动态集成电路的光声分层成像

利用压电光声技术，对处于工作状态的集成电路器件进行了光声分层成像。同时，在理论上研究了动态集成电路的光声分层成像机理，结果表明，动态器件的光声分层成像，不仅可以突出显示器件中某些一般不易观察到的亚表面结构，而且还可研究器件的工作原理以及分析器件动态失效的原因。显示了动态光声分层成像在半导体领域的应用前景。     

HBT的PN结偏移效应

采用流体动力学输运模型详细分析了发射区ＰＮ结偏移对ＡｌＧａＡｓ／ＧａＡｓＨＢＴ器件性能的影响，提出了器件优化设计的原则，在等和小的偏压下为了提高，β，ＰＮ结应向宽禁带层偏移，而为了得到大电流下的大电流放大倍数则应采用ＰＮ结是质结对准的结构。     

N/P硅外延片的少子扩散长度测量

本文提出了用N/P硅外延片的结光电压光谱响应确定N/P硅外延片中少子扩散长度的方法.导出了入射光强1和结光电压V、光吸收系数a的理论关系,其中包含了外延层和衬底少子扩散长度的信息.     

低温超高速BiCMOS数字电路的延迟特性分析

在常规ＢｉＣＭＯＳ技术基础上，该文充分考虑了低温下ＭＯＳ电流驱动能力增强，双极器件增益与频率性能退化，ＰＮ结正向导通电压增加和结电容减小等因素的影响，并由此建立起统一的低温ＢｉＣＭＯＳ数字电路延迟时间的非线性解析分析模型，所得到的有关结论对低温超高速ＢｉＣＭＯＳ电路的优化设计有现实的指导意义。     

DC/DC变换器的一种神经网络控制方法

为了消除Buck—Boosl变换器为代表的DC／DC（直流，直流）变换器最小相位性质的影响．对其输出电压进行控制，分析模型特性．采用非线性反馈控制电流内环．用RBF（径向基函数）神经网络设计了神经网络控制器控制输出电压外环，分析了系统的稳定性．仿真结果表明．提出的控制器动、静态性能很好．对变换器中元件参数的变化和负载电阻的扰动有较好的鲁棒性．     

（1＋1）维准静态时空的热辐射

研究了一种（１＋１）维准静态时空的热辐射。在动态情况下，每一准静态事件的视界分裂为两个，且有一稳态事件界处在相应的两个动态局部事件视界之间。因此，采用广义Ｔｏｒｔｏｉｓｅ坐标变换和解析延拓，得到了这种时空的热辐射温度。     

一种适应大跨度电压变化的综合负荷静态模型

建立合理的综合负荷静态模型对电力系统静电压稳定性分析具有重要意义，在对感应电动机静态电压特性进行模实验和仿真分析的基础，以综合负荷的静态电压特性进行了较深入全面的研究，提出了一种综合负荷静态模型，所提出的模型能合理地描述综合负荷在低电压运行条件下的静态行国，具有全电压范围的适应性，对电力系统静态电压稳定性分析具有较大的理论和实用价值。     

激光扫描光电显微镜

本文报道了利用半导体材料和器件光电导效应研制成功的一种新型成象检测系统——光电显微镜.并用该显微镜对几种MOS功率管和TTL集成电路进行了静态和动态检测,其结果说明光电显微镜不但可用来检测各种集成电路(包括大规模集成电路)的静态缺陷,更重要的是可用于探查器件在工作情况下的逻辑状态、电荷分布及失效分析等,从而为分析集成电路提供一种非接触式、非破坏性、能用于常温常压的方便有效的检测方法.     

基于移频外差的高速光电子器件自校准高频分析

高速光电子器件是大容量光通信系统和宽带微波光子系统的基础,器件的高频响应测量对于实现电光和光电转换具有重要的意义.为此,基于光外差理论提出了移频外差方法用于实现从光域光谱到电域电谱的映射,在电域获得光谱和电谱的联合分析.实验中,通过配置电域谱线的频率关系,利用移频外差将所需光载波和边带从光域映射到电域,实现了高速马赫-曾德尔调制器、相位调制器和光电探测器的自校准高频测试,获得了马赫-曾德尔调制器的调制指数、半波电压和啁啾参数、相位调制器的调制指数、半波电压以及光电探测器的响应度等多种高频参数.结果表明,该方法具有宽频段、高分辨率、多参数、自校准测试的优点.     

N-CdTe薄膜电极液结太阳电池的光电化学性质

本文报道了由N-CdTe薄膜电极构成的液结太阳电池的基本光电化学性质.电池可表示为:N-CdTe/1MNa₂S、1M NaOH、1MS/C测量了电池的电流-电压、电流-电极电位曲线,确定了光强与光电压、光电流、转换效率的关系.在60mW/cm²光强下,电池的能量转换效率为1~2%.电极的禁带宽度为1.43eV,借微分电容及最大光电位的测定得到平带电位为-1.1~-1.2V (VS·SCE).此外,还试验了对电极与电解液对转换效率的影响.     

改进脉冲耦合神经网络及二维Otsu算法的光伏阵列阴影检测

阴影对太阳能发电系统输出功率有极大的抑制作用,该文针对光伏阵列局部遮荫现象提出一种基于改进的脉冲耦合神经网络的阴影检测方法. 设置合适的初始参数,根据unit-linking PCNN（ULPCNN）算法进行阴影分割,利用二维Otsu算法自动选取迭代次数,以循环迭代过程中具有最优阈值的分割图像为最终分割结果. 仿真结果表明：该算法可检测出光伏阵列局部阴影,与传统的脉冲耦合神经网络算法及ULPCNN算法相比分割结果更好,操作更简洁.     

