最新刊期
2025年第33卷第8期
- “高阶矢量Bessel涡旋光束研究取得新进展，为光学捕获、成像、通信等领域应用提供新方案。”摘要：高阶矢量Bessel涡旋光由于具有无衍射、自愈性以及在其横截面上同时具有各向异性的涡旋偏振分布和螺旋形相位，在信息传输、成像、抗干扰、粒子操控等领域有巨大应用潜力。本文基于模式提取原理和光笔技术，取代传统基于双光束分别调制产生高阶矢量Bessel涡旋光束的方法，仿真计算并实验验证基于单一入射光束提取产生高阶矢量Bessel涡旋光束，对其在自由空间内的传输特性和自愈特性进行了研究。此外，以拓扑数和涡旋光阶数分别取0，1，2为例，对比分析了两者对矢量Bessel涡旋光传输特性和自愈特性的影响。数值模拟和光学实验结果均表明，光束传输过程中，涡旋光阶数和拓扑数的高低不影响其保持中心区域光强不发散的无衍射状态；在遇到阻碍对传播造成破坏后，拓扑数越小的光束，进行自愈所需时间越短。对光学捕获、光学成像、光学通信等领域的应用研究有重要的潜在意义。关键词：高阶矢量Bessel涡旋光;无衍射特性;自愈特性14|3|0更新时间：2025-06-19
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基于全视场外差干涉的中心偏差测量技术研究 AI导读
“在光学镜头中心偏差测量领域，专家提出了全视场外差干涉测量方法，实现了高精度测量，为提高测量精度提供新方案。”摘要：为了满足对光学镜头的中心偏差测量精度需求越来越高的要求，本文提出了基于全视场外差干涉的中心偏差测量方法。该方法采用了实际透镜光轴作为测量基准，通过测量被测透镜的反射光束与参考光束产生的干涉条纹获取波前并进行Zernike多项式拟合，然后将Zernike倾斜项系数转换为被测透镜的中心偏差，实现了对中心偏差的高精度测量，解决了对外部旋转台的依赖。基于外差干涉和中心偏差检测原理，分析了激光强度波动和外差频率波动对波前和中心偏差测量结果的影响，结果表明，测量误差与激光强度波动和外差频率波动正相关，且受到被测镜曲率，中心偏差影响。搭建了基于外差干涉的中心偏测量系统，实现了中心偏差的高精度测量，并与仿真结果进行了对比。仿真结果表明该系统的测量精度不低于0.06″，并通过实验验证了仿真结果。研究结果表明与传统的自准直法中心偏测量方法相比，外差干涉的测量方法可以实现更高的测量精度。关键词：外差干涉;干涉测量;中心偏差;装调设备7|3|0更新时间：2025-06-19 -
二信道光子晶体滤波系统 AI导读
“在光通信领域，研究者设计了一种二信道滤波系统，能精准耦合不同波长的光信号至下载波导，为光路集成设计提供理论基础。”摘要：根据耦合模理论和线缺陷波导、点缺陷谐振腔的控光特性，在二维四方晶格光子晶体中设计了一种由主波导、两个下载波导、两个谐振腔和两个反射腔组成的二信道滤波系统。基于平面波展开法计算了完整光子晶体、线缺陷波导的能带结构，分析了点缺陷谐振腔的模态分布。基于时域有限差分法研究了滤波系统的传输特性，分析了反射壁、反射腔到谐振腔所在参考平面的距离取值呈线性变化时对系统下载效率的影响，并给出透射率峰值随它们的变化规律。根据计算结果指导滤波系统的仿真设计，模拟结果表明：该滤波系统能够把波长为
现代应用光学
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翼型挡体无阀压电泵在不同攻角下的输出性能 AI导读
“在流体力学领域，研究人员探究了翼型攻角对无阀压电泵性能的影响，发现攻角增大会导致泵输出性能降低，为泵设计提供新思路。”摘要：本研究旨在探究翼型攻角变化对翼型挡体无阀压电泵输出性能的影响。通过将对称型和非对称型翼型置于流管内，设计了不同攻角（0°，5°，10°和15°）的翼型挡体无阀压电泵，并进行了输出流量和背压的试验测试。同时，利用COMSOL软件对含翼型挡体的流管进行了内流场模拟仿真，分析了涡旋结构和能量耗散特性。试验结果表明，美国国家航空咨询委员会（National Advisory Committee for Aeronautics，NACA）0015型翼型挡体无阀压电泵在攻角为0°时输出性能最佳，最大流量达到235.56 ml/min，最大背压为842.8 Pa。随着攻角的增大，压电泵的输出性能逐渐降低。