透镜偏心是光学仪器制造领域中的一个重要概念,它主要描述的是透镜光轴与几何轴之间的偏离程度。在1981年的论文《关于“透镜偏心”定义的探讨》中,作者谭仲甫对偏心的定义进行了深入的分析和探讨,并提出了当时定义存在的问题。 论文指出,根据“光学仪器设计手册”的定义,透镜的中心偏C是指透镜光轴与几何轴(通常理解为外圆中心轴)不重合的数值。然而,这种定义存在不完善之处。一方面,两个空间直线的偏离程度不能简单地用一个数值来确定;另一方面,光轴是由透镜两表面球心的联线构成,几何轴则由透镜外圆中心轴定义,两者的偏离程度并不容易直接测量。尤其是在加工过程中,要精确确定几何轴的位置相当困难,即便是使用了工厂中常用的白准直显微镜,也只能测出外表面球心的偏移量,而内表面球心的偏移量则需要考虑外表面放大率和偏心的影响,这些因素在不同透镜上表现各异。 论文指出现有定义无法准确反映透镜定心质量的高低。因为即使透镜具有相同的中心偏C值,在不同焦距、不同材料、不同形状的透镜中引起的光线偏移也是不同的。此外,在某些特殊情况下,例如平凸或平凹透镜,即使球面中心位于几何轴上,如果平面法线与几何轴有一个夹角,那么此时的中心偏C值就会成为不定值。 论文还提到,透镜有两个表面,现有的定义并没有明确指出C值是指哪一个表面的中心偏移,或者是指两个表面的平均偏移。对于具有三个以上球心的胶合件或光学系统,各球心的联线为一折线,这使得现有定义更加不适用。 在国标GB1324-76中,虽然规定了透镜的外圆中心轴和光轴的偏离程度称为透镜偏心C,但定义的不明确性导致了工厂在实际操作中容易将偏心C值与用透射式中心仪测出的透镜焦面上标记像的偏移混淆。这种混淆不仅有时导致对零件加工提出不必要的过高要求,有时又降低了零件的质量。 论文通过具体的例子和计算,对比了透镜中心偏C与焦面上标记像的偏移A之间的关系,指出A与C的区别有时是很大的。特别是在高精度的加工中,如果错误地将A值当作C值来要求,可能会导致加工困难,甚至无法完成。例如,在40倍显微镜物镜的相衬板中,如果按照设计手册的推荐公来设定中心偏C值,某些情况下根本无法达到要求的精度。 因此,论文认为有必要对透镜偏心作出更明确的定义,并相应地规定公值。需要考虑不同类型的透镜在不同应用场合下,中心偏对光学系统成像质量的影响,制定出既严格又合理的标准,避免在生产中出现不必要的误解和加工困难。
2024-09-20 17:35:59 204KB 工程技术 论文
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针对栈式稀疏去噪自编码器(SSDA)在图像去噪上训练难度大、收敛速度慢和普适性等问题,提出了一种基于栈式修正降噪自编码器的自适应图像去噪模型。采用线性修正单元作为网络激活函数,以缓解梯度弥散现象;借助残学习和批归一化进行联合训练,加快收敛速度;而为克服新模型对噪声普适性等问题,需要对其进行多通道并行训练,充分利用网络挖掘出的潜在数据特征集计算出最优通道权重,并通过训练权重权重预测模型预测出各通道最优权重,从而实现自适应图像去噪。实验结果表明:与目前降噪较好的BM3D和SSDA方法相比,所提方法不仅在收敛效果上优于SSDA方法,而且能够自适应处理未参与训练的噪声,使其具有更好的普适性。
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基于ZYNQ7020的帧法运动目标检测系统源码+全部数据(高分毕业设计).zip 已获导师指导并通过的高分毕业设计项目,利用带硬核的ZYNQ平台,合理利用以并行运算见长的FPGA和以控制见长的ARM核,用帧法高效地实现了对OV5640采集的运动目标进行检测,并通过HDMI输出到显示器上。 在PL端主要实现视频图像的采集、灰度转换、帧间分算法的设计,而PS端主要完成了对OV5640摄像头的配置以及和DDR3存储器的读取。采用软硬件协同的方式,通过OV5640进行视频图像的采集,使用VDMA IP核将数据存储到DDR中,在经过处理后将结果通过HDMI输出至显示器显示。该系统能够实时检测出运动目标,并在很大程度上解决了当前运动目标检测跟踪有关的算法在嵌入式平台上运行实时性、耗费资源大、功耗高的问题。基于该硬核实现的的智能信息处理系统,具有创新性、实用性和具体的应用场景。 基于ZYNQ7020的帧法运动目标检测系统源码+全部数据(高分毕业设计).zip 已获导师指导并通过的高分毕业设计项目,利用带硬核的ZYNQ平台,合理利用以并行运算见长的FPGA和以控制见长的ARM核,用帧
2024-09-04 15:52:11 157.21MB 目标检测 毕业设计 vivado2018.3 源码
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EpsNas2016_平---测绘
2024-09-02 20:58:41 3.47MB
