超二代微光像增强器性能随工作时间的影响研究

曾进能, 杨琼连, 龚燕妮, 李廷涛, 王乙瑾, 李晓露, 赵恒, 马怀超, 徐传平, 吴艳娟, 汪云, 李耀斌, 须恃瑜, 刘倍宏, 徐鳕娇, 李荣喜

曾进能, 杨琼连, 龚燕妮, 李廷涛, 王乙瑾, 李晓露, 赵恒, 马怀超, 徐传平, 吴艳娟, 汪云, 李耀斌, 须恃瑜, 刘倍宏, 徐鳕娇, 李荣喜. 超二代微光像增强器性能随工作时间的影响研究[J]. 红外技术, 2023, 45(8): 869-875.
引用本文: 曾进能, 杨琼连, 龚燕妮, 李廷涛, 王乙瑾, 李晓露, 赵恒, 马怀超, 徐传平, 吴艳娟, 汪云, 李耀斌, 须恃瑜, 刘倍宏, 徐鳕娇, 李荣喜. 超二代微光像增强器性能随工作时间的影响研究[J]. 红外技术, 2023, 45(8): 869-875.
ZENG Jinneng, YANG Qionglian, GONG Yanni, LI Tingtao, WANG Yijin, LI Xiaolu, ZHAO Heng, MA Huaichao, XU Chuanping, WU Yanjuan, WANG Yun, LI Yaobing, XU Shiyu, LIU Beihong, XU Xuejiao, LI Rongxi. Study on the Influence of Performance with the Working Time in the Super Gen-Ⅱ Image Intensifier[J]. Infrared Technology , 2023, 45(8): 869-875.
Citation: ZENG Jinneng, YANG Qionglian, GONG Yanni, LI Tingtao, WANG Yijin, LI Xiaolu, ZHAO Heng, MA Huaichao, XU Chuanping, WU Yanjuan, WANG Yun, LI Yaobing, XU Shiyu, LIU Beihong, XU Xuejiao, LI Rongxi. Study on the Influence of Performance with the Working Time in the Super Gen-Ⅱ Image Intensifier[J]. Infrared Technology , 2023, 45(8): 869-875.

超二代微光像增强器性能随工作时间的影响研究

详细信息
    作者简介:

    曾进能(1988-),男,云南罗平人,工程师,主要研究方向:真空光电器件。E-mail:zengjnnvt@163.com

  • 中图分类号: O462.3

Study on the Influence of Performance with the Working Time in the Super Gen-Ⅱ Image Intensifier

  • 摘要: 研究了超二代微光像增强器性能随工作时间的变化规律,掌握性能变化特点。通过性能测试和曲线拟合,得出亮度增益、信噪比随工作时间的变化逐渐下降,分辨力随工作时间的变化几乎保持不变。其中,亮度增益与工作时间呈指数函数变化,即当超二代微光像增强器在10000 h的工作时间内,亮度增益随工作时间的变化速率较快,但随着工作时间增加,亮度增益下降速率变慢,且最终趋于平稳。信噪比随工作时间呈多项式函数变化,且随着工作时间的增加信噪比逐渐下降。将长时间工作的微光像增强器进行解剖分析后,其亮度增益、信噪比变化主要与光电阴极灵敏度、荧光屏发光效率和微通道板增益稳定性息息相关,且相比灵敏度和荧光屏发光效率而言,微通道板增益的稳定性变化较大。
    Abstract: The variation law of the performance with working time in the super Gen-Ⅱ image intensifier was studied, and the characteristics of the performance variation were grasped. Through performance testing and curve fitting, it was found that the brightness gain and signal-to-noise ratio gradually decrease with working time, and the resolution remains almost unchanged with the change of working time. In addition, the brightness gain changes exponentially with working time. That is, when the working time is within 10, 000 h of the super Gen-Ⅱ image intensifier, the brightness gain changes rapidly with the working time; however, as the working time increases, the brightness gain decreases and finally stabilizes. The signal-to-noise ratio changes as a polynomial function with working time and finally stabilizes. The signal-to-noise ratio changes as a polynomial function with working time and gradually decreases with working time. Through anatomical analysis of the image intensifier after working for a long time, its brightness gain and signal-to-noise ratio changes were found to be mainly related to the sensitivity of the photocathode, luminous efficiency of the phosphor screen, and gain stability of the MCP. Compared with the sensitivity and luminous efficiency of the fluorescent screen, the MCP gain stability changed significantly.
  • 近年来,随着红外焦平面阵列分辨率不断增大,红外成像技术从工业、农业、军事和消防领域,逐渐扩展到如体温测量、自动驾驶等民用领域。在红外成像系统中,由于系统设计、元器件的半导体材料和制造工艺等多方面原因,引入非均匀性噪声是无法避免的,这也是影响红外成像技术应用的关键问题。

