vizualizace módových polí v blízkosti normalizované...

VŠB - Technická univerzita OstravaFakulta elektrotechniky a informatikyKatedra Telekomunikační techniky

Teze ke státní doktorské zkoušce

Vizualizace módových polí v blízkostinormalizované frekvence

Školitel: prof. RNDr. Vladimír Vašinek, CSc.

LATEX

2007 Ing. Leoš Maršálek

Seznam použitých zkratek a symbol̊u

∆ – Optický interval mikroskopuγ – Zvětšení okuláruγ0 – Zvětšení objektivuλ – Vlnová délka světlaπ – Ludolfovo čísloa – Průměr jádra optického vláknaAFM – Atomic Force Microscopy - mikroskopie atomárních silC/C++ – Programovací jazykCCD – Nábojově vázaná strukturaCMOS – Technologie výroby integrovaných obvodůD – Temný proudf – Ohnisková vzdálenostFIREWIRE – Žhavý drát, komunikační rozhraní IEEE 1394GI – Gradient index - vlákna s gradientním průběhem indexu lomuGigE – Gigabit Ethernet - standard pro připojení kamerHW – HardwareIEEE – Standardizační organizace pro elektronikuM – Počet módů ve vlákněMb – Mega bite - 106 biteMB – Mega byte - 106 × 8 biteMFD – Mode Field Diameter - průměr módového poleMM – Multi Mode - Multimodová vláknaNA – Numerická aperturaNr – Šum vyčítání buněk CCDP – Počet fotonů za jednu sekundu na jeden pixelPC – Personal Computer - osobní počítačQe – Kvantová účinnost čipuSEM – Rastrovací elektronový mikroskopSI – Step Index - vlákna se skokovou změnou indexu lomuSM – Single Mode - jednomodová vláknaSNR – Signal to noise ratio - Odstup signálu od šumuTEM – Transmitní elektronový mikroskopV – Normalizovaná frekvenceSW – SoftwareUSB – Universal Serial Bus - seriová sběrnice počítačeZ – Zvětšení mikroskopu

OBSAH 1

Obsah

1 Úvod do problematiky 2

2 Přehled optických vláken a vláknových senzorů 42.1 Telekomunikační vlákna . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42.2 Hybridní vlákna . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52.3 Vláknově-optické senzory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62.4 Zařazení hybridních vláken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

3 Vizualizační systém 83.1 Možnosti řešení vizualizačního systému . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83.2 Softwarová část . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93.3 Elektrická část . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103.4 Optomechanická část vizualizačního systému . . . . . . . . . . . . . . . . . 133.5 Optické vady zvětšovací soustavy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

4 Cíle dizertační práce 18

5 Realizace vizualizačního systému 195.1 Praktický návrh vizualizační soustavy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195.2 Návrh teoretického modelu vizualizační soustavy . . . . . . . . . . . . . . . 195.3 Návrh kompenzační funkce . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

6 Publikační činnost doktoranda 22

7 Literatura 24

1 ÚVOD DO PROBLEMATIKY 2

1 Úvod do problematiky

Optická vlákna se již několik desítek let využívají v oblastech telekomunikační technikypro šíření informací. Vedle masivního využití optických vláken v telekomunikační technicese optická vlákna začala využívat i jako detektory různých fyzikálních veličin. V poslednídobě se víc a víc ukazuje, že vláknově optické senzory mohou a také přinášejí spoustunových možností v oblasti měření.Telekomunikační vlákna jsou navrhována tak, aby vnější prostředí ovlivňovalo přená-

šený signál ve vlákně co nejméně. Vláknově-optické senzory jsou navrhovány tak, aby okolníprostředí ovlivňovalo přenášené světlo vláknem co nejvíce. Existuje tedy cesta, jak sloučittelekomunikační vlákna s vláknově optickými senzory do jediného vlákna? Poslední vý-sledky ukazují, že cestou by mohla být hybridní vlákna, která jsou popsána v kapitole 2.2.Využití hybridních vláken by mohlo být široké, od společností které distribuují elektrickouenergii a často využívají optická vlákna zapletená do zemních lan pro přenos informací,přes požární hlásiče v budovách až po dopravní systémy, které by byly schopny detekovatprůjezd automobilů.

Obrázek 1: Přehledové schéma vizualizační soustavy

1 ÚVOD DO PROBLEMATIKY 3

Ukazuje se, že telekomunikační a měřící vlákna lze sloučit do jednoho pomocí vlnovéhomultiplexu. Přírodní zákony, které jsou popsány v kapitole 2.2, dovolují ve vlákně vybuditna vlnové délce λ = 1550nm jeden jedinný mód pro vysokorychlostní přenos informací a nakratších vlnových délkách λ ≤ 850nm je vlákno uvedeno do kvazi-jednomódového režimučinnosti, který by měl sloužit k měření fyzikálních veličin podél komunikační trasy. Ukázalose, že klasické telekomunikační ani měřící vlákna tohoto stavu nejsou schopny dosáhnout přivyužití standardních budících zdrojů (LD, LED λ = 850, 1310, 1550nm), proto je vyvíjenohybridní vlákno[22][23], které má netradiční vlastnosti. Dá se předpokládat, že citlivosttohoto vlákna bude na vnější podněty vysoká, což ukazují již první laboratorní experimenty,při zachování dobrých parametrů pro přenos informací. Citlivost vlákna na vnější podnětyje dána novou měřící metodou, která sleduje rozložení intenzity světla na čele optickéhovlákna.Pro měření a vizualizaci rozložení energie na čele optického vlákna bylo zapotřebí po-

stavit nestandardní mikroskopický kamerový systém, který je schopen vizualizovat malérozměry ≈ 1µm a který je citlivý na intenzitní změny. Tento vizualizační systém pracujetéměř na hranici optického zvětšení pro dané vlnové délky λ a navíc je primárně navrho-ván pro budící koherentní laserové světlo, což přináší mnoho dalších problémů k řešení.Přesnější popis vizualizačního systému je v kapitole 3. Výstupem z tohoto vizualizačníhosystému jsou dvojrozměrná data (obrázek). Na těchto datech se provádí analýza obrazu,která by měla určit do kterých módu se přelije jaké množství energie při daném půso-bení na vlákno[24]. Přehledové schéma celého vizualizačního systému ukazuje obrázek 1.Při návrhu vizualizačního systému se vycházelo z konceptu virtuální instrumentace. Tentokoncept dovolil přenést maximum řešené problematiky do SW na počítači, a tím značnězjednodušit a zlevnit vlastní řešení.Práce je členěna tak, aby zde byla shrnuta celá řešená problematika, proto v kapitole 2

je shrnutí telekomunikačních vláken a měřících senzorů. Následuje krátký popis hybridníchvláken v kapitole 2.2. V kapitole 3 je detailněji popsána vlastní vizualizační soustava. Dálejsou popsány vlastní teze práce v kapitole 4, po kterých následuje stručné nastínění řešenídané problematiky v kapitole 5.