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1. 二维卷积实验 手写二维卷积的实现,并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示)(只用循环几轮即可)。 使用torch.nn实现二维卷积,并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示)。 不同超参数的对比分析(包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等)选其中至少1-2个进行分析。 2. 空洞卷积实验 使用torch.nn实现空洞卷积,要求dilation满足HDC条件(如1,2,5)且要堆叠多层并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss 变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示)。 将空洞卷积模型的实验结果与卷积模型的结果进行分析比对,训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析。 不同超参数的对比分析(包括卷积层数、卷积核大小、不同dilation的选择,batchsize、lr等)选其中至少1-2个进行分析(选做)。 3. 残网络实验 实现给定结构的残网络,在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、L
2024-08-21 10:23:09 2.31MB 神经网络
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二维卷积实验(平台课与专业课要求相同) 1.手写二维卷积的实现,并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示) 2.使用torch.nn实现二维卷积,并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示) 3.不同超参数的对比分析(包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等)选其中至少1-2个进行分析 4.使用PyTorch实现经典模型AlexNet并在至少一个数据集进行试验分析 (平台课同学选做,专业课同学必做)(无GPU环境则至少实现模型) 5.使用实验2中的前馈神经网络模型来进行实验,并将实验结果与卷积模型结果进行对比分析(选作) 空洞卷积实验(专业课) 1.使用torch.nn实现空洞卷积,要求dilation满足HDC条件(如1,2,5)且要堆叠多层并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss 2.变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示)将空洞卷积模型的实验结果与卷积模型的结果进行分析比对...... 残网络实验(专业课) 1.实现给定 2.
2024-08-03 21:20:52 750KB 交通物流 pytorch pytorch 深度学习
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基于光纤延时声光调制器(AOM)频移自拍法实验研究了不同线宽激光的功率谱特性,并作了相关的仿真分析;同时,提出了利用短光纤测量窄线宽激光器线宽的一种简单方法。当光纤延时时间小于激光器的相干时间时,自拍频谱的3 dB带宽不能直接用于标定激光线宽。理论分析和实验均表明,此时激光的线宽信息主要由自拍频谱中两翼的周期性振荡成分决定,几乎不受中央尖峰的影响。根据最小二乘法理论,对实验所测的自拍频谱进行理论拟合可获得待测激光的线宽。该方案基本不受延时自拍系统最小分辨率的限制,可以用于激光线宽的快速测量,特别是窄线宽激光的测量。
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块体非晶的研究无论在理论上还是在应用上都有重要意义,而非晶形成能力是决定非晶制备的关键因素之一.通过研究原子尺寸分布对非晶形成能力的影响,计算了原子尺寸函数与合金非晶形成能力间的关系,系统地分析了其机理,并对其合理性进行了验证.结果表明,原子尺寸函数可以估计合金体系的非晶形成能力.相同合金体系中,非晶形成能力与基元素的原子百分含量存在线性关系.
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信号分选SDIF的matlab源码,可根据需求自行修改参数。仿真程序的部分结果可见相关文章:【雷达通信】信号分选SDIF序列直方图算法原理及仿真程序【免费matlab源码,可自行修改参数】
2024-07-02 09:28:07 3KB matlab
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重叠指标,这是一个标注不同商品之间价格的指标,主要用于配对交易使用。
2024-06-20 19:24:27 36KB