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期刊信息/Journal information
激光与光电子学进展
激光与光电子学进展

范滇元

月刊

1006-4125

lop@siom.ac.cn

021-69918222

201800

上海市嘉定区清河路390号（上海市800-211信箱）

激光与光电子学进展/Journal Laser & Optoelectronics ProgressCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊由中科院上海光学精密机械研究所和国家惯性约束聚变委员会联合主办。旨在关注科技发展热点，报道高新技术前沿，追踪科技研发动态，介绍科学探索历程；展示最新科技产品，汇萃时尚科技讯息。
正式出版
收录年代

    基于双域的密集连接残差卷积网络的磁共振重建

    张维坤刘巧红韩啸翔林元杰...
    126-133页
    查看更多>>摘要：磁共振成像是一种重要的医学影像临床工具,然而生成高质量的磁共振图像需要较长的扫描时间.为了加速磁共振成像速度,重建高质量的磁共振图像,提出一种级联频域和图像域的密集连接残差模块的磁共振重建网络.所提模型由频域重建网络和图像域重建网络组成,每个网络以U形的编码器-解码器结构为基础架构,两个域之间利用傅里叶逆变换进行转换.编码器采用了新设计的密集连接残差块,在提高特征复用的同时能够缓解梯度消失问题.在跳转连接处引入了坐标注意力,用于全局特征的提取和增强纹理细节的恢复.在公开的CC-359数据集上评估所提模型的性能.实验结果表明,与现有其他方法相比,所提方法在不同的采样率和采样掩模下可以有效去除伪影和保留更多的纹理细节,重建出更高质量磁共振图像.

    图像处理磁共振重建密集连接残差块坐标注意力双域

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    基于主动红外激励的硅通孔内部多缺陷分类与定位

    聂磊刘江林张鸣骆仁星...
    134-142页
    查看更多>>摘要：随着硅通孔(TSV)封装密度的不断提高,检测隐藏于封装内部的缺陷愈发困难.针对TSV内部多缺陷检测难度大、效率低的问题,提出一种基于主动红外激励的TSV内部多缺陷分类与定位方法.首先,通过仿真分析掌握TSV内部缺陷在主动激励下的外部表现规律.然后,构建卷积神经网络分类模型对仿真数据进行训练,以实现内部多缺陷的分类识别与定位.最后,搭建封装内部缺陷检测平台开展内部缺陷检测实验研究,以近红外激光为主动激励激发封装模型的内部缺陷,接着通过红外热像仪采集图像并输入卷积神经网络进行分类.结果表明,该方法能在不损坏样品的前提下有效识别缺陷的类型及位置,准确率可达96.20%,为TSV三维封装的可靠性分析提供了一种可靠的途径.

    无损检测硅通孔内部缺陷主动红外卷积神经网络

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    基于中心旋度分割的单频结构光相位展开算法

    叶蓓蓓刘钧高明王青松...
    143-150页
    查看更多>>摘要：在三维成像领域,对包裹相位进行精准解相是一个重要的研究问题.可以利用枝切法和最小二乘法等方法对单一频率的包裹相位图解相,由于噪声或阴影的影响,枝切法解相位容易产生"孤岛"效应,最小二乘法处理的结果可能会偏离相位真实值.针对以上不足,提出基于中心旋度分割的相位解包裹算法,计算包裹相位图中每个像素的中心旋度,分割出中心旋度为0的区域和不为0的区域,分别用洪水填充和二阶差分倒数排序对包裹相位解包裹,在区域边界处进行相位抬升处理,从而获取完整的绝对相位图.仿真结果表明,所提算法解包裹的性能明显优于枝切法和最小二乘法.实验结果表明,基于中心旋度分割的相位解包裹算法可以有效地实现对被测物体表面轮廓信息的三维成像,叶片表面三维测量误差小于等于0.08 mm,30 mm标准量块长度测量误差小于等于0.06 mm.

