【光学资讯】南昌大学在智能三维全息摄影方面获得新进展
南昌大学成像与视觉表示实验室的研究团队近期在智能三维全息摄影领域取得了显著进展。该团队开发了一种结合物理模型与人工智能技术的实时智能三维全息摄影系统，能够实现对真实世界场景的高质量全息三维重建。这一研究成果已在《Optics Express》这一光学领域的顶级国际期刊上发表，题为“Real-time intelligent 3D holographic photography for real-world scenarios”。
该研究的主要内容包括：研究团队通过深度相机获取真实场景的三维信息，并采用层析法将其划分为30层。随后，利用卷积神经网络（CNN）构建了从强度图和深度图到计算全息图（CGH）的映射。通过角谱算法的可微性，实现了CNN的自监督训练，并使用复合损失函数计算重建图像与目标图像的损失，以优化网络参数。经过训练的CNN能够在14.5毫秒内根据输入的强度图和深度图生成1024x1024的三维全息图。生成的CGH被加载到空间光调制器上进行显示，观察者可以直观地看到具有明显深度变化的三维重建结果。
此外，研究团队还进行了数值模拟和光学实验，以验证所提方法的有效性。实验结果显示，该系统能够有效地重建不同深度的物体，并且在焦区域随重建深度的变化而变化。研究团队还进一步验证了该系统对运动人体的采集与重建效果，结果表明系统能够清晰地捕捉并重建运动中的三维场景。
这一研究成果不仅展示了南昌大学在智能三维全息摄影领域的技术实力，也为未来相关技术的应用和发展提供了重要的理论与实践基础。
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横向色差与纵向色差：镜头色差异从哪里来，怎么测？
白光是由不同波长的光组成的复合光。由于透镜材料对不同波长的光折射率不同，不同颜色的光经过透镜后会产生不同的折射角度和焦距——这就是色差（Chromatic Aberration）。
2026-09-29
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镜片一装上去像就变？光学元件应力双折射的成因、定量检测与装夹启示
不少装调工程师都遇到过这样的情况：一片单独检测合格的镜片，装进镜筒、拧上压圈后，波前或偏振状态却发生了变化；胶合固化后的透镜，在偏光仪下出现一圈圈彩色条纹。这些现象背后，往往是同一个"看不见的变量"——应力双折射（Stress Birefringence）。本文梳理应力双折射的成因、它对光学性能的影响、定量检测原理与相关标准，并讨论它对光学装夹（预紧力/应力平衡）的实际启示。
2026-09-29
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130°大视场、25点测量、60秒出MTF 内窥镜光学性能怎么做量产检测？
无论是腹腔、关节、鼻窦等硬管内窥镜，还是电子胃肠镜、胶囊内镜，医生都要通过一根细长的镜体看清体内细节。视场够不够大、边缘清不清晰、有没有变形，直接关系到病灶能否被发现。随着医用内窥镜国产替代加速、工业孔探应用增多，仅靠人工看分辨率板"数线对"已难以满足量产质控要求。本文结合 TRIOPTICS 的 ImageMaster® ENDO PRO 内窥镜专用光学传递函数测量仪，梳理内窥镜光学检测的特殊点、MTF 测量方法与量产化设备实现。
2026-09-28
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AI 芯片扩产，卡在"最后一道“光学关”——从 CoWoS 到 CPO，为什么光学对准与检测成了新瓶颈
9 月初的 SEMICON Taiwan 2026 上，多家国际机构的调研罕见地指向同一个判断：AI 半导体的扩产，正在从“前端增产”走向“全链条扩产”——产能压力从晶圆厂蔓延到先进封装、光互连和测试。而对光学行业的人来说，这条链的末端藏着本次展会最实在的信号：量产的卡点，恰好落在了光学对准与检测上。
2026-09-28
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批产一致性数据读图指南：单片合格，为什么批次还是不达标
一条 MTF 曲线、一张波面图、一份偏心报告。但量产阶段真正决定交付质量的，往往是批次数据的一致性：100 片镜头里每一片都过规格，并不意味着这一批就是稳定的。
原因在于下游系统通常由多片光学元件级联构成。单片各自满足容差，其偏差在系统内随机叠加后，合成波前误差会显著放大；批内离散度越大，装配后系统性能的可预测性越差。因此，读批次数据的方法与读单片数据有本质区别：关注的不是"某一片好不好"，而是"整批是否受控、变异来自哪里"。2026-09-28
