1 引言

飞秒激光微结构加工的长度和宽度可以通过控制精密加工平台来保证其精度,但烧蚀深度的实时控制存在诸多困难。与普通激光加工材料的机制不同,飞秒激光束聚焦在材料表面与物体作用时没有熔化过程。物体原子中的电子吸收激光光子能量后,光子能量就会转化为电子等微小颗粒的动能,颗粒直接从物体表面分离,温度达到2000 K时就会形成等离子体^[1]。等离子体逸出过程中会产生大量的信息,包括声信号、电信号、热信号以及光信号等,其中的光信号被广泛应用于激光加工检测。Chen等^[2]提出了一种利用飞秒激光触发等离子体衍射光来精确控制微通道烧蚀深度的综合微加工方案,通过分析等离子体亮度的变化趋势来估算铣削深度。Chen等^[3]认为光斑亮度不能单独作为估算激光烧蚀深度的直接指标,并证明了烧蚀深度主要取决于激光能量密度、步距和进给速率。研究人员不但致力于光强与烧蚀深度的研究,还综合考虑了光斑图像几何特征的影响。Ho等^[4]提出了一种激光钻孔深度在线估计方法,将图像特征应用到激光诱导等离子体区域检测,将区域大小转换为像素值,得到了像素与孔深的关系。吕威兴等^[5]在普通激光焊接过程中采集到了光致等离子体的图像,并提取该图像的面积、高度和摆角等特征参量,证明了该方法可以准确提取有效的光致等离子体特征信息。

飞秒激光烧蚀结果受激光脉冲能量、材料特性、进给速率、光学条件和散焦距离等诸多参数的影响,大多研究人员采用控制变量法,从温度模型或分子动力学等角度分析单一参数影响下的烧蚀结果^[6],对从等离子体发光现象判断加工结果这一直接分析方法的研究还不够深入。观察飞秒激光烧蚀现象,从物理思维的角度考虑,可知,激光能量越大,等离子体光斑面积越大,亮度越高^[7],然而实际加工过程中光斑形状的变化往往更吸引人们的注意,但不同形状光斑的亮度、大小很难精准地观测出来。通过CCD相机采集光斑图像,经过图像处理后可获得亮度特征^[8]。然而,采集到的光斑图像包含很多无效信息,会影响光斑分割效果,比如:光斑尾部等离子体消散残留会对光斑几何形状的判断产生影响,光斑光晕会对亮度特征提取产生干扰等。因此,从光斑图像中获取有效的信息是十分必要的。

由于采集到的等离子体光斑图像目标弱小,对比度低,导致分辨目标区域比较困难,针对这一特点,首先对原图像进行增强处理,然后依据能量分布对光斑图像进行精准分割,保证光斑的有效性。提取分割前后光斑的几何特征,用于加工方向的判断。用Niblack分割图像掩模光斑的亮度分量,得到有效亮度特征区域,并分析其与加工方向的关系。在应用光斑图像特征进行飞秒激光烧蚀加工的闭环深度反馈控制系统中,主要考虑光斑图像核心区的像素面积等几何特征,依据光斑图像形状特征进行加工方向的在线实时辅助判别,对最终完全实现基于图像的飞秒激光烧蚀加工微尺度结构的几何深度控制具有重要意义。本文通过分析相关性,在一定程度上量化光斑亮度与功率之间的关系,发现光斑亮度可以作为分析光斑功率的图像特征,可以用于实现飞秒激光烧蚀功率的分类及烧蚀工艺参数的优化。

2 光斑图像增强

2.1 飞秒激光烧蚀实验

为了把飞秒激光变成微米或纳米级的实用加工工具,将可调飞秒激光系统、光学系统、CCD照相机、高精度数控多轴加工平台等集成为飞秒激光微加工中心。其技术参数如下:激光功率范围为0~1000 mW,激光光斑直径为16 nm,同步频率为1000 Hz,定位精度为10 nm,聚焦目镜视场范围为250 μm×250 μm。激光束聚焦物镜放大倍数通常选5或10倍。图1(a)所示为加工中心的加工平台部分。实验中烧蚀的样品为P型掺杂(硼)单晶硅片,规格为10 mm×10 mm,厚度为(650±10) μm。实验发现,激光能量、进给速度、激光焦距、材料特性和环境条件等因素都会对等离子体光斑图像的形状及亮度造成影响。在匀速加工的条件下,采用不同功率的激光烧蚀P型掺杂(硼)单晶硅,激光焦点在材料表面,实验在空气中进行。图1(b)为带状烧蚀痕迹,图1(c)为实验过程中采集的等离子体光斑图像。

