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2023
年
第
17
期
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现代应用光学
多层复杂结构GaAs基光电阴极的光学性能和量子效率
冯琤,刘健,张益军,钱芸生
2023, 31(17): 2483-2492. DOI: 10.37188/OPE.20233117.2483
摘要:为了更好地了解这两种结构对光电发射性能的影响,设计和生长了两种结构的光电阴极样品,对其光电发射性能进行比较,并利用薄膜光学的矩阵法推导的光学性能公式以及通过求解一维连续性方程推导的量子效率模型,对比研究了光电阴极发射层、缓冲层厚度变化以及Al
x
Ga
1-
x
As缓冲层中Al组分变化对两种结构光电阴极光学性能和量子效率的影响。这两种结构对光电发射性能的影响机理并不相同,因此作用效果也大不一样。渐变带隙结构的光电阴极通过引入内建电场和减少界面复合从而提升光电发射性能,而DBR结构则通过形成法布里-罗伯共振腔,使得特定波长的入射光在共振腔内来回反射进而被多次吸收,从而加强光电发射。激活实验结果表明,DBR结构样品的发射效率与渐变带隙结构相比具有明显优势,尤其是在755,808和880 nm处有更高的发射效率峰值,可分别提升37.5%,38.9%和47.0%。最后利用模型拟合了量子效率曲线,验证了光学性能参量对复杂结构光电阴极的重要影响及理论模型的合理性。
关键词:GaAs光电阴极;多层复杂结构;光学性能;量子效率
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发布时间:2023-09-22
自适应光学千单元级高压驱动系统的设计和性能分析
邵蒙,李洪文,王建立,杨乐强,姚凯男,邓永停
2023, 31(17): 2493-2504. DOI: 10.37188/OPE.20233117.2493
摘要:自适应光学技术可以对大气湍流造成的波前误差进行实时校正,是实现大型地基望远镜高分辨率成像的关键技术。随着望远镜口径不断增大,自适应光学系统的校正单元数达到千单元量级。首先从自动控制角度建立了自适应光学系统各电控环节的等效模型,分析了系统延时对控制环节性能的影响。然后介绍了自适应光学电控环节中高压驱动系统的设计问题,从自动控制角度分析了自适应光学系统对高压放大器闭环带宽的需求,给出了分析结果。最后报道了千单元级自适应光学高压驱动系统的集成和测试工作。实验结果表明:本文所设计的高压放大器可以实现120 V输出,-3 dB带宽达到5 000 Hz,所设计的高压驱动系统经过集成后,利用湍流屏等效模拟60 Hz格林伍德频率,校正后的波前残差均值为0.16λ,可以实现千单元级压电变形镜的校正控制。
关键词:自适应光学;望远镜;自动控制;高压放大器
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发布时间:2023-09-22
GaAs光阴极像增强器的选通特性
李冬,杨凯翔,盛亮,李阳,段宝军,张美
2023, 31(17): 2505-2514. DOI: 10.37188/OPE.20233117.2505
摘要:针对GaAs光阴极像增强器在ns级选通成像中的时空特性,通过引入传输线阻抗完善了光阴极径向RLC传输模型,更准确地描述了选通过程中光快门的变化趋势,实验证实去除防离子反馈膜有利于改善光快门,使得光快门与电快门更为一致,在驱动电脉冲宽度为17.7 ns时,光快门宽度与电快门宽度的差异仅为1.1 ns;基于蒙特卡罗模拟方法,建立了光电子在分段线性快门脉冲电压驱动下经过第一近贴后的空间弥散模型,模拟结果表明:GaAs光阴极相较于S20光阴极在选通成像中的空间分辨下降更小。在20 lp/mm时,GaAs的动态空间分辨是静态空间分辨的80%,而S20光阴极不足70%,理论模拟与实验结果相一致,所建立的模型可用来分析和优化像增强器结构参数,为优化选通成像性能提供理论依据。
关键词:GaAs光阴极;选通特性;动态空间分辨;像增强器
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发布时间:2023-09-22
微纳技术与精密机械
基于拓扑优化的电渗流微混合器电极
孙建文,张健宇,李博文,邓永波
2023, 31(17): 2515-2524. DOI: 10.37188/OPE.20233117.2515
