最新刊期
2025年第33卷第9期
- “在薄膜厚度测量领域，专家提出了基于自注意力神经网络的测量方法，有效提升低信噪比光谱数据的测量稳定性。”摘要：为了提高薄膜厚度测量对低信噪比光谱数据的稳定性，提出了一种基于自注意力神经网络（Self-Attention-based Neural Network，SANN）的测量方法。由于传统傅里叶变换方法在信噪比降低时噪声成分可能掩盖主要干涉频率，难以准确提取厚度信息，因此构建了一种以光谱数据为输入，薄膜厚度为输出的自注意力神经网络模型，利用自适应注意力机制对不同波长的光谱点赋予动态权重，以增强对低信噪比光谱数据的解析能力。采用光谱干涉膜厚测量系统采集实验数据，并通过波长偏移和光强归一化动态调整策略进行数据增强，用以扩充训练集并提高模型的泛化能力。该系统优化了基于自注意力机制的编码器层数及隐藏节点数，最终选定包含8层编码器、每层128个隐藏节点的模型。以晶圆为例进行验证，测试含有异常值的光谱数据集合，结果显示该模型在低信噪比测试集上的最大相对厚度测量误差为3.62%，证明该方法能有效抑制噪声影响，避免傅里叶变换方法中常见的异常值偏差，显著提升测量稳定性。所提方法可扩展至更广泛的薄膜测量应用中。关键词：干涉测量;晶圆厚度;光谱干涉式;自注意力神经网络;抗噪声能力;测量稳定性2|0|0更新时间：2025-07-01
- “在拼接式空间望远镜共相领域，专家提出了一种大范围、高精度、自动化的共相调校方法，为解决子镜共相问题提供解决方案。”摘要：针对拼接式空间望远镜拼接子镜在轨共相调整需满足大范围（mm量级）、高精度（nm量级）、无干涉仪等外部检测设备等要求，提出一种拼接式空间望远镜大范围、高精度、自动化的共相调校方法。针对共焦、粗共相以及精共相等阶段的典型光学特征，分别改进共焦调校方法、基于色散条纹传感器的粗共相检测方法以及基于相位差的精共相检测方法等，形成拼接子镜共相调校完整的精度收敛链。然后搭建实验系统，开展包括共焦调校、粗共相调校和精共相调校的全链路自动化试验验证。实验结果表明：子镜相对位姿失调范围在-0.5~0.5 mm，-0.1°~0.1°内时，该方法可实现拼接子镜自动化共相，共相后系统波像差RMS值优于0.1λ（λ=632.8 nm）。该拼接式空间望远镜共相调校方法具有调校范围大、共相精度高、资源需求低等优点，在拼接式空间望远镜共相领域具有良好的应用前景。关键词：空间望远镜;拼接式;共相调校;色散条纹;位相相异1|0|0更新时间：2025-07-01
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基于模型预测控制算法的太阳跟踪系统 AI导读
“在车载平台激光外差太阳辐射光谱探测领域，研究者设计了一套高精度太阳跟踪系统，通过边缘计算和模型预测控制算法，实现了快速响应和稳定跟踪，满足了高精度跟踪需求。”摘要：为满足车载平台下激光外差太阳辐射光谱探测系统对太阳位置高精度跟踪的需求，设计了一套适用于移动平台下的太阳跟踪系统。将数据处理任务迁移至边缘计算平台，显著提升数据处理速度，保障系统在动态环境下的快速响应；同时结合相机畸变校正技术与视觉检测算法，精准确定相机画面太阳质心位置并计算角度偏移量；将角度偏移量作为系统模型的状态变量，引入模型预测控制算法对姿态调整电机转速实现最优控制，有效提升了太阳跟踪的准确度与稳定性。实验结果表明，该系统的响应延迟仅为14.6 ms，将它置于以15 km/h的速度行驶的车载平台上，X轴和Y轴方向的跟踪精度分别为0.13°和0.04°。该太阳跟踪系统具有高精度、低延迟的优势，可满足外差测量在车载平台下对太阳位置高精度跟踪的需求。关键词：激光外差;太阳跟踪;模型预测控制;图像处理33|17|0更新时间：2025-07-01 - “在直接相位偏折测量领域，专家提出了补偿LCD和TD折射误差的新方法，有效提高了系统测量精度。”