1 北京控制工程研究所，北京0090
2 空间智能控制技术重点实验室，北京100190
3 北京航空航天大学 仪器科学与光电工程学院，北京100191
光子带隙光纤有着独特的结构形式、传输介质和导光机制，这使其具有传统光纤无法比拟的优点，是未来光纤陀螺的理想选择。但光子带隙光纤粗糙的纤芯内壁导致其产生强烈的背向散射次波，会使光子带隙光纤陀螺产生额外的非互易误差。为了定量分析光子带隙光纤背向散射次波强度大小，论文基于电偶极子辐射理论建立了一种简单的光子带隙光纤背向散射次波理论模型。通过聚焦离子束微纳加工法和原子力显微镜测量得到了准确的纤芯内壁表面形貌功率谱密度，进而计算得到HC-1550-02型光子带隙光纤背向散射系数理论值为2.61×10-9/mm。通过光频域背向反射散射仪得到HC-1550-02型光子带隙光纤背向散射系数测量值为~1.82×10-9/mm，初步验证了背向散射次波模型的正确性，为背向散射次波抑制技术研究奠定了基础。
光子带隙光纤 背向散射次波 功率谱密度 photonic bandgap fiber backscatter secondary wave power spectral density
1 昆明理工大学机电工程学院，云南 昆明 650500
2 云南省先进装备智能制造技术重点实验室，云南 昆明 650500
针对传统视觉同步定位和映射（SLAM）系统在动态环境中鲁棒性和定位精度低等问题，基于ORB-SLAM2算法框架，提出一种在室内动态环境中运行稳健的视觉SLAM算法。首先，语义分割线程采用改进的轻量化语义分割网络YOLOv5获得动态对象的语义掩码，并通过语义掩码选择ORB特征点，同时，几何线程通过加权几何约束的方法检测动态对象的运动状态信息。然后，提出一种给语义静态特征点赋予权值，并对相机的位姿和特征点的权值进行局部光束平差法（BA）联合优化的算法，有效地减少动态特征点的影响。最后，在TUM数据集和真实的室内动态场景中进行实验，结果表明，与改进之前的ORB-SLAM2算法相比，所提算法有效地提高了系统在高动态数据集中的定位精度，并且绝对轨迹误差和相对轨迹误差的均方根误差（RMSE）分别提升了96.10%和92.06%以上。
视觉SLAM 动态环境 加权几何约束 语义掩码 BA联合优化 激光与光电子学进展
2024, 61(4): 0437003
为应对特殊条件下不便于实地进行移动式操作的问题，设计了一套基于混合现实的可移动机械臂操作控制系统。该系统分为人机交互、机械驱动、虚拟现实等3个模块：人机交互模块通过摄像头识别操作者肢体手势动作并发布相应操作指令；机械驱动模块解析由人机交互模块发布的操作指令后完成相应动作并反馈设备工作状态；虚拟现实模块接收机械驱动模块反馈信息后将设备运行情况在构建好的虚拟场景中还原，实现对设备运行情况的实时监控。在可移动机械臂平台上的测试结果表明，操作者通过所提系统可以实现对可移动机械臂的远程精准控制与实时监控，系统响应速度能够达到60~100 ms/frame。
机器视觉 混合现实 Unity3D 机械臂 动作捕捉 激光与光电子学进展
2024, 61(4): 0415002
1 中材人工晶体研究院(山东)有限公司，济南250200
2 北京中材人工晶体研究院有限公司，北京100018
3 中材高新材料股份有限公司，北京100021
SiC是新一代射频器件和功率器件的理想材料，电阻式物理气相传输法由于具有温度均匀性，成为生长大尺寸SiC单晶的有效方法。近年来，多孔石墨等的使用提高了SiC晶体的质量和产量，而关于其机理的研究却相对较少。本文使用数值模拟的方法系统研究了多孔石墨对SiC晶体生长的影响，并进行了晶体生长验证。模拟结果表明：多孔石墨的使用提高了原料区域的温度及温度均匀性，增大了坩埚内轴向温差，对减弱原料表层的重结晶也具有一定作用；在生长腔内，多孔石墨改善了物质流动在整个生长过程中的稳定性，提高了生长区域的C/Si比，有助于减小相变发生概率，同时多孔石墨对晶体界面也起到改善作用。晶体生长结果实际验证了多孔石墨在提高传质均匀性、降低相变发生率和改善晶体外形上的作用。本文结果对于理解多孔石墨的作用机理以及改善SiC晶体生长条件具有实际意义。
碳化硅 多孔石墨 数值模拟 晶体生长 电阻加热 物理气相传输 silicon carbide porous graphite numerical simulation crystal growth resistance heating physical vapor transport
