プロジェクトの概要

私は、光が表示されたときに光源（自然光、蛍光灯、LED電球、白熱電球、炎-森林火災）を判別できるマイクロプロセッサベースのデバイスを開発する仕事をしています。この段階では、可視光のみが考慮されます。

私の研究から、光源を区別する唯一の方法は、発光スペクトルを分析し、既知の値に密接に一致させることです。例：

考慮されるソリューション

ライトのRGB構成比の測定

あまり複雑ではないようで、小さなデバイスは森林火災探知機として大きなプロジェクトに簡単に統合でき、スーパーバイザーからも提案されるため、このルートを検討しました。しかし、一部の光源は近い値を持っている可能性があるため、これが非常に正確であることに疑問があります（強度はボールパーク波長で測定されているものです）。

私が現在見ているセンサーは、浜松のS10917-35GT RGBカラーセンサーで、必要な波長のみに敏感です。

回折格子フィルムを使用した高解像度分光器の構築

このルートははるかに複雑で、光源を決定するために画像の外部処理が必要です。基本的に、回折格子フィルムと高解像度カメラで分光器を作成します。画像はコンピューターソフトウェアで処理され、発光スペクトルグラフがプロットされます。グラフを分析して光源を決定できます。開発ガイドはこちら

残念ながら、これはあまり便利ではありません。デバイスの主な目的は、ネットワークなしで単独で機能することです。

だから、質問

• 最初の解決策に欠点はありますか？
• より良い解決策はありますか？できればスタンドアロンデバイスに適合できますか？
• これはおそらく大いに得られるでしょうが、発光を分析し、選択した波長の範囲で強度値を提供できるセンサーがそこにありますか？または、少なくともそのようなことを行うデバイスを構築するのに役立つ何か。

あなたは本当にこれをすでに解決している人を本当に探しているのでしょう。しかし、私は自分でプロジェクトを知りません。したがって、私が提供できるのは、考慮すべきいくつかの考えだけです。

分光計について：

1. 分光器デバイスの場合、DVD-RW（赤色領域のかなりの帯域を吸収するため、DVD-Rは使用しないでください）は1350提供します$\frac{\textrm{lines}}{\textrm{mm}}$
2. 小型メガピクセルのデジタルカメラも安価です。アレイを使用することもできますが、最近では2Dカメラ全体が安価で入手しやすいようです。だから、私は配列を気にしません。
3. DVD-RWを使用すると、実際に577 nmと579 nmで水銀の黄色のスペクトル線を分離できます。（ただし、CDは使用しません。）私は、DVD-RWと水銀アルゴンランプを使用して、自分でこれを実行しました。
4. 波長校正は安価です。水銀アルゴンランプを手に入れてください。最初の1分程度でアルゴン線が得られ、その後水銀線が支配的になります。それらの組み合わせから、カメラのピクセル対波長を簡単に調整できます。キャリブレーションに使用されるHg-Arランプは約8ドルの費用がかかりましたが、今ではもっと高価になると思います。
5. 強度キャリブレーションは高価です。NIST標準にトレーサブルな標準ランプが必要であり、これらは100時間使用した後などに再較正する必要があります。それらは、較正されていない安価な電球です。しかし、較正プロセスには実際の費用がかかります。その後、適切な光学配置も設定する必要があります。ただし、これは、各ピクセルがヒットしている各波長にどのように反応するかを把握する唯一の方法です。率直に言って、私はこれのいずれかを試して回避し、それが必要ないか、標準のランプの基本的なテンプレート近似を適用し、実際のキャリブレーションにお金を無駄にしないことを願っています。または、まったく気にせず、リグアップされた方程式と図「ああ、まあ」を使用して、それがどうなるかを見てください。慎重に考えれば、このステップを終了しても有用な結果を得ることができます。
6. おそらく450 nmから750 nmに移行することを検討できますが、単一のグレーティングで1オクターブを超えることは望めません。同じピクセルでスペクトルエネルギーが混同されないように、何らかの種類のフィルターが必要になる場合があります。または、それについて心配せずに、いくつかの実験を行ってください。
7. 不要な光が外部に届かないようにするには、光学バッフルが必要です。
8. トニーは私に思い出させた...あなたはそれを作ることができる限り狭い-狭いスリットが必要になります。私は、調整可能な2つの古いスタイルのカミソリの使用を好みます。1つは固定、もう1つは可動です。しかし、カードストックの紙箱の場合、私はちょうど非常に慎重に正確な刃を使用して、狭く均一に狭いスリットを作成しました。

