Design and Implementation of Multi-Load Refrigeration Controller for Infrared Remote Sensing Cameras
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摘要:
制冷控制器是红外遥感相机的重要部组件，其温控精度直接影响着相机成像质量。随着控温性能指标要求越来越高，相机部组件的制冷需求也越来越多，多功能、高性能、低重量、少成本的新型制冷控制器的研制变得越来越迫切。针对这些问题，本文设计集中型多负载红外遥感相机制冷控制器，采用电路模块复用与测控温分离的方法实现多负载控制。硬件上，在传统制冷控制器的基础上进行模块复用小型化设计，实现由“单电源、单主控、多驱动”组成的集中型硬件产品；提出“控制器+测温盒”的测控温分离方法，就近采集温度数据以保证测温精度，从而提高控温精度。软件上，配合硬件方案完成软件架构设计、测控温匹配设计、多负载驱动独立设计、温度数据可靠性设计。以此设计方案为基础，“一带三”制冷控制器的实验数据显示，该设计满足测控温匹配、驱动独立、精密控温的功能性能要求，同时±8 mK的制冷控温精度完全满足了高质量成像要求，该方案可行。
Abstract:The refrigeration controller is an important component of an infrared remote sensing camera, and its temperature control accuracy directly affects the imaging quality of the camera. With increasing requirements for temperature control performance indicators and demand for refrigeration of camera components, the development of new multifunctional, high-performance, low-weight, and low-cost refrigeration controllers has become increasingly urgent. In response to these issues, a centralized multi-load infrared remote sensing camera refrigeration controller that adopts the method of circuit module reuse, temperature measurement, and control separation to achieve multi roads control was designed in this study. In terms of hardware, modular reuse and design miniaturization are carried out on the basis of traditional refrigeration controllers, achieving a centralized hardware product composed of a "single power supply, single master control, and multiple drivers." When a temperature measurement is proposed, the control separation method of "controller + temperature measurement box" is enacted and temperature data is collected nearby to ensure the temperature measurement accuracy and improve the temperature control accuracy. In terms of software, the design incorporates a complete software architecture, measurement and control temperature matching, independent design for multi load drives, and temperature data reliability, in conjunction with hardware solutions. Based on this design scheme, the experimental data of the "Drive and Road Three" refrigeration controller shows that the design meets the functional performance requirements of temperature matching, independent driving, and precise temperature control. At the same time, the cooling and temperature control accuracy of ± 8 mK fully meets the requirements of high-quality imaging, which makes this scheme feasible.
