李春琦 1,2,3,4黄启泰 1,2,3,4,*任建锋 1,2,3,4
1 苏州大学光电科学与工程学院，江苏 苏州 215006
2 苏州大学苏州纳米科技协同创新中心，江苏 苏州 215006
3 苏州大学江苏省先进光学制造技术重点实验室，江苏 苏州 215006
4 苏州大学教育部现代光学技术重点实验室，江苏 苏州 215006
利用计算全息图（CGH）能够实现对非球面面形的高精度检测。为了提高CGH的编码效率，提出一种以圆弧为基元对刻线条纹进行分段描述的编码方法，该方法将编码过程分为二值化编码和曲线描述两个步骤。二值化编码采用牛顿迭代法将相位等高分界线离散化；曲线描述结合二分法及残余误差均方根最小准则，利用圆弧对条纹离散点进行编码计算，从而得到刻线条纹。针对一离轴非球面，进行了CGH的设计、编码与制作，在编码精度优于λ/1000的前提下，运算时间仅需3 h，编码文件仅为39 MB，刻蚀时长仅需40 min，证明所提方法相对于传统编码方法能够大幅度提高编码效率，且误差分析表明CGH的波前root-sum square（RSS）误差仅为0.00255λ，证明所提编码方法高效可行。
计算全息图 编码计算 圆弧 刻线条纹 激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0809002
中国人民解放军63963部队, 北京 100072
受限于材料和制造工艺, 红外图像中普遍存在着条纹非均匀性, 其严重影响了图像的成像效果, 进而对后续的目标识别、检测等工作造成干扰。典型的最小均方误差(LMS)算法在一定程度上可以抑制条纹非均匀性, 但其场景适应性差, 存在拖尾和“鬼影”现象。提出一种改进型的最小均方误差(LMS)自适应滤波算法对图像进行处理, 利用双边滤波和最速下降法快速获取准确的校正参数, 将前一帧算出的校正结果作为后一帧的初始输入值, 提升算法的准确性, 同时算法还增加了边缘检测模块以保留图像细节。采用不同场景下非制冷型探测器的真实红外图像, 从主观和客观两个方面对比了本算法和经典LMS算法, 结果表明, 提出的算法可以很好地保护图像细节, 也具有良好的场景适应性。
红外图像 条纹非均匀性 最小均方误差 边缘检测 自适应滤波 infrared thermal image stripe nonuniformity least-mean-square error edge detection adaptive filtering
1 西南石油大学 电气信息学院，成都 610500
2 西南石油大学 理学院，成都 610500
为了提高基于结构光法的3维重建精度，采用机器学习中的回归模型对物体进行了3维形貌测量，通过以单目式获取对象高度点不同方向的光强信息簇样本，将其作为回归模型的训练集，在训练好回归模型后，直接建立起条纹图案的光强信息分布与对象高度之间的映射函数关系，完成对目标的3维测量;将调制条纹光数值信息以特征形式导入回归模型，获得端到端高度信息，验证了机器学习的神经网络回归模型在3维面形重建上的可行性。结果表明，该模型即使在投影特征模糊或噪音较大的情况也能较精确地重建3维面形，平均重建误差为1.40×10-4 mm，优于一般面形重建方法的数据。该研究为物体在强干扰条件下的单目式高精度3维面形重建提供了参考，简化了繁琐的计算过程和测量过程，提高了测量精度。
信息光学 高精度3维面形重建 深度神经网络 结构光 单目式 形变条纹 information optics high precision 3-D surface reconstruction deep neural network structured light monocular stripe of deformation、
为了实现芯片封装凸点（Bump）高度的测量，建立了基于白光三角法的测量系统，并提出了一种复杂背景下Bump高度的测量方法。根据提出的测量模型搭建了Bump高度测量系统，利用U-Net深度学习模型进行光条图像的分割并结合灰度重心法和插值法提取完整的光条中心，以克服复杂背景的干扰。然后，对测量系统进行标定以确定像素值与实际高度值的对应关系。最后，通过函数拟合的方式确定Bump的高度。实验结果表明：Bump高度的测量重复性平均值为0.21 μm，标准差为0.095 μm；测量平均误差为-0.04 μm，标准差为0.408 μm。该方法在复杂背景下对Bump高度的测量精准度高、稳定性好，可满足芯片封装中晶圆Bump共面性在线检测的要求。
