最新刊期
2025年第33卷第2期
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基于标定参数修正的远心成像精密三维测量 AI导读
“在三维精密测量领域，专家提出了基于标定参数修正的远心三维重构模型，有效补偿测量误差，为远心光路系统精密测量提供新思路。”摘要：远心成像具有稳定放大倍率、大景深、低畸变等优点，在三维精密测量领域备受关注。然而，由于制造工艺的限制，远心镜头的孔径光阑无法完美地置于焦平面上，导致偏离光轴微小角度的光线也能进入，从而引入测量误差。针对该误差，提出了一种基于标定参数修正的远心三维重构模型。在理论上分析了远心光路非理想性产生的原因，并构建了与成像深度相关的系统标定参数模型，补偿因光路非理想性引起的测量误差。以对焦平面的标定参数为基础，基于控制变量法和最小二乘拟合算法建立径向畸变系数与成像深度之间的数学多项式表达式。采用随机采样一致性算法滤除相位噪声，并基于多项式模型建立相位-深度映射关系。三维重构时，根据绝对相位确定的深度信息修正径向畸变系数，继而实现高精度的横向尺寸重构。在标定板和标准球实验中，系统参数修正前后被测线段的测量误差由28.8 μm降为4.8 μm，标准球的直径测量误差由35.2 μm降为8.1 μm，验证了所提出方案的可行性与必要性。该方法为远心光路系统的精密测量提供了一种有效的参数修正思路，丰富了远心三维测量技术。关键词：远心成像;三维成像;精密测量;条纹投影轮廓术0|0|0更新时间：2025-03-21 -
基于两步法的激光轮廓仪手眼标定方法研究 AI导读
“在机器人协同作业领域，专家提出了一种两步法手眼标定方法，显著提升了标定精度和三维拟合精度。”摘要：为了提高线激光轮廓仪与机器人协同作业中的手眼标定精度，提出了一种基于两步法的标定方法。该方法采用常见易得的标定球作为标定物，通过改变一次姿态，一次平移的特殊测量方式，根据球心坐标在机器人坐标系中恒定不变的特性构建求解方程，联立不同姿态下的求解方程分别独立求解旋转矩阵和平移矢量。实验结果表明，两步法在X，Y方向的球心坐标标准差分别为0.324 9 mm和0.246 2 mm，相较于一步法的0.460 8 mm和0.639 1 mm，分别提升了29.5%和61.5%。此外，在球体拟合实验中，两步法拟合出的球体半径与标称半径14.996 mm的差值为0.019 mm，而一步法的差值为0.278 mm，两步法的拟合精度更高。本文提出的两步法手眼标定方法相较于一步法显著提高了标定精度和三维拟合精度。关键词：手眼标定;线激光轮廓仪;标定球;齐次变换矩阵0|0|0更新时间：2025-03-21 -
偏振通道的选择对红外偏振成像质量的影响 AI导读
“在电力设备缺陷检测领域，研究人员构建了分时型红外偏振成像系统，通过控制偏振片旋转实现多通道图像采集，为提升检测准确性与效率提供新方案。”摘要：为了提升电力设备缺陷检测的准确性与效率，搭建了一个分时型红外偏振成像系统，组合了长波红外探测器及偏振片。针对输电线路，通过控制偏振片旋转实现多通道图像采集。然后，分别利用均方根误差（RMSE）、峰值信噪比（PSNR）和平均结构相似度（MSSIM）三个参数对不同偏振通道数以及不同偏振角度间隔的偏振特征参量图像进行评价。实验结果表明：随着通道数从3通道增加到18通道，偏振特征参量图像质量逐步提升，尤其在4通道到9通道的范围内，图像质量的提升最为显著。然而，进一步增加通道数对图像质量并未造成明显的影响，导致了冗余计算；对于3通道偏振特征参量图像，小角度间隔能够捕捉到细小目标的细节信息，而大角度间隔能够有效分离目标与背景，并减少噪声干扰，均有适合的应用场景。该实验结果对红外偏振成像的偏振通道数选择策略具有指导意义。关键词：电力巡检;长波红外;分时型偏振成像系统;偏振通道;斯托克斯矢量0|0|0更新时间：2025-03-21 -
可调光程柱面多通池TDLAS系统 AI导读
