最新刊期
2023 年 第 12 期
- 摘要：针对目前浮游植物种类鉴别镜检法中存在的相似形态藻细胞难以区分、同粒径杂质干扰大、藻细胞位置难以定位分割等问题，设计了一种浮游植物明场荧光显微同步成像系统。系统使用高分辨显微成像光路结构、透射式与落射式结合的照明方式和以分光光路为核心的明场荧光双光路同步成像方法，获取浮游植物显微图像下的明场形态信息和色素荧光信息。利用该系统对绿藻门、蓝藻门、硅藻门等不同门类藻种进行明场图像与荧光图像同步成像测试，实验结果表明：系统成像分辨率达1.5 μm，成像周期时间为707 ms，系统采集的图片中藻细胞纹理清晰，细胞边缘明显，利用系统中的明场图像并结合荧光图像，可有效定位藻细胞位置，降低样品中杂质对藻种鉴别的影响，丰富浮游植物显微图像信息量，为基于浮游植物显微图像的相关研究提供方法参考。关键词：浮游植物;显微成像;荧光成像;双光路成像
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发布时间：2023-07-17 - 摘要：为实现大口径透镜组的高质量集成，亟需一套透射波前检测系统，其可实现米级跨度上的微米级精度检测。针对大口径透射波前质量检测难题，采用非窄带干涉与条纹跟踪相结合的方法，获得元件相对倾斜以及支撑结构所引入的系统波前变化。首先，基于光纤互联架构，设计了子孔径分时复用测系统；其次，建立了斜率测量与最终系统波前的映射关系，分析了斜率重建过程对不同空间频率波前的影响；最后，利用桌面实验系统，针对探测原理进行了验证测试，在测试波长1 550 nm时，干涉感知信噪比优于15 dB，测量范围优于5 μm，探测精度优于0.5 μm。本文所提出的方法可实现大口径透镜透射波前大范围、高鲁棒、高精度的检测，具有重要的意义，特别是对于未来大口径大视场望远镜的建设。关键词：大口径巡天望远镜;大口径透镜;光学检测;条纹追踪
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发布时间：2023-07-17 - 摘要：为了对红宝石球直径进行非接触式、高精度测量，本文提出了一种复合式二次边缘检测法。首先，对拍摄到的红宝石球图像进行预处理后使用自适应阈值的Canny边缘检测算法对红宝石球图像进行一次边缘检测；其次，采用基于像素加权平均的图像融合算法对红宝石球二值化图像与边缘检测图像进行融合，对融合后的图像进行边缘提取，选择三次样条插值法对边缘图像进行插值，通过曲线拟合获得图像边缘的亚像素坐标，根据坐标进行圆拟合，结合标定得到检测结果，完成复合式二次边缘检测，从而实现对红宝石球直径的高精度测量。实验结果表明：对6 mm的红宝石球直径测量，测量精度可达
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发布时间：2023-07-17 - 摘要：针对大口径红外光学系统的整机透过率测量难题，提出了基于图像灰度的单通道红外透过率测量方法，搭建了大口径红外光学系统整机透过率测量装置。首先，将黑体和靶标按照指定位置关系放置于待测红外光学系统的焦平面处，将红外热像仪放置于待测红外光学系统的入光口，采集被测系统的辐射图像；接着，将黑体放置于红外热像仪前，采集黑体辐射图像；最后，分别计算被测系统辐射图像均值和黑体辐射图像均值，二者比值即为被测系统的透过率。以某型大口径红外光学系统作为被测系统，开展了红外透过率测量实验。实验结果标明：本文方法测量值与设计值的绝对误差为0.85%，对测量结果不确定度进行分析，测量精度约为1.04%，测量方法可行。此方法测量过程简单，为大口径红外光学系统的整机性能评估提供了有效手段。关键词：透过率;大口径;红外光学系统;整机;图像灰度
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发布时间：2023-07-17
现代应用光学
- 摘要：为提高XY工作台对应功能点的空间位置精度，提出了一种六自由度（6-DOF）误差在线测量方法，并建立了相应的误差补偿模型。采用激光干涉原理测量工作台X，Y轴方向的定位误差和Z轴方向的直线度误差，采用激光自准直原理测量工作台绕X，Y，Z轴转动的角度误差，从而实现6-DOF误差的在线测量。分析了6-DOF误差造成工作台对应功能点的空间位置误差，建立了基于阿贝原则和布莱恩原则的误差补偿模型。根据提出的测量方法，研制了一套高精度紧凑型的在位、在线6-DOF测量系统，将其应用于一台微纳米三坐标测量机的工作台上；以SIOS激光干涉仪为参考，对测量系统和误差补偿模型的有效性进行了实验验证，并评定了系统的不确定度。结果表明：经过6-DOF误差测量和补偿后，参考功能点在X，Y，Z向的最大位置误差由1.7 μm，3.4 μm，3 μm分别减小至65 nm，81 nm，109 nm，其扩展不确定度分别为90 nm，98 nm，158 nm（k=2）。该方法和系统可被用于提高XY工作台的精度。关键词：XY工作台;多自由度;补偿模型;阿贝原则
