塞曼效应计算机辅助软件设计论文Word文档下载推荐.docx
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最后利用微软的MicrosoftVisualStudio2010和MicrosoftVisualC++6.0软件创建,开发,调试Windows应用程序。
使用AdvancedInstaller工具制作软件安装包,通过向导创建软件安装包程序。
关键词:
塞曼效应实验;
光学多道法;
数字图像处理;
Hough变换
绪论
1.塞曼效应
1896年荷兰物理学家塞曼发现把光源置于足够强的磁场中,在磁场的作用下一条谱线会分裂成多条谱线的现象,称为塞曼效应。
塞曼效应也是物理学史上一个非常著名的实验。
在1902年洛仑兹和塞曼因这一伟大的发现共同获得了物理学诺贝尔奖。
塞曼效应也是法拉第磁效致旋光效应以后发现的又一个磁光效应。
这一现象的发现有力的支持了光的电磁理论,证明了原子是具有空间取向量子化和磁矩。
这使物理学家对物质的光谱、分子、原子等有了更多的了解,尤其是及时的获得了洛仑兹的理论方面的解释,塞曼效应现象更受物理学家的重视,被称为继X射线之后物理学史上最重要的发现之一。
塞曼效应实验目的是观察和学习塞曼效应谱线分裂现象,研究波长为546.074nm谱线在磁场中的谱线分裂情况,测量电子的荷质比和各分裂线的波数差,研究光在平行磁场方向和垂直于磁场方向传播分裂线的偏振态,分析磁感应强度对分裂线的影响等。
2.数字图像处理
本项目是利用CCD摄像头采集图像的基础上,通过运用计算机数字图像处理技术对塞曼效应得到的图像进行灰度变换、图像二值化、消除噪声、条纹细化等几个过程的预处理,然后再利用Hough变换的方法寻找圆心然后计算圆环直径。
经过计算机图像处理优化后的图像,解决了条纹模糊问题,实验过程中提高了测量精度,效果较好。
3.本论文讨论的内容
本文在利用CCD摄像头采集图像的基础上,在传统的测量方法上通过运用计算机数字图像处理对其加以改进,设计光学多道法测量方法、干涉图像圆环自动获取和计算结果等功能。
(1)塞曼效应实验
讨论塞曼效应实验原理以及塞曼效应实验仪器装置。
如何通过实验测定电子的核质比和波数差。
(2)数字图像处理
利用CCD采集干涉图像并保存成为BMP格式的图像,打开并显示原始图像然后对原始图像进行改善处理。
本文系统地研究图像增强技术中的各种处理方法,例如图像增强、灰度变换,消除本地噪声等处理方法。
(3)Hough变换检测圆环
在图像处理中提取出人们有用的图像信息。
通过一些方法将图像的像素变为黑、白两种,也就是将图像场景分为“目标图像”和“非目标图像”两类,这样的图像分割称为图像的二值化。
研究数学形态学的基本操作,对二值图像的处理,图像条纹细化的方法。
利用Hough变换检测圆的基本理论和思想,并应用于检测光谱图像的圆环,获取直径和圆心。
(4)Windows软件设计
上位机软件开发使用MicrosoftVisualStudio2010工具,在此开发环境下创建,开发,调试上位机程序。
使用AdvancedInstaller工具通过向导创建软件安装包程序。
塞曼效应实验概述
1.塞曼效应的实验原理
将发光的光源放在强磁场中时,每条光谱谱线在强磁场的作用下分裂成波长很接近的几条偏振化的谱线,分裂谱线的条数随能级的类别不同而不同,这种现象称为塞曼效应。
正常的塞曼效应谱线分裂成三条,而且两边的两条谱线与中间谱线的频率差正好等于eB/4mc,这一现象可用经典理论解释。
原子的总磁矩与总角动量距的关系
由于原子的自旋磁矩和轨道磁矩受外磁场的作用产生的塞曼效应现象。
在忽略了原子核磁矩的情况下,原子中电子的自旋磁矩μs和电子的轨道磁矩μL合成原子的总磁矩μ。
自旋角动量PS和电子的轨道角动量PL合成总角动量PJ之间的相互关系,可用矢量图2.1来计算。
己知:
上式中L是轨道量子数,S自旋量子数,e电子的电荷,m电子的质量。
由于μL和PL的比值与μs和Ps的比值不相同,所以,原子的总磁矩μ不在总角动量PJ的延长线上,因此μ只是绕PJ的延线上做旋进。
μ是在PJ方向上的分量,μJ对外的平均效果不为0,在进行矢量迭加计算后,得到有效μJ,是:
其中对于LS耦合情况下:
g为朗德因子,如果知道原子态的性质,它的磁矩就可以通过公式(2.1),公式(2.2)式计算出来。
(2)原子能级在强磁场作用下的谱线分裂
当原子放在强磁场中时,原子的总磁矩μJ,将绕外磁场B的方向作旋进,如图2.2所示,使原子获得了附加能量:
由于μJ或者PJ只在磁场中的取向是量子化的,所以PJ在磁场方向分量PJBcosβ也是量子化的,它数值取值如下。
M为磁量子数,只能取M=J,(J-1),……,-J,共(2J+1)个值。
把公式2.3代入公式2.4可得:
由此可知在稳定外磁场作用下,由原来的一个能级,会分裂成(2J+1)个能级,每个能级的附加量由公式2.5计算,它正比于外磁场强度B和朗德因子g。
(3)能级分裂下的跃迁
假设某一光谱线是由能级E2和E1之间的跃迁生成的,则其谱线的频率ν,则有如下关
