武汉理工大学 理学院 物理系, 武汉 430070
为了捕获不同材料、不同尺寸的多微粒串列, 采用界面层腐蚀法制备了双锥角光纤探针, 搭建单光纤光镊系统捕获了酵母菌、二氧化硅和聚苯乙烯等材料的多微粒串列。结果表明, 对于相同材料的微粒, 双锥角探针所能捕获的微粒数量随其尺寸增加而减少, 而对于相同尺寸的微粒, 捕获微粒的数量随材料折射率增加而减少; 通过测量捕获微粒串列时各个微粒的捕获力, 发现串列中离探针尖端越远的微粒其所受捕获力越小, 在外力的作用下远端的微粒将率先逃逸; 理论计算显示当光纤探针的2次锥角超过60°时, 不能捕获2个或2个以上的球形微粒, 该结果和实验观测一致。此研究可应用于精细加工和微纳制造。
激光技术 光纤光镊 界面层腐蚀法 多微粒捕获 光捕获 laser technique optical fiber tweezers interfacial layer etching multiparticle trapping optical trapping
近红外波段的双向反射分布函数(BRDF)能够有效表征材料的反射特性,广泛应用于计算机建模、遥感、航天等领域。为了高精度测量近红外波段的BRDF值,研制了一套近红外波段的BRDF测量系统,提出了基于等面积亮度的单次绝对测量方案。该测量系统以被测样品中心为基点对测量系统的空间坐标系进行重新建模,使用六轴机械臂作为变角装置实现建模,能够无死角地改变样品的三维空间朝向,可以在2π半球空间内测量任意角度组合的材料BRDF值,该测量方案高精度测量了覆盖1000~3000 nm近红外波段的材料BRDF值。使用该系统对标准漫反射金板的BRDF值进行测量,结果表明测量结果的相对不确定度为1.5%,说明所研制的系统实现了高精度测量。
测量 双向反射分布函数 绝对测量 近红外 不确定度 散射 光学学报
2022, 42(12): 1212002
1 北京理工大学光电学院, 精密光电测试仪器与技术北京市重点实验室, 北京 100081
2 河南师范大学物理学院, 河南省红外光谱测量与应用重点实验室, 河南 新乡 453007
光谱的预处理在光谱分析中占有非常重要的地位。 针对现有光谱去噪算法对弱峰保存能力差、 基线校正算法对光谱能量过扣除、 光谱特征峰定位不准确以及各种预处理算法串行处理造成的误差累计等问题, 设计了一个端到端的卷积神经网络。 该网络由两个模块组成: 基线校正和去噪模块和特征峰定位模块。 这两个模块相互连接又独立输出。 理想条件下, 可以依据光谱的线型函数和特征峰的位置拟合出无噪声无基线的光谱, 所以在基线校正和光谱去噪模块中连接特征峰定位模块的输出可以有效的提高去噪和基线校正的精度; 而高质量的光谱有助于更加精确的估计光谱峰的位置, 因此这两个模块相互连接可以有效提高重建光谱的质量。 光谱基线校正和去噪模块是一个前馈网络, 该模块由多个卷积层、 激活函数和批归一化层构成, 每一层均连接了特征峰定位模块的输出。 特征峰定位模块是一个多尺度特征融合网络, 该模块使用不同尺寸的卷积核将光谱分为不同的尺度, 融合大小不同尺度的特征估计光谱特征峰的具体位置。 在网络训练时, 使用不同温度、 湿度和不同预热时间的光谱仪获得光谱作为输入样本, 使用中国计量院的标准仪器获得光谱数据作为输出样本。 在实验中, 首先对合成的光谱分别添加不同信噪比的噪声和不同峰值的高斯基线, 分别评价该网络在噪声抑制、 基线校正、 光谱特征峰校正的能力; 然后将添加噪声和基线后的玉米的近红外光谱作为样本, 用最先进的算法对它们进行预处理, 然后用偏最小二乘法估计玉米中的水和油的浓度。 估计的浓度与用标准仪器测量的真实浓度进行比较, 以证明所提出的CNN的优势。 实验证明, 所设计的网络在单任务和多任务处理中均能取得良好的结果。 而且经过该网络处理的光谱在定量分析中可以得到更准确的结果, 具有较强的实用价值。
光谱学 卷积神经网络 光谱去噪 基线校正 特征峰定位 Spectroscopy Convolutional neural network Spectra denoising Baseline correction Characteristic peak positioning
1 河南师范大学 物理学院 河南省红外材料光谱测量与应用重点实验室, 河南 新乡 453007
2 中国计量科学研究院 光学与激光计量研究所, 北京 100013
图像去雾是计算机视觉的重要研究方向之一。传统图像去雾算法存在去雾不彻底、去雾图像对比度低、halo效应、色彩失真等问题。针对上述问题, 提出了一种改进的非局部先验的图像去雾算法。该算法使用基于中智学的模糊C均值聚类算法和一种混合暗通道先验的透射率优化方法, 改进了传统非局部先验的图像去雾算法在大气光估计、雾线定位和透射率优化过程中存在的问题。结果表明, 与几种常用的图像去雾算法相比, 提出的算法在去雾图像的大气光估计、客观分析和主观分析等方面均有一定的优势。