    红外图像非均匀性校正算法主要分为3类。应用最广泛的是基于标定的校正算法,如两点校正法[1]。该类算法校正时需要参考辐射源,设备需要周期性停机校正。基于场景的校正算法如时域高通滤波法[2],对于固定的噪声有效,但会将背景中的低频部分作为噪声滤除,并会产生“鬼影”问题。Zuo等人[3]改进了时域高通滤波法,将双边滤波引入算法。Qian等人[4]提出了基于空域低通的时域高通滤波算法,进一步改善了“鬼影”问题和细节丢失的问题。Harris等人[5]首次提出使用恒定统计平均法进行非均匀性校正。但基于场景的各类算法,均存在适用条件苛刻以及“鬼影”问题。基于神经网络和深度学习的算法近年来不断发展,Kuang等人[6]提出使用三层神经网络进行非均匀性校正,赵春晖等人[7]对神经网络的滤波器进行改进。由于这些算法的神经网络层数少,算法的校正能力有限。张龙等人[8]将神经网络与双边滤波算法结合,一定程度上提高了校正效果。Mou等人[9]使用了层数更多的神经网络,并提出使用残差连接提高算法的校正效果[10]。He等人[11]在训练深度学习网络时,对数据集添加模拟的条纹状非均匀性噪声。

    随着计算机的计算能力不断发展,深度学习算法使用层数更多的神经网络来提高算法精度。目前基于深度学习的红外图像非均匀性校正算法的研究较少,算法存在校正效果不佳,图片过度平滑和适应性不强的问题。本文借鉴CBDnet网络使用噪声估计子网络的思想,设计了一种全卷积深度学习网络,该网络包含非均匀性等级估计子网络和校正主网络两部分,子网络对图片的非均匀性等级进行估计,并将非均匀性等级估计图作为参数输入主网络,避免出现过拟合问题,以提高网络的校正效果和适应性。

    红外探测器的核心元器件是红外焦平面阵列,其探测单元的响应可以使用线性数学模型表示为:

    $$ y_{i, j}(n)=A_{i, j} \chi_{i, j}(n)+B_{i, j}(n) $$ (1)

    式中:χi, j为红外焦平面阵列单个像元的输入;yi, j为对应像元的输出;Ai, j为像元增益;Bi, j为像元偏置。

    由于半导体材料的电学特性和生产工艺的限制,红外焦平面阵列会随着使用时间的延长而发生漂移现象,从而导致红外成像系统得到的红外图像产生非均匀性噪声。由于红外焦平面阵列纵向的所有像元共用一个放大器,当成像系统产生漂移时,红外图像就会产生非常明显的纵向条纹状噪声。

    Zhang等人[12]使用全卷积网络对可见光图像高斯分布点状噪声去噪时,将噪声等级估计图作为输入,提高了网络去噪效果。Guo等人[13]通过进一步研究发现,当噪声等级估计图与图片真实噪声等级匹配时,去噪效果良好,如果产生低估,去噪效果变差。Guo等人针对可见光高斯分布点状噪声去噪任务提出了噪声等级估计子网络,本文首次将该思路引入红外图像条纹状非均匀性校正算法,设计了非均匀性等级估计子网络和校正主网络相结合的新网络。经过训练后,该子网络根据输入图像产生非均匀性等级估计图,估计图作为单独的数据通道,与待校正图片一起输入主网络,提高网络对不同等级非均匀性的适应性,从而提高网络的校正效果。

    深度学习网络使用的全连接层常用于分类任务,全连接层的设计要求输入图像尺寸固定,并且全连接层会使网络的权重参数变多,网络的训练和识别速度降低。文中网络采用全卷积设计,网络支持不同尺寸的图片作为输入,相比于全连接层,全卷积网络减少了网络的权重参数数量,提高了网络的训练和识别速度。

    文中算法的实施流程如图 1所示。首先将子网络和主网络同时在数据集上进行训练。待模型收敛后,将待校正图片输入模型,得到非均匀性校正后的图片。

    图  1  基于全卷积网络的特征算法实施流程
    Figure  1.  Algorithm of features based on fully convolutional network flow chart

    网络包含非均匀性等级估计子网络和校正主网络两个部分。两部分均采用全卷积设计,不含全连接层。含有非均匀性噪声的输入红外图像表示为x,非均匀性等级估计子网络表示为Fs,校正主网络表示为Fm。非均匀性等级估计子网络的任务是得到非均匀性等级估计图Fs(x),并将其作为一个参数与待校正红外图片一起输入校正主网络,最终得到校正后的红外图片Fm[x, Fs(x)]。

