摘要:视宁度是现代天文学的一个重要概念。光在传输时受到大气湍流影响而发生闪烁与偏转,即视宁度。在地基大口径望远镜,激光大气传输等方面,视宁度现象对系统的图像质量起到了重要影响。为了对更加深远的宇宙进行探索,进一步围绕宇宙起源、暗物质暗能量等科学目标开展相关研究,对望远镜的分辨率与灵敏度也提出了更高的要求。在激光传输方面,激光通信、卫星遥感以及光学雷达等在大气环境下进行的工作也受到视宁度的影响。因此,如何检测视宁度,成为当前天文领域的重要课题。介绍了目前各类视宁度检测的现状,分析了DIMM、MASS、SCIDAR以及CFD等技术的原理,并在最后进行了总结与展望。

摘要:目标检测是光学遥感图像解译的核心环节,广泛应用于情报侦察、土地利用、城市规划等领域。近年来,深度学习的发展成熟使光学遥感目标检测的精确度和效率得到大幅提升。本文首先综述了基于深度学习的通用目标检测算法；然后介绍了当前常用的光学遥感图像目标检测数据集并依据数据特点分析了数据集的发展趋势；接着根据遥感图像检测难点,从任意方向、多尺度、小目标、密集分布、复杂背景5个方面详细梳理了算法的优化方案；最后展望了光学遥感图像目标检测研究的发展方向。

摘要:为了探究不同扫描速度下激光刻蚀钛合金微织构超疏水表面的液滴撞击特性,在工业用材TC4(Ti 6Al4V)表面进行一步成型激光刻蚀后,利用扫描电子显微镜和共聚焦电子显微镜对表面形貌进行观测,利用接触角测量仪测量表面的润湿性,利用高速摄像机实验平台捕捉液滴撞击过程。结果表明,受表面微织构和表面化学性能的共同影响,扫描速度为200mm·s-1的工况下,表面的疏水性能最佳；疏水性能好的表面由于黏性耗散低,液滴的最大铺展系数较大。

摘要:近年来,黑磷量子点(Black Phosphorus Quantum Dots,BPQDs)线性和非线性光学(Nonlinear Optical,NLO)性质的研究取得了一定进展,但BPQDs尺寸依赖的NLO特性的研究仍有待开展。本文研究了5nm以下三种不同尺寸的超小型BPQDs的NLO行为,结果表明,尺寸为23nm的BPQDs比41nm的BPQDs的NLO吸收系数和极化率增加了近一倍,归因于量子限制效应和光致偶极矩的变化,时域有限差分(FDTD)仿真结果证实了这一原因。这项研究证实了调节超小型BPQDs的尺寸是增强其非线性光学效应的一种有效手段,并表明超小型BPQDs在光学和光电器件领域内具有潜在应用价值。

摘要:在点云配准过程中,为了提高点云的配准精度,针对ICP算法对于初始位姿的局限性,对点云数据进行Super4PCS+ICP的“先粗后精”处理。首先利用KDTree树搜索对应点,用局部区域的特征度确定特征点集,再使用Super4PCS算法实现粗配准。针对精配准提出KDTree树来加快速度,SVD求解对应点参数、常数为1的加权平均、求解误差函数等手段来实现对ICP算法的改进,并求出刚体变换后的旋转平移矩阵,提高点云配准精度。实验表明,相较于传统ICP算法,本文方法的配准精度有了显著的提升。本文研究的方法可为点云配准的深入研究提供一定的参考。

摘要:输电线路的三维重建是电网巡检的重要任务之一。为实现电路巡检自动化,提出了一种基于固态激光雷达的输电线路实时三维重建及数据压缩技术。首先,针对固态激光雷达的特点对经典激光SLAM框架进行改进,优化其特征提取过程并加入了运动补偿,使用改进的算法对输电线路进行实时建模；然后,使用加入权重因子改进的模糊C均值聚类方法对点云模型进行降噪滤波,去除离群点及噪点；最后,为了降低大型点云数据的储存及传输开销,设计基于时空编码的方法对输电线路模型进行压缩。实验结果表明,该方法可以实现输电线路场景的高精度实时建模,压缩后的模型可以满足储存及传输要求。

