-
公开(公告)号：CN112158875A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011070427.0
申请日：2020-10-09
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 一种孤立ZnO微米棒的制备方法，包括如下步骤：清洗单晶硅衬底，吹干后放入衬底托盘；将衬底载入真空室，对真空室腔体抽真空；对Au和Ti靶材进行预处理；采用电子束沉积法沉积Au/Ti薄膜，衬底温度为室温，沉积电压为10KV，沉积Au和Ti的厚度分别为50nm和20nm；采用水热法在衬底上生长ZnO微米棒，前驱体为硝酸锌和六次甲基四胺，溶剂为去离子水，生长温度为70‑90摄氏度；生长结束后取出样品用去离子水清洗干净后晾干。采用本发明方法制备的ZnO微米棒在金属表面生长，易于剥离，是制备单微纳米光电子器件的理想材料。
-
公开(公告)号：CN109765242A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910036386.4
申请日：2019-01-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种高检测效率高分辨率的光滑表面质量测量装置，包括上位机、电子控制模块、低倍成像模块、调焦机构、高倍成像模块、样件夹持装置、Y轴电动平移台及X轴电动平移台；低倍成像模块对待测样件表面进行高速低倍成像，定位缺陷位置；高倍成像模块用于精确测量缺陷尺寸；调焦机构在由低倍放大镜头切换为高倍放大镜头时开始工作，保证测量平面位于镜头的景深范围内。本发明通过拍摄表面缺陷图片进行图像处理的方式获得缺陷的规格，相比人工检测技术显著提高了测量结果的准确性及重复性。本发明通过首先使用低倍镜头定位缺陷，然后使用高倍镜头测量缺陷尺寸的方式显著提高了测量的速度，相比一般机器视觉的方法效率更高。
-
公开(公告)号：CN109714535A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910036331.3
申请日：2019-01-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于色差的自动对焦机器视觉测量装置及方法，装置包括上位机、标定板、成像模块、照明模块、电动平移台、照明驱动模块、电机驱动模块和电源模块；待测物体放置于电动平移台上，电动平移台控制待测物体位置；照明模块轮流点亮不同中心波长处的LED，照明待测物体；上位机采集成像模块拍摄的图像信息；上位机在多幅图像中选择对比度最高的图像作为聚焦图像并进行后续图像处理。本发明通过控制光源波长代替电机移动，消除了聚焦过程中的震动，速度更快，可靠性更高，结构及控制简单，且成本较低，只需更换原装置中的镜头及照明光源即可，无需增加额外元器件，易于改进现有设备实现，有助于推广该技术的应用。
-
公开(公告)号：CN105789021B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201610080850.6
申请日：2016-02-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种双极光电子光离子成像仪的离子透镜装置，其特征在于，包括：激光作用区、第一类极板区、第二类极板区、电子端自由飞行管、离子端自由飞行管，第一类极板区、第二类极板区并排设置，激光作用区位于第一类极板区的一侧和第二类极板区的一侧之间；电子端自由飞行管一侧与第一类极板区的另一侧相接，电子端自由飞行管另一侧设置有电子端MCP&PS成像探测器；离子端自由飞行管一侧与第二类极板区的另一侧相接，离子端自由飞行管另一侧设置有离子端MCP&PS成像探测器。本发明设计了一种双极光电子光离子成像仪的离子透镜装置，可以同时实现对光与物质作用产生的电子和离子进行成像，操作非常方便。
-
公开(公告)号：CN104934288A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510237939.4
申请日：2015-05-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H01J49/40
Abstract: 本发明公开了一种基于四极板设计的高时间分辨离子速度成像仪，包括MCP探测器、飞行管和一端封闭另一端敞开的中空的圆柱形腔体，所述MCP探测器、飞行管和圆柱形腔体同轴设置，MCP设置于飞行管的一端，飞行管的另一端从所述圆柱形腔体的敞开端伸入其内部，所述圆柱形腔体内部，在从圆柱形腔体的封闭端至飞行管的另一端之间还同轴依次设置有第一至第四极板，所述第一至第四极板为圆形，圆形的中心开设有圆孔，第二至第四极板的中心圆孔直径相同，第一极板的中心圆孔直径小于第二至第四极板的中心圆孔直径，第一至第四极板等间距的设置。本发明实现离子的飞行时间纵向聚焦，大大提高了探测离子的飞行时间质谱的分辨率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119991445A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510451552.2