2 PŘEHLED OPTICKÝCH VLÁKEN A VLÁKNOVÝCH SENZORŮ 4

2 Přehled optických vláken a vláknových senzorů

2.1 Telekomunikační vlákna

V současnosti se v telekomunikacích nejčastěji používají skleněná jednomódová vlákna napracovní vlnové délce λ = 1310nm pro přenosy informací na páteřních sítích. V lokálníchpočítačových sítích se často využívají plastová vlákna na vlnových délkách λ = 850nm aλ = 650nm. V počítačových sítích jsou také často používána gradientní vlákna, která po-tlačují módovou dispersi[2][3]. V metropolitních sítích se používají skleněná mnohomódovánebo jednomódová vlákna. Pro WDM systémy se využívá výhradně skleněných jednomó-dových vláken s pracovní vlnovou délkou λ = 1550nm.Aby byla možnost vizualizovat a rozlišit jednotlivé módy ve vlákně, je zapotřebí, aby ve

vlákně bylo pouze omezené množství módů. Počet módů závisí na energii, které jednotlivémódy nesou. Počet módů ve vlákně je závislý na normalizované frekvenci, pro kterou platí[12]:

V =2πλ· a ·NA (1)

Pro vlákna se skokovou změnou indexu lomu (SI)1 platí relace, která udává počet módů:

MSI ≈V 2

2(2)

a pro gradientní vlákna (GI)2 platí:

MSI ≈V 2

4(3)

Vztah 2 ukazuje, že počet módů závisí jen na normalizované frekvenci V . Ve vztahu 1pro normalizovanou frekvenci jsou tři způsoby, jak ovlivnit počet módů. Nejjednoduššíje změna vlnové délky λ. To přináší mnoho problémů z hlediska použitelnosti světelnýchzdrojů a detektorů. Dalším možností jak ovlivnit normalizovanou frekvenci je změna nu-merické apertury NA. Pro numerickou aperturu vlákna se skokovou změnou indexu lomuplatí:

NA =√

n21 − n22 (4)

Ze vztahu 4 je vidět, že numerická apertura závisí u SI vláken jen na indexu lomujednotlivých sklovin. Index lomu u skloviny se ovlivňuje dopanty, které zároveň mění ma-teriálové vlastnosti, jakými jsou například tepelná roztažnost, která je důležitá při vytaho-vání vlákna z preformy. Pokud skloviny nemají podobné vlastnosti, potom vlákna z těchtomateriálů jsou křehká z důvodu vnitřního pnutí a často praskají. Velmi dobře se však dávyužít změna průměru jádra vlákna a, kde je limitující pouze technologie výroby, ale provizualizační systém je žádoucí, aby rozměr jádra byl co největší. Zvětšení jádra však přinášíi větší počet módů, jak ukazují vztahy 1 a 2. Proto vlákna pracující v kvazi-jenomódovém

1SI - Step Index2GI - Gradient Index


Obrázek 2: Profil hybridního optického vlákna[22]

režimu činnosti nemohou být navrhována jako SI vlákna, ale jako vlákna s komplikovanýmprofilem indexu lomu, jak ukazuje obrázek 2.

2.1.1 Kvazi-jednomódový režim činnosti vlákna

Pro kvazi-jednomódové vlákno musí platit, že existují takové vlnové délky λ, kde na jednévlnové délce λ1 vlákno pracuje v jednomódovém režimu a na druhé vlnové délce λ2 vláknopracuje ve více-módovém režimu, kde z důvodu rozlišitelnosti jednotlivých módů vizualizač-ním systémem by se nemělo šířit příliš mnoho módů. Na první vlnové délce bude probíhatvysokorychlostní přenos informací λ1 a druhá vlnová délka λ2 bude sloužit k vlastnímuměření fyzikálních veličin kolem vlákna. Vzhledem k nestandardní měřící metodě, která jezaložena na sledování přelévání energie mezi jednotlivými módy je problém tyto vláknazařadit do již vzniklého dělení, které je nastíněno v kapitole 2.3.

2.2 Hybridní vlákna

Jelikož v klasické telekomunikační vlákna nejsou schopny pracovat jako senzory a naopakklasické měřící vlákna nejsou schopna přenášet větší množství informací, musela být vyvi-nuta nová optická vlákna, která se mírně odlišují od klasických telekomunikačních vláken.Tyto vlákna jsou spojením telekomunikační a měřicí oblasti, které se dosáhlo komplikova-ným průběhem indexu lomu, jak ukazuje obrázek 2 hybridního vlákna. Tyto vlákna pracujív kvazi-jednomódovém režimu činnosti, a tím jsou schopny zajistit jak telekomunikační taksenzorové vlastnosti vlákna.


Na obrázku 2 je zobrazen navržený profil indexu lomu (design) a také je na něm zob-razen profil již vytaženého vlákna, které bylo vytaženo ve spolupráci s Ústavem FotonikyAV ČR (interní označení vlákna UF AV SG-949). Ukázalo se, že technologie výroby vláknanedovoluje vyrobit vlákno přesně podle návrhu, proto se návrh vlákna musel přizpůsobittechnologii výroby. Dále se při vývoji vlákna uvažovalo i s vizualizací, pro kterou je nej-vhodnější co největší průměr módového pole MFD3. MFD nelze zvětšovat příliš mnoho,protože musí platit vztahy 1, 2 a navíc by MFD nemělo být příliš velké, aby vlákna bylanapojitelná na již stávající vláknovou technologii. Proto MFD těchto vláken by se mělopohybovat mezi 7− 15µm, což by pro vizualizaci módů mělo být dostačující a zároveň bytakovéto vlákna neměl být problém spojovat s ostatními telekomunikačním vlákny. Pra-covní vlnové délky těchto vláken by měly být standardní telekomunikační vlnové délkyλ = 1550, 1310, 850nm, aby byla zachována maximální využitelnost zdrojů, detektorů.

2.3 Vláknově-optické senzory

Vláknově-optické senzory lze rozdělit podle různých vlastností a principů, které se přidetekci používají, ale ve většině publikací je podobné dělení[1][3][4]. Zařazení hybridníchvláken je shrnuto v kapitole 2.4.

2.3.1 Oblast použití

Optická vlákna lze s úspěchem využívat pro měření vibrací, zvuku[16], posunu, zrychlení,tlaku[15], teploty[5], elektrických a magnetických polí, radiace (scintilační měření)[17], che-mické koncentrace látek, proudění kapalin[6] přes měření přítomnosti průhledných laků[9]až pro rychlost krevního toku.

2.3.2 Rozložení měřené veličiny[7]

Toto rozdělení se zakládá na velikosti detekční oblasti[4].

Bodový senzor má malou detekční oblast a nejvíce se používá pro měření teploty, zrych-lení, tlaku a dalších veličin.

