摘要：深X射线光刻是制作高深宽比MEMS结构的一个重要方法。提出一种基于硅工艺和双面对准技术的LIGA掩模技术 ,工艺十分简单。采用该掩模 ,可进一步解决深X射线光刻中的重复对准多次曝光问题。给出了该掩模设计制作工艺过程及深X射线光刻结果。整个过程包括沉淀氮化硅、采用KarlSuss双面对准曝光机进行UV光刻、电化学淀积金吸收体、体硅腐蚀形成支撑膜等。利用该掩模在北京BEPC的X射线光刻光束线上进行曝光 ,获得了满意结果。

摘要：针对刺绣风格数字化模拟方法立体感不强、缺少线条方向等问题,提出了一种基于深度学习和卷积神经网络的算法,将刺绣艺术风格传输到目标图像。利用图像语义分割网络及风格迁移网络,分别对目标内容图像与刺绣艺术风格图像进行目标提取和风格迁移。首先,输入目标内容图像与刺绣艺术风格图像,采用基于条件随机场的图像语义分割,将目标内容图与刺绣艺术风格图的前景与背景分离,并进行二值化处理,形成掩模图像;其次,将目标内容图与刺绣艺术风格图的RGB颜色空间转换为YIQ;最后,参照掩模图像使用VGG19网络模型提取目标内容图的内容特征及刺绣艺术风格图的风格纹理特征进行目标区域内的风格迁移,从而对刺绣艺术进行数字化模拟。该算法能模拟出具有刺绣艺术效果的结果图像,能更好地模拟真实刺绣艺术的线条方向,突出了线条的立体感。通过使用语义分割与风格迁移相结合的方法,有效模拟了色彩艳丽、立体感强的刺绣艺术风格图像,是对非真实感绘制的有效补充,为刺绣数字化保护与非物质文化传承奠定了基础。

摘要：提出了利用可分解的可分组设计构造低密度校验码的新方法,所构造的低密度校验码的围长至少为6,且码率、码长灵活可变.同时,基于可分解的可分组设计,又构造了一类掩模矩阵,从而利用掩模技术,得到了更多的准循环低密度校验码.数值结果表明,在加性高斯白噪声信道上,采用和积译码算法,所提出的低密度校验码的性能优异且迭代收敛快.此外,掩模后的准循环低密度校验码比掩模前有较大的误码率/误帧率性能提升.

摘要：按照高斯型渐变反射率镜(GRM)的参数要求,采用了中间层厚度渐变的方案对膜系和掩模板形状进行设计.根据薄膜的实际需求和具体的沉积设备,设计了掩模和掩模切换装置.在一次高真空环境下镀制了渐变反射率镜的所有膜系.采用直接测量的方法,测量了高斯型渐变反射率镜反射率的径向分布.测试结果表明,用这种技术制备的样品,与设计要求基本一致.分析得出,掩模板形状与精度对镀制结果有影响.随着设计尺寸减小,掩模板对膜料分子的散射作用增强,使样品中心反射率小于设计要求,边缘出现旁瓣.提出了减小基片与掩模板之间的距离和提高膜厚监控的精度的改善方案.

摘要：针对目前只能通过人为实验指定最佳分数阶微分阶数的现状,为了节省大量人工寻求最佳分数阶微分阶数的时间,研究并提出了可以依据掩模窗口大小、G-L公式、图像梯度特征和人眼视觉特性等理论的能够自动生成分数阶微分阶数的新方法,基于该自适应阶数,设计并实现了对应的算子掩模。采用了信息熵、平均梯度等图像纹理特征评价参数做定量分析和实验验证,结果表明,该方法对任意灰度图像可以得到连续变化的增强效果,接近于最佳分数阶微分增强效果,符合人们的视觉感受,是有效的图像纹理增强方法。

摘要：为提高密码算法芯片抵抗侧信道攻击,尤其是功耗攻击技术的能力,针对一款用于高速网络安全协处理器中的AES(高级加密标准)算法引擎,采用了软件级数据掩模方法进行了抗功耗攻击的电路设计。该设计中的AES算法引擎的原始模块是一种加解密共用S-box的结构,采用2种完全不同的方法实现了抗功耗攻击电路:一种采用SRAM(static random access memory)方式来实现数据掩盖,另一种基于硬件复制方式。通过产生随机功耗或虚假功耗以掩盖实际功耗与加解密数据运算之间的关系。使用功耗仿真软件PrimePower进行仿真的结果表明,未加保护的电路在1 000条功耗曲线内就可以被攻破,采用了本设计的电路可以抵抗10 000条以上的功耗曲线,可见AES算法引擎的安全性有显著的提高。经FPGA(field programmable gate array)验证,证明本文提出的2种设计均是可行的。

摘要：论述曝光面积可达３３５．６ｍｍ×３５５．６ｍｍ（４″×１４″），套刻精度为±２μｍ，接近式（０～２５μｍ）液晶面版光刻机的新型工作台设计。

摘要：为了提高准分子激光打孔质量,分析了影响现行加工系统打孔质量的因素,在此基础上提出利用钻孔法改进打孔效果的解决方案。根据此方案设计了加工光路,进行了微孔加工实验。实验结果表明,采用248nm准分子激光加工有机材料聚甲基丙烯酸甲酯,微孔形状规则,孔径锥度可减小至0.055。该加工系统和方法提高了微孔加工的速度和质量,在微加工领域具有很好的实际应用价值。

摘要：目的:解决智能舌诊中肝郁线自动识别问题。方法:设计了一个掩模,在使用深度卷积神经网络模型自动提取特征时,专注于肝郁线所在部位。在此特征基础上,搭建了一个前馈神经网络,用于识别肝郁线。通过随机调整舌体图像的方式增强数据,解决样本数量不平衡的问题。结果:掩模和数据增强可以大幅提升识别精确率,本研究所提模型的各项指标均优于经典分类算法。结论:在舌体图像清晰可辨的情况下,使用机器自动识别肝郁线是切实可行的。