最新刊期
      2023 年 第 18 期

        现代应用光学

      • 郑锦华,梅诗阳,李志雄,刘青云
        2023, 31(18): 2627-2635. DOI: 10.37188/OPE.20233118.2627
        摘要：为了改善CrAlN薄膜与基材间的结合强度，提高其耐磨性能。利用阴极弧溅射技术，在45钢基材上沉积了CrAlN薄膜。分析了磁场和靶基距对CrAlN薄膜性能的作用机理，考察了磁场对薄膜的厚度、表面形貌、结合力以及耐磨性能的影响，同时与无磁场时沉积的薄膜进行了对比。结果表明：薄膜膜厚、表面粗糙度、液滴沉积尺寸及数量随着靶基距增大而减小；相较于无磁场样品，有磁场样品的表面粗糙度更小，曲率半径更大，结合力得到了提高。有磁场时界面结合力约为60 N，且随着靶基距变化不大，而无磁场时结合力变化较大。两者在同条件下对比，结合力提高了20%~80%不等；薄膜摩擦系数与磨损率随靶基距增大而减小，同靶基距时有磁场样品的摩擦系数及磨损率较小。当存在磁场且靶基距在160~180 mm时，沉积的CrAlN薄膜性能最优。该研究结果为制备具有更高性能的CrAlN薄膜提供了重要参考。  
        关键词：磁场;靶基距;液滴;结合力;磨损率   
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        发布时间：2023-09-25
      • 王剑,马超,王东辉,王洪业,苑立波
        2023, 31(18): 2636-2646. DOI: 10.37188/OPE.20233118.2636
        摘要：为了制备高质量螺旋光纤器件，提出一种四电极电弧光纤加热的方法。基于磁流体动力学模型建立四电极电弧等离子放电的有限元仿真模型，研究了电极夹角、电极距离与施加电压对电弧放电温度场的影响。根据实际情况，进行了相应的温度场仿真计算，结果表明四电极电弧放电形成了较宽的恒温区，宽恒温区不仅有利于光纤应力的释放，同时减少了光纤偏移带来的影响。基于仿真结果，研制了四电极电弧放电的宽恒温区等离子热熔扭转加工系统，当系统中被加热光纤最高温度约为1 050 ℃时，被加热光纤轴向上的恒温区长度约为2.12 mm。用研制的系统制备了不同光纤与不同周期下的螺旋长周期光纤光栅，在波长1.21~1.3 µm，透射光谱的光强波动小于1 dB，光强平均值大于-1 dB；在波长1.3~1.35 µm，光强平均值大于-1 dB；最深的透射光谱波谷大于22 dB。为更进一步验证所研系统的性能，用单模光纤、偏芯光纤、偏双芯光纤制备了不同周期的螺旋光纤结构，结果显示加工得到的螺旋光纤结构的包层边界清晰且平直，无显著的螺纹结构；光纤中央芯无显著的螺旋加工痕迹；光纤偏芯光滑且连续。  
        关键词：四电极;电弧;等离子宽恒温场;高温光纤螺旋加工   
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        发布时间：2023-09-25
      • 李克武,邱元芳,崔志英,毛磊,王志斌,匡翠方
        2023, 31(18): 2647-2655. DOI: 10.37188/OPE.20233118.2647
        摘要：为了实现对光学材料、光学元件的快速、高精度应力双折射测试评估分析，本文提出了一种基于双弹光级联差频调制的应力双折射二维分布测量方案。将两个工作在不同频率的弹光调制器级联，构成偏振测量装置。光学材料和元件的应力双折射延迟量和快轴方位角参数，被加载到偏振测量装置的调制信号中；采用数字锁相技术，提取调制信号的基频项和差频项，然后完成应力双折射延迟量和快轴方位角两个参数求解；按照原理分析，研制了测试系统，并完成了系统初始偏移值定标；采用波片进行了测量精度和重复性测试，并完成了BK7玻璃样品的应力双折射分布测量实验。实验结果表明，该系统的快轴测量重复性为0.01°，双折射延迟量测量重复性为0.02 nm，单数据点测量时间小于200 ms。本文方案实现了高速、高精度和高重复度的应力双折射测量，同时具备应力双折射二维分布测量能力，可为波片、玻璃或晶体等光学材料双折射测量分析和评估提供有效手段。  
