基于超像素的硅基OLED微显示器数字驱动成像质量研究

针对微显示器分辨率、刷新率低,显示运动画面时产生动态假轮廓等成像问题,通过分析超像素技术的特性及驱动原理,结合数字驱动方式,提出数字驱动型超像素扫描策略。利用人眼的积分特性和视觉暂留特性,通过帧与帧之间在时间上切换,空间上偏移的方式,降低数据传输带宽,改善动态假轮廓现象,提升显示器成像效果。结合超像素技术设计一款数字驱动型超像素微显示控制器,并在分辨率为2 048×2 048的全彩硅基OLED微显示器上验证其可行性。仿真分析结果表明,基于超像素的数字驱动扫描策略在分辨率主观感知不变的条件下,数据传输带宽减少50%。利用最小可察觉失真积分法进行评估,超像素扫描策略动态假轮廓等于0和不超过8灰度的概率分别约为93.3%和99.3%,成像质量有较大提升。     

3 016.49 cm-1波数下变气压、温度的甲烷吸收系数计算研究

红外甲烷传感器根据朗伯-比尔定律对甲烷的浓度进行检测,而吸收系数是朗伯-比尔定律中的重要参数,其受温度和压强的影响变化较大,其变化会导致浓度测量的误差,因而研究不同温度、气压下甲烷吸收系数的变化规律对设计高精度的红外甲烷传感器有重要意义。文献报道中,一般采用获得测量甲烷浓度受环境影响的实验数据,再加以数学处理的方法,对测量误差进行补偿和修正。该工作以分子光谱分析理论为基础,以3 016.49 cm-1波数的甲烷为研究对象,利用HITRAN数据库的甲烷数据,设计了Python程序调用HAPI函数,拟合计算出甲烷吸收系数随温度、气压的变化规律,并通过傅里叶红外光谱对甲烷吸收系数的变化规律进行实验验证。结果表明,在3 016.49 cm-1处,水分子（湿度的影响）对于甲烷吸收系数的影响很小,可以忽略不计;温度和气压对吸收系数有一定的影响,当气压为1.0 atm,温度在-10～50 ℃范围内升高时,甲烷吸收系数减小,吸收系数与温度的关系呈线性关系;当温度为273.15 K时,气压在0.6～1.2 atm升高时,甲烷收系数增加,吸收系数与气压关系呈线性关系。最后拟合出的吸收系数与温度、气压的公式,k(T, p)=53.65(±3.24)-0.114 6(±0.010 7)T+21.07(±0.95)p。实验中甲烷标准气体的浓度分别为1.01%,2.00%,3.51%和5.06%,通入直径为2.5 cm,长度为8 cm的短光程石英气体池中,通过改变气体的气压及温度,从傅里叶红外光谱仪获得甲烷的吸光度,由于受实验仪器分辨率的影响,如直接通过吸光度反演甲烷浓度其误差较大,采用吸收系数与吸光度的比值来判断吸收系数拟合的正确性。结果表明,浓度为定值,气压与温度变化时,吸收系数与吸光度之比基本为定值,从而证明了计算拟合出的甲烷吸收系数随温度压强变化的正确性。     

球形磨粒和切削磨粒轮廓分形维数研究

选取 FAENA法作为计算磨粒分形维数方法 ,用试验法、现场收集和磨粒相片 3种方法收集了球形磨粒和切削磨粒各 5 0 0个样本 ,并进行了轮廓分形维数计算 .结果表明 ,这 2种磨粒在 80 0倍放大倍数时具有最好的统计分形 ,轮廓分形维数分布为正态分布 ,球形磨粒分形维数为 D(μD,σ2 )～ D(1.0 2 5 ,0 .36 89× 10 - 4) ,切削磨粒分形维数为 D(μD,σ2 )～ D(1.10 2 ,3.5 79× 10 - 4) ,这 2种典型磨粒轮廓分形维数分布参数的确定对磨粒的自动识别有借鉴作用     

