A.1 人类视觉系统概述 A.1.1 人类视觉系统的组成 A.1.2 眼球的光学系统 A.1.3 视网膜 A.1.4 视觉通路 A.2 生物视觉信息处理 A.2.1 视觉信息的空间域处理 A.2.1.1 感受野 A.2.1.2 生物视觉系统中的特征检测 A.2.1.3 侧抑制 A.2.2 生理频率分析器

从理论上对共焦球面法布里-珀罗干涉仪的自由光谱范围、透射谱线半宽度、精细度、光谱分辨率等光学参数进行了分析,并根据激光超声检测的特点和要求,设计制作了一台实验室用的共焦球面法布里-珀罗干涉仪.利用单片机对该干涉仪的腔长和工作点进行控制,成功实现了激光超声的非接触测量

通过光学显微镜和透射电镜对不同工艺生产的X80管线钢的微观组织、位错形态及析出相等进行了对比分析.结合力学性能检测,研究了X80组织形貌对力学性能的影响.研究表明,针状铁素体晶粒大小、析出相分布、位错密度及位错形态对材料强度、韧性、脆性转变温度有明显的影响,通过固溶强化、细晶强化、位错强化、析出强化等综合强化方式获得了综合力学性能良好的X80管线钢

在光电信息检测的信息光学变换方法部分，设置“空间光相位调制器工程案例”。首先介绍高透射率空间光相位调制器的基本组成，再次，从调制器与驱动器两个方面对技术途径进行阐述，最后从原理、技术途径、整机技术指标进行可靠性分析

《DSP 器件与应用》课程教学大纲 《EDA 技术》课程教学大纲 《PLC 原理与应用》课程教学大纲 《VC 程序设计》课程教学大纲 《MATLAB 基础》课程教学大纲 《半导体器件及应用》课程教学大纲 《测控电路》课程教学大纲 《传感器与检测技术》课程教学大纲 《大学生心理健康教育》课程教学大纲 《大学生职业发展与就业指导》课程教学大纲 《大学物理 A》课程教学大纲 《单片机原理与应用》课程教学大纲 《电磁场与电磁波》课程教学大纲 《电机及拖动基础》课程教学大纲 《电力电子技术》课程教学大纲 《电路分析》课程教学大纲 《电气控制技术》课程教学大纲 《电视原理与技术》课程教学大纲 《电子测量技术》课程教学大纲 《发光与显示技术》课程教学大纲 《高频电子线路》课程教学大纲 《光电子学》课程教学大纲 《机械设计基础》课程教学大纲 《机械制图》课程教学大纲 《控制电机》课程教学大纲 《模拟电子技术基础》课程教学大纲 《数字电子技术基础》课程教学大纲 《数字系统设计与 Verilog HDL》课程教学大纲 《数字信号处理》课程教学大纲 《通信原理》课程教学大纲 《微机原理与接口技术》课程教学大纲 《信号与系统》课程教学大纲 《自动控制原理》课程教学大纲 《LabVIEW 虚拟仪器》课程教学大纲 《半导体物理学》课程教学大纲 《电磁兼容基础》课程教学大纲 《高等光学》课程教学大纲 《高速 PCB 设计》课程教学大纲 《工厂供电》课程教学大纲 《光电检测技术》课程教学大纲 《光通信技术》课程教学大纲 《光纤传感器原理与应用》课程教学大纲 《红外检测技术》课程教学大纲 《机电一体化技术与系统》课程教学大纲 《机械加工技术》课程教学大纲 《激光原理与技术》课程教学大纲 《科技写作基础》课程教学大纲 《理论物理概论》课程教学大纲 《数字图像处理》课程教学大纲 《无线传感器网络技术》课程教学大纲 《信息光学》课程教学大纲 《应用光学》课程教学大纲 《专业英语》课程教学大纲 《专业英语》课程教学大纲 《生产实习》教学大纲 《毕业设计》教学大纲 《金工实习》教学大纲 《电子技术工艺》教学大纲 《数字电子技术课程设计》教学大纲 《模拟电子技术课程设计》教学大纲

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一、电磁辐射的描述 1.光的波动性 2.光的粒子性 二、电磁波谱 三、光谱仪器及其组成 1.光源 2.分光系统(棱镜和光栅、狭缝、光谱仪结构 3.吸收池 4.光谱分析检测器

提出了基于免疫遗传算法的形态学自适应结构元素生成算法，并将其用于光学相干断层成像(optical coherence tomography，OCT) 图像中视网膜组织边缘检测. 首先将图像进行去噪和粗分割的预处理，并将图像划分为若干子图像; 其次对每一子图利用免疫遗传算法求取自适应结构元，初始随机生成固定长度的二进制数串作为抗体，并将其转化为结构元素格式，以图像二维熵定义抗体适应度，根据子图像本身结构特征信息，寻找最优抗体结构元素; 最后利用寻优得到的各结构元素对子图进行形态学边缘检测，合并各子图的分割结果，实现整体图像目标边界提取. 实验结果表明了该方法在图像目标边界提取的有效性

采用光学检测法对高温铸坯进行表面裂纹在线检测,将高亮度绿色激光线光源照射到铸坯表面,利用激光的单色性在摄像机镜头前加装窄带滤色镜去除高温铸坯表面辐射光的影响,从而提高图像的对比度.通过非抽样小波对铸坯表面图像进行分解,计算分解后得到的低频分量和原始图像的尺度共生矩阵,以及高频分量的灰度共生矩阵,作为图像的纹理特征,并输入基于AdaBoosting算法的分类器进行分类.利用该方法对表面裂纹、水痕、渣痕、氧化铁皮和振痕等五种缺陷和伪缺陷样本进行识别,表面裂纹的识别率达86.75%,总体识别率达87.16%