1 北京信息科技大学 机械工业现代光电测试技术重点实验室，北京 100192
2 北京信息科技大学 光电测试技术及仪器教育部重点实验室，北京 100192
为了线结构光平面标定的准确性和高效性，以及提高线结构光平面标定方法的普适性，提出了一种基于2维圆形标靶的线结构光平面标定方法。采用光条提取算法得到照射在2维圆形标定靶任意位置处光条中心点的亚像素坐标值，将光条上所有点拟合成直线，交圆形标定靶每列靶标连线于一点; 得到每列靶标连线与拟合出的光条中心线交点后，连接交点与相机光学中心形成一条直线; 联立该连线的直线方程与像素坐标系下两条交线的直线方程，以及2维圆形标定靶所在平面的方程，求解出每个交点在相机坐标系下的坐标; 最后采用最小二乘拟合算法进行平面拟合，得到了所求光平面方程; 介绍了该标定方法的基本原理和实现过程，搭建实验系统对其有效性进行了验证。结果表明，用该方法求取光平面的平均测量误差可以达到2.36737 mm，鲁棒性高，且标定流程十分简便，适用于一般的工程应用和机械加工过程。该研究为线结构光传感器的光平面标定提供了参考。
图像处理 线结构光平面标定 光电视觉检测 机器视觉 image processing linear structured light plane calibration optoelectronic vision inspection machine vision
1 矿冶科技集团有限公司，北京 100160
2 黑龙江紫金铜业有限公司，齐齐哈尔 161041
将600目(23 μm)和1 000目(13 μm)煤系偏高岭土按照0%、5%、10%、15%(质量分数)的掺量分别掺入混凝土，通过强度测试、XRD、TG-DTG、SEM-EDS和氮吸附试验等研究了煤系偏高岭土细度和掺量对混凝土力学性能和微观结构的影响。结果表明：偏高岭土的掺入显著提高了混凝土的力学性能，当偏高岭土细度为1 000目、掺量为15%时，混凝土的抗压强度最大，90 d抗压强度达到了81 MPa；水化产物主要由氢氧化钙、钙矾石、类水滑石及水化硅酸钙(C-S-H)凝胶等组成，掺入偏高岭土并未改变水化产物种类，但是增加了水化产物中C-S-H凝胶的产生量，同时降低了氢氧化钙的含量。偏高岭土与水泥水化产物氢氧化钙发生二次水化生成C-S-H凝胶，提高混凝土致密性，这是偏高岭土能够增强混凝土力学性能的主要原因。
煤系偏高岭土 混凝土 力学性能 水化产物 微观结构 火山灰反应 coal-series metakaolin concrete mechanical property hydration product microstructure pozzolanic reaction
中国工程物理研究院 流体物理研究所，脉冲功率科学与技术重点实验室，四川 绵阳 621999
为测量4 MV感应电压叠加器的电压，设计和标定了多个D-dot电压探头。频响测试结果表明探头频率上限大于270 MHz，满足待测电压信号频率响应需求。标定中，由于分压器与探头的安装位置不同，为了避免传输线阻抗失配导致快前沿电压信号在不同测量点的电压波形差异，采用前沿数百纳秒的脉冲信号开展标定。由于探头的低频特性同时满足标定与实测的需求，因而标定的准确性得以保证。考虑装配结构及精度对探头灵敏度的直接影响，次级电压探头采取了在感应腔逐级安装过程中的在线标定方法。由于靠近二极管的电压探头受到电子等影响导致波形畸变，因此直接测量负载电压存在困难。4 MV装置的多发实验结果表明，输出端传输线上电压波形与其下游位置电压波形之差，与用两者之间电感计算的电压波形相吻合，说明采用二极管上游电压探头的测量结果来计算二极管电压是行之有效的。
感应电压叠加器 脉冲电压 D-dot探头 频率响应 标定 induction voltage adder voltage pulse D-dot sensor frequency response calibration 强激光与粒子束
2023, 35(9): 095002
1 成都大学 电子信息与电气工程学院成都 610106
2 安徽大学农业生态大数据分析与应用国家工程研究中心合肥 230039
3 南洋理工大学 电气与电子工程学院新加坡 639798
