1 天津大学精密仪器与光电子工程学院，天津 300072
2 天津大学光电信息技术教育部重点实验室，天津 300072
3 航天科工防御技术研究试验中心，北京 100854
针对体积小、走线密集、集成度高的封装芯片缺陷检测，目前的主要检测手段存在精度低、周期长等缺点。为弥补传统检测方法的不足，作者结合太赫兹技术与时域反射技术，探究对芯片上金属导线缺陷检测的可行性。首先在不同宽度的金属微带线上加工了不同比例的凸起、凹槽缺陷，模拟集成芯片中金属导线的不完全开/短路等阻抗不匹配情况，利用太赫兹时域反射计采集其时域反射信号。然后根据时域反射脉冲对应的时间分别对不同缺陷程度、不同缺陷类型进行定性分析，并精确计算出了芯片上金属微带线的缺陷位置。最后利用有限元分析法对硅基底上存在缺陷的金属微带线进行仿真分析，与实验结果具有良好的一致性。该研究表明，太赫兹技术与时域反射技术结合能够实现对芯片上金属导线缺陷的诊断检测，为集成芯片的缺陷检测提供了经验参考。
太赫兹 时域反射 微带线 集成芯片 缺陷检测 terahertz time-domain reflection technology microstrip line integrated chip defect detection 
华东交通大学机电与车辆工程学院, 江西 南昌 330013
在利用可见-近红外漫透射光谱技术对苹果的可溶性固形物(SSC)检测时, 由于卤素灯光照射在苹果上的位置不同, 采集到的苹果光谱中所包含的可溶性固形物信息不同, 导致模型得出的结果不同; 找到一个最好的苹果光照位置有利于得到最佳的可溶性固形物评价模型。 利用多模式可调节的光学结构在相同的实验环境和实验条件下采集了购买于同一水果批发商的尺寸相近但照射位置不同的两批苹果的近红外漫透射光谱, 探索苹果可溶性固形物模型建立过程中最佳的照射位置从而得到最佳位置的可溶性固形物评价模型。 通过对样品进行光谱采集、 糖度真值采集并结合化学计量学方法得出最佳的建模位置, 照射位置为上部且光谱没有预处理时的偏最小二乘回归(PLS)模型性能为RMSEC为0.288 2, RMSEP为0.343 6, Rc为0.960 6, Rp为0.934 9; 照射位置为斜上部且光谱没有预处理的PLS模型性能为RMSEC为0.340 7, RMSEP为0.513 3, Rc为0.931 1, Rp为0.863 6; 照射位置为上部且光谱没有预处理的主成分分析回归(PCR)模型性能为RMSEC为0.573 6, RMSEP为0.601 4, Rc为0.842 4, Rp为0.800 7; 照射位置为斜上部且光谱没有预处理的PCR模型性能为RMSEC为0.709 2, RMSEP为0.797 4, Rc为0.701 4, Rp为0.670 7, 最佳照射位置为苹果上部; 进一步地采用多种预处理方法对照射位置为上部的PLS模型进行对比, 得到最优模型为MSC-PLS模型, 其RMSEC为0.2264 4, RMSEP为0.301 5, Rc为0.966 9, Rp为0.949 9。 最后再对相同的46个苹果进行相同的实验操作得到光谱、 真值后, 代入到建立的MSC-PLS模型中进行外部验证, 结果显示外部验证的相关系数为0.930 58, 验证均方根误差为0.843 59, 验证了建立的MSC-PLS模型的稳定性和可靠性, 进一步表明光谱采集位置为苹果上部时的近红外漫透射模型有很好的预测能力, 该研究为预测苹果可溶性固形物的检测提供了技术支持。
近红外 光照位置 苹果 位置优化 可溶性固形物 Near-infrared Lighting position Apple Location optimization Soluble solids 光谱学与光谱分析
2022, 42(11): 3373
华东交通大学智能机电装备创新研究院, 江西 南昌 330013
脐橙粒化影响消费者食用口感, 降低品质, 受到广大果农和消费者的关注。 脐橙粒化的检测是一项具有挑战性的任务, 对品质分级具有重大意义。 以不同粒化程度的赣南脐橙为研究对象, 探究利用高光谱检测实现对赣南脐橙粒化程度定性判别的可行性。 肉眼是无法判断脐橙粒化程度的, 因此对脐橙样本做好序号标记后先测光谱再切开判断粒化程度, 按照粒化程度分为无粒化(粒化面积为0%)、 轻度粒化(粒化面积小于25%)、 中度粒化(粒化面积25%~50%), 每类各58个脐橙样品。 在这三类脐橙底部均匀取3个点, 每类174个样本, 共计522个样本数据用作构建原始光谱矩阵。 利用近红外高光谱成像系统采集样本397.5~1 014 nm波段内的高光谱图像信息, 再利用ENVI4.5软件通过选择感兴趣区域(ROI)提取样本的平均光谱信息。 采用主成分分析(PCA)、 连续投影算法(SPA)、 无信息变量消除(UVE)三种降维方法对光谱数据进行降维处理, 消除无关变量, 提取有用信息。 原始光谱176个波长, PCA挑选出6个主成分因子, SPA挑选17个特征波长, UVE挑选54个特征波长。 