摘要：介绍了一种基于全永磁微波离子源钛自成靶技术的紧凑型氘氘(D-D)中子源,其设计中子产额为1×10^(9)s^(-1)。该D-D中子源已经进行了800 h以上的测试,系统可重复稳定运行。早期测试结果显示,系统打火频率高、中子产额低,长时间放电后反向电子会烧蚀Al2O3陶瓷窗,导致微波耦合困难,氘等离子体无法点亮。通过在等离子体腔室中添加氮化硼(BN)保护片以及在钛靶与高压电极之间增加电子抑制电阻,有效抑制了Al2O3陶瓷窗的损伤。通过对等离子体电极孔径的优化和降低腔室压力,降低了打火频率,提高了中子的产额。系统优化后,氘离子能量为70 keV、束流强度为5 mA时,中子产额达到了2.0×10^(8)s^(-1)。在氘离子能量为97 keV、束流强度为6.6 mA时,系统中子产额达到5.2×10^(8)s^(-1)。

摘要：针对当前基于神经网络的铣削表面粗糙度视觉检测方法,大多结合加工工艺参数,且要人为地设计图像评价指标,并且拍摄过程对环境光源严重依赖的问题,提出了一种基于卷积神经网络的铣削表面粗糙度分类方法。该方法采用白天和黑夜的光照环境分别拍摄实验图片,经过端到端的图像分析,利用卷积操作和综合处理得出粗糙度分类模型,可对表面粗糙度进行分类预测。试验结果表明,该方法能够实现自动特征提取,避免了特征提取,且无需结合加工工艺参数,并对拍摄的光源环境不敏感,为表面粗糙度实现在线视觉测量提供了可能。