最新刊期
      2024 年 第 32 卷 第 14 期

        现代应用光学

      • “高光谱偏振技术在遥感、医学等领域取得显著进展，专家展望未来发展方向，为科学研究提供重要工具。”
        颜昌翔,张源,泊建,鞠学平,于博,李先峰
        2024, 32(14): 2141-2165. DOI: 10.37188/OPE.20243214.2141
        摘要：高光谱偏振技术是一种融合了高光谱和偏振成像的新兴技术，其在多个科学领域成为研究热点。本文旨在全面综述高光谱偏振技术的研究进展，并展望其未来发展方向。首先介绍了高光谱偏振技术的基本原理，解释了高光谱和偏振成像相结合的优势。然后，根据不同的设计原理介绍了偏振光谱仪器的分类。接下来详细讨论了该技术在遥感、医学、环境监测、地球科学和材料科学等领域的广泛应用。通过对不同领域的案例研究进行梳理，展示了高光谱偏振技术在提供更为丰富、精确信息方面的独特优势。最后对高光谱偏振技术目前面临的挑战进行了分析，包括仪器设备的精密性、数据处理的复杂性以及与其他传感设备的有效融合的问题。针对这些挑战，探讨了未来技术发展方向。未来的研究应着重于提升该技术的高光谱和时间分辨率，提高数据处理和分析准确性，扩展不同应用场景的适用性，以更好地满足不同领域的需求。综合而言，高光谱偏振技术作为一种全面、高效的信息获取手段，在多个领域取得了显著的研究进展。通过优化高光谱偏振技术满足更宽广的应用领域，高光谱偏振技术有望成为未来科学研究和实际应用中的重要工具。  
        关键词：高光谱;高光谱偏振;成像技术;偏振光谱仪   
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        发布时间：2024-10-23
      • “在火箭回收高度测量领域，研究人员改进了去雾算法，提出了靶点特征提取算法，构建了数学模型，并通过实验验证了方法的可行性和精度。”
        路荣,张高鹏,曹剑中,陈卫宁,郭惠楠,张海峰,张哲,梅超,关蕾
        2024, 32(14): 2166-2188. DOI: 10.37188/OPE.20243214.2166
        摘要：精确测量火箭实时高度是完成火箭回收任务的重要前提之一，为了实现对火箭高度的实时测量，本文对基于单目视觉的火箭回收高度测量技术进行了研究。首先针对火箭回收过程中的烟雾场景，在何凯明暗通道去雾算法的基础上，结合视网膜大脑皮层（Retinex）理论对透射率函数进行改进，从而提升了去雾算法对不同雾环境下的适应性。其次，针对火箭回收中靶点的特性，提出了适用于靶点特征提取的算法，并设计实验验证了算法的可行性与可靠性。针对火箭与地面靶点的几何特性构建了数学模型，并设计实验定量分析了高度解算算法的可行性。最后定量分析了不同雾浓度下不同去雾算法对高度测量结果的影响。仿真和实物实验结果表明，根据本文提出方法计算得到的火箭高度解算精度在0.5 m以内，可满足火箭回收中对高度测量的需求。  
        关键词：火箭回收;单幅图像去雾;质心提取;高度解算;单目视觉   
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        发布时间：2024-10-23
      • “在GIS状态诊断领域，专家建立了荧光抑制FERS检测系统，实现了SF6放电分解产物的动态高灵敏检测，为GIS安全运行提供技术支撑。”
        冉童沁,万福,周湶,孔维平,刘强,龙英凯,陈伟根
        2024, 32(14): 2189-2199. DOI: 10.37188/OPE.20243214.2189
        摘要：分析SF6放电分解产物组分和含量的动态变化是SF6封闭式组合电器（Gas-Insulated Switchgear， GIS）状态诊断的关键。本文提出荧光抑制光纤增强拉曼光谱（Fiber-Enhanced Raman Spectroscopy， FERS）动态高灵敏检测方法。首先搭建了SF6放电分解产物荧光抑制FERS检测系统，通过结合CCD数字滤波和小孔空间滤波的协同荧光滤波方法，系统信噪比提升228.4%；基于Allan方差分析确定了系统最佳积分时间为220 s。然后在2 bar压强、220 s积分时间下，基于标准混合气体样品分析确定了用于同时定性与定量分析SF6放电分解产物SOF2，SO2F2，COS，CF4，SO2，CO2，CO的特征拉曼谱峰，并计算得检测下限分别为1. 95 ppm，1. 78 ppm，0. 83 ppm，2. 41 ppm，0. 93 ppm，2. 51 ppm，6. 69 ppm。最后通过连续168 h的GIS等比缩小模型局部放电实验证明了上述系统可实现SF6放电分解产物的动态高灵敏检测，且与气相色谱法结果偏差小于±5%。实验结果表明，本文提出的检测方法可为GIS的安全运行提供技术支撑。  
