学文网光学元件篇1
锦富技术（300128）公告，公司预计投资15亿元在武汉市新洲区双柳产业新城，建设奥英光电新型显示器件及背光模组研发与生产项目。项目投产后，2019年至2021年各年度年产值预计可达15亿元、30亿元、50亿元，自2022年起不低于80亿元。此外，为落实与华夏幸福（600340）子公司此前签订的合作备忘录，公司与华夏幸福子公司武汉鼎实签署采购协议，2018年将向后者销售1000台智能家居产品。
京运通：拟发行非金融企业债务融资工具 规模不超54亿
京运通（601908）公告，公司拟发行非金融企业债务融资工具，包括但不限于超短期融资券、短期融资券、中期票据等债务融资工具。发行规模不超过54亿元。
中央商场：获许在安徽使用“罗森(LAWSON)”品牌开设便利店
中央商场（600280）公告，公司与日本国株式会社罗森签订《罗森区域使用许可合同》，中央商场获许在安徽省使用“罗森(LAWSON)”品牌开设便利店。中央商场成为其正式区域被许可人后，可以在安徽省采取直营和加盟等模式发展罗森便利店，并获得其在资源、信息、技术及产品研发等诸多方面的共享与交流。
*ST一重：控股股东完成改制并更名
*ST一重公告，近日，公司接到控股股东中国第一重型机械集团公司通知，中国第一重型机械集团公司由全民所有制企业改制为国有独资公司，其公司中文名称由“中国第一重型机械集团公司”变更为“中国一重集团有限公司”，有关工商登记手续已办理完成。
光学元件篇2
关键词：损伤检测；深度学习；卷积神经网络
中***分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）04-0178-05
1 概述
光学元件损伤检测技术在许多光学装置中都有重大应用，如大型光学望远镜、高功率激光驱动器等，损伤检测的结果为装置健康维护提供重要依据。
根据检测环境的不同，损伤检测系统可分为***检测和离线检测。在离线检测中，通过成像设备可获得高质量的原始损伤***像，***像中的噪声低、类型单一，得到的损伤检测结果足够精确，但离线检测存在着检测周期长、成本高的问题。与离线检测相比，***检测直接利用光学装置中的成像单元采集工作状态下的***像，将其作为原始损伤***像，虽然精确程度低于离线检测，但其效率高、成本低。***检测也存在固有问题：大规模噪声和复杂背景，如***1所示，这对损伤识别造成了严重影响，该***像为激光设备中CCD采集得到的原始损伤***像，实线标记内为明显损伤，其与背景噪声存在明显差异，虚线标记内为非明显损伤，其与背景噪声融为一体。
在经典的边界检测和区域检测算法中，原始***像可经过降噪滤波、二值化、边界提取算子等处理方法，得到边界和包围区域。这种处理方法实现简单，但在实际应用中，受高噪声、复杂背景和参数设置的局限性，鲁棒性很差，处理效果不好。在损伤识别中，微小损伤往往被背景噪声环绕，大范围的滤波对噪声有一定的抑制作用，对微小损伤同样是严重的破坏。为了改善边界提取效果，很多研究者在边界提取过程中综合了梯度方向、梯度大小、灰度曲率、拉普拉斯交叉特征等参考因素来动态修正边界检测结果[1]。面对更为复杂的检测环境，甚至需要人工添加标记点来辅助边界的检测[2]，目的是为了规避全局噪声影响，在局部生成一条最优边界。在大范围噪声和复杂环境下，区域化处理是一种有效的方法。
损伤检测区域化处理的关键在于对背景噪声区域和损伤区域的识别。这个过程需要对二者进行特征提取和训练。常用的人工特征提取算法具有局限性，同一类对象表现形式的跨度越大，人工特征提取算法所得到的特征的代表性就越低。面对原始损伤***像中千变万化的背景噪声，很难设计一套将损伤和背景噪声显著区分的特征提取算法。深度学习是集特征提取和训练于一体的多层人工神经网络，按照节点间的连接关系和训练方式的不同，深度学习可分为深度信念网[3]、卷积神经网络[4]，[5]（Convolution Neural Network， CNN）、循环神经网络[6]等。CNN由Yann LeCun第一次提出并成功应用在MNIST手写数字识别任务中[5]。在众多深度学习网络结构中，CNN凭借其独特的卷积结构，对***像类型的数据有更好的特征提取和描述，在***像识别领域里具有天然优势，被广泛应用在各种复杂的实际问题中，如情感预测[7]、人体行为检测[8]、人脸匹配[9]、车辆类型识别[10]、交通信号标志识别[11]、医学影像识别[12]、自然***像层次分割[13]等。
本文以高功率激光驱动器为背景，设计了一种CNN结构，对原始损伤***像进行区域识别和局部处理，实验中的所有数据均由高功率激光驱动器中的科学CCD采集得到。本文的内容安排如下：第二节介绍多层网络结构和CNN；第三节中介绍损伤检测流程；第四节中介绍实验数据、检测效果及分析；第五节对整个***损伤检测系统进行总结。
2 多层神经网络结构与卷积神经网络
深度学习结构的基础是多层神经网络，如***2所示。多层网络结构中含有输入层、中间隐藏层、输出层。相邻的不同层之间的节点均有权值连接，这样的结构为全相连结构，每个中间点输出值为公式（1）所示。
其中ω为层与层之间的参数矩阵，每一行为隐藏层节点与上层连接参数向量，b为偏移参数向量，x为输入行向量，f为激活函数，常用的激活函数有阶跃函数、sigmoid函数、双曲正切函数等。
CNN是一种特殊结构的深度学习网络，如***3所示。在CNN中存在着卷积层（C）、减采样层（S）、全相连层（F），且卷积层和减采样层交替出现。在卷积层中，数据会经过卷积核的卷积操作、对应关系叠加、激活函数的处理，形成特征***。在减采样层中，***像数据会根据减采样算子进行减采样操作。全相连层的网络结构同多层网络结构中的相邻两层。
在***3的CNN结构中，采用了SoftMax分类器，其激活函数为：
其中，θ为分类器输出层与输入层之间的参数向量，m是训练样本总数，i表示第i个训练样本，k是分类数量，hθ是输出分类概率向量，其值在0和1之间，总和为1，训练算法是代价函数对参数的梯度下降算法。
CNN的结构具有如下的特点：
A）局部相连
CNN不同于全相连网络结构，其卷积层节点与上层节点之间是局部相连的，如***4所示。局部相连的区域被称为感受野或卷积核，这种设计很大限度的减少了训练参数的数量。在***像中，一个点与周围点的信息相关性比远离点的相关性强，CNN更关注***像的局部特征。B）参数共享
在CNN卷积层中包含多张特征***，每张特征***都是由训练参数组成的卷积核与上一层的***像进行卷积操作得到的，并且这些参数在同一对应关系中是共享的，如***5所示，实线和虚线分别代表两组不同参数所组成的卷积核，这是CNN相比全相连多层网络结构参数大幅减少的另一个原因。假如上一层每张***像的尺寸为M×M，卷积算子尺寸为N×N，则卷积层征***的尺寸为：
特征***的数量是设计者在网络结构设计时决定的，并且一张特征***可以与上一层的一张***像对应（***7所示情况），也可以与上一层多张***像相对应。但不管哪种方式，都应保证在上下两层之间，两张***像的对应参数是共享的。
C）池化、减采样
池化操作是对特征***减采样的过程，如***6所示。池化的类型有最大值池化和平均值池化，最大值池化是在池化算子区域内寻找最大值，平均值池化是在池化算子内计算平均值。特征***的池化不仅降低了节点数量，同时也很好地保留了***像的局部特征，达到了特征降维的目的。
3 损伤检测流程
损伤***像处理的主要结构和流程如***7所示。主要包含：多尺度区域划分、子***像标准化、CNN识别、局部区域***像处理、损伤***像整合。接下来对每个单元的功能进行详细介绍。
输入***像单元：输入***像为像素600×600的原始损伤***像（原始损伤***像为灰度***像）；
多尺度区域划分单元：按照不同的尺度，将原始损伤***像划分为不同尺寸检测区域，目的是降低损伤区域被拆分的概率，使损伤在检测区域中保持完整。当划分的尺度标准越多时，损伤在子***像中的完整性就越好，但所需的计算量就越大。实际应用中，损伤尺寸在10-20像素之间，用35×35和50×50两种尺度对原始损伤***像进行划分，损伤在所有不同尺度的识别区域中基本可以被完整覆盖；
识别区域标准化单元：不同尺度划分下，识别区域的尺寸是不一样的。CNN的输入维度是固定的，所以要把识别区域的尺寸规范到同一标准下。实际应用中，在35×35尺度下，忽略最后5像素的长度和宽度，其余识别区域保持不变。在50×50的尺度下，利用尺度缩放算子，将所有识e区域缩放到35×35尺寸；
卷积神经网络单元：CNN完成对识别区域的分类功能，输入是标准化的识别区域，输出是对应尺度的识别结果矩阵，矩阵中0代表背景区域，1代表损伤区域。实际应用中，输入是17×17和12×12的两组标准化识别区域***像，输出是17×17和12×12的两组识别结果矩阵；
局部区域处理单元：根据识别结果矩阵对原始损伤***像进行局部处理。结果矩阵中0所对应的区域为背景噪声区域，将对应区域的子***像像素置0；结果矩阵中1所对应的区域为损伤区域，将对应区域的子***像进行中值滤波、自适应二值化处理，得到损伤区域的二值损伤***；
多尺度损伤***像整合单元：将每个尺度下的二值***按原有对应位置关系组合，得到不同尺度下的损伤***像，损伤***像个数和尺度划分个数相等。在实际应用中，将得到35×35和50×50两种尺度所对应的两幅二值损伤***像，损伤***像的尺寸与原始损伤***像的尺寸相同；
整合、输出单元：对所有尺度下的损伤***像进行“或”操作，整合成为最终输出的损伤***像。
4 数据和实验
4.1数据制作
数据集是对分类器中的参数进行训练依据，数据集的好坏直接关系到识别效果。目前，在损伤检测领域里，尚未存在一个标准化的数据集，且本文中损伤检测的应用背景是高功率激光设备，训练所需的数据集也应该由该设备采集的原始***像制作而成。