摘要：在直接相位偏折系统中，由于液晶显示屏（Liquid Crystal Display，LCD）和透明显示屏（Transparent Display，TD）的特殊结构，光线在测量过程中会发生折射，从而引起相位偏差。因此，提出了一种补偿系统中LCD和TD折射误差的方法。该方法将两显示屏建模为单一的透明层结构，利用光线追踪算法建立测量过程中的折射误差模型，分析光线传播路径并确定求解相位偏差所需参数。之后利用多立体视觉技术结合优化后的信赖域反射算法，标定两显示屏的折射参数，再基于系统中的几何关系分析标定测量过程中的折射角。最后，利用推导出的公式对系统中的深度信息进行补偿，逐像素地修正相位偏差，以提高测量系统的精度。实验结果表明：利用本文所提方法对折射误差进行补偿后，镜面环形台阶面间最大绝对误差从33 μm降低至21 μm，测量凹面反射镜与平面镜的组合镜面时，面形均方根误差由38.55 μm降低至24.92 μm，系统的整体测量精度可提高30%~40%。该方法有效减少了两显示屏的折射误差，提高了系统镜面三维形貌的测量精度。关键词：三维测量;直接相位偏折测量术;液晶显示屏;透明显示屏;折射误差1|0|0更新时间：2025-07-01
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基于超辐射发光二极管的并行抗干扰激光雷达 AI导读
“在激光雷达领域，专家提出了一种新型抗干扰方案，利用超辐射发光二极管产生的宽带非相干自发辐射噪声源，并行探测，实现多模式并行输出，具有强抗干扰能力。”摘要：多个激光雷达在同一环境中同时工作时会互相干扰而引发事故，为了有效解决多雷达系统中的干扰问题，提出了一种利用超辐射发光二极管产生的宽带非相干自发辐射噪声源，并行探测的激光雷达方案；该方案不需要经过复杂的调制，并且通过滤波方案实现多个模式并行输出，每个模式之间没有相关性从而具有强抗干扰能力。多通道的发射及探测也可以提升成像速度。在此基础上，搭建了四通道并行抗干扰激光雷达系统，利用光纤阵列及振镜组成的发射接收系统实现了0.3 m的三维成像，获得了5 cm×7 cm的目标场景图像，测距精度达到1.4 mm；并评估该系统的抗干扰能力，可抵御11.2 dB其他类似激光雷达信号的干扰。关键词：激光雷达;抗干扰;超辐射二极管;放大自发辐射噪声33|19|0更新时间：2025-07-01
现代应用光学
- “在三维形貌测量领域，研究人员提出了基于改进迭代最近点算法的大尺寸构件三维形貌测量方法，精度提升55%，效率提升数倍，为大尺寸焊接构件三维形貌测量提供了解决方案。”摘要：为了实现大尺寸构件三维形貌的高精度、高效率测量，提出基于改进迭代最近点算法的大尺寸构件三维形貌测量方法。针对双目结构光系统在实际测量中易受系统误差影响、相位展开不准确等问题，提出互补正反格雷相移结构光编码方法。该方法采用鲁棒像素分类法对正反格雷码进行二值化，采用改进的高斯滤波算法对相移码图像进行滤波处理。为了提高点云拼接算法的精度，提出改进迭代最近点云拼接算法。该算法对相邻视角公共区域点云进行提取和法向量筛选，避免非公共区域点云对拼接效果的影响，并将列文伯格优化算法引入迭代最近点云拼接算法中，解决大尺寸构件三维形貌测量钟点云拼接算法对点云初始位置敏感、容易受到噪声干扰等问题。改进迭代最近点云拼接算法相较传统迭代最近点云拼接算法精度提升55%，拼接效率提升数倍，迭代次数减少61%。实验结果表明，在被测物体距离相机镜头测量距离700 mm，相机夹角为65°的条件下，大尺寸构件三维形貌测量系统的长度测量精度优于450 μm/m，相邻视角点云拼接计算用时约25 ms，满足大尺寸焊接构件三维形貌测量的精度和效率要求。关键词：三维形貌测量;双目结构光;鲁棒像素分类法;改进迭代最近点;正反互补格雷码37|28|0更新时间：2025-07-01
