超分辨率成像技术能否引领生命科学迈入纳米尺度研究新纪元？
光学显微镜作为生命科学研究的核心工具，为人类探索微观世界的奥秘提供了关键支撑。然而，随着生命科学研究的不断深入，对细胞内部精细结构解析的需求日益提升，传统光学显微镜受限于光学衍射极限，难以清晰呈现纳米尺度的结构细节，这一分辨率瓶颈成为制约研究深入的重要因素。
近年来，超分辨率（Superresolution,SR）光学成像技术的飞速发展，彻底突破了传统光学显微镜的分辨率限制，为生命科学研究开辟了新的视野。近日，《中国科学：生命科学》（英文版）在线发表了题为《Cellular optical imaging techniques: a dynamic advancing frontier》》的综述文章。该综述由北京大学陈良怡教授牵头，联合中国科学院生物物理研究所纪伟研究员、北京大学席鹏教授、浙江大学匡翠方教授等多位跨领域专家共同完成，系统梳理与全景呈现了超分辨率成像领域的突破性进展。
该综述聚焦结构光照明显微镜（（Structured illumination microscopy，SIM）、点扫描超分辨率显微镜（Point scanning super resolution，PS-SR）、单分子定位显微镜（Single molecule localization microscopy，SMLM）及深度学习（Deep learning，DL）算法等前沿技术体系，深入阐释了各技术的原理机制与性能特征。例如，SIM通过结构化照明策略突破衍射极限，SMLM借助单分子定位的精密计算实现纳米级成像分辨率，而深度学习算法（如U-Net-SIM3模型）的融入，进一步推动了成像分辨率与速度的双重提升。
当前，超分辨率成像技术已成为生命科学研究的重要手段，在神经科学、肿瘤研究、再生医学等领域得到广泛应用。其不仅为观察细胞器动态、蛋白质分布及分子相互作用提供了全新视角，更助力疾病机制研究与新药开发迈向精准化、精细化层面。
作为高度交叉融合的前沿领域，超分辨率成像技术的发展依赖于跨学科合作与持续的技术创新。未来，该技术将继续突破成像分辨率与速度的极限，拓展生物样本的适用范围，实现从静态结构到动态过程、从单一细胞到复杂组织的全方位解析。随着细胞纳米世界的逐步揭示，超分辨率成像技术必将持续驱动生命科学的探索进程，为深入阐释生命活动的本质、推动相关领域的突破性进展提供关键支撑。
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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
