最新刊期
2026年第34卷第5期
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基于多测头的反射镜面形检测 AI导读
“介绍了其在光学元件研磨检测领域的研究进展，相关专家提出了一种多测头非接触式面形检测方法，为解决传统检测方法难以兼顾精度与效率的问题提供了新的解决方案。”摘要：针对光学元件研磨阶段传统单测头检测方法对机床导轨运动误差敏感，难以同时兼顾检测精度与在位测量效率的问题，提出一种适用于普通机床集成条件下的多测头非接触式面形检测方法，以实现光学元件研磨阶段的高精度在位检测。阐述由3个激光位移传感器组成的多测头系统的差分检测原理，通过三测头两两差分抑制机床导轨运动误差，并将位移差分量转换为被测面局部斜率信息，再基于Zernike多项式的斜率拟合与面形重建原理，利用最小二乘拟合由斜率场反演得到全口径面形。建立系统的几何仿真模型，采用蒙特卡罗法分析测头位置误差和姿态误差对面形重构结果的影响，进一步引入Sobol全局敏感度系数量化各误差源对均方根（Root Mean Square，RMS）误差的贡献，为系统装调公差分配和误差控制策略提供依据。最后，对一片口径为Φ400 mm、材料为单晶硅的研磨阶段平面反射镜进行实验验证，将本研究的检测结果与三坐标测量机（Coordinate Measuring Machine， CMM）的检测结果进行对比。实验结果表明，两种方法得到的峰谷值（Peak to Valley，PV）值绝对偏差为0.21 μm，相对偏差为2.22%；RMS值绝对偏差为0.14 μm，相对偏差为7.78%。所提方法可保持良好的测量一致性和稳定性，为光学元件研磨阶段的高精度面形检测提供了一种易于工程实现的解决方案。关键词：光学检测;多测头;面形重构;蒙特卡罗分析;Sobol敏感度系数0|0|0更新时间：2026-03-12 -
高灵敏度空间倾斜测量光纤光栅传感器 AI导读
“研发了高灵敏度空间倾斜测量光纤光栅传感器，其采用凸台 - 凹槽组合结构实现悬臂式等强度梁的应变响应增强，通过两个正交布置的增敏型等强度梁同步感知空间二维倾角变化，为复杂工况下的结构安全监测提供高精度、高可靠性的倾斜数据支持。”摘要：为应对实际工程中结构多向倾斜测量的技术需求，研发了一种高灵敏度空间倾斜测量光纤光栅传感器，开展了系统的理论分析和实验测试。该传感器采用凸台-凹槽组合结构实现悬臂式等强度梁的应变响应增强，通过两个正交布置的增敏型等强度梁同步感知空间二维倾角变化。基于梁两侧光纤光栅中心波长漂移量的差分信号处理，在实现传感器温度自补偿的同时，进一步提升了测量灵敏度。实验结果表明，传感器在xoz与yoz两个测量平面内的灵敏度分别达到81.234 pm/（°）和85.235 pm/（°），线性度均为0.999 79，分辨率优于0.01°，测量精度为0.024 6%F.S.和0.023 5%F.S.，测量范围为±30°。空间性能测试验证了其在二维倾斜状态下仍具备稳定可靠的监测能力。此外，传感器具备优异的可重复性（重复性误差分别为0.843%与0.016%）、低迟滞性误差（分别为0.158%与0.945%）以及良好的抗蠕变性能。该传感器能够为复杂工况下的结构安全监测提供高精度、高可靠性的倾斜数据支持，在工程健康诊断领域具有重要的应用价值。关键词：光纤传感器;光纤光栅;倾角传感器;空间倾斜测量;增敏型等强度梁0|0|0更新时间：2026-03-12 - “介绍了其在烟气监测领域的研究进展，相关专家提出了一种基于机器学习算法的H2S浓度预测方法，为解决H2S与CO2光谱混叠问题提供了切实可行的技术方案。”摘要：为解决H2S吸收光谱与CO2混叠问题，提高烟气H2S在线测量准确度，提出一种基于机器学习算法的H2S浓度预测方法。