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公开(公告)号：CN117939988A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410069860.4
申请日：2024-01-17
摘要： 本发明提供一种有机盐的用途，将具有式(一)所示的结构的有机盐，用作有机半导体的n型掺杂剂，所述式(一)为：#imgabs0#其中，R1‑R12各自独立为H、羟基、羧基、取代的或未取代的烷基、环烷基、烷氧基、烯基、酮烯基、炔基、芳基、卤代烷基、卤代酮烷基、卤代烯基；R13‑R16可为F，Cl，Br或I。本发明所提供的有机盐用作n型掺杂剂可以通过溶液处理，直接将掺杂剂加入到有机半导体中，或者通过正交溶液旋涂进行掺杂，并且通过不同的共混比例，从而提升半导体的电导率。而且掺杂半导体的薄膜在高温持续加热24h后，电导率几乎不变，具有良好的热稳定性，且掺杂工艺简单、便于控制，从而更加在其他有机半导体器件中得到广泛的应用和推广。
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公开(公告)号：CN118362850A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410356631.0
申请日：2024-03-27
IPC分类号： G01R31/26
摘要： 本发明一种测量有机半导体态密度分布的方法，将待测有机半导体作为半导体层制备底栅顶接触的场效应晶体管结构；测试所述待测有机半导体的价带态密度分布时，顶接触的源电极、漏电极采用P掺杂有机半导体薄膜；测试所述待测有机半导体的导带态密度分布时，顶接触的源电极、漏电极采用N掺杂有机半导体薄膜；采用开尔文扫描探针显微镜KPFM测量所述场效应晶体管结构的沟道表面电势Vskpm在施加栅压VG条件下随栅压VG的变化，得到Vskpm‑VG关系，其中源电极，漏电极均接地；利用上述测量得到的Vskpm‑VG关系，可以通过相应的物理关系式得到有机半导体态密度分布为N(E)：该方法提高态密度分布测量的简单易操作性，且数据易分析。
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公开(公告)号：CN114972866B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210587890.5
申请日：2022-05-26
申请人： 湖南大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40
摘要： 本发明公开了一种用于识别车削零件表面粗糙度等级的有效特征的确定方法、模块、计算设备及存储介质，该方法包括：生成车削零件表面图像集，车削零件表面图像集包括多个对应不同表面粗糙度等级的表面图像子集，每个表面图像子集包括多张车削零件表面图像；基于预设的特征类型集，对车削零件表面图像集中的每张车削零件表面图像进行图像特征提取，以获取对应的图像特征数据；对特征类型集中每种图像特征类型，分别构建对应的支持向量机分类模型并进行训练；将图像特征数据输入到对应的训练好的支持向量机分类模型中处理，根据处理情况计算模型评价指标；根据模型评价指标，从特征类型集中确定用于识别车削零件表面粗糙度等级的有效特征。
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公开(公告)号：CN117934844A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410112494.6
申请日：2024-01-25
申请人： 无锡市锡山区半导体先进制造创新中心 , 湖南大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/70 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种颗粒图像细化分割方法、装置、计算设备及存储介质，涉及图像分割技术领域。方法包括：获取原始颗粒图像，原始颗粒图像包括多个原始颗粒像素；通过细化分割模型对原始颗粒图像进行分割处理，得到粗分割颗粒图像，粗分割颗粒图像包括多个粗分割颗粒像素的第一分类信息，任一粗分割颗粒像素的第一分类信息用于表示任一粗分割颗粒像素属于各个包覆层区域或背景之一的第一概率预测值；通过细化分割模型对粗分割颗粒图像进行细化处理，得到最终细化分割颗粒图像，最终细化分割颗粒图像的分辨率和分割精度分别高于粗分割颗粒图像的分辨率和分割精度。本发明实现了对包覆燃料颗粒图像的精细化分割，能够精确提取包覆层区域。
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公开(公告)号：CN115728312A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211503985.0
申请日：2022-11-28
申请人： 湖南大学
摘要： 本发明公开了一种激光二极管的检测成像系统，系统包括：水平运动滑台组件，适于驱动激光二极管的载盘水平运动；光源成像装置，包括竖直间隔布置的第一环形光源和第二环形光源，第一环形光源和第二环形光源适于对激光二极管进行打光；第一成像装置，包括沿竖直方向安装的第一相机和第一镜头，并适于调节第一相机和第一镜头的位置，以便通过第一相机和第一镜头采集激光二极管的第一图像；第二成像装置，包括沿倾斜方向安装的第二相机和第二镜头，并适于调节第二相机和第二镜头的位置，以便通过第二相机和第二镜头采集激光二极管的第二图像。根据本发明的技术方案，提高了待检测的激光二极管的成像效果，有利于提高检测精度和检测效率。
