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最新刊期
2023 年 第 6 期
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1.2 m光电望远镜同时性三通道测光系统
摘要：基于科学级CCD相机的多色光度测量技术凭借着实用性强、简单有效等特点在天文观测中受到了广泛应用。针对传统多色测光技术缺乏同时性这一问题，本文介绍了一种新型的同时性三通道测光系统，采用分色的设计方式实现了Sloan Digital Sky Survey （SDSS）测光标准g′，r′和i′三个波段分光。首先，利用Zemax软件对三通道光度计的光学系统进行了仿真分析，仿真结果显示该系统符合总体设计指标且能够满足使用要求。然后，为验证该系统的光学性能，我们针对大量SDSS标准星开展观测，实测结果表明该设备在g′，r′和i′三个通道的视场分别为21.5′×21.5′，21.5′×21.5′和21.3′×21.3′，系统效率分别为65.6%，68.3%和63.7%，将曝光时间归算为1 s、信噪比为5时，计算得出的极限探测星等分别为15.26，16.39和15.63。接下来可通过对系统的优化，进一步提高其极限星等的探测能力。关键词：同时性三通道测光系统;三通道光度计;SDSS;光学性能- 158
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发布时间：2023-03-25 -
高性能锥束工业X射线CT系统研制与应用
摘要：提升工业CT检测系统的技术性能一直是射线无损检测领域系统研发人员和用户共同追求的目标。基于这一目标，提出了采用耦合闪烁屏与科学级面阵CMOS相机的CT图像探测方法，本文介绍了利用该方法在微焦点工业CT系统硬件研制和软件开发方面涉及的重要工程技术细节。给出了自主研发的抗辐照X射线数字相机与商用平板探测器的实测技术指标对比结果、X射线CT集成软件（CTER MAX）与商用软件在CT重建算法计算效率方面的对比结果以及CT系统空间分辨率检测结果。结果表明：抗辐照X射线数字相机具备超高像素采样、低噪声、高动态范围、高分辨、耐辐照、低成本等优势，尤其在空间分辨率上较平板探测器有更大的提升空间，使用更为灵活，适应更多应用场景需求；CTER MAX软件功能完整、操作友好、较商业软件在计算性能上有约4.5倍的速度提升；CT系统综合空间分辨率最高为5 μm，与射线源焦斑尺寸相当。整个系统运行稳定可靠、可推广应用于航空发动机叶片、岩芯检测等各工业无损检测领域。关键词：工业CT;无损检测;X射线数字相机;锥束;图像- 80
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发布时间：2023-03-25 -
渐进多焦点自由曲面镜片优化重构
摘要：渐进多焦点自由曲面镜片的后表面由多个曲面拟合而成，其衔接处曲率变化较大且不连续，初始的自由曲面镜片往往需要通过局部或者全局优化来改善其光学性能以及表面光顺性。提出基于NURBS曲线和最小二乘曲线的全局拟合方法来对渐进多焦点自由曲面镜片后表面进行优化重构。介绍了最小二乘曲线拟合的算法原理，在相同参数下对两组光焦度不同的镜片后表面进行重构，并进行仿真分析和测量分析，对其光学性能进行评价。实验结果表明：两组镜片最大像散分别减小了0.61 D和0.45 D，远用区像散分别减小了0.15 D和0.16 D，中间通道（Y=0 mm处）宽度增加超过1.8 mm。重构后的曲面能够在保持光焦度基本不变的情况下，提高了后表面的光滑性，有效减小了渐进片的最大像散，同时渐变通道的宽度也有一定程度的改善。关键词：非均匀有理B样条;像散;自由曲面;渐进多焦点;重构- 134
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发布时间：2023-03-25
现代应用光学
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航天光学相机微振动的光机集成分析现状与展望
摘要：随着我国航天事业的持续发展和不断进步，航天光学相机正在朝着大口径、大视场、高分辨、轻量化的趋势发展，这对相机的设计分析提出了更高的要求。光学系统焦距与光学口径不断增加，光机系统刚度受质量限制提升空间有限，其对星上活动部件在轨正常工作所引起的微振动也越来越敏感。航天光学相机的微振动对其在轨成像质量会造成影响。因此，近年来卫星微振动及其控制问题越来越受到关注。通过对国内外航天光学相机的光机集成分析方法的论述与分析，探讨了目前光机集成分析的关键技术与发展方向。针对目前国内光机集成分析其存在的局限，提出了建立微振动传递全链路数学模型进而构建航天光学相机微振动像质退化机理的设想。关键词：微振动;航天光学相机;线性状态空间;光机集成- 163
