一种基于激光直写掺杂构建SiC横向二极管的方法

    公开(公告)号:CN118197909A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202311376638.0

    申请日:2023-10-23

    IPC分类号: H01L21/268 H01L21/329

    摘要: 本发明提供了一种基于激光直写掺杂构建SiC横向二极管的方法,首先在n型硅基体表面热氧化生长SiO2氧化层,通过CVD法外延生长SiC薄膜,然后利用光刻和反应离子刻蚀等工艺去除多余SiC薄膜,得到矩形阵列化SiC薄膜,之后利用激光直写加工设备对矩形阵列化SiC薄膜的p区进行激光辐照,获得p区p掺杂的SiC薄膜;最后在薄膜上方制备Au/Cr顶电极,制成SiC横向二极管。本发明工艺简单,精确性高,灵活度高,没有引入外界杂质污染,能够保证器件具有较高的性能。

    基于机器学习的二硫化钼样品三维表征方法、系统及应用

    公开(公告)号:CN113270154B

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202110457805.9

    申请日:2021-04-27

    申请人: 江苏大学

    摘要: 本发明提供了一种基于机器学习的二硫化钼样品三维表征方法、模型及应用,首先,对二硫化钼样品光学成像并进行AFM表征;然后,将光学图像的颜色特征与AFM高度数据的对应关系作为数据集,并基于数据集通过机器学习随机森林算法获得并训练模型;最后,以二硫化钼样品的光学图像的颜色特征值作为输入项导入模型从而获得样品的高度数据,经过滤波处理,滤除局部噪点及局部异常点,得到最终的三维表征图像。本发明表征精度高,有助于科研人员在没有AFM等表征仪器的情况下,通过光学成像即可快速分析二硫化钼样品的厚度。

    一种用于第三代半导体超快激光隐形切割的专用可调夹具

    公开(公告)号:CN117001187A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202310839016.0

    申请日:2023-07-10

    摘要: 本发明提供了一种用于第三代半导体超快激光隐形切割的专用可调夹具,包括基座、装夹机构;所述基座包括分别位于基座上下两端的槽体和支架部,槽体和支架部上均设置有用于与装夹机构固定安装的安装孔,槽体槽壁上固定有两个阀门,两个阀门能够与气体循环系统或者液体循环系统连通,槽体开口处安装有槽体密封盖;装夹机构通过与槽体或支架部上的安装孔可拆卸连接实现安装在基座上。本发明所述夹具可将装夹机构安装在槽体且槽体朝上安装或安装在支架部且支架部朝上安装,还可向槽体内充入所需溶液、气体或将槽体内抽真空,以满足所需加工环境要求。本发明所述装夹机构还可以根据工件的大小和形状进行适当的调整。

    一种钙钛矿/硅异质结光电探测器及其制备方法

    公开(公告)号:CN116456729A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310642501.9

    申请日:2023-06-01

    申请人: 江苏大学

    摘要: 本发明属于光电通信和光电器件技术领域,公开了一种钙钛矿/硅异质结光电探测器及其制备方法。包括:导电硅基底,钙钛矿层和电极。钙钛矿层由钙钛矿本体和沸石咪唑酯骨架结构材料ZIF‑67组成。步骤为:将ZIF‑67粉末与钙钛矿前驱体溶质混合,加入溶剂搅拌得到均质的钙钛矿前驱液,然后采用抗溶剂旋涂法在处理过的导电硅基底上制备钙钛矿薄膜,经过梯度热退火得到高质量的钙钛矿层,构建钙钛矿/硅异质结,最后在钙钛矿层表面制备电极,得到钙钛矿/硅异质结光电探测器。ZIF‑67对钙钛矿进行n型掺杂,并与p型低阻硅构建异质结,利用其内建电场加速载流子的分离。此外,ZIF‑67可调控薄膜生长,减少晶界及缺陷态,降低器件的非辐射复合损耗,提升器件性能及稳定性。

    一种番茄果实高速收集系统及方法和番茄果实采摘机

    公开(公告)号:CN116391506A

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202211155512.6

    申请日:2022-09-22

    申请人: 江苏大学

    摘要: 本发明提供一种番茄果实高速收集系统及方法和番茄果实采摘机,包括番茄采摘机器人、收集机构、激光雷达、第一图像采集装置、第二图像采集装置和控制单元;本发明将番茄果实图像和雷达的点云数据融合得到番茄果实采摘关键点三维坐标,驱动番茄采摘机器人对果实进行抓取,转动至收集机构上方松开,通过视觉引导识别番茄大小和定位番茄掉落位姿,驱动缆索通过筒状果实收集器进行番茄果实收集,控制单元通过气泵控制筒状果实收集器的筒口收窄或扩大,相比于传统的果实收集装置,本发明操作简单,收集精准高效,降低了番茄收集损伤率,完成了果实的分拣,实现了番茄果实采摘收集一体化。

