借助VisionPro Deep Learning 開啟外觀瑕疵檢測的無人化之路[EDA與制造][工業(yè)自動化]

借助VisionPro Deep Learning 開啟外觀瑕疵檢測的無人化之路 為徹底解決檢測難題，提升工廠自動化生產(chǎn)水平，F(xiàn)IT在與多家視覺檢測解決方案供貨商了解溝通后，決定引進基于深度學習算法的AI檢測技術(shù)。康耐視作為全球知名的機器視覺解決方案供貨商，與FIT合作已久。經(jīng)過調(diào)研，F(xiàn)IT發(fā)現(xiàn)，康耐視基于深度學習算法的VisionPro Deep Learning，在其綜合檢測能力、開發(fā)周期等各方面性能上，非常貼合FIT自動化生產(chǎn)線的檢測要求。

發(fā)表于：1/17/2022

【技術(shù)大咖測試筆記系列】之十一： 使用鎖定熱成像技術(shù)加快故障分析[測試測量][工業(yè)自動化]

鎖定熱成像技術(shù)是一種有源熱成像技術(shù)，用來分析微電子器件或比較常用的材料樣本，以檢測缺陷、損壞，或表征潛在的鑄造問題。LiT允許使用紅外熱成像攝像機，無接觸測量表面溫度。之所以叫“鎖定”，是因為攝像機的采集速率必須與電路激發(fā)同步。

發(fā)表于：1/13/2022

狀態(tài)監(jiān)控(CbM)技術(shù)如何以更高能效實現(xiàn)海水淡化[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

如果我們可以飲用海水，會怎么樣？這將對農(nóng)業(yè)、可持續(xù)發(fā)展和全球生活質(zhì)量產(chǎn)生巨大影響，但對能源的需求同樣也很大。海水淡化技術(shù)非常耗電，且實施起來往往需要花費大量的時間和資源。

發(fā)表于：1/12/2022

ADAS工程師需了解的新NCAP雷達要求[微波|射頻][汽車電子]

NCAP標準因地區(qū)而異；在美國，NCAP由國家公路交通安全管理局（又稱為NHTSA）管理，而全球NCAP則是一個集中型組織。但是，所有組織都有著共同的目標：設(shè)定標準來提高汽車和駕駛安全性。這些組織提供0-5星的評級來幫助消費者在購買新車時做出明智決策。

發(fā)表于：1/12/2022

探索虛擬主參考時鐘和5G網(wǎng)絡(luò)授時架構(gòu)[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

5G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在蜂窩移動運營商和長期演進（LTE）專用網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的推廣力度不斷加大。5G新空口（NR）采用時分雙工技術(shù)，這項技術(shù)要求所有新空口部署相對于基于協(xié)調(diào)世界時（UTC）全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）的授時源保持相位對齊，并確保精度在+/-1.5 μs范圍內(nèi)。網(wǎng)絡(luò)運營商需要了解在5G授時架構(gòu)中使用精確時間協(xié)議（PTP）進行基于網(wǎng)絡(luò)的授時所需的時間誤差抑制技術(shù)和虛擬主參考時鐘（vPRTC）的概念，這對于其制定合理的基礎(chǔ)設(shè)施決策至關(guān)重要。

發(fā)表于：1/11/2022

抓住JESD204B接口功能的關(guān)鍵問題[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

本文闡釋JESD204B標準的ADC與FPGA的接口，如何判斷其是否正常工作，以及可能更重要的是，如何在有問題時排除故障。文中討論的故障排除技術(shù)可以采用常用的測試與測量設(shè)備，包括示波器和邏輯分析儀，以及Xilinx®的ChipScope或Altera®的SignalTap等軟件工具。同時闡明了接口信號傳輸，以便能夠利用一種或多種方法實現(xiàn)信號傳輸?shù)目梢暬?/a>

高深寬比刻蝕和納米級圖形化推進存儲器的路線圖[EDA與制造][消費電子]

探索未來三到五年生產(chǎn)可能面臨的挑戰(zhàn)，以經(jīng)濟的成本為晶圓廠提供解決方案

發(fā)表于：1/10/2022

如何提升項目代碼質(zhì)量以快速通過功能安全認證[模擬設(shè)計][汽車電子]

在汽車、航空電子、醫(yī)療和工業(yè)控制等眾多行業(yè)中，新開發(fā)的應用在大多數(shù)情況下必須取得相應的功能安全認證。通過所有必要的流程和測試來完成功能安全認證歷來是一個非常困難的過程，但有一些方法有助于加快完成認證的速度。當然，選擇諸如IAR Embedded Workbench這樣本身就獲得了認證，并在多樣化的實際應用中經(jīng)過驗證的開發(fā)工具，也是加快從設(shè)計到完成認證過程的方法。

發(fā)表于：1/10/2022

帶電介質(zhì)板對電磁波的衰減特性研究[微波|射頻][智能電網(wǎng)]

電磁信號在穿透帶電介質(zhì)板時由于電磁波的散射等原因其信號強度會降低，甚至會改變電磁波的極性。為了測量電荷本身對電磁波衰減的影響，設(shè)計了帶電介質(zhì)板對電磁波的衰減實驗，選取了PP板、PVC板、PMMA板等典型介質(zhì)板，對電磁波信號衰減進行了實驗研究。研究結(jié)果表明介質(zhì)板帶電會增強對電磁波的衰減，且隨著電量增加，衰減增強。

