发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于压缩感知的光学器件面温度分布检测方法，使用二维振镜随机改变激光器的照射方向，从而实现对待测对象的随机激励，然后利用一对温度传感器代替传统的阵列或扫描式传感器完成对光学器件表面温度信号的采样和重构过程。

本发明解决上述的技术问题所用的技术方案为：一种基于压缩感知的光学器件面温度分布检测方法，该方法采用的光学器件面温度分布检测系统包括激光器、二维振镜、光学器件、温度检测模块、信号处理模块、反射镜、激光功率计。

其中，二维振镜可由微控制器提供信号，通过驱动放大电路驱动光学扫描头，从而在X_Y平面控制激光束偏转(即光学器件所在平面)，即振镜可以改变激光器照射的方向。

其中，激光器照射光学器件，光学器件吸收照射激光束能量而产生温升。

其中，温度检测模块采用非平衡电桥测温，应用电桥测温原理，在桥臂中引入参考臂，以满足在环境温度改变的情况下也能达到高精度测温的需要，电桥测量由激光器照射引起的光学器件温升并将温度信号转换为电信号。

其中，信号处理模块构成信号的后处理模块，先对电桥测温模块输出的电信号进行放大滤波处理、再将放大滤波后的电信号转化为数字信号并送入微控制器或FPGA进行处理。

其中，该系统适用于温度检测领域。

本发明运用的基本原理涉及如下两个方面：

①压缩感知原理：

对于压缩感知，信号只要在某一个变换域近似满足稀疏性，即为可压缩信号，那么在观测矩阵和稀疏表示基不相关的情况下，可用观测矩阵将变换所得的高维信号投影到低维空间，然后通过求解一个优化问题就可以从这些少量的投影中以高概率重构出原信号。

其数学表达式为：

y＝Φx ⑴

x＝Ψs ⑵

其中x为长度为N的一维信号，也就是原信号，稀疏度为K，本发明中原信号为待测物体表面的温度信号，可在某种稀疏域上进行稀疏表示，y为长度为M的一维测量值，也就是亚采样的结果，式⑴表示观测矩阵Φ将高维信号x投影到低维空间y，式⑵表示对x在Ψ稀疏基上进行稀疏表示,Ψ为稀疏基矩阵，s为稀疏系数。因此，压缩感知问题就是在已知测量值y和测量矩阵Φ的基础上，求解欠定方程组y＝Φx得到原信号x。然而，一般的自然信号本身并不是稀疏的，需要在某种稀疏域上进行稀疏表示，即上式⑵，于是最终方程就变成了：y＝ΦΨs。已知t、Φ、Ψ，求解s。常见的稀疏化方法有离散傅里叶变换(DFT)、小波变换(DWT)、离散余弦变换(DCT)。

令Θ＝ΦΨ，则y＝Θs，Θ称为传感矩阵，是一个M*N的矩阵，当M＝N时，可轻松由y求解出s，然而在正常情况下M<<N，方程的个数远小于未知数的个数，方程是没有确定解的，无法重构信号。但是，由于信号是K稀疏，如果上式中的Φ满足有限等距性质(RIP)，则K个系数就能够从M个测量值准确重构(得到一个最优解)。有限等距性质(RIP)的条件是观测矩阵Φ与稀疏表示基Ψ不相关。陶哲轩和Candès证明：独立同分布的高斯随机测量矩阵可以成为普适的压缩感知测量矩阵，于是满足高斯分布的随机测量矩阵就成了CS最常用的观测矩阵。

在本发明中，固定激光器的功率，并用激光功率计测得激光器的功率，再用伪随机数生成器随机选取一个二维坐标，微控制器将该坐标存起来并控制二维振镜，使激光器以该二维坐标为方向入射在被测物体上，在该激励下对温度信号进行检测。把多次随机的不同入射方向的激光激励作为随机采样的观测矩阵Φ，然后测量y[m],然后重复该过程M次获得测量矢量y，然后再根据y＝Θs，求解s。CS的重建也就是求解欠定方程组y＝Θs的方法。这是一个零范数(l0)最小化问题，是一个NP完全问题(没有快速解法的问题)，因此往往转换成一范数(l1)最小化的求解，或者用一些近似估计的算法。

②电桥测温原理：

该电桥由四个桥臂组成，在没有温度变化时，电桥处于平衡状态，此时无电压输出，若由于温度变化而使传感器阻值发生变化时，将打破平衡，有电压输出，对该电压信号进行放大滤波，然后送入模数转换器将其转化为数字信号，再送入微控制器或FPGA进行处理。

本发明的有益效果：

⑴本发明系统中的传感器仅使用了一对负温度系数温度传感元件(NTC)，在起到一定固定作用的同时，提高了系统灵敏度，实现了对光学器件面温度的无缝隙测量，灵敏度高且系统结构简单。传统的扫描式面温度检测需用伺服系统改变传感器的位置，故伺服系统的精度会影响温度检测的精度，阵列式温度检测灵敏度低且结构复杂，而无论是阵列式还是扫描式，都不能实现无缝隙检测。

⑵本发明应用了压缩感知技术，对待测物体进行较少次数的检测后就可以重构出原信号，与传统温度检测相比，传感器与微控制器的通信次数降低，因而其需要的通信带宽也越低。

⑶本发明利用压缩感知技术，由于降低了采样次数，故在一定程度上提高了数据采集的速率。