        关键词：SF6封闭式组合电器;SF6放电分解产物;光纤增强拉曼光谱;协同荧光滤波;气体分析   
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        发布时间：2024-10-23

        微纳技术与精密机械

      • “在激光跟踪仪领域，专家研制了基于过定位双角接触轴承的二维转台，提高了动态坐标测量精度，为高精度测量提供解决方案。”
        霍汉林,王劲松,王国名,李根梓,周维虎
        2024, 32(14): 2200-2210. DOI: 10.37188/OPE.20243214.2200
        摘要：二维激光跟踪转台轴系结构的稳定性及动态形变误差补偿精度是激光跟踪仪实现高精度动态坐标测量的关键因素。为满足激光跟踪仪动态坐标测量高精度、高稳定的实际需求，本文研制了一套基于过定位双角接触轴承对轴系的二维转台。首先，基于转台性能指标要求开展二维转台轴系设计及精度分析；然后，基于所设计结构及现有装配工艺，结合弹性力学理论，开展转台动态形变误差形成机理分析，并通过刚柔耦合动力学仿真分析验证理论分析合理性。最后，提出基于共轭差动式光学自准直原理的轴系动态误差测量方法，完成对轴系稳定性和动态形变误差的测量补偿。实验结果表明：转台的动态形变误差重复性优于±0.6″，动态形变误差由补偿前的±7″降低为±1″，转台设计的稳定性和动态形变误差补偿精度满足设计需求。  
        关键词：激光跟踪仪;二维激光跟踪转台;轴系精度;动态形变误差;光学自准直   
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        发布时间：2024-10-23
      • “在机械加工领域，专家建立了考虑刀具磨损和变摩擦系数的切削力模型，为提高切削效率和表面质量提供解决方案。”
        郐吉才,段云乾,李新,刘石安,ARDASHEV Dmitrii Valerievich
        2024, 32(14): 2211-2224. DOI: 10.37188/OPE.20243214.2211
        摘要：刀具磨损和摩擦系数对切削力、表面质量有显著影响。为进一步研究刀具磨损和摩擦系数对切削力的影响规律，提出了同时考虑刀具磨损和变摩擦系数的切削力模型。首先分析了刀具磨损对刃口半径的影响规律，指出随刀具磨损增加，刃口半径增加；其次明确了刀具磨损及刃口半径对最小切削厚度的影响规律，认为最小切削厚度随刀具磨损、刃口半径的增加而增加。进一步用单晶金刚石刀具切削铝合金，并在切削深度、进给速度、刀具刃口半径、刀具磨损宽度以及恒定摩擦系数与变摩擦系数等方面进行了对比。研究表明，随切削深度、进给速度增加，法向切削力与切向切削力增加；随刃口半径从150 nm增加到450 nm，切向力增加了1.13倍，法向力增加了2.12倍；随刀具磨损宽度从0增加到0.55 μm，切向力增加了1倍，法向力增加了约7倍；恒定摩擦系数切削力最大误差高达41%，变摩擦系数切削力最大误差在11%以内。因此，同时考虑了刀具磨损与变摩擦系数的切削模型与实际切削过程更加吻合。  
        关键词：切削力模型;刀具磨损;变摩擦系数;金刚石刀具   
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        发布时间：2024-10-23
      • “在X射线望远镜精密控温领域，专家建立了数学传热模型，设计了最优化加热器方案，成功应对非均匀、不连续精密控温难题。”
        张晓峰,冯建朝,马佳,廖星,张永合,陈勇
        2024, 32(14): 2225-2235. DOI: 10.37188/OPE.20243214.2225
