研究了一种利用稳态红外热成像法实现自悬浮薄膜面内热导率测量的方法。从一维热传导方程出发, 建立了稳态时薄膜表面温度分布的理论模型, 利用稳态理论模型, 只需测量薄膜边缘温度及厚度, 便可同时得到面内热导率、发射率及热流, 无需测量薄膜对可见光的吸收率。仿真表明,当薄膜的温升不超过5K时, 可以保证拟合得到的面内热导率与理论值的误差低于3%, 薄膜样品x方向的最小尺寸为6mm。对厚度为900nm的自悬浮聚酰亚胺薄膜进行实验测量, 拟合得到的面内热导率为2.04W/mK、红外发射率为0.92、x=0处的热流为1.77×104W/m2。实验结果与查阅文献的测量值一致, 证明方法可以用来测量自悬浮薄膜的面内热导率。

依据LED点光源模型发光特性, 以特定尺寸圆目标屏获得均匀准直照明为目标, 采用Skew-Ray 追迹法描述光线和设计TIR透镜, 其中将透镜全反射区域进行简化处理, 主要通过折射区域的双自由曲面相互配合控制光线实现照明目标。经过对透镜设计结果与１ｍｍ×１ｍｍ 的LED扩展光源模型的组合进行非序列光线追迹模拟, 模拟结果表明在距离光源2m范围内特定尺寸目标屏所获得光能利用率至少可达到79.6%, 同时目标屏在近场和远场处照明均匀度可分别达到95.9%和83.9%, 若以±1°作为光线准直半角标准, 目标屏准直光线百分比可分别达到88.6%和73.8％。

光谱共焦位移传感器是一种以波长信息反映位移变化的非接触式光电位移传感器, 色散镜头是传感器重要组成部分, 其轴向色散与波长之间的线性度和色散范围会影响系统整体性能。为产生较大的线性轴向色散和良好的线性度, 文章阐述了光谱共焦位移传感器的基本原理, 分析了轴向色散与玻璃材料及波长之间的的关系, 使用ZEMAX光学设计仿真软件的多重结构功能, 设置评价函数操作数进行优化得到了一个镜头组。镜头组采用正负透镜组分离结构, 在486~656nm波长范围内, 色散范围约为1mm,各个单色波长在其焦点位置产生最大的RMS半径为1.552μm且达到衍射极限, 同时波长色散离焦量与波长之间通过线性拟合所得判定系数R2为0.9976, 理论分辨率为5nm, 镜头在产生大的色散范围同时也拥有着良好的线性性。

提出一种高速传感共焦显微成像方法(HSSCM)对样品表面形貌进行高效率、高精度的成像测量。HSSCM将共焦轴向响应曲线沿轴向平移S, 然后将平移前后两条曲线相减并除以两曲线的和, 继而构成具有不受样品反射率影响的、高信噪比的传感成像特性曲线。在实际扫描成像过程中, 轴向扫描间隔同样设定为S对样品进行逐层逐点扫描, 扫描完成后将每个测量点轴向多层扫描数据中光强最大值和光强次大值相减除以两者相加, 然后利用传感成像特性曲线反算得到样品高度, 通过获得每个测量点的样品高度便可实现对样品形貌的高精度测量和3D形貌重构。理论分析和实验表明, 通过优选平移量S, 和传统共焦显微成像方法相比, HSSCM在具有高成像精度的前提下将扫描成像效率提高了至少3倍。

针对现有用于光学测量的双目变焦系统标定方法难度大、测量精度受限于两摄像机内参一致性等问题。提出一种基于单摄像机的平行双目立体视觉系统实现及其高精度变焦标定方法。方法基于三角测量原理采集图像, 利用高精度位移台驱动单摄像机进行平移以保证基线精度; 求解离散焦距下的预标定结果并利用BP神经网络模型对其进行拟合, 以实现任意焦距下系统内外参数动态估计。实验结果表明, 系统预标定的重投影误差小于0.1664 pixel, 变焦后图像畸变校正平均误差为0.0982 pixel,立体视觉测量尺寸绝对误差小于0.05mm。方法能弥补传统变焦标定方法的不足, 消除双目内参不一致引入的误差, 提高视觉系统的测量精度。

