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最新刊期
2022 年 第 17 期
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面结构光测量曲面特征的不确定度评估
摘要：针对面结构光式扫描仪测量自由曲面轮廓度的不确定度溯源问题，提出2种不同的不确定度评估模型，从不同角度评定测量任务。基于误差源分析的透明箱模型根据曲面轮廓度的函数关系计算测量点从测量坐标系转换到CAD数模所在坐标系的变换矩阵，利用坐标转换得到的旋转、平移参数分析测量不确定度。基于量值统计的黑箱模型从测量结果分析得到测量系统的特性指标，依据特性指标示值误差、自校准误差、点云拼接误差、点云配准误差、重复性、复现性以及仪器分辨力建立评定模型实现不确定度评定。实验结果表明：基于透明箱模型的不确定度为0.020 mm，基于黑箱模型的不确定度为0.023 mm。黑箱模型可以更为效率、便捷地客观评价结构光式扫描测量系统测量自由曲面的不确定度。关键词：光学三维测量;面结构光;曲面轮廓度;透明箱模型;黑箱模型;不确定度- 310
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发布时间：2022-10-08 -
Lyot星冕仪光学系统及杂散光抑制
摘要：木卫一等离子体环是木星磁层中密度最大、研究最广泛的区域。为满足木卫一等离子体环的观测需求，设计了一种用于行星大气光谱望远镜（Planetary Atmospheric Spectral telescope， PAST）的Lyot星冕仪。根据木星的辐射特性与PAST参数确定仪器参数，给出Lyot星冕仪的初始结构并进行优化；分析了Lyot星冕仪的成像性能，系统在37 lp/mm的MTF>0.6，满足成像质量要求；确定系统杂散光成因，利用物像共轭关系设计相应的杂散光抑制结构，在千级超净间对Lyot星冕仪进行杂散光抑制水平检测。实验结果表明：系统主要杂散光得到了有效抑制，系统的杂散光抑制水平在- 202
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发布时间：2022-10-08 -
基于涡旋光与平面波干涉的微位移测量
摘要：光学干涉测量技术得益于高灵敏性和高重复性常用于位移等几何量的高精度测量。为了实现纳米级位移精确测量，以涡旋光与平面波干涉模型为基础，建立并验证了花瓣状干涉图旋转角度与位移的线性关系，提出一种微位移测量方法。位移测量模型使用涡旋光束干涉光路，经仿真验证了原理的可行性，并搭建位移实验系统进行测量实验。实验结果表明，当位移量为200.0 nm时，测量结果为196.3 nm，误差为3.7 nm，误差百分比为1.9%，可实现纳米量级的微位移测量。与传统的球面波干涉、共轭涡旋光干涉等位移测量方案相比，该微位移测量方法在测量可靠性和测量精度方面均具有明显的优势。关键词：干涉测量;涡旋光;微位移;平面波- 299
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发布时间：2022-10-08 -
光谱共焦法偏心下径向梯度折射率透镜的厚度测量
摘要：为了实现径向梯度折射率（GRIN）透镜厚度的准确测量，对偏心引起的径向GRIN透镜厚度测量误差进行了研究。介绍了光谱共焦厚度测量系统的工作原理，利用径向GRIN透镜的光线径迹方程，在笛卡尔坐标系下结合光学拉格朗日函数、光线弧微分方程等，建立了径向GRIN透镜的厚度测量模型。然后，对径向GRIN透镜偏心引起的光谱曲线谱峰漂移，进而造成的厚度测量误差进行了理论研究及仿真分析，并通过搭建实验平台，利用精密位移台驱动GRIN透镜来模拟透镜偏心，完成了偏心影响下的厚度测量。实验结果表明：径向GRIN透镜的偏心程度越大，引起的测量误差越大，轴向测量位置的影响可忽略不计，验证了理论分析的正确性；实际厚度为4.012 6 mm的GRIN透镜，校正偏心后的厚度测量误差为4.6 μm，验证了光谱共焦法能够实现径向GRIN透镜厚度的精密测量。关键词：光谱共焦法;厚度测量;径向梯度折射率透镜;偏心;峰值漂移- 154
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发布时间：2022-10-08
现代应用光学
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工件旋转法磨削硅片的亚表面损伤深度预测