图 1. 飞秒激光加工平台及烧蚀的光斑图像。(a)加工平台;(b)带状烧蚀痕迹;(c)等离子体光斑图像

Fig. 1. Femtosecond laser processing platform and ablated spot image. (a) Processing platform; (b) strip ablation trace; (c) plasma spot image

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2.2 彩色空间混合滤波

HSL(Hue Saturation Lightness)彩色空间模型是由色调(颜色的波长)、饱和度(颜色的深浅)和亮度三个相互独立的彩色信息分量描述的模型^[9],该模型能更好地描述彩色,有效降低彩色信息强度分量的不利影响。将原RGB图像转换到HSL彩色空间,采用中值滤波和圆形均值滤波混合滤波^[10]方法对S分量和L分量进行处理,并采用正弦函数法处理H分量^[11],最后再将HSL空间转换到RGB空间。

2.3 光斑图像的PCA主分量提取

采用主成分分析(PCA)法来增强光斑目标,增大对比度。PCA法处理RGB图像得到的第一主分量保留了3个通道最好的特征,比直接灰度化得到的图像对比度更大,保留了更多的有效信息。直方图均衡化方法对黑色背景部分过度增强,导致光斑区域与背景区域的区别仍不明显,不适合用于光斑图像的增强。图2所示为采用PCA法和其他方法得到的光斑目标增强效果对比。

图 2. 增强效果对比。(a)原图;(b)灰度图;(c) PCA增强图;(d)直方图均衡化

Fig. 2. Enhancement effect comparison. (a) Original image; (b) grayscale image; (c) PCA enhancement image; (d) histogram equalization

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对比增强结果可知,直方图均衡化在增强整体图像的同时放大了等离子体拖尾消散区域。很明显,影响等离子体消散的因素极为复杂,不应将消散区划分到到有效特征区域内。相比而言,PCA增强方法对等离子体消散区滤除的效果更优。

2.4 光斑图像伪彩色处理

人眼对灰度图像的辨识能力较差^[12],无法直接从图像中清楚地看出等离子体光斑能量的分布情况,不利于核心烧蚀区的精准分割。伪彩色变换是一种图像增强方法,通过将单通道图像各个灰度值按一定关系映射到RGB彩色空间,就可以得到视觉效果更好、细节区分更明显的彩色图像。强度分层法或灰度分割法将原图像看作是三维模型,z值为当前坐标像素值。假设有N个平行于x-y平面的切割面将z值切割为N+1段,即得到N+1个灰度级区域,给不同灰度级区域分配不同的颜色即可得到分层伪彩色。该方法原理简单,运行速度快,但视觉效果较差。

等离子体光斑图像灰度值与其自身能量分布密切相关,灰度值大小由中心向四周逐步递减。针对这一特点选用灰度级-彩色变换法对图像第一主成分进行伪彩色处理,得到的伪彩色图像的色彩是连续变化的,色调更宽。

彩虹编码伪彩色和热金属编码伪彩色是两种较为常用的灰度级-彩色变换方法^[13],其原理是各像素点灰度值经过某种函数关系映射到彩色空间,其中的热金属编码方法更适合用于分析等离子体光斑能量分布。传统的热金属编码伪彩色图像方法包含的颜色数较少,以蓝色、绿色、黄色为主,黄色表示高温物体,各部分颜色之间为线性过渡,且自适应性较差。本研究参考热金属编码将第一主成分光斑图像伪彩色种类拓展为黑、蓝、青、绿、黄、红、白七种色彩。黑色为图像中灰度值最小的区间,白色为图像中灰度值最大的区间。该方法得到的伪彩色图像色彩鲜明,易于分辨,且有一定的自适应性。

图3所示为光斑图像伪彩色处理效果图。由图3可知:单一滤波方法得到的图像伪彩色特征不明显,质量较差;混合滤波既可保证有效滤除噪声,又可避免中值滤波窗口过度锐化,是一种有效的滤波方式。

