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2026(1):1-9, DOI: 10.16136/j.joel.2026.01.0439
Abstract:
类激活映射(class activation mapping,CAM)通过生成显著性图来解释深度学习模型的决策过程。然而,现有CAM方法在生成显著性图时,难以兼顾精确度与鲁棒性。本文提出了一种基于多阶梯度优化的CAM模型(multi-step gradient optimization- based class activation mapping,MG-CAM),通过引入多阶梯度优化策略,融合多维特征信息,动态调整特征图的权重分布,以提升显著性图的精确表达能力与可靠性。在ImageNet数据集上设计了实验,结果表明,MG-CAM在多个评价指标上均有良好表现。此外,MG-CAM通过了健全性检查和消融实验,验证了其对模型参数的敏感性和多阶梯度优化策略的有效性,为提高深度学习模型的可解释性提供了一种研究思路。
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2026(1):10-20, DOI: 10.16136/j.joel.2026.01.0453
Abstract:
煤矿井下轨道异物的侵入严重影响运输安全。针对当前算法对异物边缘信息分割效果差、实时性低等问题,提出一种非对称编解码结构的井下轨道异物分割方法。首先,编码阶段基于Transformer结构设计一种高效的多尺度特征提取主干网络,在保持精度的同时提升计算效率；其次,提出浅层特征增强模块(shallow feature enhancement module,SFEM) 解决井下异物边界难以精确分割的问题；之后,使用轻量级的Concat解码器用于融合不同尺度的特征信息,预测分割结果；最后,针对井下环境异物多样及其特征不均衡的特点,设计混合损失提高网络对各类异物的敏感程度和准确性。实验结果表明,本文方法的平均交并比 (mean intersection over union,mIoU) 、平均像素精度(mean pixel accuracy,mPA) 、分割速率均达到最优,分别是86.83%、92.49%、36.9 frame/s,满足井下轨道异物分割任务中高准确性和实时性要求。
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2026(1):21-30, DOI: 10.16136/j.joel.2026.01.0456
Abstract:
针对现有图像分割算法面对非结构化道路场景,无法同时满足准确性和实时性需求的问题,本文提出双分辨率语义分割网络(dual resolution semantic segmentation network,DRSNet)进行实时图像分割。在高分辨率分支引入自注意力机制,去除冗余信息,在低分辨率分支的特征提取阶段采用多尺度特征图提取策略,提高对不规则边界和混淆类的识别；提出一种改进的金字塔池化模块减少模型参数,实现网络轻量化；通过对特征图加权的方法来融合双边特征,减少非结构化场景中关键信息损失。本文算法在自制的非结构化数据集上以93.77帧每秒的速度,平均像素准确率达到77.02%,实现了64.39%的均交并比(mean intersection over union,mIoU) ,相较于DDRNet (deep dual resolution network)提高了11.23%,且高于SegFormer、PSPNet等分割网络。实验结果表明,该模型在分割精度和推理速度上达到更好的平衡。
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2026(1):31-39, DOI: 10.16136/j.joel.2026.01.0437
Abstract:
RGB-D语义分割已被广泛研究,并取得显著效果。传统方法使用简单的策略来融合RGB和深度特征,难以有效利用多模态信息。此外,现在的方法大多采用双流Transformer提取信息,导致参数大幅增加,从而阻碍了它们的实际应用。为解决该问题,本文结合Transformer和CNN设计RGB-D语义分割网络,利用Mix Transformer(MiT)提取深度特征,使用ConvNext提取RGB特征。为有效利用RGB信息和深度信息,设计特征交互互补模块(feature interaction complementation module,FICM)实现特征提取过程中的RGB信息和深度信息的交互与校正。为有效融合RGB和深度特征,提出非对称特征选择融合模块(asymmetric feature selection fusion module,AFSFM)融合RGB特征和深度特征。在NYU Depth V2和SUN RGB-D两个数据集上的大量实验结果表明,该方法可以对室内复杂场景实现快速有效的分割。
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2026(1):40-46, DOI: 10.16136/j.joel.2026.01.0458
Abstract:
煤矿井下的工作环境极为复杂,针对噪声、灰尘和阴暗区域导致目标漏检误检的问题,提出了一种基于轻量化网络融合的井下轨道异物检测方法。首先,对YOLOv7-Tiny网络框架进行针对性改进,引入FasterNet和GhostV2模块,在保持高性能水平的同时降低了模型复杂度。其次,结合ECA(efficient channel attention)注意力机制设计了ELAN_E模块,提高了模型对异物特征的敏感性。最后,采用Focal-EIoU损失函数优化坐标损失计算,进一步提升了检测准确性。实验结果表明,相较于YOLOv7-Tiny,提出方法在参数量和计算量方面分别减少了30.23%和15.15%。同时mAP(mean average precision)指标提升了1.2%,有效地提高了异物检测的精度和效率,为煤矿井下轨道区域入侵检测提供了有效改进方案。
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2026(1):47-52, DOI: 10.16136/j.joel.2026.01.0468
Abstract:
本文针对现有的伪装目标检测(camouflage object detection,COD)网络模型不能充分利用各个层次之间的信息从而导致检测结果模糊的问题,提出了基于边缘与注意力的递进式网络(progressive network based on edge and attention,EAPNet)。首先提出了边缘信息提取模块(edge information extraction module,EIEM),提取主干网络第一、三、五阶段的特征生成边缘特征图；然后提出了感受野与边缘特征聚合模块(receptive field and edge aggregation module,RFEAM)聚合主干网络相邻阶段的感受野特征和边缘特征；最后利用所提出的注意力辅助融合模块(attention-assisted fusion module,AAFM)对相邻RFEAM的输出特征进行二次递进式融合。在三个COD数据集上的实验结果表明本文方法优于其他10个模型。
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2026,35(1):53-62, DOI: 10.16136/j.joel.2026.01.0413
Abstract:
传统的1×1卷积在进行升维和降维操作时,没有对空间信息进行处理,从而带来较多的计算冗余并造成性能下降。针对该问题,本文提出一种将空间信息优化与轻量网络相融合的网络架构Lite-EfficientNet,该架构将轻量级网络ShuffleNet中的Shuffle块嵌入EfficientNet网络,并引入一种自适应空间信息卷积(adaptive spatial information convolution, ASC)单元,通过学习一组与输入数据相关的偏移量自适应地调整1×1卷积的位置,从而有效恢复1×1卷积丢失的空间信息,实现了计算效率和性能的优化。实验结果表明ASC单元在减少计算复杂度的同时,显著提高了模型对空间信息的捕捉和整合能力,验证了其在高效网络设计中的潜力。与现有的轻量级模型相比,Lite-EfficientNet在ImageNet1k数据集上的分类准确率和推理速度均有所提升,在目标检测和实例分割任务中也具有广泛的适用性。
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2026,35(1):63-70, DOI: 10.16136/j.joel.2026.01.0403
Abstract:
由于传统的拼接融合方法处理子孔径重叠区域会出现拼接痕迹和中高频部分数据丢失的问题,本文提出了基于非下采样轮廓波变换(non-sampled contourlet transform,NSCT ) 方法进行子孔径重叠区域融合。该方法可使各子孔径的重叠区域分解成低频和高频系数矩阵。然后,采用不同的方法对低频和高频系数矩阵进行融合处理,获得新的系数矩阵,最后通过逆变换获得整体面形。本文对该算法进行数值仿真,结果表明本算法能够还原原始面形。对200 mm口径平面镜和40 mm×310 mm长矩形平面进行拼接检测,与全口径面形的测量结果对比,并采用功率谱密度(power spectral density,PSD) 基于非下采样轮廓波变换的子孔径拼接技术研究 对本文算法和均化融合拼接面形进行分析。实验结果表明,拼接所得的面形和全口径面形分布基本一致,且能够消除拼接痕迹并保证中高频数据不丢失。
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2026(1):71-77, DOI: 10.16136/j.joel.2026.01.0415
Abstract:
本文研究了一种测试与评价量产晶硅太阳电池光电转换性能的方法,获得量产晶硅太阳电池的极限光电转换效率(power conversion efficiency,PCE) 及其性能优化的空间。该方法是在产线上引入Suns-Voc 测试,结合模拟太阳光照下J-V测试,获得每个电池的双二极管模型的光电参数；优选每个实测最佳参数,利用双二极管模型数值计算电池的极限光电转换效率及每个光电参数提升至最佳值对批量电池性能的影响。将该方法应用于批量制备的工业级尺寸晶硅太阳电池,结果表明:实验测得量产太阳电池的均值光电转换效率为22.49%,其极限光电转换效率具有达到22.90%的潜力；依次优化短路电流密度JSC、第一复合电流J01、第二复合电流J02及串联电阻Rs,批量电池的均值光电转换效率能够依次绝对提升0.09%、0.09%、0.11%和0.14%。基于上述研究,该测试和评价光电转换性能的方法可以为优化量产晶硅太阳电池的性能提供指导。
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2026(1):78-85, DOI: 10.16136/j.joel.2026.01.0426
Abstract:
为探究不同偏振参数特性的激光脉冲对激光场内不同初始位置的高能电子运动与功率辐射分布影响,以电磁学基本方程为基础建立电子激光对撞模型,借助MATLAB软件分析模拟出了不同偏振参数下不同初始位置的电子辐射空间分布特点。研究表明,随着偏振参数从0—1增加,其与不同位置的电子对撞产生的空间辐射分布呈双峰状向四周过渡；在初始位置一定时,辐射分布随偏振参数增大双峰逐渐下降扁平；在偏振参数一定时,辐射分布随初始位置变化而显现微小变化。同时发现在偏振参数为0.7,电子初始于z正半轴上距原点30 μ m位置出现电子单位空间立体角辐射最大值。
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2026(1):86-94, DOI: 10.16136/j.joel.2026.01.0441
Abstract:
光电容积脉搏波(photoplethysmographic,PPG) 信号能反映血糖浓度(blood glucose concentrations,BGCs) ,准确提取该信号对无创血糖监测至关重要。本文提出了一种优化方法,通过经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)去除高低频噪声,将PPG 信号分解为多个子信号。采用动态时间规整算法(dynamic time warping,DTW)计算子信号的相似度,以识别并剔除异常子信号,随后建立包含保留和剔除异常子信号的两组数据集合。对比分析结果显示,剔除异常子信 号后的特征参数(峰峰值、上升支、下降支速率和信号长度的标准差)分别降低了30.34%、20.15%、43.80%和40.54%,显示了该方法在特征值提取可靠性上的提升。此外,该优化方法还使得PPG特征值的采集稳定性提高了44.4%,验证了其在无创血糖监测中的实用性与可靠性。
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2026(1):95-101, DOI: 10.16136/j.joel.2026.01.0434
Abstract:
激光通信信号作用距离受猫眼效应影响,导致通信质量下降,为此研究基于K均值算法的逆向调制激光通信信号作用距离控制方法。逆向调制激光系统分为主动端和逆向端。主动端发射激光,逆向端接收并调制后通过逆向单元返回主动端,主动端解调后,实现激光系统的逆向调制通信,从而确定激光信号衰减与距离关系。基于此,采用K均值算法聚类初始衰减信号,确定激光信号衰减密度分布情况,结合光学追踪矩阵设定控制矩阵以抑制猫眼效应并控制衰减信号,保证逆向调制激光通信作业距离。该方法能够聚类不同通信模式的光信号,确保激光信号的传输强度和距离。研究方法提升了激光信号传输的稳定性,实际应用效果好。
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2026,35(1):102-112, DOI: 10.16136/j.joel.2026.01.0406
Abstract:
光纤布拉格光栅(fiber Bragg grating,FBG)由于其高精度和免受电磁干扰特性,在传感器领域受到了广泛关注。基于FBG的形状传感是一种新兴的形状传感技术,这种传感器通过在多点上嵌入FBG,捕捉并分析结构形变,无需外部视觉辅助即可实现形状传感。此外,该技术具有高度灵活、易于集成安装及高精度等优点,特别适用于航空航天、汽车工业和桥梁等大型结构的实时健康监测。本文从FBG形状传感原理切入,介绍了FBG形状传感技术关键的3个方面,即温度补偿技术、光纤光栅解调技术和空间重构算法,综述了这些关键技术的研究进展,对其中的具体方法进行了对比分析,探讨了当前面临的主要挑战和未来的发展方向。
2026年第卷第1期
图像与信息处理
测量·检测
光物理
光电子信息技术
图像与信息处理
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可调谐F-P滤波器的研究与发展趋势
Abstract:
随着5G/6G 通信、数据中心互联、环境智能监测以及高精度光学检测等新兴技术的快速发展，对高性能光学滤波器的需求日益提升。传统光学滤波器在性能和功能上仍存在着一定的局限性，而可调谐 F-P 滤波器因其宽调谐范围、高分辨率等优势受到广泛关注。本文按照结构形式的不同，将可调谐F-P滤波器分为光纤型F-P滤波器、自由空间型F-P滤波器、MEMS 型F-P滤波器和集成光学型F-P滤波器，系统梳理了可调谐F-P滤波器在结构特点和性能演变方面的研究进展，并对各类可调谐F-P滤波器的应用领域进行了分析与展望。
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基于改进DN4的小样本农作物病虫害识别
Abstract:
小样本农作物病虫害识别对农业智能化和可持续发展具有重要意义。提出基于改进深度最近邻神经网络的小样本农作物病虫害识别方法。在特征提取阶段，采用多尺度融合结构提取图像细节和语义特征，引入时空注意力机制提取类别相关注意力图。提出动态加权K近邻方法度量查询样本类别以提升匹配精度。通过引入中心损失增加类内紧致性，聚合同类样本，分离异类样本，从而提高农作物病虫害识别的准确率。实验表明，该模型在 5-way、1-shot 与 5-way、5-shot下农作物病虫害识别准确率分别为69.06%和82.81%，与DN4方法相比，分别提升了8.97%和5.28%，提高了病虫害防治的效率。与小样本识别领域典型算法相比，该模型在典型小样本目标识别任务中具有明显优势，识别准确率高于其他算法。
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基于二氧化钒的太赫兹可切换双功能手性超表面
Abstract:
针对目前大多数手性超表面无法实现动态可调且同时具备偏振转换和吸波功能，本文提出一种基于二氧化钒(vanadium dioxide, VO2)的可切换双功能手性超表面(chiral metasurface, CM)。当VO2处于绝缘态时，该CM具有线偏振转换(linear polarization conversion，LPC)功能，其在1.74-2.50 THz内的偏振转换率(polarization conversion ratio, PCR)大于90%，相对带宽(relative bandwidth, RB)为35.85%。当VO2处于金属态时，所提出的设计具有吸波(absorption, ABS)功能，吸波率大于90%所对应的频率范围为1.59-2.70 THz，RB为51.75%。通过谐振频率处的表面电流、电场和磁场分布，揭示其LPC和ABS机理。此外，探讨模型的几何参数、入射角和偏振角等参数对双功能调控特性的影响规律。本文所提出设计具有厚度薄和偏振不敏感等优势，在隐身雷达罩、无线通信和显微成像等领域具有潜在的应用价值。
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热膨胀机制下激光水下致声声波特性研究
Abstract:
本文基于热膨胀激光致声理论,详细对比分析了激光脉冲宽度、光束半径、脉冲能量、脉冲波形及激光波长等主要激光参数对激光致声产生的声压波形及指向性的影响。结果表明,热膨胀机制下,1064 nm的Nd:YAG和10.6 μm的CO2激光是较为理想的激励源；在接近汽化阈值之前,激光致声得到的声压强度与激光功率密度成正比；减小激光脉冲宽度可有效抑制旁瓣的大小,从而改善声脉冲的指向性,但同时声信号的频率和带宽也会增加；增加激光光斑半径则可在抑制旁瓣大小的同时压缩声信号带宽,减少高频成分；而采用平顶波型的激光时间脉冲波形可以产生较窄的声脉冲信号,有利于探测水下较小的目标。在此基础上,结合声波在海水中的传输损耗特性研究,对热膨胀机制下声波在海水中的传播距离进行了分析和评估。采用脉冲能量1 J、脉冲宽度1 μs、光斑半径1 cm的1064 nm激光源,热膨胀机制生成的水下声波可传输约27米；同时增加激光脉冲能量和光斑大小以保持峰值功率密度不变,当达到百米级传输距离时,需要的脉冲能量和光斑半径分别为33 J和5.74 cm。若采用脉冲能量0.5 J、脉冲宽度500 ns、光斑半径1 cm的10.6 μm激光作为激励源,水下声波传输距离可达45米；保持峰值功率密度不变,为达到百米级传输距离,脉冲能量和光斑半径需分别为8 J和4 cm。
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光栅误差及激光参数对亚波长光栅导模共振效应影响分析
Abstract:
亚波长光栅微位移检测技术具有高精度、强抗电磁干扰性和快响应等优势，但其在制造过程中不可避免存在误差。本文基于Rsoft仿真软件，对光栅加工过程中可能出现的周期误差、厚度误差、占空比偏差、光栅层间距误差以及光源波长、激光模式与偏振角度进行了系统建模与仿真分析。从仿真结果可知，光栅周期误差需小于±0.01 μm，厚度容差需控制在±100 nm以内，占空比最优值为0.5，而双层光栅层间间距的允许误差为±0.2 μm。当采用1550 nm波长横磁模(transverse magnetic mode, TM)模式激光时，系统可获得峰值检测灵敏度；此外，衍射效率随激光偏振方向偏离栅线方向而显著降低。本研究为后续的误差补偿与系统优化提供了理论依据，从而最大限度地提升基于亚波长光栅波导模式耦合的位移检测灵敏度。。
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高灵敏度温度和折射率双参量测量的光子晶体光纤传感器
Abstract:
折射率（Refractive index, RI）是确定物质组成成分的一个重要指标，但温度变化会导致折射率改变。因此，设计一种不受温度变化影响的RI传感器具有重要意义。本文提出了一种基于表面等离子体共振（Surface Plasmon Resonance, SPR）的光子晶体光纤传感器，可以实现折射率和温度同时且独立的测量。基于有限元数值分析了传感器的性能，包括限制性损耗、灵敏度、鲁棒性等。结果表明，该传感器对折射率和温度的最大波长灵敏度分别为35000 nm/RIU（RIU为折射率单位）和6.1 nm/°C。此外，空气孔半径的变化不会引起共振波长的漂移，这一优势特点有利于在实际工艺中制造具有高容错率和低成本的光子晶体光纤传感器。
