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2026年第41卷第3期
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基于边界条件约束液晶拓扑缺陷的研究进展 AI导读
摘要：液晶是一类兼具液体流动性与晶体有序性的各向异性软物质，因其光学、电学及力学性质的显著各向异性从而在显示及光调控领域获得广泛应用。此外，凭借独特的长程有序性，液晶已成为研究连续介质有序性与对称性破缺的理想模型。然而液晶的长程有序性并非绝对稳定，其在自组装过程中或受到外界扰动时，往往会产生缺陷。随着软物质物理与拓扑场论的发展，人们对液晶缺陷的理解逐渐从“被动形成的缺陷结构”转向“可编程的功能单元”。为此，本文综述了液晶缺陷的起源、分类、形成机理以及其基于边界条件约束的可控构筑与应用前景。首先，从缺陷的物理定义出发，梳理了向错、位错等缺陷类型及拓扑特征；接着，分析了液晶取向有序性与缺陷形成的内在关联；随后，从不同类型边界条件对液晶取向场约束作用出发，分别讨论了固体界面的微结构化约束、自由界面的自发锚定效应以及外场驱动下流体软界面的边界约束响应等3种视角下液晶缺陷在空间位置与构型上的可控实现方式。最后，展望了液晶拓扑缺陷在拓扑光子学、可调激光器、微流控操控与胶体组装等前沿领域的应用前景。关键词：液晶;拓扑缺陷;调控;取向;界面197|190|0更新时间：2026-04-14 - 摘要：全无机CsPbBr3钙钛矿量子点因其优异的光学特性在新型显示领域展现出巨大潜力，但表面缺陷与离子迁移导致的环境不稳定性严重制约其应用。尽管聚合物包覆可提升其稳定性，但发光衰减和分散性不足仍是制约复合材料性能的关键问题。本文提出一种原位缓慢缩聚法，在CsPbBr3量子点表面构建聚磷腈（PZS）包覆层，通过温和聚合实现量子点在聚合物基体中均匀分散，并利用PZS中N、P、S等杂原子的Lewis碱配位作用钝化表面缺陷并抑制离子迁移。结果表明，复合材料的平均荧光寿命由原始样品的7.50 ns显著提升至20.92 ns，且在水、光、热等环境条件下均表现出优异的稳定性。在连续紫外光照射10 h后，其荧光保持率较初始量子点提高了34%。基于该复合材料构建的色转换器件在约520 nm处呈现窄带发射，CIE色坐标为（0.155 6，0.702 9）。本研究为开发高稳定性钙钛矿复合材料提供了新思路，并为其在高性能显示领域的应用奠定了基础。关键词：CsPbBr3钙钛矿量子点;聚磷腈;表面包覆;稳定性;色转换器件99|107|0更新时间：2026-04-14
材料物理
- 摘要：针对柔性反式液晶调光膜制备中，传统垂直取向层高温固化与柔性透明导电基板耐温性不匹配的问题，开展低温垂直取向工艺优化与基板适配性筛选研究。在玻璃基板上以120~140 ℃、5 ℃步长研究低温垂直取向剂固化温度对液晶预倾角及其均匀性的影响，并分析取向层固化前后基板透过率与雾度变化；在最优固化温度下引入摩擦处理改善取向质量；进一步通过V-T曲线测试验证取向层的电场响应，并开展室温存放与电压循环以评价取向层稳定性；最后在统一工艺条件下对5种商用柔性透明导电基板进行方阻热稳定性及取向层固化前后的透过率/雾度变化对比，筛选适配基板。当固化温度由120 ℃升至140 ℃时，预倾角均值由0.69°降至0.38°且标准差由0.30°降至0.04°；在140 ℃基础上摩擦处理可将预倾角进一步降低至约0.19°，并同时降低雾度。液晶盒V-T曲线呈现明确的电场驱动响应（Vth≈8.69 V，Von≈14.06 V），室温存放30 天后预倾角变化约0.02°且电压循环前后参数稳定。基板筛选结果表明，f3型聚对苯二甲酸乙二醇酯/氧化铟锡（Poly（ethylene terephthalate）/Indium Tin Oxide， PET/ITO）膜在140 ℃热处理后方阻基本稳定，且取向层固化后透过率维持在约90%，雾度变化较小，综合表现优于其他样品。本研究确定了适用于柔性调光膜的低温垂直取向工艺温度，并在统一工艺条件下筛选获得与取向层兼容性较好的柔性透明导电基板，为柔性反式液晶调光膜的工艺迁移与材料选型提供实验依据。关键词：反式液晶调光器件;柔性透明导电膜;低温垂直取向;预倾角60|120|0更新时间：2026-04-14