图 3. 不同滤波方法得到的灰度图伪彩色增强效果

Fig. 3. Grayscale pseudo-color enhancement effects obtained by different filtering methods

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本研究采用混合滤波处理得到新的RGB图,经由PCA提取第一主成分,并将该主成分图像转化为伪彩色图像,如图3(f)所示。与图3(c)相比,该方法获得的图像在保证光斑基本信息不变的基础上,剔除了等离子体拖尾消散区域,保证了完整光斑的有效性,减小了等离子体消散等复杂因素给实验分析带来的误差。依据图3(f)将光斑图大致分为4个区域,以黄色为边界,白色、红色和黄色构成核心烧蚀区,绿色主要为光斑过渡区,光晕和拖尾分辨不明显(青色和蓝色标注)。

3 光斑图像特征分析

3.1 激光烧蚀加工方向诊断

采用阈值门限分割方法得到核心烧蚀区,选取第一主成分最大灰度的1/2为阈值门限。用分割后的二值图像对伪彩色图像掩模,可以获得完整的核心烧蚀区伪彩色图像,如图4所示。由图4(b)可以看出,分割后的区域包括白色、红色和部分黄色区域,符合核心烧蚀区的划定规则。

图 4. 核心烧蚀区分割。(a)分割结果;(b)掩模

Fig. 4. Core ablation zone segmentation. (a) Segmentation result; (b) mask

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传统激光光斑大多都接近圆形。李生民等^[14]理论推导了入射环形光斑偏移量与光斑中心坐标、探测器死区宽度和环形光斑内外圆半径之间关系的数学模型^[14]。等离子体光斑几何形状受加工方向、进给速率的影响,其图像一般为不规则的形状。当烧蚀进行时,设置恒定的进给速率,加工方向的变化是光斑形状差异的主要原因,应当选择适当的几何特征进行研究。研究发现,加工过程中去除拖尾消散区后的光斑形状接近水滴形,提取核心烧蚀区的长轴、短轴、质心和完整光斑区域的长轴、质心,依据相应的逻辑关系就可以判定当前的加工方向。

飞秒激光聚焦在表面烧蚀材料形成微坑,微坑底部已经超出激光的有效烧蚀焦距。激光离焦后能量急剧减小,不能进行有效烧蚀,简单的往复加工没有实际意义。因此,实际的烧蚀过程不是往复烧蚀,只存在单方向烧蚀和转向烧蚀两种情况。转向烧蚀时,当前等离子体区域与上一时刻等离子体区域侧面的重叠部分较大,可能会影响光斑亮度特征的提取结果,因而需要区分两种烧蚀状态。不同加工方向光斑的伪彩色图如图5所示。

单方向烧蚀过程中原光斑长轴方向与核心烧蚀区长轴方向大体相同,通过计算长轴斜率将其量化。两者的斜率大小相差不大,可以认为该阶段的加工过程始终沿着单一方向进行。在烧蚀转向过程中,由图5(c)可见,原图长轴可以体现前一时刻的烧蚀方向,核心烧蚀区长轴可以体现当前时刻的烧蚀方向,两者长轴斜率符号不同,不能采用前一种方法判断加工方向。研究发现,核心烧蚀区接近水滴形,长短轴交点指向长轴中点的方向即为加工方向。本研究判断加工方向的流程如图6所示,其中:k₁为完整光斑区域的长轴斜率;k₂为核心烧蚀区域的长轴斜率;d₁为完整光斑区域的质心位置;d₂为核心烧蚀区域的质心位置;d₃为核心烧蚀区长短轴的交点;d₄为核心烧蚀区长轴中点。按照此方法标注加工方向实例如图7所示。图7中的红线表示长轴,蓝线表示短轴,蓝色箭头表示当前运动方向,蓝色“*”表示d₁,红色“*”表示d₂,黑色“+”表示d₃,绿色“+”表示d₄。

图 5. 不同加工方向的等离子体光斑伪彩色图。(a)向下;(b)向上;(c)转向

Fig. 5. Pseudo-color maps of plasma spot along different processing directions. (a) Downward; (b) upward; (c) steering

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图 6. 判断加工方向流程图

Fig. 6. Flow chart for judging machining direction

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图 7. 加工方向判断流程实例。(a)向下加工判断步骤;(b)向上加工判断步骤;(c)转向加工判断步骤