流场仿真结果显示，流体反向流过翼型时，流场涡旋尺度大于正向流动时的涡旋，且NACA63-412翼型周围的涡旋更为密集且尺度更大。随着攻角的增大，流场的涡流结构呈现聚集、增多的趋势，涡流强度也随之增大，导致能量耗散加剧。研究表明，翼型攻角对压电泵的输出性能有显著影响，攻角增大会加剧流场能量耗散，从而降低泵的输出性能。本研究为高性能无阀压电泵的设计和优化提供了新的思路和理论依据。关键词：压电泵;翼型挡体;能量耗散;涡识别11|4|0更新时间：2025-06-19 - “在位移测量领域，专家提出了基于球阵列的磁阻式时栅位移测量新方法，实现了微米级精度的大量程测量，具有重要的应用价值。”摘要：针对传统位移传感器无法兼顾大量程和高精度的测量难题，提出一种基于球阵列的磁阻式时栅位移测量新方法。利用空间正交激励绕组构建正交变化的磁场，通过空间周期性传感结构精确实现磁场约束控制。采用感应绕组拾取磁场变化，建立磁阻与位移的映射关系，揭示了位移传感机理。通过电磁仿真对模型参数进行优化，研制了传感器，搭建了实验平台，开展了传感器测量误差实验研究。实验结果表明，传感器在512 mm测量范围内，测量误差为±9.4 μm，分辨力为0.1 μm。采用毫米级传感单元实现微米级测量精度，大大降低了传感器的制造难度，量程可按需扩展，无需借助细分技术实现高分辨力位移测量，可用于强油污等恶劣环境下位移测量，具有重要的学术价值和工程应用价值。关键词：球阵列;时栅传感器;磁场约束;直线位移4|3|0更新时间：2025-06-19
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靶向药物浓度筛选微流控器件的设计与制作 AI导读
“最新研究报道，科研团队开发了一种集成浓度梯度发生器的细胞共培养微流控器件，模拟体内流动环境，为靶向药物浓度筛选和个性化治疗提供技术平台。”摘要：为筛选靶向药物浓度，设计制作了集成浓度梯度发生器的细胞共培养微流控器件。对器件内的浓度梯度生成原理、浓度场、速度场和细胞共培养特性进行了研究。首先，根据等效电路原理设计了可以生成5∶1∶0浓度梯度的微通道模型，采用串并联结构形式设计了药物浓度作用细胞共培养单元，进行了浓度梯度单元与细胞共培养单元集成。然后，利用有限元仿真软件Comsol中的层流和物质传递模块进行了速度场和浓度场仿真验证。最后，采用软刻蚀技术制作了该微流控器件，分别采用荧光素纳溶液和1 μm直径聚苯乙烯悬浮液模拟药物浓度分布；在器件内进行了Hela细胞与A549细胞的共培养，并分析了两种细胞的生长曲线和叶酸受体靶向性。仿真与实验结果表明：设计的微流控器件能够生成设定的浓度梯度（浓度比例5∶1∶0），每一分支的细胞培养单元内浓度差异在0.1%以内；细胞培养单元内流速分布均匀，培养单元内的平均流速为（7.1±0.3）μm/s；两种细胞的生长符合S型生长规律，细胞膜染色实验表明在该微流控器件内能够实现两种细胞的平行共培养。研究结果表明，该微流控器件能够模拟细胞在体内的流动环境，为靶向药物浓度筛选和个性化治疗提供了技术平台。关键词：微流控;细胞微环境;靶向药物浓度筛选;平行共培养3|2|0更新时间：2025-06-19
微纳技术与精密机械
- “在遥感图像超分辨率领域，SAF2Net通过挖掘混合尺度全局信息和融合空间-频率互补特征，展现出竞争力的重建性能。”摘要：现有大多遥感图像超分辨率方法，无法充分挖掘图像中混合尺度的自相似性信息和跨尺度区域间的关联信息，且忽略了频率域对感知图像高频信息的能力。针对这一问题，本文提出了一种空间自适应及频率融合网络（Spatial Adaptation and Frequency Fusion Network， SAF2Net）。SAF2Net首先引入一种混合尺度空间自适应特征调制模块，采用类似于特征金字塔的方式获取不同尺度下的判别特征，丰富多尺度特征的表达能力。随后，设计了一个全局多尺度感受野选择块，挖掘跨尺度区域间的关联特征。在此基础上，引入空间自适应选择块和频率分离选择块，融合空间-频率互补信息以增强局部特征，提高模型对图像高频内容的建模能力。在两个公开遥感图像数据集上进行多组实验，SAF2Net获得的定量评价指标结果均优于其他对比方法。以UCMerced数据集3倍超分辨率为例，本文方法相较于次优方法HAUNet，PSNR和SSIM分别提升了0.11 dB和0.003 3；在主观视觉质量方面，SAF2Net能够恢复出更多清晰的纹理细节。实验结果表明，本文所提出的SAF2Net能够从两个不同的角度挖掘混合尺度全局信息，并有效融合空间-频率互补特征，在遥感图像超分辨率任务中表现出具有竞争力的重建性能。关键词：遥感图像;超分辨率;混合尺度特征;空频互补信息3|2|0更新时间：2025-06-19
