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World File Search System粗糙度
使用投射到光谱仪上的白光散射瞬时测量表面粗糙度光谱
几十年来，散射技术一直被广泛用于表征光学质量表面（即粗糙度远小于照明波长的表面）。散射光在许多领域都至关重要，例如，对于光学滤波器的最终性能、天文学和空间应用的先进光学系统或微电子学。对于所有这些应用，降低粗糙度和表面缺陷都是一个主要问题，而抛光技术的改进使得制造粗糙度低于几分之一纳米的表面成为可能。与此同时，测量技术也得到了发展，可以可靠地检测这些表面的特性，而光散射已被证明是一种非常有效、快速且非侵入性的方法，可以表征所有所需的参数。如今，角度分辨散射仪 [16-19] 可以在整个角度范围内以及从可见光到近红外的宽光谱范围内实现低于非吸收朗伯模式的 8 个十年的动态。
浸泡在草药假牙清洁剂中的丙烯酸假牙基托的表面粗糙度
牙齿脱落是指一颗或多颗牙齿从牙槽和支撑结构中脱落的状况 [1]。导致牙齿脱落的常见因素包括龋齿、牙周病、外伤和正畸拔牙 [2]。这种情况会导致功能、美观和社会障碍，最终影响个人的生活质量 [3]。使用假牙是治疗牙齿脱落的主要解决方案之一。假牙是一种由基托和人造牙齿组成的医疗器械，旨在取代口腔内的硬组织和软组织结构 [4]。丙烯酸是假牙基托最常用的材料，因为它具有良好的物理特性、美观、易于制造和灵活性 [5]。然而，丙烯酸假牙基托具有高孔隙率，这有利于牙菌斑的积聚 [4]。假牙佩戴者体内的牙菌斑积聚与假牙性口炎风险增加有关 [6]。假牙性口炎的特征是炎症和红斑，边缘弥漫或局限性
使用机器学习算法作为表面粗糙度
2。Razvi S，Feng S，Narayana A等（2019）对加成式制造中的机器学习应用程序进行了综述。在：ASME 2019国际设计工程技术会议和计算机和工程会议信息的论文集。Anaheim（美国加利福尼亚州），第1-10页
基于光学相干断层扫描与卷积神经网络相结合的体内皮肤表面粗糙度的估计
人类皮肤的质地受外部和内部因素的影响，皱纹的变化最直接反映了皮肤的状态。皮肤粗糙度主要用于量化皮肤的皱纹特征。因此，对皮肤粗糙度的有效定量在护肤，医疗和产品开发中至关重要。本研究提出了一种使用光学相干断层扫描（OCT）与卷积神经网络（CNN）结合的方法来估计皮肤表面粗糙度的方法。通过粗糙度标准板验证了所提出的算法。然后，实验结果表明，包括算术平均粗糙度和粗糙度在内的皮肤表面粗糙度取决于年龄和性别。基于OCT的建议方法的优点是，它可以降低皮肤表面自然曲率对粗糙度的影响。此外，该方法与表皮厚度和皮肤衰减系数结合在一起，用于皮肤特征的多参数表征。它可以看作是理解老化过程并制定维护和增强皮肤健康和外观的策略的潜在工具。
薄薄的侧壁粗糙度造成的损失估计 -
集成的光子学促进了可扩展，节能的高性能设备的开发，并通过将各种被动和主动的光学组件集成到单个平台上，具有小脚印。这可以改善用于数据通信，传感，成像和量子信息处理的光学系统的性能和稳定性。由这些应用驱动，绝缘子（LNOI）上的薄膜锂（TFLN） / Niobate上的硅锂由于其高的非线性和电磁性能而成为强大的材料平台[1]。薄膜锂锂波导的高模态限制允许具有小弯曲半径的紧凑装置[2]。LNOI是有效的非线性设备[2-6]和快速电磁调节器[7 - 12]的合适候选者。低损坏波导通道可以预期与未来的高性能光子设备高度相关。，非结构化的薄膜材料具有内在的损失（0.2 dB / m [13]），它们远高于大量氯硝基锂的水平，这可能是由于制造过程中造成的离子植入损伤的结果[13]。由这些薄膜板制成的结构化通道表现出更高的衰减，主要是由粗糙的侧壁引起的。为了减轻这种效果，可以用诸如SIO 2之类的材料来覆盖该设备，以减少折射率对比度，可以通过调整制造过程来降低粗糙度，或者可以通过接受多模型的多模式spaveguide Geometries来减少光学模式的重叠[14]。使用这些方法在2023年已证明了1550 nm左右的最低传播损失1 dB / m [15]。低损失被认为是量子光学[16]，单个光子处理[17]或光学量子计算[18]的情况下特别是必不可少的。理解这些系统的局限性至关重要，因此，对建模的技术也很重要，在这些领域中很重要。在影响综合光子电路功能的各种损失来源之间
边界粗糙度对石墨烯中镜面反射的衰减的影响
在半导体和绝缘纳米线和薄膜中，从边界粗糙度散射发出的降低的声子镜面P在较低的导热率中起主要作用。Although the well-known Ziman formula p = exp( − 4 σ 2 q 2 x ) , where σ and q x denote the root-mean-square boundary roughness and the normal component of the incident phonon wave vector, respectively, and its variants are commonly used in the literature to estimate how roughness attenuates p , their validity and accuracy remain poorly understood, especially when the effects of mode conversion cannot be ignored.在本文中，我们通过将其预测与从原子绿色功能（AGF）模拟中计算出的P值进行比较，从而研究了Ziman公式的更通用的Oggilvy公式的准确性和有效性，以获得单层石墨烯中粗糙边界的集合。分析了声子分散，入射角，极化，模式转换和相关长度的影响。我们的结果表明，对于0 ，Ogilvy公式非常准确
