最新刊期
2025年第33卷第14期
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基于粗糙表面的高阶镜面反射pBRDF模型 AI导读
“在偏振图像渲染领域，研究人员基于Microfacet理论，提出了高阶镜面反射pBRDF模型，更准确地描述目标表面的偏振特性。”摘要：基于Microfacet理论，当光线照射到粗糙表面时会发生显著的多次镜面反射现象，而传统偏振双向反射分布函数（Polarized Bidirectional Reflectance Distribution Function，pBRDF）未能很好地描述这种现象，为了得到更精确的pBRDF模型，更好地分析材料的偏振特性，本文在包含镜面反射、漫反射和定向漫反射的三分量pBRDF模型基础上，进一步定义了高阶微相位角与一阶相位角的关系。改进后的pBRDF模型不仅考虑了多次镜面反射的几何衰减因子，还引入了微相位角的定义，从而建立了一个更全面的高阶镜面反射pBRDF模型。通过比较不同的pBRDF模型，并结合偏振特性采集装置进行验证，实验结果表明，本文提出的模型优于其他模型，三阶模型效果普遍优于二阶。在偏振图像渲染中，峰值信噪比和结构相似性平均分别提升10.09%和2.97%，呈现更加真实的渲染效果。验证本文提出的高阶镜面反射pBRDF模型能够更准确地描述目标表面的偏振特性。关键词：高阶镜面反射pBRDF模型;Microfacet理论;粗糙表面;偏振特性;偏振图像渲染0|0|0更新时间：2025-08-15 -
镜片面形误差与法珀标准具性能指标的关系 AI导读
“在精密光学领域，研究人员深入探究了法布里-珀罗标准具镜片面形误差对其性能的影响，建立了理论模型并优化了工艺参数，为高精密标准具的生产加工提供了重要应用价值。”摘要：为了对法布里-珀罗标准具镜片加工过程中的面形误差进行确定性控制，本文深入研究镜片面形误差与法珀标准具性能的关系。通过建立面形误差对标准具透射谱影响的理论模型，量化分析面形误差对标准具主要性能指标的影响，进而优化工艺与面形控制参数。研究发现，面形误差的均值与标准具透射谱峰中心波长呈现良好线性关系，理论推导得出中心波长偏移的灵敏度系数为1.65 pm/nm。面形误差的峰谷值影响标准具透射谱线带宽展宽与峰值透过率衰减程度，在峰谷值小于λ/40（15.8 nm）时，带宽与峰值透过率渐进收敛。为验证理论模型，搭建皮米级精度的标准具透射谱测试实验系统，通过通光孔径测试的定性验证与面形误差测试的定量分析，明确中心片面形均匀性对标准具性能的影响高于边缘片，制定满足性能指标的面形误差控制阈值，并据此开展标准具研制实验。实验结果表明，在中心片峰谷值控制在10 nm内时，直径30 mm的标准具峰值透过率达到了98.63%，且在中心波长532.199 nm处实现带宽为32.8 pm的窄带滤波，逼近理论设计极限。本文这一结论对高透过率、窄带宽、中心波长皮米级稳定的高精密标准具的生产加工具有重要应用价值。关键词：面形误差;标准具;峰谷值;法布里-珀罗0|0|0更新时间：2025-08-15 -
推挽式高灵敏光纤光栅水压传感器研究 AI导读
“本研究提出基于推挽式光纤布拉格光栅的水压传感方法，实现高精度水位实时监测，为海洋环境监测装备提供新型解决方案。”摘要：针对高精度水位实时监测的技术需求，本研究创新性提出基于推挽式光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating，FBG）结构的水压传感方法。通过圆形弹性膜片、传力杆、滑块与双FBG构建复合传感单元，实现压力-光信号的高效转换。首先，基于弹性力学理论建模与有限元仿真分析，建立双FBG推挽式传感系统的波长偏移量与压力间的线性响应模型。然后，经系统实验验证，该传感器在0~2 MPa量程内展现出1 820.05 pm/MPa的压力灵敏度，线性度与重复性分别达0.69%和0.557%，响应时间为0.55 s，具备较高的压力灵敏度、良好的稳定性、较快的响应速度和极弱的蠕变特性。特别值得关注的是，其温度交叉灵敏度低至0.000 6 pm/℃，成功实现温度自补偿功能。研究表明，该设计通过推挽结构有效抑制环境温度干扰，突破传统传感器灵敏度与量程间的性能折中，同时兼具全光纤无源特性及分布式组网能力。研究结果为海洋环境监测装备提供新型解决方案，其优异的抗干扰特性和工程适用性，标志着其在深海水压实时监测领域具有重要应用前景。关键词：水压传感器;光纤布拉格光栅;推挽式;压力响应特性;温度不敏感性0|0|0更新时间：2025-08-15