- 摘要：近年来随着手机薄型化趋势的发展以及对可靠性要求的提高，OLED（Organic Light-Emitting Diode）屏幕孔区出现彩虹纹现象的比例有一定的上升。本文定性、定量地分析了OLED屏幕孔区出现彩虹纹现象的原因，并基于此，建立了一套相对完备的可以相互交叉印证结果的多维度分析测试方法。对薄膜封装（Thin Film Encapsulation， TFE）膜层结构成分的进一步优化，可以最大限度地降低可靠性测试后出现与孔区彩虹纹相关的暗斑风险。通过裂片，分析了高温高湿实验条件下孔区发生彩虹纹的区域和位置；并以透射电子显微镜（Transmission Electron Microscope，TEM）、飞行时间二次离子质谱（Time of Flight Secondary Ion Mass Spectrometry，TOF-SIMS）和X射线光电子能谱（X-ray Photoelectron Spectroscopy，XPS）系统分析了孔区产生现象的原因。实验结果表明，CVD1 （Chemical Vapor Deposition 1）中SiON在高温高湿条件下，会逐步向SiO膜层转化。TEM和TOF-SIMS的结果表明，被氧化后膜层的含氮量小于2%；XPS分峰结果显示，CVD1-2表面的SiON几乎全部转化为SiO膜层。通过将TFE中CVD1-1的SiON膜层折光率从1.72提升为1.76，CVD1-1的SiON膜层被氧化的深度下降了70%。该分析方法的建立不仅解释了孔区CVD膜层被氧化后生成的SiO是造成出现彩虹纹现象的原因，而且提出了彩虹纹区域对OLED面板孔区可靠性的影响。该方案策略为OLED显示未来在车载、IT（Information Technology）、广告牌等具有更高可靠性要求领域的应用提供了相应的解决思路。关键词：彩虹纹现象;OLED挖孔屏;薄膜封装;氮氧化硅;氧化硅130|210|0更新时间：2026-04-14
器件物理及器件制备
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硅基OLED微显示双模融合扫描算法 AI导读
摘要：针对硅基OLED微显示器数字驱动中的低灰阶非线性、灰度翻转及精度不足等问题，本文提出双模融合扫描（DMFS）算法，该算法将子帧分为高位子帧（HBSF）和低位子帧（LBSF）。HBSF采用逐行发光（PE）模式以保证发光效率，LBSF采用同步发光（SE）模式以实现精细亮度调控并进行线性度矫正。在2 560×2 560×3@90 Hz全彩微显示器上的实验表明，DMFS 显著提高了灰度线性度，灰阶翻转点减少了13 872个，DMFS-4和DMFS-6的亮度误差均方根较25子场法分别降低了96.63%和99.31%，且可实现最小亮度精度为0.076 cd/m²，将gamma有效映射覆盖区间拓展至253灰阶。DMFS有效提升了显示线性度和灰阶精度，改善了图像细节表现与人眼视觉体验，为近眼显示设备的高精度数字驱动提供了可行方案。关键词：硅基OLED微显示器;双模融合扫描;灰度线性度;低灰阶精度83|138|0更新时间：2026-04-14
显示技术
- 摘要：针对自动驾驶场景的硬件限制以及多尺度和遮挡现象导致检测性能不佳的问题，本文提出了一种用于车辆检测任务的轻量级目标检测算法RT-DETR-light。首先，提出利用CG Block模块改进骨干网络卷积模块，并基于此构建了轻量级特征提取网络CGResNet，实现了推理速度与检测精度的平衡。在特征融合阶段，引入双向特征金字塔网络BiFPN，通过双向信息传递实现精度的提升。最后，针对车辆目标检测任务中小目标与遮挡场景下定位精度不足的问题，设计一个改进的损失函数EPGIoU，通过多约束协同设计优化极端场景梯度稳定性。实验结果表明，本文算法在UA-DETRAC数据集上的mAP@0.5与精确率分别达到了75.0%、74.5%，相较于基线算法，参数量与计算量降低了26.4%与18.0%，检测速度提升了1.4个百分点。在BDD100K-Sub数据集上的跨数据集评估进一步验证了其泛化能力。本文提出的检测算法在检测精度、轻量化与推理速度上取得了显著优势，具备良好的泛化能力，为自动驾驶场景中实时车辆检测与边缘设备部署提供了更优的解决方案。关键词：深度学习;RT-DETR算法;轻量化;车辆目标检测207|219|0更新时间：2026-04-14
