激光器市场的回顾与展望（2）

本刊上期曾报道了对非二极管激光器市场的调查,这一部分则是对二极管激光器市场的调查报道。1.概述二极管激光器(即半导体激光器)是一种应用广泛的技术,20世纪80年代音频CD机的出现使其首次得到重用。自此以后,其应用领域不断扩大。包括CD—ROM驱动器、激光印字机、可擦写光盘驱动器、条码扫描仪、光纤通讯等。     

测量超短脉冲的新技术

由于受光通信、材料表征等领域潜在应用的推动,超短脉冲光源一直是激光器发展中最活跃的领域之一。除了脉冲宽度不断减小的实验室激光器外,预计锁模半导体激光器和二极管泵浦固态激光器将提供大量在现实社会中使用的光源。超快速脉冲性能远没被利用,高速传感器和超快速脉冲技术研究不断有新的进展,最终将开发成以锁模激光器为基础的商用系统。     

CCD基本知识：生命科学中的一种通用仪器

自从20世纪60年代末CCD(电荷耦合器件)芯片问世以来,它在成像中的应用取得了巨大的进展。基于这种芯片的电子摄像机广泛用于家庭影视、医学成像以至天文学等方面。与传统的胶片照相机相比,CCD摄像机具有几大优点:可直接与计算机连接,对微光探测的灵敏度较高,其图像无需胶片及暗室处理设备等。     

用离子自聚集单层工艺在光纤上生长纳米薄膜

在光纤末端生长纳米薄膜以构建法布里一珀罗干涉仪使研究人员能够研制出一种传感器.采用汽相沉积法能生长这种薄膜,但很难控制其厚度.Universidad Publica deNavarra和Virginia Polytechnic研究所的研究人员已经使用离子自聚集单层工艺生长出具有理想厚度的薄膜.将光纤轮流浸入阳离子和阴离子聚合物溶液中,每一轮处理都会生成一层性质类似均匀光学介质的双分子层.研究人员通过这种方式在未出现误差前建立了多达120个双分子层的法布里一珀罗标准具,并推测出了溶液条件在处理中的变     

环境监测光纤传感器

光电子学最重要的应用是利用光纤进行信息传输,与电子学有关的光纤设备作为信息的生产者得到了广泛的应用,如光纤传感器。与传统的传感器相比,它有许多优点一价格更低、体积更小、可靠性更高、具有抗电磁干扰的能力,而且更准确。它越来越多地被用于诸如飞机、桥梁等的结构探测中,使对这些设备的强度和完整性的连续监测成为可能。     

用现代技术制备红外折射元件

在制备红外光谱区光学元件,对光学元件表面光洁度和形状的特殊要求并不象对紫外和可见区光学元件的要求那样严格。相反地,由玻璃、水晶或其它硅材料制备的传统光学元件却无法用于红外区,原因在于它们无法满足中、远红外区在鉴别和确定分子状态样品时的需求。这两个原因迫使红外光学镜片的设计者不得不使用只能满足某一独特需求的材料.例如,与食品生产有关的抽样光学系统要求符合FDA GRAS的安全规定。包括诸如加工成熔融聚合物的极端研磨处理流主控样品要求使用极耐用的材料。而且,由于受宽波段和长彼长的限制,要求使用水溶性光学元件。     

新一代太空望远镜

新一代太空望远镜在结构、光学系统和元件展开中采用了许多前沿技术.将于2007年发射的下一代太空望远镜计划可视为哈勃太空望远镜的后继,将为天文学家提供探索早期宇宙的极好窗口.对于现在及大爆炸之后不久的宇宙,天文学家已经有了一定的认识.但是,现在仍旧无法观察到在中世纪时期——即1百万年和几十亿年之间,正当星球和星系形成的时期——宇宙的状态是怎样的.     

用激光光刻法制备大直径衍射元件

现在,绝大多数光学系统依靠反射或折射元件来实现某些功能。有资料表明,衍射光学元件(DOE’s)在特定应用中具有某些优点。有各种制备DOE’s的技术,如金刚石切削技术可以把各种红外材料、金属或塑料制成衍射表面。还有一种金刚石工具可用来直接在衬底材料上切削出衍射表面的凸凹纹。金刚石切削一般用在反射金属表面或红外材料(如锗)上。也有可能用金刚石加工应用于注模塑料法中的母版元件。金刚石切削技术能制备具有高衍射效率的衍射表面。用该技术获得最佳衍射效率的关键在于如何将金刚石工具顶端雕刻成所希望的形状。这一技术的主要缺点是加工工具成本过高,而且难以将其用在一些光学材料     

激光器市场的回顾与展望（1）

今年的激光器市场将呈现可喜的变化,高订货率使之仍将保待两位数字的增长率。本篇回顾与展望将分两个部分对激光器市场进行详尽的分析,本部分主要针对非二极管激光器市场,而下一部分将以二极管激光器市场为论述中心。     

目标跟踪的神经网络综述（Ⅰ）

随着在神经科学各方面各种更先进技术的发展与新发现的不断涌现,神经网络技术正走向一个新的成熟阶段。神经网络技术在各学科之间的交叉特性使它越来越多的引起具有不同背景的科研人员的注意,这也正是该技术迅猛发展的主要原因。本文将对当前神经网络技术作一综述,并讨论随着处理器结构革新的到来,该领域面临的新挑战。讨论了1986年以来基于神经网络的目标跟踪技术。最后展望目标跟踪研究的未来发展趋势以及它在商业领域的应用,在过去的三十年中它主要应用于航空航天和防御领域。