1 北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院,北京 100192
2 北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室,北京 100192
3 长春理工大学光电工程学院,吉林 长春 130022
在轨组装、维修等航天应用需要大尺寸高精度的在轨测量手段,而视觉测量具有极大的应用潜力。针对目前在轨多相机视觉测量系统缺少人工参考物辅助相机定向的问题,提出一种利用恒星和基准长度尺使多相机视觉测量系统实现外方位参数标定的方法。首先提出一种基于相对外方位参数的恒星和基准长度尺成像模型,解决无人工目标点时多相机空间位置和姿态的解算问题;然后提出一种基于先验误差估计的加权联合平差算法,将三类不同数据融合,实现多相机外方位参数高精度标定。实测实验表明,利用所提标定方法,恒星和基准长度尺端点像面误差的标准差分别为0.48 μm(1/7像素)和0.21 μm(1/16像素)。另外,在2.5 m×1.4 m的测量范围内,所提方法的空间X、Y和Z坐标误差的标准差分别为0.15 mm、0.04 mm和0.05 mm。所提方法能为视觉测量在轨应用中面临的系统参数标定问题提供方法和参考数据。
多相机系统 在轨标定 相对外方位参数模型 联合平差 激光与光电子学进展
2024, 61(10): 1011003
为探究成像参数对大深度物体聚焦形貌恢复精度的影响规律,明确实际应用中聚焦形貌恢复重建精度不满足要求时成像系统的改进措施,在构建聚焦形貌恢复三维重建精度评价指标的基础上,利用正交实验确定成像参数对聚焦形貌恢复精度影响的主次顺序,重点分析主要和次主要参数对重建精度的影响规律,并揭示最佳成像参数随多聚焦图像采样间距的变化关系。考虑到成像参数的变化实际通过改变系统景深影响聚焦形貌恢复精度,建立了多聚焦图像采样间距与最佳景深之间的经验公式,为系统成像参数的设定提供了理论依据。实验结果表明:焦距和F数是聚焦形貌恢复的主要和次主要影响参数,在给定多聚焦图像采样间距下存在使重建精度最高的最佳焦距和最佳F数,且随着采样间距减小,最佳焦距增大,最佳F数减小;多聚焦图像采样间距与最佳景深之间的经验公式拟合准确率为97.28%,验证准确率为94.76%,可用于最佳景深的计算;采用最佳景深能够显著提升聚焦形貌恢复精度,为大深度物体聚焦形貌恢复精度的提升提供了新途径。
机器视觉 聚焦形貌恢复 成像参数 大深度物体 重建精度
红外与激光工程
2024, 53(2): 20230602
中国电子科技集团公司 第十二研究所,北京 100015
伪火花开关已经成功地应用于各种脉冲功率应用,包括欧洲大型强子对撞机、反导雷达系统、航空发动机点火等。对于这样的应用,降低开关的延迟和抖动来提升稳定性是非常重要的。设计了一种激光触发伪火花开关,使用波长532 nm的激光,在不同气压、工作电压和触发能量下,测试激光触发伪火花开关的阳极着火延迟时间和抖动两项参数。测试结果表明,增加激光能量可以降低开关的延迟和抖动,实现开关稳定性的激光能量阈值在1.5 mJ,可以使得开关的抖动小于1 ns,继续增大触发能量,开关的延迟和抖动不再明显变化;此外,增大管内的氢气压强可降低开关的延迟和抖动;当触发能量足够大时,改变阳极电压,开关的延迟和抖动不随开关电压而改变。
激光触发 伪火花开关 初始等离子体 时间参数 工作电压 laser triggering pseudo-spark switching initial plasma time parameter working voltage 强激光与粒子束
2024, 36(3): 035003
1 华北电力大学 电气与电子工程学院,北京 102206
2 北京应用物理与计算数学研究所,北京 100094
