最新刊期
      2023 年 第 2 期

        材料物理

      • 兰庚,宋垚,王新杰,谌永强,张智勇,汪相如,吴胜莉
        2023, 38(2): 139-148. DOI: 10.37188/CJLCD.2022-0325
        摘要：液晶微波通信器件所用的液晶材料都是高双折射率（Δn）液晶化合物组合而成，这些化合物的熔点大多较高，使得液晶组合物的低温共熔点较高，不利于微波通信器件的发展。本文合成了8种侧乙基三苯二炔类液晶化合物，将其按照一定的比例配置成低温共熔点在-46 ℃的液晶组合物MA，并以此为液晶母体，将其与另外几种液晶混合，采用矩形谐振腔微扰法测试液晶组合物在微波频段（11~35 GHz）的介电性能，得到了在18 GHz时的介电常数值（Δεr）为0.954，最大介电损耗（tanδεr max）为0.008 6，可满足微波用低熔点液晶材料的性能要求。  
        关键词：三苯二炔类液晶;低熔点;高双折射;合成;高频介电性能   
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        发布时间：2023-02-10
      • 郭瑞彩,林勇,高文慧,孙玉宝
        2023, 38(2): 149-159. DOI: 10.37188/CJLCD.2022-0333
        摘要：近年来，氧化石墨烯/液晶弹性体复合膜凭借其稳定高效的光热性能，受到科学家的广泛关注。但目前研究者大多重点关注其光热响应行为及使用场景，并未系统研究外界刺激的强弱和复合膜自身的尺寸大小对其响应性能的影响。本文采用旋涂的方法在制备的具有固定取向的液晶薄膜上涂覆一层氧化石墨烯，制备了具有不同液晶分子取向的氧化石墨烯/液晶弹性复合膜，可以实现红外光和温度的双重刺激响应，并对其进行了响应性能和形变规律的表征和分析。实验结果表明，氧化石墨烯/液晶弹性体复合膜是一种红外-热响应型的复合膜，该复合膜由于裁剪方向的不同，会呈现2种不同的形变规律，以此为基础，研究了不同强度外场刺激下复合膜的响应特性，以及复合膜自身尺寸的不同对复合膜响应特性产生的影响。发现1型复合膜的响应性能主要受宽度影响，2型复合膜的响应性能主要受长度影响，为氧化石墨烯/液晶弹性体复合膜的应用提供了基础。使用该复合膜制备了仿生光热驱动器，证明了其在生物仿生领域的潜力。  
        关键词：液晶弹性体;氧化石墨烯;复合膜;可逆形变;响应性能   
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        发布时间：2023-02-10
      • 李星灿,鹿莉莉,邵晨阳,王桂录,郑喜贵,马跃龙,田野
        2023, 38(2): 160-180. DOI: 10.37188/CJLCD.2022-0271
        摘要：新型固态照明与显示技术具有亮度高、效率高、节能环保等显著优势，已成为室内外照明、汽车大灯、激光电视等高端照明和显示领域的主流技术。绿光发光材料作为荧光转换型照明与显示的核心材料，其性能直接决定器件的服役行为。然而，在高功率密度激光运转下，绿光发光材料的温度急剧升高，导致其量子效率下降、发光衰减，严重制约了固态照明与显示技术的应用。为此，不同物理形态的绿光发光材料应运而生。本文综述了激光显示用绿光发光材料的最新研究进展，系统地总结了粉末、陶瓷、微晶玻璃、薄膜等绿光发光材料在热稳定性、半高宽、色域、色度参数等性能特征的调控策略。讨论了绿光发光材料面临的发光效率和器件封装等挑战，并展望了照明与显示用绿光发光材料的研究进展。  
        关键词：固态照明与显示;绿光发光材料;发光热稳定性;发光品质;半高宽   
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        发布时间：2023-02-10
      • 吴怡然,孙勉,曹可慰,李其聪
        2023, 38(2): 181-187. DOI: 10.37188/CJLCD.2022-0298
        摘要：液晶显示是半导体显示技术的代表，是当前及未来一段时间内的主流显示技术。随着5G、AR/VR等新市场的兴起，显示技术作为信息技术的载体还将有更广阔的发展空间，同时对显示技术在色彩表现、响应速度、尺寸形状、能耗寿命等方面的要求也越来越高。显示技术的发展依赖于材料体系的创新，液晶显示材料呈体系化创新是显示技术创新发展的重要驱动力。标准化可以规范市场行为，推动建立最佳秩序，是促进科技成果转化为生产力的重要桥梁，也是催动贸易发展的纽带。在液晶显示材料创新成果固化、质量稳定性提升、规范市场健康发展等方面，标准化发挥了重要作用。本文从系统梳理液晶显示材料产业体系和标准现状出发，科学规划了液晶显示材料标准体系，并结合我国液晶显示标准化发展的问题和趋势，给出了标准体系重点建设的思路和建议。  
        关键词：液晶显示;液晶显示材料;标准;标准体系   
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        发布时间：2023-02-10

