光电检测系统的微弱信号采集与检测的分析

【摘 要】微弱信号的采集与检测是传统光电检测系统当中检测工作的难点所在，因此需要通过运用放大器等系统改良方式，提高光电检测系统对微弱信号的判断能力。本文将从微弱光电信号的噪声特点分析角度出发，对目前主要采用的系统检测方案进行总结，同时结合相关理论研究成果，提出实际的光电检测系统信号采集的改良方案，提高系统微弱信号的检测精度。

【关键词】光电检测；微弱信号采集；信号噪声；系统改良

中图分类号： TN911.23 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2018）36-0123-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.36.052

Analysis of Weak Signal Acquisition and Detection in Photoelectric Detection System

ZHANG Wen-bing1 LIN Jie2 GUO Xiu-ling3

（1.Weinan University of Science and Technology， Fujian Normal University， Quanzhou Fujian 362332， China；

2.Union College of Fujian Normal University， Fuzhou Fujian 350117， China；

3.Weinan Institute of Science and Technology， Fujian Normal University， Quanzhou Fujian 362332， China）

【Abstract】The acquisition and detection of weak signal is the difficulty in the detection of traditional photoelectric detection system， so it is necessary to improve the ability of photoelectric detection system to judge weak signal by using system improvement methods such as amplifiers. Based on the analysis of the noise characteristics of weak photoelectric signals， this paper summarizes the main system detection schemes used at present， and at the same time， combined with the relevant theoretical research results， puts forward the practical improvement scheme of signal acquisition of photoelectric detection system to improve the detection accuracy of weak signal in the system.

【Key words】Photoelectric detection； Weak signal acquisition； Signal noise； System improvement

0 前言

光電检测系统的技术实现主要在于对光照射环境的信息获取，在光电效应原理当中，光电传感器会对光直射下物体表面所出现的电位变化情况做出感知，并通过信号汇总的方式，完成电流信号的输出。电流信号经过转换处理得到放大，形成电压信号。研究人员则通过电压信号完成对被测物体存在的物理量变化情况判断，获取相应信息。

1 光电检测系统当中微弱信号存在的噪声

内部噪声主要来自于微弱信号的内部。以最为常见的散粒噪声为例，这类噪声一般出现在检测对象的有源器件之中，器件由于发射不均匀，会导致信号呈现与电流强度的线性关系，其噪声则表现出白噪声的特性。有源器件来部的电子运动出现在两极板位置时，两极板感应电荷会发生一系列的位置和体量的变化，并影响电流脉冲，从而导致微弱光电信号难以被系统检测到[1]。

杂散光噪声则是微弱光电信号当中的外部噪声类型，这种噪声的出现主要集中在被测物体表面，由于非正常光伏辐射，构成了类光线形态，这种类光线作为杂散光噪声，会对系统检测造成阻碍。相比于内部噪声有着相对清晰的来源和判别标准，外部杂散光噪声一般较为随机，部分噪声来资源光学系统外部、也有部分噪声则是由于辐射源位置变化，产生了对光电检测的影响[2]。

2 常见的微弱信号采集检测技术应用方式

对于微弱信号的光电采集检测来说，一方面是提高检测对象的信号强度，另一方面则是控制噪声影响。其中噪声影响的控制相对更加主要，其所受到环境变化的随机性影响也更加强烈。

2.1 锁相放大法微弱光电信号检测技术

锁相放大法检测技术主要针对微弱光电信号强度进行机械放大的方式，来实现对于微弱信号的采集和检测。其中核心元件锁相放大器，主要由参考通道、信号通道、相敏检测和滤波器等多个环节组成。通过若干环节的彼此协作，能够实现对于微弱光电信号的放大和增强。在噪声处理方面，锁相放大器主要依赖于信号通道环节，通过设置专门的前置噪声处理参数，实现输出阻抗与输入噪声之间的相互制衡，最终将完成放大和噪声处理的信号，通过移相处理的方式进行采集并获取。

在具体的系统应用当中，锁相放大器需要优先获取微弱光电信号，并借助放大处理等方式形成参考信号，再借助积分器对信号所处的频域进行迁移，最后完成解调恢复，避免其信号出现高频噪声等干扰问题。不过这种处理方式虽然能够简单直接地对微弱信号进行采集状态处理，但是在放大器内部，由于运用中低通道的滤波模式，导致滤波完成后的信号频带过于狭窄[3]。虽然通过参数设置等方式，能够实现对于信号噪声的信噪比控制，但是其所进行的信号处理，还是造成了微弱信号本身的失真，无法实现完整的微弱信号幅值信息采集，缺乏一定的精准度。

2.2 混沌检测法微弱光电信号检测技术

混沌检测法是对于传统光电信号检测技术当中随机共振法的改良和发展。与锁相放大法技术原理有着较大差别，随机共振法是一种非线性检测技术手段，在系统当中，随机共振法会通过对系统平衡状态的判断，利用含噪信号，将噪声能量进行转化，时期成为信号能力，改变信号强度。在这种变化规则当中，只要信号内部的噪声和幅值不处于零，那么整个系统平衡便会出现变化，从而发生势井点的倾斜。随机共振再借助信号幅值与系统自身的临界值数据，来保证计算量能够始终处于势井周期当中，从而完成信号幅值的准确估算。但是该种方法仅仅能够应用于待测幅值差异化强烈且信噪比较高的信号环境中，应用范围狭窄。

