聚合物稳定蓝相液晶显示器存在驱动电压高和“磁滞效应”的缺点, 是其应用之路上的难题。本文在深入研究蓝相液晶显示器中所使用的各种材料介电常数的基础上, 结合电动力学中电介质中的电场和电位移之间关系的知识, 解释了蓝相液晶显示器驱动电压高的原因为聚合物材料和绝缘层材料的介电常数远低于蓝相液晶材料的介电常数。研究中发现提高聚合物材料和绝缘层材料的介电常数, 将会明显降低聚合物蓝相液晶显示器驱动电压。理论和模拟结果表明: 当聚合物材料和绝缘层的介电常数达到蓝相液晶的平均介电常数, 该聚合物稳定蓝相液晶显示器的驱动电压降低一半。研究结果将对聚合物稳定蓝相液晶显示器的产业化应用起到促进作用。

平板显示中影响色域的两个关键因素为背光源发光光谱特性和彩色滤光片的透过光谱特性。在TFT-LCD的高色域领域, 为了实现BT2020标准, 我们开发了量子点光刻胶替代彩色滤光片的方法。首先合成新型的量子点光刻胶, 将其作为色彩转换膜制备在彩色滤光片下方, 通过背光激发量子点自发光, 可得到色纯度更高的红绿光。研究表明, 自主开发的量子点光刻胶可以有效地进行色转换, 可耐受光刻工艺, 在高温烘烤和碱性显影下, 可保持一定转换效率, 且能实现pattern化, 避免目前用白光直接搭配彩膜的漏光问题, 有效地提高色域。

Panel污渍是TFT-LCD生产中一种常见的不良, 它直接影响到产品的画面品质和出售价格, 降低产品竞争力。本文通过研究发现大量panel污渍是摩擦产生的含Si元素杂质导致。实验表明: 降低制品膜面的粗糙度, 使杂质更易去除; 通过提升摩擦后的清洗能力, 也能有效去除杂质, 一定程度降低了panel污渍发生率; 而最后通过导入C系列摩擦布, 使摩擦过程中产生极少杂质。通过导入以上3种改善措施, 最终将55UHD产品的panel污渍发生率从8.2%降至0.2%。

液晶位相调制器在非显示领域有广泛的应用, 例如自适应光学中的波前校正、大气湍流模拟、光学相控阵的光束指向等。在这些应用中液晶的响应速度、位相调制范围、色散等特性非常关键。围绕对这些特性的改进, 本文总结了近年来人们在液晶器件设计、驱动方法改进以及液晶色散研究方面的理论计算方法, 这为人们在提高液晶器件电光响应特性、预期其性能等方面的需求, 提供了非常有价值的参考。

本文对影响LTPS工艺中光刻胶和衬底间粘附力的4个因素进行了实验及理论分析。经实验发现: 衬底的材质和粗糙度以及光刻胶中分子量的分布是影响光刻胶和衬底粘附力的最重要的两个因素。在改善粘附力方面HMDS对于电负性较强的金属衬底和光刻胶的粘附力有较好的改善效果, 对于SiNX、A-Si及P-Si衬底改善效果明显, 且无差异, 对于ITO没有改善。光刻胶涂布后适当延长烘烤时间也可以有效改善光刻胶和衬底的粘附力。

基于Landau-de Gennes理论, 利用松弛迭代法, 研究了电场对垂直排列(VA)液晶薄盒和反扭曲向列相(ITN)液晶薄盒的影响。两系统在相同条件下的倾角变化相同, 且系统双轴性与本征值的变化只取决于倾角的变化。研究表明, 当盒厚大于一定临界值时, 液晶系统一直处于正序参数态, 此时ITN 薄盒的扭曲角由线性排列逐渐变化到呈45°角排列; 当小于此临界盒厚时, 在一定电压下会出现负序参数单轴态, 此时ITN薄盒的扭曲角会偏离线性变化出现回滞。

为了对空间遥感光谱仪器进行光学性能检测, 设计并实现了空间遥感光谱仪器光学性能地面检测系统。该系统包含硬件和控制软件两部分; 硬件分为光源、机械运动子系统、信号采集子系统和计算机, 控制软件在Windows环境下使用Labview实现。在电机控制中使用细分驱动, 采用包含误差项计算步数的方法减小积累误差, 通过指定波长扫描或连续波长扫描进行扫描机构控制, 并实时显示光谱曲线。自动计算信噪比、使用广义最小二乘法对感兴趣的区域进行高斯拟合, 并自动读取带宽。实验表明, 本系统可以实现空间遥感光谱仪器的全波段、自动化光学性能检测, 波长精度优于±0.05 nm, 重复性优于0.01 nm, 可在1 s内完成信噪比计算, 光谱带宽小于1 nm, 满足指标要求, 提高工作效率, 为载荷研制奠定了基础。