为了制作更加标准的数据集，本文中调研了其他领域里的标准数据集，如MNIST[5]（手写数字数据集）、NIST SD19[14]（手写字符数据集）、GTSRB[15]（德国交通标志数据集）、CIFAR 10[16]（彩色自然***像数据集）。这些数据集有如下特点：1、数据量巨大，每类***像的样本数量均超过5000个；2、数据集中设置了训练样本集、测试样本集来进行参数训练和模型测试，个别数据集中还设置了有效样本集，其作用是在训练过程中通过在有效集上的测试，调整训练进度，在必要的时候提前中止训练，防止训练向差的方向发展。由于有效样本集参与了训练过程，所以不再适合用作测试样本集。
结合以上特点，本文所制作的数据集中包含损伤区域和背景噪声区域两类***像，识别区域尺寸设定为35×35像素。在实际应用中，共选定135个损伤区域，且均为明显损伤区域。由于损伤区域的位置会随机出现在识别区域内，所以在对损伤区域采样时，将每个损伤区域分别置于识别区域九宫格中的9个位置，对每个损伤区域进行9次不同位置的采样，共得到1215个损伤样本。对背景噪声的采样应用***像切割的方式，将600×600的所有原始损伤***像按35×35的尺寸进行分割，去除所有包含损伤区域的、不规则的样本，剩下的样本均作为背景噪声样本，共1364个。
Max Pooling＼&维度变换＼&全相连＼&SoftMax＼&]
受到原始数据数量的限制，得到的实际样本数量较少，为了扩充数据集的样本数量，获得更好的识别效果，在原有样本的基础上，对其进行处理与扩展，生成大量的伪数据，如***8所示，前两行为损伤区域样本，后两行为背景噪声样本。处理过程包括对原始样本的以下操作：旋转（3次顺时针旋转）、镜面（水平和竖直翻转）、对比度调整（增减10%）、亮度调整（增减10%）。最终得到的数据集中共有12150个损伤数据样本和13640个背景噪声样本，并从中各抽取2000样本组成测试样本集和有效样本集，其余组成训练样本集。在各个样本集中，损伤样本和背景噪声样本是随机出现的
4.2 CNN训练实验
在测试CNN在光学元件损伤检测中的表现效果时，设计了两个实验。
实验1：设计了如表1所示的CNN结构，其中F1与S2之间仅是维度的变换，由S2中50个尺寸为5×5的特征***变换成F1中节点数为1250的特征向量，卷积层所用的激活函数为双曲正切函数，全相连层所用的激活函数为sigmoid函数。用4.1中所制作的数据集进行训练和预测，在每次训练迭代完成时，用测试集对当前模型进行预测，记录错误率。
在CNN训练过程中采用批次训练的方式，每个批次含有500个样本，训练样本集分为24个批次，这样的训练方式是整体训练和逐一训练的折中，相比逐一训练，能保证训练的结果是趋于全局的，相比整体训练，能缩短训练时间。在CNN训练过程中，每次迭代需要训练24个批次，当所有训练样本训练完毕后，一次迭代完成，并用测试集进行测试。得到的结果如***9所示，经过50次迭代，错误率最终稳定在2.75%。
实验2：将实验1中训练好的CNN模型加入到损伤检测系统中，以***1所示的原始损伤***像作为输入，得到最终的损伤***像，得到的损伤检测结果如***10所示。
从损伤***像中可看出，***1中所有明显损伤均已正确识别并二值化处理。在四个非明显损伤中，仅1号损伤体现在了最后的损伤***像中，其余三个并未体现。查询所有尺度下的识别结果矩阵可得到如下信息：
1）四个非明显损伤中，1、2、3号所在区域均被正确识别为损伤区域，仅4号未被识别。2、3号之所以未在损伤***像中体现，是因为在损伤区域局部***像处理过程中，由于灰度变化不明显，自适应二值化算法并不能将损伤和背景噪声二值化区分，所以未被体现；
2）在所有背景噪声区域，有3个区域被误判为损伤区域，但并未对损伤***像造成视觉上的影响，其原因同1中所述。
5 结束语
在本文和相关的工作中，设计了一种区域识别、局部处理的损伤检测处理方式，并在光学元件损伤检测中成功规避了大规模噪声，有较好的识别效果。在数据集制作过程中，利用***像变换获取大量伪数据，扩充了数据集；设计了多尺度区域划分，使损伤尽可能的包含在识别区域内；在区域识别结构中以CNN作为分类器，设计CNN结构和训练方式；依据分类结果完成多尺度下的损伤***像和整体损伤***像。在损伤检测系统在现有数据中达到了预期的效果。
但在个别环节中仍存在不足：1、CNN分类器对非明显损伤的识别效果还有提升的空间，目前所用的训练集中的损伤样本主要是明显损伤样本，非明显损伤样本数量较少，原因是非明显损伤经过对比度和亮度变换，损伤信息会遭到极大的破坏，使其拓展样本成为脏数据。2、在局部处理中应用的自适应二值化算法仍具有参数局限性，不能满足所有情况。
在今后的研究工作中，会对CNN的结构、多任务的深度学习网络进行研究，并在实际中应用，提升分类单元对噪声的鲁棒性和非明显损伤的识别效果。
参考文献：
[1] Barrett W A， Mortensen E N. Interactive live-wire boundary extraction[J]. Medical Image Analysis， 1997， 1（4）：331-341.
[2] F?rber M， Ehrhardt J， Handels H. Live-wire-based segmentation using similarities between corresponding image structures.[J]. Computerized Medical Imaging & Graphics the Official Journal of the Computerized Medical Imaging Society， 2007， 31（7）：549-60.
[3] Hinton G E， Salakhutdinov R R. Reducing the dimensionality of data with neural networks.[J]. Science， 2006， 313（5786）：504-507.
[4] Lecun Y， Kavukcuoglu K， Farabet C. C.： Convolutional networks and applications in vision[C]// Circuits and Systems （ISCAS）， Proceedings of 2010 IEEE International Symposium on. IEEE， 2010：253-256.
[5] Lécun Y， Bottou L， Bengio Y， et al. Gradient-based learning applied to document recognition[J]. Proceedings of the IEEE， 1998， 86（11）：2278-2324.
[6] Hochreiter S， Schmidhuber J. Long short-term memory.[J].Neural Computation，1997， 9（8）：1735-1780.
[7] Baveye Y， Dellandrea E， Chamaret C， et al. Deep learning vs. kernel methods： Performance for emotion prediction in videos[C]// ACII. 2015：77-83.
[8] Rajeswar M S， Sankar A R， Balasubramaniam V N， et al. Scaling Up the Training of Deep CNNs for Human Action Recognition[C]// Parallel and Distributed Processing Symposium Workshop. IEEE， 2015.
[9] Khalil-Hani M， Sung L S. A Convolutional Neural Network Approach for Face Verification[C]// International Conference on High PERFORMANCE Computing & Simulation. 2014：707-714.
[10] Dong Z， Pei M， He Y， et al. Vehicle Type Classification Using Unsupervised Convolutional Neural Network[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems， 2014， 16（4）：1-10.
[11] Lau M M， Lim K H， Gopalai A A. Malaysia traffic sign recognition with convolutional neural network[J]. IEEE International Conference on Digital Signal Processing （DSP） 2015：1006-1010.
[12] Hatipoglu N， Bilgin G. Classification of histopathological images using convolutional neural network[J]. International Conference on Image Processing Theory， Tools and Applications （IPTA） 2014：1-6.
[13] Jun W， Chaolliang Z， Shirong L， et al. Outdoor scene labeling using deep convolutional neural networks[C]// Control Conference. IEEE， 2015.
[14] Grother P J， Grother P J. NIST Special Database 19 Handprinted Forms and Characters Database[J].Technical repot， National Institute of Standards and Technology（NIST） 1995.
