中智科仪EyeiTS像增强模组用于单光子成像探测系统及算法研究

　　北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院周一乐利用中智科仪自主研发的EyeiTS像增强模组与sCMOS相机进行单光子成像探测和相关算法研究，研究成果以“基于MCP/sCMOS 的单光子成像探测系统及算法研究”为题发表在“仪器仪表学报”期刊上。

 

　　研究背景

 

　　单光子计数成像技术，作为一种利用高度敏感的位置探测器件精确捕捉并记录单个或多个光子在二维空间上的分布信息，从而实现超灵敏微弱光信号成像的先进技术，在诸多领域中展现出其无可替代的应用价值，包括但不限于天文学中的深空探测、生物医学研究中的荧光显微成像、光谱学分析、DNA测序技术的精度提升、激光雷达系统的性能优化以及环境监测中的大气污染物检测等。

 

　　目前市场上的单光子探测器种类繁多，各有特点。其中，光电倍增管(PMT)是早期广泛应用的光子计数器，尽管具有高灵敏度和稳定性，但因受限于其固有的物理结构，存在空间分辨率有限、设备体积较大以及工作电压高等局限性。电子倍增电荷耦合器件(EMCCD)和增强型电荷耦合器件(ICCD)作为阵列探测器，虽能够实现大面积快速成像，但由于动态范围低以及空间分辨率不理想的问题，限制了它们在极高灵敏度需求场合的应用效果。单光子雪崩二极管阵列(SPAD)具备皮秒级的快速响应速度，然而由于当前工艺水平限制，其像素尺寸相对较大，导致空间分辨率难以进一步提高。相比之下，互补金属氧化物半导体(CMOS)传感器虽然在响应速度上稍逊于SPAD，但它却能提供更广阔的视野和更优的空间分辨率，因此在实际应用中具有显著优势。

 

　　近年来，随着材料科学与工程技术的不断突破，基于微通道板(MCP)与CCD或CMOS图像传感器件相结合的新型探测方案日益受到关注。例如，已商业化的ICCD产品就是将MCP与CCD有效集成在同一封装内，以提升整体性能。然而，不论是ICCD还是EMCCD，其动态范围低的问题仍然有待解决。

 

　　研究方法

 

　　本文创新性地提出了一种结合微通道板(MCP)与科学级CMOS(sCMOS)技术的单光子计数成像系统。该系统首先运用MCP对微弱光信号进行有效放大，继而借助高性能的sCMOS采集高质量图像数据。在后期的数据处理阶段，采用数学形态学方法对所获取图像进行目标增强，以提高信噪比;然后通过连通域标记算法精准定位出光子信号的目标区域;最后，在原始图像的目标区域内执行局部极大值分析，实现对单个光子的精确计数。这种巧妙融合硬件优化与高效算法的策略，有望显著提升单光子计数成像技术的综合性能，并拓展其在更多复杂应用场景下的实用性和适用范围。

 

　　实验过程

 

　　一、基于MCP/sCMOS的单光子计数成像系统：

 

　　本文研究了一种针对日盲紫外波段微弱信号的单光子成像系统，如图1所示，关键组件包括270nm中心波长、OD6截止深度窄带滤光片、SolarBlind型光电阴极(250nm处量子效率20%)以及中智科仪EyeiTS-D两级MCP像增强器(图像增益>10^5，分辨率30~45LP/mm)。系统通过MCP将光子转换并放大为电子，再经荧光屏转化为光信号，形成与光子对应的荧光斑。利用sCMOS传感器进行光信号采集，具有1504×1504像素、6.5μm×6.5μm像素尺寸和27200:1动态范围。搭配85mm焦距F口、F/NO2.8紫外镜头，实现高灵敏度、高分辨率探测。

 

　　在时序控制上，MCP与sCMOS同步采集信号，sCMOS关闭后输出图像以避免干扰。图2展示了系统时序，并标记了荧光屏上单光子输出的情况。最后，计算机对sCMOS采集的图像进行预处理，并采用本文后续提出的算法进行精确的光子计数分析。

