1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100039
3 吉林省智能波前传感与控制重点实验室, 吉林长春 130033
4 中国人民解放军95975部队, 甘肃 酒泉 735018
为了更好地对大口径分段望远镜进行集成检测与稳定性保持基准构建，本文提出一种大口径环形分段光学系统基准构建方法。首先，采用局部光瞳投射的方式实现光瞳对准映射；其次，利用微透镜阵列构建系统共焦空间基准；之后，基于环带整体调控模式，采用共焦与曲率半径联合分析，实现曲率半径与系统对准的共同调节；最后，利用白光干涉所形成的条纹包络进行粗共相探测，并利用通道光谱方法实现粗共相与精共相间的精度衔接，空间共焦基准定位精度优于125 μm，共相基准覆盖范围优于20 μm，精度优于0.5 μm，光谱基准不确定度优于5%。实现了不同时空特征扰动的分层次、多模态抑制，利用以上共基准原位测量新方法有效提升了光学系统原位计量检测精度并缩短了溯源链长度，增加了检测效率与准确度。
分段镜面 波前像差 共基准 大口径望远镜 segmented mirror wavefront aberration common reference large aperture telescope
北京京东方显示技术有限公司, 北京 100176, China
本文结合产品开发过程中遇到的铜相关不良现象进行研究, 提出了有效的改善措施。结果表明, 在第一次氮化硅刻蚀中的后灰化工序有高含量的氧气, 会使过孔内部铜发生氧化而发黑。使用氢等离子体处理, 可以将氧化铜还原成铜, 在生产线光学设备测量时过孔反射出金属白色。在氧化铟锡刻蚀过程中, 高温退火会造成裸露的铜发生严重氧化, 需要去掉退火步骤或者更改设计来规避。在第二次氮化硅刻蚀步骤中, 高含量的氧会氧化过孔处的铜, 造成过孔连接异常, 降低刻蚀步骤中氧气含量可以解决该不良。
阵列工艺 铜腐蚀, 铜氧化 黑孔不良 退火 垂直黑线不良 array process Cu corrosion Cu oxidation black hole defect anneal vertical line Mura
1 中国科学院自适应光学重点实验室, 四川 成都 610209
2 中国科学院光电技术研究所, 四川 成都 610209
3 中国科学院大学, 北京 100049
提出一种环形非稳腔结构,该结构将传统驻波非稳腔腔内的非共轭像差校正转换为共轭像差校正。搭建了百瓦级环形非稳腔Nd∶YAG板条激光器,采用59单元自适应光学系统对腔内像差进行校正。利用980 nm参考光束和 Shack-Hartmann波前传感器测量腔内像差,采用加权最小二乘法复原波前像差,最后用倾斜镜和变形镜进行校正。最终在低抽运功率下将输出功率从105.8 W提高到113.1 W,光束质量β因子从6.98优化到2.33。该研究为环形非稳腔应用于高功率固体激光器并获取高输出光束质量提供了一种技术途径。
激光光学 环形非稳腔 Nd∶YAG; 板条激光器 自适应光学
针对网状斑点 (Emboss Mura)不良现象进行系统研究, 确定不良发生的机理, 并找到有效的改善措施。首先通过半导体参数测试设备和改变电压、频率等方法测试Mura电学特性, 然后采用扫描电子显微镜、椭偏仪对栅极绝缘层进行测量, 最后采用扫描电子显微镜、X射线电子能谱对玻璃基板背面Mura形貌和成分进行测试, 对Mura产生的原因提出合理的解释, 并给出有效的改善措施。结果表明, Emboss Mura是干刻反应腔下部电极的阵列凸起划伤玻璃基板背面和凸起碎屑粘附在划伤处形成的。通过更改电极凸起的形状、结构、材质以及下部电极清洁方式、优化电极温度、增加PI膜厚等方式可以极大降低不良的发生率。
网状斑点不良 下部电极 划伤 Emboss Mura bottom electrode scratch
为改善多无人机协同目标区域覆盖搜索中传统无人机搜索策略无法对运动目标有效探测的缺陷, 以减小搜索盲区、提高无人机编队对区域的有效搜索覆盖率为目的, 提出一种多无人机斜线协同搜索策略。给出无人机传感器模型, 分析无人机搜索运动目标原理, 提出扫描概率模型。仿真结果表明, 利用改进后搜索策略能够更加有效地完成搜索任务, 通过比较证明了所提方法的优越性和准确性。
多无人机协同 目标搜索 覆盖区域搜索 编队控制 运动目标 multi-UAV cooperation target searching area coverage searching formation control moving target
空军工程大学,工程学院,航空电子工程系,陕西,西安,710038
提出了一种基于小波多分辨率分析和分水岭算法的图像分割方法.在小波分解后的低分辨率图像上进行分水岭分割,提高了分割的速度;由低分辨率图像返回到高分辨率图像时,采用了一种基于边缘信息的合并函数,避免了边缘信息的丢失,保证了分割的准确性.此外预处理过程中,在梯度图像上基于Rayleigh分布采用阈值处理的方法,有效抑制了高斯噪声对梯度图像的影响,避免了过分割.实验结果证明,本文所提出的基于小波多分辨率分析的图像分水岭分割算法能够很好地兼顾算法的效率和分割的准确性.
多分辨率 分水岭 小波变换 区域合并 图像分割
