2.52THz面阵透射成像系统改进及分辨率分析

太赫兹(THz)面阵成像具有成像速度快和像素多等特点,因此具有广阔的应用前景。成像系统的光路设计对成像质量具有很大影响。利用PyrocamⅢ热像仪作为面阵探测器,利用相干公司SIFIR-50连续太赫兹激光器作为成像光源,搭建太赫兹面阵实时成像系统,并通过多个离轴抛面镜和聚乙烯透镜对原有成像系统进行改进,以人民币水印、镂空金属板和分辨率板为目标进行实时面阵成像,获得了较为清晰的图像,通过与原有成像结果对比,验证了成像质量的提高,并通过分析成像结果对该成像系统的分辨率进行估计,该成像系统分辨率可以达到0.6 mm。     

基于SOPC的自演化硬件实现

提出了一种基于SOPC（片上可编程系统）的自演化硬件实现的设计方法,并以Virtex-ⅡPro开发板为硬件平台,内嵌的软核处理器Microblaze为控制核心.首先使用VHDL硬件描述语言设计虚拟可重构电路;然后将虚拟可重构电路定制成可进化IP核并通过OPB总线与软核处理器相连;最后在处理器上编写遗传算法程序对定制的可进化核进行进化操作,以一位加法器为例验证了自演化硬件的实现.结果表明,该方法不但可以大大简化染色体编码,便于进化操作,而且软件上操作灵活方便,硬件上又具有可定制性.     

疫情背景下DSP实验教学的一点探讨

针对前期新冠疫情防控的要求和数字信号处理器(DSP)实验课程教学的特点,提出了基于线上和线下相结合的“混合教学”DSP实验课程教学模式。要求学生通过网络学习,充分利用线上的资源,以时间换空间的方式,获取课程所必须的预先知识;根据学校疫情防控需要,合理安排学生的线下实验,并能够实际操作实验平台,获得感性知识,保障了实验教学的质量。     

工业自动化产品质检中机器视觉系统标定方法研究

以实际自动化生产线中汽车零件产品质检系统为研究对象,系统地分析了自动化视觉质检系统标定的主要原理,提出了基于LabVIEW视觉助手平台的标定方法。主要研究了标定的原理、方法,标定信息的存储与读取及相应的LabVIEW视觉助手节点的使用方法,并通过理论分析和实际测量实验数据验证了该方法的可行性。     

北京市生物3D打印产业化路径探究

当前，3D打印技术（又称增材制造技术）在国内外掀起了一波新的发展热潮。这个新技术通过摒弃传统的生产线而降低了成本，大幅减少了材料浪费。而且，它还可以制造出传统生产技术无法制造出的零件与产品。在与新的医学信息获取技术相结合后，在良好设计概念和设计过程的协助下，采用生物材料及细胞，利用生物3D打印（亦称为“生物制造”）技术还可以快速有效又较廉价地生产出与医疗密切结合的新型产品。     

CO2激光抽运太赫兹成像研究新进展

为了研究基于CO2激光抽运的远红外激光源的太赫兹2维成像方法的各自特点和今后的发展方向,在介绍CO2激光抽运的远红外激光源的基本工作原理及美、英两国典型产品SIFlR-50FPL和FIRL100激光器的基础上,重点介绍了国内外近几年的主要成像研究成果,并对其成像特性进行了简要评述。最后总结出CO2激光抽运太赫兹成像研究的发展趋势是大力发展能远距离成3维像的太赫兹雷达、能实时成像的焦平面探测及实时图像处理和目标自动识别系统。     

铂钴合金纳米电催化剂的制备及性能研究

研制高活性的电催化剂是实现质子交换膜燃料电池的商业化应用必须解决的关键技术之一。本研究以三乙胺为碱性络合剂、硼氢化钠为还原剂, 采用液相合成法制备PtCo纳米合金电催化剂, 再通过高温热处理实现最佳电化学性能。采用各种表征方法对催化剂的微观结构及电化学性能进行测定, 探究硼氢化钠、三乙胺的添加量及高温热处理对催化剂电化学性能的影响。结果显示, 适量的硼氢化钠可提升催化剂的电化学活性面积, 三乙胺可以改变催化剂的质量活性, 高温热处理能有效提升催化剂的质量活性, 极大提升催化剂的氧还原反应(ORR)能力; 在同一测试体系下, 添加100 mg硼氢化钠及100 μL三乙胺在500 ℃高温热处理条件下制备的PtCo纳米合金电催化剂的质量活性达到133 mA/mg_Pt, 是田中贵金属工业株式会社(TKK)商用PtCo合金催化剂的3倍。     

利用运动强度判据的高效自适应运动估计算法

为减少运动估计计算量,提高视频编码效率,提出了基于运动强度的自适应运动估计搜索算法。该算法通过定义运动强度概念来反映帧间图像运动的剧烈程度,依据当前帧的运动强度信息预测下一帧运动情况,并自适应选择算法进行运动搜索:当运动强度高于设定阈值时选用UMHexagonS算法,低于该阈值时选用改进的六边形算法。实验仿真结果表明,该算法能在保证图像质量和压缩效果的基础上,大幅提高编码效率,并可通过调节阈值大小满足不同编码要求。     

基于深度强化学习的遥感图像可解释目标检测方法

随着遥感技术的飞速发展,遥感图像目标检测在资源勘探、城市规划、自然灾害评估等方面得到广泛应用.遥感影像背景复杂、目标尺度较小,难以检测.针对此问题,文中提出基于深度强化学习的遥感图像可解释目标检测方法.首先,将深度强化学习应用于超快速区域神经网络中的候选区域生成网络,修改激励函数,提高对遥感图像的检测精度.然后,将原有参数量较大的主干网络轻量化,提高方法的检测速度和可移植性.最后,利用网络解剖方法对隐层表征的可解释性进行量化,赋予方法人类理解的可解释性概念.实验表明,文中方法在3个公开的遥感数据集上的性能有所提升.通过改进的网络解剖方法进一步验证方法的有效性.     

川西须家河组水文保存条件及其勘探意义

川西前陆盆地上三叠统须家河组具有良好的生烃条件和多套有利的储盖组合,目前勘探成果显示,须家河组主力含气层位从前渊坳陷向前陆隆起部位具有逐渐变新的特点。为了探讨这种气藏分布格局的主控因素,进一步分析天然气的勘探潜力,系统研究了不同地质因素对天然气保存的影响。研究认为,川西前陆盆地须家河组具有较好的盖层封闭性能,断裂对天然气保存的影响属于局部性的,而水文保存环境从总体上控制了区域油气的聚集与保存。须二段是整个川西前陆盆地重要的勘探目的层,须四段是川中地区的主力含气层系,须六段气藏的分布主要局限于川中-蜀南的东部地区。