摘要：设计了基于数字微镜器件(DMD)的荧光显微镜探测系统。该系统不仅能对样品实现荧光成像,而且能探测不同区域样品激发荧光信号能量的实时变化。实验采用DMD快速加载多通道不同帧率的视频信息,实现了对激发光束的分割与频率调制。采用光电倍增管采集样品的荧光信息,荧光信息经模/数转换处理后再进行傅里叶变换、滤波和解调操作,得到了不同信道区域荧光信号强度随时间变化的曲线。实验结果表明,将DMD加入到荧光显微镜系统中可以加快集成多通道,且计算机可调控DMD通道,能有效提高荧光显微镜的探测效率。

摘要：探讨了光子晶体负折射效应在糖溶液浓度检测中的应用,在软件中使用时域有限差分法对光在光子晶体中的传播进行了模拟实验。模拟显示:糖溶液的浓度变化与输出功率变化接近线性关系,而线性相关程度受介质柱半径常数的影响。进行了多组参数比对与优化,最终获得了线性度最高的输出功率与糖溶液浓度的对应关系。基于这个对应关系,提出了基于光子晶体负折射效应的糖溶液浓度检测方法并设计了相应的糖溶液浓度检测器。实验结果表明:基于光子晶体的糖溶液浓度检测器具有结构简单、测量精度高、响应速度快、易于与激光器件集成且不受外界电磁环境影响等优点。

摘要：针对高速光通信和微波光子系统对单频激光源极低相对强度噪声(RIN)的需求,开展了极低本底相对强度噪声测试方法的研究。首先分析了相对强度噪声测试中激光相对强度噪声、系统散粒噪声和热噪声等主要要素的影响,然后提出了基于增大光电流并结合低热噪声的频谱探测的方式降低测量极限的方法,实现了极低本底单频激光相对强度噪声测试,频谱分析频段可达到40 GHz,测量本底达-171 dBc/Hz。基于该方法和系统,更加精细地研究、表征了光通信中的光放大和强度调制过程的相对强度噪声特征,清晰地展示了极低本底下典型激光光源的噪声滚降和多个弛豫振荡峰、强度调制谐波失真等特性,证实了极低本底噪声测量方法的有效性。研究结果在激光器性能的设计优化和应用系统的选型评估等方面具有重要的应用前景。

摘要：现有的各种激光干涉仪可以方便地测量围绕垂直于直线位移方向的两个转角偏移,但是对于围绕运动轴的滚转角偏移,特别是对于大行程运动,缺乏有效的测量方法。针对各种高精密直线运动定位装置,设计一个新型的差分平面干涉仪,并采用一个楔面棱镜和楔面反射镜,组合成为一个几何空间对称四光路系统,构成新型的高精密滚转角激光干涉测量仪。它不需要与行程同长的大反射参考镜,但同样能实现高分辨率,而且简便实用,可以直接溯源米定义。试验证明,几何空间对称四光路滚转角干涉测量仪能够有效地排除其他自由度运动的干扰,利用它可以快速高效地测量各种精密直线位移运动的滚转角。使用普通的2π/360细分相位计,测量分辨率为1.1″,若使用2π/36 000的高精密细分相位计,滚转角的测量分辨率可达到0.01″。

摘要：提出了一种检测微米级高度衍射台阶结构的条纹反射三维检测方法.对条纹反射光路的理论分析表明,合理选择入射光线角度和液晶屏放置角度以及液晶屏像素尺寸等系统参数,条纹反射系统能够分辨微米乃至亚微米级的镜面台阶.实际构建了一套微米级台阶镜面条纹反射测量实验装置;采用四步相移法进行条纹相位解算,运用移动屏幕方法确定反射光线方程,结合三角交汇原理,对待测台阶镜面进行三维重构.实际测量了名义值为5μm和10μm的台阶镜面,测量结果不确定度在0.5μm内,和商业仪器测量结果的偏差<0.5μm,证明了设计方法的可行性.本文结果对于包含衍射台阶结构的光学元件三维测量研究具有一定的借鉴意义.