    主网络如果只接受含有非均匀性噪声的红外图像x作为参数,容易发生针对数据集非均匀性强度的过拟合现象,而实际红外图像的非均匀性强度往往与数据集不一致,导致神经网络只针对数据集中的非均匀性强度产生良好的效果,而在对实际红外图像进行非均匀性校正时表现不佳。文中网络采用了一个非均匀性等级估计子网络,经过迭代训练后,可以对非均匀性等级进行估计,输出非均匀性等级估计图,并将估计的结果作为一个输入参数输入主网络。当实际含有非均匀性噪声的红外图片输入网络后,先经过子网络对其非均匀性等级进行估计,并将估计的结果与原图像一起输入主网络,可以有效提高网络非均匀性校正效果。网络整体结构如图 2所示。

    图  2  全卷积神经网络结构
    Figure  2.  Structure of the fully convolutional network

    由于子网络的任务是对非均匀性等级进行估计,并不参与最终的校正任务,所以子网络不需要层数过多,且考虑到红外图像均为单通道灰度图,没有彩色图片R,G,B三通道中的颜色信息,所以网络的通道数不宜过多。最终设计的网络为4层,32通道。网络结构如图 3所示。

    图  3  非均匀性等级估计子网络
    Figure  3.  Non-uniformity level estimation subnetwork

    子网络为4层全卷积结构,每层通过尺寸为3×3的卷积核进行卷积操作,生成32通道的特征图。每层卷积层后使用ReLU激活函数。为了保证子网络输出的非均匀性等级估计图尺寸与原图片保持一致,子网络不使用池化层,并对边缘进行补0操作。子网络的详细参数如表 1所示。

    表  1  子网络参数
    Table  1.  Parameters of the subnetwork
    Layer Filters Input Output
    Conv 3×3×32 256×256×1 256×256×32
    Conv 3×3×32 256×256×32 256×256×32
    Conv 3×3×32 256×256×32 256×256×32
    Conv 3×3×1 256×256×32 256×256×1
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    校正主网络同样采用全卷积的结构。网络共有12层,每一层包含一个尺寸为3×3大小的卷积核,生成64通道的特征图。在网络训练过程中,随着网络参数的更新,更新参数的这一层神经网络,会导致上一层网络输入数据的分布发生变化,随着网络加深,这种变化会层层叠加,导致网络难以收敛,所以在设计层数较多的主网络时使用批归一化[14]操作。

    网络的第1层使用3×3大小的卷积核,经过ReLU激活函数后输出。网络的第2层到第11层,特征图经过3×3大小的卷积核后,先进行批归一化操作后,再经过ReLU激活函数输出。网络的最后一层只有3×3大小的卷积层,不进行批归一化操作,也不经过激活函数,得到最终的输出图片。为保证输入图片和输出图片的尺寸保持一致,对边缘采取补0操作。校正主网络的结构图如图 4所示,网络的具体参数如表 2所示。

    图  4  校正主网络
    Figure  4.  Main network of correction
    表  2  校正主网络参数
    Table  2.  Parameters of main network
    Layer Filters Input Output
    Conv 3×3×64 256×256×64 256×256×64
    Conv 3×3×64 256×256×64 256×256×64
    Conv 3×3×64 256×256×64 256×256×64
    Conv 3×3×64 256×256×64 256×256×64
    Conv 3×3×64 256×256×64 256×256×64
    Conv 3×3×64 256×256×64 256×256×64
    Conv 3×3×64 256×256×64 256×256×64
    Conv 3×3×64 256×256×64 256×256×64
    Conv 3×3×64 256×256×64 256×256×64
    Conv 3×3×64 256×256×64 256×256×64
    Conv 3×3×64 256×256×64 256×256×64
    Conv 3×3×1 256×256×1 256×256×1
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    文中网络的目标函数分为二部分,第一部分是非均匀性等级估计子网络Fs输出的非均匀性等级估计图Fs(x)与给定的非均匀性等级图m之间的关系,第二部分是校正主网络Fm输出校正后的图片Fm[x, Fs(x)]与不含非均匀性噪声的理想红外图像y之间的关系。

    子网络的任务是输出准确的非均匀性等级估计图,所以子网络的目标函数Ls为:

    $$ {L_{\text{s}}} = \left\| {{F_{\text{s}}}\left( x \right) - m} \right\|_2^2 $$ (2)

    校正主网络接收子网络输入的非均匀性等级估计图Fs(x)和输入图像x后,得到最终校正后的红外图像,主网络的目标函数Lm为:

    $$ {L_{\text{m}}} = \left\| {{F_{\text{m}}}\left[ {x, {F_{\text{s}}}\left( x \right)} \right] - y} \right\|_2^2 $$ (3)

