安徽农业大学信息与计算机学院, 安徽 合肥 230036
速效氮含量的预测在土壤养分诊断中具有重要意义,通过特征选择和回归预测算法可有效地提高速效氮光谱检测模型的预测精度。选取了皖南地区的188个黄红壤土样本作为对象,利用7种预处理方法对光谱数据进行了校正,结合移动窗口法和5种智能优化类算法进行特征选择后,再基于多种集成提升(Boosting)算法建立36种回归校正模型来分析比较。实验结果表明:基于粒子群优化(PSO)的特征优选算法优选出的202个光谱特征主要集中在600~1000 nm,利用此特征构建出的Adaptive Boosting(AdaBoost)模型性能最佳,其土壤速效氮预测精度提高到0.944。所提方法不仅提高了土壤速效氮预测精度,而且在特征区间优选算法上进行了探讨,具有一定的理论价值。
光谱学 近红外光谱 土壤 速效氮 特征选择 Boosting 激光与光电子学进展
2021, 58(16): 1630005
安徽农业大学信息与计算机学院智慧农业技术与装备安徽省重点实验室, 安徽 合肥 230036
为自动识别油菜田间的杂草,提出基于Faster R-CNN深度网络的油菜田间杂草识别方法,利用COCO数据集的深度网络模型进行迁移训练。首先,以自然环境条件下的油菜与杂草图像为样本,利用Faster R-CNN深度网络模型共享卷积特征,对比VGG-16、ResNet-50和ResNet-101这3种特征提取网络的结果;该方法还与采用3种相同特征提取网络的SSD深度网络模型进行对比。结果表明,基于VGG-16的Faster R-CNN深度网络模型在油菜与杂草目标识别中具有明显的优势,其油菜与杂草的目标识别精确度可达83.90%,召回率达到78.86%,F1值为81.30%。该深度学习方法能够有效实现油菜与杂草目标的准确、高效识别,为多类型杂草目标识别的研究提供了参考。
机器视觉 深度学习 Faster R-CNN深度网络 目标识别 油菜与杂草图像 激光与光电子学进展
2020, 57(2): 021508
安徽农业大学信息与计算机学院, 安徽 合肥 230036
在前期研究基础上,利用皖北地区砂姜黑土的193个土壤样本的可见近红外高光谱(350~1700 nm)数据,结合非线性和线性的核函数,对9种算法进行模型的首次优化;再利用随机森林、提升树和梯度提升树三种集成学习算法进行模型组合和二次优化。通过模型比较,优选并组合了Sigmoid函数的偏最小二乘、线性的支持向量回归、径向基的支持向量回归和Sigmoid函数的支持向量回归4个单模型,集成算法优化后发现,梯度提升树算法的预测结果最优。与单模型的预测结果相比,梯度提升树模型组合的决定系数为0.86,提高了17.8%,相对分析误差系数为2.55,从B等级提升到A,不仅在准确率上有显著提高,且组合模型过拟合更低,泛化性好。因此,梯度提升树的集成学习可结合多种模型优势,通过高光谱的模型集成来提升土壤速效磷的预测结果精确度。
成像系统 土壤速效磷 高光谱 回归算法 集成学习 激光与光电子学进展
2019, 56(13): 131102
沈阳仪表科学研究院有限公司, 辽宁 沈阳 110043
理论计算了Ni、Cr和Ni80Cr20三种材料的光学特性,确定了镍铬成份变化对Ni80Cr20的影响。在高低两个真空度条件下采用电子枪蒸发工艺进行了Ni80Cr20的镀膜实验,结果表明,低真空度时“薄”膜的中性度较好,而高真空度时“厚”膜中性度较好。采用X射线能谱分析发现“薄”膜铬含量高于膜料,而“厚”膜更高,高真空度薄膜略有氧化,而低真空度氧化更严重。从残余气体和蒸发方式方面分析了镍铬成份差异的原因,再结合氧化对薄膜特性的影响,确定了不同真空度薄膜中性度差异的原因。
中性密度滤光片 中性度 镍铬合金 电子枪 蒸发 分馏 neutral density optical filters neutrality nickel-chromium alloy electron gun evaporation fractionation
对比了用不同镀制工艺方式镀制的 Ni80Cr20膜中性密度滤光片的中性度特性, 溅射工艺镀制的密度片中性度值 3.7%, 远好于电子枪蒸发和电阻蒸发镀制结果 (15%)。采用相平衡理论, 模拟计算了的热蒸发镀制的镍铬合金膜的蒸发速率, 铬相比镍含量偏高 2.8倍, 导致了膜层中合金含量相对膜料出现较大差异, 导致中性密度滤光片光谱中性度的下降。使用蔡司 SUPRA35扫描电镜和牛津 EDS能谱仪分别测试了溅射工艺和热蒸发工艺镀制的密度滤光片的镍铬含量, 测试结果与模拟分析结论基本一致。
中性密度滤光片 镀制方式 中性度 镍铬合金 neutrality density filter (ND filter) coating process density neutrality Ni-Cr alloy
中性度是表征中性密度滤光片中性程度的一项重要指标,为了对中性度进行评价,通过分析和总结现有工程中的一些关于中性程度的表述,并结合密度滤光片的测试光谱曲线,总结出了光密度曲线的归一化比较方法。为进一步对中性度进行量化,提出了标准中性度的定义,并给出了中性度的具体算法。该算法简单、易行、直观,便于实施推广。经过该方法量化后的中性度指标不仅可用于标注标准密度滤光片产品的中性程度,也可用于非标产品中性程度评价和约束。
密度滤光片 滤光片 光密度 中性度 归一化 标准中性度 ND filters optical filters optical density neutrality normalization standard neutrality
沈阳仪表科学研究院 汇博光学技术公司,辽宁 沈阳110043
为考察实际磁控溅射镀膜生产过程中由于靶材不断刻蚀消耗而造成的膜厚分布变化,文中就圆形磁控溅射靶建立了沉积模型,采用泰勒级数展开方式得到了薄膜分布的三阶近似解,并采用数值积分的方法计算出不同溅射角分布和靶基距时新靶和旧靶的相对厚度分布。计算结果表明溅射角分布的变化对膜厚分布影响较小,而靶基距变化影响较大;随着靶基距增加,旧靶材与新靶材的膜厚分布差距逐步减小。为验证计算结果,对新靶材和旧靶材进行了简单实验,实验结果与计算结果相符。
磁控溅射 膜厚分布 数值积分 泰勒级数 magnetron sputtering film thickness distribution numerical integration Taylor′s series
