熔体状态与冷速对Pb-Sb90合金初生相生长形貌的综合作用，丰大顺，张文进，本文首先探索了Pb-90wt%Sb合金熔体升、降温过程电阻率-温度行为，其结果提示升温过程在861-1100℃区间发生不可逆熔体结构转变。进而探�

为研究非晶复合材料的拉伸性能,通过铜模吸铸法制备直径3 mm的Cu45Zr48Al4Nb3合金棒材。使用蔡司金相显微镜观察显微组织,利用X射线衍射仪分析物相,通过电子万能材料试验机进行室温拉伸实验,应用扫描电子显微镜观察断口形貌,对材料进行力学性能分析。结果表明,Cu45Zr48Al4Nb3为非晶复合材料,合金中析出B2-CuZr相。在拉伸变形过程中,合金未出现宏观塑性变形,断裂方式为剪切断裂。该结果可为吸铸法制备CuZrAlNb非晶复合材料的性能改善提供参考。

沉积时间对Al-Mg合金的形貌、组分和防腐性能的影响，张浩，骆佳秋，本文研究了在AlCl3-NaCl-KCl-MgCl2体系中，在钨丝表面电沉积Al-Mg合金镀层，作为Z-箍缩负载材料。通过扫描电子显微镜来观察表面形貌，能谱

为了探讨超声振动对普通磨削过程的影响,采取单颗磨粒磨削试验方法,在对普通和超声辅助单颗磨粒高速磨削的表面形貌特征(切削沟槽宽度、磨削轨迹干涉)进行理论分析的基础上,对相应理论进行试验验证和分析研究,同时还对超声辅助条件下基于磨削力信号的磨粒磨损进行了分析。结果表明:与普通磨削相比,在超声振动条件下,单颗磨粒高速磨削具有磨削轨迹干涉、切削沟槽宽等特点;不同的磨削力信号特征反映了不同形式的磨粒磨损。研究结果为磨削加工过程中的实时监测提供了一定的判定依据,也为以后整个砂轮的试验研究提供了理论和技术支持。

车铣表面微观形貌建模仿真立了描述正交车铣已加工件表面微观形貌的数学模型，并应用MATLAB对表面微观形貌进行了 仿真。结果表明。采用不同切削参数加工得到的已加工件微观表面形貌会有很大差别，选择适合的 加工参数可在已加工表面得到良好的微储油结构。

采用COMSOL Multiphysics建立了纳秒脉冲激光清洗2024铝合金表面丙烯酸聚氨酯漆层的有限元模型,分析了不同参数对激光清洗温度场和清洗深度的影响,并进行了实验验证。结果表明:扫描速度以搭接率的形式影响清洗效率,扫描速度越慢,清洗速率越小,当搭接率为50%时具有合适的清洗效率;随着激光能量密度增加,漆层表面和基体表面的最高温度线性升高,当激光能量密度达到25 J/cm 2时,激光辐照区域的漆层材料完全被去除,铝合金基体的烧蚀深度为50 μm;在激光能量密度为25 J/cm 2,搭接率为50%的实验参数下,基体表面沟槽峰谷高度为50.234 μm,在此参数组合下可以获得良好的符合涂装工艺要求的表面。该结果可为研究纳秒脉冲激光清洗及其工艺参数的选择提供参考。

本文主要研究光学三维形貌术用于活人体形貌的三维重建技术问题。基于面 结构光投影的傅立叶变换形貌术，理论上可重建活人体等动态物体，我们通过研 究传统傅立叶变换形貌术及其在三维人体形貌重建中的应用，针对传统傅立叶变 换形貌术的局限性，提出了窗口傅立叶变换形貌术和多尺度窗口傅立叶变换形貌 术，以及它们在三维人体形貌重建中的应用。小波变换在空一频局域化、多分辨 方面具有较大的优势，从理论上证明了在慢变位相梯度条件下，可通过求解小波 变换脊的位相来解调变形光栅条纹的位相，进一步提出了直接提取小波变换脊位 相的三维形貌术及其在三维人体形貌重建中的应用;并将小波变换脊用于瞬时频 率的探测，通过瞬时频率来自动确定多尺度窗口傅立叶变换形貌术的尺度。针对 传统相移形貌术只适用于静态物体的三维重建，提出并研究了高速数字相移技术 用于准静态活人体的形貌重建。去包裹位相展开技术是基于面结构光投影位相解 调形貌术的关键技术，针对位相突变和不连续点的去包裹位相展开难题，提出并 研究了一种基于数论理论的去包裹位相展开技术。最后，针对嘴唇在动态过程中 面形出现不连续区域并不断变化情况，本论文提出并实现了彩色编码数字条纹三 维形貌术用于人在讲话过程中嘴唇的三维重建，这对研究在讲话过程中嘴唇的运 动状况(如唇读、发音矫正等)具有一定的意义。

基于光栅相位偏折的高反射曲面三维形貌测量

基于相位测量偏折术的透明物体表面形貌测量-郝治超

matlab滑动条码免疫地形图 这是什么？ 该存储库包含脚本，用于分析组织学图像中肿瘤浸润免疫细胞的形貌。 图像分析将使用QuPath v 0.1.2（qupath.github.io）完成，而所有下游分析将使用Matlab R2017b（Mathworks，Natick，MA，USA）完成。 该方法在eLife 2018中发表的论文“癌症相关免疫细胞拓扑图”中进行了描述。如果您重复使用任何代码，请引用该论文。 我该如何使用呢？ 该软件可能尚未准备好进行常规部署。 它是可用于研究项目的图像分析管道的一部分。 简而言之，完整的流程如下 获取肿瘤的组织切片并进行免疫染色 扫描幻灯片并将整个幻灯片图像加载到QuPath中 手动绘制肿瘤核心区域（标记为“ TU_CORE”）和外部侵入边缘（“ MARG_500_OUT”） 运行“ ./qupath_scripts”中提供的QuPath脚本 运行Matlab脚本以解析QuPath输出并执行进一步的分析。 依次运行脚本“ step_01”，“ step_02”等。 我如何获得帮助？ 如有任何疑问，请随时与作者联系。 有关QuPath的问题，请参见。