韩东成 1,2,3杨世植 1,3,*赵强 4,**张亮亮 5邓燕 4
作者单位
摘要
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所大气光学重点实验室,安徽 合肥 230031
2 中国科技大学研究生院科学岛分院,安徽 合肥 230026
3 安徽省先进激光技术实验室,安徽 合肥 230037
4 安徽建筑大学环境与能源工程学院,安徽 合肥 230601
5 安徽省东超科技有限公司,安徽 合肥 230088
本文介绍了一种波长宽、响应快的静态体三维显示系统,包括显示介质、控制系统及激光系统三部分。实验中,选取具有双频上转换效应的NaYF4∶Er@NaGdF4∶Yb@NaYF4∶Er纳米晶溶液作为显示介质。控制系统选用1024×768的数字微镜显示器(DMD)及扫描振镜对红外激光进行投影,使用成像光学软件将立体图像的二维切片转换为DMD/扫描振镜的控制信号。激光系统选用1550 nm和850 nm的红外激光,用适当的光学元件调整光束和光路。最终在纳米晶的环己烷溶液中(1 mmol/mL)以30×1024×768的分辨率实现了绿色(532 nm)三维图像体的快速扫描,图像无闪烁、深度线索自然、可360°观看。该显示系统对材料性能要求不高,搭建方便,显示效果明显,为上转换材料在三维显示领域的初步研究及大尺寸体三维显示技术的探究提供了参考。
体三维显示 双步双频上转换 NaYF4纳米晶 数字微镜显示器 
光学学报
2024, 44(8): 0811002
作者单位
摘要
1 河北工业大学机械工程学院,天津 300401
2 天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津 300072
3 西安交通大学机械工程学院,陕西 西安 710049
4 中国飞机强度研究所强度与结构完整性全国重点实验室,陕西 西安 710065
条纹投影轮廓术广泛应用于重建物体表面三维形貌。但当测量彩色高反光表面物体时,受环境光照及投影条纹反射的影响,存在相机所采集图像像素过饱和,进而无法测量高反光区域表面三维数据的难题。为解决此问题,本文利用物体表面对不同颜色光反射特性的差异,提出了一种根据被测彩色物体表面色彩分布的自适应编码高反光表面条纹投影轮廓术。该方法通过向高反光区域投射与表面颜色互为补色的颜色光,利用物体对互补色光的高吸收、低反射现象,抑制表面高光的形成,从而实现高反光彩色物体的三维形貌测量。实验结果表明,与多重曝光方法相比,利用单幅自适应颜色编码能够替代多次曝光时间设置下的条纹投影重建,有效降低了投影图像的数量,提高了测量效率。
三维测量 条纹投影 高反光物体表面 颜色编码 
光学学报
2024, 44(7): 0712001
作者单位
摘要
东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江 大庆 163318
针对目前基于点云的三维目标检测算法中小目标检测效果差的问题,提出了基于改进PointPillars模型的三维目标检测方法。首先,改进了PointPillars模型中的pillar特征网络,提出了一个新的pillar编码模块,在编码网络中引入了平均池化和注意力池化,充分考虑了每个pillar模块的局部详细几何信息,提高了每个pillar模块的特征表示能力,从而提升了模型的小目标检测性能。其次,基于ConvNeXt改进了骨干网络中的二维卷积下采样模块,使模型在网络特征提取阶段能够提取丰富的上下文语义信息和全局特征,从而增强了算法的特征提取能力。在公开数据集KITTI上进行验证,实验结果表明,所提方法具有更高的检测精度,相较于原网络,改进后的算法的平均检测精度提升了3.63个百分点,证明了该方法的有效性。
三维目标检测 PointPillars 小目标检测 注意力池化 ConvNeXt 
激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0812007
作者单位
摘要
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