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REL-YOLO: 融合边缘增强与多尺度注意力的水下目标检测方法
Abstract:
水下目标检测在海洋环境监测、资源勘探、生态保护和水下作业等领域具有重要应用价值。然而，复杂水下环境及光线的吸收与散射不仅导致图像颜色失真与细节模糊，还因目标小、密集且遮挡而进一步增加检测难度。为解决上述挑战，本文基于YOLOv11提出一种改进的水下目标检测算法——REL-YOLO。首先，针对水下环境背景复杂、噪声干扰严重等问题，结合感受野增强卷积（Receptive Field Attention, RFA）与协调注意力（Coordinate Attention, CA）以提升模型特征提取与判别能力。其次，设计边缘信息增强模块（Edge Information Enhancement Module, EIEM），通过强化目标轮廓特征，提高对模糊边缘和小目标的检测敏感度。最后，构建多尺度大核卷积注意力模块（Multi-Scale Large Kernel Attention, MSLKA），利用多尺度卷积操作增强模型对多尺度及被遮挡目标的感知能力。实验结果表明，所提出方法在 URPC2020 和RUOD 两个公开数据集检测精度分别达到 86.5% 与 87.7%，较 YOLOv11 提升 1.8% 和 1.0%。与其他方法相比，该模型在多尺度水下目标检测中表现出更高精度、泛化性与鲁棒性。
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四波混频Autler-Townes分裂峰值强度的相干调控
Abstract:
针对四波混频Autler-Townes（AT）分裂的可控化精准调控问题，本文提出了基于缀饰场参数的四波混频Autler-Townes分裂峰值强度的相干调控方法。首先基于缀饰态理论和密度矩阵方程得到四波混频Autler-Townes分裂峰值强度的表达式；接着研究四波混频Autler-Townes分裂峰值强度随缀饰场失谐和功率变化规律。研究表明，当缀饰场功率较小时，缀饰场对四波混频信号起到增强作用；反之则会抑制四波混频强度，功率越大，这种抑制作用就越强；而缀饰场失谐越大，对四波混频Autler-Townes分裂峰值强度的调制能力就越强。本文研究结果有望用于量子计算及量子通信等前沿领域。
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基于石墨烯和二氧化钒的可调谐柔性超表面吸波器研究
Abstract:
针对微波段吸波器存在的无法集成多功能、难以动态调控以满足不同场景需求，本文提出一种基于石墨烯和二氧化钒(vanadium dioxide,VO2)的可调谐柔性超表面吸波器。当VO2处于绝缘态、石墨烯方阻(Rs)为120 Ω/sq时，该吸波器具有三频带吸波特性，其在5.87-7.56 GHz、15.42-21.99 GHz和32.24-36.80 GHz内的吸波率(absorptivity, A(ω))大于90%，对应的相对带宽(relative bandwidth, RB)分别为25.17%、35.12%和13.21%；当VO2处于金属态、Rs=80 Ω/sq时，所提出的吸波器呈现单频带吸波特性，A(ω)大于90%的频带为17.08-36.14 GHz (RB=71.63%)。吸波率和吸波带宽可通过改变Rs进行动态调谐。此外，该吸波器还具有极化不敏感性和角度鲁棒性(三频带(40°)、单频带(60°))。本文所提出的设计可实现三频带/单频带吸波的灵活切换，同时兼具柔性和轻薄等优势，在调制和电磁共形隐身等方面有潜在的应用价值。
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量子阱周期及In组分对InxGa1-xN/GaN量子阱太阳能电池性能的影响
Abstract:
In?Ga???N/GaN多量子阱太阳能电池的性能深受量子阱周期与铟（In）组分等参数影响。本文基于Silvaco TCAD Atlas平台建立数值模型，通过系统仿真量化上述参数的作用规律以指导器件优化。结果表明：增加量子阱周期可显著提升短路电流密度（由0.48增至1.39 mA/cm2）与转换效率（由1.64%增至4.85%），但存在饱和趋势；提高In组分能有效红移吸收边、拓宽光谱响应，但会因极化效应增强导致开路电压下降。研究进一步发现，采用双In组分结构可协同改善载流子收集，将转换效率提升至5.86%，优于单组分结构的4.85%。本研究系统揭示了关键结构参数的调控机制，为设计面向宽光谱利用的高效InGaN太阳能电池提供了明确依据。
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考虑优势通道颜色补偿与双尺度细节特征的 低照度水下图像增强
Abstract:
针对水下特殊环境导致获取图像易存在颜色失真、局部区域过暗、细节模糊、低对比度等辨识困难问题，提出一种面向低照度、暗区域水下环境的图像增强算法。该算法框架首先采用优势通道补偿技术修正图像颜色偏移；接着，设计了基于对数变换和线性变换非均匀光照补偿法来增强低照度区域像素值，从而提升水下退化图像整体亮度，扩展了模型对于不同场景的泛化能力；添加了基于反锐化掩模法双尺度特征提取模块，从而更好的捕捉图像对于局部细节、纹理信息和结构特征的捕获能力；最后，在HSV颜色空间内利用限制对比度自适应直方图均衡化技术，并将均值和方差作为其参数，确保了水下图像整体对比度提升的同时抑制过度曝区域。将所提算法在5种不同水下环境的公开数据集上与8种先进方法进行了对比分析，客观定量实验结果表明，UCIQE和UIQM与AG和IE的平均指标分别达到0.5983和5.5118与17.4066和7.6432，相比第二名算法提升了4.29%和4.15%与25.68%和1.85%，表明该算法具有更好的色彩清晰度和整体对比度，图像层次和纹理特征丰富度更高，同时具有良好的鲁棒性和泛化性。主观定性评价也证明所提方法的视觉效果更符合人眼视觉感知，尤其处理低照度水下退化图像表现出色，可以为各类水下视觉任务分析提供有效支撑。
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基于狭缝法的光学成像系统调制传递函数的研究
Abstract:
调制传递函数（modulation transfer function，MTF）是评价光学系统成像质量的关键参数，其测量精度直接影响光学系统性能评估的可靠性。在基于狭缝法的MTF测量技术中，狭缝宽度引入的系统误差是制约测量精度的关键因素。针对该问题，本研究提出一种基于解卷积算法的误差修正方法。通过构建包含实际狭缝卷积效应的完整测量模型，基于Struve函数推导线扩散函数的精确解析表达式，实现了对系统误差的理论建模与实验分析。实验采用宽度1 μm的标准狭缝搭建了高精度测量系统，并对三款典型显微物镜进行MTF测量与验证。结果表明，在20-55 lp/mm和70-100 lp/mm两个重要特征空间频段内，修正后的MTF测量绝对误差小于0.02，验证了MTF测量的准确性与可靠性。本研究为高数值孔径、小像差光学系统的MTF精确测量提供了有效的解决方案。
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基于改进门控卷积的大面积人脸图像修复
Abstract:
现有人脸图像修复方法处理大面积缺失图像时，存在纹理模糊、结构扭曲等问题，本文提出一种改进门控卷积的大面积缺失人脸图像修复网络。首先，通过改进门控卷积，动态地选择卷积核并分配权重，提升模型表达能力；其次，设计动态多尺度融合门控残差模块，整合全局结构与局部纹理细节；最后，构建多分支动态多尺度门控判别器，强化面部结构一致性与轮廓连贯性。在CelebA-HQ和FFHQ数据集上针对(0.4-0.6]大面积不规则掩码进行实验，与次好方法对比，结果表明：本文方法的PSNR和SSIM提升了1.3451dB/1.6587dB和0.0283/0.0345，LPIPS和FID降低0.0297/0.0400和1.608/4.8797，所提方法能够有效重建大面积缺失区域，具有卓越的修复性能。
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涡旋光束在降雨-大气湍流环境下的螺旋谱特性研究
Abstract:
涡旋光束因其具有较高的维度信息承载能力在光通信和遥感等领域得到广泛应用。然而，大气湍流和降雨等环境会对涡旋光束的传播特性产生显著影响，大大限制了其应用。本文主要研究涡旋光束在降雨-大气湍流环境中的螺旋谱特性，并对比分析了反常涡旋光束与拉盖尔-高斯光束的传输性能差异。本文建立了雨滴-大气湍流混合模型，并基于惠更斯-菲涅耳积分公式和利托夫近似，推导了反常涡旋光束和拉盖尔-高斯光束在雨滴-大气湍流中传输的螺旋谱表达式。通过数值仿真方法分析了AVB在不同降雨率和湍流强度条件下的螺旋谱特性，以及拓扑荷，波长等光束参数对其的影响。研究结果表明，降雨和大气湍流都会引出涡旋光束螺旋谱的弥散，在弱湍流条件下降雨成为主要影响因素，在中强湍流条件下，湍流对光束模式保持能力的破坏远大于降雨效应，两者在强干扰环境下还会产生耦合效应，使信号衰减进一步加剧。另外，反常涡旋光束在强降雨和湍流环境下相较于拉盖尔-高斯光束具有更强的抗干扰能力。
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点云语义分割驱动的挖掘机满斗率测量方法
Abstract:
针对现有满斗率测量方法在泛化性与实时性方面的不足，提出一种基于改进RandLA-Net与泊松重建的测量方法。首先，在RandLA-Net中构建几何特征增强模块（geometric feature enhancement, GFE）与光照感知模块（illumination-aware module, IAM），前者提取挖斗与物料间的差异特征，后者增强网络的光照鲁棒性；并提出交叉特征融合模块（cross-feature fusion, CFF），融合邻域空间特征、局部差异特征与光照感知特征，从而提升语义分割精度。然后，基于点云分割结果提取物料及其覆盖的挖斗点云，通过泊松重建完成满斗率测量。实验表明，在验证工况下，物料、挖斗、地面及其他类别的交并比分别较RandLA-Net提升 9.78%、8.84%、6.71% 和 8.30%；在独立测试工况中表现出良好泛化性。满斗率测量平均相对误差为 3.02%，单次耗时约 1.43 s，兼顾精度与实时性。
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推扫式高光谱显微成像系统设计与肿瘤病理分析研究
Abstract:
本研究针对传统病理检测诊断方法准确率低，数据无法定量分析，诊断过程长等问题，提出高光谱显微成像系统辅助诊断技术。重点解决了光栅分光模块优化设计、系统标定和数据处理分析等关键技术难题，针对苏木精-伊红肿瘤病理染色切片，开发了光谱数据预处理、数据重构与融合、及组织识别与分割算法流程。实验结果显示，高光谱显微成像技术肿瘤诊断的灵敏性和特异性分别为93.4% ± 1.5%和97.2% ± 1.2%，实验数据分析过程在0.5小时内完成，说明高光谱显微成像技术诊断分析能力，平均诊断时间明显优于传统人工病理诊断方法。该研究成果为高光谱技术应用于临床病理诊断提供了理论依据与技术支撑，为推动肿瘤诊断技术发展具有重要意义。
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基于CPPLN晶体级联差频高效产生太赫兹波
Abstract:
针对传统非线性晶体因其固定的极化周期，在级联差频产生太赫兹(Terahertz, THz)波时存在高阶相位失配的问题，提出使用啁啾周期极化铌酸锂(Chirped Periodical Poled Lithium Niobate, CPPLN)晶体来补偿高阶相位失配，进而提高THz波的转换效率。理论分析表明，相较于周期极化铌酸锂(Periodical Poled Lithium Niobate, PPLN)晶体，CPPLN晶体采用连续变化极化周期结构来补偿高阶相位失配，并结合切伦科夫效应，使THz光子转换效率提升11%。文中采用遗传算法对泵浦光频率及晶体温度进行优化，以确定其最优参数组合。在温度为32 oC，泵浦光频率为285 THz的情况下，THz波的光子转换效率达到最大值。研究结果表明，遗传算法为提升CPPLN晶体的THz源性能提供了有效解决方案。
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大芯径低损耗多模反谐振空芯光纤的设计
Abstract:
空芯反谐振光纤（HC-ARF）凭借高激光损伤阈值与低非线性特性，成为高功率激光传能系统的理想传输介质。本文旨在探讨适用于1064 nm波段的低损耗多模HC-ARF的设计，空芯光纤选择四种典型的包层嵌套管结构：椭圆ARF-1、负水滴ARF-2、正水滴ARF-3及圆形ARF-4，在固定部分结构参数的前提下，通过参数扫描嵌套管数量N、尺寸及曲率相关的结构参数，分析结构参数与模式限制损耗（Confinement Loss，CL）的关系。并且比较了芯径等主要结构参数相同的前提下，四种类型光纤所支持的低损耗模式数量。研究结果表明：四种结构光纤均在嵌套管数量N = 8时整体呈现最低的平均模式限制损耗，光纤ARF-1和ARF-2在N = 6时基模限制损耗最低，低至1×10-7 dB/m，光纤ARF-3和ARF-4在N = 5时基模损耗最低，低至1×10-6 dB/m；进一步对比分析发现，芯区半径为35 μm条件下，随着嵌套管数量增加，空芯光纤支持模式数量递增，其中光纤ARF-1 和ARF-3在支持低损耗多模（即：CL < 0.1 dB/m）传输方面具有突出优势，尤其是正水滴结构嵌套管光纤ARF-3，在N = 10时所支持的空间模式数量高达58。研究成果为大芯径低损耗空芯反谐振光纤的结构优化和设计提供了理论依据和设计指导。
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基于跨尺度和细粒度编码器的光学遥感图像建筑物检测
Abstract:
目前广泛使用的深度学习模型在提取光学遥感图像建筑物特征时，存在难以全面捕捉建筑物细节特征和语义信息的问题。为解决上述问题，本文提出了一种基于跨尺度和细粒度编码器的光学遥感图像建筑物检测方法。该方法设计了一个基于深度Swin变换器的跨尺度编码器和一个基于ResNeXt的细粒度编码器，从光学遥感图像中提取全局上下文信息和局部细节信息，实现建筑物高精度检测。本文还设计了分支融合模块，通过引入对位置敏感的通道注意力机制，增强模型对通道间关系建模的能力，实现了对目标建筑物的精确检测。在WHU、INRIA和Massachusetts数据集上进行了大量实验，并将提出的模型与多种先进模型进行了比较，实验结果验证了本文方法在光学遥感图像建筑物检测性能上的优越性。
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基于AMD-YOLOv12n的钢材表面缺陷检测算法
Abstract:
针对现有钢材缺陷检测模型结构复杂、检测精度和实时性较差等问题，提出一种基于YOLOv12n轻量高效的钢材缺陷检测算法AMD-YOLOv12n。该方法首先通过引用自适应矩形卷积(Adaptive Rectangular Convolution，ARConv)，动态学习卷积核的高度和宽度生成矩形卷积核，有效捕捉图像中不同尺度缺陷的特征；接着引入多感受野特征交互模块(Multi-Receptive Field Feature Interaction，MRFFI)，通过通道维度的异构处理实现多尺度特征融合；最后重构特征交互模块C3K2_DIA(Deformable Interactive Attention，DIA)，在高效提取特征的同时降低参数量和计算复杂度。在NEU-DET钢材缺陷数据集上进行实验验证，相较于YOLOv12n算法，AMD-YOLOv12n算法的mAP值和召回率分别提升3.2%和3.6%、检测速度达到260.4帧、参数量和计算量分别降低0.59M和1.4G，满足工业质检场景对高精度与实时性的双重需求。
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部分相干光照明刀口成像系统非线性特性研究
Abstract:
现有研究多聚焦于高分辨率成像系统的设计与优化，却对“光场相干度变化如何影响成像系统频谱特性及线性关系”这一关键问题探究不足。本研究基于部分相干成像理论，构建广义表观传递函数模型来研究相干度对刀口成像系统的非线性特性的影响：当系统在完全非相干光照明时，刀口成像系统的表观传递函数呈经典线性响应；随着系统相干度增加，非线性效应逐渐占据主导导致系统频率响应曲线不再保持线性下降趋势，而是呈现出非单调下降、斜率突变或响应畸变等特征。仿真和实验对比验证了刀口成像系统在高相干度时局部线性频段范围，实验与仿真结果的线性度误差小于5%，验证了模型的可靠性，为高分辨率成像系统的非线性分析与优化提供了理论依据。
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基于微纳刻蚀阵列的硅光电倍增管光子探测效率优化研究
郭超前, 吴云, 张国青, 张昊童, 李连碧, 韩小祥, 韩超
Abstract:
针对硅光电倍增管(SiPM)传统平面结构中因表面反射率较高导致光子探测效率(PDE)受限的瓶颈问题，本文提出一种基于微纳刻蚀阵列的解决方案。通过设计倒金字塔阵列与倒半球型阵列光敏结构，重构光子传播路径并调控界面粗糙度，显著降低表面反射率。采用多物理场耦合仿真方法，量化分析了两种结构的反射率、吸收率及光电特性。仿真结果表明，在圆形雪崩光电二极管单元六角排列、单元直径13μm，间距3μm的条件下，两种微纳结构在250–1100 nm波长范围内，自然光照射下的平均反射率降低至19.48%和29.51%，显著低于平面结构的43.27%，同时250-1100nm平均吸收率提升至79.35%和69.29%，显著高于平面结构的36.44%。在500 nm波长处，两种结构的PDE较平面结构分别提升61.74%和22.90%。本研究可为高PDE的SiPM的设计与制备提供理论依据。
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基于无监督单应性估计的综采面图像配准方法
Abstract:
煤矿井下综采工作面环境复杂，针对当前图像配准方法特征提取困难、配准精度不足等问题，提出一种基于无监督单应性估计的综采面图像配准方法。首先，利用空洞卷积和注意力模块对特征提取网络进行改进，有效扩大网络感受野，增强对低纹理特征的感知能力；其次，设计了多尺度掩码生成模块，通过双分支结构融合全局信息与局部细节，有效解决动态物体干扰造成的配准失真问题；最后，基于全局-局部级联策略构建了双分支单应性估计网络，通过自适应校正局部非刚性形变，有效提高模型的鲁棒性。实验结果表明，在自建数据集和UDIS-D数据集上，该方法的峰值信噪比和结构相似性均优于现有方法，同时保持了较低的参数量和计算复杂度，体现了其在井下场景中的应用价值。
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基于双干涉定量相位成像的晶圆表面缺陷检测方法
Abstract:
针对晶圆表面多种缺陷的快速与低成本检测需求，结合四波横向剪切与离轴干涉原理提出了一种双干涉定量相位成像方法。通过对两种干涉模式的照明和显微成像模块进行共光路设计，从而无需调整系统光路即可实现对不同缺陷的低成本成像，而且待测缺陷的形貌重建过程仅需采集两幅干涉图，兼具高稳定性与高效率。实验中，所提方法检测氮化镓(GaN)晶圆表面线型缺陷的总耗时小于2s，测得最大缺陷深度为195.4 ± 1.21 nm，相比于商用白光干涉仪测量值197 ± 1.09 nm，显著提高了测量效率而且结果保持一致；此外，对表面滑移线、划痕、颗粒和残留物缺陷的提取尺寸均值分别为173, 109, 796和380 nm，以标称值为参考的相对误差均控制在3%以内，验证了所提方法的有效性。
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电化学法制备银纳米颗粒在有机电致发光器件中的应用研究
Abstract:
本文采用电化学方法在ITO电极表面成功生长了金属Ag纳米颗粒，并通过优化生长条件筛选出局域化表面等离子共振吸收峰位于蓝光区域的Ag纳米颗粒。利用负载Ag纳米颗粒的ITO电极制备了蓝光OLED（organic light-emitting diodes）器件，在驱动电流20 mA/cm2的条件下蓝光器件最佳发光效率较参考器件增加了24.8%，同时器件发光波峰蓝移了5纳米。本工作利用Ag纳米颗粒的局域化表面等离子共振增强效应改善了蓝光OLED器件的发光效率，结果表明了电化学方法制备Ag纳米颗粒应用在OLED器件中的可行性与有效性。
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InGaN基蓝光探测器的ODT湿法钝化改善研究
Abstract:
