柱面面形干涉测量

介绍了一种柱面面形干涉测量方法。该方法选用计算全息片作为柱面波转换器，能够将平面干涉仪出射的平面波转换成理想柱面波前，依此为基础，建立了柱面干涉测量系统，能够实现柱面的干涉测量。为了获得柱面的真实面形误差，分析了调整误差引起的失调像差，并给出了失调像差的分离方法。最后，以玻璃圆柱体为被测样本，对单孔径面形的重复性进行验证，20次测量结果峰谷值（PV）标准差为20．2nm，为PV平均值的0．55％。

傅里叶单像素成像技术与应用

非可见光成像是光学成像领域中的难题之一。单像素成像作为一种新型的计算成像技术,利用空间光调制技术,可实现只使用一个无空间分辨能力的单像素探测器获取物体的空间信息。因此单像素成像是解决传统成像在非可见光波段成像难题的潜在解决方案之一。近年,傅里叶单像素成像技术被证明是一种可以兼得高成像质量和高成像效率的单像素成像技术。自2015年被提出至今,傅里叶单像素成像已经从二维成像推广到三维成像、从灰度成像推广到彩色成像、从静态成像推广到动态成像、从单模态成像推广到多模态成像、从宏观成像推广到显微成像,发展出一系列的成像技术。对傅里叶单像素成像技术的基本原理、与之相关的成像技术和应用进行了综述,并讨论了现存的一些关键问题以及今后可能的研究方向。

利用相移条纹相位解调的广角镜头畸变校正

文中提出了一种基于相移条纹图相位分析的广角镜头畸变校正方法。首先,用大尺寸液晶平板显示器显示四幅相移量为π/2的余弦条纹图作为校正模板。然后,用广角镜头相机拍摄该校正模板,获得四幅畸变条纹图,使用四步相移算法解调径向畸变条纹图的相位分布。由于经广角镜头成像的图像中心区域几乎无畸变,利用图像中心无畸变的相位值进行数值拟合得到径向无畸变条纹图的相位分布,作为求解径向畸变相位的基准,也就是径向畸变相位分布可以根据径向畸变条纹图的相位分布与径向无畸变条纹图相位分布相减得到,再将畸变相位转换成实际的畸变量。提出的方法不需要通过特征点或特征线确定畸变模型,可以直接计算畸变图像中每个像素点的畸变量。实验结果表明,提出的方法简单、有效,具有广泛应用价值。

基于光电混合神经网络的单像素快速运动物体分类(特邀)

对快速运动物体进行持续分类具有重要的应用前景。受限于有限的数据传输带宽和存储空间,目前基于场景图像的物体分类技术难以实现对运动物体的持续分类。受到单像素成像在时间上累积获取信息这一方式的启发,结合深度学习,提出了一种基于光电混合神经网络的单像素快速运动物体分类方法。该方法不需要获取目标物体的图像,利用对光场的空间调制和单像素测量,直接获取用于分类的特征信息,从而避免了在持续分类过程中基于图像分类方法产生的海量图像数据。单像素测量过程作为神经网络的一部分,将光计算与电子计算无缝衔接起来,构建了一个光电混合神经网络用于对物体的分类。通过对快速旋转圆盘上的手写数字进行持续分类实验测试,证明了提出的方法在分类快速运动的手写数字方面的能力,超过了人眼视觉。

计算傅里叶显微成像研究进展

随着微纳光子学的兴起,傅里叶显微术已成为一种表征微纳结构样品的重要技术。传统的傅里叶显微术又称为后焦面傅里叶谱显微术,只能获取傅里叶谱分布信息,无法获取和傅里叶谱对应的样品空间结构图像,给表征微纳结构样品带来不便。由此,发展了一种基于计算成像模式的计算傅里叶显微成像技术,不仅能获取傅里叶谱分布信息,还能获得一系列与不同傅里叶谱对应的样品空间结构图像,甚至可以获得样品的三维空间结构图像,有利于对样品的全面表征,进一步拓宽傅里叶显微术的应用范围。本文将介绍计算傅里叶显微成像技术的基本概念、原理、研究进展、应用前景。

基于单像素成像原理的多模式显微成像技术

半导体芯片等微纳器件制造过程中,对其形貌进行表征有助于制造工艺评估和缺陷检测。为了获得待测样品完整的信息,通常需要使用明场显微镜、暗场显微镜等进行多种成像模式的联合表征。但目前实现多模式成像常须更改实验装置或使用不同的成像系统,导致获取的多模式图像的视场不同,不利于将多模式成像结果综合起来对待测样品进行全面分析。针对以上问题,提出基于单像素成像原理的多模式显微成像技术。该技术将宽场照明显微镜中的光源替换成结构照明光源,然后将相机每个像素点作为单像素探测器,并利用单像素重建算法得到艾里斑图像。艾里斑图像中不同位置的值代表不同物点发出的不同级次的衍射信号。通过从艾里斑图像中提取不同位置的值,按照相机像素坐标排列,可以重建不同模式的图像。与传统的多模式显微成像方法相比,所提基于单像素成像原理的多模式显微成像技术采用同一套装置和相同的实验数据,重建的多模式图像的视场相同。所提方法为显微成像技术的发展提供了一种全新的思路,有望在微纳器件的离线形貌表征中得到应用。