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2024
年
第
32
卷
第
18
期
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封面故事
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现代应用光学
中红外层析吸收光谱技术应用于甲烷掺氨层流预混火焰温度测量
AI导读
“
在零碳燃料领域,研究人员开发了基于中红外层析吸收光谱技术的测量系统,实现了不同掺氨比燃烧工况下火焰温度的免标定、定量测量。
”
陆盛曜,马柳昊,张健鹏,李青,周吉伟,万涛,王宇
2024, 32(18): 2733-2743. DOI: 10.37188/OPE.20243218.2733
摘要:氨(NH
3
)是一种代表性的零碳燃料,其完全燃烧产物为水(H
2
O(g))和氮气。由于其独特的零碳排放优势,近年来,NH
3
已在热力锅炉、内燃机和工业窑炉中实现高比例掺烧的减排应用。由于火焰温度与燃烧效率和污染物生成密切相关,因此亟须精准的实验数据以实现对燃烧过程的主动控制。本文开发了基于中红外层析吸收光谱技术的测量系统,通过跃迁谱线分析,优选了H
2
O在基频谱带(v
3
)内2 482 nm附近的吸收谱线开展吸收光谱测量。采用多个Voigt线型函数实现H
2
O光谱重叠吸收特征的精确拟合,并结合阿贝尔逆变换和正则化技术实现了不同掺氨比燃烧工况下火焰温度的免标定、定量测量。实验结果表明纯氨燃料和甲烷/氨气混合燃料的火焰面位置位于燃烧器上方高度的0.5~2 mm之间,当体积掺氨比从20%向100%增大时,火焰面逐渐远离燃烧器,同时火焰最高温度大约从1 600 K上升至2 000 K。本文开发的测量方法与系统,不仅能捕捉到层流预混火焰沿着轴向和径向的非均匀温度分布,还能分辨出不同燃烧工况下的火焰温度差异,特别适合零碳氨燃料火焰温度测量。
关键词:中红外层析吸收光谱技术;温度测量;氨燃料层流预混火焰;温度分布
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发布时间:2024-10-28
近红外二区宽谱段光学成像系统设计
AI导读
“
在活体小动物荧光成像领域,研究者提出了一种全玻璃球面透镜光学设计方案,有效解决了宽谱段内多种波长同时复用问题,满足了低探测阈值高质量成像需求。
”
姜洋,赵东旭,宋玺尧,顾奕琦,邢妍,郑博
2024, 32(18): 2744-2751. DOI: 10.37188/OPE.20243218.2744
摘要:针对近红外二区活体小动物荧光成像需求,解决宽谱段内多种波长同时复用问题,研究成像镜组的光学设计方法。以像差校正为设计出发点通过像差曲线的判读逐步迭代镜组结构;通过合理的光焦度分配加大后工作距离;通过玻璃材料选择优化兼顾宽谱段色差控制与能量透过率。最终获得光学系统焦距为40mm的光学结构,在工作距离范围内(200~600 mm),近红外二区波段(0.9~2.3 μm)均可保证MTF>0.6@34 lp/mm,RMS点斑尺寸小于像元尺寸15 μm,全视场畸变小于1%。经分辨率靶标实拍测试能够达到50 μm的分辨能力。该光学设计方案提供了一种全玻璃球面透镜的解决方案,可以满足低探测阈值高质量活体小动物荧光成像需求。
关键词:近红外二区活体成像;光学设计;像差曲线;焦外散斑
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发布时间:2024-10-28
LiNbO
3
棒辅助型As
2
S
3
光子晶体光纤中的超连续谱
AI导读
“
在中红外超连续谱领域,研究者提出了一种新型光子晶体光纤,通过外加轴向电场实现了谱宽和相干性的连续可调谐,为传感检测与生物医学等领域提供了新的解决方案。
”
段博,董洁,刘庆敏,侯尚林
2024, 32(18): 2752-2762. DOI: 10.37188/OPE.20243218.2752
摘要:为使中红外超连续谱谱宽连续可调,本文提出了一种以As
2
S
3
材料为基底材料,光轴方向与光纤的轴向一致的LiNbO
3
晶体棒辅助型的光子晶体光纤。采用有限元法计算了外加轴向电场对光纤色散、有效模场面积以及非线性系数的影响,模拟了光脉冲在光纤中的传输演化,分析了外加轴向电场对超连续谱的谱宽和相干性的可调谐性。结果表明相同泵浦条件下光纤的占空比为0.6时超连续谱的谱宽与调谐范围均高于其他结构。当光纤中注入脉冲的峰值功率为5 kW,脉冲宽度100 fs,中心波长3.5 μm的泵浦脉冲后,电场强度为40×10
8
V/m时光纤可产生超连续谱谱宽达到2.242 0 μm,比未加电场时增大176.30 nm。外加电场会使超连续谱在长波段提高超连续谱的相干性,相干因子趋近于1。可以获得谱宽连续可调的中红外超连续光源,并在传感检测与生物医学等领域有潜在的应用。
