一种基于机器视觉的表面缺陷快速检测方法

实际生产过程中,产品表面会不同程度地留下污渍和印记,这对基于机器视觉的表面缺陷识别带来严重干扰.基于图案统计分析的识别方法速度虽快,但抗干扰能力弱,出现较高的误判率.基于深度学习的人工智能识别方法计算量巨大,速度慢,难以满足生产实际的高速要求.因此介绍一种改进SIFT算法,并给出了相关参数的设置方法和经验公式,通过实际表面缺陷的检测,对比验证了SIFT算法较强的鲁棒性和抗干扰能力,以及相关参数设置方法的正确性和可行性.实验数据表明,SIFT算法在凹陷类和斑点类缺陷的检出率上具有明显优越性,在裂纹类的误检率上也具有较大优势.特别是在有噪声图像干扰情况下,检出率比神经网络提升了20％,误检率降低了3％.     

高职生物化工专业"微生物学实验"的思政教学探索

为了响应"全员育人、全程育人、全方位育人"三全育人的重要举措,以及体现专业课程在立德树人方面的重要作用和对生物化工专业的认同,文中旨将专业知识与社会主义核心价值观有机的融合,润物细无声的对学生进行思政教育,积极探索微生物学实验中能够与思政元素相融合的切入点,一方面激发了学生的学习兴趣和自学潜能,提升了课堂教学效果和效率,另一方面达成了生物化工行业对高质量人才的需求.     

ICP-OES法测定不同产地黄花菜中的19种矿质元素

采用微波消解处理祁东、德化和咸阳产地的黄花菜样品,利用ICP-OES(电感耦合等离子体发射光谱)法同时测定黄花菜中多种矿质元素的含量。结果表明:三个样品中均含有Na、Ca、K、Mg、Al、Fe、Zn、Sr、Mn、B、Si、Ba、Cr、S、P等15种矿质元素,未发现Tl、Ti、Cd和Pb元素;黄花菜中富含Na、Ca、K、Mg元素,Mn、Ba元素的含量相对较少。该方法简单精确,其检出限为0. 001～2. 405 mg/L,测定结果的RSD在0. 35%～7. 41%之间,可用于不同产地黄花菜中多元素的同时分析。     

基于艺术与现代科学技术相结合的设计创新研究

引言:设计的创新与进步自古以来都与艺术与现代科学技术相关,就比如工艺美术运动时期的代表人物威廉·莫里斯,他在原有的技术下的设计中融入了大量的艺术元素创造出了许多优秀的设计作品。而当代的艺术与科技更是以一种前所未有的速度的飞快的向前发展,而设计创新也深受其影响。本文接下来主要分别会以中国的山水以及电影艺术与留像技术对建筑设计的影响。     

钛合金抛光工艺对表面变质层的影响

抛光工艺作为工件加工的最后一道工序,对工件表面质量影响很大。页轮抛光具有高速和自锐特点,能够抛光出高质量的工件表面,因此在航空航天领域应用广泛。本文从页轮抛光钛合金试验出发,研究了页轮粒度、页轮线速度和进给速度对表面变质层的影响。试验结果表明,抛光变质层内均为残余压应力状态,最大压应力层约为200μm;表面出现了加工硬化现象,最大硬化程度和深度分别为14.7%和20μm;微观组织中没有产生明显的晶粒扭曲和细化现象。     

运用边界状态约束的表面体素加密细分算法

为了平衡体素模型的体素数量与精细度,提出一种实体模型体素加密细化算法。该算法对低分辨率均一体素模型的表面体素进行切分,标记与三角面不相交的体素,并运用边界状态传递判定标记体素的内外位置。通过编码不同八叉树的节点,并进行跨八叉树快速邻居节点搜寻,实现多级加密细分。实验结果表明,该算法可以以低分辨率模型为基础,精确地获得体素单元少的高分辨率模型。     

岩矿稀有金属化学分析技术浅析

分析当前较为常用的岩矿稀有元素分析技术方法,并对几种常见的稀有元素分析方法进行了阐述,希望为我国矿产勘探领域提供一些有价值的参考借鉴。     

对大气压低温等离子体刻蚀聚合物薄膜的工艺研究

研究了使用两种大气压等离子体射流(APPJ)刻蚀Parylene-C薄膜所产生刻蚀区域的形貌和成分之间的差异。两种APPJ分别由单环电极装置和双环电极装置产生。由单环电极APPJ刻蚀的Parylene-C表面是非均匀的,从刻蚀区域的中心到边缘可分为三部分:区域(I)是中心区域,此处Si衬底严重受损;区域(II)是有效的刻蚀区域;区域(III)是刻蚀边界。与单环电极APPJ相比,双环电极APPJ刻蚀的Parylene的形貌要好得多。特别是在区域(I)中,Si片受到轻微损坏。X射线光电子能谱分析(XPS)结果表明:单环电极APPJ刻蚀区域的O元素原子含量多于双环电极。此外,还研究了两种APPJ的刻蚀速率,相比于双环电极APPJ,单环电极APPJ具有较高的刻蚀速率。     

《表面技术》杂志2016年征订启事

<正>《表面技术》杂志由中国兵器工业第五九研究所主办,创刊于1972年,是全面介绍金属和非金属表面处理技术的中、高级专业技术刊物。本刊为中文核心期刊(2014版)、中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊)、中国科学引文数据库来源期刊(CSCD)、中国期刊全文数据库全文收录期刊、《中国学术期刊(光盘版)》入编期刊、RCCSE中国核心学