离轴非球面形状不对称且其表面曲率变化非线性,给面形高精度测量带来挑战。为解决现有离轴非球面面形测量方法高度依赖待测件初始调整位姿和曲率变化难适应的问题,本文提出了一种基于空间约束的差动共焦离轴非球面自适应测量方法,以实...离轴非球面形状不对称且其表面曲率变化非线性,给面形高精度测量带来挑战。为解决现有离轴非球面面形测量方法高度依赖待测件初始调整位姿和曲率变化难适应的问题,本文提出了一种基于空间约束的差动共焦离轴非球面自适应测量方法,以实现对离轴非球面的无初始位姿依赖、曲率变化自适应、高精度测量。首先,根据平移-回转扫描测量原理和差动共焦技术抗表面倾角精准定焦的性能,从规划测量点和待测点之间的距离和倾角两个维度出发,构建了空间约束模型,基于该模型,对等面积准则下的螺旋扫描路径规划算法进行优化,实现对离轴非球面测量路径的曲率自适应动态调整。使用该方法对离轴非球面和20°倾斜平面进行测量实验,将测量结果与Zygo干涉仪的测量结果点对点作差,面形差别的均方根(Root Mean Square,RMS)值均优于10 nm,对应3σ优于5 nm,满足离轴非球面的高精度测量要求。展开更多
创新教学评价方法是教育现代化改革中不可或缺的部分.目前,对课堂教学效果的评价大多采用阶段测试、问卷调查和人工观察等方式,存在教学情况反馈滞后、操作复杂且消耗人力、易受主观因素影响等问题.针对上述问题,结合深度学习技术提出...创新教学评价方法是教育现代化改革中不可或缺的部分.目前,对课堂教学效果的评价大多采用阶段测试、问卷调查和人工观察等方式,存在教学情况反馈滞后、操作复杂且消耗人力、易受主观因素影响等问题.针对上述问题,结合深度学习技术提出了一种基于学习情绪面部特征识别的课堂教学智慧评价方法.首先,建立了学生学习情绪面部特征数据集,并通过深度网络识别不同的面部特征.随后,依据调查问卷结果,构建了基于学习情绪面部特征的教学效果量化评价策略,实现了客观实时地反馈课堂教学效果的目的.实验结果表明,在课堂学生面部特征识别中,You Only Look Once(YOLO)深度神经网络的性能优于其他几种对比模型,可实现学生面部特征的快速、高精度识别.为创新智慧课堂评价模式,提升课堂教学质量提供了一种具有参考价值的方案.展开更多
文摘离轴非球面形状不对称且其表面曲率变化非线性,给面形高精度测量带来挑战。为解决现有离轴非球面面形测量方法高度依赖待测件初始调整位姿和曲率变化难适应的问题,本文提出了一种基于空间约束的差动共焦离轴非球面自适应测量方法,以实现对离轴非球面的无初始位姿依赖、曲率变化自适应、高精度测量。首先,根据平移-回转扫描测量原理和差动共焦技术抗表面倾角精准定焦的性能,从规划测量点和待测点之间的距离和倾角两个维度出发,构建了空间约束模型,基于该模型,对等面积准则下的螺旋扫描路径规划算法进行优化,实现对离轴非球面测量路径的曲率自适应动态调整。使用该方法对离轴非球面和20°倾斜平面进行测量实验,将测量结果与Zygo干涉仪的测量结果点对点作差,面形差别的均方根(Root Mean Square,RMS)值均优于10 nm,对应3σ优于5 nm,满足离轴非球面的高精度测量要求。
文摘创新教学评价方法是教育现代化改革中不可或缺的部分.目前,对课堂教学效果的评价大多采用阶段测试、问卷调查和人工观察等方式,存在教学情况反馈滞后、操作复杂且消耗人力、易受主观因素影响等问题.针对上述问题,结合深度学习技术提出了一种基于学习情绪面部特征识别的课堂教学智慧评价方法.首先,建立了学生学习情绪面部特征数据集,并通过深度网络识别不同的面部特征.随后,依据调查问卷结果,构建了基于学习情绪面部特征的教学效果量化评价策略,实现了客观实时地反馈课堂教学效果的目的.实验结果表明,在课堂学生面部特征识别中,You Only Look Once(YOLO)深度神经网络的性能优于其他几种对比模型,可实现学生面部特征的快速、高精度识别.为创新智慧课堂评价模式,提升课堂教学质量提供了一种具有参考价值的方案.
