1 上海理工大学，上海 200433
2 中国科学院上海技术物理研究所，上海 200083
3 国科大杭州高等研究院 物理与光电工程学院，浙江 杭州 310024
II类超晶格红外探测器一般通过台面结实现对红外辐射的探测，而通过离子注入实现横向PN结，一方面材料外延工艺简单，同时可以利用超晶格材料横向扩散长度远高于纵向的优势改善光生载流子的输运，且易于制作高密度平面型阵列。本文利用多种材料表征技术，研究了不同能量的Si离子注入以及退火前后对InAs/GaSb II类超晶格材料性能的影响。研究通过Si离子注入，外延材料由P型变为N型，超晶格材料中产生了垂直方向的拉伸应变，晶格常数变大，且失配度随着注入能量的增大而增大，注入前失配度为-0.012%，当注入能量到200 keV时，失配度达到0.072%，超晶格部分弛豫，弛豫程度为14%，而在300 °C 60 s退火后，超晶格恢复完全应变状态，且晶格常数变小，这种张应变是退火引起的Ga-In相互扩散以及Si替位导致的晶格收缩而造成的。
InAs/GaSb II类超晶格 离子注入 平面结 退火 HRXRD InAs/GaSb Type II superlattice ion implantation planar junction annealing HRXRD
为了解决食品生产加工场所的卫生检查地点不固定、检测效果受环境因素影响大等问题，根据不同种类食品残留物在紫外光照射下产生不同波长荧光的特性，采用荧光成像技术和分块大津算法，开发了一种能够协助现场检测员进行视觉卫生检查的手持式荧光成像设备。利用3种常见材料表面(木制案板、不锈钢板、聚乙烯塑料板)对奶粉(体积分数为50%、33%、20%、10%、2%)和菠菜残渣(体积分数为50%、33%、25%、20%、10%)进行了实验验证。结果表明，该系统可以协助检测员进行卫生安全检查，不同体积分数菠菜残渣在3种材料表面检出率为100%，不同体积分数奶粉残留物在木制案板和不锈钢板表面检出率为100%，在聚乙烯塑料板表面，除体积分数为2%的奶粉残留物部分检出外，其余体积分数奶粉残留物均能有效检出。该研究为食品加工场所手持式卫生检测设备开发提供了参考。
成像系统 残留物检测 荧光成像技术 食品安全 现场可编程门阵列 分块大津算法 image systems detection of residues fluorescence imaging technique food safety field-programmable gate array block Otsu algorithm
1 江南大学 轻工过程先进控制教育部重点实验室，江苏 无锡 2422
2 无锡市创凯电气控制设备有限公司，江苏 无锡 14400
陶瓷基板是电子器件的重要基础材料，利用机器视觉技术结合深度学习策略实现陶瓷基板的瑕疵检测对保证产品质量具有重要的意义。增加成像设备的视场以实现多个陶瓷基板的同时成像，可以显著提高陶瓷基板的检测速度；但也带来了图像分辨率的降低，并最终导致瑕疵检测精度的降低。针对上述问题，本文提出了一种基于知识蒸馏的低分辨率陶瓷基板瑕疵自动检测方法。该方法利用YOLOv5框架分别构建了教师网络和学生网络，基于知识蒸馏思想将教师网络获得的高分辨率图像特征信息指导学生网络的训练，以提高学生网络对低分辨率陶瓷基板图像的瑕疵检测能力；同时，在教师网络中引入基于Coordinate Attention （CA）注意力思想的特征融合模块，使得教师网络学习到的特征同时适应高分辨率图像信息和低分辨率图像信息，从而能较好地指导学生网络的训练；最后，引入基于Gradient Harmonizing Mechanism（GHM）的置信度损失函数，以提高瑕疵的检出率。实验结果表明，本文基于知识蒸馏的陶瓷基板瑕疵检测方法对于224×224分辨率输入图像的污渍、异物、多金、缺瓷以及损伤这五类瑕疵检测的平均准确率和平均召回率分别达到了96.80%和90.01%，相比于目前主流的目标检测算法，本文算法取得了更好的检测结果。
陶瓷基板 瑕疵检测 YOLOv5 知识蒸馏 ceramic substrate defect detection YOLOv5 knowledge distillation 光学 精密工程
2023, 31(20): 3065
北京印刷学院印刷与包装工程学院，北京 102600
为确定光变油墨颜色测量的几何条件，选用不同企业提供的22个基于光变油墨印制的匀色色块，使用X-Rite MAT12多角度分光光度计进行样品的颜色测量。结果表明，在15°：0°（as15°）、45°：-60°（as-15°）测量条件下的油墨色度值与油墨生产商标定的颜色变化效果较为一致，但现有测量条件不能全面表征光变油墨的颜色变化范围。进一步地，使用R1角分辨光谱仪基于自定义的（α，β）测量条件进行样本的光谱测量，提出选用5°：0°（as5°）和60°：-55°（as5°）测量条件可测得光变油墨的最大色调变化范围。基于22个样本在不同角度下的饱和度测量结果，拟合得到45°：-40°（as5°）测量条件下可测得光变油墨较大饱和度值。使用上述3个测量条件，可全面表征光变油墨颜色再现的属性，同时也可进行不同品牌光变油墨的防伪鉴定。
