检索结果-内蒙古大学图书馆

光学学报 2021年第10期41卷 80-87页

作者：程静欣杨海波李曼解娜中国电子科技集团公司光电研究院光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

全息模式波前传感器(HWFS)是一种模式型的波前传感器,它利用多模复合的全息元件和位敏探测器来获得入射光中特定模式Zernike像差的强度。然而,多模复合全息元件中的光衍射过程通常会伴随着高阶衍射产生的干扰光。这些干扰光会分散激光能... 详细信息

全息模式波前传感器(HWFS)是一种模式型的波前传感器,它利用多模复合的全息元件和位敏探测器来获得入射光中特定模式Zernike像差的强度。然而,多模复合全息元件中的光衍射过程通常会伴随着高阶衍射产生的干扰光。这些干扰光会分散激光能量,降低探测信噪比。提出一种通过引入强度调制的方法来消除由二元相位型全息元件衍射产生的干扰光。该方法不仅可以应用于全息模式波前传感器中干扰光的消除,也适用于其他基于二元相位型全息元件的应用,如全息成像、像移干涉仪、光束偏转器等。

关键词：全息波前传感计算全息衍射光学 Zernike像差全息模式波前传感器二元相位全息元件高阶衍射

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基于多波段光源的智能痕迹分色方法

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应用光学 2023年第1期44卷 46-54页

作者：高毅于瀛杨絮项双喜中国刑事警察学院痕迹检验鉴定技术公安部重点实验室辽宁沈阳110035 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308 长春理工大学电子信息工程学院吉林长春130022

针对常规分色摄影技术难以获得清晰可辨的图像信息和丰富的纹理特征,设计了一种基于多波段光源的痕迹分色摄影智能系统。通过STM32、LED、加色效应、互补色原理设计多波段光源模块,解决不同痕迹背景对应单色光的选择问题;通过混合式步... 详细信息

针对常规分色摄影技术难以获得清晰可辨的图像信息和丰富的纹理特征,设计了一种基于多波段光源的痕迹分色摄影智能系统。通过STM32、LED、加色效应、互补色原理设计多波段光源模块,解决不同痕迹背景对应单色光的选择问题;通过混合式步进电机、DEV8825电机驱动模块和STM32,设计可上下、左右移动的光源模块,解决最佳配光位置的寻找问题;通过改进的FS-SIFT配准算法和引入二代Curvelet融合算法,设计两者相结合的图像处理系统,解决了常规摄影中痕迹提取与图像处理未同步的问题。实验结果表明,该系统摄影的痕迹图像,其背景与痕迹间的亮度反差更大,质量更好;经改进的FS-SIFT算法配准及二代Curvelet算法融合处理后,图像标准差平均提升1.25倍,信息熵平均提升1.70倍,平均梯度平均提升1.46倍,所得图像平均信息量和纹理特征更丰富。

关键词：痕迹物证分色摄影单色光源最佳位置 FS-SIFT 二代Curvelet

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反向目标干扰的图像数据增强

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计算机系统应用 2024年第6期33卷 48-57页

作者：袁姮胡月张晟翀辽宁工程技术大学软件学院葫芦岛125105 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

混合样本数据增强方法只注重模型对于图像所属类别的正向表达,而忽略图像是否属于某一类别的反向判定.为了解决描述图像类别方式单一而影响模型性能的问题,提出一种反向目标干扰的图像数据增强方法.该方法增加图像背景及目标的多样性,... 详细信息

混合样本数据增强方法只注重模型对于图像所属类别的正向表达,而忽略图像是否属于某一类别的反向判定.为了解决描述图像类别方式单一而影响模型性能的问题,提出一种反向目标干扰的图像数据增强方法.该方法增加图像背景及目标的多样性,防止网络模型过拟合.其次采用反向学习机制,让网络模型在正确辨别原图像所属类别的同时,对填充图像不属于该类别的属性进行充分学习,从而增强网络模型对原图像所属类别辨识的置信度.最后,为验证该方法的有效性,使用不同的网络模型在CIFAR-10、CIFAR-100等5个数据集上进行大量实验.实验结果表明,本文方法与其他先进的数据增强方法相比较,可以显著提高模型在复杂背景下的学习效果和泛化能力.

