1 昆明物理研究所, 云南 昆明 650223
2 陆军装备部驻重庆地区军事代表局, 重庆 400000
3 空军装备部驻成都地区军事代表局, 四川 成都 610000
4 海军装备部驻广州地区军事代表局, 广东 广州 510320
长波红外变焦光学系统相对于中波红外变焦光学系统存在可用材料少、系统高低温环境无热化难度大等难题。本文采用机械补偿变焦技术实现光学多视场变焦，利用主动补偿的消热差技术使系统在−40 °C~+65 °C温度范围内能够清晰成像，实现四片透镜架构的制冷型长波红外四视场光学系统设计。该光学系统四视场焦距分别为25 mm、109 mm、275 mm、400 mm，变倍比为15，光学系统包络尺寸为268 mm（长）×200 mm（宽），光学零件总质量为618 g。该光学系统具有质量轻、性能高、成本低等SWaP-C特征，在辅助导航、搜索、跟踪等安防领域中具有较大应用潜力。
制冷型长波红外 变焦光学系统 机械补偿 无热化 cooled long-wave infrared zoom optic system mechanical compensation athermalization 彭罗曼 1,2,3张海洋 1,2,3,*王文鑫 1,2,3白莎莎 1,2,3[ ... ]赵长明 1,2,3
1 光电成像技术与系统教育部重点实验室，北京 100081
2 信息光子技术工业和信息化部重点实验室，北京 100081
3 北京理工大学 光电学院，北京 100081
相邻障碍物的分割是无人驾驶领域的技术难点，低线激光雷达点云稀疏，无法聚类远距离物体，但激光雷达线束越多越昂贵。为了实现低成本聚类分割相邻障碍物，实验场景选取常用交通场景对象相邻的人/人、人/车，提出了一种基于多帧融合的相邻障碍物分割方法。基于惯性测量单元、激光雷达融合多帧点云，解决了低线激光雷达因分辨率低而无法聚类远距离相邻行人的问题。提出改进的欧式聚类，加入自适应阈值和向量角度约束两个新的分割标准，提高相邻障碍物的分割效果。实验结果表明，该方法具有成本低、聚类精准等特点，与单帧传统欧式聚类算法相比，该方法针对相邻障碍物分割的准确度提升约30.7%，对低线激光雷达在障碍物聚类以及后续的检测具有一定参考意义。
多帧融合 自适应阈值 相邻障碍物分割 稀疏点云聚类 multi-frame fusion adaptive threshold segmentation of adjacent obstacles sparse point cloud clustering
针对不同类型红外探测器对测试数据分析筛选需求的差异性问题，提出了一种基于QT/C++的红外探测器多区域性能分析系统。该系统以传统红外探测器测试系统为基础，使用QT软件及C++语言扩展开发性能分析软件。所开发的软件嵌入OpenCV插件库，具备区域划分、盲元筛选、指标计算和盲元簇识别等功能。使用640×512甚长波碲镉汞探测器测试数据验证所开发软件的性能分析功能。结果表明，所开发的软件具备高效数据处理及准确性能分析的能力，并能够提供盲元位置及盲元簇图。与现有测试系统相比，所提出的分析系统可提高针对全阵列尺寸和不同材料探测器的性能分析能力及测试效率。
红外探测器 指标计算 性能分析 infrared detector index calculation performance analysis QT QT C++ C++
1 华东理工大学 材料科学与工程学院，上海 200237
2 华东理工大学 物理学院，上海 200237
宾主液晶器件能够在保持视野清晰的前提下实现对光透过率的调节，已被广泛应用于透明显示领域。但由于其系统复杂，在一定程度上限制了实际应用。本文通过采用区域化聚合物模板技术，制备了一种分子平行组装和螺旋组装共存的图案化宾主液晶器件。基于两区域对外界刺激响应的差异性，调节电场和偏振方向可实现图案多灰度动态显示。结果表明：在电场控制模式下，染料液晶平行组装区域的光透过率从3.28%上升到63.22%，两区域的透过率对比度从0.41提高到5.12。在偏振方向控制模式下，平行组装区域的光透过率从3.28%升至65.45%，两区域的对比度从0.41升至4.54。所制备的宾主液晶器件具备结构简单、易于调谐等特点，可适应于不同场景下的图案显示，进一步推动了液晶器件在透明显示领域及光学防伪领域的应用和发展。
宾主液晶 聚合物模板 图案化组装 动态显示 guest-host liquid crystal polymer template patterned assembly dynamic display
1 西安工业大学材料与化工学院, 陕西省光电功能材料与器件重点实验室, 西安 710021
2 商洛学院化学工程与现代材料学院, 陕西省矿产资源清洁高效转化与新材料工程技术研究中心, 商洛 726000
