车载激光雷达楔形棱镜表面缺陷成像检测与交通安全优化研究

本文针对车载激光雷达(LiDAR)楔形棱镜的制造质量控制难题，创新性地提出基于米氏散射(Mie scattering)理论的入射角优化(20°–40°)与双波长成像方法，通过建立楔形厚度-反射特性模型实现20像素内的反射区预测误差，显著提升成像对比度与散射抑制能力。研究首次系统论证了微米级光学缺陷在强降雨条件下对自动驾驶车辆点云完整性、探测距离等关键指标的严重影响，为LiDAR制造工艺改进和智能交通系统可靠性提升提供了理论依据。

　　

Highlight

米氏散射理论(Mie scattering)

楔形棱镜表面凹坑缺陷的特征尺寸与入射光波长相当，这使得它们处于既不能应用几何光学也不能应用瑞利散射理论的米氏散射区域。该框架能够定量分析散射场随入射角、缺陷尺寸和波长的变化规律。

实验系统搭建

检测平台采用内径60mm、外径80mm的环形白光LED光源，集成色散管透镜和分束器系统以产生550nm±10nm与630nm±10nm双波长。分色透镜提供可控色散来分离组成波长，而分束器将这些滤波后的波长导向楔形棱镜。

讨论

本节通过理论建模和数值模拟，系统分析楔形棱镜表面微米级缺陷对车载激光雷达(LiDAR)性能及交通安全的影响。采用Zemax OpticStudio 2024R1进行光线追迹仿真，定量揭示了缺陷特征与LiDAR性能退化间的关联规律。

Conclusion

本研究基于米氏散射理论成功建立双波长楔形棱镜成像优化模型，通过入射角优化(20°–40°)和波长融合技术显著提升成像质量。实验证实该模型能精准预测两个独立反射区的物理边界，理论图像与实际反射区域间的预测误差控制在20像素内，为激光雷达制造质量控制和自动驾驶系统可靠性提升奠定基础。