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光学精密工程

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2026年11期

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偏振遥感 | 基于 GF-5(02) 卫星偏振成像载荷氧 A 带观测的云顶压强及地表高程重构

偏振遥感 | 基于 GF-5(02) 卫星偏振成像载荷氧 A 带观测的云顶压强及地表高程重构

1,3 ， 1,3,4* ， 2 ， 1 ， 1,3 ， 1 ， 1,3 (1. , 100101; 2. 跟踪与通信技术研究所, 100083; 3. 大学, 100049; 4. 大学 , ) 摘要:为了实现云顶压强获取与地表高程的重构,提出一种基于卫星偏振成像载荷数据的压强-高程参数反演方法。基于GF-5(02)卫星DPC传感器观测,利用氧气A吸收带对大气路径长度的敏感性,
偏振遥感 | 液晶-旋转波片型全偏振成像入射角度修正

偏振遥感 | 液晶-旋转波片型全偏振成像入射角度修正

文章编号 1004-924X(2026)11-1652-13 1,2* ， 1,2 ， 1,2 ， 1 ， 1 ， 1,2 ， 3 (1. , ; 2. , ; 3. , ) 摘要:针对液晶调制和旋转波片法的全斯托克斯偏振成像中未考虑斜入射偏振元件引起的相位延迟误差对偏振测量的影响,进而导致偏振测量精度下降等问题,提出一种成像入射角度修正方法。在传统偏振测量的基础上,分别构建了波片和
偏振遥感 | 偏振物理先验和深度学习联合驱动的红外偏振三维重建

偏振遥感 | 偏振物理先验和深度学习联合驱动的红外偏振三维重建

摘要:针对红外偏振三维重建中存在的表面法向量歧义及纯数据驱动方法缺乏物理约束的问题,提出一种融合红外偏振物理先验与深度学习的重建方法,旨在提升法向量估计的准确性与稳定性,实现目标表面的高精度三维重建。从偏振图像原始数据中解析出红外强度、线偏振度及偏振角等偏振信息,依据混合偏振辐射模型所建立的天顶角-线偏振度关系,反演得到表面法向量的天顶角,并利用偏振角与表面几何的对应关系推导出两个候选方位角,从而构建出候选法向量。设计了ThermalUNet网络,以偏振信息为输入生成参考法向量。最后,利用该参考法向量对物理模型产生的候选法向量进行约束与校正,以获得一致稳定的法向量场。在公开ThermoPol16长波红外偏振数据集上的实验结果表明,本文方法获得的法向量平均角度误差为8.36°,误差小于11.25°的像素占比达到81.97%,重建精度优于现有方法。在自采集中波红外偏振成像数据集上的进一步验证显示,针对不同温度和材质的目标,法向量平均角度误差为7.3°,表明方法能够稳定且准确恢复目标的表面三维形貌。该方法解决了偏振三维重建中的法向量歧义问题,在不同材质、温度及红外波段条件下均展现出良好的重建精度与稳定性。
偏振遥感 | 基于多角度偏振反射模型反演叶片粗糙度

偏振遥感 | 基于多角度偏振反射模型反演叶片粗糙度

摘要:基于叶片多角度偏振反射特性,提出一种叶片表面粗糙度反演方法。通过在现有偏振反射模型中引入非偏振分量,改进偏振反射模型,建立叶片反射系数与表面粗糙度之间的定量关系。基于5种不同叶片结构植被的19个样本,结合主平面多角度观测数据,对模型的反射模拟能力与粗糙度反演精度进行了系统评估。结果表明,改进模型能够准确模拟350~2500 nm内的叶片反射系数,整体拟合精度较高( R²达0.99),且在不同探测天顶角下表现稳定(相对均方根误差低于5%)。在粗糙度反演方面,模型在多数波段均具有较好性能( R²普遍大于0.5),其中450 nm和550 nm精度最高( R²超过0.7),能够有效区分不同叶片表面结构并反映粗糙度变化。敏感性分析表明,粗糙度与入射-观测几何共同控制偏振反射的强度及角度分布。其中,粗糙度主要控制偏振反射系数的幅度衰减及峰值位置偏移。本研究突破了传统基于反射强度的建模方法对叶片表面结构参数刻画能力有限的局限,为植被结构参数反演提供了新的技术路径,并为拓展至冠层尺度奠定了基础。
偏振遥感 | 空域与频域融合的多尺度浑浊水图像增强

