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“科技新闻播报：一项针对原子力显微镜（AFM）系统的创新研究取得突破。该研究通过精密控制探针与探针夹装配位置，实现了更换探针后与原光路位置的一致性，省去了繁琐的光路调整步骤。这一系统采用光束偏转法监测探针位置与偏转，并利用高精度位移与角度调节平台进行精确调整。实验验证显示，装配的探针平均位置精度接近1.1µm，更换一致性探针仅需8秒。这一成果不仅简化了AFM系统重新校准光路的操作，而且为工业计量型AFM的操作与测量性能提升奠定了坚实基础。这一创新研究为AFM领域的发展开辟了新的方向，有望推动相关技术的进步与应用拓展。”

“一项关于多传感器光电系统轴一致性检测的研究取得了重要进展。该研究针对传统检测系统工作波段范围较窄、系统灵活性较低的问题，创新性地结合了光路切换和光热转换的思想，设计了一套宽光谱多传感器轴一致性检测系统。该系统采用卡塞格林反射式光学系统，覆盖从可见光到长波红外范围，实现了宽光谱的检测能力。通过步进电机驱动导轨上方的反光镜位置移动，系统能够灵活切换光路，提高了系统的灵活性和适应性。同时，采用镀有硫化铜的锗玻璃作为光热转换靶材，将短波长的光斑转换为热斑，再用长波红外探测器实现对各波段激光光斑图像的采集，有效扩大了检测系统的光谱覆盖范围。研究团队对该检测系统进行了全面的性能评估。在0.4~14 μm波段光谱范围内，系统表现出良好的像质，由像差引起的弥散斑直径均在9 μm以下，能量集中度较高。此外，系统检测精度达到0.1 mrad，并通过导轨往返运动重复精度实验和系统测量准确度实验验证了系统的可靠性，结果表明检测系统满足仪表准确度1.5级的要求。该检测系统结构紧凑，适用波谱范围广，为多传感器光电设备的轴一致性检测提供了有效解决方案。这一研究成果在光电检测领域具有广泛的应用前景，为相关技术的发展和进步提供了新的动力。”

“针对接触式测量方法装夹定位后只能测量一种或两种参数、检测效率低等问题，有专家提出了一种创新的舵类结构件几何量误差和装配误差视觉检测方法。该研究通过计算机视觉系统获取舵轴和舵面区域图像，并利用图像预处理技术去除图像畸变和噪声。在边缘检测方面，研究团队对比了多种算子，最终选用Scharr算子提取舵轴图像边缘，Canny算子提取摇臂图像边缘，确保了边缘提取的清晰度和连续性。此外，该研究还采用霍夫直线和霍夫圆检测方法提取舵面边缘线特征、舵轴母线特征、摇臂圆轮廓特征，构建了几何量误差检测目标函数，并运用自适应遗传算法计算最优解。值得一提的是，该研究还结合了相机标定的内外参矩阵，实现了舵芯对称度、舵轴垂直度、摇臂夹角的快速检测。经过多次重复测量实验，对称度检测精度达到0.055 mm，垂直度检测精度达到0.225 mm，装配角度检测精度达到0.772°，完成单次检测耗时7 s。这一方法不仅提高了几何量误差检测精度和效率，还有助于推动舵类结构件成型、制造、在机检测的自动化和智能化水平提升。该研究成果为舵类结构件的质量控制和生产效率提升提供了新的解决方案，具有重要的工程应用价值和行业推广前景。”

“针对长波红外差分干涉仪在低温工况下出现的干涉条纹畸变问题，某研究团队进行了深入研究。该研究团队首先分析了干涉条纹畸变的影响因素，并结合光-机-热耦合分析方法对干涉仪系统低温工作状态进行仿真。随后，设计了一种针对光栅元件的低温微应力动态稳定支撑安装结构，并通过结构优化实现了显著的性能提升。经过全系统低温验证试验，该优化结构成功将干涉条纹畸变量控制在2个探测器像元以内，与仿真计算结果高度一致。这一研究不仅验证了优化分析方法的有效性，还为提升反射式光学系统结构低温稳定性，提高系统工作能力提供了有力支持。该研究成果在光学仪器设计与制造领域具有重要意义，为相关领域的研究与应用提供了新的思路和方法。”