        关键词：弹光调制;差频调制;应力双折射;延迟量;快轴方位角   
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        发布时间：2023-09-25

        微纳技术与精密机械

      • 张军,甄田甜,蔡佳乐,李孟曈,刘禹廷
        2023, 31(18): 2656-2663. DOI: 10.37188/OPE.20233118.2656
        摘要：为了测量作用位置可变的大量程矢量力，设计了多点支撑式压电测力仪。对不同作用点下测力仪的灵敏度差异性进行分析和预测，以实现精准测量变作用位置的大量程矢量力的目标。对造成测力仪不同测试位置的灵敏度差异的影响因素进行分析，得到测力仪工作面域内不同作用点下的灵敏度与测力单元力电转换系数之间的关系。进行三向变加载点标定实验，获得不同作用点下测力仪的灵敏度实验值。建立LS-SVM预测模型，利用变加载点实验结果对模型进行训练。验证实验表明，该模型预测的不同作用点下的测力仪灵敏度值与真实值的偏差小于3%。采用LS-SVM模型对不同作用点下的多点支撑式压电测力仪灵敏度进行预测具有快速、可靠和高精度的特点，该方法用于定量分析复杂关系量是有效的。  
        关键词：压电测力仪;灵敏度;力电转换;LS-SVM模型   
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      • 孙世政,庞珂,于竞童,陈仁祥
        2023, 31(18): 2664-2674. DOI: 10.37188/OPE.20233118.2664
        摘要：针对三维力传感器维间耦合干扰问题，以基于光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating， FBG）的一体式三维力传感器为研究对象，提出了一种基于白鲨优化算法的优化极限学习机（White Shark Optimizer-Extreme Learning Machine， WSO-ELM）的非线性解耦算法。首先，设计了基于FBG的一体式三维力传感器，阐明该传感器波长漂移量与三维力的映射关系；然后，搭建静态标定实验系统，分析三维力耦合特征，并建立WSO-ELM算法三维力传感器解耦模型，利用白鲨优化算法（White Shark Optimizer， WSO）稳定、高效特点优化模型，寻找ELM神经网络隐含层神经元数与解耦时间的最佳参数组合，开展基于WSO-ELM的三维力传感器非线性解耦研究；最后，该传感器解耦后最大平均I类误差达到0.51%，最大平均II类误差达到0.65%，实现了基于WSO-ELM的三维力非线性解耦。为验证解耦效果，将WSO-ELM算法与极限学习机神经网络模型、反向传播神经网络、最小二乘法解耦效果进行对比实验。实验结果表明：WSO-ELM算法具有较好的解耦效果，能有效构建三维力维间耦合关系，同时降低传感器耦合干扰，提高传感器的测量精度，具有良好的非线性解耦能力。  
        关键词：白鲨优化算法;非线性解耦;三维力传感器;光纤布拉格光栅;极限学习机算法   
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        发布时间：2023-09-25
      • 陈云壮,赖磊捷,李朋志,朱利民
        2023, 31(18): 2675-2686. DOI: 10.37188/OPE.20233118.2675
        摘要：为了解决传统微定位平台运动范围小、寄生运动和交叉轴耦合严重导致运动精度低等问题，提出了一种音圈电机驱动的全簧片式大行程、空间多自由度并联柔性解耦微定位平台。首先，介绍了含簧片型柔性球铰的大行程多自由度并联柔性机构的结构和变形原理。接着，以空间三自由度为例，推导了动平台的运动学方程，建立了机构的输入刚度模型，并基于柔度矩阵法对柔性球铰进行了柔度建模和设计，从而确定了微定位平台的参数。此外，分别对三自由度方向进行了系统动力学模型辨识，并基于模型设计了一种相位超前PI反馈控制结合滑模前馈控制的复合控制器。最后，搭建了平台实验系统来验证其轨迹跟踪性能。实验结果表明：与经典的PID控制相比，该复合控制方法能够使得轨迹跟踪性能提高95%以上，加入的滑模前馈也能够有效消除单纯反馈控制产生的相位滞后。并且，所提出的多自由度微定位平台能够实现±3.23 mm×±21.50 mrad×±20.30 mrad的运动范围，具有行程大、稳定性好和精度高等特点，可以用于许多需要大行程高精度的空间定位场合。  
