摘要：目的丝网印刷电子技术已被广泛应用于生物医疗、传感器及电子电路等领域,研究刮刀角度、离网间距、刮刀压力对印刷电路导电性能的影响,对提升工业生产过程中印刷电子产品的精确度和质量具有重要意义。方法利用丝网印刷设备和检测仪器对刮刀角度、离网间距、刮刀压力进行正交试验,探索最优工艺条件,并用多参数对比试验对正交试验结果进行验证。结果通过正交试验得到最佳方案为c_(2)a_(1)b_(2)或c_(2)b_(2)a_(1),由多参数对比试验得到以下结果:当离网间距为1.0 mm或1.4 mm,刮刀角度为60°,当刮刀压力等效间距为1.1mm时,对应线条阻值最小;当刮刀压力等效间距为1cm,离网间距为0.8mm时,线条不同位置阻值的波动范围最小。结论离网间距对印刷电路导电性能的影响最明显,其次是刮刀压力,最后是刮刀角度;试验结果验证了正交试验设计在研究印刷电路导电性能方面的可靠性,但在研究阻值稳定性方面存在些许不足。

摘要：校企合作是高等教育中备受关注的研究方向，对于重视技能培养的高职教育而言其意义更加重大。这种模式将课堂理论教学与企业生产实践联系起来，将学生的在校学习与未来工作就业结合在一起，提高了学生的职业技能、减轻了就业压力，对企业和学校都有重要价值。

摘要：颜色分区法是简化多基色颜色复制的主要方法,本研究以3基色为组将7基色色空间分成6个子空间,结合主成分分析(PCA)对分区内颜色样本的光谱反射率降维,通过3层BP神经网络,建立样本网点面积率与多基色复制色光谱反射率的转换模型,并通过遗传算法(GA)对神经网络权值阈值进行优化,提高多基色复制的颜色预测精度。实验结果表明,在各分区训练样本数为64、检测样本数为216时,GA-BP神经网络模型颜色预测的平均色差(ΔE*ab)为1.669,光谱均方根误差(RMSE)为0.7%,预测精度和稳定性均高于BP神经网络模型和胞元Neugebauer模型。最后,将训练样本数为64的GA-BP模型与训练样本数量为125,216,343的BP神经网络模型(平均ΔE*ab分别为3.267,2.776,2.175,光谱RMSE为0.97%,0.79%,0.76%)进行了比较,结果表明训练样本数为64的GA-BP模型的预测精度与训练样本数量为343的BP神经网络模型相当。GA-BP模型仅需少量样本即可实现高精度的颜色预测,在应用中具有良好的可移植性。

摘要：目的 对栅栏式折页机的挡规进行改进设计,降低工作时的噪声,减轻噪声导致的职业病危害,同时设计一种新的降噪方法。方法 首先对折页机工作噪声问题进行初步分析;然后选取噪声最大的挡规部位,根据ARIZ解决问题流程,进行问题分析和建立问题模型,并分析问题模型,挖掘出降噪问题的创新解;最后对创新解从成本、可操作性、可用性方面进行评估。结果 根据ARIZ解决问题流程得到了3种挡规降噪优秀改进方案,并选择出了1种挡规降噪最优解决方案。结论 采用方形挡块和圆形毛刷轮组合挡纸的设计方案是挡规降噪改进的较佳方案,同时也证明ARIZ创新方法可以有效地应用于降噪设计中,为折页机的降噪设计提供理论依据。

摘要：本研究首先分析了非物质文化遗产APP存在的问题和用户体验感,采用问卷调查法确定了APP设计的交互要素及层次,并利用正交实验法构建了组合方案,采用联合分析方法研究了非物质文化遗产APP交互界面的设计。最后,分享了敦煌文化APP的设计案例。本研究使设计师更好地了解用户对非遗APP交互界面的偏好,提高用户体验和用户黏性,从而达到传播非遗的目的,并为同类APP界面设计提供设计思路。

摘要：目前图像质量评价的研究都是在相对标准观察环境下进行的,没有考虑电子显示设备在不同场合使用时照明亮度的变化对图像失真造成的影响。通过在四种不同环境光照度下进行主观评价实验探究MOS值变化规律,在BRISQUE和SSEQ算法的研究基础上,利用机器学习方式获取亮度因子来反映不同亮度条件引起的人眼感知变化,建立不同亮度下图像质量评价模型。改进后的算法模型针对噪声、压缩、模糊的SROCC系数在不同的亮度环境下均有良好的效果,表明修正后的算法模型具有很高的普适性和准确性。所提算法是对现有算法模型的很好补充,尤其适用于户外高亮度条件下的图像质量评价。

