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公开(公告)号：CN1815191A
公开(公告)日：2006-08-09
申请号：CN200610011362.6
申请日：2006-02-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明属于光电子技术领域，其特征在于，该表面等离子波折射率检测芯片是一种由特定金属薄膜和特定折射率介质组成，该金属薄膜附着在该介质上，通过从该金属薄膜端面激励的方法产生长程表面等离子波，通过测定该长程表面等离子波的传输损耗来检测金属表面上方介质折射率变化的一种功能芯片。所述金属薄膜是下述金、银、铝、铜、钛、镍、铬中的任何一种的薄膜，厚度限定在10nm以上，100nm以下；所述金属薄膜下方介质的折射率限定在1.2以上，3.8以下。由于本发明利用长程表面等离子波来进行折射率的检测，检测对象不再是传统技术中的空间反射光角度，是传输损耗，同时，长程表面等离子波可以通过光纤端面耦合的方法来激励，可以省去空间入射光的控制部分，为实现可集成的折射率检测器提供了可能。
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公开(公告)号：CN119940432A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411955183.2
申请日：2024-12-27
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464 , G06T1/20
Abstract: 本发明提供一种光谱卷积神经网络处理系统、方法及装置，该系统包括：滤光结构覆盖在图像传感器的表面，且滤光结构中的每个滤光单元都与图像传感器中像素阵列的一个像素点相对应；滤光结构中由不同色素组成的不同滤光单元具有不同的宽谱滤光响应；滤光结构用于对入射光进行调制，以获得调制后的透射光的光谱向量；图像传感器用于对调制后的透射光的光谱向量进行并行探测和光电转换处理后输出电信号；将电信号发送到处理器模块进行预设的求和处理获得特征图，并将特征图输入到神经网络模型进行处理，获得神经网络模型的输出结果。本发明提供的系统不依赖相干光源，能够利用连续的光谱维度直接进行处理，有效提高了系统处理的效率。
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公开(公告)号：CN114913553B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202110172818.1
申请日：2021-02-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种光人工神经网络指纹识别芯片、指纹识别装置及制备方法，本发明提供的芯片以硬件方式模拟人工神经网络，用于指纹识别，本发明将光滤波器层作为人工神经网络的输入层，将图像传感器作为人工神经网络的线性层，将光滤波器层对进入光滤波器层的入射光的滤波作用作为输入层到线性层的连接权重，使得后续在使用该指纹识别芯片进行指纹识别处理时不需要再进行与输入层和线性层对应的复杂的信号处理和算法处理，这样可以大幅降低人工神经网络处理时的功耗和延时。
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公开(公告)号：CN118657055A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410879425.8
申请日：2024-07-02
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及激光器设计技术领域，提供一种基于神经网络的激光器设计方法及系统，包括：获取预设的激光器结构特征；将所述激光器结构特征输入至预训练的预测模型，所述预测模型基于激光器结构特征进行仿真，输出激光器输出特征；其中，所述预测模型是通过预先构建的激光器仿真数据训练集对神经网络进行训练得到的。本发明解决了现有激光器设计复杂程度高、成本消耗大的问题。
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公开(公告)号：CN118474554A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310143213.9
申请日：2023-02-08
Applicant: 清华大学 , 北京与光科技有限公司
IPC: H04N23/88
Abstract: 本发明提供一种图像自动白平衡方法、系统及存储介质，包括：获取待处理图像，所述待处理图像为通过带微纳调制结构的图像传感器采集到的目标场景的空间光谱信息；将所述待处理图像输入预先构建的白平衡模型中，以得到白平衡校正后的图像；其中，所述白平衡模型是利用空间光谱信息样本进行训练得到的，所述空间光谱信息样本包括带微纳调制结构的图像传感器采集的第一空间光谱信息样本和RGB图像传感器采集的第二空间光谱信息样本。本发明解决了现有白平衡调校难度大、效率度的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111811651B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202010718462.2
