Pseudo‐color enhancement and its segmentation for femtosecond laser spot image
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When using femtosecond laser processing silicon wafer, arises laser spot along with the plasma diffraction. Comparatively studied the spot images of silicon wafer which was in three processing movement states as follows: towards the left, stop, towards the right, found that the three dimensional Gauss mean ablation energy of spot image almost kept the same, this provides experimental support for femtosecond laser feedback processing based on Gauss energy of spot image. Then the following image enhancement strategies are proposed: pseudo color transformation for spot image, color decomposition in RGB space and image superposition of G component, and the quality of the spot image is improved. In addition, adopted the method of Particle Swarm Optimization (PSO) or K ‐means respectively, analyzed the segmentation effect for spot image: through traversal compares the gray value of image pixel and fitness function, realized the spot image segmentation with PSO, and the clustering and segmentation for data cluster of image pixel was realized by K ‐means. Finally, overcome the shortcomings of PSO and K ‐means, the ideal segmentation for spot target image is realized by combining the two methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».