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公开(公告)号:CN117152434A
公开(公告)日:2023-12-01
申请号:CN202311129794.7
申请日:2023-09-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06T7/00
Abstract: 一种Mobile‑UNet++大口径光学元件激光诱导损伤分割方法,属于光学元件损伤检测领域。本发明针对现有深度学习领域中,光学元件激光诱导损伤全监督语义分割依赖大量人工标注,时间效率低的问题。包括:获取原始损伤图像数据集;筛选激光诱导损伤的像素级分割掩模作为原始损伤图像的真值标签,并形成样本图像集;对样本图像分类并数据增强使各类别样本图像个数均衡;制作FODI损伤数据集,并确定训练集与测试集;搭建Mobile‑UNet++模型,进行训练和测试,得到训练后Mobile‑UNet++模型;获取待检测图像,输入至训练后Mobile‑UNet++模型,获得语义分割结果。本发明用于暗场成像的大口径光学元件图像的激光诱导损伤分割。
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公开(公告)号:CN113962915A
公开(公告)日:2022-01-21
申请号:CN202111221433.6
申请日:2021-10-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 非均匀照明条件下的自适应非线性超动态图像合成方法,解决了现有非均匀暗场照明条件下成像时被检测目标图像饱和的问题,属于光学元件检测技术领域。本发明在照明条件不变的条件下,损伤点所在的区域的照度场不均匀,采集n幅随着相机的曝光时间变化的图像。随着曝光时间增加,损伤点的图像灰度值会相应增加,判断图像中是否出现饱和点,如果出现饱和点,利用该饱和点之前曝光时间的图像中对应位置处的灰度值和曝光时间,对神经网络训练,实现非线性回归,利用神经网络获取对应饱和点在之后的曝光时间的灰度值,替换饱和的灰度值,生成超动态图像。
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公开(公告)号:CN107145909B
公开(公告)日:2021-02-02
申请号:CN201710317105.3
申请日:2017-05-08
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国工程物理研究院激光聚变研究中心
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种自动区分入光面损伤或出光面损伤的光学元件损伤所属表面的分类方法,属于光学损伤分类领域。本发明具体为:选取光学元件;利用FODI系统采集光学元件真空隔离片的损伤在线图像,并在该光学元件真空隔离片通光口径范围内标记出所有的损伤点;对光学元件真空隔离片通光口径范围内的入光面与出光面逐一扫描,记录下损伤点位置与形态,作为离线数据;使用几何变换把离线数据匹配到采集的在线图像上,获得入光面与出光面损伤的训练样本集;建立分类模型,采用训练样本集训练分类模型,获取分类模型的最优参数;利用具有最优参数的分类模型对光学元件的损伤进行分类,确定为入光面损伤或出光面损伤。本发明用于FODI系统中损伤识别与分类。
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公开(公告)号:CN105067224B
公开(公告)日:2017-11-21
申请号:CN201510616632.5
申请日:2015-09-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01M11/00
Abstract: 本发明是终端光学元件损伤在线检测中孪生像尺寸的定量检测方法,它属于光学元件检测技术领域。本发明为了解决晶体双折射效应引起的重影干扰以及光学元件损伤尺寸的定量检测问题。具体步骤包括:通过结合晶体双折射效应与几何光学成像公式计算出光学元件上损伤点在成像系统中的o光像与e光像的坐标位置;对每对孪生像进行重影剔除;利用孤立点与合并后的孪生像的灰度积分与物理尺寸对应关系拟合定标曲线和定标方程;利用定标关系曲线和定标方程对FODI在线图像中未测的孤立点和孪生像进行尺寸的定量检测。本发明适用于光学元件检测技术领域。
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公开(公告)号:CN105092608A
公开(公告)日:2015-11-25
申请号:CN201510616600.5
申请日:2015-09-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N21/958 , G06T7/00
Abstract: 终端光学元件损伤在线检测中孪生像的剔除方法,涉及光学元件检测技术领域,尤其涉及终端光学元件损伤在线检测中孪生像的剔除方法。本发明是要解决晶体双折射造成的重影剔除的问题。本发明方法通过以下步骤进行:一、计算出M×N个点在成像系统中CCD上所成的o光像与e光像的坐标;二、计算出M×N个有向线段的距离与倾角;三、对计算出的M×N个有向线段的距离与倾角进行统计分析,找出o光像与e光像的位置关系;四、把e光像作为重影像,e光像的灰度积分值合并到o光像上,剔除e光像;五、保留o光像作为损伤点的唯一像。至此,完成了孪生像中的重影像的剔除。本发明适用于光学元件检测技术领域。
