Photoacoustic microscopy (PAM) has quickly developed into a noninvasive biomedical imaging technique to achieve detection, diagnosis, and monitoring. Compared with Q-switched neodymium-doped yttrium aluminum garnet or optical parametric oscillator lasers, a low-cost and small-size laser diode (LD) used as an alternative light source is conducive to achieving the miniaturization and integration for preclinical transformation. However, the LD’s low peak output power needs the high numerical aperture objective to attain tight focus, which limits the working distance (WD) of the system in only 2–3 mm, resulting in not achieving the backward coaxial confocal mode. Here, we present a compact visible LD-based PAM system with a reflective objective to achieve a 22 mm long WD and a 10 µm lateral resolution. Different depth subcutaneous microvascular networks in label-free mouse ears have successfully reappeared in vivo with a signal-to-noise ratio up to 14 dB by a confocal alignment. It will be a promising tool to develop into a handy tool for subcutaneous blood vessel imaging.

机器视觉镜头参数要求有别于其他镜头，为了保证测量精度，要求镜头的光学畸变很小甚至接近零，有的工作场合还要求有很宽的工作距等。设计一种机器视觉镜头，使用8枚球面镜片，采用固定后组，移动前组的调焦结构，实现了在空间频率120 lp/mm处，工作距从无穷远到超近摄0.1 m时，镜头畸变小于0.1%，MTF全视场大于0.4的性能要求。光学系统后组使用了两枚镜片，与后组只有一枚镜片的架构不同，不仅提升了光学性能，还有利于系统的平衡及稳定。整个光学系统没有非球面，也没有高折射率或高阿贝数的特殊玻璃，均为常见的冕牌玻璃和火石玻璃，降低了镜头成本,镜片加工及组装公差范围内量产优良率达90%以上。该镜头光学系统可广泛应用于机器视觉尤其是智能机器视觉行业。

在计算鬼成像(Computational ghost imaging，CGI)系统中，可以通过估计重构图像的模糊程度获取目标的轴向深度。但该方法易受到背景噪声干扰，且要求像质评价函数有较长的工作距离，导致所需的采样次数较高，限制其实用性。针对这一问题，提出了一种基于自适应对焦窗口的目标深度估计方法。首先根据评价函数的整体特征划分搜索区间，然后在给定区域内对目标实际轴向深度进行迭代搜索。在迭代过程中，通过设计自适应窗口，有效减少背景区域的同时，也保证了窗口内目标的完整性。实验结果表明：该方法大幅降低了评价函数所需的必要工作距离，使其在欠采样条件下同样适用，也减小了背景噪声对评价函数的影响，增强了算法的鲁棒性，进一步完善了基于计算鬼成像系统的深度估计方法。