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公开(公告)号：CN112987501A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201911303595.7
申请日：2019-12-17
Applicant: 苏州苏大维格科技集团股份有限公司 , 苏州大学
IPC: G03F7/20
Abstract: 一种直写光刻系统和直写光刻方法，其中直写光刻系统包括直写光源、运动机构、中央控制器、光斑图形输入装置以及投影光学装置；运动机构用于带动投影光学装置沿预设路径扫描，并用于发出参考点的位置数据；中央控制器用于根据位置数据读取光斑图形文件序列中对应的光斑图像数据；光斑图形输入装置用于根据光斑图像数据将直写光源提供的起始光束调制生成图形光；投影光学装置用于根据图形光向光刻件的表面投影出变形光斑，并在运动机构的带动下沿预设路径扫描，在扫描过程中光斑图像数据随位置数据而变化，形成预设的可控变形光斑。本发明的直写光刻系统和直写光刻方法实现了复杂表面三维形貌结构的无掩模灰度光刻，并提高了光刻精度和光刻效率。
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公开(公告)号：CN112014914A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910461031.X
申请日：2019-05-30
Applicant: 苏州迈塔光电科技有限公司 , 苏州苏大维格科技集团股份有限公司 , 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种光学膜片，包括基层及设置在所述基层上的微纳结构层，所述微纳结构层包括至少一个第一结构区和至少一个第二结构区，所述第一结构区包括复数个微纳子结构，所述微纳子结构包括第一凸起结构和/或第一凹槽结构；所述第二结构区包括复数个微纳结构单元，所述微纳结构单元包括周期性排布的条纹结构，所述条纹结构包括第二凸起结构和/或第二凹槽结构。通过设置有至少一个第一结构区及至少一个第二结构区，使得光学膜片既有亮银光影效果，又有镭射效果，具有很好的装饰及辨识效果。
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公开(公告)号：CN111844735A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910339444.0
申请日：2019-04-25
Applicant: 苏州苏大维格科技集团股份有限公司 , 苏州大学
IPC: B29C64/135 , B29C64/223 , B29C64/30 , B29C64/321 , G03F7/20 , B33Y10/00 , B33Y30/00 , B33Y40/00 , B33Y40/20
Abstract: 本发明提供一种激光直写和三维打印复合系统及其使用方法，所述复合系统包括传送机构、上料机构、透明支撑板、载物机构和成像机构。所述传送机构用于输送透明薄膜传送带，所述上料机构包括设置于所述透明薄膜传送带的上方的至少一个上料装置，所述透明支撑板可拆卸的设置于机台的投影窗口上方且位于所述透明薄膜传送带的下方，所述透明支撑板设置于机台的投影窗口上时，所述系统运行在三维打印模式，所述透明支撑板移除后，所述系统运行在激光直写模式。所述成像机构位于所述机台的投影窗口下方，用于产生预定投影图案。这样，所述复合系统其既可以实现三维打印，可满足生物医药领域对打印精度的要求，也可以支持激光直写。
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公开(公告)号：CN109878076A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201711276310.6
申请日：2017-12-06
Applicant: 苏州苏大维格光电科技股份有限公司 , 苏州大学
IPC: B29C64/135 , B29C64/386 , B29C64/273 , B33Y30/00 , B33Y50/00
Abstract: 本发明涉及三维结构打印方法以及系统。所述三维结构打印方法包括步骤：获取打印对象的3D数据；根据所获取的3D数据来提供打印对象的位相结构灰度图形分布；基于所提供的位相结构灰度图形分布，使用光学位相调制器件对入射光进行位相调制，以形成打印对象的三维结构光场分布并通过其与打印材料作用，从而打印出打印对象的三维结构。本发明能够同时兼顾到打印精度、打印尺寸、打印效率及光能利用率等诸多方面。
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公开(公告)号：CN106406061A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201611033273.1
申请日：2016-11-16
Applicant: 苏州苏大维格光电科技股份有限公司 , 苏州大学
CPC classification number: G02B5/1857 , G02B5/1876 , G02B5/32 , G03H1/0248
Abstract: 本发明公开了一种体全息元件，其包括至少一像素化的信息层和至少一基材层，信息层设置于基材层上，或者信息层设置于相邻的两基材层之间；从体全息元件的剖面看，其信息层具有阵列分布的像素化的条纹面，每个像素内部的条纹面具有周期性，并且与基片平面具有夹角，每个像素为反射布拉格体光栅。本发明还公开了一种像素化反射体全息元件的制作方法和制作系统。本发明通过干涉光束调控、在体全息记录材料的感光层上进行像素化拼接曝光，经后续化学或物理处理，构成复杂光学参数的像素化的反射体全息光学元件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101930207B
