1 西安邮电大学电子工程学院, 陕西 西安 710121
2 西安邮电大学电子工程学院, 陕西 西安 710121 中国科学院西安光学精密机械研究所, 中国科学院光谱成像技术重点实验室, 陕西 西安 710119
3 中国科学院西安光学精密机械研究所, 中国科学院光谱成像技术重点实验室, 陕西 西安 710119
针对传统光谱法检测鸡蛋新鲜度存在的效率低、 准确率不够高等问题, 提出采用可见-近红外光谱结合极度提升树(XGBoost)等算法对鸡蛋新鲜度分类进行研究, 以期在保证足够高准确度的同时大幅提高检测效率。 将不同储存条件下的鸡蛋作为样本, 并分别划分为训练集和测试集, 采用训练集的综合评价指标(F-measure)和准确率(Accuracy)评估分类模型的性能。 具体地, 首先利用可见-近红外光谱系统采集鸡蛋的反射光谱, 将所得的光谱数据经过不同预处理后再结合随机森林(random forest, RF)、 偏最小二乘(partial least squares, PLS)、 支持向量机(support vector machine , SVM)、 多层感知机(muhi-layer perception , MLP)以及XGBoost等分类算法构建鸡蛋新鲜度分类评估模型, 并对比各模型性能指标。 分析结果发现, 经Savitzky-Golay一阶导(Savitzky Golay first-order derivative, SG-1st-Der)预处理后的RF、 SVM、 XGBoost模型和经标准正态变量(standardized normal variate, SNV)预处理后的PLS、 MLP模型具有较好的训练结果。 为进一步提高模型精度和运算效率, 提出利用区间偏最小二乘法(interval partial least squares, IPLS)对SG-1st-Der和SNV预处理后的光谱数据首先进行降维, 然后再分别建立基于RF、 SVM、 XGBoost、 PLS及MLP等算法的预估模型, 最后通过测试集对模型进行验证。 结果发现原始光谱数据经SG-1st-Der预处理后所建立的IPLS-XGBoost分类模型性能最优, 在不同储藏条件下测试集的F-measure分别为92.33%和90%, Accuracy分别达到94.44％和91.67％, 而程序运行时间均不超过0.6 s。 表明, 可见-近红外光谱结合IPLS-XGBoost分类算法可应用于鸡蛋新鲜度评估, 该方法在模型分类性能、 准确度评估、 运行速度等方面比传统方法更具优越性。
可见/近红外光谱技术 XGBoost算法 区间偏最小二乘法 鸡蛋新鲜度 VIS-NIR spectrum Interval partial least squares XGBoost algorithm Egg freshness 光谱学与光谱分析
2023, 43(6): 1711
1 西安石油大学 理学院，西安 710065
2 中国科学院西安光学精密机械研究所 中国科学院光谱成像技术重点实验室，西安 710072
3 中国科学院大学 光电学院，北京 100049
开展了基于仿生曲面复眼相机的空间目标定位实验研究。采用CALibration Tag标定板结合MATLAB标定工具箱对自研仿生复眼相机进行内外参数的标定。针对目标的三维定位，从曲面复眼相机成像原理出发并利用相机定标参数，确定目标点在复眼相机中各子眼坐标系下坐标的线性关系并建立线性方程组，通过最小二乘法进行求解以获得目标点的准确空间定位。设计了光斑定位实验，实验结果表明，在至少4 m的工作距离内，仿生曲面复眼相机的定位误差可以控制在2%以内，该目标定位方法应用于仿生曲面复眼相机能实现较高精度的目标定位。在此基础上，采用尺度不变特征转变算法实现了两个子眼所拍摄子图像的特征点粗匹配，结合随机抽取一致算法去除错误匹配点，进而由特征点在子眼像素坐标系中的二维坐标反演出其在空间坐标系中的三维坐标，最后通过对所有点进行点云拼接获得完整的重构点云。实验结果表明，对距离相机约0.6 m处的边长为5.5 cm的正方体可以实现较好的三维立体重构。
多通道成像 相机标定 图像处理 三维定位 三维重构 Multichannel imaging Camera calibration Image processing 3D positioning 3D reconstruction 
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所精密仪器与装备研发中心, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院西安光学精密机械研究所, 中国科学院光谱成像技术重点实验室, 陕西 西安 710119
4 中国人民解放军总医院介入放射科, 北京 100853
