激光弯曲成形技术常用的激光类型是点激光，在温度梯度机理的作用下单次成形角度有上限，在3°左右。为了增大点激光单次成形角度，提高成形效率，本文以不锈钢304板为对象，通过试验对比探索了将圆振荡模式应用于激光弯曲成形中以提高弯曲角方法的可行性；并且借助于三维视觉传感器测量板件在圆振荡激光束弯曲成形过程中的动态响应，从余热效应、吸收率等角度分析其弯曲成形机理。对比试验结果显示，在激光能量密度较高的情况下，圆振荡模式确实可以明显提高工件的弯曲角，增长率在60%左右。同时，三维视觉传感器的测量结果显示出了板件在成形过程中的复杂形变与角度变化过程：板件在长度与宽度方向上均产生了塑性变形，长宽形变比约为10∶1；单次扫描成形板件弯曲角增长过程呈现不同的增长曲线；多次扫描成形弯曲角分布不均衡。此外，板件厚度也逐渐增加，热影响区微观晶粒得到细化。为进一步理解圆振荡激光束弯曲成形过程与机理提供了试验支撑。
激光弯曲成形 圆振荡激光束 不锈钢304 变形机理 laser bending circular oscillation mode SS304 bending mechanism
南京理工大学机械工程学院，江苏 南京 210094
在激光粉末床熔融（LPBF）成形过程中，存在由热应力引起的翘曲变形，严重影响零件精度与性能。为了探究熔池辐射光信号与LPBF工艺中的翘曲变形过程的关联关系，为基于熔池辐射光采集的翘曲缺陷监测提供支持，设置了一组实验，成形了翘曲与非翘曲试样，基于统计学方法分析了翘曲与未翘曲试样成形过程中熔池辐射光信号的特性。结果表明，未翘曲变形试样的光强分布较为均匀，无明显梯度，而翘曲变形试样在翘曲区域出现了明显的光强下降。对于翘曲变形的试样，在悬垂层变形尚未发生时，区域光强均值存在较大极差。翘曲试样与未翘曲试样的光强值层间演化趋势不同。随着成形层数的增加，悬垂结构对光强信号的影响逐渐减小，第5层后光强趋于稳定。
激光技术 激光粉末床熔融 翘曲变形 过程监测 熔池辐射光 中国激光
2024, 51(16): 1602306
1 安徽大学电气工程与自动化学院，安徽 合肥 230601
2 安徽建筑大学机械与电气工程学院，安徽 合肥 230601
三维数字图像相关技术在获取工件表面信息方面有重要应用，针对单相机系统在全场测量中的局限性及多相机系统在全场测量中的复杂性，本文提出一种双平面镜辅助的双相机视觉测量方法，并应用在三维重建中。即：分析像素点到三维点的实际映射关系，基于公垂线中点法进行目标点三维重构，确定棋盘格标定板角点的三维坐标；分析角点在镜面的虚实对应关系，标定镜面位置方程，得到反射变换矩阵；通过反射变换矩阵完成物面的虚实转换，最终实现三维全场测量。为验证该方法的可行性和可靠性，分别进行了静态实验和动态实验。结果表明：在游戏币静态实验中，其正反轮廓的三维重建效果良好；在五棱铝柱热变形动态实验中，铝柱外侧表面高度变化均值与Ansys软件的仿真结果基本一致，且优于在镜面上喷涂散斑的重建方法，具有较高的精度。
测量 双相机 数字图像相关 全场测量 热变形
1 西安理工大学 自动化与信息工程学院，西安 710048
2 西安工业大学 电子信息工程学院，西安 710021
3 中国计量大学 信息工程学院，杭州 310018
4 商洛学院 电子信息与电气工程学院，陕西 商洛 726000
5 西安工程大学 电子信息学院，西安 710600
6 兰州理工大学 计算机与通信学院，兰州 730050
【目的】变形镜（DM）是自适应光学系统中实现波前校正的关键器件，其性能直接决定了系统的波前畸变校正能力。通过研究DM及其控制算法，可以不断改进自适应光学系统的校正能力。该研究一方面可以提高DM的精度和响应速度，使其更好地校正各种复杂的波前畸变，另一方面，可以改进控制算法，提高校正的效率和准确性。这些都将直接影响到自适应光学系统的成像质量和性能，因此，研究DM及其控制算法对于改进自适应光学系统的校正能力、扩展应用领域以及提升成像质量和性能具有重要意义。
【方法】文章旨在梳理国内外关于DM及其控制算法的研究进展，分析不同的控制算法对波前畸变的校正精度，为自适应光学的发展奠定基础。首先以几种典型的DM为例，对DM的建模以及对分离促动器DM、拼接子DM、薄膜DM、双压电DM、微机电系统（MEMS）DM和音圈DM的结构及工作原理进行了详细介绍。接着分析了基于Prandtl-Ishlinskii（PI）迟滞模型的控制算法、解耦控制算法和稀疏采样控制算法等几种控制算法。
【结果】文章总结了西安理工大学在该领域所做的工作，最后指出了未来在该领域的技术突破和改进方向。
【结论】DM及其控制算法的研究为自适应光学的发展奠定了基础，使其应用于更多的领域，进一步提高自适应光学系统的性能。这将有助于改善成像质量，推动自适应光学技术的发展。
变形镜 控制算法 自适应光学 DM control algorithm adaptive optics 光通信研究
2024, 50(2): 22006201
南京邮电大学地理与生物信息学院，江苏 南京 210023