现代应用光学
- “在航天器编队任务领域，专家提出传感器优化准则，通过可视化分析测量精度，为光电传感器布局设计提供指导，确保激光灯塔良好工作性能。”摘要：针对航天器编队任务的合作靶标在不同传感器布局下，造成测量精度差异性较大的问题，将测量精度进行可视化分析，提出一个传感器优化的准则，以此来指导复杂环境下的光电传感器安装布局设计，保证激光灯塔良好的工作性能。本文选择测角误差和传感器安装误差进行分析建模，更加严密地建立了激光灯塔系统的误差传播模型，并提出一种AP（角-精度）球形映射的方法，建立了传感器优化准则，用于评价传感器安装构型。仿真结果表明，激光灯塔系统测量误差均方根和推算值基本一致，其推算相对误差在5%之内，由此验证了误差传播分析模型的正确性。此外，在传感器布局优化方面，利用提出的AP球形映射可视化测量精度，对位姿测量精度进行分析，并进行了实验验证，发现相对于共面构型，激光灯塔对非共面的传感器安装构型的位姿测量精度随观测视角分布更为均匀，不易出现测量误差发散情况。关键词：相对位姿测量;激光灯塔;误差传播模型;构型优化0|0|0更新时间：2025-08-15
- “在降低316L不锈钢表面二次电子发射率领域，专家设计了沟槽和网格阵列，并通过激光辅助水射流技术加工，有效降低了二次电子发射率。”摘要：为了降低316L不锈钢表面二次电子发射率，设计了可降低不锈钢表面二次电子发射率的沟槽和网格阵列。使用激光辅助水射流技术进行所设计阵列的加工，并检测表面二次电子发射率。首先使用CASINO仿真软件设计了可降低二次电子发射数量的沟槽和网格阵列。接着使用响应面法研究激光辅助水射流工艺参数对沟槽深宽比的影响，获得沟槽深宽比回归预测模型以得到最大深宽比加工参数组合。最后进行沟槽、网格阵列的激光辅助水射流加工，并检测表面二次电子发射率。实验结果表明：沟槽、网格阵列表面二次电子发射率大幅下降，二次电子发射率峰值分别为1.48和1.25，较未加工表面二次电子发射率峰值2.33分别降低了36.50%和46.35%。沟槽阵列、网格阵列抑制316L不锈钢表面二次电子发射率性能良好。关键词：激光辅助水射流;316L不锈钢;二次电子发射;激光微纳加工0|0|0更新时间：2025-08-15
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平面光栅刻划机微定位系统压电校正技术 AI导读
“在光栅刻划领域，专家提出了基于分段Prandtl-Ishlinskii模型的复合控制误差补偿方法，有效提升了光栅刻划的分度定位精度与稳定性。”摘要：针对平面光栅刻划机在刻划过程中因压电陶瓷驱动器的迟滞非线性特性引发的微定位精度下降问题，提出一种基于分段Prandtl-Ishlinskii（PI）模型的复合控制误差补偿方法，提升光栅刻划的分度定位精度与稳定性。设计一套光栅分度微定位误差监测及校正系统，通过构建分段PI模型描述其非线性行为，利用最小二乘法辨识压电陶瓷驱动器的迟滞特性，并将逆模型作为前馈补偿环节，结合闭环反馈控制形成复合控制策略，实现动态误差校正。实验数据表明，相较于未加PI逆模型前馈补偿前，光栅的刻线定位误差由±20 nm降至±10 nm以内。保障刻槽一致性，适用光栅刻划分度定位误差校正，为高密度光栅的制备提供了可靠技术支撑。未来研究将重点开展智能算法融合优化，用于进一步提升定位精度，以及探索该技术在曲面光栅以及变栅距刻划的拓展应用。关键词：光栅刻划机;微定位系统;定位精度;P-I模型;压电0|0|0更新时间：2025-08-15 -
绝对重力仪托车运动控制策略研究与应用 AI导读
