2025年9月5日，国际光学领域顶级期刊《Optica》刊发精密仪器研究中心团队在高速显微成像领域的最新成果，题目为“Deep feature-fusion snapshot compression microscopy for high-resolution sub-pixel imaging beyond the camera’s frame rate limit（深度特征融合快照压缩显微技术实现突破相机帧率限制的高分辨率亚像素成像）”。博士生赵翔宇、硕士生李明宇为论文第一作者，刘世元教授和朱金龙教授为通讯作者。

在工业检测、生物样本观测及激光加工监控等多个领域，高速、高分辨率光学成像技术至关重要。然而，传统相机在捕捉快速变化的动态结构时，常受限于帧率，导致运动模糊与分辨率下降。如何在极高速度下依然获取清晰细节图像，一直是光学成像的难题。

针对上述问题，研究团队提出了一种深度特征融合快照压缩显微镜系统，使用普通低帧率（50帧/秒）的工业相机实现了在1000帧/秒条件下仍能保持亚像素精度的超高速、高分辨率成像。

图1 深度特征融合快照压缩显微镜的实验设置和工作原理示意图

该技术通过单次曝光多帧编码的方式，利用结构互补掩模增强了解调稳定性与图像保真度，并结合深度特征融合网络有效抑制噪声、提升特征对比度。实验表明，提出的方法在硅片划痕检测与镜面斑点识别等表面检测任务中，可实现亚像素级精度的稳定成像，尤其在高速运动场景下表现优异，显著优于传统的维纳滤波去模糊方法。

图2 硅片划痕检测与镜面斑点识别实验结果

研究团队还提出了遍历参考时序空间注意力融合模块，通过循环使用每一帧作为参考帧，有效抑制随机噪声、保留多帧互补信息，提升了算法的鲁棒性。在掩模数量为16时，系统在保持高检测速率的同时，实现了最优的缺陷检测性能，检测准确率与召回率均显著提升。此外，该系统在未知速度的圆周运动场景中同样表现卓越，成功实现了对硅片划痕与镜面斑点的高精度检测，展现了其在复杂动态环境下的强适应能力。

图3 不同掩码数量配置下缺陷检测实验结果

该研究不仅推动了高速光学成像技术的发展，也为半导体制造、光学元件质检等领域提供了高效、低成本、高鲁棒性的成像解决方案。未来，该技术有望进一步拓展至生物动态观测、激光加工实时监控等更多前沿应用。

论文信息:

X. Zhao, M. Li, J. Wang, Z. Dong, L. Nie, H. Deng, J. Zhu, and S. Liu, "Deep feature-fusion snapshot compression microscopy for high-resolution sub-pixel imaging beyond the camera’s frame rate limit," Optica 12, 1469-1477 (2025).