1 昆明理工大学机电工程学院，云南 昆明 650500
2 云南省先进装备智能制造技术重点实验室，云南 昆明 650500
针对传统视觉同步定位和映射（SLAM）系统在动态环境中鲁棒性和定位精度低等问题，基于ORB-SLAM2算法框架，提出一种在室内动态环境中运行稳健的视觉SLAM算法。首先，语义分割线程采用改进的轻量化语义分割网络YOLOv5获得动态对象的语义掩码，并通过语义掩码选择ORB特征点，同时，几何线程通过加权几何约束的方法检测动态对象的运动状态信息。然后，提出一种给语义静态特征点赋予权值，并对相机的位姿和特征点的权值进行局部光束平差法（BA）联合优化的算法，有效地减少动态特征点的影响。最后，在TUM数据集和真实的室内动态场景中进行实验，结果表明，与改进之前的ORB-SLAM2算法相比，所提算法有效地提高了系统在高动态数据集中的定位精度，并且绝对轨迹误差和相对轨迹误差的均方根误差（RMSE）分别提升了96.10%和92.06%以上。
视觉SLAM 动态环境 加权几何约束 语义掩码 BA联合优化 激光与光电子学进展
2024, 61(4): 0437003
1 中国科学院高能物理研究所北京 100049
2 中国科学院大学北京 100049
3 中国科学院上海高等研究院上海 201204
为满足高能同步辐射光源（High Energy Photon Source，HEPS）束流位置测量的需求，研制了各种类型的束流位置探测器（Beam Position Monitor，BPM）。位置灵敏度系数是BPM的一项重要参数，通过它可以精确计算束流的位置。使用边界元法计算束流位置探测器的灵敏度系数，适用于在无法使用天线模拟束流进行实际测量和有限元软件进行模拟的场合。以HEPS储存环BPM的参数为例，首先用边界元法分析计算了具有圆形横截面的BPM的位置灵敏度系数，在此基础上，分析了椭圆形（HEPS增强器）与八边形（BEPCII储存环）管道的系数。将该方法应用于BPM的设计与分析中，确定了高能光源增强器BPM纽扣电极的方位角和北京正负电子对撞机BPM的纽扣电极间距。此外，计算了上述BPM的位置灵敏度系数分布Mapping图。圆形管道BPM的位置灵敏度系数结果与解析值接近，相对误差在1%左右，椭圆形与八边形管道BPM的计算结果与实际测量结果的偏差都在2%左右，证明了边界元法计算束流位置探测器的位置灵敏度系数是一种可靠的方法，可用于BPM的设计与相关问题的分析。
边界元法 束流位置探测器 位置灵敏度系数 高能同步辐射光源 Boundary element method Beam position monitor Position sensitivity coefficient High energy photon source
1 广西大学电气工程学院广西电力装备智能控制与运维重点实验室，广西 南宁 530004
2 河北对外经贸职业学院数字信息系，河北 秦皇岛 066311
3 人工智能四川省重点实验室，四川 宜宾 644000
从扫描的隧道激光点云场景中分割出隧道壁和标靶球是隧道三维重建的重要环节，同时也是实现隧道场景自动化监测的关键技术。然而，激光扫描获取的隧道三维点云中常包含着噪声点和离群点，隧道点云场景中的地面点占比较高且与隧道壁相连，直接对隧道点云数据进行标靶球和隧道壁的提取和识别具有一定挑战性。针对现有点云滤波算法不适用于隧道点云场景的问题，本文提出了基于法线评估的RANSAC平面拟合与直通滤波相结合的地面滤波算法。针对隧道壁和标靶球难以提取的问题，本文基于隧道点云地面的滤波结果，提出了一种基于DBSCAN聚类分割和条件约束的标靶球提取算法和隧道壁提取方案，利用非线性最小二乘球拟合方法对提取的标靶球点云进行处理，实现标靶球信息的提取及定位。本文在不同隧道场景点云上进行了实验，结果表明：本文地面滤波方法的总误差/Kappa系数在两个场景中分别为0.54%/97.75%和1.16%/96.71%，而且本文提出的标靶球拟合方法在3个标靶球上分别达到了99.8583%、99.5304%和92.9250%的精度。
