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谱合成是一种将多个不同波长的激光束合成以实现高功率激光输出的方法。鉴于当前半导体激光器外腔谱合成的研究现状,本文以非离轴、离轴谱合成为线索,综述了各方案的研究进展；总结了各种方法的设计思路；分析了各方案在提升功率与光束质量方面的优势；并展望了谱合成在提升光束性能方面可能的发展趋势。

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放大的自发辐射(ASE)是光纤激光器中不可避免的效应,它不仅降低15μm激光的泵浦转换效率,还限制15μm激光功率提升。为了降低输出信号中ASE噪声能量,本文提出了一种新型光纤激光放大系统结构,基于1×2AOM对信号光循环泵浦放大,利用OptiSystem软件进行了连续和脉冲信号的仿真。对比基于MOPA结构的脉冲光纤放大器,在信号光为连续信号,功率为-30dBm,泵浦能量为350mW时,噪声功率下降17dB,而在信号光为脉冲信号,功率为-30dBm,泵浦能量为600mW时,噪声功率下降127dB。

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输电线路铁塔覆冰厚度图像识别容易受到主观因素和恶劣天气的影响,导致识别结果与实际不一致。为了解决该问题,提出了基于激光点云的输电线路铁塔覆冰厚度识别方法。在综合考虑温度、湿度、风速气象因素的影响下,通过机载激光雷达获取输电线路铁塔LiDAR点云数据,利用三维坐标转换算法将其转换为统一坐标系下的三维坐标,以此构建输电线路铁塔三维空间。通过构建的三维空间,获取地面目标三维坐标,通过对图像灰度化处理、边缘提取,选择投影,并构建投影模型。根据点云-像素投影关系,获取实际成像。对比覆冰前后铁塔图像上下边界像素宽度,得到覆冰厚度图像识别结果。由实验验证结果可知,该方法在风速为2m/s时,与实验数据存在最大误差,为05cm,其余均一致,具有精准的识别效果。

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同步定位与地图构建方法(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作为环境感知与地图构建的关键技术,具有灵活高效的特点。但是传统的背包式激光雷达存在点云特征不完整和数据噪声大导致的点云分层等问题,导致系统无法进行精确定位与建图。为了提升自主定位精度,本文采用机器人操作系统搭建自主定位框架,融合激光雷达、惯性测量单元和全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)等多传感器数据,采用基于图优化的SLAM算法实现环境地图构建与系统位姿估计。实验结果表明,相较于传统SLAM算法,改进后的SLAM算法在融合GNSS数据后在轨迹X轴误差上降低了39,Y轴误差上降低了30,在平面定位精度上误差降低了73,同时,在高程定位精度上有63的提升,在建图精度上有明显提高,为背包测量系统在复杂环境中的应用提供了新思路。

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焊缝识别是实现自动化焊接的重要步骤,针对现有焊缝识别算法中缺少可自动识别多种焊缝的高效识别方法的问题,本文提出一种针对多种焊缝类型的激光视觉引导的焊缝识别算法。采用激光视觉系统采集得到焊缝点云图像,通过点云预处理去除无效点云,改进点云分割及拟合算法快速分割焊缝各特征区域,最后由分割拟合得到直线模型对焊缝接头进行自主分类,实现焊缝特征点的直接提取。通过对不同类型焊缝特征点提取测试,结果表明,本文算法识别对接、角接、T接、搭接接头特征点误差均小于07mm,双特征线焊缝识别时间小于063s,在满足焊接生产需求的同时解决了多类型焊缝识别问题,提高了焊接智能化程度。

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:为解决传统描述符算法在进行圆孔局部配准时存在精度低、耗时长的问题,提出了一种通过借助构建伪特征四边形实现圆孔三维点云配准算法。首先提出了基于直径系数加权的圆孔骨骼识别算法,该算法引入向量夹角阈值实现直径特征系数加权,提取出圆孔骨骼点作为关键点；然后,基于圆心特征提出了新的描述符,在圆孔骨骼的中心构建了伪特征四边形,实现关键点的粗配准；接着,采用ICP算法对关键点进一步配准,并将得到的变换矩阵应用到圆孔局部上实现粗配准；最后,使用ICP算法实现圆孔局部的精配准。实验结果表明,与传统算法相比,配准误差降低1041以上,配准速度提高5422以上,且具有更强的鲁棒性。