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0. 引言
随着科学技术的发展，人脸识别在刷脸支付、刷脸打卡等信息领域中具有广泛的应用。人脸识别系统主要由CCD、摄像镜头组和滤光片构成，滤光片是过滤非成像光波段，提高人脸识别的精确度的一个核心光学元件，需要工作在特定的入射角范围下。当入射角超出特定角度范围时，滤光片滤波特性会发生质的改变，导致拍摄人脸图像模糊，人脸识别精确度下降。
滤光片的角度效应指入射角变化对滤波特性的影响[1-4]，为了降低入射角变化对滤波特性的影响，科研人员对低角度效应滤光片进行了相关研究。2013年，K. D. Hendrix等[1]研制出一种近红外波段的低角度效应滤光片，通带透射率大于90%，入射角为0°~30°，通带偏移量为12.2 nm，薄膜厚度超过5 μm；2016年，毛克宁[2]使用氧化硅作为间隔层材料制备出一种具有低角度效应的滤光片，当入射角为0°~60°时，透过率峰的位置基本保持不变；2019年，刘冬梅[3]等使用Si-H、Si3N4及SiO2三种材料研制出61层具有低角度效应的虹膜识别滤光片，入射角为0°~38°，通带偏移量为19.2 nm；2020年，魏博洋等[4]使用Si-H和SiO2材料设计出71层用于3D成像的945 nm窄带滤光片，入射角为0°~38°，通带偏移量为13 nm。虽然这些滤光片都有较低的角度效应，但是设计膜层数多，制备困难。在光学薄膜中通常使用TiO2和SiO2（高匹配度的材料组合）进行膜系设计，然而目前对于低膜层数及对低角度效应的TiO2/SiO2窄带滤光片研究较少。
通过对人脸识别系统的了解，本文对人脸识别中入射角小于22°的940 nm窄带滤光片进行设计及制备。选择高匹配度的TiO2和SiO2材料，以法布里珀罗干涉原理设计窄带滤光片。通过改变间隔层材料，增加间隔层厚度，解决传统滤光片膜层数多及角度效应高的问题。最后使用电子束热蒸发沉积技术制备滤光片，对制备的滤光片进行了角度效应和耐性测试。
1. 设计
1.1 膜系材料选择
综合考虑膜层材料对薄膜的光学性能、机械及化学稳定性等的影响，选用具有高匹配度的TiO2（n＝2.2~2.3）和SiO2（n＝1.46）作为膜层材料。TiO2具有很高的折射率，它与低折射率材料一起使用时，能够提高截止带的截止率并适当降低膜系层数，减小膜系厚度；SiO2膜层牢固高、化学性质稳定，蒸镀技术成熟，容易控制[5-6]。
1.2 膜系设计
本文以法布里-玻罗干涉滤光片原理为基础进行膜系设计，因为单腔法布里-玻罗窄带滤光片透射率曲线的通带宽度、透射率峰的矩形度、陡度、截止透射率等性能均不理想，达不到使用要求，所以将多个单腔窄带滤光片组合起来构成多腔窄带滤光片，最终设计的窄带滤光片具有更好的光学性能[7]。
采用Essential Macleod软件进行膜系设计，探索多腔法布里-玻罗干涉滤光片膜系的干涉的级次，反射层层数以及多腔串置腔的个数在对膜系的截止区、半宽度、矩形度和陡度等因素产生的影响[8-10]。综合考虑膜系在后期的镀制条件，以及设计指标要求，本文采用两腔设计，干涉级次为一，反射层数为二，间隔层使用高折射率材料。
首先，以石英玻璃为基底进行基础膜系设计，设计结构为：A(2、1、1)LA(2、1、1)，基础膜系不同入射的角透射率曲线如图 1所示。由图 1可以看出，入射角为0°时，通带峰值透射率大于95%，截止透射率小于5%，通带半峰宽度为35 nm；入射角为15°时，940 nm处透射率大于90%，通带偏移量为11 nm。入射角为22°时，940 nm处透射率小于90%，通带偏移量为20 nm。入射角变大，通带向短波方向偏移。
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图 1 基础膜系中不同入射角的透射率曲线Figure 1. Transmittance curves of different incident angles in the basic film system为使膜层数更少，膜系具有更低的角度效应，所以采用高折射率膜料替换膜系间隔层中的低折射率膜料，构成高折射率间隔腔层，提升腔层的等效折射率n∗[11]。在不影响中心波长透射率、通带半宽度、透射率峰的矩形度、陡度、峰值透射率和截止区的截止率等性能的条件下，大大减少膜层数，降低入射角灵敏度。优化后的膜系为：HL(6H)LHLHL(6H)LH，膜层数为11层。相对基础膜系，膜层数减少8层。
优化后的膜系在入射角为0°、15°和22°时透射率曲线如图 2所示。由图 2可以看出，在入射光垂直入射时中心波长的峰值透射率大于95%，截止区的截止透射率小于5%，半波宽为44 nm。当入射角为22°时通带的偏移量为14 nm，940 nm处透射率大于90%，满足设计要求。结合优化后的透射率曲线，使用HGLP-850颜色玻璃抑制可见光波段杂散光干扰[12]，将所设计的膜系基底换为HGLP-850颜色玻璃，完成最终的膜系设计。
