1 1.河南理工大学 材料科学与工程学院, 焦作 454000
2 2.河南理工大学 化学化工学院, 焦作 454000
3 3.焦作伴侣纳米材料工程有限公司, 焦作 454000
改善尖晶石锰酸锂的大倍率性能是目前锂离子电池的重点研究方向之一。本研究用高温固相法合成掺K+的尖晶石锰酸锂, 研究K+提高锰酸锂倍率性能的微观机制。结果表明, 尽管随着电流密度增大, 电极的放电比容量下降, 但掺K+提高材料的大倍率性能效果显著, 如最佳掺K+量(物质的量分数)1.0%时, 在10C (1C=150 mA·g-1)下比容量提高了一倍, 远高于0.5C下的1.9%。原因在于掺K+后, 首先, 锰酸锂的晶胞体积扩大, Li-O键变长, Li、Mn阳离子混排程度降低, 载流子(Mn3+)量增多; 其次, 电极极化和电荷迁移阻抗降低, 提高了材料的充放电可逆性、导电性及锂离子扩散能力; 再者, [Mn2]O4骨架更稳定, 减小了电化学过程中内应力变化, 抑制了晶体结构变化和颗粒破碎; 最后, 钾离子掺杂使制备过程中材料团聚, 从而减小电解液与电极的接触面积, 减轻电解液的侵蚀, 抑制锰的溶解。
锂离子电池 正极材料 钾离子掺杂 微观机制 倍率性能 lithium-ion battery cathode material K+ doping microscopic mechanism rate performance
1 北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室, 北京 100044
2 北京交通大学计算机与信息技术学院, 北京 100044
基于深度学习的裂纹检测方法严重依赖大量的像素级标注信息,为此提出一种基于半监督学习的裂纹检测方法。该方法将多尺度模块引入到裂纹检测的网络模型中,仅利用小部分的像素级标注数据进行全监督训练。对于无标签数据,融合多种显著性区域检测方法生成伪标签,可以减少对像素级标注信息的依赖。在裂纹数据集上对改进网络进行实验验证,并与常用语义分割网络和弱监督实验基准从主观评价、精度、召回率和F1-score的角度进行比较。实验结果表明,改进网络可以有效提升裂纹的识别准确率,提出的半监督训练策略在仅需6.25%像素级标注信息的情况下,能够取得与全监督方法相当的识别精度和召回率。
机器视觉 裂纹检测 语义分割 多尺度模块 半监督 激光与光电子学进展
2021, 58(6): 0615004
华南理工大学 材料科学与工程学院 发光材料与器件国家重点实验室，广东省光纤激光材料与应用技术 重点实验室，广东省特种光纤材料与器件工程技术研究开发中心，广州 510640
玻璃闪烁体作为射线探测的核心材料之一在医学成像、高能物理、环境监测以及安检等领域扮演着重要的角色.根据其特点和应用背景主要分为高密度玻璃闪烁体、低密度玻璃闪烁体、微晶玻璃闪烁体.本文介绍了不同种类玻璃闪烁体的特点，重点关注了玻璃闪烁体的制备、微观结构、发光性能以及应用，并对玻璃闪烁体性能的优化以及今后的发展作出了展望.
闪烁材料 玻璃 闪烁体 射线探测 微晶玻璃 玻璃光纤 中子探测 Scintillation materials Glass Scintillators Radiation detectors Glass ceramics Glass fiber Neutron detectors 光子学报
2019, 48(11): 1148011
1 山西农业大学资源环境学院, 山西 晋中 030801
2 中煤平朔集团有限公司节能环保部, 山西 朔州 036006
3 河南理工大学测绘与国土信息工程学院, 河南 焦作 454000
遥感反演已广泛应用于区域土壤理化性质的动态监测, 但是鲜有针对有机碳含量低、 下垫面不均一等土壤光谱特性不显著区域的研究。 黄土高原褐土带地形多样, 丘陵广布, 有机碳含量低。 采煤活动引起大面积土壤退化, 土壤光谱特性受到强烈干扰, 制约了区域尺度土壤有机碳(soil organic carbon)含量遥感反演精度。 以山西省褐土带典型采煤沉陷区为例, 借助地表反射率和室外实地采集的样本数据对褐土带煤矿开采沉陷区土壤有机碳含量进行反演。 采用结合高空间、 时间分辨率辅助气象数据的6SV(second simulation of a satellite signalin the solar spectrum-vector)模型和FLAASH(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes)模型对研究区Landsat8 OLI影像的大气校正方法进行对比实验, 分析其对褐土带采煤沉陷区土壤光谱曲线及有机碳含量的影响, 识别敏感波段。 选择原始光谱反射率(R)和平方根(Ｒ)、 倒数的对数log(1/R)、 一阶微分(R′)等数学变换形式, 利用多元线性回归(MLR)、 BP神经网络(BP neural net)和偏最小二乘回归(PLSR)建立土壤有机碳反演模型。 结果表明: 6SV模型大气校正的效果要优于FLAASH模型, 可以有效消除大气、 地形对于反射率的干扰, 可见光波段反射率降低而近红外波段明显上升, 不同有机质含量等级土壤反射光谱特性分明; 640～670, 850～880, 1 570～1 600和2 110～2 290 nm波段对土壤有机碳含量指示性强; 相较于多元线性回归（决定系数R2为0.765）、 BP神经网络（R2为0.767）, 偏最小二乘回归模型反演精度最高（R2为0.778）; 结合高空间、 时间分辨率辅助气象数据的6SV大气校正模型与偏最小二乘回归建模能显著提高褐土带采煤沉陷区土壤有机碳的反演精度。 在此基础上预测研究区2013年—2015年土壤有机碳含量, 研究发现: 研究区土壤有机碳含量中部高, 两侧低, 复垦使土壤有机碳含量得到恢复。 研究结果可用于揭示黄土高原褐土带采煤沉陷区土壤有机碳含量的时空分布特征, 为改进区域土壤光谱分析、 土地复垦评价、 建立褐土带采煤沉陷区碳通量观测网络和土壤碳库估算提供理论和技术支持, 对研究区域甚至全球范围褐土带生态可持续发展提供依据。
