作者单位
摘要
国防科技大学 理学院,长沙 410073
卢瑟福散射实验是核物理学发展史中的经典实验之一。基于实验放射源使用安全的考虑,国内外高校多以理论讲授为主,少有实验教学,限制了学生对原子核微观结构及射线与物质的微观相互作用的深入理解。针对以上问题,开发了基于Unity3D的卢瑟福散射虚拟仿真实验,真实再现实验场景,通过蒙特卡罗模拟保证了实验数据的真实可靠性。实验内容涵盖半导体α谱仪的使用、卢瑟福微分散射截面公式的验证、卢瑟福背散射在材料分析中的应用等内容。该虚拟仿真实验的开发为高校近代物理实验、核物理实验、材料表征等专业实验教学提供了参考,丰富了核物理实验教学的内容。
卢瑟福散射 卢瑟福背散射 虚拟仿真实验 实验教学 Rutherford scattering Rutherford backscattering spectrometry virtual simulation experiment experiment teaching 
实验科学与技术
2024, 22(1): 68
程澄 1,2,3钱玉亭 4黄振荣 4姜静 4[ ... ]吴静 1,2,3
作者单位
摘要
1 清华大学环境学院环境模拟与污染控制国家重点联合实验室,北京 100084
2 清华大学环境学院环境污染溯源与精细监管技术研究中心,北京100084
3 清华苏州环境创新研究院先进监管技术仪器研发团队,江苏 苏州 215151
4 江阴市环境监测站,江苏 江阴 214433
纺织印染是江苏省江阴市的主要工业行业之一, 江阴市许多污水处理厂接收印染废水, 其中溶解性有机物是污水处理工艺中的重要去除对象。 由于测量快速简便兼具灵敏性和一定选择性, 三维荧光光谱被广泛应用于各类水体溶解性有机物的表征中。 该研究主要采用三维荧光光谱分析了江阴市主要污水处理厂排水中溶解性有机物的组成特征。 结果表明江阴市主要污水处理厂排水单位溶解性有机碳的UV254值为1.42~5.71 L·(mg·m)-1, 其溶解性有机物的芳香化程度比一般生活污水处理厂排水高。 江阴市主要污水处理厂排水的三维荧光光谱普遍存在类蛋白荧光团。 生化或者“生化+混凝沉淀”工艺出水单位溶解性有机碳的类蛋白荧光强度大于2.86 R.U.·L·mg-1, 而强氧化工艺出水单位溶解性有机碳的类蛋白荧光强度低得多, 小于0.60 R.U.·L·mg-1, 这主要是由于强氧化工艺对类蛋白荧光有机物芳香结构的分解作用所致。 约33%的污水处理厂排水还存在类腐殖质荧光, 腐殖化指数高于其他污水处理厂排水。 通过平行因子法分解, 江阴污水处理厂排水的三维荧光光谱含有2个类蛋白组分(峰位置分别位于225, 280/320 nm和230, 285/340 nm)和1个类腐殖质组分(峰位置位于240/415 nm)。 江阴市主要污水处理厂排水中的类蛋白荧光团可能主要来源于分散剂MF。 分散剂MF是一种常见的商品化染料添加剂, 能够显著提升还原染料和分散染料等的分散性能。 其主要成分为洗油磺化后的甲醛缩合物, 难以生化降解。 研究发现有助于深入了解江阴市污水处理厂排水中的有机污染物组成特征, 对于处理工艺优化和深度处理工艺研发具有重要的指导意义。
污水处理厂排水 印染废水 溶解性有机物 三维荧光光谱 Effluents from the WWTPs Textile wastewater Dissolved organic matter Excitation emission matrix 
光谱学与光谱分析
2021, 41(12): 3791
作者单位
摘要
1 西安邮电大学 通信与信息工程学院, 陕西西安702
2 西湖大学 工学院人工智能研究与创新中心, 浙江杭州31004
3 延安大学 物理与电子信息学院, 陕西延安716000
针对低照度全景图像存在的对比度低、视觉效果差等问题, 提出了一种基于模拟多曝光融合的低照度全景图像增强算法。首先,将原图像从RGB颜色空间转换到 HSV颜色空间,以图像信息熵作为度量估计最佳曝光率,采用亮度映射函数对V分量进行增强处理,再将其转回RGB颜色空间得到过曝光图像;接着,以低照度图像和过曝光图像为输入,采用曝光插值法合成中等曝光图像;然后,采用多尺度融合策略将低照度图像、中等曝光图像和过曝光图像进行融合,得到融合后的图像;最后,通过多尺度细节增强算法对融合后的图像进行细节增强,得到最终的增强图像。通过与NPE,LIME,SRIE,Li,Ying,RtinexNet算法相比,在不同场景的全景图像上,亮度顺序误差(LOE)最小为322,自然图像质量评估器(NIQE)最小为2.32,无参考空间域图像质量评估器最小为5.71,结构相似度(SSIM)最高达到0.82,综合性能优于其他对比算法。实验结果表明,本文算法能够有效地提升低照度全景图像的质量。
