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2025年第33卷第19期
- 摘要：为提高无人机光电成像目标定位精度，进一步优化光电成像定位方法及系统设计。构建了光电成像目标定位模型，通过坐标转换实现空间几何定位，运用误差合成理论评估误差敏感性。采用蒙特卡洛法结合实际测量评估定位模型精度，探究测角定位误差耦合效应。蒙特卡洛法表明，随着测量次数增加，定位误差在大地直角坐标系上服从均值为 0 的正态分布，空间定位误差从单次定位的 18.71 m减小到 0.28 m，接近测量真值。经过精度影响因素分析，定位误差和测距误差的影响主要取决于误差数值本身，而角度误差和姿态误差的影响还与测量状态密切相关。本文评估了多源异质误差的耦合效应，揭示了各误差源对定位精度的影响机制，为无人机光电成像定位的误差抑制策略制定提供了理论依据，对提升目标定位测量精度具有重要意义。关键词：光电成像定位;定位精度;目标定位模型;误差分析55|27|0更新时间：2025-11-03
- 摘要：为实现高速、高精度的双折射显微测量，提出了一种基于弹光调制的双折射显微成像方案。利用弹光调制技术高调制频率、大调制纯度等偏振调制优势，实现了双折射显微成像测量，然后，运用频闪照明法解决了弹光调制器的“高频调制”与相机“低采集帧率”之间的矛盾。进行0°，30°，90°三个弹光调制相位下采集图像实验，以解算样品的双折射相位延迟量分布。最后，搭建实验系统并对波片和椴树茎切片样品进行了测量实验。实验结果表明，波片延迟量测量误差优于1%，延迟量精度满足±λ/300，延迟量分布最大偏差不超过1.62 nm。椴树茎切片的不同延迟量分布区能够完成不同部位的区域识别，且单次测量时间小于3 ms。该方案实现了高速、高精度的双折射分布测量，且具备双折射相位延迟量分布测量能力，可为二维新材料、生物组织成像等研究提供先进技术手段。关键词：显微成像;弹光调制;频闪照明;相位延迟量;双折射23|11|0更新时间：2025-11-03
- 摘要：传统激光诱导击穿光谱（Laser-Induced Breakdown Spectroscopy， LIBS）采用的低重频固体激光器存在长时间连续工作稳定性不足的问题。光纤激光诱导击穿光谱（Fiber Laser-Induced Breakdown Spectroscopy， FL-LIBS）虽然可以提供更高的长期稳定性，但其重复频率过高，因此，目前皆用时间积分光谱结合参考样品定标曲线法定量分析研究。为摆脱参考样品的限制，本文在FL-LIBS平台上构建了高速高重频触发门控系统，实现了等离子体瞬态光谱的采集，开发出免定标定量分析算法，并改进内部参考线法（Internal Reference Self-absorption Correction， IRSAC）进行光谱自吸收校正，进一步提高了免定标定量分析的准确度。实验结果表明，TC4钛合金总体分析误差（Distance Error， DE）为 0.883%~3.928%（质量分数），相比未校正自吸收效应减少16.879%~26.597%（质量分数）。这证明了该方法可以在高重频光纤激光烧蚀的条件下实现高准确度的免定标定量分析，为长时间连续工作的LIBS系统提供了解决方案。关键词：激光诱导击穿光谱;光纤激光器;定量分析;自吸收效应;自由定标法53|12|0更新时间：2025-11-03
- 摘要：针对大型高端精密制造技术领域对于复杂通视条件下几何特征的高精度测量需求，提出一种基于惯性-视觉融合姿态解算的隐藏点坐标测量方法。首先，分析了隐藏点坐标测量系统的结构与测量原理，并通过蒙特卡洛法分析了影响该系统测量结果不确定度的主要因素；其次，以惯性测量和单目视觉测量所得姿态数据为基础，针对姿态四元数融合过程中的插值路径最优化问题，提出了基于四元数球面线性插值的姿态数据融合方法，建立了惯性-视觉融合姿态解算方案；然后，设计了隐藏点坐标测量系统参数的标定方法；最后，搭建了实验装置并通过参数标定实验和隐藏点坐标测量实验验证了本文所提出方法的有效性和可靠性。实验结果表明：坐标系转换参数矩阵标定结果重复性偏差不超过0.03°，隐藏点测量靶标结构参数标定结果的重复性偏差小于45 μm。基于参数标定结果，应用惯性-视觉融合姿态解算方法求解隐藏点坐标，其坐标测量平均误差相对单目视觉方案降低了60.63%，在10 m内最大空间坐标测量误差不超过130 μm。该方法能够适应典型精密制造现场几何参数测量需求，具备良好的应用前景。关键词：单目视觉;隐藏点坐标测量;惯性测量单元;融合姿态解算21|11|0更新时间：2025-11-03
现代应用光学