    一种提高Duffing混沌振子检测微弱谐振信号抗噪声能力的方法

    公开(公告)号:CN111125613B

    公开(公告)日:2023-06-13

    申请号:CN201911242919.0

    申请日:2019-12-06

    申请人: 江苏大学

    发明人: 王权 戴荣

    摘要: 本发明公开了一种提高Duffing混沌振子检测微弱谐振信号抗噪声能力的方法,建立修改非线性恢复力项系数和阶数的Holmes‑Duffing方程,将其变换为任意频率的Holmes‑Duffing系统状态方程,求解最大Lyapunov指数,由最大Lyapunov指数的正负符号变化确定Duffing系统幅值反向减法算法的临界阈值,利用改进后的Holmes‑Duffing方程和幅值反向减法算法,对开环扫频获取的实际幅频特性曲线进行不同噪声方差下的微弱谐振信号检测。本发明在检测微弱谐振信号方面具有更强的抗噪声干扰的能力,且检测精度很高,相对误差较小,在实际应用中具有重大意义,因此具有良好的应用前景。

    一种基于视触结合的精准定位番茄采摘设备及方法

    公开(公告)号:CN115713761A

    公开(公告)日:2023-02-24

    申请号:CN202211458878.0

    申请日:2022-11-17

    申请人: 江苏大学

    摘要: 本发明提供一种基于视触结合的精准定位番茄采摘设备及方法,该系统包括番茄采摘机器人、深度相机、番茄果柄触觉传感器和控制器;通过控制器对深度相机采集的番茄彩色图像进行图像处理,识别番茄果实,计算得到番茄中心的空间坐标和番茄果实直径,番茄果柄触觉传感器先通过番茄软硬度分析识别番茄果实成熟度再对番茄果柄进行三维重建。控制器根据得到的番茄茎部三维图像识别番茄果实茎部的半径大小信息,并对番茄果实茎部半径进行阈值分析,确定半径最大处的梗的具体位置为最佳采摘点,驱动末端执行器进行采摘,实现对番茄等果实的有效采摘,结构简单紧凑、工作平稳且采摘效率高。

    一种无接触式大批量猕猴桃成熟度检测系统及方法

    公开(公告)号:CN115015008A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210584884.4

    申请日:2022-05-27

    申请人: 江苏大学

    摘要: 本发明公开了一种无接触式大批量猕猴桃成熟度检测系统及方法,包括高帧率视频采集相机、振动平台和处理器,采集猕猴桃微振动时的视频图像并传输至处理器进行视频分析计算,定位猕猴桃所在位置;以视频微动放大技术将猕猴桃在受到振动时的表皮微小位移放大至可观察;通过对放大后的二值化处理、边缘滤波检测猕猴桃的质心位置,以视频多帧图像识别其位移变化;对放大的位移图像阈值设定猕猴桃的成熟度等级,以计算的位移变化标定猕猴桃成熟度。相较于现今通过水果硬度计按压猕猴桃、本发明通过对猕猴桃硬度的视觉检测实现猕猴桃大量快速分级的无损检测处理,达到提高我国猕猴桃水果的市场竞争力,具有令猕猴桃果品的未来不断发展、壮大的重要意义。

    一种基于HCS08单片机的太阳能交流充电桩控制系统

    公开(公告)号:CN109866647B

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN201910141950.9

    申请日:2019-02-26

    申请人: 江苏大学

    IPC分类号: B60L53/66 B60L53/31

    摘要: 本发明公开了一种基于HCS08单片机的太阳能交流充电桩控制系统,该控制系统使用飞思卡尔HCS08单片机作为控制器,主要由电源模块、驱动模块、控制导引模块、通信模块、电压与电流检测模块组成。控制系统能够根据电动汽车充电过程中所出现的各种状况作出相应的保护和报警动作。低压系统采用双路供电方式,既可以使用电网供电,也可以使用太阳能板与蓄电池为控制系统供电,并且能够根据蓄电池电压实现低压系统供电方式的自动切换。待机状态下的交流充电桩通过指示灯代替LCD屏显示待机状态,进一步降低交流充电桩待机能耗。控制系统优化了PWM输出和检测电路,有效降低了交流充电桩与车载充电机之间的通信误差。

    一种基于机器学习的单层二硫化钼样品光学表征方法、模型及其用途

    公开(公告)号:CN113283301A

    公开(公告)日:2021-08-20

    申请号:CN202110457826.0

    申请日:2021-04-27

    申请人: 江苏大学

    摘要: 本发明提供了一种基于机器学习的单层二硫化钼样品光学表征方法、模型及其用途。首先,将二硫化钼样品光学成像通过图形处理提取出可疑单层ROI区域;然后,将可疑单层ROI局域的像素值与硅片在光学显微镜下拍摄出来的特征值求差值向量,通过拉曼表征来区分单层和少层样品,通过肉眼观测的方式确定残胶,根据层数分类来建立目标值;将差值向量求平均值和标准值作为特征值,并与目标值组成数据集,最后通过对数据集降维并通过机器学习算法对该数据集进行分类,获得最佳单层表征模型。基于该模型,通过光学成像即可快速分辨出单层二硫化钼样品,极大的节约寻找单层二硫化钼所需要花费的时间。