摘要:电渗是当前芯片实验室设备中微流体常用的驱动方式之一,其中电极版图对控制电渗驱动的外电场起到关键作用。针对电渗流电极版图大多基于尺寸优化和形状优化的方法难以大幅提升微流控器件性能的问题,建立电渗流电极拓扑优化模型,采用滤波方程和阈值投影控制电极结构的特征尺寸,通过连续伴随分析方法获得模型的伴随敏度,进而演化电极版图的结构设计变量,最终实现电渗流电极的拓扑优化。基于上述拓扑优化方法设计电渗流微混合器的电极版图,并对影响微混合器混合效果的因素进行分析。结果表明,电渗流微混合器的混合评价指数达到0.047,能够实现两种不同浓度溶液的完全混合。微混合器良好的混合性能验证了本文提出电渗流电极拓扑优化方法的有效性。
关键词:微流体;拓扑优化;电渗;微混合器;电极
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发布时间:2023-09-22
长航时旋转调制惯导系统试验测试评估
于旭东,李鼎,高立夫,雷雯
2023, 31(17): 2525-2533. DOI: 10.37188/OPE.20233117.2525
摘要:随着旋转调制惯导系统精度的不断提升,单次导航实验周期越来越长,试验周期急剧增加,为试验鉴定和评估带来了困难。为合理评价长航时旋转调制惯导系统的导航精度,首先介绍了一种兼具自标定、自对准功能和导航功能的一体式旋转调制方案,将惯导系统自标定、自对准状态和导航过程中的旋转路径进行统一;然后提出了一种基于重复样本的长航时旋转调制惯导系统长周期导航测试方法,该方法可以更高效快捷地完成所需全部导航测试评估任务;最后,利用实验室30天的长航时导航测试数据进行了实验验证,最大定位误差为0.71(归一化),与独立航次统计结果相当,同时利用车载动态试验验证明了该方法的有效性和可行性。该方法可以大幅缩短导航系统测试的周期,为长航时惯导装备研制和试验测试评估提供有效手段。
关键词:惯性导航系统;旋转调制;长航时;测试评估
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发布时间:2023-09-22
纳米级运动轨迹规划和控制
李爱琳,李璟
2023, 31(17): 2534-2545. DOI: 10.37188/OPE.20233117.2534
摘要:为了提高超精密设备中多自由度工作台的效率和精度,在满足纳米精度要求的同时提高工程调试与集成效率,提出了一种针对多自由度工作台的轨迹规划方案。对前道工艺的应用场景和机电系统能力进行分析描述,聚焦轨迹规划的难点,提出了整定控制参数和确定轨迹动力学约束参数的方法。通过差分进化算法整定反馈控制器参数,再以控制器的实际跟踪效果和应用需求为优化目标,运用蒙特卡洛算法对参考轨迹进行优化迭代。最后与传统工程调试进行了实验对比。实验结果表明:在工作台扫描运动的重复定位精度均达到
±
5
n
m
/
3
σ
要求的前提下,本文提出的方案能使跟踪误差快速收敛,调参次数减少约90%。该方案在保证超高运动定位精度的同时能够有效地提高工程调试与集成效率。
关键词:超精密系统;轨迹规划;蒙特卡洛算法;跟踪控制;多自由度耦合
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发布时间:2023-09-22
考虑角度偏差的压电三维力传感器标定
张军,王郁赫,任宗金,孙文举,蔡佳乐
2023, 31(17): 2546-2554. DOI: 10.37188/OPE.20233117.2546
摘要:为实现对压电式三维力传感器的高精度标定,在原标定模型上引入标定角度偏差因素。针对传感器转角、固定面不平与标定力源偏斜因素,开展了标定模型改进、参数获取与解耦效果分析等研究。分析传感器标定中存在的角度偏差,采用千分表与倾角仪进行测量。对未知参数过多问题,建立了合适的目标函数与约束条件,基于优化算法求解参数,实现了分离标定角度偏差的传感器标定。采用两种模型对实验数据解耦,从解耦误差均值和极值角度证明了新模型的有效性。结果表明:相比旧模型,实验数据下新模型大部分方向的解耦误差均值下降了80%左右,极值下降20%~49%。基于此分析了标定角度偏差对于传感器耦合特性的影响,得到各环节偏差引入的耦合比例,部分耦合系数中标定偏差因素占比达到70%以上。研究表明角度偏差对传感器标定的影响不可忽略,应加以控制。
关键词:压电式力传感器;标定装置;维间耦合;测量精度
