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In diesem Projekt, das im Modul "Communication Technologies and Multirate Systems" entstanden ist, wurde eine Software entwickelt, die die Leistung eines Multimode-Lichtwellenleiters mit Hilfe eines USB-LWL-Mikroskops bestimmt. Das Projekt ist in drei Teilbereiche gegliedert:

• Dynamische Kernerkennung
• Filter/Masken zur Leistungsberechnung
• Kameraansteuerung/GUI

Das Programm hat das Ziel, den Kern aus dem von einem Mikroskop aufgenommenen Bild zu extrahieren. Anschließend werden die Einzelmoden durch Filter getrennt und die durchschnittliche Leistung für eine bestimmte Zeit berechnet. Als Mikropskop stand das Agilent Video Microscope N3988A zur Verfügung. Die Programmierung erfolgte in Matlab unter Zuhilfenahme der Image Processing Toolbox.

Nach einer kurzen Einleitung zum Programmaufbau, wird an dieser Stelle die erste Projektphase beschrieben. Weitere Informationen zum Bereich Kameraansteuerung/GUI gibt es hier.

Programmaufbau

Zunächst wird ein Bild des Lichtwellenleiters bei ausgeschaltetem Laser vorgenommen. Dieser Schritt dient zur Kalibrierung und wird später für die Leistungsberechnung benötigt. Mit Hilfe dieses Referenzbildes kann nun der Mantel erkannt und auf den Kern geschlossen werden.

Nun wird der Laser eingeschaltet und die Datenübertragung begonnen. Dieser Prozess wird aufgenommen. Das entstandene Video wird nun frameweise verarbeitet. Hierzu wird der Kern aus dem Frame extrahiert. Anschließend wird der Referenzkern vom aktuell ermittelten Kern abgezogen, um die Grundhelligkeit zu eliminieren. Nun werden skalierbare Filter angewandt und die Leistung für die Einzelmoden wird berechnet.

Mantelerkennung

Im ersten Schritt wird ein Gaußfilter zur künstlichen Erzeugung der Hintergrundhelligkeitsverteilung auf das Bild angewandt. Dieser wird nun invertiert und zum Ausgangsbild addiert. Ein anschließendes Closing (Dilatation + Erosion) schließt Lücken in den hellen Strukturen. Anschließend wird das Bild binarisiert und ein Medianfilter bereinigt die letzten Störungen. Durch das nochmalige Invertieren entsteht eine Maske.

Nun wird die maximale Ausdehnung des Kreises ermittelt und hierdurch der Mittelpunkt berechnet. Hierdurch lässt sich auf den Durchmesser schließen und eine mathematische Beschreibung des Kreises erzeugen. Dies erlaubt die Erstellung einer Kreismaske (Bresenham-Algorithmus), die mit dem Originalbild multipliziert werden kann.

Kernerkennung

Um nun auf den Kern zu schließen, wird eine einfache Verhältnisgleichung angewandt, da die Größen von Mantel und Kern bekannt sind. Dabei wird davon ausgegangen, dass der Kern zentriert ist.

Zum zweiten Teil des Artikels bei Martin Pfaff