“报道：为提升TDLAS系统性能，研发便携式柱面镜多通池，采用NGO-VMD小波去噪算法，显著提高检测灵敏度和下限。”摘要：为了提高TDLAS检测系统的检测性能和集成度，设计了一种基于便携式可调光程的柱面镜多通池的TDLAS系统，实现了从14 m，10.6 m，9.2 m，7.1 m和5.8 m仿真光程的转换。为了降低TDLAS系统测量气体过程中产生的噪声对检测精度和灵敏度的影响，提出了基于北方苍鹰优化（NGO）算法的变分模态分解 （VMD）小波去噪算法。仿真结果表明，与其他算法相比，NGO-VMD小波去噪算法能够更有效地降低噪声，且不会引起信号的失真。利用直接吸收检测技术，使用中心波长为1.653 μm的DFB激光器对CH4进行测试以评估系统的性能，结果表明，采用NGO-VMD小波去噪算法使检测信号的信噪比由66提高到109，系统的检测下限由12.1 ppm改善为7.28 ppm。Allan方差分析可知，在积分时间为263 s时，系统检测甲烷的最佳检测灵敏度从641 ppb提升为526 ppb，系统的检测下限和灵敏度都得到有效的提高，为优化TDLAS痕量气体检测系统提供了参考。关键词：TDLAS;直接吸收;可调光程;北方苍鹰优化算法;变分模态分解0|0|0更新时间：2025-03-21
现代应用光学
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双向高过载硅基差压敏感元件的研制 AI导读
“在传感器技术领域，研究人员设计了梁-群岛错位膜结构差压敏感元件，有效提升了双向过载能力。”摘要：为了提高差压传感器的双向过载能力，本文设计了一种梁-群岛错位膜结构差压敏感元件。该敏感元件由梁-群岛硅膜结构和玻璃基底键合而成。其中，梁结构降低了应力集中，群岛结构提高了结构刚度；玻璃基底键合面设计有方形凹槽和圆形通孔，硅膜结构和玻璃基底的方形凹槽形成的错位结构进一步降低了最大应力。首先，通过有限元软件分析了双向高过载硅基差压敏感元件的应力分布、敏感元件的满量程输出及最大应力。其次，分析了结构尺寸与爆破压力的关系，采用尺寸优化求解出最大爆破压力下的结构尺寸。最后，通过MEMS硅工艺制作了具有双向高过载的硅基差压敏感元件。压力测试结果表明：制得的双向高过载硅基差压敏感元件的爆破压力为8.5倍量程，与传统C型膜结构差压敏感元件（爆破压力6.5倍量程）相比，过载能力提高了30.7%。实验结果证明梁-群岛错位膜结构可以有效提高差压敏感元件的双向过载能力。关键词：MEMS;差压敏感元件;有限元;尺寸优化;过载能力0|0|0更新时间：2025-03-21 - “在生物细胞工程领域，研究者设计了柔性并联压电定位台，通过建模仿真和测试，验证了其大行程、高频率运动能力，为细胞级操作提供精确定位解决方案。”摘要：为实现细胞级的操作如细胞捕获、切割、分离及注射，本文设计了一种面向生物细胞工程的柔性并联压电定位台，并对其进行了建模、仿真和测试。该定位台由动平台、底座、三级放大机构和三个压电作动器组成。压电作动器所产生的位移经三级放大机构进行放大，并通过反馈控制实现定位台的精确运动，从而达到目标定位效果。在设计过程中，采用了伪刚体法结合柔性铰链刚度计算模型对该机构进行运动静力学分析。利用Lagrange方程，采用集中质量法建立所设计的柔性并联压电定位台动力学模型。在确定结构参数后，对其进行了有限元分析，以验证推导出的理论模型，仿真结果表明：理论与仿真模型的误差小于10%，该机构能够实现大行程以及较高频率的运动。此外，还搭建了柔性并联压电定位台样机系统，进行了实验测试，以评估其开环和闭环性能。实验结果表明：所设计的定位台具有125 μm×126 μm的工作行程，X和Y方向上的固有频率分别为128.9 Hz，132.8 Hz，相应的运动分辨率均优于400 nm。关键词：细胞微操作;压电作动器;柔性并联机构;微定位平台0|0|0更新时间：2025-03-21
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伺服电机嵌入式位置检测方法及误差补偿 AI导读
“据最新报道，研究人员针对伺服电机位置检测精度问题，提出了一种新方法，有效提升了测量精度。”摘要：针对基于时栅技术的伺服电机位置检测理论中因电机定子开槽导致两空间正交放置的TMR输出信号幅值不等，影响测量精度问题，结合电机内部定子的结构特征，提出一种伺服电机位置检测新方法，将一对传感测头，对称分布于定子齿对称轴的两边且正交放置，以实现输出信号幅值相等。针对因伺服电机定子绕组产生的磁场谐波分量影响测量精度问题，采用间隔
微纳技术与精密机械
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强化边缘特征提取的双分支融合真实图像去雾 AI导读