“针对旋变测角误差的难题，科研团队提出了一种基于特征频率参考的二次谐波误差自校正方法。该方法深入分析了旋变测角误差的机理，创新性地实现了幅值调整和相位差调整，有效校正了旋变输出信号中的二次谐波误差。实验结果显示，该方法可将旋变二次谐波测角误差幅值降低78.5%，伺服系统速率波动量降低40.5%，显著提升了旋变的测角精度和伺服系统的转速控制稳定度。这一研究成果不仅为伺服系统的优化升级提供了有力支持，也为旋变测角技术的发展奠定了坚实基础，有望在工业控制、航空航天等领域发挥重要作用。”

“机械臂动力学模型辨识领域取得了重要突破。针对超冗余机械臂动力学模型的精确辨识问题，研究团队提出了一种创新的半参数动力学模型辨识方法。该方法结合迭代优化和神经网络补偿，有效提高了参数辨识的准确性和效率。通过遗传算法优化回归矩阵条件数生成激励轨迹，建立了关节非线性摩擦模型，进一步提升了模型的物理可行性。实验结果表明，与传统算法相比，该方法显著降低了关节辨识力矩残差的均方根值，验证了其有效性和优越性。这一研究不仅为超冗余机械臂的精确控制提供了有力支持，也为机械臂动力学模型辨识领域的研究开辟了新的方向。”

“科技新闻播报：在点衍射干涉测量领域，一项创新的相位解包方法引起了广泛关注。该方法基于空洞空间卷积，将自编码器结构与空洞空间卷积相结合，实现了对包裹相位图像的高精度、高效以及抗干扰检测。研究团队制作了大量多样化的数据集，用于训练和优化这一算法，使其能够准确识别包裹相位所在阶次，并快速处理得到高精度的解包结果。与传统的解包算法相比，该方法在时间和精度上都展现出了显著的优势。处理一幅图像的平均时间仅需0.035秒，远低于传统方法的1秒以上。同时，实验结果表明，该方法的解包结果与专业干涉图像处理软件的枝切法处理结果相近，均方根误差值为0.022 2 rad，面形拟合结果的峰谷差值仅为0.012 1λ，均方根差值也仅为0.004 2λ。这一突破性的研究为点衍射干涉图像处理的高精度相位解包提供了新的可行方案，有望在相关领域发挥重要作用。”

“在医学图像融合领域取得了一项重要研究成果。针对现有基于生成对抗网络（GAN）的医学图像融合方法存在的训练不稳定、提取图像语义信息能力不足等问题，研究团队提出了一种双耦合交互式融合GAN（DCIF-GAN）。这一创新方案在融合肺部肿瘤PET/CT医学图像时表现出色，有效提升了图像质量。DCIF-GAN通过设计双生成器双鉴别器结构，实现生成器与鉴别器之间的耦合，并通过全局自注意力机制强化交互式融合。同时，引入耦合CNN-Transformer的特征提取和重构模块，显著提高了对同一模态图像内部局部和全局特征信息的提取能力。此外，跨模态交互式融合模块的应用，进一步整合了不同模态间的全局交互信息。实验验证表明，DCIF-GAN在平均梯度、空间频率、结构相似度、标准差、峰值信噪比和信息熵等指标上，相比其他四种方法中最优方法，分别提高了1.38%、0.39%、29.05%、30.23%、0.18%和4.63%。这一成果不仅突出了病变区域信息，还使融合图像结构更加清晰，纹理细节更丰富。这一研究为医学图像融合领域提供了新的解决方案，有望为计算机辅助诊断技术的发展开辟新方向。”

“声音在目标检测领域的应用取得了新进展。针对当前仅通过监测环境声进行目标定位的方法鲁棒性较低的问题，专家提出了跨级特征知识转移下的多模态自监督目标检测网络。该网络不仅设计了基于注意力融合的多教师跨级特征知识转移损失，提高了网络的学习能力，还通过定位蒸馏损失解决了定位信息的缺失问题。在多模态视听检测MAVD数据集中的实验结果显示，该网络的mAP值在IOU值为0.5、0.75和平均的情况下较基线网络分别有6.71%、14.36%和10.32%的提升，证明了该检测网络的优越性。这一研究成果为声音在目标检测领域的应用提供了新的解决方案，也为相关领域的研究开辟了新的方向。”