图像增强 低照度全景图像 多曝光融合 曝光插值 图像信息熵 image enhancement low-illumination panoramic image multi-exposure fusion exposure interpolation image entropy 
光学 精密工程
2021, 29(2): 349
作者单位
摘要
1 西安邮电大学通信与信息工程学院, 陕西 西安 710121
2 西湖大学工学院人工智能研究与创新中心, 浙江 杭州 310024
3 延安大学物理与电子信息学院, 陕西 延安 716000
针对雾天场景下成像设备采集的图像降质严重的问题,提出一种基于特征约束循环生成对抗网络(CycleGAN)的单幅图像去雾算法。首先,通过循环生成对抗网络学习雾天图像与清晰图像之间的映射关系,经由判别器判断重建图像是否符合真实样本图像的数据分布;然后,针对网络模型损失函数部分,构建基于循环一致损失和Haze损失的联合函数。在Haze损失函数中引入图像频率信息作为约束项,并结合预训练的VGG-16模型提取图像高维特征的内容损失,从而提高网络的去雾性能,解决了CycleGAN模型去雾不足和图像信息丢失的问题;最后,将峰值信噪比和结构相似性作为评价标准,对输入的雾天图像和输出的去雾增强图像进行定量分析。实验结果表明,提出的算法能有效地降低雾对成像质量的影响,进而获得更好的主观视觉评价和客观量化评价。
数字图像处理 图像去雾 CycleGAN Haze 损失 特征约束 
激光与光电子学进展
2021, 58(14): 1410017
王殿伟 1,*方浩宇 1,*刘颖 1姜静 1[ ... ]覃泳睿 3
作者单位
摘要
1 西安邮电大学通信与信息工程学院, 陕西 西安 710121
2 延安大学物理与电子信息学院, 陕西 延安 716000
3 哈德斯菲尔德大学计算机与工程学院, Huddersfield HD1 3DH, 英国
在全景视频目标跟踪过程中,由于光照条件变化复杂和目标相对镜头运动时尺度变化剧烈,目标跟踪算法存在精度低和适用性差等问题。为了解决这个问题,提出了一种基于改进SiameseRPN的全景视频目标跟踪算法。首先采用MobileNetV3中的网络结构提取深度特征,使算法对全景视频序列中出现的场景缺陷有更好的适应性,并利用Squeeze and Excite模块增加网络对特征选择的敏感度。提出并构建了一种基于双线性插值的特征融合模块,运用双线性插值的方法使输出的后三层深度特征具有相同尺度,并融合这三层特征以用于网络预测。最后利用分类分支预测出当前序列中的正负样本,利用回归分支预测当前输出目标的位置信息和尺度信息,最终输出目标的位置信息。实验结果表明:所提算法可以有效地解决全景数据中的局部图像质量欠佳和尺度变化的问题,在保持实时跟踪性能的同时,具有较高的跟踪精度,对目标跟踪中出现的小目标、目标遮挡及多目标交叉运动等情况表现出良好的适应性,具有良好的视觉效果和较高的跟踪得分。
图像处理 目标跟踪 深度学习 全景视频 MobileNetV3 SiameseRPN 
激光与光电子学进展
2020, 57(24): 241008
作者单位
摘要
北京理工大学,自动控制系,北京,100081
针对某机电伺服跟踪系统存在扰动和系统参数摄动的情况,提出了一种带有积分补偿的最优滑模变结构控制算法,并给出了获得切换函数、积分增益和控制函数的方法.仿真结果表明,这种新的控制算法比经典控制方法的效果更好.它能够获得灵敏的跟踪效果,提高了系统响应的快速性,具有较好的动态性能和鲁棒性,并消除了抖振.此控制系统结构简单,易于实现.
变结构控制 非线性控制 控制算法 滑动模态 
光电工程
2005, 32(8): 23

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