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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

    采用辅助学习的物体六自由度位姿估计

    陈敏佳盖绍彦达飞鹏俞健...
    901-914页
    查看更多>>摘要:为了在严重遮挡以及少纹理等具有挑战性的场景下,准确地估计物体在相机坐标系中的位置和姿态,同时进一步提高网络效率,简化网络结构,本文基于RGB-D数据提出了采用辅助学习的六自由度位姿估计方法.网络以目标物体图像块、对应深度图以及CAD模型作为输入,首先,利用双分支点云配准网络,分别得到模型空间和相机空间下的预测点云;接着,对于辅助学习网络,将目标物体图像块和由深度图得到的Depth-XYZ输入多模态特征提取及融合模块,再进行由粗到细的位姿估计,并将估计结果作为先验用于优化损失计算.最后,在性能评估阶段,舍弃辅助学习分支,仅将双分支点云配准网络的输出利用点对特征匹配进行六自由度位姿估计.实验结果表明:所提方法在YCB-Video数据集上的AUC和ADD-S<2 cm结果分别为 95.9%和 99.0%;在LineMOD数据集上的平均ADD(-S)结果为 99.4%;在LM-O数据集上的平均ADD(-S)结果为71.3%.与现有的其他六自由度位姿估计方法相比,采用辅助学习的方法在模型性能上具有优势,在位姿估计准确率上有较大提升.

    六自由度位姿估计辅助学习深度图像三维点云

    基于SURF-OKG特征匹配的三维重建技术

    张蕾石岩卢文雍徐睿...
    915-929页
    查看更多>>摘要:为了解决结构光三维重建中传统立体匹配存在的特征点匹配错误、匹配缺失和匹配重复等问题,本文将SURF算法中高斯滤波改进为自适应中值滤波结合小波变换,并提出了一种基于OKG算法的二次特征匹配方法.该算法首先使用自适应中值滤波结合小波变换算法对图像进行平滑和降噪处理,再进行初步特征点提取和匹配,然后将构建的尺度空间划分成多个网格,在每个网格内使用FAST算法提取尺度空间特征点,使用ORB算子提取左右图像的特征点,用BRIEF描述子对其进行描述,采用K-D树最近邻搜索法限制特征点选取,通过GMS算法剔除误匹配点.最后,将本文SURF-OKG算法与传统特征匹配算法进行对比分析,并对阶梯块进行三维重建来验证本文算法的有效性.实验结果表明:SURF-OKG算法的正确匹配率为92.47%;对阶梯宽度为40 mm,精度为0.02 mm的阶梯块进行三维重建,实验测得阶梯宽度的误差均值为1.312 mm,最大误差值不超过1.72 mm,基本满足结构光三维重建系统的实验要求.

    三维重建特征点匹配SURF算法SURF-OKG算法阶梯块

    基于改进灰狼优化算法的QFN芯片图像多阈值分割方法

    巢渊徐魏刘文汇曹震...
    930-944页
    查看更多>>摘要:在QFN芯片封装缺陷检测中,增加图像分割环节可有效提高缺陷检测准确性与检测效率.针对图像分割中传统算法效率低、智能优化算法分割精度低稳定性差的问题,本文提出一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)的图像多阈值分割方法.首先,改进原始灰狼优化算法非线性因子,平衡算法搜索效率与挖掘能力;其次,引入反向学习策略提高种群整体质量,引入正弦函数、调整头狼权重以改进灰狼更新策略,增强算法多样性与挖掘能力;然后,提出头狼靠拢与种群变异交替进行的位置更新策略,平衡算法收敛性能与跳出局部最优能力;最后,以Kapur熵为适应度函数,求解最优分割阈值.将本文提出的改进灰狼优化算法的多阈值图像分割方法,与灰狼优化算法(GWO)、基于翻筋斗觅食策略的灰狼优化算法(DSF-GWO)、基于莱维飞行的樽海鞘群优化算法(LSSA)、改进北方苍鹰算法(INGO)的图像分割方法进行实验对比,结果表明:本文方法在分割用时方面,约为DSF-GWO的1/2,INGO的1/4;在分割精度与稳定性方面,在进行QFN芯片缺陷图像的连续30次分割时,本文方法具有最大Kapur熵平均值、最小标准差与最短分割时间.因此本文方法可实现高精度、高稳定性与高效率的QFN芯片图像多阈值分割.

    灰狼优化算法多阈值分割Kapur熵QFN