光学元件篇3
感光元件：1/6英寸，80万总像素CCD
变焦能力：34倍光学变焦，1200倍数码变焦
存储介质：内置4GB闪存
体积：60×62×121mm
重量：280g
价格：3910元
三星VP-MX10采用了扩展能力强大的双存储介质的设计，而小巧流线型的机身较以往的设计有较大的突破，更加时尚便携，握感十分舒适。VP-MX10的推出，无疑是DV市场“闪存风”的又一体现。
三洋 Xacti DMX-HD1000
感光元件：1/2.5英寸，400万总像素CMOS
变焦能力：10倍光学变焦
存储介质：内置8GB闪存
体积：112.6×90×54.5mm
重量：268g
价格：7800元
闪存高清是今年摄像机市场的一个热点，闪存让机身更小巧，高清则成就了画质的专业和精细。Xacti DMX-HD1000集两者于一身，以机身外形和闪存容量上的优势给消费者带来全新的体验。
索尼 DCR-SR200E
感光元件：1/3英寸，210万像素晶锐CMOS
变焦能力：10倍光学变焦，80倍数码变焦
存储介质：内置40GB硬盘/SD卡
尺寸：76×78×128mm
重量：460g
价格：6170元
松下 SDR-H258GK
感光元件：1/6英寸，80万像素3CCD
变焦能力：10倍光学变焦，700倍数码变焦
存储介质：内置30GB硬盘/SD/SDHC卡
尺寸：83×75.8×121mm
重量：460g
价格：6000元
索尼 DCR-SR200E
感光元件：1/3英寸，210万像素晶锐CMOS
变焦能力：10倍光学变焦，80倍数码变焦
存储介质：内置40GB硬盘/SD卡
尺寸：76×78×128mm
重量：460g
价格：6170元
JVC GZ-MG175AC
感光元件：1/6英寸，107万像素 CCD
变焦能力：32倍光学变焦,800倍数码变焦
存储介质：内置40GB硬盘/SD/SDHC卡
尺寸：110×71×66mm
重量：330克
价格：4900元
索尼 DCR-DVD608E
感光元件：1/6英寸，107万像素 CCD
变焦能力：40倍光学变焦,2000倍数码变焦
存储介质：DVD光盘/记忆棒
尺寸：54.5×89×130.5mm
重量：390g
价格：3000元
索尼 DCR-HC28E
感光元件：1/6英寸，80万像素CCD
变焦能力：20倍光学变焦，800倍数码变焦
存储介质：磁带
尺寸：65×79×113 mm
重量：360g
价格：2060元
佳能 DC230
感光元件：1/6英寸，107万像素CCD
变焦能力：35倍光学变焦,105/1000倍数码变焦
存储介质：miniSD卡,光盘
尺寸：54×90×126mm
重量：405g
价格：3720元
三星 VP-DC575Wi
感光元件：1/5英寸，100万像素CCD
变焦能力:26倍光学变焦，1200倍数码变焦
存储介质：DVD光盘
尺寸：54×87×121 mm
光学元件篇4
关键词 [HTSS]光波导气敏元件； 磷酸亚铁锂薄膜； 掺钇磷酸亚铁锂薄膜； 气敏性
1 引 言
自1997年将LiFePO4 用于锂离子正极材料以来，对其合成技术、结构以及电化学性质的改性已进行了大量研究[1]。LiFePO4晶体为有序的橄榄石结构，包括4个单元，其中P―O共价键所形成的离域的三维立体化学键以及FeO6八面体结构，使其具有很好的热力学和动力学稳定性，其结构在高于400 ℃时仍保持稳定[1]，属于半导体材料。由于LiFePO4导电率和离子扩散率极低，通过减小颗粒尺寸、掺杂导电物质（如活性碳，Ag, Cu, Mn等）、制备薄膜电极等方法可提高体相的电导率，改善材料的扩散性能[2,3]。LiFePO4薄膜除在离子电池、燃料电池、锂离子传感器[1,4]等领域广泛应用外，在光学方面，特别是在薄膜光波导研究领域也有很高的应用价值。
钇（Y）为稀土元素,其化学性质非常活泼,所形成的化合物具有熔点高、热稳定性好、吸收能量的能力强、转换效率高以及良好的发光辐射性能等特点[5]，可发射紫外到红外的光谱,荧光寿命从纳秒到毫秒，跨越6个数量级, 物理化学性能稳定[6]。
叶茂等[7]为了提高锂离子电池正极材料的电化学可逆性和高温性能、改善材料的循环性能，在锂离子电池正极材料LiCo1/3 Ni1/3Mn1/3O2中掺杂钇。本研究组对LiFePO4薄膜的光学性质进行了初步研究[8]。有关LiFePO4纳米薄膜和钇掺杂LiFePO4的光学性能研究以及其在气体传感器的应用尚未见报道。
光波导化学传感器[9～11]由于具有机械强度大、抗电磁干扰、体积小、灵敏度高、响应快、可在常温下操作、便于集成等优点，在环境污染物检测、工业生产、化学、生物检测领域，特别是在检测有害气体（苯、甲苯、二甲苯、SO2、H2S和HCI）领域中占据了重要地位。
目前，用于制备LiFePO4薄膜正极材料的方法有电子束蒸发法（ESD）[12]、真空气相沉积法[13]、脉冲激光沉积法（PLD）[14]、恒电流法[15]、溶液浇铸法[16]和射频磁控溅射沉积法（RF magnetron sputtering deposition）等[17]。这些方法或需要昂贵的仪器，或（如恒电流法）容易受外界影响而波动,不易获得均匀的薄膜。浸渍提拉法工艺简单，成本低，制膜所需时间短，可以精确地控制薄膜厚度[18]，具有很广的发展前景。
本研究采用浸渍提拉法研制出LiFePO4及LiFe0.99Y0.01PO4薄膜/锡掺杂玻璃光波导传感元件，并将其固定在自组装光波导传感元件测试系统中，测其气敏性。考察了掺钇对LiFePO4薄膜锡掺杂玻璃光波导传感元件气敏性的影响，利用薄膜吸附作用和被测物结构的关系，解释了此传感元件对二甲苯等挥发性有机气体的选择性机理。
2 实验部分
2.1 仪器与试剂
水热反应釜（郑州杜甫仪器厂）；410箱式电子炉（北京市永光明医疗仪器厂）；SGC1椭圆偏振测厚仪（天津港东科技有限公司）；JA103N 精密天平（上海民桥精密科学仪器有限公司）；DHG9023A电热恒温鼓风干燥箱（上海科学仪器有限公司）；UV2450紫外分光光度计（日本岛津公司）；97OCRT型荧光分光光度计（上海精密科学仪器有限公司）；AYN1浸渍提拉机（自组装）；DPMax 2400 型 X射线衍射仪（CuKα 辐射, λ＝0.15418 nm，日本理学公司）；OXFORD 7353型电子能谱仪（英国）；光波导检测系统（自组装）；锡掺杂玻璃光波导玻璃片（76 mm × 26 mm × 1 mm，江苏世泰实验器材有限公司）。
FeSO4•7H2O, LiOH•H2O, H3PO4, Vc, YNO3•6H2O, PVA, 均为国产分析纯试剂。
2.2 LiFePO4 及 LiFe0.99Y0.01PO4粉末的制备
LiFePO4粉末：FeSO4•7H2O，H3PO4及LiOH•H2O按1∶1∶3的摩尔比混合，将混合物移到水热反应釜中，在150 ℃下保温反应15 h。自然冷却后，收集反应釜中的固体粉末，经多次洗涤过滤后, 在120 ℃下真空干燥1 h[12]，并进行表征。
LiFe0.99Y0.01PO4粉末：FeSO4•7H2O，H3PO4及LiOH•H2O按1∶1∶3的摩尔比混合[12]，依次加入抗坏血酸（0.1 g）和硝酸钇（按1（Y）∶99（LiFePO4））[4]，将混合物移到水热反应釜中，其它条件同上。
2.3 LiFePO4 及 LiFe0.99Y0.01PO4 薄膜的制备
LiFePO4薄膜的制备：称取合成出来的LiFePO4粉体，置于混合酸（5% H3PO410% Vc（1∶4, V/V）溶解，加入少量表面活性剂（十二烷基苯磺酸钠）混合均匀，采用浸渍提拉机将溶液涂在锡掺杂玻璃光波导表面。薄膜在室温下自然晾干后，在150和450 ℃下进行热处理，浸渍提拉速度为10 cm/min。用SGCI型椭圆偏振仪测量薄膜厚度。
LiFe0.99Y0.01PO4薄膜的制备：称取LiFe0.99Y0.01PO4粉体，置于5% Vc 1.1% H3PO4混合酸中溶解，加入少量聚乙烯醇（1%）和表面活性剂（十二烷基苯磺酸钠）混合均匀，其它条件同上。
2.4 气体的检测
取微量被测挥发性有机物液体（分析纯）注入标准体积的容器中自然蒸发，待完全蒸发后，用对应的气体检测管确认其浓度。
光波导传感元件测试系统同文献［11］， 由载气、流量计、光源、反射镜、流动池、光波导气敏元件、光电倍增管和记录仪等部分组成。当入射光的角度满足特殊的入射条件，光在导波层的上下界面之间发生全反射而传播（光就会被约束在导波层中）。在传播过程中渗透到薄膜层和基板的交界面的光波称为倏逝波（消逝波）。光波导传感元件基于倏逝波原理，当敏感层（敏感膜）与被测气体作用时，由于敏感层对被测气体的吸收而导致敏感膜光学性质的变化，最终导致输出光强度变化。输出的光信号被光电倍增管检测并转换成电信号，记录光强度随时间的变化数据。整个过程在室温下进行。
3 结果与讨论
***1为用水热法合成出的LiFePO4及LiFe0.99Y0.01PO4粉体X射线衍射谱***。样品X射线衍射谱中各衍射峰的位置和相对强度与标准谱[20]（JCPDS nos. 401,499 LiFePO4）完全一致。掺杂Y后的样品X射线衍射谱中没有生成新峰, 表明少量Y的掺杂未改变 LiFePO4的基本晶体结构特征,掺杂后的LiFe0.99Y0.01PO4 依然保持着 LiFePO4的橄榄石结构，但 （121）峰（2θ＝30°）、（111）峰（2θ＝25°）和（131）峰（2θ＝35°）的强度有所减弱。
3.2 薄膜光波导传感元件对不同的挥发性有机物的选择性响应
对于相同条件下制备出的薄膜，在450 ℃下进行热处理的LiFePO4 及
[TS（][HT5”SS] ***3 LiFePO4及LiFe0.99Y0.01PO4 薄膜光波导传感元件对相同浓度（1×10－3）不同的挥发性有机气体的选择性响应
Fig．3 Selectivity of LiFePO4 and LiFe0.99Y0.01PO4 film
optical waveguide (OWG)[TS）]
LiFe0.99Y0.01PO4 敏感膜厚度均为30 nm；在150 ℃下进行热处理的LiFe0.99Y0.01PO4 敏感膜厚度则为100 nm。 将这些薄膜光波导传感元件固定在光波导测试系统中，对相同浓度不同的挥发性有机气体进行检测（***3），这些传感元件对二甲苯有较大的响应，其次是甲苯、氯苯、苯气体，而对丙酮、甲醇、乙醇和甲醛气体的响应很小。
对于苯系物（苯、甲苯、二甲苯和氯苯）而言，它们分子中都有共轭π键体系，是给电子气体。因光致吸附效应，这些给电子气体（还原性气体）易被半导体材料薄膜吸附[21]。另外，二甲苯分子中比苯、[TS（][HT5”SS] ***4 薄膜/锡掺杂玻璃光波导元件相对灵敏度厚度理论关系***（λ＝670 nm）
Fig．4 Results of theoretical calculation of relative sensitivity （λ＝670 nm）
[TS）]甲苯分子分别多了2个或1个甲基（给电子基团），故敏感元件对二甲苯有大的响应，其次是甲苯。而丙酮、甲醛分子中有吸电子基团，所以，此传感元件对丙酮、甲醛的响应较小。
掺Y后，当薄膜热处理温度高时，传感元件对二甲苯、甲苯和苯的响应有所增大，而对丙酮、甲醇、乙醇及甲醛的响应几乎没有改变；薄膜热处理温度低时，传感元件对各个挥发性有机气体的响应则都增大。通过理论计算（***4）可知，在λ＝670 nm条件下, LiFePO4薄膜厚度为100～110 nm时，LiFePO4薄膜/锡掺杂玻璃光波导元件的灵敏度达到最高值。对于相同条件下制备的薄膜，在150 ℃下进行热处理的LiFe0.99Y0.01PO4 敏感膜厚度符合这个厚度范围，故此薄膜元件对挥发性有机气体具有较大的响应。综上可知，掺Y后，传感元件的气敏性增强。
3.3 掺杂Y对该薄膜光学性质的影响及传感原理
掺钇前后的LiFePO4薄膜透光率变化见***5，掺钇前，LiFePO4薄膜在500～800 nm范围内的透光率为86%～93%；掺杂钇后，其透射率增大到99.3%。当LiFe0.99Y0.01PO4薄膜暴露二甲苯气体后其透光率增大到99.8%。
在650 nm光激发下，考察LiFePO4及LiFe0.99Y0.01PO4薄膜暴露二甲苯气体前后的荧光发射的变化（***6），LiFePO4 薄膜在661 nm处有一弱的荧光发射峰，相对强度为80 a.u；掺杂钇后，荧光发射显著增强，相对强度为475.5 a.u。当LiFe0.99Y0.01PO4薄膜暴露二甲苯气体时，其发射峰的相对强度提高到582 a.u。
在光波导传感元件中，敏感膜光学性质的微小变化都会引起输出光强度的很大变化。薄膜透光率增大，其折射率会降低；如果薄膜折射率变小，渗透到薄膜里面的倏逝波高度变小；说明光传播损失少，从而引起（在光波导测试系统中）输出光强度增大[22]。
将LiFe0.99Y0.01PO4薄膜/锡掺杂玻璃光波导传感元件固定在光波导气体检测系统进行检测的过程中，当空气流入到测试体系的流动池内时，输出光强度不发生变化；当一定浓度的二甲苯气体随载气流进流动池时，因敏感薄膜透光率变大（***6），从而使输出光强度增大。二甲苯气体脱离薄膜表面时，输出光强度也随之恢复到原来的强度。
References
1 Zhang W J. J. Power Sources, 2011， 196（6）： 2962～2970