Integrovaný senzor měří u určité oblasti, která je větší než oblast bodového senzoru, alevýstupní hodnota je dána integrací všech získaných hodnot.

Distribuovaný senzor je navržený tak, aby byl schopen měřit podél celé své pracovnídélky, a tím lze využít pro prostorovou detekci fyzikálních dějů.

Kvazi-distribuovaný senzor je to senzor, který spadá mezi bodové a distribuované sen-zory.

3Průměr módového pole se často označuje MFD - Mode Field Diameter


2.3.3 Přeměny fyzikální veličiny

Intrinzitní - k ovlivnění dochází uvnitř vlákna.

Extrinzitní - k ovlivnění dochází vně vlákna

2.3.4 Modulace měřené veličiny

Amplitudové, intenzitní senzory využívají útlumu světla při průchodu světla vlák-nem. Výhoda těchto senzorů je nízká cena proto tyto senzory jsou široce používányv průmyslu[18].

Fázové, interferometrické senzory pracují s posunem fáze světla a její následné in-terference s fázově neposunutým svazkem světla. Výhodou je vysoká citlivost nadetekované veličiny. Typickým zástupcem těchto senzorů jsou optické gyroskopy[10].

Polarometrické senzory jsou takové senzory kde pro převod veličiny se využívá polari-zace světla např. v polarografii[8].

Spektrometrické senzory se nejčastěji používají v oblasti chemie pro měření koncen-trací roztoků, ale také se používají k měření teploty plamene, detekci průhlednýchlaků[9].

2.4 Zařazení hybridních vláken

Hybridní vlákna z pohledu telekomunikací by se dala zařadit jako klasická jednomódovávlákna. Zařazení těchto vláken z pohledu senzorové oblasti není jednoduché. Dalo by seříci, že hybridní vlákna spadají do oblasti amplitudových resp. intenzitních senzorů, kteréjsou extrinzitní a zatím vypadá, že jejich pracovní oblast bude po celé délce vlákna. Z ex-perimentů, které zatím byly s vlákny udělány se ukazuje, že tyto vlákna budou citlivá navibrace a teplotu. V současné době zatím není dostatek informací pro přesnější zařazenívláken.

3 VIZUALIZAČNÍ SYSTÉM 8

Obrázek 3: Fotografie vizualizačního systému

3 Vizualizační systém

Vizualizační systém se skládá z optické zvětšovací soustavy, kamery a počítače, jak ukazujeobrázek 1. Na obrázku 3 je zobrazen existující vizualizační systém.Vizualizační systém se dá rozdělit do třech částí:

1. Softwarová

2. Elektrická

3. OptickáPožadavky na vizualizační systém se zdají být relativně jednoduché, ale ukazuje se, že

je problém tyto požadavky splnit. Velikost zvětšení by měla být větší než 1000x, systém byměl být chopen pracovat v monochromatickém světle o různých vlnových délkách. Světlos největší pravděpodobností bude koherentní, protože se předpokládá použití LASERovýchzdrojů, což přináší problém s koherentní zrnitostí[27].

3.1 Možnosti řešení vizualizačního systému

3.1.1 Využití klasických měřících prostředků

Využití klasických měřicích prostředků přináší řadu výhod jako jsou rychlost zpracovánínaměřených dat, ale také několik nevýhod. Hlavní nevýhodou je uzavřenost řešení, kterémálo kdy dovoluje upravovat měřící postupy. Na druhou stranu je to i výhoda, protožeuzavřené řešení bývají jednodušší na obsluhu. Další nevýhodou je cena, která díky hard-warovému řešení bývá řádově vyšší než obdobné systémy realizovaného pomocí konceptuvirtuální instrumentace.


3.1.2 Využití konceptu virtuální instrumentace

Koncept virtuální instrumentace[20][21] za svým názvem skrývá výměnu klasických měří-cích přístrojů za softwarové aplikace, které běží na standardním hardware, který je levnýa dostupný. Výhodou tohoto konceptu je, že měřící přístroj je nahrazen klasickým počíta-čem, který je osazeno patřičným rozhraním pro komunikaci s převodníky fyzikálních veličinna digitální data. Jelikož autor má relativně mnoho zkušeností s touto oblastí, rozhodl serealizovat vizualizační systém s využitím virtuální instrumentace.

3.1.3 Výhody konceptu virtuální instrumentace[20]

Výhody:

• Využití masově vyráběných komponent.• Odbourání složitého HW softwarovými funkcemi.• Možnosti měření jsou závislé jen na programátorovy a výkonu počítače.• Rychlost vývoje.• Odpadá nutnost přístroje certifikovat, protože jsou postaveny na již certifikova-ných komponentách.

Nevýhody:

• Nelze dosáhnout špičkového výkonu jako u jednoúčelového HW.• Složitější návrh měřící aplikace.• Horší časová determinističnost než u jednoúčelového HW.

3.2 Softwarová část

Jelikož vizualizační systém byl pojat v konceptu virtuální instrumentace, je nutné využítSW prostředků, které jsou nástroji pro vlastní měření. Existuje spousta již vytvořenýchsoftwarových aplikací, jako jsou cellR Software[38] od firmy Olympus, Digital Eclipse DXM1200[39] od firmy Nicon, AxioVision[41] od firmy Carl Zeiss nebo Image Archive Plus[40],které jsou sice výkoné a dobré, ale pro účely vizualizace módových polí stěží použitelné,protože jsou primárně vyvíjeny pro biologii nebo pro metalurgii. Díky konceptu virtuálníinstrumentace a normám, rozhraním, které jsou v oblasti měřící techniky standardizoványsi lze vlastní SW nástroje vytvořit.K tomuto účelu se dá využít jakékoliv programovací prostředí, ale klasické programo-

vací jazyky jako jsou C, C++, Delphi[14], JAVA nejsou příliš efektivní pro vývoj měřícíchaplikací. Proto vznikla celá řada vývojových prostředí[21], které jsou primárně určeny provývoj měřících aplikací pro průmysl a vědu. Existuje celá řada prostředí jako např. Con-trol Web[34],NI LabVIEW[31],NI LabWindows/CVI[32], Matlab[33], TestPoint[19], VEE[29][30].


Pro vývoj softwarových nástrojů vizualizačního systému bylo vybráno prostředí odfirmy National Instruments LabVIEW[31], které využívá grafického programovacího ja-zyka [20][26]. Tento jazyk je poměrně srozumitelný i technikům, kteří neumějí programo-vat. Další výhodou tohoto prostředí je jeho modulárnost s možností začlenit do něj moduly,které jsou schopny snímat obraz z kamery (Vision Aquisition Software[48]) a dělat násled-nou jeho analýzu (Vision Developenet Module[47]). Největším důvodem, proč bylo rozhod-nuto pro toto vývojové prostředí, jsou zkušenosti autora s tímto vývojovým prostředím,ve kterém autor realizoval již několik projektů a zároveň se podílí společně s firmou EL-COM, a.s. na vývoji univerzální měřící aplikace, která bude v tomto vizualizačním systémuvyužita a je vyvýjena právě v prostředí LabVIEW od NI.

