太赫兹波计算鬼成像:原理和展望

本文立足于太赫兹波成像领域近年来备受关注的研究热点—太赫兹波计算鬼成像,首先回顾了鬼成像从量子到经典再到计算的历史过程,然后阐述了计算鬼成像的数学原理,随后综述了计算鬼成像在太赫兹波段的发展历程,及其在超衍射分辨成像、石墨烯光电导成像、太赫兹光谱成像等方面的应用,并在最后展望了太赫兹波计算鬼成像的发展前景:计算鬼成像作为一种成像手段,可以绕开在太赫兹频段缺乏经济高效的焦面阵列式探测器的难题,但目前的成像帧率还难以满足快速成像的应用需求,相信在未来随着器件性能的提升和成像算法的优化,其成像帧率可以得到大幅提升。     

太赫兹脉冲焦平面成像技术的发展与应用

作为太赫兹技术中的重要组成部分,太赫兹脉冲焦平面成像一经问世就引起了行业内的广泛关注,人们引入了各种方法去提升此成像技术的测量性能,同时也尝试将此成像技术应用于不同的工业和基础研究领域。本文综述了近年来人们对太赫兹脉冲焦平面成像的技术改良和应用研究,包括提升成像系统的空间分辨率、信噪比、信息获取能力,以及将此成像技术应用于光谱识别检测、超表面器件功能验证、太赫兹特殊光束测量、太赫兹表面波观测等,希望该综述能够推动太赫兹脉冲焦平面成像的进一步技术革新和应用拓展。     

基于深度卷积神经网络的γ光子图像分类识别研究

通过对正电子探测成像技术获得的γ光子图像进行分类识别,有利于后续有针对性地快速获取图像所包含的有效信息。在MatConvNet上利用迁移学习的方法搭建深度卷积神经网络,通过对其参数的调整进一步提高网络分类识别的性能。为了验证网络性能,设计了10组不同形状的管材模型,利用仿真得到的扫描时间为1s的γ光子图像样本集对网络进行训练后,将其应用于扫描时间为0.1 s的γ光子图像样本进行分类识别,发现分类准确率在图像质量偏差、扫描时间为0.1 s的γ光子图像样本上仍然达到了94.72%。可见所搭建的深度卷积神经网络对γ光子图像具有很好的分类识别性能。     

无人船在清淤工程中的应用研究

清淤是磁湖水生态环境修复的重要环节。为了减少清淤误差,有效清除湖底污染严重的淤泥,成立了QC小组,通过方案比选,制定了优选载体、完成制安和实现声呐成像的对策措施并实施。工程完工后,水质达标率在85%以上。     

湾图沟煤矿高强度采动巷道稳定性评价研究

针对高强度采动巷道围岩控制难题，从实验室岩样尺度和现场巷道尺度研究了湾图沟煤矿13405工作面回风平巷围岩稳定性特征。结合单轴压缩试验和声波测试分析了干燥、自然及饱和状态下3组岩样的力学行为差异特征。利用钻孔成像，分析了高强度采动影响巷道围岩裂隙发育分段特征。结果表明:干燥、自然及饱和状态下岩样的单轴抗压强度和弹性模量依次降低，水分的存在极大地降低了岩石的强度和刚度。实煤体段围岩仅在深度1 m范围内发现少量纵向裂隙。高静压段两帮维护效果较差，煤帮裂隙极为发育，存在高量值的离层。动压段巷道顶板完整性较好，两帮均发现较大离层，且超出了锚杆正常锚固范围，严重影响了巷道锚固结构的稳定性。