“在地球科学等领域，激光干涉式绝对重力仪发挥重要作用。专家改进了托车运动控制策略，提高了重力测量精度，为优化设备性能提供技术支撑。”摘要：激光干涉式绝对重力仪在地球科学、资源勘探、地质调查、地震监测等领域发挥了不可替代的重要作用。测量过程需要利用托车实现落体的平稳释放和承接，托车的运动控制精度直接影响重力测量结果。为了提高绝对重力仪托车运动控制精度，设计改进S型曲线绝对重力仪托车运动控制策略，并对绝对重力仪托车的运动特性进行研究。首先，在有刷直流电机数学模型基础上构建伺服电机传动系统传递模型。接着，设计改进S型的托车运动曲线，对比分析托车理想位移曲线与实际位移曲线之间的相关性。最后，基于自主研发的NIM-3A型绝对重力仪，搭建激光干涉信号数据采集系统采集托车运动数据，并对实测托车运动数据进行分析。试验结果表明：本文所设计的改进S型托车运动曲线，使托车实际运动位移与托车理想位移之间的决定性系数R2>0.99，实际托车运动前0.05 s的位移标准差减小约1/2，重力测量数据的有效率提高9.3%。研究成果可为优化激光干涉型绝对重力仪的性能提供一定的技术支撑。关键词：激光干涉型绝对重力仪;托车运动;改进S型曲线;有刷直流电机0|0|0更新时间：2025-08-15
微纳技术与精密机械
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双路径编码和跨级解耦的视网膜血管分割 AI导读
“在眼科疾病诊断领域，专家提出了一种双分支卷积路径特征提取与跨级特征解耦的网络，有效解决了视网膜血管分割中的细小血管漏检、病理干扰等问题，为提高分割性能提供了新方案。”摘要：视网膜血管分割是眼科疾病诊断的重要基础，但现有方法存在细小血管漏检、病理干扰影响及特征耦合等问题，因此本文提出一种双分支卷积路径特征提取与跨级特征解耦的网络。首先，该网络在编码器中通过多向差分残差模块多方向提取血管边缘特征，捕捉细微的血管结构。其次，设计协同注意力动态融合模块实现双分支路径卷积特征的动态互补，更好地聚合编码信息。最后，在两个U-Net的跳跃连接部分采用通道交互动态缩放模块，实现跨级特征解耦，增强其特征表达，解决传统U-Net的特征混淆问题。所提出的方法在四个公开的数据集DRIVE，CHASEDB1，STARE和IOSTAR中进行了充分的验证，本文算法的F1分数分别是82.47%，80.71%，81.44%，82.01%，灵敏度分别是80.96%，80.23%，74.69%，76.92%；而LadderNet算法的F1分数分别是81.66%，80.16%，80.92%，79.69%，灵敏度分别是77.06%，78.88%，73.64%，71.24%。与现有方法相比，本文方法在视网膜血管分割任务中表现出良好的鲁棒性和优越的分割性能。关键词：视网膜血管;图像分割;多向差分卷积;动态特征融合;注意力机制0|0|0更新时间：2025-08-15 - “在自动驾驶与智能交通领域，研究者提出了一种城市道路语义分割网络，有效提升了分割精度，为解决分割边界模糊等问题提供了新方案。”摘要：语义分割在自动驾驶与智能交通工程应用中发挥着不可替代的作用。针对语义分割现存分割边界模糊、物体间相互遮挡及物体多尺度差异造成的分割精度不足问题，提出全局感知与多尺度特征融合的城市道路语义分割网络。为改善分割边界模糊的问题，设计全局感知模块，通过联合空间和通道信息增强特征之间的交互以感知全局信息；物体间相互遮挡情况下模型往往需要提升被遮挡区域的敏感度， 为此提出多尺度特征融合模块以兼顾大小物体的分割精度；采用综合性的多约束特征平滑损失评估模型，进一步平滑特征，优化目标以求最优解。经实验验证，本文方法于Cityscapes数据集上在不同分辨率情况下mIoU值分别提升0.5%，0.9%，1.7%，在ADE20K数据集上mIoU值提升2.1%。相比于现有语义分割网络模型，本文方法分割效果有进一步提升。关键词：深度学习;图像处理;语义分割;特征融合;损失函数0|0|0更新时间：2025-08-15
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基于头部与整体信息联合的行人检测算法 AI导读
