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2026年第34卷第7期
本期电子书
封面故事
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现代应用光学
多基准约束的激光跟踪测边网平差
封面论文
封底论文
增强出版
AI导读
邵福海, 曾雪锋, 李雯研, 王灵杰, 张学军
2026, 34(7): 1035-1046. DOI: 10.37188/OPE.20263407.1035
摘要:激光跟踪测边网平差方法在三维空间坐标的高精度定位中具有显著优势,其中,准确标定系统参数是实现高精度测量的关键。针对传统测边网自标定过程中几何基准不稳定与平差结果易受初值影响的问题,提出一种激光跟踪测边网平差测量优化方法。该方法通过引入提供多空间基准的定向点模型,对测站坐标进行自标定,并在组网平差过程中固定定向点坐标,实现测站坐标在统一几何基准下的联合优化求解。仿真结果表明,在测距与测点观测均含高斯噪声的条件下,该方法具有良好的解算稳定性,其边长误差控制在微米量级。通过一米标准杆测量实验,将本文方法与商业软件Spatial Analyzer(SA)组网结果进行对比验证,结果表明,在1.5 m×1.5 m测量范围内,优化后空间长度测量误差均在-0.3~4.8 μm内,而SA的误差主要分布于3.0~9.5 μm内。本文方法在测量精度与离散程度方面具有更优的测量性能,也具有良好的通用性,可为光学系统装调等空间测量任务提供技术支撑。
关键词:位姿测量;测边网平差;几何约束;基于组网平差的自标定模型
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更新时间:2026-04-10
基于OF-CEAS的亚ppb量级氨气检测
封面论文
封底论文
增强出版
AI导读
袁帅博, 程子伟, 张梓浩, 尹润涛, 赵刚, 周晓彬, 杨家琪, 闫晓娟, 马维光
2026, 34(7): 1047-1056. DOI: 10.37188/OPE.20263407.1047
摘要:为了提高激光吸收光谱技术检测氨气的灵敏度与响应速度,采用光学反馈腔增强吸收光谱(Optical Feedback Cavity Enhanced Absorption Spectroscopy, OF-CEAS)技术,将6 612.7 cm
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(1 512 nm) 附近的氨气特征谱线作为目标吸收线,通过测量系统的温度和气体压力控制,有效提高了浓度测量的稳定性。实验结果表明,放置于温控箱中的光学系统实现了±0.005 ℃的温度控制精度。依托自主研发的高精度气压控制系统,可将腔内气压稳定在(30 000±1.5) Pa。基于该控制方案,在168 s 的积分时间下,氨气的检测极限低至12×10
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12
,对应最小可探测吸收达到1.35×10⁻¹⁰ cm⁻¹。针对氨气分子易吸附于气室、管路内壁等诱发的响应延迟问题,采用的7.8 mL小腔体减小了分子滞留面积,关键管路与谐振腔内壁的硅烷钝化涂层降低了吸附,使系统平均响应时间缩短至196 s。本文为低浓度氨气的高精度、快速检测提供了可靠的解决方案。
关键词:光学反馈腔增强吸收光谱;痕量气体检测;高精度温压控;氨气吸附效应
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更新时间:2026-04-10
大深径比微孔几何参数视觉检测
封面论文
封底论文
增强出版
AI导读
“
介绍了其在精密制造领域的研究进展,相关专家开发了一种基于同轴光源照明的机器视觉自动测量系统,为大深径比微孔几何参数的高效、高精度测量提供了一种低成本技术方案。
”
田安宇, 刘研, 葛洲, 江宇辰, 于瀛洁, 夏新星
2026, 34(7): 1057-1067. DOI: 10.37188/OPE.20263407.1057
摘要:针对传统激光共聚焦显微镜成本较高,传统机器视觉方法受限于孔底照明不均、成像模糊及特征提取困难等问题,开发了一种基于同轴光源照明的机器视觉自动测量系统。该系统由工业相机、配备同轴光源的远心镜头及三轴精密位移台构成,采用混合对焦与特征识别算法作为核心测量策略。实验结果表明,系统运行稳定可靠,性能优良,对7种不同深径比(3.17~7.87)的样品进行测量,孔径测量重复性为0.56~4.58 μm,深度测量重复性最小可达 0.80 μm,变异系数最低仅为0.09%,测量均值与标称值的偏差普遍小于1%。该系统实现了大深径比微孔几何参数的高效、高精度测量,为精密制造中的微结构质量控制提供了一种低成本技术方案。
