太赫兹成像技术的应用研究

太赫兹辐射(THz)是指频率范围在0.1～10 THz的电磁波,波段位于毫米波与红外波段之间,其应用主要集中在太赫兹时域光谱技术和太赫兹成像技术两方面,其中太赫兹成像技术在实际应用中更加广泛.介绍了太赫兹辐射及其性质,简述了太赫兹成像技术及其发展过程.分析了太赫兹成像技术在安全检查、癌症检测和无损检测等领域的发展过程,结果表明使用太赫兹成像技术可以对违禁药物和危险隐藏物等进行安全检查,对人体癌变组织进行成像检测,以及对航空航天材料中的缺陷进行无损检测.随着太赫兹成像技术的不断发展,其在安检、医疗和无损检测等领域有着重要的应用前景和研究价值.     

空间欠采样太赫兹时域光谱成像方法

文章针对传统太赫兹时域光谱成像技术存在的扫描时间长以及数据存储量大等问题,提出了一种基于压缩感知理论的空间欠采样太赫兹时域光谱成像方法。首先通过扫描电机获得目标非等间隔欠采样信号,然后利用压缩感知方法来重构缺失像素点的太赫兹信息。实验结果显示,当压缩比为0.5时,所重构的太赫兹信号与全采样条件下的信号相关性可达99.95%。通过对压缩重建图像的显示分析,时域图像中的缓变区域和频谱成像中的低频信号恢复效果较好。该方法为快速太赫兹光谱成像提供了一种有效的技术手段。     

基于小波变换的太赫兹图像识别

太赫兹（THz）波对很多物质都有成像功能,可以侦测物质的化学性质,进行物质的识别。其成像技术在反恐、医学成像、无损探伤等方面显示出了巨大的应用前景。采用小波变换和图像的灰度直方图匹配技术对葵花籽的太赫兹信号数据进行分析实验,提出了一种识别被测物质的方法,在此方面进行了探索尝试,结果表明此方法可以对葵花籽仁、葵花籽皮和其他区域的太赫兹信号数据进行准确地分类,实现利用计算机自动识别物质的功能,这将有利于进一步进行太赫兹技术在物质鉴别方面的应用研究。     

基于太赫兹图像融合与深度学习的芯片缺陷检测方法

由于太赫兹(THz)时域光谱技术能够有效获取半导体芯片内部结构的时域和频域信息,从而为半导体芯片产品内部结构成像和缺陷检测提供了可能。但由于单一频点的太赫兹图像特征表达能力不足,无法直接应用于工业领域。为此,充分利用不同频点的太赫兹光谱数据所蕴含的芯片不同特征信息,并开展图像融合方法的研究,采用多尺度变换将图像分离为低频和高频分量,并对低频分量和全通分量分别采用基于稀疏表示的融合算法和多尺度变换进行融合,建立了多尺度变换和稀疏表示的图像融合框架和重构算法,实现了对芯片特征信息的增强和图像成像精度的提高。同时,针对半导体芯片内部缺陷在线实时检测网络训练过拟合、效率低以及工业图像具有稀疏性、缺陷不明显等问题,通过构建半导体芯片缺陷检测数据集,研究了小样本状态下轻量级神经网络缺陷检测模型(LiCNN),并优化模型参数,实现精简的参数规模,实验验证LiCNN对小样本数据集缺陷检测的有效性,从而为半导体芯片内部缺陷的无损检测和质量控制提供理论方法指导。     

基于LabVIEW的太赫兹时域光谱分析软件

针对目前太赫兹光谱仪的数据采集和数据处理软件不能兼容的情况,设计了一个基于LabVIEW软件平台的THz时域光谱分析软件。主要研究了THz时域光谱系统的反射式以及透射式样品光学信息提取算法、支持向量机分类算法、以及偏最小二乘等分析算法以及它们的LabVIEW实现。该软件采用全LabVIEW代码实现,能够实现样品光学信息提取,物质分类识别以及多组分样品浓度分析,并且具有很高的移植性,可扩展性,与数据采集软件具有很好的兼容性。利用该光谱分析软件,分析了三种塑化剂的THz时域光谱信号,得到了它们在THz波段的折射率和吸收系数, 结果表明三种塑化剂可以用THz时域光谱完全区分,软件运行稳定可靠。     

