彭星 1,2,3翟德德 1,2,3石峰 1,2,3,*田野 1,2,3[ ... ]阮宁烨 1,2,3
作者单位
摘要
1 国防科技大学 智能科学学院,湖南 长沙 410073
2 湖南省超精密加工技术重点实验室,湖南 长沙 410073
3 装备综合保障技术重点实验室,湖南 长沙 410073
针对激光增材制造高反射金属工件表面缺陷的高精稳健检测与评估这一工程难题,设计了一种基于高反射抑制效应的偏振检测系统,能够有效避免背景杂波干扰,提升复杂检测环境下的缺陷探测能力。系统基于Q-type非球面设计,其像差校正能力强,简化了系统结构,第7表面面型与最佳拟合球面偏离量仅0.371 μm,第9表面面型与最佳拟合球面偏离量仅0.434 μm,焦距为50 mm,F数为2,工作距离为300 mm。仿真结果表明,调制传递函数在奈奎斯特频率为144.93 lp/mm处优于0.42,满足成像质量要求;公差分析和2000次蒙特卡洛分析结果显示,在满足偏振检测系统成像质量条件下,公差范围合理,符合加工与装配条件。同时,基于斯托克斯矢量法提取高反射检测图像中的缺陷偏振态信息,实现斯托克斯矢量、偏振度和偏振角信息的高反射抑制重构,有效提升偏振检测图像对比度、凸显缺陷轮廓信息及形貌特征,对激光增材制造高反射金属工件表面缺陷的特征提取与表征分析具有重要意义。
激光增材制造 偏振检测 光学设计 缺陷 laser additive manufacturing polarization detection optical design defects 
红外与激光工程
2023, 52(6): 20220863
作者单位
摘要
中国民航大学 航空工程学院, 天津 300300
针对于航空发动机叶片修复过程中传统夹具定位无法满足复杂曲面叶片损坏形式多样的要求,提出了采用散斑测量的复杂曲面叶片修复自适应定位方法.首先,构建视觉测量系统,通过对叶片表面散斑点的匹配与空间解算得到叶片立体点云数据和参考测量点空间坐标,完成叶片三维构型.然后,建立自适应定位模型,通过对各定位坐标系进行位姿矩阵解算,实现欠定位装夹下曲面叶片在机床坐标系下的自适应定位.最后,基于德玛吉五轴数控加工中心进行自适应定位实验,验证了定位方法的有效性与实用性.实验结果表明,定位各方向平移向量偏差小于0.25 mm,旋转矩阵欧拉角偏差小于0.2°,且通过一次装夹固定及视觉测量提取叶片形貌与位置信息,减少了定位工序,可为后续对损坏复杂曲面叶片加工复形的自适应定位修复提供实验依据.
散斑测量 发动机叶片 修复 自适应定位 位姿解算 Speckle measurement Engine blade Repair Adaptive localization Pose calculation 
光子学报
2019, 48(12): 1212001
作者单位
摘要
中国民航大学航空工程学院, 天津 300300
叶片是航空发动机的重要部件,由于工作环境恶劣,容易出现损坏。对损坏的叶片进行修复是比较经济的做法,模型重构是航空发动机叶片修复的关键技术之一。为此提出了一种基于散斑视觉测量的叶片模型重构方法。采用散斑视觉系统采集叶片曲面散斑点;通过散斑点立体匹配得到局部点云数据;通过点云拼接得出叶片整体点云;根据叶片点云曲率提取边界点,通过三次B样条曲线对叶片点云边界点进行拟合,得出叶片包络曲线;利用包络曲线和点云重建叶片模型;进行了实验验证,证明了方法的可行性。
机器视觉 模型重构 立体匹配 散斑 点云拼接 三次B样条 
激光与光电子学进展
2019, 56(1): 011501
王盛 1,2,3,*陈轩泽 1,2,3常蕾 1,2,3薛瑞莹 1,2,3孙育杰 1,2,3
作者单位
摘要
1 北京大学生物膜与膜生物工程国家重点实验室, 北京 100871
2 北京大学生物动态光学成像中心, 北京 100871
3 北京大学生命科学学院, 北京 100871
近几年, 可逆光激活荧光蛋白的研制越来越受到人们的重视, 这类荧光蛋白极大地促进了活细胞超高分辨显微成像技术的发展及应用。可逆光激活荧光蛋白可被不同波长的光多次可逆地进行调制, 因而被广泛地应用于高密度数据的光存储、光致变色荧光共振能量转移的测量以及基于可逆饱和线性荧光跃迁原理的超高分辨率显微成像中。从研制这类荧光蛋白所涉及的关键氨基酸位点出发, 本文综述了近几年可逆光激活绿色荧光蛋白的研制进展, 并简要地讨论荧光蛋白结构与光学特性的关系, 从而为后续结构导向的可逆光激活荧光蛋白的研制提供参考。
显微 光学显微术 可逆光激活 荧光蛋白 超分辨成像 荧光探针 绿色荧光蛋白 
光学学报
2017, 37(3): 0318002
作者单位
摘要
信息工程大学导航与空天目标工程学院,河南郑州 450002
针对传统协作多点传输技术( CoMP)系统的上行链路用户配对算法在实际系统中存在系统整体效率不高的问题,提出了一种基于用户属性的自适应分组算法。该算法以可量化的用户属性为参数,通过最小最大原则确定分组数量,利用 k-means方法进行用户聚类,实现了对小区中用户的按属性自适应分组,增加了同时传输的用户数量,将基站侧多天线的数量优势转化为上行传输性能,提高了系统上行和容量。仿真结果表明,所提算法能够有效提高系统的上行和容量,且在低信噪比 (SNR)条件下仍可以获得预期的性能提升。
协作多点传输 用户分组 虚拟多入多出 和容量 上行 Cooperated Multi Point user grouping Virtual Multiple Input Multiple Output(VMIMO) sumcapacity uplink 
太赫兹科学与电子信息学报
2016, 14(4): 520

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