基于YOLOv3与分水岭的直升机桨叶欠曝光图像圆形标记点检测

针对现有的直升机桨叶欠曝光图像中圆形标记点检测方法存在自适应能力不强、速度慢、精度不高的问题，提出了基于YOLOv3（you only look once）与分水岭的直升机桨叶欠曝光图像圆形标记点检测方法.首先，将采集的真实桨叶欠曝光图像中的圆形标记点进行标注后，制作成数据集，并训练YOLOv3网络；其次，用训练好的YOLOv3网络检测出圆形标记点区域；再次，改进传统分水岭标记提取方式，采用多线程技术并行在各圆形标记点区域内进行分水岭变换，得到圆形标记点边缘检测结果；最后，采用最小二乘圆拟合和奇异点去除法实现圆形标记点的精确定位.研究者通过对多幅欠曝光桨叶图像中圆形标记点进行检测实验，验证了该方法具有自适应能力强、速度快、精度高的优点，并已将其用于直升机桨叶欠曝光图像圆形标记点的检测.     

孤岛检测中复小波变换与实小波变换的对比

孤岛检测是分布式光伏并网发电中的重要问题.为此,研究复小波变换和实小波变换在孤岛检测中的应用,提取并分析公共耦合点电压小波变换系数的幅值和相位的对比关系,以判断孤岛是否发生.仿真结果表明:基于复小波变换的孤岛检测可解决实小波方法特征信号分层繁琐和阈值选取过程复杂的问题.     

并网型光伏空调制冷研究

为研究并网型光伏空调的制冷特性,对甘肃省自然能源研究所一并网型太阳能光伏空调系统进行了合理地优化设计,考虑房间冷负荷、光伏阵列装机容量、光伏阵列倾角等对太阳能光伏空调的影响,实测了甘肃省兰州市夏季光伏空调的发电量和用电量,并进行了电力平衡分析。结果表明:1.5~2.0kW的光伏阵列在需要制冷的夏季可以提供15.3m2的办公室制冷所需的电量。另外,并网型太阳能光伏空调的环境和经济效益显著。光伏空调的成本回收时间约为6.2年。因此,随着人们环境保护意识的增强和光伏组件价格的下降,并网型太阳能光伏空调将会成为未来光伏技术应用发展的一个重要方向。     

高分辨率光学与SAR影像在建筑物信息提取中的应用

利用高分辨率航天遥感数据对建筑物实现三维重建,具有重要的理论与实用价值.光学与SAR图像是应用较为广泛的两种遥感数据,高分辨率是当代遥感发展的一个重要趋势. 归纳了建筑物检测与高程估算的研究现状,分析了建筑物在高分辨率SAR影像中的物理散射特性,并进行模拟仿真. 以采用的数据源为序,分别介绍了建筑物检测与高程估算的研究现状及存在的问题. 对基于高分辨率光学与SAR影像的建筑物三维重建进行了展望.     

一种基于图像内容的隐写分析方法

数字图像已成为信息隐藏的一类重要载体,然而不同内容的图像对隐写分析呈现出不同的检测性能. 该文基于图像信源区域平稳马尔可夫特性,用方差度量图像的区域复杂度,运用四叉树分割方法对图像进行递归分解,提取对数字隐写较为敏感的平坦区域,并从这些区域提取游程长度直方图统计矩特征,最后结合支持向量机实现隐藏信息检测. 实验结果表明,依据图像内容分割出敏感区域进行隐写分析可有效改善检测性能.     

共焦激光扫描显微镜及其对集成电路的检测

报道了一种新型的成象检测系统——共焦激光扫描显微镜,介绍了成象原理、性能和应用范围.该显微镜利用光学共焦方法,可对样品结构实现三维分层成象或结构高度差的定量测量.与传统光学显微镜相比,具有更高的分辨率(空间分辨率优于0.2μm)和更高的对比度,同时还具有光电成象功能.文中给出了该显微镜对几种集成电路检测的结果.共焦激光扫描显微镜可作为大规模集成电路等半导体器件、材料和其它样品(如生物样品)的一种方便、有效、非接触式、非损伤性的检测系统.     

用电子束感生电压技术检测锑化铟红外探测器

在DX-3A扫描电子显微镜上加上了低温样品架,在83K用电子束惑生电压技术(EBIV)检测了锑化铟光生伏特型红外探测器的若干性能.探测器的EBIV像可清楚地显示出光敏面扩大的程度及多元探测器中各敏感元之间的隔离不完善性.光敏面上缺陷引起的响应不均匀性也可灵敏地检测出来.对于具有腐蚀台阶的台面型探测器,从EBIV分布曲线可估计出p-n结的深度.     

基于人体关键部位的不良图像过滤

肤色过滤不良图像的方法对于皮肤裸露较多但不含关键部位或类肤色区域较多的图像容易产生误检,为此设计了一种基于人体关键部位的不良图像过滤系统. 首先提取人体关键部位灰度分布的Haar-like特征,采用Adaboost学习算法训练得到人体关键部位分类器;然后通过此分类器得到人体关键部位候选区域,提取其梯度
直方图特征、基于灰度共生矩阵的纹理特征和基于颜色矩的颜色特征,使用支持向量机(support vector machine,SVM)进行训练;最后将训练得到的SVM分类器二次过滤人体关键部位,以提高系统整体的精度. 实验结果表明,该系统能准确地检测出人体关键部位,有效地降低不良图像的误检率.