“在计算机视觉领域，研究者提出了EDFDNet去雾网络，有效提升了非均匀雾霾图像的可见性，为图像去雾研究提供了新方向。”摘要：自然环境中的雾霾通常是非均匀且不规则的，对计算机视觉任务产生了较大的影响。因此，本文提出强化边缘特征双分支融合去雾网络（Enhanced-edge-feature Dual-branch Fusion Dehazing Network，EDFDNet）。为了保留图像的真实性，同时在模糊严重的情况下有效提升去雾后的可见性，构建了网络的首要分支传输图精细分支，采用融合离散小波变换的U型网络分层编解码器结构提取多尺度精细特征信息，并定义了强化边缘信息判定的数学方法；特征提取分支串联ResNet残差块和Transformer与双重注意力结合的并行特征提取模块，将提取的局部特征和全局特征进行融合，提高了网络对非均匀雾霾图像的理解能力和处理效果，进一步恢复图像的可见性，将上述两个分支加入生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的主干框架中，形成了去雾网络EDFDNet。实验的结果表明，该方法在室外合成数据集上的平均PSNR和SSIM比当前主流方法的最优结果分别提高了1.256 7和0.030 8，同时在真实世界数据集的测试中，PIQE，RI和VI达到了最佳指标21.471，0.971 1和0.900 3。EDFDNet在真实性的提高和可见性的恢复上都取得了良好的结果，适用于真实世界非均匀雾霾图像的去雾。关键词：真实世界雾霾;非均匀去雾;特征融合;边缘特征强化;生成对抗网络2|0|0更新时间：2025-03-21 - “在古铜镜X光图像融合领域，专家提出了一种新方法，有效保留纹饰细节和病害特征，为古铜镜保护提供新方案。”摘要：针对被锈蚀覆盖的古铜镜因镜缘与镜心区域厚度不均，单能X射线无法检测出完整的纹饰和病害信息的问题，本文提出一种直觉模糊集熵测度和显著特征检测的古铜镜X光图像融合方法。首先，引入有效引导滤波对高能量X光图像的纹饰结构做对比度增强。接着，采用联合双边滤波和结构-纹理分解策略设计三个尺度分解模型，以提取不同能量X光图像的能量层、残差层和细节层信息。其次，能量层通过
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夜间红外与可见光多尺度信息注入式图像融合 AI导读
“在图像融合领域，研究者提出了一种低光增强和语义注入式多尺度红外与可见光图像融合方法，有效提升了低光环境下融合图像的质量。”摘要：针对低光照条件下红外与可见光图像融合由于忽视光照而导致纹理细节不清晰、视觉感知较差等问题，本文提出了一种低光增强和语义注入式多尺度红外与可见光图像融合方法。首先，设计了一种适合低光增强的网络，通过残差模型反复迭代，实现夜间场景下可见光图像的增强。然后，采用一种基于Nest架构的特征提取器作为网络的编码与解码器，其中深层特征能捕获图像的复杂结构和语义信息，设计了一种语义先验学习模块，通过交叉注意力进一步提取深层红外与可见光图像的语义信息，采用语义注入单元，将增强特征逐级注入了各个尺度。其次，设计了梯度增强分支，主流特征先通过混合注意力，再由主流分出Sobel算子流和Laplacian算子流，以此增强融合图像梯度。最后，通过解码器中同层之间的密集连接和不同层之间的跳跃连接，对各尺度特征进行重构。实验结果表明，本文在视觉信息保真度、互信息、差异相关系数和空间频率，较九种对比方法分别平均提高了23.1%，16.3%，18%，39.8%，有效提升了低光环境下融合图像的质量，有助于提升高级视觉任务的性能。关键词：红外与可见光图像融合;多尺度融合网络;低光增强;交叉注意力;语义注入2|0|0更新时间：2025-03-21 -
融合域迁移和注意力机制的水下图像增强 AI导读
“在水下图像增强领域，研究人员提出了融合域迁移和注意力机制的模型，有效提升了图像质量，色彩恢复更自然，细节增强效果显著。”摘要：水下环境存在复杂的光线衰减和散射现象，使得成像设备拍摄到的原始图像存在明显的质量退化问题。基于深度学习的水下图像增强方法在一定程度上提高了原始图像成像质量，但现有方法大多使用人工合成或模型生成的配对数据集进行训练。由于训练样本与真实图像在数据分布上存在较大域差，因此容易出现过度增强、色偏去除不明显等现象。针对上述问题，该文提出了融合域迁移和注意力机制的水下图像增强模型。首先，设计了域迁移图像生成网络，结合物理成像模型和水型分类器，学习不同场景下不同域图像间的特征描述映射关系，减小生成图像与真实图像之间的差异性。然后，设计了多尺度混合注意力编解码网络，通过引入高效的特征连接和注意力融合机制，提高了网络对图像局部细节区域的增强能力。最后，提出了全局域关联一致性损失函数，通过构建域迁移过程中各阶段生成图像的内容和结构一致性关联，更好地训练网络模型参数，提高图像增强质量。