引入重要度修正因子的复杂光电系统可靠性分配研究

以某新型复杂光电系统为研究对像,针对传统评分分配法客观性差、分配偏差大的缺点,构建重要度修正因子,提出了一种引入重要度修正因子的可靠性评分分配法。首先,运用模糊层次分析法,得到功能单元对上级功能单元/系统可靠性影响的相对重要度;然后,基于相对重要度,按照专家评分规则,得到功能单元对上级功能单元/系统可靠性影响的绝对重要度;最后,基于相对重要度和绝对重要度,构建功能单元重要度修正因子,以此修正各功能单元的评分结果。经对比验证,关重功能单元可靠性分配值较传统评分分配值至少提高6%,引入重要度修正因子的评分分配法能有效削弱传统评分分配法的主观影响,释放关重功能单元可靠性余量,提高功能单元可靠性分配的科学性、合理性,进而提高复杂系统可靠性设计水平。

无人机载光电载荷自主侦察的参数计算与分析

自主侦察是无人机载光电载荷的一种自动化、智能化侦察模式,参数计算则是自主侦察应用的前提。首先介绍了无人机载光电载荷的自主侦察模式;然后对该模式无人机自动巡航飞行速度和飞行高度,光电载荷的传感器视场角、俯仰角、扫描角速度、扫描角度范围等参数进行了计算,并分析了各个参数的物理意义及相互关系,以及对目标识别率、侦察时间等自主侦察效果的影响;最后举例进行仿真计算和分析,并指出在实际应用中存在的问题,为该模式的实际应用提供了理论依据。

反射镜式光电系统光路内嵌复合轴稳定误差分析

为满足各类装备平台对反射镜式光电系统光路内嵌复合轴高精度稳定的需求,针对实际研制中各类误差源相互耦合难以控制的难题,文中基于反射镜式光电系统光路内嵌复合轴稳定的原理,从理论上分析了快速反射镜角度与瞄准线角度关系线性化、陀螺和快速反射镜安装正交性误差以及快速反射镜测角精度对系统瞄准线稳定误差的影响,建立了瞄准线稳定误差与上述影响因素之间量化数学模型,并根据量化模型开展了计算仿真实验。仿真结果表明,在瞄准线稳定误差要求为2μrad级别时,快速反射镜角度与瞄准线偏转角度关系不能采用简化的线性化处理,陀螺安装误差应小于0.005 mrad,快速反射镜的安装误差应小于0.003 mrad,快速反射镜的测角精度应达到0.001 mrad。在实际应用中,在保证快速反射镜测角精度的基础上,应对陀螺和快速反射镜安装误差进行校准补偿,确保陀螺和快速反射镜安装误差产生的瞄准线稳定误差绝对值之和小于瞄准线稳定精度要求。

基于改进U^(2)-Net网络的金属涂层剥落与腐蚀图像分割方法

针对金属涂层缺陷图像分割中存在特征提取能力弱和分割精度低的问题,提出了一种改进的U^(2)-Net分割模型。首先,在U型残差块(RSU)中嵌入改进的增大感受野模块(receptive field block light,RFB_l),组成新的特征提取层,增强对细节特征的学习能力,解决了网络由于感受野受限造成分割精度低的问题;其次,在U^(2)-Net分割模型的解码阶段引入有效的边缘增强注意力机制(contour enhanced attention,CEA),抑制网络中的冗余特征,获取具有详细位置信息的特征注意力图,增强了边界与背景信息的差异性,从而达到更精确的分割效果。实验结果表明,该模型在两个金属涂层剥落与腐蚀数据集上的平均交并比、准确率、查准率、召回率和F_1-measure分别达到80.36%、96.29%、87.43%、84.61%和86.00%,相比于常用的SegNet、U-Net以及U^(2)-Net分割网络的性能都有较大提升。

基于改进YOLOv4的低慢小无人机实时探测算法

针对低慢小无人机探测任务中精度不高、在嵌入式平台上部署实时性能差的问题,提出了一种基于改进YOLOv4的小型无人机目标检测算法。通过增加浅层特征图、改进锚框、增强小目标,提高网络对小目标的检测性能,通过稀疏训练和模型修剪,大大缩短了模型运行时间。在1080Ti上平均精度(mAP)达到85.8%,帧率(FPS)达75 frame/s,实现了网络轻量化。该模型部署在Xavier边缘计算平台上,可实现60 frame/s的无人机目标检测速度。实验结果表明:与YOLOv4和YOLOv4-tiny相比,该算法实现了运行速度和检测精度的平衡,能够有效解决嵌入式平台上的无人机目标检测问题。

