超宽禁带半导体Ga2O3微电子学研究进展

半导体材料Ga2O3是继宽禁带半导体材料SiC/GaN之后新兴的直接带隙超宽禁带氧化物半导体,其禁带宽度为4.5~4.9eV,击穿电场强度高达8MV/cm(是SiC及GaN的2倍以上),物理化学稳定性高,在发展下一代电力电子学和固态微波功率电子学领域具有较大的潜力。自2012年第一只Ga2O3场效应晶体管诞生以来,Ga2O3微电子学的研究呈现快速发展态势。本文综述了β-Ga2O3单晶材料和外延生长技术以及β-Ga2O3二极管和β-Ga2O3场效应管等方面的研究进展,介绍了β-Ga2O3材料和器件的新工艺、新器件结构以及性能测试结果,分析了相关技术难点和创新思路,展望了Ga2O3微电子学未来的发展趋势。     

基于单目视觉的机械手三维定位

提出了一种利用单目视觉识别目标并且进行精确的三维定位,用于机械手对目标的精确定位.首先通过模板匹配的方法在图像中识别出目标并计算其中心坐标,然后分别在相同高度和水平的四个相隔一定距离的位置上采集目标图像,根据目标在图像中的位置变化,结合平行双目视觉原理与小孔成像的缩放比例关系,计算摄像头距离目标的深度距离.该系统易搭建、成本低,定位精度较高.     

High‐Performance Ultraviolet Photodetector Based on a Few‐Layered 2D NiPS3 Nanosheet

2D materials, represented by transition metal dichalcogenides (TMDs), have attracted tremendous research interests in photoelectronic and electronic devices. However, for their relatively small bandgap (<2 eV), the application of traditional TMDs into solar‐blind ultraviolet (UV) photodetection is restricted. Here, for the first time, NiPS₃ nanosheets are grown via chemical vapor deposition method. The nanosheets thinning to 3.2 nm with the lateral size of dozens of micrometers are acquired. Based on the various nanosheets, a linearity is found between the Raman intensity of specific A_g modes and the thickness, providing a convenient method to determine their layer numbers. Furthermore, a UV photodetector is fabricated using few‐layered 2D NiPS₃ nanosheets. It shows an ultrafast rise time shorter than 5 ms with an ultralow dark current less than 10 fA. Notably, this UV photodetector demonstrates a high detectivity of 1.22 × 10¹² Jones, outperforming some traditional wide‐bandgap UV detectors. The wavelength‐dependent photoresponsivity measurement allows the direct observation of an admirable cut‐off wavelength at 360 nm, which indicates a superior spectral selectivity. The promising photodetector performance, accompanied with the controllable fabrication and transfer process of nanosheet, lays the foundation of applying 2D semiconductors for ultrafast UV light detection.     

Engineering Route for Stretchable, 3D Microarchitectures of Wide Bandgap Semiconductors for Biomedical Applications

Wide bandgap (WBG) semiconductors have attracted significant research interest for the development of a broad range of flexible electronic applications, including wearable sensors, soft logical circuits, and long-term implanted neuromodulators. Conventionally, these materials are grown on standard silicon substrates, and then transferred onto soft polymers using mechanical stamping processes. This technique can retain the excellent electrical properties of wide bandgap materials after transfer and enables flexibility; however, most devices are constrained by 2D configurations that exhibit limited mechanical stretchability and morphologies compared with 3D biological systems. Herein, a stamping-free micromachining process is presented to realize, for the first time, 3D flexible and stretchable wide bandgap electronics. The approach applies photolithography on both sides of free-standing nanomembranes, which enables the formation of flexible architectures directly on standard silicon wafers to tailor the optical transparency and mechanical properties of the material. Subsequent detachment of the flexible devices from the support substrate and controlled mechanical buckling transforms the 2D precursors of wide band gap semiconductors into complex 3D mesoscale structures. The ability to fabricate wide band gap materials with 3D architectures that offer device-level stretchability combined with their multi-modal sensing capability will greatly facilitate the establishment of advanced 3D bio-electronics interfaces.     