Fig. 7. Examples of flow chart for judging machining direction. (a) Steps for judging downward processing; (b) steps for judging upward processing; (c) steps for judging steering processing

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该流程思路如下:

1) 提取完整光斑区域的长轴和质心d₁,如图7(a1)、(b1)、(c1)所示;提取核心烧蚀区的长轴、短轴以及质心d₂,如图7(a2)、(b2)所示;以此作为图像的几何特征,计算核心烧蚀区长短轴交点d₃及核心烧蚀区长轴中点d₄,如图7(c2)所示。

2) 计算完整光斑区域的长轴斜率k₁及核心烧蚀区的长轴斜率k₂,判断k₁、k₂的符号。如果符号相同,表明当前为单向加工状态;如符号不相同,表明当前的加工方向发生了转向。

3) 单向状态下d₁→d₂为加工方向,如图7(a3)、(b3)所示;转向状态下d₃→d₄为加工方向,如图7(c3)所示。如若箭头标注方向与加工方向不同,则改变指向。

4) 标出当前加工方向,并将加工方向大体分为三类,编号1、2、3分别对应“↘”“↗”“↘↗”三种运动方式。

图7(a)、(b)描述了不同方向的单向加工过程中光斑移动方向的判断方法,d₁→d₂为当前加工方向趋势,用长轴加箭头的蓝线标出方向。图7(c)为转向加工过程中光斑移动方向的判断方法,加工方向与d₃→d₄方向相同。通过该方法得出的移动方向与实际控制加工方向相同。选取100张功率为50 mW的光斑图片作为样本A,对样本A的每张图片移动形式进行标注,构成100×1维的加工方向特征向量。

3.2 亮度特征提取

PCA主分量上的灰度值大小没有物理意义,并不代表光斑图像的亮度特征。亮度特征的提取不同于几何特征的提取,亮度分量的灰度值代表着相应的物理意义,不能对其进行增强处理。提取HSL彩色空间L分量作为光斑亮度矩阵,单个像素点的灰度值为该点的亮度,其表达式为

L=12[max(r,g,b)+min(r,g,b)],(1)

式中:L为亮度矩阵;r、g、b分别为原图三个彩色通道的分量矩阵。认为光斑亮度特征有效区域包括除拖尾外的其他区域,即剔除光斑拖尾时保留光晕和拖尾过渡区。考虑到光斑核心烧蚀区易分割,光斑拖尾较难识别的特点,借助局部阈值分割算法将部分有效的光斑拖尾过渡区保留下来,增强光斑的亮度特征。Niblack局部分割算法是依据局部像素点的均值和标准差来决定中心阈值局部特征的二值化算法^[15],结合全局最大灰度值调整每个区域的分割阈值,可以得到较好的分割效果。Niblack局部阈值T(x,y)的求取公式为:

T(x,y)=m(x,y)+k·σ(x,y),(2)

式中:m(x,y)和σ(x,y)分别表示中心点(x,y)在邻域r×r内所有像素点的均值和标准差;k为修正系数,用来限定同一类像素的偏移范围。进一步计算如下:

mx,y=1r2∑i=x-r2x+r2∑j=y-r2y+r2fi,j,3

σ(x,y)=1r2∑i=x-r/2x+r/2∑j=y-r/2y+r/2[f(i,j)-m(x,y)]2。(4)

灰度值f(x,y)的取值遵循如下条件:

f(x,y)=0,f(x,y)≤T(x,y)f(x,y)=1,f(x,y)>T(x,y)。(5)

Niblack算法动态确定各区域的阈值,可以较好地处理亮度不均的图像^[16]。若窗口中心像素点的灰度值小于当前窗口的阈值,则将当前点赋值为0;否则,赋值为1。分割后获得特定光斑目标区域的二值图像,用该图像对伪彩色图和亮度分量进行掩模处理,结果如图8所示。

图 8. 基于Niblack分割掩模的亮度特征。(a)伪彩色;(b)分割;(c)分割效果;(d)掩模

Fig. 8. Luminance characteristics based on Niblack segmentation mask. (a) Pseudo color; (b) segmentation; (c) segmentation effect; (d) mask