- “在永磁同步电机控制领域，研究者设计了非奇异快速终端滑模控制与广义比例积分观测器复合算法，有效提升了控制性能，抑制了抖振现象，并增强了抗干扰能力。”摘要：针对传统滑模控制存在的有限时间收敛难题及高增益引发的抖振问题，设计非奇异快速终端滑模控制（NFTSMC）与广义比例积分观测器（GPIO）的复合算法，提出新型复合控制策略以提升永磁同步电机控制性能。该算法通过构建含非线性项的滑模面实现有限时间收敛，采用GPIO实时观测时变扰动并前馈补偿至速度环，约束开关增益以抑制抖振。仿真和实验表明，在100 r/min阶跃跟踪中，调节时间缩短至1.08 s（较PI控制提升32%），稳态误差降低至2.56 r/min，超调量减少7.51%。当突加卸负载为2.5 N·m时，由于广义比例积分观测器能够精准估计负载扰动，不仅有效抑制了抖振现象同时在加载和卸载下，最大速度波动值分别只有105.81 r/min（加载）和93.72 r/min（卸载），比PI控制相比少了7.51%，恢复到额定转速的时间也更短。对速度波动进行快速傅里叶分析，结果表明加观测器后的转速谐波分量，第1，2，6，12次分别衰减65%，29%，60%，47%。在位置环正弦跟踪实验中，GPIO观测器使得最大换向误差比不加观测器减小47%，跟踪误差的RMS值从0.25减小到0.13，位置跟踪精度提高了48%。实验结果表明，复合控制方法具有更好的抖振抑制、快速的动态响应和抗干扰能力。关键词：永磁同步电机;非线性控制;滑模控制;抗干扰性能28|22|0更新时间：2025-07-01
- “在增强现实光学模组领域，专家提出了基于空心玻璃微珠的精密间隔控制方法，为多层衍射光波导镜片叠合装配提供解决方案。”摘要：针对增强现实光学模组中多层衍射光波导镜片叠合装配的间隔精度控制需求，提出了一种基于空心玻璃微珠的精密间隔控制方法。通过理论计算与光学模拟仿真，得出衍射光波导镜片满足成像需求所允许的间隔误差。然后，设计分选工艺，自主搭建筛分设备，获取特定粒径分布的空心玻璃微珠，并作为超精密间隔标准物质，用于精密控制衍射光波导镜片的叠合装配间隔。最后，利用自主研发的高精度衍射光波导镜片叠合系统，完成了多层衍射光波导镜片的叠合装配实验。实验结果表明：分选后的空心玻璃微珠形状良好且粒径分布更加集中，平均粒径为38.36 μm，标准偏差为1.60 μm；通过50组衍射光波导镜片叠合样本的间隔误差验证，62%的样本能够满足高质量成像要求，98%的样本能够满足基本成像要求。该精密间隔控制方法能够满足多层衍射光波导镜片叠合装配的间隔精度以及误差范围，具有良好的应用前景。关键词：衍射光波导镜片;空心玻璃微珠;叠合装配;粒径精度;间隔误差2|0|0更新时间：2025-07-01
微纳技术与精密机械
- “LED-YOLO算法在Micro LED缺陷检测领域取得突破，提升了检测速度和精度，有效满足质量检验需求。”摘要：为了满足Micro LED缺陷检测对实时性和高精度的要求，结合轻量化的设计和增强的特征提取能力，提出了一种快速高精度的检测算法LED-YOLO。该方法通过设计图像采集系统并结合多种数据增广策略，模拟工业环境中的实际干扰，增强了训练数据的多样性。针对Micro LED缺陷的低区分度问题，提出了轻量级动态融合模块（Lightweight Dynamic Fusion Module， LDFM），该模块结合动态卷积、深度卷积和通道混合操作，在保持模型轻量化的同时，提升了特征表达能力。为了进一步加强缺陷区域的关注，设计了增强协调注意力模块（Enhanced Coordinate Attention Module， ECAM），通过结合通道和空间注意力机制及残差连接，增强了特征提取的准确性。