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期刊信息/Journal information
激光杂志
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程正学

双月刊

0253-2743

JGZZ001@163.com

023-63051328

401123

重庆市黄山大道杨柳路2号A塔楼14楼140室

激光杂志/Journal Laser JournalCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是国家新闻出版局批准的国内外公开发行的刊物，以报导光电与激光技术为主的科技期刊。从1992起被列为中国科技论文统计源刊物，所刊登论文被美国《EI》检索。
正式出版
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    光通信系统的最优信道选择模型构建研究

    苏婧琼苏兆兆
    198-202页
    查看更多>>摘要：构建光通信系统的最优信道选择模型，提升光通信系统的数据传输速率，降低传输时延。首先光通信系统中发送端和接收端之间的感知时间和传输时间，以传输速率最大化为目标函数，构建最优信道选择模型，采用改进离散蝙蝠算法求解模型目标函数，获取最小适应度值对应的结果为当前最优解，输出最优信道选择结果。测试结果显示:该方法具有较好的应用效果，最优信道选择比率结果均在0。944以上，可极大程度地保证最优信道的选择效果;数据传输最大时延结果为1。08 s，满足应用标准;信道选择后光通信系统的传输速率均在10 Mbps左右，其中最大值达到10。57 Mbps。

    光通信系统最优信道选择模型通信特性

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    基于L1-TV模型参数自适应的脉冲噪声去除

    朱慧敏陈智斌文有为
    203-208页
    查看更多>>摘要：在医学影像、军事目标识别、网络安全、图像处理等多个领域，由于其严重的噪声干扰和大幅度信号突变，脉冲噪声问题广泛存在。针对受脉冲噪声影响的图像去噪问题，研究基于L1-TV模型去除脉冲噪声方法中的自动选取正则化参数问题。对于约束模型的求解问题，采用原对偶方法进行求解。鉴于模型中正则化参数难确定的问题，提出了 一种自动求解正则化参数项的方法，减少了反复实验的次数。实验结果表明，提出的自适应选取模型中正则化参数方法具有鲁棒性，不仅能够去除图像中的脉冲噪声，而且较好地保留图像的边缘及细节信息。

    图像去噪脉冲噪声L1-TV模型参数估计

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    基于改进ResNet模型的番茄叶片病虫害识别

    王圆祝俊辉周贤勇胡敏...
    209-214页
    查看更多>>摘要：识别早期番茄叶片的病虫害是预防番茄病虫害、提升产量的关键步骤之一。基于改进ResNet50识别番茄叶片病虫害。根据不同病虫害类别创建5种不同番茄病虫害数据集，并采用数据增强方式对数据进行预处理。在原始模型ResNet50的基础上，通过在网络模型结构中添加SE注意力机制模块让模型能够更准确地识别待检测目标。此外为了减少模型的参数量，实现更加轻量化的模型，利用深度可分离卷积替换传统卷积。为了说明改进模型的有效性，分析改进后的模型在番茄叶片病虫害数据集上的性能，将其与传统卷积神经网络ResNet50、AlexNet、VGG16、GoogLeNet进行对比。实验结果表明，改进后的模型相较于原模型参数量降低了37。5％，准确率达到了 97。4％，与原模型相比，其准确率提升了 4。4％。综上所述，本模型实现了性能与参数量之间的良好平衡，为后续在实际环境中番茄叶片病虫害识别系统部署提供可能。

    番茄叶片病虫害注意力机制深度可分离卷积卷积神经网络识别分类

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    基于稀疏优化的纺织品激光印花图像缺陷识别研究

    杨晓密
    215-219页
    查看更多>>摘要：通过对纺织品激光印花图像的缺陷识别，提高对纺织品印花质量检测能力，提出基于稀疏优化的纺织品激光印花图像缺陷识别方法，采用不同的像素块大小特征匹配方法实现对纺织品激光印花的瑕疵检测及显著图参数分析。采用纹理特征匹配方法实现对纺织品印花花边特征点提取与特征匹配处理，根据棉线与棉线间的纹理分布差异性，建立纺织品激光印花的稀疏化特征匹配特征检测模型，根据印花花边自身与生产的视觉特征表达能力，结合位置、尺度、旋转不变量的特征匹配结果实现对纺织品激光印花图像的缺陷识别和检测。测试结果表明，采用该方法进行纺织品激光印花图像缺陷识别的特征匹配能力较好，对缺陷部位的动态检测能力较强，具有很好的图像伪特征点筛出和特征检测能力。

    稀疏优化纺织品激光印花图像缺陷识别显著图

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    基于激光视觉传感器的机械零件形貌检测方法

    唐月夏李光平
    220-225页
    查看更多>>摘要：形貌检测一直机械零件加工的关键技术，当前机械零件形貌检测方法存在许多不足，形貌检测误差，耗时比较长，为了获得更加理想的机械零件形貌检测结果，设计了基于激光视觉传感器的机械零件形貌检测方法。首先研究机械零件形貌检测的研究现状，找到引起机械零件形貌检测效果差的原因，然后引入激光视觉传感器对机械零件图进行采集，并对原始图像进行去噪、均衡化处理，提取机械零件形貌检测特征，最后根据特征进行机械零件形貌检测，并进行了机械零件形貌检测仿真测试，结果表明，本方法对零件1的检测误差为3 μm，对零件2的检测误差为5 μm;对零件1的检测时间为7 ms，对零件2的检测时间为6。5 ms;有效减少了机械零件形貌检测误差，提高了机械零件形貌检测精度，具有更高的实际应用价值。