摘要:随着高功率激光技术的发展,目前的以高功率反射式变形镜为核心的波前校正装置只能通过增大口径来避免反射面损伤,还难以解决连续工作加热时的镜面形变问题。本文拟采用低功率变形镜在信号光阶段进行预补偿,达到高功率激光光束质量校正的效果。首先介绍了高能信号光预补偿技术的补偿原理、方法,然后在板条固体激光器输出功率分别为30W和3000W时进行了波前补偿实验,通过预补偿方法激光远场光束质量得到明显的改善和提高:在激光器输出功率为30W时,光束质量从β=10提高到β=15；在激光器输出功率为3000W时,光束质量从β=10提高到β=3,此外,本文还对非平面波前的信号光传输技术以及信号光预补偿技术的校正策略开展了相应的研究与试验。与传统的自适应光学校正方法相比,信号光预补偿技术可以从根本上摆脱强激光对变形镜的加热和损伤问题,无限的扩展了光束净化系统的功率限制。

摘要:针对大功率量子级联激光器存在热积累严重的问题,本文基于MBE与MOCVD结合的二次外延生长InP基量子级联激光器结构的工艺方法,设计优化中波单管4W连续光输出的大功率量子级联激光器光学与散热性能。通过COMSOL软件对器件结构进行建模,设计器件光学和热学结构模型,分析不同结构参数对器件性能的影响,得到最优结构参数:在In053Ga047As层厚度为50nm,波导下包层InP为1μm,上包层InP为2μm,封装金层厚度为3μm时,器件光学和热学综合性能最优,其中波导光限制因子为074,核心区温度为378 K。本文研究相关结论可为后续大功率中波量子级联激光器结构与工艺设计提供指导。

摘要:针对制冷型红外探测器引线环高精度定位的需求,本文设计了一种低温钎焊引线环,研究了引线环的制备工艺。选取具有高强度、低熔点的金锡钎料,在350℃以下焊接引线环的金属件与陶瓷件。通过研究钎焊温度和保温时间对焊缝质量与漏率的影响,成功制备了具有高气密性的高精度引线环。

摘要:为提升目标检测算法在复杂环境下的精确性和实用性,将多源信息和深度学习技术相结合,提出了一种基于双模态特征增强的目标检测方法。该方法以红外和可见光图像作为输入,利用颜色空间转换、边缘提取、直方图均衡化等传统图像处理方法丰富图像信息,达到数据增强效果；特征提取部分采用卷积神经网络结构分别提取目标红外及可见光信息,并设计混合注意力机制分别从通道和空间位置角度提升有效特征权重；同时,针对目标双模态信息,引入了自适应交叉融合结构,提高特征多样性；最后,利用交替上下采样将目标全局和局部特征充分融合,并以自主选择方式提取目标相关特征实现检测。通过在标准数据集以及实际场景数据集上的实验结果表明,所提方法有效融合并增强了目标多模态特征,提升了目标检测效果,并能较好的应用于电网场景中,辅助机器人完成目标设备检测。

摘要:作为客观评价的研究基础,人眼主观评价是比较不同融合算法图像优劣的最直接有效的方法。通过开展主观评价实验,基于单因变量模型分析清晰度、颜色协调性等影响因素对彩色融合图像质量的影响程度,进而预测视觉任务下的融合图像总体质量,是目前流行的彩色融合图像质量主观评价研究方法。针对基于单因变量模型的研究方法易割裂“探测”与“感知”在探测识别过程中的联系的问题,本文以村庄环境下的探测识别视觉任务为例,选取“感知”和“探测”2个指标共同作为彩色融合图像质量的表现指标,组织15人对由8个场景、8种典型融合算法生成的42幅彩色融合图像的质量进行了主观评价。采用双因变量的结构方程模型(Structural Equation Model,SEM)分析了筛选后的评价结果,建立了彩色融合图像质量的预测模型并验证了模型的正确性。结果表明,当同时表现“感知”和“探测”2种性能时,村庄环境、探测识别视觉任务下,彩色融合图像的质量可由“目标背景差异”、“场景清晰度”和“颜色协调性”3个因素预测,且“感知”和“探测”2种性能是均衡的。

摘要:报道了分子束外延生长HgTe/CdTe超晶格结构相关技术。采用HgTe/CdTe超晶格结构进行As掺杂是降低As掺杂元素激活温度的技术路径之一。本文采用分子束外延技术在3 in硅衬底上获得了HgTe/CdTe超晶格结构材料,并采用250℃低温退火获得了激活的原位As掺杂碲镉汞材料。

