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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

    面向低重叠率点云匹配的多层级过滤网络

    贺敏琦刘俐李尚吴浩...
    1759-1772页
    查看更多>>摘要：针对点云测量过程中由于结构遮挡、视场约束、拼接误差等导致的匹配失真问题,提出一种多层级过滤网络(Multi-level Filter Network,MulFNet)用于实现单次测量点云低重叠率下的精确配准.通过特征金字塔编码网络提取点云的多层级特征,获得不同尺度的语义信息,同时嵌入注意力模块和信息编码模块以增强特征显著性.基于多尺度一致性决策机制对多层级特征进行过滤,筛选离群点并保留点云突出特征,获得初始对应关系.最后,将初始对应结点基于几何信息自适应分组,由局部至全局进行加权转换估计,获得基于多层级过滤筛选后的预测矩阵.实验结果表明,MulFNet网络在标准 3DMatch公共数据集上的匹配效果明显优于FCGF,PREDATOR等主流网络,在平均重叠率为10%的测量数据集上的匹配精度比ICP算法和GeoTransformer网络分别提高40.9%和85.4%,有效解决了低重叠率点云匹配失真的问题.

    点云匹配匹配失真低重叠率多层级过滤局部测量

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    航拍多光谱田间秸秆覆盖量反演模型的建立与优化

    刘媛媛孙宇高雪冰王利斌...
    1773-1787页
    查看更多>>摘要：保护性耕作是农业耕地可持续性发展的重要方法,已被世界多地采用,秸秆覆盖量实现从"有无"到"多少"的进一步判定,是秸秆还田检测的重要指标.通过无人机搭载多光谱相机航拍研究区内春秋两季遥感数据,并同步测定玉米秸秆覆盖量.首先,通过遥感数据提取光谱反射率并构建光谱指数,采用相关系数法筛选出对秸秆覆盖量敏感的波段变量和光谱变量,作为模型输入变量;然后,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)4种机器学习算法,建立玉米秸秆覆盖量的反演模型,比较不同时期和不同研究区域的模型精度;最后,为解决预测性能受其模型参数影响较大问题,引入遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO),并提出遗传-粒子群混合算法(Ge-netic-Particle Swarm Optimization,GA-PSO),利用它们的互补性提高模型的性能,完成区域内秸秆覆盖量的估算.实验结果表明,基于GA-PSO优化的RF算法玉米秸秆覆盖量反演模型取得了最佳的反演效果,其中R2达到了0.74.同时,对比分析不同数据的反演结果,均较为真实地反映了区域内秸秆覆盖量,估测准确率达到91.36%,说明可以通过优化模型实现结果估算.研究为保护性耕作秸秆还田量检测提供科学参考,亦为其他作物秸秆覆盖量估测提供了可靠的模型反演方法.

    多光谱图像机器学习秸秆覆盖量无人机遗传算法粒子群算法

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    基于圆卷积神经网络的粘连导电粒子检测

    刘子龙罗晨周怡君贾磊...
    1788-1800页
    查看更多>>摘要：为了提高粘连导电粒子检测的精度和稳定性,提高评价指标的客观性和与实际生产需求的适配度,提出了基于圆卷积神经网络的粘连粒子检测.首先提出了更适合粒子检测的圆卷积,修改可变形卷积的采样策略,限制采样点偏移量x,y坐标的自由度,增加尺寸控制参数作为补偿.然后,基于U-MultiNet网络架构将圆卷积替代原有卷积形式,并增加注意力机制,通过标签图计算自注意力,以此作为权重修改损失函数和标签图.最后,提出可重复性和可再现性指标综合评价算法的精度和稳定性.实验结果表明,本文方法的可重复性和可再现性分别为0.809 2和0.705 1,相比现有主流方法提高了4.52%和1.74%;精确度和召回率分别为0.712 8和0.697 4,准确度为0.834 1,比现有主流方法高1.68%.相比于现有主流方法,该方法对于粘连干扰的粒子检测效果有明显提升,可以满足工业上对粒子检测精度、稳定性和实时性的要求.

    机器视觉深度学习神经网络导电粒子检测圆卷积

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