陕西省重大科技创新专项计划项目(2008ZKC02-13)
- 作品数：7 被引量：36H指数：3
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- 相关领域：轻工技术与工程电子电信更多>>
- 直接喷射制版用水性UV感光胶的制备
- 2011年
- 针对现有直接制版所用图文信息载体污染环境,难于清洗,且印版干燥较慢、耐印力低的问题,根据现有的水性UV涂料配方,选择适当的物质和配制方法,制备出一种胶印直接喷射制版用水性UV感光胶。使用该方法制备的水性UV感光胶固化速度快、固化温度低,黏度调节容易,不含VOC,不污染环境,无刺激性和臭味。
- 刘昕翟玉月
- 关键词：水性UV感光胶
- 基于高低帽变换的优化边缘检测算法研究被引量：3
- 2019年
- 在印刷图像的质量检测中,常用的技术手段是对印刷图像边缘特征信息进行提取。在算法检测中图像边缘更容易实现检测,可以通过图像的边缘信息判断图像的特征,从而更容易引起关注。论文通过对经典的Sobel算子增加检测模板的改进,将四个模板进行卷积得到边缘检测图,同时嵌入形态学高低帽变换算法增加检测图像边缘的细节和对比度,使改进的Sobel算子对图像边缘的检测得到优化,便于分析印刷图像的边缘信息。
- 张金凤刘昕
- 关键词：边缘检测SOBEL算子
- 紫外LED光源对油墨固化效率的研究被引量：1
- 2019年
- 针对现有固化设备固化速率缓慢、自主选择固化所需的紫外LED性能差的问题,提出了一种适用于紫外光固化的LED光源装置。该装置利用不同波长的紫外LED组成阵列结构,实现对油墨固化所需的辐射能量,也能适用于不同的油墨。使用实验设计手法改变LED光照的工作距离、紫外LED阵列方式以及设备运行速度进行实验,实验结果显示,在相同的实验条件下,工作距离、紫外LED阵列方式以及传送带运行速度的改变均导致固化速率发生改变。新的固化装置固化效率、灵活性都优于传统的紫外LED固化设备。
- 董克凡刘昕
- 关键词：油墨紫外线固化LED阵列
- 基于有限元分析法的UV-LED固化散热仿真研究被引量：3
- 2021年
- 为了解决UV-LED固化装置散热性能差的问题,对一款UV-LED固化装置的散热单元进行有限元分析。建立了LED阵列到散热翅片的热阻网络,采取控制变量法对UV-LED散热装置进行仿真模拟,研究了板翅式散热器和针翅式散热器的散热对比。结果显示,针翅式散热器具有更好的散热性能,在翅片排布为6×18、厚度为2 mm时,散热器的散热性能最好。固化装置的仿真模拟实验对大功率UV-LED风冷散热器的设计具有一定的参考价值。
- 林鹏刘昕
- 关键词：有限元分析参数优化
- 基于图像掩模和击中击不中变换的优化边缘提取算法被引量：8
- 2018年
- 为了解决传统Sobel算法在边缘提取时存在的定位不准确、边缘线条较粗、细节缺失的问题,提出了一种改进算法。首先使用增加方向模板后的Sobel算子对图像进行卷积,再对梯度图像进行边缘检测得到双线条图像,并以此作为掩膜来消除原梯度图中的伪边缘,从而对边缘线宽进行细化,然后使用Otsu算法将图像进行二值分割,最后通过数学形态中基于击中击不中变换的细化对图像进行全局处理来消除图像纹理干扰点。实验表明,与传统的边缘提取算法相比,改进后的算法定位准确,边缘较细,并保持了原图像的细节。
- 陈恺煊刘昕王咚
- 关键词：边缘检测SOBEL算子
- 基于BP神经网络的纸张缺陷检测与识别研究被引量：19
- 2018年
- 纸张表面缺陷会直接影响印刷产品的质量。为了快速、准确地检测出纸张缺陷,本文提出了一种基于BP神经网络的纸张缺陷检测与识别的方法。先将纸张缺陷经过形态学处理,再进行形状分析,然后把距离、面积、延长因子和圆度因子四个特征参数输入神经网络进行训练,最后利用训练后的神经网络对纸张缺陷类型进行识别。实验表明:将BP神经网络用于纸张缺陷检测中,能有效地检测缺陷类型,并准确识别常见的尘埃、孔洞、裂口和褶子四种纸张缺陷。
- 段茵陈恺煊刘昕张金凤
- 关键词：图像处理神经网络
- 环保水性凹印油墨的研究被引量：2
- 2014年
- 为解决溶剂型油墨释放易挥发性物质的污染问题,本实验研制了一种不含易挥发性有机溶剂的凹印水性油墨连结料,达到国家绿色环保印刷的要求。采用单因素分析法和正交试验,对油墨的主要成分进行了优化。通过实验设计,利用数显黏度计、RCA耐磨测试仪和爱色丽ilPro 2分光光度仪等对油墨的性能进行了测量。结果表明:优化后的油墨性能得到明显改善;各组分的最佳质量分数为:聚乙烯醇树脂8%、脂肪族类水性聚氨酯树脂3%、酞青蓝8%、溶剂58%、稀释剂15%、助剂8.0%。
- 高红丽刘昕
- 关键词：环保凹印水性油墨连结料