兔肝VX2肿瘤是一种快速生长的肿瘤模型, 可以在多种器官如肝、 肺、 直肠等快速生长, 常用于肿瘤研究。 采用可见-近红外高光谱技术对四只兔子的兔肝VX2肿瘤和正常组织进行活体和离体的反射光谱检测, 然后采用支持向量机分别实现了二分类(正常肝组织和肝VX2肿瘤组织)和四分类(未出血活体正常肝组织、 未出血活体VX2肿瘤组织、 出血离体正常肝组织和出血离体肝VX2肿瘤组织)。 根据其光谱反射曲线的特征, 选择了400~1 800 nm区间的数据为特征变量。 为进一步提高分类准确率, 分别采用5折交叉验证和遗传算法对支持向量机的核函数参数g和惩罚因子c进行了优化。 其中5折交叉验证优化参数和分类结果为: 二分类优化的惩罚参数c为4, 核函数参数g为0.125 0, 其校正集和预测集的准确率都达到了100%; 四分类中优化出的参数c为8, g为0.121 1, 其校正集和预测集的准确率分别达到了99.242 4%和93.333%。 遗传算法优化参数和结果为: 二分类中优化的参数c为0.845 6, g为0.062 5, 其校正集和预测集的准确率同样都达到了100%; 四分类中优化的参数c为5.5307, g为0.068 5, 其校正集和预测集的准确率分别达到了99.242 4%和100%。 结果显示两种优化方法都取得了很好的效果, 遗传算法优化参数对四分类的分类更为精确。 为进一步提升算法速度, 采用间隔选取变量的方法来不断减少特征变量, 最终每隔100 nm谱段选择一个变量, 共选择14个谱段作为特征变量。 采用遗传算法优化支持向量机参数并对其分类进行了研究, 结果表明: 二分类和四分类的校正集和预测集结果准确率均为99.242 4%, 而且运行时间分别为11.4和20.0 s, 与选择全波段的运行时间: 340.3和491.0 s相比, 说明多光谱技术可以进行肝VX2肿瘤组织和正常肝组织的鉴别, 且分类准确率可达99%以上, 而且运行时间缩短了很多。 为未来多光谱技术在未来临床肿瘤诊断中实现肿瘤组织的快速实时在线检测和分类奠定了基础, 显示出巨大的应用潜力。
兔肝VX2肿瘤 可见-近红外光谱 遗传算法 支持向量机 Rabbit liver VX2 tumor The visible-near-infrared Vis-NIR spectroscopy Genetic algorithm Support vector machine 光谱学与光谱分析
2021, 41(10): 3123
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所精密仪器与装备研发中心, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院西安光学精密机械研究所, 中国科学院光谱成像技术重点实验室, 陕西 西安 710119
润滑油动力粘度是划分润滑油品质的重要依据之一, 高铁变速箱润滑油需要进行实时、 快速、 无损的检测, 因此提出一种基于可见近红外光谱微型模块结合量子遗传-神经网络算法对润滑油粘度值进行定量分析的新方法。 不仅实现了高铁变速箱润滑油动力粘度的无损快速实时检测, 还进一步提高了对润滑油动力粘度预测的精度。 微型光谱仪具有性能优良、 体积小巧等优势, 在便携式光谱无损检测方面用途越来越多。 在这里, 选用可见短波近红外和近红外波导光栅两种微型光谱模块进行光纤耦合, 实现了330～1 700 nm可见-近红外波段光谱拼接。 首先我们采用该组合微型光谱仪对13种不同粘度的润滑油共78个样本进行光谱扫描得到原始光谱数据。 原始光谱经过Savitzky-Golay卷积平滑后, 再一阶求导, 可以有效地消除基线漂移和背景噪声。 然后采用主成分分析和马氏距离相结合的方法来识别浓度界外样本, 剔除界外样本3个。 最后采用BP(back propagation)神经网络和量子遗传神经网络两种回归算法分别建立定量分析模型, 并对比分析了两种算法的性能。 量子遗传算法是量子计算和遗传算法相结合地一种概率进化算法, 采用量子染色体的形式, 利用量子逻辑门进行全局搜索, 从而可以利用量子遗传算法优化神经网络地权重和阈值, 提高建模效率和精度。 分别用BP神经网络算法和量子遗传-神经网络算法进行建模仿真, 从75个样本随机抽取10个样本作为预测集, 其余65个为建模集。 在量子遗传寻优算法中, 其种群数目设置为40, 终止代数为200, 寻优结果表明该算法在训练81代后可快速得到最优解。 比较两种建模算法的预测结果, 采用量子遗传-神经网络算法相比BP神经网络算法得到的粘度预测结果均方根误差从0.345 5降低至0.029 4, 决定系数从0.850 4升至0.979 9, 可知量子遗传-神经网络算法的预测能力明显强于BP神经网络。 为进一步提高润滑油粘度的定量分析准确度和微型光谱模块应用于高铁齿轮箱润滑油在线、 实时、 快速检测提供了参考方法。
