自动数字显微镜的关键技术之一就是自动对焦，为了提升对焦的速度，越来越多的深度学习方法被引入用于单帧图像的焦点预测。然而几乎所有的网络模型都过分信任其输出的结果，面对未知的样本即使输出错误的结果也不会给出任何警示。利用贝叶斯卷积神经网络的实现，可从单张图像中完成离焦距离的预测，并获得焦点预测结果的不确定性估计，此外提出通过设置不确定度阈值实现对焦点预测结果的筛选。在一个大型开源数据集上进行了测试，利用不确定性估计评估预测结果的有效性。结果表明，对比同类型样本，所提出的网络模型在未知样本上能够输出更高的不确定度，建立的筛选机制能有效减小模型在未知样本上的预测误差。在公共数据集上的两个样品的最终误差范围为 0.37±0.46 μm和 0.83±1.17μm，优于筛选前的 0.40±0.66μm和 1.08±1.78μm。
深度学习 自动对焦 贝叶斯神经网络 焦点预测 不确定性分析 deep learning autofocus Bayesian neural network focus prediction uncertainty analysis
北京理工大学 精密光电测试仪器及技术北京市重点实验室, 北京 100081
通常光学相位延迟测量方法都采用单一波长的光进行测量, 无法准确反映延迟量随波长的变化。文章提出了一种简便的相位延迟谱的测量方法, 该方法利用平面偏振测量仪, 通过旋转待测元件并测量系统的透射光谱, 进而按照原理算法解算出相位延迟谱。实验结果表明, 该方法具有很好的重复性, 操作简便, 测量结果的重复性可以保持在0.41°以内。
物理光学 偏振光学 相位延迟 测量不确定度分析 physical optics polarized light science phase retardance measurement uncertainty analysis
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室，天津 300072
针对环境复杂的工业现场定位精度低、适应性差、鲁棒性低等问题，提出一种基于测量不确定度的视觉惯性自适应融合算法，分析基于隐函数模型的视觉定位测量不确定度，并依据视觉定位测量不确定度自适应调整卡尔曼滤波模型中的参数，校正视觉观测偏差，增强视觉惯性融合定位算法在不同观测条件下的鲁棒性。利用精密三轴转台及激光跟踪仪T-mac位姿测量系统对所提融合定位算法的定位精度进行实验验证。实验结果表明，相比传统扩展卡尔曼滤波方法，所提方法能满足视觉观测较差条件下的准确定位需求。
测量 卡尔曼滤波 不确定度分析 视觉惯性融合 位姿测量 光学学报
2023, 43(21): 2112003
1 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室，安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学，安徽 合肥 230026
为满足遥感器在轨辐射定标的需求，研制了用于现场测量的红外通道式野外辐射计（Infrared channel field radiometer, ICFR），阐述了ICFR的整机工作原理、光学系统设计和机械结构设计，开展了ICFR实验室辐射定标和定标不确定度分析，结果表明ICFR各通道接收辐亮度与响应DN值具有较高的线性关系，辐射定标不确定度优于0.16 K。开展了ICFR抗热冲击性和工作环境温度适应性测试，结果表明ICFR具有较强的抗热冲击能力，能够适用于−20~50 ℃的工作环境。为检验验证ICFR测量数据的准确性和仪器的可靠性，在国家高分辨率遥感综合定标场开展了ICFR和CE312的外场比对实验，结果表明两台设备测量的地表亮温具有相同的变化趋势，二者对应通道测得的平均亮温偏差小于0.1 K，标准偏差小于0.3 K，验证了ICFR具有与CE312相近的测量精度和稳定性，在遥感器热红外波段场地定标方面具有重要应用前景。
辐射定标 辐射计 亮温 光机设计 不确定度分析 radiometric calibration radiometer brightness temperature opto-mechanical design uncertainty analysis 红外与激光工程
2022, 51(12): 20220246
1 中国科学院合肥物质科学研究院, 中国科学院大气光学重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 先进激光技术安徽省实验室, 安徽 合肥 230037
3 中国人民解放军海军研究院, 北京 100055
高能激光在实际大气中的传输是一个涉及到光传播机理、大气光学特性以及激光与大气相互作用的复杂过程, 评估高能激光大气传输性能, 不仅需要开展激光传输机理研究, 建立高能激光大气传输数理模型, 还需要对实际传输路径中的大气光学特性进行测量和分析。针对高能激光系统工程应用的迫切需求, 简要介绍了高能激光大气传输性能评估研究的方法和发展现状, 重点讨论了影响高能激光大气传输评估准确性的大气参数测量不确定性问题, 指出了高能激光大气传输评估应重点关注的研究方法、测量的大气参数及评估技术发展的趋势。
激光技术 大气传输 高能激光 传输效应评估 不确定性研究 laser technology atmospheric propagation high energy laser evaluation of propagating performance uncertainty analysis
1 中国科学院空天信息创新研究院定量遥感信息技术重点实验室, 北京 100094
2 中国科学院大学电子电气与通信工程学院, 北京 100049
光学载荷辐射定标结果的地基验证受地-气系统中多个因素的综合影响,导致单场地单次验证结果存在差异,且无法对结果进行有效对比和综合分析。考虑了目标特性、大气环境等因素对单场地单次验证结果的影响,提出了一种以验证结果不确定度为权重的基于加权平均值综合定权方法,获取更接近真实值的关键比较参考值(KCRV),实现对单场地单次验证结果的对比和综合分析。同时,基于国家高分辨遥感综合定标场不同反射特性的地面目标对国产高分辨率载荷ZY-3/MUX的辐射定标结果进行综合验证。结果表明,基于12个验证样本的KCRV在蓝光、绿光、红光、近红外波段分别为3.88%、5.42%、6.14%、9.81%,对应的不确定度分别为1.79%、1.87%、1.96%、2.02%,其中,9个验证样本的等效度小于0.1,证明这些样本的验证结果更接近KCRV。
地基验证 不确定性分析 定权 关键比较参考值 光学学报
2020, 40(17): 1712002
