最新刊期
2025年第33卷第12期
- “在光学测量领域，专家提出了一种基于空间约束的差动共焦离轴非球面自适应测量方法，实现了无初始位姿依赖、曲率变化自适应、高精度测量，为离轴非球面高精度测量提供解决方案。”摘要：离轴非球面形状不对称且其表面曲率变化非线性，给面形高精度测量带来挑战。为解决现有离轴非球面面形测量方法高度依赖待测件初始调整位姿和曲率变化难适应的问题，本文提出了一种基于空间约束的差动共焦离轴非球面自适应测量方法，以实现对离轴非球面的无初始位姿依赖、曲率变化自适应、高精度测量。首先，根据平移-回转扫描测量原理和差动共焦技术抗表面倾角精准定焦的性能，从规划测量点和待测点之间的距离和倾角两个维度出发，构建了空间约束模型，基于该模型，对等面积准则下的螺旋扫描路径规划算法进行优化，实现对离轴非球面测量路径的曲率自适应动态调整。使用该方法对离轴非球面和20°倾斜平面进行测量实验，将测量结果与Zygo干涉仪的测量结果点对点作差，面形差别的均方根（Root Mean Square，RMS）值均优于10 nm，对应3σ优于5 nm，满足离轴非球面的高精度测量要求。关键词：空间约束;差动共焦;离轴非球面;自适应测量;路径规划2|0|0更新时间：2025-08-04
- “在光纤振动传感领域，研究者提出了基于虚拟噪声电平的系统性能优化算法，有效提升了系统的动态范围和定位精度。”摘要：分布式光纤振动传感系统通常采用相对强度比值法进行事件识别和定位，该算法忽略了噪声电平对系统动态范围的影响，从而制约系统定位精度和动态范围的提升。本文研究在保证系统定位精度条件下噪声电平的大小与系统动态范围的关系，在光时域反射信号中加入与信号近零幅值均值电压相关的虚拟噪声电平，提出一种基于虚拟噪声电平的系统性能优化算法。实验搭建了相位敏感光时域反射系统，采用50 ns的激光脉冲，在长约15 km的被测光纤上进行振动事件定位测试，基于虚拟噪声电平优化算法，将原始的光时域反射数据减去噪声电平，再分别加入幅值为信号近零幅值均值的25%，50%，75%，100%，125%，150%，175%和200%的虚拟噪声电平，最终确定系统动态范围和振动信号信噪比总体最优时的虚拟噪声电平，即噪声电平的幅值约为信号近零幅值均值的75%，与传统的相对强度比值法比较，系统的动态范围提升了11.26 dB，虚拟噪声电平的引入通过降低幅值近零位置的灵敏度从而提升系统的性能。关键词：分布式光纤传感;光时域反射;振动监测;动态范围;虚拟噪声0|0|0更新时间：2025-08-04
- “基于STM32与CRDS技术，开发了高灵敏度CO2气体传感器，成功应用于水稻种子呼吸检测，展示了CRDS技术在种子呼吸检测领域的潜力与应用价值。”摘要：分析种子呼吸过程对于准确评估其活力水平具有重要意义，因此，开发一种快速、稳定且高灵敏的种子呼吸检测装置十分重要。本文基于STM32与腔衰荡光谱（CRDS）技术，设计并搭建了一种二氧化碳（CO2）气体传感器，并将其应用于种子呼吸检测。该传感器采用基于STM32的控制与数据采集方案，包含：高速比较器与RS触发器构成的阈值检测关断模块、高速模拟信号采集模块、STM32主控模块以及上位机数据处理系统。其中，阈值检测模块的关断延迟为 0.45 μs，而模拟信号采集模块的最大采样率则达31.25 MHz。通过实验验证，该传感器对CO2的最低可检测浓度为1.5 ppm，表现出了良好的灵敏度。最终，该传感器成功实现了对水稻种子呼吸过程的检测，并获得了10 g水稻种子呼吸的CO2浓度随时间变化的曲线，其在2.5 h内浓度变化量约为730 ppm。该研究展示了CRDS技术在种子呼吸检领域中的潜力与应用价值。关键词：腔衰荡光谱技术;STM32;二氧化碳;种子呼吸1|0|0更新时间：2025-08-04
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含自由曲面的反射式望远镜降敏设计 AI导读