为实现精密测量移动物体的直线位移, 解决现有直线测量技术中量程和精度无法兼顾的难题, 克服现有测量技术复杂、加工难度大等缺点, 提出一种新型无接触测量技术, 用线性CCD连续采集128个像素点, 测量移动物体的位置。在普通白炽光的照射下, 背景色为白色, 这时128个像素点的采集值基本相同。当黑色物体沿直线移动到镜头范围内时, 128个像素点的采集值将会发生显著的变化, 找到这些变化点, 并用动态阈值算法计算出移动物体的位置。搭建了相应的测量系统, 实验结果表明,系统的测量精度可达到0.5mm, 具有精度高、成本低、易安装等优点。

心血管疾病已成为了人类的第一大杀手, 心率作为表征心血管状况重要指标, 其临床及日常监测对预防心血管疾病引起的猝死具有重要意义。设计了一个基于视频的非接触式运动状态下多人心率实时检测系统, 通过人脸检测与人脸跟踪技术实现多人实时准确检测跟踪, 并采用感兴趣区域自适应提取与ASF滤波算法, 抑制了IPPG信号中的运动伪差, 实现了高信噪比脉搏波信号提取。采用医用指夹式血氧仪进行对比实验, 二者的均方根误差为4.1280BPM、相关系数为0.812。Bland-Altman分析结果显示, 大多数点分布在95%的置信区间内, 表明设计的心率监测系统与标准指夹式测量结果具有较好的一致性。

针对低温环境下化学需氧量(COD)的检测问题, 分别研究COD的最佳检测波长的选取方法以及低温对COD的影响。采用邻苯二甲酸氢钾粉末配制的COD标准液, 建立一元线性回归模型。结果表明: COD在286nm、276nm、266nm处吸收效果最好, 波长286nm的回归模型相关系数为0.9894,决定系数为0.9789, 所以286nm处为最佳检测波长, 相关性最高, 误差最小; 研究0~30℃下不同浓度的COD紫外吸光度的变化规律, 得出温度的升高会导致标准液的紫外光谱吸光度增大。为了消除温度对COD测量的影响, 利用最小二乘法, 建立了温度补偿模型。并对模型精度和模型的补偿精度进行验证, 验证结果在误差范围内, 效果良好。

光谱反射率是颜色的固有属性不受外界条件的影响, 能尽最大可能保留颜色的信息, 被广泛应用在纺织、彩色印刷、古字画颜色修复等领域。为了缩短获取多光谱图像周期以及避免多光谱图像之间像素匹配不准问题, 提高三通道光谱反射率重构精度。提出一种基于扩展三通道响应项光谱反射率重构算法。实验结果证明［rg2rb2gr2gb2br2bg2］三次立方根项的引入可以提高光谱重构反射率色度精度和光谱精度;客观验证24个色块光谱反射率重构精度优于现有算法, 提出的算法具有一定的应用价值。

针对长距离分布式拉曼测温系统(R-OTDR)中数据量大影响系统实时性的问题, 提出通过并行运算实现高次累加平均算法提高系统信噪比和系统实时性能的方法。采用中央处理器(CPU)与图形处理器(GPU)协同合作的方式来提高系统的数据处理速度。传感数据由CPU控制数据采集端读取, 然后使用累加平均算法对传感数据进行去噪。在统一计算设备架构(CUDA)中, 通过调用GPU上的kernel函数对累加平均算法次数进行多线程分配, 以10线程的模式进行并行运算以提高数据处理速度。实验结果表明, 在10km传感距离下, 相比于原系统30000次累加平均算法, 采用50000次累加平均算法使系统测量误差由±1.1℃降至±0.5℃, 并且采用CPU和GPU协同合作的方式使50000次累加平均算法的运算时间由3890ms降至1.472ms, 提升了系统实时性能。