3.3 Elektrická část

Elektrická část měřícího systému se skládá z kamery a z počítače, ke kterému je kamera při-pojena, což je vidět na obrázku 1. Pro přesné časování snímků lze kameru externě spouštět.Po příchodu spouštěcího signálu kamera začne snímat snímek který je odeslán do pamětipočítače. Vybavovací doba kamer mezi příchodem spouštěcí hrany a vlastním začátkemsnímání je typicky kolem 1µs což vzhledem k době otevření závěrky je zanedbatelné.

3.3.1 Kamera

Kamera je zde jako plošný detektor intenzity, který převádí dopadené fotony na čip v bi-nární informaci, která je v počítači reprezentována jako obrázek nebo dvojrozměrný graf.Nejmenší informační jednotka v obraze se nazývá pixel. Počet pixelů určuje rozlišení ka-mery.Do vizualizačního systému byla vybrána plošná kamera od firmy Basler A641f, která

vyniká svou citlivostí a rozlišením. Většího rozlišení by se dalo dosáhnout řádkovou ka-merou. Tato kamera je stěží použitelná, protože snímá obraz pouze v jedné řadě pixelů.Tím by se získal řez obrazem který by byl sice vypovídající, pokud by módové pole bylokruhově symetrické, ale zatím se to nepotvrdilo.Do vizualizačního systému byla použita kamera s digitálním rozhraním, protože přenáší

signál bez zkreslení a zpracování digitálního signálu je jednodušší.Z digitálních elektricko-logických rozhraní[21][26] jsou použitelné následující rozhraní.

Camera link, které je robustní a dokáže přenést až 680MB · s−1, ale je drahé a potřebujespecielní řadič. V nedávné době se objevilo nové digitální rozhraní pod názvem GigE,které využívá standardního gigabitového ethernetu, ale toto rozhraní je natolik mladé, žese u něj projevují dětské nemoci. Proto pro vizualizační systém bylo vybráno rozhraníIEEE 1394a, které je známé pod názvem FIREWIRE. Jedná se o rozhraní s přenosovourychlostí 400Mbit · s−1 a je natolik robustní, že se používá v průmyslu, vojenství i letectví.V roce 2003 se toto rozhraní dočkalo druhé verze IEEE 1394b, která pracuje s přenosovourychlostí 800Mbit · s−1[13], která je zpětně kompatibilní s IEEE 1394a.

BR = Width×Height×BitDeep× FrameRate (5)


Obrázek 4: Spektrální citlivost kamery[49]

Kamery se dnes standardně osazují pouze dvěmi typy senzorů/čipů. Používanější jsoučipy s CCD technologií. Druhou méně používanou technologií je CMOS. Obě technologiemají svá pro i proti a vyskytují se u nich jevy, které degradují kvalitu obrazu.Pro vizualizační systém, který má pracovat pro různé vlnové délky, je důležité znát

citlivost kamer, na jednotlivé vlnové délky světla. Kamery nemají lineární citlivost. Jakje vidět z obrázku 4 tak bez výměny kamery je vizualizační systém schopen pracovatdo vlnových délek λ ≈ 1000nm kde citlivost kamery je pouze 5%, ale pro velké budícívýkony je to stále dostačující citlivost. Citlivost kamery bude jedním z klíčových parametrůteoretického modelu. Citlivost kamery musí být kompenzována v navrhované kompenzačnífunkci, aby byla zajištěna zaměnitelnost kamer s jinou spektrální citlivostí.Kamery, které jsou schopny detekovat i část IR spektra jsou často označovány jako

NIR4 kamery.Všechny kamery, které se dnes používají, trpí vadami, které výrobci dokáží pouze čás-

tečně potlačit. Proto tyto vady musí být začleněny do teoretického modelu vizualizačnísoustavy a jsou popsány v kapitole 3.3.2

3.3.2 Vady CCD a CMOS čipů[11]

3.3.2.1 Vinětace čipuVětšina čipů pro snímání obrazu je vybavena mikročočkami pro jednotlivé buňky. Proto

na ně dopadá maximum světla pouze ze směru kolmého k rovině snímače. Jakmile dopa-dají paprsky jen mírně šikmo, je jejich účinnost zmenšená. Bohužel při použití běžnéhoobjektivu dopadají paprsky kolmo jen uprostřed obrazu a směrem ke krajům obrázku sejejich úhel zvětšuje. To se projeví jako postupné ztmavení obrazu směrem k okrajům.

4NIR - Near Infra Red - blízká infračervená oblast spektra


Obrázek 5: Odstup signálu od šumu[45]

3.3.2.2 BloomingK tomuto jevu dochází při použití elektronické závěrky. Blooming vzniká když na ně-

které pixely (buňky CCD) dopadne tolik světla, že se vygeneruje více elektronů v CCDstruktuře, než je schopna CCD buňka uchovat. Přebytečné elektrony se „roztečouÿ dookolních pixelů (buněk) v řadě, takže okolo silného světla vzniknou na sejmutém obrázkurovnoběžné čárky nepravidelných délek. Tento jev se vyskytuje pouze u CCD prvků.

3.3.2.3 GloomingPodobný jev jako blooming u CCD prvků. Při přesvícení jednotlivých fotocitlivých

buněk dojde k jejích saturaci a v obraze se tyto buňky jeví jako černé. Touto chybou trpípouze CMOS čipy. Přítomnost tohoto děje v obrázku se detekuje snadno ve srovnáníms Bloomingem u CCD.

3.3.2.4 Tepelný, výstřelový šum a temný proudDetektory v oblasti vláknové optiky trpí šumy z niž se nejvíc projevuje tepelný šum,

výstřelový šum, temný proud. Kamery také trpí těmito jevy, které jsou známy u optickýchdetektorů. Výrobci se sice snaží některé ze šumů značně omezit, ale např. tepelný šum lzepotlačit pouze chlazením celé kamery, což bez podchlazení celé soustavy není realizovatelné,protože atmosférická vlhkost by okamžitě kondenzovala na optických funkčních plochách.

3.3.2.5 Odstup signálu od šumu pro CCD čipyOdstup signálu od šumu pro CCD čip je definován vztahem 6[45]. Poměr odstupu

signálu od šumu ukazuje obrázek 5, na kterém je zobrazena bakterie fluorescentní metodouzobrazení, která se nejvíce podobá vizualizaci módových polí, protože bakterie je zdrojemsvětla stejně jako čelo optického vlákna.

SNR =P ·Qe · t√

(P +B) ·Qe · t+D · t+N2r(6)

Kde P je počet fotonů na jeden pixel za jednu sekundu, Qe je kvantová účinnost, t jeintegrační čas, D je temný proud v elektronech na jeden pixel za jednu sekundu, Nr ješum vyčítání (střední počet elektronů na jeden pixel).


