TELKOM NIKA , Vol. 11, No. 10, Octobe r 2013, pp. 6 025 ~ 6 033   ISSN: 2302-4 046           6025      Re cei v ed Ap ril 21, 2013; Revi sed  Jul y  1 1 , 2013; Acce pted Jul y  22,  2013   Moiré Fringe Phase Difference Measurement Based on  Spectrum Zoom Technology      Li Chang*, Gai Cui  Schoo l of Information Sci enc e and En gi neer ing, She n y a ng  Univers i t y   of  T e chn o lo g y   No.11 1  She n li ao W e st Road,  Economic a n d   T e chnica l Dev e lo pment Z o n e ,  Shen yan g ,   Lia oni ng Prov.  PR Chi na. 11 0 870   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : chang lia nli @ 163.com, sgd j i ance 2 0 04@ 16 3.com       A b st r a ct   Grating dis p l a cement  meas ure m e n t tech niq ue  is a n  i m p o rtant  mea n s to achi eve  precis e   displ a ce ment me asur e m ent of  na no meter  scale.  Mo ir é  fri nge ph ase differenc e me asur ement  is   the b a si s   of grati n g  dis p lace ment  me a s ure m e n t tech niq ue. T r a d itio nal  Moir é fri n g e  su bdiv i si on  meth od  b a sed   o n   DF T  algor ith m   has l o w  frequ e n cy reso luti on  relativ e ly w h e n  extractin g  Mo i r é fring e  fu nd a m e n tal fr equ en cy  spectral l i ne,  w h ich causes  frequency  an d phas mea s ure m e n t erro rs of Moiré fring e  fund a m e n ta l   freque ncy. CZ T  spectrum  z o om tec hni qu e can i m pr ov e th e freque ncy re soluti on of freq uency b a n d  ne a r   Moiré fring e  funda mental freq uency  a nd get  funda me ntal frequ ency spec tr um li nes  mor e  exactly, w h i c h   can solve the  problem  of lo w frequency res o lution of D FT. The paper studies the  relation of Moiré fringe  phas e differen c e and grati ng  displ a ce ment, and a naly z e s  the w o rking pri n ciples of   DF T   a nd CZ T   spectr u m   z o o m  metho d .  DF T  and CZ T  spectrum  z o om  are us ed for Moiré frin g e  spectru m  a n a lysis a nd p h a s e   differenc e calc ulati on resp ect i vely. Si mul a ti on resu lt s sho w  measur eme n t error of Moiré fring e  pha se   differenc e w i th  DF T  algor ith m  is in  10 -3   degr ee sca le, w h il e  me asur e m ent  error w i th CZ T  spectru m   z o o m   alg o rith m is  a p p roxi mat e  0  de gree. T h e co mparis on r e sults  show  CZ T  sp ectrum  z o o m   meth od  has  b e tter  perfor m a n ce  a nd a p p lica b il ity, w h ich i m prov es the  phas e d i fference  me as ure m e n t accur a cy of Moir é fri n g e   effectively.      Ke y w ords : Mo iré fring e , DF T ,  CZ T  spectrum  z o om, p hase  differenc e mea s ure m e n t.         Copy right  ©  2013 Un ive r sita s Ah mad  Dah l an . All rig h t s r ese rved .       1. Introduc tion  Grating  di spl a cem ent m e asu r em ent t e ch niqu e is wid e ly appl ied in  the f i elds of  sup e rfini s hin g   an d numb e rical co ntrol .   With  th developm ent  of  sci en ce  and  te chn o logy,  displ a cement  mea s ureme n t techni que  has  entered  i n to nan omet er  scale me a s ureme n t times.  As the found ation of grati ng displa cem ent me a s ure m ent,  Moiré fringe subdivi sion  te chn o lo gy  can imp r ove  displ a cement  measu r em e n t resol u tion  and mea s u r e m ent accu ra cy, which is the   most effectiv e way to achi eve nanom et er scal e gr ati ng displa cem ent mea s ure m ent. Moiré f r inge   sub d ivision  m e thod s in clud e pha se  su b d ivisi on  and  amplitude  su bdivisio n . In 1982, M. Ta kada   publi s hed  the  Moiré  fring e   sub d ivision  m e thod  with Fo urie r tra n sfo r m [1], which  analyzed Moi r é  fringe  sig nal  comp one nts i n  freq uen cy-d omain th e fi rst time an d got  high er  gratin g di spla cem e nt  accuracy by improvin g Moi r é fring e   pha se differen c measurement  accura cy.   