关键词:微孔测量;深径比;自动对焦;Tenengrad梯度函数;大津法
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更新时间:2026-04-10
近距光学检测在微藻密度测量中的研究进展
封面论文
封底论文
增强出版
AI导读
张乔杨, 陈海韵, 张珉杰, 章廓廓, 胡章喜, 李峰, 肖华
2026, 34(7): 1068-1086. DOI: 10.37188/OPE.20263407.1068
摘要:基于近距光学检测的微藻密度间接测量方法因其非接触、非侵入且无需试剂添加等显著优势,日益成为海洋微藻培养过程中密度监测的研究热点。本文系统综述了当前主流的微藻密度测量策略,包括作为基准的人工计数法与干细胞重量(Dry Cell Weight, DCW)法,以及属于间接光学测量手段的光学传感器法与图像分析法等;围绕密度检测范围、检测精度、环境干扰与设备依赖性这四个维度,探讨了各类方法的主要特点与适用条件。基于此,构建覆盖典型海洋微藻种类、梯度细胞密度及多样化光照与成像条件的标准化测试平台,建立多维、可量化、可复现的综合评价体系,旨在为微藻生物过程监测系统的选型、算法优化及新型传感范式创新提供系统参考与技术路线指引。
关键词:光学测量;海洋微藻;密度监测;图像分析
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更新时间:2026-04-10
基于双离子束溅射沉积工艺优化的极紫外多层反射薄膜界面质量提升
封面论文
封底论文
增强出版
AI导读
陈艺勤, 冀鸣, 邵秋, 刘伟基, 李弋舟, 段辉高
2026, 34(7): 1087-1096. DOI: 10.37188/OPE.20263407.1087
摘要:在Mo-Si多层膜沉积过程中,Mo与Si原子间的自发热力学混合极易生成硅化物过渡层。与此同时,微观起伏也会在多周期生长的累积效应中不断放大。这种层间相互扩散与界面粗糙度会急剧削弱光学界面的折射率对比度,从而显著降低多层膜的整体反射性能与光刻效率。针对这一问题,深入剖析了界面扩散与薄膜生长的微观物理机制,提出一种斜角沉积与掠角刻蚀相结合的复合优化工艺方法。通过对传统双离子束溅射系统进行深度的定向硬件改造,实现了对溅射粒子能量与入射轨迹的精准调控。实验结果表明,在无需引入额外界面扩散阻挡层(避免了阻挡层带来的光吸收损耗)的条件下,该方法成功将Mo-Si界面的扩散层厚度大幅压减至0.6 nm,层间粗糙度严格控制在0.2 nm以下,为EUV高反射Mo-Si多层膜系制造提供了潜在可行的工艺指导。
关键词:Mo-Si多层反射膜;EUV光刻;双离子束溅射沉积;斜角沉积;掠角刻蚀
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更新时间:2026-04-10
微纳技术与精密机械
激光跟踪测量系统线性自抗扰控制
封面论文
封底论文
增强出版
AI导读
“
针对复杂扰动环境下激光跟踪测量系统动态响应滞后和控制精度下降问题,专家提出基于径向基函数神经网络优化的线性自抗扰控制方法,为提升系统动态性能与控制精度提供解决方案。
”
陈宗亮, 吴腾飞, 杨忻瑞, 陈奕霖, 陈新倬
2026, 34(7): 1097-1110. DOI: 10.37188/OPE.20263407.1097
摘要:针对非线性摩擦、轴间耦合等复杂扰动环境下,激光跟踪测量系统易出现动态响应滞后和控制精度下降的问题,提出了一种基于径向基函数神经网络优化的线性自抗扰控制(RBF-LADRC)方法。该方法通过线性自抗扰控制(Linear Active Disturbance Rejection Control, LADRC)将外部扰动和模型不确定性视为总扰动进行实时估计和补偿,进而利用径向基函数神经网络在线辨识被控对象的Jacobian信息,建立基于梯度下降的控制器增益在线自适应更新。基于离散Lyapunov理论,证明了闭环系统的稳定性与参数收敛性。在激光跟踪测量系统上的实验结果表明,与传统LADRC相比,RBF-LADRC控制系统参数可随工况动态调整,带宽提升约12%,调节时间缩短约32%,激光轨迹跟踪均方根误差减小约16%。RBF-LADRC方法无需精确系统模型,有效提升了激光跟踪测量系统的动态性能与控制精度,具有良好的工程实用性。
关键词:激光跟踪测量;扰动抑制;线性自抗扰控制;径向基函数神经网络
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更新时间:2026-04-10
SAM提取多维灰度作为输入的视觉测量误差补偿
封面论文
封底论文
增强出版
AI导读
王宇恒, 谷玉海, 王亚冰, 张伟伟, 孙海洋
2026, 34(7): 1111-1127. DOI: 10.37188/OPE.20263407.1111