“在行人检测领域，提出了一种基于头部与整体信息联合的检测算法，有效提升了对遮挡行人目标和多尺度行人目标的检测能力。”摘要：在密集场景中，行人躯体受遮挡和行人尺度不一等因素导致检测器的准确率出现了下降。而行人头部受遮挡程度往往较轻，因此可用于辅助检测。对此，提出一种基于头部与整体信息联合的行人检测算法。首先，设计了一种基于稠密连接与增强融合的特征提取网络，用于强化多尺度特征提取，提升网络对多尺度行人的检测灵敏度。其次，优化区域建议网络模块的采样机制，提出一种基于遮挡重叠率判别的非均匀困难样本挖掘策略，重点关注受遮挡严重的困难样本，提升网络对遮挡情况的适应能力。然后，构建了头部与整体联合检测策略，并对后处理环节进行优化，利用头部检测结果恢复因受遮挡而被错误抑制的整体检测框，从而降低漏检率。同时，结合联合检测框架的特点对损失函数进行优化，进一步缓解了因遮挡造成的误检和漏检情况。最后，通过实验对所提算法的有效性进行了验证。结果表明，所提算法在遮挡程度较高的CrowdHuman数据集上对数平均漏检率降低了5.7%，平均精度提升了4%，在TJU-DHD-pedestrian数据集的两个小尺度子集上对数平均漏检率分别降低了2.4%和2.1%，有效地提升了对遮挡行人目标和多尺度行人目标的检测能力。关键词：行人检测;联合检测;多尺度特征融合;难例挖掘;后处理优化0|0|0更新时间：2025-08-15 -
多分辨率特征融合的人体下肢关键点检测 AI导读
“在人体关键点检测领域，专家提出了基于多分辨率特征融合的下肢关键点检测模型，有效提升了检测精确率和速度。”摘要：现有的人体关键点检测模型缺乏对高分辨率特征的关注，训练中使用的数据集分辨率较低且标注误差较大，导致其在步态分析等任务中检测结果不稳定，定位精度较差。针对上述问题，提出一种基于多分辨率特征融合的人体下肢关键点检测模型，以高分辨率图像作为网络输入，利用微调的MobiliNet v1网络结合注意力机制提取全局低分辨率特征，初步预测关键点位置，通过与之并行的浅层网络提取局部高分辨率特征，然后采用连续残差结构与注意力机制将不同分辨率特征融合，提升预测关键点的准确性，并有效缓解高分辨率图像带来的高计算量问题。通过预标记的方式制作高分辨率、高精度的人体下肢关键点数据集以确保模型训练的准确性。以模型复杂度、检测速度、检测精确率以及检测误差为评价指标，与其他经典和先进的方法进行实验对比。结果表明，所提模型的测试检测率达到95.2%，均优于Lightweight-OpenPose，HRNet-W32，HRNet-W48，YOLO-Pose，RTMPose和SimCC模型，检测精确率提升了4.1%~83.6%，FPS提升了7.6~13.9。证明了提出的模型在高精度人体下肢关键点检测中的有效性。关键词：人体下肢关键点检测;多分辨率特征融合;注意力机制;预标记0|0|0更新时间：2025-08-15 - “在遥感影像领域，专家构建了舰船语义分割数据集SSSD，提出了双任务和双重注意力机制的舰船提取方法，有效提升了分割精度和泛化能力。”摘要：针对遥感影像像素级舰船提取任务中存在的数据基准不足、解译精度较差等问题，本文从数据集和网络结构两个层面展开研究，构建了一个数量充足、类型丰富、分布广泛的舰船语义分割数据集（Ship Semantic Segmentation Dataset， SSSD），并提出了一种联合双任务和双重注意力机制的舰船提取方法。在数据集层面，合理选取全球范围内的港口区域，在HRSC2016数据集的基础上完成SSSD的构建，最终形成的数据集包含训练影像3 760张，测试影像923张。在网络结构层面，通过融合多头自注意力和通道注意力，设计双重注意力机制，有效提升了分割精度。此外，引入了轮廓监督分支作为辅任务，联合语义分割形成双任务网络框架，增强了舰船与背景的切割效果。实验结果表明，本文方法在IoU上比U-Net，ASPPUNet，DeepLabV3+和MANet分别提升11.44%，17.84%，12.25%和1.64%；双重注意力和辅任务的设计在IoU上分别提升了2.02%和1.36%；同时，在泛化性实验中本文方法展现了更强的适应性和鲁棒性。本文构建的SSSD可为舰船像素级解译提供可靠的数据基准，本文提出的舰船提取方法相较于主流方法具有更优的性能以及更强的稳定性和泛化能力。关键词：遥感影像;舰船提取;数据集;注意力机制;双任务0|0|0更新时间：2025-08-15
信息科学
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