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基于无监督学习的风洞压敏漆图像配准算法

光学学报 2024年第9期44卷 156-168页

作者：刘康孙熊伟施海亮王先华叶函函程晨朱锋吴时超中国科学技术大学安徽合肥230026 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所安徽合肥230031 中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室安徽合肥230031

为满足压强敏感涂料(简称“压敏漆”)图像准确、快速的配准需求,提出一种基于无监督学习的压敏漆图像配准方法——PIR-Net。首先,针对风洞环境中零件的大程度形变问题,构造多尺度的网络框架,实现压敏漆图像由粗到细的配准;其次,构造类似... 详细信息

为满足压强敏感涂料(简称“压敏漆”)图像准确、快速的配准需求,提出一种基于无监督学习的压敏漆图像配准方法——PIR-Net。首先,针对风洞环境中零件的大程度形变问题,构造多尺度的网络框架,实现压敏漆图像由粗到细的配准;其次,构造类似U-Net结构的卷积网络,实现图像宏观结构特征和局部细节特征的融合;最后,设计基于结构相似性的损失函数并引入梯度场约束,以提高特征稀疏图像的配准精度。实验结果表明,相较于领域内的典型配准方法,所提方法的归一化互相关指标提高了16.4%,均方误差提高了19.1%。

关键词：机器视觉压敏漆图像非刚性变形图像配准无监督学习

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基于多维间注意力机制的水稻病害识别模型

江苏农业学报 2024年第4期40卷 625-635页

作者：王忠培谢成军董伟管博伦安徽省农业科学院农业经济与信息研究所安徽合肥230001 中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥230031

水稻病害的快速、准确识别是水稻病害防治的前提,也是提高水稻产量和品质的有效途径之一。为了提高水稻病害识别的准确率,本研究提出一种多维间的三维注意力水稻病害识别模型Inter_3DRiceNet网络模型,通过3个不同维度(通道维度、高度维... 详细信息

水稻病害的快速、准确识别是水稻病害防治的前提,也是提高水稻产量和品质的有效途径之一。为了提高水稻病害识别的准确率,本研究提出一种多维间的三维注意力水稻病害识别模型Inter_3DRiceNet网络模型,通过3个不同维度(通道维度、高度维度以及宽度维度)提取水稻病害特征信息。通道维度主要构建基于通道关系的三维立体注意力机制,通过建立一维的通道间关系注意力机制再结合二维空间关系,最终获得基于通道关系的三维注意力特征信息。高度维度建立的是基于高度维度关系的三维注意力机制,而宽度维度建立的是基于宽度维度关系的立体注意力机制。然后将以上3个不同维度的注意力信息进行简单的相加再取平均值作为最终的病害提取特征。通过这种方式,不仅可以获取输入图像更丰富的特征,而且可以获得不同维度的立体空间关系。试验结果表明,在自建的6种真实自然环境水稻病害数据集中,本研究提出的Inter_3DRiceNet网络模型在测试集取得了98.32%的最高准确率,高于经典网络模型ResNet34、ResNet50、MobileNetV2、DenseNet、EfficientNet_B0和通道注意力机制模型SENet和GCT。可见本研究方法有效提高了水稻病害的识别准确率,获得了优于经典网络模型和通道注意力模型的识别准确率,有助于提升自然环境下对常见水稻病害的识别性能。

关键词：水稻病害三维注意力多维间关系注意力机制识别

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温度对膜进样质谱溶解气渗透效率影响的研究

分析测试学报 2024年第5期43卷 770-775页

作者：刘昌杰王晗宋海蕴王浩彬陈池来安徽大学物质科学与信息技术研究院安徽合肥230601 中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所安徽合肥230031

水下质谱作为重要的海洋装备,具有一致性好、指向性强、多种物质同时检测等优势,在深海探测领域得到了广泛应用。然而,水下质谱的膜渗透效率极易受环境温度的影响,该影响增加了溶解气浓度反演的难度,同时降低了检测结果的准确性。该文... 详细信息

水下质谱作为重要的海洋装备,具有一致性好、指向性强、多种物质同时检测等优势,在深海探测领域得到了广泛应用。然而,水下质谱的膜渗透效率极易受环境温度的影响,该影响增加了溶解气浓度反演的难度,同时降低了检测结果的准确性。该文面向深海环境(温度变化范围:4~35℃),开展了温度对膜渗透效率的影响研究。结果表明,35℃条件下的膜渗透效率相对于4℃条件下的膜渗透效率增长了约2倍。同时温度升降实验结果表明,膜渗透效率不仅与当前温度有关,同时还受到历史温度的影响,即温度对膜渗透效率的影响存在滞后效应。该研究量化了温度对膜渗透效率的影响,揭示了膜进样技术存在温度滞后现象,为溶解气浓度的准确反演提供了方法参考。