申请日：2020-07-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种光谱芯片、光谱仪及光谱芯片制备方法，芯片包括：在晶圆级别的图像传感器的感光区域的表面制备有光调制层，光调制层由金属和介质两种材料交替排布形成；光调制层包含由多个微纳单元组成的单元阵列；微纳单元包含有多组微纳结构阵列，每组微纳结构阵列由二维光栅结构形成，每组微纳结构阵列中的二维光栅结构为具有偏振无关特性的光栅结构；各微纳单元的多组微纳结构阵列中的二维光栅结构用于对入射光进行调制，将入射光的频谱信息编码到晶圆的不同像素点上，得到包含频谱信息的图像。本发明提供的光谱芯片对入射角度、偏振不敏感，从而使得光谱测量结果不会受到待测光入射角度和偏振特性的影响，进而能够保证光谱测量性能的稳定性。
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公开(公告)号：CN117705277A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202211086315.3
申请日：2022-09-06
Applicant: 清华大学
IPC: G01J3/28
Abstract: 本发明提供一种转炉炉内钢水的元素含量测量方法、装置及电子设备，其中，所述转炉炉内钢水的元素含量测量方法可以包括：实时获取转炉炉口火焰的光谱图像；基于所述光谱图像，确定待测量元素的特征峰图像；将所述待测量元素的特征峰图像输入至元素含量检测模型，得到所述元素含量检测模型输出的所述待测量元素的元素含量，其中，所述元素含量检测模型通过元素含量训练样本集预训练得到。通过本发明提供的转炉炉内钢水的元素含量测量方法，实现了能够更加准确和低成本的对转炉炉内钢水的元素含量进行测量，并且也能够实现对转炉炉内钢水的元素含量的实时动态监测。
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公开(公告)号：CN117701807A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202211086308.3
申请日：2022-09-06
Applicant: 清华大学
IPC: C21C5/28 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06T7/00 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种转炉炼钢终点控制方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述转炉炼钢终点控制方法包括：获取多张连续时刻的转炉炉口火焰的光谱图像；将多张连续时刻的所述光谱图像输入至检测模型，得到所述检测模型输出的所述连续时刻中每一时刻的转炉炉内钢水温度和转炉炉内碳含量，其中，所述检测模型通过预训练得到；基于得到的所述转炉炉内钢水温度和所述转炉炉内碳含量，对转炉炼钢终点进行控制。通过本发明提供的转炉炼钢终点控制方法，能够以更高的准确度以及更低的成本实现对转炉炼钢终点的有效控制。
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公开(公告)号：CN110381243B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN201910700328.7
申请日：2019-07-31
Applicant: 清华大学
IPC: H04N25/70 , H04B10/54 , H04B10/516
Abstract: 本发明涉及成像及物体识别设备技术领域，尤其涉及一种图像采集芯片、物体成像识别设备及物体成像识别方法。该芯片的各组像素确认模块中，每个调制单元和每个感应单元分别上下对应的设置在光调制层和图像传感层上，每个调制单元内分别设有至少一个调制子单元，每个调制子单元内分别设有若干个穿于光调制层内的调制孔，同一调制子单元内的各个调制孔排布成一具有特定排布规律的二维图形结构。该芯片基于光电子学中的调制单元阵列对不同波长光的调制作用，且能同时采集多个光谱的图像信息，克服了现有物体成像识别设备价格昂贵且无法小型化的问题。
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公开(公告)号：CN117408114A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311464014.4
申请日：2023-11-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种超表面形状参数优化方法和装置，所述方法包括：获取待优化超表面的各超原子的初始形状参数，将所述初始形状参数输入预先训练的拟合模型，以得到所述拟合模型输出的拟合结果，所述拟合结果为各超原子的尺寸与振动响应之间的可导函数关系；随机初始化各超原子的形状参数，并根据所述拟合结果计算所述待优化超表面的复振幅响应；基于预设的输入光场和所述复振幅，通过梯度下降法对所述初始形状参数进行优化，以得到优化形状参数；其中，所述拟合模型是利用样本超原子的尺寸，以及尺寸与振动响应的可导函数关系进行训练得到的。解决了现有技术中存在的超表面形状参数无法进行梯度法优化的问题，实现了超表面形状参数的有效优化。
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