迈克耳孙干涉仪实验AI教学助手

由团队成员自主设计与开发

基础知识答疑 · 光路调节辅助 · 原理动画推演 · 数据诊断分析 · 频域条纹提取

实验智能教学助手

📘 AI基础知识答疑

联网时使用DeepSeek进行开放式答疑；断网或在线服务异常时，自动切换至本地实验知识库。

🔧 光路调节助手

支持照片辅助识别与典型现象对照选择，并通过闭环步骤完成光路调节。

🎬 光路原理动画

全新原生引擎驱动，实时渲染光路折叠与干涉全过程。

📊 数据处理与分析

数据录入、红牌异常拦截空程差、智能拟合诊断。

🎞️ 干涉条纹分析

内嵌 FFT 自适应ROI 与 Hilbert 相位追踪算法提取高精数据。

AI基础知识答疑

提供“在线AI答疑”和“离线知识库”两种模式。联网时由DeepSeek结合团队课程知识生成更灵活的解释；无网络或在线服务异常时，自动使用离线知识库回答。

AI
迈克耳孙实验领域增强智能体
结论、物理依据、操作建议与适用条件分层回答
正在检查在线AI服务离线知识库始终可用

从一个真实实验问题开始

在线AI答疑会先检索团队审核的课程知识，再由DeepSeek组织针对性解释；也可按 Ctrl＋Enter 发送。

🔒离线知识库不上传内容；在线AI答疑仅发送问题文字和命中的课程知识，不上传姓名、照片或原始实验数据。API密钥仅保存在团队后端。

离线课程知识库

标准知识条目

使用方式

请输入关键词或点击左侧问题。这里的内容均来自团队整理的离线问题库，可在比赛现场无网络时独立使用。

预习效果检测

系统会从检测题库中抽取 6 道小题。提交后给出得分、错误题解释和学习建议。

光路调节助手

可上传观察屏照片进行本地辅助识别，也可对照典型现象手动选择。两种方式共用同一套诊断依据和闭环操作向导。

上传照片，辅助识别

适合现场快速判断。系统分析亮度、对比度和条纹形态，并给出可供复核的结果。

照片仅在本机浏览器中处理，不上传服务器。自动识别属于辅助判断；若照片质量不足或结果与实际现象不符，请使用下方典型配图复核。
请上传观察屏照片

自动识别结果

等待上传

对照配图，手动选择

适合学习、复核或无法拍照时使用。请选择与当前观察屏最接近的一种典型现象。

尚未选择典型现象点击图片即可生成诊断结果

诊断结果

请选择一种诊断方式

上传观察屏照片，或从典型配图中选择与实际现象最接近的状态。

后续操作向导

尚未生成操作步骤

等待诊断

完成照片识别或手动选择后，系统将一次只给出一个操作动作，并说明应观察到什么变化。

光路原理动画

本模块按照课程PPT中的装置结构，动态展示点光源 S、分光板 G₁、补偿板 G₂、两臂返回、重新合束和观察屏 E 上的干涉过程。

Step 0

准备演示

认识点光源 S、分光板 G₁、补偿板 G₂、定镜 M₁、动镜 M₂与观察屏 E。

分光板 G₁：将同一束入射光分为反射光和透射光，并使两束返回光重新合束。
补偿板 G₂：补偿两束相干光由于穿过分光板 G₁ 次数不同而产生的附加光程差。
图示说明：光线颜色仅用于区分传播路径，不表示不同波长；板内路径按折射定律分段绘制。

数据处理与分析

带红牌异常拦截和最小二乘法智能处理。

实验参数

!
数据输入说明：请输入动镜 M₂ 的实际位置 (d)（mm），即细调手轮测量读数除以20。请勿直接输入原始读数。

计算模型

\[d=kN+b,\qquad \lambda=2|k|\times10^{6}\ \mathrm{nm}\]

(N) 为累计吞吐条纹数，(d) 为动镜 M₂ 的实际位置，(b) 吸收初始位置及固定零点偏移。拟合不强制通过原点，波长由斜率 (k) 决定。

数据质量诊断规则

输入格式与有效数字
逐格检查空值、非数字、条纹数是否为整数，以及位置读数的小数位是否与记录分辨率一致；少写或多写均给出修正建议。
操作顺序与空程误差
检查累计条纹数是否严格增加、位置读数是否保持同一变化方向；一旦反向，立即提示空程误差及重新测量方法。
物理一致性与异常定位
比较相邻区间的 Δd/ΔN 和稳健统计结果，定位可能的漏数、多数、小数点或单位错误；参考波长仅用于结果对照和软提醒。

数据录入

异常诊断记录

等待数据输入。

拟合曲线

计算结果

展开不确定度计算详情
拟合模型： \(d=kN+b\)，其中 \(k=\lambda/2\)。若 \(d\) 和 \(k\) 的单位为 mm，则 \(\lambda(\mathrm{nm})=2|k|\times10^{6}\)。
残差平方和与因变量标准差：
\[S=\sum_{i=1}^{n}\left[d_i-(b+kN_i)\right]^2,\qquad S_d=\sqrt{\frac{S}{n-2}}\]
斜率的 A 类标准不确定度：
\[u_A(k)=S_k=\frac{S_d}{\sqrt{S_{NN}}},\qquad S_{NN}=\sum_{i=1}^{n}(N_i-\bar N)^2\]
记录分辨率引入的 B 类标准不确定度：
\[u_d=\frac{q_d}{\sqrt{12}},\qquad u_B(k)=\frac{u_d}{\sqrt{S_{NN}}},\qquad u(k)=\sqrt{u_A^2(k)+u_B^2(k)}\]
波长及其标准不确定度：
\[\lambda=2|k|\times10^{6}\ \mathrm{nm},\qquad u(\lambda)=2\times10^{6}u(k)\ \mathrm{nm}\]
程序同时显示 (u_B(k)/u_A(k))。仅当该比值小于10%时，才提示B类分量较小、可作近似忽略。

干涉条纹分析

导入圆环条纹视频后，系统利用 FFT 空间频率选区与带通滤波、Hilbert 相位分析辅助估计条纹吞吐数。结果应结合原始视频和人工计数复核。

导入文件与算法参数

文件仅在本机浏览器中处理，不上传服务器。视频过快、曝光变化明显或条纹离开固定选区时，分析误差可能增大。

自适应 ROI 选区视窗

请选择视频文件

等待导入。

信号处理曲线

测算结果反馈

等待分析。

算法说明

模块从视频首帧中选取条纹变化较明显的固定 ROI，对选区平均光强进行频域带通处理，再利用 Hilbert 解析信号估计连续相位和条纹周期数。该结果属于算法辅助估计，并非替代原始现象观察与人工复核。

严重操作预警