1 西安培华学院智能科学与信息工程学院，陕西 西安 710025
2 西安工业大学电子信息工程学院，陕西 西安 710021
目前，病理专家通过肉眼识别显微镜视场下乳腺癌病理切片图像中的乳腺癌细胞具有很强的主观性。因此，设计了一款基于显微图像的乳腺癌细胞识别系统，该系统包括显微图像采集模块和乳腺癌细胞识别算法实现模块。通过USAF 1951分辨率测试板验证设计的乳腺癌细胞识别系统显微图像采集模块，最终的成像分辨率可以达到2.19 μm。通过多组乳腺癌病理图像验证所提乳腺癌细胞识别算法，结果表明设计的乳腺癌细胞识别系统识别乳腺癌细胞的平均准确率达到93.4%。
乳腺癌 图像采集 显微图像 细胞识别 激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0817001
1 安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230601
2 中国科学技术大学环境科学与光电技术学院, 安徽 合肥 230026
二氧化氮(NO2)是大气中的主要污染物之一, 在对流层和平流层大气化学中发挥关键作用, 不仅参与对流层臭氧的催化形成, 而且还有助于气溶胶的生成并导致酸雨等气候灾害, 危害人体健康。 人为源排放(工业, 电厂、 交通等排放)的NO2占氮氧化物排放总量的大部分。 传统的监测手段例如卫星遥感技术对对流层底部没有足够的敏感度, 原位采样仪器则只能获得近地面的污染物浓度信息。 近年来广泛使用的多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS)不仅对近地面观测敏感, 还拥有时间分辨率高, 探测下限低, 可以同时监测多种污染物等优点。 为了实时监测上海市NO2对流层柱浓度的变化特征, 在上海市徐汇区搭设了地基MAX-DOAS仪器, 进行了长期的持续观测。 分析2019年6月至9月的MAX-DOAS观测数据, 发现NO2VCDs(垂直柱浓度)受交通排放影响显著, 一般上午9:00左右达到峰值(1.56×1016 molec·cm-2), 随光照增强浓度降低明显, 午后达到最低值(1.21×1016 molec·cm-2), 傍晚交通排放增强16:00以后浓度再次抬升。 工作日早高峰期间的NO2VCDs明显高于周末(高出约11.8%), 而周末傍晚NO2VCDs较工作日傍晚大幅上升。 将MAX-DOAS观测结果与TORPOMI卫星观测数据对比发现, 两个数据具有良好的一致性, 相关性系数r为0.87。 采用HYSPLIT后向轨迹模型对观测期间500 m高空气团输运后向轨迹进行聚类分析, 发现上海市NO2污染受沿海区域污染气团输送影响较大。 研究表明, 地基MAX-DOAS系统作为一种实时、 快速、 连续的大气监测手段, 可以广泛应用于城市区域污染监测应用中。 上海市对流层NO2的观测研究为上海市大气污染防治提供了一定的数据支持。
对流层NO2 地基多轴差分吸收光谱(MAX-DOAS) 柱浓度 对流层监测仪 Tropospheric NO2 Ground MAX-DOAS Column density TROPOMI 光谱学与光谱分析
2022, 42(9): 2720
1 中国科学院微小卫星创新研究院，上海 201203
2 中国科学院大学，北京 100049
针对深度学习目标检测算法由于模型体积过大、参数量过多而在星上部署困难的问题，在YOLOv5检测模型的基础上，提出了一种轻量化的光学遥感影像目标检测算法——LW-YOLO。首先，针对YOLOv5网络中的特征信息冗余所带来的计算开销，引入轻量化Ghost模块替换网络中的普通卷积以减少参数量；接着，设计了一种空间和通道融合的注意力模块Fusion Attention（FA），并在此基础上重构了网络的瓶颈层FABottleneck，进一步减少参数量，并提高算法对于光学遥感影像目标的定位能力；最后，提出了一种稀疏参数自适应的网络剪枝方法对网络进行剪枝，进一步压缩模型大小。在DOTA数据集上的实验表明，LW-YOLO算法相比于YOLOv5s参数量下降了64.7%，模型大小下降了62.7%，推理时间降低了3.7%，同时平均精度均值仅仅下降了6.4%。该算法以较小的精度损失为代价实现了网络模型的轻量化，为星上光学影像在轨目标检测提供了理论基础。
图像处理 光学遥感影像 YOLOv5 轻量化模型 注意力机制 FABottleneck 网络剪枝 激光与光电子学进展
2022, 59(22): 2210004
1 安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230601