将HITRAN数据库生成的直接吸收光谱数据进行解调处理生成580组模拟数据，再与实验获取的二次谐波数据混合形成完整训练数据集，利用高斯过程回归、传统线性回归、支持向量机及神经网络等方法，对H2S和CO2进行了同步预测。实验结果表明，高斯过程回归模型的平均相对误差分别达到0.816%和0.673%，优于其他模型；对系统进行长期稳定性监测得到H2S和CO2的均方根误差分别为14.181×10-6和0.101%，表现优良。本研究基于高斯过程回归的机器学习方法解决了H2S与CO2光谱混叠问题，实现了对燃煤锅炉高温腐蚀关键指标H2S的高精度、高稳定性监测，为工业过程中的烟气组分实时分析提供了切实可行的技术方案。关键词：机器学习;混叠光谱;硫化氢;可调谐半导体激光吸收光谱0|0|0更新时间：2026-03-12
现代应用光学
- “相关研究团队在微机电系统（MEMS）领域取得新进展，专家们提出并验证了一种基于硅-玻璃键合不等高工艺的小型化MEMS静电驱动微镜方案，为光通信系统中功耗与尺寸受限问题提供了高效技术路径。”摘要：基于绝缘体上硅（Silicon On Insulator， SOI）工艺的静电驱动微镜普遍存在工艺步骤复杂、制造成本高及设计自由度受限等挑战。为此，提出一种基于硅-玻璃键合（Spin On Glass， SOG）不等高工艺的小型化MEMS静电驱动微镜。该设计采用双层掩膜与分步刻蚀技术，制备出具有高度差的垂直梳齿结构，实现了有效的垂直方向静电驱动。所研制的微镜芯片尺寸仅为1.7 mm×1.7 mm，反射镜面直径为0.82 mm，厚度为450 μm，结构紧凑且工艺兼容性好。实验测试表明，在10 V驱动电压下，微镜可实现0.52°的机械偏转角，响应时间约为14 ms。所采用的硅-玻璃键合不等高工艺在显著简化制造流程、降低生产成本的同时，仍能保证器件性能，为严格限制功耗与尺寸的光通信系统提供了一种高效的技术方案。关键词：静电驱动;MEMS微镜;不等高工艺;双掩膜0|0|0更新时间：2026-03-12
- “介绍了其在精密测量仪器或高端制造装备领域的研究进展，专家提出了一种基于多原理融合的精密旋转轴系六自由度误差同步测量方法，为精密旋转轴系误差的长期监测提供解决方案。”摘要：为研究轴系误差变化对含有精密旋转轴系的精密测量仪器或高端制造装备的影响规律，在圆光栅安装偏心自校准原理、自准直原理和激光三角原理的基础上，提出了一种基于多原理融合的精密旋转轴系六自由度误差同步测量方法。首先，通过圆光栅安装偏心自校准原理，进一步建立了精密旋转轴系角度定位误差和径向误差分离模型。然后，设计了基于自准直原理和激光三角原理相结合的精密旋转轴系轴向和倾斜误差测量模块并进行标定。最后，以DD马达为实验对象进行验证。实验结果表明，DD马达的角度定位误差在±3.5″以内，径向误差在±0.5 μm以内，X轴倾斜误差在±6″以内，Y轴倾斜误差在±8.3″以内，轴向误差在±6 μm以内。该方法与传统精密旋转轴系误差测量方法相比，无需光电自准直仪、商用主轴误差测量系统等仪器，能够实现精密旋转轴系六自由度误差同步测量，具有成本低、原位测量等优点，可用于精密旋转轴系误差的长期监测。关键词：激光三角原理;自准直原理;六自由度误差测量;精密旋转轴系;圆光栅安装偏心自校准0|0|0更新时间：2026-03-12
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双传感器切换的像移补偿控制 AI导读
