基于深度学习的光学薄膜元件损伤识别与分类研究

激光诱导光学薄膜元件损伤是限制激光向高功率、高能量发展的瓶颈,因此,光学薄膜损伤的快速检测已成为亟需解决的问题。为提高光学薄膜元件损伤识别与分类的准确率和效率,提出了一种基于深度学习的损伤图像分类模型训练方法。采集激光辐照氧化物薄膜损伤图像,通过噪声去除、图像增强等预处理,提取损伤区域RGB值、灰度、纹理、形状等特征信息,投入BP神经网络训练识别,受数据集较少和计算误差的影响导致分类结果未达期望值,因此,使用迁移学习训练数据集,结果表明,使用迁移学习在准确率和灵敏度等评价指标上均优于BP神经网络,准确率达90%,将深度迁移学习技术用于光学薄膜元件的损伤识别,为解决激光诱导的光学薄膜损伤判别提供了新思路。     

对一道双参数模拟试题的透析

<正>众所周知,设点还是设线,直接影响圆锥曲线问题的解题过程,往往是解决圆锥曲线问题的焦点之一,切入角度和构图方式的差异会引发出不同的解题思路.在问题的解决过程中,设点与设线两种不同的方式并没有本质的差异,孰优孰劣因题而异.下面就一道高考模拟试题的解法、问题的几何特征揭示,谈谈我们的想法.