视觉光学 视觉色彩 光变油墨 颜色测量 光学学报
2023, 43(22): 2212003
北京印刷学院印刷与包装工程学院，北京 102600
为使人工制备的结构色实现色调精确调控制备以及更高的饱和度，分别以硅片和带有275 nm厚二氧化硅层的硅片为衬底，采用自组装法制备平面六角密堆积结构二维有序模板，通过磁控溅射方法在其上沉积不同厚度的金薄层（沉积时间为20 s、80 s和120 s），再利用532 nm脉冲激光后处理的方式，研究不同衬底及激光后处理过程对结构色薄膜呈色性能的影响。结果表明：镀膜时间相同，激光扫描速度减小，反射光谱中心波长发生蓝移；扫描速度相同，镀膜时间增加，在较低扫描速度下，中心波长先发生蓝移，再向长波方向发生红移，增大激光扫描速度时，样品反射光谱峰位整体出现轻微的蓝移趋势；此外，衬底添加二氧化硅层后，其他参数不变的情况下，样品除色调发生明显改变外，其颜色饱和度也得到明显提高。
激光后处理 结构色 颜色调控 饱和度 SiO2层 光学学报
2023, 43(13): 1314002
北京印刷学院印刷与包装工程学院，北京 102600
为检验CIE 2006颜色匹配函数（CMFs）的视角参数计算性能，选用了不同原色光谱组合的LED发光面板开展颜色匹配实验。以L1（636 nm-524 nm-448 nm）为目标原色组合，L2（676 nm-524 nm-448 nm）和L4（636 nm-524 nm-472 nm）为匹配原色组合，组织了45名色觉正常观察者在4个不同观察视角下（2.9°、5.7°、8.6°和11.0°）开展了CIE 推荐的2个颜色（红、蓝）和白色的颜色匹配实验。采集目标色和匹配色的光谱能量，分别代入CIE 2006（1°~10°）CMFs中进行计算，并以计算的Δ（u′，v′）值表示颜色匹配精度。结果表明：当观察视角小于4°时，CIE 2006 2° CMFs具有较好的计算性能；当观察视角大于4°时，CIE 2006 3° CMFs具有较好的计算性能。在对大视角显示设备呈现的颜色刺激进行测量和计算校正时，现有CIE 2006 CMFs的视角参数计算性能有待进一步改进和优化。
视觉光学 视觉色彩 颜色匹配实验 观察视角 CIE 2006颜色匹配函数 光学学报
2023, 43(11): 1133001
江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室，江苏 无锡 214122
利用蒙特卡罗模拟和光密度算法评估线扫描成像系统对被测样品内部缺陷的检测性能。首先，引入三维体素分割方法，实现对内部缺陷不规则组织边界的精细划分，以改善传统蒙特卡罗方法难以准确模拟复杂组织的光学传输问题；分析了仪器参数对光子在组织内部的穿透深度、探测器的探测深度和表面漫反射率的影响，确定了最佳的参数配置；最后，利用光密度算法评估了系统对不同大小和深度缺陷的检测性能。仿真结果表明，在光源入射角为15°、光源-探测器距离为1 mm的条件下，线扫描成像检测系统能够兼顾光子探测深度和表面反射率；对于大（a=2 mm，b=3 mm，c=1 mm）、中（a=2 mm，b=2 mm，c=1 mm）、小（a=2 mm，b=1.5 mm，c=1 mm）三种尺度的椭球体缺陷，系统的缺陷深度检测限分别为3.5 mm、3 mm、2.7 mm。本研究结果为面向水果等农产品内部缺陷检测的线扫描成像系统的参数优化和性能评估提供了理论依据。
线扫描成像系统 蒙特卡罗模拟 内部缺陷 光密度算法 水果 激光与光电子学进展
2023, 60(12): 1215005
江南大学 物联网工程学院 轻工过程先进控制教育部重点实验室, 无锡 214122
为了解决由于油桃表面颜色特征复杂所带来的早期机械损伤难以检测问题, 提出了一种基于偏振成像技术的早期损伤检测分类模型。采用分焦平面偏振成像方法一次性获取油桃在4个偏振方向下的偏振图像, 利用双线性插值和低照度增强(LIME)对偏振图像进行预处理, 以提高运行实时性并降低水果曲率变化的影响; 提取偏振图像中像素的颜色特征和灰度共生矩阵(GLCM)特征, 分别用于训练两个最小二乘支持向量机(LSSVM)分类模型; 通过理论分析和实验仿真, 最后利用两个分类模型的串联(color-LSSVM→GLCM-LSSVM model)实现了油桃机械损伤的早期检测。结果表明, 该分类器模型对油桃正常和损伤区域的检测精确率达到95.68%,召回率达到93.29%。分焦平面偏振成像技术在深色系水果的早期损伤无损检测领域具有良好的应用前景。
成像系统 偏振成像 机械损伤 无损检测 油桃 最小二乘支持向量机 imaging systems polarization imaging mechanical bruise non-destructive detection nectarines least squares support vector machine