“在光学系统设计领域，专家提出了基于矢量像差理论的反射式望远镜降敏设计方法，有效降低了系统对公差的敏感度。”摘要：在传统的光学系统设计过程中，光学设计师更注重优化光学系统的性能，而没有考虑这些系统的竣工性能。为了降低对光学系统的公差要求，本文提出一种基于矢量像差理论的含自由曲面的反射式望远镜降敏设计方法。基于矢量像差理论的局部坐标近轴光线追迹方程，分析光瞳的坐标变换关系，并结合Zernike多项式的极坐标与直角坐标表达式，推导出Zernike自由曲面在一般偏心倾斜状态下的像差解析式。然后，基于该分析框架构建了光学系统的竣工性能评估模型。利用该模型分别设计了含自由曲面的离轴两反和离轴三反望远镜，并通过2 000 次蒙特卡罗实验分析了系统的装调敏感度。结果表明：经过约10 min的优化，离轴两反望远镜的波像差平均值减少了26%，离轴三反望远镜的波像差平均值减少了14%，有效验证了本文提出的降敏设计方法的有效性。关键词：矢量像差;降敏设计;Zernike自由曲面;离轴反射式系统0|0|0更新时间：2025-08-04
现代应用光学
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微束斑RHEED类平行束电子枪设计 AI导读
“在微电子制造与表面分析领域，专家研制了微束斑RHEED类平行束电子枪，分析电子光学系统特性，通过仿真设计低像差聚焦透镜，实验获得清晰衍射斑点。”摘要：针对高分辨率反射式高能电子衍射仪（RHEED）在微电子制造与表面分析领域的应用需求，而且长工作距离、微束斑、小束半角的电子枪是实现RHEED高分辨检测的关键核心部件，研制了微束斑的RHEED类平行束电子枪，分析了电子枪的电子光学系统特性，采用电子光学仿真软件仿真设计了低像差聚焦透镜；搭建了实验平台对研制的电子枪进行了束斑直径、束流和束半角性能测试与高定向热解石墨（HOPG）样品的衍射成像测试。实验结果表明：在工作距离500 mm下，RHEED类平行束电子枪的束斑直径为47.1 μm（加速电压30 kV），发射束流与束半角分别为144.96 μA，0.289 mrad（加速电压15 kV），在HOPG样品上获得了清晰的强度与晶体结构因子相对应的衍射斑点。关键词：电子光学;反射式高能电子衍射;电子枪;类平行电子束0|0|0更新时间：2025-08-04 - “工业计算机断层扫描技术为塑料小模数齿轮精密测量提供非接触式解决方案，有效解决测量问题。专家建立的数据处理方法，为CT测量复杂精密零件提供方法参考。”摘要：工业计算机断层扫描（ICT）技术为塑料小模数齿轮的精密测量提供了一种非接触式解决方案，可有效解决塑料小模数齿轮测量中的诸多问题。用工业CT对塑料小模数齿轮进行测量并处理得到齿轮测量点云，在齿轮设计模型基础上获得齿轮设计点云；对齿轮测量点云和齿轮设计点云进行点云配准；再用DBSCAN算法进行设计齿面点云分割，并利用设计齿面点云引导测量齿面点云分割；得到齿距偏差评定点，并进行齿距偏差评定。实验结果表明，本文建立的方法相较于齿轮测量中心的测量结果，左、右齿面单个齿距偏差的差异绝对值最大的为2.8 μm，齿距累积总偏差的差异绝对值最大的为-6.6 μm。本文建立的工业CT齿轮齿距偏差测量数据处理方法，为复杂的CT测量齿轮精度的应用方向奠定了方法基础，并可为工业CT测量其它复杂精密零件提供方法参考。关键词：工业CT;齿轮;点云配准;点云分割;齿距偏差0|0|0更新时间：2025-08-04
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磁性复合流体抛光性能稳定性与使用寿命研究 AI导读
“磁性复合流体抛光技术研究取得新进展，通过补充关键组分，有效延长使用寿命并提高抛光稳定性。”摘要：磁性复合流体（Magnetic Compound Fluid， MCF）抛光是一种高效的精密抛光技术，然而，MCF抛光液在长时间使用过程中存在性能衰减问题。本文研究了MCF抛光液的组分对抛光性能的影响，并探讨了通过添加补充溶液恢复其抛光性能的可行性，以延长MCF抛光液的使用寿命。首先，采用MCF抛光技术对聚甲基丙烯酸甲酯进行抛光实验。通过观察抛光前后 MCF 形貌的变化特征，测量表面粗糙度、材料去除率、温度和法向力，分析抛光液在不同抛光时间下的性能。其次，通过每10 min添加包含磨粒溶液或α-纤维素溶液，探究添加组分对MCF抛光性能的恢复效果和延长MCF抛光液寿命的可行性。最后，对添加补充液状态下的MCF的长时间抛光实验，探究MCF抛光液使用寿命。实验结果表明，MCF抛光液在持续抛光60 min后，抛光液形态由初始的均匀磁簇逐渐转变为碎片状团簇，其表面粗糙度下降率由97.06%降低至65.97%，抛光性能显著衰退。通过补充磨粒溶液和α-纤维素溶液，可使法向力稳定至6.4 N和7.3 N，表面粗糙度下降率保持在85%以上。进一步研究表明，每10 min补充0.1 mL补充液，可使MCF抛光液的使用寿命从60 min延长至180 min，并维持表面粗糙度Ra < 0.05 μm，材料去除率在1.80 × 10⁸ μm³/min以上。MCF抛光液在抛光过程中存在水分、磨粒和α-纤维素的损耗，导致抛光性能下降。通过定量补充关键组分，可有效维持MCF抛光液的抛光性能，提高抛光稳定性，并显著延长其使用寿命。关键词：磁性复合流体;抛光;表面粗糙度;材料去除率;使用寿命0|0|0更新时间：2025-08-04 -