        关键词：并联柔性机构;音圈电机;大行程;簧片型柔性球铰;相位超前PI控制;滑模控制   
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        发布时间：2023-09-25

        信息科学

      • 姜鑫,聂海涛,朱明
        2023, 31(18): 2687-2699. DOI: 10.37188/OPE.20233118.2687
        摘要：具有参数共享特性的卷积操作主要关注于图像局部特征的提取，而无法对超出感受野范围的特征进行建模，同时整幅图像共享同一个卷积核参数也忽略了不同区域的特性不同。为了克服现有方法的表达不足，提出了全局和局部特征融合去雾网络，分别利用Transformer和卷积操作提取图像全局和局部特征信息，并将两者融合后输出，充分发挥了Transformer建模长距离依赖关系和卷积操作局部感知特性的优势，实现了特征的高效表达。在最终输出复原图像前，设计了包含多尺度图像块的增强模块，利用Transformer进一步聚合全局特征信息，丰富复原图像细节。同时，提出了一个全局位置编码生成器，可自适应地根据全局图像内容信息生成位置编码，进而实现对像素点间依赖关系的二维空间位置建模。实验结果表明，所提出的去雾网络在合成和真实图像数据集上均展现出了较好的去雾性能，复原图像更加真实，细节还原度高。  
        关键词：图像去雾;生成式对抗网络;Transformer;位置编码生成器   
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        发布时间：2023-09-25
      • 梁礼明,何安军,李仁杰,吴健
        2023, 31(18): 2700-2712. DOI: 10.37188/OPE.20233118.2700
        摘要：针对结直肠息肉图像病灶区域尺度变化大、边界模糊、形状不规则且与正常组织对比度低等问题，导致边缘细节信息丢失和病灶区域误分割，提出一种跨尺度跨维度的自适应Transformer分割网络。该网络一是利用Transformer编码器建模输入图像的全局上下文信息，多尺度分析结直肠息肉病灶区域。二是通过通道注意力桥和空间注意力桥减少通道维度冗余和增强模型空间感知能力，抑制背景噪声。三是采用多尺度密集并行解码模块来填补各层跨尺度特征信息之间的语义空白，有效聚合多尺度上下文特征。四是设计面向边缘细节的多尺度预测模块，以可学习的方式引导网络去纠正边界错误预测分类。在CVC-ClinicDB、Kvasir-SEG、CVC-ColonDB和ETIS数据集上进行实验，其Dice相似性系数分别为0.942，0.932，0.811和0.805，平均交并比分别为0.896，0.883，0.731和0.729，其分割性能优于现有方法。仿真实验表明，本文方法能有效改善结直肠息肉病灶区域误分割，具有较高的分割精度，为结直肠息肉诊断提供新窗口。  
        关键词：结直肠息肉;Transformer;多尺度密集并行解码模块;多尺度预测模块   
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        发布时间：2023-09-25
      • 王成曦,罗晨,周江澔,邹浪,贾磊
        2023, 31(18): 2713-2722. DOI: 10.37188/OPE.20233118.2713
