1 北京理工大学 物理学院，北京 100081
2 重庆大学 电气工程学院，重庆 400044
开展了J量级系统储能下电脉冲参数对水中火花放电特性影响研究。驱动源采用参数可调的固态重频纳秒脉冲电源，放电负载为水中针-板结构（间距1 mm），在低重频条件（约5 Hz）下进行实验。通过调节放电参数、拍摄高速阴影图像、光谱诊断以及声信号测量，研究水中脉冲放电的物理特性，得到不同放电参数下放电演化规律及其对声学、光谱特性影响。实验发现：在J量级储能下，放电通道连通两极后，回路电流在几百ns内快速上升至10 A左右，随后缓慢下降，持续50～60 μs。发现预设脉宽对放电影响较大，短脉宽条件下放电会被电源固态开关强制截断出现反向放电，而长脉宽条件下放电通道在后期变得不稳定甚至熄弧中断，出现气泡中二次放电现象。辐射光谱揭示了更多等离子体信息，推断通道电子密度在1018 cm−3量级，随着脉宽增加，特征谱线强度增加，表明活性粒子数密度增加，但粒子种类不变。短脉冲（＜150 μs）作用下产生的脉冲声波的特征宽度在110～150 μs，而当脉宽继续增大，声波脉宽并不继续增加而是保持不变，保持在150 μs左右。研究结果对水中小能量火花放电的机理研究有一定参考价值，为水声学、液相等离子体等领域的应用提供思路。
水中放电 等离子体 图像诊断 光谱诊断 声波与冲击波 discharge in water plasma image diagnosis spectral diagnosis sound and shock waves 强激光与粒子束
2022, 34(9): 095006
天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072
自动病理图像诊断是医学图像分析的一个重要课题,实现精确诊断的前提是提取健康与患病组织的形态特征。本文以深度神经网络为工具,提出一种增强卷积网络模型,通过训练一对互补的卷积神经网络,以优化病理图像诊断准确率。由于病理图像获取成本较高,为降低因训练样本数量有限造成的过拟合风险,算法首先训练基本网络,来估计病理图像中各局部组织患病的概率,之后训练另一异构网络,对基本网络的判决结果进行修正。实验在宾夕法尼亚州立大学动物诊断实验室提供的肾、肺、脾组织数据集与淋巴结癌症转移检测数据集上展开,实验结果表明所设计模型在不同器官的病理图像上均表现出较高的诊断准确率。
图像处理 病理图像诊断 增强卷积神经网络 特征提取 激光与光电子学进展
2019, 56(8): 081001
采用图像诊断方法对高能环形电子束形状及空间尺寸进行了研究，以高能脉冲环形电子束轰击高Z靶材料产生脉冲X射线，X射线经过X射线增感屏转换为可见光，用单次图像采集系统获取可见光的积分图像。为满足诊断所需的空间分辨和系统灵敏度，通过理论计算确立了靶的材料、厚度及X射线增感屏的型号和厚度等参数。根据测试环境，设计了系统的现场安装结构，系统基本满足测试要求。分析从实验中获取的图像，可知环形电子束的内径为36.5 mm，环厚为1 mm，环形不均匀，水平方向电子束强。
环形电子束 图像诊断 X射线增感屏 annular Electron Beam image Diagnosis System X-Ray imaging CCD CCD
1 清华大学,工程物理系,北京,100084
2 西北核技术研究所,西安,710024
主要介绍了为"强光一号"加速器丝阵负载Z箍缩实验设计的可见光图像诊断系统,系统时间分辨约为5
ns,空间分辨约为6.5 lp/mm,光谱响应范围365～750 nm.系统能够满足从早期单丝电离到等离子体柱飞散整个Z箍缩过程的诊断要求,
给出了系统在Z箍缩实验中获得的丝阵负载内爆图像序列,并对其反映的内爆现象进行了初步的唯象分析.
图像诊断 分幅相机 丝阵Z箍缩 可见光