發(fā)表于：1/7/2022

0.8~18 GHz超寬帶接收組件設(shè)計與實現(xiàn)[其他][其他]

設(shè)計了一種應用于無線偵收系統(tǒng)的小型化超寬帶接收組件，在有限的體積內(nèi)集成了兩路變頻接收通道、兩個本振源及一個校準源。采用毫米波高本振的超外差二次變頻架構(gòu)，降低了組合干擾抑制的難度。基于一系列多功能芯片進行電路的小型化設(shè)計，腔體正面微波電路和反面控制電路通過通孔進行互聯(lián)，有效減小了組件厚度和橫向尺寸。利用內(nèi)部校準源產(chǎn)生信號，通過ADC采集DLVA電壓進而調(diào)節(jié)數(shù)控衰減器的方式，可優(yōu)化雙通道增益及一致性等指標，基本可以做到免調(diào)試，提高了批生產(chǎn)效率。

發(fā)表于：1/7/2022

DC-60 GHz硅基垂直互聯(lián)結(jié)構(gòu)仿真設(shè)計[其他][其他]

設(shè)計了一種基于多層硅轉(zhuǎn)接板堆疊的垂直互聯(lián)結(jié)構(gòu)，對DC-60 GHz頻段內(nèi)不考慮和考慮硅表面SiO2層的兩種層間結(jié)構(gòu)的垂直互聯(lián)仿真結(jié)果進行對比，證明了硅表面SiO2層存在會對諧振頻率及阻抗等射頻性能產(chǎn)生影響；對后者垂直互聯(lián)結(jié)構(gòu)進行參數(shù)優(yōu)化，射頻傳輸性能較好，頻率40 GHz以下時回波損耗S11小于-30 dB，60 GHz以下整體S11小于-15 dB，插入損耗S12在50 GHz以下大于-0.32 dB；研究了硅表面SiO2絕緣層厚度變化對射頻信號傳輸性能的影響，結(jié)果表明適當增加其厚度有助于垂直互聯(lián)結(jié)構(gòu)性能優(yōu)化。

發(fā)表于：1/7/2022

星載L波段寬帶高增益圓極化微帶天線設(shè)計[其他][其他]

針對衛(wèi)星L波段通信轉(zhuǎn)發(fā)系統(tǒng)的要求，設(shè)計了一種新型星載L波段寬帶高增益圓極化微帶天線。微帶天線整體采用側(cè)饋的饋電方式，采用H型縫隙耦合饋電方式以實現(xiàn)寬頻帶，采用威爾金森移相功分器實現(xiàn)兩信號間相位差來滿足圓極化，增加天線背部反射板和板間泡沫層以提高增益并穩(wěn)固結(jié)構(gòu)。通過電磁仿真軟件分析可得：在中心頻點1.45 GHz處增益為8.3 dBi，軸比為0.7 dB，增益大于7.5 dBi且回波損耗小于-10 dB時相對帶寬為23.5%。天線加工實測結(jié)果與仿真結(jié)果基本一致，對L波段無線通信系統(tǒng)設(shè)計有一定指導意義。

發(fā)表于：1/7/2022

基于改進Faster R-CNN的面板缺陷檢測算法[其他][其他]

針對面板表面缺陷檢測存在精度低、效率低等問題，提出了一種基于Faster R-CNN的優(yōu)化缺陷檢測的算法。該方法通過在特征融合層添加不降維的局部自適應跨通道卷積，以增加通道交叉的特征映射；且在骨干特征提取網(wǎng)絡(luò)后加入CBAM注意力網(wǎng)絡(luò)，從而捕獲特征圖的長期特征依賴關(guān)系。并分析了缺陷數(shù)據(jù)集樣本寬高比的差異性，設(shè)定錨框生成大小，結(jié)合DIoU-NMS建議框篩選機制以提升先驗框與目標框的匹配率。實驗結(jié)果表明，優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)模型的精確率與識別率均得到很大提升。

發(fā)表于：1/7/2022

基于動態(tài)偽裝技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全防御系統(tǒng)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

伴隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)、人工智能等新技術(shù)的迅猛發(fā)展，隨之而來的安全問題也更加嚴重，越來越多的未知攻擊和未知漏洞使得傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全防御手段難以適應。基于動態(tài)偽裝技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全防御系統(tǒng)原理是通過動態(tài)變化的漏洞、缺陷和后門的種類、數(shù)量和系統(tǒng)特征等元素構(gòu)建系統(tǒng)外在特征不確定性的假象，從而實現(xiàn)隱蔽真實的信息系統(tǒng)漏洞、缺陷和后門的目的。

發(fā)表于：1/7/2022

基于背景字典構(gòu)造的稀疏表示高光譜目標檢測[其他][其他]

針對現(xiàn)有基于稀疏表示的目標檢測算法采用同心雙窗口構(gòu)建背景字典的過程中，目標像元將會對背景字典產(chǎn)生干擾的問題，提出基于背景字典構(gòu)造的稀疏表示高光譜目標檢測算法。該算法將高光譜圖像分解成低秩背景和稀疏目標，引入目標字典作為稀疏目標的先驗信息，更好地分離目標和背景，構(gòu)建純凈背景字典。通過在4個公開高光譜圖像數(shù)據(jù)集上仿真分析，證明所提出的算法具有出色的檢測性能。

發(fā)表于：1/7/2022