量子点( Quantum dots, QDs)由于本身所具有的量子限域效应、尺寸效应和表面效应等各种特性, 被广泛应用于光电探测、生物医学、新能源等方面。而中波红外( Mid-wave infrared, MWIR)量子点作为近年来红外领域的研究热点, 通过调整控制其尺寸的大小, 能够扩展其红外吸收波长。因此, 成功制备中波红外量子点材料和器件对红外成像、红外制导和搜索跟踪等方面有着重要意义。本文首先介绍了 HgSe、HgTe、PbSe、Ag2Se和 HgCdTe五种中波红外量子点材料制备合成技术, 分析了量子点的尺寸形貌、晶格条纹以及红外吸收光谱等特性, 然后对国内外中波红外量子点探测器进行了归纳总结, 概述了探测器的器件结构、制备方法, 并对器件的响应率、探测率以及响应时间等光电性能参数进行了对比分析。最后, 对中波红外量子点的发展进行了展望。

根据连续变焦理论模型, 编制连续变焦计算程序, 求得变焦系统初始解, 建立理想光学模型, 通过选材选型及迭代优化, 实现仅由 4片红外透镜及两片平面反射镜组成的中波红外连续变焦光学系统。该系统 F#为 4、工作波段为 3.7～4.8 .m、视场变化范围为 20°×16°～2.0°×1.6°、光学零件最大口径为 71 mm、零件总重 64 g, 系统包络为 172 mm×108 mm, 系统采用两个二元衍射面用于消色差, 通过材料合理配置及主动补偿实现系统消热差设计。该中波红外连续变焦光学系统重量轻、总长短、包络小, 在－40℃～＋60℃温度范围全视场成像质量良好。

为提升卫星定姿精度, 采用 NOIP1SN025KA型 CMOS探测器设计了一款完整的观星相机。在辐照环境温度 24℃、测试环境温度 24℃、测试环境湿度 37% RH的环境条件下利用 60Co-γ辐射源进行了抗辐照实验。然后, 设计了焦距为 500 mm、F数为 4、视场角为 2.4.的光学系统。电子学系统以 FPGA作为核心控制器件, 控制 CMOS输出数字信号, 并通过 TLK2711将信号传回卫星数传系统。机械结构部分主要由主镜组件、次镜组件、校正镜组件、遮光罩、支腿等部分组成。采用计量筒(殷钢)支撑次镜的设计方案, 保证主次镜间隔变化在温度变化工况下满足公差要求。反射镜组件设计有径向和轴向柔性, 保证光学表面在力热环境下的面形精度。校正镜组件采用压圈切向压紧镜片的安装方式, 对镜片的应力小, 对中性好, 耐冲击和振动, 能够保持良好的结构稳定性。整机通过主镜背板与卫星连接。星载观星相机具备成像和传输星点的阈值和坐标信息两种工作模式。通过外场成像实验可知, 该相机成像质量良好、移植性强、可靠性高。视场角范围内, 可以拍摄到约 10颗星, 同时可以观测到 9等星, 可有效辅助星敏感器工作。

摘要: 本文基于一种多波段图像融合系统, 对系统光轴平行性装调技术进行研究。系统为五光轴平行系统, 包括白光模块、微光模块、短波红外模块、长波红外模块、激光测距模块, 通过计算得到精度最高的为微光模块, 精度为 32.09., 即平行性偏差小于 32.09.不影响系统使用。装调时采用光轴中心与平行光管十字靶板中心对准的方法, 得到的图像为最大图像尺寸的 99.89%, 对图像信息获取不产生影响。最后用搭建好的平台对系统进行实验验证, 实验证明平行性最大偏差为 9″, 小于系统最大允许误差, 所以得出结论该装调方法对类似产品的装调具有一定参考价值。

热像仪作为红外**系统的重要组成部分, 其可靠性评估越来越重要。本文通过利用可靠性预计值作为先验信息, 可靠性摸底试验数据作为后验信息, 开展基于先验信息的热像仪可靠性评估研究。结果表明, 基于先验信息的热像仪可靠性评估方法合理可行, 将会降低经典统计法对现场试验样本容量的依赖程度, 减少现场样本容量, 从而节省各种资源的投入。

红外摄像机虽然能够全天候 24 h工作, 但是相比于可见光摄像机, 其获得的红外图像分辨率和信杂比低, 目标纹理信息缺乏, 因此足够的标记图像和进行模型优化设计对于提高基于深度学习的红外目标检测性能具有重要意义。为解决面向监控应用场景的红外目标检测数据集缺乏的问题, 首先采用红外摄像机采集了不同极性的红外图像, 基于自研图像标注软件实现了 VOC格式的图像标注任务, 构建了一个包含行人和车辆两类目标的红外图像数据集( Infrared-PV), 并对数据集中的目标特性进行了统计分析。然后采用主流的基于深度学习的目标检测模型进行了模型训练与测试, 定性和定量分析了 YOLO系列和 Faster R-CNN系列等模型对于该数据集的目标检测性能。构建的红外目标数据集共包含图像 2138张, 场景中目标包含白热、黑热和热力图 3种模式。当采用各模型进行目标检测性能测试时, Cascade R-CNN模型性能最优, mAP0.5值达到了 82.3%, YOLO v5系列模型能够兼顾实时性和检测精度的平衡, 推理速度达到 175.4帧/s的同时 mAP0.5值仅降低 2.7%。构建的红外目标检测数据集能够为基于深度学习的红外图像目标检测模型优化研究提供一定的数据支撑, 同时也可以用于目标的红外特性分析。

