化学镀镍金技术在PCB应用中的问题及解决办法

简单介绍了化学镀镍金工艺过程中容易出现的镀层问题,渗镀,漏镀问题及镀后印制电路板的处理等问题,根据本公司在生产过程中的经验,提出了一些可供参考的解决方案。     

单样本的低分辨率单目标人脸识别算法

针对只给定单幅目标图像的情况下,而要在监控视频中查找出该目标人脸图像的问题,提出了一种单样本的低分辨率单目标人脸识别算法。考虑到待识别样本集中的目标与非目标对象数量严重不均衡,以及单目标问题无法利用不同类别间的互斥关系。首先在待识别样本集中,通过聚类算法,将单目标的识别问题转化为多目标识别问题,进而提高开集人脸识别算法的鲁棒性;其次,利用迭代标签传播算法不断优化待识别样本的归属类别;在迭代过程中,按照置信概率估计每个类别的人脸确认阈值,以解决单样本无法训练分类器的问题。在多个人脸数据集上的实验结果表明,该算法对于单目标的单样本的人脸识别精确率既能逼近100%,也具有较高的召回率。     

基于灰度级映射函数建模的多曝光高动态图像重建

为解决传统多曝光图像融合的实时性和动态场景鬼影消除问题,提出了基于灰度级映射函数建模的多曝光高动态图像重建算法。对任意大小的低动态范围（Low dynamic range,LDR）图像序列,仅需拟合与灰阶数目相同个数而不是与相机分辨率个数相同的视觉适应的S形曲线,利用最佳成像值判别方法直接融合,提高了算法的融合效率,能够达到实时性图像融合要求。对动态场景的融合,设计灰度级映射关系恢复理想状态的多曝光图像,利用差分法检测运动目标区域,作鬼影消除处理,融合得到一幅能够反映真实场景信息且不受鬼影影响的高动态范围图像。     

陕西省寺沟地区钼矿地质特征及找矿前景分析

根据区域成矿地质背景和周围已发现钼矿床分布特征,对寺沟地区成矿地质特征、矿(化)体地质特征、矿床类型、找矿标志和控矿因素进行了总结,认为寺沟地区钼矿类型为斑岩型。根据地、化、遥的综合分析,寺沟地区深部可能存在隐伏岩体,成矿物质来源于隐伏斑岩体。通过钻探验证,深部大理岩与片岩转换部位是矿体赋存的有利位置。最后对找矿前景进行了分析,认为寺沟地区成矿地质条件优越,具有较好的找矿前景。     

陕西龙头沟金矿床的地质地球化学特征及成因探讨

龙头沟金矿赋存于砂岩地层中,受背斜翼部剪切断裂控制,呈脉状成群分布,主要蚀变有硅化、(铁)碳酸盐化、重晶石化和黄铁矿化。矿石的稀土元素总量为56.1×10-6~291.0×10-6,ΣCe/ΣY变化范围为0.362~1.304,平均为0.941,稀土分布以平坦型为主;δEu变化系数范围为3.35~8.58,平均为5.12;δCe变化范围为0.73~0.74,为Ce负异常;Sm/Nd变化范围为0.313~0.447,大于0.3,反映其物质来源有幔源特征。δ34S变化范围为0.39‰~3.74‰,表现为深源或幔源硫。δ30Si值为0.2‰,反映成矿与花岗岩岩浆热液活动有关。氢、氧同位素特征表明本区水的来源主要是大气降水。成矿温度为260~280℃,矿床成因类型为受构造控制的中温岩浆热液型金矿床。     

陕西省山阳县龙头沟金矿地质特征及控矿因素

龙头沟金矿位于山阳一凤镇大断裂和镇安一板岩镇大断裂之间,受褶皱、地层及和东西向主要断层平行的次一级的剪切断层和走向断层控制,金矿成因类型为中温热液矿床,矿石类型为蚀变岩型金矿石。从矿床地质特征出发,初步总结了该矿床的控矿因素及找矿标志,为下一步该类型金矿床的找矿提供了依据。     

高速公路机电工程信息化养护策略浅析

随着当前社会经济的快速发展,高速公路建设以前所未有的速度强力推进,高速公路企业扎实推进体制改革,快速推进项目建设,稳步推进运营管理,实现高速公路事业跨越发展.面对着高速公路如此发展的势头,如何养护和保持一个良好的高速公路交通环境,加快高速公路信息化管理,高速公路机电设备养护管理工作非常关键.在未来的高速系统中,可以预见的是机电系统将持续占据着高速公路收费营运的核心,如何有效、及时的对机电系统进行维修养护成为重点研究课题.     

基于视觉敏感区域信息增强的室内场景分类算法*

在室内场景分类问题中,由于场景本身结构的复杂性和多样性,存在各种干扰因素,影响分类的准确性.针对上述问题,文中提出基于视觉敏感区域信息增强的室内场景分类算法,通过融合基于视觉敏感区域信息增强的局部特征与全局特征,构成多尺度空间-频率融合特征,实现对室内场景的正确分类.在3个标准测试集上的实验表明,文中算法对多个不同场景分类数据集均有较好的分类结果,适用性较强.     

挠性微带天线制作技术探讨

本文对挠性印制线路进行了简单的介绍，探讨了利用刚性印制板生产线，制作2．5米长挠性印制天线的方法，并对制作技术做了详细说明。     

基于Sigmoid函数拟合的多曝光图像直接融合算法

同一场景不同曝光的图像序列,常出现曝光不足或曝光过度的区域,造成高亮或阴暗处的细节损失。针对这一问题,提出了基于Sigmoid函数拟合的多曝光图像直接融合算法。该算法从同一场景不同曝光的LDR图像序列中提取每个像素位置亮度信息,利用视觉适应的S形曲线,建立亮度序列曲线的数学模型,给出像素最佳成像亮度值判别方法,避免了HDR图像重建和色调映射的复杂计算,快速合成直接在常规设备上显示的HDR图像。实验结果表明,该方法具有更高的计算效率,极大程度地保留了图像细节,并对运动目标和相机微小移动的影响具有良好的鲁棒性。