        摘要：工业精密制造中，视觉检测设备的成像系统往往景深较小，易产生离焦模糊，严重影响检测效果。针对这一问题，提出了一种针对于均匀离焦图像的盲去模糊网络（Uniform Defocus Blind Deblur Net，UDBD-Net）。首先，提出一种模糊核估计网络，提取离焦模糊的特征，并准确地估计出模糊核；其次，提出一种反卷积网络，通过神经网络学习并估计基于特征维纳反卷积（Feature-based Wiener Deconvolution，FWD）公式中的未知量，更准确地生成去模糊图像的潜在特征；最后，使用一个编解码网络（Encoder-Decoder Net）增强图像的细节，并去除伪影。实验结果表明，该方法在DIV2K和GOPRO图片上的峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）分别达到31.16 dB和36.16 dB；与目前主流的方法相比，该方法在不显著增加模型推理时间的同时能够复原出更高质量、更自然地去模糊图像。此外，该方法对真实的均匀离焦模糊图像也有较好的去模糊效果，且能够显著提升工业视觉检测算法对于离焦模糊图像的检测效果。  
        关键词：计算机视觉;盲去模糊;模糊核估计，反卷积   
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        发布时间：2023-09-25
      • 张云佐,武存宇,刘亚猛,张天,郑宇鑫
        2023, 31(18): 2723-2735. DOI: 10.37188/OPE.20233118.2723
        摘要：无人机图像目标检测在诸多领域被广泛应用，但受制于图像背景复杂、目标密集，目标尺度变化剧烈，现有的无人机图像目标检测算法检测效果不够精准。为解决此类问题，提出了一种联合自注意力和分支采样的无人机图像目标检测方法。首先，设计了自注意力和卷积相融合的嵌套残差结构以实现全局信息和局部信息的有效结合，让模型聚焦于待测目标，从而淡化复杂背景的影响。其次，设计了一种基于分支采样的特征融合模块以弥补目标信息丢失。最后，引入浅层细粒度特征图，新增了针对微小目标的改进检测头以缓解尺度剧烈变化，并基于此提出一种特征增强模块，用于捕获更多具有鉴别性的小目标特征。经实验验证，本文所提算法在多种场景中性能良好。其中s模型在VisDrone2019数据集上的mAP50和mAP分别达到59.3%和37.1%，相较于基线模型增长了5.6%和5.4%，在UAVDT数据集上的mAP50和mAP分别达到44.1%和24.9%，相较于基线模型提高了5.8%和3.2%。  
        关键词：无人机图像;自注意力;分支采样;多尺度;特征融合   
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        发布时间：2023-09-25
      • 张印辉,海维琪,何自芬,黄滢,陈东东
        2023, 31(18): 2736-2751. DOI: 10.37188/OPE.20233118.2736
        摘要：视频实例分割是车辆辅助驾驶多目标感知和场景理解的一项关键技术。针对弱监督视频实例分割仅使用边界框对网络进行训练严重制约交通场景大尺度动态范围目标分割精度的问题，本文提出尺度自适应生成调控弱监督视频实例分割网络（Scale Adaptive Generation Regulation weakly supervised video instance segmentation network，SAGRNet）。首先，设计一种多尺度特征映射贡献度动态自适应调控模块，通过动态调整不同尺度特征映射信息贡献度取代原有的线性加权以强化对目标局部位置和整体轮廓的聚焦能力，解决了车辆、行人等目标由于成像距离远近造成的尺度动态范围过大问题；其次，构建目标实例多细粒度空间信息聚合生成调控模块，通过聚合基于不同空洞率提取的多细粒度空间信息生成权重参数以调控各尺度特征，实现了细化实例边界和增强跨通道信息交互掩码特征映射表征能力，有效弥补了实例边缘信息匮乏导致边缘轮廓分割mask连续性缺失问题。最后，为缓解边界框标签监督信息弱化，引入正交损失和颜色相似性损失缩小模型预测mask与真实边界框偏差并计算逐像素点对间标签属性归类模糊问题。Youtube-VIS2019提取的交通场景数据集实验结果表明，SAGRNet相较于弱监督基准网络平均分割精度提升5.1%达到38.1%，为实现多目标感知和实例级场景理解提供了有效算法依据。  
        关键词：辅助驾驶;弱监督;视频实例分割;自适应生成调控;细粒度   