        摘要：本文旨在实现EP卫星X射线望远镜的精密控温，通过建立Wolter-I型掠入射X射线望远镜数学传热模型，揭示了热量在聚焦镜组中的传递规律，并设计了两类主动控温加热器。针对望远镜非均匀、不连续构型导致的热场调控难题，提出了最优化精密控温方法，兼顾控温指标与工艺研制难度，构建了关于热量补偿如何分区调配的代价函数。通过设置关于平均偏差、最大偏差、区域个数、最小区域长度的权重参数，获得了第一类加热器最优化设计方案。整星级真空试验结果表明：54个镜片温度范围为19.1~20.9 ℃，且时域温度稳定性较好，波动小于0.2 ℃，满足X射线望远镜（20±1）℃的指标要求，权重参数设计合理。本研究提出的方法，成功应对了非均匀、不连续X射线望远镜精密控温难题，为温度要求较高的空间科学探测器提供了技术支持。  
        关键词：精密控温;最优化;X射线;非均匀不连续;EP卫星   
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        发布时间：2024-10-23
      • “在超精密领域，专家建立了静压气体轴承三维模型，分析了温度对轴承性能的影响，为轴承应用提供理论参考。”
        赵晓龙,张伟超,孙广伟,苗张仪,董皓
        2024, 32(14): 2236-2246. DOI: 10.37188/OPE.20243214.2236
        摘要：为了研究静压气体轴承在工作状态下，温度对带有柔性结构的静压气体轴承柔性结构挠度变形量、流场流态及稳定性的影响规律，本文建立了带有柔性结构的静压气体止推轴承三维（3D）模型。首先，采用流-固-热多物理场耦合的计算方法，分析了工作状态下温度变化对静压气体轴承柔性结构挠度变形量、气膜流场流态及气膜稳定性的影响。然后，通过设计静压气体轴承试验台，对轴承受到载荷冲击时的振动情况进行测试，将测试结果与仿真分析结果对比，验证了仿真计算的可靠性。计算结果表明，环形柔性薄板在节流孔处的挠度变形量随温度升高而增大，当气膜间隙h=12 μm的情况下，工作温度T=100 ℃相较于工作温度T=-20 ℃的挠度变形量提升了43%；其他条件相同下，随着温度的升高，气膜内气旋的范围逐渐减小；工作温度越高，受到载荷后轴承振动幅度越小。实验测试结果表明，随着工作温度的升高，轴承稳定性越高，与仿真分析结果基本一致。该研究为此类轴承在超精密领域的应用提供了理论参考。  
        关键词：静压气体轴承;温度;流-固-热耦合;稳定性;计算流体力学   
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        发布时间：2024-10-23
      • “在红外光学制导领域，多光谱硫化锌光学元件的加工效率和面型精度得到显著提升。通过离子束抛光工艺优化，面形精度PV值由467纳米降至71.506纳米。”
        蔡根,朱蓓蓓,秦琳,张楚鹏,陈肖
        2024, 32(14): 2247-2255. DOI: 10.37188/OPE.20243214.2247
        摘要：多光谱硫化锌因其在近、中、远红外等多个光谱波段具有较高的光学透率，广泛应用于红外光学制导导引头、光电探测雷达、机载光电吊舱。为了获得超高面形精度的多光谱硫化锌光学元件，并提高离子束抛光效率，采用正交实验方法对硫化锌进行离子束单点刻蚀实验，获取各工艺参数下的去除函数特征量及体积去除率。通过对正交实验数据进行直观法分析和极差法分析，以体积去除率最大为目标进行工艺参数优化，获得的优化工艺参数组合为：离子束流电压1 100 V、射频功率110 W、加速电压200 V、氩气流量7 sccm、加工距离30 mm。通过调控工艺参数获得不同的离子束束斑直径对口径为80mm硫化锌进行组合抛光，加工后的硫化锌面形精度PV值由467 nm下降到了71.506 nm、RMS值由112 nm下降到10.758 nm。以上实验结果表明，采用大、小束径离子束组合能够有效提升多光谱硫化锌光学元件的加工效率和面型精度。  
        关键词：硫化锌;离子束抛光;去除函数;工艺优化;极差分析   
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        发布时间：2024-10-23

        信息科学

      • “在PCB缺陷检测领域，研究者提出了PCBNet，通过DeConv和SPD-Conv提取全局和细节信息，增强细微特征感知能力。实验结果表明，PCBNet在两个数据集上均取得优异性能，具有在嵌入式设备上运行的潜力。”
