基于热图像的种蛋气室变化监测算法

种蛋气室的大小是监测种蛋孵化过程的重要指标之一。根据种蛋的热力学结构,种蛋在孵化过程中,包裹气室部分蛋壳会与其他部分蛋壳产生温差,从而可通过热红外图像进行观察。针对在种蛋孵化过程中,人工照蛋检测气室效率低的问题,探索设计了一种基于热图像的种蛋气室变化俯视监测算法。监测种蛋气室热图像的算法主要包括种蛋目标检测,种蛋图像分割和种蛋气室面积计算3个部分,其中种蛋的目标检测采用Faster-RCNN算法实现;种蛋图像分割采用BP神经网络算法实现;种蛋气室面积是在种蛋图像分割的基础上进行计算。使用孵化5天及以上的种蛋作为研究对象,并拍取种蛋的热图像进行试验。试验结果表明：种蛋热图像的目标检测的平均精度（mAP）为99.85%,拥有较好的检测效果。使用BP网络对种蛋进行图像分割。BP神经网络经过调参后,其网络最佳的结构为三层隐藏层,每个隐藏层拥有1 000个神经元,最优初始学习率为0.000 1,最优最大迭代次数为500。以F1-measure作为分割效果的评价指标,BP神经网络的图像分割总体结果为87.02%,Otsu算法的总体结果为65.25%。其中只有一个蛋的情况下,BP神经网络的分割结果为87.17%,Otsu算法的结果为68.86%。存在其他种蛋的干扰条件下,BP神经网络的分割结果为86.94%,Otsu算法的结果为61.64%,BP神经网络的分割效果优于Otsu分割算法,BP神经网络拥有更强的抗干扰能力。最后提取了孵化5～19 d种蛋的气室变化,通过观察种蛋气室大小曲线来监测种蛋的孵化情况,可看出随着天数的增加,气室有着明显变大的趋势。人工测量法与热红外测量法比较结果说明两者相关性为0.934 3,拥有较好的相关性。基于热图像的种蛋气室变化监测算法可在实际生产中实现种蛋的识别与气室大小的快速监测,为实现监测种蛋孵化的自动化提供了技术参考。     

基于改进U-Net的量子点STM图像分割

为提升量子点图像分割精度,降低特征识别误差,提出一种基于改进U-Net的量子点图像分割方法.首先,在预处理阶段,设计了以色彩通道为权值的灰度化算法,以提升后续分割效果.其次,在STM图像分割部分,在原始U-Net结构上引入中间过渡层以均衡网络各层特征.而后,建立数据集,并通过实验对比不同分割算法的精确度、召回率、F-measure.最后,将分割算法应用于量子点的特征识别,并测试了不同分割方式对应用的影响.实验结果显示,改进灰度化方法保留细节信息丰富,明显提升了量子点分割精度;改进U-Net的平均精确率、召回率、F-measure相较原始网络分别提升了13.83%、2.16%、8.13%.同时,实验数据表明由于分割精度的提升,量子点数量、纵横比等特征参数的识别更加精确.     

基于数学形态学的表面原子熔融相的 STM图像识别算法

高温扫描隧道显微镜(HT-STM)可以实时原位地捕捉到表面原子的熔化相变过程.在这一原位变温实验中,快速可靠地识别出每帧STM图像中的熔融相十分关键.传统的手工统计方法存在效率低下、随意性大等问题.我们发展出一套基于数学形态学的算法,来自动快速地识别.与人工方法相比,该算法消除了人为主观误差,使确定的边界更加准确、光滑,处理效率提高了266倍.     

基于小波变换的磁共振图像去噪

去噪是图像处理中的一个非常重要的问题. 传统去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像的细节,基于小波变换的图像去噪方法能在降低图像噪声的同时较好地保持图像的细节,目前基于小波变换对图像进行去噪已经成为最有前途的去噪方法之一. 本文综合小波域去噪的文献,对小波域的磁共振图像去噪方法进行了综述,详细介绍了各种小波域的磁共振图像去噪方法,并对他们的性能进行了总结,对小波域去噪方法的发展趋势进行了展望.     