- “在结构化环境中，单目视觉惯性SLAM系统融合异质特征，显著降低轨迹误差，提高定位精度和鲁棒性。”摘要：平面特征作为一种高层几何特征而广泛存在于结构化环境中，对于大多数同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）系统来说是个很好的补充。为了解决特征点与平面特征融合时引入了新的误差并且平面存在着退化的可能，本文提出了一个融合异质特征的单目视觉惯性SLAM系统。首先从灰度图像中提取特征点；其次对特征点集合进行三角剖分，并将三角剖分的结果转换到世界坐标系下；接着将初始化过程建模为有约束的优化问题，并用交替方向乘子法分布式求解；然后对相似平面进行聚类，并用所提出的平面碰撞概率模型拟合平面，得到对应的有界平面参数；最后在因子图中引入了平面特征的几何约束，通过误差模型同时优化相机运动以及平面参数。与典型的视觉惯性SLAM系统VINS相比，本文提出的系统在EuRoC数据集的绝对轨迹误差平均值降低了50%；在TUM-Ⅵ数据集的绝对轨迹误差平均值降低了40%。该方法能够在结构化场景中稳定、连续地工作，并且提高了弱纹理区域的定位精度和鲁棒性。关键词：SLAM;视觉惯性;分布式求解;有界平面提取;非线性优化6|3|0更新时间：2025-06-19
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电力巡检中的偏振图像特征融合 AI导读
“在智能电网监测领域，本研究提出了一种基于偏振度与偏振光强双模态信息融合的检测方法，有效提升了隐患目标识别精度。”摘要：为提升智能电网监测系统在复杂光照条件下的隐患目标识别精度，本文提出了一种基于偏振度与偏振光强双模态信息融合的检测方法。首先，设计双路特征融合网络，通过密集卷积模块分别提取偏振强度图像和偏振度图像的特征，以增强浅层信息的保留能力；同时，引入空间-通道协同注意力机制，在空间与通道维度上建立特征依赖关系，从而提升模型的特征选择性聚合能力。最后，引入多尺度自适应结构相似性损失函数并设计加权算法优化参考图像的生成质量，优化融合图像的结构保真度与目标显著性，进一步提升其质量。实验结果表明，与当前最先进的图像融合算法相比，本研究提出的方法在多种评价指标上均展现出了显著的性能提升。同时，通过消融实验进一步验证了网络模块和损失函数的有效性与实用性。在自建的目标检测数据集中，采用本研究方法生成的融合图像在目标识别精度上达到了91.5%，同时mAP@0.5指标也达到了0.916，在客观评价方面优于对比方法，提升了后续目标检测网络的识别准确性。关键词：电力巡检;机器视觉;偏振成像;图像融合;目标检测7|2|0更新时间：2025-06-19 -
超融合残差行进几何感知的遥感目标检测 AI导读
“超融合残差行进几何感知算法在遥感图像目标检测领域取得突破，有效提升检测准确性与稳定性。”摘要：本文提出超融合残差行进几何感知算法，旨在解决遥感图像目标检测中的多尺度、密集重叠及数据分布不均等挑战。超融合残差行进模块优化网络结构，其多层次卷积操作利用不同尺度感受野，能捕捉目标各尺度细节，增强模型对目标特征的感知能力，实现小尺度目标特征提取和大尺度目标准确定位。通过计算检测与真实结果的几何相似度精准评估检测效果，在目标密集重叠场景精细考量契合度，筛选最终结果，减少漏检、误检，提高算法准确性；设计多路径特征融合模块，融合不同层次特征信息，提取更丰富目标特征，增强网络表示与判别能力，提升检测准确性与稳定性。在NWPU-VHR-10数据集的实验结果显示，其mPrecision，mRecall，mAP和mF1 Score分别提高了0.041 9，0.104 0，0.045 5和0.085 0；在RSOD数据集的实验结果显示，其mPrecision，mRecall，mAP和mF1 Score分别提高了0.022 1，0.103 4，0.061 9和0.087 5。充分证明了所提出超融合残差行进几何感知算法在遥感图像目标检测领域的有效性和优越性。关键词：遥感图像;目标检测;超融合残差行进模块;几何相似度;多路径特征融合10|4|0更新时间：2025-06-19 -