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发布时间：2023-07-17 - 摘要：安全滤网阵列网孔的高效、高品质和高适应性加工至今仍面临重大技术挑战。基于此，提出采用激光-电解组合加工技术制备安全滤网阵列网孔结构。介绍了激光-电解组合加工技术的试验加工系统，探究了工艺参数对微孔形貌质量和加工精度的影响规律，并开展了安全滤网阵列网孔的制备。试验结果表明：激光加工路径显著影响微孔出口的形貌，采用同心圆轨迹（外径270 μm，内径230 μm，线间距2.5 μm）能够显著改善微孔出口的圆度；激光功率越大、切割速度越小，微孔直径及其热影响区均越来越大；NaNO3-乙二醇溶液作为电解抛光液能够在加工表面形成扩散层发生电解抛光，将激光加工产生的喷溅物和毛刺等缺陷去除；基于优化工艺参数，加工出253个直径0.31 mm的阵列网孔结构，出入口直径方差仅为2.02和1.71，展示出较高的尺寸一致性。激光-电解组合加工技术在薄壁件上高效、高品质制备阵列网孔结构方面具有很强工艺能力和发展潜力。关键词：组合加工;激光加工;电解加工;安全滤网;阵列网孔
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发布时间：2023-07-17 - 摘要：在微流控芯片中，微流体自驱动受限于微纳流道制造技术。因此，提出一种采用分布有锯齿状微尖端的金刚石刀轮滚压硬脆性芯片材料表面的微纳流道加工方法。通过实验研究，分析微纳流道成型机理，且研究工艺参数及材料性质的作用机制，并探究其自驱动微流变性能。结果表明：在一定的切深和气压下，刀轮微尖端处的材料接触面产生应力集中，当达到压痕间裂纹贯通值时，以远大于刀轮滚压速度在材料表面形成纳米流道，当超过材料强度极限时形成微米流道，且深宽比随着最大应力增大而增大。单晶碳化硅、蓝宝石和光学玻璃形成纳米流道的最大应力范围分别为266~750 MPa，256~600 MPa和74~150 MPa，其中，光学玻璃的纳米流道深宽比高达1.1，表面粗糙度低至1 nm。低硬度材料可生成高深宽比的纳米流道，而高断裂韧性的材料表面质量最高。此外，纳米流道能够以高至0.055 mm/s的速度和低至0.001 μm3/s的剂量自驱动微流体。关键词：微纳流道;金刚石刀轮;单晶碳化硅;蓝宝石;光学玻璃
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发布时间：2023-07-17
微纳技术与精密机械
- 摘要：针对被测物体理想角点不易检测致使测量精度不高的问题，提出一种融入一维概率Hough变换与局部Zernike矩的双目视觉测量方法。首先利用一维概率Hough变换对物体外轮廓边缘进行直线检测；然后根据直线检测结果建立感兴趣区域，在各局部区域内利用Zernike矩进行亚像素检测，并在两相邻感兴趣区域的相交范围内完成亚像素点筛选；之后通过正交总体最小二乘法进行亚像素边缘直线拟合，并进行关键点匹配；最后利用三角测量原理获得被测物体的三维空间信息完成测量。以连铸坯模型为测量对象，实验结果表明：此算法最小相对误差达到0.340 1%，满足测量要求。长度相对误差均值为0.394 5%，与传统SIFT，ORB算法相比分别降低80.01%和74.63%；与其他边缘拟合算法相比测量误差减小34.11%，运行时间缩短39.07%，验证了此算法的精确性和高效性。关键词：双目视觉;一维概率Hough变换;亚像素;边缘拟合;测量
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发布时间：2023-07-17 - 摘要：为了实现电致发光（Electroluminescent，EL）条件下太阳能电池的高精度裂纹和碎片缺陷检测，将多尺度YOLOv5（You Only Look Once version 5）模型用于真实工况下的太阳能电池缺陷检测。首先，提出一种融合可变形卷积（Deformable Convolutional Networks Version 2，DCNv2）和坐标注意力（Coordinate Attention，CA）的改进特征提取网络，拓宽小目标缺陷的感受野，有效增强小尺度缺陷特征的提取。其次，提出一种名为CA-PANet的改进路径聚合网络（Path Aggregation Network，PANet），将CA与跨层级联整合在路径增强结构中，实现浅层特征的复用，使深层特征和浅层特征结合，增强不同尺度缺陷的特征融合，提高缺陷的特征表达能力，提升缺陷检测框的准确度。轻量级CA的计算成本低，保证了模型的实时性。实验结果表明，融合DCNv2与CA注意力的YOLOv5模型平均精度均值（Mean Average Precision， mAP）值可达95.4%，较YOLOv5模型提高3%，较YOLOX模型提高1.4%。每秒帧数（Frames Per Second， FPS）可达51，满足工业实时性需求。对比其它算法，改进YOLOv5模型能精确检测到太阳能电池的微裂纹和碎片缺陷，能满足光伏电站真实工况下的实时高精度缺陷检测需求。关键词：太阳能电池;缺陷检测;YOLOv5;可变形卷积;注意力网络