摘要：工件旋转法磨削是大尺寸硅片正面平整化加工和背面减薄加工的主要方法，但磨削加工不可避免地会在硅片表面/亚表面产生损伤。为了预测工件旋转法磨削硅片产生的亚表面损伤深度，优化硅片磨削工艺，根据工件旋转法磨削过程中硅片磨削表面的几何轮廓参数、硅片磨削表面的材料去除机理和压痕断裂力学理论建立了磨粒切削深度、表面粗糙度Ra和亚表面损伤深度之间的数学关系，推导出工件旋转法磨削硅片的亚表面损伤深度预测模型，并通过硅片超精密磨削试验对模型进行了验证与分析。结果表明，工件旋转法磨削硅片的亚表面损伤深度随表面粗糙度Ra的增大而增大，通过预测模型计算的磨削硅片亚表面损伤深度预测值与硅片亚表面损伤深度实测值的误差小于10%，建立的亚表面损伤深度预测模型能够为超精密磨削硅片的亚表面损伤控制和硅片高效低损伤磨削工艺的优化提供理论指导。关键词：磨削;单晶硅片;表面粗糙度;亚表面损伤深度- 276
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发布时间：2022-10-08 -
长焦深连续立方相位板的飞秒激光加工与性能测试
摘要：传统的长焦深光束生成器件，诸如空间光调制器和正负透镜组合，存在光学元件尺寸较大、难以与微纳光学系统集成等问题，发展一种长焦深光束生成方法并制备一种结构简单、尺寸紧凑且成像质量良好的长焦深光束器件尤为重要。提出了一种利用连续立方相位板调制来产生长焦深光束的方法，通过飞秒激光直写技术制备了高尺寸精度（直径为108 μm，高1.1 μm）的相位板，实现了可调控的焦距长度（50- 178
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发布时间：2022-10-08 -
三角放大型压电陶瓷微纳米驱动机构
摘要：提出了一种基于小压电陶瓷条的三角放大型微纳米驱动机构。该机构由两个1.6 mm×1.6 mm×5.0 mm的小压电陶瓷条、三角对称型伸缩臂、大顶角柔性铰链（扫描端）及基座组成，由小压电陶瓷条驱动伸缩臂运动，基于大顶角三角形的放大原理，获得高放大倍率的扫描端输出位移。理论分析与有限元仿真表明，当三角对称型伸缩臂与底边的夹角为6°时，扫描端的位移量与小压电陶瓷条的伸缩量之比可达9倍左右；当驱动电压为80 V时，相比于小压电陶瓷条的伸缩量3.2 μm，扫描端的位移量理论值可达29.5 μm。显微运动测量实验表明，在相同驱动电压下，扫描端的实际位移量达到26.6 μm，实际位移放大倍数达到8.3倍。将该机构作为原子力显微镜的慢轴扫描器，成功实现了基于小压电陶瓷条的宽范围原子力显微镜扫描成像（4 μm×26 μm），具有良好的分辨率、对比度和线性度。该机构具有原理新颖、结构简洁、成本低廉、性能优越等特点，可望在光学、精密机械及微纳米技术领域获得广泛的应用。关键词：微纳米驱动机构;三角放大型;小压电陶瓷条;输出位移;原子力显微镜- 171
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发布时间：2022-10-08 -
高精度齿轮螺旋线样板的测量方法与仪器
摘要：齿轮螺旋线偏差是评定齿轮精度等级及承载均匀性的重要指标，也是齿轮国家标准GB/T 10095.1-2008中规定的四项必检项目之一，其溯源与量值传递基准是齿轮螺旋线样板。高精度螺旋线偏差测量，目前从高精度螺旋线样板结构及制造、研制高精度专用测量仪两个维度开展研究，测量精度得到一定提升，但现有齿轮螺旋线样板结构参数不符合我国1级精度齿轮螺旋线样板的规格要求，已有专用测量仪的测量不确定度也不能满足我国1级齿轮螺旋线样板的测量需求。本文综述了螺旋线偏差的两类常规测量方法与仪器，归纳了齿轮螺旋线样板的设计与结构特性以及国内外高精度齿轮螺旋线偏差测量专用量仪的研究成果，在总结现有典型螺旋线测量仪及专用测量仪不足之处的基础上，提出了一种符合国家标准的等公法线齿轮螺旋线样板及其纯滚动测量方法与仪器，并对其发展前景做出了展望。关键词：精密测量;测量不确定度;螺旋线偏差;齿轮螺旋线样板;纯滚动- 151
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发布时间：2022-10-08
微纳技术与精密机械
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基于投票机制的神经架构搜索
