基于偏振位相调制的位相轮廓测量

本文介绍了一种用来测量三维物体面形的位相轮廓方法，它是通过将正弦光场投影到被测物面，该光场被物体表面调制后发生位相改变，利用偏振位相调制及位相检测算法计算物面的位相分布，再根据几何关系实现对物体三维形貌的测量。实验装置采用一种偏振位相调制的干涉光场投影装置对光场进行简便而精确的移相，采用ＣＣＤ摄像机记录畸变光场，并用计算机处理和显示测量结果。文中给出了有关实验结果。     

实现光束变换的连续位相衍射光学器件的研制

本文利用基于模拟退火法和爬山法相结合的混合优化算法,实现光束变换的连续位相衍射光学器件的设计。通过灰阶掩膜板及离子刻蚀工艺,研制了 Φ１００ｍ ｍ 的连续位相衍射光学器件。通过多级衰减片及ＣＣＤ 实现了焦斑光强分布测量。测量结果表明：边缘陡峭、旁瓣小、中心主瓣具有一定均匀性,且没有中心零级锐脉冲的焦斑光强分布     

微型激光光学引擎中光学噪音的抑制

分析了微型激光投影引擎的两种主要光学噪音|干涉网格和激光散斑产生的基理|提出采用振动的随机位相板同时实现干涉网格和激光散斑抑制的方法并进行了理论分析|自行设计了微型激光投影引擎,利用微型电控马达带动随机位相板振动,用CCD相机在不同的F#及曝光时间下对投影图像进行了采集,并对图像的散斑对比度行了测试.结果表明,通过静止的随机位相板可以很好地抑制干涉网格噪音|通过使随机位相板以大于视觉暂留效应形成的融合频率进行振动,可以同时抑制干涉网格和激光散斑,使得散斑对比度小于5%,达到投影观察的要求.     

线阵CCD用于长距离衍射准直测量

本文介绍了在半导体激光光纤与位相板相结合的准直情况下,利用线阵ＣＣＤ探测器测量大型工件形位误差遇到的光强变化而引起测量误差的问题,并对用线阵ＣＣＤ进行衍射信号测量的原理和特点作了分析。根据ＣＣＤ的工作原理和特性,提出了利用自动控制ＣＣＤ积分时间的方法,使ＣＣＤ输出的信号峰值保持恒定,提高了系统的测量精度。     

微型激光光学引擎中光学噪音的抑制

分析了微型激光投影引擎的两种主要光学噪音:干涉网格和激光散斑产生的基理;提出采用振动的随机位相板同时实现干涉网格和激光散斑抑制的方法并进行了理论分析;自行设计了微型激光投影引擎,利用微型电控马达带动随机位相板振动,用CCD相机在不同的F#及曝光时间下对投影图像进行了采集,并对图像的散斑对比度行了测试.结果表明,通过静止...     

输入信号与CCD像元位相匹配对调制传递函数的影响

通过对ＣＣＤ采样过程的分析,说明了输入信号与ＣＣＤ像元位相匹配对调制传递函数（ＭＴＦ）有影响。利用自制的ＭＴＦ测量装置,在两个像元长度范围内,测定了线阵ＣＣＤ的ＭＴＦ随输入信号与ＣＣＤ像元之间的位相而变化的情况,实验结果与理论结果吻合     

k（k〉2）光子Jaynes—Cummings模型中自发辐射场的位相演化特性

应用Ｐｅｇｇ－Ｂａｒｎｅｔ（ＰＢ）位相理论，研究了ｋ光子Ｊａｙｎｅｓ－Ｃｕｍｍｉｎｇｓ（Ｊ－Ｃ）模型中自发辐射场的位相演化特性，计算了辐射场的位相几率分布函数与位相涨落，给出了在极坐标中位相几率分布演化曲线。     

非稳腔DF激光窗口热效应及其对远场光斑的影响

以非稳腔ＤＦ激光器ＣａＦ＿２输出窗口为例计算了不同输出功率情况下，窗口材料的温升、相应的波前位相变化以及有扩束系统和无扩束系统两种情况下，远场光斑所受的影响，给出了数值计算结果。     

在Jaynes－Cummings模型中压缩真空初态场位相演化特性

应用Ｐｅｇｇ－Ｂａｒｎｅｔｔ位相理论，研究了Ｊａｙｎｅｓ－Ｃｕｍｍｉｎｇｓ模型（Ｊ－Ｃ模型）中压缩真空初态场位相演化特性，具体计算了弱压缩条件下，场的位相几率分布函数及位相涨落，给出了在极坐标中位相几率分布演化曲线，讨论了原子与场相互作用对场的位相性质的影响。     

在Jaynes—Cummings模型中压缩真空初态场位相演化特性

应用Ｐｅｇｇ－Ｂａｒｎｅｔｔ位相理论，研究了Ｊａｙｎｅｓ－Ｃｕｍｍｉｎｇｓ模型（Ｊ－Ｃ模型）中压缩真空初态场位相演化特性，具体计算了弱压缩条件下，场的位相几率分布函数及位相涨落，给出了在极坐标中位相几率分布演化曲线，讨论了原子与场相互作用对场的位相性质的影响。     

彩色多通道光栅投影轮廓术

研究了一种双通道光学相位测量轮廓术。利用彩色空间中红色与蓝色互相独立、互不干扰的特性,将两个相位相反的线性周期变化的光栅分别放在红以与蓝色通道,形成彩色双通道投影光栅。用彩色ＣＣＤ获取图像,并和图像采集卡将图像送入计算机。从彩色图像的红色与蓝色通道可分别获得两个互相反相位的线性周期光栅的调制图。在一次采样中即可获得两个通道的测量结果,因而特别适用于动态测量。     

