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通过背散射电子衍射(EBSD)、XRD、拉伸试验、硬度测试、热膨胀测试、磁性能测试等研究了20%~90%不同冷轧压下率对因瓦合金显微组织、力学性能、热膨胀性能、饱和磁化强度和织构演变的影响。结果表明,随着冷轧压下率的增加,固溶态等轴晶粒通过位错滑移发生变形,合金被逐渐压扁拉长形成了特定的取向,导致合金的强度和硬度提高,而塑性快速下降,90%压下率时合金抗拉强度为777 MPa,而伸长率则只有5%。当冷轧压下率未超过80%时,合金的在20~100℃的平均线膨胀系数和饱和磁化强度呈现先减小后增大趋势,在60%压下率时取得最小值。合金中{110}<112>黄铜织构,{112}<111}铜型织构,{136}<634>S型织构强度随变形程度的提高而增大,当冷轧压下率达到80%时合金中形成了强烈的织构。 相似文献
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基于静态场景下不遮光CMOS摄像头的核辐射探测 总被引:1,自引:0,他引:1
CMOS传感器可与X/γ射线直接作用,因此存在利用分布广泛的监控摄像头进行核辐射探测的可能性。本文对静态场景下不遮光CMOS摄像头进行了初步实验验证:将约7.4×108 Bq的99 Tcm放射源置于罗技科技(Logitech)C170摄像头旁不同距离处,在静态场景下分别采集1 000帧视频图像,发现视频图像上产生了异常的随机亮斑。本文提出一种帧间差分、高斯平滑和阈值判断相结合的方法,甄别每帧图像是否含有随机亮斑,并采用TERRA-P多用途个人剂量报警仪进行了对比实验。实验结果表明:可见光图像上叠加的亮斑是由核辐射产生的,且每千帧视频图像中含亮斑帧数与辐射剂量率线性相关,相关系数R=0.99;本文提出的算法可有效甄别静态场景下不遮光CMOS摄像头所采集视频图像中的放射性事件,即实现了对核辐射的探测。未来将进一步优化视频处理算法,期望实现基于公共场所大量监控摄像头的低成本核辐射监测。 相似文献
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U型网络结构的脑肿瘤自动分割方法由于多次卷积和采样操作会造成信息损失,导致分割效果不佳。为解决这一问题,提出了能够利用语义信息流引导上采样特征恢复的特征对齐单元,并在此基础上设计轻量级的双重注意力特征对齐网络(DAFANet)。首先,将特征对齐单元分别引入3D UNet、DMFNet和HDCNet三个经典网络,以验证其有效性和泛化性。其次,在DMFNet基础上构造轻量级的双重注意力特征对齐网络DAFANet,利用特征对齐单元强化上采样过程中的特征恢复,3D期望最大化注意力机制同时作用于特征对齐路径和级联路径,用于重点获取上下文的全程依赖关系。同时使用广义Dice损失函数提升数据不平衡时的分割精度并加快模型收敛。最后,在BraTS2018和BraTS2019公开数据集进行验证,文中所提算法在ET,WT和TC区域的分割精度分别达到80.44%,90.07%,84.57%和78.11%,90.10%,82.21%。相较于当前流行的分割网络,具有对增强肿瘤区域更好的分割效果,更擅长处理细节和边缘信息。 相似文献
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