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光学精密工程

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2026年07期

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现代应用光学 | 多基准约束的激光跟踪测边网平差

现代应用光学 | 多基准约束的激光跟踪测边网平差

文章编号 1004-924X（2026）07-1035-12 摘要：激光跟踪测边网平差方法在三维空间坐标的高精度定位中具有显著优势，其中，准确标定系统参数是实现高精度测量的关键。针对传统测边网自标定过程中几何基准不稳定与平差结果易受初值影响的问题，提出一种激光跟踪测边网平差测量优化方法。该方法通过引入提供多空间基准的定向点模型，对测站坐标进行自标定，并在组网平差过程中固定定向点坐标，实现测站坐标
现代应用光学 | 基于 OF-CEAS 的亚 ppb 量级氨气检测

现代应用光学 | 基于 OF-CEAS 的亚 ppb 量级氨气检测

文章编号 1004-924X（2026）07-1047-10 摘要：为了提高激光吸收光谱技术检测氨气的灵敏度与响应速度，采用光学反馈腔增强吸收光谱（Optical Feedback Cavity Enhanced Absorption Spectroscopy， OF-CEAS）技术，将6617 cm -1 （1512 nm）附近的氨气特征谱线作为目标吸收线，通过测量系统的温度和气体压力控制，有
现代应用光学 | 大深径比微孔几何参数视觉检测

现代应用光学 | 大深径比微孔几何参数视觉检测

摘要:针对传统激光共聚焦显微镜成本较高,传统机器视觉方法受限于孔底照明不均、成像模糊及特征提取困难等问题,开发了一种基于同轴光源照明的机器视觉自动测量系统。该系统由工业相机、配备同轴光源的远心镜头及三轴精密位移台构成,采用混合对焦与特征识别算法作为核心测量策略。实验结果表明,系统运行稳定可靠,性能优良,对7种不同深径比(3.17~7.87)的样品进行测量,孔径测量重复性为0.56~4.58μm,深度测量重复性最小可达0.80μm,变异系数最低仅为0.09%,测量均值与标称值的偏差普遍小于1%。该系统实现了大深径比微孔几何参数的高效、高精度测量,为精密制造中的微结构质量控制提供了一种低成本技术方案。
现代应用光学 | 近距光学检测在微藻密度测量中的研究进展

现代应用光学 | 近距光学检测在微藻密度测量中的研究进展

文章编号 1004-924X（2026）07-1068-19 摘要：基于近距光学检测的微藻密度间接测量方法因其非接触、非侵入且无需试剂添加等显著优势，日益成为海洋微藻培养过程中密度监测的研究热点。本文系统综述了当前主流的微藻密度测量策略，包括作为基准的人工计数法与干细胞重量（Dry Cell Weight， DCW）法，以及属于间接光学测量手段的光学传感器法与图像分析法等;围绕密度检测范围、检测
现代应用光学 | 基于双离子束溅射沉积工艺优化的极紫外多层反射薄膜界面质量提升

现代应用光学 | 基于双离子束溅射沉积工艺优化的极紫外多层反射薄膜界面质量提升

摘要: 在 Mo-Si 多层膜沉积过程中, Mo 与 Si 原子间的自发热力学混合极易生成硅化物过渡层。与此同时, 微观起伏也会在多周期生长的累积效应中不断放大。这种层间相互扩散与界面粗糙度会急剧削弱光学界面的折射率对比度, 从而显著降低多层膜的整体反射性能与光刻效率。针对这一问题, 深入剖析了界面扩散与薄膜生长的微观物理机制, 提出一种斜角沉积与掠角刻蚀相结合的复合优化工艺方法。通过对传统双离子束溅射系统进行深度的定向硬件改造, 实现了对溅射粒子能量与入射轨迹的精准调控。实验结果表明, 在无需引入额外界面扩散阻挡层(避免了阻挡层带来的光吸收损耗)的条件下, 该方法成功将 Mo-Si 界面的扩散层厚度大幅压减至 0.6 nm, 层间粗糙度严格控制在 0.2 nm 以下, 为 EUV 高反射 Mo-Si 多层膜系制造提供了潜在可行的工艺指导。
微纳技术与精密机械 | 激光跟踪测量系统线性自抗扰控制