基于太赫兹的危险品智能识别系统

基于太赫兹线性扫描成像和深度学习技术,实现包裹危险品实时智能识别。采用太赫兹线性扫描成像技术,穿透包裹、衣物、信封等物品,探测隐匿的塑胶凶器、塑胶炸弹、流体炸药和易燃易爆液体等危险品,形成太赫兹图像。对太赫兹图像采用基于深度学习的目标检测方法,实现危险品检测识别。实验结果表明,该系统对危险品成像,能显现X射线扫描仪不易探测的危险品,能自动识别,精度高、实时性好。该系统是一种成像质量好、识别精度高、实时性好的包裹危险品智能识别系统。     

太赫兹波的特点及其在国家安全等方面的应用

太赫兹（THz）波在电磁波谱上位于微波和红外线之间，是人类目前尚未完全开发的波谱“空隙”区。近十几年，伴随着一系列的新技术、新材料的发展和应用，尤其是超快激光技术的发展，极大地促进了对太赫兹辐射的机理、检测、成像和应用技术的研发，使其迅速成为一门新的极具活力的前沿领域。由国内外的研发成果表明，太赫兹技术在物理、化学、材料、生物、医学、信息、通信、国家安全等领域，具有重大的科学价值和广阔的应用前景。本文介绍太赫兹波的特点及其在国家安全等方面的应用，并展望其发展前景。     

超分辨率重建技术及其在太赫兹图像中的应用

超分辨率重建就是通过相应的算法,重建图像截止频率之外的细节信息,重构出一幅清晰的高分辨率图像。首先介绍了超分辨率重建算法——非均匀内差法,迭代反投影法（IBP）,凸集投影法（POCS）,说明了各算法的概念和应用,并着重介绍了基于最大后验概率（MAP）的图像超分辨率算法,给出了MAP超分辨率复原算法处理实际太赫兹图像的结果。实验表明,超分辨率图像重建具有重建效果好、抗噪声性能强的优点,有效地重建了高分辨率太赫兹图像,在太赫兹成像领域具有良好发展和应用前景。     

太赫兹技术应用进展

近年来太赫兹技术的高速发展为太赫兹技术应用提供了基础。太赫兹以其高频率高穿透性以及低光子能量等优势,在多个领域受到了重点关注,并在多个具体的应用方向上实现了初步的探索。着重讨论用于高速率高带宽通信的太赫兹无线通信技术、用于生物化学物质检测研究以及用于医学领域的太赫兹光谱成像技术、用于无损探测系统的光谱成像以及谱分析技术、用于安全检查领域的太赫兹人体成像技术等太赫兹技术应用领域的进展,并对应用中存在的挑战进行了简要总结。     

基于光照估计滤波的太赫兹图像融合研究

碳纤维增强复合材料广泛应用于航空航天等军民领域，在制备和使用过程中往往存在诸多缺陷，太赫兹时域光谱成像技术为碳纤维增强复合材料无损检测提供了新方法。在使用太赫兹无损检测技术时，可以通过在时域或频域中选择不同的参数来获取图像，同样的缺陷需要时域和频域不同的参数才可以有效检测出来。采用基于光照估计滤波的算法将不同参数的太赫兹图像进行融合。首先，通过光照估计滤波分辨初始图像序列中像素的曝光情况。然后隶属函数调用这些初始估计值。最终输出的融合图像是通过隶属函数分配的权重在所有像素之间加权平均得到。实验结果表明，所提出的方法对图像边界信息和细节信息都处理得比较好，适用于太赫兹多波段图像融合，具有更好的视觉效果。     

Complex extreme learning machine applications in terahertz pulsed signals feature sets

This paper presents a novel approach to the automatic classification of very large data sets composed of terahertz pulse transient signals, highlighting their potential use in biochemical, biomedical, pharmaceutical and security applications. Two different types of THz spectra are considered in the classification process. Firstly a binary classification study of poly-A and poly-C ribonucleic acid samples is performed. This is then contrasted with a difficult multi-class classification problem of spectra from six different powder samples that although have fairly indistinguishable features in the optical spectrum, they also possess a few discernable spectral features in the terahertz part of the spectrum. Classification is performed using a complex-valued extreme learning machine algorithm that takes into account features in both the amplitude as well as the phase of the recorded spectra. Classification speed and accuracy are contrasted with that achieved using a support vector machine classifier. The study systematically compares the classifier performance achieved after adopting different Gaussian kernels when separating amplitude and phase signatures. The two signatures are presented as feature vectors for both training and testing purposes. The study confirms the utility of complex-valued extreme learning machine algorithms for classification of the very large data sets generated with current terahertz imaging spectrometers. The classifier can take into consideration heterogeneous layers within an object as would be required within a tomographic setting and is sufficiently robust to detect patterns hidden inside noisy terahertz data sets. The proposed study opens up the opportunity for the establishment of complex-valued extreme learning machine algorithms as new chemometric tools that will assist the wider proliferation of terahertz sensing technology for chemical sensing, quality control, security screening and clinic diagnosis. Furthermore, the proposed algorithm should also be very useful in other applications requiring the classification of very large datasets.     