私はこれをすべて印刷してからカットし、タブを折り、エルマーの接着剤を使用し、本質的に紙でできたバッフル付きのボックスを作成する用紙（カードストック）を使用して行いました。バッフルは特別な暗い植毛を使用して、邪魔な光を吸収および遮断します。DVDは正しい角度でスライドインし、小さなカメラが出口に配置されます。私は自分の目でこれを使って家のさまざまな照明を観察しましたが、私の意見では完璧に機能します。白熱灯、蛍光灯、LEDの各光源を区別するのに問題はありません。そして、太陽については。DVD-Rを試してみると、すぐに赤で巨大な行方不明のバンドが見えたので、その地域に関心があるならDVD-RWが必要だと言っています。

このすべての計画を公開できると思います。スリットの位置、DVDの角度など。私のボックスデザインはDVD-RW全体を使用しますが（他のDVDメディアやCDを（異なる角度でドロップできるようにしたかったので、正しくバッフルあればそのための挿入スロットが）、DVD-RW表面のごく一部が実際に（関与している。）私はまたため、同様に、その理由全体DVD-RWを使用して、気に入ったので、切断片にDVDになりますそれを強調し、私もそれをしたくありませんでした。

$\frac{\textrm{lines}}{\textrm{mm}}$$\frac{\textrm{lines}}{\textrm{mm}}$

RGBの場合：

あなたが言及したRGBセンサーは、私が見ると予想したように、3つのセンサーのそれぞれで非常に広い波長を受け入れています。LEDの応答範囲は非常に広い傾向があります（広範囲の波長で発光と受信を行います）。そのセンサーの応答はやや重複しています。どれだけうまくいくかは、実験の問題だと思います。代わりに、センサーの曲線と応答関数を使用して、センサーコードが使用可能かどうかを確認するために、コンピューターコードを適用できます。しかし、私はあなたのためにそれを試して書くつもりはありません。おそらく最良の方法は、センサーを手に取って購入し、それでいくつかのテストを行うことです。それはあなたのニーズにちょうどいいかもしれません。しかし、私はそれのクイックスキャンからはいまたはいいえを伝えることはできません。私もRGBでこれをやろうとしていないので、それが私ができるもう一つの理由です

周波数に関するユージーンのコメントが気に入ったも。白熱電球（および私は非常に高感度の機器を使用してこれをテストしました-数十マイクロケルビンの分解能とNIST標準にトレーサブルな数百マイクロケルビンの精度を備えています） 60 Hzで。（50 Hzでは異なります。）蛍光灯は主電源周波数と高周波数で動作します（両方とも製造および使用されています）。しかし、蛍光は蛍光体を介しており、多くの場合、応答時間が速いです。（一部の蛍光体は、禁止されている三重項から一重項への遷移に依存するため、ミリ秒タウスのオーダーです。しかし、それらの多くは非常に高速です-マイクロ秒タウス。）ここでいくつかの実験を行う必要があります。しかし、必要に応じて非常に狭い帯域用の電子回路を設計できるため、これは実り多いものになると思います。君は' dアンプチェーンを飽和させないように、信号の調整について心配する必要があります。しかし、それは実行可能です。ただし、現代のLED電球で使用されている周波数は見ていない。そして、そこで詳細をグーグルアップするためにあなたにお任せします。そうは言っても、ユージーンのポイントにも検討する価値があると思います。

個人的に？DVD-RWを使用するのは、それを行う経験が豊富で、簡単、迅速、安価にできることを知っているからです。行く。カメラは汚れが少なく、波長校正用のHg-Arランプも定期的に安価です。それはほとんど仕事ではありません。さらに、私はすでに家の中を歩き回って、電子機器をまったく持たない手持ちのカードストックボックスでさまざまな光源を調べ、さまざまな光源の違いを目で完全に見ることができました。私はここからそこに着くことができると知っています。

