【摘 要】
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粒子广泛存在于自然环境和生产生活中,研究粒子的尺寸、形状、浓度等主要参数对深入了解环境变化、生产过程有着重要意义。干涉粒子成像技术（Interferometic Particle Imaging,IPI）基于Mie散射理论探究粒子散射特性,通过对粒子干涉图像的处理得到粒子信息。本论文以不规则沙粒为研究对象,分析不规则粒子散射光场与干涉图像散斑特性,基于深度学习解决干涉成像过程中的逆散射问题,重构粒
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“干涉法测量云粒子谱分布的理论和实验研究”,项目编号:41275146；
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粒子广泛存在于自然环境和生产生活中,研究粒子的尺寸、形状、浓度等主要参数对深入了解环境变化、生产过程有着重要意义。干涉粒子成像技术（Interferometic Particle Imaging,IPI）基于Mie散射理论探究粒子散射特性,通过对粒子干涉图像的处理得到粒子信息。本论文以不规则沙粒为研究对象,分析不规则粒子散射光场与干涉图像散斑特性,基于深度学习解决干涉成像过程中的逆散射问题,重构粒子图像从而实现对粒子形状和尺寸参数的测量,并进行了实验测量。本论文的主要工作:1.对不规则粒子光散射特性进行分析,基于传输矩阵建立不规则粒子干涉成像系统的理论模型;模拟不规则粒子干涉图像,并对干涉图像散斑特性分析,得到不规则粒子的形状和尺寸信息与其干涉图像之间的关系,并进行模拟验证与分析。2.基于深度学习的不规则粒子干涉成像测量方法。提出了一种利用数字微镜装置（Digital Micromirror Devices,DMD）作为模拟粒子获取干涉图像的方法,获取了用于网络训练的数据集,提出了一种用于不规则粒子图像重建的网络模型,并进行了实验验证。3.利用IPI测量系统采集实际沙粒干涉图像;对不同形状的沙粒进行实验,通过深度学习方法重建粒子图像,获取粒子形状与尺寸信息,测量误差小于6%;对该网络模型进行了适用性分析。
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