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发布时间：2023-07-17 - 摘要：异物入限是导致铁路安全事故频发的主要原因之一，传统深度学习需要大量训练样本进行网络训练，但铁路场景中入侵样本很少且难于获取。本文提出了基于改进度量元学习的铁路小样本异物入侵检测方法。为了让入侵目标的特征表征在分类时发挥更大作用，提出了基于通道注意力机制的特征提取网络；为解决样本数量不足时个别样本在特征空间中产生偏离的问题，提出了一种基于类中心微调的网络用于类别中心的修正；同时，基于center loss与交叉熵构建了中心相关损失函数用于小样本网络训练，提升特征空间中同类别特征分布的紧凑性。在公共数据集miniImageNet上与经典小样本学习模型中最优的相比，本文算法在5-way 5-shot设置下图像分类准确率提升了7.31%。在铁路入侵小样本数据集的5-way 5-shot消融实验表明：本文提出的通道注意力机制（Channel Attention Mechanism，CAM）和中心相关损失函数分别提升0.86%和1.91%的检测精度；提出的类中心微调和预训练方法对检测精度的提升效果更明显，分别达到3.05%和6.70%，上述模块综合应用的提升效果达到了7.90%。关键词：小样本学习;度量元学习;铁路限界入侵;目标检测;注意力机制
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发布时间：2023-07-17 - 摘要：为提高偏振去雾算法对雾气场景的恢复能力，提出一种偏振度优化与大气光校正的偏振图像去雾算法。首先，依据雾气场景亮度分布，使用导向滤波将雾气图像分解为亮面残差和暗面残差；其次，扩大亮面残差对应的偏振度值，削减暗面残差对应的偏振度值以优化偏振度，该偏振度可将大气光图像模糊；最后，利用偏振度在亮面和暗面残差上的差异，对大气光强度进行校正，以使其随雾气的变化规律满足大气退化模型。实验结果表明：本文算法的去雾图像相较原雾气图像，对比度提高3.07倍、信息熵提高9.21%、标准差提高61.86%。且在不同浓度模拟雾气环境中，本文算法都有较为优异的SSIM、PSNR和CIEDE2000。相较于现有先进图像去雾算法，本文算法去雾效果明显，可以有效地复原雾气中场景的细节信息。关键词：图像去雾;偏振度优化;大气光图像模糊;图像强度校正;导向滤波残差
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发布时间：2023-07-17 - 摘要：受目标和背景的大小比例、噪声或者随机细节等因素影响，灰度图像的灰度直方图可能呈现出无峰、单峰、双峰或者多峰模式。为了在统一框架内处理这4种不同直方图模式下的自动阈值选择问题，提出了一种平稳小波域多尺度乘积下的指数Renyi熵自动阈值选择方法。该方法首先利用平稳小波对原始图像进行水平、垂直和对角方向的多尺度变换，再对各个方向的高频子带进行多尺度乘积运算构造出融合图像；然后通过内外轮廓图像对融合图像进行采样重构一维直方图；最后计算重构直方图所对应的指数Renyi熵，并取最大值对应的阈值作为最终分割阈值。提出的方法与4种自动阈值分割方法、2种聚类分割方法以及2种活动轮廓分割方法进行了比较。在16幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明：在合成图像集中，相比于分割精度第2的方法，平均马修斯相关系数提高了41.2%；在真实世界图像集中，相比于分割精度第二的方法，平均马修斯相关系数提高了20.8%。提出的方法具有更稳健的分割适应性，且在分割精度方面明显优于其他8个分割方法。关键词：阈值分割;指数Renyi熵;平稳小波域;多尺度乘积
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发布时间：2023-07-17 - 摘要：通过对图像中感兴趣的对象进行分类与定位，能够帮助人们理解唐卡图像丰富的语义信息，促进文化传承。针对唐卡图像样本较少，背景复杂，检测目标存在遮挡，检测精度不高等问题，本文提出了一种结合多尺度上下文信息和双注意力引导的唐卡小样本目标检测算法。首先，构建了一个新的多尺度特征金字塔，学习唐卡图像的多层级特征和上下文信息，提高模型对多尺度目标的判别能力。其次，在特征金字塔末端加入双注意力引导模块，提升模型对关键特征的表征能力，同时降低噪声的影响。最后利用Rank & Sort Loss替换交叉熵分类损失，简化模型训练的复杂度并提升检测精度。实验结果表明，所提出的方法在唐卡数据集和COCO数据集上的10-shot实验中，平均检测精度分别达到了19.7%和11.2%。关键词：唐卡;小样本目标检测;上下文信息;多尺度特征;双注意力机制
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发布时间：2023-07-17
信息科学
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