相干滤波成像系统测量光学元件表面疵病

本文利用相干高通滤波成像系统对光学元件表面疵病进行了测量 ,提出了等效疵病面积的概念及计算公式 ,由等效疵病面积可计算出与 GB1185 - 89对应的疵病等级 J。实验装置的分辨率为 10μm,并具有可靠的表面疵病等级评价     

大口径光学元件表面疵病在位检测与评价研究

精密光学元件在加工过程中如果工艺控制不当,产生的划痕、麻点等疵病分布范围虽然较小,但对整个光学系统的性能影响却很大,破坏力非常强,目前的表面疵病检测仪基本上针对平面或球面光学元件进行离线检测。文章以光学加工机床为运动平台,采用暗场散射成像方法,设计多光束均匀照明系统,研究表面疵病微细特征的识别算法,实现大口径光学表面疵病的在位检测与评价;标定结果表明,表面疵病宽度偏差为2.05%,长度偏差为2.39%,满足指标要求;在此基础上针对Φ280 mm平面硅镜进行自动化在位检测,给出了不同类型疵病的统计数据,解决了离线检测中非加工时间长与多次装夹引起定位误差等问题。     

基于双向长短期记忆网络的太赫兹光谱识别

特征提取是太赫兹光谱识别的关键处理步骤,通常利用降维方法作为特征提取手段。然而,当一些化合物的太赫兹光谱曲线整体差异度较小时,降维方法往往会缺失样本差异的重要特征信息,从而导致分类错误。如果不采用降维方法提取特征,传统机器学习分类算法对维数较高的原始太赫兹光谱数据又不能很好的分类。针对此问题,提出了一种基于双向长短期记忆网络（BLSTM-RNN）自动提取太赫兹光谱特征的识别方法。BLSTM-RNN作为一种特殊的循环神经网络,利用其LSTM单元可以有效解决原始太赫兹光谱数据维数较高使得模型难以训练问题。再结合模型的双向频谱信息利用架构模式,可以增强模型对复杂光谱数据自动提取有效特征信息的能力。采用三类、15种化合物太赫兹透射光谱作为测试对象,首先利用S-G滤波和三次样条插值对Anthraquinone,Benomyl和Carbazole等十五种化合物在0.9～6 THz内的太赫兹透射光谱数据进行归一化处理,然后通过构建一个具有双向长短期记忆的循环神经网络对太赫兹光谱的全频谱信息进行自动特征提取并利用Softmax分类器进行分类。通过试验优化网络结构和各项参数,最终获得了针对复杂太赫兹透射光谱数据的预测模型,并与传统机器学习算法SVM,KNN及神经网络算法MLP,CNN进行对比实验。结果表明,dataset-1和dataset-2分别作为差异度较大和无明显峰值特征的五种化合物太赫兹透射光谱数据集,其平均识别率分别为100%和98.51%,与其他方法相比识别率有所提高;最重要的是,dataset-3作为5种化合物谱线极为相似的太赫兹透射光谱数据集,其平均识别率为96.56%,与其他方法相比识别率提高显著;dataset-4作为dataset-1,dataset-2和dataset-3的透射光谱数据集集合,其平均识别率为98.87%。从而验证了BLSTM-RNN模型能自动提取有效的太赫兹光谱特征,同时又能保证复杂太赫兹光谱的预测精度。在选择模型训练优化算法方面,使用Adam优化算法要好于RMSProp,SGD和AdaGrad,其模型的目标函数损失值收敛速度最快。同时随着模型训练迭代次数增加,相似太赫兹透射光谱数据集的预测准确率也不断提升。可为复杂太赫兹光谱数据库的光谱识别检索提供一种新的识别方法。     

特征提取算法在福美双表面增强拉曼光谱定量分析中的应用

表面增强拉曼散射(SERS)技术具有快速、指纹效应与极低的检测限等优点,被越来越多地应用到有害污染物、有毒物质、危险物质的检测与分析中。在SERS光谱的测量过程中,易受基底、仪器、宇宙射线与测量环境等因素影响,出现波动现象,对后续的分析与检测造成较大的干扰。基于农药福美双SERS光谱数据,尝试利用多种特征提取算法,如主成分分析(PCA)、离散余弦变换(DCT)、非负因式分解(NMF) ,对光谱的主分量进行提取,以减弱光谱数据波动对其后续的定量分析结果的影响。然后将提取后的分量分别结合线性回归算法——偏最小二乘法回归(PLSR),非线性回归算法——支持向量机回归(SVR)建立定量模型。最后,利用5-折交叉验证方法对比不同特征提取算法在不同类型的回归算法下的效果。通过实验验证可知,SVR对福美双溶液的分析精度要明显高于PLSR,这主要是由于SERS光谱强度与被分析物浓度之间为非线性关系。同时针对两种类型回归算法,特征提取算法都能明显地提升了分析结果,主要是由于其提取了源数据的主体信息,去除干扰信息。其中在线性回归中使用PCA效果最佳,在非线性拟合中使用NMF结果最佳,分析误差最好时可降低近3倍。最优回归模型(NMF+SVR)的交叉验证均方误差(RMSECV)为0.0455 μmol·L-1(10-6 mol·L-1),达到国家对福美双的检测标准,为农药快速检测提供一种新的方法。     

