中国航天科工集团 北京遥感设备研究所，北京 100039
为实现高数据传输率、强抗干扰性和超低误码率的目标，采用光纤通信技术传输高帧频、高分辨力的数字图像数据。本设计针对Cameralink 接口红外图像数据源，设计了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)控制的自适应分辨率和帧频的光纤收发系统，采用了低成本SPARTAN6器件XC6SLX45、串并转换芯片组DS90UB903/904、小型化单模小封装可插拔(SFP)单纤双向收发光模块，实现了双路图像光纤收发功能。其中FPGA 接收Cameralink 接口图像数据，进行图像转换处理，再通过内部集成电路(I2 C)总线控制串并转芯片组实现自适应图像串行化和解串功能，并驱动光模块实现光电转换。本设计实现了分辨率640×512、帧频100 Hz 红外图像数据的发送和接收功能，并通过了各项环境试验，已应用于实际型号项目中。
光纤通信 Cameralink 接口 串并转换芯片组 optical fiber communication Cameralink serial-to-parallel conversion module 太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(6): 782
1 中原工学院 机电学院, 河南 郑州 450007
2 郑州市激光增材制造技术重点实验室, 机械工业光学传感与测试技术重点实验室, 河南 郑州 450000
为了解决熔覆层表面气孔识别技术中耗时且准确度不足的问题, 文章利用深度学习技术中的语义分割网络提出了基于U-net神经网络识别熔覆层表面气孔的2BNC-Unet神经网络。通过引入Batch Normalization层以及串联注意力机制(CBAM)合理部署在神经网络中, 选取交并比(IoU)与Dice系数作为网络的评价指标。研究结果表明: 在测试集中, 2BNC-Unet网络的交并比与Dice系数分别为86.96%、86.42%, 相比U-net神经网络分别提高了7.65%、4.73%。同时为了验证该网络的性能, 选用SegNet、2BNC-Unet与U-net神经网络进行对比实验, 结果表明2BNC-Unet的分割效果不仅优于SegNet和U-net网络, 而且熔覆层表面的气孔细节能够被完整地分割。在深度学习技术中2BNC-Unet的分割速度和准确度都有了显著地提高, 气孔的分割为熔覆层的性能分析提供了帮助。
激光熔覆 语义分割 熔覆层气孔 深度学习 串行注意力机制 laser cladding semantic segmentation stomata of cladding layer deep learning serial attention mechanism
1 微米纳米加工技术全国重点实验室, 上海 200241
2 上海交通大学 微纳电子学系, 上海 200241
近年来仿生扑翼飞行器利用视觉系统自主飞行成为一个具有广泛前景的研究方向, 然而, 其有限的带载能力对视觉传感器的类型、尺寸和重量提出了严格要求。目前商用图像处理模块的尺寸和重量较大, 且需要回传图像信息至地面控制系统处理, 文章旨在设计一款轻量化机载单目视觉系统, 帮助微型仿生扑翼飞行器获取外界信息并实现智能自主的飞行。相比于其他图像处理模块, 此系统以国产高算力芯片K210为核心进行设计, 可脱离电脑端完成图像处理, 尺寸仅为2.2cm×2.3cm, 重量仅为3g, 内部兼容轻量化网络模型实现分类识别, 通过串口进行信息交互, 控制扑翼飞行器实现手势识别和目标追踪。
仿生飞行器 单目视觉系统 卷积神经网络 轻量化 目标识别 机载图像处理 串口通信 自主飞行 bionic aircraft monocular vision system convolution neural network lightweight target recognition onboard image processing serial communication autonomous flight
1 武汉大学 高等研究院武汉 430072
2 中国科学院上海应用物理研究所上海 201800
3 中国科学院大学北京 100049
4 中国科学院上海高等研究院上海 201204
X射线串行晶体学作为一种解析蛋白质晶体结构的新方法，因为拥有室温采集、辐射损伤低、时间分辨等优势而得到迅速的发展。利用串行晶体学方法解析蛋白质结构需要在整合大量晶体衍射图的基础上筛选出有效的衍射数据，然而常规的数据筛选方法在处理衍射图时存在准确度不高且效率低的问题。基于卷积神经网络的数据筛选方法具有流程自动化的优势，并且已经被证明相对于传统的“找点法”具有更高的分类准确度。因此在比较5种不同卷积神经网络筛选晶体学衍射图的准确度和效率的基础上，选择并构建一个准确率高且运行速率快的卷积神经网络数据筛选工具，用于不同蛋白质晶体样品衍射图的筛选。结果显示：MobileNets不仅具有ResNet、GoogleNet-Inception等大型网络相似的准确度，而且运行速率更快，为串行晶体学实验提供了一个有效便捷的数据筛选工具。
串行晶体学 卷积神经网络 机器学习 MobileNets Serial X-ray crystallography Convolutional neural network Machine learning MobileNets
1 江西省放射性地学大数据技术工程实验室, 江西南昌 330013
2 江西省核地学数据科学与系统工程技术研究中心, 江西南昌 330013
3 放射性地质与勘探技术国防重点学科实验室, 江西南昌 330013)
为解决多种数据类型兼容的并行采集困难、接入计算机串口资源匮乏、采集数据传输误码率高等诸多问题, 设计并实现了多串口映射 TCP端口(MSMTPS)的多种核辐射数据类型连续并行采集系统。采用以太网实现核辐射数据采集系统与计算机的数据交互, 系统由 STM32F103处理器与 W5500以太网芯片构成, 具有多个串口同时与以太网口交互的能力。为接收不同辐射数据的串口分配队列缓冲区, 使多个串口与同一个 TCP端口映射, 基于 TCP端口与上位机建立连接, 实现多类串口与单网络端口双向快速传输。测试使用 3个串口, 分别以 0.5 s,1 s,5 s时间间隔发送, 各发送 498 bytes,499 bytes,499 bytes数据, 连续发送 10 min。结果显示系统传输稳定, 无误码, 符合设计要求。
多串口映射 TCP端口 异构数据 连续采集 Multiple Serial ports Mapped TCP ports heterogeneous data continuous acquisition 太赫兹科学与电子信息学报
2022, 20(10): 1095
上海交通大学区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室，上海 200240
面向基于微波光子一体化信号处理与数字化的快速、大范围跳频接收机，设计并实现了自动同步捕获方案。所设计的同步方案基于直接功率探测-顺序搜索算法，利用现场可编程门阵列控制并调整本地接收跳频图案的时序，实现了切换时间约为4 ms、跳频频率达到33 GHz的跳频信号的自动同步捕获接收。
光学学报
2022, 42(13): 1307001
强激光与粒子束
2022, 34(7): 075008
