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公开(公告)号：CN116299784A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310148010.9
申请日：2023-02-22
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全介质超表面结构的3D显示器件，包括：基底以及基底上的纳米结构单元，所述基底采用低损耗低折射率介质材料，所述纳米结构单元采用低损耗高折射率介质材料或者半导体材料，纳米结构单元按照特定的相位分布排列在基底上，形成纳米单元阵列；当光波入射到超表面上时，经过纳米结构单元的复振幅调制，透射光波将以多个独立的空间信道出射，每个空间信道都由多个频率相同、纵向波矢等间隔分布的贝塞尔光束叠加形成，且每个空间信道沿着传播方向的振幅连续可调，从而可以在多个平面上组合产生不同的图案，实现3D显示的功能。本发明可以在宽带范围内实现对光波振幅的纵向调控，将超表面显示从2D拓展到3D，可应用于光学显示、加工、存储、加密等领域。
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公开(公告)号：CN114518654A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210126830.3
申请日：2022-02-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种高分辨大景深成像方法。该方法包括如下步骤：(1)针对目标工作场景，仿真参数空间下的成像系统的点扩散函数，以确定成像系统的参数；(2)设计并制备光学波前调制器件，搭建成像系统；(3)标定成像系统的点扩散函数，利用标定数据进一步生成训练数据集；(4)构建并训练解耦重建算法，对实际拍摄得到的图像进行重建。本发明基于光谱偏振复用的思路，通过前端设计的波前调制器件，将大景深范围内空间信息耦合编码至光谱偏振通道，光学系统将近景到远景的信息通过一次拍摄全部采集后，由解耦重建算法恢复出清晰图像数据，最终实现了超大景深成像。
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公开(公告)号：CN113008371B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202110243400.5
申请日：2021-03-05
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种深度学习解色散模糊的高光谱成像方法。该方法的步骤是：S1，采集高精度光谱数据和色散RGB数据；S2，制备卷积神经网络训练数据集；S3，构建解色散模糊的卷积神经网络，该网络采用三维卷积核，且多个尺度的卷积核并列；卷积神经网络的输入是色散RGB数据，输出是重建高光谱数据；S4，利用S3构建的卷积神经网络，通过反向传播算法训练网络从色散RGB数据重建出高精度光谱数据的能力；S5，经多次迭代，选择训练得到的最优模型对测试集中的色散RGB数据直接解色散模糊得到高光谱数据。本发明利用深度学习卷积神经网络解色散模糊，实现高光谱重建工作，在保证重建精度的前提下大大提高了光谱重建速度。
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公开(公告)号：CN111158070B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202010115091.9
申请日：2020-02-25
Applicant: 南京大学
IPC: G02B3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于全介质超表面的消色差透镜，包括：基底和基底上的双层超表面；所述基底上覆盖一层低介电常数材料层，第一纳米结构单元分布在基底表面并填充在低介电常数材料层中，第二纳米结构单元分布在低介电常数材料层表面，第一纳米结构单元和第二纳米结构单元采用不同的相位分布，形成双层超表面。本发明提出的双层消色差透镜解决了消色差光学器件满足所需的相位色散与效率之间的相互制约问题，有利于实现高性能的宽带消色差器件，同时有利于器件集成光学系统的结合。
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公开(公告)号：CN113138435A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202011511939.6
申请日：2020-12-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全介质超表面结构的振幅型光学器件。该光学器件包括基底和纳米结构单元，基底采用无损耗低折射率介质材料，纳米结构单元采用无损耗高折射率介质材料或者半导体材料；纳米结构单元按照特定的相位分布排列在基底上，形成纳米单元阵列；上述特定的相位分布满足以下公式：本发明可以实现对光波的振幅调控，并且分为偏振相关和偏振无关两种类型的器件。对于偏振相关型器件，任意的两种正交偏振态可以独立地操控两种不同的振幅，增加了超表面的可调控自由度，可以实现宽带的二色性光学器件，有潜力应用于光学加密、防伪等领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113008371A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110243400.5
