1 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室，天津 300072
2 中国电子科技集团公司第十一研究所，北京 100016
由于转盘电极原子发射光谱（RDE-AES）技术具有操作简单、无须制备样品、结果可靠性强等优良特性，被广泛应用于油液检测。但该技术采用的光源主要是电弧，由于电极磨损导致放电间隙改变造成的电弧不稳定等原因导致最后采集的光谱数据所分析的结果与实际存在误差。本文提出了一种基于“双转盘”电极结构的原子发射光谱油液检测装置的检测方法，即将传统“棒-转盘”电极结构中的棒电极更换为可以旋转的转盘电极，其显著优势是减小了电极磨损所带来的检测误差。对其结构进行物理建模，通过COMSOL多物理场仿真软件对电弧激发的过程进行了仿真，采用控制变量法研究了电极间隙、油膜厚度、外加激励三个主要变量对电弧激发效果的变化规律的影响，得到了影响因素与电弧激发时刻和激发瞬时温度的关系曲线图，并根据仿真结果进行了参数优化。仿真结果显示，“双转盘”电极结构较传统结构的激发效果有了明显改善，激发时间和激发温度都有一定的改善，尤其在大批量检测时电弧激发效果稳定，验证了该方法的先进性和实用性，为转盘电极原子发射光谱油液检测方法的进一步深入研究提供了分析支持。
仪器，测量与计量 双转盘 电弧激发 油液分析 原子发射光谱 COMSOL仿真 激光与光电子学进展
2023, 60(23): 2312003
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室，天津 300072
应用双准直光束测量滚转角时，双准直光束夹角易受环境变化、机械形变等因素的干扰，严重影响测量精度。双准直光束测量滚转角对光斑位置敏感，而偏振测量滚转角取决于入射光的偏振态，受激光角漂的影响相对较小。因此，为提升长距离下五自由度测量中滚转角的误差测量精度，提出了一种基于偏振的双准直光束测量滚转角的自校准方法，在导轨的不同位置使用双准直光束和偏振分别测量接收端的滚转角姿态，计算出双准直光束夹角，进而校准双准直光束测量结果，提升测量精度。实验结果表明：在测量范围为0.75~2.00 m内，校准后滚转角测量误差减小88.97%，满足长距离实时滚转角测量对高精度、易装调的要求。
滚转角测量 双准直光束 偏振 自校准 长距离 激光与光电子学进展
2023, 60(23): 2312002
红外与激光工程
2023, 52(3): 20220574
1 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室，天津 300072
2 中国航发四川燃气涡轮研究院，四川 成都 611730
线结构光三维传感器需要结合扫描机构才能对物体进行三维重构，在使用前需要对扫描方向进行标定。由于各个标定图像的清晰度不同，传统标定方法会多次引入噪声，降低了标定精度。为了减小由图像清晰度不同多次引入的噪声，本文提出了基于联合估计的扫描方向标定方法。在标定过程中，需要使用位移台将平面靶标移动一个固定的距离，使每个拍摄位置处的靶标相对相机坐标系的旋转矩阵相同，同时平移向量的变化由位移台的运动步长约束。通过对旋转矩阵和平移向量增加约束，将平面靶标上的二维特征点拓展为三维特征点；联合所有标定图像进行统一的单应性估计，减小了由图像清晰度不同多次引入的噪声。通过测量量块尺寸进行了验证实验，实验结果表明：所提方法的测量误差相比传统方法减小了约30%，而且所提方法具有更好的重复性。所提方法实现了线结构光三维传感器扫描方向的高精度标定，减小了传感器三维重构的误差。
机器视觉 扫描方向标定 联合单应性估计 噪声分析 线结构光传感器
光学 精密工程
2022, 30(20): 2467
红外与激光工程
2022, 51(4): 20210259
1 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室，天津 300072
2 天津电子信息职业技术学院，天津 300072