2 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所, 中国科学院环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
机动车运行工况复杂多变, 排放的尾气成分浓度范围跨度大。利用常规光学方法检测尾气中污染成分的浓度时, 由于受限于光学气池的结构固定和系统对光电微弱信号的检测极限, 因此待测气体的量程和精度范围都受到很大限制。基于朗博比尔定律, 在待测气体浓度变量上增加指数因子修正, 可以在不降低测量精度的同时, 实现尾气 CO、CO2 大量程检测。用标准气体对便携式机动车尾气检测装置进行标定实验, 结果表明, 传统的线性修正方法得到的 CO 拟合度为 0.988, CO2 拟合度为 0.998; 而增加了非线性修正因子后得到的 CO 拟合度为 0.999, CO2 拟合度为 0.999。进一步外场对比实验表明, 修正后的仪器测量结果与同类先进仪器的一致性较好, 柴油车实验拟合度为 0.93, 汽油车拟合度为 0.95, 验证了非线性修正方法的必要性和实用性。
光学检测 非线性修正 机动车尾气 碳氧化物 optical detection nonlinear correction vehicle exhaust carbon oxide 大气与环境光学学报
2022, 17(2): 241
安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230601
甲醛(HCHO)对人体、 气候、 环境影响巨大, 也是大气光化学反应的重要中间产物。 重庆市作为我国西南工业重地, 是全国人口最多、 面积最大的直辖市。 其以燃煤为主的能源结构与环保设施的落后, 以及特殊的地形与气候特征, 导致空气污染极为严重。 因此研究重庆地区大气中的甲醛浓度变化规律, 具有重要意义。 于2018年12月, 在中国重庆市江北区凤凰座区域搭建了地面多轴差分吸收光谱监测系统(MAX-DOAS)。 结合光谱处理软件QDOAS利用非线性最小二乘拟合算法反演甲醛的差分斜柱浓度(DSCD), 并通过几何近似的方法得到大气质量因子(AMF), 然后将甲醛的斜柱浓度(SCD)转换为柱浓度(VCD)。 分析显示, 甲醛的日平均变化和周平均变化相似。 甲醛VCD的最小和最大平均浓度值分别为0.982×1016和9.221×1016 molecule·cm-2。 其平均日变化较为明显, 表现为早晚较高, 中午最低。 从甲醛VCD的平均周变化可以看出, 基本趋势与平均日变化基本一致。 周一整体偏低, 周二中午出现明显高值, 但无明显的周末效应, 也没有任何明显的周循环。 对比地基MAX-DOAS测量数据与 (臭氧监测仪器)卫星产品TROPOMI观测值, 二者的一致性较好, 且相关系数为0.84。 但是, TROPOMI观测值平均比MAX-DOAS 的甲醛VCD低21.5%。 研究表明, 地基MAX-DOAS可以对城市区域污染气体如甲醛的实时快速监测及变化规律的研究分析提供一种有效手段, 也可以对卫星数据来源进行有效校验。
多轴差分吸收光谱 甲醛 卫星校验 重庆 MAX-DOAS HCHO Satellite calibration Chongqing 
1 安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230601
2 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
气溶胶通过吸收和散射效应与太阳辐射相互作用, 对地球辐射收支和气候造成扰乱, 对云凝结核形成和云的光学性质造成间接影响。 利用黑碳仪和积分浊度计于2019年11月5日至12月10日在合肥市分别开展了气溶胶吸收系数(σap)、 散射系数(σsp)的外场观测, 结合气象数据, 分析了气溶胶吸收系数(σap)、 散射系数(σsp)的日变化特征及风依赖性。 结果表明, 合肥市秋季PM2.5, σsp和σap均值分别为(43±25) μg·m-3, (238.70±161.52) Mm-1, (32.04±17.01) Mm-1。 研究期间σsp, σap的时间变化趋势与PM2.5较为一致。 PM2.5, σsp和σap均具有显著的双峰日变化特征, 分别在早8点至10点和晚20点至21点出现峰值, 主要与交通排放和气象条件有关。 合肥市气溶胶光学性质的风依赖性主要体现在PM2.5, σap与σsp的高值大多处在弱风(风速<3 m·s-1)的区域, 低温高湿小风的天气条件有利于污染物的积累和形成, 但较高的风速也易输送周边的污染物, σsp和σap部分高值主要受西北风向的污染气团影响。 同时, 基于HYSPLIT后向轨迹模型, 通过聚类分析不同输送途径的空间特征, 并利用潜在源贡献法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT), 探讨了研究期内合肥σsp的潜在源区分布及其贡献特性。 结果发现污染气团主要来源于合肥的西北方向, 占比最高的气团1和3来自于内蒙古自治区和新疆维吾尔自治区, 而对散射系数贡献较大的气团2来自于陕西省宝鸡市, 气团6源于内蒙古, 途径山西省、 山东省、 江苏省, 从安徽省的东南方向到达合肥, 携带较多的污染物。 PSCF较大值(>0.5)主要分布在合肥的西北方向和西南方向。 合肥冬季CWT高值主要分布在河南省东北部、 山东省西南部、 安徽省北部地区。 尤其是山东济宁市、 河南商丘市的污染物远距离传输是影响合肥地区秋季空气质量的重要源区。