偏振遥感 | 空域与频域融合的多尺度浑浊水图像增强

摘要: 针对色偏严重且高度浑浊的水下环境导致图像对比度降低、纹理丢失等问题, 提出一种空域与频域融合的多尺度深度学习图像增强网络。通过融合 Retinex 物理机理与多尺度深度特征, 有效缓解了浑浊水体中的散射噪声干扰。同时构建混合卷积与空间-频域注意力协同机制, 在网络编解码阶段嵌入双路径注意力结构以同步捕捉双域特征, 增强了复杂降质环境下的建模能力。利用自适应选择性内核融合机制对深层语义进行特征精炼, 实现复杂环境下细节纹理的重构与色偏的精细校正。实验结果表明, 在浊度为 54.11 NTU 的无色偏以及绿色色偏和蓝色色偏浑浊水图像上, 所提方法相较于最优的对比方法 PSNR 指标平均提升了 0.464, 0.473 和 1.944 dB, LPIPS 指标平均降低了 0.94%。该方法在浑浊水图像增强方面具有较好的效果, 可以为水下机器人视觉质量提升提供一种有效方案。
现代应用光学 | 高动态事件星点椭圆拟合质心提取

现代应用光学 | 高动态事件星点椭圆拟合质心提取

文章编号 1004-924X(2026)11-1708-13 1,2 ， 1,2* ， 1,2 ， 3 ， 1,2 ， 3 ， 1,2 摘要: 针对动态星点目标尺寸小、亮度低, 事件相机成像易受噪声干扰, 星点质心提取精度低的问题, 提出一种基于非对称邻域的密度聚类与事件形态迭代加权最小二乘稳健拟合的动态星点质心提取方法。首先, 将动态星点事件流按固定时间窗方式划分为事件帧, 基于定向各向
现代应用光学 | 精密扫描式天空偏振光探测系统

现代应用光学 | 精密扫描式天空偏振光探测系统

摘要:针对传统点源式偏振光传感器存在的多通道间一致性误差问题,为提升偏振光测量装置的测角精度与可靠性,构建了一种精密扫描式天空偏振光探测系统。基于大气偏振模式分布规律和偏振光检测原理,利用精密转台带动偏振片旋转,则转台定位精度直接影响偏振角测量精度,再将其编码器提供的原始数据处理所得到的高分辨率、高精度角度信息作为偏振信息解算时的相位参考,通过采集离散角位置下的偏振光强数据,采用线性最小二乘拟合法将数据拟合得到理论偏振响应模型,从而解算偏振角。然后,通过载体定位系统获取的实时时间与经纬度信息,计算出地理坐标系下的太阳理论方位角,系统实时采集并解算得到载体坐标系下的太阳观测方位角。最后,将上述两组数据在统一的时间轴上对齐,并以时间偏移为变量进行逐点比对与统计分析,即可计算出系统的测角精度与稳定性指标。在室内及晴朗空旷的室外环境下分别进行实验,结果表明,该偏振光探测系统的室内测角精度可以达到±0.01°,室外环境下测角精度可达±0.02°,验证了其偏振角测量的高精度和有效性。
微纳技术与精密机械 | 高频超声-快刀伺服复合加工及工艺验证

微纳技术与精密机械 | 高频超声-快刀伺服复合加工及工艺验证

摘要:微结构阵列是先进光学系统的关键功能载体,其规模化生产高度依赖于模压成型。常见的模具由模具钢等难加工材料制备,其表面微结构的高效高精制造是关键技术挑战。为此,提出一种将高频椭圆振动切削(High-frequency Elliptical Vibration Cutting, HEVC)和快刀伺服技术(Fast Tool Servo, FTS)相结合的方法,以实现制造精度和效率的双提升。通过构建纵弯耦合振动的传递矩阵解析模型,初步完成了高频椭圆振动切削装置的结构设计,并结合有限元仿真优化分析,研制了谐振频率达110 kHz的轻量化高频超声椭圆振动装置。该装置在弯振与纵振方向可分别输出2.5 μm与1 μm的稳定振幅。然后,搭建了复合加工平台,系统分析了负载质量对快刀伺服系统输出幅值的影响,明确了其最优工作负载区间(≤100 g),验证了所研制振动装置与快刀伺服系统的动态耦合可行性。最后,以S136模具钢为对象,开展了微结构阵列切削实验。实验结果表明,所加工的微结构阵列形貌均匀,结构轮廓的深度误差和宽度误差分别为11.62%和3.61%,且刀具磨损可忽略不计。本研究不仅验证了所提复合加工方案的可行性与稳定性,还为解决难加工材料表面复杂微结构的高效超精密加工提供了一种有效的技术途径。
微纳技术与精密机械 | 氧化锆陶瓷表面减摩抗磨微织构的飞秒激光加工

