Author Affiliations
Abstract
1 Institute of Photonic Chips, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China
2 School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China
3 Nokia Shanghai Bell Co., Ltd., Shanghai 201206, China
4 College of Medical Instruments, Shanghai University of Medicine and Health Sciences, Shanghai 201318, China
Edge detection for low-contrast phase objects cannot be performed directly by the spatial difference of intensity distribution. In this work, an all-optical diffractive neural network (DPENet) based on the differential interference contrast principle to detect the edges of phase objects in an all-optical manner is proposed. Edge information is encoded into an interference light field by dual Wollaston prisms without lenses and light-speed processed by the diffractive neural network to obtain the scale-adjustable edges. Simulation results show that DPENet achieves F-scores of 0.9308 (MNIST) and 0.9352 (NIST) and enables real-time edge detection of biological cells, achieving an F-score of 0.7462.
diffractive neural network edge detection phase objects Chinese Optics Letters
2024, 22(1): 011102
上海理工大学上海市介入医疗器械工程研究中心，上海 200093
提出一种基于连续透射消光光谱的粒径测量方法。基于Mie散射理论和人工蜂群算法对颗粒粒径进行反演，结果表明，单峰分布时颗粒的体积频率分布曲线相对均方根误差（RRMSE）低至0.08%，双峰分布时颗粒的体积频率分布曲线RRMSE低至3.49%。用编号为GBW120134、GBW120024和GBW120041的聚苯乙烯乳胶标准颗粒进行了对比实验。结果表明，单峰分布时D50粒径的相对误差在10%以内，双峰分布时D50粒径的相对误差在20%以内。
散射 消光法 光谱 粒径测量 人工蜂群算法 激光与光电子学进展
2022, 59(21): 2129002
上海交通大学材料科学与工程学院激光制造与材料改性重点实验室，上海 200240
针对MARK III型液化天然气 (LNG)船围护系统中的304L不锈钢波纹板搭接接头进行了圆形扫描激光焊接工艺研究。对于圆形扫描激光焊接的搭接接头，其下板焊缝边缘存在咬边，且在较大扫描幅度和较高扫描频率下咬边现象尤其明显。通过高速摄影发现，焊接过程中圆形扫描轨迹内部存在未熔化区域。激光斑点除自身的扫描运动外还叠加了沿焊接方向的移动，随着扫描路径的重复叠加，在扫描激光焊接熔池的内部，未熔化区域逐渐减小，最终达到稳定状态。当扫描幅度或频率提高时，单位长度母材吸收的激光能量减小，熔池温度降低，当前扫描周期下形成的熔池前沿快速凝固，从而导致未熔化区尺寸无法进一步缩小。当扫描幅度降至1.5 mm或者扫描频率降至50 Hz时，未熔化区域较小甚至完全消失，咬边现象也随之消失。
激光技术 扫描激光焊接 咬边 搭接焊 圆形扫描 304L不锈钢 中国激光
2022, 49(22): 2202004
1 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
2 上海理工大学 健康科学与工程学院, 上海 200093
在医学领域中, 静脉成像技术被用于辅助静脉注射和静脉疾病的治疗。其中反射式成像的静脉成像装置由于非接触、便携性好的优势, 在临床上的静脉定位中具有十分显著的优势。针对反射式成像下的静脉图像中噪声多、静脉特征较弱导致现有的图像处理方法难以准确地提取出图像中的静脉纹路的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的静脉纹路提取方法(RIVE)用于提高反射式静脉图像中静脉纹路提取的准确性。使用透射式静脉成像下的图像及标签训练神经网络; 使用训练好的神经网络提取反射式静脉图像中的静脉纹路; 最后, 将反射式静脉图像中提取的静脉纹路与透射式静脉成像的结果比较, 以静脉提取率为基准评估新方法的性能。实验结果表明RIVE的静脉提取率可以达到63.2%, 相比于传统方法有23.7%的提升。因此, 本方法可以更准确地提取出反射式静脉图像中的静脉纹路, 在临床的静脉显像技术中有十分重要的意义。
反射式静脉成像 静脉纹路提取 卷积神经网络(CNN) reflection-type vein imaging vein pattern extraction U-Net U-Net convolutional neural network(CNN)
1 上海理工大学光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
2 上海理工大学光子芯片研究院, 上海 200093
3 上海理工大学光电信息与计算机工程学院人工智能纳米光子学中心, 上海 200093
散射现象广泛存在于自然界中。透过散射介质的大景深成像在计算成像领域具有重要的意义和应用价值。近年来,随着深度学习在计算成像领域的广泛应用,散射成像系统中的景深问题亟待进一步研究和拓展。以DenseNet为基础,结合UNet框架,建立了一个具有良好迁移性和景深拓展能力的深度卷积神经网络模型——DUNet。通过使用透过不同目数毛玻璃的散斑图像对网络进行训练,使成像景深拓展至距焦面50 mm处。初步的小鼠脑片实验结果表明,DUNet模型将有望应用于深层组织断层扫描。
光计算 密集卷积网络 散射成像 景深拓展
1 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
2 上海理工大学 医疗器械与食品学院, 上海 200093
3 上海健康医学院 上海市分子影像重点实验室, 上海 201318
针对激光散斑血流成像系统中光源相干性对散斑衬比的影响进行了研究, 提出了一种基于混合遗传算法的散斑图像恢复方案。首先, 分析非完全相干光用于激光散斑血流成像系统时的劣势, 说明混合遗传算法恢复被低相干性光源破坏的散斑图像的原理; 使用对比度与噪声比来衡量由两种光源成像得到的静态白盘散斑图像质量; 最后, 将算法分别用于静态白盘散斑图像和真实的手背血流检测场景。实验结果表明, 相干性较好的单纵模激光器成像得到的散斑图像, 较之于相干性较差的半导体激光器成像得到的散斑图像, 对比度与噪声比高出67.2%; 将算法用于质量较差的散斑图像后, 其对比度与噪声比提高了57.7%; 将算法用于手背血流检测场景, 进行恢复运算后, 验证了手指指尖的血流灌注量平均高于手指关节30%的临床事实。将本算法用于激光散斑血流成像系统, 可以有效消除非完全相干光给散斑衬比分析造成的影响, 获得质量更好的血流图像。本算法的推广使用可以提高激光散斑血流仪器在光源选择方面的灵活性。
激光散斑血流成像 散斑衬比分析 血流灌注量 光源相干性 混合遗传算法 laser speckle blood imaging speckle contrast analysis blood perfusion index laser coherence hybrid genetic algorithm 光学 精密工程
2019, 27(10): 2127
上海理工大学光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
在分析被动层颗粒温度含噪特点的基础上模拟了低信噪比的方波信号, 根据变化规律, 采用 Mallat快速算法分析低信噪比的方波信号, 并根据噪声分布特性设计了用于抑制被动层颗粒温度中干扰噪声的算法。对所设计算法进行仿真实验, 结果表明, 该算法可以最大限度地滤除信号中的噪声。通过搭建滚筒实验装置, 测量滚筒被动层的颗粒温度, 对测量数据进行分析, 有效地测出了内部颗粒温度状态变化, 表明了小波变换能有效提高测量被动层颗粒温度的信噪比。
小波变换 被动层颗粒温度 噪声信号 信号分析 wavelet transform passive layer particle temperature noise signal signal analysis
