本科留学生的材料物理化学全英文授课教学实践

本文在材料物理化学本科留学生授课经验的基础上,对授课内容进行调整、互动教学进行剖析、前沿课题进行介绍、课程体系进行总结,期望在此基础上推动高校教学质量的提升,提高留学生的科技创新能力,为高等教育国际化奠定基础。     

一种新型机器人仿生皮肤的设计

针对现有的大多数机器人触觉传感器矩阵结构复杂、不适合大面积使用等缺点,提出一种新型机器人仿生皮肤触觉传感器的设计.该仿生皮肤由导电纤维网络、绝缘格点、硅橡胶绝缘层及6条引出线等组成,根据电阻分压原理获取外力作用位置信息,根据电容变化原理间接测量外力的大小,无需额外的力检测元件.实验结果表明,本触觉传感器具备力与位置测量功能,同时能够降低矩阵网络布线复杂度,可作为机器人全身服装使用.     

基于S-ASPP和双注意力机制的磁瓦外观缺陷检测算法

针对现有视觉缺陷检测算法对磁瓦外观识别精度低的问题，提出一种S-ASPP和双注意力机制的磁瓦外观缺陷检测算法。首先，为了解决模型参数量大，网络结构复杂所带来的检测效率低，算法部署硬件成本高等问题，提出采用轻量化GhostNet主干网络提取视觉底层特征；其次，设计S-ASPP模块引入密集连接和深度可分离卷积，以此在降低模型参数量的同时，提高模型的预测速度。然后，为了解决特征提取过程中可能出现语义信息丢失的问题，设计双注意力模块，将GhostNet的中层特征送入双注意力模块并与ASPP处理后的高层特征进行拼接，使网络获取更多语义特征，提高分割精度。最后，为验证本文所提方法的有效性，在磁瓦数据集上与DeepLabV3+、PSPNet、U-net等3种算法进行对比，实验结果表明，基于可分离ASPP和双注意力机制的磁瓦缺陷检测算法的具有较高的识别精度，平均交并比达到82.43%,类别平均像素准确率达到93.08%。该算法平衡了识别精度与参数量之间的关系，综合性能最优。