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公开(公告)号:CN105067224A
公开(公告)日:2015-11-18
申请号:CN201510616632.5
申请日:2015-09-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01M11/00
Abstract: 本发明是终端光学元件损伤在线检测中孪生像尺寸的定量检测方法,它属于光学元件检测技术领域。本发明为了解决晶体双折射效应引起的重影干扰以及光学元件损伤尺寸的定量检测问题。具体步骤包括:通过结合晶体双折射效应与几何光学成像公式计算出光学元件上损伤点在成像系统中的o光像与e光像的坐标位置;对每对孪生像进行重影剔除;利用孤立点与合并后的孪生像的灰度积分与物理尺寸对应关系拟合定标曲线和定标方程;利用定标关系曲线和定标方程对FODI在线图像中未测的孤立点和孪生像进行尺寸的定量检测。本发明适用于光学元件检测技术领域。
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公开(公告)号:CN113962915B
公开(公告)日:2022-04-29
申请号:CN202111221433.6
申请日:2021-10-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 非均匀照明条件下的自适应非线性超动态图像合成方法,解决了现有非均匀暗场照明条件下成像时被检测目标图像饱和的问题,属于光学元件检测技术领域。本发明在照明条件不变的条件下,损伤点所在的区域的照度场不均匀,采集n幅随着相机的曝光时间变化的图像。随着曝光时间增加,损伤点的图像灰度值会相应增加,判断图像中是否出现饱和点,如果出现饱和点,利用该饱和点之前曝光时间的图像中对应位置处的灰度值和曝光时间,对神经网络训练,实现非线性回归,利用神经网络获取对应饱和点在之后的曝光时间的灰度值,替换饱和的灰度值,生成超动态图像。
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公开(公告)号:CN105092608B
公开(公告)日:2017-11-03
申请号:CN201510616600.5
申请日:2015-09-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N21/958
Abstract: 终端光学元件损伤在线检测中孪生像的剔除方法,涉及光学元件检测技术领域,尤其涉及终端光学元件损伤在线检测中孪生像的剔除方法。本发明是要解决晶体双折射造成的重影剔除的问题。本发明方法通过以下步骤进行:一、计算出M×N个点在成像系统中CCD上所成的o光像与e光像的坐标;二、计算出M×N个有向线段的距离与倾角;三、对计算出的M×N个有向线段的距离与倾角进行统计分析,找出o光像与e光像的位置关系;四、把e光像作为重影像,e光像的灰度积分值合并到o光像上,剔除e光像;五、保留o光像作为损伤点的唯一像。至此,完成了孪生像中的重影像的剔除。本发明适用于光学元件检测技术领域。
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公开(公告)号:CN107145909A
公开(公告)日:2017-09-08
申请号:CN201710317105.3
申请日:2017-05-08
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国工程物理研究院激光聚变研究中心
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种自动区分入光面损伤或出光面损伤的光学元件损伤所属表面的分类方法,属于光学损伤分类领域。本发明具体为:选取光学元件;利用FODI系统采集光学元件真空隔离片的损伤在线图像,并在该光学元件真空隔离片通光口径范围内标记出所有的损伤点;对光学元件真空隔离片通光口径范围内的入光面与出光面逐一扫描,记录下损伤点位置与形态,作为离线数据;使用几何变换把离线数据匹配到采集的在线图像上,获得入光面与出光面损伤的训练样本集;建立分类模型,采用训练样本集训练分类模型,获取分类模型的最优参数;利用具有最优参数的分类模型对光学元件的损伤进行分类,确定为入光面损伤或出光面损伤。本发明用于FODI系统中损伤识别与分类。
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公开(公告)号:CN119976816A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202510106089.8
申请日:2025-01-23
Applicant: 浙江嘉绍跨江大桥投资发展有限公司 , 哈尔滨工业大学 , 中交公路规划设计院有限公司
IPC: C01B32/184 , H02N1/04
Abstract: 本发明提供了一种基于碳网络调控的石墨烯正摩擦电传感材料及其制备方法。通过对氧化石墨烯薄膜进行多温区热还原处理,精准调控碳网络上碳、氧缺陷比例,实现了功函数优化、机械性能增强和摩擦电输出性能的显著提升。制备过程包括:氧化石墨烯溶液的真空处理与均匀成膜、不同热还原温度调控缺陷分布。该方法通过优化碳缺陷、消除氧缺陷,构建稳定的碳导电网络,使石墨烯薄膜同时具有高电正性与韧性。基于该材料构建的摩擦纳米发电机具有超高的输出性能和优异的长期稳定性。本发明制备方法工艺简单、适合大规模生产,为柔性电子、智能传感及纳米发电领域提供了全新材料解决方案,具有广阔的应用前景。
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