2 HOU XianHua, HU SheJun, LI WeiShan, ZHAO LingZhi, RU Qiang, YU HongWen, HUANG ZhaoWen. Chinese Science Bulletin. 2008, 53（11）： 1763～1767
3 Parka K S , Sona J T, Chungb H T, Kimc S J. Solid State Communications, 2004, 129（5） ： 311～314
4 Sauvage F, Tarascon J M, Baudrin E. Anal． Chim． Acta, 2008, 622（2）： 163～168
5 XIE JianChang, LI QuanAn, LI JianHong, LI KeJie（谢建昌， 李全安， 李建弘， 李克杰）. Rare Metals and Cemented Carbides （稀有金属与硬质合金）,2008， 36（1）： 56～59
6 WENG GuoQing, SUN JinWei, ZHANG ChangXin（翁国庆， 孙晋伟， 张长鑫） . Rare Metals and Cemented Carbides（稀有金属与硬质合金）,2006， 34（1） ： 42～46
7 YE Mao, ZHOU Zhen, YAN Jie（叶 茂， 周 震， 阎 杰）. Journal of Rare Earth（中国稀土学报）, 2006， 24（6）： 759～763
8 PATIMA Nizamidin（帕提曼•尼扎木丁）, HAYRENSA Ablat（海日沙•阿不来提）, ABLIZ Yimit（阿布力孜•伊米提）． J. Functional Materials（功能材料）, 2010 , 41（1）： 118～120
9 Mamtimin Mahmut, Abliz Yimit,Shawket Abliz， Itoh Kiminori（麦麦提依明•马合木提， 阿布力孜•伊米提， 肖开提•阿布力孜， Itoh Kiminori）. Chinese J. Anal. Chem.（分析化学） ， 2008， 36（10）： 1435～1439
10 Hayrensa A, Abliz Y, Mamtimin M, Kiminori I. Anal. Chem., 2008, 80（20）： 7678～7683
11 Miriguli Mohemaiti, Abliz Yimit, Yunusjan Turahun（米日古丽•莫合买提, 阿布力孜•伊米提, 尤努斯江•吐拉洪） . Chinese J. Anal. Chem.（分析化学）, 2011, 39（1）： 120～124
12 Ma J, Qin Q Z.J. Power Sources, 2005, 148（1）： 66～71
13 Zhao LingZhi, Hu SheJun, Li WeiShan, Li LiMing（赵灵智， 胡社***， 李伟善， 李黎明）. Guang Dong. Chem. Ind.（广东化工）, 2007， 10（34）： 56～59
14 Sauvage F, Baudrin E, Gengembre L. Solid State Ionics, 2005, 176（23）： 1869 ～ 1876
15 Wang J Z, Chou S L, Chen J. Electrochemistry Communications, 2008, 10（11）： 1781～1784
16 Subba R C V. J. Appl. Electrochem., 2007, 37（5）： 637～642
17 West W C , Whitacre J F, Ratnakumar B V. J. Electrochem Soc., 2003, 150（12）： A1660
18 YANG JunMei, SANG HaiJun, BI ShuJuan（杨俊梅, 桑海***, 毕淑娟）. J. Shenyang Institute of Aeronautical Engineering（沈阳航空工业学院学报）， 2007, 24（2）： 68～70
19 ZHUANG DaGao, ZHAO XinBing, CAO GaoShao, MI ChangHuan, TU Jian, TU JiangPing（庄大高, 赵新兵, 曹高劭, 米常焕, 涂 健, 涂江平） . The Chinese Journal of Nonferrous Metals（中国有色金属学报）, 2005, 15（12）： 2034～2038
20 ChoY D, Fey G T K, Kao H M. J. Solid State Electrochem, 2008, 12（7）： 815～823
21 ZHOU ZuoPing, ZHOU ZuoHeng, FAN ShiLing, GUAN WeiWen, ZHOU YuFang（周佐平, 周佐衡, 范仕良, 关伟文, 周宇钫）. Chinese J. Opto Electronics Laser（光电子•激光）,1998, 9（2）： 102～104
22 Bradshaw J T, Mendes S B, Saavedra S S. Anal. Chem. ， 2005, 77（1）： 28～36
Influence of Yttrium Doping on Lithium Iron Phosphate Thin
Film Optical Waveguide′s Gas Sensing Properties
Patima NIZHAMUDIN, Abuliz YIMIT*, Mihrigul MOMIN, WANG JiDe
（Key Laboratory of Oil & Gas Fine Chemicals, Ministry of Education, Xinjiang University, Urumqi 830046）
Abstract LiFePO4 and Yttrium doped LiFePO4 powders were synthesized using hydrothermal method and then used as sensing materials. LiFePO4film and LiFe0.99Y0.01PO4 thin film were coated onto the surface of Tindiffused glass Optical Waveguide （OWG） by dipcoater. These thin films of OWGs were used to detect volatile organic compounds gas and the gas sensing properties were compared. In result, after Y doped, the fluorescence and transmittance intensities of LiFePO4thin film were increased. The LiFe0.99Y0.01PO4 Film/Tindiffused Glass Optical Waveguide sensor exhibited a high sensitivity to xylene gas, its detection range was 1×10－3－1×10－7（V/V）. At low concentration （low than 10－6）, other substances caused no interference with the detection of xylene vapor. The sensor also had the advantages of high sensitivity, short response time, and good repetitive capacity.
光学元件篇5
关键词：大视场 广角 光学镜头 CCD成像
中***分类号：TB85 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）08（c）-0085-02
电荷耦合型器件（）因其拥有视场广、分辨率高、扫描速率快等突出特点广泛应用于***事、工业、高精度测量等高端应用场合。在保证成像质量的前提条件下，充分满足系统的***像采集要求。因此，在光学系统的设计过程中，需要有相当高的标准。
1 系统简介
CCD成像系统主要由两部分组成：光学前端以及CCD元件。一个设计精妙的光学系统对成像结果至关重要。被测物的表面光线经由光学系统部件的多次调整，充分成像在CCD表面的有效成像表面，因此，光学系统的设计良好是决定整体成像结果的重要因素。为满足系统高速、高效、高质量的要求，光学镜头的设计一定要视场大，并将成像表面最大化地与CCD原件的有效像元集中重合，以满足系统要求[1]。
设计CCD成像系统的光学部分，设定物距为固定值1000 mm，选用CCD型号为TCD1208，参数指标如下：
元件型号：TCD1208；
像元尺寸：14μm×14μm；
像元数：2048；
像感尺寸：28.6 mm。
被扫描物尺寸为一张297 mm×210 mm的白纸，标记物为字体大小为小四号的英文字母，为了达到系统设计要求的分辨率，实际操作得到：标记物间隔距离不低于50μm（20l p/mm），由于成像元件的像元尺寸为14μm（71.4l p/mm），因此，该型号CCD元件完全可以满足系统设计要求。
根据被扫描物的尺寸以及CCD元器件成像的像感尺寸计算放大倍率如下：
放大率：
（1）计算焦距。
基于CCD元件的像感储存设定整体基准，并以此参考量计算焦距。
被扫描物水平高度：H；
CCD元件有效像元水平高度：h；
视场角：2ω；
物距：l；
镜头焦距：；
参数关系***如下：
根据公式；即（mm）；
根据设计原则，选定焦距为90mm。
（2）选择相对孔径。
为提高像面照度，按经验数据选取。
（3）计算视场角。
°；
（4）像距的计算。
根据高斯公式：
则，（mm）
（5）畸变要求。
在保证成像结果清晰度的前提下，设计要求畸变值要控制在0.1%以下。
2 调试与分析
通常，为CCD成像系统设计大视场光学镜头时，“双高斯型”结构镜头往往是首选。本设计创新的选择了“天塞型”结构镜头。与前者相比较，“天塞型”镜头在本次设计中具有更为突出的特点和适应性，如尺寸小、重量轻、结构紧凑等。同时，其拥有对称的光路和简便的操作便可调节的像差，以及均匀的相面照度等技术特点，可以完全适应系统的设计要求。
初始结构光路***如上***，， =50.3（mm），视场角30°。经过优化设计，工作波长选定为 0.4～0.7μm，，=90（mm），=16.89°。
上***为结构优化后的光路***，通过采用全球面透镜，将畸变控制在0.1%以下，镜头的F数值为4，视场角为17°，视场能量在0.85～1，集中度在76.5%～67.5%，弥散半径5μm。
至此，我们要借助ZEMAX软件的辅助，经过数据处理，尽可能使系统整体技术指标与设计要求保持一致，并通过进一步的优化设计，对像差、畸变等数据进行进一步的矫正和调试，并控制在设计要求的范围内。[2]
进过数据优化，光学系统的整体参数如下：
物高300 mm；
物距1000 mm；
像面28.627 mm；
像距约50 mm；
焦距约为84 mm；
F数约为2.5。
3 结语
CCD元件在成像过程中，其光学前端的系统参数对最终成像结果起着决定性的作用。将CCD元件的有效像元尺寸与光学镜头的成像面尺寸进行有效匹配，才能得到理想的***像采集结果。不同的光学镜头要与相应指标参数的CCD元器件配套使用，而光学镜头的设计要充分利用CCD的有效像元，这样才能达到系统最优化，资源利用最大化。
参考文献
光学元件篇6
【关键词】光子学；光子计算机；光子元件；集成光路
Talking about the photonic computer
YANG Yan-ni LIU Peng LI Chuan-jiang
（Xinjiang Institute of Engineering， Urumqi Xinjiang 830091， China）
【Abstract】The speed of the computer industry for more than expected rapid development， at present has been used in all stages of human society. This article discuss the computer operation speed is restricted by various factors， this paper introduces the overview of the photonic computer， research situation and the light of the photonic computer devices and optical path， the characteristics of the photonic computer.
