法国开发小型固态紫外光源挑战当今笨重的水冷气体激光器

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ziyoucunzai
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第二届慕尼黑上海激光、光电展(LASER. China 2007)于3月21~23日在上海新国际博览中心举行。来自10多个国家的144家展商向近10,000名的观众呈献了整个光电行业的产业链,展商涵盖了光学器件、光学制造、测试测量系统、生物制药工程、光学成像等领域。此次展会光学期刊联合编辑部成功融入了展会,18平方米的展位前人如潮涌,与主办方共同组织的激光器前沿技术最新发展及应用国际研讨会也取得了极大的成功。
期刊
Two-photon laser-induced fluorescence spectrum (TP-LIF) of NO is obtained with a Nd:YAG pumped optical parametric generator and amplifier as radiation source. Spectral intensity distribution shows that the electronic transition moment for NO (A^(2)∑ → X^(
对高斯激光束在非线性各向异性晶体中的自聚焦研究是在光束沿三根主轴之一传播时进行的。当(1)光束的电矢量与强度梯度平行和(2)当电矢量与强度梯度方向垂直时,二维光束的聚焦是不同的。对三维(最初是圆柱形对称)光束来讲,是发生非对称聚焦,恒定强度在给定传播距离内的轮廓是一个椭圆。
期刊
为了在单片上实现半导体激光二极管与探测器的集成, 开展了外延材料生长及结构工艺的设计研究。通过刻蚀工艺引入隔离区的方法制备了集成背光探测器的1.3 μm InGaAsP/InP半导体激光二极管芯片。管芯的光电性能测试显示, 激光二极管具有较低的阈值电流17.62 mA, 较高的斜率效率0.13 mW/mA, 输出功率可达11 mW; 在-0.7 V的反向偏压下, 探测器区域对光信号具有良好的线性响应, MPD的光电流超过0.3 mA, 在-1.7 V的反向偏压下, 暗电流可低至25 nA。
Polarizers have been widely used in various optical systems to reduce polarization cross talk. The polarizers based on the silicon nanowire waveguide can provide chip-scale device size and a high polarization extinction ratio. However, the working bandwid
期刊
提出一种聚类优化的快速独立成分分析(FastICA)解混算法,解决了FastICA在光谱信息解混过程中,对解混矩阵初始值敏感导致解混信息不稳定的问题。利用模糊C均值聚类对单一颜料光谱信息进行光谱特征降维,选择最具代表性的聚类结果作为解混矩阵初始值,通过FastICA牛顿迭代公式计算聚类优化后的解混矩阵,避免随机选取初始值对混合颜料光谱信息解混的影响。实验结果表明,与其他算法相比,解混结果平均误差值降低了0.57,平均适应度系数达到了99.67%,光谱角度匹配距离降低了0.53,所提算法增加了FastICA
基于测距光谱通道数量和位置选定规则,以氧气A吸收带为例,从系统探测距离、目标与背景信噪比、系统工作海拔等约束条件对带宽的限制出发,利用MODTRAN和MATLAB软件综合仿真分析了满足系统实时性、目标信噪比及不同探测距离条件下通道带宽上下限的取值范围。结果表明:相同条件下,系统平台海拔越高,带宽下限取值越小、范围越大、选取越灵活,系统探测距离越远,有效探测范围也越大;目标信噪比要求越高,带宽下限取值越大、范围越小、选取越受限,探测距离和有效探测范围越小。因此,设计系统时应根据任务要求,确定光谱通道位置和数
提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合检测方法。首先, 提出了一种介于深度学习模型之间的参数传递模型, 进而从基于深度学习的可见光物体检测模型上抽取了用于红外物体检测的预训练模型, 并在课题组实地采集的红外数据集上进行fine-tuning, 从而得到基于深度学习的红外物体检测模型。在此基础上, 提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合检测模型, 并对模型设计、图像配准、决策级融合过程进行了详细地阐述。最后, 进行了白天和傍晚条件下基于深度学习的单波段检测实验和双波段融合检测实验。定性分析上
利用网格结构光对物体表面进行投射,可为双目视觉测量提供易于提取的立体匹配特征点,从而实现三维测量。提出一种新的网格结构光特征点提取算法。首先通过Shi-Tomasi算法提取结构光图像中的网格角点,但由于噪声的影响,存在角点误提取以及角点缺失的情况,引入密度聚类算法可以解决该问题。通过噪声仿真证明密度聚类算法能很好地剔除误提取的非角点,并能准确地将角点进行分组。利用分组后的每组角点可以确定一个区域。每个双目立体匹配的特征点为此区域内交叉网格线的交点。通过在各区域内对网格横纵线进行水平和竖直方向的中心提取,并
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