环氧聚酯美术型粉末涂料及其防腐性能试验研究

通过多年来的批量生产实践,阐述了环氧聚酯美术粉末涂料的组成及其对原材料的要求和在电子测量仪器表面装饰的应用;并介绍其涂覆层经人工加速试验耐盐雾试验和耐湿热试验的结果,以及在各种气候条件下,经一年的天然暴露试验结果。     

高性能金属外壳镀覆工艺研究及其对外壳性能的影响

本文系统研究了表面预处理、镀液配方及电镀工艺对电子元器件金属外壳耐蚀性能的影响。结果表明,采用化学抛光溶液抛光和超细粉喷刷两种技术联合进行基体表面处理,使基体的光洁度得到明显改善,更易获得致密的镀层;镍层厚度的增加能明显提高镀层的抗盐雾能力,但过厚的镀镍层会使金属外壳的引线抗弯疲劳性能下降;T镍镀液和T金镀液能使镀层更均匀和致密,从而显著改善电镀层的抗腐蚀性能以及抗疲劳性。     

基于多态滤波的雾天激光图像增强研究

针对原有雾天激光图像增强方法完成图像处理后图像清晰度较差的问题,提出引用多态滤波技术实现雾天激光图像增强方法研究。首先根据雾天大气粒子类型及能见度范围构建大气散射模型,在对图像进行处理的过程中,通过此模型剔除对图像具有影响的数据。引用小波变换以及HSI颜色空间预处理上述图像数据,完成对激光图像的预处理。将预处理后的图像使用多态滤波,实现对原有图像的增强效果。最后与其他两种方法进行图像清晰度增强效果对比实验可知,所设计方法图像增强后清晰度更佳。综上所述,基于多态滤波的雾天激光图像增强方法更加适用于激光图像处理。     

基于深度卷积神经网络的自适应图像去雾算法

室外拍摄图像由于受雾气、雾霾、沙尘等大气颗粒杂质的影响呈现出图像灰白化,而现有的图像去雾算法存在过度依赖先验信息、透射率计算不精确的问题。针对上述问题,文中提出了一种基于深度卷积神经网络的自适应图像去雾算法。该算法基于大气散射模型实现了有雾图像的去雾,设计浅层提取、并行提取和深度融合共3个全卷积网络实现图像浅层特征与深层特征的融合,大幅提高了透射率图的准确性。去雾实验测试结果表明,文中所提出的算法对室外露天雾图具有良好的去雾效果,且去雾细节效果更加理想。     

基于YUV色彩空间的暗原色单幅图像去雾改进算法

为得到更清晰的复原图像,提出了一种基于暗原色先验理论图像去雾的改进算法。先将原始雾天RGB图像转化到YUV色彩空间,在Y(Luminance)通道中,对像素点进行区域划分,只使用属于同一区域的像素点来计算该方块的暗原色,同时在Y通道计算大气光值;最后,通过修正复原图像的计算公式,来校正亮区域色彩失真。与基于引导滤波及RGB色彩空间的暗原色去雾算法相比,本文算法具有更好的去雾效果。     

基于区间估计的单幅图像快速去雾

针对雾、霾等天气条件下捕获的图像存在严重降质现象,该文提出一种基于区间估计的单幅图像快速去雾方法。该方法从大气散射模型出发,基于暗通道先验理论,利用最小值滤波和灰度开运算,通过区间估计得到大气光值,同时得到介质传输率的初始估计值。通过对大气光照进行白平衡处理,从而得到简化大气散射模型。然后,利用简化大气散射模型和介质传输率的初始估计值,通过区间估计得到场景反照率的暗通道值,进一步得到介质传输率的粗略估计值。将介质传输率的初始估计值和粗略估计值进行像素级融合,通过联合双边滤波和值域调整得到介质传输率的最终估计值。最后,通过简化大气散射模型和色调调整得到去雾图像。实验结果表明,所提算法具有较快的运算速度,能有效提高去雾图像的清晰度和对比度,同时获得较好的色调保真度。     

暗原色先验图像去雾算法研究

为了减小有雾天气对户外成像系统尤其是航拍视觉系统成像的影响,提出了一种新颖快速的基于暗原色先验和雾天图像退化模型的图像去雾方法.结合航拍图像特点,对原暗原色先验去雾箅法做了优化和改进.选取一系列户外带雾图像进行大量实验,结果表明,该方法能从物理特性上快速明显的去除雾的干扰,提高图像的清晰度,增强图像色彩和细节,复原得到...     

LPCVD系统淀积多晶硅薄膜的发雾分析

叙述了采用LPCVD系统淀积多晶硅薄膜的机理,分析了在淀积多晶硅薄膜过程中引起发雾的因素,指出了保持LPCVD系统的洁净能有效消除在淀积多晶硅薄膜过程中出现的发雾现象.     

基于安卓手机的行车记录仪设计

行车记录仪用来记录汽车的行驶状况,对于交通事故可以作为事故责任判定依据,在日常生活中具非常多的应用场景。当前,除了大型货车,几乎所有汽车都没有配备行车记录仪,额外加装又会影响汽车美观。因此,文章中开发了一种基于Android系统的行车记录仪,可以帮助人们记录汽车的行驶状况。