最新刊期
2025年第33卷第5期
- “在光谱检测领域，专家提出了基于NICE-OHMS的多气体光谱检测方法，有效消除杂质气体干扰，保证高灵敏度和选择性。”摘要：为了抑制叠加光谱对光谱信息提取准确性的影响，提出一种基于亚多普勒噪声免疫腔增强光外差分子光谱技术（NICE-OHMS）的多气体光谱检测方法，利用高精细度光学腔内建立起的高激光功率激发饱和吸收，显著提升光谱分辨率，抑制杂质气体的光谱干扰，并结合波长调制技术，消除亚多普勒上残余多普勒背景的影响。建立了波长调制亚多普勒NICE-OHMS模型，以1 531 nm处C2H2和NH3跃迁线为例进行实验。实验结果表明：在波长调制频率为150 Hz，调制幅度为2.68 MHz的条件下，光学腔内可以激发饱和度为12.10的C2H2亚多普勒吸收信号，并且C2H2的亚多普勒不会受到相邻NH3光谱以及多普勒背景的干扰，通过阿伦方差分析系统探测灵敏度达到1.163×10-12 cm-1。上述分析表明，利用该技术可以有效消除杂质气体的光谱干扰，同时保证光谱系统的高灵敏度和高选择性。关键词：激光吸收光谱;噪声免疫腔增强光外差分子光谱技术;亚多普勒;叠加光谱28|10|0更新时间：2025-04-17
- “在精密测量领域，偏折术凭借其独特优势备受关注。本文介绍了偏折术的工作原理和发展脉络，分析了影响测量精度的关键因素，并展望了其应用前景。”摘要：偏折术由于其测量系统简单、动态范围大、抗干扰能力强，在复杂光学曲面的面形与缺陷检测方面具有独特优势。但是偏折测量的操作复杂、影响因素多、数据传递链条长，严重限制了其在工程实践中的应用。为此， 本文介绍了偏折术的工作原理和发展脉络，列举了主要测量步骤，包括结构设计、系统标定、编码与物像匹配以及积分重构。分析了影响测量精度的几个关键因素，包括相机的模型简化、高度-斜率歧义性、位置-角度测不准以及积分重构的欠定性。随后给出了偏折术的主要应用场景及未来发展趋势，帮助精密测量领域的科研人员及研究生掌握偏折测量方法，明确提高偏折测量精度的主要途径，推动我国精密工程及先进制造领域的技术进步和产业发展。关键词：精密测量;偏折术;光学曲面;误差分析;缺陷检测25|11|0更新时间：2025-04-17
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系统积热对红外偏振成像系统工作性能的影响 AI导读
“在旋转扫描偏振成像领域，专家深入研究定子绕组热积累对成像质量的影响，并提出优化方案，为提升成像性能提供解决方案。”摘要：深入研究旋转扫描偏振成像系统中定子绕组热积累对红外偏振成像质量的影响，并提出了优化方案。针对自主研制的分时型红外偏振成像系统，分析了定子绕组热积累导致红外热噪声增加进而影响成像质量的机理；通过解析系统的结构设计，探讨了定子绕组发热的产生原因，理论上阐述了热噪声对系统成像的影响。从室温至正常工作以后绕组的稳态温度区间开展对比实验，并对目标场景的偏振特征图像进行了分析。实验结果表明：绕组发热导致的红外热噪声显著影响了红外偏振成像系统的成像性能，在模拟沙地的目标场景中，其结构相似度和峰值信噪比分别下降了32.98%和51.87%，均方误差增加了19.49倍。最后，通过对定子绕组的改进设计，将自主研制的红外偏振成像系统旋转机构的稳态温度降低34.3%。关键词：红外偏振成像;热噪声分析;旋转扫描机构;图像质量15|5|0更新时间：2025-04-17 -
基于近远场结合的微结构调制像差仿真 AI导读
“在光学成像领域，专家提出了近远场结合的像差仿真方法，有效提高了仿真计算效率，为高深宽比微结构测量提供解决方案。”摘要：基于光学成像原理的低相干显微干涉能够有效重建微结构表面的三维形貌，然而在测量高深宽比结构底部形貌的过程中探测光会受到结构调制产生波前畸变，导致测量失败。通过仿真计算能够得到微结构的像差调制规律，为其像差校正和补偿提供先验值。基于矢量衍射的电磁仿真方法能够准确地描述高深宽比微结构带来的复杂非线性调制，但此类方法数据量大、计算效率低，难以建立有效的三维仿真模型。针对该问题，提出一种近远场结合的像差仿真方法，以提高仿真的计算效率。采用基于全波模拟的时域有限差分法计算三维仿真中高深宽比微结构对探测光场的调制过程，得到经微结构调制后的探测光的近场分布，再通过带限缩放角谱法将探测光的近场分布传递至远场，实现调制像差的计算。通过实验装置测量了不同样品的调制像差验证了本文方法的准确性，同时仿真结果表明，在同等仿真精度下本文所提方法使计算速度提高了1倍以上。关键词：低相干显微干涉;样品调制像差;时域有限差分;带限缩放角谱;高深宽比微结构20|3|0更新时间：2025-04-17 -
