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光学学报 2024年

作者：何业锋梁熙媛蔡明月西安邮电大学网络空间安全学院

针对已有量子密钥协商协议存在或对参与者能力和设备要求过高，或易受中间人攻击的问题，本文利用Bell态的纠缠特性、置换和幺正操作提出了一种具有互认证功能的两方半量子密钥协商协议。协议仅需一方参与者具备全量子能力，而另一方只... 详细信息

针对已有量子密钥协商协议存在或对参与者能力和设备要求过高，或易受中间人攻击的问题，本文利用Bell态的纠缠特性、置换和幺正操作提出了一种具有互认证功能的两方半量子密钥协商协议。协议仅需一方参与者具备全量子能力，而另一方只需具备半量子能力即可。由于半量子参与方仅需进行反射操作以及简单的量子态制备与测量操作，因此该协议降低了对参与者量子能力与设备的要求。并且，协议通过执行参与者之间的身份互认证来防止其遭受中间人攻击。安全性分析证明了该协议能够有效抵御参与者攻击和外部攻击。此外，通过性能分析以及与已有量子密钥协商协议比较发现，该协议在综合考量其功能和性能时是有一定优势的。

关键词：量子光学量子密码半量子密钥协商身份互认证 Bell态

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基于视觉的液晶屏/OLED屏缺陷检测方法综述

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中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1321-1345页

作者：林思媛吴一全南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106

液晶屏(liquid crystal display, LCD)和有机发光半导体(organic light-emitting diode, OLED)屏的制造工艺复杂,其生产过程的每个阶段会不可避免地引入各种缺陷,影响产品的视觉效果及用户体验,甚至出现严重的质量问题。实现快速且精确... 详细信息

液晶屏(liquid crystal display, LCD)和有机发光半导体(organic light-emitting diode, OLED)屏的制造工艺复杂,其生产过程的每个阶段会不可避免地引入各种缺陷,影响产品的视觉效果及用户体验,甚至出现严重的质量问题。实现快速且精确的缺陷检测是提高产品质量和生产效率的重要手段。本文综述了近20年来基于机器视觉的液晶屏/OLED屏缺陷检测方法。首先给出了液晶屏/OLED屏表面缺陷的定义、分类及其产生的原因和缺陷的量化指标;指出了基于视觉的液晶屏/OLED屏表面缺陷检测的难点。然后重点阐述了基于图像处理的缺陷检测方法,包括介绍图像去噪和图像亮度矫正的图像预处理过程;考虑到所采集的液晶屏/OLED屏图像存在纹理背景干扰,对重复性纹理背景消除和背景抑制法进行分析;针对Mura缺陷边缘模糊等特点,总结改进的缺陷分割方法;阐述提取图像特征并使用支持向量机、支持向量数据描述和随机森林算法等基于特征识别的缺陷检测方法。接着综述了基于深度学习的缺陷检测方法,根据产线不同时期的样本数量分别总结了无监督学习、缺陷样本生成、迁移学习和监督学习的方法,其中无监督学习从基于生成对抗网络和自编码器两个方面进行阐述。随后梳理了通用纹理表面缺陷数据集和模型性能的评价指标。最后针对目前液晶屏/OLED屏缺陷检测方法存在的问题,对未来进一步的研究方向进行了展望。

关键词：缺陷检测液晶屏(LCD) OLED屏机器视觉深度学习纹理背景消除无监督学习

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