【摘 要】
:
传统方案将单体式二维MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)微镜作为扫描结构,但其制造工艺复杂且在工作过程中存在失效率高的问题.鉴于此,将成本更低廉的两个一维静电式ME
【机 构】
:
西安工业大学光电信息工程学院,陕西西安710021;西安工业大学光电信息工程学院,陕西西安710021;中科芯集成电路股份有限公司,江苏无锡214101;贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳5500
论文部分内容阅读
传统方案将单体式二维MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)微镜作为扫描结构,但其制造工艺复杂且在工作过程中存在失效率高的问题.鉴于此,将成本更低廉的两个一维静电式MEMS微镜进行封装组合以得到二维扫描器件模块,通过对器件的设计和制造工艺的研究,最终研制出MEMS二维扫描器件模块,整个器件模块具有结构紧凑、制造工艺简单、成本低、可靠性高且易于批量制造的优点.实验结果表明,MEMS二维扫描器件模块在X轴方向的扫描光学角度可达48.0°(驱动频率为28.25 kHz,电压160 V),在Y轴方向的扫描光学角度可达12.5°(驱动频率为3.80 kHz,电压为160 V),光学性能可媲美单体式二维MEMS微镜,满足微型激光投影领域的使用需求.
其他文献
点云数据量十分庞大,合理地精简点云数据是点云数据处理的重要研究内容。针对传统点云精简算法存在的细节缺失、空洞等问题,提出一种基于多参数k-means聚类的自适应点云精简算法。该方法基于KD-Tree创建点云k邻域,结合曲面拟合对点云数据进行曲率和法向特征计算,运用多参数混合特征提取方法对点云特征及边界进行检测并保留;并由KD-Tree索引确定初始化聚类簇心,进行k-means聚类,聚类结果根据最大
冰云由微小的冰晶粒子组成,一般出现在6 km以上的高空,冰晶粒子和光量子信号相互作用会对量子卫星通信链路造成严重影响.为了研究冰晶粒子对量子卫星通信性能的影响,首先,根
为实现对双陷波超宽带(UWB)天线的精准神经网络建模,提出了一种利用改进的果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的建模方法.该方法通过扩大果蝇搜索范围,在味道判定公式
高光谱图像聚类问题一直是图像处理领域的研究热点。谱聚类算法是最流行的聚类算法之一,但其计算复杂度较大,难以处理大规模的高光谱图像数据。由于二叉树能够较快地选取锚点,因此基于二叉树锚点图,充分利用高光谱图像的光谱和空间特性,可保证聚类性能并降低计算复杂度。然而,该聚类算法一般采用有核的聚类方法,因此不可避免地引入了参数调节。在二叉树锚点选取的基础上,提出了一种基于二叉树锚点的高光谱快速聚类算法,该算
光学相干断层扫描是目前检测糖尿病视网膜黄斑病变较为灵敏的方法之一,但病变的人工判断易产生主观失误,且比较耗时。为此,本文在迁移学习的基础上提出了一种改进的深度学习网络,用于视网膜图像的自动分类。先基于自适应阈值联合高斯滤波算法对图像进行预处理;然后以预训练模型为基础,通过微调解决样本差异的问题,并以全局平均池化方法替代传统的全连接层来提取深层特征,以降低网络的过拟合现象。基于实验数据对该网络进行验