        朱黎颖,王森,沈爱萍,李选岗
        2024, 32(14): 2256-2271. DOI: 10.37188/OPE.20243214.2256
        摘要：为了解决现阶段的印刷电路板（Printed Circuit Board， PCB）缺陷检测方法没有同时关注缺陷的细节信息以及全局信息，跨像素卷积或池化的降采样操作更是造成了PCB表面缺陷全局信息与细节信息的丢失。虽然部分方法使用注意力进行层内信息的关注，但是对普通卷积提取特征后造成的权重偏差问题缺乏关注的问题。本文提出了PCB表面缺陷检测网络（PCB defect detection Network， PCBNet），该方法通过设计膨胀挤压卷积（Dilation and extrusion Convolution， DeConv）提取PCB表面缺陷全局信息与细节信息，使用空间向通道集中卷积（Spatial to Passage Directed Focused Convolution， SPD-Conv）进行降采样以减少信息丢失，设计细微特征增强模块（Subtle Feature Enhancement Module， SFEM）调节PCB表面缺陷特征的层内关系以及减少权重偏差的同时增强算法对细微特征的感知能力。在现场采集的PCB表面焊接缺陷数据集以及PCB Defect-Augmented数据集上与多种先进方法进行的对比的实验结果表明，PCBNet不仅在PCB表面焊接缺陷数据集上能够以每秒83帧的速度进行准确识别，还在PCB Defect-Augmented数据集上取得了COCO数据集评价指标mAP0.5的最佳精度。表明本文的方法拥有可部署在嵌入式设备上运行的潜力。  
        关键词：PCB缺陷检测;膨胀挤压卷积;空间向通道集中卷积;细微特征增强;目标检测   
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        发布时间：2024-10-23
      • “在无人机目标定位领域，专家建立了全流程解算模型，利用深度学习技术有效消除系统误差，提升定位精度81%。”
        凌智城,雷仲魁,黄大庆,徐诚,胡亚楠
        2024, 32(14): 2272-2285. DOI: 10.37188/OPE.20243214.2272
        摘要：针对无人机光电侦察平台目标定位中各姿态系统误差难以辨识和消除的问题，研究了融合多维姿态自适应感知算法的目标定位系统。本文依据目标定位原理建立了全流程的目标位置解算模型，利用光电侦察平台的锁定跟踪特性对合作目标点进行多次测量，分析多维姿态的系统误差偏移对定位结果的差异表征，基于深度神经网络设计多任务学习的时序特征提取模型对各系统误差进行自适应估计和反向补偿。实验结果表明无人机在4 000 m飞行高度下，该系统能有效消除77%的系统误差，目标定位的误差由103 m下降至19 m，定位精度提升81%，可实现高精度的无人机目标定位。  
        关键词：目标定位;无人机;姿态自适应感知;系统误差;多任务学习   
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        发布时间：2024-10-23
      • “在太阳能电池表面缺陷检测领域，CMFAnet算法通过融合多尺度特征与注意力机制，显著提高了检测精度，降低了漏检率。”
        周颖,许士博,陈海永,刘坤
        2024, 32(14): 2286-2298. DOI: 10.37188/OPE.20243214.2286
        摘要：为提高对太阳能电池电致发光（EL）成像各类表面缺陷的检测精度并降低漏检率，提出融合多尺度特征与注意力机制的太阳能电池表面缺陷检测算法CMFAnet。首先，针对太阳能电池表面缺陷尺度跨度大的特点，设计了增强型多尺度特征融合方法，其基本单元由特征对齐模块和特征融合模块串联组成，对于不同语义级别的特征信息，特征对齐模块通过调整它们的尺度，使这些特征更容易融合在一起；其次，针对太阳能电池表面缺陷特征与背景特征相似程度高、几何形状多变的特点，设计了可形变幽灵卷积模块，其基本单元由可形变卷积、多路坐标注意力机制和幽灵卷积（Ghost conv）组成，多路坐标注意力机制优化了可形变卷积中offset的生成，幽灵卷积机制的引入则有效降低了网络模型的计算复杂度。实验结果表明，在光伏电池缺陷异常检测数据集PVEL-AD上，本文方法的平均检测精度（mAP）达91.4%，相较其他主流目标检测网络均有不同程度的提升。  