 

　　图1 基于MCP/sCMOS的单光子成像探测系统示意图

　　图2 单光子成像探测系统示意图

 

　　二、光子计数算法：

 

　　1、目标增强：

 

　　为了克服在二值化处理后图像中噪声与目标区域灰度相似而引起的误识别问题，本文提出在进行二值化之前采用一种改进的基于数学形态学的高帽变换技术来增强目标区域。

 

　　数学形态学中的结构元素是实现图像分析的基本工具，它是一个比原始图像尺寸小且具有特定形状的集合。通过将结构元素在原始图像上进行平移并与其进行相应的逻辑或数学运算(如腐蚀、膨胀等)，可以有效地提取和突出图像中的目标特征，从而对微弱信号的目标区域进行有效增强，为后续的光子计数提供更准确的基础数据。

 

　　2、目标连通区域提取：

 

　　由于增强处理导致目标区域灰度值变化，直接对增强后图像进行光子计数可能引入误差，故需在原始图像中定位并计数。尽管增强算法加大了目标与噪声的对比度，但并未消除噪声影响，因此，在采用光子计数算法前，首先需从原图提取目标区域。

 

　　首先，通过计算并归一化图像灰度直方图的高度和动态范围，确定全局阈值XTHR，利用光子图像灰度直方图(如图3所示)特性，本研究运用如图4所示的三角阈值法计算阈值，找出距离直线AB最远的直方图点，其横坐标XTHR即为所需的二值化阈值。

 

　　图3 灰度直方图                                                                                图4 三角阈值法

 

　　经过二值化后，背景灰度变为0，光子表现为独立光斑。为了准确计数，需要利用连通域算法提取目标区域坐标。

 

　　3、目标区域计数

 

　　尽管单光子信号源发出的光子数量极为有限，但在光子密集区域仍会出现光斑相互重叠的现象。若简单地依据连通域的数量来估算光子数，则会导致对重叠光斑的计数不准确，从而引入测量误差。实际上，由于光电子在荧光屏上受到衍射效应的影响，它们并不会如理想中那样表现为单个点状光斑，而是会扩散形成具有一定范围的光斑。如图5(a)所示，在目标区域内，光斑中心的灰度值最高并向四周逐渐减小。

 

　　因此，为了解决这一问题，文中提出了基于三维空间的光子计数算法。该算法在二维图像分析的基础上进一步考虑了灰度极值，通过判断一个连通区域内出现多少个灰度极大值来精确区分不同的光子。从三维立体角度来看，图像中的弥散光斑可以近似模拟为如图5(b)所示的形状。借助光斑的这种三维特征特性，通过对图像灰度值进行局部极大值搜索，以确定并计数每个独立的光子位置和数量。

 

　　(a)平面俯视图                                                                                         (b)三维立体图

 

　　图5 光斑示意图

　　实验验证

 

　　一、目标区域增强提取验证及分析：

 

　　为了验证所提出的基于数学形态学的目标增强提取算法的有效性，运用单光子探测系统对紫外光源进行了成像实验。如图6所示，分别展示了不同处理阶段的图像效果：

 

　　图6(a)为未经任何处理的原始图像;

 

　　图6(b)是原始图像转换后的灰度图;

 

　　图6(c)通过三角阈值法直接进行二值化处理后的图像;

 

　　图6(d)为目标区域经增强算法处理后的图像，对比明显，目标特征更为突出;

 

　　图6(e)为目标区域增强后、但未执行二值化操作的三维灰度图像，能够清晰地展示出增强后目标区域的灰度分布情况;

 

　　图6(f)则是经过目标区域增强并进一步应用二值化处理后的三维灰度图像，呈现出最终精准识别和计数所需的理想状态。

 

　　(a)原始图像                                                              (b)原始图像三维灰度图

　(c)二值化图像                                                                 (d)目标增强图像

　　(e)目标增强三维灰度图                                          (f)目标增强+二值化三维灰度图

 