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发布时间:2023-09-22
信息科学
面向领域自适应的部分最优传输高光谱图像分类
王碧琳,王生生,张哲
2023, 31(17): 2555-2563. DOI: 10.37188/OPE.20233117.2555
摘要:针对高光谱遥感图像分类时有标注的源域训练数据与无标注目标域数据分布不一致的问题,提出基于部分最优传输的无监督领域自适应方法,实现对处于不同数据分布的高光谱遥感地物像素级分类。利用深度卷积神经网络将样本映射到潜在高维空间,根据部分最优传输理论建立样本传输方案,最小化域间分布差异,构建适配模型。采用类感知采样技术和质量分数因子自适应调整策略,促进域间类别对齐,建立全局最优传输。在两组公开高光谱遥感图像数据集上进行实验,从总体分类精度OA(%)、类别平均分类精度AA(%)、分类一致性检验Kappa(×100)等3个评价指标对像素分类结果量化比较。实验结果显示,在两组迁移任务上,相较于仅使用源域数据的基线模型,总体分类准确率分别提升2.21%和2.75%,相较于原始最优传输策略提升1.71%和2.01%,表明模型能够有效提升高光谱遥感影像中像素级地物的分类精度。
关键词:计算机视觉;神经网络;领域自适应;最优传输;高光谱图像
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发布时间:2023-09-22
局部阈值自适应的地面点云分割
张佩翔,王奇,高仁璟,夏阳,万振中
2023, 31(17): 2564-2572. DOI: 10.37188/OPE.20233117.2564
摘要:为了进一步提高自动驾驶感应模块中激光雷达点云地面分割算法的分割精度,提出一种基于种子点距离阈值和路面波动加权幅值自适应的地面点云分割算法。该算法在极坐标栅格地图划分的基础上,将种子点的选取判断阈值与二维平面的水平距离特征相关联,通过点云间的水平距离变化控制种子点集的更新;在道路模型拟合过程中,为解决斜坡路面模型更新停滞问题引入坡度连续性判断准则,根据路面波动加权幅值的变化建立点云的分割阈值方程,最终实现关于点云距离特征的自适应阈值分割。对开源数据集Semantic KITTI进行点云二分类数据处理,并在此基础上测试算法性能。实验结果表明:与现有算法相比,本文所述地面分割算法的精确率和召回率均提升了2%~4%,具有较高的准确性。
关键词:点云;地面分割;种子点距离;自适应阈值分割
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发布时间:2023-09-22
面向舞台场景的改进Retinex低照度图像增强
季渊,李星仪,马新德,廖亮
2023, 31(17): 2573-2583. DOI: 10.37188/OPE.20233117.2573
摘要:针对舞台场景拍摄亮度动态范围受限问题,提出一种基于改进Retinex算法的舞台低照度增强方法。先对舞台场景的低照度图像采用改进的Retinex算法进行增强处理,得到整体增强后图像。将原图与增强后图像进行融合,处理掉过度增强和不需要增强的背景区域,得到最终图像。其中,改进的Retinex算法采用高斯-拉普拉斯高通滤波先求出反射分量后求出光照分量,解决反射分量细节丢失的问题。然后对反射分量进行对比度和细节增强处理,再与光照分量相乘得出增强后图像。本方法在软件平台验证的基础上进行FPGA硬件平台验证。实验结果表明,与其他经典方法相比,本方法在不同的舞台场景,尤其是明暗差距较大的舞台场景上,视觉效果明显,峰值信噪比(PSNR)平均提高了57.06%,结构相似性(SSIM)平均提高了27.34%。处理后的图像还原了舞台的真实亮度动态范围,并且色彩饱和度较好自然不失真,保证了较好的图像质量。
关键词:图像融合;低照度增强;Retinex算法;舞台场景
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发布时间:2023-09-22
多维注意力机制与选择性特征融合的图像超分辨率重建
温剑,邵剑飞,刘杰,邵建龙,冯宇航,叶榕
2023, 31(17): 2584-2597. DOI: 10.37188/OPE.20233117.2584
