南京理工大学电子工程与光电技术学院，江苏 南京 210094
提出一种基于特征多项式的波长移相干涉测量方法。首先，将该方法与两步绝对测量法结合，对多表面干涉技术进行理论研究；然后，以特征图和特征多项式理论为基础设计出一种加权多步波长移相算法，用于对平板的表面面形、光学厚度变化以及光学均匀性信息进行提取计算，并通过移相算法的评价函数及其傅里叶表达式展示了算法对误差的抗扰度；最后，将该算法与OPL算法进行对比。结果表明，所提方法在不同厚度平行平板光学均匀性的测量上具有速度快、精度高的优势。
测量 波长移相 特征多项式 光学均匀性
南京理工大学电子工程与光电技术学院，江苏 南京 210094
由于白光干涉测量技术易受环境振动而产生干扰，提出了一种基于非均匀快速傅里叶变换（NUFFT）的抗振动白光干涉测量方法。该方法将白光干涉测量光路分为两个成像通道，首先通过准单色光干涉图求解移相间隔，通过移相间隔以及NUFFT算法对白光干涉图进行校正，最后利用校正的白光干涉图和七步移相算法复原出待测物体的三维形貌，实验结果表明，所提方法具有良好的抗振动性能。
测量 形貌测量 白光干涉 抗振动 非均匀快速傅里叶变换
南京理工大学电子工程与光电技术学院，江苏 南京 210094
针对在波前测试时，参考镜面自身面形误差、光能利用率不足、环境振动和空气扰动等对干涉测量结果的影响，提出一种基于偏振光栅（PG）分光的同步移相剪切干涉测量方法，通过将横向剪切干涉与同步相移技术相结合实现待测波面的准共光路相移测量。该方法采用1/4波片、PG和平面反射镜的组合作为横向剪切结构，可获得两束剪切的正交线偏振光，线偏振光经二维相位光栅、透镜、小孔光阑和相位延迟阵列构成的同步移相结构后，在CCD上可同时采集到4幅移相剪切干涉图。对x和y方向的剪切干涉图采用基于相位相关的图像配准算法、四步移相算法以及基于离散余弦变换法（DCT）的相位解包裹算法进行处理，得到差分相位分布，再用基于差分Zernike多项式的最小二乘波前重构算法对其进行重构，得到待测波面。通过搭建实验装置对一块透镜和凹面反射镜进行测量，结果表明，该方法的测量结果具有准确性和稳定性，该方法能够很好地应用于波前动态测量，对透射波前和光学元件的面形检测具有重要意义。
测量 波面检测 剪切干涉 同步移相 相位复原与重构算法
1 农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室, 北京市农林科学院信息技术研究中心， 北京 100097国家农业信息化工程技术研究中心， 北京 100097辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院， 辽宁 阜新 123000
2 农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室,北京市农林科学院信息技术研究中心， 北京 100097 南京农业大学国家信息农业工程技术中心， 江苏 南京 210095 国家农业信息化工程技术研究中心， 北京 100097
3 农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室江苏 南京 210095 国家农业信息化工程技术研究中心， 北京 100097中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室， 北京 100083
4 农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室， 北京市农林科学院信息技术研究中心， 北京 100097国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097
5 农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室， 北京市农林科学院信息技术研究中心， 北京 100097国家农业信息化工程技术研究中心， 北京 100097
6 农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室江苏 南京 210095国家农业信息化工程技术研究中心， 北京 100097
7 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院， 辽宁 阜新 123000
植株氮含量(PNC)是评价作物长势和营养状况的重要指标， 快速准确获取作物的PNC信息可为农田管理策略的制定与实施提供重要依据。 已有研究表明， 仅采用影像的光谱信息估算作物的PNC存在饱和现象， 该研究尝试采用植被指数(VIs)结合二维离散小波分解技术(DWT)提取的多个尺度的高频信息(HFI)构建一种光谱空间特征(VIs+HFI)， 探究VIs、 HFI和VIs+HFI估算PNC的能力。 首先， 以无人机为遥感平台获取马铃薯现蕾期、 块茎形成期、 块茎增长期、 淀粉积累期和成熟期5个氮营养关键生育期的数码影像并实测各生育期的PNC数据。 其次， 基于预处理的无人机影像， 提取各生育期冠层的光谱信息构建VIs， 并采用DWT提取各生育期1~5尺度的HFI。 然后， 将各生育期提取的VIs和HFI与马铃薯PNC进行相关性分析， 分别筛选出相关系数绝对值较大的前7个VIs和前10个HFI。 为降低共线性对实验结果的影响， 根据KMO检验结果对筛选的HFI进行主成分分析(PCA)降维处理。 