最后，考虑到Micro LED图像的纵横比变化较小，引入动态聚焦机制，提出了DIoU_W回归损失函数，显著提高了模型的收敛速度和稳定性。实验结果表明，LED-YOLO的检测准确率、召回率、mAP、F1值均优于目前最先进的YOLOv11s模型，在参数量减少1.6 M的情况下，检测速度和检测精度均有明显提升，可以有效满足实际Micro LED面板制造过程的质量检验需求。关键词：深度学习;Micro LED;缺陷检测;动态卷积;注意力机制2|0|0更新时间：2025-07-01
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基于知识图谱的红外目标部件识别 AI导读
“在红外目标部件识别领域，专家提出了基于知识图谱的识别方法，显著提升了识别精度和召回率，为解决部件识别难题提供解决方案。”摘要：针对目标自遮挡、视觉特征不明显、特征变化大等导致部件识别准确性降低难题，提出一种基于知识图谱的红外目标部件识别方法。采用先识别目标整体，再识别目标部件的两阶段识别策略。首先检测目标整体，将目标区域扩展到高分辨率增强信号细节信息，提升目标识别能力；然后，部件识别模型融入目标知识图谱，利用目标部件结构关系推理部件同现关系，融合部件关联性注意力提升部件识别性能，解决由于视觉特征不足带来的部件识别难题；针对部件自遮挡，提出基于自遮挡的学习率控制策略，增强模型对遮挡的学习性能和收敛性。最后，搭建了室内目标等效缩比模型验证系统，对在不同姿态与距离条件下的飞机进行测试，识别平均精度达到92.2%。实验结果表明，所提方法识别目标部件能力更佳，显著提升了精度和召回率。关键词：红外目标识别;知识图谱;整体识别;全局向量模型;注意力模块;学习率控制2|0|0更新时间：2025-07-01 - “在空间多组学分析领域，研究者提出了FFVM-UKAN网络，实现了细胞核的高精度分割，展现了在空间基因与细胞核映射中的应用潜力。”摘要：精确地将生物分子信息映射到组织切片的空间坐标是空间多组学分析的关键，细胞核分割精度直接决定靶标分子定位准确性。然而，细胞核形态多样性、组织结构复杂性以及细胞核聚集等因素造成细胞核分割困难，现有分割方法难以实现细胞核精准分割，进而影响空间多组学分析结果。针对上述问题，结合分层特征细化和频域增强学习提出细胞核分割网络FFVM-UKAN，深度整合用于特征提取的浅层视觉状态空间模块及用于特征细化的深层令牌化Kolmogorov-Arnold网络，并提出并行频域学习模块实现细胞核分割所需精细特征捕捉，增强网络跳跃连接效果。该方法在公开数据集MoNuSeg上实现了细胞核分割，mIoU和Dice分别为69.09%和81.72%，在私有数据集上达到85.95%和92.45%。此外，在10X Genomics的人类肝脏数据集上验证基因、细胞核映射效果，结果显示基因映射准确率达90.63%。上述结果表明，本文所述方法在细胞核分割精度和模型泛化能力方面具有较好效果，实现了空间基因与细胞核的高精度映射，展现了该方法在空间多组学分析中的应用潜力。关键词：细胞核分割;分层特征细化;频域增强学习;Kolmogorov-Arnold网络38|21|0更新时间：2025-07-01
