基于激光诱导击穿光谱的煤样典型特性研究北大核心CSCD

为了准确检测煤样的各种元素含量、灰分和发热量等工业指标,提出利用激光诱导击穿光谱技术进行煤样的光谱强度信息采集。激光诱导击穿光谱技术作为一种新型的元素分析技术,通过高能脉冲激光聚集在样品表面,分析等离子体释放出的元素谱线信息,得出样品元素含量和组成。而光谱信息采样的延迟时间是光谱检测中一个非常重要的参数,为了研究延迟时间对煤样激光诱导击穿光谱信号强弱的影响,提出了通过连续背景强度变化和相对标准偏差计算来判定测量煤样的最佳延迟时间。本研究选取山东济南众标科技有限公司的三种标准煤样作为研究对象,实验测试使用Nd∶YAG脉冲激光器,波长为1064nm。对于煤质的检测,采用AvaSpec Dual型光纤光谱仪,光谱探测波长范围为两通道195~467nm和615~973nm。延迟时间为247~252μs对三种标准煤样ZBM100、ZBM101、ZBM104的光谱信息进行特征分析,通过光谱信号强度和连续背景强度随延迟时间变化的关系,判断出247~252μs范围内的最佳延迟时间。随着延迟时间的增加,连续背景强度快速衰减,在250μs时,连续背景强度和光谱信号强度分别衰减到延迟时间为247μs时的30和50。其次通过在不同延迟时间下相对标准偏差的计算,判断出标准煤样样本中Al、Si、Fe三种元素最佳延迟时间为247μs、248μs、249μs所对应的标准偏差达到最小值,得到因选用标准煤样对象不同其相对标准偏差对应元素的最佳延迟时间也会有所差异。研究结果表明,三种标准煤样ZBM100、ZBM101、ZBM104的光谱强度在247~252μs的最佳采样延迟时间为250μs。此实验研究结果,为激光诱导击穿光谱技术探测和分析煤质检测的最佳延迟时间提供了依据。     

一种应用于5G毫米波通信的双极化有源相控阵模组

针对5G毫米波通信,研制了一种双极化有源相控阵天线模组。厚度为2 mm的多层PCB正面印制阵列天线,在其背面集成多通道波束成形芯片,通过中间层实现天线与芯片的互连以及供电、控制等。测试结果表明,研制的板状4×4双极化相控阵模组在E面和H面均实现了不小于±40度的波束扫描范围（不大于3 dB的电平下降）和低于-18 dB的归一化交叉极化电平,在24～27.5 GHz的频率范围内实现了V极化和H极化分别为42.6～45.7 dBm和43.5～46.1 dBm的等效全向辐射功率（EIRP）。     

InAs基范德华异质结界面电荷转移特性第一性原理计算的研究进展

由低维InAs材料和其他二维层状材料堆叠而成的垂直范德华异质结构在纳米电子、光电子和量子信息等新兴领域中应用广泛。探索跨结界面的电荷转移机制对于全面理解该类器件的非凡特性至关重要。第一性原理计算在揭示界面电荷转移特性与各种能量稳定型InAs基范德华异质结的电、光、磁等原理物理特性和器件性能变化之间的内在关系方面发挥着不可比拟的作用。文中梳理、总结和探讨了近年来InAs基范德华异质结间界面电荷转移特性的理论研究工作与潜在的功能应用,提出在理论方法和计算精度方面大力发展第一性原理计算的几个途径,为更好地开展InAs基范德华异质结的基础科学研究和应用器件设计提供可借鉴的量化研究基础。     

InPBi禁带下红外光致发光效率的Bi组分依赖研究

稀Bi半导体InPBi的光致发光（Photoluminescence, PL）主要来自缺陷能级跃迁过程,具有红外长波长、大线宽和高辐射强度等特点,因而引发广泛兴趣。针对InPBi的红外发光效率问题,本文研究了不同Bi组分InPBi的激发功率依赖红外PL光谱演化规律。实验发现,随着Bi组分增大,PL线型发生显著变化,导致发光波长总体红移;同时激发功率依赖的PL积分强度演化分析表明,发光效率随Bi组分先增大然后下降,在0.5%组分时发光效率达到峰值。发光效率增大一方面归因于Bi捕获空穴降低非辐射复合,另一方面来自Bi的表面活性剂效应;而高Bi组分引入过多缺陷从而抑制了Bi的优势,导致发光效率下降。这些结果或有助于理解InPBi的红外发射性能,表明InPBi具有红外光电子应用前景。     

压电叠堆驱动式超声电机设计

该文研究了拟发挥压电叠堆大输出力的特点,并提出了一种压电叠堆驱动的超声电机。电机定子由压电叠堆与金属弹性体结构组成,定子在交变激励信号下产生行波振动,并通过摩擦耦合驱动转子旋转输出。该文制作了样机,并搭建了实验平台。测试结果表明,电机转速与驱动电压呈正相关关系。当驱动电压峰-峰值为310 V时,电机最大输出转速为42.55 r/min,输出扭矩为0.8 N·m。     

