双波段比色测温方法及其分析

通过对目前主要的几种红外测温原理的分析 ,指出了它们的局限性 ,并由此重点分析了双波段红外比色测温方法 ,讨论了双波段红外比色测温的灵敏度和测温适用范围。研究结果表明可充分利用双波段红外热像 ,确定景物场景的温度场 。

利用激光三角法测量货车车厢体积

介绍了利用激光三角法测量货车车厢体积的原理和方案,并阐述基于该原理所开发的车厢体积测量系统中的关键技术。重点指出了基于激光三角法如何构建测量系统以及测量系统的各个组成。在测量系统的关键技术中,详细阐述了车厢体积分割计算技术。通过所采用的三阶灰度矩边缘检测算法,对于各种车轴的货车,都可以精确地去除车头和车底货架并计算出车厢体积。此外,还提出可以通过截面数据的翻摺和拼合来减少激光器的数量。该测量系统已应用货车厢体积测量的实际工程中,通过大量实际货车数据验证它的可行性。

全自动可变光阑测量激光发散角的工程化研究

激光远场发散角是评价激光光束质量的重要指标,根据远场发散角的定义和国际惯例,实际工程应用中设计出全自动可变光阑来测量激光远场发散角。在测量时利用图像处理和一阶重心距算法计算光斑中心,使可变光阑中心与待测激光束中心对准。测试系统自动由小到大变化光阑孔径,同时用探测器测量透过的激光能量。对光阑孔径和通过光阑的能量进行曲线拟合,算出总能量为1/e2时光阑的孔径,即对应于该处的激光束宽,从而可计算得出激光远场发散角。上述测量过程是利用虚拟仪器技术来全自动实现的,该激光远场发散角测试系统经过了项目验收和实际工程检验。

基于LabVIEW的四象限探测器光电参数测量系统

对于四象限光电探测器来说 ,其脉冲电流灵敏度和灵敏度的均匀性是两个重要的参数 ,我们重点研究如何使用LabVIEW编写四象限探测器光电参数测量系统软件。使用LabVIEW开发的光电参数测量系统 ,能利用步进电机进行激光光源对探测器的扫描 ,同时控制示波器测量探测器的信号电压 ,并使用GPIB指令把测量数据通过TCP/IP协议传回计算机 ,最后由计算机分析和处理检测数据并显示、保存和打印最终结果。实验结果证明 ,这种方法实用、方便 ,测量精度高。

基于虚拟仪器技术的激光接收器测试系统

本测试系统通过先进的虚拟仪器技术和LabVIEW7.0编程,实现了对传统光学测试仪器的控制并利用信号源和NIPCI-6104E多功能采集卡进行激光接收器模拟仿真;该系统能实时地采集和分析相关测试数据,并能显示、保存和打印最终测试结果。由于使用选进的LabVIEW编程开发软件和虚拟仪器技术,该系统成为能自动化检测激光接收器各项参数的综合测试系统。实际的测试结果证明,这种方法实用、方便,测量精度高。

基于PXI的光电瞄准设备自动检测系统

光电瞄准自动检测系统是在PX I测试总线技术的基础上,有机地结合计算机技术和虚拟仪器测量技术,研制开发出的新一代检测系统。检测系统采用了PX I总线技术和规范的系统结构框架,通过选取NI公司的PX I-1010混合机箱、PX I-8187主控制器、SCX I-1130矩阵开关、SCX I-1167继电器驱动模块、PX I-6509数字I/O、PX I-6229数据采集、PX I-4070数字万用表、PX I-5122数字化仪功能模块以及EXC公司的DAS-429cPCI/Mx、Condor公司基于cPCI的M IL-STD-1553和DDC公司的SB-36200 IX模块,并利用LabVIEW开发工具开发出检测系统,而且还解决了PX I模块硬件及驱动程序与被测产品匹配问题,实现了基于PX I虚拟仪器的软面板技术。该检测系统是根椐标准的数据采集———信号分析与处理———输出及显示的结构模型而建立的,实现了光电瞄准系统数据的实时采集、处理和显示。光电瞄准自动检测系统样机实现了产品的自动化检测,具有一定的技术先进性。

