基于液滴透镜的手持式显微成像系统的研制

为了实现对昆虫显微成像,设计了一款可附着在手机镜头上的基于液滴透镜的手持式显微成像系统。利用Inventor机械设计软件设计一个小型装置,该装置主要由照明模块、成像模块、电源模块和升降对焦系统组成。分析了成像模块中不同面形液滴透镜的成像性能,并对该装置进行了全面的测试评估。研究表明,该系统能准确、快捷地对昆虫进行显微成像,并可应用于虫媒传染病的防治与监测中。     

高填充因子微透镜阵列的快速制备及特性分析

微透镜阵列是一种被广泛应用于光信息处理、光传感、光计算、光通信和高灵敏度成像等领域的精密光学元器件之一。通过一些先进的制造技术已经可以制造出不同几何形状、轮廓和光学特性的微透镜阵列。然而,由于三维微制造工艺的难度,使得高填充因子微透镜阵列中的微透镜很难实现紧密排列。提出了一种快速、低成本的微流体操纵技术,用于制备高填充因子微透镜阵列,且对其制备工艺进行了初步的演示。这种易于操作的制造技术适用于微透镜阵列的大批量生产,极大地提高了生产效率。通过预先制备出的三种不同尺寸(微柱直径分别为300、500、700 μm)的微柱,实现了与其对应不同形状和尺寸的微透镜阵列的制备,并搭建了一套光学成像系统以对这些微透镜阵列进行成像性能的评估。主要对微透镜阵列的焦距、成像精度和每个微透镜阵列中各个微透镜子单元成像的均一性进行测试,利用所提出的微流体操控技术制备的微透镜阵列具有良好的成像性能,有望能够被应用到三维成像、光均匀化等诸多应用中。     

基于粒子群优化算法的水源微生物自动识别

水源微生物检测在水源生物安全监测等方面具有非常重要的意义，而传统的显微镜观测等方法存在效率低、需要专业人员操作等不足，为此提出了一种水源微生物自动识别方法。采集水样，并制作水源微生物图像集，编写全自动与半自动两种图像分割算法用于提取目标微生物区域，并提取6种图像特征。基于以上特征数据，研究水源微生物识别模型的优化问题：首先，优化部分特征参数；接着，融合所有特征，建立粒子群优化算法的支持向量机（support vector machine optimized by particle swarm optimization, PSO-SVM）微生物识别模型，并与其他识别算法进行比较。结果表明，相比于其他3种算法，PSO-SVM能更有效地识别各种微生物，其平均识别率达到97.08%。