激光定向能沉积为高熵合金提供一种柔性、快速、敏捷的制备方式, 合理的单道工艺参数是保障成形顺利进行的关键。为研究FeCoCrNi高熵合金在激光定向能沉积过程中工艺参数对沉积形貌的影响, 基于响应面法, 研究了激光功率、送粉速率和扫描速率对稀释率和宽高比的影响规律, 建立稀释率和宽高比的预测模型。结果表明, 稀释率、宽高比与送粉速率呈负相关关系, 与激光功率、扫描速率呈正相关关系。经试验验证, 稀释率和宽高比的预测误差分别为2.29%和4.45%, 所建立的模型与试验结果吻合较好。

基于全息波导的增强现实近眼显示技术可以直接为用户双眼提供虚实融合的图像信息，形态相对便携，近年来发展较为迅速。但目前报道的全息波导近眼显示多采用平板波导结构，一般需额外添加曲面护目镜，系统体积相对较大。因此提出基于柱面全息波导的增强现实近眼显示方法，实现了近眼显示从传统平板全息波导形态到曲面类型全息波导的拓展。提出柱面全息波导的全息曝光制备方法并制备柱面全息波导，搭建柱面全息波导近眼显示平台实验系统，实现了出瞳大小约10 mm，单目视场角约24°的增强现实显示效果，将为曲面波导与曲面护目镜的结合提供技术基础。

水泥基材料的氯离子结合能力主要取决于水化硅酸钙(C-S-H)凝胶和Friedel’s盐的含量及其稳定性, 两者的含量越高、稳定性越好, 水泥基材料的氯离子结合能力越强。对水泥基材料氯离子结合能力的分析需考虑多种因素的影响, 如水泥种类、矿物掺合料种类、温度、氯离子浓度、阳离子类型、硫酸盐侵蚀和碳化等因素, 它们会通过直接影响C-S-H凝胶和Friedel’s盐的生成量, 或间接影响孔隙液pH值和离子浓度改变C-S-H凝胶和Friedel’s盐的稳定性, 进而影响其物理吸附能力与化学结合能力, 促使氯离子重新结合或释放, 导致氯离子结合能力变化显著。本文综述了上述影响因素下, 水泥基材料中C-S-H凝胶和Friedel’s盐含量、稳定性的变化, 及其对氯离子结合能力的影响, 并为今后的研究方向提出了建议。

图像清晰度评价是实现数字图像自动调焦的关键,而调焦图像降噪直接影响着图像评价的准确性。为有效抑制调焦图像中存在的两类主要噪声,结合椒盐噪声和高斯噪声特点,综合采用十字中值滤波法和维纳滤波法实现了图像降噪。实验结果表明,相比于单一降噪方法,综合方法不仅能最大程度地降低两类噪声,而且能较好地保护图像细节,可作为自动调焦成像系统图像预处理的主要方法。

为快速、安全地检测常用有机磷农药乐果的残留,根据乐果含有硫基,和氯化钯反应生成黄色络合物硫化钯的原理,使用乙酸代替常用的浓盐酸溶解氯化钯,配置成氯化钯乙酸溶液作为比色剂,与不同浓度的乐果乳油分别发生显色反应.采集显色反应后溶液的吸光度谱图表明:用乙酸代替浓盐酸作为氯化钯溶剂效果更理想,在300～900 nm波段的吸收光谱可以区分0.5 mg·kg-1的农药浓度,满足国标GB2763—2012规定的部分水果及蔬菜中农残的检测要求.随机配置40个0.5～88 mg·kg-1样本浓度,对比SG等预处理效果,分别用PCA和PLS方法建立预测模型,30个作为建模集,10个作为验证集.在350～900 nm波段建立的模型相关系数r较低.根据吸光度谱图计算出乐果的相关系数在458 nm处达到最大值0.957 2,由此分别选取特征区间453～463和400～600 nm.经过比较得出以下结论:经过SG等预处理后,在400～600 nm波段,使用PLS方法建立的模型在主成分为4时最优,其训练集r=0.994 1,RMSEP=2.770,验证集r=0.9933,RMSEP=2.214.该方法操作安全,显色反应时间为2 min,为进一步研究快速、安全的有机磷农药实用检测仪器提供了理论与技术支撑。