感知增强混合网络的水下目标检测 AI导读
“在海洋资源勘探和环境保护领域，水下目标检测技术取得新进展。专家提出了感知增强混合网络，有效提高了成像模糊和目标尺度多变情况下的检测精度，为水下目标检测提供了新方案。”摘要：水下目标检测技术在海洋资源勘探、环境保护等领域发挥着重要作用。然而，水下环境存在成像模糊、目标尺度多变等问题给检测任务带来了难度。为提高水下目标检测精度，提出一种感知增强混合网络。首先，构建全局-局部混合增强特征提取主干网络，利用自注意力机制求取图像中的长程全局信息，进一步构建卷积注意力增强模块提取更丰富的图像局部细节信息。通过在特征提取过程中更好地捕获图像全局和局部特征关联，增强各尺度特征描述的判别性；随后，为提高成像模糊对比低时的目标检测精度，构建目标感知增强双阶段检测头。通过增加一阶段区域提议生成网络的深度，在低质图像中提取更多目标语义信息，并通过在二阶段引入自注意力机制，抑制背景或次要信息干扰。进一步引入目标检测交并比分支，将一阶段目标先验信息融入二阶段分类求解中，提高不同种类目标的检测精度。所提方法在水下目标检测数据集TrashCan与WPBB上的 - “在动态环境中，一种结合目标检测和光流的对象级SLAM方法被提出，有效提升了定位精度。”摘要：现有大多数视觉同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping， SLAM）方法大部分基于静态环境假设，导致其在动态环境中的定位精度显著下降。为解决这一问题，本文提出一种结合目标检测和光流方法的对象级动态SLAM方法。该方法使用目标检测获取对象信息，结合光流和对象重投影技术来识别对象的动静属性，并剔除动态对象上的特征点。随后，寻找检测对象和地图中对象的最佳匹配关系。然后，在关键帧中优化静态对象，同时提出一种动态二次曲面优化策略，用于在对象地图中优化动态二次曲面模型，并追踪动态对象的运动轨迹。最后，重建稠密静态背景。在Bonn和TUM数据集上的实验表明，本文方法的绝对位姿精度提升约44.3%，相对位姿精度提升约19.0%。实验结果表明，本文方法在动态场景中能够实现更精确、更稳健的定位。为进一步验证系统的在线性能，本文还在真实动态场景中对该系统进行了测试，并达到了预期的结果。关键词：动态场景;同步定位与地图构建;光流;二次曲面;对象检测5|4|0更新时间：2025-06-19
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多光谱融合的红外舰船目标轻量化检测 AI导读
“在红外多光谱融合舰船目标检测领域，研究者基于YOLOv8n-MF提出了轻量级检测模型YOLOv8n-MFLW，体积小、精度高，检测性能优异。”摘要：针对红外多光谱融合舰船目标检测模型体积大、效率低、难以在嵌入式设备上部署等问题，本文基于YOLOv8n-MF提出了一种轻量级舰船目标红外多光谱融合检测模型YOLOv8n-MFLW。首先，引入轻量型网络HGNetv2替换主干网络，基于GSConv卷积重构HGBlock和C2f模块，在降低模型参数量的同时保留模型特征提取和融合能力；提出一种自适应稀疏结构化剪枝算法La-Depgraph修剪模型，进一步大幅降低模型参数量；最后，采用中间特征知识蒸馏学习策略恢复剪枝带来的精度损失，提高模型的检测性能。实验结果表明，相较于原模型，改进后的轻量级舰船目标红外多光谱融合检测模型的检测精度可以达到96.4%，提高了1.2%，模型参数量、计算量及内存占用量仅为0.9 MB，3.5 GFlops和2.3 MB，分别减少88.1%，81.2%和82.8%。因此，本文提出的模型体积小、精度高，具有更好的检测性能，能够胜任复杂环境下的舰船目标检测任务。关键词：红外舰船;多光谱目标检测;轻量化;模型剪枝;知识蒸馏2|2|0更新时间：2025-06-19
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