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题名光学元件亚表面损伤深度及形貌研究
被引量：6
- 1
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作者
吴沿鹏
杨炜
叶卉
胡陈林
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机构
厦门大学物理与机电工程学院
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出处
《制造技术与机床》
北大核心
2013年第10期74-77,共4页
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基金
国家自然基金项目(51275433)
福建省自然科学基金项目(2010J05122)
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文摘
根据化学蚀刻法,提出了一种光学元件亚表面损伤的检测方法,分别观测了磨削和抛光后K9玻璃蚀刻后的亚表面损伤。研究表明:光学元件磨削亚表面损伤在光学显微镜下的表现形式为弹坑状缺陷和脆性裂纹;光学元件抛光后也产生了亚表面缺陷,其在AFM下的表现形式为细长条纹状划痕。
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关键词
光学元件
磨削
抛光
亚表面损伤
蚀刻
检测
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Keywords
Optical Elements
Grinding
Polishing
Subsurface Damage
Etching
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分类号
TH161+.14
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于声发射信号检测的光学元件表面加工质量监控研究
被引量：2
- 2
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作者
胡陈林
毕果
林桂丹
孙郅佶
叶卉
吴沿鹏
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机构
厦门大学物理与机电工程学院
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出处
《制造技术与机床》
北大核心
2014年第6期78-81,共4页
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文摘
基于声发射检测技术,通过研究磨削光学元件产生的声发射信号的频谱特征,研究其与表面粗糙度之间的关系,从而提出一种光学元件表面质量的判断方法,即一定范围内,光学元件表面质量随着声发射信号能量的增大而降低。由此获得一种快速、实时、便捷和安全的光学元件表面加工质量的检测方法,可用于光学元件表面加工质量的在线生产监控。
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关键词
声发射
表面粗糙度
频谱分析
表面检测
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Keywords
acoustic emission
surface roughness
spectrum analysis
surface inspection
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分类号
TH161+14
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于图像识别的机床工况监控系统
被引量：1
- 3
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作者
张瑞
王振忠
郭龙
吴沿鹏
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机构
厦门大学物理与机电工程学院
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出处
《制造技术与机床》
北大核心
2014年第4期130-132,136,共4页
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基金
国家科技重大专项(2013Z×04001000-206)
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文摘
设计实现一种基于图像识别的机床工况监控系统,该系统包括摄像机、DM642下位机以及上位机人机界面3部分。通过优化数字仪表图像处理与识别算法,实时对机床主要配套设备的数字仪表进行图像识别、监测,可准确检测机床的加工环境及机床实际状态参数,并通过以太网与上位机通信,实现远程监控机床环境工况,给机床状态信息管理和维护提供便利。
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关键词
DM642
图像定位
图像识别
BP神经网络
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Keywords
DM642
location of image
image recognition
Back Propagation neural network
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分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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