芯片检测 深度学习 光条中心 凸点测量 chip detection deep learning light stripe center bump measurement 光学 精密工程
2023, 31(13): 1890
1 南京信息工程大学自动化学院，江苏 南京 210044
2 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心，江苏 南京 210044
二值条纹不受三维测量系统非线性伽马效应的影响，同时能显著提高投影效率。基于此，提出一种复用加权二进制编码条纹方法以实现三维测量。首先，对传统正弦条纹的灰度进行特定均匀采样，使用二进制编码条纹方法生成8幅二值条纹。然后，对二值条纹组合进行唯一化处理，将4幅相异的二值条纹投影到被测物体表面，对采集到带有物体表面调制信息的二值条纹进行复用二进制加权运算，生成调制后的正弦条纹。最后，对该方法开展了多组对照实验。实验结果表明，所提方法将用于加权生成正弦条纹的二值条纹优化为4幅后，仍然可以保持良好的测量精度和效果。所得标准球的局部点云与拟合标准球的平均距离，相比于传统三步相移技术降低了72.3%。
三维测量 相移技术 二进制编码 二值条纹 非线性 光学学报
2023, 43(11): 1112005
1 萍乡学院机械电子工程学院，江西 萍乡 337055
2 中国矿业大学（北京）煤炭资源与安全开采国家重点实验室，北京 100083
光条成像质量是决定线结构光三维测量精度的重要因素之一。为解决现有光条成像质量评价方法对整体与细节评价兼顾不全、评价依据单一等问题，提出了一种线结构光条成像质量多参数综合评价方法。首先从图像一维熵、局部对比度和光条清晰度三方面，对渐变曝光时间下采集的系列光条图像进行特征分析。接着以系列图像的光心提取精度反向评价光条成像质量，并分析多特征参数随光心提取精度的变化规律。在此基础上，实现多特征参数对系列光条图像质量的综合评价，并构建多参数综合量化评价模型。实验结果表明：与已有方法相比，所提方法评价结果更准确、有效，由评得优质光条图像重构出的高精度齿条轮廓精度最高，其Rssa值仅为0.022。
仪器，测量与计量 线结构光 光条成像质量 多参数综合评价 图像一维熵 局部对比度 光条清晰度 激光与光电子学进展
2023, 60(7): 0712005
中国民航大学 电子信息与自动化学院, 天津 300300
红外图像作为信息传递的重要载体, 受到红外焦平面阵列探测单元响应差异和读出电路的不均匀性的影响, 易出现条纹噪声, 不利于后续的分析研究。为了提高卷积神经网络去除条纹噪声的结果, 提出了基于小波空洞残差U-Net的红外图像去条纹噪声方法。该网络首先通过Haar离散小波变换将条纹噪声图像分解为垂直分量、对角分量、水平分量和低频分量; 依次通过初步去噪和精细去噪网络学习噪声图像与条纹噪声之间的映射; 再从输入分量中去除噪声分量以获取去条纹噪声分量; 利用逆Haar离散小波变换重构去噪图像。实验结果表明, 该方法可以有效去除条纹噪声, 保护图像细节。
激光成像 红外图像 去条纹噪声 神经网络 laser imaging infrared images stripe noise removal neural network
桂林电子科技大学机电工程学院广西制造系统与先进制造技术重点实验室，广西 桂林 541004
线结构激光3D成像技术已广泛用于焊接检测。飞溅干扰下快速、准确、实时地提取光条中心图像是实现焊缝在线检测的关键问题。针对传统方法难以有效解决强弧光和焊渣飞溅干扰的问题，提出一种新的抗飞溅光条中心快速提取方法。首先，根据激光光条宽度约束条件提取条纹几何中心，采用快速连通域提取算法筛选出有效轮廓，利用改进的局部边缘连接算法连接飞溅导致的断点；然后，搜索相邻轮廓，将其构成有序对，并生成有向图，查找光条中心投影长度最大的路径作为真实的光条中心轮廓；最后，在粗提取的中心轮廓局部，沿法向计算亚像素中心。实验结果表明，所提方法能有效抵抗焊接时的飞溅干扰，即使拆除线结构光传感器的挡板，仍能实时准确地提取光条中心线，与多种算法相比，具有更高的运行速度和提取精度。
成像系统 激光条纹中心提取 线结构光 焊接 连通域 边缘连接 激光与光电子学进展
2022, 59(16): 1611011
