光学 精密工程
2023, 31(16): 2383
北京空间机电研究所 探测器技术实验室, 北京 100094
红外光子探测器的特性参数既可以用来衡量其探测性能, 又可以作为研制过程中改进器件性能的关键依据。特性参数的测试和分析, 是充分评价红外探测材料、制备工艺与器件性能的重要手段。系统地梳理了单元红外光子探测器特性参数的定义、测试方法和计算方法, 尤其着重阐述了特性参数的分析方法, 即由直接测得的特性参数分析出不可直接测得的特性参数。经过分析暗电流数据可得到特性参数如激活能、表面漏电流和载流子横向扩散长度。丰富了红外光子探测器的评价方法和优化方法。
红外光子探测器 特性参数 测试方法 分析方法 探测性能 infrared photodetectors characteristic parameters measuring method analysis method detection performance
北京市园林科学研究院, 园林绿地生态功能评价与调控技术北京市重点实验室, 北京 100102
北京持续推进增彩延绿科技示范工程, 彩叶植物在城市园林建设和人居环境改善方面发挥着越来越重要的作用。 如果能够利用高光谱技术实现快速、 无损地观测城市彩叶植物区域分布特点及其生长特征变化, 可为进一步优化城市彩叶植物布局, 加快城市彩叶植物系统建设提供重要理论依据和数据支撑。 高光谱遥感技术的快速发展, 不仅提供了大量地被植物光谱信息, 而且也提高了光谱分辨率及其响应范围。 植物光谱具有一系列特征吸收谱带, 能够指示不同树种间的差异, 是高光谱进行树种识别的基础。 以北京城市常见不同色系彩叶植物15种为研究对象, 运用SR-3501便携式地物光谱仪分析了不同色系植物叶片秋季高光谱反射曲线特征; 通过对原始光谱数据进行微分变换和特征参数提取, 进一步研究了不同色系植物反射特征波段及特征参数差异性和变化规律。 结果表明: 大叶黄杨具备典型绿色植被光谱曲线特征, 即呈“峰”和“谷”的变化特征, 紫色系植物表现为同绿色系植物近似的光谱反射特征, 红色系植物与黄色系植物光谱反射特征相似; 从光谱吸收特征参数角度分析, 不同色系植物绿峰/红峰位置表现为红色系植物>紫色系植物>黄色系植物>绿色系植物, 而绿峰/红峰反射率、 红谷位置和红谷反射率均表现为黄色系植物>红色系植物>紫色系植物>绿色系植物; 不同色系植物叶片光谱三边特征参数具有一定的规律性, 三边参数可以作为区分不同彩色叶植物与绿色系植物的特征参数, 其中红边幅值与红边面积、 黄边幅值与黄边面积、 蓝边幅值与蓝边面积可分别作为紫色系植物、 红色系植物与黄色系植物区别于其他色系植物的重要光谱特征参数。
彩叶植物 高光谱特征 一阶导数 吸收特征参数 三边特征参数 Colorful plants Hyperspectral characteristic First derivative Absorption characteristic parameters Trilateral characteristic parameters 强激光与粒子束
2021, 33(10): 103008
1 兰州理工大学理学院物理系, 甘肃 兰州 730050
2 西北师范大学物理与电子工程学院, 甘肃 兰州 730070
3 南京信息工程大学大气物理学院, 江苏 南京 210044
4 山西师范大学物理与信息工程学院, 山西 临汾 041004
闪电回击通道核心中的大电流及其强电磁辐射是引发多种雷电灾害的主要根源。 随着现代科技的飞速发展, 闪电防护工作显得越为重要。 为了完善闪电防护系统, 需要从描述闪电回击通道核心的特征参数入手深入研究闪电通道形成和发展过程的微观物理机制。 截至目前, 光谱观测是获取闪电通道核心特征参数的最佳手段。 2015年夏天在青海高原地区的野外试验中, 利用由高速摄像机作为记录系统组装的无狭缝光栅摄谱仪, 结合快天线地面电场测量仪, 记录到一次包括四个回击的云地闪电放电过程的光谱以及与之同步的快电场变化信息。 依据光谱, 结合等离子体理论计算得到闪电回击通道核心的电导率。 在此基础上, 应用闪电电动力学模型计算了闪电回击速度、 峰值电流、 贯穿通道核心的电磁场以及通道核心单位长度的峰值功率等特征参数。 结果表明, 回击速度在(1.2~2.3)×108 m·s-1的范围内; 贯穿回击通道核心的轴向电场、 径向电场和磁感应强度的最大值分别在(1.42~1.74)×105 V·m-1, (8.22~9.99)×108 V·m-1和(1.51~2.83) T的范围内。 当闪电回击的峰值电流在(7.52~24.05) kA的范围内时, 回击通道核心的峰值功率在(0.63~1.92)×109 W·m-1的范围内。 另外, 分析了电导率、 起始电场峰值、 回击速度和峰值电流与峰值功率之间的相关性, 结果发现峰值电流和峰值功率具有良好的线性关系。 研究结果可为探索闪电回击通道形成和发展过程的微观物理机制提供参考依据。
闪电光谱 回击通道核心 特征参数 物理机制 Lightning spectrum Return stroke channel core Characteristic parameters Physical mechanism 光谱学与光谱分析