关键词：图像数据增强混合样本反向学习目标多样化背景多样化

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双温区热扩散掺杂Fe^(2+)∶ZnSe激光晶体的制备及激光输出性能

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人工晶体学报 2022年第11期51卷 1845-1850页

作者：夏士兴周龙许聪魏磊丁宇张丰发黑龙江工程学院哈尔滨150001 黑龙江省光电子及激光技术重点实验室哈尔滨150001 固体激光技术重点实验室北京100015 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

本文以CVD ZnSe晶片为基质材料,以FeSe粉末为掺杂物,采用双温区热扩散掺杂技术获得了尺寸为ϕ22 mm×4 mm的Fe^(2+)∶ZnSe激光晶体。通过二次离子质谱(SIMS)测试该晶体样品表面铁离子浓度为3.43×10^(18) cm^(-3),并通过X射线光... 详细信息

本文以CVD ZnSe晶片为基质材料,以FeSe粉末为掺杂物,采用双温区热扩散掺杂技术获得了尺寸为ϕ22 mm×4 mm的Fe^(2+)∶ZnSe激光晶体。通过二次离子质谱(SIMS)测试该晶体样品表面铁离子浓度为3.43×10^(18) cm^(-3),并通过X射线光电子能谱(XPS)分析了晶体样品中铁元素的离子价态。采用UV/Vis/NIR分光光度计和傅里叶红外光谱仪测试了Fe^(2+)∶ZnSe激光晶体的透过谱图。测试结果显示,在3.0μm处出现了明显的Fe^(2+)吸收峰,峰值透过率为5.5%。以波长为2.93μm的Cr,Er∶YAG激光器为泵浦源,温度77 K时抽运尺寸10 mm×10 mm×4 mm的Fe^(2+)∶ZnSe晶体,获得了能量为191 mJ、中心波长4.04μm的中红外激光输出,光光转换效率13.84%。

关键词： Fe^(2+)∶ZnSe激光晶体热扩散掺杂中红外透过率激光输出光光转换效率

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HPVB法Fe^(2+):ZnSe激光晶体生长及激光输出特性

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激光与红外 2023年第7期53卷 1033-1036页

作者：夏士兴谢文强付秋月魏磊丁宇张丰发黑龙江工程学院黑龙江哈尔滨150001 黑龙江省光电子及激光技术重点实验室黑龙江哈尔滨150001 固体激光技术重点实验室北京100015 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

本文采用纯度为99.999%的颗粒状ZnSe为基质材料,纯度为99.998%的FeSe粉末为掺杂物,通过HPVB法生长了Fe^(2+):ZnSe晶体,晶体尺寸达Φ50.8 mm×120 mm。采用电感耦合等离子发射光谱仪测试了Fe^(2+):ZnSe晶体样品中铁离子掺杂浓度为3.0... 详细信息

本文采用纯度为99.999%的颗粒状ZnSe为基质材料,纯度为99.998%的FeSe粉末为掺杂物,通过HPVB法生长了Fe^(2+):ZnSe晶体,晶体尺寸达Φ50.8 mm×120 mm。采用电感耦合等离子发射光谱仪测试了Fe^(2+):ZnSe晶体样品中铁离子掺杂浓度为3.048×10^(18)cm^(-3)。采用粉末XRD衍射仪测试了Fe^(2+):ZnSe晶体样品的X-射线衍射谱,其衍射谱与基质ZnSe样品衍射谱匹配度达92%。采用UV/VIS/NIR分光光度计和傅里叶红外光谱仪测试了Fe^(2+):ZnSe晶体样品的透过谱图,透过谱在波长3.0μm处出现了明显的Fe^(2+)离子吸收峰。采用2.94μm Er:YAG激光器为泵浦源抽运尺寸为10 mm×10 mm×4 mm的Fe^(2+):ZnSe晶体样品,重复频率为100 Hz时,激光能量输出达12 mJ,输出波长调谐范围3.95~4.15μm。