- 摘要：为了解决自动驾驶场景中交通标志目标体积小、易被环境干扰而导致检测精度低，以及车载平台算力和功耗有限、难以支撑复杂模型的问题，本文提出了一种改进的轻量化检测算法YOLO-DyMiF（Dynamic Mixer and Feature Fusion）。该模型在YOLOv10n的基础上进行了两方面改进：首先，设计一种基于动态高效卷积（Adaptive Efficient Conv， AEConv）的高效动态混合器（Efficient Dynamic Mixer Structure， EDMS），并将其嵌入C3k2模块以构建C3k2_EDMS模块，用于替换YOLOv10n模型中的C2f模块，在保持主干网络特征表达能力的前提下有效压缩参数规模；其次，设计了以分层多尺度空间增强模块（Hierarchical Multi-scale Spatial Enhancement， HMSE）为核心的动态特征融合颈部网络，它通过跨层交互和自适应加权融合增强多尺度特征表征能力，在兼顾中、大目标检测性能的同时提升小目标交通标志检测精度。在TT100K数据集上的实验结果表明，与当前领先的Mamba-YOLOt相比，YOLO-DyMiF算法的mAP50提高1%，模型参数量下降了58.3%，计算量下降了42.3%。所提出的模型能够在确保高检测精度的同时显著降低计算成本，可以为自动驾驶场景中的交通标志检测提供可靠的技术支持。关键词：目标检测;交通标志;自动驾驶;多尺度目标;边缘计算185|120|0更新时间：2026-04-14
- 摘要：随着高分辨率遥感对地观测技术的发展，影像中丰富的地物纹理细节在提升信息量的同时，也引入了由光照、阴影及季节性物候差异导致的复杂背景噪声。针对高分辨率遥感变化检测中复杂背景噪声引发的伪变化误检，以及传统上采样导致的微小目标细节丢失问题，提出一种基于特征解耦与迭代精炼的网络（DIR-Net）。首先，利用预训练的FastSAM作为视觉先验编码器，提取多尺度鲁棒特征。接着，设计特征子空间解耦模块，通过正交投影和交叉重校准策略，显式地将双时相特征分解为共享语义子空间和差异特征子空间，从源头抑制环境噪声。最后，提出迭代残差精炼模块，引入坐标注意力机制，将解码过程建模为由粗到精的残差回归问题，在保持分辨率的特征空间中逐步恢复微小目标的边缘细节。在LEVIR-CD、WHU-CD和SYSU-CD三个公开数据集上的实验结果表明，DIR-Net的F1分数分别达到了91.33%、93.31%和86.29%。相比于主流的ChangeFormer和BIT算法，F1分数平均提升了约5.0%，显著降低了伪变化误报率，同时保持了极高的召回率。该方法有效解决了特征耦合与细节丢失的难题，在复杂场景下具有更强的鲁棒性和更高的边界定位精度。关键词：遥感影像变化检测;特征解耦;迭代残差精炼;深度学习;DIR-Net;高分辨率影像;小目标检测102|157|0更新时间：2026-04-14
- 摘要：甲烷（CH4）是仅次于二氧化碳的第二大人为温室气体，快速精准地识别甲烷排放源对气候变化监测具有重要意义。随着对气候变化问题关注的不断加深，高光谱遥感技术在甲烷羽流监测中的应用逐渐成为研究热点，现有研究多聚焦于大规模甲烷排放事件，而对密集微弱甲烷羽流关注不足。微弱甲烷羽流在高光谱影像中往往难以呈现完整的羽流形态且边界特征模糊，更易受到大气、地表、仪器响应等多重因素干扰。针对微弱甲烷羽流边界模糊易受背景噪声干扰等问题，本文提出了一种深度学习模型——LightMethaneNet（LM-Net）。LM-Net对现有用于甲烷羽流检测的深度学习模型进行改进，引入了用于增强羽流空间特征的动态高斯模块（DGMM）与用于细化特征抑制背景噪声的混合注意力机制，解决了现有的基于深度学习的分割方法在处理此类气体羽流时难以兼顾精度与效率的问题。提出的方法在公开数据集STARCOP上进行训练和评估，其中微弱羽流检出的准确率为53%，召回率为82.7%。与经典的分割模型相比，LM-Net在mIoU、F1分数、精度方面的最大改进分别达到了32.34%、38.01%、34.57%。该方法有效提高了微弱甲烷羽流的检测准确率，能够更好地识别微弱羽流及其疑似排放区域，为复杂背景下的高精度甲烷羽流遥感检测提供了可行的技术解决方案。关键词：甲烷;深度学习;微弱羽流检测;混合注意力机制;动态高斯模块111|128|0更新时间：2026-04-14
