1 国防科技大学空天科学学院，湖南 长沙 410000
2 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室，湖南 长沙 410000
旋转目标检测是遥感图像解译的重要任务之一，存在目标方向任意、小目标密集排列、目标表示引起的角度周期性等典型问题。针对上述问题，提出一种基于DEtection Transformer（DETR）目标检测器和改进去噪训练的旋转目标检测方法，即arbitrary-oriented object detection Transformer with improved deNoising anchor boxes（AO2DINO）。首先，该方法引入一种多尺度旋转可变形注意力模块，将角度信息以旋转矩阵的形式引入注意力权重的计算，提高了模型对旋转目标的适应能力。其次，针对小目标密集排列问题，提出一种自适应的样本分配器，引入旋转交并比和自适应阈值，实现对密集目标更加精确的采样，提升了模型对小目标的检测能力。最后，在模型中引入基于卡尔曼滤波的交并比（KFIoU）作为回归损失，以解决旋转目标表示引起的角度周期性问题。AO2DINO在DOTAv1.0和DIOR-R两个公开数据集上与典型的旋转目标检测方法进行了比较，在DETR系列旋转目标检测方法中检测精度最高，且训练时收敛速度更快，在训练12个epochs时就几乎达到了其他旋转目标检测方法训练36个epochs时的检测效果。
旋转目标检测 DETR目标检测器 多尺度旋转可变形注意力 激光与光电子学进展
2024, 61(2): 0211023
1 国防科技大学 空天科学学院，湖南 长沙 410000
2 国防科技大学 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室，湖南 长沙 410000
旋转目标检测是遥感图像处理领域中的重要任务，其存在的目标尺度变化大和目标方向任意等问题给自动目标检测带来了挑战。针对上述问题，提出了一种改进的RoI Transformer旋转目标检测框架：首先，利用RoI Transformer检测框架获取旋转的感兴趣区域特征(rotated region of interest, RRoI)用于鲁棒的几何特征提取；其次，在检测器中引入高分辨率网络(high-resolution network, HRNet)提取多分辨率特征图，在保持高分辨率特征同时适应目标的多尺度变化；最后，引入KLD(Kullback-Leibler divergence)损失，解决旋转目标表示的角度周期性的问题，提高检测方法对任意方向目标的适应性，并通过旋转目标边界框参数的联合优化提升目标定位精度。本文提出的旋转目标检测方法，即HRD-ROI Transformer (HRNet + KLD ROI Transformer)，在DOTAv1.0和DIOR-R两个公开数据集上与典型的旋转目标检测方法进行了比较。结果显示：相比于传统的RoI Transformer检测框架，本文方法在DOTAv1.0和DIOR-R数据集上检测结果的mAP(mean-average-precision)分别提高了3.7%和4%。
旋转目标检测 RoI Transformer 高分辨率网络 遥感图像目标检测 oriented object detection RoI Transformer high-resolution network object detection of remote sensing image
重庆科技学院机械与动力工程学院，重庆 401331
现有光伏组件缺陷识别方法存在提取特征困难、实时性较差导致了对光伏组件的缺陷故障检测的识别精度不高，本文提出一种基于改进 YOLO v5算法的光伏组件红外热成像缺陷检测方法。改进后的 YOLO v5算法主要是在原来的基础上增添注意机制 SE模块，并且改进损失函数将 GIoU改为 EIoU提高模型收敛效果、最后采用 KG模块平衡特征金字塔结构对模型进行优化，用以提高 YOLOv5算法的识别精度和收敛效果。改进后的网络结构应用在 YOLO v5s模型中，在光伏组件红外图像的检测上的平均检测精度 mAP可以达到 92.8%，比原本的 YOLO v5s算法 88.3%提升了 4.5%，在精确度和召回率上的收敛效果也比原始 YOLO v5算法模型有所提高，改进后的网络结构应用于 l、m、x三种模型中，其检测精度都有所提升，因此改进后的 YOLOv5算法适用于 4种模型。
缺陷检测 深度学习 损失函数 SE模块 平衡特征金字塔结构 defect detection, deep learning, YOLOv5, loss func YOLOv5
1 福州大学 物理与信息工程学院，福建 福州 350108
2 福建江夏学院 电子信息科学学院，福建 福州 350108
3 中国福建光电信息科学与技术创新实验室，福建 福州 350108