本研究使用ODT(Octadecanethiol,十八烷基硫醇)溶液湿法钝化InGaN基金属-半导体-金属结构蓝光探测器,实现了对暗电流漏电的显著抑制和对探测响应度的大幅提高。经过ODT表面处理后,器件的暗电流在0~6 V范围内都显著降低1~2个数量级；同时在响应带边波段(440 nm)附近, ODT钝化器件光暗电流比提高1个数量级,表现出显著增强的探测灵敏度。PL(Photoluminescence,光致发光)测试表明,经ODT处理后InGaN材料带边发光峰强度增加约30%,证实了其对材料表面复合的抑制；XPS(X-ray Photoelectron Spectroscopy,X射线光电子能谱)测试结果表明ODT溶液可以有效地去除InGaN表面的氧化物和形成硫钝化,从而降低了InGaN表面施主型缺陷密度和由此导致的暗电流漏电。这一研究表明ODT溶液对于InGaN材料表面复合缺陷和漏点缺陷都有显著抑制效果,从而实现了对探测器性能的显著提高。
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一种基于PSO-VMD的双波长光电容积脉搏波采集方法
Abstract:
针对光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号采集时的噪声干扰问题，本文提出了一种双波长PPG信号采集方法。该方法通过频分复用技术调制双波长光源并采集混合PPG信号，使用粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)结合变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)将混合信号分解为本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量，通过提取调制频率所在的IMF分量包络从而恢复对应波长的PPG信号。实验结果显示，与传统方法相比，该方法采集的两个波长PPG信号在基线漂移幅度上分别下降9.63 dB和4.49 dB，工频噪声幅度分别降低12.35 dB和5.98 dB，信号的峰峰值变化趋势也更稳定，证明了该方法在PPG信号采集中的实用价值。
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基于超弱光纤光栅的自封装圆管变形监测方法
Abstract:
针对多段拼接圆管局部曲率突变问题，提出了一种基于超弱光纤光栅（uwFBG）的变形重构修正方法。分析了重构算法中传感光纤偏心距与灵敏度之间的关系，采用多点拟合加权平均法对曲率突变点进行修正。仿真结果表明，修正后的重构算法相比传统算法准确度提高了 4.55%。将三根uwFBGs以 120°胶结在长 12m、外径 75mm的聚丙烯管外侧，制成自封装式变形传感单元，并进行了变形监测实验。实验结果显示，修正后的变形重构算法在 12m长度上的尾端归一化误差小于 2.2%，相比原始算法提升了 1.958%。该方法为百米级工程结构深部变形监测提供了参考。
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一种改进的基于小波变换和全变分模型的图像去噪算法
阿卜杜如苏力·奥斯曼, 艾力米努·阿布力江, 买吐肉孜·买司地克
Abstract:
图像在获取和传输过程中受到各种噪声的干扰,设计一种能够有效去除噪声,又能有效保留图像原有的边缘、纹理和其它细节特征的去噪算法一直是研究学者们的追求目标。在传统的小波阈值图像去噪算法基础上，本文提出了一种改进的图像去噪算法，该算法结合了小波变换和全变分模型。首先，考虑到图像在离散小波变换域中各层小波系数之间的相关性，本算法对各层高频子带选择不同的自适应阈值，自适应调整小波系数的缩小力度，从而去除图像高频噪声。然后，采用图像全变分模型有效控制图像失真度和平滑程度的基础上去除低频噪声。实验结果表明，该算法在去除噪声的同时，更好地保留图像的边缘、纹理等特征，且在峰值信噪比、结构相似性和视觉质量等方面均优于其他相关去噪算法。
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高速IMDD系统中联合特征分析与剪枝的简化均衡算法
Abstract:
针对基于强度调制直接检测（intensity modulation and direct detection，IMDD）的高速短距离光通信系统面临的受码间干扰与非线性效应影响导致性能恶化问题，本文提出了一种基于SHAP（shapley additive explanation）特征选择与神经元剪枝结合的简化深度神经网络的均衡器方案。首先，通过SHAP分析特征的贡献，筛选出贡献值最高的特征子集；然后，引入神经元剪枝技术，移除网络中冗余的神经元，避免模型因过拟合而均衡效果有限；最后，通过搭建速率100 Gb/s的基于带限IMDD的仿真传输系统，验证本文所提方案的可行性。实验结果表明，该方案在保证均衡性能的同时，不仅显著减少了计算资源以及训练开销，并且能得到低于传统全连接DNN均衡器的误码率。因此，本研究为低成本、高性能的高速IMDD系统均衡器设计提供了有效的解决方案。
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一种基于机器视觉的激光智能除痣系统研究
Abstract:
针对当前激光除痣设备依赖医生肉眼观察与手动操作导致的定位精度低、易损伤周围组织、疗效不稳定等问题，本文提出一种基于机器视觉的激光智能除痣系统。系统采用真同轴光路设计，确保视觉采集与激光照射路径高度一致。系统包含图像采集、图像处理和激光扫描三大核心模块，采用电荷耦合器件(charge-coupled device, CCD)相机实时获取图像；利用OpenCV(open source computer vision library)进行图像增强、阈值分割与轮廓提取，精准识别痣体位置与形状；通过振镜控制板卡精确控制激光扫描路径，实现痣的高效治疗。实验表明，系统在模拟皮肤模型上可有效识别并去除色素痣，治疗后黑色素显著减少。本文研究工作验证了将机器视觉引入激光除痣的可行性，为医美设备自动化、智能化提供了技术参考。
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基于改进RT-DETR和FPFH特征的多模态3D点云配准方法
Abstract:
针对工业场景下传统点云配准方法对微小几何特征敏感度低、受噪声和遮挡干扰严重、实时性不足等问题，本文提出了一种基于图像检测与几何特征融合的多模态三维点云配准方法。首先，利用改进型RT-DETR(real-time detection transformer)算法进行工件识别与兴趣区域(region of interest，ROI)分割，并通过体素滤波实现点云下采样预处理。其次，提出了一种多尺度曲率加权的描述子FPFH-MSW(fast point feature histogram with multi-scale curvature weighting)，结合双向一致性搜索策略完成全局粗配准。最后，设计自适应鲁棒损失函数APEH(adaptive penalty error hybrid loss)，提高模型的抗干扰能力，实现精细对齐。实验结果表明，所提方法能够快速准确识别多种形状的散乱堆叠工件，配准效果显著优于传统算法，为复杂工业场景下工件的自动化识别与高精度定位提供了一种高效可靠的方法。
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伪装目标检测的双向动态特征融合网络
Abstract:
为了提升伪装目标检测（Camouflaged Object Detection, COD）中多尺度特征融合的有效性。本文提出了伪装目标检测的双向动态特征融合网络（Dynamic Bidirectional Feature Fusion for Camouflaged Object Detection，DynaBiFuse），一种基于轻量化模型 PRNet（Global Localization Perception and Local Guidance Refinement）的架构，其核心包含两个协同模块。首先是双向融合金字塔模块(BiFuse-Pyramid)，构建轻量级双向跨尺度特征融合流，通过深度层级交互，解决特征空间错位问题；然后提出了动态融合权重模块（DynaFuse-Weight），设计参数化的动态权重学习机制，利用可学习参数结合 Softmax 归一化，自适应分配各层级特征在融合中的贡献度，优化语义与细节融合，抑制噪声并强化关键特征。在四个标准 COD 数据集上的实验结果表明本文方法优于其他7个当前广泛接受模型，同时保持了95 FPS的高效实时检测能力。
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基于旋转毛玻璃调控的光源相干特性表征技术研究
Abstract:
本文针对光学成像系统中部分相干光调控关键问题，提出一种基于旋转毛玻璃打散激光调控光源空间相干度的方案，通过实验建立毛玻璃转速与光源相干度间定量表征关系，实现了空间相干性的动态调控。首先设计了一体化光源相干度控制系统，搭建了部分相干光照明两点成像系统实验平台，系统测量了毛玻璃转速0-140 转/分钟（rpm）的相干度。实验数据表明二者呈现显著负相关状态，据此建立光源相干度与毛玻璃转速一元线性回归模型。进一步选取147rpm、114 rpm、81 rpm、47 rpm、14rpm等转速，将对应相干度0.1、0.3、0.5、0.7、0.9实验结果与理论仿真结果分析研究，两者在光强分布特征与分辨状态均表现出高度一致性，验证了表征关系的准确性。本研究为光学系统相干度调控与成像质量优化提供了技术支撑与参考模型。
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利用上转换荧光颗粒提升MPPC在近红外波段的灵敏度
Abstract:
具有单光子灵敏度和室温脉冲光子数分辨能力的硅基多像素光子计数器(MPPC)近年来的应用领域逐渐广泛，但硅材料带隙限制了硅基MPPC可探测的光子波长上限为1100 nm，至今仍没有可探测1100 nm以上光子的MPPC量产。为了实现MPPC在近红外波段的探测能力，本文提出借助上转换荧光粉的上转换效应，在MPPC光敏面上覆盖的透明封装胶中均匀掺入浓度合适的上转换荧光颗粒，将近红外光转化为可见光，从而使MPPC能够间接响应近红外波段的光子。实验结果显示，在1310 nm和1550 nm波段光照射下，有荧光混合胶覆盖的MPPC的灵敏度最高分别提升了29.77倍和8.98倍，证明了利用上转换荧光颗粒能够提升MPPC在近红外波段的灵敏度，在近红外单光子探测领域具有一定的应用价值。
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高分辨率小型化微光夜视仪光学系统设计
Abstract:
为满足现代夜间侦察、监视与目标识别等应用对成像分辨率与系统小型化的双重需求，本文提出并设计了一种高分辨率、小型化微光夜视仪光学系统。系统采用改进型不对称双高斯结构的物镜，并配套设计了视场一致的高分辨率目镜组件，显著缩小了整机体积，提升了佩戴舒适性与系统集成度。物镜具备良好的像差校正能力，支持 f/1.08 的大光圈和 40° 的视场角，通过引入偶次非球面与优化透镜结构，实现了在大相对孔径条件下的 2K 分辨率成像与低畸变性能。光学系统结构紧凑，在同类产品中于小型化与高分辨成像方面展现出明显优势，适用于单兵携带与头戴集成等应用场景。本文还对所加工装调的物镜与目镜组件进行了实验测试，验证了系统在分辨率、视场角及结构紧凑性方面的设计有效性。
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基于双光纤环串联结构的高灵敏度温度传感研究
Abstract:
针对工业生产领域对温度传感器鲁棒性和测量高灵敏度的需求,本文提出了一种基于双光纤环串联结构的温度传感器(Cascaded Dual-Fiber-Ring Sensor,CDFRS)。该传感器由普通单模光纤(single mode fiber, SMF)通过打结的方法形成两个不同直径的光纤环串联而成,并采用低杨氏模量的聚二甲基硅氧烷(Polydimethylsiloxane,PDMS)进行封装。提出的传感器基于回音壁理论,通过双光纤环串联的结构来提高回音壁谐振效果,进而提升传感器的灵敏度。实验结果显示,在25–30 °C的温度范围内, CDFRS的温度灵敏度可达-1.0853 nm/°C,线性拟合系数为0.9939,温度分辨率为0.0461 °C,重复性实验的标准偏差约为0.056 nm/°C。本文提出的CDFRS具有制造简单、响应迅速和灵敏度高等优点,适用于柔性传感、可穿戴设备和智能机械监测等场景。
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激光多道多层熔覆镍基合金热效应分析
Abstract:
为研究双椭球体热源激光多道多层熔覆过程中扫描方式对温度场影响和扫描间距对熔覆层及基体表面温度场的影响，根据能量守恒和流体动力学理论分别建立双椭球激光熔覆镍基合金的三维有限元模型，探究十字正交多道扫描和单向两层多道扫描两种方式下的温度场，分析不同扫描间距下熔覆层形貌及基体表面温度。结果表明：十字正交多道扫描方式降低材料各向异性，增强温度场稳定性。熔覆层高度与扫描间距呈负相关趋势，基体表面截线上相同时刻温度随激光扫描间距增加而增大。扫描间距过大时，熔道孤立性强导致熔覆层表面起伏不平，为激光多道多层熔覆沉淀强化镍基高温合金提供理论参考。
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基于改进下采样与多尺度特征融合的织物瑕疵检测算法
Abstract:
本文提出了一种有效的织物瑕疵检测算法，以解决织物检测过程中存在织物背景复杂以及缺陷多样性等挑战。首先改进了主干特征提取网络中的下采样操作，通过引入了空间深度转换卷积（space-to-depth conversion convolution, SPD-Conv）减少了特征提取过程中的信息损失，提高特征提取的准确性。其次，构造了多尺度融合特征金字塔（multi-scale fused feature pyramid, MFFPN），以减轻特征融合过程中信息冲突带来的干扰，进一步增强跨层特征的交互作用。同时，优化损失函数为Shape-IoU损失函数，通过关注边界框的形状和尺度来计算损失，使边界框回归更加准确。实验结果表明，该方法在织物瑕疵检测任务中取得显著进展，有效应对不同颜色和纹理织物的瑕疵检测场景。
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基于树种优化算法的宽带增益平坦光纤拉曼放大器设计
Abstract:
针对目前大多数光纤拉曼放大器(fiber Raman amplifier, FRA)泵浦复杂、增益性能不理想、成本高的问题，提出了一种基于树种优化算法的增益平坦光纤拉曼放大器设计方案，将平均增益与增益平坦度作为目标参数，结合平均功率法分别对一阶和二阶FRA的泵浦参数(含泵浦波长和泵浦功率)进行了优化，数值分析了信号光、泵浦光功率随传输光纤的演变过程，最终实现了在不同增益幅度下C+L波段(100nm)光信号的平坦放大。结果表明，所优化出的四个FRA分别在8dB、11dB和16.7dB增益下实现了小于1dB的增益平坦度，其中最小增益平坦度为0.4dB。通过与现有的优化方法比较，证明了树种优化算法在增益平坦多泵浦FRA设计中具有迭代效率高、优化效果好的显著优势，为后向多泵浦FRA的设计提供了参考。
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基于灵敏度的移动机器人光学定位数据融合方法
Abstract:
为解决移动机器人双基准节点定位方法的奇异性限制,提升移动机器人光学定位精度,提出了一种基于灵敏度的移动机器人光学定位数据融合方法。首先,设计了一种双信标系统,运用信标与机器人之间建立视线通信所需的方位角,通过三角测量方式确定机器人的位置。其次,为优化多个信标的数据融合并改进定位过程,提出了一种灵敏度指标,以表征位置估计相对于方位角误差的不确定性水平,从而动态选择所需的最佳信标节点对,实现测量数据的最优融合及精准光学定位。最后,通过搭建仿真模型及实验台,对所提出方案进行了实验验证,并选取了不同替代方法进行对比分析。实验结果表明,所提方法能够有效克服双信标节点的局限性,能够实现移动机器人的高精度定位,其平均估计位置误差约为0.18个网格单元,优于其他对比方法。同时,所提方法能够扩展到包含更多信标节点的组,具有良好的拓展性。
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线刃型-螺旋型混合位错光在生物组织中的相干偏振行为
Abstract:
线刃型-螺旋型混合位错光束兼具线刃型和螺旋型位错光束特点，使得它在传输中具有更复杂的光强和相位分布,对推进生物医学成像技术发展意义深远。鉴此，基于广义惠更斯-菲涅耳原理和相干与偏振统一理论，本文数值计算并分析了几个参数的选取对生物组织传输中部分相干线刃型-螺旋型混合位错光束相干与偏振变化的影响。结果显示，两场点的位置分布及间隔大小对光束相干与偏振行为的影响显著；相比正则相干涡旋，非正则光束光谱相干度与光谱偏振度曲线的起伏变化频率更高；随着线刃型位错离轴渐远，混合位错光束的传输行为趋于简单化；空间相关长度的大小对光谱偏振度更灵敏。
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基于峰位识别游标法的光纤葡萄糖浓度传感器
Abstract:
针对传统光纤传感器在葡萄糖溶液浓度检测中灵敏度不足的问题,本文提出了一种基于虚拟梳状游标尺效应的七芯光纤拉锥结构干涉器。该传感器通过使用七芯光纤,并结合氢氧焰拉锥工艺优化倏逝场与待测液体的相互作用。我们提出的峰位识别游标方法通过检测传感器干涉光谱与虚拟参考臂干涉谱的理论重合峰位实现灵敏度增强,避免了传统游标效应中包络拟合造成的误差及分辨率退化。实验结果表明,在运用峰位游标方法放大后,传感器在葡萄糖溶液折射率检测中灵敏度达到了43.6 nm/%,相较于裸光纤传感器,其灵敏度提升了13.33倍。该结构无需物理参考臂,具有高灵敏度及低成本等优势,为可穿戴血糖仪及生物医学检测提供了新方案。
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基于稀疏注意力的轻量化红外无人机目标跟踪算法
Abstract:
无人机的普及逐渐对公共安全形成威胁，在热红外图像中无人机存在目标小、背景噪声高等问题。针对上述问题，本文提出了一种基于轻量化改进SiamDT（siamese drone tracker）网络的热红外图像无人机目标追踪模型。首先，采用Ghost卷积提升模型计算和内存资源的利用率。其次，引入原生稀疏注意力(native sparse attention, NSA)机制，以较小的计算量作为代价，提升模型检测精度。在Anti-UAV410数据集上的实验结果表明，所提模型在OPE(one pass evaluation)标准下对红外图像小目标无人机追踪的状态精度(state accuracy, SA)为67.93%，参数量为38.503M，浮点运算数为62.647GFLOPs。与基线网络相比，本文模型在精度提升的同时减少了计算量与内存占用率，优化了在移动边缘终端的检测部署可行性。
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位置信息特征增强与多尺度融合的皮肤镜图像分类
Abstract:
针对皮肤镜图像分类存在的特征提取过程中信息丢失、边界模糊、多尺度特征利用不足等问题，提出了一种改进FastViT（Fast Hybrid Vision Transformer）网络的EFFViT（Enhanced Positional Information and Feature Fusion Vision Transformer）网络以提高皮肤病变分类精度。首先，设计双通道门控坐标注意力特征令牌混合器，增强局部空间位置信息表达，提升病灶定位与细节提取能力；其次，构建特征增强模块，加强细节信息捕捉；最后，提出多尺度特征融合模块，整合不同尺度信息，增强全局与局部特征感知。EFFViT网络在ISIC 2018与 ISIC 2019数据集的实验结果表明，该模型的分类准确率、精确率、召回率、和F1-Score分别达到94.7%、92.5%、93.3%、92.0%和93.8%、90.6%、90.2%、90.3%，与当前主流算法相比，EFFViT在皮肤病变图像分类任务中表现优异。
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基于多尺度注意力与自适应卷积增强的MRI肿瘤分割方法
Abstract:
针对核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）脑肿瘤分割中形状复杂、边界模糊导致精度不足的问题，提出一种多尺度卷积神经网络模型。在编码阶段，引入增强多分支注意力（Enhanced Multi Branch Attention，EMBA）模块，融合通道与空间双机制：多分支通道注意力（Multi Branch Channel Attention，MBCA）模块利用多尺度因子的层次化缩放，空间注意力（Multi Branch Spatial Attention，MBSA）结合多样化感受野，提高对复杂结构的适应性；下采样中以多尺度模块（Multi Scale Module，MSM）替代单分支卷积，增强网络对多层次特征的捕获能力。在解码阶段，使用自适应卷积增强模块（Adaptive convolution enhancement module，ACEM）模块代替原始单一卷积，实现对多尺度特征的动态组合。实验表明，相较3D-UNet，改进模型在BraTS 2019数据集上的Dice系数分别提升9.0%、8.0%、6.6%，在BraTS 2021数据集上提升了5.6%、6.6%、3.7%。
