为提高融合图像的细节表现力和信息冗余度, 针对红外与可见光图像, 提出一种基于有限离散剪切波变换(FDST)和双通道脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合方法。首先, 利用FDST分解红外与可见光图像得到各自的高低频子带系数; 再对高低频子带系数分别采用不同链接强度的改进的空间频率激励的双通道PCNN进行融合; 最后, 通过FDST反变换得到融合图像。实验结果表明该算法能够有效增强图像清晰度和整体视觉效果, 融合效果跟其他融合方法相比, 在互信息、边缘信息传递量、标准差多个客观评价指标上具有明显提高。

在拔节期分4次采集了6个施氮水平下的冬小麦冠层图像, 同步进行取样并以凯氏定氮法测定叶片含氮量, 进而计算叶片氮积累量。 利用随机森林算法分割冠层图像之后提取冠层覆盖度、 可见光波段(R, G和B)三个分量及其衍生的5个色彩指数。 以冠层覆盖度外加色彩指数、 色彩分量的两种非线性回归, 以及人工神经网络、 支持向量回归、 随机森林3种机器学习算法建立了冬小麦叶片氮积累量的估算模型。 结果表明利用色彩指数的非线性回归模型的估算精度稍低于其他方法, 而随机森林算法的拟合精度最高, 但存在明显的过拟合现象。 其他三种方法, 即以冠层覆盖度及色彩分量为输入变量的非线性回归、 支持向量回归和人工神经网络方法, 均具有较高的拟合精度和泛化性能。

在硅的各向同性湿法刻蚀过程中, 一般选用HNA溶液(即氢氟酸、硝酸和乙酸的混合溶液)作为刻蚀液, 而氮化硅以其很好的耐刻蚀性而优先被选为顶层掩膜材料。在硅片上刻蚀不同的结构, 通常需要选择不同的刻蚀液配比。而不同配比对于氮化硅掩膜的刻蚀速率也不一样。分别用PECVD和LPCVD两种方法在〈111〉型硅片上沉积了厚度为560和210nm的氮化硅薄膜, 研究和对比了它们在8种典型配比刻蚀液下的刻蚀速率, 为合理制作所需要厚度的氮化硅掩膜提供有益参考。

建立基于冬小麦冠层图像分析获取的冠层覆盖度和色彩指数的地上部生物量估算模型, 以促进作物冠层图像分析技术和BP神经网络技术在冬小麦长势无损监测中的应用。 六个施氮水平的田间试验条件下, 在冬小麦拔节期, 分四次采集冬小麦冠层图像, 同步进行破坏性取样, 测定冬小麦地上部生物量; 分析了通过图像分析软件(利用微软Visual Basic软件开发)获取的冠层覆盖度和10种色彩指数与冬小麦地上部生物量的相关关系, 以逐步回归和BP神经网络方法建立了冬小麦地上部生物量估算模型。 结果表明, 冬小麦地上部生物量与冠层覆盖度、 饱和度和红光亮度值呈显著相关, 其中, 与冠层覆盖度间的相关性最强, 且除亮度外, 冠层覆盖度、 色彩指数与地上部生物量间呈非线性相关。 通过BP神经网络方法构建的模型相对于逐步回归模型, 显著提高了冬小麦地上部生物量估算精度, 均方根误差(RMSE)、 相对均方根误差(RRMSE)更小, 决定系数(R2)更大。

数字图像分析技术因其高效、 快速等特点, 已被广泛应用于作物长势和氮素营养状况的无损监测领域。 获取作物冠层覆盖度及可见光光谱亮度值及其衍生的色彩指数, 需要从作物冠层图像中准确分割出作物图像。 研究以冬小麦与背景(土壤)在可见光波段反射率的差异为依据, 利用基于CIEL*a*b*色彩空间a*分量的最大类间方差法和基于sRGB和CIEL*a*b*两个色彩空间的随机森林算法对冬小麦冠层图像进行了分割, 并比较了图像分割精度。 结果表明, 三种方法均具有较高的分割精度, 其中基于随机森林算法的图像分割效果明显好于最大类间方差法, 而基于sRGB和CIEL*a*b*两个色彩空间的随机森林算法的图像分割效果差异较小。 研究结果表明, 随机森林算法可直接利用冠层图像可见光波段的三个色彩分量(R, G和B)分割冬小麦冠层图像。

采用HAT-CN/CuPc 作为有机电致发光二极管(OLED)蓝光ADN 器件的组合空穴注入层(HIL)。通过采用该组合HIL 后，在保证器件电流效率不下降的情况下有效地降低器件的驱动电压。一方面，这是利用HAT-CN 可以大幅提高CuPc 薄膜的有序度，有效地降低CuPc HIL 的电阻；另一方面是因为HAT-CN/CuPc 可以实现空穴的有效注入。这两方面因素最终使得ADN 蓝光器件的启亮电压降低至3.4 V，较采用CuPc HIL 的ADN 蓝光器件低0.5 V。

通过引入具有电子传输性能的噁二唑衍生物支链, 采用Suzuki偶联反应, 设计并合成了一种新型的蒽衍生物蓝光材料, 同时研究了它的光学性能、热学性能、电化学性能以及成膜性。研究结果表明, 该化合物在四氢呋喃溶液中发射蓝色荧光, 最大发射波长为433 nm, 其荧光量子效率为0.94, 是9,10-二(β-萘基)蒽(ADN)的1.17倍。该化合物薄膜经过100 ℃高温烘烤3 h, 依然保持连续、均一、平整的无定型结构, 是制备长寿命、高效率OLED的很有潜力的材料。

激光透明陶瓷具有良好的材料和光学特性, 并且具有较大的制备优势, 是有着较好前景的激光材料。与之相对应, 陶瓷激光器近年来引起了人们的广泛关注。主要综述了国内外YAG陶瓷激光器的进展。陶瓷激光器的发展虽然只有短短十几年的时间, 但是发展迅速; 随着制备工艺的进一步发展, 陶瓷激光器将可能有更好的发展前景。

在有机小分子太阳能电池CuPc/C60和TiOPc/C60的阳极ITO表面分别制备了一层Ag纳米颗粒，并采用MoO3作为阳极缓冲层，器件的性能均得到有效改善。Ag纳米颗粒的引入所形成的表面等离子激元共振可显著提高有机光活性层的吸收效率和光生激子的分解效率；而MoO3有效抑制了光生激子在有机/金属界面处发生的猝灭，提高了器件的短路电流，并保持其它性能不变，最终提高器件的光电转化效率。

采用F16CuPc作为有机太阳能电池的阳极缓冲层可使器件的性能得到显著提高。F16CuPc的引入, 一方面可以实现CuPc分子的定向生长, 从而改善CuPc薄膜的结晶度, 提高其空穴迁移率；另一方面在F16CuPc/CuPc界面处可形成偶极层, 改善空穴的输出效率。以上两个作用有效提高了器件的载流子收集效率, 降低了器件的串联电阻和光生载流子复合几率, 从而提高了器件的短路电流和填充因子。同时, F16CuPc的引入使器件的内建电场增大, 提高了器件的开路电压。