结合场景分类的近岸区域SAR舰船目标快速检测方法

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像场景通常较大,深层卷积网络用于SAR舰船目标检测时通常需要密集滑窗提取子图像预处理,然后利用目标检测网络直接对子图像进行目标检测,该过程存在大量信息冗余,极大影响了目标检测效率的提升。在近岸区域下陆地场景偏多且场景复杂,针对以上问题,本文提出了一种结合场景分类的近岸区域SAR舰船快速目标检测方法（SC-SSD）,该方法主要包含两个阶段:场景分类阶段和目标检测阶段。它们分别是由场景分类网络(Convolutional Neural Network for Scene Classification, SC-CNN)和目标检测网络(Single Shot Detector, SSD)构成。其中SC-CNN可以快速粗略筛选出可能包含舰船的子图像,然后将筛选出的子图像输入到SSD网络中实现精细化的舰船目标检测。基于高分辨率SAR舰船检测数据集AIR-SARShip-1.0的实验结果表明,提出方法相比于传统舰船检测方法,在保持较高的检测精度的同时,具有明显更快的检测速度。      

基于回流焊焊接缺陷对温度曲线设置的研究

在回流焊接技术中,高可靠性焊点是整个技术的关键,而只有得到一条优化的温度曲线进而才能得到高可靠性的焊点。由于PCB板子上的元器件千变万化,对温度敏感程度也各不相同,标准炉温曲线就无法满足各个器件对温度要求,会出现各种各样的缺陷,本文通过对常见的SMA缺陷进行分析,并根据温度曲线的设置与优化原则通过实验和多次的调整与优化,最终得到符合某批次产品的温度曲线。