无线应用程序如NFC、RFID和传感器物联网系统受益于低成本的天线印在塑料基板。然而,当天线集成到一个系统,通常会有不匹配的数据表规格和天线的实际行为和交互与邻近结构。在这种情况下,您需要执行更高级的分析,充分理解天线天线的特点和需要一个精确的EM模型模型。
获得印刷天线的几何模型从基本的几何形状可以是乏味的,因为印刷天线通常有多个蜿蜒和其他结构提高增益和带宽。一个更简单的解决方案是推导的模型照片,而是你如何确保提供足够的细节照片吗?和你如何处理光学扭曲,可以发生在用摄像头拍摄的图像或智能手机?
两个应用程序可以帮助您解决这些问题。相机校准器在计算机视觉的工具箱™应用程序允许您调整一个摄像头来提高测量精度。然后,您可以使用图像裂殖体应用在图像处理工具箱™对图像进行分割,得到天线的界限。
使用RFID标签为例,本文提出了一种工作流构建和分析天线的照片(图1)。它描述的步骤细分一个图像,发现几何边界,调整天线的大小,使用全波分析天线矩量法(MoM)技术。
图1所示。工作流构建和分析天线的照片。
射频识别标签
无线电频率识别(RFID)标签通常在箱子和托盘用于库存跟踪。标签由一个辐射结构、天线和芯片设计操作频带。天线通常是窄带,全向模式的两个主要的飞机,它有一个复杂的阻抗共振,以确保一个好的芯片的输入阻抗匹配。我们的目标在这个例子中是确认这些端口,表面上看,和现场RFID标签天线的特性。
我们开始通过标记high-color-contrast背景的照片。我们使用一个廉价的摄像头和网络摄像头直接在MATLAB函数来获取图像®(图2)。
c =摄像头();img =快照(c)
图2。RFID标签对一个高对比度的照片背景。
确保准确的测量距离沿着天线边界,我们立场相机直接在天线天线的表面,所有点是大约相同的相机的距离。
校准相机使用相机校准器应用
相机标定是任何距离测量工作流程的一个重要组成部分,特别是当你使用相机与低质量的光学透镜,在这个例子中。
与相机校准器应用计算机视觉工具箱,我们可以调整摄像头通过拍照的棋盘校准模式在不同的方向和距离摄像机(图3)。
图3。序列的照片一个棋盘校准模式加载到相机校准器应用。
一旦我们获得一组从摄像头标定图像,我们可以计算出摄像机参数使用校准按钮在应用程序将来发布(图4)。
图4。相机校准器应用将来发布。
我们出口这些相机参数的应用程序作为一个cameraParameters对象。消除镜头畸变的影响得到的图像与给定的相机,我们使用cameraParameters的相机,摄像机镜头畸变模型,一起undistortImage在计算机视觉的工具箱函数。初始图像和无畸变的图像如图5所示。
undistortedImage = undistortImage (img, webcamParameters);
图5。上图:原来的摄像头图像。底部:无畸变的图像从相机校准器获得应用。
径向透镜畸变出现在原始图像是由于身体缺陷的光学镜头。焦点中心附近的天线,径向透镜畸变的影响是很难看到的。当你移动图像的边缘,效果最为明显。上下边缘周围的鞠躬的无畸变的图像反映了镜头畸变的校正。
分割图像使用图像的裂殖体应用
裂殖体的图像应用程序包括各种算法,可用于不同组合探索领域对象的最佳方式。在这个例子中,我们将使用图切分割和迭代能量最小化算法称为主动轮廓和蛇。
使用图形切割特性在图像裂殖体应用,我们可以部分图像颜色特征的基础上,使“涂鸦”马克,躺在前景和背景区域(红色和绿色线在图6)。
图6。前景和背景区域被“涂鸦”形象裂殖体中的应用。
在获得初始分割使用图切割算法,我们细化使用活动轮廓分割算法。分割边界,我们从图获得削减看起来准确。然而,它有一些小型的锯齿状的缺陷,我们要完善。
活动轮廓是一个不错的选择,我们的下一步分割为两个原因。首先,该算法从一个输入图像和分割迭代面具,试图完善面具,让它匹配原始图像的边界。其次,一项活动轮廓被优化的目标函数描述了光滑边界的分割掩模,生产一个拥有光滑边界的分割(图7)。
图7。使用后处理主动轮廓算法对初始分割结果从graph-cut算法。
取得一个精确分割掩模,我们出口的形象裂殖体应用到MATLAB的工作区中(图8)。
图8。使用export按钮图像裂殖体应用出口面具到工作区。
执行全波分析
对这种结构进行全波分析,我们首先需要将边界的像素空间表示转换成笛卡尔坐标系表示。为此,我们提取最大和最小像素指数在x, y维度和将它们转换为(x, y)坐标基于标记的长度和宽度。分割可以产生大量的点的边界:射频识别的图像边界约有11000分。这样的一个意外后果高保真表示可能是一个非常大的网格。减少对边界点的数量,我们downsample 20倍。这downsample因素仍将代表边界细节准确地基于一个简单的目视检查。原来的边界和downsampled版本图9和图10所示。
图9。边界点通过扩展基于标记点的维度。
图10。Downsampled边界。
这个模型有两种截然不同的边界:天线的外边界和内部边界。这个内部边界必须被移除,这样天线的模型准确地代表了拓扑在最初的照片。我们通过加载边界多边形对象的天线工具箱™和应用它们之间的布尔减操作。然后我们周围的几何中心坐标系统的起源和定义提要位置的天线和一个提要宽度。由此产生的天线如图11所示。在以下代码段,两个边界存储在变量中桶作为一个单元阵列。