土壤有机碳 褐土带 采煤沉陷区 Soil organic carbon OLI OLI 6SV 6SV Cinnamon soil Mining subsidence area
1 河南理工大学测绘与国土信息工程学院, 河南 焦作 454000
2 中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
3 中国科学院安徽光学精密机械研究所, 安徽 合肥 230031
在陆地上空气溶胶遥感中, 地表多样性会导致地表反射率计算误差增加, 降低地气解耦精度, 进而影响气溶胶反演精度。 多角度、 多光谱和偏振观测数据的引入有利于解决地气解耦精度和气溶胶参数的提取精度受限的问题。 基于多角度偏振辐射计(AMPR)航空多光谱遥感数据, 结合气溶胶散射和地表偏振反射规律, 提出了在1 640 nm波段对AMPR观测偏振反射率进行连续大气辐射校正, 实现地气解耦的方法。 在此基础上, 构建了陆地上空气溶胶偏振反演算法。 运算过程中使用665和865 nm波段观测数据进行气溶胶参数提取, 使用1 640 nm波段观测数据结合提取的气溶胶参数进行大气偏振辐射校正, 重新获取地表偏振反射率。 在反演过程中引入迭代, 逐步逼近大气与地表真实辐射值, 实现地气解耦, 并利用查找表的方法实现气溶胶光学厚度反演。 通过AMPR在京津唐地区5个架次的航空观测实验数据对反演算法进行了验证, 结果与地基CE318观测数据一致性较好, 在气溶胶光学厚度小于0.5的情况下, 反演平均误差为约0.03。
气溶胶 光学厚度 偏振 航空观测 Aerosol Optical depth Polarization Airborne observation 光谱学与光谱分析
2018, 38(4): 1019
1 河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘与地理信息局重点实验室，河南 焦作 454003
2 河南理工大学测绘与国土信息工程学院，河南 焦作 454003
3 浙江正元地理信息有限责任公司，浙江德清 313200
4 河南理工大学测绘与国土信息工程学院，河南 焦作 454003
针对光学和雷达协同处理信息挖掘的需求，为提高主被动遥感数据协同处理应用于土地利用/覆盖地类识别的能力，提出了一种改进的光学和雷达遥感数据融合识别方法。以意大利PAVIA 地区的ERS SAR 和Landsat TM 影像、江苏徐州矿区的ALOS PALSAR 和AVNIR-2 影像对，ALOS PALSAR和SPOT 影像对为信息源，利用改进的小波变换与色彩域变换算法进行处理，融合结果与传统的Brovey、GS、PCT、HSV、Wavelet 融合算法作定量比较，并采用支持向量机（SVM）算法以相同的训练区分别对融合前后的影像，及不同融合结果进行典型地物类型识别。通过融合影像定量指标评价和识别应用验证，结果表明改进的融合算法很好地保留了融合前影像的光谱和纹理信息，且使用融合后影像识别的精度不仅明显优于单独利用光学或雷达影像，而且比采用的传统融合算法的识别结果也有较大提高。
光学和雷达数据 信息融合 数据挖掘 地物识别
1 中国矿业大学 江苏省资源环境信息工程重点实验室，江苏 徐州221116
2 南京大学 江苏省地理信息技术重点实验室，江苏 南京210046
针对多源遥感数据分类的需要，提出了一种基于全极化SAR影像、极化相干矩阵特征、光学遥感影像光谱和纹理的多种特征融合和多分类器集成的遥感影像分类新方法.对全极化PALSAR数据进行预处理和极化相干矩阵特征提取，利用灰度共生矩阵计算光学和SAR影像的对比度、逆差距、二阶距、差异性等纹理特征参数，并与光谱特征结合，形成6种组合策略.利用集成学习方法对随机森林分类器、子空间分类器、最小距离分类器、支持向量机分类器、反向传播神经网络分类器等分类器进行组合，对不同组合策略的遥感影像特征集进行分类.结果表明提出的基于多种特征和多分类器集成的新方法很好地利用了主被动遥感数据在不同地表景观类型提取上的潜力，综合了多种算法的优势，能够有效地提高总体精度和各类别的分类精度.
光谱特征 纹理特征 极化特征 集成学习 特征融合 分类 spectral features textural features polarimetric features ensemble learning feature integration classification
1 中国科学院广州能源研究所, 中国科学院可再生能源与天然气水合物重点实验室, 广州 510640
2 天津工业大学 电气工程与自动化学院, 天津 300387
针对当前大功率LED散热器多采用肋片式散热器, 散热效果不是很理想, 同时当前灯具都采用一体化的集成结构, 在维护和检修的过程中, 只能整体返厂, 给大功率LED灯具的使用带来不便等问题, 提出了大功率LED热管散热器模块化思路。通过模块化设计, 大功率LED的散热效果得到了提高, 且能够进行及时的维护, 多数部件可以循环利用, 延长了灯具的生命周期, 降低了维修成本。对大功率LED热管散热器模块进行了设计优化, 并且通过ICEPAK散热软件进行了模拟, 结果表明此热管散热器模块大大提高了大功率LED的散热性能。
大功率LED 热管 散热器 模块化 highpower LED heat pipe heat sink modularization ICEPAK ICEPAK