申请日：2025-04-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/58 , G06V10/80 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种高光谱图像高分辨的重建方法、装置、设备及介质，属于图像重建技术领域，重建方法包括构建图像重构网络模型，图像重构网络模型包括基于局部的多尺度空间特征提取模块、基于全局的自注意力机制空间特征提取模块和空间光谱特征提取模块；获取高分辨率的高光谱图像，并进行退化处理生成低分辨率的高光谱图像；根据相邻光谱具有相似性，对低分辨率的高光谱图像进行逐波段分组操作；根据分组结果作为训练数据对构建的图像重构网络模型进行训练，通过训练好的图像重构网络模型进行低分辨的高光谱图像重建。本发明能够更好地提取图像的完整特征，完成对高光谱图像超分辨率真实有效的重建。
-
公开(公告)号：CN119206507B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411668533.7
申请日：2024-11-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了高光谱遥感图像处理技术领域的一种高光谱图像异常检测方法、装置、电子终端及存储介质，所述高光谱图像异常检测方法包括：通过编码模块得到特征图；使用自注意力机制模块抑制特征图的异常信息表达；通过Transformer编码模块提取全局特征；将分别蕴含不同信息的特征图进行特征融合；使用解码模块进行图像重构，利用重构误差得到异常检测图。本发明进行了空间多尺度特征提取，并通过自注意力机制进行异常抑制，抑制异常像素点对网络重建能力的贡献，防止网络学习到异常点的特征并对异常点产生较好的重构效果。
-
公开(公告)号：CN119169399B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411688591.6
申请日：2024-11-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了高光谱图像处理领域的一种高光谱图像分类方法，旨在解决难以利用高光谱图像中复杂信息导致识别准确性低技术问题。其包括：首先通过初步特征提取处理剔除无用信息；利用KAN卷积运算处理时元素之间相互学习激活的特性捕捉空间和光谱特征，并利用自适应注意力机制放大空间和光谱特征，减少无用信息对计算资源的占用；自适应注意力机制采用基于汉明距离计算查询和键之间的相似性，可以降低无用信息的不良影响；利用重聚焦卷积自适应调整特征图中每个局部区域的响应强度，通过响应强度控制特征表达，实现对图像深度细节信息的挖掘，充分利用高光谱图像中存在复杂的空间关系和纹理信息，提高分类效率和准确性。
-
公开(公告)号：CN118941909A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411419818.7
申请日：2024-10-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/80 , G06V20/10 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了光谱信息图像和三维信息图像融合的地表物体识别方法，属于图像处理技术领域，方法包括：获取地表物体的光谱信息图像和三维信息图像；分别对光谱信息图像和三维信息图像进行编码，获得光谱信息图像的低级特征数据和三维信息图像的低级特征数据，将光谱信息图像的低级特征数据和三维信息图像的低级特征数据投影至高级特征空间中融合，获得融合后的高级特征数据；将融合后的高级特征数据依次进行非时序性排列处理、离散化处理和逐片扫描处理，获得处理后的高级特征数据；对处理后的高级特征数据进行二维特征合成，对合成后的高级特征数据进行解码重构，获得地表物体的识别结果。利用本发明能够提升地表物体识别的效率。
-
公开(公告)号：CN118470545B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410924484.2
申请日：2024-07-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开一种基于图掩码自编码器的遥感图像自监督学习方法，包括使用主成分分析法对遥感图像原始数据进行降维，并基于降维后的遥感图像数据获取遥感图像的节点样本数据；将遥感图像节点样本输入到预训练的图卷积编码器中，进行特征提取编码，获得节点样本的特征向量；将节点样本的特征向量输入到监督学习分类器中，获得遥感图像分类结果，显著提升小样本训练集条件下常用遥感图像分类器的分类性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
105
records
(took 0.024 seconds)