最后， 采用岭回归和极限学习机(ELM) 2种方法分别以VIs、 HFI主成分和VIs+HFI主成分为模型变量构建马铃薯各生育期的PNC估算模型， 并进行评估。 结果表明: (1)马铃薯各生育期， 1~5尺度的HFI对估算PNC均有贡献。 (2)以VIs+HFI为模型变量构建的马铃薯PNC估算模型的精度和稳定性高于单一VIs和HFI。 (3)马铃薯各生育期， 以岭回归方法构建的PNC估算模型优于ELM方法。 其中， 以VIs+HFI为模型变量构建的PNC估算模型效果最优， 5个生育期的建模R2分别为0.833、 0.764、 0.791、 0.664和0.435， RMSE分别为0.332%、 0.297%、 0.275%、 0.286%和0.396%; NRMSE分别为9.113%、 9.425%、 10.336%、 9.547%和15.166%， 该研究可为马铃薯氮营养状况的实时高效监测提供一种新的技术支撑。
无人机 马铃薯 植株氮含量 植被指数 高频信息 Unmanned aerial vehicle Potato Plantnitrogen content Vegetation indices High frequency information 光谱学与光谱分析
2023, 43(5): 1532
1 农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室, 北京市农林科学院信息技术研究中心， 北京 100097国家农业信息化工程技术研究中心， 北京 100097辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院， 辽宁 阜新 123000
2 农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室,北京市农林科学院信息技术研究中心， 北京 100097 南京农业大学国家信息农业工程技术中心， 江苏 南京 210095 国家农业信息化工程技术研究中心， 北京 100097
3 农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室江苏 南京 210095 国家农业信息化工程技术研究中心， 北京 100097中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室， 北京 100083
4 农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室江苏 南京 210095国家农业信息化工程技术研究中心， 北京 100097
5 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院， 辽宁 阜新 123000
植株氮含量(PNC)是评价作物长势和氮营养状况的重要指标， 因此， 准确高效地获取PNC信息， 对动态监测马铃薯长势及精准施控氮肥具有重要意义。 首先于马铃薯现蕾期、 块茎形成期、 块茎增长期、 淀粉积累期和成熟期获取无人机高光谱影像， 并基于预处理的影像提取5个生育期冠层的原始光谱和一阶微分光谱; 其次将提取的冠层光谱与马铃薯PNC进行相关性分析， 筛选出PNC的敏感波长; 然后分别利用灰度共生矩阵和1~3阶颜色矩， 提取冠层原始光谱特征波长处高光谱图像的纹理和颜色2种图像特征， 并将提取的特征与马铃薯PNC进行相关性分析， 筛选出相关性较高的前5个图像特征; 最后分别基于光谱特征、 图像特征和图谱融合特征利用弹性网络回归(ENR)、 贝叶斯线性回归(BLR)和极限学习机(ELM) 3种方法建立马铃薯PNC估算模型。 结果表明: (1)马铃薯5个生育期的冠层光谱特征波长存在差异， 但多数位于可见光区域。 (2)冠层原始光谱特征波长图像的纹理和颜色特征与PNC的相关性较高， 且现蕾期到淀粉积累期的相关性明显高于成熟期。 (3)基于单一光谱特征和单一图像特征构建的马铃薯PNC估算模型在现蕾期到淀粉积累期效果较好， 成熟期效果较差。 (4)现蕾期到淀粉积累期， 基于图谱融合特征的马铃薯PNC估算效果明显优于单一光谱特征和单一图像特征。 (5)马铃薯各生育期， 基于同种变量利用ENR构建的PNC估算模型效果较好， BLR次之， ELM较差。 其中， 以图谱融合特征为模型变量， 利用ENR构建的PNC估算模型精度和稳定性最好， 5个生育期的建模R2分别为0.91、 0.75、 0.82、 0.77和0.69， RMSE分别为0.24%、 0.31%、 0.26%、 0.22%和0.29%， NRMSE分别为6.59%、 9.79%、 9.58%、 7.87%和11.03%。 该研究可为马铃薯的氮营养监测提供一种快捷高效的技术手段。
无人机 马铃薯 高光谱 图像特征 植株氮含量 UAV Potato Hyperspectral Image features Plant nitrogen content 光谱学与光谱分析
2023, 43(5): 1524
1 农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室，北京市农林科学院信息技术研究中心，北京 100097
2 南京农业大学国家信息农业工程技术中心，江苏 南京 210095
3 国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097
4 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室，北京 100083