关键词：水下质谱膜渗透效率溶解气膜进样质谱温度

基于MAX-DOAS观测的鹤山地区对流层甲醛廓线反演研究

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光谱学与光谱分析 2024年第6期44卷 1781-1788页

作者：钱园园罗宇涵周海金窦科常振杨太平奚亮汤付颖徐自强司福祺中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室安徽合肥230031 中国科学技术大学安徽合肥230026

甲醛(HCHO)是大气中一种十分重要的痕量气体,它不仅与人类健康和环境密切相关,还在对流层光化学反应中扮演着极其重要的角色。近年来,我国珠三角地区的秋季对流层臭氧及甲醛污染问题较为严重,而对流层甲醛也是分析边界层臭氧形成机理的... 详细信息

甲醛(HCHO)是大气中一种十分重要的痕量气体,它不仅与人类健康和环境密切相关,还在对流层光化学反应中扮演着极其重要的角色。近年来,我国珠三角地区的秋季对流层臭氧及甲醛污染问题较为严重,而对流层甲醛也是分析边界层臭氧形成机理的关键性指标之一,因此,在珠三角地区开展甲醛观测实验具有十分重要的意义。利用多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS)反演了鹤山超级站2019年9月20日至10月3日期间的氧气二聚体(O_(4))与HCHO的差分斜柱浓度(DSCD),使用几何近似法得到了甲醛的大气质量因子(AMF),进而获得了对流层甲醛的垂直柱浓度(VCD)。结果显示,观测期间的对流层甲醛VCD在4.99×10^(13)~6.48×10^(16)molec·cm^(-2)之间波动,平均值为2.18×10^(16)molec·cm^(-2)。将MAX-DOAS反演的对流层甲醛VCD与TROPOMI结果进行了对比,结果表明,MAX-DOAS与TROPOMI结果近乎一致,相关性系数R为0.80,但9月25日与28日的TROPOMI结果偏低了约25%,这可能是由于观测方式不同所导致的。此外,该研究还基于反演的O_(4)与甲醛DSCD,使用基于最优估计算法的海德堡大学廓线反演算法(HEIPRO)反演了观测期间的对流层气溶胶及甲醛廓线,结果表明,甲醛污染主要集中在近地面0~800 m内,观测期间的甲醛污染主要来源于当地的工业及机动车尾气排放。将MAX-DOAS技术反演的近地面甲醛结果与2,4-二硝基苯肼色谱技术测量结果进行了对比,结果表明,两种技术的近地面甲醛结果的一致性较高,均观测到了9月27至29日的近地面甲醛高值(峰值达到了14.31μg·m^(-3)),且相关性系数R为0.88,斜率为0.98,验证了MAX-DOAS技术反演的近地面甲醛结果的可靠性。MAX-DOAS技术可实现对流层甲醛VCD的实时监测,可作为验证星载观测结果的一种重要手段,结合最优估计算法,MAX-DOAS技术还可以实现对流层甲醛廓线的反演。

关键词：多轴差分吸收光谱技术对流层甲醛最优估计算法鹤山卫星校验

基于实验参数的Dy^(3+),Na^(+):PbGa_(2)S_(4)中红外激光理论研究

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物理学报 2024年第16期73卷 72-81页

作者：余学舟黄昌保吴海信胡倩倩刘国晋李亚朱志成祁华贝倪友保王振友中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所安徽省光子器件与材料重点实验室合肥230031 中国科学技术大学合肥230026

基于加工出的Dy^(3+),Na^(+):PbGa_(2)S_(4)晶体元件的吸收光谱测试以及Judd-Ofelt理论计算数据,通过互易法计算出各发光能级间的荧光吸收与发射截面.通过测试与计算得到的数据,数值模拟了采用1.3μm和1.7μm泵浦源直接抽运Dy^(3+),Na^(... 详细信息

基于加工出的Dy^(3+),Na^(+):PbGa_(2)S_(4)晶体元件的吸收光谱测试以及Judd-Ofelt理论计算数据,通过互易法计算出各发光能级间的荧光吸收与发射截面.通过测试与计算得到的数据,数值模拟了采用1.3μm和1.7μm泵浦源直接抽运Dy^(3+),Na^(+):PbGa_(2)S_(4)晶体产生4.3μm中红外激光的实验方案.计算分析了激光功率、增益和吸收系数在晶体内的空间分布,分析比较了泵浦光功率、元件长度和输出镜反射率对输出功率的影响.模型中在光路中引入2.9μm级联激光振荡,以此抽运因为4.3μm发光堆积在能级^(6)H_(13/2)上的粒子数,发现其可以有效降低能级^(6)H_(11/2)到^(6)H_(13/2)跃迁的自终止效应,提高激光输出功率.计算结果表明:采用1.3μm和1.7μm泵浦源,当功率都为4 W时,最大的输出功率分别为103 mW和315 mW,斜率效率可达到2.8%和8.0%.数值模拟的结果对下一步晶体元件的改良加工以及光路搭建参数的选取提供了一定的指导意义.