关键词： HPVB法 Fe^(2+):ZnSe晶体离子掺杂浓度中波红外激光输出

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基于深度学习的空中目标威胁评估方法

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系统仿真学报 2022年第7期34卷 1459-1467页

作者：柴慧敏张勇李欣粤宋雅楠西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

针对空中目标威胁评估因素多、现有评估方法缺乏自学习能力的问题,采用深度学习理论建立了空中目标威胁评估的深层神经网络模型。为了提升模型训练的拟合效果,提出采用对称式的预训练方法,逐层地对模型中的隐含层进行预训练,最后对模型... 详细信息

针对空中目标威胁评估因素多、现有评估方法缺乏自学习能力的问题,采用深度学习理论建立了空中目标威胁评估的深层神经网络模型。为了提升模型训练的拟合效果,提出采用对称式的预训练方法,逐层地对模型中的隐含层进行预训练,最后对模型进行整体训练。分别通过样本测试集和空空仿真场景进行验证测试,结果表明:采用对称预训练方法,模型的威胁评估准确率高于其他三种预初始化方法;模型具有较好的鲁棒性,在无噪声下准确率大于90%,10%的正态噪声下,准确率大于70%。

关键词：空中目标威胁评估深度学习对称式预训练

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双线性非局部特征结合中继监督网络用于视网膜血管分割

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中国医学物理学杂志 2022年第12期39卷 1516-1524页

作者：杨东旭赵红东耿立新于快快河北工业大学电子信息工程学院天津300401 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

对眼底图像中的视网膜血管精准分割是检测多种疾病的关键技术,在相关疾病自动筛查系统中发挥着重要的作用。针对现存方法追求分割精度时忽略对算法复杂性的考虑,导致在资源受限的医疗设备上部署困难的问题。本文通过进一步合理减少卷积... 详细信息

对眼底图像中的视网膜血管精准分割是检测多种疾病的关键技术,在相关疾病自动筛查系统中发挥着重要的作用。针对现存方法追求分割精度时忽略对算法复杂性的考虑,导致在资源受限的医疗设备上部署困难的问题。本文通过进一步合理减少卷积层的特征通道数量来轻量化分割网络并提出了BNIS-Net。该网络采用多尺度图像作为输入融合到编码过程中,使得不同感受野之间建立良好的联系,并提出一种双线性非局部模块来增强相关上下文信息的捕捉能力。最后,在解码过程中采用中继监督的策略,为解码部分各级输出提供监督来约束网络的学习,这样可以有效改善收敛行为使浅层部分得到充分训练。BNIS-Net以0.41 M的参数量在DRIVE、STARE和CHASE_DB1 3个公开数据集上分别取得了81.02%、81.07%、78.15%的DSC值和0.983 3、0.986 1、0.985 9的AUC值。通过大量对比实验和消融研究证明,该方法能够更好地分割血管的边缘细节。

关键词：糖尿病视网膜病变图像处理视网膜血管分割双线性非局部模块多尺度输入中继监督

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大气信道激光通信系统光束偏振特性

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兵工学报 2022年第3期43卷 481-488页

作者：陶宗慧刘唯奇陈亚楠倪小龙娄岩刘显姜会林长春理工大学空间光电技术研究所吉林长春130022 63856部队吉林白城137001 中国电子科技集团公司光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308

不同偏振特性光束受大气影响特性不尽相同,合理选取最优偏振态光束作为激光通信系统光源,可大大降低通信系统受大气湍流的影响。研究不同初始偏振态激光光束在大气中传输的光强闪烁效应,给出偏振态激光光束经大气传输后闪烁因子的表达... 详细信息