摘要：太赫兹波的指纹光谱特性使其对生物分子具有良好的识别能力。然而,传统压片方法对应太赫兹技术的最低检测限为毫克量级,不能满足生物医学领域低浓度检测(微克及以下)的应用需求。为此,以7-甲基鸟嘌呤为例,基于电容电感效应,设计了一款增强太赫兹检测灵敏度的超材料芯片。其最小检测限度可达6.30μg,约为传统压片法测得的2.95 mg的1/500,具有灵敏度高、无需标记、响应快、测量简单等优点。而且,当7-甲基鸟嘌呤物质和其他物质混合在一起,在芯片上会表现出不同的频移变化规律,既可以有效地实现定性区分,也可以利用芯片的高检测灵敏度从混合物中定量检测相关物质。这些结果为临床医学中分子甲基化相关疾病的快速准确诊断提供了重要参考价值。

摘要：现有多智能体系统网络研究方法缺乏对局部网络质量与区域性任务需求之间的匹配分析,这将影响任务的完成效率和质量,为此提出一种基于任务需求匹配的网络连通质量控制方法。首先,利用智能体移动状态分析系统网络的间歇连通性;然后,结合任务需求以及系统的间歇网络连通性构建基于主从模式的多智能体子网集合,进而从三个方面评估子网集合的连通质量;最后,提出基于网络连通质量控制的多智能体移动优化模型,用最大的子网集合连通质量表示多智能体网络连通质量,在智能体移动距离和网络连通质量的约束下求解任务完成率最大化的多智能体移动策略,通过该策略形成多智能体网络以执行任务。实验结果表明,该方法可以有效控制网络连通质量,维持任务完成率并提高智能体移动效用。

摘要：当前,基于深度学习的图像修复方法在获取深层特征时会造成信息丢失的现象,不利于纹理细节的修复;且往往忽略语义特征的修复,会生成具有不合理结构的修复结果.针对上述问题,提出基于多尺度特征联合注意力模型的图像修复网络.首先提出基于扩张卷积的多尺度融合模块,在获取图像深度特征时通过多尺度特征的融合减少卷积过程中信息的丢失;然后提出联合注意力机制,既加强了模型对图像语义修复的能力,又确保了模型可以生成纹理清晰的修复结果;为保证修复结果细节和风格的一致性,最后将风格损失与感知损失引入网络.在CelebA-HQ和Places2数据集上的定性实验结果和PSNR,SSIM等常用的评价指标验证了所提方法优于已有的图像修复方法.相较于对比方法,所提方法的PSNR和SSIM分别提升了0.4%~6%和0.4%~3%.

摘要：传统的数据更新同步往往每次直接更新整个文件或不加选择地更新局部改动部分。后者虽然节约了一部分通信带宽,但是每次文件变化,不管变化多少都立即更新,增加了通信负荷,这两种方法均不能很好地满足工业互联网实时性要求。针对此问题,提出了一种工业互联网端边云协同数据同步方案。该方案通过计算差分文件进行阈值判断。若在阈值范围内,则将变化的数据块进行编码、压缩上传到对应的云存储节点中解压存储;否则将相关信息暂存在边缘层。通过和RS编码、Rsync差分算法的对比实验可知,该方案提高了更新数据传输效率,且通过编码压缩提高了安全性,性能整体优于其他方法。

摘要：现有移动群智感知任务推荐的共同缺点是:一方面,未充分考虑时空信息对工人偏好的影响,导致推荐准确性低;另一方面,忽略了任务流行度对推荐的影响,导致推荐覆盖率差。为解决这些问题,提出一种基于时空信息和任务流行度分析的移动群智感知任务推荐方法。充分利用工人执行记录中的相关信息(如工人执行任务的时间、位置),准确预测工人对任务的偏好;基于工人声誉和任务执行情况分析任务流行度并设计任务流行度惩罚因子,提升推荐效果的覆盖率;结合工人偏好和流行度惩罚因子生成任务推荐列表。实验结果表明,与现有基线方法相比,所提出方法在推荐准确率上平均提升了3.5%,推荐覆盖率上平均提高了25%。