摘要:多目标叠加是一个新的综合性概念,它能满足多个约束条件和性能指标,同时具有多个独立于系统的目标函数,在军事、航天、工业等领域有着广泛的应用。同时,可以满足不同情况下对系统资源和安全性的各种要求。本文首先分析了数据分析方法在无人机网络布局方法中的应用,主要是对采集到的数据进行数据筛选、数据预处理、决策树分类,然后利用决策树分类进行无人机网络规划；其次介绍了无人机传感器多目标覆盖模型,并介绍了两种常用模型；最后,本文研究了基于数据分析算法的多目标覆盖无人机网络布局方法。

摘要:空芯反谐振和光子带隙复合光纤是刚刚兴起的一种新型空芯微结构光纤。由于这种光纤可同时实现低损耗和单模传输的特点,所以可应用于光纤陀螺、光纤激光通信等领域。为了实现良好的单模性和低损耗,本文对此种光纤的基模和高阶模的限制和散射损耗进行了计算,通过优选光纤内包层气孔归一化内径d/D和内包层气孔壁厚度t,得到了当d/D=068,t=500nm时,在工作波长1500～1590nm范围,空芯反谐振和光子带隙复合光纤可实现良好的单模性和低损耗。

摘要:提出了一种将樽海鞘群算法优化极限学习机与自适应差分进化算法相结合的方法,并利用该方法优化多泵浦拉曼光纤放大器的参数配置。采用极限学习机构建泵浦参数和拉曼增益之间的非线性映射,并利用樽海鞘群优化算法对极限学习机参数进行优化获得最佳模型。对比分析了上述模型与BP神经网络和传统的极限学习机模型在评价指标方面的差异,结果表明本文所提出的模型预测性能较好。为了提高增益平坦性,利用自适应差分进化算法优化泵浦参数,得到最佳的参数配置。仿真结果表明,利用该方法设计出的拉曼放大器达到了预期效果,其目标增益与预测增益的最大误差不超过05dB。该方法为今后拉曼光纤放大器的设计提供了一种新的思路方法。

摘要:步进扫描是红外搜索系统实现大俯仰空间搜索的一种方式,用于探测较大高度范围内来袭目标。由于步进过程中俯仰基线需要不断调整,致使俯仰搜索范围与目标高度的重合存在一定偶然性,其搜索能力很难通过外场试验的方式进行评估。针对采用步进扫描方式的红外搜索系统,分析了目标与搜索系统瞬时视场相遇的规律,以目标与固定基线下红外搜索系统瞬时视场的相遇概率模型为基础,进一步给出了红外搜索系统步进扫描模式下的相遇概率模型,以某红外搜索系统为例,利用该模型对比了两种步进扫描模式的搜索效果,分析了步进扫描模式下不同搜索空域范围对作用距离及相应相遇概率的影响,为评估该类型红外搜索系统的搜索能力和最大程度发挥其能力提供了可以参考的方法。

摘要:为提高激光制导武器抗激光诱偏干扰效率,研究了半主动激光导引头抗激光诱偏干扰的关键要素,提出了一种基于指示激光冗余脉冲抗激光诱偏干扰的反制战术,并对其可行性进行了理论分析。以常规的作战布局为基础,给出了具体的反对抗态势构建方法,可为激光精确制导武器的实战化应用提供技术参考。

摘要:随着光电成像技术日新月异的发展,杂散光干扰现象成为光电系统难以回避的问题。为了更好地表征可见光光学系统杂散光程度,解决现有评价方法——PST算法,无法表征杂散光入射在像面的总能量和能量分布的问题,本文提出一种优化后的等效PSTη计算方法。以一种可见光光学系统为例,通过杂散光仿真软件得到太阳光相对系统光轴各离轴角度的杂散光数据,分别使用原有PST算法和PSTη算法与杂散光辐照度分析图进行对比,结果表明PSTη算法在传统PST计算值一致时,能够更为准确表达杂散光变化趋势,由此可以更好的表征可见光光学系统杂散光分布情况。以PSTη作为评价指标设计了可见光光学系统杂散光抑制措施,验证了PSTη具备指导实际杂散光分析抑制工作的能力。该评价指标也可以推广到其他波段的成像系统中。