5 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院，辽宁 阜新 123000
快速准确地获取作物的植株氮含量(PNC)信息, 是农业精细化管理的关键和数字农业发展的研究热点。 近年来, 随着无人机和传感器技术的发展, 利用多种传感器信息监测作物理化参数逐渐引起国内外学者的关注。 以马铃薯为研究对象, 首先, 基于无人机获取了马铃薯现蕾期、 块茎形成期、 块茎增长期、 淀粉积累期和成熟期的高光谱影像和数码影像, 同时采集各生育期的地面数码影像, 并实测了株高(H)、 PNC和11个地面控制点(GCPs)的三维空间坐标。 其次, 利用无人机数码影像结合GCPs生成试验区域的数字表面模型(DSM), 分别从无人机数码影像和DSM中提取马铃薯的地面覆盖度(VCuav)和株高(Hdsm), 并利用地面数码影像计算的覆盖度(VC)和实测H验证提取的VCuav和Hdsm的精度。 然后, 根据高光谱反射率数据计算绿边参数(GEPs), 构造GEPs×Hdsm×VCuav, GEPs/(1+VCuav), (GEPs+VCuav)×Hdsm和GEPs/(1+Hdsm) 4种融合特征参数(FFPs), 对高光谱影像信息和数码影像信息进行融合。 最后, 将各生育期提取的GEPs和构造的FFPs分别与PNC作相关性分析, 筛选最优绿边参数(OGEP)和最优融合特征参数(OFFP)构建5个生育期的PNC线性估算模型, 并根据相关性较高的GEPs和FFPs利用偏最小二乘(PLSR)和人工神经网络(ANN) 2种回归方法构建PNC的多参数估算模型, 结果表明: (1)基于无人机数码影像提取的Hdsm和VCuav具有较高的精度, 可以代替实测H和VC估算作物理化参数。 (2)与GEPs相比, 前4个生育期, 构造的大部分FFPs与PNC的相关性更高, 能更好地反映马铃薯的氮营养状况。 (3)马铃薯5个生育期, OFFP估算PNC的效果优于OGEP。 (4)与单参数模型相比, 基于GEPs和FFPs利用PLSR和ANN 2种方法构建的模型精度和稳定性均明显提高, 其中, 以FFPs为模型因子利用ANN方法构建的模型效果最好。 该研究表明融合高光谱绿边参数和高清数码相机传感器提取的株高和覆盖度信息能显著提升PNC的估算精度, 可为马铃薯氮营养状况的动态无损监测和多源传感器信息的应用提供参考。
植株氮含量 无人机 多源传感器 绿边 株高 覆盖度 Plant nitrogen content UAV Multi-source sensor Green edge Plant height Coverage 光谱学与光谱分析
2022, 42(10): 3217
1 山东大学激光与红外系统教育部重点实验室，山东 青岛 266237
2 山东大学信息科学与工程学院，山东 青岛 266237
3 齐鲁工业大学(山东省科学院), 山东 济南 250104
4 青岛海泰光电技术有限公司，山东 青岛 266000
5 济南量子技术研究院，山东 济南 250101
报道了连续红光激光二极管(LD)泵浦的主动调Q翠绿宝石激光器。利用β相偏硼酸钡晶体(BBO)制成的普克尔盒作为主动调Q开关，在V型腔中实现了平均功率为1.16 W的755 nm激光输出，对应的重复频率为10 kHz，脉冲宽度为961 ns，单脉冲能量为116 μJ；通过在腔内插入双折射滤光片(BRF)，实现了728～793 nm的波长调谐，并进一步研究了不同重复频率下的脉冲特性。此外，采用腔倒空技术，成功将脉冲宽度压窄至10 ns，对应的中心波长为767 nm，峰值功率超过3 kW。
激光器 翠绿宝石激光器 红光激光二极管 主动调Q 腔倒空 波长可调谐 中国激光
2022, 49(13): 1301001
哈尔滨工业大学超精密仪器技术及智能化工信部重点实验室，黑龙江 哈尔滨 150001
对于步进扫描投影光刻机，掩模台和工件台的同步伺服性能将直接影响整机技术指标。掩模台和工件台是典型的六自由度超精密运动台，在耦合动力学、复杂内外部干扰条件下兼顾高动态和超精密运动是其核心控制难题，研究和发展面向集成电路光刻的超精密运动台控制技术对于实现高端光刻机国产化具有重要意义。本文首先阐述高端光刻机对超精密运动台的伺服性能需求以及实现这些需求所面临的技术挑战，然后从解耦控制、反馈控制、前馈控制、协同控制和轨迹生成五个方面回顾光刻机超精密运动台控制相关研究成果与最新进展，并对其现存的问题和发展方向进行评述。
激光与光电子学进展
2022, 59(9): 0922013
1 中国科学院 微电子研究所, 北京 100029
2 中国科学院大学, 北京 100049
NAND闪存以其高存储密度、高速、低功耗等优点被广泛应用于数据存储。三维堆叠闪存技术的出现和多值存储技术的发展进一步提高了密度,降低了存储成本,同时也带来了更加严重的可靠性问题。闪存主控厂商一直采用更强大的纠错码(ECC),如BCH和LDPC码来对闪存中的数据错误进行纠正。但当NAND闪存中的错误数超出ECC纠错能力时,错误将无法被纠正,因此研究人员提出了多种基于NAND闪存的错误缓解技术作为ECC的补充方案。本文介绍了NAND闪存的工作原理和错误模式,对最新的错误缓解技术进行综述,为设计更加可靠的存储解决方案提供了有益参考。
NAND闪存 可靠性 错误缓解 存储特性 NAND flash reliability error mitigation storage characteristics