2021, 41(10): 3269
1 东北农业大学公共管理与法学院, 黑龙江 哈尔滨 150030
2 中国科学院东北地理与农业生态研究所, 吉林 长春 130012
3 吉林工程技术师范学院信息工程学院, 吉林 长春 130052
对水稻稻瘟病病害程度的定量预测是精准防控的关键, 田间冠层尺度的研究可为高光谱传感器提供理论基础。 以受穗颈瘟胁迫的水稻为研究对象, 采用SVC HR768i型光谱辐射仪在大田中获取灌浆期两个不同时间段的水稻冠层光谱反射率, 以水稻发病株数百分比作为病害严重程度指标。 冠层光谱数据采用九点平滑预处理, 并重采样为1 nm间隔, 计算植被指数; 经过去包络线和一阶导数光谱变换, 提取高光谱特征参数。 分析不同时间段的光谱变换、 植被指数、 高光谱特征参数与病害程度的相关关系, 构建基于植被指数、 高光谱特征参数的穗颈瘟病害程度随机森林预测模型, 并对比分析两个单时期预测模型异同, 优选共用输入量, 构建出两时期混合数据的病害程度预测模型。 结果表明: （1）原始光谱曲线经去包络线处理可有效增强与病害程度相关的光谱信息, 近红外波段（960～1 050和1 150～1 280 nm）的相关系数在0.80以上; （2）高光谱特征参数与病害程度相关性分析中, 去包络线吸收谷参数相关系数高于其他参数, 吸收谷V3（910～1 100 nm）、 吸收谷V4（1 100～1 300 nm）中面积（A3和A4）、 深度（DP3和DP4）、 斜率（SL4和SR4）的相关系数在0.74以上; （3）去包络线吸收谷参数结合随机森林模型预测穗颈瘟病害程度在单时期及两时期混合数据中均表现最好。 灌浆期后期数据预测效果最佳, 验证集决定系数R2=0.91, 均方根误差RMSE=0.02; （4）两时期混合数据预测精度处于两个单时期预测精度之间, 验证集决定系数R2=0.85、 均方根误差RMSE=0.03。 研究成果揭示了灌浆期不同时间段水稻穗颈瘟光谱响应机制, 表明去包络线吸收谷参数结合随机森林模型预测稻瘟病的实用性, 可为田间水稻穗颈瘟病害程度进行快速、 精确、 无损地定量预测, 为精准施药提供理论依据, 并对未来航空、 航天遥感的病害监测提供一定的技术支持。
冠层光谱 穗颈瘟 去包络线 特征参数 Canopy hyperspectral spectra Rice panicle and neck blast Continuum removal Characteristic parameters 光谱学与光谱分析
2021, 41(4): 1220
青岛大学环境科学与工程学院, 山东 青岛 266071
采用三维荧光光谱结合荧光区域积分分析法(3DEEM-FRI)研究了厦漳地区江东泵站、 北溪水闸、 汀溪水库、 莲花水库、 坂头水库以及石兜水库原水中溶解性有机物(DOM)的荧光特性、 污染特征及其他水质指标与各荧光区域积分体积之间的相关性。 结果表明, 三种荧光组分—荧光类蛋白质组分(组分Ⅰ, C1)、 荧光类蛋白质组分(组分Ⅱ, C2)以及类富里酸组分(组分Ⅲ, C3)在所调查水样中均有显著检出, 而溶解性微生物代谢产物组分(组分Ⅳ, C4)在莲花、 坂头以及石兜水样中有检出, 类腐殖酸组分(组分Ⅴ, C5)在所调查水样中检出不明显; 不同水体中同一组分的相对含量差别不大, 其中荧光类蛋白质组分占比(P1, n+P2, n)均在60%以上, 组分Ⅲ(P3, n)与组分Ⅳ占比(P4, n)均在10%~20%之间, 组分Ⅴ占比(P5, n)小于6%; 荧光特征参数(1.28β∶α<0.97)显示水体中DOM具有典型的陆源与自生源混合输入的污染特征, 组分Ⅰ、 组分Ⅱ与组分Ⅳ之间具有同源性特征; TOC与总标准荧光积分体积(ФT, n)之间具显著的相关性(R2=0.979 34), N-N与组分Ⅳ的标准荧光积分体积(Ф4, n)之间相关性较好(R2=0.827 98), 而类腐殖质的相对含量(P3, n+P5, n)与SUVA之间的R2为0.703 25。 研究表明, 3DEEM-FRI分析法可用于识别江湖水库型原水DOM的组成及污染来源, 同时还可以实现对TOC含量、 N-N含量以及水体腐殖化程度的有效追踪和指示。
三维荧光区域积分 荧光特征参数 DOM 3-DEEM-FRI Fluorescence characteristic parameters TOC NH4+-N DOM TOC NH4+-N
Author Affiliations
Abstract
School of Life Science, Beijing Institute of Technology 5 South Zhongguancun Street, Beijing, P. R. China
