1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 发光及应用国家重点实验室, 长春 130033
2 中国科学院大学, 材料科学与光电工程中心, 北京 100049
3 吉林财经大学管理科学与信息工程学院, 长春 130117
二维(2D)石墨烯具有原子层厚度, 在电子器件中展示出突破摩尔定律限制的巨大潜力。目前, 化学气相沉积(CVD)是一种广泛应用于石墨烯生长的方法, 满足低成本、大面积生产和易于控制层数的需求。然而, 由于催化金属(例如Cu)衬底一般为多晶特性, 导致CVD法生长的石墨烯晶体质量相对较差。为此, 通过高温退火工艺制备了Cu (111)单晶衬底, 使石墨烯的初始成核过程得到了很好的控制, 从而实现了厘米尺寸的高质量单晶石墨烯的制备。根据二者的晶格匹配关系, Cu (111)衬底为石墨烯生长提供了唯一的成核取向, 相邻石墨烯成核岛的边界能够缝合到一起。单晶石墨烯具有高电导率, 相较于原始多晶Cu上生长的石墨烯(1 415.7 Ω·sq-1), 其平均薄层电阻低至607.5 Ω·sq-1。高温退火能够清洁铜箔, 从而获得表面粗糙度较低的洁净石墨烯。将石墨烯用于场效应晶体管(FET), 器件的最大开关比为145.5, 载流子迁移率为2.31×103 cm2·V-1·s-1。基于以上结果, 相信本工作中的单晶石墨烯还满足其他高性能电子器件的制备。
石墨烯 高温退火 化学气相沉积 场效应晶体管 Cu (111) Cu (111) graphene high-temperature annealing chemical vapor deposition field-effect transistor
1 武汉科技大学 信息科学与工程学院，湖北 武汉 430081
2 冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心，湖北 武汉 430081
损失函数对于目标检测任务的检测精度和模型收敛速度具有重要作用，而损失函数中的边界框损失函数是影响检测结果和模型收敛速度的重要因素。针对传统模型定位精度低和训练时模型收敛慢的问题，本文在CIoU边界框损失函数的基础上提出一种改进的边界框损失函数，解决了CIoU损失函数求导过程中由边界框宽高比带来的梯度爆炸问题和模型提前退化的问题，并且引入重叠区域与目标框的宽高关系和中心点之间的归一化距离作为附加的惩罚项，提高了模型的检测精度和收敛速度，这种损失函数称为BCIoU（Better CIoU）。在PASACL VOC 2007数据集上的实验结果表明，改进的BCIoU边界框损失函数在YOLOv3网络下相对于IoU损失的mAP50指标相对提升了2.09%，AP指标相对提升了6.88%；相对于CIoU损失的mAP50指标相对提升了1.64%，AP指标相对提升了5.35%。模型的收敛速度也有一定程度的提升。本文提出的BCIoU损失函数提高了模型的检测精度和模型收敛速度，并且可以很方便地纳入到当前目标检测算法中。
计算机视觉 目标检测 边界框回归 梯度 损失函数 computer vision object detection bounding box regression gradient loss function
1 湖南工学院新型建筑材料研究院, 衡阳 421002
2 武汉科技大学省部共建耐火材料与冶金国家重点实验室, 武汉 430081
MgO-C耐火材料作为钢铁冶炼用关键基础材料, 被广泛用作转炉衬砖、电弧炉炉壁和钢包渣线用砖。寻求制备高性能低碳MgO-C耐火材料的新方法对耐火材料及冶金行业的发展至关重要, 本文从纳米碳源的引入、骨料表面的改性和镁基骨料的引入、酚醛树脂的改性、抗氧化剂的引入及陶瓷相的原位形成角度出发, 综述了改善低碳MgO-C耐火材料结构和性能的研究进展, 以期为进一步推动低碳MgO-C耐火材料的发展提供参考, 并对MgO-C耐火材料未来的研究方向进行了展望。
MgO-C耐火材料 纳米碳源 骨料 改性酚醛树脂 高效抗氧化剂 陶瓷相 MgO-C refractory nanocarbon source aggregate modified phenolic resin high-efficiency antioxidant ceramic phase
1 南京信息工程大学电子与信息工程学院，江苏 南京 210044
2 无锡学院电子信息工程学院，江苏 无锡 214105
随着信息快速增长时代的来临，人们对于数据带宽的需求不断提升，垂直腔面发射激光器（Vertical-Cavity Surface-Emitting Lasers，VCSEL）作为一种新型光通信器件得到广泛应用。从半导体激光器寄生电路出发，分析了VCSEL内部光电转换过程，考虑本征激光器以及外部封装寄生特性，分别搭建了大信号和小信号等效电路模型，并使用Python语言以及Pspice软件进行仿真。在大信号模型中分析自发辐射系数和光限制因子对阈值电流的影响， 在小信号模型中讨论寄生网络参数对调制响应带宽的影响。仿真结果表明，通过对自发辐射系数、光限制因子以及寄生网络参数的调节，可以降低VCSEL器件的阈值电流，提高调制带宽。
垂直腔面发射激光器 寄生参数 速率方程 等效电路 频响特性 激光与光电子学进展
2022, 59(5): 0514005
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 发光学及应用国家重点实验室, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学 材料科学与光电工程中心, 北京 100049
3 北京北方华创微电子装备有限公司, 北京 100049