申请日：2021-03-05
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种深度学习解色散模糊的高光谱成像方法。该方法的步骤是：S1，采集高精度光谱数据和色散RGB数据；S2，制备卷积神经网络训练数据集；S3，构建解色散模糊的卷积神经网络，该网络采用三维卷积核，且多个尺度的卷积核并列；卷积神经网络的输入是色散RGB数据，输出是重建高光谱数据；S4，利用S3构建的卷积神经网络，通过反向传播算法训练网络从色散RGB数据重建出高精度光谱数据的能力；S5，经多次迭代，选择训练得到的最优模型对测试集中的色散RGB数据直接解色散模糊得到高光谱数据。本发明利用深度学习卷积神经网络解色散模糊，实现高光谱重建工作，在保证重建精度的前提下大大提高了光谱重建速度。
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公开(公告)号：CN111272066A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010110734.0
申请日：2020-02-24
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于入射光偏振控制的双模式光学显微成像装置，入射光通过偏振器和滤波片的组合转化为左旋圆偏振光和右旋圆偏振光照射待测样品，通过样品的透射光经过显微物镜和中继镜后入射到微结构空间滤波器，微结构空间滤波器对于两种正交的左旋圆偏振光和右旋圆偏振光施加两个不同的附加相位，并且反转其所具有的圆偏振态，经过微结构空间滤波器的透射光再通过成像透镜以及交叉圆偏振器后成像在图像获取装置上。本发明显微成像装置不需要外加电控等有源设备就可以实现普通明场成像与相差成像模式的实时切换，因而可以快速获得振幅型和相位型成像物体的整体形貌以及边缘形态等信息，从而具有十分重要的科学意义和实用价值。
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公开(公告)号：CN109438980A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811122872.X
申请日：2018-09-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种光吸收器及其制备方法，其制备方法包括：S1.以芳纶为原料，制备芳纶纳米纤维溶液；S2.制备金属纳米颗粒溶液；S3.将步骤S1制备的芳纶纳米纤维溶液和步骤S2制备的金属纳米颗粒溶液混合制备混合溶液；S4.将步骤S3制备的混合溶液，去除溶剂得到纳米复合薄膜光吸收器；所述光吸收器以芳纶纳米纤维为基质，金属纳米颗粒负载在所述芳纶纳米纤维基质上。该光吸收器具备超柔性，具有足够和持久的机械强度，并有利于在可穿戴和非平面光热器件中得到广泛应用；在可见光和近红外频率上可以实现高效、全角度、宽波段光吸收；制备方法简单高效，易于规模化。
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公开(公告)号：CN118091819A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202211488653.X
申请日：2022-11-25
Applicant: 苏州维旺科技有限公司 , 苏州大学 , 南京大学
IPC: G02B6/00 , G02F1/13357
Abstract: 本发明涉及一种导光板、背光模组和显示装置。导光板包括：入光面；出光面，与入光面连接；以及底面，与出光面相对设置，底面包括沿远离入光面的方向依次设置的第一区域和第二区域，第一区域内任一点至入光面的距离小于第二区域内任一点至入光面的距离；第一区域内设置有若干个第一导光网点和若干个第二导光网点，第二区域内设置有若干个第一导光网点；第一导光网点具有朝向入光面的第一反射面，第一反射面与底面之间的夹角为第一夹角，第二导光网点具有朝向入光面的第二反射面，第二反射面与底面之间的夹角为第二夹角，第一夹角与第二夹角均小于或者等于5°，且第一夹角小于第二夹角。上述导光板能够在不影响出光均匀性的同时，实现窄视角显示。
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公开(公告)号：CN117962290A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202211490195.3
申请日：2022-11-25
Applicant: 苏州维旺科技有限公司 , 苏州大学 , 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种热压成型装置，包括：第一加压机构，包括：第一平板模具；第二加压机构，与所述第一加压机构相对设置，包括：第二平板模具；所述第一平板模具和/或所述第二平板模具具有若干导光微结构；当对待加工导光板进行压印时，所述第一平板模具和所述第二平板模具分别挤压所述待加工导光板的两个相对面，以将所述第一平板模具和/或所述第二平板模具的若干导光微结构转印至所述待加工导光板。本发明通过第一平板模具和第二平板模具同时对待加工导光板进行整平面挤压，将第一平板模具和/或第二平板模具上的若干导光微结构转印至待加工导光板，可实现导光微结构的高保真转写或复制，且提高了转写效率。
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