飞秒激光诱导硬质合金YG6表面累积效应

采用波长800nm的飞秒激光对硬质合金YG6表面进行多脉冲加工,利用光学显微镜测量微凹坑损伤形貌及损伤直径,研究了飞秒激光在不同能量密度和脉冲数下硬质合金YG6的损伤阈值和损伤直径的变化规律及其损伤机制.试验结果表明:硬质合金YG6的多脉冲损伤阈值随着脉冲数增加而降低,呈现明显的累积效应.试验得到了多脉冲飞秒激光加工YG6的损伤阈值、损伤直径与脉冲数及中心能量密度的定量关系,YG6多脉冲损伤阈值主要与脉冲数相关,由单脉冲损伤阈值和累积系数共同决定,试验得到YG6单脉冲损伤阈值为1.14±0.06J/cm2,累积系数为0.84±0.02.损伤直径主要与光束中心能量密度和脉冲数相关,由光束束腰半径,单脉冲损伤阈值和累积系数共同决定.试验采用多组平均功率和脉冲数对YG6进行烧蚀,验证了单脉冲损伤阈值和累积系数的可靠性.     

基于贝叶斯估计的IRFPA自适应非均匀性校正

针对长时间工作后红外焦平面阵列(IRFPA)响应特性发生漂移,图像质量下降的问题,分析了两点校正(TPC)后残留非均匀噪声的特性,在TPC的基础上提出了一种自适应非均匀性校正方法。将两点校正后的图像进行小波分解,利用贝叶斯阈值逐点进行信号方差和噪声方差的估计,计算出残留非均匀噪声并加以去除。实验结果表明,该算法可以有效去除残留非均匀噪声,避免因红外焦平面阵列响应特性漂移而导致的图像降质。     

行车环境下钢轨轮廓激光条纹中心的提取方法

研究了行车环境下激光条纹图像中心线快速、准确且可靠的提取方法。基于ENet深度学习模型实现了激光条纹的多区段快速分割;通过统计各区段内光条梯度方向的直方图来确定各分段光条的法线主方向,并构造了相应的方向模板;利用分区域多模板匹配的灰度重心法实现了光条中心的亚像素坐标提取。研究结果表明,该方法可以有效克服室外行车环境中各类干扰信息对光条中心提取的影响,单幅钢轨轮廓图像的光条提取时间仅为2.1 ms,误差均值约为0.082 pixel,标准差为0.047 pixel,兼顾了光条中心提取的时效性和准确率。     

一种海空背景下红外小目标检测新算法

针对海空背景下红外小目标图像信噪比低、难以检测的情况以及传统检测方法需要图像帧数多、实时性差等缺点,基于Donoho的小波变换阈值化方法,提出了一种更加适合海空背景下红外小目标检测的新算法.该算法采用一种新的阈值求取方法以及更加简单的硬阈值化函数对图像进行处理.通过仿真实验将新算法与传统检测算法进行比较,实验结果表明,无论在处理效果还是实时性上,新算法都优于传统算法.     

基于铰链式六面顶压机的二级6-8模超高压大腔体内置加热元件的设计与温度标定

 首次报道了一种新型的基于铰链式六面顶压机的二级6-8模大腔体静高压装置的内置加热元件的设计与温度标定。此加热组装结构简单,升温快,保温效果好,并有效地解决了国外基于两面顶压机构架下的二级6-8模内加热组装中热电偶在施加压力时易断的问题。以低成本的碳管为加热元件,采用直接和间接两种加热方式,用双铂铑（Pt6%Rh-Pt30%Rt）B型热电偶进行温度测量,并根据实验过程中加热功率与腔内实际温度的关系,对不同压力下腔体内的温度进行了标定。实验结果表明：此加热系统的油压达到40 MPa（腔体压力约10 GPa）时,温度可以达到1 700 ℃以上;在油压为30 MPa、样品室温度为1 000 ℃时,保温时间可达2 h,甚至更长;实验中获得样品的直径可达3 mm,高度可达7 mm,实现了在高温超高压条件下大样品的制备,满足了实验对产生高温超高压条件的需要。     

Mo/Si aperiodic multilayer broadband reflective mirror for 12.5-28.5-nm wavelength range

Aperiodic molybdenum/silicon (Mo/Si) multilayer designed as a broadband reflective mirror with mean reflectivity of 10% over a wide wavelength range of 12.5-28.5 nm at incidence angle of 5° is developed using a numerical optimized method. The multilayer is prepared using direct current magnetron sputtering technology. The reflectivity is measured using synchrotron radiation. The measured mean reflectivity is 7.0% in the design wavelength range of 12.5-28.5 nm. This multilayer broadband reflective mirror can be used in extreme ultraviolet measurements and will greatly simplify the experimental arrangements.