“专家提出了一种结合线性跟踪微分器与迭代学习控制的双传感器切换像移补偿控制方法，为解决多模遥感观测设备在大速高比工况下的像移问题提供了有效解决方案。”摘要：由于多模遥感观测设备在大速高比（高速、低空）工况下因曝光时间较长而导致像移，仅依赖陀螺仪的补偿方法存在指令繁琐、陀螺漂移累积引发视轴偏离等问题。为满足遥感成像对高重叠率与高信噪比的要求，提出一种结合线性跟踪微分器（Linear Tracking Differentiator， LTD）与迭代学习控制（Iterative Learning Control， ILC）的双传感器切换的像移补偿控制方法。基于陀螺仪与编码器的双传感器补偿框架，在曝光阶段利用陀螺仪进行速度闭环控制实现实时补偿。在曝光结束后，切换至高精度编码器进行位置闭环，快速回零以消除漂移累积。同时，采用 LTD 指令生成光滑的速度与位置轨迹，避免阶跃激励带来的动态振荡。在周期性速度指令的跟踪中引入 PD 型 ILC ，利用历史误差构建前馈补偿以提升轨迹跟踪精度。实验结果表明，与仅基于陀螺仪的像移补偿相比，结合 LTD 平滑指令的双传感器切换补偿方法能够消除视轴偏移，实现快速、无超调的回位控制，并缩短拍照间隔。在曝光时间段内，结合 ILC 后，曝光期间速度误差带从±0.241 0 （°）/s减小到±0.086 7 （°）/s，误差带收缩达64%，补偿精度显著提升。关键词：像移补偿;传感器切换;跟踪微分器;迭代学习0|0|0更新时间：2026-03-12 - “介绍了其在超精密加工测量领域的研究进展，相关专家构建了综合评定方法，验证了微纳米坐标测量机在圆度测量中的可靠性，为提升测量准确性与可信度提供了有效方案。”摘要：为验证微纳米坐标测量机在圆度测量中的可靠性并精准识别关键不确定度来源，构建了一套综合评定方法，以量化分析测量不确定度及各误差分量对评定结果的影响。首先，依据国家标准GB/T 7235-2004中定义的最小二乘法、最大内接圆法、最小外接圆法及最小区域法4种圆心计算方法，提出了一种GUM-MCM圆度测量不确定度评定方法。其次，引入随机森林回归模型，建立各不确定度误差源（重复性、温度变化、串扰力、测球磨损）对应的误差量与圆度误差间的回归模型，通过随机森林的袋外误差增量、移除特征误差增量和稳定性权重三项指标，系统分析各误差源对圆度误差的影响。最终实验结果表明，4种方法所得圆度最佳估计值分别为0.629，0.221，0.616和0.608 μm，其标准不确定度分别为0.099，0.138，0.103和0.094 μm。其中，最小区域法的不确定度最低。随机森林分析表明，测球磨损引入的误差分量在最小二乘法、最小外接圆法和最小区域法3种方法中影响最为显著，其总得分分别为0.74、4.50和0.53。本研究通过融合GUM-MCM方法与随机森林回归模型，不仅实现了对微纳米坐标测量机圆度测量可靠性的有效验证，而且定量解析了各不确定度来源的贡献度，研究结果对提升超精密加工测量的准确性与可信度具有重要工程价值。关键词：微纳米坐标测量机;圆心计算;圆度;不确定度评定;随机森林0|0|0更新时间：2026-03-12
- “相关专家提出了一种外延展螺旋形绝对式时栅角位移传感方法，为解决传统绝对式角位移传感器在设计和加工过程中存在的绝对编码和超精密光刻加工问题提供了新的解决方案。”摘要：针对传统绝对式角位移传感器在设计和加工过程中存在绝对编码和超精密光刻加工的问题，提出一种外延展螺旋形绝对式时栅角位移传感方法。先将定子内外圈布置由外延展螺旋形线圈构成空间正交且对极数互质的两组正弦激励绕组和余弦激励绕组。再采用时分复用的时间正交激励信号构建交变磁场，降低电磁串扰，构建时间与空间角位移的映射关系。最后利用感应绕组拾取磁场变化，获取位移信号，采用“定位+测量”组合的测量方法实现绝对角位移测量。实验结果表明，传感器在360°内的绝对测量误差为±11.20″。本方法采用万角秒级传感尺寸单元实现角秒级精度的绝对位置测量，摆脱了绝对编码和超精密光刻加工对传统绝对式位移传感器的制约，大大降低了制造难度，可用于强油污等恶劣环境的角位移测量，具有重要的学术价值和工程应用价值。关键词：绝对角位移;时栅;外延展螺旋形;时分复用;对极数互质0|0|0更新时间：2026-03-12