摘要：低照度图像增强技术是机器视觉研究热点之一,Retinex理论模型假设图像是反射分量与光照分量乘积,通过去除或校正光照分量并结合物体的反射特性来恢复图像,被广泛应用在传统算法和深度学习增强模型中。光谱反射率是颜色的指纹,多光谱图像比普通图像的信息量更为丰富。色度学理论和Retinex理论都认为图像的颜色特性取决于反射系数,但光谱反射率是基于仪器测量获得真实的数据,而图像反射分量是基于图像分解假设的数据,目前文献没有从光谱角度对低照度图像增强进行研究。受Retinex理论启发结合深度学习非线性拟合能力,用颜色的光谱反射率代替RetinexNet网络中的图像反射分量,用CIE标准光源的光谱功率分布代替网络中的图像照明分量,提出了一种基于光谱反射率的低照度图像增强方法。首先对图像数据库中正常光照图像进行光谱重建,构建低照度图像与正常光照的多光谱图像数据集。然后训练将低照度图像转换成多光谱图像的深度学习网络模型。任意低照度图像通过网络模型得到多光谱图像,多光谱图像根据色度学理论得到CIEXYZ三刺激值,再通过标准颜色空间转换到RGB颜色空间中显示。该方法在公开LOL数据集上进行训练与测试,结果表明在图像噪声抑制和颜色恢复方面都优于常用方法,证明该方法对低照度图像增强的优越性和有效性。

摘要：为解决基于RGB三通道信息值重构光谱反射率精度不理想的问题,提出了一种优化的基于RGB三通道信息的光谱反射率重构算法。首先编码产生随机选择多个光源的个体, RGB三通道值通过多项式回归算法预测多个光源下的三刺激值,并采用伪逆法进行多光源下的光谱反射率重构,然后将样本的重构精度作为个体的适应度评估值,以优胜劣汰,适者生存为原则对个体进行选择、交叉、变异操作,最后得到适用于颜色样本光谱重构的多个光源与基于这些光源重构得到的光谱反射率。实验选用Munsell颜色集作为训练样本集, RC24色卡、 SG140色卡作为检测样本集, 8个标准光源和82个发光二极管光源作为实验光源,采用该算法从90个光源中选取最优的光源组合并重构得到样本的光谱数据,并与Zhang提出的基于穷举法选择的多光源下的光谱重构方法和A光源下的伪逆法进行了重构精度对比。实验结果显示该研究提出的方法随着光源个数的增加,光谱反射率重构精度提高,特别是光源个数增加到3时,光谱重构精度提高的幅度最大。在三种重构方法中,该方法重构RC24的平均色差和平均光谱均方根误差分别为0.332 4和0.002 9,而Zhang的方法与伪逆法的平均色差分别为0.429 3和3.266,平均光谱均方根误差分别为0.029 7和0.004 8;该文方法重构SG140的平均色差和平均光谱均方根误差分别为0.486 2和0.007 3,而Zhang的方法与伪逆法的平均色差分别为0.544 8和3.821 9,平均光谱均方根误差分别为0.035 6和0.013 3。结果表明基于多光源下的光谱反射率重构精度明显优于基于单个光源下的重构精度,而基于遗传算法的多光源选择方法又优于穷举法,它能够根据颜色样本自动寻找到最优光源组合,从而基于最优多光源下的三刺激值重构样本的光谱反射率,提高了光谱反射率重构的精度。

摘要：光伏电池作为国家"双碳战略"中的重要一环,其转化效率的提升具有重大意义。针对晶硅等太阳能电池的无效转化区域,通过全反射原理,设计、制备了微结构光增强薄膜,薄膜的微结构为周期、槽深都是80μm的三角槽型正交光栅。对贴合薄膜样品的光伏电池组件进行测试的结果表明,三组组件的转化效率都提升了2%以上。相对其他提高光伏电池效率的方法,该方法简易、可行且有效,有望广泛用于光伏电池组件,为国家的"双碳战略"做出贡献。

摘要：光谱反射率是颜色的固有属性不受外界条件的影响,能尽最大可能保留颜色的信息,被广泛应用在纺织、彩色印刷、古字画颜色修复等领域。为了缩短获取多光谱图像周期以及避免多光谱图像之间像素匹配不准问题,提高三通道光谱反射率重构精度。提出一种基于扩展三通道响应项光谱反射率重构算法。实验结果证明[rg^2 rb^2 gr^2 gb^2 br^2 bg^2]三次立方根项的引入可以提高光谱重构反射率色度精度和光谱精度;客观验证24个色块光谱反射率重构精度优于现有算法,提出的算法具有一定的应用价值。