基于双目主动视觉系统的目标定位算法

介绍了一种基于圆形轨道的双目主动视觉系统,此系统具有更大的灵活性和可视空间,有利于避开障碍物和跟踪目标,具有很强的实用性。最后,利用主动视觉空间建立了此系统的目标定位算法。     

基于机器视觉的杏核图像识别系统设计

针对杏核分拣效率问题,文中构建了一种基于机器视觉的杏核图像特征检测系统。运用多种数字图像处理技术完成对不同杏核图像的识别,前期基于Matlab完成算法研究,再采用VC++调用Opencv图像处理函数库实现分拣系统软件。经验证,杂质杏核识别率可达94%,有效提高了杏核识别的准确性和时效性。     

基于二维半导体材料光电器件的研究进展

近年来,二维半导体材料因其独特的晶体结构和优良的电子、光电特性吸引了众多科研人员的关注。利用这些材料作为有源沟道,制备出了许多新颖的器件结构,性能较传统器件有很大的提升。在各种器件应用中,基于二维材料的光电探测器由于能够实现红外及太赫兹波段的光探测,得到了最为广泛的研究。综述了近年来二维材料在光电器件领域的应用,介绍了光电探测器的主要参数,从电极制备、异质结构筑、量子点和分子掺杂、表面等离激元耦合以及界面屏蔽5方面介绍了目前在二维材料中调控光电性能的方法,对已有方法进行了总结,并且对未来的发展进行了讨论。     

基于BF561的嵌入式机器视觉平台

介绍了基于BF561芯片的嵌入式机器视觉平台的硬件构成和实现.该系统充分利用双核DSP芯片BF561在图像处理中的优异性能.克服了传统基于图像采集卡和PC机的图像处理系统的实时性差、体积大和扩展性差等缺点,实现了图像的采集、处理和目标识别由DSP单独完成.     

基于即时稠密三维重构的无人机视觉定位

传统景象匹配定位方法在用于低空无人机定位时,易因低空航拍图像视场小,且与卫星图像（带有地理信息）的拍摄角度差异大而失败.本文提出了一种基于即时稠密三维重构的无人机视觉定位方法,通过将稠密三维点云与卫星图像匹配以实现无人机定位.首先根据图像序列快速估计摄像机位姿,而后使用多深度图协同去噪与优化算法生成稠密三维点云,随后通过变换观察视角由稠密三维点云生成与卫星图像拍摄视角相近的虚拟视图,最后将虚拟视图与卫星图像匹配并得到无人机的地理坐标.由于稠密三维点云包含多张图像的信息,覆盖面积大,且可变化观察视角,因此能够有效克服上述两个问题.实验证明了本文方法的有效性.     

基于机器视觉的人运动检测

以机器视觉技术研究了序列图像中人运动的分割和检测.运动检测过程采用了目标图像和背景图像相减的方法,对差分图像采用了最大熵的指数形式确定二值化的阈值,实验证明获得了良好的检测效果.     

基于机器视觉的螺纹识别系统

许多传统螺纹的检测技术工序复杂、效率低、成本高,已不能满足现代工业高效发展的需求．因此要建立一套以机器视觉识别技术为核心的视觉传感和图像处理系统,利用CCD获取螺纹基本图像,并通过数字图像处理技术和模糊模式识别方法对螺纹几何参数进行自动识读并加以识别。     

基于DM642芯片的嵌入式双目机器视觉平台

介绍了基于DM642平台的嵌入式双目立体视觉平台的硬件构成和驱动程序结构的设计和实现.该系统充分利用DM642芯片在图像处理中的优异性能,克服了传统基于采集卡和PC机的图像处理系统的实时性差,处理精度低,保密性差和扩展性差等缺点,其主要的图像处理工作由DSP实现,并可通过多种途径与PC机交互,大大降低了计算机的负荷.该平台采用面向对象的软件设计思路设计硬件,达到硬件重用的目的.     

一种平面图像立体化的新方法

基于对人类心理立体视觉和生理立体视觉的理论分析和实验研究,发现在一幅平面图像的各个图像单元中引入随机交叉视差异和随机非交叉视差异之后,其双眼深度暗示效果会明显增强的立体视觉现象,并由此提出了一种新颖且实用的在仅含有心理立体视觉深度暗示的平面图像中随机加入双眼视差异的平面图像立体化方法.     