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发布时间：2023-03-25 -
固结硅基聚集体金刚石磨料垫的研磨性能
摘要：磨粒的微破碎是影响固结磨料垫研磨性能的主要因素，结合剂的组成与强度影响其微破碎行为。为实现高效研磨加工，探索不同组份的硅基结合剂聚集体磨粒的制备工艺及其研磨加工性能。在840 ℃，880 ℃，920 ℃温度下采用硅含量不同的结合剂制备聚集体金刚石磨粒，观察其微观形貌，并用其制备固结磨料垫，比较其在7 kPa，14 kPa，21 kPa研磨压力下固结硅基聚集体磨料垫研磨K9玻璃的研磨性能。结合剂中硅含量越高、烧结温度越高，结合剂填充越均匀、孔隙分布越合理，聚集体磨粒研磨加工时微破碎越明显，加工性能随之提升；在21 kPa研磨压力下，结合剂中硅含量最高、烧结温度为920 ℃制得的硅基聚集体金刚石磨料所制成的亲水性固结磨料垫研磨K9玻璃效率最高，材料去除率达到63.32 μm/min，表面粗糙度Ra值为0.515 μm。采用固结硅基聚集体金刚石磨料垫可以实现K9光学玻璃的高效研磨。关键词：高效研磨;固结磨料垫;聚集体金刚石;硅基结合剂- 55
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发布时间：2023-03-25 -
镍基高温合金喷油孔的飞秒激光精密加工
摘要：飞秒激光平面螺旋钻孔策略在灵活性、精度和工艺效率方面具有许多优势，可满足某型号航天发动机供油喷嘴直通孔的加工精度需求。因此，本研究采用飞秒激光平面螺旋钻孔方式，系统研究了激光功率、单层进给量、单层扫描时间、离焦量以及脉冲重复率之间的作用关系及对钻孔质量的影响。结果表明，离焦量对入口孔径的影响最为明显；对出口孔径和锥度影响较大的参数为功率以及进给量；对加工效率影响最大的参数为功率。根据上述影响规律进行调整，本实验成功在厚度为1.5 mm的GH3044板材上制备出孔径为390 μm的通孔，出口入口孔径误差小于0.6 μm、锥度小于0.5°。通过统计不同参数下微孔内壁粗糙度变化规律并以此对参数进行调整，有效地将孔壁粗糙度降低至Sa 0.6μm，满足工艺要求。孔壁形貌分析表明钻孔质量优良，随激光脉冲重复频率增加，孔壁附近组织逐渐粗化，但均无明显重铸层或热影响区，能够实现高精度微孔的相对“冷加工”。本研究为后续追求高雾化效果的异形孔的制备提供了理论依据。关键词：激光技术;飞秒激光;镍基高温合金;微孔;加工质量- 73
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发布时间：2023-03-25
微纳技术与精密机械
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基于改进高分辨率神经网络的多目标行人跟踪
摘要：针对行人多目标跟踪过程中目标被遮挡时产生的检测、跟踪失败问题，提出了一种改进型高分辨率神经网络作为检测网络。首先，为了增强网络对于行人目标的初始特征提取能力，在高分辨率神经网络的基础上，对网络的主干部分引入二代瓶颈残差块结构，提升感受野和特征表达力；其次，设计了添加二层高效通道注意力模块的残差检测块架构，并通过该架构替换了原有网络在多尺度信息交换阶段中的残差检测块，以提高了整个网络系统的测试性能；最后，通过选择适当的参数对网络进行了全面地训练，并通过多个测试集对算法测试。测试结果显示，本文算法相较于FairMOT在2DMOT15，MOT17，MOT20数据集上的跟踪准确度分别提升0.1%，1.6%，0.8%。本文算法可以良好地应用在目标较多且遮挡面积较大的特殊情景，同时对于较长时间视频序列的追踪稳定性也大大提高。关键词：目标身份切换;高分辨率神经网络;高效通道注意力模块;二代瓶颈残差块;FairMOT- 101
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发布时间：2023-03-25 -
MGTS单航线测量用于磁性目标模式识别