        关键词：多尺度特征;可形变卷积;坐标注意力;缺陷检测   
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        发布时间：2024-10-23
      • “在激光干涉测量领域，研究人员提出了一种新型神经网络AFNVENet，有效提高了包裹相位图像质量，为多等级噪声的包裹相位信息恢复提供了新方案。”
        刘芸,吴晓强,康琦,薛锦锋,陈梦露,张碧轩,焦明星,邢俊红
        2024, 32(14): 2299-2310. DOI: 10.37188/OPE.20243214.2299
        摘要：包裹相位是激光干涉测量获取相位信息的前提，为了减小测量过程中噪声对包裹相位条纹的干扰，提高重构图像的质量，提出了一种非对称融合非局部边缘提取神经网络（Asymmetric Fusion Non-Local and Verge Extraction Neural Network，AFNVENet）。该网络在FFDNet基础上，设计了非对称融合非局部块和边缘提取模块，通过融合不同级别噪声特征及反向引导去噪过程，在有效抑制多等级噪声的同时，保留了更多的图像细节信息。选择带有乘性散斑与加性随机噪声的包裹相位数据集用于训练，通过消融实验和对比实验结果表明，AFNVENet算法对不同等级的噪声都具有更好的噪声滤除效果，当噪声标准差在［0，2.0］范围内变化时，去噪后的PSNR、SSIM和SSI均值分别达到24.88 dB，0.97和0.95。此外，通过进一步解包裹结果表明，AFNVENet去噪后的解包裹相位均方根误差均值比SCAF，NLM，KSVD和DnCNN分别减小了87%，73%，79%和36%，验证了该方法的可行性。AFNVENet方法在抑制噪声时具有较好的鲁棒性，可适用于不同干涉测量环境下多等级噪声的包裹相位信息恢复。  
        关键词：激光干涉测量;包裹相位;噪声抑制;AFNVENet网络   
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      • “在图像压缩感知重构领域，研究者提出了CHFNet算法，通过联合图像层级特征，有效提升了重构质量并缩短了重构时间。”
        刘玉红,杨恒
        2024, 32(14): 2311-2324. DOI: 10.37188/OPE.20243214.2311
        摘要：基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的图像压缩感知重构算法难以捕捉高分辨率图像的长距离依赖关系，采用Transformer虽能解决该问题，但网络参数量和图像重构时间成倍增长。基于此，本文提出了一种联合图像层级特征的压缩感知迭代重构网络（Combining Image Hierarchical-Feature Network，CHFNet），在提高图像重构质量的同时减少重构时间。CHFNet由采样和重构两个子网络组成，采样子网络通过可学习的采样矩阵为重构过程提供更有效的测量值。在重构子网络中，设计了一种使用梯度下降操作和特征优化操作的迭代策略，同时提出一种轻量级CNN-Transformer混合架构，能够建模并优化高细粒度的图像层级特征，在增强网络感知能力的同时降低计算复杂度。此外，CHFNet通过联合优化学习采样重构，实现了完整的端到端训练。实验结果表明，所提算法在多个公共基准数据集上取得了良好的重构效果。在Urban100数据集上，相较于现有最优算法CSformer，平均PSNR，SSIM分别提升0.63 dB和0.007 6；在0.10采样率下，相较CSformer在Set11，BSD68和Urban100数据集上的平均重构时间分别减少了2.744 7 s，3.551 0 s和4.775 0 s。  
        关键词：压缩感知;图像层级特征;Transformer;卷积神经网络;迭代策略;图像重构   
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