彩虹自标定方法对混合喷雾比例的原位测量

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传统彩虹测量技术标定复杂、精度可重复性差且难以适应密闭空间。一种基于多彩虹谱线自标定方法, 可省去原有的标定系统装置, 将标定过程内化于对彩虹信号的处理, 以水为例的测量偏差仅为0.13%。将该技术应用于混合喷雾液滴组分浓度测量中, 探究并优化了参与混合的两种液体组分的方案。实验采用60%乙醇-水混合喷雾, 原位测量了混合喷雾场多点组分浓度, 测量结果差别可以控制在0.5%以内, 表明该方法技术在相关领域的应用潜力。
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介绍了绿激光显微精密修调机, 分析了其系统组成结构。系统主要由激光器系统、激光聚焦及定位光学系统、精密数控系统及自动化测试系统组成。描述了绿激光修调在薄膜压力传感器中的应用,同时分析了绿激光修调薄膜压力传感器的主要工艺, 工艺的关键点是对激光束光斑的大小以及激光能量的实时控制。通过高性能的激光器、聚焦系统、监视系统、精确的运动控制系统成功的将调阻技术应用到了薄膜压力传感器生产中, 使传感器的零点控制误差控制±80 μV以内, 相应地保证了零点温漂小于0.02% ℃, 且基本呈线性,实现了传感器的非补偿性。
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为克服传统小波域隐马尔科夫树(HMT)后验概率推理算法无法确定迭代次数且通常收敛于局部极值的局限,提出隐马尔科夫森林(HMF)后验概率准确推理方法实现多尺度图像分割。先建立精细尺度像素与高尺度小波系数跨尺度依赖性统计关系,构建HMF模型。通过各子树自下而上分类似然估计和自上而下后验概率推理得到各结点准确后验概率,后验推理可保证一元与二元分布的一致性。最后设定后验概率的固定阈值以确定多尺度二值分割。通过工业制造过程中典型动态背景下目标背景分割实验并与权重聚合分割(SWA)算法对比,验证了该方法的有效性。
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