1 清华大学深圳国际研究生院，广东 深圳 518055
2 广东省偏振光学检测与成像工程技术研究中心，广东 深圳 518055
3 北京大学深圳医院病理科，广东 深圳 518036
数字病理技术利用经过数字化的病理样本显微图像及其特征，并配合人工智能技术，实现生物组织病变特征的定量评估和判定，辅助临床医生做出诊断结论。利用偏振光照明和偏振探测可以实现全偏振成像，图像每个像素的偏振特征都包含更加丰富的信息，特别是普通光学成像难以获得的亚细胞超分辨微观结构特征信息，可为病变组织的识别和定量评估提供更为有效的手段。本文总结了全偏振成像技术，并结合典型临床应用归纳总结了全偏振显微图像的数据分析方法和最新进展。
医用光学 全偏振显微成像 偏振数字病理 偏振特征提取 机器学习
1 五邑大学 智能制造学部， 广东 江门 529020
2 暨南大学 物理与光电工程学院， 广东 广州 510632
钙钛矿太阳能电池仅用十年左右的时间将效率提升至认证的26.1%，非常接近晶硅太阳能电池26.81%的认证效率，展现出巨大的产业化潜力。当前，钙钛矿太阳能电池器件效率还在提升，然而在器件制备过程中，钙钛矿太阳能电池的性能受到许多不可分割的因素影响，传统方法往往采用试错的方式来优化钙钛矿太阳能电池的制备工艺，花费了大量的时间。贝叶斯优化是一种全局优化算法，在解决人工智能的黑盒问题方面取得了很大的成功。本文利用贝叶斯优化算法对钙钛矿层涉及到的碘化铅（PbI2）过量百分比、退火温度、退火时间、真空萃取时间四个工艺参数进行优化选择，显著降低了研发成本，缩短了研发时间。通过五轮实验迭代，累计34组工艺条件，制备出了器件效率为23.56%的反型钙钛矿太阳能电池。
钙钛矿太阳能电池 机器学习 工艺优化 高效率 perovskite solar cells machine learning process optimization high efficiency
1 中国科学技术大学 国家同步辐射实验室，合肥 230029
2 中国科学技术大学 核科学技术学院，合肥 230029
针对太赫兹直线加速器，开发了基于EPICS分布式系统的横向截面尺寸测量系统。该系统采用束斑检测器完成束斑到光斑的转换，并通过远心镜头将光斑成像到CCD相机，完成对光斑图像的采集，之后基于ADAravis将相机采集的图像数据汇入到EPICS数据库。由于暗电流以及环境辐射的影响，在采集到的图像中会存在椒盐噪声，因此使用卷积神经网络（CNN）对图像中的椒盐噪声进行抑制，最后对图像进行高斯拟合计算出束流截面尺寸。实验结果表明，CNN可以有效地消除椒盐噪声，并且系统的分辨率达到15.8 μm，满足系统设计要求。
EPICS ADAravis 束流截面测量 机器学习 卷积神经网络 EPICS ADAravis beam profile measurement machine learning convolutional neural network 强激光与粒子束
2024, 36(3): 034004
南京邮电大学通信与信息工程学院信号处理与传输研究院，江苏 南京 210003
针对未知物体的分类问题，提出了一种基于支持向量机和关联成像的分类方法。该方法利用线性判别分析法提取出物体的特征向量，并根据该特征向量设计出应用于关联成像系统的特征散斑，将特征散斑照射物体获得桶探测器值，支持向量机可以依据桶探测器值进行判别从而获得物体的类别。该方法的可行性在MNIST数据集上得到了验证，结果表明，该方法在10个分类任务中均可取得较高的分类准确率，平均分类准确率达90.5%。与其他分类方法的对比结果表明，所提方法在准确率上更具优势。
关联成像 线性判别分析 机器学习 支持向量机 激光与光电子学进展
2024, 61(10): 1011008
复旦大学通信科学与工程系电磁波信息科学教育部重点实验室，上海 200433
太赫兹技术作为6G时代的核心通信技术，可以有效解决频段资源日益稀缺的窘境，以满足流量、连接数急剧增长的需求，实现更大的传输带宽。现有机器学习算法如深度神经网络、卷积神经网络和长短期记忆网络等，均可以有效缓解6G传输系统中的强非线性效应，是实现6G太赫兹无线通信的重要手段。介绍了应用于光子毫米波和太赫兹无线传输系统的不同深度学习范式，讨论了应用光子技术办法产生超高速THz波无线信号的国内外主要进展及技术路线对比，并且对较为经典的或是目前最新的应用于太赫兹通信系统中的人工智能技术进行了介绍，同时对未来大速度、高容量的太赫兹通信技术的发展提出了展望。
