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基于“时频变换”的主动超快成像方法（特邀）

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光学学报 2024年第17期 98-114页

作者：陆宇陈烽精密微纳制造技术全国重点实验室陕西省信息光子技术重点实验室西安交通大学电子科学与工程学院

针对诸多基础科学和工程应用领域，发展飞秒到纳秒时间尺度的超快成像方法具有非常重大的理论与工程意义。作为一类当前被广泛研究的超快成像方法，基于“时频变换”的超快成像方法在成像的时间分辨率、单次曝光获得的图像帧数、可观测... 详细信息

针对诸多基础科学和工程应用领域，发展飞秒到纳秒时间尺度的超快成像方法具有非常重大的理论与工程意义。作为一类当前被广泛研究的超快成像方法，基于“时频变换”的超快成像方法在成像的时间分辨率、单次曝光获得的图像帧数、可观测的时间范围等方面都具有独特的优势。本文首先介绍“时频变换”超快成像的基本原理，并从“时频变换”超快成像的两个主要组成部分：“时频变换”观测脉冲的产生和时间-光谱图像序列的恢复入手，对当前“时频变换”超快成像新方法进行系统性介绍。将围绕超快成像的时间与空间特性，对不同“时频变换”超快成像方法的优势与特点进行探讨，并展望“时频变换”超快成像方法在未来的发展方向。

关键词：超快光学超快成像时频变换飞秒激光时间-光谱图像序列

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基于“时频变换”的主动超快成像方法

光学学报 2024年

作者：陆宇陈烽精密微纳制造技术全国重点实验室陕西省信息光子技术重点实验室西安交通大学电子科学与工程学院

发展飞秒到纳秒时间尺度的超快成像方法对于诸多基础科学和工程应用领域具有非常重大的理论与工程意义。作为一类当前被广泛研究的超快成像方法，基于“时频变换”的超快成像方法在成像的时间分辨率、单次曝光获得的图像帧数、可观测的... 详细信息

发展飞秒到纳秒时间尺度的超快成像方法对于诸多基础科学和工程应用领域具有非常重大的理论与工程意义。作为一类当前被广泛研究的超快成像方法，基于“时频变换”的超快成像方法在成像的时间分辨率、单次曝光获得的图像帧数、可观测的时间范围等方面都具有独特的优势。本文将首先介绍“时频变换”超快成像的基本原理，并从“时频变换”超快成像的两个主要组成部分：“时频变换”观测脉冲的产生和时间-光谱图像序列的恢复入手，对当前“时频变换”超快成像新方法进行系统性介绍。最后，本文将围绕超快成像的时间与空间特性，对不同“时频变换”超快成像方法的优势与特点进行探讨，并展望“时频变换”超快成像方法在未来的发展方向。

关键词：超快成像时频变换飞秒激光时间-光谱图像序列

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基于知识图谱的水产养殖病害诊断技术研究

计算机测量与控制 2024年第9期32卷 101-107页

作者：陆光豪李海涛赵瑞金青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061

水产养殖病害是影响水产养殖效益的重要因素,由于水产养殖病害文本数据杂乱无章,无法快速准确定位疾病原因,从而耽误诊断和治疗时机,导致水产养殖质量和产量下降;为解决上述问题,深入知识图谱的工作原理和模型特征,采用知识图谱技术完... 详细信息

水产养殖病害是影响水产养殖效益的重要因素,由于水产养殖病害文本数据杂乱无章,无法快速准确定位疾病原因,从而耽误诊断和治疗时机,导致水产养殖质量和产量下降;为解决上述问题,深入知识图谱的工作原理和模型特征,采用知识图谱技术完成水产养殖病害诊断总体方案设计,建立水产病害语料库,引入H-BIO标注策略,完成标注方案设计、改进BiLSTM模型构建,进行实体关系抽取和水产病害模型训练,完成水产养殖病害知识图谱可视化设计,并进行水产病害联合抽取实验;实验结果表明:基于知识图谱的改进BiLSTM模型在实体关系抽取方面效果较好、可靠性较高,有效提高了水产病害联合抽取准确率,构建了水产养殖病害可视化知识图谱,能够辅助作业人员快速准确进行水产病害诊断和治疗,对提升水产养殖生产效益具有十分重要的作用。