3.4 Optomechanická část vizualizačního systému

Optomechanická část vizualizačního systému zahrnuje v sobě zvětšovací soustavu, která sedá realizovat dvěmi způsoby:

1. Optická lavice

2. Mikroskop

Realizace optické části měřící soustavy na optické lavici má výhodu, kterou je možnostzasáhnout a ovlivnit jakoukoliv část zvětšovací soustavy. Je to výhoda i velká nevýhoda,protože se pracuje s rozměry cca 4 − 10µm což jsou rozměry blízké teplotní roztažnostimateriálů. Proto je výhodnější využít již ověřené konstrukce mikroskopu, který má kom-penzované tepelné roztažnosti a navíc jeho korpus je natolik stabilní, že vnější vibracenevnášejí do měření/vizualizace tak velkou chybu. Mikroskop na obrázku 1 je popsán jakozvětšovací soustava.

3.4.1 Mikroskop

Dnes existuje mnoho mikroskopů pracujících s různými principy zvětšení. Kromě optickéhomikroskopu, který je nejstarší existují ještě mikroskopy označované jako TEM, SEM, aSPM, které dále dělí na AFM, STM a SNOM. Tyto mikroskopy sice poskytují lepší zvětšenínež klasické optické mikroskopy, ale pro realizaci vizualizace módových polí jsou obtížněrealizovatelné, protože primární úlohou tohoto systému je zvětšit obraz z čela vlákna, kterévzniká průchodem světla přes rozhraní (čelo) optického vlákna na čipu kamery. Proto jepoužitelný pouze optický mikroskop.Největší dnes dostupné optické zvětšení poskytují konfokální mikroskopy, které jsou

pro tento účel nepoužitelné. Vyšší rozlišovací schopnost konfokálního mikroskopu je danádetekcí světla pouze z ohniskové roviny mikroskopu, která je vymezená osvětlovacím lase-rovým svazkem. Dá se říci, že konfokální mikroskopy mají přibližně 1, 4x lepší rozlišovacíschopnost než klasické optické mikroskopy se stejnou numerickou aperturou. Vizualizačnísystém ale má vizualizovat světlo vystupující z čela optického vlákna. Z tohoto důvodunelze použít princip konfokálního mikroskopu[28].Klasické mikroskopy mají zvětšení až ≈ 2000x. Při tomto zvětšení se už naráží na

fyzikální meze, který jsou dány ohybovými jevy světla a vlnovou délkou světla λ. Dalekodůležitější než zvětšení je rozlišovací schopnost mikroskopu, kterou je myšlena minimálnívzdáleností dvou ještě rozlišitelných bodů. V případě optického mikroskopu lze rozlišovacíschopnost teoreticky odvodit spojením Rayleighova kritéria s teorií difrakce na kruhovémotvoru[2].

Xmin = 0.61 ·λ

nsinΘ (7)

Zvětšení mikroskopu je závislé na zvětšení okuláru a objektivu, jak popisuje vztah 8

Z = γ · γ0 =∆f· d

f0(8)


Obrázek 6: Inverzní mikroskop[50]

Kde Z je zvětšení, γ a γ0 představují zvětšení objektivu a okuláru, f je obrazová ohniskovávzdálenost objektivu, f0 je předmětová ohnisková vzdálenost okuláru, ∆ je optický intervalmikroskopu a d je konvenční zraková vzdálenost.Pro vizualizační systém je zapotřebí dosáhnout rozlišovací schopnosti alespoň 1µm, čím

bude rozlišovací schopnost vyšší tím přesněji bude vizualizační systém pracovat. Rozlišenívizualizačního systému také závisí na rozlišení kamery, které by mělo být vždy vyšší nežrozlišení zvětšovací soustavy, jinak by docházelo ke zbytečné degradaci rozlišení vizualizač-ního systému.

3.4.2 Základní popis mikroskopu

Optický inverzní mikroskop ukazuje obrázek 6. Výhodou inverzního uspořádání mikro-skopu o proti klasickému uspořádání je velký manipulační prostor nad objektivem, což provizualizační systém je žádoucí. Systém by měl být schopen vizualizovat i konektorovanávlákna, která by se při klasickém uspořádání mikroskopu jen stěží vešla do pracovní oblastimikroskopu.Optický mikroskop lze rozdělit na dvě části. Na okulár a objektiv. Největší zvětšení

v mikroskopu má objektiv, proto je také zdrojem největších optických vad, které budoupopsány dále a které by měla vizualizační soustava korigovat. Mikroskop je opatřen mecha-nickým křížovým posuvným stolkem, který má přesnost posunu ≈ 1µm, což se již projevív obraze. První laboratorní testy s vizualizační soustavou ukázaly, že soustava je citlivána vibrace, které se projevují v obraze jako dodatečný šum nebo jako rozostření optické


soustavy. Proto algoritmy pro vyhodnocení módů musí pracovat s relativním umístěnímstředu vlákna (jádra) v obraze.Největší zvětšení bez ztrát světla poskytuje mikroskopie s imersními gely, které ale

podstatně mění vyvazování světla z optického vlákna, a tím i zasahuje do přelévání energiemezi módy. Proto se využívá pro vizualizaci klasické suché mikroskopie.

3.4.3 Přehled mikroskopických pozorovacích metod

V klasické optické mikroskopii se dnes používá mnoho metod, kterými lze dosáhnout nej-lepší požadovaných výsledků v závislosti na analyzovaném předmětu. Od mikroskopie tem-ného pole, mikroskopii fázového kontrastu, Hoffmanova kontrastu až po mikroskopii svět-lého pole občas označovanou jako přímou mikroskopii. Vzhledem k tomu, že ve vizualizačnísoustavě není možnost ovlivňovat osvětlení, protože objektem analýzy je světlo přicházejícíoptickým vláknem do mikroskopu, musí být pro vizuální systém využitá přímá mikrosko-pie. Teoreticky by byla využitelná i upravená metoda fázového kontrastu. Pokud se použijekoherentní světlo, které má stejnou fázi na vstupu do optického vlákna tak vlivem šířenímódů po různých optických trasách dojde k posunu fází světla, což by se využitím inter-ference světla mohlo dobře vizualizovat a zvýšit tím citlivost systému na vnější podněty.Dá se očekávat, že tato metoda bude natolik citlivá na vnější podněty a změny ve fázovémkontrastu budou velmi rychlé. Detekce takto rychlých dějů by přinesla mnoho problémů,protože většina kamer není schopna tyto rychlé děje zaznamenat. Navíc by bylo zapotřebínavrhnout optickou mikrosoustavu, kde by jednotlivé módy mohly interferovat s referenč-ním světlem nebo s jinými módy.

3.5 Optické vady zvětšovací soustavy

Čočky používané v mikroskopech nejsou ideální a jsou zatíženy různými vadami. Vzhledemk tomu, že soustava bude sice pracovat na různých vlnových délkách, ale vždy s monochro-matickým světlem tak se chromatická aberace čoček téměř neprojeví[2].