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公开(公告)号：CN115048849A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210665174.4
申请日：2022-06-13
申请人： 湖南大学
IPC分类号： G06F30/25 , G06F30/20 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种纳米磨削含缺陷的碳化硅的仿真方法、装置、计算设备及存储介质，纳米磨削含缺陷的碳化硅的仿真方法在计算设备中执行，该方法包括：构建分子动力学模型，分子动力学模型包括含缺陷的碳化硅工件模型和用于对工件模型进行磨削的刀具模型；确定分子动力学模型的仿真参数；根据仿真参数，利用刀具模型对含缺陷的碳化硅工件模型进行磨削仿真，以得到仿真结果。该方法通过构建分子动力学模型来对含缺陷的碳化硅的纳米磨削机理进行研究，基于分子动力学思想，建立了合适的碳化硅纳米磨削仿真模型，具有成本低、参数可调控、柔性高等优势。
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公开(公告)号：CN111931983A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010648222.X
申请日：2020-07-07
申请人： 湖南大学
摘要： 本发明公开了一种降水量预测方法及系统。该方法包括：采集历史降水量数据；对所述历史降水量数据进行处理，得到处理后的降水量数据；采用MEEMD方法对所述处理后的降水量数据进行分解，得到多个不同频率的分解项和余项；确定降水量预测模型；所述降水量预测模型包括训练好的卷积神经网络、优化后的支持向量机以及优化后的BP神经网络；根据各所述分解项以及所述余项，通过所述降水量预测模型对降水量进行预测。本发明利用MEEMD将降水量数据分解为不同分解项，分别对不同分解项采取卷积神经网络、粒子群优化的支持向量机和人工蚁群算法优化的BP神经网络建立组合预测模型，减少数据非光滑性所引起的预测误差，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN110501259A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910740884.7
申请日：2019-08-12
申请人： 湖南大学
IPC分类号： G01N9/10
摘要： 本发明公开了一种密度检测系统，包括：机器人，适于夹取待测管并带动待测管运动至预定位置，待测管装有待测颗粒；移液装置，包括驱动组件以及与驱动组件连接的移液泵，移液泵适于吸取基础滴定液，驱动组件适于带动移液泵运动至待测管上方进行基础滴定液的滴加；图像采集装置，包括相机，适于采集滴加基础滴定液后的待测管的图像；以及计算设备，与相机相连，适于获取相机采集的图像，根据图像判断待测管是否达到滴定终点，在确定待测管未达到滴定终点后，指示移液装置向待测管中滴加密度不同于基础滴定液的滴定液，在确定待测管达到滴定终点后，将待测管中的液体的密度作为待测颗粒的密度。此外，本发明还公开了一种密度检测方法。
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公开(公告)号：CN110192516A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910490265.7
申请日：2019-06-06
申请人： 湖南大学
摘要： 本发明公开一种灌溉方法、系统及装置。该方法包括：获取植物当前生长阶段所需的环境参数；获取植物实际的环境参数；获取用户选择的工作模式；根据用户选择的工作模式，判断植物实际的环境参数是否小于当前生长阶段所需的环境参数，如果是，根据所述用户选择的工作模式获取灌溉和/或施肥策略；根据所述灌溉和/或施肥策略，控制灌溉通道和/或施肥通道的打开时间；如果否，关闭灌溉通道和施肥通道。本发明可以提高灌溉策略的准确度，提高灌溉系统数据检测的准确度，从而从整体上提高灌溉控制的准确度。
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公开(公告)号：CN117197101A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311203492.X
申请日：2023-09-18
申请人： 湖南大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种缺陷检测方法、计算设备以及存储介质，缺陷检测方法在计算设备中执行，该方法包括：将环形工件图像中的环形区域，转换为矩形，得到矩形图像；基于矩形图像，生成至少一个样本图像；将各样本图像分别输入缺陷确定模型中进行处理，以对应输出检测结果并生成对应的类激活热力图组，检测结果包括各样本图像是否包含缺陷；针对各类激活热力图组，确定包含缺陷的初始目标区域并生成自参考模板，其中，自参考模板指示该样本图像中不包含缺陷的区域；将各初始目标区域与相应自参考模板进行匹配，确定出缺陷区域的像素位置。该方法利用缺陷确定模型与无缺陷模板相结合，可以更高效、更准确地检测缺陷，此外有利于降低构建坡口缺陷数据集的成本。
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