itu dapat diperbaiki. Tetapi saya bahkan tidak akan mencoba dan menulisnya untuk Anda. Mungkin hal terbaik bagi Anda adalah menyerah dan membeli sensor dan melakukan beberapa pengujian dengannya. Ini mungkin baik untuk kebutuhan Anda. Tapi saya tidak bisa memberi tahu Anda ya atau tidak, dari pemindaian cepat itu. Saya juga belum mencoba melakukan ini dengan RGB, jadi itu alasan lain saya bisa '

Saya menyukai komentar Eugene tentang frekuensijuga. Lampu pijar (dan saya sudah menguji ini menggunakan instrumen yang sangat sensitif - dengan puluhan resolusi microKelvin dan ratusan akurasi microKelvin dapat dilacak dengan standar NIST, saat saya mengerjakan hal-hal seperti itu) akan bervariasi sekitar 3% dari amplitudo mereka selama bersepeda AC pada 60 Hz. (Akan berbeda dengan 50 Hz.) Fluoresen beroperasi pada frekuensi listrik dan juga pada frekuensi tinggi (keduanya diproduksi dan digunakan.) Tetapi emisinya melalui fosfor, yang sering kali memiliki waktu respons cepat. (Beberapa fosfor lambat, urutan milidetik karena bergantung pada transisi triplet ke singlet terlarang. Tetapi banyak dari mereka yang cukup cepat - mikrodetik.) Anda mungkin harus melakukan percobaan di sini. Tapi saya pikir ini bisa bermanfaat, karena Anda dapat merancang sirkuit elektronik untuk pita yang sangat sempit jika Anda mau. Kamu' Saya harus khawatir tentang pengkondisian sinyal sehingga Anda tidak memenuhi rantai penguat. Tapi itu bisa dilakukan. Saya belum melihat frekuensi yang digunakan dalam lampu LED modern. Dan saya akan menyerahkannya kepada Anda untuk mencari detail di sana. Semua yang dikatakan, saya pikir poin Eugene layak diperiksa, juga.

Sendiri? Saya akan menggunakan DVD-RW karena saya memiliki banyak pengalaman dalam melakukan itu, tahu bahwa saya dapat melakukannya dengan mudah, cepat, dan murah, dan karena saya pikir saya dapat menghindari langkah kalibrasi intensitas untuk mencapai tempat yang Anda butuhkan. pergi. Kameranya sangat murah dan begitu juga lampu Hg-Ar untuk kalibrasi panjang gelombang, secara berkala. Hampir tidak ada pekerjaan sama sekali. Selain itu, saya sudah berkeliling rumah memeriksa berbagai sumber cahaya dengan kotak kartu stok genggam tanpa elektronik sama sekali dan dapat melihat perbedaan dalam berbagai sumber cahaya dengan mata. Jadi saya tahu saya bisa sampai di sana dari sini.

EDIT: Beberapa gambar dari bola lampu neon tua. Salah satunya melintasi spektrum dan yang lain sedikit diperbesar. Pemisahan doublet merkuri yang cukup keren di sana!

Saya berspesialisasi dalam LED binning untuk divisi OSRAM Siemen tahun lalu, sebagai kontraktor. Jadi hal ini sebagian berasal dari pengalaman itu. Kami pertama kali menggunakan spektrofotometer mahal, tetapi beralih ke Ocean Optik beberapa waktu kemudian (jauh lebih murah.) Tetapi sementara itu saya bersenang-senang dengan DVD dan CD, digunakan dengan semua peralatan kalibrasi yang mewah. (Termasuk kalibrator filamen yang menghilang, yang saya lupa sebutkan di atas.) Menghabiskan BANYAK waktu saya mempelajari laporan respons manusia sebelum dan sejak standar CIE 1931 dan yang belakangan di tahun 1960-an. Juga sangat menikmati karya Edwin Land pada akhir 1970-an dan awal 1980-an - hal yang sangat menarik.

Saya akan setuju dengan Jonon, tetapi menyarankan metode yang lebih sederhana untuk mengidentifikasi sumber.

Bangun spektrometer dengan kamera (menggunakan DVD atau kisi difraksi lainnya.) Jadikan padat secara mekanis sehingga kamera, kisi, dan layar tidak dapat bergerak dalam hubungannya satu sama lain.

Jangan repot-repot dengan kalibrasi - sama sekali. Anda juga ingin menonaktifkan white balance otomatis di kamera dan menggunakan white balance tetap.

Paparkan detektor Anda ke contoh berbagai sumber cahaya yang ingin Anda deteksi, dan rekam gambar.

