最新刊期
2025年第40卷第12期
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液晶菲涅耳透镜的研究进展 AI导读
“液晶菲涅耳透镜技术在AR/VR、自适应光学等领域展现出重要应用价值，系统综述了其技术原理与发展现状。”摘要：液晶菲涅耳透镜（Liquid Crystal Fresnel Lens， LCFL）作为一种电控光学元件，凭借其结构轻薄、焦距可调以及大口径等特性，近年来在增强现实（AR）/虚拟现实（VR）、自适应光学等领域展现出重要的应用价值。本文系统综述了LCFL的技术原理与发展现状，重点介绍其相位调制机制与光学特性调控方法。通过对比与传统折射式透镜的结构差异，总结液晶材料各向异性与电场响应特性在实现多阶相位分布设计中的关键作用，探讨了该技术在AR/VR近眼显示、自动立体显示系统、自适应光学等领域的应用案例，并对LCFL的发展前景进行了展望。关键词：液晶菲涅耳透镜;液晶光学器件;电控透镜83|75|0更新时间：2025-12-24 - “最新研究揭示环境光对比度提升关键因素，专家建立量化模型，为高环境光下显示面板设计提供理论依据。”摘要：本文研究了环境光对比度（ACR）的关键影响因素，包括外部环境光照度以及内部面板特性（如白态亮度、黑态亮度和反射率），旨在提出有效的ACR提升方案。通过控制变量法构建光学仿真模型，模拟了环境光照度（100~1 000 lx）、面板亮度（200~900 cd/m2）及不同材料（偏光片（POL）、黑矩阵（BM）、屏蔽层ITO）反射率对ACR的影响。研究结果表明：（1）环境光增强会显著降低ACR，但当面板亮度高于500 cd/m2且反射率低于1.3%时，在1 000 lx照度下，ACR仍可维持在120∶1以上；（2） ACR与面板亮度呈线性正相关（R²>0.99），亮度每提升50%，ACR平均增长50%；（3） ACR与面板反射率成反比，其中偏光片材料起主导作用（贡献约80%），BM和ITO合计影响仅20%；（4）黑态亮度对ACR影响微弱，可忽略。提升ACR的优化策略包括：优先优化偏光片材料（如采用抗反射涂层）以降低80%以上反射；将亮度提升设定在合理阈值（400~600 cd/m2）以平衡功耗；将BM/ITO的优化作为辅助手段。本研究建立的ACR量化模型可为高环境光条件下显示面板的设计提供理论依据。关键词：环境光对比度;环境光照度;LCD白态亮度;LCD黑态亮度;LCD反射率165|110|0更新时间：2025-12-24
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新型三栅极设计在显示面板中的应用 AI导读
“液晶显示技术新突破，新型三栅极像素架构降低功耗26%，提升侧视角对比度55%，实现高画质显示。”摘要：随着液晶显示面板技术的不断发展，消费者对于面板的分辨率、刷新率、画质、低功耗、低成本等方面的需求日益增加，然而这些需求往往难以兼顾。在显示面板设计中，通过增加栅极线的数量可以有效减少源极驱动芯片的数量，从而实现成本的降低。然而，常规的三栅极像素架构设计存在纯色画面功耗高、侧视角对比度低、画质不佳等问题。针对这些问题，本研究提出了一种具有广泛适用性的新型三栅极像素架构，与常规的三栅极像素架构相比，纯色画面功耗显著降低26%，侧视角对比度提升了55%，同时实现了高画质画面显示，为低成本液晶显示面板在集成度与性能优化上提供了创新方案。关键词：新型三栅极像素架构;显示面板;阵列设计82|72|0更新时间：2025-12-24 - “在柔性有机发光二极管领域，专家通过全因子实验设计，揭示了射频功率和电极间距对偏光片褪色行为的影响机制，为提升设备湿热环境下可靠性提供解决方案。”摘要：本文针对柔性有机发光二极管中偏光片在湿热环境下出现的褪色问题，研究了等离子体增强化学气相沉积（PECVD）制备氮化硅薄膜工艺中的关键影响因素。通过全因子实验设计，系统分析了射频功率和电极间距对薄膜性能与偏光片褪色行为的作用机制。研究结果表明，射频功率（P=0.006）与电极间距（P=0.023）均为偏光片褪色的显著性影响因子，褪色程度与射频功率呈负相关，与电极间距呈正相关，所建立的线性模型可解释89.88%的变异。