基于长度角度并行传感的多目标位姿测量 AI导读
“在高端装备制造领域，专家提出了一种多目标位姿测量方法，实现了长度角度并行测量，为自动化、高精度装配制造提供关键支撑。”摘要：大尺寸空间精密位姿测量技术是航空、航天、船舶、射电望远镜等高端装备实现自动化、高精度装配制造的关键支撑技术。针对传统方法无法同时兼顾测量效率与测量精度的问题，提出了一种长度角度并行传感的多目标位姿测量方法。通过光电扫描测角实现空间多目标的自主识别并提供高精度角度约束，同时利用高动态光束偏转机构引导绝对测距光束，主动实施逐点扫描测距，从而实现长度、角度并行测量。然后，设计了一种集成化位姿测量合作靶标，构建了长度角度加权融合的精确位姿测量模型。最后，提出了系统参数的高精度快速标定方法，详细分析了位姿测量方法的测量不确定度，并研究了合作靶标相对测量基站的位置、姿态与位姿测量精度之间的关系。通过实验验证了该方法的可行性和测量精度，实验结果表明：与激光跟踪仪进行精度对比，该方法的位置、姿态测量准确度分别优于0.131 mm和 0.041°，测量重复性分别优于0.034 mm和0.018°，多目标测量过程中平均每个目标耗时0.9 s。该方法同时具有较高的多目标位姿测量效率与测量精度。关键词：位姿测量;大尺寸测量;光电扫描;绝对测距;多目标17|4|0更新时间：2025-04-17
现代应用光学
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多束电子源设计与实验 AI导读
“在提高单电子束设备通量领域，研究人员开发了基于肖特基阴极的多束电子源系统，实现了多孔阵列分束板制备和微阵列静电透镜高精度装配，为多电子束设备设计提供解决方案。”摘要：为了提高扫描电子显微镜等单电子束设备的通量，开发了基于肖特基阴极的多束电子源系统，研究了准直透镜、分束板及微阵列静电透镜的设计方法与制备工艺。根据肖特基阴极发射特性进行了静电准直透镜的设计，仿真计算了准直束的电子光学性能。基于MEMS加工工艺实现了3×3和10×10多孔阵列分束板的制备，开发了多孔多层器件装配系统并实现了微阵列静电透镜的高精度装配；搭建了多束电子源测试平台并进行了多束电子源的准直、分束与聚焦性能验证。结果表明：多束电子源的准直束范围为600 μm，准直范围内的束流密度为4.11 A/m2、均匀度为6.06%；实现了3×3分束且大小可调，聚焦后的子束束斑直径均值为5.32 μm，束斑直径均匀度为5.91%，束流强度均匀度为4.36%，间距均匀度为3.06%，满足多电子束设备的设计要求。关键词：电子光学;多束电子源;肖特基发射;准直透镜;微阵列单电位透镜20|3|0更新时间：2025-04-17 -
高陡度曲面光学元件的虚拟轴磁流变抛光 AI导读
“在高精度光学元件加工领域，专家提出了机械轴与虚拟轴复合联动抛光技术，有效提高了加工能力，为高陡度复杂曲面光学元件加工提供重要参考。”摘要：为了克服传统抛光轮上置式磁流变抛光机床在加工高陡度曲面光学元件时的工艺限制，并解决现有虚拟轴技术仅适用于小角度范围的局限性，提出了一种抛光轮下置固定式机械轴与虚拟轴复合联动抛光技术。基于抛光轮下置式磁流变抛光机床的结构特点，采用Denavit-Hartenberg（DH）法建立了机床机械轴与虚拟轴复合联动抛光的后置处理模型，并通过几何法进行了理论验证。通过虚拟轴凹球面采斑实验和均抛一块口径为150 mm、曲率半径为150 mm的熔石英凹球面，验证了后置处理模型的准确性。最后，对一块口径为170 mm、曲率半径为158 mm、最大法向角为32.54°的熔石英凹球面进行抛光修形。实验结果表明，修形后裁边5 mm的工件面形PV值收敛至0.04λ，RMS值收敛至0.005λ。所提出的机械轴与虚拟轴复合联动抛光模型具有较高的准确性，且能够有效提高高精度、高陡度曲面光学元件的加工能力，为磁流变抛光技术在高陡度复杂曲面光学元件加工中的应用提供了重要参考。关键词：磁流变抛光;高陡度曲面;虚拟轴;下置式;后置处理1293|689|0更新时间：2025-04-17 -