太赫兹无线通信 6G 人工智能 机器学习 神经网络 光纤通信 激光与光电子学进展
2024, 61(3): 0306001
杨荣 1,2,3董吉辉 1,2,3,*苏博家 1,2,3杨泽后 1,2,3,4[ ... ]周鼎富 1,2,3
1 西南技术物理研究所，四川 成都 610041
2 激光雷达与器件技术四川省国防科技重点实验室，四川 成都 610041
3 中国兵器工业集团有限公司激光器件技术重点实验室，四川 成都 610041
4 北京理工大学物理学院，北京 100081
5 北京理工大学光电学院，北京 100081
荧光激光雷达对气溶胶云团进行远程侦测时，常利用决策树法对云团的荧光光谱信号进行识别。当大气能见度较差或背景辐射较强时，激光雷达的信噪比下降，导致分类识别的准确性明显降低。针对这一问题，提出了一种基于特征提取的决策树分类方法，该方法充分利用荧光光谱信号的信息，具有较强的适用性。首先介绍了生物荧光光谱的特点及传统识别算法和改进识别算法的原理；然后实验测试了6种生物溶液的荧光谱，并通过在这6种生物物质的荧光光谱中增加不同强度的噪声，对两种分类识别算法的性能进行了对比分析。结果表明：所设计的基于特征提取的决策树算法的训练时间基本不随噪声大小改变，当光谱信号的信噪比为10时，对6种生物物质的识别准确率基本达到80%以上；对于两种荧光光谱极其相似的生物，具有较强的区分能力，识别准确性优于传统识别算法；抗噪能力较强，提高了生物气溶胶激光雷达的探测识别能力。
遥感 激光雷达 激光诱导荧光 机器学习 决策树 生物识别
中国计量大学光学与电子科技学院，浙江 杭州 310018
塑料因其可塑性与低成本在日常生活与工业中被广泛使用，然而这也带来环境污染与资源浪费等问题，因此塑料分类成为重要研究课题。为验证高光谱成像技术在塑料分类中的可行性，采用近红外高光谱成像技术（NIR-HSI），比较了1100~1650 nm波段数据在9种常见塑料分类中的效果。涵盖K邻近法（K-NN）、支持向量机（SVM）、粒子群算法训练的SVM（PSO-SVM）、遗传算法优化的SVM（GA-SVM）等机器学习方法。通过验证数据筛选模型准确率后，将其应用于高光谱图像，通过可视化分类对比原始图像评估模型效果。结果显示，基于欧氏距离、余弦相似度的K-NN和GA-SVM分类效果最佳，验证数据的精度分别达到96.14%、96.21%和98.67%，在可视化分类上也呈现出良好效果。高光谱成像技术在塑料分选中具有很高的应用价值，只需获取特定塑料的光谱数据并进行适当处理，即可对不同颜色、形状、工艺的同类塑料制品进行有效区分。
近红外高光谱成像 塑料分类 机器学习 可视化分类 激光与光电子学进展
2024, 61(2): 0211031
1 苏州大学光电科学与工程学院，江苏 苏州 215006
2 江苏省先进光学制造技术重点实验室暨教育部现代光学技术重点实验室，江苏 苏州 215006
十几年来，钙钛矿太阳能电池（PSCs）由于其在功率转换效率和制造成本方面的显著优势而备受关注。然而，其复杂的物理机制和众多限制因素给实验设计、工艺制造和综合优化策略带来挑战。以光电多物理场耦合模型为核心，开展一系列多物理场仿真计算，研究光电耦合模型的底层物理和边界条件，获得PSCs包括光学性能和电学性能的大量数据。根据这些数据，建立微观物理量和宏观光电响应的神经网络及机器学习模型，成功预测PSCs的光学和电学性能，其误差在3%以内，且速度较快。结合遗传算法，该模型根据给定的响应曲线反向优化结构参数，进而获得更高效率的PSCs。该研究有效解决了PSCs因光电耦合机制复杂、物性参数众多、仿真速度较慢而难以优化设计等难题，为光伏器件快速智能化设计提供了一种可行路径。
钙钛矿太阳电池 光电耦合 机器学习 遗传算法 激光与光电子学进展
2024, 61(1): 0123002
华中科技大学光学与电子信息学院下一代互联网接入系统国家工程研究中心，湖北 武汉 430074
布里渊光纤传感系统由于其分布式监测的工作原理，会产生大量的数据。然而，相比于硬件技术的突破，海量数据处理技术的发展尤为不足。如何智能化、快速化、精确化处理海量数据从而更进一步提升系统性能、获取更为准确的传感信息是当今发展面临的最大难题。因此，研发先进的数字信号处理（DSP）技术用于处理海量数据刻不容缓。回顾近几年国内外用于传感系统数据处理的DSP技术，重点介绍图像视频降噪技术和机器学习信息提取识别技术在分布式光纤传感中的应用，进而为未来基于DSP技术的布里渊光纤传感研究提供参考。
光纤传感器 布里渊散射 数字信号处理 图像处理 机器学习