The p ape r a nalyze s  th grating  di spla ceme nt me a s ureme n t pri n cipl e ba se d  on M o iré   fringe ph ase  differen c e an d the mea s urement effe ct  of Fourie r tra n sform su bdi vision metho d then utilize s  CZT (Chi rp  Z Tran sfo r m) spe c trum  zoom te ch nique to  cal c ulate th e p hase  differen c e of Moiré frin ge fundam ental freque nc y to a m eliorate the measurement  result.       2. Moiré Fringe Displac e m ent Mea s u r ement Princ i ple  Grating di spl a cem ent se n s or  con s i s ts  of light  source, main grati ng, indicative grating  and p hotoel ectri c   conve r sion  elem ent s, in  whi c main g r ating  and i ndi cati ve gratin g a r s u pe r i mp os ed  w i th a n g l e   θ  in  sp ace to  form the  g r ati ng p a ir. T he  grating  pitch i s  in  mi cro n   scale   and  t w o gratings  lo cate cl osely, so opti c   inte rf eren ce  phe nome n o n  will  o c cur to ge nerate M o iré   fringe when li ght passe s th roug h the gra t ing pair [2, 3].  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 10, Octobe r 2013 : 602 5 –  6033   6026 Moiré frin ge  has an a m plification  effe ct to grating pitch  and can re duce the  measurement  error  cau s e d  by the no n - unifo rmity  of grating  pitch ,  which is im protant fo r th reali z ation  of  pre c i s grati ng di spla ce m ent mea s u r e m ent. The  di stributio n of  Moiré  fring e  l i ght  intensity is a s soci ated wit h  imagin g  po sition an d im aging time. T he law  of Moiré frin ge lig ht  intensity distri bution at (x, y) of  time t is  s hown as  Eq.1 [4, 5].     12 I( x , y , t) = I ( x ,y , t ) + I ( x , y ,t) c o s φ (x, y , t )  (1)     Whe r e, I(x,y,t) is Moiré frin ge  light inten s ity distributio n. I 1 (x,y,t) is the ba ckgro u n d  light  intensity. I 2 (x,y,t) is amplitude of light intensity variatio n.  φ (x,y,t) is  Moiré frin ge p hase.  Grating  displ a cem ent  se nso r  ge ne rat e s ve rtical  Moiré f r inge s. Kno w n from the  cha r a c teri stic of vertical  fri nge s, the lig ht intens ity i s  con s tant i n   y dire ction, a nd ju st chan ges  perio dically in x direction, so Eq .1 is equi valent to Eq.2 [6].    12 I( x ,t) = I ( x ,t) + I ( x , t ) c os φ ( x ,t)  (2)     Sampling Moi r é fringe lig ht intensity in x  dire ct ion can extract the variation of fring e  light  intensity. Sa mple the M o iré frin ge lig ht intens ity o f  position x  with hig h -spe ed ph otoele c tric  conve r si on  e l ement. Whe n  the  sam p li ng inte rval  t is sho r t en ough to  en sure th e p h a s e   d i ffe r e nc e o f  a d j ac en t samp lin g fr in ge le ss th a n   π /2, the p h a s e differen c ∆φ i  of  adja c en sampli ng frin ge ca n be cal c ulate d  with  Eq.3.    ii i - 1 ∆φ = φ (x , t )- φ (x , t )  (3)     Whe r e,  φ (x ,t i ) and  φ (x ,t i-1 ) are Moi r é frin ge pha se of time t i  and t i-1 Whe n  Moiré fringe lig ht intensity is sam p led N time s from time t 0  to t, the Moiré fringe   pha se va riati on  ∆φ  rel a tive to the ini t ial mea s ure m ent time t 0  can  be fig u r ed  out with  the  accumul a tion  of all phase  differen c ∆φ i   N i i= 1 ∆φ = ∆φ  (4)     Grating m o ve ment lead s to Moiré frin g e  pha se cha nging, so the  corre s po ndin g  grating  displ a cement  can be calcu l ated with the  relati on bet ween grating di spla cem ent a nd Moiré frin g e   phas e  differenc e in Eq.5 [7].     ∆φ x= d 2 π  (5)     Whe r e,  x is  grating m o ve ment displ a cement. d is grating pitch.   The rel a tion  of grating di splacement a nd Moiré frin ge pha se  differen c e i s  not  only in  quantity, but also in moving dire ction.  From t he a nalysi s  abov e, utilizing in terfere n ce Moiré  fringe a nd  sa mpling  real -time light inten s ity of Moiré f r inge  ca n cal c ulate th e Mo iré frin ge p h a s e   differen c e a n d  gratin g mo vement displ a cem ent. Th erefo r e, the  cal c ulatio n a c cura cy of M o iré   fringe ph ase differen c e is  essential to g r ating di spla cement mea s u r eme n t.      3. Moiré Fringe Phase  Differen ce Me a s uremen t M e thod s   Moiré  frin ge  p hase diffe ren c mea s u r em ent in clud es  digital m e tho d  an analo g   method,  of which di gital method usually has mo re meas ure m ent advantag es, so utilize digital spe c trum  analysi s  tech nique to  calculate the Moiré fringe  p h a s e differen c e.  Traditio nal DFT algo rithm  and  CZT  sp ect r u m  zoom  alg o rithm  are  a nalyze d  in   Moiré  fring e  pha se  diffe ren c cal c ul ation   respec tively as  follows .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046       Moiré F r ing e  Phase  Differe nce Me asure m ent Based on Spect r um  Zoom  Techn o log y  (Li Cha ng)  6027 3.1. Discre t e  Fourier Tra n sform Me th od  DFT alg o rith m is widely applie d in digital signal p r ocessin g  field, which  can  analyze   time-dom ain  sign als in f r e quen cy-d oma i n and a c hi e v e the sign al  spe c tru m  di scretization[8 , 9].  Whe n  the sa mpling of pho toelectri c  con v ersio n  el em ent to Moiré fringe lig ht intensity meets  the   spatial  sampli ng the o re m, the di strib u tio n  la w of  Mo iré fring e  lig ht i n tensity in  Eq .2 is  equival e nt  to Eq.6.    01 0 I( x ,t) = I ( x ,t) + I c o s ( 2 π fx + φ ( x ,t) )  (6)     Whe r e, f 0  is fundam ental freque ncy of Moiré frin ge lig ht intensity variation in x direction.   Moiré frin ge light intensity is peri odi c si gnal, and pe riodic si gnal  can be expan ded into  Fouri e r seri es as Eq.7.      0n n 0 n n n= 1 n = 1 f( x ) =a + ( a c osnx + b sin n x ) =a + A sin(nx + φ )  (7)     Whe r e, a 0  is   c o ns tant term. A n  is the amplitude of e a ch h a rm oni c wave.  φ n  is the initial   pha se of ea ch harm oni c wave.  Eq.7 sho w s a perio dic function  co nsi s ts  of co nstant term  and ha rmo n ic wave  comp ositio ns.  According  to  the  sam p lin g Moi r é  fring e  data  in  a  Moiré  frin ge  perio d, the  fri nge   light inten s ity paramete r of a 0 , A n  and   φ n  ca n b e   calcul ated. Fo r Moi r é f r ing e  light i n ten s ity  sign al, the ph ase  of funda mental fre q u ency i s  a s sociated with  gra t ing displa ce ment, so  DF T of  Moiré f r inge  li ght inten s ity data is  proce s sed to  extra c t the fun d a m ental fre q u ency  spe c tral  line .   The DF T re sults of Moiré f r inge  seq uen ce are co mpl e x numbe rs,  whi c h are sh own a s  Eq.8.    2 π N- 1 -j ( ) n k N n= 0 X ( k) = x ( n ) e = R e [ X ( k) ] + jI m [ X ( k) ]  (8)     Whe r e, x(n) i s  N-point finite-len gth se q uen ce  of Moi r é fring e  data .  Re[X(k)] is the real  part of Moi r é  fringe frequ e n cy. Im[X(k)] i s  the im agi na ry part of M o i r é frin ge fre q uen cy. k is  se rial  numbe r of sp ectral lin es.   The amplitu d e  spe c trum A k  and pha se  spectrum  φ k  of Moiré frin ge l i ght intensity can b e   obtaine d with  Eq.9.    