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基于高斯背景建模的大气相干长度测量算法 AI导读
摘要：为克服天光背景噪声对大气相干长度测量精度造成的影响，本文应用哈特曼波前传感器，结合高斯背景建模算法对强背景噪声进行抑制和去除，实现了低信噪比下大气相干长度的测量。首先通过高斯背景建模算法，提高了哈特曼波前传感器的子孔径光斑质心的计算精度，进而提高波前复原和Zernike系数计算结果的精度。进一步地，根据波前信息计算其波前相位方差，并根据波前相位方差法的原理对Zernike系数方差进行解算，最终得到大气相干长度。仿真结果表明，在质心计算阶段引入高斯背景建模算法，能够有效抑制天光背景噪声影响，提高大气相干长度的测量精度。引入高斯背景建模算法后，经过Zernike系数解算和大气相干长度测量过程，大气相干长度的总相对误差约为2.8%。该方法能够实现强背景噪声条件下的大气相干长度测量，并可以应用于白天激光通信系统性能评估、地基大口径望远镜白天视宁度评价等多个方面，扩展了哈特曼传感器和波前相位方差法应用于大气相干长度测量的工作范围。关键词：高斯背景建模;大气相干长度;自适应光学;波前相位方差法84|67|0更新时间：2026-04-14 - 摘要：针对现有视频超分辨率方法在复杂运动场景下存在的帧间对齐不准确、时序信息利用不充分，以及传统注意力机制计算复杂度高等问题，本文提出一种融合光流引导交叉注意力的视频超分辨率网络（OFCA-Transformer）。首先，设计一个轻量级的多尺度光流估计模块，生成多粒度运动信息；其次，创新性引入光流引导的交叉注意力机制，以光流预测位置为中心建立局部注意力窗口，实现显式几何先验与隐式内容感知的深度融合，在提升对齐精度的同时显著降低计算复杂度；最后，构建分层特征聚合模块，在Transformer架构内实现更有效的时空特征融合。在放大因子分别为×2、×3、×4时，将本文的研究方法与其他方法在3个公开数据集进行对比。结果表明，OFCA-Transformer在多个数据集上的PSNR值与其他先进方法相比仅差0.16 dB，而模型参数量降低82.8%，有效地提高了计算效率。此外，本文所提的研究方法在复杂运动场景下表现出更精确的细节恢复和更好的时间一致性，客观上在各个放大因子下均取得较好的定量指标。关键词：视频超分辨率;Transformer;光流估计;交叉注意力;运动对齐81|124|0更新时间：2026-04-14
- 摘要：针对水下图像颜色失真、细节丢失严重的问题，提出了霜冰优化算法（rime optimization algorithm，RIME）与多尺度信息融合的水下图像增强方法。首先，基于图像颜色失真问题，创新性地提出融合暗通道先验算法（dark channel prior，DCP）和基于RIME的自适应伽马矫正红色通道补偿框架，以保证水下图像色彩恢复自然。其次，引入限制对比度自适应直方图均衡化（contrast limited adaptive histogram equalization，CLAHE）的方法增强图像对比度。最后，将两条通道增强后的结果采用4种权重和高斯-拉普拉斯金字塔逐层处理，并进行多尺度融合，最终得到视觉质量优异的图像，实验结果显示，该算法的UIQM、UCIQE和SSIM平均值分别可达4.598、0.633和0.726。同时在UIEB、RUIE和EUVP数据集上进行其他对比实验，本文算法的结果均明显优于其他算法，可以得出本文方法在提高水下图像质量效果上更具有优势。关键词：暗通道先验;伽马矫正;霜冰优化算法;多尺度融合98|125|0更新时间：2026-04-14
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