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光現象資源箱 型號：QWG1208 ? 實驗清單： 光在空氣中直線傳播實驗 面鏡成像觀察實驗 ? ? ? ? 透鏡成像觀察實驗 影子觀察實驗

含電路板、散裝元器件、制作說明書等

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原理介紹： 光在與微粒的相互作用中，會將自身攜帶的動量傳遞給微粒，對微粒施加力的作用。在光鑷中，處在激光中的粒子所受的力有兩種：一部分是電磁場分布不均勻導致的梯度力，梯度力將微粒吸引向光阱的中心；一部分是光子與粒子相互作用導致的散射。針對不同大小的粒子，大致可以分為三類： 一、微粒的尺度遠大于激光波長，可以采用幾何光學近似模型，光線在微粒經過折射反射，將動量傳遞至微粒上； 二、微粒尺度跟激光波長相近，這種情況下可以通過電磁場麥克斯韋方程組求解； 三、微粒尺度遠小于激光波長，微粒在光場中被激發為偶極子，受到偶極子與強聚焦光場的相互作用力； 相關內容： 動手調節光路，利用光鑷捕捉并操控小球； 基于空間光調制器的光鑷系統，通過研究不同算法從而得到加載在空間光調制器上的全息圖、更加深入地研究特殊模式光束在光學微操縱中的應用、拓展光鑷與其他學科交叉的應用前景以及對光場偏振態、相位、振幅的聯合調制等等。 應用領域： 作為非侵入型的力學操控系統，光鑷可以應用于細胞生物學、氣溶膠科學、物理化學等交叉學科的基礎研究，包括細胞微環境的改變、形變拉伸、微粒力學參數的測量等等。將全息光鑷與圖像識別結合，可以做到自動捕獲粒子和分揀， 將全息光鑷與光學顯微鏡相結合，可以量化細胞、分子的動力學特性，在細胞生物學中有巨大的研究空間； 方案介紹： 光路圖：   上圖為本方案全息光鑷裝置的光路示意圖。首先激光經過擴束后，直徑與空間光調制器有效區域的短邊直徑相等，擴束后的激光依次通過線偏振片、半波片和非偏振分光棱鏡。用半波片旋轉線偏光角度，使之工作在相位模式下，空間光調制器的入射角控制在在 5°以內。 經過空間光調制器反射的光經過由兩個傅里葉透鏡組成的縮束系統，該系統能改變光斑尺寸確保光束直徑與顯微物鏡的入瞳直徑匹配。對于外圍光強較弱的高斯光束，利用此縮束系統將激光直徑稍大于顯微物鏡入瞳直徑。 經過縮束系統的激光經過 45°直角反射鏡，二向色鏡將激光透射進入顯微物鏡，同時讓照明光源透過，從而使 CMOS 相機采集到樣品像。空間光調制器位于第一個傅里葉透鏡的焦距處，全息圖與物鏡入瞳是共軛像面，所以全息圖經過顯微物鏡做傅里葉變換后在顯微物鏡焦平面即樣品面上再現期望的光場分布。   特點： 此方案采用的開普勒式縮束系統透鏡間的焦平面與樣品面是共軛的，在透鏡焦平面加入高通濾波器或在空間光調制器上疊加閃耀光柵后，后續光學元件按照一級像排列，從而移去零級光的影響。 加載全息圖后 X-Y 位置可實時調整，快速疊加不同焦距菲涅爾相位圖、閃耀光柵相位圖等； 空間光調制器可供多種語言調用（labview、C、Python 等）；可編程實現不同數目、不同排列的光阱陣列；   配置標準：   序號 配置 規格 序號 配置 規格 1 激光光源 637nm 激光最大功率1w 4 顯微物鏡 PLN100× 油浸   NA 1.25 2 空間光調制器 1920*1080   2π 5 照明光源 波長470nm 功率760mw 3 CMOS相機 1280*1024 60FPS 6 相機筒鏡 f=200mm 等系列其他配置

本發明公開了一種液晶基多眼套疊仿生成像探測芯片，包括多眼套疊成像探測架構，其包括同軸順序設置的驅控與圖像預處理模塊、面陣可見光探測器以及面陣電控液晶聚光微透鏡，面陣電控液晶聚光微透鏡包括 m×m 個單元微透鏡，其中 m 均為正整數，面陣可見光探測器被劃分為 m×m 個子面陣可見光探測器，每個子面陣可見光探測器包括 m×m 個光敏元，面陣電控液晶聚光微透鏡用于接收目標光波，并將該目標光波離散分割到面陣可見光探測器中不同

1.痛點問題 本項預期成果是解決復雜場景中目標三維數據重建、驅動的關鍵技術。 針對實際應用中復雜運動場景，例如剛性運動的交通工具，變形移動行人等，傳統的運動結構恢復方法在進行場景深度求解時無法確定每個單元結構的相對尺度，導致無法對復雜運動場景進行重建。在現有的深度估計、語義分割、位姿估計等相關技術，存在識別精度低、提取不到關鍵信息、應用場景單一等問題，無法滿足大尺度場景應用的需求。 2.解決方案 本項目成果提出了一套面向目標、人體深度數據重建技術，有效實現對復雜運動場景下人、物的深度重建與驅動，有效解決現實場景目標的數字化模型生成與虛擬場景下的驅動映射問題。提出多模態采集、時空復用編碼攝像方法，獲取大景深、高時空分辨、豐富的精確場景視覺信息，基于超像素關系分析的深度重建方法，包括目標超像素分割，圖像幀匹配，運動關系判定，通過時序傳播與概率模型更新實現實時深度重建，提高最終三維重建模型的稠密度、魯棒性、一致性和準確度。構建了基于深度卷積神經網絡的目標實例檢測與位姿估計框架，從目標對象觀測圖片提取其分割掩碼并不斷迭代更新，輸入深度卷積神經網絡進而得到目標6D位姿估計并進行迭代改進，從而實現目標在動態復雜場景下的位姿還原，克服了在光照、姿態變化、遮擋等不良因素環境下的目標位姿不準確問題，確保了目標6D位姿估計的魯棒性與準確性。 合作需求 尋求在元宇宙、數字城市、自動駕駛、AR/VR、機器人、制造業等領域有相關技術開發、市場推廣經驗，能推廣本技術落地的高科技企業，可以進行深度合作。