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从图8(c)可以看出,分割后的图像剔除了无效的光斑拖尾,实现了对特定光斑目标区域的提取。图8(d)为有效亮度区域,不同于传统的基于全图的亮度特征提取,该方法得到的亮度特征中的无效亮度信息较少,得到的数据更准确。对样本A的100张图片进行Niblack分割,提取亮度总值和亮度均值,构成两个100×1维亮度特征向量。

4 亮度的影响因素

为了直观地展示光斑亮度受不同因素影响的程度,计算了光斑总亮度与均亮度两种亮度特征分别与加工方向、激光功率之间的相关系数。一般认为,相关系数绝对值小于0.09为无相关性,大于0.5为强相关。首先绘出样本A的亮度总值、亮度均值以及方向编号,如图9所示。

图9(a)为有效亮度区的总亮度曲线,由亮度分量每个像素点的灰度值之和求得;图9(b)为有效亮度区的平均亮度,描述光斑的整体亮度特征;图9(c)为每个样本对应加工方向的编号,并规定编号1、2、3分别表示“↘”“↗”“↘↗”三种加工方向。

图 9. 样本A的亮度特征曲线和方向标号。(a)总亮度;(b)平均亮度;(c)方向标签

Fig. 9. Brightness characteristic and direction label of sample A. (a) Total brightness; (b) average brightness; (c) direction label

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分别从总亮度和均亮度两个方面分析亮度特征与加工方向的相关性,计算相关系数。总亮度与加工方向的相关系数绝对值为0.01301,平均亮度与加工方向的相关系数绝对值为0.04625。亮度特征与加工方向的相关系数绝对值低于0.09,表明两者无相关性,即加工方向不影响光斑的亮度特征。

样本B包含激光功率为50 mW的图片33张,每张图片编号均为1;功率为20 mW的图片33张,每张图片编号均为2;功率为10 mW的图片33张,每张图片编号均为3。共选取99张光斑图片,其编号构成99×1维激光功率编号向量。提取样本B的总亮度和均亮度两个亮度特征构成2个99×1维的亮度特征向量。绘出3个向量的图像,如图10所示。

图 10. 样本B的亮度特征曲线和激光功率标号。(a)总亮度;(b)平均亮度;(c)功率

Fig. 10. Brightness characteristic and laser power label of sample B. (a) Total brightness; (b) average brightness; (c) power

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图10(a)为样本B中不同功率光斑的总亮度曲线;图10(b)为平均亮度曲线;图10(c)表示样本中各个光斑对应的激光功率。分析亮度特征与激光功率的相关性,计算相关系数。总亮度与激光功率的相关系数的绝对值为0.85179,平均亮度与激光功率的相关系数的绝对值为0.72238。亮度特征与激光功率的相关系数的绝对值远大于0.5,有较强的相关性,表明激光功率是影响光斑亮度的主要因素。其中,光斑总亮度与激光功率的相关性最强,该亮度特征可以作为判断光斑功率的依据。

5 结论

与传统的直方图均衡化方法相比,PCA处理后的飞秒激光等离子体光斑图像的增强效果更优,分辨率更高,有利于辨识。将第一主成分图像转化为伪彩色图像可以清晰地观察出光斑的能量分布,与直接将灰度图转化为伪彩色图相比,光斑主体部分基本保持不变,图像中等离子体拖尾消散部分被有效剔除。依照伪彩色图像显示的光斑能量分布,采用阈值门限法对核心烧蚀区进行分割,采用Niblack分割方法对有效亮度区域进行分割。分割结果符合光斑能量分布,核心烧蚀区主要包括黄色以内部分,有效亮度区包括青色以内部分。通过分析完整光斑和核心烧蚀区的几何特征可以判断出光斑的移动方向,即当前的加工方向,并对方向进行编号。将有效亮度区的总亮度与平均亮度分别作为光斑的亮度特征。最后分析亮度特征与加工方向、激光功率的相关性,结果表明,由于飞秒激光具有瞬时的高脉冲能量,在给定烧蚀功率的条件下,对材料的有效烧蚀区域及烧蚀深度是一定的,即相同功率下激光脉冲有效去除的材料量相同,材料被烧蚀时伴随产生的等离子体发光量也大致相同,因此光斑亮度不受加工方向的影响,而主要受激光功率的影响。其中光斑总亮度与激光功率的相关性最强,可以作为光斑功率分类的依据。