基于机器视觉的透明软管内微量液体体积测量 AI导读
“在工业生产领域，专家提出了基于机器视觉的微量液体体积计量方法，有效克服不利因素，计量精度高达98.3%和98.4%，具有显著应用价值。”摘要：针对工业生产中透明软管内微量液体（约0.1~0.6 mL）体积快速、精准计量的需求，提出了一种基于机器视觉的计量方法。通过构建特定成像系统，采用自适应邻域加权亮度分析算法，稳定提取液段像素长度，有效克服气泡干扰、光照不均及管壁反光等不利因素的影响。在此基础上，提出两种计量策略：第一种方法基于静力称重的拟合标定测量法，通过拟合液段像素长度与实际体积的关系建立定量模型；第二种方法基于单应矩阵的图像特征坐标变换测量法，将像素坐标映射至物理空间并结合管道内径实现体积计算。实验结果表明，在复杂环境中，两种方法的计量精度分别达到98.3%和98.4%，能够有效满足工业现场对微量液体体积快速测量的需求，具有显著的应用价值和推广潜力。关键词：机器视觉;目标分割;曲线拟合;体积测量71|15|0更新时间：2025-04-17
微纳技术与精密机械
- “在机器人导航、虚拟现实及自动驾驶领域，点云分类与分割技术取得新突破。专家提出点云形状自适应的局部特征编码方法，有效提升点云分类和分割性能。”摘要：点云分类与分割在机器人导航、虚拟现实以及自动驾驶领域应用广泛，大多面向点云处理的深度学习方法采用共享权重的多层感知机（MultiLayer Perceptron， MLP）以及单一的池化来聚合点云的局部特征，难以准确地描述排列复杂的点云结构信息。针对上述问题，提出一种点云形状自适应的局部特征编码方法，以有效表征形状多样的点云结构信息，提升点云分类和分割性能。该方法首先引入一种自适应特征增强模块，采用差分和可学习的调节因子对特征进行增强，弥补共享权重MLP描述能力不足的问题。在此基础上，设计了一种特征聚合模块，利用点云的绝对空间距离赋予不同点不同权重以适应形状多变的点云结构信息，突出有代表性的点集，更加准确地描述点云的局部结构信息。在3个大型公开点云数据集上进行实验，结果表明，在ModelNet40数据集上取得了93.9%的总体实例分类精度，在分割数据集ShapeNet和S3dis上分别取得了85.9%，59.7%的总体实例平均交并比（mean Intersection over Union， mIoU），本文提出的方法在点云分类和分割任务上表现优秀。关键词：深度学习;点云分类;点云分割;局部特征聚合12|2|0更新时间：2025-04-17
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半监督式野生动物夜间目标端到端检测 AI导读
“在野生动物夜间目标检测领域，研究者提出了基于半监督学习的端到端识别模型SAN-YOLO，有效提升了检测精度和效率。”摘要：针对野生动物夜间目标检测精度与效率低且难以人工全面标注的问题，提出了一种基于半监督学习的夜间野生动物端到端识别模型（SAN-YOLO）。基于YOLOv8融合特征注意力机制和像素注意力机制，以提升检测器对于夜间图像的自适应性和特征表征能力。然后，搭建了基于师生学习框架的半监督训练网络，通过生成并合理分配伪标签，让学生模型从大量未标注的原始图像中学习，最后，在所构建的数据集上进行评估。实验结果表明，在使用5%标注的情况下，SAN-YOLO的mAP指标达到69.7%，高于其检测器在全监督训练下的59.6%和基线模型的57.1%。所研究的检测方法在少量标注的夜间动物数据集上展现出良好的性能，且验证了注意力机制在夜间目标检测领域的有效性。关键词：目标检测;半监督学习;红外夜视;野生动物保护;师生模型;注意力机制18|4|0更新时间：2025-04-17 -