关键词：中红外激光数值模拟 PbGa_(2)S_(4) 晶体

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基于激光跟踪仪的瑞奇角在位检测方法

光学学报 2024年第12期44卷 233-243页

作者：曾昶宇李金鹏王鑫蕊中国科学院南京天文仪器研制中心江苏南京210042 中国科学技术大学天文与空间科学学院安徽合肥230026 中国科学院南京天文仪器有限公司江苏南京210042 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所安徽合肥230031

为了减小瑞奇-康芒法中瑞奇角测量误差,提升对大口径平面镜面形的检测精度,提出了一种基于激光跟踪仪的瑞奇角在位检测方法。首先使用激光干涉仪与靶球构建离焦定位光路,根据检测结果中Zernike power项系数精确地定位干涉仪焦点的空间坐... 详细信息

为了减小瑞奇-康芒法中瑞奇角测量误差,提升对大口径平面镜面形的检测精度,提出了一种基于激光跟踪仪的瑞奇角在位检测方法。首先使用激光干涉仪与靶球构建离焦定位光路,根据检测结果中Zernike power项系数精确地定位干涉仪焦点的空间坐标;随后用激光跟踪仪的靶球对待测平面镜的镜面及外轮廓进行特征点采样,并由采样点拟合出待测平面镜及瑞奇-康芒检测光路完备的空间几何模型,通过在位计算得到瑞奇角。通过数值仿真,分析出运用该方法检测瑞奇角的相对误差不超过0.017%;相比传统利用平面镜光瞳面的图像压缩比计算瑞奇角的方法,本文方法将瑞奇角的测量误差从约0.2°减小到了0.005°以内。在对430 mm平面镜瑞奇-康芒的检测实验中,选择2个角度进行测量,得到瑞奇角的大小为39.18°和21.12°。解算面形后,得到的平面镜Zernike power项系数的复原误差从6.31%降低至0.028%。通过该方法能够更加精确地测量瑞奇-康芒法中的瑞奇角,从而提高了瑞奇-康芒法对平面镜面形的检测精度。

关键词：光学检测瑞奇-康芒检测瑞奇角在位检测激光跟踪仪

基于神经网络的南方夏季蛋鸡舍环境与产蛋性能关系模型研究

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黑龙江畜牧兽医 2024年第9期 41-47页

作者：谢苗苗李华龙安徽大学江淮学院合肥230031 中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所合肥230031

为了解决南方地区夏季高温高湿蛋鸡舍环境质量难以精准评价与调控的问题,试验构建了基于神经网络的南方夏季蛋鸡舍环境与产蛋性能关系模型,将采集的蛋鸡舍多环境因子数据作为输入,将依据产蛋率划分的环境质量等级作为输出,对反向传播(BP... 详细信息

为了解决南方地区夏季高温高湿蛋鸡舍环境质量难以精准评价与调控的问题,试验构建了基于神经网络的南方夏季蛋鸡舍环境与产蛋性能关系模型,将采集的蛋鸡舍多环境因子数据作为输入,将依据产蛋率划分的环境质量等级作为输出,对反向传播(BP)神经网络、径向基(RBF)神经网络和广义回归(GRNN)神经网络三种神经网络进行训练验证,得到蛋鸡舍环境质量初步评价结果,然后将归一化后神经网络组的输出作为改进D-S证据理论基本概率分配的输入,利用改进的D-S证据理论方法,融合计算得到蛋鸡舍环境质量的综合评价结果。结果表明:在神经网络初级融合评价有冲突的情况下,改进的D-S证据理论法对蛋鸡舍环境状态为差的支持率为0.796 4,而传统D-S证据理论方法、Murphy方法和邓勇方法对蛋鸡舍环境状态为差的支持率分别为0.698 7,0.687 8,0.694 0。说明试验构建的综合评价模型对蛋鸡舍环境的融合评价精度和准确率更高,可以有效解决融合决策失误问题,可用于南方夏季高温高湿蛋鸡舍环境的精准调控。