Obrázek 7: Sférická aberace[36]

Jedna z vad, která se bude projevovat, je sférická aberace často označována jako sférickávada. Sférická vada vzniká tehdy, pokud na čočku dopadá široký svazek paprsků, přičemž


paraxiální paprsky se za čočkou setkávají v jiném bodě než okrajové paprsky širokéhosvazku[12].Další vadou, kterou bude zapotřebí kompenzovat, i když její vliv by neměl být příliš

velký, je astigmatická vada. Je to vada, kdy při zobrazení roviny kolmé k optické ose docházík tomu, že body v navzájem kolmých osách se nezobrazí ve stejné vzdálenosti. Astigmatis-mus také způsobuje rozdílné zobrazení pokud paprsek dopadá na optickou soustavu kolmonebo pod úhlem. Pro široké svazky bývá tato vada často nazývána koma. Svazek dopadajícína čočku není rovnoběžný s optickou osou a pokud je dopadající svazek paprsků dostatečněširoký, nebude se bod zobrazovat jako úsečka, ale bude v různě vzdálených rovinách odoptické soustavy vytvářet složité obrazce, které tvarem připomínají komety.

Obrázek 8: Zkreslení obrazu a) rastr, b) poduškovité zkreslení, c) soudkovité zkreslení

Geometrické zkreslení obrazu dochází tehdy, je-li zvětšení vnějších částí předmětu od-lišné od zvětšení vnitřních částí. Zkreslení lze dobře pozorovat pomocí tzv. rastru. Pokudjsou vnější části předmětu zvětšeny více, pak se jedná o poduškovitém zkreslení, jsou-linaopak zvětšeny méně než vnitřní části, pak se jedná o zkreslení soudkovité. Soustava,u níž nedochází ke zkreslení, se nazývá ortoskopická. Tato vada je dobře kompenzova-telná softwarovými prostředky, kdy se do předmětové roviny vloží stínítko s definovanoukresbou a v počítači se provede ze sejmutého obrázku z kamery softwarová korekce zkresleníobrazu[47].Další vada, která se projeví, je zklenutí zorného pole. Body ležící v rovině kolmé k op-

tické ose se nezobrazují v rovině kolmé k ose, ale na zakřivené ploše. V rovině kolmék optické ose tak nelze získat obraz, který by byl v celém rozsahu stejně ostrý. Tato vadase dá odstranit použitím planachromatického objektivu.

Obrázek 9: Ukázka vinětace objektivu Sigma 18-50mm f/2.8 EX DC při ohnisku 18mm acloně f/2.8


a) c) d)

e) f) g) h)

b)

Obrázek 10: Airyho difrakce vzhledem k zaostření mikroskopu

Jednou z kritických vad vizualizačního sytému je vada nazývaná jako vinětace. Vinětaceje důsledek vad jednotlivých čoček, ze kterých se skládá objektiv. Dá se říci, že vinětace jefunkce, která popisuje útlum intenzity světla v závislosti na souřadnicích v obraze po prů-chodu světla skrz objektiv. Velikost vinětace je závislá na konstrukci objektivu a správnoukonstrukcí se dá dobře potlačit. Vinětaci fotografického objektivu ukazuje obrázek 9.Největší vliv na výsledky bude mít správné zaostření celé soustavy. Světlo z vlákna

vystupuje z vlákna pod numerickou aperturou vlákna a objektiv má také svou vlastní nu-merickou aperturu. Druhá varianta, je vytvoření optické vazby pomocí mikročočky, kteráby dovolila prodloužit vazbu světla mezi objektivem a čelem vlákna. Na obrázku 10 je zná-zorněna Airyho difrakce, která při nesprávné zaostření vnese do vizualizace velkou chybu.Obrázek 10 d) ukazuje Airyho difrakční obrazec v místě největšího zaostření zvětšovacísoustavy.

4 CÍLE DIZERTAČNÍ PRÁCE 18

4 Cíle dizertační práce

1. Shrnutí problematiky pozorování dynamicky se měnících malých obrazců zatíženýchkoherentní zrnitostí

2. Vytvoření a ověření matematického modelu zobrazovací soustavy

3. Vytvoření kompenzačních funkcí pro kompenzaci základních optických vad zobrazo-vacího systému

4. Nalezení algoritmů pro vyhodnocení účinnosti kompenzačních funkcí pro zobrazovánímódových obrazců na výstupu optického vlákna

5 REALIZACE VIZUALIZAČNÍHO SYSTÉMU 19

Vizualizaní systém ELVIS

Obrázek 11: Univerzální měřící aplikace

5 Realizace vizualizačního systému

5.1 Praktický návrh vizualizační soustavy

Vizualizační systém je postaven na klasickém PC, které bylo vybaveno kartou pro FI-REWIRE rozhraní. K počítači je připojena kamera Basler A641, která je zabudována domikroskopu od firmy Intraco Micro. Jedná se o inverzní mikroskop MTM 400, který jevybaven křížovým posuvným stolkem, který dovoluje zakonektorované vlákno přesně na-vést do optické osy mikroskopu. Dále je mikroskop vybaven hrubým a jemným ostřením.Obrázek 6 ukazuje schématicky celý mikroskop a obrázek 3 zobrazuje vlastní vizualizačnísystém. Na obrázku 11 je zobrazen čelní panel z aplikace, která je předpřipravena pro vizua-lizační systém v prostředí LabVIEW[31]. Aplikace je psána univerzálně a modulárně, protokompenzační funkce, která vznikne z teoretického modelu vizualizační soustavy, který jepopsán v kapitole 5.2, bude zahrnuta do aplikace jako modul.

5.2 Návrh teoretického modelu vizualizační soustavy

5.2.1 Stanovení vlivu vad na výsledky měření

Vizualizační systém je zatížen celou řadou chyb, které se mohou opakovat i vícenásobně,proto je zde zapotřebí rozdělit chyby, na ty které lze zanedbat, protože se téměř neprojevía chyby a na ty které je nutno kompenzovat. Obrázek 12 schématicky znázorňuje návrhteoretického modelu, který je rozdělen do třech oblastí. První oblastí jsou chyby objek-tivu, které se projeví při zobrazení. Největší chyba, která musí být do modelu zahrnutaje vinětace objektivu, která se ale jen stěží popisuje analyticky. Proto tato chyba bude