薄膜应力与偏光片褪色之间无显著统计关联（P=0.169），表明两者均为工艺参数的并行响应变量。氮化硅薄膜中氮氢键和硅氢键的键合氢含量与偏光片褪色呈强正相关（P=0.007，R2=79.1%）。电压峰峰值作为等离子体解离能力的关键指标，与键合氢含量呈显著负相关（P=0.015）。提高射频功率与减小电极间距可显著提升电压峰峰值，进而有效降低氮化硅薄膜中键合氢含量，促进形成更致密稳定的薄膜结构，从而减少氮化硅薄膜在湿热环境下氧化劣化释放的氨气，减少其进一步与偏光片中的碘离子发生反应，最终达到抑制偏光片褪色的效果，显著提升柔性有机发光二极管在湿热环境下的可靠性。关键词：偏光片褪色;离子体增强化学气相沉积;氮化硅;射频功率;电极间距;键合氢含量;电压峰峰值79|61|0更新时间：2025-12-24
器件物理及器件制备
- “在元宇宙领域，专家构建了6种虚拟场景，验证了视听融合对沉浸感的影响，为提升虚拟场景沉浸感提供理论依据和实践参考。”摘要：随着元宇宙相关技术在各个领域的不断发展，用户对虚拟现实体验的要求日益提高，而如何通过视听融合刺激提升虚拟场景中的沉浸感，成为元宇宙发展的关键研究方向。本研究聚焦于视听融合对虚拟现实沉浸感的影响，构建了6种不同视听融合类型的虚拟场景。研究采用主客观结合的方法，探究不同类型的视听融合对虚拟现实沉浸感的影响。主观评价通过受测者实验后填报IPQ调查问卷获取，客观量化通过便携式脑电设备记录受测者实验过程中的脑电信号获得。实验结果表明，不同视听融合类型对主观沉浸感的量化结果具有极高度显著性影响（p<0.001），对客观沉浸感的量化结果具有高度显著性影响（p<0.01），且主观与客观数据之间存在极强的正相关关系（r=0.990）。本研究可为通过提高视听融合一致性提升虚拟场景沉浸感提供理论依据和实践参考。关键词：元宇宙;虚拟现实;视听融合;沉浸感知39|62|0更新时间：2025-12-24
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基于角膜折射与滑移补偿的凝视估计算法 AI导读
“科技媒体新闻记者报道：最新研究提出了一种结合角膜折射与下眼睑滑移补偿的凝视估计算法，有效提升头戴式眼动追踪系统的凝视估计精度和鲁棒性。”摘要：为了提升头戴式眼动追踪系统的凝视估计精度并增强对佩戴设备滑移的鲁棒性，提出了一种结合角膜折射与下眼睑滑移补偿的凝视估计算法。首先，基于瞳孔反投影方法构建初始眼球模型得到虚拟瞳孔位置，利用Snell折射定律修正角膜折射引起的瞳孔定位误差，从而获得真实瞳孔位置，并迭代得到优化后的眼球模型。随后，通过下眼睑区域角点检测与密度分析实时监测设备垂直滑移，对凝视估计结果进行补偿。实验结果表明，发生滑移时，本文方法可补偿滑移影响，系统平均凝视估计误差为2.882°，优于二维、三维方法。所提出的结合角膜折射与下眼睑滑移补偿的凝视估计算法在真实佩戴场景中能够有效提升凝视估计精度，并显著增强系统对设备滑移的鲁棒性，验证了该方法的可靠性与实用性。关键词：头戴式显示;凝视估计;角膜折射;滑移32|59|0更新时间：2025-12-24
显示技术
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基于FPGA的二加一相移三维重建系统 AI导读
“在三维重建领域，研究者提出了一种FPGA硬件加速架构，实现了高效率、低功耗的三维测量系统。”摘要：为构建高效率、低功耗的三维重建系统，本文提出了一种二加一相移结合互补格雷码的现场可编程门阵列（FPGA）硬件加速架构。首先，通过相机控制模块采集条纹图像，并进行缓存与滤波处理。随后，依托FPGA并行运算的能力，对包裹相位、相位展开和三维重建等关键算法进行硬件加速优化。最后，利用千兆以太网发送模块将三维点云数据发送到上位机进行显示，从而构建一套完整的三维测量系统。实验结果表明，所提架构处理单组11幅720
电路设计
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基于全局双组注意力的红外与可见光图像融合 AI导读