以全谱数据和三种降维方法挑选出来的变量作为输入分别建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。 建立的PLS-DA建模方法, PCA-PLS-DA误判率最高为25.58%, UVE-PLS-DA误判率最低为5.38%。 基于RBF-Kernel和LIN-Kernel两种核函数下的LS-SVM建模方法, 整体上RBF-Kernel建模效果优于LIN-Kernel, UVE波长筛选后建立的模型效果优于其他降维方法且降低了模型的误判率。 基于RBF-Kernel的UVE-LS-SVM模型效果最佳, 检测精度最高, 分类总误判率为0.78%, 达到最佳效果。 该研究结果表明建立的模型能很好地对不同粒化程度的脐橙进行判别, 该模型仅采用30.68%的数据, 在降低光谱空间维度的同时还降低了误判率, 对促进脐橙产业的品质分级发展具有一定的现实意义。
高光谱 赣南脐橙 粒化程度 无信息变量消除 Hyperspectral Gannan navel orange Granulation degree Uninformative Variable Elimination 光谱学与光谱分析
2022, 42(5): 1366
华东交通大学机电与车辆工程学院, 江西 南昌 330013
贝母是广泛应用于临床实践的中药材, 其中川贝母尤为珍贵, 存在掺假及伪冒现象, 伪劣贝母会对用药者的健康产生不良影响。 太赫兹时域光谱(Terahertz time domain spectroscopy)具有瞬态性、 宽带性、 安全性和穿透性等许多优越特性, 近年来在药食无损检测领域十分活跃。 以四种常见贝母(川贝母、 平贝母、 伊贝母、 浙贝母)为研究对象, 探究利用太赫兹时域光谱技术鉴别贝母品种的可行性。 利用TAS7500TS太赫兹光谱系统采集贝母样品在0.6~3.0 THz范围内的光谱, 并结合化学计量学方法进行预处理与建立分类模型。 当分类数量为二时, 称为二分类问题, 当分类数量超过二时称为多分类问题。 利用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)建立四种贝母的二分类模型; 使用Savitzky-Golay(S-G)平滑、 多元散射校正(MSC)、 标准正态变量变换(SNV)、 移动平均、 基线偏移校正(Baseline offset)对原始光谱进行预处理, 再采用主成分分析(PCA)对预处理后的数据进行降维, 以减少数据运算量、 简化运算, 最后建立随机森林(RF)、 支持向量机(SVM)、 反向传播神经网络(BPNN)多分类模型。 结果显示: 川-伊贝母二分类鉴别模型正确率为93.333%, 平-浙贝母二分类鉴别模型正确率为98.333%, 其他四种二分类鉴别模型正确率均为100%。 对建立的多分类模型进行对比分析发现SVM结合SNV建模效果最好, 其中川贝母正确率为95.349%, 伊贝母正确率为96.552%, 平贝母与浙贝母正确率均为100%, 整体正确率高达97.490%。 研究结果表明利用太赫兹时域光谱技术鉴别不同品种贝母是可行的, 并建立了分类效果较好的SNV-SVM多分类模型, 为把控中药材质量提供一种新的手段, 对维护中药材市场的正常运转具有重要的意义。
太赫兹光谱技术 贝母 二分类 多分类 Terahertz spectroscopy Fritillaria Binary classification Multiple classification 光谱学与光谱分析
2021, 41(11): 3357
华东交通大学机电工程学院, 江西 南昌 330013
咖啡是世界三大饮料之一,严格把控咖啡品质具有重大意义。以三个不同品种的咖啡豆为对象,利用太赫兹时域光谱技术结合化学计量学实现咖啡豆品种的快速鉴别。采用多种预处理方法减小实验误差,利用主成分分析(PCA)对光谱矩阵进行降维。建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)二分类模型和支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)、随机森林(RF)多分类判别模型。PLS-DA二分类模型的定性判别效果较为理想,总正确率可达98%;在多分类模型中,基于基线校正建立的SVM模型的效果最佳,总正确率达到98%。本研究表明利用太赫兹光谱技术快速鉴别咖啡豆品种是可行的,建立了较优的基于基线校正后的支持向量机模型,以为太赫兹时域光谱技术在定性检测其他农产品时提供经验参考。
光谱学 太赫兹时域光谱技术 咖啡豆 定性判别 基线校正 支持向量机 激光与光电子学进展
2021, 58(16): 1630002
华东交通大学机电与车辆工程学院,江西 南昌 330013