关键词:光子晶体光纤;超连续谱;可调谐光谱;铌酸锂;三硫化二砷
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发布时间:2024-10-28
微纳技术与精密机械
基于权重分析的高功率激光系统参数优化设计
AI导读
“
在高功率激光远场传输特性研究领域,专家建立了性能通用模型,确定了核心指标设计方法,为高功率激光系统工程化设计提供参考。
”
马娜,张岩岫,邢晖,曲卫东,王冰,潘刚
2024, 32(18): 2763-2771. DOI: 10.37188/OPE.20243218.2763
摘要:文章研究了高功率激光远场传输特性,建立了衍射效应、大气湍流效应等多因素综合作用下的高功率激光远场性能通用模型,并结合外场实际应用情况,对该模型提出了一定修正建议。基于上述模型,通过定义评价指标参数权重因子,确定了高功率激光系统核心指标的设计方法与优化原则。仿真结果表明,激光光束质量和发射功率是决定远场激光功率密度水平的关键因素,其中光束质量的影响权重最高约30%~79%,需优先确定,且越接近衍射极限越好。发射口径权重值最低约4%~24%,对远场功率密度的提升效果相对有限,需综合系统其他功能如跟瞄性能进行权衡设计。最后通过实例分析,验证了指标权重因子设计的科学性,以及核心指标体系设计原则的正确性,对于高功率激光系统的工程化设计有重要的参考价值和指导意义。
关键词:高功率激光;远场性能;优化设计;权重因子
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发布时间:2024-10-28
某型摆式加速度计自动盖总成装配系统
AI导读
“
在惯性导航系统领域,专家研制了摆式加速度计自动装配系统,实现了高精度装配,为批量化生产提供保障。
”
任同群,吴晗,蒋锐锋,介迪,王晓东
2024, 32(18): 2772-2782. DOI: 10.37188/OPE.20243218.2772
摘要:摆式加速度计广泛应用于航空航天、船舶等领域的惯性导航系统中,其装配作业目前主要依赖于人工操作,产品一致性难以保证。鉴于此,本文针对某型摆式加速度计研制了一套自动装配系统。基于宏微结合的设计策略,搭建基于高精度运动滑台的微动平台,以及基于单轴机器人的宏动平台。确立了以微动平台为精调核心,以宏动平台辅助压装并实现不同功能模块工作位置调整的装配机制,同时设计功能模块上中下三层的立体分层式结构,在保证精度的同时避免作业空间的拥挤。引入六轴协作机器人并集成视觉系统,实现作业空间的全覆盖识别和自动化上下料功能。针对磁钢零件磁性力对装配精度的影响,采用零件内部辅助限位的方式,实现零件装配精度的保持。基于刚体变换,对系统进行误差分析并推导了误差补偿模型。实验结果验证,该装配系统的角度装配精度优于±0.03°,压装力精度优于±0.5 N,扭力精度优于±0.003 N·m,满足装配要求,为该型摆式加速度计的批量化生产提供了有力保障。
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发布时间:2024-10-28
基于支持向量回归的工业机器人空间误差预测
AI导读
“
在高端智能制造领域,针对工业机器人绝对定位精度的高要求,研究了基于支持向量回归模型的机器人空间误差预测方法。通过实验验证,机器人位置和姿态误差显著降低,为提高工业机器人精度提供了有效解决方案。
”
乔贵方,高春晖,蒋欣怡,徐思敏,刘娣
2024, 32(18): 2783-2791. DOI: 10.37188/OPE.20243218.2783
摘要:鉴于高端智能制造领域对高精度应用场景下的工业机器人绝对定位精度的更高要求。本文主要研究基于支持向量回归(Support Vector Regression , SVR)模型的机器人空间误差预测方法。针对Staubli TX60型串联工业机器人进行了运动学建模和误差分析。搭建了基于Leica AT960激光跟踪仪的机器人测量实验平台,并进行了大量空间位姿点的测量,通过真实数据集训练优化SVR模型。基于SVR方法对机器人实际位姿误差进行预测与补偿,避免了复杂的误差建模过程。机器人平均位置误差和平均姿态误差分别由补偿前的(0.706 1 mm,0.174 2°)降低至(0.055 6 mm,0.024 6°),位置误差降低了92.12%,姿态误差降低了85.88%。最后,通过与BP,Elman神经网络以及传统LM几何参数标定方法进行对比,验证了基于SVR模型进行空间误差预测对机器人位置和姿态误差降低效果的有效性和均衡性。
关键词:支持向量回归;非模型标定;工业机器人;误差预测;机器人标定
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发布时间:2024-10-28
信息科学
基于空间信息聚合的遮挡目标抓取位姿检测