【Key words】Photonic； Photonic computer； Photonic components； Integrated optic
0 引言
目前，世界上技术先进的国家正在大力开发第五代计算机，其中一个重要的动向是加紧研制光子计算机。科学家认为，第五代计算机要求具有高得多的运算速度和更加丰富的逻辑处理系统，而光子计算机可以较好地满足这些要求[1-2]。
20世纪40年代，美国宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania）第一台电子计算机产生以后，此后几十年间，计算机制造工艺在不断的变革中高速发展。计算机系统的历史主要有以下发展阶段电子管时期、晶体管时期、集成电路时期和超大规模集成电路时期。
1 电子计算机受到的制约
随着信息技术的不断发展，计算机已经在人类社会的各行各业不断应用着，在计算机技术的不断前进的进程中，计算机产业的发展速度超出了人们预料。在人类社会各行各业的不断应用中，对计算机性能提出了越来越高的要求，例如复杂系统模拟、海量数据挖掘、人工智能、精确制导系统等，其对运算速度的要求达到1012次以上，对数据量的要求非常大[3-4]。电子计算机的以下这些特点，限制了电子计算机的运算速度：
（1）冯・诺依曼（John von Neumann）的串行“瓶颈”问题，造成数据输入与处理需要耗费大量的时间，使电子计算机的计算处理速度不能进一步提升，就像一个小口瓶里面的水，只能从瓶口慢慢地流出。
（2）带宽有限问题，对信息传输系统来说载波频率和信号频率带宽之比为100：1，微波频段内，电信号的频率范围在103兆赫兹-104兆赫兹，因而，传输信息时它的频率带宽是10兆赫兹-102兆赫兹。为了改善电子计算机的处理速度，我们让信号脉冲的间隔尽可能小，需要把每个脉冲脉宽变窄，才不致于使信号相互重合而分不开。由于脉宽越窄，频率带宽会变宽，电子计算机的频带宽度不是无限的，要求信号的脉宽不能过窄，同时在传输过程中脉冲将会展宽，使得电子计算机的运算速度提高是困难的。
（3）时钟歪斜问题，这是由于超大规模集成电路的元器件数量大，各部件同步时钟到各元件的距离差异比较大，到达的信号需要等候未到达的信号，联接距离一大，时间就变得很长。
（4）电阻电容电路问题，由于电阻电容电路的响应时间τ-RC，通常为10-9秒，这就阻碍了我们的核心元件―双稳态触发器的转换速度，使传输速度和处理速度不能提高。
由于电子计算机以上这些阻碍运算速度的缺点，这些年，研究新的结构的计算机――光子计算机的专家不断涌现。
2 光子计算机
2.1 光子计算机概述
光子计算机是靠光而不是靠电来运行的，而光子运动的速度要比电子快得多。光子计算机速度非常快，要比已制造的高速电子计算机（每秒13亿次）快上千倍。从理论上说，电子运动的速度可以接近光子，即每秒30万公里，但在硅芯片上电子的实际速度还不到光速的1%。光子计算机是一种通过光信号来进行信息存储、处理、运算、操作的新型计算机。1969年，研究光子计算机这一伟大征程由美国麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）的研究者拉开了序幕，第一台光子计算机在1984年6月制造出来，这是由国际商用机器公司研发的，是一台能够正常工作的光子计算机，只是它必须工作在接近绝对零度的环境下。贝尔实验室在1990年制造了一台光子计算机，它由棱镜、透镜和激光器等元器件完成，贝尔实验室走出了光子计算机的关键步伐。由欧盟的几个高校合作，已开发完成的光子计算机，处理速度是电子计算机的1000倍。光子计算机主要有三大类：光模拟信号计算机（也叫光模拟机）、全光数字信号计算机（也叫光数字机）、光智能形式计算机，光子计算机起始于模拟机，模拟机具有并行快速计算和大信息容量的特点，在光学信息领域（如光编码测距）获得应用[6]。1990年至今，我们设计的全光子计算机，结构基本都是按照电子的传统的计算机来设计的，它用光控制器、光存储器和光运算器组合而成，相互之间和各自内部以光互连这种方式来通信。现在全光数字计算机处在研究过程中，要用到的相关技术难题已经有了答案，主要问题是如何开发更高利用率的光学元器件。光神经网络计算机处理研究中，它具有人工智能的系列优点，带给研究人员极大兴趣，光神经网络计算机的研究同时取得了非常好的进展[7]。但是理论模型还需要进一步细化，要研制出利用率更高的空间调制器和性能更好的光开关列阵，其实真正实用的光子计算机还有很多路要走。当前全光数字计算机与光电混合计算机正在不断发展，数字光计算的研究将成为所需要的光电器件的重要支撑。
2.2 光子计算机的研究状况
光学器件是通过光子的运动进行工作的器件，通过调整光的参数，比如，相位、偏振、振幅、强度或波长，来制造出光子晶体管、光逻辑元件、光子存储器件、光子探测器件、光空间调制器件等功能元器件，如光存储器件―光学双稳器件发展也很迅速，有一种半导体量子阱制成的双稳器件，这是很有可能成为光逻辑和光存储器件的，已经制造了光逻辑运算和存储阵列，它在将有望实现光高速运算。1970年以后，使用非线性阔值特性器件来作逻辑门，使用光双稳器件作存储器，美国南加州大学（University of Southern California）研制的液晶光阀构建了具有组合逻辑结构功能的系统，能够实现各种逻辑运算。通过多国的研究者们的努力，一种能够将光放大和具有光开关功能的光晶体管，先后在赫罗特-瓦特大学（Heriot-Watt University）、京都大学（Kyoto University）还有贝尔实验室制造出来。
2.3 光子计算机中的光器件与光路
电子是电子计算机中信息的传输的媒介，计算机的部件相互通信利用内部或外部连线作为信号传输媒介，快信息流在传输时就会产生瓶颈阻塞效应。改用光子来传输信息，就不用考虑瓶颈阻塞效应。光子计算机有可能改变目前电子计算机的两进位制的计算和处理方式，创造出更加丰富的逻辑系统。在光子计算机中，通过光子元件的激光亮度不断增加而又有间隔，形成光脉冲串，在此基础上可以创造出更加丰富的逻辑处理系统。科学家预言，将从光学中产生全能的计算方式，光子互连具有高速度、大的时间带宽和空间带宽等众多优势，光路能够相互交叉通过但互相不受干扰，光互连的方式有自由空间的光互连、光纤和波导互连。根据集成电路的思想，科学家设想将多种光电元器件集中做到在一块芯片上，制造集成光路[7]。随着集成光路的发展，从1970年开始，在光学范畴产生了一个叫做集成光学的新兴学科[8]。这几年通过光通信、光交换、光信息处理技术的发展，已经成功开发了各种各样的光子集成器件。实现了把光存储器、光开关、光源、光波导制做在一块芯片上的整体系统。研究者把偏振器、滤光片、光放大器、光调制器、透镜、棱镜、光栅、光衰减器等这些光学元件组成薄膜造在一块母板上，大大缩小了光路所占据的空间，制成了微集成光路，用来进行光信号高速传输与处理，实现了低功耗、高性能、便捷化、高效率[9]。
2.4 光子计算机的特点
把光子作为媒介的光子计算机有这些优势[12]：
（1）非常快的运算处理速度，因为光子的速度是3×108米/秒，电子的速度远远低于光子速度，光子计算机的运算处理速度将会比电子计算机快1000倍。
（2）光子器件具有非常宽的时间域带，光波频率大约是电信号频率的104-105倍，以光波为载波，信号带宽就会展宽，可以达到106兆赫兹-107兆赫兹，将拥有非常多的通道数量，而且光脉冲极窄，这样就通过增大数据传输率实现了大量的高速传输。
（3）光子计算机在空间上的域带宽是非常宽的，信息传输与处理能力非常强；一个光波导中并行传输许多波长各异或偏振态有差的光波，彼此可以不受干扰，功能不同的元器件能够在一个光波导中完成，同时传输多种信息。
（4）光子计算机的抗干扰效果非常好，因为光路可以交叉互连。
（5）直接使用光信号进行运算处理，避免了电子计算机将光信号转换成电信号处理然后转换为光信号可能的错误，能够智能识别文字、***像、手势和声音。
（6）信息容量大，没有时钟歪斜现象，处理精度高，由于光子速度是3×108米/秒，多种互连长度带来的延时差极小，不会引起时钟歪斜。
（7）具有较强的容错性，光子计算机中单个元件失零，不会影响最后的运算处理。
（8）能够采用不同进制，运算速度成倍提高。利用光学双稳态元件进行二进制的光计算，利用多稳态光学元件可以进行四进制计算和三进制计算。
3 光子计算机的未来
毫无疑问，光子计算机一旦研制成功，将对当前的新技术***产生不可低估的影响[13]。美国科学家认为光子计算机是未来的总趋势，他们预言五年之内就可以制造出光子计算机。光子计算机的很多工作现在还处于实验室之中，但是我们相信通过研究者们的不断进取，这个伟大梦想必然能够实现[14-15]。伴随着电子计算机的瓶颈，光子时代即将到来，科学家已经断言了的。由于光学相关理论的研究和光子元器件制造等重点技术的进展，光子计算机一定会走向世界的舞台，就像美国著名的科学家比尔・沃尔什（Walsh Bill）所说：“光子计算机必将逐步替代电子计算机。”
【参考文献】
[1]冀彩丽.铸造科技之光，探索微纳光子芯片研究新方向[J].中国高校科技，2015（10）.
