【摘 要】
:
本文展示了一款可应用于土壤学领域研究的简易流动电位测量装置。为验证该装置的可行性,采用石英砂和包铁石英砂模拟土体所具有的多孔结构和表面电荷特征,基于流动电位法测量了石英砂在不同浓度(0.01、0.05、0.1、0.5、1.0、2.0和5.0 mmol·L~(-1))NaCl溶液中的zeta电位和石英砂与包铁石英砂在不同pH(4.4、5.2、6.1、6.6、6.9、7.7和8.0)电解质溶液中的ze
论文部分内容阅读
本文展示了一款可应用于土壤学领域研究的简易流动电位测量装置。为验证该装置的可行性,采用石英砂和包铁石英砂模拟土体所具有的多孔结构和表面电荷特征,基于流动电位法测量了石英砂在不同浓度(0.01、0.05、0.1、0.5、1.0、2.0和5.0 mmol·L~(-1))NaCl溶液中的zeta电位和石英砂与包铁石英砂在不同pH(4.4、5.2、6.1、6.6、6.9、7.7和8.0)电解质溶液中的zeta电位。同时采用电泳法测量了石英砂胶体在不同pH电解质溶液的zeta电位以作比较。结果表明:在考虑表面
其他文献
为了在复杂环境下实现显示系统的快速布置,提高现代战争中野外指挥系统建立的机动性,提出一种基于深度学习的投影图像颜色补偿方法,实现大规模数据在任意复杂颜色平面的可视化显示。该方法利用端到端的深度学习网络,使用一个模型和一个目标函数,规避了深度学习中多模块固有的缺陷;通过增加CompenNet网络层数增加训练模型中图像特征的提取数量;使用改进的损失函数SSIM+Smooth L1计算图像相似度,增强损
为了提高面向遥感图像目标检测的YOLOv3-CS算法的检测速度,本文提出了基于BN层γ参数的自适应稀疏因子调整算法,以γ作为通道的重要性判断依据对YOLOv3-CS进行剪枝,得到YOLOv3-CSP目标检测模型。实验结果表明,本文剪枝方法在mAP损失0.22%的情况下,对YOLOv3-CS的模型大小压缩95.92%,检测速度提高173%;本文提出的YOLOv3-CSP可以应用于检测精度和实时性要求
为了提高工业上管道焊接的自动化水平,快速准确的识别焊缝是关键,针对此问题设计了一种针对管道母线焊缝的激光视觉引导的焊缝跟踪系统。利用CCD工业相机获取包含激光条纹的焊缝图像,对图像进行数字化滤波、阈值分割、ROI区域提取后确定激光条纹的位置;然后对激光条纹使用改进的几何中心算法进行细化处理,利用曲线拟合和特征点识别算法获取焊点的二维坐标;最后根据相机成像原理对焊缝特征点进行三维重建,将焊点坐标从图
对于超声振动辅助切削单晶硅亚表面造成的裂纹损伤,常规的检测算法在检测目标较大的情况下裂纹损伤采集特征不均匀,导致该方法不能达到比较高的检测精度。针对检测精度不足的问题,提出基于机器视觉的单晶硅超声振动辅助切削亚表面裂纹损伤检测算法。搭建一套单晶硅表面图像采集装置,选择合适的光源采集分辨率较高的裂纹损伤图像,使用高斯核和图像熵提取裂纹损伤特征点和特征尺度,将裂纹特征与高斯函数的二阶导结合作卷积处理,
针对番茄和茄子两类茄科蔬菜的病害,基于SE-Inception和胶囊网络构建了一个具有抗噪性的茄科病害识别网络,称为胶囊SE-Inception。该网络主要分为两部分,特征提取部分和胶囊网络部分。其特征提取部分采用了批处理归一化层(BN)加速网络收敛;利用SE-Inception结构和多尺度特征提取模块来提高模型的精度。胶囊网络部分采用了路由迭代次数为2,维度为16的胶囊进行处理。基于自建的茄科病
图像质量评价是图像处理、图像/视频编码等领域的基础性问题,用于评估图像的失真程度,被广泛应用于算法设计与分析、系统性能评估等方面。无参考图像质量评价(又称为盲图像质量评价)是一种重要的客观质量评价方法。因为无需原始的参考图像,因此具有广泛的应用前景。近年来,随着深度学习技术的不断发展,人们提出了多种基于深度学习的无参考图像质量评价方法。对该领域近期的研究进展进行了综述,介绍了衡量算法优劣的指标和数
为了提高天文观测的效率,需要对夜间地基光学天文观测中薄云的识别和影响程度评估的算法进行研究。首先,经过分析云对地基光学天文观测的影响和传统地基云图的算法,我们选取大视场地基光学天文设备GWAC的图像进行研究。接着,通过GWAC图像的灰度分布等特性的对比分析,我们选取模糊C均值聚类(FCM)算法处理受薄云影响的GWAC图像。然后,应用FCM算法,通过重复多组实验,选定合适的聚类层次数、迭代次数和平滑
由单视角图像重建三维人体姿态时,深度信息的缺失与姿态的多样性,使二维姿态映射到三维姿态时易出现朝向错误、细节姿态处理不佳等问题。为此,结合立体人体模型的骨骼及顶点分布规律,以优化模型变形策略为核心,提出多特征点匹配的三维姿态重建方法。方法的核心是以优化能量函数的方式将多个二维人体特征点与人体模型三维特征点匹配拟合,实现三维姿态的重建,通过利用部分关节点建立朝向约束项来降低深度信息缺失对重建姿态的影
雾天环境下拍摄图像时,雾、霾等介质导致图像模糊、对比度低、色彩暗淡。本文结合大气散射模型与偏振光原理,实现了利用斯托克斯参数获取亮度最大和亮度最小的双角度偏振图像,并通过新提出的四分图像暗通道均值比较法,准确估计出了场景中无穷远处大气光强值,最终实现将有雾图像恢复到无雾图像。在薄雾和浓雾环境下均取得了较好的实验结果,在两种环境下图像NRSS和平均梯度均有较大提升。
针对目前的Deeplab v3+模型进行图像语义分割时部分细节损失严重,存在漏分割、误分割现象,故在其算法基础上构建了新的语义分割模型N-Deeplab v3+。新模型设计异感受野拼接的空洞空间金字塔池化结构,增强各层级信息间相关性;增设多次跨层特征融合,提升图像细节的表征力;构建基于注意力机制的特征对齐模块,引导高低级特征对齐并有针对性地强化重要通道特征的学习,提升模型学习能力。在Citysca