红外图像中的人体摔倒检测不受环境光照射的影响, 在智能安防领域有着重要的研究意义和应用价值。现有的摔倒检测方法没有充分考虑人体关键点的位置变化规律, 容易对类摔倒动作造成误检。针对这一问题, 本文提出一种基于改进 Alphapose的红外图像摔倒检测算法。该算法使用 Yolo v5s目标检测网络, 在提取人体目标框输入姿态估计网络的同时, 对人体姿态进行直接分类, 再结合人体骨架关键点的位置信息和姿态特征进行判断。通过实验证明, 该算法在准确度和实时性方面都有良好的表现。

受拍摄环境及局部放电程度影响, 夜间型紫外相机拍摄电晕放电图像不清晰、放电区域的颜色不仅接近背景颜色且与背景交叉重叠等导致难以自动分割局部放电, 针对该问题提出一种新的电力线紫外图像局部放电区域精确分割方法。首先, 构建基于 Unet深度学习语义分割模型, 利用已训练 Unet网络对紫外图像语义分割获得电晕放电区域粗分割结果; 其次, 将放电区域紫外图像转换为灰度图像, 基于前景加权的 Otsu阈值分割法对粗分割结果进行精确分割。对 426个样本进行测试, 本文方法全部分割出了样本图像中的局部放电区域, 且分割出的放电区域与真值之间的误差接近 0, 所提出的电晕放电分割方法能为局部放电大小量化和评估提供准确的数据源。

为了在去除红外图像的脉冲噪声的同时, 有效保持和恢复图像的边缘细节, 提出了基于灰度特征和众数原则的迭代双边中值滤波方法。此方法根据脉冲噪声的灰度特征以及众数原则, 将取最小和最大值、而在邻域的灰度分布上孤立的像素识别为噪声。根据基于空间距离和灰度相似的加权系数, 对邻域中的无噪像素与已经去噪恢复的像素进行频次加权, 用频次加权中值作为噪声像素的估计值。其中, 以迭代遍历的方式执行去噪处理, 充分利用前次遍历处理的结果, 以去除高密度噪声。实验数据证明, 此方法去噪所得的 PSNR和 EPI值以及视觉效果均优于现有方法, 具有更好的去噪性能。

瓷绝缘子在配电线路中应用广泛, 受长期机电应力与户外恶劣环境影响, 在运行中易发生劣化。红外热像法是一种重要的劣化绝缘子带电检测方法, 具有检测方便、安全高效和非接触式的优点, 已成为线路巡检的重要手段, 但劣化绝缘子热像特征不明显, 肉眼识别易出现误判。为此, 本文首先对配电线路瓷绝缘子进行温度场仿真分析, 然后提出了一种劣化绝缘子红外热像检测方法, 采用多尺度模板匹配算法定位识别绝缘子, 获取绝缘子红外图像中的坐标参数, 并对其进行分割提取, 通过最小二乘线性拟合提取绝缘子表面温度。结合相关标准与仿真分析结果, 通过同类比较判断法对比多个绝缘子温度状态的差异, 实现劣化绝缘子检测。

绝缘子运行状态的评估关乎到输电工程的安全运行。紫外成像技术提供了一种绝缘子评估的量化手段, 为此, 提出了一种基于改进自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS)的绝缘子紫外光斑评估方法。首先, 搭建了绝缘子污秽放电测试平台, 开展了不同测试距离和增益下的绝缘子放电强度研究。其次, 将增益以及紫外光斑面积作为训练数据, 建立了基于贝叶斯推理的 ANFIS模型。最后, 进行了现场验证测试。结果表明, 该方法具有良好的预测精度和测试效率, 适用于绝缘子紫外成像量化评估, 为绝缘子运行状态的评估提供了技术支撑。

电力稳定器在电网中起到稳定电压的作用, 一旦该设备出现异常, 电网运输电力质量会受到直接影响。面对这种情况, 研究一种基于红外成像技术的中低压电网电力稳定器高温运行可靠性图像识别技术。该研究中利用红外成像技术采集电力稳定器图像并实施预处理。分割电力稳定器红外图像, 划分目标区域和背景区域。提取目标区域 5个直方图-阶统计特征。以 5个直方图-阶统计特征为基础, 结合判别系数, 构建分类器, 实现电力稳定器状态识别。针对存在异常的电力稳定器, 计算图像目标区域处的相对温差, 确定可靠性等级。结果表明: 5个测试稳定器中只有 2个稳定器处在异常状态, 具体为稳定器 2中组成部分 3异常, 稳定器 5中组成部分 1异常。稳定器 2组成部分 3相对温差为 82.32%, 对应可靠等级为 2级, 可靠性低; 稳定器 5组成部分 1相对温差为 91.35%, 对应可靠等级为 3级, 可靠性非常低。对比实验结果表明, 所提方法识别准确率达到 92.3%以上, 优于对比方法, 具有更大的应用价值。

为了在反射式持续热激励红外热像技术中对缺陷深度进行定量检测, 基于实际情况建立了持续热激励下被检物内的热传导模型, 并求解了被检物热激励面上的温差-时间关系。通过对求解出的温差-时间关系的分析, 发现实际检测时取热激励面温差-时间数据依照所求解出的关系进行非线性曲线拟合, 可测量缺陷的深度。为了检验方法的可行性, 利用风电叶片玻璃钢制作了平底洞试件, 并对平底洞试件进行了检测实验。实验表明, 本文方法对缺陷深度具有较高的测量精度。