22 kk Im [X ( k ) ] A= R e [ X ( k ) ] + I m [ X ( k ) ] φ =a r c t a n Re [ X (k )]  (9)     Moiré f r ing e   fundame n tal  freque ncy  sp ectral  line  h a s the  big g e s t po we sp ectru m Extracting th e funda ment al freq uen cy  spe c tral  line  can  cal c ul ate  the Moi r é fri nge fun dam e n tal  freque ncy ph ase of  the sa mpling  time. Moiré  f r i nge  fundam ental f r equ en cy pha se diffe ren c e  of  sampli ng inte rval  t i  can b e  cal c ulate d  with Eq.10.    ii - 1 ii i - 1 ii - 1 Im [X ( k ) ] Im [X ( k ) ] ∆φ = φ - φ = a r c tan ( ) - ar c t an( ) Re [ X (k )] Re [ X (k )]  (10 )     Ho wever, th e  accu ra cy of DFT f r equ e n cy an al ysi s  is rest rain e d  by inhe re n t  barri er   effect. DFT freque ncy reso lution is  re cip r ocal wi th  the  length of  sa mpling d a ta. If the frequ en cy  resolution n e eds to imp r ov e, the sampli ng time also  need s to be i n crea sed to g e t more samp ling   data, which  will lead to  a substa ntial i n crease  of system comput ation quantity. Therefore,  the   measurement  effect of  DF T algo rithm i n  Moi r é  fri n g e  ph ase diff eren ce  me asurem ent i s  n o outstan ding.  And CZ T sp ectru m  zoom  techni que i s  applie d in  Moiré fri nge  pha se differe nce  measurement  to improve the defect s  of DFT alg o rith m.        Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 10, Octobe r 2013 : 602 5 –  6033   6028 3.2. Chirp Z Trans f orm Spectr u m Zoo m Method   Spectrum zo om tech niqu e  is an im port ant mean s in  sign al analy s is,  whi c ca n analy z the freq uen cy stru cture  o f  a sel e cte d  frequ en cy  region  with  specifie d an d  sufficie n tly high   freque ncy re solutio n   [10]. Spectrum zo om  techni q u e  mainly  conta i ns Z oom  FF T algo rithm  a nd  CZT al gorith m . CZT  spe c trum  zo om  algorith m  takes d e n s e val ues i n  refin e m ent freq uen cy  band, incre a s e s  the amo unt of freque ncy analys i s   points, and  calcul ates the  amplitude a n d   pha se inform ation of corre s po ndin g  freq uen cy points.   CZT spe c tru m  zoom alg o r ithm can b e  use d  to  calcu l ate the z-tra n sform of a fixed path  in z-plan e. If the fixed pat h is a  ci rcula r  arc  o n  the  unit circle, in cre a si ng the   output poi nts to   make  it more  than in put p o ints, the  sp ecified f r eq ue ncy ba nd  ca n be  su bdivid ed. For N-poi nts  seq uen ce x(n ) , if the sampling data z k  lo cate on the u n it circl e  with equal inte rval  of N-point s, the  z-tran sform i s  DFT in thi s  case,  so DFT  can b e   re ga rded a s  a  spe c ial case of z-tran sfo r m. The  sampli ng poi nt z k  of comm on path in z-p l ane can be e x presse d as  Eq.11.    -k k z= A W  (11 )     Whe r e,  k=0,1,…,M-1. M i s  compl e x spectr um a nal ysis p o ints.  A and  W a r e  ran dom   compl e x num bers, whi c h can  be expressed a s  Eq.12.     00 j θ -j φ 00 A =A e W = W e  (12 )     So the sampli ng data z k   ca n be expre ssed as Eq.13.     00 0 0 j θ jk φ j( θ +k φ ) -k -k k0 0 0 0 z = A e We = A We  (13 )     Whe r e, A 0  is the vector  radi us len g th of initial sampli n g  point z 0 θ 0  is the pha se  angle of  initial sampli ng poi nt z 0 φ 0  is the a n g le differen c e of adj acen t sampli ng p o ints.  W 0  is  the   extensio nal p r opo rtion of sampling  spi r a l . k=0,1,2… M - 1.   Figure 1 sh o w s the  co rre spondi ng curv e of samplin g  point z k  in z-plane [11].       