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采用射频-直流等离子化学气相沉积法制备类金刚石薄膜,用慢正电子湮灭技术研究了类金刚石薄膜中缺陷的深度分布,并系统研究了工艺参数对类金刚石薄膜中缺陷浓度的影响.实验结果表明,单晶Si衬底具有很高的缺陷浓度,类金刚石薄膜中的缺陷浓度较低.且缺陷均匀分布,薄膜表面存在一缺陷浓度较高的薄层,而膜一基之间存在一很宽的界面层,界面层内缺陷浓度随离衬底表面距离的增加而线性降低,到达薄膜心部后,缺陷浓度趋于稳定.类金刚石薄膜的缺陷浓度和膜-基界面层宽度都随负偏压的升高呈先降低、后增加再降低的变化趋势.薄膜中的缺陷浓度随混合气体中C2H2含量的升高而单调增大,但C2H2含量对界面层宽度没有影响. 相似文献
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针对布匹瑕疵检测,在传统局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)与局部二值模式方差(LBP Variance,LBPV)的基础上,提出一种基于多尺度分块局部二值模式方差(Multi-Scale Block Local Binary Patterns Variance, MBLBPV)的检测算法。首先,采用适当尺度大小的子区域灰度均值代替单像素灰度值,提取LB P特征,以降低噪声影响;然后,融合图像区域对比度信息,并将其作为编码值的权重,提取图像MBLBPV特征,并基于该特征实现瑕疵的检测。实验结果表明,相对于传统方法,MBLBPV抗噪力强、检测正确率更高。 相似文献
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提出改进的K-means聚类分割和LVQ神经网络分类的方法,用于有机发光二极管显示面板喷墨打印制程中缺陷像素的识别。首先采用改进的K-means聚类算法对预处理后的打印像素进行分割,然后采用连通域水平矩形确定每一个打印像素的坐标及几何特征,再通过灰度共生矩阵提取其纹理特征,最后通过LVQ神经网络对所述特征进行分类,完成缺陷像素的标记及分类统计。结果表明,本文算法的识别率明显优于其他常用分类识别算法,平均缺陷检测率为100%,分类准确率达到98.9%,单像素检测时间为8.3 ms。 相似文献
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为了解决手机芯片屏蔽壳表面白印缺陷微小、尺度各异等因素影响检测快速性和准确性的问题,本文提出一种基于长短连接通路和双注意力网络(long short link and double attention network, LSDANet)的手机芯片屏蔽壳表面缺陷检测方法。首先,通过构建基于编码和解码的语义分割模型和利用长短距离连接通路,提高网络模型对尺度各异缺陷的特征提取能力。其次,分别设计基于通道和空间的注意力机制,增大5—10 pixel尺寸的白印缺陷在空间和通道上的特征权重。最后,融合双注意力机制和长短距离连接通路分割模型,构建LSDANet缺陷检测网络,应用于手机芯片屏蔽壳表面缺陷检测。实验数据表明,LSDANet网络能够达到96.21%的平均像素精度、66.13%的平均交并比和39.03的每秒检测帧数,相比多种语义分割算法均具有更高的检测精度和速度。 相似文献
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为解决单体热电池生产中出现的安装错误、人工检测耗时耗力的问题,提出一个结合迁移学习和卷积 神 经网络(convolutional neural network,CNN) 的单体热电池缺陷检测模型。首先,对数据集图像进行裁剪、加噪等预处理,以VGG16(visual geometry group 16) 网络作为 模型的骨干架构,在瓶颈层后增添选择性核(selective kernel,SK) 卷积;然后,增添全局平均池化(global average pooling,GAP) 层, 增加Dropout层及添加 L2 正则化等微调操作,得到单体热电池缺陷检测模型Q-VGGNet;最后,在大型公开数据集ImageNet上进 行预训练学习,将获得的权重参数迁移到单体热电池图像识别模型Q-VGGNet上。测试实验表明:6种 网络模型对数据集缺陷图像的总体识别准确率分别达到了98.39%、94.44%、97.27%、96.34%、93.71%、 95.61%,Q-VGGNet网 络模型 对合格图像和 漏装负极、极耳断裂、漏装集流片3种缺陷图像 识别准确率 分别达到了99.6%,95.9%,99.6%和98.4%。检测结果表明:该方法能够更准确、快速地检测热电池缺陷, 拥有良好的缺陷诊断能力,较传统方法提高近3%,为人工检测单体热电池缺陷提供了良好的解决途径。 相似文献
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印刷电路板 (printed circuit board,PCB)在实际生产过程中存在缺陷样式多种多样、缺陷小、缺陷位置难以定位的问题,而一个巨大的模型难以实现实时检测的要求,且大量的深度可分离卷积层建立的轻量级模型也不能达到足够的精度,为此提出一种基于YOLOv5s的PCB缺陷检测算法。 将原始Backbone的Conv模块跟C3模块用GhostConv替换,在Neck部分则引入了一种新的轻量级卷积技术GSConv,减轻模型大小的同时保持精度,GSConv在模型的准确性和速度之间完成了一个极好的权衡,针对许多注意力模块无法关注全局信息同时模型大的问题,提出了多尺度的轻量化双通道注意力模块(double channel depthwise attention module,DWAM),进一步提高模型精度。通过多组实验, 结果表明,改进算法所有类别的平均mAP为99.14%,且模型的GFLOPs为7.194 G,Params为7.175,原始的YOLOv5s平均mAP为96.86%,GFLOPs为6.89 G,Params为6.596,虽然Params以及GFLOPs有所增大,但是还是满足轻量网络的要求,并且精度相对于YOLOv5s提高了2.25%,且对于每个类别的缺陷识别准确率都有改善,大幅减少计算量和模型参数的同时保证了准确率,满足工业检测生产需求的同时便于移动端部署。 相似文献
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