    网络整体的损失函数L为:

    $$ L=\lambda_{\mathrm{s}} L_{\mathrm{s}}+\lambda_{\mathrm{m}} L_{\mathrm{m}} $$ (4)

    式中:λsλm分别为子网络损失函数系数和主网络损失函数系数,反映二者在训练中所占权重。

    由于红外探测器可以在多种场景中使用,为了防止神经网络出现过拟合现象,数据集应当包含丰富的场景。从FLIR和LTIR公开数据集中随机挑选不同场景的红外图片900张,挑选由实验室自主研发的基于氧化钒非制冷型IRFPA的长波红外探测器收集的不同场景红外图像100张,裁剪成256×256大小,作为文中算法的训练集。该训练集包含常见的生活场景,如街道、公园、野外、室内、车辆、人像、建筑等。

    由于包含真实非均匀性噪声的红外图像难以收集,所以根据红外焦平面阵列响应的数学模型,为训练集添加标准差分别为{0,0.05,0.1,0.15},均值为1的高斯分布增益噪声,标准差为{0,0.05,0.1,0.15},均值为0的高斯分布偏置噪声。

    测试集同样从FLIR和LTIR公开红外数据集中选取,添加与训练集相同的高斯分布噪声。同时添加由实验室自主研发的长波红外探测器收集的2段1000帧的红外图像序列,其中1000帧添加与训练集相同的噪声。其余1000帧为该红外探测器经过两点校正后,随使用出现条纹状非均匀性噪声时收集的红外图像序列,每帧图像均含有真实的非均匀性噪声。

    文中深度学习网络选择基于GPU的Tensorflow深度学习框架,使用Keras深度学习库编写网络模型程序,训练的硬件环境为Intel(R)Core(TM)i5-8300H型号的CPU和GeForce GTX 1050Ti型号的GPU。

    由于训练集图片数量有限,使用随机旋转90°、180°、270°和镜像的方式进行数据集扩充,提高模型的泛化性,防止训练结果过拟合。

    文中算法使用主观评价和客观评价两种评价标准。客观评价采用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR),结构相似性(structural similarity,SSIM)和粗糙度(roughness)。

    峰值信噪比公式为:

    $$ {\text{PSNR}} = 10 \times \lg \left[ {\frac{{{{\left( {{2^n} - 1} \right)}^2}}}{{{\text{MSE}}}}} \right] $$ (5)

    式中:n为图片的比特数。MSE表示图片的均方误差,其公式为:

    $$ {\text{MSE}} = \frac{1}{{mn}}\sum\limits_{i = 0}^{m - 1} {\sum\limits_{j = 0}^{n - 1} {{{\left\| {X\left( {i, j} \right) - Y\left( {i, j} \right)} \right\|}^2}} } $$ (6)

    式中:X表示校正后的红外图像;Y表示不含非均匀性噪声的理想红外图像;mn表示图片的宽和高。峰值信噪比数值越高,表示算法非均匀性校正效果越好。

    结构相似性公式为:

    $$ \operatorname{SSIM}(X, Y)=l(X, Y) \cdot c(X, Y) \cdot s(X, Y) $$ (7)

    式中:l表示图片的亮度;c表示图片的对比度;s表示图片的结构。结构相似性越接近于1,说明非均匀性校正效果越好。

    粗糙度公式为:

    $$ \rho(\boldsymbol{Y})=\frac{\left\|\boldsymbol{h}^{*} \boldsymbol{Y}\right\|_{1}+\left\|\boldsymbol{h}^{\mathrm{T}} * \boldsymbol{Y}\right\|}{\|\boldsymbol{Y}\|_{1}} $$ (8)

    式中:Y为图像像素值;h矩阵为[1, -1]的水平模板;hTh的转置矩阵,表示垂直模板;‘*’表示图像的卷积计算。粗糙度计算只需要当前图像的像素值,真实含有非均匀性的红外图像由于无法取得对应的理想图像,适合使用粗糙度来评价。粗糙度值越小说明图像越平滑,可以认为非均匀性校正效果越好。

    主观评价是校正效果评价重要的一部分。主观评价需要通过肉眼观察校正后的图片是否清晰,边缘是否发生模糊,条纹状噪声校正效果是否良好,是否引入新的噪声如“鬼影”等,图片细节保留是否良好等,补充客观指标无法反映的图片特征。

    子网络与主网络同时训练,需要明确定义非均匀性等级图,用于计算子网络部分的损失函数。非均匀性等级与红外图像的增益噪声和偏置噪声有关,所以将非均匀性等级图m定义为:

    $$ {m_{i, j}} = A\sqrt {{Y_{i, j}}} + B $$ (9)

