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公开(公告)号：CN115641918A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211366459.4
申请日：2022-11-01
Applicant: 中国计量大学
IPC: G16C20/20 , G16C10/00 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的单分子力谱分类方法。包括：1)获取单分子力谱图像。2)对单分子力谱图像依次进行预处理、数据增强处理和人工标注类别处理，获得人工标注后的单分子力谱图像，制作包含训练集，验证集和测试集的数据集。3)构建卷积神经网络模型，利用训练集对构建好的卷积神经网络模型进行训练，生成训练好的卷积神经网络模型。4)将测试集中的单分子力谱图像输入到训练好的卷积神经网络模型中，得到单分子力谱的折叠事件数量类别信息，实现单分子力谱图像分类的目的。
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公开(公告)号：CN114859549B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202210507891.4
申请日：2022-05-10
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了了一种对小尺寸节瘤缺陷不敏感的蓝光高反膜及设计方法，可以减少由小尺寸节瘤缺陷引起的电场增强，主要用于对激光系统中蓝光高反膜的设计。包括以下步骤：设定初始膜系结构：Sub|(HL)^nH|Air；设置连续性优化目标，优化得到外侧三层膜的膜层厚度；增加高、低折射率膜层共两层，固定外侧膜层的厚度，设定连续性优化目标，优化新增加内侧两层高、低折射率膜层的膜层厚度；重复直至整个膜层的反射率大于95％，得到周期数n1；令n＝n1+n0，靠近基板的内侧膜层为周期数为n0的四分之一波长厚度交替的高、低折射率膜层，其余靠近空气的外侧膜层为前面步骤优化得到的膜层，由此得到对缺陷不敏感的高反膜层。
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公开(公告)号：CN112561831A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011550463.7
申请日：2020-12-24
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习提取像差系数的畸变仿真及校正方法，包括：1)计算仿真出的携带畸变的图像的波前差的赛德尔多项式中畸变像差系数；计算波前差函数W；计算出对应的点扩散函数，将点扩散函数与清晰图像逐点卷积运算仿真出携带畸变的图像。2)将仿真出的携带畸变的图像和其对应的畸变像差系数作为训练对输入到卷积神经网络中进行学习训练，构建携带畸变的图像与畸变像差系数之间的映射关系，获得训练好的携带畸变的图像与畸变像差系数之间的映射关系的神经网络模型。3)网络测试过程中，通过把真实拍摄的需校正的图像输入到训练好的网络中，运用训练好的神经网络提取真实拍摄的需校正图像的畸变像差系数。4)将提取的畸变像差系数作为后续反卷积网络的输入，根据畸变像差系数计算出对应的点扩散函数，与真实拍摄的需校正的图像进行逐点反卷积运算达到畸变校正的目的。
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公开(公告)号：CN114859549A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210507891.4
申请日：2022-05-10
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了了一种对小尺寸节瘤缺陷不敏感的蓝光高反膜及设计方法，可以减少由小尺寸节瘤缺陷引起的电场增强，主要用于对激光系统中蓝光高反膜的设计。包括以下步骤：设定初始膜系结构：Sub|(HL)^nH|Air；设置连续性优化目标，优化得到外侧三层膜的膜层厚度；增加高、低折射率膜层共两层，固定外侧膜层的厚度，设定连续性优化目标，优化新增加内侧两层高、低折射率膜层的膜层厚度；重复直至整个膜层的反射率大于95％，得到周期数n1；令n＝n1+n0，靠近基板的内侧膜层为周期数为n0的四分之一波长厚度交替的高、低折射率膜层，其余靠近空气的外侧膜层为前面步骤优化得到的膜层，由此得到对缺陷不敏感的高反膜层。
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公开(公告)号：CN112926157A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110267031.3
申请日：2021-03-10
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/18
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的光栅滤光片结构优化方法，包括：1)计算不同结构参数下的光栅滤光片所对应的光谱；2)把计算所得经过预处理的光谱，以及每个光谱所对应的光栅滤光片结构参数数据对作为数据集，输入神经网络中,该神经网络包括一个正向神经网络以及一个反向神经网络；3)先对正向神经网络进行学习训练，建立从光栅滤光片结构参数到光谱的映射关系，得到训练好的正向神经网络模型；然后对反向神经网络进行训练学习，建立从光谱到光栅滤光片结构参数的映射关系，得到训练好的反向神经网络；4)将待测试的光栅滤光片结构参数矩阵输入到训练好的正向神经网络中，得到对应预测的光栅滤光片光谱，实现光栅滤光片的光谱预测；同样地，将待测试的光栅滤光片光谱矩阵输入到反向神经网络中，得到预测的结构参数，实现光栅滤光片的按需反向设计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112926157B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202110267031.3