临床评估和后植入物支撑的全剧冠的定量咬合变化分析：一项3年的随机对照临床试验对六个CAD-CAM牙科材料的颜色的定量分析，具有变化的厚度和表面粗糙度_的体外研究
材料和方法。总共150个12×12毫米的平方标本，分别有6种不同的CAD-CAM单色材料（Vita Enamic Ht [VE]，IPS E.Max E.Max CAD HT [LS]，LAVA Ultimate HT [Lu]，Telio Cad ht [te Te]，Vita Suprinity Ht [vs]和celtra ht [vs] and the and 5 n.制造至2.5毫米，增量为0.5毫米）（n = 5）。使用分光光度计（Vita Easyshade V）测量了3种不同的表面处理（抛光，用SIC P800-Grit和P300-Grit进行粗糙），用分光光度计（VITA EASYSHADE V）测量Cielab颜色参数（L*，a*和B*），并用资源仪测量表面粗糙度（VK-X200）。颜色变化通过ΔE00和50：50％的可接受性和可感知的阈值量化。使用MANOVA，2路ANOVA，HOC TUKEY-KRAMER测试和1样本t检验（α= .05）进行数据分析。
人工智能在增材制造部件表面粗糙度预测中的应用
摘要：从制造角度来看，增材制造因其提高生产效率的潜力而广受欢迎。然而，在预定的设备、成本和时间限制内确保产品质量始终如一仍然是一个持续的挑战。表面粗糙度是一个关键的质量参数，难以达到要求的标准，这对汽车、航空航天、医疗设备、能源、光学和电子制造等行业构成了重大挑战，因为表面质量直接影响性能和功能。因此，研究人员非常重视提高制造零件的质量，特别是通过使用与制造零件相关的不同参数来预测表面粗糙度。人工智能 (AI) 是研究人员用来预测增材制造零件表面质量的方法之一。许多研究已经开发出利用人工智能方法的模型，包括最近的深度学习和机器学习方法，这些模型可以有效降低成本和节省时间，并正在成为一种有前途的技术。本文介绍了研究人员在机器学习和人工智能深度学习技术方面的最新进展。此外，本文还讨论了将人工智能应用于增材制造部件表面粗糙度预测的局限性、挑战和未来方向。通过这篇评论论文，我们可以发现，集成人工智能方法具有巨大的潜力，可以提高增材制造工艺的生产率和竞争力。这种集成可以最大限度地减少对机加工部件进行再加工的需求，并确保符合技术规范。通过利用人工智能，该行业可以提高效率，并克服在增材制造中实现一致产品质量所带来的挑战。
通过激光粉床融合优化钛制造的表面粗糙度和密度
1工程，技术和设计学院，坎特伯雷基督教教会大学，坎特伯雷CT1 1Qu，英国2 Que 2，2 Que，英国2 Que，阿拉伯科学，技术和海上运输学院工业与管理工程系，亚历山大21599，埃及； Mahmoudelsayed12@gmail.com博士3埃及Tanta 31512的生产工程与机械设计系； m.ahmadein@f-eng.tanta.edu.eg 4机械工程系，Imam Mohammad Ibn Saud Saud University（IMSIU），Riyadh 11432，沙特阿拉伯； naalsaleh@imamu.edu.sa（N.A.A。 ）; smataya@imamu.edu.sa（S.A.）5机械工程系，工程学院，位于阿尔·萨塔姆·本·阿卜杜勒齐兹（Sattam bin Abdulaziz Prince）的Al Kharj，Al Kharj，Al Kharj 16273，沙特阿拉伯； moh.ahmed@psau.edu.sa 6伯明翰大学工程学院，伯明翰B15 2TT，英国； k.e.a.essa@bham.ac.uk *通信：enghanisalama@yahoo.com1工程，技术和设计学院，坎特伯雷基督教教会大学，坎特伯雷CT1 1Qu，英国2 Que 2，2 Que，英国2 Que，阿拉伯科学，技术和海上运输学院工业与管理工程系，亚历山大21599，埃及； Mahmoudelsayed12@gmail.com博士3埃及Tanta 31512的生产工程与机械设计系； m.ahmadein@f-eng.tanta.edu.eg 4机械工程系，Imam Mohammad Ibn Saud Saud University（IMSIU），Riyadh 11432，沙特阿拉伯； naalsaleh@imamu.edu.sa（N.A.A。）; smataya@imamu.edu.sa（S.A.）5机械工程系，工程学院，位于阿尔·萨塔姆·本·阿卜杜勒齐兹（Sattam bin Abdulaziz Prince）的Al Kharj，Al Kharj，Al Kharj 16273，沙特阿拉伯； moh.ahmed@psau.edu.sa 6伯明翰大学工程学院，伯明翰B15 2TT，英国； k.e.a.essa@bham.ac.uk *通信：enghanisalama@yahoo.com
通过 SLM 和 EBM 获得的 Ti-6Al-4V 零件的疲劳行为：粗糙度的影响
评审团：Jean-Yves Buffière、里昂国立应用科学学院、MATEIS、评审团主席 Éric Charkaluk 大学教授、巴黎综合理工学院、LMS、CNRS 研究主任报告员 Stéphane Godet、布鲁塞尔自由大学、4MAT、大学教授报告员 Anis Hor、 ISAE-SUPAERO，ICA，讲师、考官 Nicolas Saintier，ENSAM 波尔多， I2M，教授兼论文主任考官 Charles Brugger，ENSAM 波尔多，I2M，讲师和论文导师考官 Mohamed El May，ENSAM 波尔多，I2M，工程师，博士和共同导师论文考官