    激光技术传感器采集图像形貌测量测试实验

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    基于激光雷达回波信号的移动机器人低分辨率视觉识别系统

    李丹孙静晶
    226-230页
    查看更多>>摘要：通过对移动机器人低分辨率视觉识别，实现对机器人作业过程中的视觉跟踪引导和实时控制，提出基于激光雷达回波信号的移动机器人低分辨率视觉识别方法。以发射的激光雷达回波信号作为移动机器人的视觉引导信号，提取激光雷达回波信号的测距参数，通过雷达回波检测和距离参数估计实现对机器人视觉跟踪过程中的定位检测和过程引导，结合低分辨的视觉增强方法，建立信号滤波和视觉导引信息增强模型，实现视觉识别算法优化设计。设计双目相机采集模块、视觉识别模块、视觉定位模块，在集成可编程逻辑环境下实现对机器人视觉识别系统优化设计。测试表明，设计的系统能有效实现对移动机器人的回波定位检测和视觉引导跟踪识别，视差较小，跟踪精度较高。

    激光雷达回波信号移动机器人低分辨率视觉识别

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    组合光透视下小面积室内封闭空间分割方法

    赵会宾张立
    231-235页
    查看更多>>摘要：为提高室内空间的优化规划设计能力，提出基于点云数据语义分割的组合光透视下小面积室内封闭空间分割方法。构建小面积室内封闭空间的环境三维信息感知模型，采用室内空间点云提取室内封闭空间图像的坐标信息，结合语义组合特征分割方法将融合空间信息映射到高分辨空间异质单元结构中，引入几何约束的子空间投影特征信息，结合组合光透视的高分辨率分割图模型参数融合方法，提取小面积室内封闭的端元，采用点云数据语义分割方法实现空间分割。结果表明，采用该方法有效实现对复杂室内场景的三维重建，空间分割的均方根误差较低为0。808％，峰值信噪比较高42。156 dB，空间分割速度较快，平均为12。83 ms。

    组合光透视小面积室内封闭空间分割语义组合特征分割

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    基于激光SLAM的物流分拣机器人自主导航研究

    王力锋刘抗英姚源果周万洋...
    236-240页
    查看更多>>摘要：物流分拣机器人工作环境的障碍物多，为此提出基于激光SLAM的物流分拣机器人自主导航研究方法。利用激光SLAM确定机器人工作环境中障碍物的分布情况;将目标偏置策略加入到RRT*算法中，通过设置固定概率和变概率的目标偏置策略，在遍历目标点时使路径节点更具导向性，更好地避免机器人与障碍物发生碰撞，再利用搜索随机树搜索其中的最短路径。对比实验表明:与常规方法相比，该方法可在起始点与 目标点之间指导机器人按照最短路径行进，导航过程花费时间较短，使机器人自主导航的出错率和能耗均在5％左右。

    激光同步定位与地图构建机器人自主导航G-RRT*算法目标偏置策略随机树

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    基于卷积神经网络的红外弱小车辆目标检测方法

    金宝根吕庆梅
    241-245页
    查看更多>>摘要：传统方法无法获得理想的红外弱小车辆目标检测结果，导致检测误差大，无法满足实际应用要求，为了解决传统红外弱小车辆目标检测方法存在的局限性，及时检测红外图像中的弱小车辆，提高车辆检测精度，设计了基于卷积神经网络的红外弱小车辆目标检测方法。首先对弱小车辆目标检测需要的红外图像进行采集，并对红外图像噪声进行处理，消除噪声对弱小车辆目标检测的干扰，然后采用卷积神经网络建立弱小车辆目标检测模型，最后通过具体仿真实验测试弱小车辆目标检测方法的性能。结果表明，该方法的弱小车辆目标检测精度超过了 90％，大幅度减少了弱小车辆目标的误检率，同时弱小车辆目标检测时间控制在5 s内，可以满足弱小车辆目标检测的实时性要求，具有较高的实际应用价值。

    红外图像卷积神经网络弱小目标车辆检测特征向量噪声抑制

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    基于多模态融合技术的红外人脸识别方法

    张杰汤嘉立
    246-251页
    查看更多>>摘要：针对当前红外人识别准确率低问题，提出基于多模态融合技术的红外人脸识别方法。对人脸图像进行去噪与增强处理，得到高灰度级图像，采用二维小波变换提取串联特征向量，利用多模态融合算法计算特征通道的上下文注意力系数，使类间特征差异得以量化，结合模态融合决策函数，对人脸图像特征进行融合，根据分类器的最优分类准则计算图像间的匹配度，实现红外人脸识别。在实验论证中，对所提方法的识别性能进行了验证，结果显示，在大样本与小样本的识别中，所提方法得到的识别准确率为95％左右，对于红外人脸图像具有较高的识别准确率。

    多模态融合技术红外人脸人脸识别识别准确率

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