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21.
采用磁控溅射“共溅射”方法,将Ar气作为溅射气体,高纯NiO和MgO双陶瓷靶作为溅射靶材。当控制NiO和MgO靶的溅射功率分别为190 W和580 W,溅射真空度为2 Pa,衬底温度为300℃时,得到了Mg掺杂的NiO(Ni0.61Mg0.39O)薄膜。该薄膜是一种具有(200)择优取向的晶态薄膜。薄膜表面比较平整,晶粒分布致密,晶粒尺寸约46.9 nm。(200)衍射峰位置相对未掺杂的NiO薄膜向小角度偏移约0.2°。合金薄膜在可见光波段具有较大的透过率,而在300 nm附近透过率陡然下降,其光学带隙向高能方向移动到了3.95 eV。该研究为采用磁控溅射制备高质量的Mg掺杂的NiO薄膜提供了技术支撑。 相似文献
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印刷电路板 (printed circuit board,PCB)在实际生产过程中存在缺陷样式多种多样、缺陷小、缺陷位置难以定位的问题,而一个巨大的模型难以实现实时检测的要求,且大量的深度可分离卷积层建立的轻量级模型也不能达到足够的精度,为此提出一种基于YOLOv5s的PCB缺陷检测算法。 将原始Backbone的Conv模块跟C3模块用GhostConv替换,在Neck部分则引入了一种新的轻量级卷积技术GSConv,减轻模型大小的同时保持精度,GSConv在模型的准确性和速度之间完成了一个极好的权衡,针对许多注意力模块无法关注全局信息同时模型大的问题,提出了多尺度的轻量化双通道注意力模块(double channel depthwise attention module,DWAM),进一步提高模型精度。通过多组实验, 结果表明,改进算法所有类别的平均mAP为99.14%,且模型的GFLOPs为7.194 G,Params为7.175,原始的YOLOv5s平均mAP为96.86%,GFLOPs为6.89 G,Params为6.596,虽然Params以及GFLOPs有所增大,但是还是满足轻量网络的要求,并且精度相对于YOLOv5s提高了2.25%,且对于每个类别的缺陷识别准确率都有改善,大幅减少计算量和模型参数的同时保证了准确率,满足工业检测生产需求的同时便于移动端部署。 相似文献
23.
目前草原环境复杂、牧草分散且与背景颜色差异小,无法实现高效精准的分割,因此本文提出了一种新型的轻量化多尺度DeeplabV3+网络(lightweight and multi-scale DeeplabV3+network, LMS-DeeplabV3+)。该网络以DeeplabV3+为基础网络,首先选用轻量级的MobilenetV2作为骨干网络用于初步特征提取,并为了适应牧草分割任务做了网络配置上的调整;其次在加强特征提取模块和解码模块中均使用深度可分离卷积代替普通卷积以轻量化网络;此外利用密集空洞空间金字塔池化(dense atrous spatial pyramid pooling, DASPP)模块捕获更大的感受野,加强各特征之间的交互;又引入卷积注意力机制(convolutional block attention module, CBAM)重分配权重加强特征提取。实验证明,提出的新网络与原始网络相比平均交并比(mean intersection over union,mIOU)提升了8.06个百分点、平均像素精度(mean pixel accuracy,mPA)提升了6.7... 相似文献
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26.
A two-step high-precision Time-to-Digital Converter(TDC), integrated with a Single-Photon Avalanche Diode(SPAD), used for Time-Of-Flight(TOF) application, has been developed and tested. Time interval measurement is performed by the coarse counter and fine interpolator, which are utilized to measure the total periods and the residue time of the reference clock, respectively. Following a detail analysis of time precision and clock jitter in the two-step structure, the prototype TDC fabricated in GSMC 1P6M 0.18 μm CMOS Image Sensor(CIS) technology exhibits a Single-Shot Precision(SSP) of 11.415 ps and a dynamic range of 216.7 ns. In addition, a pixel of the chip occupies 100 μm×100 μm, and the measured Integral Nonlinearity(INL) and Differential Nonlinearity(DNL) are better than ±0.88 LSB and ±0.67 LSB, respectively. Meanwhile, the overall power consumption of the chip is 35 mW at 1.8 V power supply. Combined with these characteristics, the designed chip is suitable for TOF-based ranging applications. 相似文献
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由于测量环境及测量技术的制约,工业中温度信息的获取主要依据少量测点数据,难以得到被测对象完整温度信息。计算方法可以获得被测对象完整温度信息,但计算量大,信息再现实时性差。为了解决这个问题,实现快速、有效、准确的实时温度分布测量,提出一种基于Gappy POD低维表示的温度分布降维重建算法,从少量局部温度测量数据准确中重建温度场,并分析采用上述算法进行温度场重构时POD基个数、测点数量和测点位置对其的影响。通过双峰温度场模型重建结果和误差分析表明,重建误差在1×10-10以下,且该算法显著地减少了测量传感器的数量,降低了温度分布测量的复杂性与测量成本,为工业测量中数据缺失提供新的解决思路。 相似文献
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30.
强激光的计算模拟:平顶高斯光束模型 总被引:2,自引:1,他引:2
基于广义惠更斯-菲涅耳衍射积分,将平顶高斯光束作为一个整体光束,对其基本性质和变换特性作了统一研究。推导出了平顶高斯光束通过有线性增益(损耗)的近轴ABCD光学系统、无光阑和有光阑ABCD光学系统后解析形式的传输方程。对平顶高斯光束的相似变换以及与超高斯光束的一致性也作了分析。所得结果对强激光的模拟提供了一个有用的计算模型。 相似文献