Obrázek 12: Teoretický model vizualizačního systému

v modelu vyjádřena jako dvojrozměrná konstanta, která v bude zahrnovat i vinětaci čipukamery. Tuto konstantu bude zapotřebí změřit, pomocí plošně konstantního zdroje světla,které bude muset být navrženo. Další chybou, která se u objektivů projevuje je zkresleníobrazu. Tato chyba se dá úspěšně potlačit SW prostředky, jak bylo popsáno v kapitole 3.5.Míra zkreslení se dá měřit pomocí mikroskopického rastru, který je vyleptaný ve skleněnédestičce a má přesně známé rozměry a tvar. Kompenzace geometrického zkreslení částečněpotlačí i zkreslení dané zklenutím pole, ale toto zkreslení je lépe kompenzovat planachro-matickým objektivem. Chromatická aberace je zanedbatelná, protože bude využíváno mo-nochromatického světla nízkých výkonů. Dále je nutno ověřit vliv koherentní zrnitosti najednotlivých odrazných plochách objektivu na výsledný obraz. Současné poznatky ukazují,že i tento jev bude zapotřebí zahrnout do modelu.Největší vliv na vizualizaci má druhá část zakreslená na obrázku 12, kde se nejvíce pro-

jeví chybně zaostřená vizualizační soustava, hloubka ostrosti objektivů a různost numerickéapertury vlákna a objektivu. Ideální případ by byl, pokud

NAobjektivu = NAvlakna (9)

Toleranci zaostření definuje hloubka ostrosti, kterou lze zapsat[52]:

D.O.F =ω × 250, 000

NA×M+

λ

2 (NA)2(10)

kde ω je rozlišovací schopnost snímacího systému5, M je celkové zvětšení soustavy a NAje numerická apertura. Hloubka ostrosti také určuje citlivost vizualizačního systému navibrace, ale tento parametr úzce souvisí s konstrukcí mikroskopu.Další chyby jsou vlastní chyby kamery, kde se projeví kvantování signálu na omezený

počet bitů, šumy a jevy, které byly popsány v kapitole 3.3.2. Vliv těchto chyb se dá očekávatmalý, nicméně ne nezanedbatelný. Ve vizualizačním systému byla použita kamera splňu-jící normu EMVA 1288[43], proto parametry, které udává výrobce lze ověřit a posoudits normou, která přesně definuje postup měření parametrů pro kamery.

5pro lidské oko 0, 0014


5.2.2 Řešení teoretického modelu

Teoretický model lze řešit numericky nebo analyticky. Dnes se jeví jako výhodnější využítnumerického řešení, které lze snadněji integrovat do SW a také se do numerického modelujednodušeji zanášejí naměřené data, které lze analyticky jen stěží popsat. Navíc vstupníteoretický obraz nebude k dispozici v analytickém vyjádření, ale pouze jako vstupní maticedat.Teoretický model bude rozdělen do tří částí, jak ukazuje obrázek 12, kde každá část

bude řešena jako samostatný celek.

5.3 Návrh kompenzační funkce

Poznatky a data získaná z teoretického modelu budou využity v kompenzační funkci,která by měla plně automaticky v reálném čase kompenzovat vady vizualizačního systému.Vlastní kompenzační funkce bude mít podobu maticových výpočtů, které bude zapotřebímaximálně optimalizovat, protože velikost vstupních dat je relativně velká.

6 PUBLIKAČNÍ ČINNOST DOKTORANDA 22

6 Publikační činnost doktoranda

1. Vasinek V., Siska P., Marsalek L.: Quasi Single-Mode Optical Fibers and their Ap-plications, Journal of SCI, ISSN 1690-4524.

2. Vasinek V., Siska P., Marsalek L.: Mode visualization for fiber optic temperaturesensor, European Symposium on Optics and Optoelectronics, Praha, duben 2007.

3. Marsalek L.: Using FPGA and vision processing for automate testing, AutomatedTest Summit an Industry event hosted by National Instrument, 2007.

4. Marsalek L., Hamersky V.: Utilize FPGA and polarized light at the vision controlsystem Austin USA, 2007, NIweek.

5. Marsalek L., Hamersky V., Vasinek V.:Mode field visualization of normalized frequency,RTT, 2007.

6. Šiška P., Maršálek L., Vašinek V.: Použití telekomunikačních optických vláken proúčely vláknových optických senzorů, Sborník VII. Seminář katedry telekomunikačnítechniky, 13.4.2007, Ostrava, ISBN 978-80-248-1370-7.

7. Maršálek L., Hamerský V., Vašinek V.: Mode Field Visualization Near of NormalizedFrequency, WOFEX, 2007, ISBN 978-80-248-1571-8.

8. Maršálek L., Šiška P., Vašinek V.: Vizualizace módových polí v blízkosti normalizo-vané frekvence, Sborník VII. Seminář katedry telekomunikační techniky, 13.4.2007,Ostrava, ISBN 978-80-248-1370-7.

9. Vanda J., Nečesaný J., Maršálek L., Vašinek V.: Basic Characterization of Suspend-core Microstructured Polymer Optical Fiber, 2007, IEEE, Brno, ISBN 1-4244-0821-0.

10. Maršálek L., Šiška P., Vašínek V.: Vizualizace módových polí v blízkosti normalizo-vané frekvence, Vršov, 2006, ISBN 80-214-3247-0.

11. Marsalek L., Hamersky V., Vasinek V.:Mode field visualization of normalized frequency,WOFEX, 2006, ISBN 80-248-1152-9.

12. Šiška P. Maršálek L. Vašínek V.: Současné využití optických vláken pro telekomuni-kační měření, Vršov, 2006, ISBN 80-214-3247-0.

13. Vasinek V., Siska P., Marsalek L.: Quasi single-mode fibers and their applications,The 10th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics WM-SCI 2006, July 16-19, 2006, Orlando, Florida, USA, p. 317-122, ISBN 980-6560-70-1.

14. Maršálek L., Kičmer M.: Využití virtuální instrumentace při detekci průhledného laku,RTT, 2006, ISBN 80-214-3243-8.

15. Maršálek L.: Měření na digitálních přenosových systémech, 2006http://goro.czweb.org/publikace.php

16. Maršálek L.: Optická vlákna, 2006http://goro.czweb.org/publikace.php

6 PUBLIKAČNÍ ČINNOST DOKTORANDA 23

17. Maršálek L.: Aplikace technologie virtuální instrumentace pro optické testování aměření v procesu půmyslové výroby, 2005, diplomová prácehttp://goro.czweb.org/publikace.php

18. Maršálek L.: Fraktály a jejich popis v Matlabu, 2005http://goro.czweb.org/fractal types.php

19. Maršálek L.: Analýza dopravních značek, 2005http://goro.czweb.org/analyza znacek.php

20. Maršálek L., Skapa J.: Porovnání jednotlivých integrálních transformací ke kompresiobrázků, 2003http://goro.czweb.org/ditr

7 LITERATURA 24

7 Literatura

[1] Lopéz-Higuera, J. M.: Handbook of optical fibersensing technology, John Wiley andsons, Ltd. 2002, ISBN 0-471-82053-9

[2] Fuka J., Havelka B.: Optika a atomová fyzika. I, Optika., 1.vydání, Praha, Státnípedagogické nakladatelství, 1961

