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期刊信息/Journal information
光电子·激光
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巴恩旭

月刊

1005-0086

baenxu@public.tpt.tj.cn；　baenxu@263.net

022-23679707

300191

天津市南开区红旗南路263号

光电子·激光/Journal Journal of Optoelectronics·LaserCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为专业技术性刊物。报道光电子、激光技术领域的研究成果，内容包括新型光电子器件、装置和材料、光电控制和检测、光存贮和光电信息处理、通讯和光纤应用技术光电集成技术、光计算和光学神经网络、激光加工和激光应用、光电生物医学等方面。
正式出版
收录年代

    飞秒激光在单模光纤中直写折射率修饰区用于高温测量

    郭小珊王解江超陶武强...
    1247-1252页
    查看更多>>摘要：在工业生产与科学研究中,常会遇到高温测量,光纤高温传感器有很大的市场需求.本文提出并演示了一款新颖的迈克尔逊干涉仪高温传感器,迈克尔逊干涉仪是由飞秒激光在单模光纤纤芯诱导的折射率修饰区与光纤光滑的端面形成.折射率修饰区是用飞秒激光直接在单模光纤纤芯写成,它消除了传统干涉仪制造中所需的拼接或拉锥过程,显著提高了传感器的鲁棒性.实验研究发现该传感器具有较好的高温敏感性,最高测量温度达到600℃,线性度达99.57％,高温灵敏度为16.9 pm/℃.设计的传感器结构非常简单,可用于油气田开发和石油探测等领域的远距离温度测量.

    光纤传感器飞秒激光微加工折射率修饰区迈克尔逊干涉仪温度

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    基于改进RANSAC算法的全景图像拼接技术

    万琴颜金娥李智肖岳平...
    1253-1261页
    查看更多>>摘要：现实场景中相机获取的图像视角范围往往是有限的,而实际需求又要求得到场景的全景图,针对日常生活和工业生产中对全景图像的需求以及传统的RANSAC(random sample consen-sus)算法在图像配准环节因为迭代次数没有上限导致出现误匹配点对且配准速度不高的缺陷,提出了一种改进RANSAC算法来提高全景图像拼接的效率.改进RANSAC算法通过检测圆内的点来寻找一个最优数据检测模型,并通过粒子群算法不断更新迭代圆心的坐标,最终得到一个最佳的匹配模型,消除特征点匹配环节出现的异常值,在提高特征点配准的准确率的同时降低算法复杂度.在对多组图像进行拼接的实验表明,本文提出的改进RANSAC算法相较于其他几种算法平均正确匹配率提高了9.0575％,同时算法的平均配准速率提高了5.17375 s,实现了较鲁棒的全景图像拼接效果.

    图像拼接特征点匹配改进RANSAC(randomsampleconsensus)算法粒子群算法

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    干涉光谱重建中的相位误差检测方法对比研究

    刘高平杨玉朝
    1262-1270页
    查看更多>>摘要：干涉条纹相位误差检测与校正是傅里叶变换光谱重建中的关键技术之一.本文对同步法、傅里叶变换法和局部傅里叶变换法三种典型干涉条纹相位误差检测方法的效果进行了对比研究.仿真及实际数据实验发现上述方法在处理缓变与快变的干涉条纹相位误差及干涉条纹有噪声时存在很大差异:同步法适宜于处理相位误差缓变的干涉条纹,而傅里叶变换法和加窗傅里叶变换法适用于处理相位误差快变的情况;傅里叶变换法在高信噪比情况下具有较好的性能,加窗傅里叶变换法在低信噪比下具有较强的鲁棒性.

    干涉条纹相位误差傅里叶变换光谱噪声

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    基于多尺度注意力特征融合CRNN的声音事件检测

    刘亚灵郭敏马苗
    1271-1277页
    查看更多>>摘要：针对声音事件检测中仅在时频维度使用注意力机制的局限性以及卷积层单一导致的特征提取不足问题,本文提出基于多尺度注意力特征融合的卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)模型,以提高声音事件检测性能.首先,提出多尺度注意力模块,实现对局部时频单元和全局通道特征的多尺度注意,提高模型的特征选择能力;其次,提出一种多尺度特征融合方法,融合含有丰富上下文信息的多尺度注意力特征,提高模型的特征表达能力;最后,双向门控循环网络层对时间依赖性进行建模,全连接层对声音事件进行逐帧分类.除此之外,使用数据平衡技术进一步泛化模型.在AudioSet子数据集上的实验结果表明:提出的网络模型与CRNN相比,评估集(error rate,ER)下降11％,F1分数(F1-score,F1)提升8.3％,有效地提高了声音事件检测性能.

    声音事件检测多尺度特征融合注意力机制数据平衡

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    基于改进YOLOv3的电容器外观缺陷检测

    魏相站赵麒周骅
    1278-1284页
    查看更多>>摘要：针对部署于有限算力平台的YOLOv3 (you only look once v3)算法对电容器外观缺陷存在检测速度较慢的问题,提出了基于YOLOv3算法改进的轻量化算法MQYOLOv3.首先采用轻量化网络MobileNet v2作为特征提取模块,通过利用深度可分离式卷积替换一般卷积操作,使得模型的参数量大幅度降低进而提高模型的检测速度,同时也带来了检测精度的降低;然后在网络结构中嵌入空间金字塔池化结构实现局部特征与全局特征的融合、引入距离交并比(distance intersec-tion over union,DIoU)损失函数优化交并比(intersection over union,IoU)损失函数以及使用Mish激活函数优化Leaky ReLU激活函数来提高模型的检测精度.本文采用自制的电容器外观缺陷数据集进行实验,轻量化MQYOLOv3算法的平均精度均值(mean average precision,mAP)为87.96％,较优化前降低了1.16％,检测速度从1.5 FPS提升到7.7 FPS.实验表明,本文设计的轻量化MQYOLOv3算法在保证检测精度的同时,提高了检测速度.