- 摘要：为解决三维超精密测量中大行程运动与高精度测量之间的矛盾，研制了一种新型的跨尺度微纳米三坐标测量机（Cross-Scale Micro-Nano Coordinate Measuring Machine， CSMN-CMM），测量体积为100 mm×100 mm×100 mm。不同于传统坐标测量机的结构形式，CSMN-CMM采用独立的、三维方向都符合阿贝原则的计量系统布局，既消除了运动系统对计量系统的影响，又避免阿贝误差。其运动系统由三维气浮宏动台和六自由度微动台构成，宏微协同的运动模式在提高测量效率的同时完成高精度触发及测量任务。测头系统方面，采用高精度三维接触式测头或谐振式触发测头完成测量，谐振式触发测头的光纤探针测球直径可达70 μm以下。针对测量机存在的主要误差来源，基于坐标转换建立空间误差补偿模型并完成误差分离。依据ISO 10360-2，对CSMN-CMM整机测量性能进行检验，得到其最大允许误差优于±（250 nm+3.6×10-6×L）。实验结果表明，CSMN-CMM具有亚微米三维测量精度，可以实现低至100 μm内尺寸的测量，其结构设计及关键技术对高精度三维测量具有重要意义。关键词：微纳米测量机;无阿贝误差;宏微运动系统;精密测量;误差分析30|13|0更新时间：2025-11-03
- 摘要：为了抑制单压电变形镜在工作中镜面产生的振动，提出了基于输入整形的单压电变形镜振动抑制方法。通过对单压电变形镜的结构进行分析，搭建单压电变形镜的动力学模型。利用软件仿真分析输入整形器对单压电变形镜阶跃响应曲线中位移超调量和调整时间的影响，再搭建实验平台进行验证。最后，通过对变形镜重构离焦面形的仿真，分析整形技术在变形镜实际控制中的抑振效果。实验结果表明，在5 kHz的控制频率下采用输入整形器后，单压电变形镜的位移超调量从32.1%下降至几乎为0，调整时间由4.30 ms缩短至0.57 ms。此外，在变形镜重构仿真过程中超调量从34%下降至1%以内，调整时间由3.95 ms缩短至0.58 ms，提高了变形镜的控制速度和精度。所设计的输入整形器可有效抑制单压电变形镜的振动。关键词：单压电变形镜;输入整形;振动抑制;自适应光学系统18|11|0更新时间：2025-11-03
- 摘要：针对机器人辅助靶向穿刺等手术中斜角柔性针对直线运动与旋转运动的需求，基于粘滑驱动原理设计了直线-旋转粘滑式压电驱动运动平台，该平台由二自由度柔顺驱动机构与主动锁定柔顺机构构成，可分别实现直线-旋转两自由度运动，并有效抑制运动回退现象的发生。运用柔度矩阵法和闭环串行柔顺机构计算模型推导静力学方程，并结合遗传算法优化结构参数。再基于有限元进行静态、模态及瞬态响应分析，获取仿真放大比、验证主动锁定柔顺机构有效性。实验结果表明，直线与旋转运动的实验放大比分别为2.865和1.568；主动锁定柔顺机构使直线、旋转运动回退位移减少69.15%和89.40%；驱动器的最大直线速度达2 428.25 µm/s，分辨率为0.569 µm；可实现360°旋转，最大速度为58 019 µrad/s，分辨率为14.4 µrad，平台兼具低耦合运动特性与高正反向运动一致性（≥94%），满足靶向穿刺等场景的任务需求。关键词：压电驱动器;粘滑运动;精密驱动;柔度矩阵19|15|0更新时间：2025-11-03
微纳技术与精密机械
- 摘要：减速器相似工件的准确分类对于其精密装配至关重要。现有视觉分类方法在面对高度相似的工件时存在特征判别性不足、抗复杂背景干扰能力弱等问题，性能表现不佳，在精密装配中容易引入误差。针对减速器工件类内差异大、类间差异小的特点，提出一种基于HiFuse的空域双焦协同网络（Spatial Dual-Focus Synergy Network，SDFSN）减速器工件分类方法。设计多分支空间自适应的膨胀率选择机制，使模型对形变区域自动选择最合适的感受野。构思双阶段几何-局部协同注意力机制，对每个膨胀分支的输出特征施加逐级精细的注意力引导，动态调整特征权重，有效增强模型对重要区域的判别能力，实现由粗到细的特征提取。引入可变形几何图，实现与几何拓扑适配的图结构，突破传统固定网格限制，在可变形卷积后引入曲率门控机制，继承几何形变的适应性特征，显著提升对复杂曲面区域的响应能力与表达精度。实验结果表明，SDFSN-HiFuse在自制数据集上的准确率比基线提高3.57%，精确度提高2.99%，而且满足工件分类的实时性要求，FPS达到300.39 frame/ms。关键词：减速器工件分类;深度学习;注意力机制;多尺度膨胀卷积16|9|0更新时间：2025-11-03
