基于SIR模型的管理会计实务在民生银行的扩散过程研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

微晶玻璃作为一种兼具玻璃和陶瓷优点的新型材料，在电子封装、生物医药、航空航天等领域展现出巨大的应用潜力。

其优异的性能源于其独特的微观结构，因此对微晶玻璃微观结构进行定量表征和分析至关重要。

场发射扫描电子显微镜（fesem）以其高分辨率、大景深等优势，成为观察和分析微晶玻璃微观结构的有效工具。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在微晶玻璃的制备、性能和应用方面开展了大量研究。

然而，针对微晶玻璃fesem图像处理和定量表征的研究相对较少，特别是将机器学习应用于该领域的研究尚处于起步阶段。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对微晶玻璃fesem图像的特点，采用先进的图像处理技术和机器学习算法，系统地研究微晶玻璃fesem图像处理方法及定量表征技术，主要研究内容包括：1.微晶玻璃fesem图像预处理：针对fesem图像的特点，研究和优化图像灰度化、去噪、增强等预处理方法，提高图像质量，为后续图像分割和定量表征奠定基础。

2.微晶玻璃fesem图像分割：研究和比较不同图像分割方法（如阈值分割、边缘检测、区域生长、分水岭算法等）在微晶玻璃fesem图像分割中的适用性和有效性，选择合适的分割方法，实现晶粒的准确识别和分割。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验验证和数值模拟相结合的研究方法，逐步开展以下研究工作：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解微晶玻璃fesem图像处理和定量表征的研究现状，学习相关理论知识和技术方法，为本研究奠定理论基础。

2.实验材料制备：制备不同成分和工艺的微晶玻璃样品，并进行抛光处理，以满足fesem观察要求。

3.fesem图像采集：利用fesem对制备的微晶玻璃样品进行观察，获取高质量的fesem图像，为后续图像处理和分析提供数据基础。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.系统性地研究微晶玻璃FESEM图像处理方法，针对微晶玻璃FESEM图像的特点，优化图像预处理、分割、去噪等关键技术，开发高效、准确的图像处理方法，提高微晶玻璃微观结构分析的精度和效率。

2.结合机器学习算法，构建微晶玻璃FESEM图像识别和分类模型，实现微晶玻璃微观结构特征的自动识别和定量分析，为微晶玻璃材料的设计、制备、性能优化提供新的思路和方法。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘畅，刘宁，王强，等. 基于sem图像的颗粒粒度测量方法及应用[j].电子显微学报，2021,40(4):391-398.

[2] 周春华，王海斗，陈晓波，等. 基于图像处理的泡沫铝材料孔隙结构表征[j].材料工程，2021,49(8):130-138.

[3] 孙宝领，张倩，王玉荣，等. 基于sem图像的颗粒统计特征提取与分析[j].计量学报，2020,41(10):1258-1264.