遥感 隧道场景 激光点云 地面滤波 隧道壁提取 标靶球提取 中国激光
2023, 50(13): 1310001
1 陕西省交通建设集团公司平镇高速公路建设管理处，陕西 西安 710075
2 招商局重庆交通科研设计院有限公司，重庆 400067
3 自动驾驶技术交通运输行业研发中心，重庆 400067
提出一种可用于隧道照明的、基于自旋转原理的太阳光反射照明系统。基于采光系统和出射系统光学中心合一原理分析了系统光学特性，设计出了利于整体封装的高采光量反射照明系统。分析表明，该系统在全方位跟踪太阳光过程中，光学中心始终保持不变，通过设定出射光方向即可实现太阳光定向投射，调节不同安装位置系统的出射角可实现隧道入口太阳光照明的全覆盖，证明了该系统用于隧道入口加强照明的可行性。实验测试表明，由该系统采集投射的太阳光，最高利用率可高达60%，照明距离长达120 m，为目前太阳光直接照明领域相同传输距离下光能利用率最高的技术。该技术的研究和应用对提升高光能需求的公路隧道照明低碳节能环保技术水平，促进公路交通“碳达峰、碳中和”和可持续发展均具有积极的作用。
光学设计与制作 太阳光直接照明 反射照明 自旋转 焦点 节能 激光与光电子学进展
2023, 60(5): 0522003
1 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093
2 中国科学院上海光学精密机械研究所 高功率激光物理联合实验室，上海 201800
光学元件的损伤在高功率激光系统的终端光学组件中较为普遍且对激光系统的正常运行有重大影响。为提高元件的使用寿命和保证激光光路正常运行，首先要做的是检测和判断出损伤出现的位置、大小、类型。在线检测中终端光学损伤检测装置是一种重要的方法，它能够直接、实时地对元件的损伤情况进行成像并分析，另外还有一种间接获取损伤图像的方式，即用衍射环检测损伤，通过相关公式求出损伤点的大小和位置。针对更小的损伤的检测，深度学习这一工具能够处理大量数据，是目前研究该问题不可或缺的一类方法，它能够减少人工，并提高效率和准确率。修复损伤的主要方式是快速熔融缓解，即二氧化碳激光熔融损伤区，该方法是目前最常见、最有效的修复方式。对损伤问题处理的前提和关键在于精确定位更小的损伤点并分类不同类型的损伤，以便确定后续修复步骤。损伤的检测和修复是光学循环回路策略的重要部分，传统方法有一定的局限性。近些年，受到深度学习在图像处理和目标识别领域的优势的影响，未来会有越来越多深度学习的方法能够被用在与损伤检测相关的研究上。这对高功率激光系统长期稳定运行和正常发展有重要意义和作用。
元件损伤 在线检测 高功率激光系统 损伤修复 深度学习 Element damage On-line inspection High power laser system Damage repair Deep learning 光子学报
2022, 51(10): 1012002
1 浙江师范大学 信息光学研究所，浙江 金华 321004
2 浙江省光信息检测与显示技术研究重点实验室，浙江 金华 321004
提出了一种数字全息图（DH）与计算机制全息图（CGH）结合的虚实混合场景全息三维显示方法。首先采用无透镜傅里叶变换数字全息图记录真实场景三维信息。接着根据空间光调制器像素间距对DH进行采样频率变换。然后在频域对变换后的DH进行高通滤波及场景的缩放、面内旋转、平移等操作。最后采用双极强度法计算虚拟场景的CGH。计算中，将处理后的DH作为双极强度叠加的初始值，从而实现了真实和虚拟场景全息图的融合。搭建彩色动态全息三维显示系统对提出的方法进行了实验验证。对商用反射式液晶4 K投影仪进行了改造，实现了30 fps的彩色动态全息三维显示。实验结果表明所提出的方法实现了DH和CGH的高效融合，为虚实混合场景动态全息三维显示提供了一种有效途径。