基于背景感知的相关滤波抗遮挡优化算法

针对相关滤波目标跟踪中由于目标遮挡、出视野引起的跟踪失败等问题,以背景感知相关滤波(background aware correlation filters, BACF)算法为基础,提出一种抗遮挡优化算法。首先特征提取部分融合方向梯度直方图(histogram of oriented gradient, HOG)特征与颜色名称(color name, CN)特征;其次提出层级遮挡优化算法,在目标跟踪过程中根据平均峰值相关能量(average peak to correlation energy,APCE)和最大响应峰值判断目标外观是否发生较大变化,并通过巴氏距离进一步计算目标相邻滤波器模板特征相似程度,以此判断造成目标外观变化的真正原因,进而决定是否更新模板;针对目标出视野问题,提出模板筛查策略,跟踪过程中每隔K帧对滤波器模板进行置信度考查,若目标丢失,则生成新的模板并对目标进行全局搜索重新抓取目标。通过在目标跟踪数据集OTB2015上测试,优化算法精确度与成功率分别为83.0%与78.8%,有效提高了算法性能。     

基于引导调制的彩色点云无参考质量评价方法

彩色点云(color point cloud, CPC)作为三维场景和对象的有效描述形式,在虚拟现实、增强现实等许多领域得到重要应用。CPC在其采集、压缩、传输、重建等过程中会引入相应的失真,需要设计有效的评价方法对失真CPC质量进行评测。本文提出一种基于引导调制的CPC无参考质量评价方法。考虑到几何信息与彩色纹理信息的联合失真,利用引导调制的方法联立两者,以综合考虑几何失真、彩色纹理失真、联合失真。结合人眼的多通道性,利用剪切波变换提取特征。最后,将所有特征构成的特征向量输入到支持向量回归模型(support vector regression, SVR)学习预测点云质量。实验结果表明,所提出的方法与人类主观感知具有很好的一致性。     

Dual-band reflective polarization converter based on metasurface

In this paper, a dual-band and reflective polarization converter based on metasurface is proposed. Its unit cell is composed of two layers of metal plates separated by a dielectric substrate. The simulation results show that the proposed converter is able to convert x- or y-polarized incident waves into cross-polarized waves perfectly in frequency bands of 6.75—10.59 GHz and 17.78—19.61 GHz, and the polarization conversion ratio (PCR) is nearly 100%, which can also convert linearly polarized waves into circularly polarized waves at four frequencies. It can be widely used in applications of radar satellites, antenna design and telecommunication with the function of realizing polarization conversion in two bands and achieving high PCR simultaneously.     

基于双分支融合注意力机制的图像分割算法

针对DeepLabV3+在特征提取阶段忽略了不同尺度特征重要程度出现的部分细节信息损失导致图像分割不细致,提出一种融合双分支特征提取和注意力机制的改进算法. ResNet101骨干网络初步提取出的特征图作为注意力机制的输入特征,解决了网络退化及梯度消失的问题,也能够捕获到被DeepLabV3+忽略的图像细节信息;设计双分支特征提取机制扩大特征提取能力,细化图像边缘信息以优化网络对不同尺度特征关注不均的问题;同时,联合采用交叉熵损失和类别不平衡函数两种损失函数作为损失函数,通过聚焦于前景样本降低背景的影响,提高算法分割精度.实验结果表明,改进算法在PASCAL VOC 2012和CityScapes数据集上的平均交并比(MIoU)值分别达到了79.92%和68.59%,与经典算法和基于DeepLabV3+改进的算法相比,特征提取的准确性有所提高,分割效果更优.     

基于端到端的多任务商标分卡模型

目前商标分卡处理方法是先进行文本检测再进行区域分类, 最后对不同的区域进行拆分组合形成商标分卡. 这种分步式的处理耗时长, 并且因为误差的叠加会导致最终结果准确率下降. 针对这一问题, 本文提出了多任务的网络模型TextCls, 通过设计多任务学习模型来提升商标分卡的检测和分类模块的推理速度和精确率. 该模型包含一个特征提取网络, 以及文本检测和区域分类两个任务分支. 其中, 文本检测分支采用分割网络学习像素分类图, 然后使用像素聚合获得文本框, 像素分类图主要是学习文本像素和背景像素的信息; 区域分类分支对区域特征细分为中文、英文和图形, 着重学习不同类型区域的特征. 两个分支通过共享特征提取网络, 像素信息和区域特征相互促进学习, 最终两个任务的精确率得以提升. 为了弥补商标图像的文本检测数据集的缺失以及验证TextCls的有效性, 本文还收集并标注了一个由2000张商标图像构成的文本检测数据集trademark_text (https://github.com/kongbailongtian/trademark_text), 结果表明: 与最佳的文本检测算法相比, 本文的文本检测分支将精确率由94.44%提升至95.16%, 调和平均值F1 score达92.12%; 区域分类分支的F1 score也由97.09%提升至98.18%.