期刊基本信息
创刊:
1990年 • 月刊
名称:
红外
英文:
INFRARED
主管单位:
中国科学院
主办单位:
中国科学院上海技术物理研究所
主编:
陈桂林(院士) 副主编:高国龙
副主编:
高国龙
ISSN:
1672-8785
刊号:
CN 31-1304/TN
电话:
021-65420850-73204
邮箱:
地址:
上海市玉田路500号
定价:
8元/期 96元/年

本期栏目 2020, 41(11)

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红外 第41卷 第11期

作者单位
摘要
1 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,江西 南昌 330063
2 南昌航空大学测试与光电工程学院,江西 南昌 330063
太赫兹空气相干探测技术是一种宽带太赫兹探测技术。由于探测带宽仅受到探测激光脉冲宽度的影响,该技术的响应范围能够达到几十太赫兹,因此在实验上研发成功之后便成为了太赫兹技术领域一项重要的探测技术。详细介绍了太赫兹空气相干探测技术的实验原理和实验光路,总结了该技术最近几年的研究进展及改进措施,并对其探测性能和使用特点进行了分析与讨论。该研究可对初步使用太赫兹空气相干探测技术起到很好的参考作用。
太赫兹 空气相干探测技术 宽带 terahertz air coherent detection technique broadband 
红外
2020, 41(11): 1
作者单位
摘要
红外
2020, 41(11): 1
作者单位
摘要
华北光电技术研究所,北京 100015
研究了InSb红外探测器组件的无输出问题。通过故障分析确定探测器的失效部件为InSb芯片。结合器件结构和工艺,对InSb器件的失效机理进行了研究。发现器件在去胶工艺中有光刻胶残留,在后续的钝化工艺中会生成难以腐蚀去除的沾污层,导致电极膜层存在可靠性隐患。经历高温、振动等环境试验后电极浮起,导致了探测器组件的无输出问题。
红外探测器 失效分析 InSb InSb infrared detector failure analysis 
红外
2020, 41(11): 11
作者单位
摘要
中国电子科技集团公司第十一研究所,北京 100015
锑化铟焦平面探测器是红外成像系统的重要组成部分,对红外成像的成本和性能都有重要影响。锑化铟晶片的质量及均匀性决定了探测器的性能。通过霍尔效应测试、低温探针法以及微波光电导衰退法研究了锑化铟晶片的电学性能均匀性。结果表明,所制备的锑化铟晶片的载流子浓度和电子迁移率的面分布较均匀,但低温电阻率以及少子寿命的分布呈现较小的非均匀性变化,这主要与锑化铟生长过程中的杂质分凝有关。
锑化铟 电学性能 均匀性 InSb electrical property uniformity 
红外
2020, 41(11): 17
作者单位
摘要
华北光电技术研究所,北京 100015
采用分子束外延(Molecular Beam Epitaxy, MBE)方法在4 in硅衬底上进行了硅基碲化镉复合衬底生长工艺研究。使用光学轮廓仪、原子力显微镜、傅里叶红外光谱仪等设备对碲化镉薄膜进行了测试。结果表明,碲化镉薄膜的厚度均匀性、表面粗糙度、翘曲度和半峰宽等都达到了预期标准,能为外延碲镉汞薄膜提供良好的衬底。
碲化镉 硅基 分子束外延 cadmium telluride silicon-based molecular beam epitaxy 
红外
2020, 41(11): 22
作者单位
摘要
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033
具有确定相对孔径的光学系统只能对有限景深范围内的物体进行清晰成像。而超出景深范围的物体经过两个光学元件的两次反射之后,聚焦于探测器靶面,形成超景深鬼像光斑,大大降低了对比度。利用Code V与LightTools软件对已产生超景深鬼像的光学系统进行了仿真分析,并对产生超景深鬼像的两个光学元件表面进行了定位。仿真结果与产生的现象能够对应,证明该方法正确可行,并可用于其他光学系统。
超景深鬼像 仿真分析 exceed depth of field ghost image Code V Code V LightTools LightTools simulation analysis 
红外
2020, 41(11): 27
作者单位
摘要
1 河南农业大学资源与环境学院,河南 郑州 450002
2 河南省土地整治与生态重建工程技术研究中心,河南 郑州 450002
研究了基于氮肥效应的冬小麦不同生育期的叶绿素浓度,探讨了XGBoost算法在冬小麦叶绿素浓度估算中的适用性。利用该算法构建了冬小麦叶绿素浓度的高光谱估算模型,并将其与偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)以及人工神经网络(Neural Network, NN)算法进行了对比。结果表明:(1)冬小麦的叶绿素浓度随着氮肥用量的增加而逐渐升高。(2)基于一阶微分光谱(First-order Differential Reflectance, FDR)数据集的估算模型表现最好。通过对比建模数据集与验证数据集的决定系数R2和相对分析误差(Residual Predictive Derivation, RPD)发现,XGBoost算法的效果最佳。(3)通过波段重要性分析发现,XGBoost算法的8个重要波段均在738~753 nm范围内。与8个常用的红边指数相比,通过XGBoost算法筛选到的8个一阶微分光谱波段对叶绿素浓度的准确估算起到了更加重要的作用。该算法可以作为一种有效的高光谱信息挖掘手段来估算冬小麦的叶绿素浓度。
冬小麦 叶绿素浓度 高光谱 winter wheat chlorophyll content hyperspectral XGBoost XGBoost 
红外
2020, 41(11): 33