赵晶 1,4李少博 1,2郭杰龙 2,3,*俞辉 2,3[ ... ]李杰 2,3
作者单位
摘要
1 厦门理工学院 电气工程与自动化学院,福建 厦门 361024
2 中国科学院 福建物质结构研究所,福建 福州 350108
3 中国科学院 海西研究院 泉州装备制造研究中心,福建 泉州 362000
4 厦门市高端电力装备及智能控制重点实验室,福建 厦门 361024
激光雷达数据由于其几何特性,被广泛应用于三维目标检测任务中。由于点云数据的稀疏性和不规则性,难以实现特征提取的质量和推理速度间的平衡。本文提出一种基于体柱特征编码的三维目标检测算法,以Pointpillars网络为基础,设计Teacher-Student模型框架对回归框尺度进行蒸馏,增加蒸馏损失,优化训练网络模型,提升特征提取的质量。为进一步提高模型检测效果,设计定位引导分类项,增加分类预测和回归预测之间的相关性,提高物体识别准确率。本网络所做改进没有引入额外的网络嵌入。算法在KITTI数据集上的实验结果表明,相比于基准网络,在三维模式下的平均精度值从60.65%提升到了64.69%,鸟瞰图模式下的平均精度值从67.74%提升到70.24%。模型推理速度为45 FPS,在提升检测精度的同时满足了实时性要求。
激光点云 三维目标检测 知识蒸馏 分类置信度 laser point cloud 3D object detection knowledge distillation classification confidence 
液晶与显示
2024, 39(1): 79
雷经发 1,2谢浩然 1,2李永玲 1,3,*吴东 4[ ... ]赵汝海 1,2
作者单位
摘要
1 安徽建筑大学 机械与电气工程学院,安徽 合肥 230601
2 工程机械智能制造安徽省教育厅重点实验室,安徽 合肥 230601
3 过程装备与控制工程四川省高校重点实验室,四川 自贡 643000
4 中国科学技术大学 精密机械与精密仪器系,安徽 合肥 230026
为解决结构光测量高动态范围表面物体时出现局部过度曝光或曝光不足的问题,提出一种改进的多曝光融合方法,利用自适应曝光代替手动曝光,并对图像融合过程进行优化。首先,将初始曝光时间下拍摄的图像利用直方图进行分析,将被测物体表面反射率不同的区域分为若干组,分别计算出每个组别的最佳曝光时间;在此基础上,拍摄不同组别对应最佳曝光时间下投射白光和条纹的图像,并去除图像中超过设定阈值的高灰度值区域,再将投射白光处理后的图像制作成掩模图,与相同曝光时间下投射条纹处理后的图像相乘,进而对多组相乘后的图像进行亮度压缩与融合;最后,通过CLAHE算法提高融合后所生成条纹图的对比度与清晰度,并对条纹解相后进行点云重建和尺寸测量。实验结果表明:文中方法中自适应曝光相较于手动曝光具有高效性和准确性,U型卡、连接块、圆盘三个高动态范围表面物体的点云重建率分别高达99.98%、99.74%、99.76%,测量出的标准块阶梯高度差绝对误差为0.062 mm,相对误差仅为0.69%,该方法有效解决了高动态范围表面物体测量时点云缺失的问题,提高了三维轮廓的测量精度。
高动态范围表面物体 自适应曝光时间 多曝光融合技术 三维轮廓检测 high dynamic range surface objects adaptive exposure time multi-exposure fusion technology 3D contour detection 
红外与激光工程
2024, 53(1): 20230370
张普 1,2,3,4刘金清 1,2,3,*肖金超 4熊俊峰 4[ ... ]王忠泽 4
作者单位
摘要
1 福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室,福建 福州 350007
2 福建省光子技术重点实验室,福建 福州 350007
3 福建省光电传感应用工程技术研究中心,福建 福州 350007
4 广州工业智能研究院,广东 广州 511458