Figure 1. Curve of CZT sa mpling poi nt z k  in z-plan e       The sa mplin g  data z k  ha s the followi ng chara c te risti c s.  (1) Wh en  A 0 <1, the  samp ling spi r al lo cates in side th e unit ci rcl e , while  whe n  A 0 > 1 , the  sampli ng spiral locate s out side the u n it circle.   (2) Whe n   W 0 <1, the sa m p ling spiral  rotates in side,  while when  W 0 > 1 , the  sampling   s p iral rotates   outs i de.  (3) Wh en  A 0 =W 0 =1, the  CZT p a th is  a arc of the  unit circle, th e amou nt of pro c e ssi ng  data M can b e  different fro m  the input seque nce poin t s N.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046       Moiré F r ing e  Phase  Differe nce Me asure m ent Based on Spect r um  Zoom  Techn o log y  (Li Cha ng)  6029 CZT of  D mu ltiples i s  divid i ng the o r igin al frequ en cy resolution i n to D pa rts  eq ually to  get more  spe c tral lin es. T he clo s e r  the  spe c tral lin e s  locate to the spe c tral pe ak, the sm all e errors frequ e n cy  cal c ulatio n re sult  ha s,  and th e p h a s e an d p h a s differen c cal c ulatio n resul t s   have  smalle error too. So   CZT  sp ect r u m  zoom  ca also  be  rega rded  as  a  co rrection  meth o d whi c h a c hiev es ph ase co rrection by freq uen cy corre c t i on.   If the calcul ation erro r of DFT algo rithm  is  ca used by  barrier  effect, CZT alg o rith m can   redu ce the m easure m ent error an d imp r ove the  mea s ureme n t accura cy with the pro c e ssi ng of  freque ncy  su bdivisio n . But if severe spe c tral i n terfe r e n ce  phe nome non h app en s, CZT  algo rith can’t  sepa rat e  the interfe r ing freq uen cy compo nent  and elimin ate the effect  of measure m ent  error, be cau s CZT sp ect r um zoom ju st enlarge s a part of frequ ency ban d o n  the freque ncy  axis. In this case, th e me a s ureme n t error  can  be  red u ce d by a ddi ng the  origi n a l  sam p ling  po ints  to improve th e origin al freq uen cy resolut i on. The z-tra n sform of z k  is    N-1 N -1 -n - n n k kk n= 0 n = 0 X ( z ) = x (n)z = x ( n ) A W   (14 )     Known from the Bluestei n  equality  of Eq.15, Eq.16 ca n be ded uced   22 2 1 nk = [ n + k - (k - n ) ] 2   (15 )      22 2 2 2 2 2 2 n ( k- n ) k k n ( k- n ) k N- 1 N - 1 N - 1 -- -n - n 22 2 2 2 2 2 k n= 0 n = 0 n= 0 k 2 X ( z ) = x ( n ) A W W W = W [ x ( n) A W ] W = W g( n) h( k - n) =W [ g (n )* h ( n ) ]   (16 )     Whe r e,     22 nn - -n 22 g ( n ) =x (n )A W h (n)=W   (17 )     In Eq.16, z-transfo rm of z k  can b e  calculated with li near  co nvolut ion of g(n) a nd h(n),   then multiplie d by  2 k 2 W . The z-tran sform  cal c ulation struct ure is  sho w n i n  Figure 2.      Figure 2. Cal c ulatio n st ru cture of z-t r an sform       Therefore, for the fi xed parameters of A 0 θ 0 φ 0  and  W 0 , z-tran sform of z 0 , z 1 ,…, z k  ca n   be pro c e s sed  in z-pla ne wit h  Eq.12 and  Eq.16.      4. Simulation Anal y s is   Moiré frin ge signal seque n c e x(n )  in Eq.2 can b e  de scrib ed a s  Eq.18.  h(n )   X(z n 2 n -n 2 AW x( n)  g(n )   2 k 2 W   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 10, Octobe r 2013 : 602 5 –  6033   6030 s 2 π nf x ( n ) = A +Bc o s( + φ ) , n= 0,1,. ..,N - 1 f  (18 )     Whe r e, A i s  dire ct  com pone nt. B is sig nal va ria t ion amplitu d e . f is M o iré fring e   freque ncy. f s  is Moi r é frin g e  sam p ling f r eque ncy.  φ  i s  Moi r é fringe initial phase. N is  sampl i ng   s i ze [12].  