LVQ聚类算法在爆炸物THz光谱识别中的应用

运用THz光谱特性进行爆炸物的识别,是现代检测技术研究的一个热点。由于直接对原始数据进行聚类的识别率并不理想,首先对实验样本的THz频域光谱数据曲线进行二阶导数变换,得到了更能表现数据变化趋势和峰值的特征曲线,然后基于该特征曲线利用LVQ神经网络聚类算法,设计并用VC++6.0实现了THz光谱自动分类识别系统。分别对RDX、DNT、TNT、HMX四种爆炸物进行识别对比实验,运用原始数据训练出的分类器,识别率为96％,运用变换过后的特征数据训练出的LVQ分类器,识别率可以达到100％。实验证明,所设计的基于LVQ的神经网络分类器具有强大相似特征聚类功能和较高的识别率。     

基于频域滤波的THz图像条纹噪声处理

太赫兹在安全检查、医疗诊断、特别是在无损检测领域等方面都有广阔的应用前景,在利用0.2 THz连续CW系统检测航天所用的燃料箱泡沫板隔离层的粘合效果研究中,条纹噪声严重影响了图像的效果。针对这个问题,分析了条纹噪声的特征,提出了一种基于图像幅度谱的投影图自动确定噪声频率的算法,利用ButterWorth带阻滤波器对THz图像中条纹噪声进行处理,在滤除噪声的同时较好地保留了图像的细节信息。     

新型光子晶体THz滤波器

提出了一种新型基于光子晶体的太赫兹滤波器,该滤波器在线缺陷中设计了由三个点缺陷构成的谐振腔,能够实现双波长的高效滤波功能。文中使用平面波展开法(PWM)分析了正方晶格光子晶体的带隙结构,并利用时域有限差分法(FDTD)研究了滤波器的一些性能指标。仿真结果表明,该新型滤波器能够把频率为3.413 THz和3.222 THz的太赫兹波滤出,并且具有滤波带宽窄、体积小等优点。     

基于EMD-R/S分析的太赫兹光谱降噪

针对太赫兹时域光谱系统由于延时线的重合抖动、采样抖动等产生的噪声,提出使用经验模态分解-R/S分析方法对太赫兹光谱信号进行降噪.采集太赫兹时域光谱系统的时域信号,根据EMD算法将信号分解成本征模态函数(IMF);使用R/S分析法分别计算各个IMF的Hurst指数.根据设定的阈值判断是否各个IMF是否存在均值回复的情况....     

MEMS技术在THz无源器件中的应用

太赫兹技术将在未来高精度频谱探测技术、高分辨率成像和高性能通讯等应用前景良好.太赫兹技术处于电子学与光子学领域的交叉领域,太赫兹器件的尺寸在数十微米到毫米量级,传统的机械加工技术很难达到加工精度要求,甚至无法加工.MEMS技术在太赫兹器件的加工方面具有巨大的优势.总结了目前采用DRIE,LIGA等工艺加工太赫兹器件的研...     

Application of new Monte Carlo algorithms to random spin systems

We explain the idea of the probability-changing cluster (PCC) algorithm, which is an extended version of the Swendsen-Wang algorithm. With this algorithm, we can tune the critical point automatically. We show the effectiveness of the PCC algorithm for the case of the three-dimensional (3D) Ising model. We also apply this new algorithm to the study of the 3D diluted Ising model. Since we tune the critical point of each random sample automatically with the PCC algorithm, we can investigate the sample-dependent critical temperature and the sample average of physical quantities at each critical temperature, systematically. We have also applied another newly proposed algorithm, the Wang-Landau algorithm, to the study of the spin glass problem.