編集：古い蛍光灯からの画像のカップル。スペクトル全体で1つ、もう1つが少し拡大しました。そこに水銀ダブレットのかなりクールな分離！

請負業者として、私は数年前にシーメンスのオスラム部門のLEDをビニングすることに特化していました。そのため、このようなものはその経験から部分的に来ています。最初は高価な分光光度計を使用していましたが、しばらくしてオーシャンオプティクスに切り替えました（はるかに安価です）。しかし、その間、私はDVDやCDをとても楽しかったです。（消えたフィラメントキャリブレータを含む、私は上記に言及するのを忘れていました。）CIE 1931標準および1960年代後半以降の人間の応答レポートの研究に多くの時間を費やしました。1970年代後半から1980年代初頭にかけてのエドウィンランドの仕事も本当に楽しかったです。

私は冗談に同意するつもりですが、ソースを識別するより簡単な方法を提案します。

カメラ付き分光器を構築します（DVDまたは他の回折格子を使用）。カメラ、格子、およびスクリーンが相互に関連して動かないように、機械的に固体にします。

キャリブレーションを気にしないでください-まったく。また、カメラの自動ホワイトバランスを無効にし、固定ホワイトバランスを使用することもできます。

検出器を、検出したいさまざまな光源の例に当てて、画像を記録します。

これで、選択した信号処理方法を使用して、保存されているスペクトログラムのどれが現在のスペクトログラムと最も一致するかを検出できます。

OpenCVまたはGnu OctaveまたはSciPyはすべて、類似性を検出するための実行可能な方法を提供します。

ここにはすでに多くの素晴らしい答えがありますが、最終的な質問に特定のコメントを提供するために：

最初の解決策に欠点はありますか？

欠点は、色を判断するためのデータポイントが3つ（r、g、b）しかなく、区別しようとしているさまざまな光源によっては、それらを区別できない場合があることです。これは、デジタルカメラがホワイトバランスを設定しようとしたときに発生する問題と同じであり、カメラが間違って推測し、写真の色が歪むこともあります。ただし、同じ白い紙のような既知のオブジェクトをデジタルカメラで撮像できるようにした場合、ほとんどの場合、光源を区別できる可能性があります。

発光を分析し、選択した波長範囲で強度値を提供できるセンサーはありますか？

回折格子（またはプリズム）ベースの分光計はまさにそれを行います。波長の関数として光強度を提供します。

あるいは、少数のセンサーだけが必要な場合は、シリコン光検出器を取り、その前に適切な光学フィルター（色付きガラス）を配置して、目的の波長範囲のみがフィルターを通過できるようにします。このアプローチの利点は、単一の光検出器がアレイ検出器よりも高速に動作する可能性が高く、電球の60 Hzの変動や炎の急速なちらつき。

独自の分光器を構築する必要はありません。Hamamatsuのこの超小型C12666MAのように、デバイスはすでに市販されています。

このタスクでは、15 nmのスペクトル分解能で十分です。

また、DCと50/60 Hzを別々のセンサーで区別することもお勧めします。

カメラは、RGBセンサーを表示する方法とまったく同じように機能します。高密度の光で飽和色のLEDをキャプチャしようとした経験があれば、それが限界であることを理解できますが、広いスペクトルの写真の場合はうまく動作します。

何を測定するかによって異なります。

たとえば、白色光は目のRGBセンサーの知覚に過ぎず、入射光は昼間白色は青と黄赤の蛍光体変換光のバランスに過ぎず、ピークが等しくなるように惑わされる可能性があります（CIEの目の補正に変換した場合）レベル）

しかし、反射色の広いパレットでハロゲン光源を比較し、昼光4500-5000'K 81％CRI白色LEDと比較すると、現実はまったく異なります。これで、ソースのスペクトルが欠落しているため、色が異なって見えます。

