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World File Search System相干成像
数字全息显微镜应用于3D计算机微型...
摘要。深度神经网络（DNN）越来越多地在应用科学的各种领域中使用，尤其是在计算机视觉和图像处理等领域，它们可以增强仪器的性能。各种高级相干成像技术，包括数字全息图，利用卷积神经网络（CNN）或视觉变压器（VIT）等不同的深层体系结构。这些体系结构能够提取不同的指标，例如自动关联重建距离或3D位置确定，促进自动显微镜和相位图像恢复中的应用。在这项工作中，我们提出了一种使用Gedankennet模型的改编版本的混合方法，并与UNET样模型相结合，目的是访问Micro-Objects 3D姿势测量。这些网络在模拟全息数据集上进行了培训。我们的方法在推断3D姿势时达到了98％的精度。我们表明，Gedankennet可以用作回归工具，并且比微小的（TVIT）模型更快。总体而言，将深层神经网络整合到数字全息显微镜中和3D计算机微视频中，有望显着提高全息图的稳健性和处理速度，以精确的3D位置推理和控制，尤其是在微型机器人应用中。
镍基高温合金定向能量沉积中驼峰诱发开裂的现场相关观察
定向能量沉积 (DED) 是一种很有前途的增材制造修复技术；然而，DED 易在薄壁部分产生表面波纹（驼峰），这会增加残余应力和裂纹敏感性，并降低疲劳性能。目前，由于缺乏具有高时空分辨率的操作监测方法，DED 中的裂纹形成机制尚不十分清楚。在这里，我们使用在线相干成像 (ICI) 来光学监测表面拓扑并原位检测开裂，结合同步加速器 X 射线成像来观察表面下裂纹的愈合和扩展。ICI 首次实现离轴对准（相对于激光器 24 ◦），从而能够集成到 DED 机器中，而无需更改激光传输光学系统。我们使用单元件 MEMS 扫描仪和定制校准板，实现了 ICI 测量值和激光束位置之间的横向（< 10 µ m）和深度（< 3 µ m）精确配准。 ICI 表面拓扑结构通过相应的射线照片（相关性 > 0.93）进行验证，直接跟踪表面粗糙度和波纹度。我们故意在镍基高温合金 CM247LC 的薄壁结构中植入隆起，在表面凹陷处局部诱发开裂。使用 ICI 现场观察到小至 7 µ m 的裂纹开口，包括亚表面信号。通过量化隆起和开裂，我们证明 ICI 是一种可行的现场裂纹检测工具。
FMCW 激光雷达：扩展到芯片级并改进阶段...
激光雷达（光检测和测距）技术有可能彻底改变自动化系统与其环境和用户的交互方式。当今行业中的大多数激光雷达系统都依赖于脉冲（或“飞行时间”）激光雷达，而这种激光雷达在深度分辨率方面已达到极限。相干激光雷达方案，例如调频连续波 (FMCW) 激光雷达，在实现高深度分辨率方面具有显著优势，但通常过于复杂、昂贵和/或体积太大，无法在消费行业中实施。FMCW 及其近亲扫频源光学相干断层扫描 (SS-OCT) 通常针对计量应用或医疗诊断，这些系统的成本很容易超过 30,000 美元。在本论文中，我介绍了我在芯片级光学和电子元件集成方面的工作，以应用于相干激光雷达技术。首先，我将总结将通常体积庞大的 FMCW 激光雷达控制系统集成到光电芯片堆栈上的工作。芯片堆栈由一个 SOI 硅光子芯片和一个标准 CMOS 芯片组成。该芯片用于成像系统，可在 30 厘米的距离内生成深度精度低至 10 微米的 3D 图像。其次，我将总结我在实施和分析一种新的 FMCW 激光雷达信号后处理方法方面的工作，称为“多同步重采样”（MK 重采样）。这涉及非线性信号处理方案下激光相位噪声的蒙特卡罗研究，因此我将展示随机模拟和实验结果，以证明新重采样方法的优势。QS 重采样有可能提高相干成像系统的采集率、精度、信噪比和动态深度范围。