可见-近红外光谱微型模块 润滑油 动力粘度 量子遗传算法 神经网络算法 Visible-near-infrared spectroscopy micro-module Lubricating oil Dynamic viscosity Quantum genetic algorithm Neural network algorithm 光谱学与光谱分析
2020, 40(5): 1634
1 中国科学院西安光学精密机械研究所 中国科学院光谱成像技术重点实验室,西安 710119
2 中国科学院大学,北京 100049
3 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 应用光学国家重点实验室,长春 130033)
针对小型无人机载大视场光学成像观测需求, 设计了一款仿生复眼大视场微小型相机.该相机光学系统总焦距为4 mm, F数为4, 视场角可达106°, 在500 m的飞行高度分辨率可达0.5 m.所设计系统由曲面排布的微透镜阵列、光学像面变换子系统、图像接收和数据采集处理单元三部分组成.仿生复眼中的子透镜采用双胶合透镜组合以减小系统像差, 相邻子透镜在满足视场一定重叠率的前提下, 可允许相邻多达7个子透镜同时对地面目标进行成像, 达到目标定位和测速的目的.仿真结果表明无人机载大视场复眼相机系统在给定的公差范围内像质满足要求, 每个通道的光学畸变可控制在1.2%以下.
复眼 大视场 透镜阵列 光学设计 公差分析 目标定位 Compound eye Large field of view Microlens array Optical design Tolerance analysis Target positioning
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院 西安光学精密机械研究所, 陕西 西安 710119
本文利用严格数值仿真研究了550~700 nm波段的可见光通过金属光栅耦合方式激发的表面等离激元(SPP)波在金属表面的光栅衍射行为与现象。研究结果表明: SPP波在金属表面的衍射行为与自由空间光相比有极大不同, 由于SPP波的近场属性, 经金属光栅衍射后在近场可表现出明显的光栅分光现象, 但经过一段传输距离后则分光现象消失而表现为不同级次的光合为同一束光; 在近场衍射情况下, 其情况与自由空间光衍射行为类似, 对SPP亚波长金属光栅来说同样只有零级透射光; 而当金属光栅周期大于SPP波长时, 高级衍射级次则开始出现。研究结果对下一步在金属表面上实现微米级片光谱仪器具有重要借鉴意义。
表面等离子体波 金属光栅耦合 近场衍射 微纳尺度 surface plasmon polariton(SPP) wave metallic grating coupler near field diffraction micro/nano-scale
1 陕西国际商贸学院, 陕西 西安 712046
2 中国科学院西安光学精密机械研究所, 陕西 西安 710119
提出了一种LED阵列动态照明设计方法。首先, 选定LED阵列单元位置并对目标照度分布图样进行均匀采样, 建立LED阵列各单元的照度分布矩阵。然后, 构建和求解非负约束的最小二乘数学模型, 计算LED阵列各单元的非负权重分配, 使发光强度加权调制后的LED阵列在目标面内形成指定的照度分布图样。通过设计实例, 基于LED阵列分别在圆形区域和矩形区域内形成复杂的环形条纹照度分布和螺旋形照度分布图样, LED阵列仿真照度分布图样与目标照度图样之间的均方根(RMS)拟合误差小于20%, 最小RMS拟合误差小于10%。
光学设计 照明设计 LED阵列 动态照明 非负最小二乘 采样网格 激光与光电子学进展
2017, 54(10): 102202
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国人民解放军63861 部队, 吉林 白城 137001
4 中国科学院 西安光学精密机械研究所, 陕西 西安 710119
介绍了一种静电场辅助的新型微压印光刻技术, 并对其工艺过程进行了深入的理论研究。首先, 采用数值仿真软件COMSOLTM Multiphysics, 建立了静电场辅助的压印光刻瞬态仿真分析模型, 讨论了不同时域微结构的演化过程。然后, 详细分析了微结构的成型与仿真实验参数的定性关系, 发现: 适当地减小极板间距、模板凸起结构周期, 同时增加模板的凸起高度、初始聚合物薄膜厚度和电压有助于微纳结构的成型。最后, 通过仿真实验参数优化, 得到了带有31 μm中空结构的球冠微结构。与传统压印方法相比, 静电场辅助的微压印技术工艺过程简单且成本较低, 能够广泛应用于微电子机械系统、光子学、遗传学和组织系统等。
静电场 压印 微纳结构 两相流 electrostatic field imprint micro-nanostructures two-phase flow