    式中:A为人为添加的增益噪声的标准差值;B为偏置噪声的标准差值。

    对比算法包括传统基于场景的算法:基于双边滤波的时域高通滤波算法(bilateral filter based temporal high-pass filter nonuniformity correction, BFTH-NUC)[3];传统基于单帧的算法:中值直方图均衡化算法(median histogram equalization, MHE)[15];深度学习算法:DLS(Deep-learning single-image-based nonuni- formity correction)[11]、DMRN(Deep multiscale residual network)[16]。对比方法包括客观评价和主观评价,客观评价使用PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)和SSIM(Structural Similarity)两个指标。

    首先对测试集中人为添加非均匀性噪声的1000帧红外图像序列进行校正效果对比。MHE算法、DLS算法、DMRN和文中算法不需要先验信息,可以基于单帧图片进行校正,但BFTH算法需要经过一定时间收敛,所以选取了算法校正效果稳定后的100帧图片的客观数据进行对比。各算法的平均PSNR和SSIM值如表 3所示。PSNR对比结果如图 5所示,SSIM对比结果如图 6所示。

    表  3  各算法平均PSNR和SSIM
    Table  3.  PSNR and SSIM of each algorithm
    Algorithm BFTH MHE DLS DMRN Ours
    PSNR/dB 32.93 33.92 34.39 34.86 35.90
    SSIM 0.828 0.858 0.887 0.903 0.928
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    图  5  测试集PSNR图
    Figure  5.  PSNR of test data set
    图  6  测试集SSIM图
    Figure  6.  SSIM of test data set

    BFTH算法的PSNR值和SSIM值两项指标在4种算法中最差,表明非均匀性校正效果最差。MHE算法客观评价指标好于BFTH,但是数据的波动较为明显。DLS和DMRN两种基于深度学习的算法的客观指标明显高于两种传统算法。本章算法在5种对比算法中表现最佳,在PSNR和SSIM两项指标中均得到最好效果,且数据波动较小,说明本章算法校正后的红外图像与理想红外图像更加接近,校正效果更好更稳定。

    图 7展示了各算法对测试集其中一帧的校正效果。图 7(a)代表含有模拟非均匀性噪声的输入图片。图 7(b)背景明显变暗,且画面中出现了残余的条纹状非均匀性噪声。图 7(c)图 7(d)背景中出现了明显的残余非均匀性噪声。图 7(e)背景纯净,非均匀性噪声基本被去除,但从局部放大图中可以观察到明显的模糊,人物腿部边缘的细节出现丢失现象。图 7(f)为文中算法的校正效果图,非均匀性噪声基本被去除,观察局部放大图可以发现,人物边缘清晰可辨,细节丰富。

    图  7  各算法校正效果
    Figure  7.  Results of each algorithm

    为了进一步验证文中算法在真实情况下的校正效果,将测试集中含有真实非均匀性噪声的1000帧红外图像序列,使用4种算法进行校正。校正前的其中一帧图片如图 8所示。

    图  8  原始图片
    Figure  8.  Original Picture

    图像中可以观察到非常明显的条纹状非均匀性噪声,背景中的小目标、树木和建筑物等细节已经无法分辨,严重干扰红外图像信息传递。使用5种对比算法校正后的图像如图 9所示。

    图  9  各算法校正效果
    Figure  9.  Results of eachcorrection

    图 9(a)是含有真实非均匀性噪声的输入图像。图 9(b)非均匀性噪声基本被去除,但背景出现了明显的变暗。图 9(c)~(f)没有出现背景变暗的现象。从对人物的局部放大图中可以发现,图 9(c)出现了明显的残余非均匀性噪声。图 9(d)人物的边缘出现了模糊,细节丢失较为严重。图 9(e)和(f)校正效果整体更好,非均匀性噪声基本被去除,从局部放大图中可以发现,相比于图 9(e)图 9(f)中人物的边缘更加清晰锐利,人物与背景的对比度更高,非均匀性校正效果表现最好。

    各算法在含有真实非均匀性噪声的红外图像序列上的平均粗糙度值如表 4所示,基于深度学习的算法粗糙度值更小,文中算法粗糙度值在对比算法中最低,表明文中算法的校正效果表现最佳。

    表  4  各算法平均粗糙度
    Table  4.  Roughness of each algorithm
    Algorithm BFTH MHE DLS DMRN Ours
    ρ 0.107 0.072 0.064 0.058 0.049
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    经过对比实验发现,文中算法在客观评价和主观评价中均取得了最好的校正效果,非均匀性噪声基本被去除,画面没有出现变暗和细节丢失的现象,也没有出现模糊。校正后的图片清晰锐利,细节丰富,说明文中算法在含有模拟非均匀性噪声和含有真实非均匀性噪声的红外图像序列中,均取得了良好的校正效果。