AI导读
“
在机器人视觉抓取领域,研究者提出了一种基于空间信息聚合的遮挡目标抓取位姿检测方法,有效提高了遮挡目标的检测准确率。该方法通过坐标卷积和空间信息聚合模块,增强了网络对目标结构和形状的理解能力。在多个数据集上的实验验证表明,该方法检测准确率最高,且在实际场景中检测效果更优。
”
陈仁祥,邱天然,杨黎霞,张芷僮,夏亮
2024, 32(18): 2792-2802. DOI: 10.37188/OPE.20243218.2792
摘要:针对机器人依靠视觉抓取时对遮挡目标抓取位姿检测准确率低的问题,提出基于空间信息聚合的遮挡目标抓取位姿检测方法。遮挡导致目标在相机视野中的本征特征改变,影响目标位置信息与形状结构特征。首先,使用坐标卷积代替传统卷积的方式进行特征提取,在输入特征图后新增坐标通道来提升网络对位置信息感知能力;其次,设计空间信息聚合模块,其采用并行结构增大局部感受野并沿空间方向对通道进行编码获取多尺度空间信息,再通过非线性拟合方式将信息聚合,使模型更好理解目标结构和形状;最后,抓取位姿检测网络输出抓取的质量、角度和宽度,并计算最佳抓取位置以建立最优抓取矩形框。在Cornell Grasping数据集、自建遮挡数据集、Jacquard数据集验证,检测准确率分别达到98.9%,94.7%,96.0%,在实验平台对目标的100次真实抓取实验中,成功率为93%。所提方法在三个数据集上均取得了最高检测准确率,且在实际场景中检测效果更优。
关键词:抓取位姿检测;遮挡目标;空间信息聚合;坐标卷积
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发布时间:2024-10-28
基于误差函数相位偏移的电场式时栅角位移传感器自标定
AI导读
“
在传感器测量精度提升领域,专家提出了一种自标定方法,有效补偿周期性误差,显著提升标定精度,为传感器测量精度提升提供新方案。
”
于治成,黎自豪,蒲红吉,吴昶亮,展丙男
2024, 32(18): 2803-2813. DOI: 10.37188/OPE.20243218.2803
摘要:比对标定对于传感器测量精度的保持和提升具有重要意义,但其易受现场环境限制,且成本昂贵。电场式时栅精度不断刷新,寻找外部参考基准也变得日益困难。针对这一难题,提出了以圆周封闭原则为基准,利用傅里叶级数的平移定律,将电场式时栅的误差序列值以2π/n角位移值进行移相,利用具有不同移相次数的误差序列值进行频谱分析,互相补偿缺失的谐波分量,最终利用各次谐波分量重构传感器误差函数的自标定方法。并据此设计、搭建了相应的自标定实验平台。实验结果表明,该自标定方法对于电场式时栅角位移传感器中所包含的周期性误差补偿效果显著。对极内,使用该自标定方法与用光栅作为参考基准所获得的标定精度基本相当,两者误差为0.05",对极内误差下降67%;整周范围内,两者误差为0.15",整周误差下降80%。该自标定方法相比于传统的比对标定法在效率、应用范围及标定成本方面均拥有显著优势。
关键词:电场式;角位移传感器;自标定;误差移相;谐波分量
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发布时间:2024-10-28
基于MA-DETR的SAR图像飞机目标检测
AI导读
“
在SAR图像目标检测领域,研究人员设计了基于多标签分配的DETR网络,有效提高了目标检测精度,减少了训练周期。
”
周文骏,黄硕,张宁,宋传龙,赵宇轩,段一帆,徐国庆
2024, 32(18): 2814-2822. DOI: 10.37188/OPE.20243218.2814
摘要:SAR图像目标检测近年来一直是研究热点,但其成像不清晰的特点也导致DETR网络模型无法很好地提取其潜在特征,同时DETR网络也存在训练周期长、收敛慢的问题。为此设计了一种基于多标签分配的DETR网络(Multi-label Assignment DETR, MA-DETR)用于SAR图像飞机目标检测任务。本文利用添加大尺度抖动(Large Scale Jittering, LSJ)的数据增强模块增强网络训练效果,然后设计了一种多标签分配监督模块处理从编码器输出的数据,其中多个监督辅助头提取潜在特征并输入到解码器改善DETR网络一对一标签分配方式的不足之处。最后还设计了一种匹配增强模块加入解码器中,缓解由匈牙利匹配算法带来的匹配离散性,提高网络训练损失收敛速度。实验结果表明:在SAR AIRcraft数据集上,相较于原方法,本文方法使AP
0.5
和AP
0.75
精度分别提高了7.9%和7.4%,同时基于相同的训练网络,其损失收敛速度有3.3倍的提升。新的网络结构有效提高SAR图像目标检测精度,并且减少了DETR网络训练周期。
关键词:目标检测;SAR图像;DETR网络;注意力机制
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发布时间:2024-10-28