    YOLOv3(youonlylookoncev3)空间金字塔池化Mish激活函数距离交并比(distanceintersectionoverunion,DIoU)

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    基于生成对抗网络的高光谱图像分类

    齐永锋吕雪超裴晓旭王静...
    1285-1292页
    查看更多>>摘要：为了解决简单卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)不能有效提取与充分利用高光谱图像特征信息的问题,提出了一种基于残差网络的多层特征匹配生成对抗网络模型.提出的模型引入残差网络以挖掘高光谱图像的深层特征,生成可分性更高的高光谱图像,并通过一个特征融合层进行特征融合,充分利用网络的各层特征.提出的算法在Indian Pines、Pavia Uni-versity和Salinas数据集上的分类精度分别达到了97.6％,99.3％,99.1％,与径向基函数支持向量机(radial basis function-support vector machine,RBF-SVM)、堆叠自动编码器(stacked autoencoder,SAE)、深度置信网络(deep belief network,DBN)、PPF-CNN (CNN based on pixel-pair feature)、CNN和三维卷积网络(three-dimensional convolutional neural network,3D-CNN)方法相比较,其分类精度具有明显的提高.实验结果表明,提出的方法是一种有效的高光谱图像分类方法.

    生成对抗网络残差网络高光谱图像分类

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    基于自适应免疫因子的模糊检务文字提取

    于晓庞佩佩高强李大华...
    1293-1299页
    查看更多>>摘要：为了实现准确、高效地从模糊的检务图像中提取文字目标,本文针对多种不同类型的模糊检务图像,基于人工免疫原理,利用免疫因子的相关理念结合自适应滤波算法提出一种自适应免疫算法.该算法首先通过动态地改变滤波窗口实现自适应滤波,达到兼顾保留文字目标细节和滤除噪声的效果,再根据模糊类型的不同设计不同的免疫因子,从而实现最大程度地保证提取文字目标的完整性、准确性.实验结果表明,本文算法在处理同种类型的模糊图像时,相对于其他传统算法真阳率(true positive rate,TPR)有更明显地提高;且该算法的假阳率(false positive rate,FPR)优于其他传统算法.通过各项评价指标的分析,表明本文算法在模糊检务图像文字提取方面具有可行性、准确性.

    模糊检务图像人工协同免疫适应性免疫因子目标提取

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    基于显著性区域和蚁群算法的图像检索研究

    夏思珂雷志勇
    1300-1306页
    查看更多>>摘要：针对提取到的图像特征受背景信息干扰,不能有针对性地提取到所需要的图像信息影响检索精度.为了解决这一问题,本文提出一种基于改进VGGNet(visual geometry group network)和蚁群算法的图像显著性区域检索算法.首先,利用类激活映射(class activation mapping,CMA)算法对图像显著性区域进行提取,剔除图像背景信息;然后使用训练好的RS-VGG 16模型提取图像显著性区域特征来表征图像.引入主成分分析(principal component analysis,PCA)算法,对高维特征进行降维的同时减少特征信息的损失.最后,引入蚁群算法对检索结果进行优化.在corel_5000数据集上,选取基于VGG 16网络的图像全局特征检索算法以及传统的BOF (bag of fea-tures)图像检索算法进行对比试验.本文提出算法相较于基于VGG 16网络的图像检索算法,平均查准率(mean average precision,MAP)值平均提升约4.36％,相较于传统的BOF算法,MAP值平均提升约16.99％.实验结果表明本文提出算法能够很好地去除图像背景信息的干扰,具有更优的检索性能.

    图像检索神经网络注意力机制主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)蚁群算法

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    金属增材工艺裂缝缺陷的脉冲光声检测技术

    郭帅男唐诗孙启明赵斌兴...
    1307-1312页
    查看更多>>摘要：增材制造过程中由于工艺参数控制,材料特性及工件复杂形状等因素仍会导致金属工件中裂纹、孔隙等缺陷的产生,严重影响产品质量,因此对增材制造工件的缺陷检测具有非常重要的意义.本文开展了基于光偏转的金属光声裂缝缺陷检测技术研究,文中基于光偏转测振技术,建立了脉冲光声裂缝检测的验证系统,并开展了相应的模拟测试,获得了优于20μm的分辨率,验证了本技术作为裂缝检测技术的可行性.

    金属增材制造脉冲激光超声光偏转测振裂缝缺陷

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    基于注意力机制的车牌快速检测方法研究

    舒志旭
    1313-1322页
    查看更多>>摘要：针对光照、车辆密集和低分辨率等复杂场景下车牌定位困难、检测速度慢和准确率低等问题,提出了一种基于注意力机制的车牌快速检测方法.首先,综合车牌的特征,设计了轻量级网络单元LeanNet,并使用该单元构建一种计算量低且精准的骨干网络.其次,设计了MLA(muti-scale light attention)模块,用于引导网络关注不同尺度的车牌,生成基于车牌的局部显著图,抑制背景噪声.最后,设计了一个四尺度预测网络,其中的FSPF(four scale pyramid fusion)模块能够生成四尺度特征金字塔,有利于实现不同尺度车牌的检测.实验结果表明,本文方法在CCPD(Chinese city parking dataset)数据集中的准确识别率为99.12％,与最新的YOLOv4(you only look once v4)检测方法相比,准确率提高了1.9％,运行速度提高了6倍,能够在嵌入式设备中实现复杂场景下的车牌检测.

    图像识别车牌检测注意力机制轻量级网络

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