柔性碳纳米管复合导电纸的制备及其在锌锰纸电池中的应用

以碳纳米管和纸纤维混合制成均匀液体经抽滤制备成复合导电纸.采用不同工艺将石墨化碳纳米管和纸纤维复合,通过四探针电阻仪表征表面电阻和XRD、TEM、SEM等表征内部结构.将制备的导电纸作为集流体,采用CT-3008W-5 V5 mA-S4检测仪测试锌锰纸电池电化学性能.结果表明,当碳纳米管与纸浆质量比为2∶1时,表面电阻为20Ω/□,碳纳米管与纸纤维复合效果最佳.使用碳纳米管导电纸作集流体时,和石墨集流体相比,放电时间增加36.7; ～ 122.4;,电池质量能量密度提高64.1; ～ 141;.碳纳米管导电纸作集流体能大幅提高电池的能量密度.     

基于跟踪度的Gabor小波特征跟踪方法的研究

图像的边缘包含了目标的大量特征信息。利用Gabor小波可以从目标图像中提取具有特征位置、角度和尺度的参数。利用这些参数可以重建除均值以外的所有图像信息。图像边缘与均值无关。根据重建图像边缘线段的长度和边缘拟和度以及特征点的个数,提出了跟踪度的概念,分析了跟踪度的性质,并在跟踪度准则指导下确定了跟踪的特征点个数。仿真实验证明,跟踪度反映了目标特征跟踪的可靠程度,提供了跟踪精度的客观标准,为选择特征点个数、平衡计算复杂度和跟踪精度提供了客观的依据。通过对目标进行姿态变换和大面积遮挡的跟踪实验证明,当跟踪度达到0 95以上时就可以稳定地跟踪目标。     

肝豆状核变性病患者常用食疗中药的选择

为了解广州市中草药中铜、锌的含量 ,指导肝豆状核变性病患者合理服用中草药 ,在广州市主要中草药市场采样 ,应用火焰原子吸收法测定其铜、锌的含量。结果表明 ,所测中草药中铜的含量范围为 0 5 2～ 1 0 45mg/kg,锌的含量范围为 0 0 0～ 3 5 77mg/kg。提示广州地区川芎、北芪铜含量最高 ,肝豆状核变性病患者应减量服用 ;建议服用锌高铜低的半夏、玉竹、生地、杜仲     

一种基于皮肤纹理特征的皮肤分类算法

根据皮肤纹理的深浅、节点数及纹理粗细等主要特征,采用小波包及二维傅里叶变换分析方法和数学形态学分析法实现了皮肤的特征提取。利用小波包分解得到的空间频率信息对二值化纹理图像进行空域滤波去噪,利用基本竞争型人工神经网络进行纹理分类。结果表明,这一方法可获得较理想的分类结果。     

《平面色谱方法及应用》(第二版)

平面色谱法是色谱分析方法中的一个分支,主要包括纸色谱法和薄层色谱法。平面色谱有别于各种柱形式式的色谱方法。平面色谱法设备简单,操作方便,得到了广泛的应用,特别适合于中草药、中成药及一些含大量杂质的样品中微量成分的分离分析。     

多组分烷烃混合气体FTIR光谱定量分析新方法

提出一种核偏最小二乘(KPLS)特征提取耦合支持向量回归机(SVR)的新方法,用于实现气测录井中傅立叶变换红外(FTIR)光谱法对甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷以及正戊烷7种组分混合气体的定量分析.采用KPLS方法对光谱数据进行特征提取,将得到的特征组分作为SVR的输入建立7组分气体的定量分析模型.对相同混合气体进行定量分析,结果显示,采用KPLS特征提取后,SVR模型对7种组分气体的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.116、0.079、0.104、0.092、0.108、0.029和0.016,均小于线性偏最小二乘法(LPLS)、LPLS-SVR、KPLSR以及SVR模型的RMSEP.结果表明,KPLS-SVR法可以更好地提取隐含在混合气体FTIR光谱数据与其组分浓度之间的非线性特征,并有效地消除光谱数据噪声,大幅度降低数据维数,是一种有效的气测录井烷烃混合气体定量分析方法.