四质量高频三轴MEMS陀螺设计及制造 AI导读
“最新报道，科研团队设计出高频三轴MEMS陀螺，体积小、抗干扰能力强，为陀螺研制提供新方案。”摘要：针对现有单片三轴陀螺抗干扰能力弱，体积大的特点，本文设计了一种四质量高频三轴MEMS陀螺，与传统的陀螺相比，该器件具有较高的谐振频率（~30 kHz），结构尺寸仅为3 mm×2.56 mm。本文对设计的陀螺敏感结构形式及工作原理进行了描述，并通过多目标遗传算法对敏感结构梁宽进行优化使其工作模态谐振频率高于30 kHz，驱动模态与检测模态的频差小于200 Hz，采用三晶圆键合技术对其制造，并使用扫频测试系统对其进行了表征。实验结果显示其驱动、X轴、Y轴、Z轴检测模态的谐振频率和品质因数分别为29 692 Hz/1 274，31 290 Hz/354，29 881 Hz/305和30 721 Hz/393。结果验证了设计及研究方法的正确性，为高频三轴MEMS陀螺的研制提供了一种可行的方案。关键词：微机电陀螺仪;单片三轴;高频;多目标优化0|0|0更新时间：2025-08-04
微纳技术与精密机械
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融合语义与三维信息的路面图像逆透视变换 AI导读
“在路面图像逆透视变换领域，专家提出了基于深度相机语义分割与三维平面拟合的动态逆透视变换方法，有效提高了路面图像的逆透视变换质量。”摘要：路面图像逆透视变换是实现基于图像的车距感知和路面病害测量的前提条件。传统静态逆透视变换方法具有变换参数无法动态调整的问题，而现有动态逆透视变换方法对路面车道线及纹理等信息依赖性较强，容易造成图像透视失真校正效果不佳。针对这些问题，提出了基于深度相机语义分割与三维平面拟合的路面图像动态逆透视变换方法。首先，通过RGB图像语义分割模型提取路面区域，在路面区域对应的点云数据中实现三维平面拟合，剔除非路面点云对路面拟合的干扰；在此基础上，利用路面信息和相机与路面的空间位置关系，通过建立的相机位姿估计方法计算相机相对路面位姿；最后，基于路面在相机不同位姿下的成像关系，利用构建的路面图像逆透视变换模型实现原图到任意基准点的透视失真校正。仿真实验结果表明，提出方法在常见的相机位姿变化情况下透视失真校正误差稳定在10-2 mm级，优于目前先进的逆透视变换方法，能够有效提高路面图像的逆透视变换质量。实际实验结果进一步验证了提出方法的有效性。关键词：机器视觉;路面图像;动态逆透视变换;语义分割;位姿估计0|0|0更新时间：2025-08-04 -
多模态特征融合的RGB-T目标跟踪网络 AI导读
“在视觉跟踪领域，专家提出了多模态特征融合的RGB-T目标跟踪网络MMFFTN，有效提升了跟踪准确性。”摘要：近年来，RGB-T跟踪方法因可见光与热红外图像的互补特性而在视觉跟踪领域得到广泛应用。然而，现有方法在模态互补信息利用方面仍存在局限，特别是基于Transformer的算法缺乏模态间的直接交互，难以充分挖掘RGB和TIR模态的语义信息。针对这些问题，提出了一种多模态特征融合的RGB-T目标跟踪网络（Multi-Modal Feature Fusion Tracking Network for RGB-T，MMFFTN）。该网络首先在骨干网络提取初步特征后，引入通道特征融合模块（Channel Feature Fusion Module，CFFM），实现RGB和TIR通道特征的直接交互与融合。其次，针对RGB和TIR模态差异可能导致的融合效果不理想问题，设计了跨模态特征融合模块（Cross-Modal Feature Fusion Module，CMFM），通过自适应融合策略进一步融合RGB和TIR的全局特征，以提升跟踪的准确性。对本文提出的跟踪模型在GTOT，RGBT234和LasHeR三个数据集上进行了详细的实验评估。