申请日：2021-03-10
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F119/18
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的光栅滤光片结构优化方法，包括：1)计算不同结构参数下的光栅滤光片所对应的光谱；2)把计算所得经过预处理的光谱，以及每个光谱所对应的光栅滤光片结构参数数据对作为数据集，输入神经网络中,该神经网络包括一个正向神经网络以及一个反向神经网络；3)先对正向神经网络进行学习训练，建立从光栅滤光片结构参数到光谱的映射关系，得到训练好的正向神经网络模型；然后对反向神经网络进行训练学习，建立从光谱到光栅滤光片结构参数的映射关系，得到训练好的反向神经网络；4)将待测试的光栅滤光片结构参数矩阵输入到训练好的正向神经网络中，得到对应预测的光栅滤光片光谱，实现光栅滤光片的光谱预测；同样地，将待测试的光栅滤光片光谱矩阵输入到反向神经网络中，得到预测的结构参数，实现光栅滤光片的按需反向设计。
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公开(公告)号：CN115100074A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210870971.6
申请日：2022-07-22
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的高质量超透镜图像恢复方法，其特征在于，包括：将待恢复超透镜图像II输入至构建的超透镜图像恢复网络中，得到高质量超透镜图像；构建所述超透镜图像恢复网络过程中：基于迁移学习的思想，利用采集的自然图像数据集对预训练网络进行训练，获得训练好的预训练模型；获取清晰图像和待恢复超透镜图像I，使用预训练模型对待恢复超透镜图像I进行预处理，获得超透镜图像数据集；接着利用超透镜图像数据集对超透镜图像恢复网络进行训练，获得训练好的超透镜图像恢复模型。本发明不仅能显著提升超透镜图像的信噪比，还能实现边缘细节区域的高质量恢复，从而达到恢复超透镜图像的目的。
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公开(公告)号：CN114820330A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110085267.5
申请日：2021-01-22
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种增强型显微图像降噪恢复方法，包括：1)将高信噪比显微图像进行噪声叠加处理，获得低信噪比显微图像；2)将成对高、低信噪比显微图像作为训练数据对成对输入到图像降噪神经网络中进行训练，获得训练好的图像降噪神经网络模型；3)将待测试噪声图像分别与标准高斯噪声图像和标准椒盐噪声图像输入图像判别系统；4)利用图像代数运算法，对步骤3)中进行噪声水平评估并分类后的待测试噪声图像进行处理，得到预处理后的显微图像；5)将预处理后的显微图像作为输入，调用训练好的图像降噪神经网络模型，获得降噪恢复后的显微图像，实现显微图像的恢复；6)对降噪恢复后的显微图像进行输出与显示，获得对应的降噪恢复后的显微图像，从而达到显微图像降噪恢复的目的。
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公开(公告)号：CN114815235A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110085371.4
申请日：2021-01-22
Applicant: 中国计量大学
IPC: G02B27/01
Abstract: 本发明公开了一种基于空间光调制器的全彩抬头显示器，包括按照光路依次设置的信号源、汇聚镜、分光器件、空间光调制器一、空间光调制器二、空间光调制器三、4f系统一、4f系统二、4f系统三、反射镜一、反射镜二、合束镜、扩束镜和成像平面；将汽车仪表盘上与行驶相关的显示信息作为信号源，上述信息经过汇聚镜汇聚后再通过分光器件，分成红、绿、蓝三个颜色通道，针对各颜色通道分别利用一个空间光调制器进行相位调制，使得经过相位调制后的光束可以在前挡风玻璃附近的多个焦平面上分别呈现彩色的图像，显示不同的行驶信息，从而实现全彩多焦平面大容量的并行显示。本发明能够解决抬头显示器在应用中投影颜色单一、信息容量小等问题，实现抬头显示器全彩、多焦平面、大容量的并行显示。
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公开(公告)号：CN118838047A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202310439370.4
申请日：2023-04-23
Applicant: 中国计量大学
IPC: G02B27/00
Abstract: 本发明公开了一种光强可控任意多焦点阵列的相位调制方法，具体应用于光学微操作领域具体包括：激光器输出的光束经过半波片，将光束偏振方向调整为对空间光调制器敏感的水平方向，经过第一光学4F系统后被反射镜反射到空间光调制器上半径为R填充有焦点的相位参数信息的定位‑调光双区域，相位调制后的光束依次经过第二光学4F系统和物镜，在CCD的聚焦平面上形成光强可控任意多焦点阵列聚焦光场。相对于其他多焦点阵列生成方法，本发明不仅对多焦点空间位置调控，还利用定位‑调光双区域相位调制，调控阵列中各焦点的光强，实现多种微粒的捕获，提高了光学微操纵效率。
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