为研究Bulk FinFET工作时基本结构参数、器件温度和栅极材料对其性能的影响,建立了一个15 nm n型Bulk FinFET器件模型,仿真分析了不同栅长、鳍宽、鳍高、沟道掺杂浓度、器件工作温度、栅极材料对器件性能的影响,发现增长栅长、降低鳍宽和增加鳍高有助于抑制短沟道效应;1×1017 cm−3以下的低沟道掺杂浓度对器件特性影响不大,但高掺杂会使器件失效;器件工作温度的升高会导致器件性能的下降;采用高K介质材料作为栅极器件性能优于传统材料SiO2。
Bulk FinFET 短沟道效应 器件性能 参数优化 栅极材料 Bulk FinFET short channel effect device performance parameter optimization gate material 强激光与粒子束
2024, 36(3): 031003
中国科学院西安光学精密机械研究所先进光学仪器研究室,陕西 西安 710119
针对基于旁瓣光束衍射反演的强激光远场焦斑测量无法提取旁瓣图像更外围最小可测信号的问题,笔者提出了基于邻域向量主成分分析(NVPCA)图像增强的旁瓣弱光信号区域波峰参数检测方法。采取的主要优化措施为:首先,将旁瓣图像中的每个像素和它的8邻域像素看作一个列向量,构建一个9维数据立方体,选择主成分分析变换后的第1维数据为NVPCA图像;其次,通过角度变换转化检测对象,检测所有方向上一维旁瓣曲线的各个波峰参数,获得旁瓣弱光信号区域能量的量化分布;然后,搜索每个旁瓣波峰在所有方向上的极大值位置点,连接对应位置点生成每个旁瓣波峰的极大值圆环,计算各极大值圆环的灰度均值;最后,选择大于局域对比度方法(LCM)目标分离阈值且最小的极大值圆环的灰度均值作为整个旁瓣光束的最小可测信号。实验结果表明,采用基于NVPCA图像增强的旁瓣弱光信号检测方法能够从旁瓣图像的第5波峰环分离和提取最小可测信号,动态范围比值提升至原来的1.528倍,各旁瓣波峰参数满足精度要求,为未来大型激光装置强激光远场的精确测量奠定了基础。
远场测量 邻域向量主成分分析 旁瓣光束衍射反演 角度变换 旁瓣波峰参数检测
1 南华大学 核科学技术学院衡阳 421001
2 南华大学 核燃料循环技术与装备湖南省协同创新中心衡阳 421001
3 南华大学 资源环境与安全工程学院衡阳 421001
4 南华大学 计算机/软件学院衡阳 421001
反应堆在各种工况下堆芯瞬态热工水力参数预测的准确性,直接影响到反应堆的安全性。质量流量和温度作为堆芯热工水力的重要参数,二者常被建模为时间序列预测问题。研究旨在解决瞬时条件下堆芯热工水力参数连续预测的精度问题,检验基于注意力机制的门控循环单元在核心参数预测中的可行性。本文采用1/2中国实验快堆(China Experimental Fast Reactor,CEFR)为研究对象,使用快堆子通道程序SUBCHANFLOW生成瞬态堆芯热工水力参数的时间序列,采用基于软注意力的门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)模型预测堆芯的质量流量和温度时间序列。结果表明:相较于自适应径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络,本文使用的软注意力的GRU网络模型预测结果更好,温度在步长为3的情况下平均相对误差不超过0.5%,在15 s内预测效果较好;质量流量在步长为10的情况下平均相对误差不超过5%,且在后续12 s内预测效果较好。本文构建的模型不仅在连续预测过程中表现出更高的预测精度,且能捕捉到动态时间序列中的趋势特点,这对维护反应堆安全,有效防止核电厂事故有极大的用处。基于软注意力的GRU模型能在瞬态反应堆工况下提供一段时间的连续预测,在工程应用中和提高反应堆安全性上具有一定的参考价值。
门控循环单元 软注意力 快堆 瞬态热工水力 参数预测 Gated recurrent unit Soft attention Fast reactor Transient thermal hydraulics Parameter prediction method