所提模型在水下真实数据集UIEB和EUVP上UIQM和UCIQE指标分别取得了3.140 1，0.602 1和3.076 8，0.612 4的精度。实验结果表明，模型可以有效提高水下图像的增强质量，色彩恢复更自然，细节增强效果更显著。关键词：水下图像增强;域迁移;生成对抗网络;注意力增强0|0|0更新时间：2025-03-21 - “在高端产品制造领域，针对超纤革瑕疵检测难题，MFL_YOLOv8算法显著提升了检测精度和实时性。”摘要：超纤革是一种用于高端产品的新型复合材料，其瑕疵检测对产品质量至关重要。针对超纤革表面瑕疵多尺度、长宽比差异大和微小瑕疵较多的难点，提出用于超纤革表面瑕疵识别的MFL_YOLOv8算法。MFL_YOLOv8算法首先基于Deformable Large Kernel Attention（DLKA）机制设计了多尺度特征提取模块DCNv3-LKA，显著增强了主干网络的多尺度特征提取能力；然后通过在特征金字塔网络中引入P2特征图和Dysample上采样模块，强化了网络对小目标的细节信息提取；最后引入Minimum Points Distance Intersection over Union（MPDIoU）以缓解训练初期小目标上的损失函数失效问题，提升了小目标的检测效果。在自制超纤革表面瑕疵数据集上的实验结果表明，相比于YOLOv8n，所提算法的平均检测精度和召回率分别提高了5.38%和7.27%，达到92.47%和92.40%，每秒帧率（FPS）为135.2 frame/s，满足工业现场的准确性和实时性要求。关键词：超纤革;瑕疵检测;DCNv3-LKA;MPDIoU1|0|0更新时间：2025-03-21
- “在视频监控和自动驾驶领域，研究人员构建了一种鲁棒的RGBT目标跟踪网络，有效克服了不利场景的影响，为相关技术发展提供了新方向。”摘要：因为不易受光照、遮挡影响以及极强的鲁棒性，RGBT目标跟踪在视频监控、自动驾驶等领域得到了广泛的应用。利用在红外图像和可见光图像中常见的挑战属性，将两种模态信息充分交互，构建了一个有效的跟踪网络，能够克服跟踪过程中一些常见的不利场景带来的影响。该网络由特殊属性融合模块、共同属性融合模块和跨模态交互模块三部分组成，特殊属性融合模块让网络能够提取两种模态所特有的挑战属性信息，充分利用不同模态信息的优势；共同属性融合模块对目标跟踪中两种模态都匹配的属性提取特征并自适应聚合信息，给每个共同挑战属性分配对应的权重，增强跟踪器的自适应性；模态交互模块将红外图像和可见光图像进行模态交互，在两个特定模态信息中融合共同模态信息，让网络具有更强的鲁棒性；针对不同模态的信息损失异源问题，优化了损失函数，增强了对每个模态的关注，加快了网络的收敛速度。该网络分别在GTOT，RGBT234，LasHer数据集中进行了测试，在RGBT234数据集上达到了84.1%的精确率和57.3%的成功率，在Lasher数据集上达到了52.3%的精确率和39.1%的成功率。结果表明跟踪器达到了较好的性能，证明了该方法的有效性。关键词：目标跟踪;热红外跟踪;挑战属性;模态交互2|0|0更新时间：2025-03-21
- “在3D打印检测领域，研究者基于双目结构光原理，建立了三维重构及位姿估计体系，为提高打印精度提供参考。”摘要：为实现对3D打印件检测与控制，提高打印件打印精度，完成了3D件的三维重构以及位姿估计研究。系统基于双目结构光的周视扫描视觉检测原理，采用双目结构光照明方式，以双色相机周视扫描成像模式，通过对不同位置彩色及红外场景、双目视觉及散斑结构光深度信息等，实现图像获取及视觉标定，完成图像融合、点云着色、多帧点云配准融合、分割等图像处理及分析，实现重构对象场景点云重构。采用基于EPNP和ICP算法的相机位姿估计方案，通过EPNP算法完成重构对象场景点云和单视角点云的粗配准，ICP算法完成重构对象场景点云和单视角点云的精配准得到目标的位姿估计。采用计算场景点云与标准点云的倒角距离评估3D打印件的三维重构精度，平均精度为0.675 mm；采用重投影的方法进行位姿估计的精度评估，平均精度为1.669 mm。通过系统研究，为3D件打印检测提供了较好的评价方法，为后续检测及控制3D件精度提供了较好的参考。关键词：机器视觉;三维重构;位姿估计;图像处理;EPNP;ICP0|0|0更新时间：2025-03-21
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