在外磁场的作用下,上下两能级分会裂为((2J1+1)个和((2J2+l)个子能级,它们的附加能量分别是ΔE1和ΔE2,从上能级各子能级到下能级各子能级的跃迁产生的光谱线频率v'
应满足下关系:
分裂后的谱线与原谱线的频率差为:
换成波数差来表示V=,则
原理没有写完
2塞曼效应实验装置
塞曼效应实验的实验装置图,在这个实验中,光源由专用电源点燃水银放电管提供;
N和S为电磁铁的两个磁极,用直流稳压电源为电磁铁供电;
L1是一个会聚透镜,通过它可以达到使通过标准具的光增强的目的。
A和B是F-P标准具;
k是1/4波片,用来鉴别在沿磁场方向观测时透过来的光是左圆偏振光还是右圆偏振光,P是偏振片,用以别在垂直磁场方向观测时是π成分还是σ成分;
后面的部分是测量望远镜和CCD摄像头图像采集处理部分。
塞曼效应实验装置图
图像采集系统的核心器件是光电荷祸合器件,简称CCD(ChargeCoupledDevice)。
它是对光敏感的图像传感器,CCD具有光电转换、电荷传输和电荷存储的功能。
由面阵CCD制成的摄像头,把经镜头的光线聚焦到CCD表面上,然后把光学图像扫描变换为相应的电信号,经编码后输出PAL制式或其它制式的彩色电视视频信号,此视频信号经过数字编码后可由监视器或多媒体电脑接受并播放。
塞曼效应实验中用采用CCD作为光探测器,摄像头采集的图像信号通过图像采集卡使F-P标准具的干涉条纹成像在计算机显示器上,捕获图像为BMP格式24位色,大小为640*480pix,实验员可使用本项目设计的软件读取实验数据,计算分析实验结果等。
数字图像处理技术应用
我们用CCD获取的数字图像信息,原图像中通常都会掺有各种噪声,会影响图像的质量。
因此在分析图像之前先对图像质量进行预处理。
通常采用图像增强的方法对图像进行处理。
目的是为了改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度,有利于后续的人与计算机的分析处理工作。
计算机数字图像处理通常包括以下几个方面的内容:
第一是通过对图像视感质量的提高,使我们的视觉效果变得更加具有真实性、清晰性和色彩丰富性;
第二是通过对图像的数据运用了处理手段,更方便的用于传输和存储。
第三是是通过对图像中特殊信息的提取,更方便人和计算机对数据进行处理。
根据数字图像处理流程与处理目标的不同,可以把数字图像处理分为以下几个方面:
图像信息的描述、处理、编码和显示。
图像增强
图像增强是图像处理的基本内容,图像处理目的是改善图像的视觉效果。
针对具体应
用要求,调整图像的局部特性或者整体某些特性,扩大图像中不同颜色特征之间的差异,
为图像的信息提取及分析奠定良好的基础。
常用到的是通过锐化、平滑、去噪、对比度拉
伸等方法对图像附加一些信息或者数据变换。
使图像与视觉响应特性匹配,以突显图像中
一些目标特性而抑制另一些没用的特性,或简化数据提取。
(1)灰度变换法
图像灰度变换是数字图像增强处理中非常基础、直接的空间域图像处理方法。
该方法
是在某种目标条件下逐点改变原始图像中每个像素点的灰度值。
使用灰度变换处理是为了
改善图像的画质,使图像的显示效果更加清晰。
灰度图的转换原理就是使彩色图中的R,G,B三个分量值相等的过程。
灰度图转换一
般有三种方法。
平均值法:
使每个像素的三原色值等于R,G,B三个分量的平均值。
这种处理方法是拉大图像各点灰度值之间的距离,形成亮度比较高的黑白图像,虽然看上去甚至有些耀眼,但在实际操作中也有其独到的用处。
最大值法:
每个像素的三原色值等于R,G,B三个分量的最大值。
R=G=B=Max(R,G,B)
加权平均法:
加权平均法中赋予R,G,B三个分量不同的权值然后相加。
R=G=B=WRR+WGG+WBB
人眼对于R,G,B的敏感度从高到底分别是G,R,B。
所以三原色的权值取值关系应
该是WG>
WR>
WB。
由YUV颜色空间可知RGB的取值是:
R=G=B=0.299R+0.578G+0.144B
此时能够得到合理的灰度图。
所以加权平均值法的颜色变换公式为:
采取加权平均值法将24位彩色图像转化为8位的灰度图像。
(2)直方图法
在进行数字图像处理之前,首先了解图像的整体或局部的灰度分布情况。
建立图像的灰度直方图,是对图像的灰度分布进行分析的重要方法,利用图像灰度直方图可以直观地看出图像中的像素亮度分布情况。
对于有256色种颜色的灰度图像,灰度值为k的像素个数由一个离散函数确定:
其中nk表示当前图像的灰度值为k的像素个数,则对于的出现概率可以用以下公式表
式子中n表示图像像素个数的总和,用图像的宽度和高度的乘积来计算。
图3.5是图像处理方法的图色阶调整。
(3)图像锐化
为了减少图像的边界、轮廓模糊的现象,在处理图像的过程中我们常常需要对得到的
图像进行平滑处理,从而达到使图像的边缘变得更加清晰。
从另一种角度来讲,图像锐化
也可以使图像变得清晰,它是补偿图像的轮廓,增强图像的边缘信息,形成了对比,因此
图像才清晰。
图像锐化处理的目的是让图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰,平
滑
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