传统的农药残留检测为理化检验方法, 具有前处理过程繁琐、 耗时、 复杂等不足, 以目前农业上使用较广的毒死蜱作为研究对象, 提出了一种有机磷农药残留快速定量检测方法。 首先, 根据毒死蜱的化学特性, 综合考虑比色剂的显色效果以及二次污染问题, 确定在弱碱性环境下以间苯二酚对毒死蜱进行显色反应的预处理方案; 然后, 通过分析0.5 ～400 mg·kg-1之间毒死蜱样品的紫外-可见光光谱数据, 确定了显色反应后的特征信息主要集中在365～420 nm之间。 接着, 以偏最小二乘法构建全谱预测模型, 其校正相关系数达到0.999 6, 预测相关系数达到0.995 6, 校正标准差RMSEC为2.814 7 mg·kg-1, 验证标准差RMSEP为8.012 4 mg·kg-1; 提取400 nm为中心波段的特征区域构建预测模型, 其校正相关系数达到0.999 6, 预测相关系数达到0.999 3, 校正标准差RMSEC为2. 654 6 mg·kg-1, 验证标准差RMSEP为3.465 5 mg·kg-1。 最后, 通过分析0.5～16 mg·kg-1之间毒死蜱样品的近红外光谱数据, 发现其显色功能团的特征不是很明显, 但会引起间苯二酚本身5 200 cm-1处吸收峰的变化。 实验结果证明了所提出用于快速定量预测有机磷农药残留的方法是有效可行的, 该方法通过比色剂的显色加强有机磷农药在全光谱特别是紫外-可见光范围内的信息, 为实现农产品农药残留的快速检测提供了一条新途经。

文章研究了快门眼镜式双视角显示原理, 提出了一种适用于240Hz的快门式双视角液晶显示系统。

开发了一款便携式小麦叶绿素、 氮素、 水分一体化测定仪, 可以一次测量小麦叶片的三种生化指标, 为肥水诊断提供充分依据。 本测定仪由光路和电路两部分组成, 光路部分采用LED加滤光片构成的组合光源, 电路部分由微控制器、 LED驱动电路、 检测电路、 通讯电路、 键盘电路、 液晶显示电路等组成。 经过田间测试, 证明此测定仪有良好的准确性和重复性。 叶绿素、 氮素测量的相对误差均值在10%左右, 水分相对误差均值为4%, 三项指标测量值变异系数均低于1.5%。 测试结果表明测定仪可以用于指导小麦实际生产。

传统的光谱分析技术预测植物的叶绿素含量的精度较低, 而基于3CCD的多光谱摄像机的叶绿素预测研究存在其摄像机本身成本昂贵和无法调整的波长通道数等局限性。 文章提出了基于多光谱图像技术利用敏感波长(532, 610和700 nm)下番茄叶片的灰度值来预测其叶绿素含量的研究方法。 利用多元线性回归分析、 主成分分析和偏最小二乘回归分析等方法建立了预测模型, 取得了较好的预测效果, 其相关系数R2c与R2v均达到了0.9左右。 表明该方法用于番茄叶绿素的预测是有效和可行的, 也为作物的长势检测仪器的开发奠定了基础。

现有的玉米种子品种鉴别方法检测时间长, 费用高, 不易大批量快速鉴别。 提出了一种基于近红外光谱数据快速鉴别商品玉米品种的新方法。 先使用傅里叶变换近红外光谱仪获得从4 000到12 000 cm-1波段范围的37个商品玉米品种籽粒的漫反射光谱数据。 对原始光谱进行矢量归一化预处理以消除噪声干扰, 为了找到玉米品种籽粒的光谱特征波段, 提出一种基于标准差的方法, 进而对寻找到的玉米籽粒特征波段光谱做主成分分析(PCA), 取能反映玉米品种 99.98％ 光谱信息的前10个主成分。 最后使用仿生模式识别 (BPR)方法建立了37个玉米品种鉴别模型, 对于每个品种的25个样本, 随机挑选15个样本作为训练样本, 其余10个样本作为第一测试集, 其他品种共900个样本作为第二测试集。 该鉴别模型对于37个玉米品种的平均正确识别率为94.3%。 该方法的进一步研究有利于建立以近红外光谱为基础的物理指纹品种鉴别技术。