Sekarang, Anda dapat menggunakan metode pemrosesan sinyal untuk mendeteksi spektogram tersimpan mana yang paling cocok dengan spektrogram saat ini.

OpenCV atau Gnu Octave atau SciPy semuanya menyajikan metode yang bisa diterapkan untuk mendeteksi kesamaan.

Sudah banyak jawaban bagus di sini, tetapi untuk memberikan beberapa komentar spesifik untuk pertanyaan terakhir Anda:

Apakah ada kekurangan pada solusi pertama saya?

Kekurangannya adalah Anda hanya memiliki tiga titik data (r, g, b) untuk menilai warnanya, dan, tergantung pada berbagai sumber cahaya yang ingin Anda bedakan, Anda mungkin tidak dapat membedakannya. Ini adalah masalah yang sama dengan yang dihadapi oleh kamera digital ketika mencoba mengatur white balance, dan kadang-kadang, kamera menebak salah dan warna foto terdistorsi. Namun, jika Anda membiarkan kamera digital untuk gambar objek yang dikenal, seperti kertas putih yang sama, maka kemungkinan besar akan dapat membedakan sumber cahaya sebagian besar waktu.

apakah ada sensor di luar sana yang dapat menganalisis emisi cahaya dan memberikan nilai intensitas pada kisaran panjang gelombang yang dipilih?

Spektrometer berbasis kisi (atau prisma) melakukan persis seperti itu; ini memberikan intensitas cahaya sebagai fungsi dari panjang gelombang.

Atau, jika Anda hanya ingin beberapa sensor, Anda dapat dengan mudah mengambil fotodetektor silikon dan menempatkan filter optik yang sesuai (kaca berwarna) di depannya untuk hanya memungkinkan rentang panjang gelombang yang menarik untuk dilewatkan ke filter. Keuntungan dari pendekatan ini adalah bahwa photodetektor tunggal mungkin dapat beroperasi lebih cepat daripada detektor array, dan dapat memungkinkan Anda untuk melihat struktur temporal pola karakteristik cahaya dan spot, seperti fluktuasi 60 Hz dari bola lampu atau berkedip cepat dari nyala api.

Anda tidak perlu membuat spektrometer sendiri, perangkat sudah tersedia di rak, seperti C12666MA ultra kompak dari Hamamatsu .

Resolusi spektral 15 nm dapat digunakan untuk tugas ini.

Ini juga merupakan ide yang baik untuk membedakan DC dan 50/60 Hz, mungkin dengan sensor terpisah.

Kamera berfungsi sedemikian rupa persis seperti cara Anda menunjukkan sensor RGB. Jika Anda pernah memiliki pengalaman mencoba menangkap warna jenuh LED dalam cahaya kepadatan tinggi, Anda akan memahami keterbatasan itu, tetapi untuk foto spektrum luas seperti yang kita tahu berfungsi dengan baik.

Tergantung apa yang ingin Anda ukur.

Misalnya cahaya putih hanya persepsi kita tentang sensor RGB di mata kita dan cahaya kejadian dapat membodohi kita menjadi berpikir siang hari putih hanya keseimbangan cahaya dikonversi biru dan kuning-merah fosfor sehingga puncaknya sama (ketika dikonversi ke koreksi mata CIE level)

Tetapi kenyataannya sangat berbeda ketika kita membandingkan sumber Halogen pada palet luas warna yang dipantulkan dan dibandingkan dengan siang hari 4500-5000'K 81% CRI White LED. Sekarang warna terlihat berbeda karena spektrum yang hilang di sumbernya.

Untuk akurasi, satu-satunya harapan Anda adalah instrumen metode difraksi dikalibrasi. Untuk warna insiden bola mata kasar yang dipantulkan kertas skala gradien dengan gamut warna penuh, kamera RGB akan berfungsi. cukup dekat dengan unit dan perangkat lunak sensor / detektor RGB yang dikalibrasi. Tapi ini bukan bagaimana mereka melakukannya di industri, tetapi pada dasarnya itulah pemindai kertas bekerja dengan kalibrasi internal RGB + B / W sebelum pemindaian dimulai.

Penganalisa spektrum cahaya profesional mengukur x, y, u, v dan banyak parameter cahaya putih lainnya.

Demikianlah pertanyaan lama, dan saya bertanya-tanya apa solusinya, tetapi melihat melalui jawaban saya cukup terkejut tidak melihat solusi yang agak jelas.