As a high-resolution optical imaging technology, Optical Coherence Tomography (OCT) has been widely used in the diagnosis and treatment of cardiovascular diseases. It has played an important role in the detection and identification of atherosclerotic plaques and has significant advantages. In this paper, we realized to extract the optical characteristic parameters of the target sample based on the OCT data by establishing optical transmission models conforming to the OCT principle. The optical phantoms and coronary artery of domestic pig were used as research samples to study the difference between the optical properties of the cardiovascular tissues. It can provide a basic method for further study of optical characteristic parameters of atherosclerotic plaques, and also lay a foundation for realizing the quantitative evaluation of atherosclerotic plaques with multiple optical characteristic parameters in the future.
Optical coherence tomography optical characteristic parameters theoretical model of optical transmission phantoms coronary artery Journal of Innovative Optical Health Sciences
2021, 14(1): 2140007
1 西安邮电大学电子工程学院, 陕西 西安 710121
2 西安邮电大学通信与信息工程学院, 陕西 西安 710121
3 烽火通信科技股份有限公司, 湖北 武汉 430074
前向纠错技术是保证25 G-EPON系统数据传输可靠性的关键技术。 针对25 G-EPON系统由于高传输速率导致数据在传送过程中出现更多随机错误和长连续突发错误的问题,通过 分析RS编译码算法,选择合适的RS码特征参数,仿真分析了这些参数对25 G-EPON系统传输性能的影响,确定适 用于25 G-EPON通信系统的RS码方案。实验结果表明,在满足25 G-EPON系统可靠性的前提下,应尽可能降低编 码效率、提高编码的冗余度、采用码长较短的编码方案,以提高RS码的编码增益、降低信息传输的误码率。 RS(1023, 847)码能纠正最多连续880 bits错误,在误码率达到10－12时的编码增益可以达到8.834 dB, 可以满足25 G-EPON系统传输需求,因此选用RS(1023, 847)码作为25 G-EPON系统的前向纠错码。
光通信 前向纠错 RS码 特征参数 编码增益 optical communications forward error correction Reed-Solomon codes 25 G-EPON 25 G-EPON characteristic parameters coding gain
1 长春理工大学 机电工程学院, 吉林 长春 130022
2 首都师范大学 物理系, 北京 100083
随着中国制造2025的到来, 运用工业机器人在线加工机械工件是大势所趋。为了能够智能抓取工件, 工业机器人需要识别工件的类型以及工件的位姿。针对流水线上识别工件类型难的问题, 提出了一种基于激光扫描三维点云的工件类型识别方法, 该方法主要能够识别工件是哪种工件。首先对流水线上杂乱无序的工件进行激光扫描, 得到工件的三维激光点云数据, 将三维激光点云数据初步去噪。运用MATLAB软件对得到的三维激光点云进行中心切片, 得到点云的主视切片、俯视切片、左视切片; 运用HALCON软件对点云切片去噪、增强、分割, 提取中心切片的边界信息并得到提取区域的特征参数, 进而识别工件的类型。最后运用自主研发设备进行实验, 分别以步距为0.05 mrad、测距精度0.2 mm、测角精度为0.02 mrad进行扫描, 实验结果表明, 识别准确性达96.67%。该方法对同类问题有较大的借鉴意义。
激光点云 点云切片 边界提取 特征参数 工件识别 laser point cloud point cloud slicing boundary extraction characteristic parameters workpiece recognition 红外与激光工程
2019, 48(4): 0442002