激光二极管端面泵浦多段复合板条激光器热效应

针对激光二极管端面泵浦的多段渐变浓度复合板条激光增益介质,提出了两种选取掺杂浓度的方法,并分别计算了多段渐变浓度复合板条增益介质的热量、温度及应力分布.结果表明,与单一掺杂浓度板条增益介质相比,采用多段渐变浓度复合增益介质可显著降低增益介质内部的温度梯度及最大热应力,从而提高了激光器整体的损伤极限泵浦功率,有利于激光器的功率升级.

激光二极管端面泵浦Nd：YVO_4板条激光器

利用激光二极管列阵端面泵浦Nd:YVO4板条激光晶体结合稳定-非稳混合腔结构,获得78.9 W近衍射极限1064 nm激光输出,斜效率52.4%,光-光转化效率42.9%.

200W高光束质量全固态Nd:YVO_4板条激光器研究

为了获得高光束质量的中功率激光,利用激光二极管阵列双端抽运Nd:YVO4,采用折叠混合腔结构的板条结构,获得激光的最大输出功率为202W,光-光转换效率为47.5%;光束质量M2因子在水平方向和垂直方向分别为1.72和2.25.

光学晶体消光比测试研究

介绍了光学晶体消光比测量的基本原理:利用光电接收元件测量出光学晶体内在正交偏光镜间和平行偏光镜间透射光强之比(退偏度),取退偏度倒数的对数乘10可得消光比值(dB);介绍了光学晶体消光比测量仪的组成。对比传统测试方法分析了本测量仪的优点。

基于激光三角法货车体积测量系统的标定研究

高速公路"绿色通道"检查中,利用比重法检查违规货品,其中准确获得货车车厢体积是实现该检测方法的前提。为了能准确地测量货车车厢体积,需要对基于激光三角法的货车体积测量系统进行标定。通过对摄像机内外参数和激光面进行标定,就可以完成对货车车厢体积准确的测量。

160W端面抽运正支混合腔板条激光器的研究

研究了LD端面抽运Nd:YVO_4板条晶体正支混合腔Innoslab结构的激光器.利用Innoslab激光器的功率升级简单的优点,采用尺寸为22 mm×10 mm×1 mm的大块Nd:YVO_4晶体,最终在抽运功率为462 W时,获得最大功率为160 W的连续激光输出,功率波动为2.6%,光-光转换效率和斜效率分别为41.5%和47.7%.在输出功率为145 W时,测得光束质量在稳腔和非稳腔方向上分别为2.21和1.37.

基于CCD的脉冲激光器远场发散角工程化研究

简述了激光光束的基本参数及特性,并介绍了采用CCD进行激光发散角测量的基本原理和装置。用CCD测量光斑可以及时获得光斑的二维扫描结果。实际工程应用时常采用CCD来测量激光远场发散角。进一步介绍了使用CCD摄像法进行发散角测量所采用的系统软件设计,首次提出了采用图像处理的方法来捕捉脉冲激光光斑。

一种改进型神经网络的光纤预警系统适应性研究

针对传统长距离光纤预警系统识别入侵事件误报率高的问题,提出了一种基于改进型神经网络的光纤预警系统并研究了该系统在不同环境下的泛化适应性.系统的分布式传感部分应用Phi-OTDR技术,信号识别部分采用一种改进型的神经网络对入侵事件进行识别分类.最后通过3种情况下的实验,探究了系统的适应性.结果表明,该系统在光纤振动信号识别中有优秀的分类效果,并且在不同的环境条件下也具备良好的适应性.

