中国计量学院浙江省现代计量测试技术及仪器重点实验室

浙江省现代计量测试技术及仪器重点实验室依托省重点学科及国家质量监督检疫总局重点学科（光学工程）、省重中之重学科（仪器科学与技术），建有光谱仪器研究所、     

聪明的BBQ夹钳

博冠BOSMA高新光学技术打造的高精度测距仪器LA-1500，使用激光脉冲测距技术，在1500米范围内达到1米以下的超低误差，其精确高效的测距性能，深受电力、水利、通讯、建筑、警务、消防、航海、铁路、军事、农业、林业等专业人士的喜爱，也是高尔夫球爱好者的必备器材。     

海拉尔盆地贝尔凹陷埋藏沉降史

为揭示贝尔凹陷内的沉降抬升差异,利用该地区钻井取得的地层厚度、时代、岩性、密度、孔隙度等信息,根据其次级凹陷构造特征,选取五口代表井进行回剥分析,绘制贝尔凹陷砂岩孔隙度与深度关系曲线,并给出沉降史。结果表明：贝尔凹陷砂岩原始孔隙度为50%,压实系数为0.78 m-1。五口井共性显示,贝尔凹陷沉降史整体可分为n1、n2、d1和d2的快速沉降期（140.0～125.0 Ma）、尹敏组的持续沉降期（125.0～105.0 Ma）、抬升剥蚀期（105.0～99.0 Ma）和青元岗组的缓慢沉降期（70.6～65.0 Ma）四个阶段。贝尔凹陷整体底界的古构造演化具有相似性和继承性。五口井差异性显示,贝尔凹陷中西部含油气多、沉降速率大,其他地区含油气少、沉降速率小,沉降速率是影响油气富集的因素之一。该研究为进一步分析凹陷内油气富集条件提供了依据。     

垃圾进，什么出？

在计算机界有一个说法：Garbage in，garbage out（GIGO），意思是：如果输入的数据是错的，即使计算机的处理能力再强大，输出的结果也像垃圾一样是没有价值的。     

中国古代孝论文献综述

按照中国古代图书四部分类法,中国古代文献可分为经、史、子、集四个部分。从经、史、子、集四个部分入手,以时间为线索,介绍中国历代学者对孝道的不同见解,力图展现中国古代各家各派孝道思想的相同点和差别,梳理清楚中国古代孝道思想的历史发展,整理中国古代有关孝论的文献资料,为中国现代孝文化研究提供文献资料。     

GaN电子结构与光学性质的第一原理研究

采用了基于密度泛函理论和广义梯度近似方法计算了GaN电子结构和光学性质.计算结果表明,GaN属于直接带隙半导体,静态介电常数为5.72,折射率为2.2.并利用计算所得图形,分析了GaN的能带结构、态密度、介电函数、折射率和能量损失函数,从理论上阐述了GaN材料电子结构与光学性质的关系,计算结果与实验结果相符.     

中国书画颜料颜色仿真与存储方法研究

在虚拟绘制中,基于Kubelka-Munk颜色光学理论,提出了一种中国书画颜料颜色仿真新方法,其主要思想是:根据颜料R/G/B三颜色通道的遮盖力(c)和单位厚度颜料在黑背景下的反射率(Rb)计算得到颜料各颜色通道吸收系数(K)和散射系数(S),通过K、S和宣纸反射率计算得到宣纸上有效厚度为d时颜料的反射率(Rd),根据该反射率与下一层颜料的K、S和d计算得到两层颜料合成时的反射率,依此类推得到多层颜料合成时的反射率,将该反射率转换成颜色亮度值(R,G,B),从而得到宣纸上多层颜料合成时的颜色(RGB).在此基础上提出一种颜色存储方法,通过存储宣纸上颜色(RGB)实现对绘制结果的实时存取和显示.所提方法已成功应用于基于力反馈技术的虚拟绘制系统中,较好地仿真了植物色与矿物色在颜色合成中的不同特征.     

光学超精密抗振系统的鲁棒控制

将鲁棒控制技术应用于主动抗振控制系统中,并用于解决光学超精密抗振系统的不确定性问题,其中采用小波分析方法将随机振动信号进行时频分析后得到低频全局信息,随后设计鲁棒控制器对低频振动进行抑制,该方法克服了由模型自身和外部干扰所引起的不确定性,使得控制系统能够有效地抑制抗振模型的不确定性和外部振动的干扰,同时也具有很高的控制精度和灵敏度.仿真结果表明,该方法使光学测量设备在外部振动的干扰下具有较好的鲁棒稳定性和控制精度,同时也能较好的抑制低频振动.     

光纤通信系统中的色散补偿研究

光纤色散特性是光纤通信系统的决定性因素.利用光学傅立叶变换(OFT)和变换受限(TL)脉冲可以实现色散的补偿,该色散补偿方案以傅立叶变换受限脉冲信号传输时的无畸变频谱为基础,在输出端利用光学傅立叶变换把这个无畸变的频谱转化成时域中的波形,这个波形和初始脉冲信号的波形在时域上是无失真变化的.然后用这个方案对三阶色散的补偿进行了分析研究,数值模拟结果和理论结果相符.     

网格笔划密度特征的OPCCR错误自动检测

现有的光学印刷体汉字识别（OPCCR）系统中,汉字识别率虽然已经高达98%以上,但仍然会发生错误识别的情况.通常,这些错误的识别还不能被自动检测,采用人工检测,费时费力,大大降低了实际应用系统的自动化和智能化程度.为此,本论文提出了基于网格笔划密度特征的OPCCR错误的自动检测算法.本算法首先建立标准汉字的网格笔划密度特征的特征库.然后,在OPCCR错误的自动检测时,对光学印刷体汉字图像进行预处理、行分割、列分割得到单个汉字图像,提取单个汉字图像的网格笔划密度特征.再把特征和相应的识别出的汉字的特征库中的特征进行相关匹配.于是,根据特征匹配自动检测OPCCR的错误.