摘要:针对精密图像测量中照度变化导致的测量误差问题,提出一种基于分割一切模型(Segment Anything Model, SAM)构造多维灰度特征作为输入,使用鲸鱼优化的径向基函数神经网络(WOA-RBF)进行拟合的误差补偿模型。通过建立照度与边缘偏移数学模型,分析了光源强度与表面散射特性对测量精度的非线性影响。利用SAM的零样本分割能力自动提取异质材料区域的平均灰度,并作为多维特征向量输入,以表征复杂的图像信息。采用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)对径向基函数神经网络(Radial basis function neural network)进行参数寻优,实现了对偏移误差的精确补偿。将该方法在铬锆铜夹具测量对比实验中与传统一维线性拟合、遗传算法优化的最小二乘支持向量机和支持向量回归方法进行对比。实验结果表明,本文所提模型在对比实验中(以Zernike矩亚像素算法为例)均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)为2.07 μm,平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)为1.73 μm,决定系数(R²)为0.99。该模型在多种亚像素边缘检测算法下均表现出相近的精度和优异的稳定性,为精密图像测量中由照度变化因素导致的测量误差问题提供了一种可行的补偿办法。
关键词:计算机视觉;边缘检测;误差补偿;SAM模型;鲸鱼优化;径向基函数神经网络
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更新时间:2026-04-10
融合物理先验与渐进解耦网络的机器人精度标定
封面论文
封底论文
增强出版
AI导读
“
介绍了其在机械臂标定领域的研究进展,相关专家提出融合物理先验与渐进式解耦残差网络的标定方法,为解决多自由度机械臂标定难题提供解决方案。
”
何云凯, 马超, 李澜, 朱莉娅
2026, 34(7): 1128-1141. DOI: 10.37188/OPE.20263407.1128
摘要:针对多自由度机械臂传统几何标定方法存在难以补偿非几何误差,纯数据驱动黑箱模型物理可解释性差且易受多维异构误差场梯度竞争影响的问题,提出一种融合物理先验与渐进式解耦残差网络的绝对精度标定方法。首先,构建基于DH参数的可微运动学灰箱模型作为显式物理骨架,用于计算基准理论位姿。其次,引入高维正余弦及二阶乘法组合编码特征,增强对周期性非线性误差的表征能力。然后,利用双分支残差网络分别独立预测位置与姿态残差,并设计可微SVD正交化层以严格满足SO(3)流形几何约束。最后,提出分阶段冻结参数的渐进式解耦训练策略,从机理上解决了位置与姿态不同量纲导致的优化冲突。实验结果表明,该方法使Staubli TX2-90L平均位置误差从0.377 mm降至0.047 mm;相较于SVR及BP算法,定位精度分别提升26.3%和49.9%。该方法兼具高精度与可解释性,在原位生物3D打印等领域具有良好的工程应用价值。
关键词:多自由度机械臂;运动学标定;非几何误差;残差网络
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更新时间:2026-04-10
信息科学
可靠性自适应引导的红外与可见光图像融合
封面论文
封底论文
增强出版
AI导读
“
针对复杂交通场景下光照变化与跨模态干扰导致自动驾驶感知能力退化的问题,提出一种基于可靠性自适应引导的红外与可见光图像融合网络。该方法通过构建像素级可靠性度量机制,联合建模结构一致性与强度异常以动态评估信源可信度,在全局层采用“可信注入”策略校正强度分布,在细节层利用自适应引导滤波实现显著目标与纹理的竞争增强,并结合多约束损失函数协同优化。在M3FD与RoadScene数据集上的实验结果表明,相较于DWT,GTF,U2Fusion及Umcfuse等主流算法,本文方法在信息熵、标准差、空间频率、平均梯度、互信息、融合质量、边缘强度及视觉信息保真度等分别平均提高了1.51%,16.56%,42.36%,52.24%,38.28%,80.51%,21.4%和17.6%;在下游目标检测任务中平均精确率达91.4%,优于其他融合方法。该方法有效抑制了伪影与噪声,具备优异的场景泛化性与稳定性,能显著提升自动驾驶系统的环境感知精度。
”
王琛, 马庆禄, 周志超, 刘明
2026, 34(7): 1142-1155. DOI: 10.37188/OPE.20263407.1142