公开(公告)日：2012-02-15
申请号：CN201010238377.2
申请日：2010-07-28
Applicant: 苏州苏大维格光电科技股份有限公司 , 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种微光栅亚像素三维光学图像，由排列于平面上的像素阵列结构构成，含有多个视角的分视角图像信息，其特征在于：每一像素由多个亚像素构成，每一亚像素对应于一个视角在该像素处的图像，每一亚像素为一光栅状图像单元，光栅状图像的条纹取向对应于视角，条纹的周期代表颜色信息。其制作方法包括如下步骤：设计三维衍射光学图像数据；设计具有亚像素体视结构的模板图像；根据图像数据和模板，生成体像素图像；微缩光刻亚像素体视图像单元，得到由亚像素体视单元构成的三维衍射光学图像。本发明可以数字化地输出立体图像。
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公开(公告)号：CN119941570A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510028973.4
申请日：2025-01-08
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于生成对抗网络的图像去雾方法。本发明第一阶段通过合成雾数据对生成对抗网络的生成器进行训练，将合成雾配对图像的去雾图像与无雾图像之间的平滑L1损失、重建雾图像与合成雾配对图像之间的平滑L1损失的和，作为第一阶段的总损失函数；第二阶段用真实雾数据训练，计算真实雾图像的特征层与真实雾图像的去雾图像特征层各空间位置对比损失，构建多层对比损失；基于两个阶段生成器生成的真实雾图像的去雾图像特征，构建风格迁移损失；基于真实无雾图像与真实无雾图像的去雾图像的L1范数损失，构建恒等一致性损失；构建第二阶段的总损失函数进行训练，得到目标生成对抗网络。本发明提高了图像去雾的效率与准确性。
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公开(公告)号：CN118057242B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202211445687.0
申请日：2022-11-18
Applicant: 江苏维格新材料科技有限公司 , 苏州大学
IPC: G03F7/20
Abstract: 本申请涉及一种激光直写方法、控制设备及激光直写系统，属于激光直写光刻技术领域，该方法包括：设定光刻的灰阶等级N、扫描像素步距M、灰阶曝光循环次数Q；将待加工的灰阶图像划分为复数个等宽度的图像条带；设定曝光时滑动提取窗口的大小；对于每个图像条带，根据N、M和Q进行滑动提取窗口灰阶提取和数据重组，得到新的图像条带；运动平台在Y方向上完成一个新的图像条带曝光后，在X方向移动一个移动步距XStep，移动步距XStep为图像条带宽度W与光学分辨率R的乘积，并对下一个新的图像条带进行曝光，直至完成对所有新的图像条带的曝光，X方向与Y方向正交；可以提高扫描速度、激光直写效率，实现灰阶的额外灰阶曝光循环次数。
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公开(公告)号：CN118799549A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410772784.3
申请日：2024-06-17
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，具体指一种基于图像语义标签和点云数据融合的目标检测方法、设备及可读存储介质，包括：得到各帧目标图像和各帧目标点云；获取第二帧目标图像到末帧目标图像的静态特征和动态特征；对第二帧目标图像到末帧目标图像的静态特征与动态特征合并后的特征进行聚类，根据聚类结果生成第二帧到末帧目标图像的语义标签图；完成第二帧目标点云到末帧目标点云的稠密化，生成第二帧到末帧的密集点云；通过语义标签图和密集点云，生成稠密化语义点云；将稠密化语义点云输入至目标检测网络，完成目标检测；本发明通过稠密化点云和增强图像数据处理，提升了目标检测精确度。
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公开(公告)号：CN118396875A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410395693.2
申请日：2024-04-02
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Mesh的点云去噪方法，包括基于待去噪点云集合构建由多个三角形网格组成的Mesh结构；分别计算所有三角形网格的法向量并修正，使所有法向量方向相同；对于每个三角形网格，计算该三角形网格修正后的法向量与其K近邻三角形网格修正后的法向量的平均方位角变化，构建第一纹理特征向量；对每个三角形网格的尺寸进行归一化后，进行反褶平移，构建第二纹理特征向量；将每个三角形网格的两个纹理特征向量融合，获取统一特征向量；基于所有统一特征向量的特征值，获取拟合函数；以拟合函数中第一次斜率突变处所对应的特征值，作为去噪阈值；选取特征值大于去噪阈值的三角形网格，将选取出的所有三角形网格的顶点，组成去噪后的点云集合。
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