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目前基于可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS)技术,已经可以实现许多种类气体浓度的高精度检测。但在实际的工程应用和仪器的批量生产当中,囿于一些激光器本身性能以及检测仪器体积的限制(无法使用更大的反射池),以及环境因素的影响,给低浓度气体分辨造成困难或者使检测精度受到影响。为改善这一问题,本文将主要介绍一种采用固定波门和差值的计算方法,来实现对低浓度的一氧化碳有效分辨,并在不同的温度条件下,对低浓度一氧化碳进行实测。检测结果表明,在恒定的温度条件下,检测1001ppm的CO的误差为22,在12℃的温差范围内,检测最大误差为-172ppm。在不同的环境条件下,采用这种处理方式,能够有效地进行低浓度一氧化碳检测,测试结果能够满足工程实际使用需求,一定程度上抵消器件性能造成的影响。在批量较大或器件存在较大个体差异时,本文对于仪器研制设计和生产制造具有积极作用。

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飞秒激光加工成为当今研究复杂齿轮制造的新方向。本文通过面齿轮齿面网格划分方法,利用齿面三维模型测量计算每个节点处的激光入射角θ,建立飞秒激光加工齿面材料18Cr2Ni4WA的反射率、能量密度分布等烧蚀模型,研究椭圆形烧蚀光斑面积、烧蚀区面积,以及烧蚀凹坑深度等齿面形貌特征。通过模型仿真和实验结果分析表明,烧蚀光斑面积随θ的增大先缓慢增加,后快速增加；烧蚀区面积随激光功率P的增加而增加,随θ的增大,先慢速减小而后呈指数函数形式加速减小；烧蚀凹坑深度随着P的增加而增加,随θ增大而呈现近似线性降低。θ对齿面质量的影响程度要大于P,较小的θ,以及P为49W左右时齿面形貌较好,为提高面齿轮加工质量提供了技术支撑。

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红外探测器通常需要通过延长积分时间来积累更多红外信号,这就会使得传统的模拟域读出电路积分电容过早饱和,数字像元读出电路能够很好地解决该问题。目前脉冲频率调制型A/D转换结构被广泛应用于像素级ADC方案。比较器作为脉冲频率调制型A/D转换单元的重要组成部分,其性能表现直接影响ADC的性能。本文设计了一款带有迟滞功能的比较器,应用于数字像元红外读出电路,具有低噪声、低功耗的特点,基于018μmCMOS工艺进行设计,通过仿真验证,与设计目标相比具有较好的符合度。

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随着红外探测器系统读出电路的数字化发展,读出电路为保证数字信号的运算、传输和存储等处理的正确进行,对时钟信号的要求越来越高。本文基于综合性能良好的电荷泵锁相环结构设计了一款高速时钟信号产生电路,实现在晶振输入20 MHz参考时钟信号的条件下,锁相环快速锁定并稳定输出一个640 MHz低噪声高速时钟信号。本设计基于SMIC018μm工艺,仿真结果表明:在电源电压18 V下,总功耗小于5mW,锁相环锁定后的控制电压纹波保持在500 μV以内,锁定时间为4 μs,相位噪声小于-99dBc/Hz@1MHz,时钟抖动小于5 ps。

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p on n结构的碲镉汞红外探测器芯片的暗电流低、少子寿命长,是目前高性能红外探测器的主流发展方向,同时,为了满足未来红外探测器小型化的发展需求,本文主要针对p on n型长波10μm像元间距1280×1024探测器芯片进行了研究,采用了p on n异质结的技术路线,对小间距台面成型及钝化技术进行研究,通过SEM评价台面及钝化形貌,通过CV测试评价出钝化层质量,并进行了探测器的研制,采用半导体参数测试仪对芯片在77 K下进行pn结的I V特性的评价,测试出IV特性曲线,并对芯片进行倒装互连电路进行了性能测试,获得了性能较好的探测器芯片。该研究对小间距长波p on n碲镉汞焦平面器件的制备具有重要意义。

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电气设备精确分割是红外图像故障诊断的关键环节,针对主流的语义分割方法对复杂背景下红外图像电气设备分割容易丢失细节问题,提出一种复杂背景下电气设备红外图像精确分割方法。首先,以UNet网络为主体结构改进PSPNet,将UNet网络提取的最高层特征经过多尺度金字塔池化后进行解码；其次,在特征提取主干网络中对每层提取的特征加入卷积注意力机制(Convolutional Block Attention Mechanism,CBAM),从通道和空间2个维度获取图像上下文信息提升网络对电气设备的关注度以增强网络的抗干扰性；最后,构建PSPnet CBAM Unet网络,将CBAM注意力机制输出的特征图作为下层特征提取的输入和解码层跳跃连接特征。以复杂背景下电压互感器、电流互感器和断路器三类设备红外图像分割为例测试本文方法有效性,实验结果表明,本文方法对三类电气设备分割交并比和像素准确率均分别大于92和94,分割的准确性优于UNet,PSPNet,Deeplabv3+网络,对复杂背景下红外图像电气设备的细节分割更准确。