        器件物理及器件制备

      • 陈立新,周茹心,苏文正,郑文彬,杨迎,孟雯雯,张士元,谢向生,姚丽双
        2023, 38(2): 188-196. DOI: 10.37188/CJLCD.2022-0332
        摘要：为满足液晶可调谐滤波器（Liquid Crystal Tunable Filter， LCTF）滤波性能和多参数优化的需求，本文提出了一种基于人工免疫算法（Immune Algorithm， IA）的里奥（Lyot）型LCTF优化设计方法。该方法以Lyot型LCTF的光透过率、透射主峰的半高宽（Full Width at Half Maximum， FWHM）、截止区旁瓣抑制（Side Lobe Suppression， SLS）等滤波器基本光谱性能指标为评价函数，基于特定评价函数约束下的全局寻找LCTF最佳液晶盒厚度和驱动电压配置参数组合进行优化设计。仿真结果表明，IA算法优化后的LCTF与传统Lyot型LCTF相比，旁瓣抑制效果提升了73.42%，整体滤波效果提升了13.90%，同时用可调控评价函数权重来实现滤波器性能的智能调控以满足不同应用场景需求。该设计方法可避免传统滤波器对器件厚度线性精度的严重依赖，不仅在液盒厚度、级数选择上更加灵活，可改善光谱响应时间和光透过率，而且省略了繁琐的实验调试工作量，具有一定的研发高效性、实用性以及经济性。  
        关键词：液晶;里奥型滤波器;人工免疫算法;优化设计;智能调控   
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        发布时间：2023-02-10

        驱动与控制

      • 何爽,胡兴元,黄忠航,夏志明,陈绍杭,刘明洋,杨天溪,周雄图,严群,孙捷
        2023, 38(2): 197-203. DOI: 10.37188/CJLCD.2022-0278
        摘要：本文提出一种由OLED和micro-LED反向并联组成的AC全彩显示器件。该器件由二者按相反极性结构并联而成，能改善传统器件不同颜色子像素之间的亮度和光效不均匀等问题，兼具高发光效率、高像素密度和长时间工作寿命等优点。同时，本文提出了一种与之适配的反向并联显示器件专用驱动方案。新型显示器件能够改善传统单一元素显示器件的亮度和光效不均匀性，显示方案的提出能够解决传统驱动方案不适配AC显示器件反向并联结构的驱动问题。  
        关键词：Micro-LED;OLED;极性相反;显示驱动   
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        发布时间：2023-02-10

