基于GPGPU的快速白光干涉测量系统研究

摘要

近些年来，高精度加工的需求在不断加大，为了提高产品的成品率及其表面质量，亟需一种高精度的在线测量系统。而白光干涉仪具有高精度、非接触、绝对测量、可测复杂结构(如台阶、沟槽)等优点，如果将其用于工件加工的在线测量，对于提高成品率、降低成本将有极大帮助。
　　 但将白光干涉仪用于在线测量，有两个问题需要解决：第一，白光为宽谱光源，其干涉图样相当于组成白光频谱的各个单色光波干涉的叠加，因此其相干长度非常短，需要花大量时间进行预调节；第二，如果待测面面积较大或者待测面较为粗糙，那么白光干涉的数据量会变的非常巨大，缓慢的数据处理速度与在线测量的要求相违背。
　　 本文通过波长扫描干涉的方法，从干涉数据中提取待测点的相位信息，从而找出两路光程差，再通过导轨控制即可实现白光干涉零程差的自动定位，克服白光干涉零程差位置定位过于耗时的问题。
　　 最近几年，图形图像处理器的硬件架构也逐步完善，利用显卡的GPU进行通用计算的例子也不断涌现。NVIDIA公司更是提出了一种全新的编程模型及软件开发环境--CUDA。CUDA基于C语言语法，具有很强的扩展性和比较不错的兼容性。并且基于GPGPU编写的程序并行度非常地高，可以用数以万计的线程同时处理数据，极大地提高了处理速度，减少数据处理时间，这已经在科学研究的众多领域得到证明。
　　 白光干涉数据像素之间的无关性，也决定了其海量干涉数据可并行化处理的特点。基于以上几点，本文在零程差自动定位基础上对各种峰值提取算法进行了分析与研究，找出最适合GPGPU并行处理的算法，设计了一套基于GPGPU和波长扫描干涉法的快速白光干涉系统，将以往需要数分钟完成的工作缩短至秒级内完成。