- 摘要：针对基于传统点云特征的粗-精两步配准算法存在高维特征计算复杂耗时、稠密点云配准速度慢等问题，提出一种三维点云的邻域分布快速配准方法。首先，定义邻域点的三种深层次几何特征，提出低维度多尺度邻域分布特征描述，以大幅降低特征计算复杂度，同时提高特征描述的区分度，实现点云局部特性的高效表征。然后，提出基于邻域分布特征的快速粗配准方法，根据点云整体起伏程度与邻域分布方向提取特征点，依据邻域分布特征描述建立特征点初步匹配的条件，并改进点对间欧氏距离约束条件以剔除错误匹配点对，实现高效准确粗配准。最后，为解决稠密点云配准速度慢问题，提出通过k维树及体素化网格法改进迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）算法，并采用二次精配准策略修正降采样引起的配准误差，进一步提高精配准的准确性和效率。斯坦福模型实验和实际工业零件点云配准实验均表明，本文方法相较基于现有传统特征描述的配准方法而言，配准精度提升了22%以上，耗时降低了43%以上，证明本方法能够快速有效配准不同视角物体表面点云，具有较好的稳定性和适用性。关键词：点云配准;邻域分布特征;匹配点对优化;迭代最近点;体素化网格法21|13|0更新时间：2025-11-03
- 摘要：针对高分辨率遥感影像分割中特征提取不全、边缘模糊及小目标漏检等难题，提出一种基于全向矩形校准的高分辨遥感影像细节分割方法，构建全向矩形校准网络（Omnidirectional Rectangular Calibration Network， ORCNet）。首先，设计全向矩形校准状态空间模块（Omnidirectional Rectangular Calibration State Space Module， ORSM），通过八向扫描与几何敏感权重校准，提升特征几何适应性与目标保留能力。随后，构建互补滤波混合特征融合模块（Complementary Filtering Hybrid Attention Fusion Module， CFHAF）融合通道、空间与像素级注意力机制，实现多尺度特征的自适应融合，增强语义感知。最后，融合动态点上采样技术（Dynamic Point Upsampling， DySample）优化边界细节恢复能力，结合Focal-Dice混合损失函数进行训练优化。实验结果表明，ORCNet在Massachusetts buildings数据集上F1score达到84.64%，mIoU达到77.07%，在deepglobe-road-dataset上，F1score达到85.32%，较RSMamba提升3.51%。该方法有效克服了遥感分割中存在的问题，具备显著的高精度、强稳定性和优秀的实际应用潜力。关键词：遥感影像分割;矩形自校准;状态空间模型;多尺度特征融合;边缘细节优化;动态上采样18|8|0更新时间：2025-11-03
- 摘要：针对复杂天气条件下检测车辆目标时，因存在目标模糊及遮挡造成车辆检测精度明显下降的现象，提出一种改进YOLOv8的车辆检测算法YOLO-CGT。该算法面向车载摄像头图像输入场景，通过在YOLOv8结构中引入多项改进，显著提升了在复杂环境下的检测稳定性。其中，设计多尺度残差聚合模块替换原有主干网络结构中的C2f结构，用于增强原始信息的利用并减少网络深度带来的梯度消失问题；引入空间聚合模块，融合全局信息提取和局部信息感知；设计轻量级动态检测头，保证检测精度和效率的平衡；引入内最小点距离交并比（Inner-Minimum Points Distance Intersection over Union，Inner-MPDIoU）度量替换传统IoU，以减少目标框重叠问题。在复杂天气条件下的车辆数据集上进行训练和验证后，实验结果显示，该方法的平均检测精度达到81.4%，提升了6.3%，模型参数量为3.259
- 摘要：为了提高集装箱装卸效率，实现装卸自动化，基于单目视觉，结合深度学习和图像处理算法，提出了一种吊具与集装箱的自动对位技术。以单目相机拍摄的集装箱吊装工况图像为研究对象，分析角件区域特征。针对角件在高分辨率图像中像素占比低的问题，提出“粗定位-精分割”的处理方法。然后，基于分割结果检测关键特征点，构建2D-3D点对，通过L-M算法完成位姿估计。最后，在实验室AUBO-i10机械臂对位平台上开展自动对位实验，验证所提算法的有效性。实验结果表明，在实验室环境和真实场景下，集装箱角件的检测精度mAP值均达到95%以上，角件分割精度mIoU值分别达到98.15%和93.89%，相比原模型SegFormer-B0分别提高1.24%和1.64%，模型计算量下降约23.2%；在相机距离集装箱角件2 m左右的情况下，对位位置瞄准误差小于1.0 mm，在X，Y，Z 3个轴上自动对位的对位平移绝对误差小于5.0 mm，旋转绝对误差小于0.5°。结果证明，本文所提算法精度可靠，满足单角件自动对位需求。关键词：单目视觉;集装箱;自动对位;目标识别;位姿估计20|8|0更新时间：2025-11-03
信息科学
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