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基于多功能全息光学元件的双色多深度增强现实抬头显示
Abstract:
为解决传统抬头显示技术色彩单一、显示深度平面数量不足的问题，提出了一种基于多功能全息光学元件(multi-functional holographic optical elements，MF-HOE)的双色多深度增强现实抬头显示(augmented reality head-up display，AR HUD)系统。该系统用两台发光二极管(light emitting diode，LED)投影仪作为图像源从系统两侧投影，用一个MF-HOE作为图像合成器在距离观察者3000 mm、1100 mm和500 mm三个深度平面处得到了较高分辨率的双色图像，不同深度或颜色的图像由MF-HOE的子HOE产生，其中绿色图像的空间分辨率分别为12.5 lp/mm、13.3 lp/mm和11.7 lp/mm，红色图像的空间分辨率分别达到了7.1 lp/mm、7.5 lp/mm和7.2 lp/mm。系统的眼盒大小约为36 mm×42 mm，视场角为9.2°×5.8°，可以有效实现多深度的双色AR HUD显示，具有良好的应用前景。
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基于空间频域交互感知的医学图像分割
Abstract:
医学图像分割对精准医疗至关重要，但现有U-Net类方法仍面临编码器层间特征语义差距、多尺度交互效率低及高频细节易丢失等挑战。针对这些问题，本文提出一种空间频域交互感知网络。首先，设计跨层傅里叶差异注意力模块，利用频域差异的联合建模，结合空间注意力调制，缓解层间语义差距并增强上下文感知能力。其次，提出空间频域协同模块，通过渐进式多尺度上下文细化高效捕获多尺度上下文信息，并基于分组频谱感知模块显式增强低、中、高频关键成分，强化细节保留，同时结合门控融合自适应平衡双域特征。在两个不同的医学图像分割任务上的实验表明，该模型在多项评价指标上均显著优于当前现有的深度学习方法，验证了其优越性能。
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光纤对接质量对模式激发及信号传输的影响
Abstract:
短距多模光纤通信高速传输需求下，单模光模块与现有多模光纤对接方案具备工程应用价值。构建了单模-多模光纤对接模式激发模型，推导出耦合系数与误码率的表达式。对于Grade A、B、C三类光纤连接器，研究了间隙、轴偏与角偏对模式激发及误码率的影响。研究表明：间隙对模式激发影响可忽略；理想对准条件下，单模出射光仅激发多模光纤LP0p模；轴偏和角偏会导致LP0p模功率向其他模式转移，轴偏影响更为显著。计算了理想及三类连接器极限连接条件下的误码率，结果表明：Grade C的误码率较理想情况恶化近2个量级，且误码率对数与传输速率-距离乘积呈线性正相关。研究为单模-多模光纤传输系统设计提供了理论参考，也为短距光网络低成本升级提供了工程优化方向。
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面向光纤布拉格光栅温度传感的高斯过程回归精度研究
Abstract:
针对光纤布拉格光栅传感器在低温区间（-20 ℃~15 ℃）灵敏度不足、非线性响应显著，以及传统算法在室温至中高温区间（15 ℃~85 ℃）精度略差的问题，本文以高斯过程回归算法，作为处理FBG温度信号数据的核心算法。最终实验表明：在复合增敏方案作为前提下，GPR算法在低温小样本条件下平均绝对误差为0.05 ℃~0.14 ℃，较线性回归（0.15 ℃~0.31 ℃）和多项式回归（0.04 ℃~0.17 ℃）具有显著优势，同时在室温以上温区保持0.03 ℃~0.37 ℃的精度优势。此外，GPR通过95%置信区间（如-20 ℃时±0.15 ℃）量化数据不确定性，验证了方案在宽温域（-20 ℃~85 ℃）复杂环境下的适应性。本研究为低温监测与工业温控场景提供了高灵敏、高可靠的FBG传感技术新路径。
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一种基于信息位度量改进的极化码SCLF译码算法
Abstract:
针对极化码串行抵消列表(successive cancellation list, SCL)译码算法在路径决策时发生删除错误的问题，提出了一种基于信息位度量改进的翻转集(the improved flip set of the information bit metric, IBMFS)的SCL比特翻转(successive cancellation list bit-flip based on the IBMFS, IBMFS-SCLF)译码算法。该算法分析了相邻不同长度Rate-1码与发生译码错误之间的特殊关系，根据特殊关系计算较长Rate-1码中信息位度量来筛选容易发生删除错误的位置，将其加入到关键集中并按照可靠性升序排列得到IBMFS。仿真结果表明：所提出的IBMFS-SCLF译码算法相较基于修正关键集的SCLF(SCLF based on the revised critical set, RCS-SCLF)码算法与基于改进关键集的SCLF(SCLF based on the improved critical set, ICS-SCLF)译码算法有更好的误码性能和更低的复杂度。
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基于铌酸锂波导的超连续谱产生
Abstract:
在光学领域,超连续谱因其极宽的光谱范围、高亮度和优异的相干性,成为非线性光学研究的重要研究方向,并广泛应用于光谱学、光通信和天文学等领域。本文提出了一种利用连续光泵浦铌酸锂波导实现超连续谱的新方法。我们基于非线性薛定谔方程,采用平均功率30W的连续光泵浦铌酸锂波导,对超连续谱的产生过程进行了数值模拟。结果表明,该方法可在1200nm以上的光谱范围内成功生成超连续谱,并且得到光谱的平坦度可达到±2.5dB。相较于现有的超连续谱产生方案,本方法不仅大幅度提升了光谱的展宽范围和光谱均匀性,同时在系统架构上更加简单高效,易于集成至片上光子器件。
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基于MEB-YOLO的输煤皮带大块煤检测方法研究
Abstract:
为了解决传统的输煤皮带大块煤检测算法在复杂环境下常表现出检测精度低、实时性差等问题，本文提出了一种新型的多尺度注意力检测模型(MobileNetV4-EMA-BiFPN integrated YOLO, MEB?YOLO)。首先，引入轻量化主干网络MobileNetV4，降低了模型的计算复杂度并提高了推理速度；其次，融合高效多尺度注意力机制(efficient multi-scale attention, EMA)，有效增强了特征融合能力，从而提高了模型在不同目标尺度下的检测性能；最后，结合加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network, BiFPN)模块，更好地融合不同尺度的信息。实验结果表明，与传统算法相比，MEB?YOLO模型在复杂环境中具有更高的检测精度和更快的处理速度。
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二阶导数法表征两点成像分辨技术的研究
Abstract:
分辨率是显微成像系统的关键指标，尤其在部分相干光环境下相干度会影响分辨率。本文基于斯派罗判据，通过对两点合成光强求二阶导数，推导出任意相干度与分辨极限的关系式。通过线性回归分析，得到了相干度与分辨极限的简易线性方程，并验证了其准确性。本文设计了部分相干光的成像系统，利用MATLAB仿真研究了不同相干度对分辨极限的影响。搭建了部分相干光两点成像实验系统，实验结果表明，在相干度为0.6时的分辨极限为1.25mm，实验与仿真的误差在5%以内。理论与实验结果一致，表明该方法在不同相干度下计算显微成像系统两点分辨率的可行性，为相关研究提供了理论支撑与实验依据。
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脉冲宽度对施加磁场中电子非线性汤姆逊散射的影响
Abstract:
针对非线性汤姆逊散射中电子轨迹不稳定、辐射准直性差及高次谐波能量利用率低的问题，本文在施加随横向坐标变化的空间非均匀磁场条件下，研究了不同脉冲宽度的紧聚焦圆偏振超短超强激光脉冲对电子辐射特性的调节作用。采用MATLAB平台，数值积分归一化洛伦兹方程获得电子在紧聚焦圆偏振超短超强激光脉冲与位置相关磁场耦合作用下的运动轨迹，并结合拉莫尔辐射功率公式和快速傅里叶变换，分析不同脉冲宽度L对电子空间辐射分布、最大辐射功率角度及辐射频谱的影响规律。结果表明，非均匀磁场可显著抑制电子径向发散，使其轨迹逐渐稳定并呈柱状螺旋结构；随着脉冲宽度增大，辐射角分布由涡旋状逐步转变为准直锥形分布，当L=5λ0时辐射准直性与高次谐波能量最优，最大辐射功率角趋于3.5°并实现光谱展宽至3000ω0；而过大的脉冲宽度会引入不对称分布导致谐波能量下降。研究结果表明，在空间非均匀磁场存在下合理选择脉冲宽度可实现更优的X射线辐射调制，为高次谐波光源的优化设计提供理论参考。
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基于多空气孔微结构光纤的表面等离子体共振传感器
Abstract:
为了有效提高传感器的灵敏度，设计了一种基于表面等离子体共振进行折射率检测的光子晶体光纤传感器。包括方形晶格排列的空气孔的设计，其中两个金纳米线作为等离子体材料位于传感器表面。根据等离激元特性，纳米线的尺寸的设计促进了SPR和基本芯模的耦合，有助于提高传感器性能。然后采用有限元法对空气孔的大小和其在PCF中的排列以及纳米线的尺寸进行了系统的研究。最后经过测试，y偏振模式下，设计的传感器的波长灵敏度为50000(nm/RIU)，幅值灵敏度为672.2(1/RIU)，品质因数和分辨率的最大值分别为250 (1/RIU)和2×10-6(RIU)。该传感器具有高灵敏度和低制作成本等优点，在化学和生物医学检测方面具有广阔的应用前景，设计的传感器对宫颈癌细胞检测的灵敏度可达40000(nm/RIU)。
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基于SOI的并联耦合双微环谐振器的反射特性研究
Abstract:
针对目前集成电路和光学器件向微型化、集成化的发展趋势，以及构建大规模光电一体化集成系统的现实需求，提出了一种并联耦合双微环谐振器结构。采用时域有限差分（Finite Difference Time Domain, FDTD）方法，分析了模型的关键几何参数（环心距（Center-To-Center, CTC）、间隙宽度和波导折射率的变化）对反射谱中耦合诱导透明效应（Coupled Resonator Induced Transparency, CRIT）的起源和特性的影响。由于波导周围包层部分折射率的微小变化会引起反射谱的红移，该模型可作为折射率（Refractive Index, RI）传感器，其灵敏度为223.3 nm/RIU（折射率单位），是单环模型灵敏度的2.8倍。
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基于改进 YOLO11s 的电缆中间接头施工缺陷检测
Abstract:
针对电缆中间接头施工缺陷检测中存在的小目标缺陷容易漏检、误检等问题，提出一种基于改进YOLO11s的检测算法。首先，通过多摄像头协同采集与SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）图像拼接技术实现电缆接头的全景成像，解决单视角缺陷漏检问题。其次，在YOLO11s主干中引入DCNv2（Deformable ConvNets v2）模块，增强对半导电层剥离不齐缺陷的形变建模能力。然后，融合LSKA（Large Separable Kernel Attention）注意力机制，提升施工缺陷全局特征感知。最后，增加P2小目标检测层强化主绝缘污渍、划痕、压接管毛刺的定位。实验表明，改进算法对四类典型缺陷的检测准确率和mAP@0.5分别达到80.3%和70.3%，较原YOLO11s提升4.1%和16.6%，为电缆中间接头施工缺陷检测提供了有效改进方案。
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融合深度学习的焊缝特征点识别与定位
Abstract:
针对实际焊接环境中弧光噪声造成焊缝激光条纹分割精度低的问题，提出了一种基于“深度学习+数字图像处理”的焊缝特征点识别与定位方法。首先，设计并开发了一套适用于实际焊接场景下的图像采集系统；其次，基于深度学习训练出目标检测模型，获取焊缝感兴趣区域（region of interest，ROI），实现了激光条纹区域实时粗定位；然后利用数字图像处理方法对焊缝感兴趣区域进行图像处理，求得焊缝特征点的像素坐标，最后再利用三维重建算法求得焊缝特征点的世界坐标并进行试验。结果表明，单幅图像的特征点定位误差在±1mm以内，平均处理时间小于0.5s，即使在具有弧光、烟雾噪声等干扰的复杂焊接环境下，该方法仍能快速、准确地检测到焊缝特征点。
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基于丝网印刷与激光转印的光伏电池表面金属化技术综述
Abstract:
在光伏电池表面金属化技术当中，成熟的丝网印刷占据主导，但其工艺复杂，易导致银浆浪费、硅片破裂及污染致使印刷成本大大增加。新兴的激光转印技术则显著降低银浆用量20%-30%，并能实现16μm以下的超细栅线。研究表明，丝网印刷中，高目数网板提升精度但增加银浆渗透成本；优化刮印角度与压力可减少断栅、溢浆；新型油墨则提升了导电性与精度。激光转印则通过调控银浆配方、激光参数及接收间距，实现超细银栅线的精密完整转移。未来需协同发展：采用丝网印刷粗栅结合激光转印细栅的叠层混合工艺，可将电池遮光损失从3%降至1.2%，同步提升光电转换效率。二者的融合创新将推动光伏金属化技术向更高效、低成本、环境友好的方向突破，支撑产业升级。
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基于优化光流的高质量光场图像生成技术
Abstract:
为提升光场图像的渲染效果，提出并验证了一种基于优化光流的高质量光场图像渲染方法。该方法首先利用计算机图形学技术构建自适应离轴相机，并利用其获取模型的纹理和深度数据（Red-Green-Blue-Depth，RGBD）。然后利用下采样技术构建RGB图像金字塔，并在其基础上迭代计算光流。接着根据深度信息构建视差阈值机制对光流进行裁切，提升了大位移情况下的光流估计精度。同时构建光流相似度过滤矩阵（similarity filter matrix，SFM），筛选重投影误差最小的光流作为优化光流，提升光流的计算精度和连续性。最后利用深度信息和光流计算遮挡关系，并结合插值权重生成光场图像。在此基础上，搭建了一套基于集成成像的光场显示系统，实现了3D显示。实验证明在±18.9°视场角下，该方法获得的光场图像在结构相似度和峰值信噪比方面分别较传统方法提高20.7%和67.5%。
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光栅成像系统线性关系的表征技术研究
景心怡, 兰博垚, 王帅, 高源, 张勇波, 宋欣怡, 胡小英
Abstract:
本文提出了一种使用表观传递函数表征正弦振幅光栅成像系统线性关系的方法，用于研究部分相干光照明光栅成像系统的线性关系。建立光栅成像系统空间域数学模型，利用MATLAB软件进行模拟仿真，仿真结果表明，随着成像系统相干性越接近于完全非相干成像系统，其表观传递函数在光栅归一化固有频率范围内越接近于线性。设计并搭建实验平台，使用7种不同线对数的光栅进行研究，分别研究成像系统在三种不同相干度条件下一次谐波分量和二次谐波分量的线性关系，实验结果表明，光栅成像系统越接近于完全非相干成像系统，其表观传递函数越接近线性，与理论结果相吻合。
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基于梯度与色彩信息自适应融合的多尺度水下图像增强
Abstract:
水下图像受散射和水体吸收的影响，常常出现色彩失真和细节丢失。为改善这些问题，本文提出了一种基于梯度与色彩信息自适应融合的多尺度水下图像增强方法。首先，在纹理细节增强过程中，充分融合多尺度梯度与高频信息以实现纹理细节恢复。其次，引入水下光场信息作为全局色彩参考，以增强色彩还原能力。并利用层次特征提取结构充分捕获原始水下图像中的潜在特征，以及在网络关键位置嵌入残差结构及注意力机制，增强特征建模能力。最后，利用自适应融合机制融合多维有效信息，实现水下图像的全面增强。实验结果表明，与其他参与对比的方法比较，本文方法在提高水下图像质量上效果更优。
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基于双向重卷积自适应的小目标龋坏检测网络
Abstract:
龋坏是影响口腔健康的常见病和多发病，准确检测龋坏区域是去龋治疗的重要前提。针对现有龋坏检测网络对无关区域重复提取导致网络计算量庞大，龋坏区域易与相似纹理特征混淆，以及在完整上、下颚照片中龋坏区域像素占比少等问题，本文提出了一种基于双向重卷积自适应的小目标龋坏检测网络。该网络首先设计了双向重卷积模块以降低冗余特征对网络检测性能的影响。其次，采用自适应权重下采样模块替换部分标准卷积，引导网络聚焦于龋坏区域，减少对相似干扰特征的关注。最后，设计了Slide wise损失函数，通过平滑回归与动态约束优化小目标龋坏的定位。实验结果表明，本文网络在精确度等方面表现出良好的效果，可为医院部署牙科激光针尖辅助去龋提供技术支持。
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基于4He原子偏振差分饱和吸收谱的激光稳频
Abstract:
摘要：在高灵敏度氦原子4He磁传感器中，为了改善1083 nm (Distributed Bragg Reflector, DBR)半导体激光器输出频率的稳定度，本文提出了基于4He原子D0线偏振差分饱和吸收光谱(Polarization Heterodyne Saturated Absorption Spectrum, PHSAS)结构的频率控制方法，它利用线极化光对相互垂直两偏振方向亚稳态氦原子饱和吸收谱的差分信号获得鉴频曲线。理论计算显示这种光谱技术可以使共振信号的振幅增加50%，在共振频率附近完全消除多普勒本底的影响，抑制激光共模噪声，从而改进利用饱和吸收光谱控制的激光频率稳定度。实验表明在相同泵浦光强条件下，与传统饱和吸收光谱(Saturated Absorption Spectrum, SAS)控制稳频技术相比，该方法可使谱线强度提高20%，艾伦方差缩小5倍达到6.9×10-10@10s水平。考虑具体实验环境的影响，实验验证了理论的预期。
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基于MSASNet的道路头盔佩戴检测方法
Abstract:
为实现道路头盔佩戴的高精度检测，提出一种基于多尺度注意力与空间特征融合(Multi-Scale Attention and Spatial Feature Fusion Net，MSASNet)的头盔佩戴检测算法。通过设计多尺度注意力特征融合模块(Multi-Scale Attentional Feature Fusion，MSAFF)，加强模型在复杂场景中对头盔目标关键区域的关注能力；引入自适应空间特征融合模块(Adaptively Spatial Feature Fusion，ASFF)，增强多层次特征的有效融合，进一步提升头盔目标的检测精度；同时，提出一种混合损失函数(Lmix)，以优化小尺度目标的检测性能。实验结果表明，MSASNet在头盔佩戴检测数据集上的mAP达到95.2%，相比YOLOv11提升1.7个百分点，同时保持较高的实时检测能力。该研究可为道路复杂环境下头盔佩戴检测提供技术支持，具有重要的应用前景。
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基于双环形腔的太赫兹双波长光源的产生方法
Abstract:
为了改善传统的基于光学外差法生成太赫兹信号所存在的功率波动、频率偏移以及信噪比低的问题，设计了一种基于双环形腔的太赫兹双波长相干光源结构，将基于级联外调制器法产生的光学频率梳（optical frequency comb, OFC）与独立双环形腔结构相结合，实现了稳定的单纵模相干双光源输出。仿真结果表明，1550.07?nm波长光源和1552.46?nm波长光源的平均光功率分别为14.75?dBm和14.77?dBm，功率波动均小于0.03?dB。为了进一步验证输出双光源的通信性能，通过仿真分析了在30?km单模光纤（single-mode fiber, SMF）中传输16阶正交幅度调制（16-ary quadrature amplitude modulation, 16QAM）信号和经概率整形（probability shaping, PS）的64阶正交幅度调制（64-ary quadrature amplitude modulation, 64QAM）信号的性能。结果表明，两种调制信号的通信误码率均低于前向纠错码的阈值。