    提出一种全卷积神经网络,该网络包含一个非均匀性等级估计子网络和一个非均匀性校正主网络。将含有噪声的红外图像输入子网络后,子网络对其非均匀性等级进行估计,生成非均匀性等级估计图,并与原输入图片一同输入主网络。由于算法将非均匀性等级图作为参数输入主网络,避免了网络针对数据集中含有的非均匀性等级产生的过拟合现象,在实际非均匀性校正使用中适应性更好。经过实验验证,文中算法与传统的基于场景的算法和其他基于深度学习的算法相比,校正后的图像边缘清晰,细节丰富,峰值信噪比、结构相似性和粗糙度指标均有明显提升,图片质量高,校正效果良好。

  • 图  1   亮度增益随工作时间的变化曲线(a)和拟合曲线(b)

    Figure  1.   Variation curves(a) and fitting curve (b) of brightness gain with the working time

    图  2   信噪比随工作时间的变化曲线(a)和拟合曲线(b)

    Figure  2.   Variation curves(a) and fitting curve (b) of signal-to-noise with the working time

    表  1   像增强器主要技术指标初始值

    Table  1   Initial value of main technical index of four image intensifiers

    Tube No. Sensitivity/
    (μA/lm)
    Gain of MCP Screen effect/(lm/W) Brightness gain/((cd/m2)/lx) Resolution/
    (lp/mm)
    SNR Working current/mA
    #306 908 433 15.6 14800 72 30.56 13
    #308 942 339 17.9 15100 68 28.59 12
    #309 902 511 16.2 15300 68 30.65 12
    #310 901 455 15.0 15300 72 28.44 12
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    表  2   分辨力随工作时间的变化

    Table  2   Variation value of resolution with working time

    Working time/h #306 #308 #309 #310
    0 72 72 68 68
    1045 68 72 68 68
    2205 68 72 68 68
    3142 68 68 68 68
    4181 72 72 68 68
    5105 68 68 68 68
    6203 72 68 68 68
    7702 72 72 68 68
    8872 72 72 68 68
    9952 72 68 68 68
    10952 72 72 68 68
    12162 72 72 68 68
    13347 72 72 72 68
    14787 72 72 68 68
    15867 72 72 68 68
    16947 72 68 68 68
    18147 72 72 68 68
    19227 72 72 68 68
    20427 72 72 68 68
    21507 72 72 68 68
    22697 72 72 68 68
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    表  3   试验前后像增强管主要性能参数对比

    Table  3   Comparison table of main performance parameters of image intensifier before and after the test

    Tube No. Time of
    test
    Sensitivity/
    (μA/lm)
    Resolution/
    (lp/mm)
    Gain of MCP
    (800 V)
    Screen effect MCP with current/
    mA
    #306 Before test 908 72 433 15.6 6.1
    After test 890 72 343 14.6 6.1
    #308 Before test 942 68 339 17.9 4.5
    After test 876 68 196 16.2 4.6
    #309 Before test 902 68 511 16.2 3.5
    After test 843 68 156 13.5 3.5
    #310 Before test 901 72 455 15.7 4.5
    After test 790 72 333 13.7 4.5
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    表  4   像增强管主要性能变化率

    Table  4   Main performance change rate of image intensifier %

    Pipe No. Sensitivity Resolution Gain of MCP Screen effect MCP with current
    #306 1.98 0.00 20.79 6.41 0.00
    #308 7.01 0.00 42.18 9.50 0.02
    #309 6.54 0.00 69.47 16.67 0.00
    #310 12.32 0.00 26.81 12.74 0.00
    Average value 6.96 0.00 39.81 11.33 0.00
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    表  5   试验前后高压电源主要性能参数对比

    Table  5   Comparison of main performance parameters of high voltage power supply before and after the test

    Pipe No. Time of test Vc/V Vc rate of change/% Va/kV Va rate of change/% I/mA I rate of change/%
    #306 Before test 194 –1.03 5.66 –0.35 11.2 –4.46
    After test 192 5.64 10.7
    #308 Before test 191 –1.05 5.68 0.00 11.3 2.65
    After test 189 5.68 11.6
    #309 Before test 194 –1.55 5.66 0.18 12.3 –1.63
    After test 191 5.67 12.1
    #310 Before test 195 –0.51 5.68 –0.18 11.2 –4.45
    After test 194 5.67 10.7
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  • [1] 邹永星, 周仁魁, 杨松龄. 基于超二代像增强器的微光夜视仪设计[J]. 红外技术, 2005, 27(6): 446-448. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2005.06.003

    ZOU Yongxing, ZHOU Renkui, YANG Singling. Study of night vision instrument at low light level based on gen Ⅱ[J]. Infrared Technology, 2005, 27(6): 446-448. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2005.06.003

