基于视觉感知的智能扫地机器人的垃圾检测与分类

目的 为了提高扫地机器人的自主性和智能化程度，为扫地机器人配备视觉传感器，使其获得视觉感知能力，通过研究有效的垃圾检测分类模型与算法，实现对垃圾的定位与识别，引导扫地机器人对垃圾进行自动识别与按类处理，提高工作的目的性和效率，避免盲动和减少能耗。方法 选择检测速度较快的YOLOv2作为主网络模型，结合密集连接卷积网络，嵌入深层密集模块，对YOLOv2进行改进，提出一种YOLOv2-dense网络，该网络可以充分利用图像的高分辨率特征，实现图像浅层和深层特征的复用与融合。结果 测试结果表明，智能扫地机器人使用本文方法可以有效识别不同形态的常见垃圾类别，在真实场景中，测试识别准确率为84.98%，目标检测速度达到26帧/s。结论 实验结果表明，本文构建的YOLOv2-dense网络模型具有实时检测的速度，并且在处理具有不同背景、光照、视角与分辨率的图片时，表现出较强的适应和识别性能。在机器人移动过程中，可以保证以较高的准确率识别出垃圾的种类，整体性能优于原YOLOv2模型。     

基于深度学习的彩色以及近红外图像去马赛克

单传感器捕获的彩色-近红外（RGB-NIR）图像存在光谱干扰，从而导致重建出的标准彩色图像（RGB）图像与近红外（NIR）图像存在色彩失真以及细节信息模糊。针对这个问题提出一种基于深度学习的去马赛克方法，通过引入跳远连接与稠密连接解决了梯度消失和梯度弥散问题，使得网络更容易训练，并且提升了网络的拟合能力。首先，用浅层特征提取层提取了马赛克图像的像素相关性以及通道相关性等低级特征；然后，将得到的浅层特征图输入到连续多个的残差稠密块以提取专门针对去马赛克的高级语义特征；其次，为充分利用低级特征与高级特征，将多个残差稠密块提取到的特征进行组合；最后，通过全局跳远连接恢复最终的RGB-NIR图像。在深度学习框架Tensorflow上使用公共的图像与视觉表示组（IVRG）数据集、有植被的户外多光谱图像（OMSIV）数据集和森林（Forest）三个公开数据集进行实验。实验结果表明，所提方法优于基于多级自适应残差插值、基于卷积卷积和神经神经网络以及基于深度残差U型网络的主流的RGB-NIR图像去马赛克方法。     

用于低损耗特种玻璃熔炼的高纯致密锆英石的研制

以纯度大于99.9%(质量分数)的高纯ZrO₂和SiO₂为原料,少量TiO₂为添加剂,采用高温固相法合成高纯锆英石(ZrSiO₄)粉料。研究温度和反应时间对高纯锆英石合成效率的影响,发现粒度小于50 μm的原料粉末经1 500 ℃反应48 h后,ZrSiO₄相的含量可以达到95.77%(质量分数)。将合成的高纯锆英石粉料球磨并冷等静压成型后,在1 550 ℃高温烧结成高纯致密锆英石砖。高纯致密锆英石中杂质Fe的含量仅为29 μg/g,Cu的含量小于1 μg/g,是普通商用致密锆英石的1/10;对磷酸盐玻璃静态光吸收损耗的影响仅为普通致密锆英石材料的1/3。将这种高纯致密锆英石材料用于激光玻璃窑炉,有助于降低玻璃对1 053 nm激光的损耗,提升激光玻璃的激光性能。     

基于密集神经网络的灰度图像着色算法

针对在灰度图像着色领域中，传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题，提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法，以实现改善着色效果，让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性，构建并训练了一个端到端的深度学习模型，对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比，以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后，只需向网络输入一张灰度图片，即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明，引入密集网络后，可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题，所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络（ResNet）等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。     

Inhibition of stress corrosion cracking in 304 stainless steel through titanium ion implantation

The effects of titanium ion implantation on the stress corrosion cracking (SCC) behaviour of 304 austenitic stainless steel were studied. Slow strain rate tests (SSRTs) were conducted on 304 steel in air and in 5?wt-% NaCl solution. The microscopic effects of ion implantation were evaluated by Stopping and Range of Ions in Matter Procedures (SRIM). Fracture morphologies and microstructures were investigated by scanning electron microscopy (SEM) and transmission electron microscopy (TEM). The fracture surfaces illustrate that ion implantation significantly inhibits the corrosion pits that initiate SCC. A dense passive film, which inhibits SCC, was formed during the ion implantation process. SCC initiation was restrained due to the dense dislocation nets that were generated by titanium ion implantation.