环境感知是无人驾驶的关键技术,针对相机缺乏深度信息无法定位检测目标以及目标跟踪精度较差的问题,提出一种基于相机与激光雷达融合的目标定位与跟踪算法。该算法通过图像检测框内的激光雷达点云簇在像素平面的面积比例大小获得检测目标的定位信息,然后根据检测目标的轮廓点云在像素坐标系下的横向移动速度和纵向移动速度融合图像检测框中心坐标提高目标跟踪精度。实验结果表明:所提目标定位算法正确率为88.5417%,且平均每帧处理时间仅为0.03 s,满足实时性要求;图像检测框中心横坐标的平均误差为4.49 pixel,纵坐标的平均误差为1.80 pixel,平均区域重叠率为87.42%。
传感器融合 机器视觉 3D激光雷达 目标定位 目标跟踪 
激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0828004
鲁斌 1,2刘亚伟 1,2,*张宇航 1,2杨振宇 1,2
作者单位
摘要
1 华北电力大学计算机系,河北 保定 071003
2 河北省能源电力知识计算重点实验室,河北 保定 071003
针对现有三维点云语义分割算法对点间密度信息以及空间位置特征利用不充分的问题,提出一种基于密度感知和自注意力机制的三维点云语义分割算法。首先,基于自适应K近邻(KNN)算法和局部密度位置编码构建密度感知卷积模块,从而有效地提取点间关键密度信息,加强初始输入特征的信息表达深度,提升算法捕获局部特征的能力。然后,构建空间特征自注意力模块,基于自注意力和空间注意力机制强化全局上下文信息和空间位置信息的关联性,对全局特征和局部特征进行有效聚合,从而提取更深层次的上下文特征,有效提升算法的分割性能。最后,在公开的S3DIS数据集和ScanNet数据集上进行了大量实验。实验结果表明,算法的平均交并比分别达到了69.11%和72.52%,与其他算法相比有明显提升,验证了所提算法有着良好的分割性能和泛化性能。
三维点云 语义分割 密度信息 注意力机制 密度位置编码 
激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0811004
作者单位
摘要
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093
共焦显微测量是一种很有前景的技术,具有非接触测量和高精度位移识别能力,广泛应用在芯片加工、高精密仪器制造、生物医学、材料化学、工业检测等领域。其沿轴向位置高精度扫描的二维图像可用于三维重建,然而,扫描的速度限制了图像的采集速率,为了克服这一局限性,研究人员提出了许多方法对传统的共聚焦显微镜系统进行了改进。例如,基于扫描振镜光束扫描型共焦显微镜、基于数字微镜装置的共焦显微镜、差分式扫描共焦显微镜等。本文主要讨论了各种共聚焦显微镜的工作原理、物镜类型、扫描方法、优缺点及应用。随着光学核心部件的升级和各种准确、高效算法的出现,未来共焦显微镜的扫描速度会更快、应用范围更广、分辨率更高。
共焦显微 三维成像 位移识别 扫描速度 confocal microscopy 3D imaging displacement identification scanning speed 
光学仪器
2024, 46(1): 82
作者单位
摘要
南京航空航天大学电子信息工程学院,江苏 南京 211106
随着传感器技术的不断发展,三维点云被广泛应用于自动驾驶、机器人、遥感、文物修复、增强现实、虚拟现实等领域的视觉任务中。然而,直接应用收集到的海量原始点云数据得到的效果不佳,因此,基于深度学习的点云处理方法受到了越来越多的关注和研究。本文综述了近6年来基于深度学习的三维点云处理方法的研究进展。首先给出了三维点云的基本概念和获取方式,简述了4种点云处理任务;然后针对点云去噪和滤波、点云压缩、点云超分辨率以及点云修复-补全-重建任务,重点阐述了相应的深度学习方法的原理,并分析了其优缺点;随后介绍了22种点云数据集和4类评价指标,同时给出了性能对比结果;最后探讨了点云处理方法目前存在的问题,并对未来的研究趋势进行了展望。
深度学习 三维点云处理 点云去噪 点云压缩 点云修复 
中国激光
2024, 51(5): 0509001

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