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酒精浓度的非接触式测量具有便捷快速,实时跟踪等特点,在酒业生产等领域具有重要的研究意义。本文基于酒精溶液近红外吸收光谱特性,使用1300nm波长的激光二极管和光电探测器开发了此套以STM32单片机为内核的酒精度快速检测系统。铟镓砷二极管探测器与配套硬件捕捉与转换光电信号,以检测电压差值反映酒精溶液的红外吸收,与酒精度多项式拟合建立检测模型,经温度修正后存入主控系统实现酒精浓度预测。实验表明,检测系统对样本组的拟合优度为09996,对验证组检测的平均标准偏差为0158,远低于传统酒精计的05。结果表明,该检测系统相比于市场上现有红外检测系统具有检测精度高、稳定性强、连续检测的特点,可在不破坏酒精样液的前提下实现对浓度的快速检测,满足市场上的工业标准与需求,对制酒业等相关行业具有重要应用价值。

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针对红外成像器与探测目标发生高速相对运动(靠近或远离)时会造成图像模糊的问题,基于目标辐射特性和光学傅里叶分析,分析推导高速相对运动会造成图像像素之间信息混合带来的模糊效应原理,以全方向变速线性运动模糊为主,增添像素值的膨胀或收缩,依据传统红外成像系统的响应建模,对像素灰度值在曝光时间的变化和成像器速度建立非线性映射关系,建立成像器高速运动膨胀效应数学模型,并给出其点扩展函数,进而绘制调制函数(MTF)曲线。利用理论MTF设计滤波器,对测试红外方靶图像进行降质退化,实现红外图像膨胀效应模糊效果仿真,最后以海上行驶的轮船为例,模拟成像器在高速相对运动时对轮船的成像效果,基于清晰实际图像进行退化模糊,验证实际膨胀效应效果。

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为提高激光无线传能系统接收端的光电转换效率、对比验证接收端不同优化设计方法的优劣,开展了光电阵列不同排布方式的实验研究。分别研制了单一串联排布、顺次串并排布、依据照度分布的串并排布三种光电池阵列,并开展了实验研究。在高斯分布光斑照射下,对比了顺次串并排布与依据照度分布的串并排布输出特性,并对比了单一串联排布在均匀光照下的输出特性。结果表明,不同串并联方式、不同光照条件下,得到的光电效率区别较大。单一串联排布在均匀光照下光电转换效率最高,为3914；在高斯分布光照条件下,依据照度分布的串并排布光电转换效率为333,比顺次串并排布效率高出一倍。该结果可对激光无线传能系统接收端的优化设计提供参考。

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针对基于图像的电子稳像不能适应机载光电系统的复杂应用环境,包括载机机动、光电系统调转、目标场景不确定等因素造成不能准确获取抖动量从而难以补偿等问题。本文采用陀螺与图像处理相结合的电子稳像技术,基于陀螺数据估计出稳定平台的抖动像素,通过图像序列帧间实时像素补偿,消除图像抖动。在不需要额外增加硬件的条件下,提高了机载光电系统视频图像的稳定性。该方法目前已在某型飞行员夜视系统上进行了验证。结果表明,在原有硬件条件下,该方法可显著提高夜视系统图像的稳定性。

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传统激光通信受到强电磁信号干扰时,导致电学引导机制失灵,初始指向将无法建立。为了解决强电磁干扰导致无法正常激光通信的问题,提出了一种结合伺服控制技术的全光捕获的控制技术。该方法对于全光引导光学模型进行解析研究,进而得出全光引导跟踪数学模型,在此基础上加入伺服控制技术,通过对高斯—赛德尔迭代算法的融合改进研究,以控制两个独立激光通信端机的快速捕获,精准指向与跟踪。实验结果表明,设计的捕获方案能进行全周90°/s的方位扫描,并55s内完成俯仰20°的捕获。使激光通信在静默条件下快速建链有广阔的应用前景。