正交分光测量系统在动态位姿测量场景中有重要应用，待测目标的特征点坐标快速、有效匹配是系统实现动态测量的关键，传统坐标匹配方法存在速度慢、动态误差大等问题。提出一种基于射影不变量的多点坐标匹配方法，依据正交分光测量系统的成像特性，将射影变换中的交比不变量和顺序性作为坐标匹配的约束条件，设计了一种共线多点的合作靶标，完成图像坐标和物点的匹配，讨论并解决了测量过程中可能出现的坐标重叠情况。实验结果显示：所提方法单帧的坐标匹配时间最多为3 ms；随着被测目标运动速度的增加，与位姿解算方法optimal solution to perspective-n-point problem（OPnP）结合的旋转矩阵误差不超过6°，平移向量误差不超过2%。
机器视觉 单目视觉 位姿测量 交比不变 正交柱面成像 激光与光电子学进展
2022, 59(10): 1015001
1 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室，天津 300072
2 舟山市质量技术监督检测研究院，浙江 舟山 316000
无人机（UAV）的姿态角参数是衡量无人机飞行性能的重要参数。传统测量方法中UAV装置的各类传感器受UAV本身影响会产生较大数据误差，现有的视觉测量方法受光线影响，对标记点的识别精度有限，因而提出了一种基于激光投射和视觉的UAV姿态角测量方法。通过全站仪数据确定标记点在世界坐标系下的三维位置，并由搭载于UAV的激光发射器向前侧及左右两侧的幕布发射激光，相机实时捕捉并解算幕布上激光点的位移信息，通过激光点与标记点的几何关系及Rodrigues旋转公式求解UAV姿态角。实验结果表明，所提方法的姿态角解算误差在0.2°以下，可满足UAV姿态角度测量的精度要求。
机器视觉 姿态测量 特征点定位 machine vision 机器视觉 Rodrigues旋转 坐标转换 激光与光电子学进展
2022, 59(8): 0815007
1 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室, 天津 300072
2 中国科学院深海科学与工程研究所, 海南 三亚 572000
针对当前人脸关键点检测算法网络模型复杂度高、在计算资源受限时不利于部署的问题,基于知识蒸馏思想,提出了一种高精度、轻量级的人脸关键点检测算法。通过改进残差网络(ResNet50)中的Bottleneck模块并引入分组反卷积,得到轻量级的学生网络。同时提出逐像素损失函数和逐像素对损失函数,通过对齐教师网络与学生网络的输出特征图与中间特征图,将教师网络的先验知识迁移至学生网络,从而提高学生网络的检测精度。实验结果表明,本算法得到的学生网络参数量为2.81M,模型大小为10.20MB,在GTX1080显卡上的每秒传输帧数为162frame,在300W和WFLW数据集上的平均误差分别为3.60%和5.50%。
图像处理 卷积神经网络 人脸关键点检测算法 知识蒸馏 模型优化 模轻量级网络 激光与光电子学进展
2020, 57(24): 241026
1 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室, 天津 300072
2 中国科学院深海科学与工程研究所, 海南 三亚 572000
针对当前人脸关键点检测算法网络模型复杂度高、在计算资源受限时不利于部署的问题,基于知识蒸馏思想,提出了一种高精度、轻量级的人脸关键点检测算法。通过改进残差网络(ResNet50)中的Bottleneck模块并引入分组反卷积,得到轻量级的学生网络。同时提出逐像素损失函数和逐像素对损失函数,通过对齐教师网络与学生网络的输出特征图与中间特征图,将教师网络的先验知识迁移至学生网络,从而提高学生网络的检测精度。实验结果表明,本算法得到的学生网络参数量为2.81M,模型大小为10.20MB,在GTX1080显卡上的每秒传输帧数为162frame,在300W和WFLW数据集上的平均误差分别为3.60%和5.50%。
图像处理 卷积神经网络 人脸关键点检测算法 知识蒸馏 模型优化 模轻量级网络 激光与光电子学进展
2020, 57(21): 210703