为了提高人脸识别正确率, 提出基于改进非负矩阵分解的神经网络人脸识别算法。首先利用改进的非负矩阵分解对人脸图像进行特征提取, 提高非负矩阵分解速度。接着将提取出的特征信息作为神经网络学习入口进行特征训练, 由于神经网络在学习过程中, 容易出现局部最小值且收敛速度慢等问题, 为此采用改进的遗传算法对神经网络进行优化处理, 获得最终的人脸识别结果。实验结果表明: 利用改进的非负矩阵分解方法能够降低神经网络的分类训练负荷量和运算量, 提高人脸识别识别率。通过和各种方法比较可知, 本方法的人脸识别率都较高。本方法人脸特征分解速度快, 提高了神经网络训练前期精度和收敛速度, 使得人脸识别正确率高。当特征向量个数达到40以上时, 人脸识别正确率保持95%以上。

高光谱遥感影像包含丰富的空间、辐射以及光谱信息, 同时海量的数据也引发了高光谱成像技术在传输和存储方面的诸多问题。针对这一问题, 根据高光谱遥感影像谱间相关性强的特性, 提出了一种结合谱间多向预测的基于压缩感知的高光谱遥感影像重构方法。首先, 根据高光谱遥感影像的谱间相关性对高光谱遥感影像的波段进行分组, 每组确定一个参考波段, 使用平滑l0范数算法重构每组的参考波段。其次, 根据重构恢复的相邻组内的参考波段, 建立了一个非参考波段预测模型, 用来计算非参考波段的预测测量值; 然后, 计算实际测量值与预测测量值的差值, 使用SL0算法重构该差值得到差值向量; 最后, 利用得到的差值向量迭代更新预测测量值, 直到恢复该波段原始图像。仿真实验结果表明, 该方法提高了高光谱遥感影像的重构效果。

光学镜头畸变是影响靶场光学设备测试精度的一个重要因素, 特别是短焦大视场情况下尤为显著。目前采用的修正方法虽然能起到一定的效果,但是其修正后的残留误差依然较大, 不容忽视, 为了消除其影响, 提高设备测角精度, 提出了局部区域最小二乘法和分形插值曲面法, 并采用上述两种算法对光学镜头畸变校正进行研究。首先, 将整个视场(40°×30°)以网格的方式进行划分, 间隔1°, 利用平行光管精确测量网格点的畸变值。局部区域最小二乘法是将测量点周围N×N网格点的畸变值作为观测值, 组成系数矩阵, 求取修正函数的系数, 进而求出测量点位置的修正值; 分形插值曲面法是将视场内所有网格点数据进行插值, 获取测量点位置的修正值。算例结果表明: 两种算法分别以局部和全局的方式进行校正, 测角精度有明显提高, 修正后精度可达10″, 满足靶场试验的测试要求, 对提高终点坐标测量精度起到了积极的作用。

为了定量研究相位差波前探测技术(phase diversity technique, PD)对波前探测和图像重建的精度, 本文分别进行了数值模拟以及相关实验。数值模拟中采用了均方根(root-mean-square, RMS)分别为0.1λ~0.5λ的五组随机畸变波前, 获得其退化的焦面图像和相应的离焦图像信息, 利用PD技术对其进行波前探测和图像重建, 波前探测的残余误差RMS值均达到了10－5λ水平, 重建图像在分辨率和对比度上有明显提升。搭建了基于液晶空间光调制器的实验系统, 利用液晶空间光调制器来定量施加随机的波前像差, 可以有效解决湍流屏数据难以量化的问题。同样将PD技术应用于本实验所采集到的退化焦面图像和相应离焦图像, 对于RMS值为0.306λ的随机波前像差, 探测波前的残余误差为0091λ, 图像重建结果与模拟结果高度一致, 本文列举并分析了可能造成实验误差的多种因素, 同时为该技术应用于液晶系统积累了技术基础。

为了满足高动态范围高灵敏度的全局曝光模式下成像系统的需求, 基于CIS-2521科学级CMOS图像传感器设计了一个相机系统, 通过分析CIS-2521芯片像素读出结构特点, 通过芯片内部模拟相关双采样与FPGA片内数字域相关双采样完成相关四采样算法, 列向噪声去除效果明显。通过设计曲线拟合双增益通道图像数据合成输出, 保证了系统成像有较高输出动态范围。相机常温下输出图像峰值信噪比达62.9 dB,采用半导体制冷后输出图像峰值信噪比74.3 dB。根据EMVA1288标准实测相机动态范围达到78.2 dB, 设计的相机系统实现了每秒50帧2 560×2 160像素,16 bit深度高清晰度高动态范围图像的实时全局曝光成像输出, 能够满足低照度条件下的高帧频高动态范围成像的需求。