摘要：磁梯度张量系统（MGTS）二维平面网格测量常用于磁性目标识别，但其测量难度大、采集效率低、仪器精度要求高，为此提出一种基于MGTS单航线测量的磁性目标模式识别方法。首先，对磁梯度张量分量、特征值、不变量等15个属性量进行磁化方向敏感程度分析，其中对磁化方向较敏感特征量用以识别目标姿态，而不敏感特征量用以识别目标形状；然后，进行MGTS单航线测量，提取测量特征量的时域信号波形特征参数，并设置相应类别标签，主成分分析（PCA）降维方法用以实现特征可视化并确定最佳特征维数；最后，利用麻雀搜索算法优化的核极限学习机（SSA-KELM）对航线测量样本数据进行训练和测试，最终实现磁性目标的模式识别。仿真中对磁偶极子的不同磁化方向类别和球体、长方体和圆柱体等几何体的不同形状类别的识别精度均达到100%；实验中针对3种形状磁铁及其3类姿态共测量了180条学习航线，在6：4的训练测试比下，磁铁姿态和形状识别结果完全准确。关键词：磁梯度张量系统;单航线测量;磁性目标模式识别;麻雀搜索算法;核极限学习机- 34
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发布时间：2023-03-25 -
面向航天光学遥感复杂场景图像的舰船检测
摘要：基于深度学习的目标检测算法直接应用于航天光学遥感（Space Optical Remote Sensing，SORS）复杂场景图像中会出现舰船目标检测效果不佳的问题。针对该问题，本文以近海复杂背景的密集排布舰船和远海多干扰中小目标舰船为检测对象，提出一种改进的YOLOX-s（Improved You Only Look Once-s，IM-YOLO-s）算法。在特征提取阶段，引入CA位置注意力模块，分别从高度与宽度两个方向对目标信息的位置进行权重分配，提高了模型的检测精度；在特征融合阶段，将BiFPN加权特征融合算法应用到IM-YOLO-s的颈部结构，进一步提升了小目标船只检测精度；在模型优化训练阶段，以CIoU损失替代IoU损失、以变焦损失替代置信度损失、调整类别损失权重，增大了正样本分布密集区域的训练权重，减少了密集分布船只的漏检率。另外，在HRSC2016数据集的基础上增加额外的离岸中小舰船图像，自建了HRSC2016-Gg数据集，HRSC2016-Gg数据集增强了海上船只及中小像素船只检测时的鲁棒性。通过数据集HRSC2016-Gg评测算法性能，实验结果表明：IM-YOLO-s对于SORS场景舰船检测的召回率为97.18%，AP@0.5为96.77%，F1值为0.95，较原YOLOX-s算法分别提高了2.23%，2.40%和0.01。这充分表明该算法可以对SORS复杂背景图像进行高质量舰船检测。关键词：舰船检测;深度学习;CA注意力模块;加权特征融合;损失函数优化- 67
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发布时间：2023-03-25 -
融合超像素与多模态感知网络的遥感影像车辆检测
摘要：针对遥感影像车辆检测中背景干扰、目标密集和目标异质性等因素引起的识别精度下降问题，提出了一种融合超像素与多模态感知网络的遥感影像车辆检测方法。首先，基于混合超像素的区域合并规则，通过超像素二分图融合算法将两种模态的超像素分割结果进行融合，提升了不同模态图像超像素分割结果的准确性；其次，提出一种多模态边缘感知网络的遥感影像车辆检测方法MEANet （Multi-modal Edge Aware Network），引入OPT-FPN模块（Optimized Feature Pyramid Networks）来增强网络学习多尺度目标特征的能力；最后，通过边缘感知模块聚合超像素和多模态融合模块生成的两组边缘特征，进而生成车辆目标的准确边界。在ISPRS Potsdam和ISPRS Vaihingen遥感影像数据集上进行实验，最终的- 84
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发布时间：2023-03-25 -
基于Res2-Unet多阶段监督的图像降噪
摘要：为了提高基于深度学习的图像降噪效率，提出了一种基于Res2-Unet-SE的多阶段监督深度残差（Multi-stage Supervised Deep Residual，MSDR）降噪神经网络。首先基于该神经网络，将图像降噪分为多阶段处理过程；然后在各处理阶段，将不同分辨率图像块输入到Res2-Unet子网络中获取不同尺度特征信息，并通过通道注意力机制将自适应学习的特征融合信息传递到下阶段；最后将不同尺度特征信息叠加，完成高质量的图像降噪。实验选择BSD400数据集用于训练，通过Set12数据集进行高斯噪声的降噪测试；通过SIDD数据集完成真实噪声的降噪测试。通过与常见的降噪神经网络对比表明，对图像添加σ=15，25，50的高斯噪声时，经本文算法降噪后的图像PSNR比对高斯噪声消除性能较好的DNCNN分别提高0.03 dB，0.05 dB，0.14 dB；在σ=25，50时，相较于MPRNET分别提高了0.02 dB， 0.06 dB。对含真实噪声的图像，经本文算法降噪后的图像PSNR比CBDNET算法提高0.48 dB。实验分析表明，本文算法在图像降噪上具有较高的鲁棒性，不仅能从噪声中有效恢复图像细节，还能充分保持图像的全局依赖关系。关键词：图像降噪;真实噪声;残差网络;通道注意力机制;监督注意力机制- 66