正確さのために、唯一の希望は、較正された回折法装置です。フルカラーガマットを備えたグラデーションスケールペーパーから反射した目玉の粗い色の場合、RGBカメラが機能します。キャリブレーションされたRGBセンサー/検出器ユニットとソフトウェアで十分に近い。しかし、これは業界でのやり方ではありませんが、それは基本的に、スキャンが開始される前にペーパースキャナーが内部RGB + B / Wキャリブレーションで動作する方法です。

プロフェッショナルな光スペクトラムアナライザーは、x、y、u、vおよびその他の多くの白色光のパラメーターを測定します。

したがって、これは古い質問であり、解決策は何だったのでしょうか？

まず、スペクトル全体を分析する必要はありません。ソースの分離を最大化する方法でサンプリングしてください。ソースが比較的少ない場合、これを目で確認するか、実際に予測されるスペクトルの個別バージョンでPCAまたはICA分析を実行できます。少数のスペクトル領域を選択したら、続行できます。

第二に、赤外線領域を真剣に検討します。主な理由は、火災が発生すると大量の放射が発生するためですが、最も重要なのは、この地域のセンサーが非常に一般的だからです。

3番目に、最初の目的の帯域で十分なスペクトル応答を提供するディスクリートセンサーまたはセンサー/フィルターの組み合わせを選択します。波長で選択できる安価なフィルター、フォトダイオード、フォトトランジスター、PIRデバイスが多数あることに注意してください（単色のLEDでもピンチで動作します）。

第4に、これを数学的に行う場合、予想される応答をセンサー/フィルターの応答に投影し、それを差し引いて、次の重要なバンドで手順を繰り返すことができます。そうでない場合は、単に重複して、次の地域を推定します。

フィルタを使用してバンドを削除することもできます。2つのセンサーが完全な領域をカバーしているが、それらの応答のオーバーラップが多すぎる場合、オーバーラップする帯域を差し引くと、差別が増加します。。

これを2、3回繰り返した後、使用できる安価なセンサーの小さなセットができます。それらの周りにいくつかの回路を配置し、いくつかの既知のソースで応答を較正します。分離を正しく行った場合、フィルター/センサー/回路設計の感度の大まかなキャリブレーションのみが必要になります。

これは基本的にRGBセンサーのアイデアですが、任意の波長ビンではなく、適切に調整された波長ビンを使用します。

非常に高い放射感度が必要ない場合は、コリメートし、グレーティングに通し、リニアセンサーアレイにイメージをダンプします。マイクロプロセッサがあれば、スペクトルの分析は簡単です。消費者の照明システムはフリッカー周波数が大きく異なるため、時間的変化だけではうまく機能しない可能性があります。スペクトルと区別するのが難しいのは、白熱灯と炎だけです。炎はかなりランダムで、白熱電球には60 Hzの明確な成分があるはずであるという仮定の下で、そのために時間変動を使用できます。ただし、電子機器は60 Hzの浮遊電流を拾う傾向があるため、60 Hzのノイズではなく60 Hzの光を確認する必要があります。リニアセンサーは安くてシンプルな部品です インターフェースに問題があります。これが3つのチャンネルで機能するのを見ることができる唯一の方法は、炎を分類しようとしていて、他のすべての光源を「ドントケア」パイルにダンプできる場合です。その場合、たとえば、青の放射よりもはるかに近赤外線を使って、白熱灯または炎にすることができます。MWIR検出器を使用する場合は、一時的な変動をスキップして、CO2排出ピークを探してください。白熱灯にはそれがあってはいけません。それは多くの市販のセンサーが使用するものです。白熱灯または炎のいずれかである青色発光よりもはるかに多くのNIR。MWIR検出器を使用する場合は、一時的な変動をスキップして、CO2排出ピークを探してください。白熱灯にはそれがあってはいけません。それは多くの市販のセンサーが使用するものです。白熱灯または炎のいずれかである青色発光よりもはるかに多くのNIR。MWIR検出器を使用する場合は、一時的な変動をスキップして、CO2排出ピークを探してください。白熱灯にはそれがあってはいけません。それは多くの市販のセンサーが使用するものです。