结合双注意力和加权动态图卷积的三维点云分类与分割
AI导读
“
在点云分类分割领域,研究者提出了结合双注意力和加权动态图卷积网络的算法,有效提取上下文信息和增强近邻点特征表达。
”
肖剑,王晓红,李炜,杨祎斐,罗季
2024, 32(18): 2823-2835. DOI: 10.37188/OPE.20243218.2823
摘要:针对基于深度学习的点云分类分割网络在局部上下文信息提取和近邻点特征表达上的不足,以及最大池化容易丢失次优信息的问题,提出结合双注意力和加权动态图卷积网络的点云分类分割算法。首先,加权动态图卷积利用加权K近邻算法构建鲁棒的局部结构,并引入强化边卷积模块对点特征加权以得到强化后边特征。然后,通道注意力构造通道相关性并释放各通道潜力,再利用空间注意力感知三维点云的空间结构,以增强局部语义特征的表达,并提取有效上下文信息与深层语义特征。最后,采用TopK池化添加次优特征。实验结果表明,该算法在ModelNet40分类数据集上总体分类精度达到93.36%,在ShapeNet Part部件分割数据集上平均交并比达到85.96%,能够有效提取上下文信息和增强近邻点特征表达,表明了算法的有效性。
关键词:分类与分割;三维点云;注意力机制;加权动态图卷积;K近邻算法
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发布时间:2024-10-28
基于自然图像模型微调的小鼠脑部电镜图像实例分割
AI导读
“
在小鼠脑电镜图像处理领域,研究人员提出了EM-SAM分割模型,准确识别物体形态结构,为神经分割任务提供高准确性、鲁棒性解决方案。
”
承骜,赵国强,张若冰,王丽荣
2024, 32(18): 2836-2845. DOI: 10.37188/OPE.20243218.2836
摘要:分割模型的准确性和鲁棒性是小鼠脑电镜图像处理中的主要考虑因素。针对电镜图像的技术特点,提出了高度稳健的二维分割算法,准确识别每张切片中各物体的形态结构。本文提出了基于大型自然图像模型的主干网络微调的大尺度二维电镜图像分割模型EM-SAM,用于脑部电镜图像中的实例分割。模型主干网络采用大型自然图像模型SAM中的已训练完成的图像编码器,在电镜图像处理任务中最大化模型提取图像特征的能力。此外,模型采用了U型的解码器设计,并通过小鼠脑电镜图像分割任务进行微调。实验结果表明:在公开数据集SNEMI3D中A-Rand可达到0.054;在公开数据集MitoEM中AP-50和AP-75分别可达到0.883,0.604。EM-SAM在电镜图像神经分割任务中准确性高、鲁棒性强,并且可针对不同任务进行微调。
关键词:深度学习;分割;大模型;电镜图像;小鼠脑部
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发布时间:2024-10-28
采用级联策略融合边界特征的多尺度息肉分割网络
AI导读
“
在结直肠息肉分割领域,研究人员设计了多尺度网络,通过级联策略融合边界特征,有效提高了分割精度和泛化能力。
”
易见兵,万建辉,曹锋,李俊,陈鑫
2024, 32(18): 2846-2860. DOI: 10.37188/OPE.20243218.2846
摘要:结直肠息肉分割能有效辅助医生筛查大肠腺瘤,但息肉分割存在噪声较多、边界区分度不够等问题。针对以上问题,本文设计了一种采用级联策略融合边界特征的多尺度息肉分割网络。首先,本文提出了一种改进的通道分组空间增强模块,以增强骨干网络提取的图像特征,从而提高通道和空间位置的相关性。其次,考虑到边界区分度不够,设计了一个级联特征融合网络,以更好地保留边界信息并提高边界区分度,从而提高分割精度。最后,引入了一种双分支混合上采样模块来获取更多的特征细节信息,以实现特征的互补以及捕获更完整有效的特征。在CVC-ClinicDB和Kvasir数据集上进行测试,本文算法的平均Dice系数分别为0.944,0.920,平均交并比分别为0.900,0.869;而M
2
SNet算法的平均Dice系数分别为0.922,0.912,平均交并比分别为0.880,0.861。在ETIS-LaribPolypDB,CVC-300和CVC-ColonDB数据集上进行测试,本文算法的平均Dice系数分别为0.776,0.915,0.782;而M
2
SNet算法的平均Dice系数分别为0.749,0.903,0.758。实验结果表明本文算法的分割精度较高,泛化能力较强。
关键词:多尺度息肉分割;通道分组空间增强;边界特征增强;级联特征融合;双分支上采样
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发布时间:2024-10-28
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