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文章编号 1004-924X(2026)11-1743-19 1,2 ， 1,2* ， 1,2* ， 1,2,3 ， 1,2 ， 1,2 齐鲁工业大学(省科学院), 摘要:陶瓷材料因具备高硬度、优异耐磨性与良好的化学稳定性,在工程摩擦副中得到了广泛应用。然而,陶瓷材料本征脆性使其在干摩擦或边界润滑条件下易产生严重的应力集中,导致磨损加剧甚至早期失效。表面微织构技术是调控界面接触状态、
信息科学 | 面向复杂水环境的轻量化多尺度漂浮物检测

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摘要: 针对复杂水环境中漂浮物检测易出现误检、漏检及多尺度感知不足的问题, 提出一种基于 YOLOv8n 的轻量化高效检测方法。在主干网络及颈部深层设计融合重参数化卷积(RepConv)的多尺度自适应上下文聚合模块 MAC-ELAN (Multi-scale Adaptive Context Enhanced Layer Aggregation Network), 通过跨层特征融合与上下文增强提升复杂背景下的特征判别能力, 并利用结构重参数化兼顾检测精度与计算效率; 同时, 引入 P2 与 P6 检测头增强模型对极小与大尺度目标的感知能力。在颈部浅层设计轻量化特征融合模块 C2f-FA, 通过部分卷积(PConv)与 EMA 注意力机制重构 C2f 结构, 并结合 Wise-IoUv3 损失提升目标定位精度。实验结果表明, 在自建数据集上, 改进模型仅增加 1.13 M 参数, 使 mAP@50 与 mAP@50:95 分别提升 4.2% 和 3.9%。在 Flow-Img 与 IWHR-Floater_V1 数据集上的跨域实验进一步验证了该方法在复杂水面场景中的有效性, 在保持较低计算复杂度的同时实现了检测精度与模型轻量化之间的良好平衡。
信息科学 | 基于 YOLOv8s 的复杂纹理织物缺陷轻量化高精度检测

信息科学 | 基于 YOLOv8s 的复杂纹理织物缺陷轻量化高精度检测

摘要:针对纺织工业中织物缺陷检测因缺陷尺度微小、强纹理干扰以及形态复杂多变而面临的挑战,提出一种基于YOLOv8s框架的改进轻量化高精度检测模型(YOLOv8s-WRHU),提升了复杂纹理织物缺陷检测的稳定性与定位准确性。为解决多尺度特征融合中信息丢失及权重分配固定问题,设计可学习加权特征拼接模块,并构建基于该模块的加权特征金字塔网络,使模型能够自适应融合不同层次特征。在主干网络前端引入Haar小波下采样替代传统方法,以减少下采样过程中的高频细节损失。最后,采用动态加权统一交并比损失函数,提高边界框回归精度。通过改进颈部多尺度融合与浅层下采样模块,有效降低了模型参数量和计算复杂度。在Roboflow公开织物缺陷数据集上的实验结果表明,与YOLOv8s相比,本模型的准确率、mAP和召回率分别提升2.9%,3.4%和1.1%,参数量降低约24.37%,计算量减少4.4G,在保持高精度的同时显著提升了推理效率。该模型平衡了检测精度与模型复杂度,具备工业应用潜力。
信息科学 | 基座模型分割先验的列车故障轻量化检测

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摘要:货运列车的故障检测对于保障铁路运输安全和提升运营效率至关重要。然而,受限于高昂的计算成本,视觉基座模型难以直接部署于资源受限的轨旁检测设备。针对这一问题,提出一种融合特征知识迁移、注意力增强及逻辑感知蒸馏的轻量化故障检测框架,旨在将基座模型的先验知识高效地迁移至可部署模型。首先,利用多源预训练策略,结合FastSAM的语义表征优势与YOLOE的检测能力,构建了特征融合的学生网络模型。其次,在骨干网络中引入轻量化特征增强模块,以提升模型在复杂视觉工况下的特征提取与表征能力。最后,设计了一种逻辑感知多组件蒸馏策略,将教师模型的丰富知识压缩至学生模型,在保持低计算成本的同时显著提升检测精度。在自建货运列车故障数据集上的实验结果表明,该方法在大幅降低模型参数量与浮点运算量的同时,实现了具有竞争力的检测精度,展现了在边缘侧设备进行实时部署的巨大潜力。

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偏振遥感 | 基于 GF-5(02) 卫星偏振成像载荷氧 A 带观测的云顶压强及地表高程重构

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