气溶胶 风依赖 散射系数 合肥 潜在源区 Aerosol Wind dependence Scattering coefficient Hefei Potential source region 光谱学与光谱分析
2021, 41(10): 3014
1 安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230601
2 中国科学技术大学环境科学与光电技术学院, 安徽 合肥 230026
由于二氧化氮(NO2)在大气的物理和化学机制进程中有着十分重要的作用, 并且对环境、 气候以及人体健康产生影响, 合理、 有效地监测和控制大气中NO2浓度已成为十分重要的课题。 地基多轴差分吸收光谱(MAX-DOAS)仪是利用太阳散射光的被动DOAS仪器, 相较于小范围测量的点式仪器、 利用光源和反射装置的主动DOAS仪器, 具有时间分辨率高、 高灵敏度、 测量范围广和不受搭建平台制约等优势特点。 2018年在北京中国气象科学研究院(116.32°E, 39.95°N)开展了基于地基MAX-DOAS的对流层NO2全年连续观测, 采集得到原始吸收光谱并运用光谱处理软件QDOAS进行反演得到NO2斜柱浓度(SCD), 选择较为简单的几何近似方法计算求出大气质量因子(AMF), 从而将NO2SCD转换为垂直柱浓度(VCD), 据此研究分析了北京地区NO2VCD月均值和季节均值变化、 季节的日平均变化以及一周内日平均变化的特征。 结果表明, 北京地区对流层NO2VCD随季节变化较为明显, 呈现冬季最高而夏季最低的趋势, 其中冬季季节均值达到2.94×1016 molec·cm-2, 为夏季的1.6倍, 不同季节的日均变化一般在下午表现出明显的差异, 最大相差为2.17×1016 molec·cm-2。 一周内每日的浓度变化有一定规律性, 周日平均浓度较其他时间降低17%左右, 出现了一定程度的周末效应。 通过将地基MAX-DOAS观测结果和地面国控站点官园监测站(116.339°E, 39.929°N)2018全年数据结果进行对比, 显示出两者变化趋势具有好的一致性, 相关系数r可达0.81。 研究表明, 地基MAX-DOAS不仅可以对区域污染气体如NO2的实时快速监测及变化规律的研究分析提供一种有效手段, 也可以对其他数据来源进行校验。
地基多轴差分吸收光谱 北京 二氧化氮 垂直柱浓度 MAX-DOAS Beijing NO2 Vertical column concentration 光谱学与光谱分析
2021, 41(7): 2153
1 中国科学院环境光学与技术重点实验室, 安徽光学精密机械研究所, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学研究生院科学岛分院, 安徽 合肥 230026
可调谐半导体激光吸收光谱技术（TDLAS）利用半导体激光器的可调谐和窄线宽特性, 通过选择特定气体的单条吸收线, 排除其余气体的干扰, 可以实现高精度、 高选择性的气体浓度测量, 在气体浓度检测系统中具有广泛的应用前景。 在不同的应用条件和环境下, 需要解决相应的硬件和数据处理方面的技术问题。 主要研究TDLAS技术机动车尾气CO组分浓度遥测系统中的光谱数据处理问题, 该系统利用路面漫反射回波信号遥测行驶中的机动车尾气CO组分浓度。 由于激光扫描光谱回波信号受到漫反射面情况变化、 空气环境变化、 尾气湍流影响等因素影响, 探测器收集到的信号不仅较弱同时也夹杂着多种噪声, 即测量光路信噪比较差, 故提出一种自适应层进式Savitzky-Golay(S-G)平滑滤波算法, 实现了对光谱进行滤波处理从而更加准确地反演CO浓度。 S-G滤波算法因其原理简单、 功能强大、 只需设置两个参数（窗口大小、 拟合阶数）等优点, 已广泛应用于光谱处理。 如何正确设置S-G算法参数使滤波效果在去噪不足和过度滤波之间找到平衡点, 是该滤波算法应用的一大难题。 设计的检测系统中, 测量光路光谱信号为非平稳信号, 噪声和有效信号幅度时变, 最佳窗口大小和多项式阶数随信号动态而变化, 且变化区间较大, 使用固定参数的S-G滤波器难以达到最佳效果。 