“针对多模态医学图像融合中存在的纹理细节模糊和对比度低的问题，一项创新性的研究取得了显著成果。研究团队提出了一种结构功能交叉神经网络的多模态医学图像融合方法，为医学影像分析领域带来了新的突破。该方法首先设计了结构功能交叉神经网络模型，有效提取了医学图像的结构和功能信息，实现了两种信息之间的交互，从而能够精准捕捉图像的纹理细节。其次，研究团队构建了一种新型注意力机制，通过动态调整结构信息和功能信息的权重，显著提升了融合图像的对比度和轮廓清晰度。最后，他们还设计了一个从融合图像到源图像的分解过程，确保了融合图像包含更丰富的细节信息。与近年来提出的七种高水平方法相比，该方法在AG、EN、SF、MI、QAB/F和CC等客观评价指标上平均提升了22.87%、19.64%、23.02%、12.70%、6.79%和30.35%。这一成果不仅展示了该方法在纹理细节和对比度方面的优势，还证明了其在主观视觉和客观指标上的优越性。这一研究的成功为医学影像分析领域带来了新的视角和解决方案，有望为医生提供更准确、更全面的诊断依据，助力医学领域实现更精准的诊断和治疗。”

“针对遥感图像超分辨率重建领域对硬件资源的高要求，研究团队提出了一种创新的轻量级网络架构。该架构通过重参数化技术，设计出一种残差局部特征模块，有效提升了图像的局部特征提取能力。同时，引入了一个轻量级的全局上下文模块，该模块能够关联图像内部的相似特征，进而增强了网络的特征表达能力。此外，通过调整该模块的通道压缩倍数，研究团队成功减少了模型参数量，并提升了模型性能。在UC Merced遥感数据集上的测试结果显示，该算法在遥感图像3倍超分辨率下的参数量仅为539 K，远低于HSENet算法的5 470 K。同时，该算法在峰值信噪比和结构相似性方面也表现出优势，分别达到了30.01 dB和0.844 9，超过了HSENet算法的30.00 dB和0.842 0。在推理速度上，该算法也展现出明显的优势，仅需0.010 s，而HSENet算法需要0.059 s。此外，在DIV2K自然图像数据集上的测试进一步验证了该算法的泛化能力，其峰值信噪比和结构相似性相比其他算法也展现出一定的优势。这一研究成果为遥感图像超分辨率重建领域提供了新的解决方案，有望推动该领域的技术进步。”

“混凝土表面裂缝分割技术的最新研究成果亮相。针对分割精度低、细微裂缝漏分和背景干扰等问题，研究团队提出了一种创新的联合线性引导和网格优化的裂缝分割模型。这一模型通过引入多分支线性引导模块，显著提升了网络对裂缝线性结构的表达能力，加强了不同区域裂缝间的联系，提高了全局上下文信息感知能力，进而提高了分割精度。同时，网格细节优化模块的提出，成功防止了细微裂缝的漏分，为裂缝分割领域带来了新的突破。此外，混合注意力模块的嵌入，进一步突出了裂缝特征，减少了背景干扰，进一步提升了模型的性能。在Deepcrack537、Crack500和CFD裂缝数据集上的实验结果表明，该模型的IoU值和F1-score值均明显优于大多数现有方法，展现出更高的分割精度。这一研究成果无疑为混凝土表面裂缝分割技术的发展提供了新的方向，为解决相关实际问题提供了有力支持。”

“针对初烤烟叶等级检测领域的挑战，研究团队提出了创新的初烤烟叶等级检测网络FTGDNet。该研究旨在解决相似度较高但等级不同的初烤烟叶难以区分的问题，促进农产品精细化管理的实现。该网络通过结合CSPNet和GhostNet作为特征提取网络，显著增强了模型的特征提取能力。在主干网络末端嵌入的显式视觉中心瓶颈模块实现了全局与局部特征信息的融合，提升了特征表示的丰富性。同时，多感受野特征自适应融合模块利用注意力特征融合机制，有效融合了不同感受野的特征图，突出了有效通道信息，提高了模型的局部感受野能力。为解决定位精度下降的问题，研究团队设计了一种新的定位损失函数MCIoU_Loss，结合预测框与真实框面积损失，优化了回归定位过程。此外，引入的矩形相似度衰减系数在训练过程中动态调整了真实框与预测框的相似度判别项，加速了模型拟合。实验结果显示，FTGDNet在初烤烟叶等级检测上表现出色，验证精度高达90.0%，测试精度为87.4%，且推理时间仅为12.6 ms。与多种先进目标检测算法相比，FTGDNet在检测精度和速度上均具有明显优势，为高精度初烤烟叶等级检测提供了有力的技术支撑。这项研究不仅为初烤烟叶等级检测领域带来了新的突破，也为农产品精细化管理和智能分级设备开发提供了重要的技术支持。”