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红外弱小目标低信噪比、模糊形态等特点使得复杂背景下的针对此类目标的检测任务研究仍存在一定挑战。为弥补现有方法常见的目标信息丢失、与背景相互混淆等问题,提出了一种创新性的多尺度级联融合目标分割网络(MSCFNet)。具体而言,MSCFNet通过不同尺度特征间的多次信息交互,最大限度保留小目标。同时,设计了一种特征增强模块,从全局和局部两个层面有效提取并整合信息,增强目标表征能力并抑制背景杂波。实验结果证明,MSCFNet在多种复杂背景环境中能够有效地分割目标,并在两个公开红外弱小目标数据集上展现出更为优秀的分割性能。

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为了提高红外热像仪人脸检测准确度,本文提出了一种基于双波段图像融合的人脸检测方法,该方法将可将光(RGB)图像和红外(IR)图像经线性融合后,通过Yolo FastestV2轻量级卷积神经网络进行人脸检测。相较于传统的红外测温系统中需要分别对红外和可见光图像分别进行人脸检测,本文提出的双波段人脸检测方法仅需要进行一次检测即可同时获得IR图像和RGB图像中的人脸位置,并减少了传统方法在坐标映射阶段由于距离变化而引入的映射误差。为了完成对双波段融合图像的训练和测试,设计了包含可见光和红外的双波段图像数据集,数据集采用双波段相机进展拍摄,该摄像机由可见光传感器和红外探测器组成,可同时采集RGB图像和IR图像。实验结果表明,利用双波段融合的方法能够正确检出测试集中9435人脸图像,最高检测帧率可达317 FPS。

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针对无人机航拍视角目标检测空间尺度变化大、物体像素占比少,算法部署边缘计算平台存储空间占比大等问题。本文基于YOLOv8n网络结构,提出一种改进航拍视角轻量化小目标检测方法DSF YOLO P算法。首先,主干网络C2f模块融合FasterNet,组成Faster C2f轻量化模块,以保证模型在不影响检测精确度的同时实现网络轻量化与提升检测速度。然后,新增160×160预测头并重构网络通道,以提升模型对小型目标检测的准确度及鲁棒性。改进后的DSF YOLO算法在可见光数据集VisDrone2019 与红外数据集HIT UAV上准确度分别提升25与06,参数量降低10。最后,将DSF YOLO算法进行依赖图剪枝操作,减少模型冗余参数又不影响模型性能。剪枝后的DSF YOLO P算法在VisDrone2019 数据集上相较于DSF YOLO算法,精确度不变,计算量与参数量分别降低45与26。实验结果充分证明了DSF YOLO P算法在无人机航拍视角小目标检测中的有效性。

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本文设计并研究了一种新型单偏振单模空芯反谐振光纤,并对其在近红外波段的单偏振单模特性进行了数值研究。与传统的多边形包层管反谐振结构不同,所提出的光纤由两个相同的薄壁管组成,它们对称地位于外包层内部,且各自内部再套嵌一个半径稍小的套管。套管的加入可以增加高阶模的限制损耗,使光纤实现单偏振单模特性。仿真结果表明,该光纤在1450nm到1700nm波长范围内,具有单偏振特性,在1639nm到1672nm波长范围内,单偏振单模特性,带宽为33nm。该光纤可用于开发高性能单偏振单模光纤器件。

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为了提高光纤网络节点异常的识别准确率与识别速度,提出了一种基于聚类神经网络的节点异常识别算法。通过聚类计算完成输入数据的预分类,解决传统分类识别算法容易陷入局部最优的问题。将预分类后的测试数据分组作为输入层,并将聚类权值和聚类度作为隐藏层的加权系数,提高异常信号的识别度。实验对光纤网络中64个FBG节点进行测试,分别采用温度递变、重物撞击及周期振动模拟异常信号。对比实验结果显示,三种异常信号均存在的混叠条件下,本算法的识别准确率为803、928和916,比不进行预分类的神经网络算法提升了约20。在四种测试情况下,本算法的测试结果最优。对相同数据量测试时,本算法的速度仅为SVM算法的1/2,验证了本算法具有更好的时效性。

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太赫兹(THz)波已经在探测与通信领域获得了令人瞩目的应用。太赫兹波无损检测(THz NDT)技术能够在对物质本身无损伤的前提下穿透表面的掩盖层,实现物质特征的高分辨率识别,在材料检测特别是涂层缺陷检测领域具有广泛的应用前景。本文综述了近年来国际和国内THz NDT技术在涂层材料缺陷检测领域的研究进展,对其发展现状及趋势做出总结和展望,为其更进一步的应用提供必要的参考依据和研究思路。