深入研究了非理想3×3耦合器对相位解调结果的影响, 理论分析了非理想相位条件下的解调结果。仿真计算了相位偏差在±1~5°均匀分布时解调结果与原始结果的相关系数, 分析了干涉信号存在幅度噪声时对解调结果的影响。对于特定的系统, 相位偏差在解调结果中引入了一个常数系数, 相位偏差在±1~5°均匀分布时常数系数的均值分别为0.9999、0.9996、0.9991、0.9984和0.9975。干涉信号的幅度噪声会明显恶化解调算法的性能, 为保证解调信号与原始信号相关系数在0.99以上, 需要控制干涉信号的幅度噪声水平在6.4%以内。

基于光纤光栅复用传感原理, 结合F-P可调谐滤波技术, 采用波分复用与空分复用相结合的方法构建光纤光栅复用传感网络, 并对传感网络中的电源、可调谐滤波器、光电探测器、光开关及传感光纤光栅阵列的组成等进行分析和选择, 提出了结构优化的分布式、大容量光纤光栅传感网络的组网方案。通过在光路中使用F-P标准具和参考光栅对波长值进行标定和校准, 提高了传感系统的测量精度, 为构建大容量、高精度、实时性强的光纤光栅传感系统提供了设计参考。分布式大容量光纤光栅传感网络在多点、多参量和大空间范围传感测量领域具有广阔的应用前景。

研究了五轴机床铣磨高次离轴非球面技术, 分析了B-C双转台五轴机床的运动学原理, 得到了刀轴矢量与B、C轴转角的数学映射, 建立了刀具轨迹算法模型。针对高陡度高次离轴非球面矢高变化率太大等问题, 对其进行坐标系变换使其近轴端和远轴端等高, 将离轴非球面由母镜坐标系位置转化到子镜坐标系位置, 坐标变换后高次离轴非球面在子镜坐标系下的方程求解困难, 提出一种新的求解旋转后高次离轴非球面坐标的方法, 最后通过Matlab仿真和实例分析, 利用五轴机床加工等高处理的高次离轴非球面, 经三坐标测量仪测量, 结果为面型PV值5.92μm, RMS值为0.893μm, 验证了刀具轨迹算法和坐标变换算法的正确性。

显微热成像系统可观测、记录分析细微目标的温度变化过程, 在需要细微热分析的诸多方面有着广泛的发展前景。由于设备加工及工作过程中存在误差, 影响微扫描系统的精度, 使得微扫描系统扫描过程中偏离标准位置, 故采集得到的四幅低分辨力图像会存在误差, 最终影响显微热成像系统高分辨力图像的重建质量。为尽可能降低微扫描误差, 文章提出了基于局部梯度插值与预处理相结合的微扫描误差修正技术, 通过进行模拟仿真和实验证实该技术可以降低系统微扫描误差, 提高系统的空间分辨力。

黄斑水肿(ME)被认为是增殖性糖尿病视网膜病变的主要适应症之一, 由于视网膜下层中蛋白质沉积物的积累, ME引起视网膜肿胀。光学相干断层成像(OCT)通过显示黄斑病变的横截面视图提供了ME的早期检测。文章提出了一种新的算法, 即改进遗传算法和最佳熵法相结合的方法, 可以在前期工作的基础上提高时间效率, 从5s提高至0.7s。算法首先对图像预处理, 排除血管和散斑噪声对分割效果的影响, 再将信息熵作为遗传算法(GA)的适应度函数, 将最大熵作为遗传算法的收敛准则。经过遗传操作, 得到最佳阈值, 对黄斑水肿OCT图像进行分割, 然后对得到的二值图像进行边界平滑处理, 得到最终的分割图像。所述方法对300张黄斑水肿OCT图像进行了分割, 与Canny算子、OTSU分割算法和临床医生手动分割结果相比较。结果表明, 算法能够快速准确提取黄斑水肿区域, 为临床诊断和治疗提供了定量分析的工具。