[2]于化龙.论述计算机科学与技术发展趋势[J].科技创新与应用，2015（34）.
[3].光子计算机[J].国际技术经济研究，2000（04）.
[4]朝阳.光子计算机方案[J].激光与光电子学进展，2007（10）.
[5]王燕.光子计算机问世为期不远[J].技术经济信息，1988（05）.
[6]苏显渝，李继陶.信息光学[M].北京：科学出版社，1999.
[7]张以漠.计算机光互连的信息处理技术[J].激光，1999，20（5）：1-6.
[8]王静端，李耀辉.正在崛起的光计算机[J].世界科学，1999：38-39.
[9]王廷江.谈谈光子计算机[J].现代物理知识，2004（03）.
[10]韩哲欣，谷国太，肖汉.量子计算机的研究与应用[J].河南科学，2015（09）.
[11]吴楠，宋方敏，李向东.通用量子计算机：理论、组成与实现[J].计算机学报，2015（16）.
[12]Tafliovich A， Hehner E C R. Quantum predicative programming. Mathematics of Program Construction[Z].Heidelberg， Germany：Springer Berlin Heidelberg，2006： 433-454.
[13]赵耀龙，赵文娟.计算机技术发展现状及未来趋势探析[J].西部资源，2014（10）.
光学元件篇7
在获取网络及光纤区域网络上的模块与元器件的应用需要上存在这一定的差异，DWDM技术不是其中主要的发展方向和趋势。由于现阶段大多数的获取网和区域网距离高层次的发展程度上还有很大的距离，需要的一些传输频率普遍较低。比如，早已经确定出了现阶段非常热门的1Gb/s、OpticalEthernet标准，对于传输网络只能够单一频道的传输速率或者骨干的传输方式上，区域网络的传输方式上都已经能够很好的给予满足。
2光纤通信的被动元器件和模块技术分析
解多工器和DWDM光波长多工是光纤通信被动元器件和模块当中最为基本的器具所在，将一些不同的波长光分开到不同的光纤当中或是向着同一个光纤中合并，这就是解多工和多工两种形式。因为有较小的间距存在于DWDM频道之间，一般的时候会维持在100GHz或者50GHz。对于这种多工/解多工的任务，只有平头、陡裙、窄频的滤波器才能够予以胜任。可以对多种类型的技术进行使用，来将这种波长多工/解多工器制作出来，主要涵盖着阵列光波导元器件、传统绕射式光栅、光学镀膜、全光纤式元器件等。其中现阶段最为成熟的技术即为光学镀膜式的波长多工/解多工器。在光学镀膜式解多工器/波长多工中，光学镀膜式滤镜是关键的元器件之一。要将和要求相符合的DWDM滤镜制作出来，一定要确保有一百层存在于镀膜的层数当中，按照四分之一的波长来对每层的厚度进行确定，为了能够达到陡群和平头的要求，要对三个共振的空腔结构进行使用。并且最为重要的是要非常准确的确定出每层的厚度，需要有准确及时的厚度监控装置存在于制作当中。阵列式光波导元器件为制作DWDM波长多工/解多工器的第二种有效方式。在第一段结合处通过了入射光之后，由于绕射的作用，进而向着中间的阵列光波导中分布的入射，通过阵列光波导，光向着另一端中传导，不同变化率的线性相位改变会存在于不同频率的光中，在改变了这种线性相位之后，在第二段的结合处将会令不同频率的光在输出端的某一光波导中会重新的聚集。其中所谓的阵列天线就是其中的主要原理所在，在控制阵列波导的基础上，辐射光的方向对中盐阵列光波导的长度变化率和波导的间距能够适当的去选择，这样就会有定值的频道存在于频道的间距当中，这样在输出端的光波导阵列中就能够刚好聚焦入射进去，进而对DWDM多解工和多工的功能上能够很好的给予实现。全光纤式的元器件为第三种对DWDM解多工器/波多长工进行制作的方法，同时，又有两种大的种类存在于这类元器件中：串接光纤干涉仪式元器件和光纤光栅式元器件。在光纤的核心中，直接产生作用，对于一些周期性折射系数的光栅可以用UV光感器直接的感应出来，对布拉格绕射的作用上进行利用，能够将窄频发射式滤波器直接的制作出来。但是，由于是在一维光纤里面存在的一种反射式的滤波器，这样就很难分开入射光和其中的反射光，这样就需要对光纤干涉仪和旋光器的架构进行使用，不然光的损耗在其中就会非常的大。针对串接光纤干涉仪式的元器件，在对具有周期性穿透频谱的滤波器进行制作的过程中，对串接式光纤干涉仪进而就能够非常直接的进行使用，对光纤干涉仪两臂的长度借助适当的选择方式，对平头、陡群和窄频的要求上进而能够很好的给予完成。
3模块技术及光纤通信主动元器件
在模块和主动元器件方面，有这样几个重要的内容存在于具体的发展中：光传接模块技术、光放大器技术、选频激光、可调频激光、表面辐射激光技术等。光通信用激光光源的一种技术方式中就包括着表面辐射激光。因为存在着较短的共振箱，这样对单纵模的输出上就能够很好的给予完成，因此，窄频宽在其中是允许存在的；能够利用垂直的方式来发射输出光，因此对on-wafertest能够进行应用；因为存在着较为对称的辐射光模态，因此，向光纤中的耦合就能够非常容易的予以实现。因为存在这上述的一些特征，不管是构造的具体成本，还是元器件的在具体制程，和边射型激光比较起来都会非常的低。因此，造成边射型激光被用于短距离高速率的资料传输连接，被850nm的VESEL完全取代了。但是，现阶段还没有非常成熟的产品存在于长波长VESEL当中，因此，边射型激光还是该通信波段的核心所在。现阶段掺铒光纤放大器仍为光放大器的主要技术方式所在，可以是在L-band，也可以是在C-band上面，可以是拥有动态增益控制或者平坦化的复杂光放大器次系统。低成本是半导体光放大器的主要优点所在，但是，因为存在着较短的载子生命周期，因此，有着较大的非线性效应存在于其中，这样对很多波长不适合同时来进行放大。但是，在处理一些非线性信号的时候却非常的适用，集中3R技术就是其中的典型代表，就是将直接高速的信号直接的应用到光学层当中。Raman光放大器为另一种形式的放大器，这种类型的放大器就是对光纤的Raman效应进行合理使用，进而将放大的效果彰显出来，这样一个高功率的激发光源在其中是绝对不能缺少的。能够由激光发源的波长来决定光放大的波段，这是其中最为显著的优点所在，并且这种放大器有着分布式的特点，将光纤中的信号能够有效的降低下来，这样对传输信号时的非线性效应能够有效的降低下来，但是也有一定的不足之处，即为存在功率较高的激光发射源，并且还有较为昂贵的价格。
4结语
光学元件篇8
关键词：成像光谱仪 长焦距 梯度折射率 宽光谱
中***分类号：TH743 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）12（b）-0001-04
成像光谱仪是在光谱遥感的基础上，逐步发展起来的一种新的遥感仪器[1]，可以同时获得目标的空间信息与光谱信息，在***事领域与民用领域都具有重要的应用。其前置望远系统承担着对目标景物成像的重要作用，是仪器收集光能量和信息数据的重要组成部分。随着成像光谱仪的发展，对前置望远成像系统的要求也越来越高[2]。
梯度折射率透镜由于其介质折射率呈特殊规律变化而具有均匀介质透镜所不具备的光学特性[3]。将梯度折射率透镜运用于成像光谱仪的前置望远成像系统中，既可以提高系统的像质，增大系统的视场，同时简化了系统，使光学系统更加轻量化。
1 光学系统设计过程
由实际使用要求，结合公式计算，确定光学系统设计指标如下。
（1）目标位于无穷远处；
（2）光谱范围：0.4～1.0 μm；
（3）通光口径：D135 mm；
（4）焦距：=700 mm；
（5）全视场角：1.6°；
（6）像元尺寸：CCD的单个像元尺寸为。
1.1 光学系统设计方案讨论
由设计指标可知，系统具有焦距较长，光谱范围较长，视场较小的特点。
反射式光学系统具有光谱范围宽、摄远比小、结构简单[4]、材料制备较为简单、温度稳定性好等特点，但反射系统亦有视场角小、校正单色像差较为困难的缺点。
折反式系统是将反射结构与折射元件相结合的系统，兼备了许多反射与折射式光学系统的优点。在反射系统中加入透射结构，可以有效地校正轴外像差，增大系统的视场角；同时由于反射结构的存在，减小了系统的尺寸，若采用后校正式结构，还可以减小透镜的口径，使透镜节省了材料，减少温度变化引起的影响。
综上所述，设计采用共轴折反式结构较为合理。将折射结构置于反射结构后，可使折射元件口径更小，节省材料、易于加工装调，且可以降低光机结构设计的设计难度。其中，反射部分采用R-C反射式结构，主要承担系统光焦度；折射部分起校正残余像差、提高系统像质的作用。
1.2 光学系统初始结构确定
光学系统原理如***1所示。
***中、分别表示系统主镜和次镜的通光口径，表示次镜到其物点的距离，表示次镜到其像点的距离，表示主镜与次镜之间距离，表示主镜到系统焦点的距离，表示主镜的焦距。
系统的遮拦比α与次镜放大倍率β定义为：
