关键词： 半导体光刻   图像处理   模式识别   处理技术  

摘要： 本文以半导体光刻为研究对象,重点探讨了图像处理技术与算法在实现纳米级特征图案化中的关键作用.针对小特征尺寸、高图案密度及工艺变异性等挑战,研究了亚分辨率辅助特征(SRAF)优化、反向光刻技术(ILT)以及人工智能等内容.通过引入模型校正、缺陷检测与实时优化技术,验证了这些算法在提高光刻精度、效率和稳定性方面的显著效果.研究结果表明,先进的图像处理技术和算法为半导体光刻工艺的持续创新提供了有力支持.

关键词： 实践能力   图形图像处理技术   课程创新  

摘要： 学生的实践能力是衡量高校教学质量的重要指标.因此,各高校须在教学过程中创新课程内容、课程教学模式等,以培养学生实践能力为宗旨,制定一系列课程创新策略.文章以图形图像处理技术课程为例,结合实际分析课程建设的实施要点,然后有针对性地提出基于学生实践能力培养的图形图像处理技术课程创新对策,旨在为相关课程改革提供些许新的理论参考和启发,使学生更好、更快地适应行业环境,助力其核心竞争力提升.

关键词： 水位计   图像处理   结合   断面位置  

摘要： 在当今社会,水资源的有效管理和环境保护至关重要,而准确确定断面位置已成为水域监测和管理的关键环节.传统的断面位置确定方法所应用的测量手段单一,在精度、效率和适应性方面存在不足.随着科技逐渐进步,水位计和图像处理技术的发展均取得了显著成果.因此,将这两种技术相结合,并用于确定断面位置的应用方向,具有巨大的潜力和显著优势.基于此,本文剖析了在确定断面位置方面,水位计与图像处理技术结合的深度应用,旨在提升水文测量的准确性,优化水文水资源管理,并为生态环境的研究与保护提供有力支持.

关键词： 新数字图像处理   计算机专业   教学问题   教学对策  

摘要： 随着计算机视觉产业的快速发展,数字图像处理技术得到了广泛的应用。为此,我校计算机专业大三年级第二学期开设了数字图像处理这门课程,并使用电子工业出版社出版的冈萨雷斯著《数字图像处理》(第二版)作为学习教材。本文主要探讨了该课程的教学现状,深入剖析了教学过程在教学内容、教学方法、教学评估以及课程思政等方面存在的问题,并从合理优化教学内容、多样化运用教学方法、科学实施教学评估、融入思政元素这四个角度出发,提出了针对性的改进策略,旨在助力这门极具应用价值的工科课程重焕生机与活力。

关键词： PCB   图像预处理   目标检测   处理方法  

摘要： PCB(印刷电路板)属于电子产品的核心零部件,其质量关乎到电子产品的使用寿命,所以PCB的焊点质量高低与否对于企业来说尤为重要。随着表面封装技术越来越成熟,国内外绝大部分的PCB封装厂都采用了一种新型的焊接方式,那就是贴片焊接。这种焊接方式相比直插焊接方式生产效率更高,但是由于部分元器件的特性,国内大量企业都是采用贴片焊接与直插焊接相结合的方式生产。因此,直插式元器件焊点的质量检测具有很高的研究价值。聚焦于直插式元器件PCB焊接质量的关键检测技术,重点探讨了焊点图像的预处理过程和实验仿真,通过对比和分析图像处理的不同算法、不同参数对处理结果的影响,得出最佳的焊点图像预处理方法。

关键词： 无人机操控系统   空对地视频   目标检测  

摘要： 本文探讨了无人机(UAV)在执行空对地任务时,如何利用先进的计算机视觉技术进行高效的目标检测与分割。我们提出了一种面向无人机操控系统的优化方法,该方法结合了深度学习中的目标检测和语义分割算法,以实现更精确的实时视频分析。通过实验验证,我们的方法不仅提高了识别精度,还显著减少了计算资源的消耗,为无人机的应用提供了更加可靠的技术支持。

关键词： 无人机   输电线路巡检   异常检测   图像处理  

摘要： 输电线路的检查,对于配电网的可靠性和稳定性具有重要意义,这项工作可以通过无人机高效完成.本研究采用基础图像处理方法,对无人机采集的输电线图像数据进行分析,为实现输电线路的检查目标,设计并组装了一架定制无人机.本研究开发了两种方法,分别利用不同的预处理技术,来确定视频帧中的线路位置.这些方法在复杂多样的实际场景中进行了测试,包括崎岖地形、茂密植被,以及颜色与输电线路相似的道路背景,实验验证了这些方法在线路断裂情况下的检测能力,成功识别出异常前后线路的具体位置.本研究为输电线路监控提供了一种可靠且经济高效的解决方案,证明其在输电线路异常识别方面具有良好的实用性.

关键词： 職業安全   人工智慧（AI）   驗證與驗收（V&V）   計算機視覺   物聯網（IoT）  

摘要： 本文介绍工厂在职业安全管理中应用AI系统的验证与验收过程，涵盖可信赖AI的要素如准确性、稳定性及反应时间。主要步骤包括验证与验收标准定义、系统性能评估、缺陷管理及最终验收，并强调使用计算机视觉、物联网和交叉验证等技术来实现危险行为识别和环境监测。本文强调全面测试、修正与再验证的重要性，确保AI系统在多样化场景中稳定运行并满足安全需求。