　　图6 目标区域增强前后对比

 

　　通过观察图6中的(c)和(e)部分，可以清晰地发现：仅依赖二值化处理或者目标增强处理并不能完全消除噪声的影响。原始图像在经过目标增强后，虽然背景噪声得到了显著抑制，但仍然存在一定的残留。然而，当采用从原始图像中计算得到的阈值进行二值化操作时，能够有效地滤除目标区域以外的所有噪声。

 

　　二、目标区域计数算法实验验证及分析：

 

　　利用经过目标增强和提取所得到的目标区域的坐标值,在原始图像上进行计数算法的验证。表1所示为在紫外光源不同光照条件下,利用本文算法得到的光子数。

 

　　表1 不同光照下光子计数实验结果

 

　　由表1可以看出,在紫外光源不同的光照条件下,光子数差距十分明显,且在相同光照条件下,光子数变化范围不大,初步验证了系统算法的可行性。表2所示为连通域算法、增强提取后图像区域极值算法、原图区域极值算法3种算法在强中弱3种光照条件下的光子计数实验结果。

 

　　表2 不同光照下不同算法光子计数实验结果

 

　　由表2可知,当信号源光照越弱时,3种算法结果越接近。这是由于信号源光照弱,重叠光子越少,所以导致结果越接近。进行目标区域增强提取后,其光子数在连通域和原图区域极值中间,这是由于进行了目标增强后,部分重合黏连光子区域,灰度值被增强到最大,导致多个光子所在区域灰度值相同,无法求得极值,所以光子数与原图区域极值所得光子数相比,会更少;而增强提取后图像的部分光子区域,仍旧保留区域极值的特性,所以相对于连通域算法,所得光子数更多。综上所述,在原图目标区域利用计数算法,所得光子数更加接近真实值。

 

　　三、光子计数概率分布验证：

 

　　当光强恒定时,在一定时间T内,探测器探测到k个光子的概率服从参数为αIT的泊松分布。其中,I表示入射光强,α表示比例系数,和探测器的量子效率相关。

 

　　本文在不同光照条件下分别采集两百幅图像,利用本文算法对采集到的图像进行光子计数分析,并利用MATLAB进行了概率分布拟合,得到的光子数概率分布曲线如图7所示,可以发现所得光子数基本符合泊松分布。

 

　　图7 光子数泊松分布拟合

 

　　实验结论

 

　　基于MCP与sCMOS技术结合的单光子探测系统，可用于日盲紫外波段(270nm)的单光子探测计数。两级MCP结构可以对微弱信号进行显著的增益放大，利用像增强器荧光屏余晖效应在sCMOS传感器上获得了高质量单光子图像。通过对获取图像进行目标增强、区域提取及极值计算等处理，可以实现精确的单光子计数。通过对光子状态的概率分析，确认其分布符合泊松定律。

 

　　仪器仪表学报：基于MCP/sCMOS的单光子成像探测系统及算法研究(论文题目)

 

　　论文链接： 基于MCP/sCMOS的单光子成像探测系统及算法研究 - 中国知网 (cnki.net)

 

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　　解决方案

 

　　由中智科仪自主研发生产的EyeiTS像增强模组适用于灵敏度要求以及高速采集速度要求较高的实验：

 

 

　　01、单光子探测灵敏度：

 

　　在火焰燃烧诊断实验中，选用Hi-QE Blue 光阴极，在紫外波段的量子效率高达30%以上;更高增益的双层MCP可选，最高增益高达15万倍，支持单光子信号探测。

 

　　02、超高采集频率：

 

　　EyeiTS高速像增强模组最高可支持百万帧高速成像采集。

 

　　03、精准的时序控制：

 

　　EyeiTS高速像增强模组可选择D410时序同步控制器，具有3路独立输入输出的时序同步控制器，最短延迟时间为10ps;

 

　　04、高通量紫外镜头：

 

　　F/2超大通量紫外镜头专为火焰燃烧优化设计。