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        发布时间：2023-09-25
      • 李远,时旭,杨正春,谭崎娟,黄鸿
        2023, 31(18): 2752-2764. DOI: 10.37188/OPE.20233118.2752
        摘要：高光谱成像技术的飞速发展给非侵入式医学成像带来新的契机，但高光谱医学图像具有高维度、高冗余以及“图谱合一”的特点，亟需针对上述特点设计智能诊断算法。近年来，Transformer已经在高光谱医学图像处理领域得到广泛应用。然而，不同仪器设备、不同采集操作所获得的高光谱医学图像差异较大，这给现有Transformer诊断模型的实际应用带来了巨大挑战。针对上述问题，本文提出了一种空-谱自注意力Transformer （S3AT），自适应挖掘像素与像素间、波段与波段间的内蕴联系，并在分类阶段融合多个视野下的预测结果。首先，在Transformer编码器中，设计一种空-谱自注意力机制，获取不同视野下高光谱图像上的关键空间信息和重要波段，并将不同视野下所获得的空-谱自注意力进行融合。其次，在模型分类阶段，将不同视野下的预测结果根据可学习权重进行加权融合，对图像进行综合预测。在 In-vivo Human Brain 和 BloodCell HSI 两个数据集上，本文算法总体分类精度分别达到82.25%和91.74%。实验结果表明，所提出的算法有效改善高光谱医学图像分类性能。  
        关键词：高光谱医学图像;Transformer;空-谱自注意力;预测融合   
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        发布时间：2023-09-25
      • 夏平,张光一,雷帮军,邹耀斌,唐庭龙
        2023, 31(18): 2765-2780. DOI: 10.37188/OPE.20233118.2765
        摘要：针对大肠的息肉组织与正常组织间无明显边界，准确定位息肉位置困难的问题，提出了一种多尺度ResNeSt-50聚合网络融合顺序树重加权置信度传播（sequential Tree-Reweighted Message Passing， TRW-S）的息肉图像分割方法。为提高网络对息肉信息的表达能力，构建编码-解码结构的多尺度ResNeSt-50聚合网络，编码器由卷积模块和4级ResNeSt模块级联构建ResNeSt-50骨干网络，实现跨通道信息间的线性整合与连接；ResNeSt-50采用拆分注意力机制加强重要通道组的表现能力，增强了残差模块提取息肉图像信息的能力；解码部分下三层构建多层感受野模块（receptive field block， RFB）获取多尺度信息，然后用密集聚合模块整合其输出，并以快速解码方式输出解码信息，保证其分割性能的同时减少参数量；其次，生成预测图时采用测试时图像增强（Test-Time Augmentation， TTA）模块提升预测准确度，并增强网络的泛化能力；最后，构建基于马尔科夫随机场的TRW-S算法对输出的预测图进行后处理，以实现分割边缘的连续性和分割区域内部的一致性。对大肠息肉数据集Kvasir-SEG的测试结果表明，本文方法相比于U-Net，U-Net++，ResUnet、SFA、PraNet等算法，mDice值达91.6%，mIoU达86.3%，Smeasure达0.921， MAE为0.023，优于其他五种息肉分割算法；在未知数据集ETIS-LaribPolypDB，ColonDB上测试结果表明，相比于PraNet模型，本文模型的mDice值分别提升了14.2%，7.7%；从本文模型在ETIS-LaribPolypDB数据集上的分割表现看，本文算法对微小病变十分敏感；因此，本文算法分割的息肉图像，在分割区域内部的一致性、分割边缘的连续性、轮廓清晰度、捕捉微小病变能力等方面均表现出优良的性能，同时，对未知数据集具有较好的泛化能力。  
        关键词：息肉图像分割;多尺度密集聚合网络;拆分注意力机制;顺序树重加权置信度传播;多尺度感受野   
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