关键词：水产养殖病害诊断知识图谱 H-BIO标注 BiLSTM模型

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通道空间深度感知的轻量化水下目标检测

计算机测量与控制 2024年第9期32卷 86-93页

作者：赵瑞金李海涛陆光豪青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061

提出了一种通道空间深度感知的轻量化水下目标检测网络CSDP-L-YOLO;该网络基于YOLOv5网络进行改进,由特征感知模块和双注意门控策略组成;特征感知模块旨在将解码器中的多级特征自适应抑制或增强,优化类内学习的一致性,解决水下场景复杂... 详细信息

提出了一种通道空间深度感知的轻量化水下目标检测网络CSDP-L-YOLO;该网络基于YOLOv5网络进行改进,由特征感知模块和双注意门控策略组成;特征感知模块旨在将解码器中的多级特征自适应抑制或增强,优化类内学习的一致性,解决水下场景复杂导致的误检和漏检问题;通过线性操作和混洗结构生成特征映射,减少冗余特征的融合和计算,以减少模型的参数量和计算量;双注意门控策略是在编码器中同时引入并发通道空间挤压-激励机制模块和卷积注意力模块,进一步关注强相关性特征,增强模型对特征的敏感度;实验结果表明,与基线模型YOLOv5-s相比,mAP提高了2.4%,节省了20%参数量和15.8%计算量,检测速度提升了8.2 ms;此外,与目前较为先进的YOLOv8模型相比,mAP提高了1.9%。

关键词：水下目标检测通道空间深度感知注意力机制模型轻量化特征融合 YOLO

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无机纳米抗菌材料开发及其在家居产品中的应用进展

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化工进展 2024年

作者：周维陆锦成张兴光无菌时代复合新材料(苏州)有限公司上海理工大学材料与化学学院化学系

在健康中国战略背景下，具有健康功能的家居产品，如抗菌纤维和抗菌塑料等，由于其良好抗菌性和适用性等受到广泛关注。学术界和企业界根据抗菌材料的特性设计出不同的产品。本文综述了无机纳米抗菌剂的抗菌机理，包括接触反应机理和光... 详细信息

在健康中国战略背景下，具有健康功能的家居产品，如抗菌纤维和抗菌塑料等，由于其良好抗菌性和适用性等受到广泛关注。学术界和企业界根据抗菌材料的特性设计出不同的产品。本文综述了无机纳米抗菌剂的抗菌机理，包括接触反应机理和光催化抗菌机理；无机抗菌剂，如纳米金属物种、纳米氧化物、其他纳米抗菌材料及复合材料的最新进展；抗菌家居产品，如抗菌纺织品、抗菌塑料、抗菌涂料、抗菌陶瓷以及水、气体过滤净化等应用进展。分析表明无机抗菌材料在结构优化、抗菌废弃物回收与毒性研究，以及绿色可持续发展等方面还需高度重视。在未来方向上，本文也指出了可能的发展趋势（如多孔多位点协同抗菌材料开发、双碳政策下绿色工艺开发、居家抗菌产品的简便检测手段和多功能组合产品开发），目前无机纳米抗菌材料应用中存在的问题（如在聚合物中的分散性、兼容性和稳定性），以及展望了抗菌家居产品的市场前景。

关键词：无机抗菌材料居家产品抗菌活性抗菌机理

基于FPDE-SIFT的声呐干涉图像配准方法

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 101-108页

作者：刘伟陆周天闫振宇杜伟东哈尔滨工程大学水声技术全国重点实验室哈尔滨150001 海洋信息获取与安全工信部重点实验室(哈尔滨工程大学)工业和信息化部哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声工程学院哈尔滨150001 极地海洋声学与技术应用教育部重点实验室哈尔滨150001

图像配准是声呐进行高精度干涉测量的保障,该文针对水下目标的声呐图像配准,提出了一种基于4阶偏微分方程尺度不变特征变换的声呐干涉图像配准方法。该方法聚焦声呐图像配准的难点,首先基于4阶偏微分方程构建尺度空间,在保持图像细节的... 详细信息

