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傅里叶变换轮廓术是一种主动投影光栅测量物体表面三维形貌的技术,只需要一幅结构条纹图即可对整个范围进行分析。该方法通过对物体表面投影产生的变形光栅的相位与参考面的变形光栅相位相减,从而得以测量高度分布。但该方法在发散照明光路中所测量高度对应的坐标值只是一个近似,在做精确测量时还需要做理论修正。在理论上阐述了由坐标选取混淆产生的高度测量误差的原因,并对其做了一级修正。在实验上采用红绿双色条纹技术,并结合Matlab软件对误差做了定量分析。 相似文献
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本文探究了声学超声造影评估左心室厚度的效果,旨在提高临床测量室壁厚度的准确度。选取2018年1月~2019年5月我院心内科患者94例为研究对象,按照随机数表法将患者分为两组,对照组47例,接受二维超声心动图检测,观察组47例,接受左心声学造影检测。将左心室室壁划分为18节段,比较两组患者检测结果的准确度差异。比较两组患者心尖两腔(A2CH)切面舒张期全部阶段以及收缩期3、6、15、18阶段室壁厚度,差异具有统计学意义(P<0.05);两组患者心尖三腔(A3CH)切面舒张期4、10、13、16阶段以及收缩期4、10、16阶段室壁厚度比较,差异具有统计学意义(P<0.05);两组患者心尖四腔切面(A4CH)切面舒张期5、14、17阶段以及收缩期5、17阶段室壁厚度比较,差异具有统计学意义(P<0.05)。二维超声心动图检测在舒张期1、2、7、8、11节段以及收缩期1、2、7、8、9、11、12、13、14节段的测量结果准确可靠,而左心声学造影检测能提供更为准确的左心室厚度指标,对提高临床对左心室室壁厚度检测的准确度具有重要意义。 相似文献
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Ir配合物染料调节有机发光二极管发光特性 总被引:3,自引:3,他引:0
为了研究有机发光二极管(OLED)中发光特性与材料能带结构的关系,把不同的Ir配合物染料掺杂到结构相同的OLED器件中。OLED结构为ITO/NPB/CBP∶染料/TPBi/Mg∶Ag/Ag,染料分别为Ir(MDQ)2(acac)、Ir(ppy)3和Firpic。实验表明,这3种染料对应的掺杂器件分别发红光、绿光和蓝光。3个器件的阈值电压基本一致((6为了研究有机发光二极管(OLED)中发光特性与材料能带结构的关系,把不同的Ir配合物染料掺杂到结构相同的OLED器件中。OLED结构为ITO/NPB/CBP:染料/TPBi/Mg:Ag/Ag,染料分别为Ir(MDQ)2(acac)、Ir(ppy)3和Firpic。实验表明,这3种染料对应的掺杂器件分别发红光、绿光和蓝光。3个器件的阈值电压基本一致((6±0.1) V),但是,在100 cd/m2亮度下,绿光器件外量子效率最高(7.64%),蓝光器件外量子效率(5.65%)与绿光相近,红光器件外量子效率最低(2.75%)。分析认为,由于染料的掺杂浓度低,器件结构和载流子传输特性变化小,因而掺杂对阈值电压影响小;CBP与掺杂染料间存在能量转移,红色染料能级差小,非辐射跃迁几率大,发光效率最低;相比于绿光,蓝色染料能级差大,跃迁几率小,因此发光效率比绿光低。实验还发现,染料的发光波长与其能级差相比有红移现象,分析认为,这是由激发态能量振动弛豫和系间窜越过程形成的。 相似文献
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采用原子层沉积(ALD)工艺在硅衬底上生长了35 nm以下不同厚度的超薄氮化铝(AlN)晶态薄膜。利用椭圆偏振光谱法在波长275~900 nm内测量并拟合薄膜的厚度及折射率和消光系数等光学参数。利用原子力显微镜(AFM)表征AlN晶粒尺寸随生长循环次数的变化,计算得到薄膜表面粗糙度并用于辅助椭偏模型拟合。针对ALD工艺特点建立合适的椭偏模型,可获得AlN超薄膜的生长速率为0.0535 nm/cycle,AlN超薄膜的折射率随着生长循环次数的增加而增大,并逐渐趋于稳定,薄膜厚度为6.88 nm时,其折射率为1.6535,薄膜厚度为33.01 nm时,其折射率为1.8731。该模型为超薄介质薄膜提供了稳定、可靠的椭圆偏振光谱法表征。 相似文献
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气相色谱-质谱法同时检测动物组织中多种激素类兽药的残留量 总被引:2,自引:0,他引:2
建立了不同动物基质(肌肉、肝脏、肾脏)中己烷雌酚、己烯雌酚、己二烯雌酚、还原尿睾酮、表睾酮、雌酮、雌二醇、炔雌醇和雌三醇激素残留量的气相色谱-质谱联用(GC-MS)检测方法。以乙腈为提取溶剂,固相萃取柱净化,微波辅助衍生化,用双(三甲基硅烷基)三氟乙酰胺(BSTFA)与甲基氯硅烷(TMCS)(体积比为99 :1)的硅烷化试剂在吡啶存在下进行衍生化反应。实验结果表明,9种激素的检出限为0.1~1 μg/kg。3种动物基质中9种激素的平均回收率为68.8%~93.1%,实验室内相对标准偏差(RSD)为4.1%~22.3%,实验室间RSD为3.1%~17.9%。方法的技术指标满足动物组织中激素类兽药残留分析的要求。 相似文献
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文中利用深度强化学习,实现了基于视觉感知的无人机全光谱自主巡检功能。在全光谱巡检系统技术部分,详细介绍了多传感器融合的数学模型和公式,并深入探讨了卷积神经网络(CNN)在目标检测中的应用,提出了一种基于特征金字塔网络(FPN)的多尺度目标识别方法。最后,进一步阐述了无人机云台相机的稳定性控制方法,包括PID控制器,并分析了如何将目标检测结果与飞行控制系统相结合,实现自动化的云台相机联动拍摄技术。通过对实验结果的分析,深入讨论了各项技术的优劣势,并提出了改进方向,为未来实现无人机自主巡检提供了参考,为实现高效、精准的工程巡检提供了新的技术路径。 相似文献
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