基于改进K-means算法的工件表面缺陷分割算法研究

工件表面缺陷的存在影响工件产品的质量以及工件的安全使用,传统的工件表面缺陷检测由人工完成,工作量大且易受到检测人员主观因素的影响,很难保证检测的效率与精度.本文提出了一种基于改进的K-means算法的工件表面缺陷分割算法,将自适应人类学习优化算法应用到K-means聚类算法中,使自适应人类学习优化算法初始化K-means聚类算法的聚类中心,最后将改进的K-means聚类算法结合形态学进行工件表面缺陷的检测.实验表明,该算法能够较理想的分割出工件表面的缺陷,具有分割精度高、实用价值较好的特性.     

基于晶格缺陷的谷极化三维弹性声子晶体的拓扑界面传播特性

晶格缺陷(包括旋错和位错等)广泛存在于各种材料,并呈现出优异的物理和力学性能.在经典波动体系,晶格缺陷态首先应用于二维光学系统,实现了晶格缺陷激发的谷极化界面态和束缚态.本文设计了一种三维弹性声子晶体,其单胞在第一布里渊区的K-H方向线性简并.打破单胞的镜像对称性,该三维弹性声子晶体沿第一布里渊区K-H方向的简并线打开而形成完全带隙,激发出谷极化量子霍尔效应.将晶格缺陷态引入具有谷极化量子霍尔效应的三维弹性声子晶体,晶格畸变导致单胞谷极化拓扑相反转而形成界面,实现了弹性波在三维弹性声子晶体的稳健界面传播.基于晶格缺陷的谷极化三维弹性声子晶体拓扑界面态的实现,突破了传统经典波动系统拓扑波导设计的局限性,为三维复杂拓扑波导器件设计提供了良好的技术支撑.     

混合粒子群算法的电火花成型加工工艺参数优化

针对电火花成型加工机床工艺参数难以确定以及工件表面质量差的问题,在CTM450机床上探究了脉冲电流、脉冲宽度、脉冲间隔对成型加工中MPR和Ra的影响,在正方实验的基础上,以提高材料去除率和工件表面质量为优化目标,设计了混合粒子群算法,将仿真优化后的结果与实际加工效果进行验证,表面该算法准确有效.     

吡喃葡萄糖基咪唑啉盐表面活性剂的波谱学数据分析

以1-(2,6-二甲基苯基)-1H-咪唑与2-溴乙基葡萄糖苷为原料,一步合成了新化合物溴化1-(2,6-二甲基苯基)-3-[2-(2,3,4,6-四-O-乙酰基-β-D-吡喃葡萄糖基氧基)-乙基]-咪唑盐(化合物1),是一种咪唑啉盐表面活性剂。化合物1的结构中存在糖基,含有多个手性碳原子,导致其核磁共振氢谱和碳谱较为复杂。我们运用液相色谱-高分辨质谱(LC-HRMS)和元素分析(EA)确定了其化学组成,随后通过液体核磁共振波谱技术(包括1D和2D核磁共振手段,如~1H NMR、~(13)C NMR、DEPT90、DEPT135、~1H-~1H COSY、~1H-~(13)C HSQC、~1H-~(13)C HMBC)对化合物1的氢谱和碳谱信号进行了表征,通过解析对其结构进行了详尽归属。     

不同表面活性剂对CoSb_3纳米粉体的影响及其非晶化研究

分别选用不同的表面活性剂(SDBS、CTAB、EDTA、PVP),采用水热法成功制备CoSb_3纳米粉体.对制备的纳米粉体分别进行XRD和SEM表征,研究了不同表面活性剂对制备的CoSb_3纳米粉体的影响.结果表明不同表面活性剂对制备的CoSb_3纳米粉体形貌有显著的影响.并将水热法制备的CoSb_3纳米粉体,采用脉冲激光非晶化技术进行处理,结果表明纳米粉体实现了部分非晶化.通过样品的XRD分析研究了影响CoSb_3纳米粉体部分非晶化的条件,结果表明扫描重复次数的增加可以提高CoSb_3基方钴矿热电材料的非晶化能力,适当提高扫描速度有利于CoSb_3基方钴矿热电材料的非晶化.     

基于磁致链化效应的磁控粗糙表面及其疏水特性

基于自清洁、表面减阻等技术需求，近年来，超疏水表面及其制备技术广受关注基于铁磁颗粒在聚合物基体中的磁致链化，通过构建具有微米级随机山状突起特征的磁控粗糙表面(magnetic roughness surface, MRS)，其水滴接触角可达150°以上，呈现超疏水特性通过对MRS制备过程中固化磁场强度、铁磁颗粒粒径及含量等因素进行研究，建立了MRS规则锯齿结构模型，仿真分析了锯齿结构高宽比和间距比对表面疏水性的影响     

基于函数调用序列模式和函数调用图的程序缺陷检测方法

基于函数调用模式挖掘的程序缺陷检测方法通常挖掘出的模式较多,疑似缺陷数量大,人工确认疑似缺陷开销高,且易引入误判.为此,该文提出一种基于函数调用序列模式和函数调用图的程序缺陷检测方法.首先,挖掘函数调用序列模式;其次,通过分析待检测程序,生成函数调用图;第三,结合函数调用序列模式和函数调用图,检测程序中的疑似缺陷.实验结果表明,在不影响缺陷检测效果的前提下,本方法有效减少了疑似缺陷数量,降低了人工确认开销.     

石墨烯超表面光学性质研究进展

超表面是具有亚波长尺度周期性人造结构的一种二维超材料,通过结构设计,对入射电磁波进行控制,在各类器件上有非常广泛的应用前景.石墨烯具有独特的电学、光学、热学和机械特性,石墨烯超表面受到了越来越多的关注.利用外部电压改变石墨烯的电导率可以灵活地设计出不同功能的器件.介绍了超表面的基本概念,根据超表面的分类简述了各类石墨烯超表面的发展进程,并对目前问题和未来发展趋势进行了讨论.     

基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法研究

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。