Whe n  A=1, B=3, f=10 0Hz, f s =1000 Hz, N=10 00,  φ =0 °, the Moiré frin ge se que nce x(n) is:     100 x( n ) = 1 + 3 c o s ( 2 π n) 1000  (19 )     Figure 3 sh o w s the x(n) waveform of time-d omain  when  n [ 1,50]     0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 -2 0 2 4 S a m p l i ng N u m ber Am p l i t u d e T i me  D o ma i n  o f  x ( n )     Figure 3. x(n) waveform of  time-dom ain       Utilize tra d itio nal DFT alg o r ithm to analyze t he spe c trum of Moiré fringe  seq uen ce x(n )   in Eq.18. The  spe c trog ram  betwe en 95 Hz and 1 0 5 H z i s  sh own in Figure 4.       95 96 97 98 99 100 10 1 102 103 104 105 0 100 200 300 400 500 600 700 800 x ( n) S pec t r og r a m  w i t h   D F T  A l gor i t hm F r equenc y / H z Am p l i t u d e     Figure 4. Spectrum a nalysi s  of x(n) with  traditional  DF T algorithm   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046       Moiré F r ing e  Phase  Differe nce Me asure m ent Based on Spect r um  Zoom  Techn o log y  (Li Cha ng)  6031 In Figure 4,  the freq uen cy resolution  of x(n)  sp ect r um a nalysi s  with tra d itio nal DFT  algorith m  is  2Hz. The  sp ectral  line s  fi gure d  out   do n’t locate  at  the freq uen cy point of 10 0Hz  exactly. The   spe c tral  line   whi c ha s th e big g e s t po wer  spe c tru m  is Moi r é f r inge fu ndam ental  freque ncy  sp ectral  line,  so the  mea s ured  Moi r é f r inge  fund a m ental frequ ency i s   99.6 H z.   Ho wever, the  theoretical M o iré frin ge fu ndame n ta l freque ncy is 1 00Hz in Eq.1 8, traditional  DFT   algorith m  cau s e s  0.4 H z fre quen cy me asurem ent e rro r of Moi r é  fri nge fu ndam e n tal freq uen cy,  whi c will caused phase  difference m easurement  error  of Moiré fringe  fundamental frequency  further.   Utilize CZT spectrum zoo m   algorith m   to  su b d ivide t he freq uen cy  band of x(n )  betwee n   95Hz an d 10 5Hz. The pro c e ssi ng  procedure is de scribed b e lo w.  (1)  Determine  the subdivi si on frequ en cy  band a nd the  quantity of output data.  (2) Ma ke the  CZT path o n  the unit circle, det ermin e  the positio ns  of the starting point  and the en din g  point, and set the angle d i fference of adjacent sam p ling point.   (3)  Cal c ulate  the CZT of the sampli ng p o ints on the p a th.  (4) Extra c t the spe c tral lin e of x(n) fund amental fre q u ency.   The dist ributi on of x(n) spe c tral line s  bet we e n  95 Hz a nd 105 Hz is shown in Figu re 5.    95 96 97 98 99 10 0 10 1 10 2 10 3 10 4 10 5 0 50 0 10 00 15 00 F r eq ue nc y / Hz F i g u r e  a :  x( n )  Sp e c tr u m  Z o o m  o f  C Z T  w i th   1 2 8  m u l t i p l e s Am p l i t u d e 95 96 97 98 99 10 0 10 1 10 2 10 3 10 4 10 5 0 50 0 10 00 15 00 F r eq ue nc y / Hz F i g u r e  b :  x( n )  Sp e c tr u m  Z o o m  o f  C Z T  w i th   2 5 6  m u l t i p l e s Am p l i t u d e     Figure 5. Spectrum a nalysi s  re sult s of  x(n) with CZT spectrum zoo m  algorithm       In Figure 5,  Figure a a nd Figure b  are x(n) fre quen cy sub d i vision re sult s of 128   multiples a n d  256 multiple s with CZ T sp ectru m  zo om algorith m . The freque ncy resol u tion of x(n)  spe c tru m  a n a lysis are 0. 078 Hz and   0.039 Hz re spectively, wh ich  have m o re  spe c tral li nes   betwe en 9 5 Hz an d 10 5Hz  than DFT alg o rithm. Th e x( n)  sp ect r al li ne of fre quen cy 100 Hz can  be   extracted  exa c tly. And increasi ng  the  su bdivisio n  multiples  can im p r ove the fre q uen cy re solut i on   furthermore. From the  con t rast of Figu re 4 and Fi g u re 5, it can be  con c lu ded th at CZT spect r um  zoom  alg o rith m ha s p r omi nent  spe c tru m  analy s is ef fect for Moi r é  fringe  fund a m ental frequ ency   spe c tral lin e.  