摘要：针对手机表面缺陷难以精确识别的问题,提出一种兼具Soble算子、逻辑损失函数(logistic loss function,LLF)和多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural networks,MSCNN)手机表面缺陷识别方法SL-MSCNN。首先,构建了一种基于Sobel算子的邻域特征增强方法,排除了图像中光照、阴影等无关因素的干扰;其次,设计了一种基于MSCNN的缺陷识别方法,通过获得手机表面图像的多尺度信息,提高了手机表面缺陷的识别精度,同时,引入了LLF,通过降低梯度消失发生的概率加快训练的检测速度。实验结果表明:与其他手机表面缺陷识别方法相比,SL-MSCNN在准确率和效率方面具有更好的使用价值。

摘要：弯曲变形是金属纳米材料最常见的变形方式之一。揭示金属纳米材料弯曲状态下的变形机制,建立微观结构、变形机制与力学性质之间的关联性,可为材料设计提供重要的理论依据。本文综述了面心立方(FCC)单晶金属纳米线在弯曲变形下力学性质与变形机制研究的主要进展:介绍了尺寸效应对弯曲应变下的材料力学性能的影响,概述了弯曲应变的大小对变形机制的影响;总结了金属纳米线中孪晶厚度对位错滑移,相变等塑性变形机制的影响;对比了金属纳米线弯曲与拉伸,压缩中变形机制的异同。最后对金属纳米线弯曲塑性变形机制研究所面临的难题以及有望解决该难题的原位实验技术的发展进行了展望。

摘要：如何同时提高FCC结构金属材料的强度、延展性等力学性能,一直是材料科学领域的重点和热点问题。研究者们发现在FCC结构金属材料中引入孪晶结构可使其在塑性变形过程中表现出优异的强度、延展性等力学性能。随后,大量的实验及计算模拟研究了孪晶能够提高材料强度并确保其具有高延展性的原子机制,取得了许多重要的成果。本文介绍了FCC结构金属材料中孪晶的结构及形核方式;综述了目前人们在位错与孪晶界交互作用原子机理研究中的主要进展;总结了孪晶界对位错的阻碍、吸收、相互反应等作用机制。为进一步深入研究位错与孪晶界交互作用的机制提供参考,为设计兼具高强度高延展性的FCC金属材料提供思路。