针对传统变形监测中整体变形模型无法有效提供监测对象局部独特详细变形信息的不足，基于地面三维激光扫描技术提出一种包含元变形、子变形、变形图的三层混合变形模型，并设计了一种基于单元的变形计算方法。该方法主要包括单元分割、变形估计、变形融合等3方面内容，可以实现无先验监测信息条件下，自动增量地提取不同尺度的变形信息。模拟实验结果表明，在该方法下，RANSAC算法的平面拟合回归估计角度变化误差均值为1.21″，估计可靠性在一定范围内随单元大小增大而提高；滑坡实验结果表明，最小值法位移估计结果噪声更少，0.2 m单元大小分割可以提供更多的变形估计细节。所提方法尤其适用于具有非均匀变形特性的监测领域，对推动滑坡等人员难以到达的灾害监测从“点监测”向“面监测”的转变具有一定的理论与实际意义。
测量 激光扫描 变形监测 混合模型 三维分割 变形估计 激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0812009
1 长春理工大学光电工程学院，吉林 长春 130022
2 长春理工大学空间光电技术研究所，吉林 长春 130022
目前多光谱行人检测算法大多对可见光与红外图像融合方法展开研究，但是充分融合多光谱图像所需的参数量巨大，会导致检测速度降低。针对这一问题，提出了一种基于时效性较高的YOLOv5s的多光谱行人检测算法。为了保证算法的检测速度，选用可见光与红外光通道方向上的合并方法作为网络的输入，并通过对传统算法的改进来提升检测精度。首先，用可变形卷积替换部分标准卷积，增强了网络对不规则形状的特征目标的提取能力；其次，用多尺度残差注意力模块替换网络中的空间金字塔池化模块，减弱了背景对行人目标的干扰，提升了检测精度；最后，通过改变连接方式，增加大尺度特征拼接层，提升了网络的检测最小尺度，提升了网络对小目标的检测效果。实验结果表明，改进后的算法在检测速度上有明显优势，并比原算法的mAP@0.5和mAP@0.5∶0.95分别提升了5.1和1.9个百分点。
行人检测 可变形卷积 注意力机制 小目标检测 YOLOv5s 激光与光电子学进展
2024, 61(10): 1037004
1 长安大学地质工程与测绘学院，陕西 西安 710054
2 中国自然资源航空物探遥感中心，北京 100083
3 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北 武汉 430079
目前主流的神经网络在面对复杂多样的地物目标时难以精确区分，同时样本数量少、弱监督条件也容易为神经网络带来大量噪声与错误。为此，在分析遥感影像的地物特点后，提出一种基于权重动态变形的双重网络遥感影像分类方法，通过构架灵活、简易却有效的权重动态变形结构，构建经过改进的分类网络与目标识别网络，形成双网络对照的自我验证，从而提高学习性能、修复误差、增补遗漏、提高分类精度。实验结果表明，所提方法在容易实施的基础上，表现出更强的地物认知能力和更强的噪声抵抗能力，即其能够适应各种遥感影像的分类任务，具有较为广阔的应用潜力。
遥感影像分类 神经网络 权重动态变形 双重神经网络 自我验证 激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0828001
1 宁波大学信息科学与工程学院，浙江 宁波 315211
2 宁波大学医学院，浙江 宁波 315211
3 宁波市海曙区第二医院，浙江 宁波 315099
4 宁波大学附属第一医院，浙江 宁波 315000
在检测侧面脊柱关键点时，由于受到器官遮挡的影响，以往的热图回归方法难以区分不同椎骨上的关键点，容易出现关键点与对应椎骨的匹配错误。为了解决这个问题，提出了一个新的单阶段侧面脊柱关键点检测方法，该方法同时预测关键点热图和关键点匹配线索（椎骨中心热图和关键点offset），利用匹配线索建立关键点与对应椎骨的匹配关系。为了提升匹配效果，提出几何感知特征增强模块，通过提取关键点特征增强椎骨中心的特征表达。此外，利用加权损失函数缓解关键点热图和椎骨中心热图中正负样本比例失衡问题。实验结果表明，所提方法的平均检测误差为8.84，相较于性能第二的方法精度提升36%。
医用光学 关键点检测 卷积网络 可变形卷积 脊柱侧弯 激光与光电子学进展
2024, 61(4): 0417001
1 深圳市智能光测与感知重点实验室，广东 深圳 518060
2 深圳大学物理与光电工程学院，广东 深圳 518060
3 国防科技大学空天科学学院，湖南 长沙 410073
4 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室，湖南 长沙 410073
5 深圳市鹰眼在线电子科技有限公司，广东 深圳 518114
变形测量是大型工程建设与运维的基础性、常规性任务，是实验力学、结构健康监测学科最重要的内容之一，现有测量方法难以精准高效经济地实现大型工程结构大尺度高精度测量需求，迫切需要建立新的测量方法和技术。近年来，以摄像机/照相机为传感器的摄像测量理论手段具有非接触性、精度高、成本低等优势，被逐步应用于各种工程结构测量中。本文结合本团队的相机网络测量方法与系统，综述了单相机、多相机摄像测量系统，介绍了多相机系统的图像采集、相机标定、特征提取与跟踪、变形计算等关键算法，论述了摄像测量技术在长期监测和快速检测领域的相关应用，以及系统稳定性的主要影响因素，最后对大型工程结构静动态变形摄像测量方法与技术的成果和问题进行了总结，并展望了其未来发展趋势。
大型结构 变形 静动态 摄像测量 多相机系统 激光与光电子学进展
2024, 61(1): 0112001
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