- “星载高光谱成像仪地面检测系统采用新算法，实时消除帧转移CCD Smear效应，耗时仅为16毫秒。”摘要：星载高光谱成像仪是大气观测卫星的重要载荷，采用帧转移CCD获取地球大气成分分布信息。帧转移CCD具有Smear效应，影响光谱测量精度。针对传统Smear消除算法基于矩阵描述二维图像过于复杂，难以满足载荷研制部门地面检测系统实时消除图像中Smear效应的现状，根据帧转移CCD工作原理使用代数形式描述Smear的形成模式，推导出代数形式的Smear消除算法。该算法避免了传统矩阵形式Smear消除算法的矩阵运算，耗时为矩阵算法的1/500，适用于实时性要求较高，主要针对静态图像消除的地面检测平台。分析了帧转移CCD中的Smear成因，基于成因推导了代数形式的Smear消除算法，该算法相对于Eigen库函数实现的矩阵消除算法，将耗时由8 s提升为16 ms。将该算法应用到星载高光谱成像仪的地面检测系统中，实现了实时消除Smear的图像处理功能。关键词：星载高光谱成像仪;帧转移CCD;Smear效应;地面检测系统2|0|0更新时间：2025-07-01
- “在图像融合领域，研究者提出了一种新的红外与可见光图像融合算法，有效提升了融合图像质量，为图像处理技术发展提供了新思路。”摘要：为了解决红外与可见光图像在融合过程中，由于分解工具存在的信息损失和数据冗余等局限性，导致融合图像边缘和细节信息容易受损的问题，提出一种混合多尺度分解模型（Hybrid Multi-scale Decomposition Model，HMSD）与改进脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network，PCNN）的红外与可见光图像融合算法。首先，结合快速交替引导滤波器（Fast Alternating Guided Filtering，FAGF）与高斯滤波器（Gaussian Filter，GF）的特性，提出一种新的混合多尺度分解模型（HMSD），源图像利用HMSD模型分解为一个基础层及三层特征图，每层特征图均包含细、粗双重结构；然后，基础层融合采用核范数最小化（Nuclear Norm Minimization，NNM）融合规则，针对各特征图特性，分别采用改进脉冲耦合神经网络和区域能量融合规则。实验结果表明，本文方法在空间频率、信息熵、融合质量、峰值信噪比、视觉保真度和标准差等多种客观评价指标上分别平均提高了47.6%，5.2%，6.4%，9.4%，5.3%，27.3%，不仅较好地保留了源图像的边缘和纹理等信息，而且在视觉效果上也有所提升。关键词：图像融合;红外与可见光;混合多尺度分解;快速交替引导滤波器;脉冲耦合神经网络1|0|0更新时间：2025-07-01
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改进YOLOv8的风机叶片多尺度缺陷检测 AI导读
“在风机叶片缺陷检测领域，提出了基于YOLOv8的改进算法，有效提升了检测精度和召回率。”摘要：针对风机叶片在缺陷检测过程中精度较低，存在漏检误检的问题，提出了一种基于YOLOv8的改进算法。首先，提出了一种基于高效多尺度注意力的双卷积核结构代替瓶颈结构形成DE-C2f模块，提升网络对多尺度特征的提取能力。其次，设计全局感受野特征融合模块（GRE-SPPF），帮助网络捕获全局特征信息，扩大网络感受野。最后，在Neck中增设小目标检测层和多尺度特征融合结构，提高对小目标和复杂目标的检测性能，同时，在检测头前引入注意力和卷积融合模块（ACFM），使网络专注于关键信息，并有效抑制背景干扰。在风机叶片缺陷数据集上的实验结果表明，改进算法的mAP@0.5和mAP@0.5：0.95分别达到了91.1%和61.8%，相比于基准算法分别提升了6.2%和6.4%，召回率达到84.9%，增长7.7%，且参数量没有明显增加，能有效应用于风机叶片的缺陷检测中。关键词：风机叶片;缺陷检测;YOLOv8;多尺度特征;小目标;注意力机制42|25|0更新时间：2025-07-01
信息科学
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