提高外场重频激光光斑测量距离的研究

为评定激光指示器对运动目标的指示精度,通常使用激光光斑测量系统,测量照射在靶标上波长为1.064μm的激光光斑位置。而现用激光光斑测量系统的最大探测距离仅为500 m,需要大幅提高。本文通过分析制约激光光斑测量距离的因素,研究了提高外场重频激光光斑测量距离的技术途径,在选用可精确控制快门曝光的近红外高量子效率摄像机的基础上,设计了快门最优控制策略。在保证激光光斑录取率99.9%的同时,通过控制摄像机曝光时间,将激光光斑图像信噪比提高了约2倍多。外场测量时,对重频激光光斑的测量距离达到了2 000m,满足了对运动目标测量的精度要求。     

基于螺旋式光纤环输出光斑旋转的温度传感器

采用将传感光纤绕制在螺旋型调制器上的方法,设计了一种基于光斑旋转角度调制的新型光纤温度传感器。根据螺旋型调制器所处环境温度的变化会使传感光纤产生双折射效应,从而使出射光斑发生旋转变化的原理,通过CCD获得不同温度下的出射光斑图像的变化情况以及利用MATLAB对所得数据进行处理,可以探测出温度变化与出射光斑旋转角度的关系,达到对温度间接测量的目的。实验证明,光斑旋转角度与温度变化在一定范围内有很好的线性关系,而且该传感系统灵敏度也比较高。     

远近场自适应激光光斑能量中心检测北大核心CSCD

某激光武器在研制过程中,需要对激光光斑进行中心校准,确保发射能量稳定汇聚于目标处。现有光斑中心检测算法无法满足远场不规则光斑的能量中心校准,为此本文提出了一种基于自适应disk掩膜的激光光斑中心检测算法,首先通过双边滤波、伽马拉伸等操作实现图像增强,然后用大津法进行图像阈值分割,通过二值化的面积确定掩膜半径,用掩膜与光斑原图做匹配从而进行光斑中心检测,确定能量中心。该方法在近场光斑与远场不规则光斑的中心检测均具有优异鲁棒性和准确性,可实现近场光斑±1个像素内误差,在0.8μm之内,远场±2个像素内,在1.6μm之内,以此用于激光类产品的实际工程设计,提升同类产品的性能。     

一种基于光斑操控的光束轴向扫描新方法

光束的轴向扫描在光学三维成像、光学材料制造等领域中具有十分广泛的应用。然而,现有的光束轴向扫描方法均存在着各自的不足,或是扫描速度过慢,或是扫描范围有限,又或是会影响生物样品的活性。文中基于光斑操控理论,通过对照明光束进行相位编码,改变相应的聚焦光斑轴向位置,实现光束的轴向扫描。通过模拟计算,验证了方法的可行性。模拟结果表明,本扫描方法具有较好的线性度,线性拟合因子R2=0.993 9。由于该方法不涉及机械移动,因此具有扫描精度高,对生物样品影响小等优点,有潜力在相关科研领域得到很好的应用。     

机载大光斑激光雷达数据估测森林结构参数研究进展

针对LiDAR对森林结构具有较强探测能力,从而能够准确地获取森林的三维结构的优势,该文试图将该技术运用于估测森林结构参数,并介绍了机载大光斑LiDAR系统的工作原理和主要技术规格,系统总结了机载大光斑LiDAR数据估测森林结构参数的研究现状,分析了机载大光斑LiDAR估测森林结构参数的局限性并对其进行了展望。     

基于RBF神经网络的高精度在线激光测厚算法

为进一步提高单CCD双光路激光三角法动态在线测厚系统的测量精度,提出了一种基于RBF神经网络的CCD靶面上光斑位置与被测物厚度之间函数关系的拟合算法。通过理论分析之后,设计了基于RBF神经网络直接拟合CCD靶面上两光斑位置信息与被测物厚度之间关系和现有的最小二乘法拟合三次多项式模型方法进行实验对比,两种方法分别得到了一个网络和一个近似数学模型。通过使用十组标准厚度塞尺在不同位置进行验证实验,发现前者方法计算出的厚度值更加靠近塞尺的客观值。实验结果表明,用RBF神经网络拟合两个光斑坐标和被测物厚度之间的关系,成功地提高了现有系统精度,鲁棒性好,时间复杂度尚可。     

全景立体球视觉装置的镜头位置校准方法研究

全景立体球视觉装置使用机械结构将多路图像采集系统进行封装定位,能同时完成全景拼接和三维重建的功能。但缺少一种有效的校准方法,来消除由加工制造和封装结构安装所产生的微小误差,这种误差多表现为各镜头光轴不平行、所成角度不准确等,且此误差不易测量。通过分析系统封装结构和相机成像模型,采用一种激光聚焦光斑检测微调的方法,利用采集图像中激光光斑的位置作为依据,对装置中四个鱼眼镜头进行水平及角度的位置校准,这样即可使得各光轴在同一平面,且所成角度精确为90°。全景立体球视觉装置的镜头位置校准是其功能应用的重要技术前提。     

大光斑LiDAR全波形数据小波变换的高斯递进分解

高斯分解是波形激光雷达数据预处理的常用方法,但在应用于大光斑全波形激光雷达数据中的叠加波时却难以发挥作用,为此提出一种基于小波变换的高斯递进波形分解方法.首先,利用小波变换多尺度分析特性检测出目标地物并准确估算组分特征参数,进而建立高斯模型优化特征参数;然后通过拟合精度指标,判断是否需要添加新组分进行逐级递进分解,确定最终模型及其组分构成,最终实现全波形激光雷达数据的波形分解.为了验证算法的有效性,分别对实验数据使用本文算法和常用的基于拐点匹配的高斯分解法进行分析,结果表明,本文算法提取的目标数几乎是拐点匹配算法的2倍,可以有效地从叠加波中检测出目标组分,且拟合精度高于98%.     

基于D型光纤光斑图的折射率传感特性研究

本文设计并制备了一种单模-D型-多模光纤结构,利用光纤传导模式间的干涉以及D型光纤的非对称结构,获得对外界变化响应极其灵敏的光斑图,并基于纹理特征算法解调出光斑的特征值,由特征值与折射率之间的一一对应关系实现折射率传感。对传感特性的研究中,从仿真与实验的角度讨论了不同抛磨长度、抛磨深度对传感特性的影响,仿真与实验结果均表明,抛磨长度2 mm和抛磨深度18μm参数的D型光纤结构折射率传感特性最佳,仿真与实验结果一致,证明了研究方法的正确性以及D型光纤光斑传感器进行折射率传感的可行性。实验中,能量值(EN)折射率测量灵敏度最高可达-1.86/RIU,拟合度达到0.964,相关性值(COR)折射率检测灵敏度最高可达-0.23/RIU,拟合度达到0.979。由于光斑检测的分辨力极高,因此,该方法为高分辨力折射率测量提供了很好的思路。