4 成都理工大学 核技术与自动化工程学院成都 610059
传统脉冲成形方法对堆积脉冲幅度计算存在的误差将会导致X射线荧光光谱失真，因此，在高堆积率背景下测量得到的光谱很难对光谱进行准确分析。本文提出一种基于深度学习的Transformer模型，该模型采用编码器-解码器结构，通过嵌入位置编码的多头注意力来估计堆积脉冲的幅度，并将其应用于高性能硅漂移探测器的辐射测量，以及X射线荧光光谱学分析。为了训练该模型，通过预定义的数学模型模拟得到探测器输出的脉冲信号，为了模拟真实的核脉冲，在信号中加入了与热噪声和散粒噪声相对应的高斯噪声。训练后的模型通过截取粉末铁矿样品和粉末岩石样品的实测脉冲序列进行验证，使用相对误差作为模型性能评估指标，对应于脉冲幅度估计的准确度。在粉末铁矿样品和粉末岩石样品的实验测量8组离线脉冲序列中，得到的平均相对误差为0.89%。结果表明：该模型能够实现堆积脉冲幅度的准确估计。
堆积脉冲 深度学习 Transformer模型 位置编码 Stacking pulses Deep learning Transformer model Positional encoding
1 昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南 昆明 650550
2 昆明理工大学生命科学与技术学院，云南 昆明 650550
针对蛋白质质谱数据检索研究中由于样本单一、数据不平衡导致传统的相似性匹配检索方法效率低且精度不高的问题，提出一种基于复杂的放回抽样（Flex-Bootstrap）和多次卷积神经网络（Multi-CNN）与深度神经网络（DNN）融合模型的检索方法，并与DNN模型、CNN与DNN融合模型相比较。Flex-Bootstrap方法结合Multi-CNN与DNN融合模型应用于蛋白质质谱数据种类预测时取得了较好的效果，其测试集的准确率提升至98.82%，损失函数值降低至0.0397。该模型不仅有效解决了使用DNN模型、CNN与DNN融合模型进行数据检索时存在的欠拟合问题，同时提高了预测的准确率以及质谱数据库的搜索效率。
医用光学 蛋白质种类 复杂的放回抽样 深度神经网络 卷积神经网络 质谱数据预测 激光与光电子学进展
2023, 60(16): 1617001
1 成都大学 电子信息与电气工程学院成都 610106
2 安徽大学 农业生态大数据分析与应用国家工程研究中心合肥 230039
3 （数学地质四川省重点实验室（成都理工大学）成都 610059）
4 南洋理工大学 电气与电子工程学院新加坡 639798
5 成都大学 机械工程学院成都 610106
在X荧光光谱分析中，为了解决传统谱分析方法中存在的特征峰计数率损失以及影子峰的问题，本文拟采用一种基于深度学习的长短期记忆（Long and Short Term Memory，LSTM）神经网络模型，该模型对核脉冲幅度时间序列具有较好的适用性，通过对样本的学习能够对核脉冲信号的幅度进行准确估计。鉴于核脉冲信号样本较大，模型训练效率低，特引入卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），利用其特有的卷积核结构逐层提取样本特征，能够有效减少样本数量，降低模型训练复杂度。使用粉末铁矿样品测量得到的一系列离线核脉冲序列产生模型训练所需的数据集，该数据集的64 000个条目中，44 800个用作训练集，12 800个用作验证集，余下6 400个用作测试集。实验结果表明：训练好的CNN-LSTM模型能够极大地节省训练时间，克服传统方法局部收敛的缺陷，也能够对不同程度畸变的输入脉冲进行准确的参数估计，在训练集和验证集上得到的准确率都高于99%。进一步分析计数修复结果，得到三个影子峰校正比例的平均值为91.52%，表明训练的CNN-LSTM模型对畸变脉冲产生的计数损失的校正比例约为91.52%。该模型能够有效校正因畸变脉冲幅度损失造成的影子峰，改善X射线荧光光谱中特征峰计数率精度，在X射线荧光光谱领域具有较高的应用价值。
深度学习 长短期记忆 X荧光光谱 卷积神经网络 Deep learning Long and short term memory X-ray fluorescence spectroscopy Convolutional neural network