微纳技术与精密机械
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面向插植手术机器人的单目视觉空间配准 AI导读
“专家提出基于单目视觉的插植手术机器人空间配准方法，建立手眼空间位姿关系，运用LM-PnP算法，实现手术目标精确配准，为提高手术机器人配准精度提供新方案。”摘要：为了提高插植手术机器人工作空间与手术空间的配准精度，提出一种基于单目视觉的插植手术机器人空间配准方法。通过单目相机的内参标定与手眼标定，建立了相机坐标系与插植手术机器人坐标系之间的手眼空间位姿关系。根据深度学习提出了基于CenterNet神经网络的手术目标关键点检测方法，运用PnP（Perspective-n-Point）建立了手术目标坐标系与相机坐标系映射模型。为提高空间配准的稳定性，采用LM（Levenberg-Marquardt）对映射模型进行非线性优化，结合手眼空间位姿关系，建立基于LM-PnP的插植手术机器人系统的位姿映射模型。最后，开展目标圆孔检测实验，以验证所提方法的稳定性。实验结果表明，所提LM-PnP算法在目标圆孔检测中的误差小于0.186 mm。机器人在不同位姿转换测试中，手术目标的姿态偏差为-1.5°~1°，位置偏差为-1~1 mm，表明该配准技术具有较好的稳定性和精确性。与传统双目深度相机相比，该方法仅需单目相机即可实现手术目标的精确配准，可在自然光源下进行操作，且无需依赖红外镜头与光学定位标记球。关键词：单目视觉;空间配准;手术机器人;深度学习1|0|0更新时间：2026-03-12 -
基于光流法的宽波段视频后半帧实时预测 AI导读
“介绍了其在机载成像系统领域的研究进展，相关专家提出了一种轻量化的基于光流法的视频后半帧实时预测方法，为降低自适应实时控制器计算延迟导致的误差提供解决方案。”摘要：将后半帧图像作为当前帧图像的输入，用于降低自适应实时控制器计算延迟导致的误差，可有效提高快反镜校正精度，成为当前机载成像系统中的重要应用。本文提出了一种轻量化的基于光流法的视频后半帧实时预测方法。该方法以连续两帧图像为输入，通过光流估计模块预测前向与反向光流场。同时引入时间编码t，对预测得到的双向光流进行线性时间尺度放缩，并通过基于双线性变换的特征对齐实现后半帧预测。光流估计模块采用多层深度可分离卷积结构以显著降低模型参数量，引入通道注意力增强块实现特征通道间的自适应重标定以捕捉细节特征。实验结果表明：在可见光数据集上的PSNR大于27 dB，SSIM大于0.93，后半帧预测速率不低于116 frame/s，较典型算法高约60 frame/s；在红外数据集上的PSNR大于41 dB，SSIM大于0.98，后半帧预测速率达到123 frame/s，较典型算法高约60 frame/s。该算法在宽波段具有泛化能力并可高帧率、高质量预测后半帧。关键词：计算机视觉;视频帧预测;深度学习;光流法2|0|0更新时间：2026-03-12 - “专家提出基于MLP神经网络的拼接式望远镜补偿校正方法，验证元件偏心和倾斜可相互补偿，建立光学系统模型，训练子系统模型，实验表明该方法能有效预测调整补偿量，减少子镜调节维度，为高精度装调提供新途径。”摘要：为了更高效地装调拼接式望远镜，提出一种基于多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）神经网络的拼接式望远镜补偿校正方法。首先，运用矢量像差理论分析了光学系统中元件偏心和倾斜之间的耦合关系，验证了二者可相互补偿的特性。然后，建立拼接式望远镜光学系统模型，把每个子镜和次镜当成一个子系统，将失调情况下3个视场的1~9项Zernike系数作为模型输入，采用不同失调范围的数据训练得到18个子系统模型。