非极性a面AlN(a-AlN)能够从根本上解决极性AlN引起的量子限制斯塔克效应问题, 是提升AlGaN发光器件效率的有效途径。但是, 非极性AlN生长面临更大的挑战, 目前难以实现低缺陷密度、高平整表面的非极性a-AlN。高温热处理是一种提高AlN质量的有效方法, 但在热处理过程中, 非极性a-AlN的表面形貌演变的物理机理尚不明确, 直接影响了a-AlN表面改善与质量提升。本研究通过对a-AlN薄膜在不同条件下进行高温热处理, 对样品的表面形貌演变过程进行了表征与分析, 并结合第一性原理计算, 揭示了高温热处理对非极性a-AlN表面的影响及其物理机理。结果表明, 在高温热处理过程中Al、N原子更趋向于从a面与m面分解, 而在c面吸附, 使得a-AlN样品表面在高温热处理过程中出现了沿c轴方向的高取向性条纹原子台阶形貌, 进而提高a-AlN材料质量。本研究为实现高质量非极性a-AlN材料及紫外发光器件提供了重要基础。
高温热处理 表面形貌演变 结合能 a-AlN a-AlN high temperature annealing surface morphology evolution binding energy
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，长春 130033
2 中国科学院大学，材料与光电研究中心，北京 100049
3 长春工业大学，长春 130012
AlGaN基材料是带隙可调的直接带隙宽禁带半导体材料，是制备紫外(UV)光电子器件的理想材料。经过数十年的研究，目前已经在异质衬底外延生长AlGaN基材料、高效掺杂等方面取得了巨大进展。以此为基础，AlGaN基紫外光电器件制备领域也得到长足发展。在本综述中，主要介绍了高质量AlGaN基材料的MOCVD外延生长方法、掺杂方法以及近年来在紫外发光、紫外探测器件方面取得的进展。
AlGaN基材料 外延生长 掺杂 紫外发光器件 紫外探测 AlGaN based material epitaxy growth doping UV LED UV photodetector
1 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院, 辽宁 阜新123000
2 国家测绘工程技术研究中心, 北京100039
3 南京大学地理与海洋科学学院, 江苏 南京210023
4 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心, 北京 100048
针对资源三号卫星影像波段少、光谱范围受限的特点,提出了基于深度学习的资源三号卫星遥感影像的云检测方法。首先,采用主成分分析非监督预训练网络结构,获得了待测遥感影像特征;其次,为减少在池化过程中影像特征信息的丢失,提出自适应池化模型,该模型能很好地挖掘影像特征信息;最后,将影像特征输入支持向量机分类器进行分类,获得了云检测结果。选取典型区域进行云检测实验,并与传统Otsu方法进行对比。结果表明:所提方法的检测精度高,且不受光谱范围的限制,可用于资源三号卫星多光谱影像和全色影像的云检测。
遥感 云检测 深度学习算法 主成分变换 资源三号卫星影像
1 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院, 辽宁 阜新 123000
2 中国测绘科学研究院, 北京 100830
针对传统浅层机器学习方法应用于高分辨影像分类时存在的问题, 提出了结合最小噪声分离变换和卷积神经网络的高分辨率影像分类方法。采用最小噪声分离分析非监督训练初始化卷积神经网络, 为提高训练速度, 使用线性修正函数作为神经网络的激活函数; 利用概率最大化采样原则减少池化过程中影像特征的缺失, 并将下采样后影像特征输入Softmax分类器进行分类。采用所提分类方法对典型地区的影像进行分类实验, 并与支持向量机和人工神经网络分类方法的分类结果进行对比。结果表明, 所提分类方法的分类精度明显高于另两种分类方法的分类精度, 并能充分挖掘高分辨遥感影像的空间信息。
遥感 高分辨影像 卷积神经网络 最小噪声分离变换 影像分类 激光与光电子学进展
2017, 54(10): 102801
1 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院, 辽宁 阜新 123000
2 中国测绘科学研究院, 北京 100830
针对噪声导致高分辨遥感影像分割存在过分割或者欠分割的问题, 提出结合相位一致和分水岭变换的高分辨率影像分割方法。该方法首先采用基于光谱相似性的相位一致的模型方法来获得边缘响应幅度, 再采用自动标记分水岭算法对影像进行分割; 基于相邻分割对象的空间位置、形状、面积等特征多重约束, 提出相邻分割对象合并代价函数模型, 对分割结果进行优化并获取最终分割结果。选择典型地区实验影像进行分割实验, 通过目视评价和监督评价, 并与典型分割方法进行比较, 验证所提分割方法的有效性。
遥感 高分辨率遥感影像 相位一致性 分水岭变换 影像分割 激光与光电子学进展
2017, 54(9): 092803
1 重庆邮电大学 通信与信息工程学院, 重庆 400065
2 中国电子科技集团公司第26研究所, 重庆 400060
采用基于Cortex A8内核的AM3354工业级CPU, 搭载稳定的Linux操作系统, 设计了一款具有多种通信接口、可扩展性强并具有本地图像分析处理能力的工业相机。同时还提出了一种基于vivi的摄像头驱动开发方法, 可快速而高效地为各种CPU开发Linux摄像头驱动程序。
Linux操作系统 工业相机 本地处理 AM3354 AM3354 Linux operating system industrial camera local processing vivi vivi