自适应色彩补偿和多尺度融合的水下图像增强 AI导读
“在水下图像增强领域，研究者提出了自适应色彩补偿和多尺度融合算法，有效改善了图像色彩失真、光照不均等问题，显著提升了图像质量。”摘要：为了改善水下图像存在的色彩失真，光照不均，对比度低和细节模糊等问题，提出了一种自适应色彩补偿和多尺度融合的水下图像增强算法。使用自适应色彩补偿和白光平衡算法对图像的颜色进行校正，对颜色校正后的图像进行自适应伽马校正使其光照均匀。然后，对光照均匀的图像分别使用自适应瑞利直方图拉伸和自适应非锐化掩膜处理，得到对比度提高的图像和细节增强的图像。为了进一步改善水下图像的质量，对对比度提高图像和细节增强的图像进行非下采样轮廓波融合。实验结果表明：该算法可以对水下图像的颜色进行校正，使图像光照均匀，提高图像的对比度和清晰度，图像的评价指标PSNR，SSIM，IE，UCIQE的平均值较原始图像分别提高了43.52%，58.65%，12.5%，32.13%，水下图像的质量得到了显著提升。关键词：图像增强;图像融合;色彩补偿;白平衡;伽马校正;瑞利分布;非锐化掩膜;非下采样轮廓波13|3|0更新时间：2025-04-17 - “在红外成像领域，专家提出了基于循环残差神经网络的红外视频超分辨率重建方法，有效提升了动态目标的远距离探测与识别能力。”摘要：为了提高机载红外成像系统对动态目标的远距离探测与识别能力，提出一种基于循环残差神经网络的红外视频超分辨率重建方法。该方法针对机载红外成像系统的实际退化过程，结合动态目标的运动信息，通过优化网络架构有效提升视频重建质量。首先，分析了包括下采样、运动模糊及噪声干扰在内的红外视频退化过程并基于此构建了低分辨率数据集，介绍了循环残差神经网络，该网络能够有效提取并传递动态目标的运动信息，从而恢复目标的形状、轮廓和细节纹理。采用跳跃级联残差结构改进模型主干，保证流畅信息流的同时使其更适合处理长视频序列，且有效避免了模型在训练过程中梯度消失。进一步，通过调整残差块的数量和各层卷积核的数量，优化了网络的表达能力和计算效率。此外，提出一种结合Charbonnier损失和高频信息损失（HFLoss）的损失函数共同监督，用于提升重建图像中高频细节的恢复效果。实验结果表明：所提出的重建方法在公开和实测红外数据集上均可实现动态目标的2倍超分辨率，PSNR值高于40 dB，SSIM值大于0.92，重建速率不低于45 frame/s。结合分辨率测试靶标与红外变焦成像系统准确标定了系统角分辨率，验证了重建方法在提升系统角分辨率方面的优势，系统角分辨率提升1.43倍。该方法能够满足机载成像系统高实时性和重建质量的要求。关键词：计算机视觉;视频超分辨率;深度学习;循环神经网络;深度残差网络;红外动态目标15|4|0更新时间：2025-04-17
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复杂空心涡轮叶片点云快速配准 AI导读
“在涡轮叶片制造精度评估领域，专家提出了一种基于深度学习的点云快速配准方法，有效提高了叶片制造精度的评估效率。”摘要：涡轮叶片具有形状复杂、材料特殊以及加工工艺复杂等特点，基于点云配准构建的三维模型，可以对比分析并评估叶片制造的精度和质量。然而，在点云配准过程中难以精确定位点云重叠部分且计算复杂。为了解决上述问题，提出了一种复杂空心涡轮叶片点云快速配准方法。该方法基于深度学习对源点云和目标点云提取多级特征，并在特征之间进行信息交换，使得在无需注意力机制的前提下，两个点云输入的全局特征能够聚焦于相同部分。实验结果表明，相较于深度学习网络PANet，ModelNet40数据集配准结果的RMSE（r）和RMSE（t）分别降低了34%和15%；基于ModelNet40数据集训练继续对涡轮叶片点云进行训练，叶片点云配准结果的RMSE（r）和RMSE（t）分别降低了83%和46%。该方法有望在涡轮叶片制造精度的评估过程中得到广泛的应用。关键词：点云配准;涡轮叶片;特征信息;特征交互;重叠区域14|3|0更新时间：2025-04-17
信息科学
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