outerPoly = antenna.Polygon;outerPoly。顶点=桶{1};innerPoly = antenna.Polygon;innerPoly。顶点=桶{2};c = outerPoly - innerPoly;c =翻译(c, [(max (outerPoly.Vertices (: 1)) - l / 2), - - - - - - (max (outerPoly.Vertices (:, 2)) - w / 2), 0]);图显示(c)标题(“RFID天线几何”)
图11。RFID天线由边界的几何定义和布尔操作的多边形形状天线工具箱。
提要地区周围的点(0.0毫米,0.0毫米)有一些锋利的转换构件检测的分割算法。我们需要清洁这些减少这个地区的网。为此,我们定义一个矩形,切掉的部分几何在提要创建一个干净的差距(图12)。
差距= antenna.Rectangle (“长度”,6 e - 3,“宽度”2 e - 3“中心”,-5.5 e - 3 1 e - 3);c = c -差距;图显示(c)标题(“RFID天线几何与饲料地区差距”)
图12。RFID天线几何与提要地区清理通过创建一个缺口。
然后我们定义一个提要带在这个应用励磁电压的差距。饲料完全指定的天线模型如图13所示。
图13。RFID天线模型创建pcbStack。提要区域定义使用矩形地带。
定义的整体边界天线之后,我们指定两层:天线几何上和介电层下面。这个模型,因为介电材料很薄,初步分析是假设天线在执行的自由空间。这允许我们做初步的分析标签很快,因为我们不需要构造一个网状的介电材料。介质的存在将会有一个小变化的总体行为标签只要材料低损耗、低相对介电常数(εr< 2)。最后,我们指定提要的位置作为一个三重(x, y, layerNumber)组成。layerNumber是一个整数表示层的存在。因为这是一个内部平衡天线端口,一个数字就足以完全指定馈点。
饲料= antenna.Rectangle (“长度”,0.25 e - 3,“宽度”,3.0 e - 3,“中心”1 e - 3], [-5.5 e - 3);cf = c +饲料;
d =介质(“空气”);p = pcbStack;p。Name =rfid标签的;p。BoardShape = antenna.Rectangle (“长度”22 e - 3,“宽度”,80 e - 3);p。层= {cf, d};p。FeedLocations = [-5.5 e - 3, 1 e - 3, 1];p。FeedDiameter = 0.5 * 0.25 e - 3;图显示(p)视图(0,90)
天线现在可以进行分析。
分析了天线
我们开始通过执行一个天线的阻抗分析来确定港口特点粗采样频率范围。为此,利用一对输入阻抗函数,即天线和频率。RFID标签将超高频波段操作,800至900 MHz。分析频率范围将扩展略超出900 MHz。任何分析将导致自动啮合几何学的最高频率选择范围。然后传递到此网解算器,确定进料位置和相应的喂养边缘应用1 v激发。RWG基函数之间的相互作用矩阵计算(双三角形)和未知表面电流的形式解决。
0.95 e9 f_coarse = linspace (0.8 e9, 21);图阻抗(p, f_coarse)
标签是归纳和具有良好的电阻分量约857 MHz(图14)。此外,电抗显示了典型的并联共振频率曲线周围。
图14。RFID天线的阻抗。的电感特性标记明显的电抗曲线(红色)。
图15显示了这个分析的网格生成。
图网(p)
图15。网格生成的分析;频率最高的频率范围被选为生成网格。
通常情况下,芯片的输入阻抗是复杂的,匹配的标记。我们使用属性在天线上取消的负载感应组件。由于电抗是大约200Ω,我们创建一个与电抗负载-200Ω,将其添加到天线模型。负载在提要,归纳电抗的一部分应该取消在857 MHz。我们确认这个通过分析阻抗更精细的频率范围。大约在857 MHz的电抗是0Ω(图16)。
X = 1 * 200;zl = lumpedElement;zl。阻抗= X;p。负荷= zl;0.95 e9 f_fine = linspace (0.8 e9, 51);图阻抗(p, f_fine)
图16。阻抗后的标签包含容抗的饲料。电抗取消是观察到的零交叉电抗曲线。
电流分布显示857 MHz的强烈反应,有重大当前正在开发的表面的天线(图17)。我们使用colorbar交互地调整电流密度范围。
图电流(p, 857 e6)视图(0,90)
图17。电流分布加容RFID标签的共振频率为857 MHz。
射频识别标签通常有一个全向远场模式在一个平面上。为了证实这一点,我们可以想象的远场辐射方向图标记。标签有一个获得大约2 dBi的857 MHz。如图18所示,最大的方向性发生在0度的方位角和仰角null沿轴的最大尺寸标签。天线的这种反应是类似于一个简单的半波偶极子天线在xy平面取向相同的标签。
图模式(p, 857 e6)
图18。指向性图案加容RFID标签的共振频率857 MHz。
总结和下一步
这个示例演示了一个程序识别天线边界从一张照片并将其转换为天线的几何模型进行全波分析。删除后光学透镜扭曲图像中利用计算机视觉的应用图像处理工具箱,工具箱,我们建立了天线在天线模型和分析工具箱使用全波moments-based解算器的方法。分析证实了RFID标签的并联共振行为及其归纳性质。半波偶极子的远场辐射方向图,并全方位的高程平面。
分析结果可以以多种方式使用。例如,频率相关阻抗数据可用于一个射频系统仿真,和辐射模式可用于一个array-level模拟。
