3D打印氧化铝陶瓷矩形阵列结构

奇遇科技3D打印氧化铝矩形阵列结构

氧化铝陶瓷本身具有高温耐受性、高强度、耐腐蚀和良好的绝缘性。利用氧化铝这种特性来3D打印定制复杂结构样件可以让它最大程度发挥功能特性,适用于航空航天热管理部件、汽车工业耐高温组件、电子设备散热解决方案,以及化工领域催化或过滤装置等等。本期内容分享采用奇遇科技DLP光固化技术3D打印氧化铝矩形阵列结构的过程。

成品展示

打印设备

打印设备ADT-3D-ZP-Printer-Pro-144-37.5

STL模型切片

STL文件切片

打印过程

打印过程(光强为45mW/cm²,层厚0.03mm,调节曝光时间为6s,铺料速度为75-120mm/s)

完成推出

取件过程

清洗过程

烧结过程

成品展示

烧结后成品展示

奇遇科技成立于2015年,是一家从事陶瓷增材制造技术为核心的高科技公司。公司拥有以清华大学博士后、挪威科技大学海归博士等为主体的研发团队,致力于为客户提供完整的“陶瓷3D打印设备+陶瓷3D打印材料+打印服务”整体解决方案。 目前,公司自主研发的一系列精细直写陶瓷3D、4D打印设备,生物直写陶瓷3D打印设备,光固化陶瓷3D打印设备以及相关陶瓷3D打印材料,已服务清华大学、哈尔滨工业大学、北京科技大学、北京理工大学、西北工业大学、四川大学、国防科技大学、深圳大学、中国科学院、燕之屋丝浓食品等全球100+家顶尖科研院所。

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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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