器件表面形貌及粗糙度检测

本文基于光学计量技术及扫描显微技术,从结构和器件的表面轮廓和粗糙度两个参数入手,介绍表面高度起伏从厘米到原子级水平的检测和分析中的一些重要方法,如适用于表面起伏从厘米到微米量级的结构光投影方法、表面起伏从毫米量级到亚微米量级的相干光形貌测试技术,以及从亚微米到亚纳米水平的光散射技术和扫描显微表面形貌与表面粗糙度测试技术等,并讨论各种尺度下表面的表征方式和检测参数。最后结合散斑统计分析技术,应用局域散斑场强度统计平均和散斑场自相关函数计算,给出了某战斗机机体蒙皮材料在环境应力腐蚀条件下表面粗糙度(范围从0.025微米到0.7微米)随腐蚀介质温度、腐蚀时间等参数的检测和分析结果。     

粗糙表面测量轮廓的分形插值模拟

引入粗糙表面的分形插值理论，提出用分形插值函数模拟粗糙表面轮廓的方法。并以车削，磨削及磨损表面为研究对象，对粗糙表面进行了分形插值模拟，系统地研究了影响其模拟模拟效果的因素和规律。发现可以采用分形插值理论来模拟或表征具有分形特征的粗糙表面。     

三特征Contourlet纹理图像检索算法

Contourlet纹理检索算法中,特征向量的构造大多采用子带系数的能量和标准偏差级联得到,这在一定程度上阻碍了细节纹理的准确表达.为了克服这个问题,构造了相对标准偏差这个特征作为纹理特性的描述算子,并将该特征与子带系数幅度均值和峰度级联来构造特征向量.采用这种新型的特征向量,在Contourlet与Contourlet-2.3两种轮廓波纹理算法框架下,以Brodatz纹理图像数据库作为测试对象,相对于目前普遍采用的特征向量,平均检索率提高了5%~7%,从而验证了该算法的有效性.     

洞庭湖湿地中鸟的图像色彩与纹理特征融合识别算法研究

为实现鸟类物种识别和自动化观测,针对鸟的图像的自动提取和识别过程中的问题,开展了一系列的研究工作.首先对鸟的彩色图像进行二值化,接着采用Log算法对鸟的轮廓进行提取,然后对鸟进行初步颜色特征提取,对特征颜色较明显的鸟进行粗分类,再接着对特征色不太明显的鸟类进行基于灰度共生矩阵算法的纹理特征提取,最后对提取的纹理特征进行BP神经网络分类,最终达到对鸟的识别.实验结果表明,平均识别正确率达到70%以上.     

基于GMM-HMM的静态手势识别

提出了一种基于混合高斯模型的隐马尔科夫模型(GMM-HMM)与手势轮廓特征的单幅手势图像识别方法,该方法采用YCr Cb空间阈值处理对手势图像二值化处理,针对理想感兴趣区域提出了一种还原最上层轮廓的新型轮廓算法.将每类手势轮廓特征作为HMM的观察值分别训练对应手势的HMM参数,建立所有手势的HMM模型.分别用Viterbi算法计算测试集数据与每个模型的条件概率来获得识别结果.实验结果表明,该方法不仅对手势库内的特定人的静态手势识别具有较好的效果,且对提取的其他人的静态手势图像识别率也较高.     

大口径光学非球面元件拼接优化及精度验证

针对磨削阶段大口径光学非球面元件拼接测量精度不高的问题,提出一种基于两段拼接的优化算法。首先根据多体系统运动学理论、斜率差值及逆推法建立两段面形轮廓的拼接数学模型;其次针对拼接算法中工件运动量和运动误差对拼接精度的影响,仿真分析了350mm非球面工件的两段拼接。仿真结果表明,随着平移误差增大,拼接误差明显增大,而当控制旋转角度在8°以内、平移量在10mm以内、旋转误差在60′以下及平移误差在3μm以下时,拼接误差的标准偏差值在0.2μm波动;最后利用Taylor Hobson轮廓仪和高精度辅助测量夹具对120mm口径的非球面光学元件进行测量实验并研究工件运动量对拼接测量精度的影响。实验结果表明,当控制平移量在10mm以内和旋转角度在8°以下时,拼接误差的标准偏差值在0.2~0.6μm之间,能满足磨削阶段光学元件亚μm级精度的面形检测要求。     

文化播报

三张照片:掀开圆明园焚毁后景观圆明园于1860年被英法联军焚毁之后是片瓦不留,还是另有景象?不久前,在北京华辰2008年春拍中被拍卖的三张拍摄于1875年的圆明园原版老照片就是答案:虽是残垣断壁,但西式建筑的外轮廓、精美的雕刻和喷泉水池依然清晰。