准二维钙钛矿中结晶调控与低阈值微纳激光器

准二维(Q-2D)钙钛矿由于大的激子结合能和量子限域作用,是一种可以应用于光电器件构筑的有前途的材料。然而,Q-2D钙钛矿是具有丰富晶界和界面的多相结构,在能量传递过程中导致非辐射损耗。本工作通过操纵不同n相的结晶动力学过程,实现了Q-2D钙钛矿中更高效的能量传递。通过在Q-2D钙钛矿前驱体中引入钠离子来实现对Q-2D钙钛矿成核和生长过程的操控。研究表明,钠离子的掺入促进高n相的成核,使不同n相在空间上更均匀地分布,寿命的表征证实该操作促进了能量的转移。得益于这种高效的能量传递过程,与普通薄膜体系的光放大阈值(23.3μJ·cm^(-2))相比,掺杂薄膜的光放大阈值降低至14.3μJ·cm^(-2)。该研究提供了一种有效的优化Q-2D钙钛矿光子学性能的新方法,从而进一步拓宽Q-2D钙钛矿的光子学应用范围。

基于全局与局部多尺度上下文的电表数据检测

电力系统中配电箱的电表数据检测为电力管理和安全运行提供了重要的数据支持。传统的人工电表数据读取方法效率低下且易出错,而现有深度学习方法因模型参数量大限制了模型的应用。针对上述问题,提出了一种轻量化鲁棒的实时电表检测方法。通过减少特征提取网络的层数和通道数,减少模型的参数量,实现网络的轻量化。在减少网络参数量的同时,为了保证网络的特征表达能力和拟合能力,引入全局上下文和局部多尺度上下文丰富目标特征表达。全局上下文关注电表数据在电表箱中的位置,局部多尺度上下文适应不同尺寸的电表数据。实验结果表明,所提网络在参数量更小的情况下,仍能获得比其他检测方法更高的准确率和更快的检测速度。

基于改进YOLOv3的小目标检测算法

为有效解决小目标难以召回、易发生漏检的问题,提出一种基于特征融合和特征增强的YOLOv3改进算法。为增强模型的泛化性能,训练时利用Mosaic和Mixup方法联合数据增强。首先,为改善小目标检测召回率低的问题,延伸原特征融合网络至更浅层,并添加自底向上特征金字塔,使浅层特征层的细节和定位信息更多地传递至深层;其次,提出一种特征增强模块,增大感受野,使浅层特征层获得丰富的深层语义信息,优化特征层的表达能力;最后,将GIoU作为回归损失函数,以降低漏检率,实现更准确的回归。在Pascal VOC2007和VOC2012上进行仿真实验,实验结果表明,改进算法在保证检测速度的前提下,mAP(mean average precision)值提高4.4%。结果充分证明本文算法能有效提升小目标检测性能。

基于格雷相移法的结构光三维成像技术改进

双目结构光三维成像技术,通过投影结构光获取被测物体高度分布,进而获取物体三维信息,可广泛应用于工业生产、医疗研究等领域。目前应用较多的基于格雷相移法的三维成像技术由于环境光、镜头光学误差等不稳定因素的干扰,依然存在解码错误、匹配不准确等问题。在现有技术基础上,提出了一种改进算法,该算法采用互斥互补格雷码的方式进行投影,利用双向均值化的解码方法解包裹相位,通过掩膜约束的立体匹配方式生成高质量点云数据。经过实验分析和验证,本算法较传统算法相比精度提升了11.49%.,平均点集数量提升了14.82%,证明该算法可以有效抑制光学噪声干扰,提高三维成像的精度。

多维度新型光电传感系统分析

信息获取能力日益重要,随着人工智能等新一代信息技术的快速发展,世界各国争相发展新一代智能化光电传感系统,利用多维信息和智能算法进行光电传感系统的迭代升级,进一步提高全电磁频谱探测能力。主要概述了智能化光电传感系统的发展需求和典型项目,分析了RAIVEN智能传感系统的关键技术。

矩形阵列磁悬浮热解石墨片光驱转动的研究

研究了悬浮在矩形永磁铁阵列上方的圆形热解石墨片的光驱转动。结合理论公式,用MATLAB计算得到永磁铁阵列在悬浮高度为1 mm处的磁场分布。热解石墨片的扭矩随激光照射点旋转角度、沿半径不同距离和激光功率发生变化。用808 nm的激光照射热解石墨片,当激光照射x=0,y=0,y=x和y=-x分界线时,热解石墨片不转动。当激光照射Ⅰ,Ⅲ,Ⅴ,Ⅶ或Ⅱ,Ⅳ,Ⅵ,Ⅷ区域时,热解石墨片顺时针或逆时针旋转。热解石墨片的转速随激光照射点沿半径向外先增大后减小,随激光功率的增大而增大。实验和计算结果一致,得到了悬浮在矩形永磁铁阵列上方的圆形热解石墨片光驱动规律。