一种基于线结构光的焊缝三维重建方法

介绍了一种基于结构光和双目视觉的焊缝三维重建方法。该方法利用轮廓点曲率提取激光条纹的轮廓关键点,再由所提取的关键点计算轮廓横截面法向量。并根据激光条纹服从正态分布的特点,借助灰度重心法提取条纹中心线。将焊缝在双目摄像机中的图像坐标点转换为世界坐标点,从而完成焊缝三维空间信息的重建。实验结果证明本文方法快速、准确,可以满足自动焊接机器人系统的应用要求。     

基于机器视觉的水银温度计读数识别算法研究

基于机器视觉,提出了一种用于识别温度计读数的图像处理算法.对温度计图像进行霍夫曼变换,提取温度计的刻度线和水银柱的特征信息;利用膨胀算法和腐蚀算法相结合的方法,解决了刻度线和水银柱特征信息的间断问题;根据刻度线间的位置关系确定单位像素对应的温度值;通过确定水银柱的截止点来得到水银柱的长度,从而较精确地计算出温度计的读数.实践表明,该算法可达到0.1 ℃的精度.     

一种基于机器视觉的工业机器人分拣系统

针对传统的人工分拣作业效率低、质量难以保证的问题,提出了一种基于机器视觉的工业机器人分拣系统,该系统利用图形分割和图像匹配相结合的算法,克服了传统视觉算法受光照和噪声影响大的问题,实验系统通过采集棋子及场景图像并进行图像处理,提取黑白棋子的坐标以及分类信息,实施坐标转换,维护分拣棋子的运动踪迹,最终控制机器人实现分拣棋子的动作。实验结果表明,该控制系统软硬件设计正确,分拣成功率高,且易于实施。     

基于机器视觉的零件尺寸测量

提出了一种基于机器视觉的非接触测量方案,力求把非接触测量手段与零件尺寸测量问题更有效地结合起来。采用超分辨率重构技术消除噪声以及由有限检测尺寸和光学元件产生的模糊,从图像中获得更多的细节和信息。利用最小二乘回归亚像素边缘检测技术进行边缘定位及角点提取。基于机器视觉CCD摄像机采用线性回归法进行摄像机的标定。最后,实验分析和比较了基于机器视觉的零件尺寸测量的应用效果。     

一种基于激光测距技术的三维可视化系统

构建一个基于激光距离探测器的物体表面三维建模与成像系统,通过对运动物体的多次连续扫描,根据采集到的二维距离信息和扫描仪的运动方程以及转动姿态,建立物体表面的三维空间模型.其作为一个PC/104嵌入式系统,可应用于室内物体表面建模,也适用于将扫描仪挂载在车辆或小型无人机等移动平台上,进行室外地表环境的三维可视化.     

基于机器视觉的印刷套准识别方法研究*

针对印刷套准检测存在的精度低、速度慢的问题,提取了印刷标志图像的Tamura纹理特征：粗糙度、对比度和方向度,以描述其印刷标志套准或套不准特征;设计了支持向量机的分类器对印刷标志图像进行套准识别,并采用高斯径向基核函数用于非线性数据的分类。实验结果证明,采用建议的印刷标志图像特征提取和分类方法,识别准确率达到90%,识别时间为0.032751秒。本文建议的方法在识别准确率和识别速度上都优于人工检测和文献8的方法。     

基于机器视觉的自由曲面轮廓度检测系统

针对自由曲面轮廓度较难准确测量和评定的问题,开发了一种完整的非接触式曲面轮廓度在线检测系统。系统采用机器视觉对采集到的零件端面图像边缘特征进行识别和处理,将提取出的边缘特征与标准轮廓模板进行匹配。匹配过程中采用分段迭代匹配的思想,提高算法效率和匹配速度。该视觉检测系统已应用于冲压流水线上工件端面的面轮廓度检测。实际应行表明,检测系统的检测精度为1 μm,检测时间少于3 s,可满足工业检测对检测精度和实时性的要求。