    相位调制中心旋度条纹结构光三维成像

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    环境光对Mini-LED背光LCD光晕感知的影响

    李超超夏振平张跃渊黄涛...
    151-157页
    查看更多>>摘要：作为下一代高动态范围(HDR)显示器的有力竞争者,Mini-LED背光的液晶显示是新型显示技术发展的重要方向.Mini-LED背光的液晶显示由于背光分区和液晶漏光等结构特点,不可避免地引入了光晕效应.为探究环境光对Mini-LED背光LCD光晕感知的影响,建立基本的Mini-LED背光LCD光学成像模型,并基于该模型设计了系统的视觉感知实验.实验研究了不同环境光照度、不同局部调光区大小、不同LCD对比度下人眼对光晕的感知效果,并基于实际光测量,探究了环境光对光晕感知的影响机制.结果表明,环境光对Mini-LED背光的液晶显示的光晕感知具有显著性影响,环境光会显著影响图像对比度,其照度与光晕感知强度基本呈负相关.本研究可为不同环境光场景下Mini-LED背光液晶显示系统的设计与优化提供参考.

    Mini-LED背光光晕效应环境光视觉感知

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    聚光集热器能流密度高速图像测量系统

    张泽申金一李桂强竺长安...
    158-166页
    查看更多>>摘要：聚光型集热器的能流密度分布可以评价镜场和集热器的性能,通常使用的直接或间接测量聚光型集热器能流密度分布的方法存在精度较低或测量时间长等问题.针对这些问题,提出了一种基于图像处理的太阳聚焦光斑分析方法,利用可见光相机获取太阳能聚焦光斑图片,通过多层感知机计算出光斑各位置的辐照度,并提出了一种全新的能流密度分级测量方法,提高了系统对光斑辐照度测量的动态范围.该系统的平均绝对百分比误差在2.5%～3.5%范围内,测量周期约为2 s,不需要漫反射靶,具有精度高、测量速度快、测量时间短、受环境影响小等优点.实验结果验证了系统对不同辐照度范围的聚焦光斑能流密度测量的有效性和精确性,为聚光型太阳能集热器聚光点能流密度的测量提供了新思路.

    间接测量聚光集热器能流密度图像处理

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    基于图像分析的锥形管内壁形变检测方法

    靳极升马卫红田会王凡...
    167-176页
    查看更多>>摘要：针对锥形管在多样化应用领域中内壁产生形变的检测问题,提出一种基于图像分析的锥形管内壁形变检测方法,旨在实现对锥形管内壁2 mm及以上形变量的定量分析,并实现产生形变的圆周方位的定性分析.该方法首先通过在锥形管内安装CMOS图像采集模块对锥形管内的预置圆环线图像进行采集;然后对图像进行处理分析,通过最小外接圆定位圆环线的位置信息,改进的Canny边缘检测算法提取圆环线边缘信息,并对圆环线中心特征数据进行提取分析产生的形变量与形变位置;最后根据像素空间与锥形管内壁空间的坐标关系将分析结果进行变换.该方法具有可视化程度较高以及定位精度高等特点.实验结果表明:基于图像分析的锥形管内壁形变检测方法对边缘提取综合效果更好,对内壁形变的有效识别能够达到2.05 mm及以上,且相对误差在0.15 mm以内,对内壁产生形变区域的定位精度达到0.01°,能满足对锥形管在不同应用场景中产生的形变进行定性定量分析的需求.

    变形检测锥形管内壁边缘提取特征信息坐标空间变换

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    白车身涂胶缺陷自动检测方法

    宋建阳刘常杰
    177-183页
    查看更多>>摘要：白车身涂胶是汽车生产中的重要环节,实现白车身涂胶缺陷的自动检测对于提高汽车生产质量和效率具有重要的意义.针对目前基于传统图像处理和深度学习的视觉检测方法均不能很好地完成涂胶缺陷检测的问题,提出一种将深度学习和传统图像处理相结合的白车身涂胶缺陷检测方法.首先,利用Faster R-CNN的区域候选网络完成胶条的定位和抽取,并根据检测到的感兴趣区域个数,判断是否存在断胶缺陷;然后,采用广度优先搜索和骨架提取算法计算胶条的像素面积、长度和宽度;最后,通过相机标定得到实际宽度和像素宽度的映射比值,计算出胶条的实际宽度,由此判断涂胶宽度是否合格,实现涂胶的缺陷检测.采用(10±1)mm涂胶进行验证实验,结果表明:该方法能够准确识别出断胶缺陷;对胶条宽度的测量误差在±0.35 mm以内;检测速度约为19.50 frame·s-1,满足实际生产的要求.