基于DenseNet与PointNet融合算法的三维点云分割

点云分割对于智能驾驶、物体检测和识别、逆向工程等任务非常重要。PointNet是一种能够直接处理点云数据的方法,近年来在点云分割任务中得到广泛应用,但其分割精度较低,而PointNet++的计算成本又较高。针对以上问题,提出一种融合DenseNet和PointNet的算法,用于点云分割,并引入三分支混合注意力机制,以提高PointNet在提取局部特征方面的能力。基于密集连接卷积网络(DenseNet)思想,提出用DenseNet-STN和DenseNet-MLP结构来替代PointNet中的空间变换网络(STN)和多层感知机(MLP);同时,使用Add连接代替密集块(DenseBlock)中的Concat连接,以提高对点特征间相关性的准确性,同时不显著增加模型复杂度。DenseNet-PointNet能够提高复杂分类问题的泛化能力,实现对复杂函数更好的逼近,从而提高点云分割的准确率。有效性和消融实验结果表明,本文算法具有良好的性能。点云分割实验结果表明,DenseNet-PointNet在大多数类别中的交并比(IoU)都高于PointNet的IoU,并在部分类别中也高于PointNet++,参数量是PointNet++的47.6%,浮点运算量(FLOPs)是PointNet++的49.1%。实验结果验证了DenseNet-PointNet的可行性和有效性。

基于亚像素和梯度引导的光场图像超分辨率

针对光场相机捕获到的光场图像空间分辨率较低等问题,提出一种基于亚像素和梯度引导的光场图像超分辨率方法。设计了多重亚像素信息提取模块,该模块将子孔径图像分为水平、垂直、对角和反对角4个图像堆,并分别提取各图像堆的亚像素信息。同时,考虑到梯度先验可为预测高频细节提供有效线索,在重建过程中融合了子孔径图像的梯度多重亚像素信息。在5个公开数据库上的实验结果表明,本文方法不仅在客观指标上普遍优于现有方法,在主观视觉效果上也有更好的表现,边缘纹理细节更加清晰。

自适应光学系统迭代控制算法超参数优化

无波前探测自适应光学系统中,选择合适的超参数是迭代控制算法达到最佳性能的关键。现有的迭代控制算法的超参数设置一般采用遍历法,这种方法虽然容易理解和实现,但计算量大、耗时较长,同时也可能因为找到一个局部最优值而错过全局最优值。本文采用贝叶斯优化方法,选择适合自适应光学系统迭代控制算法的超参数。分别以常用的随机并行梯度下降算法(stochastic parallel gradient descent algorithm,SPGD)、Momentum-SPGD和CoolMomentum-SPGD控制算法为例,对比分析采用遍历法和贝叶斯优化方法选择超参数的控制算法的校正效果。结果表明,采用贝叶斯优化方法进行超参数选择优势明显。对于SPGD控制算法,取得相同收敛效果时,贝叶斯优化方法所需样本实例数量是遍历法的10%;对于Momentum-SPGD和CoolMomentum-SPGD控制算法,贝叶斯优化方法所需样本实例数量分别是遍历法的7%和9%。研究结果可为自适应光学系统迭代控制算法的实际应用提供超参数设置理论基础。

结合多路梯度与重排序的AD-Census立体匹配算法

针对局部立体匹配算法在深度不连续和弱纹理区域匹配精度低,且容易受到噪声干扰的问题,提出一种结合多路梯度与重排序的AD-Census立体匹配算法。对传统的AD-Census变换进行改进,重排序不同尺度变换窗口中的像素,取中值作为中心像素点计算Hamming距离,使其对噪声具有更强的鲁棒性,并将八方向梯度信息相融合进行代价计算以增强可靠性;采用十字交叉域和4路径扫描线优化进行代价聚合,提高匹配精度;采用赢家通吃法则进行视差计算,同时引入多步骤视差优化策略得到最终的视差图。在Middlebury测试平台提供的标准立体图像上,所提算法的平均误匹配率低至4.62%,与经典和新颖算法相比,匹配精度明显提高,具有更强的稳健性。