提出的自适应层进式S-G平滑滤波算法, 通过逐层将测量光路光谱信号经过S-G滤波后, 与参考光路的光谱信号设置的参考段比对信号相关系数和信号一阶导相关系数的和, 以自适应得到逐层最优参数。 通过对信噪比从981～2977的10组不同带噪光谱分析验证了该算法的有效性, 自适应层进式S-G算法能较好地去除噪声并还原带噪信号所携带的待测气体浓度信息, 与带噪光谱对比, 吸收光谱峰值最大误差由25152%降至5917%, 积分吸光度最大误差由181%降至39%。 在实现的系统中, 使用自适应层进式S-G算法对测量光路进行滤波处理, 并对不同车型、 不同排量、 燃烧不同油品的机动车在怠速和缓速通过(5 km·h-1)系统时其排放的CO浓度进行实时在线监测。
可调谐半导体激光吸收光谱技术 自适应层进式Savitzky-Golay平滑滤波 机动车尾气遥测 Tunable diode laser absorption spectroscopy Adaptive hierarchical Savitzky-Golay algorithm Telemetry measurement system of motor vehicle exha 光谱学与光谱分析
2019, 39(9): 2657
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所 中国科学院环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
分析了温度、湿度、压力对预处理后尾气CO浓度测量的影响, 提出一种机动车尾气CO检测神经网络多环境因子在线修正算法, 首先采用尾气样本数据离线训练得到BP神经网络模型, 然后将实时测得的样品气温度、湿度、压力及小数吸收值代入到模型进行在线修正, 得到修正后CO浓度, 解决了NDIR传感器因环境变化所带来的测量误差影响。通过标样实验、模拟实验, 并和SEMTECH-EcoStar对比检测结果, 在样品气温度30～50 ℃、相对湿度25～40%、压力95～115 kPa、CO浓度0～0.2%范围内的最大相对偏差为4.8%。车载外场实验, 得到修正因子在0.8～1之间, 验证了方法的必要性和可靠性, 为机动车尾气的CO浓度的准确检测提供有效技术支持。
尾气CO检测 红外吸收 多环境因子 在线修正 BP神经网络 CO exhaust detection infrared absorption multiple environmental factors online correction BP neural network 红外与毫米波学报
2018, 37(6): 2018
1 中国科学院环境光学与技术重点实验室, 安徽光学精密机械研究所, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学科学岛分院, 安徽 合肥 230026
3 合肥工业大学仪器科学与光电工程学院, 安徽 合肥 230009
可调谐半导体激光器具有线宽窄、 波长扫描快、 室温工作等特点, 基于可调谐半导体激光器构成的激光吸收光谱气体测量系统在大气环境检测、 工业生产过程在线检测中得到了广泛的应用。 在实际测量系统中, 由于可调谐半导体激光器中心波长受温度等因素的影响发生偏移, 如不进行中心波长校正, 将造成序列光谱数据重叠, 处理后的光谱线型发生展宽, 进而影响后续的光谱线型拟合, 对气体浓度的反演精度产生影响。 一般采用参考光谱吸收谱线寻峰方法进行序列光谱数据偏移的对齐, 但光谱数据中的随机噪声、 背景噪声、 漂移噪声等因素影响峰线波长的精度。 为了降低上述因素的影响, 提出一种改进的时域相关光谱修正算法, 首先对光谱信号进行自相关, 在一定程度上提高光谱信号的信噪比, 然后再进行时域互相关处理, 能够准确的计算出激光器波长偏移量, 减少由此造成的光谱线型展宽的影响, 提高了浓度反演精度和测量稳定性。 在激光吸收光谱气体浓度检测实验系统中进行了实验验证, 评估结果中, 原始数据标准差为1.482 8, 谱线寻峰方法与时域相关方法修正后数据标准差分别为0.433 9和0.293 6, 改进的时域相关修正方法修正后数据标准差为0.132 5, 改进的时域相关修正方法相关系数均优于0.992, 欧式距离的标准差为1.726 4。 系统稳定性评估中改进方法波长漂移修正后标准偏差为0.144 3。
激光吸收光谱 激光器波长偏移 时域相关 谱线寻峰 Laser absorption spectroscopy Laser wavelength shift Time domain correlation Spectrum peak-finding 光谱学与光谱分析
2018, 38(11): 3328
