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华南理工大学江赛华教授课题组 JMCA:基于热响应性胆甾相液晶弹性体的机器视觉表面温度监测

高分子科技 2025-01-13 12:38
文章摘要
本文介绍了华南理工大学江赛华教授课题组在《Journal of Materials Chemistry A》上发表的研究,该研究结合胆甾相液晶弹性体(CLCE)和机器视觉技术,开发了两种深度学习模型:基于CLCE薄膜颜色的温度检测模型(CTVPM)和基于CLCE阵列的温度分布映射模型(CATMM)。这些模型能够通过CLCE薄膜的颜色变化精准输出温度值,并通过CLCE阵列实现大面积的二维温度分布可视化,提供了一种低成本、高效率的温度监测方案。研究展示了CLCE在智能温度传感和实时温度监测中的潜在应用,并为机器学习技术在材料科学领域的创新应用提供了新的视角和技术框架。
华南理工大学江赛华教授课题组 JMCA:基于热响应性胆甾相液晶弹性体的机器视觉表面温度监测
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