三维显示 计算机制全息图 数字全息图 空间光调制器 虚实场景融合 three-dimensional display computer-generated hologram digital hologram spatial light modulator virtual and real scene fusion
1 沈阳工业大学电气工程学院, 辽宁 沈阳 110870
2 中国科学院沈阳自动化研究所光电信息处理重点实验室, 辽宁 沈阳 110016
3 沈阳工程学院信息学院, 辽宁 沈阳 110136
高光谱图像包含着丰富的光谱信息,单幅RGB重建高光谱图像在**目标识别和医学诊断领域具有重要价值。传统算法无法对未知相机光谱响应的RGB图像进行重建,针对此问题,本文提出了一种基于改进残差密集网络的重建算法。首先,将改进的残差密集块作为残差密集网络的基本模块,使用自适应权重模块对特征通道进行特征重标定,使高光谱重建精度得到了提高。其次,用特征变换层替代原来网络的空间变换层,将解决图像超分辨率问题转换成解决高光谱重建问题,实现网络从空间维度到光谱维度的转变。实验结果表明:本文所提算法无论是在主观效果上还是在客观评估指标上均优于主流的传统方法和深度学习方法,与稀疏字典方法相比,本文算法的平均相对绝对误差(MRAE)和均方根误差(RMSE)分别下降了46.7%和44.8%。
光谱学 高光谱成像 残差密集网络 通道自适应 特征重标定 RGB图像
1 铜仁学院物理与电子工程系,铜仁 554300
2 湖南科技大学物理与电子科学学院,湘潭 411201
3 深圳大学机电与控制工程学院,深圳 518060
利用温度梯度法,在6.5 GPa、1 300~1 350 ℃的高温高压极端物理条件下,通过在FeNiCo-C合成体系中添加硫脲(CH4N2S)成功合成了金刚石,所合成的晶体呈现出黄色且具有六-八面体形貌。利用扫描电镜(SEM)对所合成金刚石的表面形貌进行了表征,测试结果表明,随着合成体系中CH4N2S添加量的逐渐增加,所合成金刚石的表面变得逐渐粗糙。借助傅里叶红外(FT-IR)光谱对金刚石样品内部的氮、氢缺陷以及化学键结构进行了测试分析,结果表明,金刚石中的氢元素以-CH3, -CH2-, C-H形式存在,而其内部的氮杂质以C心、A心形式存在。此外,在3 300~3 600 cm-1观察到NH的吸收带。
金刚石 硫脲掺杂 高温高压 温度梯度法 光谱特性 diamond CH4N2S additive high pressure and high temperature temperature gradient (TGM) method spectrum property
红外与激光工程
2020, 49(3): 0303005
河北工业大学人工智能与数据科学学院, 天津 300130
针对全卷积孪生网络目标跟踪算法(Siamfc)在严重遮挡、旋转、光照变化、尺度变化等情况下容易出现跟踪失败的问题,提出了一种融合扰动感知模型的孪生神经网络目标跟踪算法。将孪生神经网络提取到的低层结构特征与高层语义特征进行有效融合,以提高特征的表征能力;利用模板自适应策略在线更新模板,以提高算法在遮挡和旋转等情况下跟踪的精确度。与此同时,将基于颜色直方图特征的扰动感知模型引入到算法中,通过加权融合的方式获得目标响应得分图,以此估计出目标的位置,并利用相邻帧尺度自适应策略估计出目标最佳尺度。为验证本文算法的效果,利用公开数据集测试所提算法性能,并与多种跟踪方法进行对比。实验结果表明:在2015目标跟踪标准测试数据集下本文所提算法总体跟踪精确度为0.945,总体成功率为0.929,相比Siamfc算法分别提高了2.9%和2.8%,在无人机航拍测试数据集中本文所提算法也具备较高的精确度与成功率,获得的跟踪效果良好。
机器视觉 孪生神经网络 扰动感知模型 自适应模板 特征融合
