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期刊信息/Journal information
光学精密工程
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 中国仪器仪表学会
光学精密工程

中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 中国仪器仪表学会

曹健林

月刊

1004-924X

gxjmgc@ciomp.ac.cn；gxjmgc@sina.com

0431-86176855

130033

长春市东南湖大路3888号

光学精密工程/Journal Optics and Precision EngineeringCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>《光学 精密工程》学报简介 《光学 精密工程》（Optics and Precision Engineering）是中国科学院主管，中国科学院长春光学精密机械与物理研究所、中国仪器仪表学会、中国微米纳米技术学会共同主办的国际性学术期刊。本刊于1959年创刊《光学机械》，1966年停刊，1975年复刊，1993年更名为《光学 精密工程》。现为16开本，双月刊，科学出版社出版，国内外公开发行。 《光学 精密工程》首任主编为我国第一代著名光学家王大珩，随后担任主编的有张作梅、唐九华和陈星旦，现任主编是中国科学院副院长、中国科学院光电研究院院长曹健林。50余年的变迁，《光学 精密工程》从初创到成长、壮大，特别是改革开放以来的发展，从一个侧面展现了我国现代应用光学与微纳米技术和精密工程交叉学科崛起与发展的梗概和脉络。现在，《光学 精密工程》已成为目前中国历史最悠久、在国内外发行量较大、影响面相对广泛的现代应用光学与微纳米技术和精密工程交叉学科的学术期刊，赢得了国内外同行的普遍认同和信誉，受到包括诺贝尔奖获得者Charles H.Townes教授在内的一些著名国际学者的高度评价，被认为是“有中国特色的刊物”，奠定了它在中国科技期刊中的重要地位。 《光学 精密工程》自创刊以来，为本学科科研工作的正确开展，为加速科研成果的诞生，为发挥预见与导向作用，为我国现代应用光学与微纳米技术和精密工程赶超国际先进行列发挥了不可替代的桥梁与纽带作用。这几年来，《光学 精密工程》继续以提高学术质量来增强核心竞争力，在办刊理念、学术品位、编辑质量、出版发行与宣传，以及运用现代信息技术等方面，进一步加快与国际接轨的步伐。 《光学 精密工程》的编辑委员会由世界各地有权威的学者组成，编辑部设在中国科学院长春光学精密机械与物理研究所。《光学 精密工程》刊载现代应用光学与微纳米技术和精密工程领域的高水平理论性和应用性的科研成果，内容包括：1)空间光学；2)光学材料和纳米材料；3)光学设计和系统；4)激光和激光技术应用；5)光通讯；6)微纳技术与精密机械；7)医用光学；8)先进加工制造技术；9)信息理论与信息处理技术10）测试技术与设备以及有关交叉学科等。 　　 《光学 精密工程》的读者对象为相关专业从事科研、教学、生产、运行的研究人员和工程技术人员以及研究生等。面向国际学科发展的前沿领域，以国家知识创新体系的建设为依托，跟踪热点课题加强组织和征集优秀稿件，优先发表具有创新性、导向性和权威性的学术论文。所有录用稿件均以印刷版、光盘版、网络版等同时出版。《光学 精密工程》被国外著名检索系统，如美国工程索引（EI）、英国科学文摘（INSPEC）、美国化学文摘（CA）、美国剑桥科学文摘（CSA）、俄罗斯文摘杂志（AJ）等多种检索刊物和数据库收录。 《光学 精密工程》编辑委员会期望与科学家、作者、读者、出版社和信息系统团结起来，在共同的目标下相互支持与合作，在我国政府及其主管部门的组织和协调下，共同营造我国科技期刊发展的优良环境，为创办国际一流的学术期刊不懈努力，让中国科技期刊加快融入国际学术交流。
正式出版
收录年代

    基于二次图像分解的红外图像与可见光图像融合

    马鑫喻春雨童亦新张俊...
    1567-1581页
    查看更多>>摘要：针对红外图像与可见光图像融合中细节丢失严重,红外图像的特征信息未能突出显示以及源图像的语义信息被忽视的问题,提出一种基于二次图像分解的红外图像与可见光图像融合网络(Secondary Image Decomposition For Infrared And Visible Image Fusion,SIDFuse).利用编码器对源图像进行二次分解以提取不同尺度的特征信息,然后利用双元素注意力为不同尺度的特征信息分配权重、引入全局语义支路,再采用像素相加法作为融合策略,最后通过解码器重建融合图像.实验选择FLIR数据集用于训练,采用TNO和RoadScene两个数据集进行测试,并选取八种图像融合客观评价参数进行实验对比分析.由TNO数据集的图像融合实验表明,在信息熵、标准差、空间频率、视觉保真度、平均梯度、差异相关系数、多层级结构相似性、梯度融合性能评价指标上,SIDFuse比基于卷积网络中经典融合算法DenseFuse分别平均提高 12.2%,9.0%,90.2%,13.9%,85.1%,16.8%,6.7%,30.7%,比最新的融合网络LRRNet分别平均提高2.5%,5.6%,31.5%,5.4%,25.2%,17.9%,7.5%,20.7%.可见本文所提算法融合的图像对比度较高,可以同时更有效保留可见光图像的细节纹理和红外图像的特征信息,在同类方法中占有明显优势.

