论文部分内容阅读
本文报道用自行设计的扫描隧道显微镜对光盘预刻槽进行测量。为观察大范围的结构,我们设计了一个新的大范围扫描头(～6 μm),并成功地观察到预刻的槽形,给出了光盘预刻槽的灰度图像、三维轮廓像及剖面轮廓。为评价预刻的槽形提出了一种有效的测量手段。
光盘预刻槽形测量的扫描隧道显微技术
【摘 要】
：
本文报道用自行设计的扫描隧道显微镜对光盘预刻槽进行测量。为观察大范围的结构,我们设计了一个新的大范围扫描头(～6 μm),并成功地观察到预刻的槽形,给出了光盘预刻槽的灰度图像、三维轮廓像及剖面轮廓。为评价预刻的槽形提出了一种有效的测量手段。
【机 构】
：
中国科学院上海光机所,上海201800
【出 处】
：
中国激光
【发表日期】
：
1993年20期
其他文献
Polarization aberration of optical systems in imaging polarimetry affects the polarization detection accuracy, especially in wide field of view and large relative aperture systems. The polarization aberration of the imaging lens in imaging polarimetry is
将双模压缩算符进行推广，构建了三模压缩算符，并将其作用在三模粒子数态上来构建三模压缩粒子数态。利用数值计算的方法研究了该量子态的量子特性。讨论了压缩参数变化和光子数变化对压缩效应和反聚束效应的影响。计算结果表明：压缩参数在一定值范围内，态呈现出压缩效应，并且随着光子数的增大，压缩效应减弱。另一方面，态中a1模的反聚束效应随着光子数的增大而减弱，而a2和a3模始终呈现出反聚束效应。
比较了铜掺杂钾钠铌酸锶钡(Cu∶KNSBN)和钾钠铌酸锶钡(KNSBN)两样品的晶格振动和d-d电子跃迁谱，对于拉曼(Raman)谱，A1(z)对称类的差别较小，E(x,y)对称类的差别最大；对于红外反射谱，两对称类的均差别较大，认为Cu2 部分填充了晶格A位和C位，可见光范围内，d-d电子跃迁谱表明Cu2 在晶体中形成两个深能级2.50 eV和2.64 eV。
Nonclassical light sources have a vital role in quantum optics as they offer a unique resource for studies in quantum technology. However, their applicability is restricted by their low intensity, while the development of new schemes producing intense non
采用喇叭天线与透镜相结合的准光技术方案, 设计了毫米波生物效应聚焦装置,其频率达到95 GHz, 辐射功率达GW级。毫米波辐射源传输到波纹喇叭天线产生的波束经透镜变换得到所需的高斯波束, 实现波束能量的汇聚。在毫米波辐射源功率为W级的条件下, 该装置的焦斑功率密度达到0.01～2 W·cm-2, 焦斑面积为0.8～30 cm2。该实验装置在毫米波生物效应实验中已得到成功应用。
颅骨配准是颅面复原过程中的重要步骤之一,颅骨配准的精度直接影响着颅面复原结果的好坏。为了提高颅骨点云模型的配准精度和收敛速度,提出一种基于分层优化策略的颅骨点云配准算法,将配准过程分为粗配准和细配准两个过程,分别采用不同的优化策略进行优化。首先基于点的邻域提取几何特征,从而得到由平均曲率、高斯曲率、法向量夹角和主曲率构成的特征向量;进一步通过距离函数计算特征相似性来建立匹配点对,并采用k-mean
设计了一种可支持22个轨道角动量(OAM)模式传输的新型微结构光纤,该光纤具有低平坦色散、低损耗等优点,光纤中可支持的各个矢量模式之间有效折射率差值均大于10
-4,对应的22个OAM模式都能够在纤芯中稳定传输。在1500~1600 nm波段范围内,通过优化包层最内圈两层空气孔的物理参数,该光纤中可支持传输的模式色散均能控制在0~50 ps·(nm·km)
-1范围内,HE71和EH51
针对遥感影像感兴趣区域检测中所需的全局搜索与建立先验知识库等问题，提出基于显著特征聚类的遥感图像感兴趣区域检测算法。利用色彩信息，在不同的颜色通道(RGB)构建直方图以计算不同颜色通道的信息图，融合得到单幅图的显著图。接着通过k-means在CIELab颜色空间上进行聚类，在簇的层级上计算显著值，以降低计算复杂度，从而获得CIELab颜色空间的显著图。将单幅显著图与CIELab空间显著图对应融合，得到最终显著图。根据获得的最终显著图构建感兴趣区域掩膜，以达到将感兴趣区域分割出来的目的。实验结果表明，该算法
近岸海浪周期检测对于近岸精细化海洋预报至关重要。为此,提出一种新的基于视频时空特征学习的近岸海浪周期自动化检测方法。所提方法以连续海浪视频帧为输入,首先利用二维卷积神经网络(2D-CNN)提取视频帧的空间特征,将空间特征在时间维度上拼接成序列,再通过一维卷积神经网络(1D-CNN)提取时间维度特征,这种复合卷积神经网络(CNN-2D1D)能够实现海浪时空信息的有效融合,最后采用注意力机制对融合后的特征进行权重调整,并将所得结果线性映射为海浪周期。将所提方法与基于VGG16网络的单纯空间特征的检测方法和基于