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大容量矩阵映射式无载体信息隐藏方法
Abstract:
近年来，以抗分析检测能力著称的无载体信息隐藏技术发展迅速，其主要分为构造生成式和搜索映射式两类方法。两类方法均存在隐藏容量小的共性问题之外，搜索映射式方法还存在完备码表映射困难、依赖大规模图库等突出问题。因此，本文提出大容量矩阵映射式无载体信息隐藏方法。该方法提取图像的环统计特征进行编码以构造特征矩阵，并将秘密信息构造为秘密信息矩阵，根据矩阵映射规则得到表示特征矩阵和秘密信息矩阵关系的映射矩阵。接收方接收映射矩阵和载体图像，同样利用矩阵映射规则和图像环统计特征编码还原秘密信息。实验结果表明，本文方法无需设计复杂的映射规则，无需依赖大规模图库，即可实现更大容量的信息隐藏，而且其抗几何攻击的鲁棒性更具优势。
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基于空间频域特征细化与聚集的单目深度估计方法
Abstract:
自监督单目深度估计旨在仅从单张RGB图像预测像素级密集深度图，无需真值监督。针对现有方法在场景结构感知与局部细节处理的不足，本文提出基于空间频域特征细化与聚集的新方法。该方法核心包含空间频域特征细化模块与双流动态聚集模块。具体来说，空间频域特征细化模块通过空间细化单元提取并处理多尺度细粒度局部特征，同时结合频域细化单元利用离散余弦变换与多角度通道注意力机制增强场景结构感知能力，并有效抑制噪声与冗余信息；其次，双流动态聚集模块通过双流卷积注意力机制自适应融合全局与局部深度线索。实验表明，本方法在主流数据集上性能显著优于先进模型，实现精度与参数量的高效平衡，并展现出优异跨数据集泛化能力。
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低温度系数Cr-Si-Ni-Mo薄膜电阻制备工艺研究
Abstract:
本文针对使用传统材料难以制成高稳定性薄膜电阻的问题，基于薄膜电阻导电机理，通过将金属钼(Mo)掺入传统镍铬硅(Ni-Cr-Si)薄膜中，研制了一种新型低电阻温度系数(temperature coefficient of resistance,TCR)的铬-硅-镍-钼(Cr-Si-Ni-Mo)合金薄膜电阻，以改善薄膜电阻温度系数。系统性探究了溅射功率、时间、气压及退火温度对Cr-Si-Ni-Mo薄膜电学性能的影响，并评估膜层沉积速率。实验结果表明，通过调整溅射工艺及退火温度，使用溅射功率300 W，溅射时间210 S，溅射气压0.4 Pa的溅射工艺，在300 °C下退火研发出性能优异的Cr-Si-Ni-Mo薄膜电阻，呈现出电阻温度系数为-5.09 ppm/°C的卓越性能。
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闭环三能级系统中与空间相关的电磁诱导透明
Abstract:
本文提出一种基于微波场辅助耦合构建的闭环三能级系统，并运用密度矩阵方程研究拉盖尔—高斯光束与微波场耦合作用下的空间相关电磁诱导透明效应。研究结果表明，非涡旋探测光的吸收响应可由控制光的轨道角动量、单光子失谐、相对相位和径向节点数等参量调制：调节轨道角动量可实现明暗环状吸收分布调控，单光子失谐量调节可引导结构由环形向花瓣形过渡，控制相对相位则可实现吸收分布的空间旋转操控，而径向节点数的变化会引起吸收分布由中心对称向多环与角向对称结构演化，这些空间调控手段共同实现了对空间电磁诱导透明效应的精确操控。该研究为空间结构可控的量子信息处理提供了新思路，并拓展了其在量子通信与计算中的潜在应用路径。
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基于丁香酸修饰的低温氧化锌柔性有机太阳能电池
Abstract:
氧化锌（ZnO）具有良好的透光性和高导电性等优势，通常被用作有机太阳能电池（OSCs）的电子传输层（ETL），但由于其表面缺陷和较高的退火温度限制了其在柔性有机太阳能电池（FOSCs）中的应用。在此，我们采用一种新的ZnO制备方法,降低了退火温度，同时使用了抗氧化剂丁香酸（SA）修饰氧化锌薄膜的表面，从而明显提高了FOSCs的转换效率和稳定性。研究发现，SA有效地钝化了氧化锌薄膜表面缺陷，优化表面形貌，降低了氧化锌的功函数（WF），从而改善FOSCs的电荷传输性能。最终，基于PM6:Y6体系的FOSCs的功率转换效率（PCE）从12.01%提高到14.26%。并且经过SA修饰后的电池机械稳定性得到显著提高。
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聋人群体语言信息处理眼动数据集构建与分析
Abstract:
在现有公开眼动数据集中，针对聋人群体的采集与构建几乎处于空白状态。为填补这一研究缺口，本文构建了一个多模态聋人眼动数据集（Multimodal Deaf Eye Tracking Dataset, MDETD），覆盖口语与手语两种语言模态。数据采集共涉及27名聋人和34名听人，记录眼动样本约147万条，涵盖注视、扫视、平滑追踪与噪声四类类型。经预处理与特征提取后，采用1D-CNN-BLSTM模型进行眼动分类，在注视与扫视任务中分别获得97.1%与78.2%的F1分数，表现出较高的分类性能。进一步比较发现，聋人在注视行为中的占比显著高于听人，显示出更强的视觉集中倾向；而听人在扫视行为中的占比更高，反映了两类群体在语言通道使用和视觉加工策略上的差异。本研究为理解聋人视觉认知机制提供了数据支持，同时为眼动分类、跨模态语言处理等相关研究提供了高质量的基础资源。
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降雪背景下量子干涉雷达动态光子数调节策略
Abstract:
为了研究降雪环境下，量子干涉雷达（quantum interferometric radar，QIR）的性能优化方法，基于诱骗态量子密钥分发协议和最优平均光子数自适应算法（photon number adaptive，PNA），提出了QIR系统的动态光子数调节策略。研究了降雪对探测光量子的影响，以及在应用PNA策略前后，QIR系统的性能参数随降雪强度的变化关系。实验结果表明，在应用PNA策略后的量子干涉雷达，能够根据降雪强度变化自动调整发射的光子数，使其分辨率、灵敏度和生存函数性能相较于原来都有所提高。验证了调节策略的有效性，为量子干涉雷达抗大气干扰提供了新的方法。
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基于VO2可调谐双频带极化转换编码超构表面的RCS缩减特性研究
Abstract:
针对大多数被动型超构表面仅在特定频段具有隐身功能且无法实现频率选择性散射，本文根据阵列理论和遗传算法设计一种基于二氧化钒(vanadium dioxide, VO2)的1-bit最优编码超构表面(optimal coding metasurface, OCM)。当VO2处于绝缘态时，OCM在8.70-13.10 GHz和14.95-19.10 GHz内实现大于10 dB的雷达散射截面(Radar Cross Section, RCS)缩减，相应的相对带宽(relative bandwidths, RBs)分别为40.37%和24.38%，在13.11-14.94 GHz内具有镜面反射特性；当VO2处于金属态时，大于10 dB的RCS缩减频带为10.30-12.80 GHz (RB=21.65%)和14.85-16.51 GHz (RB=10.59%)，而在12.81-14.84 GHz内实现镜面反射。上述结果表明，无论VO2处于绝缘态还是金属态，OCM均可在两个边带内实现大于10 dB的RCS缩减，而在中间频带呈现镜面反射特性。双频带RCS缩减带宽可通过改变VO2的电导率进行动态调谐。本文提出的OCM在隐身技术和天线设计等复杂电磁调控领域具有潜在的应用价值。
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NiO/β-Ga2O3异质结紫外光电探测器的数值模拟研究
Abstract:
β-Ga2O3因其高达4.8 eV的禁带宽度而成为日盲紫外光电探测器理想材料，但其p型导电性差的问题限制了性能。本论文中， 基于Sentaurus TCAD仿真软件构建了NiO/β-Ga2O3异质结，理论模拟对比分析了Ga?O?层均匀掺杂与梯度掺杂对异质结光电探测器性能的影响。结果发现梯度掺杂器件在254 nm紫外光照射下表现出更高的响应度（519 mA/W），相比于均匀掺杂（406 mA/W）提升28%，且其外量子效率（EQE）可达2.61%，暗电流密度由4.088×10?? A/cm2降低为1.204×10?11 A/cm2，结合不同光强下电场分布与能带结构图，我们认为梯度掺杂引起了空间电荷区扩展和内建电场的优化，减少了载流子复合概率，从而提升了光生载流子的分离与收集效率。梯度掺杂在优化载流子传输、抑制暗电流及提升响应速度方面具有显著潜力，为宽禁带半导体光电器件的开发提供了新思路。
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相干反馈增强型Sagnac光纤干涉仪量子Fisher信息的研究
Abstract:
本文探讨了相干反馈增强型Sagnac光纤干涉仪在不同条件下的量子Fisher信息(QFI)。通过构建理论模型并结合数值仿真,分析了不同反馈结构、增益系数以及量子态输入对干涉仪QFI的影响。研究表明,在合适的反馈强度组合下,双反馈设计的干涉仪能够通过多维度的反馈调节机制,实现优于单反馈结构的最大QFI。但是,相较于单反馈设计,双反馈设计在反馈强度调校的精确性方面要求更为苛刻。当输入量子态为压缩态时,QFI此时受到相位因子和压缩度的共同影响,需对二者进行协同优化才能实现更大的QFI。此外,无论是单反馈还是双反馈干涉仪,其量子Cramér-Rao极限在较宽的反馈强度范围内均能超越标准量子极限,在部分反馈强度处距达到海森堡极限有较小幅度提升。该研究不仅为量子增强型Sagnac干涉仪的设计和参数优化提供理论基础,还为量子精密测量技术的未来发展提供了新的技术路径和应用前景。
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基于光热效应与表面等离子体共振的生物分子检测技术
Abstract:
针对生物标志物的高灵敏度检测，提出了一种基于光热效应和表面等离子体共振（Surface plasmon resonance，SPR）的生物分子检测技术。该技术在SPR光强模式下，通过泵浦光激发显色反应溶液的光热效应，使得溶液折射率发生变化，从而引起探测光光强发生变化，其变化值与溶液浓度正相关。文中以乳酸脱氢酶（lactate dehydrogenase，LDH）为例，利用显色反应使得LDH显色，结合光热效应和SPR的光强模式实现了LDH的定量检测，检测限为 0.298 mU/mL。
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基于扩散相干散斑技术的脑血流检测方法研究
Abstract:
脑血流（Cerebral Blood Flow，CBF）是脑血管疾病早期预警、精准诊疗及脑功能机制解析的关键生物标志物。针对近红外光检测脑血流系统中信噪比、检测深度与大脑特异性之间相互制约的问题，本文结合光外差检测技术与扩散干涉光谱技术，搭建了扩散相干散斑成像系统，使用CMOS相机实现了对脑血流的低成本、高灵敏度并行检测。通过在体的被动体位改变实验，与“金标准”经颅多普勒技术（Transcranial Doppler, TCD）同步进行脑血流检测，检测结果表明系统测量的脑血流指数（Blood Flow Index，BFI）与TCD测量的峰值收缩期血流速度（Peak Systolic Velocity, PSV）、平均血流速度（Mean Velocity, MV）和舒张末期血流速度（End diastolic Velocity, EDV）具有一定的线性相关性，证明了系统具有一定的在体监测脑血流的能力，有望进一步在临床上应用。
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改进YOLOv8的输电线路异物检测算法
Abstract:
针对输电线路异物检测任务中存在的目标被遮挡、尺度不规则及复杂背景干扰等问题，本文提出了一种基于YOLOv8改进的输电线路异物检测算法SEPC-YOLOv8。该算法在主干网络中引入基于拆分的卷积(Split Based Convolution，SPConv)，以减少信息冗余并提高特征提取效率；在SPPF(spatial pyramid pooling fast)中嵌入空间增强注意力模块(Spatially Enhanced Attention Module，SEAM)，构建SPPF_SE模块，通过结合全局上下文感知和局部特征细化，改善因目标被遮挡引起的漏检问题；设计C2f_SAL模块替代颈部C2f(csplayer_2conv)，用于捕捉多尺度目标的关键特征，增强模型在复杂背景下的检测精度；同时引入Inner-PIoU(inner powerful intersection over union)损失函数，优化目标框定位精度。实验结果表明，所提算法的均值平均精度达到了96.36%，相比基线算法提升了3.02%，FPS达到51.69，能够满足输电线路中异物检测的实际需求。
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煤烟气溶胶对量子干涉雷达性能的影响
Abstract:
研究煤烟气溶胶粒子对量子干涉雷达性能的影响，基于煤烟气溶胶粒子的光学特性，探究了粒子数浓度和相对湿度与链路衰减的关系，并分析了煤烟气溶胶粒子对量子干涉雷达探测距离的影响；针对量子干涉雷达的探测原理及结构，讨论煤烟气溶胶粒子对量子干涉雷达生存性能、分辨率及灵敏度的影响并进行数值仿真实验。结果表明：随着煤烟气溶胶粒子数浓度增加、相对湿度减少，量子干涉雷达探测距离及生存性能呈逐渐下降趋势；忽略其他因素的影响，增加光子数，分辨率呈上升趋势，灵敏度在煤烟气溶胶粒子造成的衰减较小时得到提升；当控制参考光与本地光的透过率相近或者相同时，增加光子数可有效提升灵敏度。
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基于二维介质超表面的太赫兹指纹吸收谱增强
Abstract:
太赫兹谱是一种有潜力的无标记工具，然而由于太赫兹波和微量样品之间相互作用非常微弱，需要采用额外电磁场局域结构来增强吸收指纹谱。为此本文提出一种二维介质超表面结构，将微量分析物旋涂到平坦背面，通过超表面激发的倏逝波有效提升待测物附近的局域电磁场，并利用角度复用实现宽带太赫兹吸收谱增强。当太赫兹波以不同角度入射超表面结构时，激发的一系列导模共振峰频率可覆盖0.49THz~0.57THz。选择0.2 μm的α-乳糖薄膜作为待测微量分析物时，结构谐振峰幅度随待测物的吸收谱大幅度改变，其包络线组成的吸收谱峰值比没有该结构增强了180倍。该结构制作简单，样品制备方便，增强倍数高，为微量分析物的太赫兹指纹检测提供了一种新方法。
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机载高能激光辐照典型目标毁伤特性研究
Abstract:
现有的激光武器相关研究多集中于陆海基平台，主要模拟分析激光的传输特性和毁伤效果，但对战场大气环境、激光工作海拔高度等因素对激光到靶功率密度的影响研究不足，尤其缺乏机载激光武器辐照目标光束传输的深入探讨。针对该问题，考虑了大气湍流、衰减、衍射、散射及载机抖动等多重因素对光束传输的影响，建立了高空作战环境下机载高能激光武器的大气传输模型，计算了机载激光辐照目标的到靶光斑尺寸和功率密度，探讨不同效应参数与激光到靶光斑尺寸和功率密度的关系。该研究不仅为机载激光武器的参数指标优化提供了理论支撑，也为后续空中对抗场景的作战研究奠定基础。
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面向工业产品产能预测的CNN-LSTM-Attention算法研究
Abstract:
在复杂的工业生产环境中,产能预测对于优化生产流程、提高设备利用率、降低运营成本以及提升整体生产效率具有至关重要的作用。目前的研究大多采用长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)来提取产能数据中的时序和空间特征。然而,这些方法通常只侧重于单一特征的提取,未能充分考虑时序特征与空间特征之间的相互关联,导致模型的泛化能力较弱,预测精度无法满足实际工业需求。针对这些问题,本文提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM-Attention混合模型,以提升产能预测的准确性。该模型首先通过卷积神经网络提取产能数据中的空间特征,进而利用长短时记忆网络捕捉数据中的时序动态变化,最后引入注意力机制,以自动分配不同特征的重要性权重,实现对空间和时序特征的有效融合。通过这种方式,模型能够更精准地捕捉复杂的生产环境中的潜在模式,从而提升产能预测的效果。为了验证所提出模型的有效性,本文选取某实际工厂2018年至2022年的真实生产数据进行实验研究,使用RMSE、MSE等多项评估指标对预测精度进行衡量。实验结果表明,CNN-LSTM-Attention模型相比于传统方法在工业产品产能预测中表现出了显著的优势,尤其在短周期和长周期的预测中该模型的预测精度均高于0.9,证明了其在实际应用中的可行性与有效性。
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CO-OFDM系统中分块Hermite插值的自适应CKF相位噪声补偿算法
Abstract:
针对相干光正交频分复用(coherent optical orthogonal frequency division multiplexing, CO-OFDM)系统中传统容积卡尔曼滤波算法动态估计不足以获得最佳相位噪声补偿效果的问题，提出了一种基于次符号进行分块二阶Hermite插值(block sub-symbol second-order hermite interpolation, BSSHI)的自适应容积卡尔曼滤波(cubature kalman filter, ACKF)算法。该算法先利用导频估计出时域OFDM符号相位噪声值进行第一次二阶Hermite插值，再将每个OFDM符号分割成若干个次符号并进行第二次二阶Hermite插值，最后在CKF中通过自适应更新过程噪声协方差矩阵提高补偿精度。仿真结果表明:所提出的算法对相位噪声补偿效果相较于类似算法更优，且通过自适应更新过程噪声提高了系统的鲁棒性，有效改善了系统性能。
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基于双目相机的频域特征快速回环检测算法研究
Abstract:
针对传统回环检测算法在定位精度和计算效率方面的不足，以及基于Transformer的方法计算开销较大的问题，本文提出了一种基于双目视觉和频域特征的高效回环检测方法。该方法利用轻量级特征提取模块，从双目图像中提取关键特征，并构建全局描述子，以提高候选关键帧的筛选效率。此外，本文引入快速傅里叶变换构建频域描述子，从频域角度对局部特征进行重新表征，并利用频域特征匹配对候选关键帧进行重排序，同时优化底层计算策略以加速图像匹配过程。实验结果表明，该算法在New College数据集上召回率最优，在Oxford和KITTI数据集上性能超过80%的算法，且图像匹配速度提高了1-2倍。在确保较高定位精度的同时，该方法有效降低计算成本，显著提升回环检测的鲁棒性和效率。
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一种用于条纹投影三维测量的圆形标识离心偏差校正方法
Abstract:
圆形标识广泛应用于条纹投影三维测量系统标定。针对相机透视投影变换导致的拍摄所得椭圆中心与空间圆圆心在图像中的真实投影点存在离心偏差的问题，本文提出了一种圆形标识离心偏差校正方法。首先，基于现有的离心偏差公式，研究了物面与相机相对位姿变化对圆离心偏差的影响，探讨圆的半径、物面旋转方向和圆在空间中的位置分布等因素对离心偏差的影响。然后，分析了真实圆心透视投影后与拟合椭圆长短轴相对位置的变化，并建立了实心圆离心偏差补偿模型。最后，基于补偿模型利用线性拟合实现了圆离心偏差的校正。实验表明，相比直接椭圆拟合方法，使用本文方法进行系统标定，测量误差减少13.7%，有效提高了系统的标定精度和测量精度。
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基于Attention U-Net的肺结节自动检测优化
Abstract:
针对胸部CT影像中肺结节检测的精度需求，本研究提出了一种基于注意力机制的U-Net网络（Attention U-Net）。该网络结合了U-Net的编码-解码架构及注意力机制，以增强重要特征的提取和不相关信息的抑制，从而提高结节检测的精度。在网络中，注意力模块有助于在多尺度特征图中自适应地加权，使模型能够更好地集中于肺结节的区域。我们在公共数据集LUNA 16上进行了一系列实验，结果表明，使用Attention U-Net网络的检测性能明显优于传统方法，且提供了更高的准确性和召回率。此外，在临床数据集TCIA上，实验结果进一步验证了该网络在实际应用中的有效性和可靠性。这表明基于Attention U-Net的肺结节检测方法在胸部CT扫描的临床实践中具有广泛的应用前景。
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BL-YOLO:无人机航拍图像目标检测算法
Abstract:
针对传统无人机航拍图像中目标尺度多样、背景复杂、小目标密集等特点，当前目标检测算法存在漏检、误检等问题，提出一种BL-YOLO（BiFPN-LSKA YOLO）目标检测算法。首先，在检测头前增加LSKA（Large Separable Kernel Attention）注意力机制，使模型在检测前能将注意力集中于最关键的特征。然后，分析了无人机航拍图像的各尺寸目标特征，发现在实际检测中，分辨率在20x20及以下的小尺寸目标很难有效地检测到，针对性的在YOLO v10n模型的基础上，添加一个大尺寸160x160目标检测头以提升对航拍图像小目标的检测能力。最后，设计使用BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Network）重构颈部结构，使得网络实现了多层特征融合的同时使网络结构更加轻量化。实验结果表明，基于BL-YOLO网络结构的目标检测的mAP@0.5为37%，模型较YOLO v8n提升了4.0%，较YOLO v10n提升4.6%，较YOLO v11n提升4.4%。BL-YOLO的参数量较YOLO v8n下降了55W，较YOLO v10n下降了23W，较YOLO v11n下降了12W，通过在Dronevehicle红外数据集上的泛化实验也验证了模型的有效性，BL-YOLO算法能够有效地实现无人机航拍图像的目标检测。
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一种低弯曲损耗全固态单模光纤
Abstract:
针对传统光纤在小弯曲半径下弯曲损耗过高的问题，本文提出了一种具有低弯曲损耗的单模光纤。通过在光纤包层中嵌入高折射率介质管，可以实现包层模与高阶模之间的能量耦合。这种方法能够有效地使高阶模在传输过程中因高损耗而被有效滤除，从而确保了单模传输的特性。同时通过利用纤芯与包层之间的高折射率差，基模能够有效地被限制在纤芯中，从而实现光纤的低弯曲损耗传输。采用全矢量有限元法进行仿真，结果显示：当工作波长为1.55μm，弯曲半径为5mm时，基模的最小弯曲损耗可低至0.001dB/m。此外，该光纤的单模带宽约为0.55μm，在1.55μm波长下的模场直径为9.10μm，拼接损耗最低可达5.03×10-4dB，与标准单模光纤具有良好的兼容性。
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基于两级简化卡尔曼滤波器的高速偏振态旋转均衡算法
Abstract:
为了解决光纤链路中快速偏振态旋转导致的误码，本文通过分析在偏振解复用的场景下卡尔曼滤波器中矩阵系数的特殊表达，提供了扩展卡尔曼滤波器的简化思路，将其更新过程转变为一种类多进多出结构算法。在28 Gbaud偏振复用-正交相移键控的相干系统中检验了所提出的算法性能。结果表明，算法复杂度比恒模算法减少超过30%，在光信噪比为15 dB时，拥有处理超过60 Mrad/s偏振旋转速度的均衡能力；相比经典扩展卡尔曼滤波器要多3 dB左右的光信噪比富裕度。
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超材料低红外发射率双频带雷达吸波体结构设计
Abstract:
本研究针对低红外发射率红外隐身与双频带雷达吸波兼容的应用需求，提出一种基于超材料的低红外发射率双频带雷达吸波体结构。该结构的红外隐身层采用方形金属贴片，双频带雷达吸波体由开口方环与“米”字结构相结合的谐振层、介质层和金属反射层构成。研究表明，该结构在3 ~14 μm波段内可获得0.316的低红外发射率，同时在9.04 GHz和14.67 GHz处可分别实现94.23%和99.94%的吸收率，且具有良好的角度不敏感性。此外，通过调整结构参数可以对吸波频率进行调控。还对吸收频率处的电场、磁场和表面电流分布进行了仿真分析，深入阐明了该结构的电磁吸收机制。本研究为红外雷达兼容隐身技术的发展提供了新的思路和可能性。
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基于光子神经网络的光通信网络窃听定位
Abstract:
光通信网络安全至关重要，其中窃听行为的存在更是威胁系统的信息传递。为了解决这个问题，提出了一种基于光子储备池计算(photonic reservoir computing, PRC)的简单高效窃听定位方法。通过仿真搭建了正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)光纤通信系统和基于光反馈半导体激光器的储备池结构。通过在光纤链路中引入光耦合器来模拟窃听行为，并在接收端采集相关性能监测数据。利用接收到的性能监测数据来训练光子储备池计算模型。在研究了一系列关键的半导体激光器参数后，仿真结果表明，该方法对窃听行为的位置识别达到了超过99%的识别准确率。该方法为使用简单的硬件实现光通信网络窃听定位提供了一条有前途的途径。
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基于自适应边界增强和上下文聚合的结直肠息肉分割
Abstract:
针对结直肠息肉图像中病灶区域边界模糊、尺度变化显著、对比度低等问题，本文提出了一种基于自适应边界增强和上下文聚合的结直肠息肉分割网络模型。首先，以金字塔视觉Transformer作为编码器逐层提取息肉图像中多尺度的远程依赖特征；其次，提出局部全局上下文聚合模块，挖掘局部和全局的上下文语义线索，有效抑制背景噪声干扰；最后，构建渐进式双解码器，通过跨层特征融合模块和两个级联的自适应边界增强模块有效地融合跨层的语义信息，逐级强化边界特征，精细刻画息肉边缘。实验结果显示，模型在CVC-ClinicDB、Kvasir-SEG、CVC-ColonDB和ETIS-LaribPolypDB数据集上的平均Dice系数分别为0.944、0.934、0.817和0.800，平均交并比分别为0.897、0.885、0.736和0.725，分割性能优于现有主流方法，验证了模型的有效性。
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防潮增敏型光纤光栅位移传感器研究
Abstract:
在现有的光纤光栅位移传感器设计中，传感器的拉杆或拉绳与本体之间因需要相对运行而存在间隙，当传感器工作在潮湿或浸水环境中时，水汽侵蚀易引起光栅脆断和胶黏剂脱裂，导致传感器损坏失效。针对这一问题，本文设计了一种防潮增敏型光纤光栅位移传感器。将光纤光栅区域与传感机构运动区域物理隔离，有效阻断了水汽传导路径。详细介绍了传感器的结构设计、测量理论、悬臂梁参数优化等内容。制备了传感器原型，搭建了一种水下测试标定装置。实验结果表明：在10 mm量程下，传感器灵敏度可达到530.77 pm/mm；不同温度区间的温度补偿性能测试表明，传感器输出误差小于20 pm，温度补偿效果好；经48 h蠕变测试，单根光栅波长漂移差值的绝对值稳定在2 pm左右，传感器展现出良好性能。
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大气环境下单晶蓝宝石光纤高温损伤研究
Abstract:
单晶蓝宝石光纤传感器在航空航天、燃气轮机等超高温极端环境监测中扮演着重要角色。针对该类光纤在超高温环境中因高温损伤导致预期寿命的降低的难题，提出通过实验定量和系统性的评估蓝宝石光纤在高温环境下传输损耗的变化规律,测量了不同保护管、不同温度、不同波长下的光损耗数据及表面特征，发现了蓝宝石光纤高温损伤包含永久损伤和可逆损伤，永久损伤可以通过有效封装和保护极大降低。实验结果表明，在蓝宝石套管保护下，退火后的单晶蓝宝石光纤在1600 ℃时，1550 nm波段损耗速率为0.16 dB/h，为超高温光纤传感研究提供了参考。
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基于二氧化矾的宽入射角吸收的超宽带太赫兹吸收器研究
Abstract:
随着现代电子技术的快速发展，超宽带（Ultra Wide Band,UWB）吸波材料在电磁兼容性（Electromagnetic Compatibility,EMC）、雷达隐身、军事防护等领域的应用需求日益增加。但现有超材料吸波器(Metamaterials Absorber,MMA)仍存在吸收带宽较窄、可调性较差等问题，本文基于二氧化钒(vanadium dioxide, VO2)提出了一种具有极化不敏感性和宽入射角的超宽带吸波器。该吸波器由VO2图案层、Rogers RT5880介质层和金接地板组成。仿真结果表明：当VO2电导率为2×105S/m时，该吸波器在6.78-13.78THz内具有较低的反射率和超过90%的吸波性能，相对带宽达到68%，并且通过调整VO2的电导率可以实现吸收性能的动态调节。同时，该吸收器具有良好的极化不敏感性和宽入射角(45°)，这在电磁兼容性和隐身防护等领域具有广泛的应用前景。
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一种同极化和交叉极化复用的双通道圆极化太赫兹超表面
Abstract:
本文提出了一种同极化和交叉极化复用的双通道圆极化太赫兹超表面，结合几何相位和传输相位原理，能实现对反射共极化和交叉极化圆极化波独立的相位控制。提出的超表面单元结构由双层“十字”形金属贴片和金属底板组成，改变“十字”的臂长，可以实现对x、y线极化波全相位控制。通过对同极化和交叉极化的解耦条件分析，改变“十字”结构的臂长和旋转角度，最终实现了对反射共极化和交叉极化的相位独立控制。基于提出的单元，设计了太赫兹轨道角动量产生器，在0.8 THz右旋圆极化波入射下，分别产生了携带+1阶轨道角动量的左旋圆极化波和携带+2阶轨道角动量的右旋圆极化波，所提出超表在通信、雷达、成像等领域具有潜在的价值。
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融合边缘校准与混合注意力的儿童肺炎CT图像分割网络
Abstract:
肺炎是威胁儿童健康的主要疾病之一，精准的肺炎计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)图像分割对儿童肺炎的早期诊断和治疗至关重要。但由于儿童肺炎病灶破碎分散以及边界高度不规则，现有方法在儿童肺炎分割中表现不佳。为解决上述问题，本文提出了一种融合边缘校准与混合注意力的儿童肺炎CT图像分割网络。该网络基于U型架构，结合边缘校准和多尺度混合注意力模块，能增强对局部边界和全局零散病灶的学习。同时，采用尺寸感知选择性融合模块，自适应地融合不同层次的特征，改善小病灶的分割效果。实验结果表明，该方法在临床儿童肺炎CT数据集上的表现优于其他方法，且在两个公开新冠肺炎CT数据集上性能良好，验证了其泛化能力。
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基于改进YOLOv8n的SAR舰船目标检测方法
Abstract:
由于SAR图像舰船目标小、图像分辨率低、场景背景复杂等原因导致目标检测困难。针对上述问题，本文提出了一种基于改进YOLOv8n的SAR图像舰船目标检测方法。首先，将YOLOv8n的主干网络替换为CSWin Transformer，使网络能更好提取有用的细节特征。其次，设计了一种下采样弥补模块（Downsampling Compensate Module，DCM），弥补了下采样过程中可能丢失的有用信息。然后，设计了一种C2f-DWR(CSPLayer_2Conv-Dilation-Wise Residual)模块，增强了网络的多尺度特征提取能力。再者，嵌入了一种双动态token聚合器D-Mixer，赋予网络更强的归纳偏置能力和更大的有效感受野。最后，通过改进的混合域注意力机制，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。SSDD数据集上的实验结果表明，与基线网络相比，本文方法在mAP@0.5和mAP@0.5:0.95性能上分别提高了1.7%和4.2%，显著提高了SAR舰船目标的检测性能。
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基于荧光发射光谱的水质化学需氧量(Chemical Oxygen Demand, COD)的检测
Abstract:
基于荧光发射光谱检测水质化学需氧量。对光谱数据分别进行多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)、一阶微分、标准正态变换(Standard Normal Variate transformation, SNV)、最大最小归一化及Savitzky-Golay平滑等预处理，运用后向区间偏最小二乘法(Backward interval Partial Least Squares, BiPLS)和联合区间偏最小二乘法(Synergy interval Partial Least Squares, SiPLS)筛选关键特征波段，再用偏最小二乘法(PLS)构建预测模型，以提升光谱处理效果与模型预测精度。实验结果显示，在对荧光发射光谱数据预处理时，Savitzky-Golay卷积平滑效果最佳，后向区间偏最小二乘法特征提取选择性更好。当Ex=310 nm时，经Savitzky-Golay卷积平滑与后向区间偏最小二乘法提取特征波段后建立的PLS模型各项指标最优，检验集相关系数达0.9191，检验均方根误差3.3488 mg/L，检验偏差Bias为-0.2835 mg/L。本文方法为水质COD的快速检测提供了一种实用方案。
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基于色彩均衡与多任务融合的水下图像增强框架
Abstract:
由于水下光照不均匀等因素，水下图像常常受到色彩失真、对比度下降和模糊等问题的影响。本文提出了一种基于颜色均衡与多任务融合的水下图像增强框架。首先，采用红色通道补偿和自动拉伸颜色通道的白平衡方法进行色彩矫正。其次，使用自适应伽马矫正的限制对比度自适应直方图均衡（contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE）方法提升图像的对比度。此外，利用双尺度非线性细节增强方法改善图像的细节和边缘。最后，通过多任务融合方法将细节增强图和对比度增强图融合，从而全面提升水下图像质量。实验结果表明，所提出的方法能够有效消除色偏，并显著提升图像的对比度与细节。与其他算法相比，该方法在处理效果上具有更明显的优势。
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基于多阶差分相移键控的未来高速无源光网络平滑升级
Abstract:
针对无源光网络中高速传输和平滑升级问题，本文提出了一种基于多阶差分相移键控的无源光网络（passive optical networks ,PONs）向未来高速无源光网络平滑升级的方法。新PON信号应用多阶差分相移键控，从多阶差分相移键控调制的新PON信号到共存的调制的旧PON信号的串扰几乎被消除。利用多阶调制，新PON信号可通过目前商用带宽有限的收发器以高比特率传输。新PON信号应用波分复用技术倍增了下行带宽，由于利用多阶差分相移键控调制的下行信号对幅度键控重调制的上行信号产生较小的串扰，所以可以通过上行重调制实现透明光网络单元。通过仿真验证了基于6阶差分相移键控和基于8阶差分相移键控的方案，所有信号实现了无差错操作。新的PON下行信号对共存的旧PON下行信号和重调制后的上行信号产生的串扰很小，在现有的12.5 G级收发器中，新PON信号的比特率超过了每波长30Gb/s。
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高斯-涡旋光束干涉非接触振动测量研究
Abstract:
摘要：研究了基于涡旋光束干涉原理的小振幅振动非接触测量技术。综述分析了现有的基于涡旋光束干涉的光学测量技术现状，并指出现有方案在实际应用中可能存在的涡旋光束易受像差影响、采样速率较低、探测距离受限等问题。针对前期研究中存在的这些问题，提出以高斯光束作为探测光束，而将涡旋光束作为参考光束的干涉测振构型（OAM-GS），针对探测光在待测物体表面反射以及传播过程中引入的像差对干涉图样的影响，采用了对返回的的探测光进行空间滤波后再进行干涉测量的方法，有效滤除静态像差引起的干涉图样畸变，并在实验研究中，采用4f成像光路制备具有高斯光强分布的涡旋参考光，实现探测光与参考光模式的优化匹配。此外，提出采用高速线阵相机作为探测器件的相位提取方案，可以提升系统的采集速率。最后搭建实验光路，并利用压电镜架作为驱动源，测量了作为探测目标的光学镜面的低频振动信息。
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基于DRLNet的一种OFDM系统信道估计方法
Abstract:
针对OFDM (orthogonal frequency division multiplexing)系统接收信号过程中存在的符号间干扰和子载波间串扰的问题提出了一种高性能的基于深度残差学习网络(deep residual learning network, DRLNet)的信道估计方法。该方法首先在接收端通过最小二乘(least squares, LS)法初步估计导频位置的信道信息，并将该信息作为有噪声的低分辨率数据输入信道估计模型，该模型学习了从导频处有噪信息到完整信道去噪信息的映射关系，从而在模型输出还原的完整信道数据，得到准确的信道状态信息。仿真结果表明: 所提出的DRLNet模型对还原信道状态信息的准确性比传统估计方法更具有优势，在多种信道环境下依然能准确重建信道信息。
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基于量化深度图的光场图像渲染与显示
Abstract:
为提升光场图像的质量，评估了低位线性量化深度图对光场图像的渲染精度和光照效果的影响，提出了一种基于区域量化的光场图像渲染方法。通过为每个像素点引入光锥并控制其参数，实现了对照明范围和效果的精确控制，减少了量化误差对渲染精度和光照效果的影响。此外，通过结合多视点光场融合技术，减少了图像空洞，提升了渲染质量，实现了基于图像的各向异性光照效果。搭建了一套基于集成成像技术的光场显示系统，利用所渲染的光场图像在三维空间中重建了具有可控光照效果的三维图像，证明了方法的有效性。该技术为高质量光场图像的采集和生成提供了参考，在虚拟现实、增强现实等领域展现出潜在的应用前景。
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基于REGDETR的绝缘子缺陷检测
Abstract:
针对绝缘子缺陷检测中的多样性和复杂性问题，提出了一种REGDETR(reg detection transformer)缺陷检测模型。该模型基于端到端的RTDETR(realtime detection transformer)架构，引入三种新模块来提升检测性能。首先提出并引入Rep-Faster-Basic-Block模块，利用重参数化的T形卷积有效捕捉不同尺度的特征；其次，采用ELA-Basic-Block(efficient local attention basic block)模块整合高维特征表达；最后，使用改进的GS-HWD-BLRA(gsconv Haar wavelet downsampling with bi-level routing attention)模块代替特征融合网络的步幅卷积，利用Haar小波变换保留图像信息，并通过双层路由的自注意力机制过滤冗余信息。实验结果显示，REGDETR在保持参数量不变且计算量明显减少的情况下，平均精度均值提高了4.5%，达到95.7%，超越了现有同类模型，提升了绝缘子缺陷检测的准确性。
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基于全局注意力的自监督对比学习遥感图像场景识别方法
Abstract:
针对遥感图像的类间同质和类内多模态问题以及现有基于全监督范式的遥感图像场景识别方法的对数据持高度依赖性问题。本文提出了基于全局注意力的自监督对比学习遥感图像场景识别方法(Self-supervised contrastive learning based on global attention for remote sensing scene classification，GACL)。首先，提出并构建了基于时空不变的数据增强模块，用于来学习遥感图像在不同时空中的一致性特征；然后，为了充分挖掘并建立图像内部之间的空间上下文关系，构建了基于残差全局注意力的特征提取模块；最后，为了充分学习多层特征中的不变信息，降低样本不平衡度对识别精度所带来的干扰，基于焦点损失和多层对比损失构建了复合对比损失函数。在NWPU、UCM和MLRSNet数据集上的实验分别达到了79.83%、83.01%、94.46%的精度。验证了GACL的有效性与优越性。