基于NIR-Ⅱ荧光成像的临床应用研究进展

近红外荧光成像技术作为一种备受关注的术中导航技术,在生物医学领域的应用已变得愈发重要,其非侵入性、高灵敏度以及高分辨率的特性使得其成为生物医学研究的得力助手。传统的生物光学成像技术如NIR-Ⅰ虽然能够提供丰富的生理和病理信息,但在某些方面仍存在局限性,如成本高、操作复杂、检测效率低等。因此,急需一种更加先进、高效、便捷的成像技术来满足需要。正是在这样的背景下,NIR-Ⅱ荧光成像技术应运而生。近红外二区(NIR-Ⅱ)荧光成像技术因其独特的组织穿透深度和极低的背景噪声,在生物医学成像领域展现了巨大的潜力和广阔的应用前景。基于此,将对NIR-Ⅱ荧光成像技术的背景原理与NIR-Ⅱ荧光探针开发面临的挑战进行展示,并介绍吲哚菁绿(ICG)作为NIR-Ⅱ荧光探针在医学领域的应用,介绍NIR-Ⅱ荧光成像在肿瘤诊断与治疗中的实际应用。

偏振探测成像技术研究进展及其军事应用

对代表性的偏振探测技术及其在军事领域中的主要应用给出了总结。首先,介绍了利用琼斯矩阵和穆勒矩阵进行偏振探测的基本原理;其次,就4种常见的偏振探测技术的实现方法及其优缺点进行了讨论,包括分时偏振成像技术和同时偏振成像技术(包括分振幅偏振成像、分孔径偏振成像、分焦平面偏振成像技术);然后,介绍了偏振探测技术在目标探测、图像去雾、导航、地雷探测等军事方面的典型应用;最后,指出了偏振探测技术目前存在的难点问题以及未来发展展望。

光子计数集成成像的压缩与重构

集成成像技术作为一种重要的裸眼三维显示技术,在完整记录三维场景信息的同时,庞大的数据量给传输和存储带来了压力。为了实现图像的有效压缩和重构,根据光子计数集成成像的特点,基于分布式压缩感知理论,提出用于图像压缩与重构的方案。该方案将图像分为参考图像和非参考图像两类,对其设置不同的测量率并分别进行重构。为保证非参考图像的重构质量,提出一种联合重构算法。该算法首先对非参考图像进行分块测量,依据与参考图像之间的相关性进行图像块分类,然后结合参考图像测量值信息构建新的测量矢量,利用新的测量矢量完成初次图像重构。为了进一步提升图像重构质量,对初次重构结果进行二次残差补偿重构,获得最终重构结果。最后通过设置不同的测量率进行了大量实验,实验结果表明,所提算法在测量率为0.25时,图像重构质量可以达到30 dB,测量率为0.4时,图像质量可以达到35 dB,算法性能具有一定的优越性。

中小型共光路系统支撑结构设计和分析

主、次镜支撑技术是共光路光学系统的关键技术之一。针对在±60℃温度变化范围内工作的机载共光路光学系统,根据热膨胀系数匹配原则分别选择殷钢和ULE、钛合金和K9配对作为主、次镜及支撑结构的材料,并设计了高刚度无热化柔性支撑结构。最后,利用自研的光机联合仿真程序对主、次镜面型及整个光学系统的成像质量进行了光机一体化分析。分析结果表明:殷钢和ULE配对时,在±60℃均匀温差和10℃轴向、径向温度梯度下,主、次镜去除离焦后面型优于(1/100)λ,整个光学系统点列图RMS半径小于艾里斑半径,相面中心波前优于(1/50)λ,MTF@63 lp/mm优于0.45,无热化柔性支撑的一阶固有频率高达263 Hz;钛合金和K9配对时,60℃均匀温差下系统成像指标满足使用要求,10℃轴向、径向温度下成像质量无法满足使用要求。对装调完的殷钢和ULE配对光机系统进行了低温下分辨率测试,分辨率无明显变化,说明设计及分析可行。

基于光学干涉法的光学元件表面粗糙度检测技术

为实现光学元件表面微小粗糙度的精准、详细检测,研究基于光学干涉法的光学元件表面粗糙度检测技术。该技术采用基于集成光学干涉成像技术对光学元件表面干涉成像,通过改进的Niblack二值化算法提取元件表面干涉图像条纹信息,并基于节点迭代的去毛刺方法细化处理干涉条纹,利用最小二乘方法拟合干涉条纹,获取最小二乘拟合直线得出评定基准,建立评定表面粗糙度的高度参数和间距参数的数学模型,完成粗糙度检测。测试结果显示:该技术干涉成像能力较强,生成的光学透镜元件干涉图像弧度与边缘较为清晰,可有效去除干涉条纹毛刺,检测光学元件表面粗糙度时的真正类率最大数值已达到1.0。