Whe n  the M o iré fri nge  ini t ial pha se  φ   of x(n) i n  Eq. 18 increases 1° each tim e , utilize  DFT alg o rith m and CZT  algorithm resp ectively to measure t he pha se dif f eren ce of e a ch  variation  of  φ . 0-1 0 ° i s   ch o s en  a s  th e M o iré  fring e  p h ase  vari ation  regio n which  ca obtain  1 0   grou ps of ph ase differen c e measurem ent re sults.  T he mea s u r e m ent re sults  with two alg o r ithms  are sho w n in  Table 1.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 10, Octobe r 2013 : 602 5 –  6033   6032 Table 1. Moiré Fring e  Pha s e Diffe ren c e  Measu r em en t Result s of x(n) With  DFT  Algorithm an CZT Algo rith Grou p Numbe r   DFT Algorithm  CZT Algorithm  0.9966  1.0000   2 0.9968   1.0000   3 0.9968   1.0000   4 0.9970   1.0000   5 0.9970   1.0000   6 0.9972   1.0000   7 0.9972   1.0000   8 0.9974   1.0000   9 0.9975   1.0000   10 0.9976   1.0000       Table  1  sh ows the  Moi r é f r inge  pha se  di ffer ence m e a s ureme n t result of CZT  al gorithm  is mo re  accu rate tha n  that  of DF T alg o rithm.  Figure  6 sho w s th measurement  error curve s   of  Moiré frin ge p hase differen c e mea s u r em ent with DFT  algorith m  and  CZT algo rith m.      1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -4 -3 -2 -1 0 1 2 x 1 0 -3 C u rv e of  M e a s ur em ent   E r ror G r o up N u m ber M eas u r em ent  E r ror (°)     DF T CZ T     Figure 6. Erro r cu rves of M o iré frin ge ph ase  differen c e measureme n t with DFT a l gorithm a nd  CZT alg o rith     In Figu re  6, the ave r ag e p hase differen c me a s u r em ent erro r of  DFT is -0.002 9  deg ree,   while the  me asu r em ent error  of CZT  sp ectru m   zoom  algorithm i s   approximate  0 deg ree,  whi c prove s  the su perio rity of CZT spe c trum zoom te chni q ue.  Comp ared wi th traditional  DFT al gorith m  applie d in  Moiré fri nge f undam ental f r equ en cy  pha se diffe re nce  cal c ul ation, CZT  spe c trum  zo om t e ch niqu e can  achi eve p r e c ise Moi r é fri nge  pha se  difference me asu r eme n t with out mo dulati on o r  filteri ng p r o c e ssi ng. Be side s,  the  freque ncy  re solutio n  of CZT sp ect r um  analysi s  i s   adju s ted exp ediently. Co n s eq uently CZT  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046       Moiré F r ing e  Phase  Differe nce Me asure m ent Based on Spect r um  Zoom  Techn o log y  (Li Cha ng)  6033 spe c tru m  zo o m  techniq ue  can redu ce  Moiré fr in ge  pha se differe nce me asure m ent error, which  is ben efit for grating di spl a ceme nt mea s urem ent.      5. Conclusio n       Moiré frin ge fundam ental freque ncy pha se diffe re nce measurement  effect can affect the   accuracy of grating   di spla ceme nt  me asurem en t.  Tra d itional DFT algorith m  can   analy z M o i r é  fringe fun d a m ental fre q u ency to o b tain the pha se  of Moiré fri n g e  first ha rmo n ic  wave. Ho wever,   due to the i n fluen ce of  freque ncy  re solutio n   in spectrum a n a l ysis, the ph ase  differen c measurement  accuracy i s  relatively low.  The  ap plication of CZT sp ectru m  zoom  techni que  ca solve thi s  pro b lem  effectively. CZT  spe c trum   zoom  i m prove s  th freque ncy  re solution  of Moi r é  fringe  sp ect r u m  analy s is by  frequ en cy su bdivisio n , whi c ca n o b tain  exact  sp ect r al line  of Moi r é   fringe  funda mental frequ ency fo pha se  and  ph ase differen c cal c ulatio n.  