摘要:针对图像超分辨率重建过程中提取低分辨率特征效果较差,大量高频信息丢失导致的边缘模糊和伪影问题,提出了融合多维注意力机制与选择性特征融合作为图像特征提取模块的图像超分辨率重建方法。网络由若干个基本块和残差操作构建模型的特征提取结构,其核心是一种提取图像特征的异构组卷积块,该模块的对称组卷积块以并行的方式进行卷积提取不同通道间的内部信息特征并进行选择性特征融合,互补卷积块通过全维度动态卷积从空域、输入输出维度和核维度捕捉遗漏的上下文信息,对称组卷积块和互补卷积块连接后的特征采用特征增强残差块去除冗余造成干扰的无用信息。模型通过5种消融实验证明其设计的合理性,在Set5,Set14,BSDS100和Urban100测试集上与其他主流的超分辨率重建方法进行对比,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)定量数据均有提升,尤其在放大因子为3的Set5数据集上比次优算法CARN-M均提升0.06 dB,结果表明提出模型具有更优的性能指标和更好的视觉效果。
关键词:超分辨率重建;多维注意力机制;特征融合;残差网络
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发布时间:2023-09-22
面向高光谱影像场景分类的轻量化深度全局-局部知识蒸馏网络
刘英旭,蒲春宇,许典坤,杨沂川,黄鸿
2023, 31(17): 2598-2610. DOI: 10.37188/OPE.20233117.2598
摘要:针对目标场景复杂的空间布局和高光谱影像固有的空-谱信息冗余等挑战,提出了端到端的轻量化深度全局-局部知识蒸馏(Lightweight Deep Global-Local Knowledge Distillation,LDGLKD)网络。为探索空-谱特征的全局序列属性,教师模型视觉Transformer(Vision Transformer,ViT)被用来指导轻量化学生模型进行高光谱影像场景分类。LDGLKD选择预训练的VGG16作为学生模型来提取局部细节信息,将ViT和VGG16通过知识蒸馏协同训练后,教师模型将所学习到的远程上下文关系向小规模学生模型进行传递。LDGLKD可通过知识蒸馏结合上述两种模型的优点,在欧比特高光谱影像场景分类数据集OHID-SC及公开的高光谱遥感图像数据集HSRS-SC上的最佳分类精度分别达到91.62%和97.96%。实验结果表明:LDGLKD网络具有良好的分类性能。根据欧比特珠海一号卫星提供的遥感数据构建的OHID-SC可以反映详细的地表覆盖情况,并为高光谱场景分类任务提供数据支撑。
关键词:高光谱场景分类;特征提取;视觉Transformer;知识蒸馏;基准数据集
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发布时间:2023-09-22
零部件光学影像精准定位的轻量化深度学习网络
牛小明,曾理,杨飞,何光辉
2023, 31(17): 2611-2625. DOI: 10.37188/OPE.20233117.2611
摘要:光学影像精准定位是提高工业生产效率和质量的重要环节。传统图像处理定位方法由于光照、噪声等环境因素的影响,在复杂场景下定位精度低、易受干扰;而经典深度学习网络虽然在自然场景目标检测、工业安检、抓取、缺陷检测等得到了广泛应用,但是其海量数据的训练需求、复杂系统的深度学习大模型、检测框的冗余及不精确等问题,导致它不能直接应用于工业零部件像素级精准定位。针对以上问题,构建了一种零部件光学影像像素级精准定位的轻量化深度学习网络方法。网络总体选用Encoder-Decoder架构,Encoder使用三级bottleneck级联,在降低特征提取参变量的同时充分提升了网络的非线性;Encoder与Decoder对应特征层实施融合拼接,促使Encoder在上采样卷积后可以获得更多的高分辨率信息,进而更完备地重建出原始图像细节信息;最后,利用加权的Hausdorff距离构建了Decoder输出层与定位坐标点的关系。实验结果表明:轻量化深度学习定位网络模型参数为57.4 kB,定位精度小于等于5 pixel的识别率大于等于99.5%,基本满足工业零部件定位精度高、准确率高和抗干扰能力强等要求。
关键词:机器视觉;光学影像;深度学习;精准定位;轻量化
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发布时间:2023-09-22
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