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题名基于文献计量的机器视觉缺陷检测研究述评
被引量：6
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作者
彭昭勇
伍权
陈华伟
郑跃
王书祥
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机构
贵州师范大学机械与电气工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第4期28-34,共7页
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基金
贵州省研究生科研基金立项课题(黔教合YJSCXJH[2019]053)
贵州省“125计划”重大科技专项(黔教合重大专项字[2014]029)
贵州省优秀青年科技人才培养对象专项资金(黔科合人字(2015)05号)。
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文摘
为系统考察和直观反映中国机器视觉缺陷检测研究的现状、热点和前沿,以"中国机器视觉缺陷检测研究"为主题,基于中国知网(CNKI)数据库,筛选出1995—2020年相关文献共588篇进行文献计量和知识图谱分析。结果表明:1995—2020年,中国机器视觉缺陷检测研究大体经历了初步探索(1995—2005年)、快速增长(2006—2011年)和高速增长(2012—2020年)三个阶段。在研究关键词中,机器视觉、图像处理、缺陷检测、支持向量机等为该领域的核心词。在关键词演进分析中,该领域研究热点总体上从围绕机器视觉的缺陷检测、图像处理、深度学习逐步向表面缺陷、图像分割、数字图像处理等细分领域拓展。在发文作者上,以王耀南、彭玉、范涛及其团队为引领而取得的成果最为丰硕。在研究机构上,以广东工业大学自动化学院、四川大学制造科学与工程学院为代表的科研院所占据重要地位。在刊文载体上,已形成由《激光与光电子学进展》《制造业自动化》等9种期刊组成的核心期刊群。
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关键词
机器视觉
缺陷检测
文献计量
知识图谱
CITESPACE
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Keywords
machine vision
defect detection
bibliometrics measurement
knowledge mapping
CiteSpace
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名可打印硼硅酸盐玻璃陶瓷浆料的制备及其流变性能研究
被引量：2
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作者
王士强
伍权
彭昭勇
杨晓婷
舒启佳
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机构
贵州师范大学机械与电气工程学院
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出处
《电子元件与材料》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期56-60,共5页
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基金
贵州省工业攻关项目(黔科合GZ字[2015]3005-01)
贵州省"125计划"重大科技专项(黔教合重大专项字[2014]029)
+1 种基金
贵州省科学技术基金项目(黔科合J字[2014] 2132号)
贵州省优秀青年科技人才培养对象专项(黔科合人字[2015] 05号)
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文摘
通过讨论粉末粒径、分散剂、固含量、粘结剂、增塑剂对陶瓷浆料流变性能及打印效果的影响规律,研究了高浓度、良好分散的可打印硼硅酸盐玻璃陶瓷浆料的制备方法,并采用3D打印直写技术实现了硼硅酸盐玻璃陶瓷基板的成型。研究结果表明:当分散剂为质量分数3%,粘结剂为质量分数4%,增塑剂与粘结剂质量比为0. 4,固含量为质量分数46%时,浆料可打印性较好,粘度约为2660 mPa·s。采用所制备浆料打印的基板表面平整,经过烧结后内部结构致密,相对介电常数为5. 4,介电损耗为0. 0017,满足电路基板的使用需求。
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关键词
硼硅酸盐玻璃陶瓷
浆料
流变性能
3D打印
电路基板
介电常数
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Keywords
borosilicate-glass ceramics
slurry
rheological properties
3D printing
circuit substrate
permittivity
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分类号
TM28
[一般工业技术—材料科学与工程]
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