随着微型氮化镓（GaN）发光二极管（LED）制造工艺的不断进步，Micro-LED显示有望成为新一代显示技术并在近眼显示、大尺寸高清显示器件、柔性屏幕等领域大放异彩。在Micro-LED显示众多技术环节中，晶圆级Micro-LED芯片的检测是实现坏点拦截，提升显示屏良品率、降低整机制造成本的关键环节。针对大数量（百万数量级）、小尺寸（<50 μm）的晶圆级Micro-LED芯片阵列，现有的电学检测手段存在检测效率低、成本高等缺点。因此，提高检测效率、提升检测准确度、降低检测成本是晶圆级Micro-LED检测技术的发展趋势。本文首先介绍了晶圆级Micro-LED芯片检测时所需要检测的几个指标，其次详细介绍并分析了现有的或已经提出的检测手段，最后对晶圆级Micro-LED芯片检测技术进行总结并展望了未来技术发展方向。
Micro-LED 缺陷检测 接触型检测 无接触检测 Micro-LED defect inspection contact inspection non-contact inspection
1 武汉理工大学, 材料复合新技术国家重点实验室, 武汉 430070
2 湖北隆中实验室, 湖北 襄阳 441000
“材料的过程仿生制备技术”是一种从自然物质精妙的结构形成过程中得到启示、找到灵感, 发展材料的合成与制备新技术。本文结合近年来“材料的过程仿生制备技术”的发展现状, 围绕自然制造过程及自然制造过程-生物结构的关系, 从生物矿化启示的合成与制备、光合作用启示的合成、光合作用和生物矿化相结合的合成与制备等方面综述了该方向现有的研究工作。最后, 对“材料的过程仿生制备技术”的研究目标进行了总结, 并对其发展趋势进行展望。
生物矿化 光合作用 过程仿生 bio mineralization photosynthesis bioprocessing-inspired
1 中国核电工程有限公司郑州分公司，河南郑州 450000
2 东方希望重庆水泥有限公司，重庆 408200
3 重庆科技学院，重庆 401331
本文采用共轭梯度方法，根据脱硫塔表面的红外热像对运行中的脱硫塔壁厚进行了检测。由于脱硫塔内部检测环境恶劣，壁厚检测所需要的脱硫塔内壁面热流亦采用共轭梯度法反演得到。首先通过数值实验，验证了本方法的可行性。然后，依据红外热像进行反演，发现脱硫塔存在筒体腐蚀，防腐涂层脱落和减薄等问题。利用后续的停机检修，对问题区域进行了复核，亦证实了以上部位的异常，表明了本文所提出的基于表面红外热像的脱硫塔壁厚定量检测方法的有效性和准确性。
红外热像 脱硫塔 壁厚 定量检测 infrared thermal image, desulfurization tower, wal
重庆科技学院机械与动力工程学院，重庆 401331
红外光谱技术存在着数据预处理复杂、预测精度不高，且难以处理大量非线性数据的问题，适于用卷积神经网络进行处理。本文首先分析了卷积神经网络应用在红外光谱上的优点，并对卷积神经网络结构组成进行简单的概述。然后针对卷积神经网络在光谱分析建模中的输入数据维度问题进行详细阐述；针对模型设计中卷积核参数的影响、多任务处理模型以及训练过程中的优化方法进行综述。最后分析了该研究的优点与不足，并展望了未来的发展趋势。
红外光谱 卷积神经网络 维度 建模 infrared spectroscopy, convolutional neural networ
1 上海交通大学 电子工程系，上海 200240
2 中国空间技术研究院 山东航天电子技术研究所，山东 烟台 264003
低频电磁波具有较低的传输损耗，但是传统的谐振式天线往往尺寸较大，工程应用的难度很大。运流电流可以产生时变的辐射电磁场，并且工作频率不再受传统谐振天线的尺寸限制，这为小型化的低频发射天线提供了一种有价值的思路。通过理论计算，研究了振动电驻极体的电磁场和等效模型，通过仿真进行验证，并对基于电驻极体机械运动的小型化的低频天线进行了有益的探索。研究表明，振动的电驻极体可实现类似于微小电流元的辐射特性。
机械天线 电偶极子 小型化低频天线 mechanical antenna electric dipole miniaturized low frequency antenna 太赫兹科学与电子信息学报
2020, 18(5): 847
1 重庆科技学院, 重庆 401331
2 中国特种设备检测研究院, 北京 100029
CNG复合材料气瓶长期处于交变载荷作用, 易于发生疲劳损伤, 形成内部缺陷, 造成强度下降, 影响使用安全。含内部缺陷的复合材料气瓶在宏观上无明显形变, 表观上难以直接进行缺陷检测。在目前的气瓶检测项目中, 缺乏快速有效的缠绕层内部缺陷检测手段, 可能造成含有内部缺陷气瓶的漏检。本文针对 CNG复合材料气瓶检测存在的关键问题, 结合现有气瓶检测标准和工艺, 提出了一种基于气瓶内部蒸汽冲洗过程表面热像的缺陷检测方案。该方案以气瓶冲洗过程的蒸汽为气瓶的内部热激励, 基于红外热像仪采集的气瓶表面瞬态温度分布, 利用人工神经网络实现气瓶缠绕层缺陷的定位和定量识别。实验研究表明, 人工神经网络能够精确地进行气瓶缠绕层缺陷的定位和定量识别且识别效率较高, 适于气瓶的在线检测。
气瓶缺陷 无损检测 红外热像神经网络 CNG CNG, cylinder defect, nondestructive testing, infr