摘要：针对现有神经架构搜索算法自动搜索到的网络架构与评估的网络架构之间存在较大差异的问题，提出了基于投票机制的神经架构搜索算法。首先，利用小批量训练数据上测试的训练损失作为性能估计器对候选网络进行采样，将计算资源集中于潜在的性能表现良好的候选网络架构，以解决均匀采样忽略了各网络架构之间重要性程度的问题；其次，对于各节点中候选操作难以选择的问题，利用组稀疏正则化策略对所有候选操作进行排名，以筛选出合适的候选操作，进一步提高Cell结构中路径选择的准确性；最后，将可微架构搜索策略、噪声策略和组稀疏正则化策略加以融合，以加权投票的方法选择出最优的Cell结构，构建出性能优秀的三维模型识别与分类网络架构。在数据集ModelNet40上的实验结果表明，所构建的网络对三维模型的分类准确率达到了93.9%，优于目前的主流算法。本算法有效缩小了搜索和评估阶段网络架构之间的差异，解决了以往神经架构搜索方法中均匀采样所导致的网络训练效率低的问题。关键词：神经架构搜索;加权投票;三维模型分类;性能估计器;组稀疏正则化- 103
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基于颜色平衡和多尺度融合的水下图像增强
摘要：水体对光有吸收和散射作用，导致水下图像出现颜色偏差、细节模糊、对比度低等问题。提出了一种基于颜色平衡和多尺度融合的水下图像增强算法，采用一种颜色平衡方法来校正图像颜色，将颜色平衡处理后的图像从RGB空间转换到Lab空间，用限制对比度自适应直方图均衡化方法处理L通道来增强对比度，且对比度增强后将图像转换回RGB空间。最后，对颜色校正后的图像和对比度增强后的图像按权重图进行多尺度融合。图像增强处理后，在视觉效果和图像质量2个方面比较该算法和其他算法对图像的增强效果。实验结果表明：该算法能够去除水下图像的色偏，提高图像的清晰度和对比度，图像的信息熵、UIQM及UCIQE较原始图像分别提高了5.2%，1.25倍和30.8%。该算法能够有效改善水下图像的视觉质量。关键词：图像增强;颜色平衡;多尺度融合;自适应直方图均衡化- 192
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发布时间：2022-10-08 -
融合注意力的ConvNeXt视网膜病变自动分级
摘要：由于视网膜病变的类间图像特征差别小及分类临界值相对模糊，自动分级算法存在识别与分级准确率低的问题，提出了融合高效通道注意力（Efficient Channel Attention， ECA）特征的ConvNeXt视网膜病变自动分级模型。针对数据集中数据不足的问题，采用水平翻转左右变换的方法扩充数据，并引入相关数据集来均衡数据的分布。针对眼底图像中出现的图像模糊、光照不均等问题，采用Graham方法对图像进行预处理突出病变特征。提出了融合注意力的ConvNeXt网络来辅助医生诊断视网膜病变，引入ECA机制，并设计了E-Block模块，该模块具有高性能、低参数的特性，能够在训练过程中有效捕捉跨通道交互的信息，同时避免降维。采用迁移学习方法训练网络的所有层参数，加入dropout方法避免ConvNeXt网络的学习能力过强导致的过拟合问题。实验结果表明，所提出的模型敏感性为95.20%，特异度为98.80%，准确率为95.21%。与常用的网络相比，本文方法针对视网膜病变自动分级各项性能指标均有提高。关键词：视网膜病变识别与分级;迁移学习;ConvNeXt网络;高效通道注意力;E-Block- 171
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发布时间：2022-10-08 -
基于密集残差块生成对抗网络的空间目标图像超分辨率重建
摘要：为了获取更高分辨率和清晰度的空间目标光学图像，需对地基自适应光学（Adaptive Optics，AO）成像望远镜校正后的降质图像进行超分辨率重建。针对空间目标AO图像背景单一、分辨率有限且存在运动模糊、湍流模糊以及过曝等特点，提出基于深度学习的生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）方法来实现空间目标AO图像的超分辨率重建，构建了空间目标AO仿真图像训练集用于神经网络训练，提出了一种基于密集残差块的GAN超分辨率重建方法，通过将传统残差网络改为密集残差块，提高网络深度，将相对平均损失函数引入判别器网络，从而使得判别器更稳健，GAN训练更稳定。实验结果表明：本文提出的方法相较传统插值超分辨率方法PSNR提高11.6%以上，SSIM提高10.3%以上，相较基于深度学习的盲图像超分辨率方法PSNR平均提高6.5%，SSIM平均提高4.9%。该方法有效实现了空间目标AO图像的清晰化重建，降低了重建图像的伪影，丰富了图像细节。关键词：空间目标图像;超分辨率;生成对抗网络;密集残差块- 217
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发布时间：2022-10-08
信息科学
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