太赫兹时域光谱技术（THz-TDS）是近几年迅速发展起来的新兴检测技术,具有超强的透视性、强大的安全性以及高效的波谱分辨能力,在农业、化工、制药等检测领域得到了广泛应用。本文针对近年来太赫兹光谱技术在伪劣农产品检测、农药残留检测、违禁添加剂检测、转基因农作物鉴别、农产品含水量检测方面的国内外研究现状进行了介绍,总结了太赫兹光谱技术在农产品检测方面存在的主要技术难题,并对太赫兹光谱技术未来的发展前景进行了展望。随着科技的发展,太赫兹光谱检测技术必将具有更大的应用潜力。
光谱学 太赫兹光谱 农产品 农药残留 食品添加剂 转基因农作物 激光与光电子学进展
2021, 58(1): 0100005
华东交通大学机电与车辆工程学院, 江西 南昌 330013
为探索不同光谱预处理方法对太赫兹(THz)光谱的影响,采用平滑、多元散射校正、基线校正和归一化相以及多元散射校正和归一化结合等预处理方法。为优化模型、减少运算量,采用主成分分析(PCA)对太赫兹光谱进行波段压缩,以降低数据维数,基于压缩后的数据分别建立反向传播神经网络 (BPNN)和广义回归神经网络(GRNN)检测模型。实验结果表明:经多元散射校正结合归一化校正处理后的GRNN模型效果最佳,得到的预测相关系数为0.9967,预测均方根误差为0.0050。本实验验证了THz光谱检测技术对奶粉中违禁添加剂三聚氰胺检测的可行性,并建立了较优的掺杂三聚氰胺奶粉样品的GRNN检测模型。该研究对促进奶粉行业的健康发展具有较为重要的意义。
光谱学 太赫兹光谱技术 奶粉 三聚氰胺 广义回归神经网络 主成分分析 激光与光电子学进展
2020, 57(22): 223001
中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所 小卫星技术国家地方联合工程研究中心,吉林 长春 130033
考虑高能电子束冲击实验中韧致辐射靶丝对精确复位的需求,设计了用于靶丝精确复位的辅助系统。首先,根据双目视觉原理推导了用于复位系统的重要公式;然后,根据实际使用的工况,设计了靶丝精确复位系统方案,包括硬件指标论证和软件算法设计。最后,在模拟真实工况环境下,搭建了实验平台,对系统的复位精度误差进行了测算。测试结果显示所研制的复位系统的复位精度误差为2%。半实物仿真实验结果显示,这套复位系统实现了高能电子束冲击实验中对韧致辐射靶丝的精确复位。由于研究对象是复位系统,而非定位系统,不需要进行标定,因此不存在标定误差,其研制成功保证了高能电子束冲击实验的可靠性。
高能电子束冲击 韧致辐射靶丝 双目立体视觉 复位系统 high-energtic particle burst bremsstrahlung target filament binocular stereovision restoring system 光学 精密工程
2014, 22(10): 2779
1 中国工程物理研究院流体物理研究所, 四川 绵阳 621900
2 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 长春 130033
针对～108帧/秒或更高速度上的超高速分幅摄影, 采用一种成像质量较好的基于会聚光中分光的全口径分光原理, 利用具有高速快门控制功能的像增强器、冷却型科学CCD相机、基于大规模可编程集成电路的高速控制器等部件, 研制成功了一种高性能的超高速三分幅相机.该分幅相机具有三幅图像的超快拍摄能力, 快门速度最高可达3 ns, 摄影速度则达到3.3×108帧/秒, 并且在较大范围内具有单独调节的能力；图像幅间间隔同时具有任意调节的能力, 从0 ns到秒级；有效像面面积达到Φ25 mm, 图像阵列为1 024×1 024；空间分辨率达到30 lp/mm, 同时具有较好的线性度和空间响应的均匀性, 满足了超高速、大幅面的分幅摄影要求.
分幅相机 门控型图像增强器 科学CCD相机 分光棱镜 Framing camera Gated image intensifier Scientific CCD camera Splitting prism
1 上海工程技术大学材料工程学院, 上海 201620
2 哈尔滨工业大学材料科学系, 黑龙江 哈尔滨 150001
采用等离子喷涂和激光重熔复合工艺在Ti-6Al-4V基体上分别制备了微米和纳米Al2O3-13wt.%TiO2涂层, 通过光学金相显微分析(OM)、扫描电镜分析(SEM)、显微硬度试验等方法研究了激光重熔对涂层的组织及性能的影响。试验结果表明, 激光重熔可消除涂层内部的孔隙和层状缺陷, 获得表面平整、致密的重熔涂层, 且涂层与基体形成了良好的冶金结合。激光重熔后, 微米和纳米Al2O3-13wt.%TiO2涂层的平均硬度值分别由喷涂态涂层的803 HV0.3和846 HV0.3提高至1 111 HV0.3和1 451 HV0.3。
钛合金 激光重熔 等离子喷涂 陶瓷涂层 titanium alloy laser remelting plasma spraying ceramic coating