微纳技术与精密机械 | 激光跟踪测量系统线性自抗扰控制

摘要:针对非线性摩擦、轴间耦合等复杂扰动环境下,激光跟踪测量系统易出现动态响应滞后和控制精度下降的问题,提出了一种基于径向基函数神经网络优化的线性自抗扰控制(RBF-LADRC)方法。该方法通过线性自抗扰控制(Linear Active Disturbance Rejection Control, LADRC)将外部扰动和模型不确定性视为总扰动进行实时估计和补偿,进而利用径向基函数神经网络在线辨识被控对象的Jacobian信息,建立基于梯度下降的控制器增益在线自适应更新。基于离散Lyapunov理论,证明了闭环系统的稳定性与参数收敛性。在激光跟踪测量系统上的实验结果表明,与传统LADRC相比,RBF-LADRC控制系统参数可随工况动态调整,带宽提升约12%,调节时间缩短约32%,激光轨迹跟踪均方根误差减小约16%。RBF-LADRC方法无需精确系统模型,有效提升了激光跟踪测量系统的动态性能与控制精度,具有良好的工程实用性。
微纳技术与精密机械 | SAM提取多维灰度作为输入的视觉测量误差补偿

微纳技术与精密机械 | SAM提取多维灰度作为输入的视觉测量误差补偿

摘要:针对精密图像测量中照度变化导致的测量误差问题,提出一种基于分割一切模型(Segment Anything Model, SAM)构造多维灰度特征作为输入,使用鲸鱼优化的径向基函数神经网络(WOA-RBF)进行拟合的误差补偿模型。通过建立照度与边缘偏移数学模型,分析了光源强度与表面散射特性对测量精度的非线性影响。利用SAM的零样本分割能力自动提取异质材料区域的平均灰度,并作为多维特征向量输入,以表征复杂的图像信息。采用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)对径向基函数神经网络(Radial basis function neural network)进行参数寻优,实现了对偏移误差的精确补偿。将该方法在铬锆铜夹具测量对比实验中与传统一维线性拟合、遗传算法优化的最小二乘支持向量机和支持向量回归方法进行对比。实验结果表明,本文所提模型在对比实验中(以Zernike矩亚像素算法为例)均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)为2.07 μm,平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)为1.73 μm,决定系数(R2)为0.99。该模型在多种亚像素边缘检测算法下均表现出相近的精度和优异的稳定性,为精密图像测量中由照度变化因素导致的测量误差问题提供了一种可行的补偿办法。
微纳技术与精密机械 | 融合物理先验与渐进解耦网络的机器人精度标定

微纳技术与精密机械 | 融合物理先验与渐进解耦网络的机器人精度标定

文章编号 1004-924X（2026）07-1128-14 摘要：针对多自由度机械臂传统几何标定方法存在难以补偿非几何误差，纯数据驱动黑箱模型物理可解释性差且易受多维异构误差场梯度竞争影响的问题，提出一种融合物理先验与渐进式解耦残差网络的绝对精度标定方法。首先，构建基于DH参数的可微运动学灰箱模型作为显式物理骨架，用于计算基准理论位姿。其次，引入高维正余弦及二阶乘法组合编码特征，增强对周期性非
信息科学 | 可靠性自适应引导的红外与可见光图像融合