本文采用快速液相烧结法制备了Gd2O3掺杂BiFeO3陶瓷, 并对陶瓷样品进行了物相、形貌、漏电流特性和磁性能研究。XRD分析结果表明, Gd2O3的加入促进了富铋相(Bi25FeO40)的形成且使晶胞体积减小, 同时陶瓷的物相由三方相向正交相转变; SEM分析结果表明, Gd2O3掺杂能起到细化陶瓷晶粒的作用; 电学性能分析表明, 陶瓷样品漏电流较大, 但Gd2O3的掺杂可显著降低陶瓷的漏电流; 漏电流特性分析结果表明, 陶瓷在低电场下的漏电流特性是欧姆传导机制, 在高电场下纯BiFeO3陶瓷的漏电流特性为肖特基发射机制, 但随着Gd2O3掺杂量的增加而逐渐变为空间电荷限制电流传导(SCLC)机制; 磁性研究结果表明, 掺杂引入的磁性Gd2O3颗粒均匀分布在陶瓷的晶界处从而显著提高陶瓷磁性能。
BiFeO3陶瓷 Gd2O3掺杂 液相烧结法 电学性能 漏电流特性 磁性能 BiFeO3 ceramics Gd2O3 doping liquid-phase sintering method electrical property leakage current characteristic magnetic property
1 辽宁工程技术大学软件学院，辽宁 葫芦岛 125105
2 中国科学院福建物质结构研究所泉州装备制造研究中心，福建 泉州 362216
遥感影像场景分类方法多基于传统机器学习或卷积神经网络，此类方法的特征提取能力极为有限，尤其在处理类间相似度大、空间信息复杂、几何结构繁多的光学遥感影像时更容易出现特征信息丢失、分类精度受限等问题。基于此，提出一种融合字典学习与视觉转换器（ViT）的高分辨率遥感影像场景分类方法。该方法不仅能够挖掘图像内部的长距离依赖关系，而且可以利用字典学习抓取图像的深层非线性结构信息，从而达到提升分类准确度的目的。在PyTorch深度学习框架上，在RSSCN7、NWPU-RESISC45和Aerial Image Data Set（AID）3个公开的遥感影像数据集上对所提方法和模型进行了广泛实验，验证了所提方法的可行性，其分类正确率比原始视觉转换器模型分别高出1.763个百分点、1.321个百分点和3.704个百分点。与其他先进的场景分类方法相比，所提方法实现了更加优异的分类性能。
视觉转换器 字典学习 遥感场景分类 高分辨率遥感影像 激光与光电子学进展
2023, 60(14): 1410019
1 山东建筑大学理学院，山东 济南 250101
2 中国科学院上海光学精密机械研究所强激光材料重点实验室，上海 201800
设计了一种周期型正交二元相位板，其具有周期型矩形调制单元，各单元的相位调制量为或。该相位板的空间频谱具有中心直流分量为0的特点，分别对该频谱中心区域的4个一级频谱点和8个二级频谱点进行相位调制，可得到正方阵列光斑和正方阵列涡旋。阵列涡旋中各涡旋光束的拓扑荷数，在空间交错分布。由于两个正方阵列光场在垂直传播方向的横向周期恰好重合，且两个光场沿光轴方向的波数不同，因此叠加之后可以形成强度分布随传输距离旋转的正方阵列螺旋，阵列中存在两种具有相反螺旋方向的螺旋光束，同样在空间呈交错分布。此外，讨论了产生最佳螺旋光束的相位板设计条件，并给出理想情况下系统的能量利用率，所得实验结果验证了该方法的可行性。
物理光学 阵列涡旋 阵列螺旋 多光束干涉 二元相位板 相位调制 光学学报
2023, 43(14): 1426001
南方科技大学工学院材料科学与工程系，广东 深圳 518055
光学超构表面是一种由亚波长尺度的超构单元在面内排布而构成的准二维人工结构材料。研究人员可以通过选择超构单元的材料组成、几何形状对光的振幅、偏振、相位和频率等光场自由度进行灵活调控。聚焦于超构表面在非线性光场调控领域的原理与应用。首先，概述了非线性晶体到非线性超构表面的发展历程。然后，讨论了对称性和几何相位在非线性光学超构表面中的重要作用。最后，介绍了非线性光学超构表面在波前调控、量子信息处理和太赫兹波的产生与调控等领域中的应用。
光学设计 非线性光学 光学超构表面 波前调控
1 河南大学 软件学院, 开封 475001
2 河南大学 智能网络系统研究所, 开封 475001
为了解决基于监督学习的高光谱图像分类算法训练样本中存在的噪声标签会降低后续的分类精度的问题, 采用了一种基于低秩稀疏表示和改进光谱角制图(SAM)的高光谱图像误标签检测算法。首先对高光谱图像中信号子空间进行预测, 根据预测到的子空间对原始高光谱图像重构并去噪;然后通过基于归一化的光谱角制图算法来获取每一类样本间的距离信息, 得到每类样本间的光谱相似度, 并利用密度峰值聚类算法得到每个训练样本的局部密度;最后采用基于局部密度的决策函数对噪声标签进行检测, 使用支持向量机在两个真实数据集上验证。结果表明, 该算法比先进的层次结构的高光谱图像误标签检测算法提高了1.91%的总体精度。这一结果对高光谱图像分类是有帮助的。
图像处理 低秩稀疏表示 归一化光谱角制图 密度峰值聚类算法 噪声标签检测 image processing low rank sparse representation normalized spectral angle mapping density peak clustering algorithm noise label detection