Highlights

• Ion implantation inhibits SCC susceptibility.

• The lack of Cr at the grain boundary leads to the expansion of SCC along the grain boundary.

• Implantation-induced damage leads to high-density dislocations.

• The surface was amorphised due to high-density dislocations.

     

基于多尺度结构特征的快速异源图像匹配

针对异源图像提出一种基于多尺度密集结构特征的快速匹配算法。算法首先利用Gabor滤波器逐像素提取图像中的结构响应,再根据主方向响应对多尺度结构特征融合,然后使用快速傅里叶变换在频域计算各特征分量图像之间的卷积,最后将卷积生成的系数矩阵求和计算出图像之间的相似性并选择相似性最大位置作为匹配结果输出。本文算法能有效适应异源图像间的非线性灰度变化和噪声干扰问题。测试使用可见光、红外、雷达图像组成的异源图像数据集对本文算法和现有算法进行测试比较,结果表明:本文算法的平均误匹配率最低,并且计算速度有明显优势。     

基于源质的煤基中间相小球体生成与可控演化

煤全组分族分离所得的密中质组是中间相小球体生成的来源物质（即源质）。以该源质为原料，制备煤基碳质中间相。考察了炭化过程中温度、恒温时间、氮气流速、原料进样方式和添加剂等因素对中间相小球体生成过程的影响，探讨了中间相小球体演化过程的可控性。结果表明：温度、恒温时间、进样方式是影响中间相小球体生成的主要因素，能够控制生成中间相小球体粒径大小；温度升高或恒温时间延长均会加剧原料分子的热反应，促进中间相小球体的生成和融并；大面积的融并将使粒度迅速增加，部分球体解体，球体数目下降，最终形成体中间相；进样方式主要通过影响小球体演化过程中挥发性气体的逸出及原料颗粒间热传递效率影响小球体的生成和发展；氮气流速起到辅助调控作用；添加剂的加入促进了原料成核，加速了小球体的生成。     

放电等离子烧结致密单相钛三铝碳二的反应机理

以3Ti/1.1Al/1.9C混合粉末为原料,采用放电等离子烧结(SPS)技术,利用X射线衍射仪、扫描电子显微镜和透射电子显微镜等分析方法,研究了致密单相Ti3AlC2三元层状化合物的合成机理,详细探讨了烧结温度对产物合成的影响,提出了一种SPS制备致密单相Ti3AlC2的反应机理。结果表明:利用SPS技术,在1 350℃保温10min的条件下,可以获得致密度大于99%的层状致密单相Ti3AlC2材料。最终产物中TiC的残留与原料中C含量有密切关系,适当降低原料中C含量有利于最终产物中TiC的消除。致密单相三元层状化合物Ti3AlC2的合成过程中,AlTi3和TiAl是形成TiC和Ti2AlC的主要中间相,而Ti3AlC2是由TiC与Ti2AlC反应生成的。     

潮湿褐煤干法分选实验研究

为提高空气重介质流化床对入料煤水分的适应性,以热气代替常温空气改善流化床对褐煤的分选效果。采用可能偏差Ep为评价指标,研究了热态空气重介质流化床的干燥温度、干燥时间和风量对褐煤分选效果的影响。结果表明:干燥温度为30~50℃时,干燥温度越高,Ep越低;干燥时间为1~5 min时,干燥时间越长,Ep越低,超过3 min后,Ep降低缓慢;风量为8~12 m3/h时,风量增大,Ep先降低后升高。煤样表面水分越高,干燥温度、干燥时间和风量变化对Ep影响越显著。表面水分1%的褐煤,干燥温度50℃、干燥时间5 min、风量10 m3/h时,褐煤分选效果最好,Ep可达到0.022g/cm3。实验证明热态空气重介质流化床可用于分选潮湿褐煤。     

A lattice Boltzmann simulation of mass transport through composite membranes

Composite membranes with a porous support layer and a dense skin layer have been extensively used in gas separation processes. A new approach, a mesoscale Lattice Boltzmann Simulation approach, is proposed and used to model the pore‐scale gas flow and mass transfer in the inhomogeneous membrane matrixes studied. Only physical forces are considered. Chemical forces are equivalently converted to physical forces through the relaxation time. Selective permeation of moisture through a composite membrane is modeled. The overall permeability is evaluated. It is found that mass transfer inhomogeneity exists not only in the porous media but also in the seemingly uniform dense skin layer. Increasing the diffusivity in the skin layer is more effective than decreasing the skin layer thickness in optimizing the overall membrane performance. The new approach gives more detailed insights into the directions for future design of composite membranes for gas separations like air dehumidification. © 2014 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 60: 3925–3938, 2014