        图像处理

      • 王贤涛,赵金宇
        2023, 38(2): 204-215. DOI: 10.37188/CJLCD.2022-0179
        摘要：为了克服传统方法的一些缺陷和单一特征提取信息的不足，在进一步提高红外和可见图像融合的同时，寻找针对不同类型特点的适应能力强的方法，提出了一种基于多判断与加权最小二乘优化（WLS）的非下采样轮廓波变换（NSCT）红外可见图像融合方法。首先，采用NSCT对图像进行多尺度分解，得到图像的低频和高频子带。其次，低频子带选择局部平方熵和修正拉普拉斯和（SML）来相互补充，在保证好的对比度下提取少量细节信息；高频子带充分考虑底层特征的重要性，选择相位一致性（PC）、局部加权修正拉普拉斯算子和（WSML）以及局部加权能量（WLE）相互补充的方式融合细节层，对其进行WLS优化，融合后的图像细节更自然，更适合人眼视觉感知。最后，对融合后的低频和高频子带进行逆变换，得到融合图像。对不同类型特点的图像进行了实验验证，实验结果表明，与其他融合方法相比，本文方法在主观上目标显著、背景清晰、视觉效果好。在4个客观评价指标平均梯度（AG）、信息熵（IE）、空间频率（SF）、互信息（MI）中，在保证MI指标比较好的前提下，其他3个指标都处于最好的状态，尤其是对于光照均匀的camp图像，AG和SF与最好的数值相比提高了6.9%和4.8%，从而验证了本文方法的有效性。  
        关键词：图像融合;多判断;非下采样轮廓波变换;加权最小二乘优化;人眼视觉感知   
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      • 李鹏泽,李婉,张选德
        2023, 38(2): 216-224. DOI: 10.37188/CJLCD.2022-0208
        摘要：目前，在去雾领域鲜有将先验信息引入到以数据驱动的深度学习方法中的工作，且大多数基于深度学习的去雾网络通常对计算机内存和算力有较高要求。为解决上述问题，本文提出一个高频信息对齐的多尺度融合去雾网络（HFMS-Net）。网络框架采用循环模式：对于生成器，通过在轻量卷积神经网络的不同深度引入残差连接，以充分利用网络的中间层特征，实现多尺度特征融合；对于判别器，网络需对其输入进行纹理信息提取，逼近去雾图像和有雾图像之间的高频信息，使基于数据驱动的网络更具物理解释性。与PFDN相比，HFMS-Net在相同设置下以约1/5的内存占用取得了更优越的性能，PSNR和SSIM分别提升了0.71、0.016。通过大量的对比实验和消融实验证明本网络的去雾性能与现有算法相比有一定的提升，对纹理信息具有更高的保真度。  
        关键词：多尺度融合;高频信息对齐;生成对抗式网络   
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      • 刘纪伟,王晓东,李云辉
        2023, 38(2): 225-235. DOI: 10.37188/CJLCD.2022-0192
        摘要：遥感图像在成像过程中，容易受到云层和雾霾天气的影响，形成带雾图像；同时在下传时，会受到多种因素影响（如发送接收误码、电离层和对流层的随机变化对信号形成扰动等），使图像信息丢失或掺杂噪声。本文针对信息丢失的带雾单色遥感图像，提出了基于矩阵复原和暗通道理论的单色遥感图像去雾算法，通过基于交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM）的矩阵复原算法与传统暗通道理论相结合，有效实现了信息丢失下的遥感雾图复原。通过主观评价和客观评价相结合的方式，将本文算法与经典算法对比。结果表明，本文算法得到的结果在直观视觉上效果更好，且相对于信息丢失30%的雾图，6个场景的平均信息熵提升1.665 2，平均峰值信噪比提升11.702 9，平均结构相似性提升0.814 6，客观评价指标结果优异。进一步在不同比例信息丢失情况下进行实验，结果表明，即使在信息大量丢失的情况下，依然能够得到清晰的复原去雾图像。  
        关键词：图像去雾;单色遥感图像;ADMM;暗通道理论   
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        发布时间：2023-02-10
      • 陈娜,张荣芬,刘宇红,李丽,张雯雯
        2023, 38(2): 236-244. DOI: 10.37188/CJLCD.2022-0199
        摘要：针对DeepLabv3+模型对图像目标边缘分割不准确、不同类目标分割不一致等问题，提出一种基于类特征注意力机制融合的语义分割算法。该算法在DeepLabv3+模型编码端先设计一个类特征注意力模块增强类别间的相关性，更好地提取和处理不同类别的语义信息。然后采用多级并行的空间金字塔池化结构增强空间之间的相关性，更好地提取图像不同尺度的上下文信息。最后在解码端利用通道注意力模块的特性对多层融合特征重新校准，抑制冗余信息，加强显著特征来提高网络的表征能力。在Pascal Voc2012和Cityscapes数据集上对改进模型进行了有效性和泛化性实验，平均交并比分别达到了81.34%和76.27%，使图像边缘分割更细致，类别更清晰，显著优于本文对比算法。  
        关键词：多尺度特征融合;类特征;注意力机制;语义分割;DeepLabv3+   
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      • 石浩德,陈明举,侯劲,李兰
        2023, 38(2): 245-255. DOI: 10.37188/CJLCD.2022-0181
        摘要：针对人脸图像修复的深度学习网络存在修复后的人脸图像面部语义信息不合理和面部轮廓不协调的问题，提出了一种基于人脸结构信息引导的人脸图像修复网络。首先，采用编码器-解码器网络技术构建人脸结构草图生成网络，并在结构草图生成网络的生成器中加入跳跃连接和引入带膨胀卷积的残差块以生成待修复区域的结构草图。其次，在构建人脸修复网络时，在修复网络生成器中引入注意力机制，让修复网络在修复过程中更多关注待修复区域，并以生成的人脸结构草图为引导从而实现人脸图像面部语义结构和纹理信息的生动修复。最后，在结构草图生成网络的损失函数中引入特征匹配损失进行模型训练，从而约束生成器生成与真实结构草图更相似的结果；在修复网络的损失函数中联合感知损失和风格损失进行模型训练，从而更好地重建待修复区域的人脸图像面部轮廓结构和颜色纹理，使修复后的图像更接近真实图像。对比实验结果表明，在人脸图像数据集中，本文所设计的网络模型的修复性能有较高的提升。  
        关键词：人脸修复;解码器-编码器;膨胀卷积;跳跃连接;注意力机制   
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      • 苗宗成,高世严,贺泽民,欧渊
        2023, 38(2): 256-266. DOI: 10.37188/CJLCD.2022-0186
        摘要：在计算机视觉应用中，基于孪生网络的跟踪算法相比于传统的目标跟踪算法在速度和精度上都有所提升，但是其受到遮挡、形变等干扰因素影响较大。基于此，本文对现有基于孪生网络的目标跟踪方法和技术所作的改进进行了总结分析，主要包括在孪生网络中引入全卷积孪生神经网络方法、引入回归方法和在线更新方法，对基于3种方法的目标跟踪算法的改进进行了综述，并详细介绍了近年来孪生网络在目标跟踪应用中的国内外研究进展和发展现状。同时，采用 VOT2017和LaSOT数据集进行了实验对比，比较了多种基于孪生神经网络跟踪算法的性能。最后，对基于孪生网络的目标跟踪方法的发展趋势进行了展望。  
        关键词：计算机视觉;目标跟踪;孪生网络;深度学习   
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