    汽车涂胶缺陷检测机器视觉图像处理

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    结构光测量中相机曝光优化与图像质量评估

    张伟宋杰吕圣曾志龙...
    184-193页
    查看更多>>摘要：为了解决结构光三维测量采集过程中无法准确确定曝光量的问题,提出了一种基于相机响应函数求解最优曝光时间的方法.该方法主要通过使用大津法(Otsu)对不同被测物体图像进行背景分割,然后利用相机响应函数求解真实像素值与曝光时间之间的关系,从而得到在理想像素均值下的最优曝光时间.此外,构建了通过计算图像过曝与欠曝像素点的占比与归一化的像素均值等其他基本图像质量评价参数的图像质量评价方法,该方法能够对被测物体图像进行有效评价.实验使用不同曝光时间进行双目结构光三维测量,对比了模型重建中相位匹配点数量与关键特征的测量结果.结果表明:使用最优曝光时间采集被测物,图像评价结果参数均在 90%以上;在模型重建过程中相位匹配点数最多,关键特征测量结果准确,与其他测量方法的最大测量误差为 0.02 mm;同时被测物图像质量评价结果与相位匹配点数呈正相关,证明了该评价方法的有效性.本研究为结构光三维测量中曝光量的选择提供了科学的依据.

    测量与计量结构光三维测量相机响应函数阈值分割图像质量评价方法

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    结合改进半径滤波和局部平面拟合的点云去噪算法

    郭昌龙夏振平李超超陈豪...
    194-202页
    查看更多>>摘要：点云去噪是保证三维点云质量的一个重要环节,现有的去噪方法在去除噪声点时,极易去除目标点云,并且这个误差随着噪声识别精度的提高而增大.为解决这一问题,提出一种结合改进半径滤波和局部平面拟合的点云去噪算法.为了准确地去除噪声点,根据噪声点与目标点云的欧氏距离,将噪声点划分为远噪声点和近噪声点,先后利用不同的去噪策略进行处理.首先,基于点云的密度特征采用改进的半径滤波去除远噪声点.然后,利用点云与局部拟合平面的偏差这一几何特征,去除靠近目标点云和附着在目标点云表面的近噪声点.最后,在公共的点云数据集上进行实验,并对所提方法与其他3种先进方法进行了比较.实验结果表明,在相同的噪声水平下,所提方法的多数指标都优于其他3种对比方法,在达到更高的噪声识别精度的同时,有效地提高了目标点云识别精度,去噪精度达95.9%.

    三维点云噪声分类去噪半径滤波平面拟合

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    基于多维动态卷积的激光雷达与相机外参标定方法

    张赛赛于红绯
    203-210页
    查看更多>>摘要：随着自动驾驶汽车的快速发展,汽车需要来自多个传感器的不同数据来感知周围环境.激光雷达和相机的精确标定对自动驾驶汽车的数据融合至关重要.针对经典神经网络对图像数据特征提取不全面、不准确而导致激光雷达与相机外参标定精度低的问题,提出一种基于多维度动态卷积的激光雷达与相机外参标定方法.添加随机变换对数据进行预处理,将预处理后的数据输入基于多维度动态卷积的特征提取网络,然后经特征聚合输出旋转和平移向量,此外使用几何监督和转换监督来指导学习过程.实验结果表明,所提方法可以提升神经网络特征信息提取的能力,进一步提高了外参标定的精度.和对比方法中最优的结果相比,所提方法的平移预测的误差平均值减少了0.7 cm,验证了所提标定方法的有效性.

    机器视觉激光雷达外参标定深度学习

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