1 哈尔滨理工大学 测控技术与通信工程学院，黑龙江 哈尔滨 150080
2 中部大学 计算机科学学院，日本 爱知 487-8501
针对主动视觉安检方法准确率低、速度慢，不适用于实时交通安检的问题，提出了八度卷积（OctConv）和注意力机制双向门控循环单元（GRU）神经网络相结合的X光安检图像分类方法。首先，利用八度卷积代替传统卷积，对输入的特征向量进行高低分频，并降低低频特征的分辨率，在有效提取X光安检图像特征的同时，减少了空间冗余。其次，通过注意力机制双向GRU，动态学习调整特征权重，提高危险品分类准确率。最后，在通用SIXRay数据集上的实验表明，对8000幅测试样本的整体分类准确率（ACC）、特征曲线下方面积（AUC）、正类分类准确率（PRE）分别为98.73%、91.39%、85.44%，检测时间为36.80 s。相对于目前主流模型，本文方法有效提高了X光安检图像危险品分类的准确率和速度。
X光安检图像 八度卷积 双向门控循环单元 注意力机制 X-ray inspection images octave convolution bidirectional GRU attention mechanism
1 中国科学院半导体研究所 光电子器件国家工程中心, 北京 100083
2 中国科学院大学 材料科学与光电技术学院, 北京 100049
为了提高半导体激光器的封装质量和效率, 引入管式炉利用夹具进行批量封装。由于封装质量的好坏直接影响半导体激光器的输出特性和使用寿命, 利用MOCVD生长808 nm芯片, 重点分析了管式炉温度和封装时间对半导体激光器巴条双面金锡封装质量的影响。利用X射线检测、结电压、光电特性参数和smile效应测试手段, 确定了管式炉封装半导体激光器巴条的最优封装条件, 为以后的产业化提供了指导意义。
半导体激光器 巴条 金锡焊料 X射线检测 smile效应 semiconductor laser bar AuSn solder X-ray inspection smile effect
天津大学 精密仪器与光电子工程学院，光电信息技术科学教育部重点实验室，天津 300072
针对全钢子午线工程轮胎X 光无损检测的特点和技术要求，本文研制了一种基于X 光透射成像和图像模式识别技术的全钢子午线轮胎缺陷检测识别系统。本系统以扇形X 射线作为光源，用CMOS 线阵探测器采集连续无盲区、清晰的轮胎X 光全景图像，图像的横向分辨能力为0.08 mm；依据钢丝帘线缺陷的特质设计了相应的缺陷识别算法，在采集图像的同时对轮胎内部典型缺陷的自动识别检测。实验结果表明，本系统能够完成内径尺寸从23 inch 到35 inch 的子午线轮胎X 光图像的采集和轮胎内部异物和钢丝帘线交叉、搭接、稀线、排列不均、弯曲、断裂和带束层顺线等典型弊病的在线自动检测工作。
全钢子午线轮胎 缺陷识别 X 光检测 all-steel radial tire defect recognition X-ray inspection