[3] Ghatak A.K.,Thyagarajan K.: Introduction to fiber optics Cambrige University Press,1998, ISBN 0-521-57120-0

[4] Krohn D. A.: Fiber Optic Sensors, fundamentals and applications Second Edition,Instrument Sosiety of Amerika, 1992, ISBN 0-55617-010-6

[5] Kreidl M.:Měření teploty - senzory a měřicí obvody BEN - technická literatura, 2005,ISBN 80-7300-145-4

[6] Bejček L., Ďaďo S., Platil A.: Měření průtoku a výšky hladiny BEN - technická lite-ratura, 2006, ISBN 80-7300-156-X

[7] Grattan, K. T. V., Sun, T.: Fiber optic sensor technology: an overview. Sensor andActuators 82, 2002 p.40-61

[8] Heyrovský J., Forejt J.: Oscilografická polarografie : Polarografie střídavým proudem,její theorie a použití, Praha, SNTL, 1953

[9] Maršálek L., Kičmer M. Využití virtuální instrumentace při detekci průhledného laku,RTT 2006 ISBN 80-214-3243-8

[10] Hotate K.: Fiber Sensor Technology Today, Optical Fiber Technology 3, 1997, p.356-402 Article No. OF970230

[11] Morimura A., Uomori K., Kitamara Y., Fujioka A., Harada J., Iwamura S., HitoraM.: A digital video camera system, Rosemont, IL, USA, Matsushita Electr. Ind. Co.Ltd., Osaka 1990, ISSN 0098-3063

[12] Saleh B., Teich M.: Základy fotoniky - svazek 1 - 2, matfyzpress 1994, ISBN 80-85863-01-4, 80-85863-02-2

[13] IEEE p1349 Working Group: IEEE Std 1394b-2002 High Performance Serial Bus -Amendment, IEEE, 2003, ISBN 0-7381-3253-5

[14] Swan T.: Mistrovství v DELPHI, Computer Press, 1999, Brno, ISBN 80-7226-173-8

[15] Bejček L., Vaculík J.: Snímače tlaku přehled trhu, 21.10.2007http://www.automatizace.cz/article.php?a=1025

[16] SAFIBRA: Optické mikrofony, 21.10.2007http://www.safibra.cz/cesky/produkty/mikrofony/monitoring.html#FOM MON2

7 LITERATURA 25

[17] Krejčí V.: Scintilační detektory, 21.10.2007http://www.pf.jcu.cz/stru/katedry/fyzika/prof/Svadlenkova/Scintilacni%20detektory.pdf

[18] Vojáček A.: Měření teploty v průmyslu, 21.10.2007http://hw.cz/Teorie-a-praxe/Dokumentace/ART1149-Mereni-teploty-v-prumyslu.html

[19] TestPoint - QuickStart , KEITHLEY, 2001http://www.keithley.com

[20] Doc. Ing. Jan Žídek CSc. Virtuální instrumentace, 2005

[21] Maršálek L.: Aplikace technologie virtuální instrumentace pro optické testování aměření v procesu prumyslové výroby, 2005

[22] Šiška P.: Studium a modelování hybridních vláken pro telekomunikace a měření, 2007

[23] Šiška P.: Současné využití optických vláken pro telekomunikace a měření, 2005

[24] Skapa J.: Optická vlákna v blízkosti normalizované frekvence jako přenosové prostředípro telekomunikace a vláknově optické senzory, 2007

[25] Cupák Z.: Návrh snímací kamery pro vyhodnocování intenzitních změn na výstupuoptických vláken, 2006

[26] Segeťa J.: Aplikace kamerových systémů v automobilovém průmyslu, 2006

[27] Přehnil M.: Návrh projekční soustavy pro snímání specklových obrazů na čele vláken,2006

[28] Fellers T., Davidson M.: Introduction to Confocal Microscopy, 2007http://www.olympusconfocal.com/theory/index.html

[29] Agilent software development tools test Mars Exploration Rover mission’s communi-cations equipment, Agilent, March 2004http://www.agilent.com/about/newsroom/features/2004mar08marsrover.html

[30] Agilent VEE Pro 8.5, Agilent, 22.10.2007http://basic.product.agilent.com/vee/

[31] LabVIEW 8.5, National Instrument, 22.10.2007http://www.ni.com/labview/

[32] LabWindows/CVI, National Instrument, 22.10.2007http://www.ni.com/lwcvi/

[33] Matlab, The MathWorks, Inc., 22.10.2007http://www.mathworks.com/

[34] Control Web, Moravské přístroje, a.s., 22.10.2007http://www.mii.cz/cat?id=94&lang=405

7 LITERATURA 26

[35] Microscopy, Wikipedia, 23.10.2007http://en.wikipedia.org/wiki/Microscopy

[36] Sférická aberace, Wikipedia, 20.11.2007http://cs.wikipedia.org/wiki/Sf%C3%A9rick%C3%A1 aberace

[37] Mikroskop, Wikipedia, 23.10.2007http://cs.wikipedia.org/wiki/Mikroskop

[38] cellR Software, Olympus, 23.10.2007http://www.olympus.cz/microscopy/35 cell R Software.htm

[39] Digital Eclipse DXM 1200, Nicon, 23.10.2007http://www.microscopyu.com/articles/digitalimaging/dxm1200/version1/software.html

[40] Image Archive Plus, Intraco Micro, 23.10.2007http://www.intracomicro.cz/stranky/firma/zobraz.php?jazyk=cs&ID kat=30

[41] AxioVision, Carl Zeiss, 23.10.2007http://www.zeiss.de/C12567BE0045ACF1/Inhalt-Frame/48AD2BF2F89EF23B41256A73005143EE

[42] DIN, Deutsches Institut für Normung e. V., 20.10.2007http://www.din.de/

[43] EMVA, European Machine Vision Association, 2007http://emva.org/

[44] Robinson C. P., Bradbury S., Abramowitz M. Davidson W. M.: Microscope Configu-ration, 1.8.2003http://micro.magnet.fsu.edu/

[45] Fellers T. J., Davidson W. M.: CCD Noise Sources and Signal-to-Noise Ratio, 2004http://micro.magnet.fsu.edu/primer/digitalimaging/concepts/ccdsnr.html

[46] Davitson W. M., Lofgern G. E.: Photomicrograpghy, JOURNAL OF GEOLOGICALEDUCATION, 1991, V. 39, p. 403

[47] NI VISION - NI Vision Concepts Manual, NI, 2007

[48] Vision Aquisition Software, NI, 2007

[49] Basler A600f - User Manual, Basler, 2.3.2005

[50] Inverted Metallurgical Microscope - Model MTM 400 - User Manual, Intraco Micro,2006

[51] Basler A630f and A640f, Basler, 2006A630 A640 3 0709.pdf

[52] Microscope General Catalog - For Industrial Use, Olympus, 2006http://www.olympus.com

vizualizace módových polí v blízkosti normalizované...

Documents