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国家自然科学基金(51075402)

作品数:4 被引量:7H指数:2
相关作者:段吉安吴国栋邓圭玲徐聪卢胜强更多>>
相关机构:中南大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 2篇电子电信

主题

  • 2篇芯片
  • 1篇应力双折射
  • 1篇有限元
  • 1篇帧差
  • 1篇帧差法
  • 1篇双折射
  • 1篇耦合损耗
  • 1篇芯片检测
  • 1篇机器视觉
  • 1篇集成光子器件
  • 1篇光子
  • 1篇光子器件
  • 1篇封装
  • 1篇封装形式
  • 1篇OPTICA...
  • 1篇OPTICA...
  • 1篇ALIGNM...
  • 1篇ARRAYS
  • 1篇AUTOMA...
  • 1篇CHIPS

机构

  • 3篇中南大学

作者

  • 3篇段吉安
  • 1篇卢胜强
  • 1篇邓圭玲
  • 1篇吴国栋
  • 1篇郑煜
  • 1篇徐聪
  • 1篇谢政

传媒

  • 1篇制造业自动化
  • 1篇现代制造工程
  • 1篇Journa...
  • 1篇中国科技论文

年份

  • 1篇2021
  • 1篇2020
  • 1篇2015
  • 1篇2014
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
Automated visual position detection and adjustment for optical waveguide chips and optical fiber arrays被引量:1
2015年
The alignment coupling between optical waveguide chips and optical fiber arrays is the basis of the alignment coupling of planar optical waveguide devices, and the precise position detection with angle and spacing adjustments is one of the key steps of alignment coupling. A methodology for position detection, and angle and spacing adjustment was proposed for optical waveguide chips and optical fiber arrays based on machine vision. The experimental results show angle detection precision levels higher than 0.05°, line detection precision levels higher than 0.1 μm, and detection time less than 2 s. Therefore, the system developed herein meets the precise requirements necessary for position detection, and angle and spacing adjustments for optical waveguide chips and optical fiber arrays.
郑煜开小超段吉安李白冰
集成光子器件封装形式对器件性能的影响
2014年
集成光子器件封装过程中,波导芯片与阵列光纤对准耦合完成之后,需用紫外光固化胶进行固接,从而实现光路的互连。针对1×4通道平面波导芯片与阵列光纤的固接,以粘接区域为研究对象,通过-40-80℃的温度循环,采用有限元法分析各种固接形式的应力集中点、应力双折射、耦合损耗的变化规律及其因素;最后通过比较各种固接形式的仿真结果,得出结论,从而指导实验。结果表明:在-40-80℃范围内,温度对粘接面的应力双折射和耦合损耗的影响很小;双盖板固接形式对器件性能的影响最小,斜8°固接形式的效果最差。
郑煜谢政段吉安
关键词:集成光子器件有限元应力双折射耦合损耗
基于深度学习的芯片位置检测系统被引量:2
2021年
激光bar条是由多个芯片并排形成的激光器单条。工业生产中,需要在激光bar条上找到芯片的位置进行测试和加工。由于人工操作存在着精度低和效率低的缺点,现在一般采用基于传统机器视觉算法的芯片位置检测系统。传统机器视觉算法在芯片位置检测中过程复杂且不具有的通用性。近些年深度学习在机器视觉任务上大放异彩,所以我们开发了一套基于深度学习的高精度芯片位置检测系统。系统利用MV-CE050-30UM黑白相机和光源实时采集高精度图像,再通过深度学习算法精确检测出图像中芯片的位置,最后控制运动平台移动到正确的位置。深度学习算法端到端直接输出图像中芯片的位置,过程简洁。算法通用性强,方便应用在相似的场景中,可以减少重复性开发工作。
左怀见徐聪卢胜强段吉安
关键词:芯片
基于机器视觉的芯片编号识别算法被引量:4
2020年
针对芯片检测过程中芯片编号形状小、人眼无法识别的现状,开发了一套芯片编号识别系统。系统以机器视觉技术为基础,配备高分辨率Basler相机、高倍率镜头以及高性能点光源,能实现高分辨率图像采集;利用Hough直线检测对图像进行水平旋转,利用图像轮廓查找算法对兴趣区域进行提取分割,利用帧差法对兴趣区域与标准库进行比较,找到最匹配的图像,其标签为识别结果。实验结果表明,运用系统的图像处理算法可以代替人眼通过高倍放大镜识别,改进了芯片检测工艺,大大提高了芯片检测的效率。
于凯旋邓圭玲段吉安吴国栋吴国栋
关键词:机器视觉芯片检测HOUGH变换帧差法
共1页<1>
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