步态识别在反恐、安防、智能监控和现实挖掘等领域具有广泛的应用前景, 但现有的二维步态分析方法在面对视角变化、物体携带等复杂应用场景时受到限制。对此, 探讨一种以人体点云数据为基础的三维参数化步态建模和识别方法。运用深度摄像机获取人体点云数据, 对标准的参数化人体模型进行形体和姿态变形;通过观测步态点云轮廓与标准三维参数人体轮廓之间的距离度量函数, 运用改进鲍威尔法进行极小值求解, 实现人体点云数据到三维参数化步态模型的估计;以估计的三维人体姿态和形体语义参数作为结构化步态数据, 通过具有时序结构的长短时序记忆模型来提取步态时空特征, 借助SoftMax分类器进行训练, 实现人体步态识别。实验结果表明, 基于三维的人体步态识别方法在处理视角可变的步态识别问题上有很好的效果和应用前景。

眼底血管的形态结构是多种疾病诊断的重要依据, 但高效准确分割血管是一个巨大挑战。受多尺度卷积神经网络结构启发, 将多特征提取应用到U型网络, 提出改进型Unet网络。抽取眼底图像的绿通道, 通过镜像、旋转、平移对训练集进行数据增强;将训练集输入到改进型Unet全卷积神经网络中进行分割;对网络模型的预测结果进行全局阈值分割得到最终结果。在DRIVE眼底数据库下实验, 使用GPU分割一张565×584眼底图像仅需70ms,平均准确率高达0.9565, 灵敏度、特异性也分别达到了0.7961、0.9802。实验表明算法分割准确率和效率与同类先进算法相比具有较高的水平。

基于目前脑胶质瘤在低分级胶质瘤和高分级胶质瘤上分类不准确的问题, 提出了基于3D CNN特征提取的磁共振成像脑胶质瘤分类方法。在3D CNN模型中加入Batch Normalizing层和Dropout层, 降低了过度拟合并加速了网络收敛速度; 使用N4ITK和数据增强后的数据进行训练, 进一步降低了过度拟合, 提升了模型分类效果; 构建特征融合层, 实现自动分类。实验结果表明, 算法在BraTS 2018数据集中的分类效果具有明显优势, 分类准确率高达91.67%, 明显高于AlexNet、VGG和ResNet三大主流网络模型, 算法具有较好的鲁棒性和泛化性, 对脑胶质瘤的分类和诊断具有临床应用潜力。

针对传统的聚焦评价函数在应用时出现的一些诸如稳定性和精度不足、易受噪声干扰等问题, 提出一种基于大津法分割和局部最大梯度的自动聚焦算法。算法对前背景分割后的图像进行局部梯度计算, 并统计非零系数和计算局部方差, 利用二者变化特性设计一个新的清晰度评价指标以实现数字图像的自动聚焦。实验结果表明, 算法具有高灵敏度、较好的稳定性和较强的抗噪能力。

针对现有的静脉成像系统的易受到成像环境和受试者个体差异的影响, 实际成像效果不理想的问题。从增强静脉图像信息的角度出发, 设计了一种可以进行亮度自适应调节的双波长近红外静脉成像系统光源, 同时使用双波长融合算法对不同波长下采集到的图像进行融合。实验结果表明: 在设计实现的双波长近红外静脉成像系统中, 光源能够根据个体皮肤和静脉差异进行自适应光强调节, 为静脉采集装置提供均匀良好的照明;融合后的双波长静脉图像信息丰富度提升, 能够为静脉辅助穿刺和静脉身份识别奠定良好基础。