信息科学 | 可靠性自适应引导的红外与可见光图像融合

摘要:针对复杂交通场景下光照变化与跨模态干扰导致自动驾驶感知能力退化的问题,提出一种基于可靠性自适应引导的红外与可见光图像融合网络。该方法通过构建像素级可靠性度量机制,联合建模结构一致性与强度异常以动态评估信源可信度,在全局层采用“可信注入”策略校正强度分布,在细节层利用自适应引导滤波实现显著目标与纹理的竞争增强,并结合多约束损失函数协同优化。在M3FD与RoadScene数据集上的实验结果表明,相较于DWT,GTF,U2Fusion及Umcfuse等主流算法,本文方法在信息熵、标准差、空间频率、平均梯度、互信息、融合质量、边缘强度及视觉信息保真度等分别平均提高了1.51%,16.56%,42.36%,52.24%,38.28%,80.51%,21.4%和17.6%;在下游目标检测任务中平均精确率达91.4%,优于其他融合方法。该方法有效抑制了伪影与噪声,具备优异的场景泛化性与稳定性,能显著提升自动驾驶系统的环境感知精度。
信息科学 | 用于物料混合均匀性检测的高光谱图像散焦模糊去除

信息科学 | 用于物料混合均匀性检测的高光谱图像散焦模糊去除

摘要:物料混合均匀性检测是实现产品质量在线监控与工艺优化的关键。针对高光谱成像(Hyperspectral Imaging, HSI)技术在材料混合均匀性检测中出现的图像散焦模糊,以及由此导致的均匀性评估失效问题,提出了一种自监督物理约束非配对高光谱图像去模糊算法(Physics-Constrained Self-Supervised Learning for Unpaired Hyperspectral Image Deblurring, PC-SSL-HSI Deblurring)。该算法采用融合 SimAM 注意力机制的 Uformer 作为去模糊网络,并借助对抗训练促使去模糊结果在特征空间内与清晰图像对齐,与此同时,算法还设计了一个基于经典退化模型的模糊核预测模块,用于构造伪样本对,再利用伪样本对的自监督学习引导去模糊网络聚焦于高光谱图像的局部细节恢复。实验结果表明,所提出的方法能够有效恢复图像细节,减少伪影,有助于物料混合均匀性的准确评估;在仿真数据集上高光谱图像的 PSNR 达到 34.970, SSIM 达到 0.900, 浓度预测误差为 0.0228~0.0312。所提方法在 KL 散度、CV 变异系数等混合均匀性指标上均优于比较算法,展现出良好的工程应用价值。
信息科学 | 双尺度画面细节信息引导的全参考图像质量客观评价

信息科学 | 双尺度画面细节信息引导的全参考图像质量客观评价

文章编号 1004-924X（2026）07-1170-19 摘要：在工业视觉系统中，全参考客观评价模型是图像质量评价领域的研究热点。本文提出一种双尺度画面细节信息引导的全参考图像质量评价模型。将测试图像转换至特定颜色空间，分离亮度与色度通道。基于参考图像、失真图像及其融合图像之间的梯度交互，构建亮度通道梯度相似度分量，并结合色度通道方向一致性分析生成颜色相似度分量。通过融合亮度通道的

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现代应用光学 | 多基准约束的激光跟踪测边网平差

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现代应用光学 | 基于 OF-CEAS 的亚 ppb 量级氨气检测

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现代应用光学 | 大深径比微孔几何参数视觉检测

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现代应用光学 | 近距光学检测在微藻密度测量中的研究进展

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现代应用光学 | 基于双离子束溅射沉积工艺优化的 极紫外多层反射薄膜界面质量提升

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微纳技术与精密机械 | 激光跟踪测量系统线性自抗扰控制

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微纳技术与精密机械 | SAM提取多维灰度作为输入的视觉测量误差补偿

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微纳技术与精密机械 | 融合物理先验与渐进解耦网络的机器人精度标定

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信息科学 | 可靠性自适应引导的红外与可见光图像融合

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信息科学 | 用于物料混合均匀性检测的高光谱图像 散焦模糊去除

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信息科学 | 双尺度画面细节信息引导的全参考图像质量 客观评价

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