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图像辅助激光诱导击穿光谱校正的水中U定量分析
Abstract:
激光诱导击穿光谱技术在水中低浓度重金属元素的定量分析中面临特征谱线强度波动大和检测结果不稳定的问题，限制了其实际应用。本文研究了等离子体图像特征与铀元素特征谱线强度之间的相关性，建立了等离子体图像多特征参数融合的谱线强度校正模型，并对U II 367.007 nm和U II 409.013 nm谱线强度进行了校正。结果表明，校正后U II 367.007 nm、U II 409.013 nm谱线强度的平均相对标准偏差分别由13.21%、13.13%%降低至6.58%、7.36%，特征谱线强度稳定性得到了提升。在此基础上，对水中铀元素进行定量分析，校正后U II 367.007 nm、U II 409.013 nm的定标曲线线性拟合度R2分别由0.989、0.976提高至0.995、0.993，检出限分别由17.66μg/L、16.95 μg/L降低至11.03 μg/L、7.55 μg/L，有效降低了水中低浓度铀元素的检测下限，提高了定量分析精度。
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基于YOLOv8-SDB的石化储罐焊缝表面缺陷识别算法
Abstract:
针对目前石化储罐表面焊缝缺陷检测效率低、小目标易出现漏检、误检等问题，提出一种改进YOLOv8n的焊缝缺陷检测方法：YOLOv8-SDB。首先，在主干网络中引入空间深度转换卷积(symmetric positive definite convolution,SPDConv)模块，减少浅层特征提取过程中细节信息的丢失，捕获更加丰富的空间和通道信息；其次，利用加权双向特征金字塔网络（bi-directional feature pyramid network,BiFPN）融合多层次特征，提高特征表达能力；再次，采用轻量化且高效的上采样算子DySample（dynamic sampling），提高模型特征重建能力并减少计算复杂度；最后，使用WIoU(weighted intersection over union)损失函数加快边界回归损失收敛速度，提高回归精度。将改进后的算法在焊缝缺陷数据集上进行实验，实验结果表明，YOLOv8-SDB算法的检测准确率为86.2%，召回率为79.4%，平均精度为84%。较YOLOv8n算法分别提高了3.4%、2.8%和3.9%。
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双目结构光三维测量不确定度的Monte Carlo评定方法
Abstract:
由于多频外差法的双目结构光三维测量系统的参数模型具有复杂的非线性特征，传统方法很难实现其测量不确定度的准确评定。针对此问题提出了双目结构光三维测量系统的蒙特卡洛评定方法(Monte Carlo Method，MCM)。首先，根据各坐标系转换关系和多频外差法原理建立三维测量模型，分析主要误差源对测量结果的影响；其次，建立各不确定度分量的概率密度函数，获得各参数的分布规律；最后，建立测量系统各参数与被测件表面参数之间的MCM模型，通过大规模随机数值模拟，实现测量结果不确定度评定。为了验证本文方法的有效性，用标准球和标准量块进行实验。测量数据表明，通过MCM得到的结果均能包含标准量具的标称值范围，评价结果准确。
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激光去除钢材表面漆层的温度场分析
程雨露, 李隆, 余天锡, 姜永霞, 李颖媛, 党怡晴, 张春玲
Abstract:
为了解决方形平顶脉冲激光去除钢材表面环氧树脂底漆的问题，使用有限元软件建立激光去除钢材表面漆层的数值模型。根据热传导方程和热烧蚀建模理论，对比高斯光束除漆和方形平顶激光除漆效果，探究光斑长度和光斑搭接率对方形平顶激光除漆的影响。研究结果表明：方形平顶光束比高斯光束能量利用率高，切口干净，适用于大范围去除漆层。激光功率为60 W、重复频率为100 kHZ时，烧蚀深度最大值随光斑搭接率增大而增加，热影响区宽度随光斑搭接率增加而减小；烧蚀深度最大值和热影响区宽度随光斑长度增加而减小。在光斑搭接率为30%，光斑长度为100 um参数下，环氧树脂底漆可以很好被去除且表面粗糙度较小。该研究结果可为方形平顶激光加工材料过程提供参考。
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一种具有滤波功能的V形双支路出射光集束设计
Abstract:
目前现有的光子晶体器件对于出射光集束和滤波集成方面研究较少，且对于出射光集束和滤波方面的集成性能存在不足，为了实现光子晶体滤波和出射光集束可靠且高效结合，本文提出了一种具有滤波功能的V形二维正方光子晶体波导出射光集束结构，该结构含有三个出射端口，由一条干路和两条支路构成，通过干路和支路之间的干涉，增强了集束的性能，使有效传播距离得到了提高。在出射端口前含有四个滤波微腔结构，对1.452μm，1.493μm，1.562μm和1.664μm四个中心波长进行滤除，滤波效率分别为99.8%，97.4%，97.5%和99.1%。通过对集束设计结构的测试，该结构对非中心波长滤波波段具有极强的集束能力。经过测试发现，在1.310μm和1.340μm时，有效传播距离分别达到了397.7μm和445.9μm。
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基于对比学习的无监督水下图像快速增强
Abstract:
目前，基于合成数据集训练的有监督增强模型难以精确模拟水下成像的物理机制，难以适应复杂多变的实际场景；无监督模型多依赖循环一致性框架，结构复杂且效率较低。为此，本文提出了一种基于对比学习的无监督快速水下图像增强算法，通过从浑浊域到清晰域的单向风格转换实现高效增强。算法采用沙漏型瓶颈结构、多特征选择和亚像素融合构建生成器，在保障特征提取性能的同时降低复杂度并加速推理速度；优化的对比损失正负样本提取方法提升了模型对多变水下数据的适应性。实验表明，算法的PSNR和UIQM分别提升6.5%和5.3%，推理时间缩短至0.04秒，GPU资源占用率减少至少65%，在性能与复杂度间实现了良好平衡。
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基于双聚合与代理注意力的结肠息肉分割方法研究
Abstract:
针对结肠息肉区域误识别、边界定位模糊及复杂样本分割困难的问题，本文提出一种双聚合与代理注意力的结肠息肉分割方法。首先通过 Agent-PVT（Agent Pyramid Vision Transformer, AgentPVT）提取上下文信息，利用代理注意力（Agent Attention）在减少计算量的同时保留了全局建模能力。然后设计全局到局部聚合注意力模块（Global-to-Local Aggregation Module, GLAM），捕捉特征图的全局和局部纹理特征，同时设计边界聚合模块（Boundary Aggregation Module, BAM），高效的聚合边界信息和语义信息，准确地定位息肉轮廓。最后在损失函数中引入批量核范数最大化（Batch Nuclear-norm Maximization, BNM）方法，增强模型对复杂样本的判别能力。提出的方法在五个数据集上进行了实验分析，实验结果表明该方法具有良好的息肉分割性能，其中在 Kvasir-SEG 数据集上，mDice 和 mIoU 分别达到了 92.83 和 88.16%。
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精密刀具表面缺陷认知神经网络模型研究
Abstract:
精密刀具表面凸起齿的正刀口在使用过程中容易产生磨损和磕碰缺陷，这种缺陷存在尺度小、纹理多样等特点，传统机器学习模型难以实现高精度检测。为此本文提出一种基于改进You Only Look Once Version 8 (YOLO-v8)的刀具缺陷检测方法（CutterNet）。首先，提出Cross-Stage Partial Multi-Scale Attention Module (CSPMSAM)，用于提取刀具局部缺陷特征，增强模型对不同尺度缺陷的检测能力；其次，引入Asymptotic Feature Pyramid Network (AFPN)，加强不同尺度特征间融合，缩小它们之间的信息差距；最后，使用Inner-CIoU( Complete Intersection over Union )替换YOLO-v8中CIoU损失函数，增强边界框的回归结果。实验结果表明，改进后的算法在检测准确率方面提升了3.1%，模型参数量下降30.12%，推理速度由58帧提升到60帧，优于其他大多数主流目标检测模型，该算法已经应用到刀具缺陷实时检测系统。
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融合多尺度特征与空间重构的敦煌壁画修复
Abstract:
针对敦煌壁画修复过程中存在空间特征冗余和特征交互不充分的问题，提出一种融合多尺度特征与空间重构的敦煌壁画修复模型。该方法首先利用空间重构单元，通过特征分离与重构操作来优化特征学习能力。其次，设计了一种结合多尺度融合与门控残差连接的聚合多尺度上下文模块，用于更新缺失区域特征。最后，在结构纹理特征融合网络中引入3D排列的全局注意力机制，从而强化纹理和结构特征之间的交互。在敦煌壁画数据集上的实验结果表明，所提方法能够有效修复破损的敦煌壁画，修复后的壁画具有较好的结构及细节信息，且在大面积破损修复及复杂纹理修复方面表现出较强的性能。
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多射频信号驱动光相位调制器产生光学频率梳
Abstract:
针对传统光频梳产生系统结构复杂、控制难度大的问题，设计了一种基于单相位调制器的光频梳产生方案。利用两路射频信号混频驱动相位调制器，仅通过调整调制指数和射频信号相移，即可获得多梳线、高平坦性光频梳。建立了方案的理论模型，仿真研究了调制指数、射频信号相移和梳线间距对光频梳平坦度的影响，最后进行了实验验证。结果表明理论研究、仿真分析与实验结果三者较为吻合，当两路射频信号的频率分别为f1和2f1、移相器相移为45°、调制指数为1.431时，可以获得谱线间距为f1、平坦度为0.8dB、谱线数为9条的光频梳，其功率效率可达79.91%。
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基于经典偏振光的SWAP门与量子傅里叶变换
Abstract:
量子计算在解决某些问题上具有经典计算机无法比拟的优势，但量子系统本身的脆弱性使得量子计算的实现困难重重。基于稳定的经典光系统对量子计算进行模拟，可以有效避免量子系统面临的困难，具有重要的研究价值。根据已有的经典光模拟理论，本文基于光场的路径与偏振自由度构建了CNOT门，并利用CNOT门的组合实现了对SWAP门的模拟；设计了Hadamard门与受控S门的实现光路，结合SWAP门实现了两比特的量子傅里叶变换算法。与基于量子系统的方案相比，本文的方案装置简单、操作方便，大幅降低了实验实现的难度与成本，为量子计算提供了有趣的可能和途径。
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基于波动光学模型的光谱共焦色散物镜像差分析及校正
Abstract:
基于波动光学模型分析了像差存在时光谱共焦系统的光谱响应，并提出了像差校正方法。首先，介绍了系统的工作原理和色散物镜的色散模型，并建立了基于波动光学模型的光谱响应模型，研究并分析了像差对轴向光谱响应的影响；仿真结果表明，球差、彗差及像散会引起峰值高度降低；球差和像散会引起峰值波长发生偏移；而像散会使信号产生次峰现象，且导致边缘信号产生畸变。其次，基于计算像差理论，提出了对像差影响的峰值误差校正方法。最后，利用光谱响应信号的半高全宽验证了像差校正方法的有效性。结果表明，校正后的光谱响应峰值位置更加准确，信号更集中，分辨率提高。本文的研究内容对提高光谱共焦系统的测量精度和分辨率有一定的指导意义。
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双波段四通道光子晶体分束器设计
Abstract:
随着集成光路器件研究的发展，多功能光子晶体器件的需求越来越多，目前报道的光子晶体器件大多为单一波段单一功能，本文从多波段多功能集成化的角度，为解决光分束器多波段多功能集成化的问题，本文提出了一种基于多波段多功能一体化融合设计方法的二维三角晶格光子晶体类X形双波段四通道分束器，包括输入通道、双频耦和腔和输出通道三个部分，该器件能够在双波段四通道实现分束。通过时域有限差分法分析光波在该结构的传输特性，结果表明该结构在两个不同波段同时实现了分束。第一个波段中，对于波长为1.437μm的入射光波，通过右侧双通道对称分束输出，总透射率为96.32%。第二个波段中，对于波长为1.642μm的入射光波，通过左侧双通道对称分束输出，总透射率为82.36%。此外，该结构在两个波段中还能实现良好的滤波特性，滤波效率分别为99.5%和88.2%。
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CO2连续激光加工CFRP的能量传递规律研究
Abstract:
针对CO2 连续激光加工碳纤维复合材料（Carbon fiber reinforced polymer, CFRP）工艺质量的问题，提出了不同实验条件下单因素实验方法，进行了理论分析和实验验证，得到了激光功率和扫描速度对材料内部能量累积的影响规律，并对 CFRP 进行点射试验和图案切割试验。点射试验结果表明，当离焦量确定为 6 mm 时，激光光斑平均直径达到最小值1396.94 μm，此时激光加工效果最佳。图案切割试验发现，设定扫描速度不变时，能量的累积随着功率的增加呈现出先增大后减小的规律，并在功率为 40 W 时达到最大值 4077.35 μm；当功率不变时，扫描速度降低，能量累积减小至最小值 767.10 μm。经测量表面粗糙度后发现，功率是激光能量影响材料表面结构的主要因素。进行多次切割试验中，材料内部的能量累积随着加工次数的增加而增加。本研究的理论与试验为连续激光加工 CFRP 材料工艺提供指导。
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基于超表面的高效高功率圆极化转换器设计
Abstract:
针对高效率、高功率和小型化极化转换器应用需求，本文设计了一种基于超表面的透射型极化转换器。所设计的转换器由三层“S”形铜膜和两层介质组成，可使两个相互正交入射的电磁波产生不同角度的偏转，从而实现左旋圆极化（left-hand circular polarization, LCP）与右旋圆极化(right-hand circular polarization, RCP)的转换。仿真结果表明，极化转换器在5.70 ~ 5.90 GHz频率范围内，极化转换率（Polarization Conversion Ratio， PCR）达到90%，在5.88 GHz处，转换率可达99.9%，实现了较高效率的转换。对所加工的极化转换超表面开展了实验测量,测试结果和仿真结果吻合良好,验证了该设计的有效性。本文提出的极化转换器具备高效率的LCP-RCP极化转换性能，且可与密封罩相结合，实现高功率容量，具有较大的应用前景。
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基于二氧化钒超表面相位调制的太赫兹多功能器件
Abstract:
近年来，太赫兹波调控技术备受关注，开发太赫兹多功能器件以适用不同应用场景至关重要。然而，传统的太赫兹多功能超表面器件仅在单一极化波下进行设计，限制了超表面器件在不同极化操作下的应用潜力。针对这一问题，本文提出利用二氧化钒（VO2）的相变特性，通过调控VO2的温度，设计了一款极化依赖的可调谐太赫兹多功能超表面器件，研究了不同极化操作下所设计超表面器件的功能特性。当太赫兹线极化波入射时，超表面可实现宽/窄带吸收的动态切换：当VO2全部处于金属态时，超表面在3.0-3.3 THz的范围内实现了吸收效率超过90％的高效宽带吸收；当VO2全部处于绝缘态时，超表面则在3.55 THz处实现了吸收效率超过95％的窄带吸收。当太赫兹圆极化波入射时，根据超表面不同单元编码，在频率为0.97 THz处可实现分束、波束偏折、涡旋、分束涡旋、叠加涡旋和聚焦等功能。所设计的超表面具有可调谐多功能的特性，可适用太赫兹领域多种应用场景。
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基于扩散模型与移位窗口策略下的图像去雾方法
Abstract:
针对传统去雾网络存在的去雾后图像细节损失、去雾效果不理想等问题，本文提出一种基于扩散模型与移位窗口策略下的图像去雾方法。首先，使用压缩编码器将有雾图像和对应的无雾图像进行联合特征提取，再使用扩散模型（Diffusion Models, DMs）对特征进行优化。接着将优化后的特征与原始有雾图像一同作为输入，送入一个以U-Net(U-Network)结构为基础结构的去雾网络中，该网络将特征图通过移位窗口分区后，在每一个分区内使用通道注意力和空间注意力并行处理特征图像，能够更精确地捕捉图像中的信息相关性以及增强对重要特征的关注，经典的编码器-解码器结构能够有效地恢复图像的细节和边缘信息。实验结果表明，本文所提出的方法在多个公开数据集上PSNR提升0.47~2.62db。
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ROF系统中典型光电探测器转换效率的研究
Abstract:
随着光载无线通信系统（Radio over Fiber，ROF）的快速发展，光电转换效率已成为衡量其性能的重要因素。本文通过理论分析、仿真研究和系统实验探讨了影响光电转换效率的关键因素。首先，通过理论分析表明，当光斑形状与探测器光敏面匹配时，可实现最佳的光电转换效率；然后，通过ZEMAX仿真发现，在给定光源和传输距离的条件下，当光斑半径是探测器光敏面半径的1/2时，接收的光功率最大；继续改变激光发散角从3°增大至30°，光功率从3mW迅速下降至0.56mW、且光斑图像趋于饱和；此外，激光传输距离的增加也会导致光束束宽和发散程度增大，从而降低探测器的接收光功率。最后，搭建了一套小型ROF实验系统，通过CMOS相机光斑采集以及光功率探测实验验证了仿真结果的正确性。
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基于数据扩充和故障特征提取的ISAO-SVM断路器故障诊断研究
Abstract:
本研究提出一种断路器高效故障诊断方法。针对故障样本不均衡问题，采用合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique, SMOTE)进行样本扩充；采用蜣螂算法(Dung Beetle Optimizer, DBO)对变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)的惩罚因子、分解层数进行自适应选取；计算分解后各分量的熵值和时域指标，构建多维混合特征向量，并采用核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)实现故障特征的提取；在支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的超参数取值上，采用改进雪消融算法(Snow Ablation Optimizer, SAO)对SVM的参数进行寻优。将提取后的故障特征输入到SVM中进行故障诊断，实验结果表明，该模型能够较好的提取各样本的故障特征，具有良好的故障诊断效果。并将该模型与其他模型进行对比，该模型的诊断精准度均高于其他模型，具有较好的泛化能力。
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基于大气散射模型与斜率变换的红外图像增强
Abstract:
为了获得效果更理想的红外图像,提出了结合大气散射模型与斜率变换的红外图像增强方法。根据像素本身的像素值及其邻域像素的均值,将图像划分为高亮区域与非高亮区域,分别用改进的暗通道先验和标准的暗通道先验估计其透射率；然后,选取透射率最小的原图像中的像素值,作为大气光估计值,进而根据大气散射模型进行图像恢复；最后,提出了一种非线性斜率变换函数,对恢复的红外图像进行变换,以增强图像的亮度和清晰度。实验数据表明,与最新提出的部分图像增强方法比较,本文方法处理后的图像在亮度、对比度和清晰度上的效果更佳,对应的信息熵和平均梯度分别提升2.08%和5.92%以上,因此本文方法能更有效地应用于实际的红外图像增强。
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介质光栅/介电薄膜与银立方体复合结构的SPs研究
Abstract:
本文针对精确调控纳米复合结构表面等离激元特性的目标，提出一种由银立方体、介质光栅、介电层和金属薄膜组成的多层复合结构，采用时域有限差分法研究其电场增强特性。研究表明，随着光栅周期的增加，局域表面等离子体共振峰红移，光栅厚度的增加对共振峰位置影响较小，但显著增强了共振强度。当介电层相对介电常数为3至5时，局域与传播表面等离激元之间实现有效耦合，显著提升电场强度。介电层厚度的增加会削弱其与银薄膜之间的耦合，转为银立方体在局部区域形成高强度电场。因此，通过优化介电层的结构参数和介电性能，可以有效调控复合结构中的电磁共振效应，为高性能光学器件应用提供了理论支持。
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锥型全吸收式激光辐照能量测量装置设计
Abstract:
为了准确测量激光辐照能量，设计了一种锥型全吸收式激光辐照能量测量装置，该装置具备测量精度高、小型轻量化及模块化设计便于集成等优点。首先通过光学追迹仿真，在满足轻量化的前提下优化了锥体设计参数以实现最佳的理论吸收效率。随后在温度实验中得出测温电阻阻值与温度的线性关系，并通过温度标定实验建立了装置响应值与温度的线性拟合方程。最后搭建光路并进行能量测量装置响应标定实验，获取并分析了响应数据，提出了一种逃逸能量的补偿方法。实验结果显示，经补偿后的测量结果与功率计测量结果偏差为1.968％，表明该装置在激光辐照能量测量方面具有较高准确度，为激光能量测量提供了重要参考，对激光发射系统性能及激光传输特性的评估具有重要意义。
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星载激光对水下目标探测中的激光传播损耗与可探测深度研究
Abstract:
星载蓝绿激光对水下目标探测不受地理位置限制，通过反射的蓝绿激光信号实现有效探测，增强水下目标的隐蔽性。为解决激光能量衰减问题，本文建立完整的能量传输模型，涵盖自由空间、大气、大气-海水交界、水下及目标表面衰减，分析各部分衰减的影响因素。通过分析蓝绿激光在传输过程中的五步衰减，激光器发射峰值功率需达到20GW以满足链路能量需求。深入分析探测深度与卫星轨道高度、海水衰减系数、水面风速、激光发射能量之间的关系。随着轨道高度增加，探测深度逐渐减小，在100km至2000km的轨道高度范围内，探测深度急剧下降；超过2000km后，减小程度放缓。在600km、2000km、15000km和36000km的轨道高度下，探测极限深度分别为154.92m、144.89m、128.10m和120.80m。本研究为星载激光水下探测系统设计提供了理论依据。
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改进TaylorFormer的煤矿强光图像去雾方法
Abstract:
针对煤矿监控系统采集到的图像因强光照而导致目标对比不明显、弱边缘、噪声干扰等问题，提出基于多尺度TaylorFormer及长期上下文注意力的改进强光图像去雾模型。该方法通过泰勒展开来近似注意力机制中的Softmax函数，从而实现线性计算复杂度。同时引入多尺度注意力和多分支，用来获取强光照监控图像特征。在改进的TaylorFormer中添加长期上下文注意力机制，使得在削弱图像干扰信息的同时，能够加强有用目标特征。建立煤矿监控图像数据集，将本文改进方法与其他几种方法比较，并与基础TaylorFormer和多尺度TaylorFormer进行消融实验。通过实验验证了本文方法在峰值信噪比、结构相似性、特征相似性和信息熵上分别产生了较好提升，且去雾视觉效果较优。
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基于超弱光纤光栅的大桥箱梁挠度监测方法
Abstract:
为满足对主跨整体挠度的大范围、实时监测要求，提出了一种基于超弱光纤光栅（UW-FBG）阵列的箱梁挠度测量方法。理论探讨了基于光栅波长-挠度的曲线反演原理，ANSYS 仿真分析了应变反演挠度的误差，采用超弱光栅阵列黏贴在4.8 m跨度的矩形体上搭建了双端简支梁模型，实验测试的反演挠度和千分表测量挠度最大相对误差小于6.80%。在金海大桥的340 m主跨上连续铺设340个间距1 m的光栅，在荷载试验中监测到桥梁实时应变分布且最大约为416.3 με，通过利用曲线重构算法反演出桥梁受力的挠度约为-0.4010 m，实时展示静载试验不同载荷下的整体形变，为桥梁运行状态提供最直观的依据。
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基于距离度量的鲁棒主成分分析低维表征算法研究
Abstract:
主成分分析（principal component analysis, PCA）作为经典的数据分析和降维方法，在图像压缩、特征提取等领域得到广泛应用。然而，PCA对噪声极为敏感，以致降低了其鲁棒性。与鲁棒PCA低秩分解算法不同，鲁棒PCA低维表征算法力求在不去噪的情形下提升鲁棒性。本文以目标函数和距离度量方式作为切入点，对当前主要的鲁棒PCA低维表征算法展开分析。首先，基于数据样本的处理形式、目标函数和距离度量准则等，对鲁棒PCA低维表征算法予以基本阐述。其次，按照目标函数的距离度量方式，深入剖析了一阶到高阶PCA的诸多典型算法，揭示了距离度量方式对PCA的特征提取、重构误差等性能的影响。最后，对四个国际标准数据集进行实验分析，在不同噪声条件下验证了典型PCA低维表征算法的鲁棒性。
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基于色偏校正的多尺度融合水下图像增强
Abstract:
近年来，水下图像增强与复原技术已成为促进水下目标检测、海洋生物识别、海底测绘等领域发展的重要手段。由于水体对光的吸收作用和散射作用，水下图像常常会出现颜色失真、细节模糊和对比度下降等问题，限制了其应用。针对上述问题，本文提出了一种基于色偏校正的多尺度融合水下图像增强算法。首先，改进的颜色通道补偿方法对水下衰减的三通道分别进行补偿，并用自适应平台直方图均衡将三通道分布扩展，以校正色偏；其次，分别对图像亮度通道进行处理，得到对比度改善图像、细节增强图像和改善局部过亮和过暗图像；最后，将改善后的图像多尺度融合，得到最终的增强图像。实验结果表明，所提算法在校正色彩失真、增强对比度、丰富细节和提升视觉效果方面均优于所考虑的典型水下图像增强方法。
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基于膜片F-P干涉的高灵敏光纤地铁隧道异常振动探测技术研究
Abstract:
对地铁隧道异常振动进行安全检测和预警是保障地铁安全运行的重要保障。本文针对地铁隧道异常振动和外界入侵应用场景研发了膜片F-P光纤干涉式高灵敏度次声波传感探头及准分布式光纤地铁隧道异常振动探测系统。该系统通过在地铁隧道的上行线和下行线不同位置布设多个高灵敏的光纤声波传感探头，用于探测隧道内部或隧道上方机械设备施工时产生的次声波信号，由传输光纤光缆将信号传输至系统主机，经系统主机处理与分析，对异常振动信息进行报警，进而实现对地铁隧道异常振动的全天候、全时段实时检测。研发的次声波传感器的频率响应范围为0.1~100 Hz；灵敏度为1047 mV/Pa（@ 0.1Hz）~5445 mV/Pa（@ 12.5Hz）。在广州地铁对探测系统进行了应用验证测试，测试结果表明该系统可以准确识别列车激励导致的隧道结构受迫振动信号，并实时做出反馈。
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一种高可靠性的光电容积脉搏特征提取方法
Abstract:
光电容积脉搏波可以反映血糖浓度,因此准确提取光电容积脉搏信号对血糖监测具有重要意义。本文提出了一种针对光电容积脉搏特征值提取的优化方法,可以消除局部异常信号进而提高无创血糖检测的精准度。该方法将采集到的脉搏波信号经过经验小波变换(Empirical Wavelet Transform, EWT)去除高低频噪声后,分解成多个子信号,并利用基于动态时间规整算法(Dynamic Time Warping, DTW)对分解后的子信号进行两两相似度判别计算,识别并剔除异常子信号,随后分别建立保留与剔除异常子信号的两种数据集合,最后提取各自的相关特征参数进行对比分析。实验结果表明,相对于保留异常子信号的集合,利用DTW算法剔除异常子信号的集合中所提取的特征参数的峰峰值、上升支、下降支速率以及信号长度数据集合的标准差分别降低了31.6%、14.8%、44.2%以及28.5%,表明利用该方法可以提升特征值提取的可靠性。此外通过利用该优化的特征方法可以将光电容积脉搏波特征值的采集稳定性提高44.4%,证明了该方法在无创血糖监测中的实用性与可靠性。
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激光偏振参数对不同初始位置高能电子辐射特性的影响
Abstract:
为探究不同偏振参数特性的激光脉冲对激光场内不同初始位置的高能电子运动与功率辐射分布影响，以电磁学基本方程为基础建立电子激光对撞模型，借助MATLAB软件分析模拟出了不同偏振参数下不同初始位置的电子辐射空间分布特点。研究表明，随着偏振参数从0到1增加，其与不同位置的电子对撞产生的空间辐射分布呈双峰状向四周过渡；在初始位置一定时，辐射分布随偏振参数增大双峰逐渐下降扁平；在偏振参数一定时，辐射分布随初始位置变化而显现微小变化。同时发现在偏振参数为0.7，电子初始于z正半轴上距原点30μ?m位置出现电子单位空间立体角辐射最大值。
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基于非对称定向耦合结构的硅基四通道模 分（解）复用器
Abstract:
为了提高片上光互连的传输容量，提出了一种基于多相位匹配原理的紧凑型四模（解）复用器。该混合（解）复用器件将TE模的锥形非对称定向耦合器（ADC）与TM模的传统的非对称定向耦合器（ADC）相结合，并采用绝热锥形连接每个部分。设计了一种基于三波导耦合器（TWC）结构的偏振分束器（PBS），用于组合/分离 TM0 和 TE0 模式。通过锥形化 TE 模式的 ADC，可以加宽工作带宽，降低偏振依赖性，并提高制造容差。传统 TM 模式的 ADC 可缩短原本因锥形波导而增加的器件总长度，使得器件总耦合长度仅为 22.98μm。实验结果表明，两个高阶模式的插入损耗均小于 0.48dB，中心波长处的模式串扰小于-21.2dB。因此该器件可作为高度集成的片上模分复用（MDM）系统的关键功能部件。
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五能级双梯形原子系统的克尔非线性解析模型
Abstract:
多能级原子系统是获得克尔非线性的一种可操控光学介质，本文旨在对87Rb原子五能级双梯形结构中的克尔非线性进行理论研究。利用半经典的密度矩阵方程组迭代微扰方法，分别导出了静态原子和热运动原子的线性极化率及非线性极化率的解析表达式。研究表明，这种五能级原子介质在四个光场量子相干作用下表现出多重电磁感应透明性（EIT），克尔非线性总是与吸收光谱反向相关，在每个EIT区域都出现一对克尔非线性系数的正负峰值。还阐明了多普勒效应对吸收谱的增宽作用和色散斜率的压窄作用。该解析模型可以方便地拟合实验数据，并应用于光子器件。
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基于薄膜铌酸锂的光子集成FBG解调系统
Abstract:
本文提出了一种新型基于薄膜铌酸锂脊型光波导微纳结构的光纤布拉格光栅传感系统，其核心器件是集成了一个基于非平衡Mach-Zehnder干涉仪的电光布拉格偏转调制器。利用非平衡Mach-Zehnder结构将光纤布拉格光栅中心波长的漂移转化为相位调制，并通过电光调制转化为强度调制，从而完成波长解调。采用有限元方法，当中心波长为1.55 μm时，非平衡Mach-Zehnder干涉仪的半波电压为29.4 V，解调效率为2.03 V·cm，器件消光比大于54 dB。电光布拉格偏转调制器的最大衍射效率为68%，远高于本系统所需的衍射强度。通过片上集成化设计，相比传统解调系统，该系统有效减少了体积和传输损耗。同时，在外加10 kHz动态信号测试中表现优异，显示出其在高频应变测量中较大的应用潜力。
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DSCP-UNet：路面痕量裂缝的轻量级检测方法
Abstract:
针对现有路面裂缝检测方法存在参数量多、精度低的问题，提出了路面痕量裂缝的轻量级检测方法DSCP-UNet。首先，通过构建轻量化卷积模块(diminutive group convolution,DGConv)和自适应池化模块(self-adaptive pooling,SAPool)达到维持检测精度和降低模型参数量的目的，并使用双通道注意力机制(convolutional block attention module,CBAM)提升模型对裂缝特征的关注度。其次，设计往返采样模块(pyramid attention with sampling group,PASG)，增强模型分辨裂缝特征的能力。然后，基于特征融合结构，使用PixelShuffle上采样模块解决裂缝特征图边缘模糊的问题。最后，构造混合损失函数，解决数据集类别不平衡的问题。实验结果表明，所提方法参数量仅为3.07MB，且CFD任务测试的召回率为84.53%，F1值为72.76%，Crack500任务测试的召回率为71.36%，F1值为75.14%，综合性能优于UNet、CPFNet、PIDNet和DDRNet。DSCP-UNet具有轻量化、高精度和实时检测的优点，为路面裂缝的语义分割提供了解决方案。
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基于低精度ADC和GSIC检测的无蜂窝大规模MIMO系统性能分析
Abstract:
针对无蜂窝大规模MIMO系统中接入点(Access Points，APs)的激增，其硬件成本成为了一个重要问题。为了有效降低硬件成本，可以考虑在APs处配置低精度ADC，所以本文研究了在空间相关的瑞利衰落信道上使用低精度模数转换器(analog to digital converter, ADC)的无蜂窝大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的性能。提出分组串行干扰消除(group successive interference cancellation，GSIC)检测，并将线性最大比值合并(maximum ratio combining，MRC)检测、迫零(zero forcing，ZF)检测和非线性MRC-SIC、ZF-SIC检测作为其特殊情况。利用加性量化噪声模型，推导了非理想信道状态信息(channel state information，CSI)下的频谱效率的闭式表达式。为了进一步研究低精度ADC架构的潜力，还研究了该系统的能量效率。仿真结果表明，与线性检测相比，SIC检测系统具有较高的频谱效率和能量效率，并且ZF-GSIC检测下的系统性能高于MRC-GSIC检测。此外，使用低精度ADC，在较少的组数下，本文所提GSIC检测下的系统的频谱效率和能量效率非常接近传统SIC检测。
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基于激光散斑的人体脉搏波测量方法的研究
Abstract:
针对日益增长的无感、无接触体征监护需求，本文研究了一种基于激光散斑的数字相关方法来实现人体脉搏波的实时监测。首先在数字散斑相关方法中使用不同相关函数、整像素和亚像素位移搜索算法，获取适用于脉搏波测量的最佳选择。接着对整像素粗精搜索算法进行改进，优化局部极值问题，提高整像素搜索可靠性。为了平衡计算时间和测量精度，给出一种搜索子集大小的选择准则。然后，提出一种分数阶傅里叶变换和完全自适应噪声集合经验模态分解的融合滤波方法，以减轻光照、基线漂移和运动伪影对脉搏波测量的干扰。最后通过实验验证，本文对基于激光散斑的人体脉搏波测量方法所做出的优化方案是有效可行的。
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一种基于奇偶校验码改进的IPC-PSD-SCL译码算法
Abstract:
针对奇偶校验码辅助极化码串行抵消列表(PC-SCL)译码算法译码性能不佳以及复杂度较高的问题，将提出的改进奇偶校验码以及低复杂度的路径分裂决策辅助极化码串行抵消列表(PSD-SCL)译码算法中的阈值判决思想相结合，提出一种改进的奇偶校验码辅助PSD-SCL(IPC-PSD-SCL)译码算法。该算法在极化码编码阶段对信息序列分段，在每段后放置改进的奇偶校验码，辅助PSD-SCL译码算法在译码过程中对错误路径进行裁剪，提高译码性能；同时，该算法可对高可靠性比特直接进行硬判决，以减少分裂次数，降低译码复杂度。仿真结果表明，所提出的IPC-PSD-SCL译码算法能在一定程度上改善纠错性能且具有更低的译码复杂度。
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涡旋阵列光束对二氧化硅微球的俘获
Abstract:
本文研究了高斯涡旋阵列光束在源平面的电场表达式和光强分布，基于ABCD矩阵与Collins公式得到了通过透镜聚焦后的电场表达式及其光强分布，分析了在瑞利散射机制下该光束对二氧化硅微球产生的光辐射力。聚焦后的光强分布会受到阵列中光束的拓扑荷的影响，这将决定其对瑞利微球的光学捕获能力。研究表明，二氧化硅微球可以在光强极大值处被三维稳定捕获，通过调节阵列中光束的拓扑荷，微球被稳定俘获的位置发生改变。通过对比散射力、布朗力、重力等与梯度力的大小，分析了除散射力外的力是否会使位置发生偏移，进而得出了该阵列在不同拓扑荷组合的情况下能稳定俘获的微球半径的范围。
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双曲余弦高斯涡旋光束在GRIN光纤传输的相位奇点演化特性
Abstract:
基于柯林斯衍射积分公式，研究了双曲余弦高斯涡旋光束(vortex cosine-hyperbolic-Gaussian beam,vCHGB)在梯度折射率(gradient index,GRIN)光纤传输过程中相位奇点的演化特性。推导出vCHGB在GRIN光纤中传输的电场解析表达式。通过数值模拟研究了光束调制参数和拓扑荷数对光束传输特性的影响。结果表明：当光束拓扑荷大于2时，相位奇点会发生分裂，拓扑荷数不同相位奇点的分裂规律也不同；在传输过程中，光束的光强分布、相位分布以及分裂的相位奇点与原点的间距均随传输距离的增大而呈现周期性变化；此研究结果在大容量高速率光纤通信领域具有潜在的应用价值。
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铜合金的蓝光与光纤激光复合沉积性能及微观组织研究
Abstract:
采用光纤红光复合蓝光激光器成功熔覆锡镍青铜沉积试样合金，研究不同蓝光激光功率对涂层致密度、机械性能的影响。对锡镍青铜合金涂层的微观组织、元素分布、显微硬度及摩擦磨损性能进行了分析与研究。结果表明：随着蓝光功率的增加，锡镍青铜合金涂层成型致密度增加，所有涂层与基体形成了良好的冶金结合。涂层由均匀分布的 (α δ) 相和α相组成，微观组织为枝晶结构。随着蓝光功率的增加，涂层的显微维氏硬度稍微提高，平均摩擦磨损系数先减少再增加，光纤激光复合60 W蓝光功率下摩擦磨损性能最好。随着蓝光激光功率的增加，涂层抗腐蚀性能提高。
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基于天空分割和暗通道先验的图像去雾方法
Abstract:
本文针对传统去雾方法存在图像失真、对比度下降、饱和度过高、天空区域处理较差等问题，提出一种结合天空区域分割和暗、亮通道先验理论的图像优化去雾算法。首先求取有雾图像梯度图的香农熵，由此可以得到有雾图像的纹理图，纹理图可以粗略确定天空区域所在位置。再结合区域生长算法和Canny算子对天空区域进行精细分割，并在最终获得的天空区域内求取大气光值。此外，本文引入亮通道先验理论，采用暗亮通道融合的方式估算透射率，最终根据大气散射模型得到清晰的无雾图像。实验表明，所提出的去雾算法，能有效优化传统去雾算法在天空区域失效的问题，且得到的去雾图像更加满足人类视觉体验。同时，也有着较好的客观评价指标，验证了所提算法的可行性、有效性和优越性。
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Q235中厚板激光多次重复扫描的弯曲角度研究
Abstract:
为了研究Q235中厚板激光多次重复扫描中各工艺参数对弯曲角度的影响规律，基于ABAQUS软件构建了Q235中厚板在激光扫描过程中温度场瞬态分布和材料热塑性变形的有限元模型，通过实验验证了有限元模型的可靠性，进行了中厚板激光多次重复扫描的弯曲角度变化数值模拟分析，并推导出了预测中厚板弯曲角的数学模型。结果表明，在满足激光弯曲的线能量密度范围18～36 (J·mm-1) 条件下，弯曲角度随着板厚减小而增加、随着激光功率增加而增加、随着重复扫描的次数增加而线性增加、随着扫描速度增加而减小、随激光光斑直径增加先增加后减小，选择12 mm激光光斑直径进行扫描可提高板材的弯曲成形效率。
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