混沌检测法作为随机共振法的继承和发扬，提出了“敏感性”概念。光电检测系统需要借助对于异常信号的敏感性特征，完成对于摄动系统的控制和调动。摄动系统所能够获取到的信号信息，需要经历观察和对比，进行轨迹变化情况分析。如果其中发现了轨迹变化明显，则表明摄动系统所获取的输入信号当中，包含待测的微弱信号，如果轨迹变化不明显，则表明摄动系统所获取的输入信号不包含待测的微弱信号。相较于随机共振法，混沌检测法能够拥有更加简便的操作和更为良好的效果。但是由于轨迹变化检测阈值过于主观，误差同样较为明显。

3 对于检测系统微弱信号采集技术的改进和创新

为了能够提高几种技术手段再实际系统应用当中的检测能力，进而弥补以往检测过程中存在的不足，需要进行一定的技术创新和技术优势运用，弥补以往技术手段存在的不足。

3.1 基于单片机应用的锁相放大法改良

本文提出，锁相放大法的应用障碍在于检测过程和转换过程存在的信号幅值控制问题，因此为了提高微弱信号检测能力，需要改变原有的信号放大转换过程，合理控制误差问题，调整转换机制，从而实现技术突破。

在结合了相关理论研究成果和社会实践之后，笔者提出了利用单片机控制单元进行锁相放大器转换过程控制指导的基本思路，构建了全新的锁相放大信号转换流程，实现了对于以往问题的有效遏制。在单片机控制体系的应用当中，微弱信号的光电转换放大主要有A/D转化模块来完成，在单片机的控制之下，A/D转化模块能够更加精准地完成对于微弱信号内部电流以及电压信号的转换和放大。完成转换的信号在经由数字信号解调器装置完成解调处理，实现微弱信号的识别和采集。

在实际运行当中，锁相放大器所面对的微弱光电信号主要由两个部分的信号处理组成。微弱信号在进入到锁相放大器之前，一般为常规的电流信号A（t），这一电流信号呈现缓慢变化的基本趋势，在系统当中，需要由锁相放大器对其进行调制处理[4]。单片机在接受到光电信号信息后，下达指令，要求斩光器通过信号调制的方式对电流信号A（t）进行处理，从而得到调制完成后的电流信号A（t）sin（ωmt+θ），该信号在经过数字信号处理技术进行解调，完成还原。为了能够实现对于电路内部的信号进行放大和噪声控制工作，需要由调制过程中的转化模块通过I/V转化方式，将原有的A（t）电流信号转化成为电压信号，再利用干扰抑制和性能指标控制两种对比方式，进行降噪处理。

相比于以往应用的锁相放大技术，经过创新和改良的单片机控制策略更具应用价值。首先，单片机控制下光电检测系统能够更加精准地实现数字信号的处理工作，从而摆脱了借助模拟器件进行放大和降噪处理难度，提高了稳定性；其次，在数字技术发展的当下，单片机控制技术能够与智能化发展相互协调，检测设备小型化、成本降低，是其未来发展重要方向。

3.2 基于duffing振子模型的混沌检测法改良

笔者提出，无论是随机共振法还是混沌检测法，在实际的微弱信号处理中都存在阈值量化的问题。因此笔者通过运用duffing數学模型的方式，帮助混沌检测法形成阈值判断依据。

Duffing振子模型是一个典型的数学模型其中包含混沌信号、非线性恢复力、阻尼系数以及策动力角频率、策动力幅值多个单元，则有公式1进行模型表达。

在进行检测当中，针对微弱信号的具体频率，可以经过duffing方程完成变形，通过t=ωt的方式，设定时间尺度，并完成力学方程计算[5]。

传统混沌检测法在进行阈值确定时一般采用最大lyapunov指数法或者观察法，而duffing模型的运用，能偶改变原有方法的主观性，从而借助示波器等设备，完成系统的混沌状态观察，获取输出x和时间t之间存在的线性关系，并借助策动力分析，最终完成对于阈值的模拟。

4 结论

综上所述，微弱光电信号的采集和检测，需要对光电信号的存在状态、幅值频率大小、噪声情况做出相应的分析和处理。对于光电检测系统来说，在数字信号处理技术的应用下，需要借助技术手段来实现信号强度的处理和信噪比的控制，最终达到理想的信号识别和信号采集能力。

【参考文献】

[1]屠振华，张成龙，王瑶瑶等.光电检测技术在马铃薯品质检测中的研究进展[J].农机化研究，2019，41（07）：8-13.

[2]胡梦笑，刘金雨，赵强，等.具有独特波长检测特性的有机单晶光电晶体管（英文）[J/OL].Science China.Materials：1-7.

[3]陈东，曹顺安，杜富滢等.二氧化钛纳米棒/分子印迹光电化学传感器检测2，4-二氯苯酚[J].分析试验室，2018，37（11）：1258-1261.

[4]陈晓芳，李丽芬，白彦霞等.基于模式识别的精密光电检测电路故障识别[J].激光杂志，2018，39（10）：53-56.

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