基于机器视觉的软体纤维丝集束智能计数系统

设计了一种基于机器视觉的可以对软体纤维丝集束实现自动计数的检测系统。系统采用自制半球形LED光源照明,对软体纤维丝集束切片,经显微光学系统放大,再由电荷耦合器件(Charge coupled device,CCD)采集放大图像至计算机,通过图像处理系统计算出集束中软体纤维丝数量,并与标准值比较,自动给出是否合格的判别结果。并提出了一种图像处理方法,该方法首先采用基于区域熵值最大的原则将不同光强照射下获取的源图像进行融合,再对融合后的图像利用自组织特征映射(Self organization feature map,SOFM)神经网络求取分割阈值,然后使用求取的分割阈值作为测度指导源图像实现二值化融合,最后采用基于统计量的边界分离和计数方法实现纤维丝集束的计数。实验证明,该系统检测误差不大于1%,重复测量标准差不超过0.07,实现了对软体纤维丝集束的智能计数。     

掺多壁碳纳米管的ZnO对乙醇的气敏性能

采用化学气相沉积法制备了多壁碳纳米管(MWNTs),并向ZnO粉体中掺入不同比例的MWNTs,利用扫描电子显微镜(SEM)对合成物进行了表征,以该合成物为敏感材料制成了旁热式结构的气体传感器,通过元件对乙醇气敏特性的测试表明,MWNTs的掺杂显著地提高了ZnO气敏材料对乙醇气体的灵敏度,当乙醇气体浓度为5.0×10-5时,元件的灵敏度为46,响应恢复时间分别为4和20s,并测试了传感器对于常见干扰气体的灵敏度,表明器件具有良好的选择性。