作者单位
摘要
1 泉州医学高等专科学校,泉州 362000
2 福建医科大学附属第二医院,泉州 362000
3 中国科学院上海应用物理研究所,上海 201800
二氧化钒(VO2)是一种热至变色材料,在临界温度340 K有金属-半导体相变。第一性原理计算结果发现:C、N、F元素以1.56%、3.13%、4.69%的原子浓 度掺杂M1相VO2的带隙Eg1降低到0.349~0.612 eV,其中氮元素以4.69%的浓度掺杂VO2的带隙Eg1最小(0.349 eV)。在C、N、F掺杂M1相VO2体系中,3.13%的N掺 杂可以有效降低相变温度,并且对可见光透过率影响不大,所以3.13%的N原子掺杂VO2可以在实际中应用。
第一性原理 二氧化钒 态密度 first-principle VO2 density of state 
人工晶体学报
2020, 49(2): 239
作者单位
摘要
沈阳理工大学, 沈阳 110159
对于大型圆环零件的圆度测量目前主要采用人工接触式测量, 工作效率较低。针对接触式测量的缺点, 以基于机器视觉的非接触式测量技术对大型圆环零件圆度测量展开研究, 测量过程中无需与待测零件直接接触, 通过采集零件部分圆弧图像, 利用拟合算法得到圆度及同心度数据。首先对采集到的图像进行预处理, 针对采集图像存在噪声等因素的影响, 选择处理效果最佳的双边去噪算法;其次在边缘检测及轮廓提取环节, 在基于传统Canny边缘检测的基础上研究实现了改进后的Canny自适应边缘检测算法;在图像拟合环节, 基于传统的最小二乘拟合算法做了改进, 即最小二乘迭代拟合算法对大型圆环零件部分圆弧进行迭代拟合, 验证了该算法的有效性及优越性。本测量方法操作方便、可靠, 提高了检测效率, 可在误差允许的范围内快速测量出零件的尺寸。
机器视觉 图像预处理 Canny边缘检测 最小二乘法 machine vision image preprocessing Canny edge detection least squares 
光电技术应用
2018, 33(2): 68
作者单位
摘要
1 东北大学研究总院, 辽宁 沈阳 110819
2 东北大学资源与土木工程学院, 辽宁 沈阳 110819
3 东北大学冶金学院, 辽宁 沈阳 110819
铜阳极泥是一种重要的冶金工业副产品, 因其中含有多种贵金属和有价金属元素, 铜阳极泥的综合回收利用日益受到关注。 铜阳极泥预处理富集渣中富含的Sb难以用常规方法溶解, 有必要建立一种准确、 简便的测试方法实现Sb的定量分析。 采用X射线荧光光谱、 X射线衍射光谱和场发射扫描电镜能谱分析等多种光谱学分析手段对富集渣的化学成分、 物相和微观结构做了全面分析, 结果表明, 富集渣的化学组成和物理结构复杂, 组分化学性质稳定且共生紧密。 Sb以高锑酸金属化合物的形式存在, 结构稳定化学惰性强。 采用Na2O2熔融法消解试样, 合成标准样品做标准系列, 用火焰原子吸收光谱法测定了富集渣中Sb的含量值为8.23%, 相对标准偏差为0.97%。 该方法的检出限为0.072%, 加标回收率为94.9%~99.2%。 本方法溶样彻底, 不需贵重试剂和仪器, 方法简单易行。 采用与样品基体相近的合成标准样品, 消除了样品化学成分复杂所造成的共存物质干扰。 通过标准样品测试验证和其他仪器方法比对, 证明本方法灵敏度高, 准确性好, 可用于铜阳极泥预处理渣料中Sb的定量测定。
铜阳极泥 预处理富集渣 光谱学性质 碱熔法  Copper anode slime Enriched slag Spectroscopy property Alkali fusion method Antimony 
光谱学与光谱分析
2017, 37(12): 3877
作者单位
摘要
沈阳理工大学, 沈阳 110159
针对传统的接触式测量方法存在需要和零件接触以及测量时间和人为因素等局限性, 研发出基于机器视觉的大型零件尺寸测量系统, 从而满足产品的非接触、测量速度快、测量精度高、实时显示等测量要求。在基于机器视觉的大型零件尺寸测量系统中, 首先对于采集的图像进行预处理, 针对采集图像存在噪声等因素的影响, 利用小波去噪完成对图像的平滑去噪; 其次, 选取SIFT(尺度不变特征转换)算法进行图像配准, 选择基于加权平均的帽子函数加权平均融合算法无缝隙的完成图像融合, 从而完成图像的拼接。然后, 基于Canny检测算子提出了一种改进的单像素边缘检测方法用于提取零件图像边缘轮廓。最后, 对提取的图像边缘轮廓进行几何量的实验测量并分析实验数据。基于机器视觉的大型零件尺寸测量系统不仅操作简单, 价格低廉, 而且测量上能够在误差的允许范围内快速测量出零件的尺寸。
机器视觉 图像预处理 图像拼接 边缘检测 machine vision image preprocessing image mosaic scale invariant feature transform (SIFT) SIFT edge detection 
光电技术应用
2017, 32(2): 44

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