中国光学期刊网

传统显微镜通常需要通过更换不同倍率物镜同目镜来改变系统的放大倍率,且放大倍率不连续。将连续变焦光学系统设计应用于显微成像系统中便可以实现成像放大倍率的连续变化。概括性地总结了各种类型的连续变焦光学系统及其变焦原理,接着介绍了不同类型的连续变倍显微镜,最后对连续变倍显微镜的未来发展方向进行了讨论与展望。

针对传统视觉同时定位与地图构建(vSLAM)相机跟踪模块在动态环境中无法精确定位的问题,提出一种基于语义的视觉里程计。首先,在利用金字塔Lucas-Kanade 光流追踪匹配帧间特征点的同时,对图像进行像素级的语义分割。然后,将语义信息与几何特征紧密结合用以准确地剔除图像中的外点,使得位姿估计和建图仅依靠图像中值得信赖的静态特征点。最后,提出了一种多尺度的随机抽样一致(RANSAC)方案,对匹配点进行步进采样,每步使用不同的尺度因子,在降低外点检测时间的同时,提高了外点检测的鲁棒性。在TUM数据集上的实验结果表明,在高动态序列中,相比于ORB-SLAM2,本文方案的绝对轨迹误差和相对位姿误差改善了90%以上,而相比于同类型的DS-SLAM,本文方案在降低外点检测时间30%~40%的情况下,提升了位姿估计的鲁棒性。

多光谱成像(MSI)融合了光谱技术与成像技术,可并行获取探测目标的光谱特征和空间信息。由于采用非侵入式的成像方式,该技术在生物医学领域有很多重要的应用。介绍了多光谱成像的基本原理与技术发展,并从病理研究、手术引导、生物识别等三个方面对其应用进行简要综述。

机器人在大尺度场景下开展同时定位与建图(SLAM)任务时,其闭环检测环节会出现较严重的错匹配或者漏匹配问题,因此,采用残差网络(ResNet)对图像序列进行特征提取,并提出一种新的闭环检测算法。通过预训练的ResNet提取输入图像的全局特征,并对该帧图像及之前具有一定长度的图像序列的特征按照下采样的方式进行拼接,将结果作为当前帧图像的特征,保证图像特征的丰富性与准确性。同时,设计一种双层查询的方法以获得最相似的图像帧,并对最相似图像进行一致性检验,确保闭环的准确性。在闭环检测主流公开数据集New College和City Centre上,所提算法在100%准确率下的召回率为83%,在99%准确率下的召回率为85%。与传统的词袋方法和VGG16方法相比,所提算法具有显著的提升。

为了突破传统方法对材料表面缺陷深度检测的局限性,提出了一种基于透射式激光热成像的无损检测技术。选用激光源作为激励源,对被测材料的缺陷表面进行加热,加热点选在材料表面缺陷正下方处,激光输出功率为50 W,加热时间为1 s。在加热过程中,材料背面的温度场由于热流在材料缺陷传导过程中的影响而产生温度差异,故使用红外热像仪对加热过程中材料背面的温度场变化进行记录,并使用无缺陷处A点作为参考点,有缺陷处B点作为考察点,通过分析A、B两点的温度变化情况来对表面缺陷的深度进行特征提取。经过实验验证可知,该方法可以在一定条件下对材料表面的缺陷深度进行检测,当A点温度一定时,B点温度与缺陷深度的最优拟合呈指数关系,随着缺陷深度的增长,背面B点温度也随之降低。研究结果为后续的缺陷深度精准量化奠定了基础。

在风力机叶片表面排列编码目标,基于双目立体成像原理和图像特征匹配与跟踪方法,可以动态、实时地获得编码目标的空间运动信息。针对噪声污染影响模态辨识的问题,通过奇异值分解(SVD)和Cadzow算法构造了无噪声污染的Hankel矩阵,有效减少由噪声引起的虚假模态。针对模态定阶过程容易出现虚假模态的问题,提出一种改进的特征系统实现算法(ERA)。相比于传统的ERA模态辨识方法,该方法在固有频率的识别上提高了3.6%的精度,获取了更清晰的稳定图。

动中成像模式可实现卫星在大角度快速机动过程中成像,满足遥感观测多样化、定制化、精细化需求。分析了动中成像地面实验系统的基本原理,并在实验室搭建了一套面向动中成像模式的地面实验验证系统。该系统采用高精度、高稳定的动态气浮靶标和基于外触发信号的相机积分时间调整方法。研究了成像质量和光强的关系以及成像质量和相机探测器积分级数、卫星机动角速度的关系,开展了自定义运动曲线的动中成像实验。结果表明,在相机探测器线性区内,不同机动角速度与探测器积分级数获取的图像动态调制传递函数(MTF)值的范围为0.0918~0.1054,满足工程应用(0.1附近)的要求,且MTF值与机动角速度、探测器级数无关。动中成像实验中系统运行稳定,动态MTF值在0.1015±0.0098之间。

目前数码显微镜中常用的自动对焦方法分为主动式自动对焦和被动式自动对焦。主动式自动对焦依赖特定的传感器或者测距设备,通过主动发出光波并且接收反射回来的光波判断物体与对焦装置的距离,从而达到对焦目的;被动式自动对焦通过分析每个位置图像信息来判断对焦方向以及对焦位置,以达到对焦目的。被动式自动对焦由于其对结构的要求简单、成本较低,是数码显微镜最常用的自动对焦方法。主要介绍了应用于数码显微镜的自动对焦算法,简述了主动式与被动式自动对焦的原理以及发展方向,重点介绍了被动式自动对焦方法中的对焦深度法,分析了对焦深度法的两大关键技术,即清晰度评价函数及其对焦搜索算法。

为提升探测器在低照度下的成像质量，近年来RGBW滤光阵列被提出，但相应的彩色重构方法依然结合拜尔阵列特点设计，未充分利用亮度信息的优势，导致重构结果较差。针对这一缺陷，使用引导滤波挖掘亮度信息和彩色信息的关联性，后续利用亮度信息的高频成分增强彩色图像；根据残差的平滑性，针对SONY-RGBW滤光阵列空域特点设计采样率逐步提升的残差插值算法；为改进算法边缘适应性，结合在正交方向上的插值结果，引入迭代过程并改进逐像素的评价因子。在Kodak数据集和实际场景采集图像上的实验结果表明，该方法能够降低颜色混叠，重构出更清晰的细节，有/无参考图像的客观评价指标优于现有RGBW滤光阵列彩色重构方法。

活立木中的腐烂和空洞通常是造成树木倒塌的重要原因,通过检测活立木内部结构来判断木材内部的缺陷。针对此现状,提出基于微波层析成像的活立木内部缺陷检测方法。首先搭建由16个天线组成的微波层析成像系统,在1 GHz的频率下模拟健康木材和两种不同缺陷的木材模型,通过有限元分析软件模拟活立木内部的电场特性,得到用于图像重建的散射场,采用线性反投影图像重建算法重建木材内部的介电常数分布图。然后使用平均结构相似性指数分析重建图像。最后对不同的树干模型和重建图像进行定性和定量分析。仿真结果表明,微波层析成像技术可以利用重建介电常数分布图的可视化效果直接识别缺陷的位置和大小等。