什么是LOI极限氧指数测定

氧指数测试是一种衡量材料燃烧特性的方法,它定义了材料在氧气和氮气混合气体中维持燃烧所需的最低氧浓度。LOI与聚合物的氧含量、卤素含量等因素相关,常用设备为氧指数仪。测试过程涉及特定的试样尺寸、点火器规格和燃烧条件。不同类型的试样和厚度会影响测试结果。常见的标准如ISO4589和GB/T2406.2等指导了测试操作。

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LOI极限氧指数定义在规定条件下,试样在氧、氮混合的气体中,维持平衡燃烧所需的最低氧浓度(体积百分含量)。

聚合物的氧指数与其燃烧时的成炭率、比燃烧焓及元素组成等因素有关。很多高聚物的燃烧焓、氧化焓及起始分解温度与它们的LOI间存在一定的对应关系。一般来说,高聚物中的氧含量降低和卤素含量增高,均可提高材料的LOI氧指数。

测定LOI氧指数所用的设备为氧指数仪。氧指数仪的燃烧筒为一根高450mm、最小内径75mm、顶部出口内径40mm的耐热玻璃管,垂直固定在可通过氧、氮混合气的基座上,筒内填装有80-100mm高的直径为3-5mm的玻璃珠,用以平湖气流。在玻璃珠的上方装有金属网,以防下落的碎片阻塞气体入口和配气通路。基座上部为试样夹具,分2种:一种用于自撑材料,固定在燃烧筒轴心上,能垂直夹住试样;另一种用于非自撑材料(薄膜、薄片等),为框架结构,能将试样的两个垂直边同时固定在框架上,再以上述自撑材料所采用的夹具固定在底座上。

氧指数仪所用的氧气及氮气的压力不应低于1MPa。所用点火器为一根金属管,其末端内径为2±1mm,能插入燃烧筒内点燃试样。点火器的燃料可为丙烷、丁烷、石油液化气或天然气。点火器火焰的长度在喷嘴竖直向下时应为16±4mm。

对应I、II、III及IV型试样(自撑材料),采用顶端点燃法时,在距点燃端50mm处划有标线;对V型试样(非自撑材料),常采用扩散点燃法,标线应划在试样框架上或划在距点燃端20mm和100mm处。

不同型式、不同厚度试样的测试结果缺乏可比性。对于各向异性材料,不同方向试样的实测LOI极限氧指数也不同。

常用的氧指数测试标准:

ISO4589-2 塑料-用氧指数法测定燃烧行为-室温测试

ISO4589-2 Plastics-Determination of burning behavior by oxygen index –Part 2: Ambient-temperature test

GB/T2406.2 塑料-用氧指数法测定燃烧行为-室温试验

GB/T2406.2 Plastics-Determination of burning behavior by oxygen index-Part 2: Ambient-temperature test

ASTM D2863测量支持塑料类似蜡烛燃烧的最低氧气浓度(氧指数)的试验方法

ASTM D2863Standard Test Method for Measuring the Minimum Oxygen Concentration to Support Candle-Like Combustion of Plastics (Oxygen Index)

GB/T 10707橡胶燃烧性能的测定

GB/T 10707Rubber-Determination of the burning

GB/T 8924纤维增强塑料燃烧性能试验方法氧指数法

GB/T 8924Fiber Reinforced Plastics-Burning behaviour-Oxygen index method

出自GF2022

### LOI Pooling 的概念与实现 LOI (Line of Interest) Pooling 是一种受目标检测领域中的 RoI (Region of Interest) Pooling 和 RoI Align 启发而设计的操作方法。其主要目的是在线段检测任务中,将线段映射到特征图上并生成固定大小的特征表示[^2]。 #### 背景 在计算机视觉任务中,尤其是涉及线段或边缘结构的任务(如 LCNN 中的线框分析),需要一种机制来提取特定区域内的特征并向主干网络传递梯度。传统的卷积神经网络通常会丢失空间信息,因此引入了类似于 RoI Pooling 或 RoI Align 的操作,用于处理感兴趣区域的特征提取问题。LOI Pooling 则专门针对线段这一几何对象进行了优化。 --- #### 基本概念 LOI Pooling 将一条线段视为一个兴趣区域,并将其投影到 CNN 提取的特征图上。具体来说,它通过以下方式工作: 1. **输入准备**:给定一张图像及其对应的特征图 \( F \),以及一组待检测的线段坐标集合 \( L = \{l_1, l_2, ..., l_n\} \)。 2. **线段投影**:每条线段被投影到特征图的空间维度上,形成一个新的采样路径。 3. **特征聚合**:沿着这条路径采集特征值,并通过插值或其他技术生成固定的特征向量。 这种操作使得模型能够在保持高精度的同时高效地学习线段特征。 --- #### 实现细节 以下是 LOI Pooling 的典型实现流程: ##### Step 1: 定义线段范围 假设有一条线段由两个端点定义为 \( p_s(x_s, y_s), p_e(x_e, y_e) \),则该线段可以通过参数化方程描述为: \[ P(t) = (1-t)p_s + t p_e,\quad t \in [0, 1]. \] 此方程允许我们在连续域内计算任意位置上的像素坐标。 ##### Step 2: 投影至特征图 由于原始图像经过多次下采样后形成了低分辨率的特征图,需将线段两端点 \( p_s, p_e \) 映射到特征图对应的位置 \( q_s(u_s, v_s), q_e(u_e, v_e) \)[^2]。这一步骤可通过简单的缩放变换完成。 ##### Step 3: 插值采样 沿投影后的线段路径,在特征图上进行双线性插值以获取精确的特征值。设某时刻 \( t_i \) 对应于特征图上的浮点坐标 \( (u_t, v_t) \),那么附近的四个整数网格点可参与加权平均运算,最终得到当前点处的特征值[^2]。 ##### Step 4: 特征重组 最后,将所有采样的特征按顺序排列成一维向量作为输出结果。如果存在多个通道,则分别独立执行上述过程后再拼接在一起[^2]。 ```python import torch from torchvision.ops import roi_align as _roi_align def loi_pooling(features, lines, output_size=16): """ Implementation of Line-of-Interest (LoI) Pooling. Args: features (Tensor): Feature maps from backbone network with shape (B, C, H, W). lines (List[Tuple]): List of line segments defined by start and end points [(xs, ys, xe, ye)]. output_size (int): Number of samples along each LoI. Returns: Tensor: Extracted feature vectors for all given lines. """ batch_size, num_channels, height, width = features.shape pooled_features = [] for b in range(batch_size): for xs, ys, xe, ye in lines[b]: # Normalize coordinates to ROIAlign format boxes = torch.tensor([[b, min(xs, xe), min(ys, ye), max(xs, xe), max(ys, ye)]], dtype=torch.float).cuda() # Perform ROI Align on the box containing the line segment aligned_feature = _roi_align(features[[b]], boxes, (output_size, 1)) # Reshape into a vector pooled_features.append(aligned_feature.squeeze().view(num_channels, -1)) return torch.stack(pooled_features) # Example usage features = torch.randn((2, 256, 64, 64)).cuda() # Batch size 2, channels 256, spatial dims 64x64 lines = [[(10, 10, 50, 50)], [(20, 20, 70, 70)]] # Two batches, one line per image result = loi_pooling(features, lines) print(result.shape) # Output should be (number_of_lines, channel_dim * output_size) ``` --- #### 总结 LOI Pooling 结合了几何先验知识和深度学习的优势,适用于各种基于线段建模的应用场景。相比传统的方法,它的灵活性更高且更容易集成到现代框架之中。
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