    图像融合图像二次分解全局语义支路双元素注意力图像对比度

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    综合多尺度信息和注意力机制的水下图像增强

    夏晓华钟预全胡鹏姚运仕...
    1582-1594页
    查看更多>>摘要：针对水下图像由于水的散射和吸收而存在颜色失真和细节丢失等问题,提出了一种综合多尺度信息和注意力机制的生成对抗网络模型来增强水下图像.首先,为了充分利用和增强图像的局部信息和全局信息,使用局部编码器和全局编码器分别提取图像的局部特征和全局特征,并互相融合以实现互补性.接着,设计多尺度混合卷积来捕捉多尺度信息,增加网络对不同尺度特征的适应性.然后,利用注意力机制增加特征提取的准确性,加强网络对高价值特征的关注度.最后,重复使用多尺度混合卷积和注意力机制进一步细化特征后,逐步上采样得到增强图像.与六种经典和最新的方法相比,提出的模型不仅在主观评价中取得了最好的视觉感受,而且在整个测试集上,峰值信噪比(PSNR)、结构相似指数(SSIM)、水下图像质量指标(UIQM)和自然图像质量(NIQE)四种客观评价指标分别取得了22.499,0.789,2.911和4.175的平均分数,均优于六种对比方法,较对比方法中的最优值分别提升0.353,0.002,0.025和0.307,证明提出的模型不仅能够矫正图像颜色失真,而且在恢复图像细节、增加图像对比度和清晰度等方面均有较好的表现,具有良好的应用前景.

    水下图像增强生成对抗网络编码器多尺度混合卷积注意力机制

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    改进YOLOv7的服务机器人密集遮挡目标识别

    陈仁祥邱天然杨黎霞余腾伟...
    1595-1605页
    查看更多>>摘要：针对服务机器人视觉抓取时待识别目标存在密集遮挡导致识别效果差的问题,提出改进YOLOv7的服务机器人密集遮挡目标识别方法.首先,为改善密集遮挡目标特征信息丢失导致识别困难的问题,使用深度过参数化卷积构建深度过参数化高效聚合网络,利用不同卷积核对每个通道进行运算,增强网络感知能力,使网络关注目标未遮挡区域特征;其次,为抑制密集遮挡目标边界不易区分对识别造成的影响,将坐标注意力机制嵌入主干网络中,使网络获取目标位置信息并更好地关注特征图中的重要区域,增强网络特征提取能力;最后,使用Ghost网络进行轻量化改进,减少计算量并降低模型内存占用.在自建数据集与公共数据集分别对模型进行对比实验,实验结果表明,改进后模型mAP分别达到92.9%,87.8%.本文模型在降低内存占用的同时,识别精度和识别效率提升,整体性能更优.

    密集遮挡改进YOLOv7服务机器人目标识别

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    基于自适应局部邻域条件下的点云匹配

    李晋儒王晋郭松涛索红燕...
    1606-1621页
    查看更多>>摘要：为了应对传统迭代最近点(ICP)算法在处理复杂点云空间特征时,面临噪声干扰和数据缺失等问题导致收敛速度缓慢、配准精度不高以及鲁棒性较差等问题,本文提出了一种基于自适应局部邻域条件下的点云匹配算法.首先,采用体素网格滤波对数据进行预处理,根据不同半径邻域内邻近点的分布情况,定义邻域表面的弯曲程度,在此基础上,充分考虑到法向量分布和邻域曲率特征,从而得到更精确的特征点提取;其次,通过运用最小二乘曲面拟合方法,进一步提取出邻域曲率变化最为显著的特征点,采用快速点特征直方图(FPFH)对特征点进行描述,并通过设定距离阈值的采样一致性算法来匹配相似的特征点对,计算出关键的坐标转换参数,完成初始配准.最后,利用线性最小二乘优化点到面的ICP算法,以实现更精确的配准结果.通过一系列实验对比发现相较于现有的几种配准算法(ICP,SAC-IA+ICP,K4PCS+ICP),在存在噪声干扰和数据缺失的情况下,所提方法的配准准确度平均提高45%,配准速度平均提高38%,充分验证了该方法在应对大数据量、低重叠率点云配准方面具备出色的稳健性能.

    点云匹配邻域法向量快速点特征直方图迭代最近点

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    并行特征提取和渐进特征融合的计算机主板装配缺陷检测

    陈俊英李朝阳黄汉涛董戌泽...
    1622-1637页
    查看更多>>摘要：针对计算机主板装配缺陷检测中的元器件位置分布复杂、缺陷目标不显著及多尺度等问题,本文提出了一种并行特征提取和互交叉渐进特征融合的端到端的缺陷检测算法.首先,结合部分卷积和视觉Transformer提出了一种并行残差特征提取网络,利用部分卷积的低计算复杂度的优势提取局部特征,同时利用视觉Transformer的长距离建模能力扩大模型的感受野,增强网络的特征提取能力.其次,引入注意力机制和特征渐进融合机制,提出了一种多尺度注意力互交叉的渐进特征融合网络,增强检测模型的特征融合能力.在公开数据集上的实验结果表明,该算法的平均精度均值(mAP)达到了94.63%,相较于基线模型YOLOv5提升了4.62%,并优于其他几种先进模型,检测速度达到了25 FPS.实现了较好的检测精度与速度的平衡,为实际工业环境下计算机主板表面装配缺陷检测自动化和智能化的实现提供了一种快速、有效的方法.

    计算机主板装配缺陷检测并行特征提取渐进特征融合视觉Transformer部分卷积

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