关键词：多神经网络改进的D-S证据理论蛋鸡舍高温高湿环境环境评价融合决策

2017~2021年苏皖鲁豫交界区域PM_(2.5)和O_(3)时空变化特征及影响因素

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环境科学 2024年第4期45卷 1950-1962页

作者：陈伟徐学哲刘文清中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所合肥230031 中国科学技术大学研究生院科学岛分院合肥230026

苏皖鲁豫交界区域是长三角和京津冀及周边两大大气污染治理重点区域的连接带,揭示该区域PM_(2.5)和O_(3)污染特征对推动区域大气污染联防联控有着重要意义.基于2017~2021年苏皖鲁豫交界区域22个地市的国家空气环境监测网络观测数据,探... 详细信息

苏皖鲁豫交界区域是长三角和京津冀及周边两大大气污染治理重点区域的连接带,揭示该区域PM_(2.5)和O_(3)污染特征对推动区域大气污染联防联控有着重要意义.基于2017~2021年苏皖鲁豫交界区域22个地市的国家空气环境监测网络观测数据,探讨了该区域PM_(2.5)和O_(3)浓度的时空变化特征及气象影响.结果表明:(1)2017~2021年区域PM_(2.5)浓度呈现逐年下降趋势,PM_(2.5)浓度月均值呈现“U型”分布,冬季PM_(2.5)浓度仍维持高位.O_(3)-8h-90%浓度呈现波动下降趋势,O_(3)-8h-90%浓度月均值变化呈“M型”分布,夏秋季O_(3)污染程度未有好转.(2)与2017年相比,2021年PM_(2.5)-O_(3)复合污染天数减少了52 d,但PM_(2.5)污染仍占主导地位.(3)PM_(2.5)和O_(3)污染区域主要集中在区域中部和北部城市,且中部城市PM_(2.5)和O_(3)污染程度均改善显著.(4)采用Moran's I指数和LISA指数分析了区域PM_(2.5)和O_(3)-8h-90%浓度的全局和局部空间自相关性,PM_(2.5)和O_(3)-8h-90%浓度均具有空间相关性,PM_(2.5)浓度主要表现为高值-高值聚集或低值-低值聚集现象,且高值-高值聚集有从中部向西部转移的现象,2020年和2021年O_(3)-8h-90%浓度表现为高值-高值聚集或低值-低值聚集现象.(5)结合气象要素数据,利用KZ滤波方法量化排放源与气象条件对区域PM_(2.5)和O_(3)-8h浓度的贡献,两者主要受到污染物排放影响,贡献率分别为101.0%和99.3%,表明污染物减排是驱动区域空气质量改善的主要因素.此外,气象条件对PM_(2.5)浓度的贡献在一、四季度为正值,二、三季度为负值,而对O_(3)-8h浓度的影响则反之,且气象条件对不同城市PM_(2.5)和O_(3)-8h浓度的影响程度存在较大差异.

关键词： PM_(2.5) 臭氧(O_(3)) 时空分布相关性气象因素

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基于神经网络反演中国南海海域透明卷云参数

光学学报 2024年第6期44卷 24-33页

作者：陆文强杨世植罗涛李学彬崔生成程晨韩露石建军韩叶颜中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气光学重点实验室安徽合肥230031 中国科学技术大学研究生院科学岛分院安徽合肥230026 先进激光技术安徽省实验室安徽合肥230037 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所基础科学研究中心安徽合肥230031 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所通用光学定标与表征技术重点实验室安徽合肥230031

基于中分辨率成像光谱仪/云和气溶胶探测激光雷达(MODIS/CALIOP)的匹配数据集,提出一个分类神经网络进行透明卷云的识别,利用两个回归神经网络对透明卷云的光学厚度和云顶高度进行反演。结果表明,分类网络的精确度可达到84%,检测率达到... 详细信息

基于中分辨率成像光谱仪/云和气溶胶探测激光雷达(MODIS/CALIOP)的匹配数据集,提出一个分类神经网络进行透明卷云的识别,利用两个回归神经网络对透明卷云的光学厚度和云顶高度进行反演。结果表明,分类网络的精确度可达到84%,检测率达到79%。对成功识别的透明卷云参数进行了反演,得到透明卷云光学厚度的平均绝对误差为0.2,均方根误差为0.25,相关系数为0.79。对云顶高度进行了反演,得到云顶高度的平均绝对误差为0.61 km,均方根误差为0.74 km,相关系数达到0.87。本研究利用MODIS/CALIOP匹配数据集以及神经网络算法,可得到透明卷云的分布以及其参数特性,为其在南海海域上空的分布情况提供了数据支撑,有助于相关研究人员了解该地区透明卷云的分布情况,提高辐射计算的精度。

关键词：大气光学透明卷云中分辨率成像光谱仪云和气溶胶探测激光雷达神经网络中国南海海域