长距离管道安全智能光纤预警系统研究

由于长距离石油天然气管道分布范围广、背景环境复杂,光纤预警系统在实际环境中对威胁管道安全的破坏性事件的识别具有较高的虚警率,难以达到保护管道安全的预警效果。本文将深度学习应用于长距离的光纤预警系统中,识别出主要影响预警效果的过车信号以降低系统的虚警率。智能光纤预警系统主要分为两个部分:分布式光纤传感系统和信号识别系统。本文在实际环境中从φ-OTDR(phase-sensitive optical time domain reflectometry)分布式光纤传感系统采集管道周围的入侵信号,通过CLDNN(convolutional,long short-term memory,fully connected deep neural networks)神经网络建立识别模型实现过车信号的识别。经过训练和盲测,所构建的过车事件的识别模型在实际长距离光纤监测环境下有良好的识别和定位效果,有效地降低了预警系统的误报率。

红外告警目标模拟技术研究

介绍了一种用于红外告警系统测试的红外目标模拟系统,该系统按告警对象的辐射特性要求,产生相应的3～5μm波段内的红外辐射,指向并自动跟踪直升机目标。阐述了这种红外告警目标模拟系统的工作原理和组成,给出了黑体发射器的计算公式并进行了相关的红外辐射源的计算,简述了系统的外设部分和软件所提供的功能,另一方面还提供了系统检验和标定的方法和手段。最后,在测试中装载相应的测试数据进行了实际的告警功能测试,结果显示所介绍的系统能很好地协助实现对机载红外告警系统能力的测试。

激光辐射器的性能测试系统

介绍了激光辐射器的基本工作原理和性能参数,根据实际应用进行了激光性能测试系统的研究,对激光性能测试系统的结构设计、光路设计、测量控制设计以及图像处理和测量分析软件作了详细论述。经误差分析认为设计能够满足实际应用中对激光器件性能的测试要求。

彩色摄像机颜色分辨力测量

为实现对彩色摄像机颜色分辨力测试,设计了通过双离散颜色源、反射式准直光学系统和四杆靶靶标模块组成的测试装置。双离散颜色源分别产生经过标定的前景和背景颜色光束,经过准直光学系统,最终合成四杆靶测试靶标图像。该系统在测量过程分别获取各频率下从靶标图像中提取的目标靶标并对其进行色差计算,通过图像算法对测试靶标进行判断和识别,获得彩色摄像机的最小可分辨色差(minimum resolvable E difference,MRED)和最小可探测色差(minimum detectable E difference,MDED),实现对彩色摄像机颜色分辨力的客观检测。

基于激光雷达的双通道伪彩图像煤矸识别方法

煤矸石快速精准的识别对提升煤炭产能有着极大的影响,而现有的煤矸识别分选方法在分选设备、准确率以及效率上尚有不足。提出了一种基于深度学习的激光雷达双通道伪彩图像煤矸识别方法。首先,基于激光雷达距离通道信息,设定高度阈值去除目标矿石以外的干扰信息;其次,对原始点云数据降维投影,以快速获得煤矸反射强度信息和表面纹理特征;然后,对降维处理后的强度通道与距离通道进行融合,构建煤矸双通道伪彩图像数据集;在此基础上,针对伪彩数据集对经典稠密连接网络(DenseNet-121)进行优化,利用优化后的DenseNet-40网络进行模型训练及测试,测试结果表明:该模型对煤矸的识别率达94.56%,证明激光雷达采集的双通道伪彩图像在矿石识别领域具有科研和工程应用价值。

An 880-nm Laser-Diode End-Pumped Nd：YVO4 Slab Laser with a Hybrid Resonator

We present an experimental study of a continuous-wave Nd： YVO4 laser diode-pumped directly in band at 880 nm. By using a compact positive confocal unstable-stable hybrid resonator, a maximal laser output of 170 W at 1064 nm is realized. The slope efficiency and optical-to-optical efficiency are 56.7% and 51.3%, respectively. The M2 factors in the unstable direction and in the stable direction they are 1.9 and 1.3, respectively.