1 1.中国科学院 上海硅酸盐研究所, 高性能陶瓷和超微结构国家重点实验室, 上海 201899
2 2.中国科学院 上海硅酸盐研究所, 透明陶瓷研究中心, 上海 201899
3 3.江苏铁锚科技股份有限公司, 海安 226602
4 4.江苏省高性能透明防护新材料重点实验室, 海安 226602
透明陶瓷兼具高强度、高硬度和优异的光学性能, 在轻量化透明装甲领域具有重要的应用前景。制备大尺寸和高光学质量透明陶瓷部件是实现其应用的主要挑战。本工作采用国产商业Al2O3和Y2O3为起始原料, 通过真空反应烧结工艺制备钇铝石榴石(Y3Al5O12, 简称YAG)透明陶瓷, 突破了大尺寸素坯干压成型与脱黏、真空烧结及光学性能提升等关键技术, 成功研制了低变形量、高光学质量的YAG透明陶瓷, 并通过成型和烧结设备的升级改造, YAG透明陶瓷的最大可制备尺寸达到1040 mm×810 mm×15 mm, 为后期应用奠定了坚实基础。
YAG 大尺寸 反应烧结法 透明陶瓷 YAG large size reaction sintering transparent ceramic
合肥京东方显示技术有限公司，安徽 合肥 230012
为了解决传统小尺寸液晶面板缺陷寻址方法应用在高分辨率、大尺寸液晶面板上存在的效率低、精度差等问题，建立了全自动缺陷精确寻址系统，并对该系统硬件与软件的架构及实施方式、缺陷的定址逻辑进行研究。首先，在点灯检测设备的基础上增加可移动光学相机机构和相应的软件架构，构建成寻址中控系统；然后，通过相机拍摄液晶面板自身显示的空心十字光标与缺陷重合前后的图片，采用对比的方法精确定位缺陷；最后，通过液晶面板驱动装置输出缺陷坐标。对5种缺陷进行测试，结果表明，该系统稳定易用，具有全自动、识别速度快和100%精确寻址等优点。该系统应用于H公司缺陷坐标寻址工序后，缺陷坐标准确性提升30%以上，缺陷维修收益显著提升，在大尺寸液晶面板缺陷维修坐标寻址领域具有重大应用价值。
大尺寸 液晶面板 缺陷坐标 精确定位 large size LCD panel defect coordinates accurate addressing
1 中国科学院光电技术研究所, 成都 610209
2 中国科学院大学, 北京 100049
在地基望远镜对太空目标的宽光谱成像观测过程中, 大气色散会严重影响低仰角下图像的信噪比和清晰度。传统的色散棱镜补偿方法存在着生产加工难度大、控制系统复杂、装配困难等问题, 不利于移动和小型化的地基望远镜的应用。提出了一种基于图像反卷积的大气色散修正方法, 不需要增加额外补偿设备, 能够在低信噪比情况下有效修复色散图像。该方法首先利用多次收敛分割算法对图像进行星点分割处理, 随后利用图像反卷积的方法, 对图像进行色散补偿。在1.8m望远镜系统上对恒星的观测和色散补偿实验结果表明, 该方法在不同信噪比下均有复原效果, 平均恢复出目标90%的能量, 信噪比提高到3倍以上, 恢复效果与色散棱镜补偿法相当。
图像反卷积 大气色散 大气色散校正 大口径望远镜 地基望远镜 image deconvolution atmospheric dispersion atmospheric dispersion correction large aperture telescope ground-based telescope
1 中国空气动力研究与发展中心 高超声速冲压发动机技术重点实验室, 四川 绵阳 621000
2 国防科技大学 航天科学与工程学院, 湖南 长沙 410073
将基于周期性温度激励的主动控制技术引入“混合型气动CO2激光器(MGDL)”研究, 通过数值计算深入研究了周期性温度激励对MGDL主/副气流混合特性及小信号增益系数的影响。研究结果表明: 与未施加周期性温度激励的情形相比, 在MGDL副喷管出口位置施加特定幅值及特定频率的周期性温度激励后, 可以显著增强主/副气流的混合效果并大幅提高混合喷管中的小信号增益系数。激励幅值和激励频率对主/副气流混合特性及小信号增益系数有重要影响: 随着激励幅值的增加, 小信号增益系数先增大后减小; 在混合喷管下游区域, 文中所选的六种激励频率条件下获得的小信号增益系数均高于未施加周期性温度激励时的情形; 随着激励频率的增加, 主/副气流的混合效果越来越好, 但当激励频率增加到一定值后, 主/副气流的混合效果不再发生变化。
混合型气动CO2激光器 周期性温度激励 混合增强 小信号增益系数 mixing gasdynamic CO2 laser periodic temperature excitation mixing enhancement small signal gain coefficient 红外与激光工程
2019, 48(6): 0606003
1 发光学及应用国家重点实验室 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 吉林大学, 吉林 长春 130012
4 中国科学院 化学研究所, 北京 100190
制备了一系列Na1-xKxErF4@NaLuF4的核壳纳米结构, 核中K+掺杂摩尔分数变化范围为0%～8%。XRD分析结果揭示这些具有不同K掺杂浓度的纳米粒子均为β-相纳米结构。研究结果表明: 随着K+浓度的增加, 纳米结构中Er3+～650 nm处的红带发光强度呈现先增强后减弱的规律, 当K+摩尔分数为4%时, Na0.96K0.04ErF4@NaLuF4纳米晶的发光强度达到最大, 为未掺杂K+的NaErF4@NaLuF4纳米晶发光强度的3.7倍。其发光增强的原因在于K+的掺杂降低了Er3+微环境晶场宇称对称性, 提高了Er3+离子4F9/2→ 4I5/2能级辐射跃迁几率, 进而增强了Er3+的650 nm红带的上转换发光强度。