Simulation  re sult sho w  th pha se  differe nce  mea s u r em e n t accu ra cy o f  Moiré  frin ge  funda mental  freq uen cy  wi th   CZT alg o rith m is highe r than that of traditional  DF T algorith m . CZ T spe c trum  zoom metho d  can   achi eve the  function of  Moiré fri n g e  sp ectr um  corre c tion, redu ce fre q u ency a nd p hase  measurement  errors, an d a c hieve  high -p reci sio n  ph ase differe nce   measurement  of Moiré  frin ge  fundame n tal  freque ncy, which  ha s a  certai n si gnif i can c e fo r p r eci s gratin g displa cem ent  measurement     Referen ces   [1]    T a keda M, Ma  H, Ko ba ya shi  S. F ouri e r-T ransfo rm Meth od  of F r in ge- pattern A nal ys is fo r Com puter - Based T opo gr aph an d Inter f erometr y J o u r nal  of the Opt i cal S o ciety of  Amer ica . 1 982 ; 72(1): 15 6- 160.   [2]    Z hou S L , F u  Y Q,  T ang  XP, H u  S, Ch en W F , Yan g  Y. F ouri e r-Base d  An al ysis  of Moir é F r ing e  Pattern s   of Superp o se d Gratings in Al ig nment of Nan o l i thogr aph y.  Optics Express . 2008; 16( 11): 78 69-7 880.   [3]    Periverzov F, Ilies HT . 3D  Imagi ng for H a n d  Gesture Rec o gniti on: E x p l ori ng the  Soft w a r e -Hard w a r e   Interaction of C u rrent T e chnol ogi es.  3D Res earch . 20 12; 3( 1): 1-15.   [4]    Ri S, Fujig aki  M, Morimoto Y .  Samplin g Mo iré  Method for Accura te Sm all D e formati o n  Distrib utio Measur ement.  Experi m ental Mecha n ics . 20 10; 50(4): 5 01- 508.   [5]    Ri S, Muramat s u T ,  Saka M,  Nan bara K, Ko ba yas h i D. Accurac y   of the Sampli ng Mo iré  Method a n d   Its Applic ation  to Defl ectio n  M easur ements  o f  Larg e -Scal e   Structures.  Ex peri m e n tal  Me chan ics . 20 12;   52(4): 33 1-3 4 0 .   [6]    Sciammare ll a CA, Boccacci o  A, Lamberti  L, Papp al ettere C, Rizzo A,  Sign ore MA,  Valeri ni D .   Measur ement  of Deflecti o n  an d R e sid ual St ress  i n  T h in Films  Utilizi ng  Co here n t Li ght   Reflecti on/Proj ection Mo iré In terferometr y Exp e r im en ta l  Me ch an i c s . pu bli s hed o n li ne, 20 13.   [7]    Song  N, Di ng  CH, Li u CH, Q uan W .   A F a st  Subd ivid in g Re search for  Grating S i g nal B a s ed o n  CP LD Commun i cati o n s and Inform a t ion Process i n g . Aveiro. 20 12 ; 289: 9-16.   [8]    Z hang S h a o -b ai, Hu an g Da n-da n.   Electro ence p h a lo grap h y  F eature  E x tractio n  Us in g Hi gh T i me - F r eque nc y  Re soluti on  Ana l ysis.  T E LKOMNIKA Indonesi a n Journ a l of  Electrical En gi n eeri n g . 201 2;  10(6): 14 15- 14 21.   [9]    Hui Li, Yin g ji e  Yin. Bearin g F ault Diag nos i s  Based on L apl ace W a vel e T r ansform.  TELKO M NI KA   Indon esi an Jou r nal of Electric al Eng i ne eri n g .  2012; 1 0 (8): 2 139- 215 0.   [10]    Rein ho ld K. C o mparis on  of  F r equ enc y Esti mation M e tho d s  for Reflecte d  Sign als i n  Mo bile  Platforms .   W o rld Acad e m y of Science, Engi neer in g and  T e chnol ogy.  2 009; 57( 1):14 7 - 150.   [11]    F an  XH, Z e n g  XX, Z h ang  L X , Z h a ng  CQ. Algor it hm a n d  Appl icati on  of Spectrum Z o om Base d o n   Chirp Z  T r ansfrom.  Journa l of Acade my of Ar mor ed F o rce E ngi neer in g . 20 12; 26(1): 5 9 -6 2.  [12]    Casav o la  C,  Lamb e rti L, P app aletter a  G, Pap pal ettere  C.  App licati o n of C onto u ri ng to  Dent al   Reco nstruction . Conferenc e Procee din g s o f  the Societ y  f o r Exp e rime nt al Mech anics  Series. Ne w   York. 2013; 3 5 : 183-1 91.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.