最后，模拟装调时额外引入子镜的偏心共5个维度的失调，但仅用训练的piston，tip/tilt 3个维度来进行补偿。实验结果表明，利用训练的MLP网络模型可以很好地预测失调元件的调整补偿量，经过两次迭代即可将系统恢复至设计状态，100组蒙特卡罗分析的RMS均值为0.010 7λ。在模拟真实存在测量误差的情况下，依然在两次迭代内实现有效校正，100组蒙特卡罗分析的RMS均值为0.026 9λ。该方法能够有效减少拼接式望远镜装调中的子镜调节维度，为拼接式望远镜的高精度装调提供了一种可行方法。关键词：拼接式望远镜;多层感知机;失调量解算;矢量像差;神经网络0|0|0更新时间：2026-03-12
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慧眼识“新”开放词汇目标检测 AI导读
“慧眼识“新”开放词汇目标检测方法，针对开放场景中模型前景判别能力弱、基类偏差大导致新类检测精度较低的问题，提出创新解决方案。”摘要：针对开放场景中模型前景判别能力弱、基类偏差大导致新类检测精度较低的问题，提出一种慧眼识“新”开放词汇目标检测方法。首先，设计前景特征判别模块，利用前景估计器对潜在新类区域建模并生成高质量伪标签，实现前景与背景的精准区分，以增强模型对前景特征的判别能力。其次，提出双向特征对齐模块，采用双向跨模态对齐机制与置信度校准策略，抑制训练过程中的基类偏差，强化模型对新类特征的学习。最后，构建对比降噪训练模块，引入噪声视觉-文本对进行对比学习，进一步提升模型对前景特征的区分能力与新类泛化能力。实验结果表明，该方法在COCO数据集及更具挑战性的细粒度LVIS数据集上，新类检测精度分别达到44.9%和37.4%，优于当前主流方法，有效提升了开放场景下的新类检测性能。关键词：目标检测;开放词汇;前景特征判别;双向特征对齐;对比降噪训练1|0|0更新时间：2026-03-12 - “精密自动移液技术是现代实验室自动化系统的核心。专家们针对移液器吸头微小缺陷检测难题，建立了TIP-YOLO模型体系，为解决移液器吸头缺陷检测问题提供了有效方案，推动实验智能化发展。”摘要：精密自动移液技术已成为现代实验室自动化系统的核心组成部分。移液器吸头存在质量缺陷会直接影响液体吸取和排放的体积精度，进而导致移液容量偏差，准确性降低等问题。此外，移液器吸头为半透明聚丙烯材质，其缺陷不仅尺寸微小、分布随机，还呈现浅层化特征，与基体之间的光学对比度低，导致缺陷特征微弱、边界模糊，依靠传统的人工目视检测方法难以精准识别。针对上述问题，提出一种移液器吸头微小缺陷检测模型TIP-YOLO，并将其应用于自动移液装置。首先，通过GrabCut对吸头缺陷进行精准分割，再借助Deep Image Blending对分割后得到的缺陷特征与背景进行融合，构建包含多类缺陷的高质量数据集。然后，在YOLOv8n的颈部网络提出动态上采样模块，通过自适应学习像素偏移量，强化对微小缺陷边缘细节的重建能力。最后，设计自适应空间特征融合的四层检测头，新增针对微小缺陷的检测分支，提升多尺度特征的融合效率与空间特征捕捉灵敏度。实验结果表明，TIP-YOLO模型的精确率（P）、召回率（R）、平均精度均值（mAP@0.5）三项指标分别为0.969，0.971，0.986，相比基准模型分别提升了3.0%，5.2%，2.8%。本研究为移液器吸头的缺陷检测提供了一种有效的解决方案，对推动实验智能化发展具有重要意义。关键词：YOLO模型;缺陷检测;移液器吸头;小目标检测;自动移液0|0|0更新时间：2026-03-12
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