“在复杂场景图像融合领域，研究人员提出了一种基于自编码器结构的融合模型，有效提升了融合图像质量。”摘要：复杂场景下，融合模型常难以充分提取红外图像的全局大尺度结构和可见光图像的局部小尺度细节特征并将其协同融合，导致融合效果不佳。本文提出基于尺度分工的协同融合原则，设计了一种新的基于自编码器结构的融合模型，模型的编码器和解码器采用卷积神经网络（CNN）架构。该模型利用全局双组注意力机制，将特征图在长度和宽度方向上分组提取信息后，通过跨通道双组注意力图对特征图进行加权，生成包含更多全局大尺度结构信息的新特征图，实现多个维度的图像信息提取；利用多尺度空洞池化卷积机制，通过多种尺寸的感受野以及实施全局平均、中值池化操作，实现图像中的局部小尺度特征信息提取；利用解码器整合密集连接层和跳跃连接的大尺度结构和小尺度细节特征，使它们协同融合，重建得到融合图像。实验结果表明，该方法在MSRS和TNO数据集上，与其他方法相比，信息熵、平均梯度、边缘强度分别提升了0.95%、6.28%、6.19%和1.75%、13.51%、11.75%。空间频率在MSRS数据集上提升了4.61%，在TNO数据集上仅次于MDLSR-RFM方法，有效提升了复杂场景下的融合图像质量，同时也具有良好的稳定性和泛化能力。关键词：红外与可见光图像融合;图像增强;全局双组注意力;空洞卷积62|70|0更新时间：2025-12-24 - “在柔性玻璃贴合封装工艺领域，研究者提出了FSL-YOLO11n算法，有效提升了导电粒子检测效率，为工业检测提供了高效方案。”摘要：针对人工视检柔性玻璃贴合封装 （Flex on Glass， FOG） 工艺中导电粒子的形状各异、大小不均、边缘模糊等原因导致效率低的问题，提出基于YOLO11n改进的轻量级目标检测算法FSL-YOLO11n。该算法通过以下改进实现性能优化：在主干网络引入特征互补映射（Feature Complementary Mapping， FCM）模块，借助特征拆分、方向变换、映射互补及融合操作减少参数冗余，强化小目标特征提取；引入医疗图像边界处理思路与动态策略构建跨尺度特征动态聚合网络，提出全新的金字塔结构小目标动态聚合特征金字塔网络（Small Target Dynamic Aggregation FPN， STDA-FPN），结构中的选择性边界聚合（Selective Boundary Aggregation， SBA）模块、动态上采样（DySample）模块和DIGC （Dynamic Inception GLU ConvFormer） 模块共同提升多尺度特征聚合能力。设计轻量级共享卷积质量检测头（Lightweight Shared Convolutional Quality Detection， LSCQD）降低模型计算资源的消耗使其轻量化。通过构建导电粒子数据集实验验证：FSL-YOLO11n相较于YOLO11n参数量减少0.8M，查准率、召回率、mAP@0.5和mAP@0.5：0.95分别提升2.6%、3%、3.1%和2.7%，且在边缘设备中稳定运行。该算法不仅在实验环境中实现了轻量化与性能的提升，还为实际工业检测提供了高效可行方案。关键词：YOLO11;导电粒子;目标检测;特征融合;工业检测101|42|0更新时间：2025-12-24
- “在智能交通领域，研究者提出了改进的YOLOv8-NTS模型，有效提升了交通标志检测精度和泛化能力。”摘要：为了解决当前交通标志检测方法在小目标、模糊目标及复杂环境下检测精度低的问题，本文提出了一种改进的交通标志检测模型YOLOv8-NTS，以提升模型在复杂交通环境下的识别性能。模型在YOLOv8基础上进行了3方面改进：首先在骨干网络中设计了经过轻量化的混合注意力变换器模块SlimHAT，以增强对全局像素信息的建模能力，提高特征表示精度；其次设计了基于WTConv的WT-C2fBlock模块替代原有的C2f模块，在减少12.2%模型参数量的同时保持模型检测精度不变；最后设计了结合空间注意力机制与卷积操作的新型检测头RFAhead，优化特征提取和融合过程，进一步增强模型对目标的表达能力和鲁棒性。在TT100K交通标志数据集上的实验表明，与基线模型YOLOv8相比，改进后的YOLOv8-NTS模型在精确率、召回率、mAP50及mAP50~90指标上分别提升了6.5%、5.0%、7.3%和5.3%，显示出显著的性能优势。所提出的YOLOv8-NTS模型能够在保持较低计算成本的同时显著提升交通标志检测精度和泛化能力，验证了该方法的有效性与实用价值，可为智能交通场景中的交通标志识别提供可靠的技术支持。关键词：交通标志检测;SlimHAT;WT-C2fBlock;RFAhead;YOLOv8104|53|0更新时间：2025-12-24