实验结果表明，与当前先进的基于Transformer的跟踪器ViPT相比，MMFFTN在成功率（Success Rate）和精确率（Precision Rate）上分别提升了3.0%和4.7%；与基于Transformer的跟踪器SDSTrack相比，成功率和精确率分别提升了2.4%和3.3%。关键词：RGB-T目标跟踪;Transformer;通道特征融合;跨模态特征融合0|0|0更新时间：2025-08-04 - “在图像超分辨率领域，研究者提出了多维度聚合Transformer网络，有效提升了模型性能和重建效果。”摘要：针对现有基于Transformer的图像超分辨率网络中感受野尺度单一以及未充分挖掘额外维度信息等问题，本文提出了一种多维度聚合Transformer网络。首先，通过构建多尺度交互调制模块，从低分辨率图像中提取多尺度特征，以增强信息流的丰富性。其次，设计了空间-通道交互模块，并将其集成于Transformer层中，利用四种形式的注意力机制充分提取关键特征并实现特征融合，从而提升模型性能。最后，提出了特征重用Transformer模块，深入挖掘各层特征之间的关联，精准提取并高效重用重要特征，进一步加强模型表现。实验结果表明，在五个基准测试集上，所提方法优于其他先进算法。在不同放大倍数的超分辨率任务中，相较于基于Swin Transformer的图像恢复方法，峰值信噪比和结构相似度分别平均提升了约0.26 dB和0.002 4，且重建效果更加清晰。该方法有效克服了现有方法的不足，在超分辨率任务中展现出显著的性能提升和应用潜力。关键词：图像超分辨率;Transformer;注意力机制;特征交互;特征重用;多尺度0|0|0更新时间：2025-08-04
- “在湖泊水体浊度遥感监测领域，专家利用ICESat-2数据提取光子特征，通过机器学习算法反演浊度，为湖泊水体浊度监测提供新途径。”摘要：为实现利用星载激光雷达数据反演湖面近岸水体浊度，本文对ICESat-2等数据进行处理以提取湖面水体光子分布特征，基于不同浊度条件下湖面光子分布特征不同的特性反演浊度。本文以北美五大湖区的伊利湖为研究区域，采用自适应参数的剪枝四叉树算法对ICESat-2的ATL03级数据进行去噪，提取湖面光子点数据，并结合实测数据获取了湖面光子的穿透深度、光子密度、衰减速率三个方面的关键光子特征。通过整合实测浊度数据及光子点特征数据，运用机器学习回归算法反演浊度。实验结果表明，随机森林（Random Forest）算法在浊度反演中表现最佳，其决定系数（R²）达到0.93，平均绝对误差（MAE）为2.04 NTU，均方根误差（RMSE）为2.67 NTU，结果表明该方法在0~50 NTU浊度范围内具有较高的反演精度。为进一步验证方法在不同浊度条件下的适用性，将实验数据划分为中低浊度组（0~30 NTU）和高浊度组（>30 NTU）进行对比分析。结果显示中低浊度组的反演精度略高于高浊度组。为湖泊水体浊度的遥感监测提供了新的技术途径。关键词：ICESat-2;湖面近岸水体;浊度反演;激光雷达;随机森林2|0|0更新时间：2025-08-04
- “在复杂环境下垃圾检测领域，专家提出了基于改进YOLOv8n的轻量化模型，有效提升检测精度并降低模型复杂度。”摘要：针对复杂环境下垃圾检测模型参数量大以及存在误检和漏检等问题，本文提出了基于改进YOLOv8n的轻量化垃圾检测模型。首先，提出一种MobileNet V3_ECA轻量级网络结构作为YOLOv8n的骨干网络，提升模型对垃圾特征区域的表达能力，同时减少模型参数量；其次，在骨干网络引入上下文锚点注意力机制，增强模型对垃圾特征的提取能力；然后，在颈部网络采用全维动态卷积替换标准卷积，细化局部特征映射，实现垃圾局部细粒度特征的融合能力；最后，采用WIoU v3边界损失函数提升网络边界框回归性能。在自建复杂背景下的垃圾数据集进行模型验证实验，改进后模型相比原YOLOv8n，mAP@0.5提升了1.1%，检测速度FPS提高11.7%，参数量Params、模型大小Size和浮点运算量FLOPs分别降低了70.8%，66.1%和70.7%。实验结果表明，本文改进模型能有效提升检测精度并显著降低模型复杂度，对模型部署与应用至边缘端检测装备具有重要的工程意义。关键词：垃圾检测;轻量化;MobileNet V3_ECA;YOLOv8n;深度学习0|0|0更新时间：2025-08-04
信息科学
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