摘要:长波红外探测器具有暗电流大、暗电流波动难以控制的特点,且像元面积越大暗电流难控制。本文针对超大像元面积长波探测器设计了一款读出电路,通过将超大像元拆分为子像元、利用子像元等效积分的光电信号处理方式,有效的解决了长波探测器超大像元暗电流大、暗电流难以控制的难题。本文设计的电路将96μm×96μm超大像元面积拆分为3×3个子像元,子像元积分后信号累加输出。电路同时兼具多档积分电容切换、对各子像元进行旁路测试、盲元替换等功能。文中还给出了电路的功能、性能仿真结果及测试结果。

摘要:由于镜面回波效应,红外图像采集过程中行人不可避免出现反射倒影(本文简称”伪影”)区域,此时对后续行人检测会造成一定程度影响,对上述情况,本文提出一种基于轻量YOLO(You Only Look Once)的双阶段网络检测框架,先检测”行人-伪影”联合区域再精准定位伪影位置。首先,针对YOLOv5s轻量检测算法进行改进,使用LSM(Light Sample Module)双分支结构替换原下采样部分,并嵌入注意力机制来提高模型的特征整合能力,实现红外图像的背景过滤和联合区域提取。其次,对联合区域进行无失真矩形填充保持原始特征,设计轻量级行人伪影定位网络LS YOLO(Light Structur YOLO)检测联合区域获得最终的伪影位置坐标。实验结果表明,本文算法能够满足实时检测要求,在数据集中,相比其他算法获得更好的检测效果,行人伪影的检测正确率达到9545%。

摘要:高光谱图像(HSI)在采集的过程中,由于受到环境和传感器的影响,图像会被大量混合噪声污染,会影响遥感图像后续应用的性能,因此从混合噪声中恢复干净的HSI成为了重要的预处理过程。而一些现有的张量模型,在去除含有条带和死线的混合噪声时,并不能取得很好的效果。为此,提出了一种基于群稀疏空间光谱总变分的高光谱混合噪声图像恢复算法(FRTCSSTV)；为了避免过度平滑,该算法利用群稀疏空间光谱全变分正则化来增强空间谱维的稀疏性,同时为了保持HSI原有的结构,采用直接对张量纤维秩进行约束的方法来表示HSI的全局低秩。在模拟和真实的高光谱图像实验中,与其他模型相比,FRTCSSTV方法在去除含有条带和死线噪声的混合噪声时具有更好的性能。

摘要:针对现有红外与可见光图像融合过程中存在的图像对比度低、红外特征不明显等问题,提出了一种基于非采样金字塔滤波(Nonsubsampled Pyramid,NSP)与潜在低秩表示(Latent Low Rank Representation,LatLRR)分解的红外与可见光图像融合算法。首先,对红外与可见光图像进行分解,采用NSP分解提取源图像的低频信息,LatLRR分解提取源图像的局部结构信息；其次,根据红外低频信息与可见光低频信息的特征及融合结果图像中低频分量占比,利用红外像素强度权重调控策略完成对低频信息的融合,同时,为使红外与可见光的局部结构信息在融合时保持均衡,使用基于像素灰度值求和的策略进行1∶1融合；最后,图像重构中引入非线性变换思想,使局部结构信息与低频信息有更加完美的契合。实验结果表明,融合结果图像在极大保留红外特征的同时又能兼顾可见光图像中的细节信息,该算法能够对红外与可见光图像进行有效融合。

摘要:全景分割是计算机视觉中重要的研究方向。考虑到不同应用场景对语义分割精度的要求不同,本文提出一种基于注意力机制的语义增强损失函数和全景分割方法。首先将语义类别按照重要程度分组,加入注意力机制来对不同语义信息进行区分,并通过对损失权重的设计有效抑制了分类失衡问题；其次设计一种全景分割网络,利用MaskR CNN网络作为实例分割子分支并加入FPN结构作为语义分割基准,提高了所需物体种类的分割精度；最后通过设计重叠结果剔除规则避免了网络结构中的实例和语义分割分支输出的重叠问题。通过对COCO数据集的对比实验表明,本文提出的语义增强损失函数有效提高了优先级较高语义类别的分割效果,为不同应用场景的全景分割提供了更加高质量的语义信息。