采用氯化镉、氯化锌、硫脲、柠檬酸钠和氨水的溶液体系通过化学浴沉积法合成CdxZn1-xS薄膜, 利用X射线衍射分析、扫描电子显微镜、能谱仪和紫外可见近红外分光光度计等表征手段研究了CdxZn1-xS薄膜的形貌、相结构和光学性能, 测试了薄膜的光电流响应曲线并对薄膜的光电性能进行了分析.结果表明: 在pH值为10至13范围内成功制备了均匀的CdxZn1-xS薄膜; 随着pH值升高, 薄膜中Zn原子比例与光学带隙减小; 制备的薄膜均表现出明显的光电导现象.pH值为11和12时薄膜的表面最为平整致密, 结晶性最好, 光学带隙分别为2.92 eV和2.72 eV, 光暗电导比均为1.20, 光源关闭后电流下降过程最快, 10 s后电流分别下降了约68.55%和69.39%.

采用化学浴沉积法将氯化镉、氯化铵、硫脲和氨水的溶液体系合成CdS薄膜,用扫描电子显微镜、X射线衍射仪和紫外可见吸收光谱等研究了CdS薄膜的形貌、相结构和光学性能,通过测试薄膜的光电流响应曲线分析了薄膜的光电性能.结果表明:溶液的pH值在9~11的范围内均可以制备均匀致密的CdS薄膜,其中pH=10时制备的CdS薄膜最为均匀致密且其X射线衍射仪衍射峰强度最强,对应的光学带隙约为2.37 eV;光电流响应曲线显示该薄膜的光电导最高为2.94×10-2 Ω-1·cm-1,光暗电导比为38.23,具有最佳的光敏性.

为了解决超声图像斑点噪声、伪影、低图像对比度和图像亮度不均匀等问题，提出了一种改进的简化脉冲耦合神经网络(SPCNN)结合模糊互信息量的方法来自动检测乳腺肿瘤超声图像的感兴趣区域(ROI)。首先，对超声图像进行模糊增强预处理；然后，通过改进SPCNN对超声图像进行点火，以最大模糊互信息量作为最优判决准则，获得相应的分类结果；最后，对分类后的二值图像进行形态学等处理，从而得到乳腺超声图像的ROI。对包含118幅乳腺肿瘤超声图像的数据库进行处理，结果表明，该方法自动识别ROI准确率达到87.3%，处理每一幅图像的平均时间为4.68 s。本算法能有效快速地检测乳腺肿瘤超声图像的ROI，有望用于基于超声图像的乳腺肿瘤CAD中。