图像配准是声呐进行高精度干涉测量的保障,该文针对水下目标的声呐图像配准,提出了一种基于4阶偏微分方程尺度不变特征变换的声呐干涉图像配准方法。该方法聚焦声呐图像配准的难点,首先基于4阶偏微分方程构建尺度空间,在保持图像细节的前提下滤除噪声,提高特征提取的准确度;对于残余噪声造成的特征点误检,借助特征点的相位一致性信息加以筛选,精简特征点样本集;最后对特征点匹配策略进行优化,提出改进的快速样本一致性匹配策略剔除特征点的误匹配。算法增加了匹配点对的数量,提高了匹配点对的准确度,实现了声呐干涉图像的精确配准。水池实验和外场试验表明,该文所提出的算法相较现有算法对声呐图像有着更好的适用性,配准后的均方根误差与留一法均方根均小于1像素,达到了亚像素配准精度。

关键词：声呐图像配准尺度不变特征变换偏微分方程相位一致性快速样本一致性

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南京市溧水区农民合作社农产品生产质量管理问题研究

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南京市溧水区农民合作社农产品生产质量管理问题研究

作者：陆泓宇中南林业科技大学

学位级别：硕士

南京市溧水区作为该市的重要农作物基地和农业高新技术示范区,在推进区域农业现代化和促进农业高质量发展方面扮演着关键角色。随着全球农业竞争的加剧以及国内外市场对农产品质量要求的提高,溧水区的农业及其农民合作社面临着转型升级... 详细信息

南京市溧水区作为该市的重要农作物基地和农业高新技术示范区,在推进区域农业现代化和促进农业高质量发展方面扮演着关键角色。随着全球农业竞争的加剧以及国内外市场对农产品质量要求的提高,溧水区的农业及其农民合作社面临着转型升级的重大任务,以适应农业高质量发展的新要求。本文选取了南京市溧水区2022年被认定为国家级示范社的五家农民合作社作为研究对象,深入探讨了这些合作社在农产品生产质量管理方面的实际操作、遇到的问题及其面临的挑战。通过文献综述和实证研究的方法,全面评估了溧水区农民合作社在农产品生产质量管理方面的现状,揭示了存在的问题和背后的影响因素,旨在提出有效的策略,以促进该地区乃至更广泛区域的农业高质量发展。通过系统的文献回顾和深入的实地调研,本研究发现溧水区的农民合作社虽然已建立起较为完善的农产品生产质量监控和管理体系,但在实践中仍面临多重挑战。质量控制和监测效果不佳、法规和标准的遵守存在缺陷、人资培训与技术升级不受重视等问题成为制约农产品生产质量提升的主要障碍。特别地,农户对质量标准的认知不足,加上合作社内部管理缺乏系统化和规范化,严重影响了质量管理的效率和效果。这些问题不仅限制了农产品的市场竞争力,还阻碍了农业的可持续发展。本研究通过对农民合作社农产品生产质量管理的深入分析,丰富了相关领域的研究文献,并为后续研究提供了新的视角和丰富的数据支持。在实践层面,本研究的成果能帮助农民合作社明确农产品生产质量管理中的关键问题,并提出解决方案,有助于推动农业的可持续发展。此外,本文提出的改善策略和建议对于政府部门在制定相关农业政策、优化农业产业结构、提升农业整体竞争力方面提供了实用的指导。总体来看,本研究的重要贡献在于为溧水区乃至更广泛区域内的农民合作社农产品生产质量管理提供了详实的实证研究支持,并对促进地区农业高质量发展提出了有力的理论和实践建议。

关键词：农民合作社农产品生产质量管理溧水区农业高质量发展

基于深度学习的轴承外圈外表面缺陷检测方法研究

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基于深度学习的轴承外圈外表面缺陷检测方法研究

作者：陆际宇重庆理工大学

学位级别：硕士

轴承作为机械设备中的关键零部件,其质量直接影响着整个设备的寿命。然而在生产制造以及运输过程中,其外圈表面出现缺陷的情况往往难以避免。因此,如何提高轴承外圈外表面质量的检测精度与速度,降低缺陷产品的漏检率,对保证轴承产品质... 详细信息