信息光学 图像去雾 非局部先验 中智学 混合透射率优化 Information optics Image dehazing Non-local Prior Neutrosophy Hybrid transmittance optimization
拉盖尔-高斯光束是典型的涡旋光束,光束的轨道角动量会传递给微粒使其产生轨道运动。本文利用T矩阵方法和麦克斯韦应力张量积分计算了强聚焦线偏振拉盖尔-高斯光束对球形粒子的捕获力,并着重分析了粒子半径和光束阶数对微粒在涡旋聚焦场中运动状态的影响。当光束阶数一定时,随着微粒半径的增大,轨道运动的轨迹会逐渐缩小。当粒子半径大于临界值时,就会被捕获到光轴上,且无法进行轨道运动。但是,离轴捕获的粒子受到的轴向捕获力比轴上捕获的要小一个量级,需要施加足够的入射光功率以维持稳定的轨道运动。
拉盖尔-高斯光束 涡旋光束 T矩阵方法 光学捕获 轨道运动 Laguerre-Gaussian beam vortex beam T-matrix method optical trapping orbital motion
1 河南师范大学物理与材料科学学院, 河南 新乡 453007
2 中国计量科学研究院光学与激光计量科学研究所, 北京 100029
针对目前光谱特征峰识别定位技术识别率低、定位误差大、无法获得光谱线型函数等问题,提出了一种基于改进正弦余弦算法的光谱特征峰识别定位方法。该方法利用动态转换概率改进正弦余弦算法,将改进的正弦余弦算法与多种光谱线型(高斯、洛伦兹和Voigt)拟合方法相结合,通过迭代寻优计算,最终得到对应的光谱特征峰位置。该方法不仅能得到光谱特征峰的位置,而且可以得到光谱线型函数。实验证明,无论强峰、弱峰还是重叠峰,提出的基于改进正弦余弦算法的光谱特征峰识别定位方法在识别率、定位准确率、谱值拟合效果和对噪声的抑制能力等方面均有显著提高。
光谱学 特征峰识别与定位 正弦余弦算法 光谱线型函数
主要对不确定性环境下的空中目标威胁评估问题进行研究。首先通过模糊神经网络处理信息不确定问题, 在获取威胁目标信息较少的环境下, 使用小波神经网络增强网络自学习能力, 并分析威胁因素, 创建不确定性环境下的模糊小波神经网络(FWNN), 实现对目标威胁的评估;然后针对初始参数的不确定性问题, 采用粒子群优化算法和BP算法更新每个模糊规则后件部分的参数, 以达到提高评估效果的目的。仿真结果表明, 与模糊小波神经网络相比, 该算法提高系统的稳定性, 加快收敛速度, 增强预测精度。
目标威胁评估 粒子群算法 小波神经网络 模糊小波神经网络 BP算法 target threat assessment particle swarm algorithm wavelet neural network fuzzy wavelet neural network back-propagation algorithm
本文用射线光学的方法计算了球形微粒在微纳光纤涡旋倏逝场中的受力,并研究了微粒与微纳光纤表面之间的距离、微粒半径和微纳光纤半径对微粒受力的影响。微粒在梯度力的作用下被捕获到微纳光纤表面,同时在散射力的作用下沿微纳光纤中光束传播的方向绕光纤螺旋状运动。离光纤表面距离越远,微粒受到的光辐射压力越小。当微纳光纤半径不变时,微粒的径向捕获效率、沿光轴的传输和绕光纤的转动可分别通过微粒的半径来优化; 而当微粒半径不变时,可分别通过微纳光纤半径来优化。
微纳光纤 涡旋光束 射线光学 螺旋运动 散射力 nanofiber vortex beam ray optics spiral movement scattering force
武汉理工大学理学院物理系, 湖北 武汉 430070
基于涨落耗散定理研究了不同温度下超导离子芯片中近场热噪声引起的离子加热效应,通过电场 格林函数和多层介质反射系数得到了不同情况下电场涨落谱密度的近似式。对于净铌电极,当温度T为295 K时, 近场热噪声谱密度与电极厚度成反比; T为4 K时,近场热噪声谱密度与电极厚度无关,且通 过计算发现其近场热噪声相较于室温下降了十几个数量级。 分析了铌电极表面存在Nb2O5薄膜的情况,结果表 明Nb2O5层薄膜引起的电场涨落占据主要地位,噪声谱密度 与Nb2O5厚度成正比,芯片温度降至4 K时其热噪声下降5～6个量级。
量子光学 近场热噪声 涨落耗散定理 超导离子芯片 quantum optics near-field thermal noise fluctuation-dissipation theorem superconducting ion chip