    [2] 郭晖, 向世明, 田民强. 微光夜视技术发展动态评述[J]. 红外技术, 2013, 35(2): 63-68. http://hwjs.nvir.cn/article/id/hwjs201302003

    GUO Hui, XIANG Shiming, TIAN Minqiang. A review of the development of low-light night vision technology[J]. Infrared Technology, 2013, 35(2): 63-68. http://hwjs.nvir.cn/article/id/hwjs201302003

    [3] 李晓峰, 赵恒, 张彦云, 等. 高性能超二代像增强器及发展[J]. 红外技术, 2021, 43(9): 811-816. http://hwjs.nvir.cn/article/id/5a0a0141-171d-410c-bb3f-ac14dc76e189

    LI Xiaofeng, ZHAO Heng, ZHANG Yanyun, et al. High performance super second generation image intensifier and its further development[J]. Infrared Technology, 2021, 43(9): 811-816. http://hwjs.nvir.cn/article/id/5a0a0141-171d-410c-bb3f-ac14dc76e189

    [4] 王冰, 赵威, 柴国庆, 等. 强光对超二代像增强器图像的干扰研究[J]. 红外技术, 2014, 36(10): 844-848. http://hwjs.nvir.cn/article/id/hwjs201410016

    WANG Bing, ZHAO Wei, CHAI Guoqing, et al. Research on intense light disturbance to super gen Ⅱ+ LLL image intensifier[J]. Infrared Technology, 2014, 36(10): 844-848. http://hwjs.nvir.cn/article/id/hwjs201410016

    [5] 李晓峰, 陆强, 李莉, 等. 超二代微光像增强器多碱光电阴极膜厚测量研究[J]. 光子学报, 2012, 41(11): 1377-1382. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GZXB201211023.htm

    LI Xiaofeng, LU Qiang, LI Li, et al. Thickness measurement of multi-alkali photocathode[J]. Acta Photonica Sinica, 2012, 41(11): 1377-1382. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GZXB201211023.htm

    [6] 程耀进, 徐江涛, 闫磊, 等. 微光像增强器管壳内部真空度恶化分析研究[J]. 真空电子技术, 2012(2): 55-57. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZKDJ201202015.htm

    CHEN Yaojin, XU Jiangtao, YAN Lei, et al. Study on decrease of vacuum level in low-light image[J]. Intensifier Vacuum Electronics, 2012(2): 55-57. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZKDJ201202015.htm

    [7] 汤文梅. 超二代微光像增管加速工作寿命试验探讨[D]. 南京: 南京理工大学, 2008.

    TANG Wenmei. Research on Study and Discussion on the Operational Life Test on Gen Ⅱ+ Image Intensifier[D]. Nanjing: Nanjing University of Science and Technology, 2008.

    [8] 国防科学技术工业委员会. 超二代像增强器通用规范: GJB 2000A-2020[S]. 中华人民共和国国家军用标准, 2020.

    Defense Science Technology and Industry Commission. General specification for image intensifier: GJB 2000A-2020[S]. Military Standards of the People's Republic of China, 2020.

    [9] 向世明, 倪国强. 光电子成像器件原理[M]. 北京: 国防出版社. 2006.

    XIANG Shiming, NI Guoqiang. The Principle of Photoelectronic Imaging Devices[M]. Beijin: National Defense Industry Press, 2006.

    [10] 邱亚峰, 钱芸生, 常本康. 像增强器亮度增益和等效背景照度测试仪的研制[J]. 红外技术, 2003, 25(5): 76-79. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2003.05.020

    QIU Yafeng, QIAN Yunsheng, CHANG Benkang. Research and development of luminance gain and equivalent background input test set for lll intensifier[J]. Infrared Technology, 2003, 25(5): 76-79. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2003.05.020

    [11] 高岳, 王仲春, 高稚允. 像管亮度增益与背景测试仪[J]. 应用光学, 2003, 24(5): 14-15. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YYGX200305005.htm

    GAO Yue, WANG Zhongchun, GAO Zhiyun. Test instrument for brightness gain and background of image tube[J]. Applied Optics, 2003, 24(5): 14-15. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YYGX200305005.htm

    [12] 钱芸生, 常本康, 詹启海, 等. 微光像增强器信噪比测试技术研究[J]. 真空科学与技术, 2002, 22(5): 389-391. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZKKX200205017.htm

    QIAN Yunsheng, CHANG Benkang, ZHAN Qihai, et al. Development of signal-to-noise ration tester for lll image intensifier[J]. Vacuum Science and Technology, 2002, 22(5): 389-391. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZKKX200205017.htm

    [13]

    Ota M. Solid-state imaging device improving S/N ratio of signals obtained by electron multiplication and a method of driving the same[P]. [2007-09-05], US11896727.