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图 2 优化后的膜系中不同入射角的透射率曲线Figure 2. Transmittance curves of the optimized film system at different incident angles2. 薄膜制备
本实验采用电子束热蒸发技术制备TiO2和SiO2薄膜[13-14]，所使用的设备是成都南光机器有限公司生产的型号为ZZS-800电子束蒸发镀膜机。在镀膜之前，将HGLP-850颜色玻璃基片放在无水乙醇中超声波清洗20 min。蒸发的膜料为高纯度TiO2和SiO2颗粒，电子枪预熔膜料前，腔体的本底真空度抽至7×10－4 Pa。电子束蒸发镀膜过程中，真空度为5.7×10－3 Pa，电子枪电压为8 kV，TiO2和SiO2的电子束流分别是95 mA与65 mA。TiO2和SiO2的电子束流大小与预熔时相同，沉积速率为0.1 nm/s。第3和第9层TiO2薄膜的物理厚度为626.67 nm，其余TiO2膜层物理厚度均为104.44 nm，SiO2膜层厚度均为104.44 nm。整个镀制过程由上海英福康公司生产的SQC310膜厚控制仪自动完成。镀制完成的滤光片如图 3所示。
3. 测试及分析
根据GJB 2485-95对光学薄膜附着力的测试标准，对TiO2/SiO2膜层，采用3M胶带进行测试，用胶带反复粘连膜面，对膜面撕扯20次，膜层未出现脱落、损伤现象。将样本放入沸水中煮30 min，煮后的样本无颜色变化、无脱膜现象，该滤光片在水汽和湿热环境下有很好的防水汽性能。
光谱测试设备使用日本岛津公司生产的IRPrestige-21型傅里叶变换红外光谱仪，制备的940 nm窄带滤光片的透射率光谱曲线如图 4所示。入射角为0°，窄带滤光片工作中心波长为940 nm，在截止区间（200~1100 nm）内，通带峰值透射率为83.4%，通带半宽度为45 nm，平均截止透射率小于1%。入射角为22°，通带向短波方向偏移量为14 nm，透射率大于80%。综上分析可得，940 nm窄带滤光片在入射角为0°~22°时，通带偏移量为14 nm，940 nm透射率大于80%，平均截止透射率小于1%。图 5为在800~1100 nm局部放大的透射率光谱曲线。
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图 4 入射角为0°和22°时透射率光谱曲线Figure 4. The transmittance spectrum curves when the incident angle is 0° and 22°![]()
图 5 局部放大的通带区间透射率光谱曲线Figure 5. Partially amplified passband transmittance spectrum curves4. 结论
本文以法布里-珀罗干涉滤光片原理为基础，利用Essential Macleod软件设计低角度效应的人脸识别窄带滤光片，并使用电子束热蒸发沉积技术制备了低角度效应的人脸识别窄带滤光片。通过实验分析，使用TiO2作为膜系间隔层材料，提升膜系等效折射率n*，使滤光片的膜层数降低，改善角度效应。光在0°~22°入射时，滤光片通带透过率大于80%，偏移量为14 nm，截止率小于1%，数据能满足人脸识别窄带滤光片的技术指标。采用TiO2和SiO2进行设计和制备，使膜层附着力良好，不仅极大减少了膜层数量，降低了膜层厚度，而且还降低了薄膜制备的工艺要求。人脸识别系统中，低角度效应窄带滤光片不仅能缓解人脸识别系统角度受限的问题，而且还能增强系统对杂散光的抗干扰能力，提升人脸识别系统的识别准确性。
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图 2 传统制冷控制器与测温盒的测温电路对比
Figure 2. Comparison of the temperature measurement circuit between the traditional refrigeration controller (up) and the temperature measurement box (down)
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图 6 优化前后控温精度比对
Figure 6. Comparison of temperature control accuracy before and after optimization
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图 12 测温盒与控制器数据传输实测图
Figure 12. The actual measurement diagram of the data transmission between the temperature measuring box and the controller
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