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发布时间：2023-03-25 -
基于ACGAN和迁移学习的骨显像分类方法
摘要：由于骨显像存在样本数量有限、类别不平衡的问题，导致骨显像分类存在较大困难。为提升骨显像的分类准确率，本文提出了一种基于结合辅助分类器的生成对抗网络（ACGAN）数据生成和迁移学习的骨显像分类方法。首先，为解决骨显像类别不平衡的问题，设计了一种MU-ACGAN模型。该模型以U-Net为生成器框架，同时结合密集残差连接和通道-空间注意力机制结构来提升骨显像细节特征生成，判别器通过密集残差注意力卷积块提取骨显像特征进行判别；然后，结合传统数据增强方式进一步扩充数据量；最后，设计了一种多尺度卷积神经网络提取骨显像不同尺度的特征，提升分类效果。在模型训练过程中，采用两阶段迁移学习方式，优化模型的初始化参数、解决过拟合的问题。实验结果表明，本文提出方法分类准确率达到了85.71%，有效缓解了小样本骨显像数据集分类准确率不高的问题。关键词：骨显像;结合辅助分类器的生成对抗网络（ACGAN）;迁移学习;注意力机制;数据增强- 54
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发布时间：2023-03-25 -
采用长距离依赖和多尺度表达的轻量化车辆检测
摘要：基于深度学习的车辆检测在众多领域发挥着至关重要的作用，是近年来计算机视觉的一个重要发展方向。车辆轻量化检测包含了对网络结构和计算效率的探索，并在智慧交通等诸多领域都得以广泛应用。然而在诸多场景下存在相机中车辆目标尺度变化大、车辆相互遮挡等问题，这些情况会影响到网络检测车辆的精度。针对上述问题，提出改进Yolov5s的车辆检测方法。首先通过视觉注意力网络捕获长距离依赖，对原有特征图施加新的权重，增强自适应性，提升网络的抗遮挡能力；接着在残差模块内部再次构造水平方向残差，在一个模块内部构建相同数量、不同大小感受野的特征图，丰富网络的多尺度表达能力。实验结果表明：改进后的网络在Pascal VOC车辆数据集上提供2.1%mAP性能提升，在MS COCO车辆数据集上提供1.7%mAP性能提升。改进后网络的多尺度表达能力更加出色，且抗遮挡能力更强，与原始网络相比检测结果更具有竞争力。关键词：计算机视觉;车辆检测;轻量化网络;长距离依赖;多尺度表达- 34
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发布时间：2023-03-25 -
面向小目标测量的通道注意力网络与系统设计
摘要：微器件广泛应用于电子工业。由于衍射效应，微器件的物理边缘与光学边缘不一致，这给检测和测量带来了挑战。为提高微目标检测与测量精度，本文将图像超分辨率重建与目标测量结合，提出了一种基于边缘增强的图像超分辨率重建算法并搭建了对应的测量系统。首先提出了一种新的图像超分辨率重建质量评价参数，证明了图像超分辨率重建提高目标测量精度的可行性。针对目标边缘，将通道注意力机制引入网络，增强了网络对图像边缘的重建能力。最后，设计并搭建了目标测量系统，并进行了实验。结果表明：在公开数据集上，本文算法能取得更高的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）等客观指标值；在实际测量中，本文算法可将原有测量系统极限分辨率提高25.9%，目标测量精度平均提高51.6%。本文研究为工业生产中的微目标检测和测量提供了一个潜在的发展方向。关键词：深度学习;图像超分辨率;计算机视觉;边缘检测;亚像素- 199
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发布时间：2023-03-25
信息科学
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