其中为主镜的半径。
由各参数的相对位置关系与几何光学计算公式，可以得到主、次面半径关系：
R-C光学系统主要考虑球差、慧差的校正。根据像差理论，光学系统三级像差可表示为：
其中、分别为、非球面二次曲面系数。
令==0，得：
由此可确定系统的初始非球面二次曲面系数。
由上述论述，结合光学理论分析与参数的几何位置关系，将各个参数计算公式整理如下：
由系统焦距 mm，口径直径 mm，综合考虑系统摄远比、主次镜遮拦比以及镜面加工难度等几个方面因素，取主镜焦距 mm， mm，由上述公式（5）～（11），即可求得光学系统的基本结构参数。
1.3 梯度折射率透镜设计
将计算出的数据键入光学设计软件建模调整，设计使用Zemax光学设计软件，调整后系统结构、像质如***2所示。
系统点列***基本达到技术指标要求，但MTF曲线随视场增大下降较为明显，且折射部分的双胶合透镜厚度不符合要求，半径相对于厚度也比较大，不利于加工。系统整体评价不符合设计要求。以此结构为基础，将系统折射部分的部分透镜替换为梯度元件。
梯度折射率透镜介质的折射率是按某种规律变化的，正因为这样特性，使得梯度元件加入光学系统可以有效地简化结构，并进一步提高系统的成像质量。该次设计采用轴向梯度折射率材料，其介质的折射率只沿轴向连续变化[5]，方程可表示为：
（12）
具体设计时，根据所需替换均匀介质透镜的结构参数与低阶像差校正要求，结合像差理论，计算所需轴向梯度透镜的结构参数与折射率分布曲线方程（12）的低阶系数，进而确定透镜的具体结构。最后结合光学设计软件进行优化，确定光学系统的最终结构。
2 光学系统设计结果及像质评价
经优化，设计出=700 mm、135 mm、1.6°，光谱范围0.4～1.0μm的成像光谱仪前置望远系统，其光学系统参数如表1所示。
系统由主、次镜反射面和两个折射透镜组成，其中第一块透镜为轴向梯度折射率透镜。整个系统结构简单，系统总长244 mm，达到光学系统设计要求。其光学系统结构如***3所示：
光学系统MTF曲线***如***4所示。
由所选探测器像元尺寸10 μm（H）×10 μm（V）尺寸，可知光学系统截止频率：每毫米线对数，其中为探测器像元尺寸。由***4可知，MTF曲线在系统截止频率处均大于0.57，成像质量良好。
光学系统点列***如5所示。
由光学系统指标要求，在设计过程中，需要保证像面像点大小接近艾里斑半径。艾里斑半径由下式[6]得出：
（13）
代入公式中已知条件，经计算可得艾里斑半径为得：
μm
由***5可知，系统在0°、0.32°、0.56°、0.72°、0.8°视场均方根半径均小于系统艾里斑半径4.43 μm，达到光学系统像质要求。
光学系统能量圆如***6所示。
系统在10 μm处大于0.88，即88%以上的能量集中在10 μm内，达到光学系统设计要求。
3 结语
该文完成了焦距为700 mm、通光口径为135 mm、视场为1.6°、光谱范围0.4～1.0 μm的长焦距、宽光谱望远物镜光学系统设计，系统总长244 mm，成像质量良好，达到成像光谱仪的前置望远成像系统的技术指标要求。
光学系统的反射部分采用共轴折反式R-C结构，折射结构被置于反射结构后，使折射元件口径更小，节省材料、更易于加工装调。
将轴向梯度折射率透镜加入光学系统中，替换了原有不利于加工的元件，不但简化了系统的结构，同时提高了系统的成像质量。
参考文献
[1]郑玉权.超光谱成像仪的精细光谱定标[J].光学精密工程，2010（11）：2347-2354.
[2]裴梓任，黄元申，倪争技.Offner双镜三反射成像光谱仪分辨率的研究[J].光学仪器，2014（2）：147-151.
[3]乔亚天.梯度折射率光学[M].北京：科学出版社，1991：1-9.
[4]李欢，周峰.成像光谱仪宽视场离轴三反望远系统的光学设计[J].航天返回与遥感，2012（2）：28-33.
光学元件篇9
关键词： 中阶梯光栅； 光谱仪； 二维光谱； 交叉色散
引言普通光谱仪中，为了实现高色散率和高分辨率的目的，往往需要使用刻线密度很大的闪耀光栅并必须增大光谱仪的焦距，从而导致光谱仪的体积较大，这有违当今科学仪器小型便携化的发展趋势。当使用面积很大的光栅时，也增加了大面积光栅的制作难度。另外普通扫描式光谱仪的光谱测量方式也不能达到现代科学仪器实时快速测量的要求。由闪耀光栅的衍射原理可知，若使用低级次的衍射，必须使用细刻线的光栅才可以得到较高的角色散，但是若能够使用高级次光谱，则粗光栅也可以获得高色散。中阶梯光栅即是一种粗光栅，是由美国麻省理工学院的Harrison G R教授1949年研制出的一种阶梯光栅，它的主要特点是：具有很大的闪耀角，每级可得到较大的角色散；光谱级次间多有重叠，配合二次色散元件进行交叉色散后方可得到二维光谱***，一次测量可以得到波长范围很宽的光谱。由于每一级次的色散角较小，每一级的自由光谱范围内的波长都集中在该级次的闪耀波长附近，因此中阶梯光栅可以对全波段闪耀。由于中阶梯光栅的这些特点，故中阶梯光栅光谱仪的优势就显而易见了。使用中阶梯光栅分光的光谱仪与常规光谱仪相比，具有检出限低、波段宽、无移动部件、结构紧凑、无需多次扫描曝光便可实现多元素光谱的瞬态测量的特点，利于实现高度智能化和自动化，代表了先进光谱技术的发展趋势。近年来利用中阶梯光栅作为主要分光元件的光谱仪的研究成为国内外许多学者关注的热点之一，这使得中阶梯光栅光谱仪也成为了最具发展前景的光谱仪类型之一。1分光光路的基本原理在整体光路设计中，采用了CzernyTurner 型，这是目前使用最广泛的结构形式之一。该结构光学器件少，无移动部件，简单紧凑，入射光和出射光夹角为定值[1]。这有利于后端调试和标定，并且通过调整各部件的相对位置，可以有效控制像差及获得二维平像场。光学仪器第35卷
第3期刘海涛，等：中阶梯光栅分光光路的设计
在设计的中阶梯光栅分光光路中，配合中阶梯光栅使用的交叉色散元件是棱镜，光路原理如***1所示。
再次入射到棱镜，由聚焦镜反射后到达探测面。在中阶梯光栅之前的色散方式为预色散[2]，而在中阶梯光栅之后的色散方式为后色散。本文的设计并不是单独地采取其中某种方式，而是让光线先通过棱镜的色散之后照射到中阶梯光栅之上，经中阶梯光栅的衍射分光后，光线恰好再次经过棱镜，这相当于预色散与后色散两种二次色散方式的结合，其优点在于使得光谱的级次重叠能够被更好地分离。另外，配合中阶梯光栅使用的二次色散元件还有光栅[3]，其优点是可使中阶梯光栅光谱的级次更大的分离，而不足之处是集光效率较低和不同波长的色散严重不均匀，二级光谱必须消除，通常需要两块横向光栅分别工作在不同波段获得合适的横向色散。而棱镜作为二次色散原件具有更高的光效率和更加均匀的横向色散，且不存在闪耀和光谱级次重叠问题，所以可工作光谱范围非常宽。本文采用棱镜作为二次分光元件，棱镜对中阶梯光栅光谱的级次重叠部分进行二次色散后形成的是二维光谱，它更加适合于面阵探测器接收。2光栅光路的设计
2.1交叉色散元件光线首先入射到分光棱镜的表面，因此先确定光线相对于分光棱镜的入射角。此时，光线是在棱镜的主截面（即与棱镜底面平行的面）内入射，色散公式为：i′2=sin-1nλsinα-sin-1sini1nλ（1）式中，i′2为出射角，i1为入射角，nλ为棱镜的折射率，α为棱镜折射顶角。由式（1）即可求出不同波长的经棱镜色散后的折射角。从棱镜的色散公式（1）可以看出，若要增加棱镜的分光能力，可以通过减小光线的入射角，增加折射顶角、折射率和材料的色散率等途径来实现[3]。但是由于减小入射角而导致的通光口径的减小，棱镜顶角的增大带来的底面全反射的干扰以及棱镜材料的限制决定了棱镜的色散率是不可能一直增加的，而要受到以上条件的约束。因此，确定光线的入射角就要考虑到以上各种因素。系统的工作波长范围为200～900 nm，现选择550 nm的波长作为设计时的参考波长。由于棱镜折射顶角的增大必须考虑到棱镜底面全反射的限制，所以需要遵守以下条件：sinα2
2.2中阶梯光栅中阶梯光栅是分光光路中最重要的元件，其色散方向与棱镜的色散方向相垂直，所以可以通过两个色散元件的配合得到无级次重叠的光谱。为了实现所要求的波长范围内的全波段闪耀，并且不会大幅度地增加棱镜通光口径，使用了以下两种方法。