不同偏振特性光束受大气影响特性不尽相同,合理选取最优偏振态光束作为激光通信系统光源,可大大降低通信系统受大气湍流的影响。研究不同初始偏振态激光光束在大气中传输的光强闪烁效应,给出偏振态激光光束经大气传输后闪烁因子的表达式。设计并制作多参数高精度可控激光光源,并采用大气湍流模拟装置来模拟大气湍流,对不同初始偏振态激光光束在大气湍流中传输的光强闪烁效应进行实验研究。结果表明:当偏振角θ取值范围为45°≤θ<90°时,光束经过大气湍流传输后的闪烁因子随着θ的增大而减小;当0°<θ≤45°时,光束经过大气湍流传输后的闪烁因子随着θ的减小而减小;左旋圆偏振和右旋圆偏振激光光束的光强闪烁因子随湍流强度的变化趋势基本相同;与线偏振激光光束相比,左旋偏振光和右旋偏振光在相同的大气湍流强度下其光强闪烁因子均小于任何偏振角度的线偏振光;通过对激光通信系统的偏振态进行优化,可以有效抑制大气湍流对激光通信系统的影响,降低接收端光强起伏,降低激光通信系统误码率,有效提高激光通信系统性能。

关键词：大气信道激光通信偏振态大气湍流光强闪烁偏振优化

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紧凑折反式仿生复眼及图像快速拼接识别算法

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兵工学报 2022年第8期43卷 1845-1857页

作者：曹昭睿郝永平刘万成白帆孙颢洋张慧李宇海沈阳理工大学装备工程学院辽宁沈阳110159 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308 沈阳理工大学机械工程学院辽宁沈阳110159

针对多相机阵列复眼质量大与图像数据生成量高的问题,开展多通道-单探测器构型的大视场仿生复眼成像系统及其图像快速拼接识别算法的研究。通过光路折反与光程归一的方式,实现多视角子眼共像面与分区成像。根据折反式复眼成像特征,提出... 详细信息

针对多相机阵列复眼质量大与图像数据生成量高的问题,开展多通道-单探测器构型的大视场仿生复眼成像系统及其图像快速拼接识别算法的研究。通过光路折反与光程归一的方式,实现多视角子眼共像面与分区成像。根据折反式复眼成像特征,提出特征图级下基于区域结构相似性的图像快速拼接算法。配合目标识别卷积神经网络,实现紧凑空间下大视场全局图像的快速重建与目标识别。所提出的复眼系统有效光学视场角为138°×75°、光学尺寸为29.78 mm×19.74 mm×6.86 mm、全局图像拼接速度为0.011 s。紧凑型折反式仿生复眼具有体积小、视场大、计算开销少的特点,能够为载荷与算力受限的小型无人设备与低速弹箭提供广域视觉成像与快速图像拼接识别能力。

关键词：仿生复眼多孔径成像光路折反图像拼接目标识别

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基于轻量级卷积神经网络的车辆声学识别

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传感器与微系统 2024年第7期43卷 136-140页

作者：封慧杰赵红东于快快刘赫河北工业大学电子信息工程学院天津300401 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300308 天津金沃能源科技股份有限公司天津300380

车型识别技术对交通监测具有重要意义。针对行驶中车辆的视觉信息易受环境干扰等问题,提出了一种基于ShuffleNet V2的车辆声学特征识别模型S-ShuffleNet,包含对ShuffleNet V2网络深度的缩减以及深度可分离卷积(DSC)中卷积(Conv)核大小... 详细信息

车型识别技术对交通监测具有重要意义。针对行驶中车辆的视觉信息易受环境干扰等问题,提出了一种基于ShuffleNet V2的车辆声学特征识别模型S-ShuffleNet,包含对ShuffleNet V2网络深度的缩减以及深度可分离卷积(DSC)中卷积(Conv)核大小的改进,通过提取车辆声信号的对数—梅尔谱图(LMS)特征作为该模型的输入,进行车型识别。同时,将风、雨、雷暴噪声叠加在车辆音频上,以验证不同环境噪声的影响。实验结果表明:该模型参数量少、训练速度快,在VS10数据集上识别精度比基础网络ShuffleNet V2提高2.4%,识别准确率可达97.5%,与不同分类网络相比,S-ShuffleNet也具有良好性能。

关键词：车型识别声学特征对数梅尔谱图轻量级卷积神经网络环境噪声

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