轴承作为机械设备中的关键零部件,其质量直接影响着整个设备的寿命。然而在生产制造以及运输过程中,其外圈表面出现缺陷的情况往往难以避免。因此,如何提高轴承外圈外表面质量的检测精度与速度,降低缺陷产品的漏检率,对保证轴承产品质量、促进企业发展有着重要意义。本文针对现有算法在检测过程中存在检测速度与精度平衡度不高,对缺陷位置注意力不充分,轴承外圈外表面缺陷大小相差过大,浅显缺陷目标在特征图上表现不明显和低质量样本导致的漏检率高等问题开展研究。(1)根据轴承的大小、缺陷检测精度和实际采集场景确定相机的视野、像素和数据传输要求;根据镜头的分辨率、靶面、接口、光圈、畸变和采集过程中轴承的高度与轴承到镜头的距离确定镜头;根据光源的稳定性、亮度、不同照射方式和光源形状对图像采集的影响确定光源;对采集到的图像进行缺陷标注和格式转换,以适应于YOLOv5的使用。(2)将YOLOv5算法的主干网络使用基于部分卷积和逐点卷积的Faster Net网络进行重构,在减少主干网络参数量保证检测速度的同时提高检测精度;使用CARAFE上采样算子动态调整感受野大小提高检测精度;在YOLOv5网络中嵌入使用不同比例空洞卷积融合并丰富上下文信息的CAM模块,降低浅显目标的漏检率;使用尺度感知、空间感知和任务感知注意力的检测头Dy Head,进一步提高检测精度;使用能够根据锚框离群程度分配梯度增益的Wise-Io U损失函数,让边界框回归器的注意力主要集中在普通质量的锚框上,提高模型的性能和鲁棒性。实验结果表明,改进后模型与原模型相比,检测精度提升了1.78%,检测速度为85 FPS,对浅显目标的检测精度提升明显,并依然能满足轻量化和快速检测的要求。(3)针对工业生产现场环境,设计并开发轴承外圈表面缺陷检测软件系统。本文通过在原有模型上采用重构主干网络、改进上采样算子、添加丰富上下文信息模块、融合基于注意力机制的检测头和改进损失函数,实现了对轴承外圈外表面缺陷准确有效的检测,为制造企业的轴承外圈质量检测提供了可借鉴的方法和工具。

关键词：轴承外圈 YOLOv5 表面缺陷检测注意力机制损失函数

基于改进SwinTransformer的人脸活体检测

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中国测试 2024年

作者：王旭光卜辰宇时泽宇华北电力大学自动化系华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心

随着人脸识别技术的发展，人脸活体检测作为人脸识别系统的安全保障变得更加重要。但当前主流的人脸活体检测模型仅针对特定的检测场景及欺诈攻击方式，面对未知攻击的鲁棒性和泛化能力较差。为此，该文提出一种改进的SwinTransformer... 详细信息

随着人脸识别技术的发展，人脸活体检测作为人脸识别系统的安全保障变得更加重要。但当前主流的人脸活体检测模型仅针对特定的检测场景及欺诈攻击方式，面对未知攻击的鲁棒性和泛化能力较差。为此，该文提出一种改进的SwinTransformer模型，即CDCSwin-T（Central difference convolution SwinTransformer）模型。该模型以SwinTransformer为主干，利用其滑动窗口注意力机制提取人脸全局信息，同时引入中心差分卷积（Central difference convolution，CDC）模块提取人脸局部信息，加强主干模型捕获真假人脸差异的能力，从而增强其面对未知攻击的鲁棒性；另外在主干模型中引入瓶颈注意力模块，引导模型关注人脸关键信息，加速模型训练；最终将主干模型不同阶段的多尺度信息进行自适应融合，进一步提升该文模型的泛化能力。CDCSwin-T模型在OULU-NPU数据集4个协议上的平均分类错误率（ACER）分别为0.2%、1.1%、1.1%±0.6%、2.8%±1.4%，在CASIA-MFSD和REPLAY-ATTACK数据集跨库测试上的半错误率（HTER）分别为14.1%和22.9%，均优于当前的主流模型，表明其面对未知攻击的鲁棒性和泛化能力均有所提升。

关键词：人脸活体检测 SwinTransformer 瓶颈注意力模块特征融合