亚像元几何图像成像与超分辨恢复算法

随着光学成像到光电数字成像的转变,如何提高CCD的几何分辨率已成为研制高分辨光电成像系统亟待解决的问题。从研究现状入手,给出了现有算法并指出不足之处`,建立了亚像元超分辨成像数学模型,提出了亚像元的CCD几何超分辨方法:将两片线阵CCD集成在同一器件中,在线阵方向上错开半个像元,同时读出时间减半,最终交织重组图像数据,合成高分辨率图像。利用MATLAB软件对双线性插值方法及亚像元成像方法进行了仿真,并定性定量地分析了两种方法的效果。结果表明:亚像元方法合成图像分辨率约为低分辨率图像的2倍,且两组仿真图像中的峰值信噪比比双线性插值图像分别高出1.4864dB和2.2070dB,该方法可以显著地减轻欠采样引起的图像模糊,且实时性优于双线性插值方法。     

单帧两次记录技术在图像测速中的应用

利用电视图像技术的隔行扫描原理,把摄像机的一幅图像拆分为前后两场,经过最小误差示踪粒子匹配方法的图像处理,获得了较好的瞬时流矢图,CCD图像及计算机技术在大学物理实验教学中的应用是教学内容和教学方法改革的一个初步尝试。     

基于莫尔拓扑与图像处理的三维形貌术

本文叙述了一种新型三维物体表面测量方法,该方法利用单光栅投射待测物体表面而获取变形光栅像,然后应用图像处理方法,通过微机计算出物体表面各点高度。该方法测试精度高,速度快。文中对其原理进行了详细的叙述。并讨论了该法的测量范围、灵敏度。     

主成分分析方法在空间干涉仪图像处理中的应用

在干涉仪图像数据处理过程中,目前采用的多行平均图像处理算法会引入较大随机误差,且当CCD相机与狭缝之间存在小转角时,会引入较大系统误差。本文主要探究利用主成分分析（PCA）算法处理空间干涉仪图像的可行性与优势。利用MATLAB模拟空间干涉仪图像,并加入随机噪声和图像旋转,利用PCA方法和多行平均算法处理数据,比较两种算法的得到的结果误差大小。并设计CCD相机小转角实验和干涉图像弱信号实验,评估PCA算法在数据处理过程中纠正CCD相机小转角和重建弱信号图像中的效果。理论和实验均证明,PCA算法较目前多行平均算法,能更有效地降低噪声,分析弱信号图像及纠正CCD相机小转角,消除其带来的系统误差。     

光电系统光轴平行性检测方法研究

对目前常用的多光谱多传感器融合光电系统光轴一致性的几种检测方法进行了分析、研究和比较,提出了一种实用新方法.该方法主要利用上转换板将红外波段的激光转换为CCD可探测到的可见光波段的红光并对光斑进行延时,使普通CCD能够很容易地探测到单、低频窄脉冲激光的光斑,在经进一步处理后,即可检测到发射出的激光光斑的形心、质心、尺寸等参数,以及激光光轴与光学观瞄装置光轴的平行性.     

基于液晶分划和数字图像处理的正透镜焦距测量研究

讨论了一种基于LCD、CCD和数字图像处理的正透镜焦距测量方法 ,是光电法自动化测量光学系统多个参数的一种有益的探讨。用液晶屏显示分划图形取代平行光管的分划板 ,用CCD在接收方采集数字图像并送入计算机 ,通过图像处理和分析得出被测透镜的焦距。运用叠加的方法提高图像的信噪比 ;结合重心法和平行线拟合方法求取平行线对的间距 ;应用高精度焦距标准透镜标定数字图像和实际像之间的比例关系。详细介绍了测量和图像处理的方法 ,进行了公式推导和误差分析 ,并给出了实验结果     

重心法在光电信号处理中的应用

为了测定光纤出射光斑坐标的位置,让光耦合进一根光纤,在光纤的另一端对出射的光斑用线阵ＣＣＤ进行扫描。针对接收到的一维方向上的光电信号数据,分别采用了最大值法、截止电压法和重心法进行处理,并对它们的结果进行了比较和分析。实验结果证明由重心法得到的信号位置具有重复精度高、稳定性好等特点。     

用基于DSP的线阵CCD实现二维图像信号采集的系统设计

对光电转换系统，尤其是采集信号的后处理进行了研究。介绍了在光电精密数据采集处理中通过DSP用硬件实现对CCD信号的采集和处理过程。给出了对CCD信号进行边缘识别的微分算法和将线阵CCD信号进行组合，恢复出二维图像信号的算法。同时还给出了详细的硬件处理电路。重点介绍了DSP与FIFO的数据传输、DSP与USB的接口电路。解决了一般情况下系统无法做到的用线阵CCD实现二维图像信号复原的问题。通过实验，证明了该方法的有效性。线阵CCD信号是以若干线段的形式存在的，特别适用于激光雕刻机图像采集系统，应用前景广阔。     

Study on inspection method of glass defect based on phase image processing

To solve the problem in projecting grating method, the paper presents an inspection method based on phase image processing for glass defects. In the proposed method, the wrapped phase difference is achieved according to the images of defect-free and defect-containing. The unwrapping phase algorithm, based on jump corrected is used to eliminate jump error. The segmentation of defect region is implemented by integrating grayscale mathematical morphology with high-low threshold segmentation, and the boundary coordinate of connected region is used to calculate the size and location of defect. The results demonstrate that the proposed method provides reliable identification of defects.