入射当入射光线在中阶梯光栅主截面内的入射角等于衍射角时，此时的光栅即工作在Littrow条件。在Littrow条件下，光栅效率最高，此时的入射角也就是闪耀角。但是若使光路中的中阶梯光栅工作在标准的Littrow条件下，出射光线将沿着入射光线的光路返回，这就使得光谱的接收探测难以实现。因此，在实际应用中，应使入射光线以与光栅的主截面保持一个不为零的小角度γ照射到中阶梯光栅上，而入射光线在主截面内的投影与光栅法线的夹角为闪耀角[56]。光栅的这种使用方式称之为“准Littrow条件”，此时的光栅方程式为：d（sinθ―1+sinθ―k）cosγ=mλ（5）式中，θ―1为主截面内的入射角，θ―k为主截面内的衍射角，d为光栅常数，m为衍射级次；λ为波长。经棱镜色散后，不同波长的光线照射到光栅表面时，其入射角都是不同的，此时的入射角是波长的函数，即：cos（θi+γ）=cosθbcosθn（6）式中，θi为入射角，θb为闪耀角，θn为经棱镜第一次折射后各波长与550 nm波长的夹角，该角度为：θn=sin-1nλsinα-sin-1sini1nλ-sin-1n550sinα-sin-1sini1n550（7）式中，nλ为任意波长的折射率，n550为550 nm波长的折射率。
2.2.2闪耀级次的确定根据中阶梯光栅的衍射分光特性，若要在要求波长范围内达到全波段闪耀，且最终得到连续而不重叠的光谱***像，则应该使用每个级次的闪耀波长及各级次的自由光谱范围内的波长。由于中阶梯光栅的自由光谱范围很窄，所以其自由光谱范围内的波长皆具有较大的光强[67]。因此，使用各衍射级次的自由光谱范围内的所有波长，再配合交叉色散元件的色散即可得到全波段闪耀并且连续而不重叠的光谱***像。设计时采用的刻线密度为79 l/mm，闪耀角满足tanθb=2的中阶梯光栅。在所选取的参考波长处的衍射级次为41级，其自由光谱范围为：Δλ=λbm（8）其中λb为该级次的闪耀波长。由式（5）和式（8）就可以得出不同波长的闪耀级次以及该级次的自由光谱范围。由于中阶梯光栅的自由光谱范围较窄，所以每个级次所对应的发散角也很小，这也有利于在棱镜第二次色散时，减小光线通过棱镜所需的通光口径。中阶梯光栅与棱镜的相对位置由参考波长经棱镜第一次折射后的出射角决定。因为中阶梯光栅是在准Littrow条件下使用，所以应使光栅的主截面与550 nm的光线成角度γ。中阶梯光栅与棱镜的相对距离可参考仪器设计的尺寸要求，在理论上是距离越大越好，但是由于两者的距离增大，棱镜尺寸也必须相应地增加。另外，由于中阶梯光栅处在准Litrrow条件下，光线并不是在光栅的主截面内入射，所以必然会产生谱线的弯曲[8]，随着中阶梯光栅与棱镜间距离的增加，这种谱线的弯曲也会加剧，所以在设计时要考虑到这些因素的限制。
2.3聚焦物镜采用离轴抛物镜作为光路聚焦物镜，这是因为如果聚焦物镜选用球面镜，为了避免光线的遮挡，在离轴使用时会造成物点发出的光线沿着主光线方向成像在不同的位置，而用抛物镜代替球面镜可以消除这种影响[911]。经过离轴抛物镜的聚焦，在其焦平面上就可以得到所需的二维光谱，由前述可知，此时的光谱为连续不重叠的光谱，如***3所示为计算机模拟的理想光谱***[12]。3结论针对中阶梯光栅光谱仪中的中阶梯光栅分光光路设计的具体论述，尤其是对分光光路中的关键元件―棱镜和中阶梯光栅的具体性能参数：如棱镜入射角、底边长度、棱镜折射顶角的大小以及棱镜折射率进行了讨论。通过对中阶梯光栅的衍射理论的介绍及准Littrow条件的应用条件的研究分析，得到了关于中阶梯光栅与色散棱镜相对位置的确定方法以及实现中阶梯光栅连续不重叠光谱的方法，达到了优化中阶梯光栅分光光路的目的。本文所述的设计过程将对以后的中阶梯光栅光谱仪的研究具有指导意义。
参考文献：
[1]孟庆华.瞬态短波红外光谱仪光学系统设计[J].光机电信，2010，27（9）：11-15.
[2]赵复垣.刻划阶梯光栅的原理和应用特性[J].光谱学与光谱分析，1993，13（3）：101-108.
[3]吴国安.光谱仪器设计[M].北京：科学出版社，1978.
[4]黄元申，倪争技，庄松林.光栅成像光谱仪同心光学系统研究[J].光学仪器，2005，27（6）：38-42.
[5]顾菊观，钱惠国，陆静珠.三棱镜最小入射角的理论和实验研究[J].应用光学，2003，24（6）：9-11.
[6]武旭华，朱永田，王磊.高分辨率阶梯光栅光谱仪的光学设计[J].光学精密工程，2003，11（5）：442-448.
[7]祝绍箕，邹海兴，包学诚，等.衍射光栅[M].北京：机械工业出版社，1986.
[8]梁铨廷.物理光学[M].北京：电子工业出版社，2008.
[9]胡中文.广义光栅方程与光栅密度测试及二维CCD全谱仪的研制[D].合肥：中国科学技术大学，2005：13-36.
[10]沙连生，杨庆俊.像散和球面反射镜[J].应用光学，1981，2（1）：78-85.
光学元件篇10
关键词：光控元件 门控系统 智能锁
中***分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）06（b）-0062-03
门禁的安全性是日常生活中人们最关心的话题，使用安全性能高的门锁是门禁安全的保障。数字电子技术和微处理器（单片机系统）的相结合使得电子密码锁成为新时代门禁系统的“新宠”。密码锁的键盘部分通常采用数字键盘系统构成。这种键盘系统的特点是直观、简单，用户只需要记住数字构成的密码，就可以开启房门。但这种由0～9构成的数字密码一般都设计为4为数字密码，很容易被破解，安全性也随着降低。随着光电技术的日益发展，利用半导体的光电效应和光生伏特效应制成的光电元件[1]以其快速、测量精确、无接触、测量距离远的特点在生活中的应用越来越广泛。本设计利用光电元件的特点，将光电元件构成的键盘系统代替电子密码锁的数字键盘系统，结合单片机控制系统，设计出新型的智能密码锁，从而提高了门禁系统的安全性。
1 整体设计
由光控元件（光电传感器）构成智能锁的键盘部分，LCD屏显示开锁过程中出现的状况，AT89C52单片机实现整个系统的功能，用电磁锁替换传统的机械锁。光控元件将手势的“触摸”信号传递给单片机，通过单片机判断信号的正确与否启动电磁锁的开启与否。
设计的智能锁可以实现的功能有。
（1）在输入密码时在LCD屏幕上显示*号；
（2）设计开锁密码为特定手势；
（3）能够LCD显示在手势正确时显示PASSWORD OK，手势错误时显示PASSWORD ERROR，输入手势时显示INPUT PASSWORD；
（4）实现输入手势错误超过限定的三次密码，键盘“锁死”，发报警信号；
（5）该产品具备报警功能，当输入密码错误时蜂鸣器响并且LED灯亮；
（6）密码可以由用户自己修改设定（只支持6位密码），修改密码之前必须再次输入密码，在输入新密码时候需要二次确认，以防止误操作。
设计的智能锁系统***如***1所示。
2 单元电路的设计与特点
2.1 光控元件构成的键盘电路
基于光电元件构成的键盘系统，其核心元件是光敏元件构成的光电传感器。光电传感器的特点是[2]：结构简单、非接触、高可靠性、高精度和反应快等。设计中采用小型光电传感模块构成3×3键盘系统，单个模块电路如***2所示。
该模块的特点是对光线的适应能力强，通过电位器可以调节手指接触键盘的距离（可调距离为2～30cm），干扰小，便于安装，使用方便。在设计时，将手指与键盘之间的距离统一调节为10cm，可避免因距离问题，使非正确信号（开门信号）传递给控制系统，从而使错误信号启动了门锁的报警系统。
2.2 继电器驱动电路设计
门锁的“锁”部分由电磁锁构成，设计中采用SRD-05VDC-SL-C型继电器驱动电磁锁“开锁”。由于采用了光控元件，电磁锁的电源电压相对较小，一般采用5V即可。设计的继电器驱动电路如***3所示。
3 门控系统设计
门锁的核心系统是门控系统，该系统由AT89C52单片机最小系统构成[3]，利用AT89C52单片机灵活的编程设计和丰富的I/O端口，及其控制的准确性，实现基本的智能锁功能，其程序流程***如***4所示。
系统的I/O口分配如表1所示。
4 系统调试
首先应用Proteus软件进行系统仿真[4]，系统***如***4所示。仿真过程中，先给一个启动锁的手势信号（相当于机械锁的插入钥匙状态），LCD屏显示“*”信息，再给定正确的开锁手势信号，显示屏显示“PASS WORD OK”。连接实物进行软件系统与硬件系统联调时，给定正确手势信号，听见继电器动作声音，却不见电磁锁动作（开锁）。在初步设计中，电磁锁与继电器构成的输出电路中采用的电源电压过大，导致继电器线圈烧坏，因此出现继电器一次侧吸合动作，二次侧电磁锁不动作。调整了外接电源后，电磁锁顺利动作，达到设计要求。
在仿真过程中为方便运行和系统***布局，用3*3阵列按键代替了光电传感器模块构成的按键系统，实际系统搭建时键盘系统是由光电模块构成，仿真的结果和实物调试结果一致。
5 结语
该文介绍了一项大学生创新创业训练项目―― 智能锁的设计方案，阐述了整个设计流程，在此基础上进行了设计仿真和实物制作调试。基于光控元件的智能锁的设计，结构简单、使用便捷、安全性能高，具有良好的实用性。
参考文献
[1] 童诗白.模拟电子技术基础[M].北京：高等教育出版社，2006.
[2] 张洪润.传感技术与应用教程[M].北京：清华大学出版社，2005.