    [14] 向世明. 双近贴聚焦微光像增强器分辨力理论极限问题研究[J]. 应用光学, 2008, 29(3): 351-353. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YYGX200803007.htm

    XIANG Shiming. Theoretical resolution limit of double-proximity focusing image intensifiers[J]. Journal of Applied Optics, 2008, 29(3): 351-353. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YYGX200803007.htm

    [15] 李晓峰, 杜木林, 徐传平, 等. 影响超二代像增强器最高增益的因数分析[J]. 光子学报, 2022, 51(3): 0304001. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GZXB202203011.htm

    LI Xiaofeng, DU Mulin, XU Chuanping, et al. Analysis on factors affecting the maximum gain of super second generation image intensifier[J]. Acta Photonica Sinica, 2022, 51(3): 0304001. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GZXB202203011.htm

    [16] 李晓峰, 李金沙, 常乐, 等. 微通道板噪声因子与工作电压关系研究[J]. 光子学报, 2020, 49(7): 0725002. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GZXB202007003.htm

    LI Xiaofeng, LI Jinsha, CHANG Le, et al. Study on the relationship between noise factor and working voltage of microchannel plate[J]. Acta Photonica Sinica, 2020, 49(7): 0725002. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GZXB202007003.htm

  • 期刊类型引用(17)

    1. 田超华,赵欢,黄鸿基,孙伟可,王学峰. 基于深度学习的配电网开关柜电晕放电检测设计. 电子设计工程. 2025(01): 51-54+60 . 百度学术
    2. 韩勇勇. 基于小波变换的PSO优化紫外双通道图像融合研究. 中国照明电器. 2025(02): 95-102 . 百度学术
    3. 刘俊,王鲸,周炎生. 综合消磁工作线圈电缆接头击穿故障分析及应对策略. 广东造船. 2025(01): 59-62 . 百度学术
    4. 江澎,康正军,陈涛,冯一飞,吴琼. 融合人工智能与无线通信的热成像局放检测技术研究. 长江信息通信. 2024(01): 152-154 . 百度学术
    5. 赵昊然,陆智勇,江明,刘立石. 小波包能量谱和神经网络的开关柜局部放电自动检测方法. 自动化与仪表. 2024(02): 92-96 . 百度学术
    6. 汪可夫,胡志祥. 预制舱式变电站负荷支路漏电监测方法设计. 自动化仪表. 2024(07): 55-59+69 . 百度学术
    7. 江熠,金坤鹏,钱锡颖,任一舟. 基于局部放电测试技术的避雷器状态诊断方法研究. 计算机测量与控制. 2024(07): 36-43 . 百度学术
    8. 章铖. 基于红外热成像的变电站支柱绝缘子缺陷自动检测方法. 自动化技术与应用. 2024(08): 16-19+45 . 百度学术
    9. 邵钦禹. 电力电缆的带电诊断与故障处理技术分析. 集成电路应用. 2024(09): 368-369 . 百度学术
    10. 刘秀婷,李烨,高峰,马味敏. 高压电缆局部放电检测及识别系统研究. 电子测量技术. 2024(17): 97-107 . 百度学术
    11. 胡梦捷. 基于非接触式测温技术的光伏直流侧拉弧线缆发热监测. 电线电缆. 2024(06): 31-34 . 百度学术
    12. 韩勇勇,宋鹏,刘成涛. 基于ZYNQ 7020的双通道紫外放电检测系统设计. 国外电子测量技术. 2024(12): 115-120 . 百度学术
    13. 苗堃,陈垒,李沛东,赵亚军,李健,郑城市,张胜利. 基于涡流技术的高压电缆铅封缺陷识别仿真研究. 环境技术. 2023(02): 139-145 . 百度学术
    14. 龙丽名. 低压电线电缆检测手段及质量控制研究. 科技资讯. 2023(11): 42-45 . 百度学术
    15. 何维晟,吴照国,徐扬,杜茂春,王谦,李勇,石钧仁. 高压电缆终端局部放电超声信号传输特性仿真分析. 高压电器. 2023(11): 48-55+64 . 百度学术
    16. 刘杰,夏彦卫,贾伯岩,吴国强,殷庆栋. 基于高精度温度传感器的多股碳纤维导线潜伏性缺陷检测方法. 电子测量与仪器学报. 2023(11): 65-71 . 百度学术
    17. 焦宇阳,段海南,张宏军,郑福建,朱进,刘新. 一种基于相关性分析和模糊规则的高压电缆状态评价方法. 电力大数据. 2022(10): 53-61 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2022-06-03
  • 修回日期:  2022-07-27
  • 刊出日期:  2023-08-19

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