稀土离子 上转换发光 K+掺杂 发光效率 rare earth ions upconversion luminescence K+ doping luminescence efficiency
1 发光学及应用国家重点实验室 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 吉林大学, 长春 130012
4 中国科学院 化学研究所, 北京 100190
以氯化物为原料通过溶剂热法合成了尺寸均匀的NaYF4∶Yb3+,Tm3+上转换纳米粒子(UCNPs), 利用聚丙烯酸(PAA)取代UCNPs表面的油酸配体, 引入羧基和人IgG的氨基共价结合(H端), 再用蛋白G(protein G)作“桥”将兔抗羊IgG(r-a-g IgG)修饰在硅片表面(R端), 以消除由于硅片“刚性”表面与r-a-g IgG分子直接偶联而导致其结构或构象的变化, 从而实现硅片表面与r-a-g IgG的“柔性”生物偶联。利用抗原抗体的特异性免疫反应, 将H端和R端通过羊抗人IgG(g-a-h IgG)结合, 建立了简单高效和快速灵敏检测溶液中g-a-h IgG的新型免疫分析方法。实验结果表明: g-a-h IgG在5~400 nmol/L浓度范围内与上转换荧光强度具有良好的线性关系, 该传感器检测限为1.82 nmol/L, 并表现出优秀的检测特异性。本项研究为临床各种重大疾病的免疫分析诊断提供了一种宽线性范围和高特异性的新型免疫方法和平台。
上转换 夹心免疫 生物传感器 特异性 upconversion sandwich immunoassay biosensor specificity
1 中国科学院光电技术研究所, 成都 610209
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国华阴兵器实验中心, 陕西 华阴 714200
基于时空上下文(SpatialTemporal Context, STC)的跟踪算法与大部分传统算法相比, 在实时性方面具有明显的优势。通过实验发现, STC算法存在由变形和遮挡引起的跟踪精度下降问题。针对该问题, 提出了一种改进方法, 该方法在原STC算法的基础上引入局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)和遮挡检测机制, 利用LBP特征来代替灰度特征, 当跟踪器检测出目标发生遮挡时, 停止分类器参数的更新。对于满足线性运动的目标, 利用卡尔曼滤波器对其进行位置预测以解决目标发生遮挡后的定位问题。实验证明, 所提出的改进算法能有效提升目标跟踪精度, 针对遮挡情况下的目标也展现出较高的鲁棒性。
STC算法 LBP特征 遮挡检测 卡尔曼滤波器 STC LBP feature occlusion detection Kalman filter
1 中国科学院光电技术研究所, 成都 610209
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国华阴兵器试验中心, 陕西 华阴 714200
Struck算法是近年来综合性能较优的视觉目标跟踪算法, 但对于较大比例遮挡或全部遮挡情形, 算法性能下降明显。通过对Struck算法的分析发现, 当遮挡出现时算法分类器会引入错误信息, 从而导致跟踪失败或者跟踪漂移。在Struck算法框架的基础上加入遮挡判断机制, 在检测到较大比例遮挡后停止分类器更新, 并通过缩放搜索样本的尺寸解决目标尺寸快速变化导致的遮挡检测虚警; 对于具有一定运动信息的目标, 通过卡尔曼滤波器进行预测解决目标全遮挡后的持续跟踪。实验证明, 提出的算法框架对遮挡情形下的目标跟踪具有较高的鲁棒性。
Struck算法 目标跟踪 遮挡检测 卡尔曼滤波器 Struck object tracking occlusion detection Kalman filter
1 中国科学院光电技术研究所，四川 成都 610209
2 中国科学院大学，北京 100049
：针对目标跟踪过程中目标可能出现的快速变化和严重遮挡等问题，提出了一种基于新的子空间表示的目标跟踪算法。采用距离不变量对尺度不变特征变换(SIFT)特征点匹配对进行提纯。用提纯后的特征点匹配对，通过线性拟合得到仿射变化参数。在粒子滤波的理论框架下，采用快速的迭代算法，建立目标的主分量(PCA)子空间表示，结合计算得到的仿射变化参数，构造有效的目标观测模型完成跟踪。同时，采用在线学习的方法对SIFT特征点和PCA子空间进行定时更新。大量实验表明，提出的算法能快速有效地完成对姿态和形状剧烈变化的目标的精确跟踪。
目标跟踪 SIFT特征点 线性拟合 粒子滤波 PCA子空间 在线学习 target tracking SIFT features linear fitting particle filter PCA subspace online learning
1 中国科学院光电技术研究所，成都 610209
2 中国科学院大学，北京 100049
本文针对交通标志的显著性检测提出了一种新的方法和思路。在Lab 和HSV 两种颜色空间下分别计算L、a、b 和H、S、V 颜色通道的显著图，并通过得到的显著图在高、中、低亮度范围的像素点的多少来筛选Lab 和HSV 中哪个颜色通道的显著图有效，最后融合得到最终显著图。实验证明该方法易于实现，能快速有效的检测出交通标志的显著性区域。
路标 显著性检测 两种颜色空间 筛选 traffic signs salient detection two kinds of color space screen