摘要:针对复杂交通场景下光照变化与跨模态干扰导致自动驾驶感知能力退化的问题,提出一种基于可靠性自适应引导的红外与可见光图像融合网络。该方法通过构建像素级可靠性度量机制,联合建模结构一致性与强度异常以动态评估信源可信度,在全局层采用“可信注入”策略校正强度分布,在细节层利用自适应引导滤波实现显著目标与纹理的竞争增强,并结合多约束损失函数协同优化。在M3FD与RoadScene数据集上的实验结果表明,相较于DWT,GTF,U2Fusion及Umcfuse等主流算法,本文方法在信息熵、标准差、空间频率、平均梯度、互信息、融合质量、边缘强度及视觉信息保真度等分别平均提高了1.51%,16.56%,42.36%,52.24%,38.28%,80.51%,21.4%和17.6%;在下游目标检测任务中平均精确率达91.4%,优于其他融合方法。该方法有效抑制了伪影与噪声,具备优异的场景泛化性与稳定性,能显著提升自动驾驶系统的环境感知精度。
关键词:图像融合;红外与可见光;可靠性自适应引导;跨模态结构一致性;可信注入;自动驾驶感知
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更新时间:2026-04-10
用于物料混合均匀性检测的高光谱图像散焦模糊去除
封面论文
封底论文
增强出版
AI导读
钱斐, 胡凡, 苟晓东, 朱启兵
2026, 34(7): 1156-1169. DOI: 10.37188/OPE.20263407.1156
摘要:物料混合均匀性检测是实现产品质量在线监控与工艺优化的关键。针对高光谱成像(Hyperspectral Imaging,HSI)技术在材料混合均匀性检测中出现的图像散焦模糊,以及由此导致的均匀性评估失效问题,提出了一种自监督物理约束非配对高光谱图像去模糊算法(Physics-Constrained Self-Supervised Learning for Unpaired Hyperspectral Image Deblurring,PC-SSL-HSI Deblurring)。该算法采用融合 SimAM 注意力机制的 Uformer 作为去模糊网络,并借助对抗训练促使去模糊结果在特征空间内与清晰图像对齐,与此同时,算法还设计了一个基于经典退化模型的模糊核预测模块,用于构造伪样本对,再利用伪样本对的自监督学习引导去模糊网络聚焦于高光谱图像的局部细节恢复。实验结果表明,所提出的方法能够有效恢复图像细节,减少伪影,有助于物料混合均匀性的准确评估;在仿真数据集上高光谱图像的PSNR达到34.970,SSIM达到0.900,浓度预测误差为0.022 8~0.031 2。所提方法在KL散度、CV变异系数等混合均匀性指标上均优于比较算法,展现出良好的工程应用价值。
关键词:高光谱图像;去散焦模糊;混合均匀性;自监督学习;物理约束
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更新时间:2026-04-10
双尺度画面细节信息引导的全参考图像质量客观评价
封面论文
封底论文
增强出版
AI导读
“
在工业视觉领域,专家提出一种双尺度画面细节信息引导的全参考图像质量评价模型,为图像质量评价提供新方法。
”
史晨阳, 吴俊杰, 袁瀚成, 吴路路
2026, 34(7): 1170-1188. DOI: 10.37188/OPE.20263407.1170
摘要:在工业视觉系统中,全参考客观评价模型是图像质量评价领域的研究热点。本文提出一种双尺度画面细节信息引导的全参考图像质量评价模型。将测试图像转换至特定颜色空间,分离亮度与色度通道。基于参考图像、失真图像及其融合图像之间的梯度交互,构建亮度通道梯度相似度分量,并结合色度通道方向一致性分析生成颜色相似度分量。通过融合亮度通道的频谱残差、边缘信息与自适应对比度特征,构建双尺度画面细节累积分量,以描述细节信息的累积效应。最后,通过特征系数对上述各分量的标准差特征进行加权融合,得到最终评价结果。为验证本模型的可靠性,依据Spearman秩序相关系数(SROCC)、Pearson线性相关系数(PLCC)、Kendall秩序相关系数(KROCC)和均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)4项评价标准,在LIVE,CSIQ、TID2008,TID2013及KADID-10K数据库上进行测试。实验结果表明,本模型在上述数据库中测得的PLCC值最低为0.876 8(KADID-10K),最高达到0.967 8(LIVE),SROCC值最低为0.864 8(TID2013),最高达到0.961 0(CSIQ)。与多种典型及深度学习全参考图像质量评价模型相比,本模型在计算效率方面优势明显,同时在预测精度与泛化性方面展现出良好的综合性能。
关键词:图像质量评价;全参考;双尺度;画面细节信息
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更新时间:2026-04-10
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