- “在夜间低光照行人检测领域，研究者提出了基于改进RT-DETR的检测算法，有效提升了检测精度并降低了漏检率，具备良好的鲁棒性与实用性。”摘要：夜间低光照环境下的行人检测面临误检率高、漏检显著及识别精度不足等挑战。为此，本文提出一种基于改进RT-DETR的检测算法，通过多模块协同设计实现低光照下的精准检测。算法在特征金字塔顶层嵌入空域变换器（FDT）模块，采用双阶段注意力机制增强微弱特征提取与全局上下文建模能力；在颈部网络部署动态采样（DySample）模块，通过动态可学习的空间重采样机制实现多尺度特征对齐与小目标检测增强；并以DRBC3模块作为特征提取核心，融合多膨胀率卷积与重参数化技术，构建多尺度感受野以提升对模糊与遮挡目标的细节捕捉能力。在LLVIP数据集上的实验表明，本算法在参数量下降的同时，mAP0.5、准确率（Precision）和召回率（Recall）分别提升1.39%、2.21%和3%，推理速度也显著提高。NightSurveillance和Nightowls数据集上的泛化实验进一步验证了其优越性能。本文算法在保障实时性的前提下，有效提高了检测精度并降低了漏检率，具备良好的鲁棒性与实用性。关键词：行人检测;RT-DETR;低光照;注意力机制;多尺度57|32|0更新时间：2025-12-24
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基于空间序列化的高效室内点云语义分割方法 AI导读
“在室内大规模稀疏点云语义分割领域，研究人员提出了一种新型网络结构，有效提升了全局结构建模能力与几何细节保持，为大规模点云的高效高精度语义分割提供了可扩展的解决方案。”摘要：为了应对室内大规模稀疏点云中面临的全局结构建模不足与几何细节保持不佳，无法直接应用到各个场景的问题，本文提出一种融合空间点填充序列化（SPFS）与几何感知通道传播（GCP）的新型网络结构：SPFS模块通过自适应空间填充曲线实现邻域点的有序排列，显式保留方向关系与空间邻近性，从而提升全局结构建模能力并降低对显式坐标的依赖；GCP模块则利用点间几何关系引导通道特征的加权交互与残差融合，有效增强对复杂结构和边界区域的判别能力。实验结果表明，该方法在主流评价指标上均取得了优异表现，在高难度类别和小尺度目标上表现尤为突出。通过对斯坦福室内三维数据集进行实验，相比RandLA-Net方法，本文方法的 -
光学-惯性混合位姿跟踪系统设计 AI导读
“在手术导航领域，专家提出了光学-惯性混合位姿跟踪算法，有效解决了光路遮挡问题，提高了系统鲁棒性，对临床应用具有重要意义。”摘要：在手术导航系统临床应用过程中，由于微创手术操作空间狭小，容易出现由于光路被遮挡而引起的导航位姿信息丢失问题，限制了手术导航系统在临床中的应用。针对这一问题，提出了一种基于间接扩展卡尔曼滤波的光学-惯性混合位姿跟踪算法。使用建立的误差模型作为状态方程，通过光学系统获取的位姿构建量测方程，将其应用到扩展卡尔曼滤波器中进行状态预测和量测更新。当光路不受遮挡时，依靠光学系统校正惯性跟踪系统的误差并进行补偿；当光路受遮挡时，通过惯性跟踪系统独立进行位姿跟踪，避免手术工具位姿信息的丢失。实验结果表明：在遮挡的情况下，混合跟踪系统在三轴方向上的姿态角误差（均方根误差≤0.322°，最大误差≤0.876°）与位置误差（均方根误差≤0.525 mm，最大误差≤1.385 mm）均保持在较低的水平。所设计的系统解决了手术导航系统光路遮挡引起的导航信息丢失问题，提高了手术导航系统的鲁棒性，对推进手术导航系统的临床应用、提高医院的治疗水平具有重要的意义。关键词：手术导航;光学跟踪系统;惯性传感器;扩展卡尔曼滤波44|20|0更新时间：2025-12-24
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