Pertama, Anda tidak perlu menganalisis seluruh spektrum. Sampel saja dengan cara yang memaksimalkan pemisahan sumber. Mengingat Anda memiliki sumber yang relatif sedikit, Anda dapat melakukan ini dengan mata, atau benar-benar menjalankan analisis PCA atau ICA pada versi diskrit dari spektrum yang diharapkan. Setelah Anda memilih beberapa wilayah spektral, Anda dapat melanjutkan.

Kedua, saya serius mempertimbangkan wilayah inframerah. Terutama karena api akan memiliki emisi berlimpah di sana, tetapi yang paling penting karena sensor di wilayah ini sangat umum.

Ketiga, pilih sensor diskrit atau kombinasi sensor / filter yang memberi Anda respons spektral yang cukup baik di pita pertama yang Anda inginkan. Perhatikan bahwa ada banyak filter murah, fotodioda, fototransistor, dan perangkat PIR yang dapat dipilih dengan panjang gelombang (bahkan LED satu warna dapat bekerja dalam keadaan darurat).

Keempat, jika Anda melakukan ini secara matematis, proyeksikan respons yang Anda harapkan ke dalam respons sensor / filter dan kurangi sehingga Anda dapat mengulangi prosedur dengan pita signifikan berikutnya. Jika tidak, tumpang tindih dan perkirakan wilayah apa yang akan datang.

Perhatikan bahwa filter juga dapat digunakan untuk menghapus band. Jika dua sensor menutupi area yang sempurna, tetapi responsnya terlalu banyak tumpang tindih, mengurangi band yang tumpang tindih akan meningkatkan diskriminasi mereka. .

Setelah mengulangi ini dua atau tiga kali, Anda akan memiliki satu set sensor murah yang dapat Anda gunakan. Letakkan beberapa sirkuit di sekitar mereka, dan kalibrasi respons Anda dengan beberapa sumber yang diketahui. Jika Anda melakukan pemisahan dengan benar, Anda hanya perlu kalibrasi kasar untuk sensitivitas filter / sensor / desain sirkuit Anda.

Ini pada dasarnya adalah ide sensor RGB, tetapi menggunakan nampan panjang gelombang yang disetel dengan benar, bukan yang sewenang-wenang.

Jika Anda tidak membutuhkan sensitivitas radiometrik yang sangat tinggi, lakukan bersama, jalankan melalui kisi, dan buang gambar pada sensor linear array. Menganalisis spektrum itu mudah jika Anda memiliki mikroprosesor. Variasi temporal saja tidak akan bekerja dengan baik karena sistem penerangan konsumen sangat bervariasi dalam frekuensi flicker. Satu-satunya hal yang sulit dibedakan dari spektrum adalah lampu pijar dan api. Anda dapat menggunakan variasi temporal untuk itu, bekerja di bawah asumsi bahwa nyala api akan cukup acak dan lampu pijar harus memiliki komponen 60 Hz yang berbeda. Namun berhati-hatilah bahwa elektronik memiliki kecenderungan untuk mengambil 60 Hz liar, jadi Anda harus memastikan Anda melihat cahaya 60 Hz dan tidak kebisingan 60 Hz. Sensor linear adalah bagian yang murah dan sederhana yang tidak seharusnya t ada masalah dengan interfacing. Satu-satunya cara saya bisa melihat ini bekerja dengan 3 saluran adalah jika Anda hanya mencoba untuk mengklasifikasikan api dan Anda bisa membuang semua sumber cahaya lainnya ke tumpukan "tidak peduli". Dalam hal ini, Anda dapat dengan wajar mengambil apa pun dengan, katakanlah, jauh lebih banyak NIR daripada emisi biru menjadi pijar atau nyala api. Jika Anda bersedia bekerja dengan detektor MWIR, Anda dapat melewati variasi temporal dan hanya mencari puncak emisi CO2. Pijar seharusnya tidak memiliki itu. Itulah yang banyak digunakan sensor komersial. jauh lebih NIR daripada emisi biru menjadi pijar atau nyala api. Jika Anda bersedia bekerja dengan detektor MWIR, Anda dapat melewati variasi temporal dan hanya mencari puncak emisi CO2. Pijar seharusnya tidak memiliki itu. Itulah yang banyak digunakan sensor komersial. jauh lebih NIR daripada emisi biru menjadi pijar atau nyala api. Jika Anda bersedia bekerja dengan detektor MWIR, Anda dapat melewati variasi temporal dan hanya mencari puncak emisi CO2. Pijar seharusnya tidak memiliki itu. Itulah yang banyak digunakan sensor komersial.