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World File Search System表面粗糙
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。
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
口腔粘膜的单细胞分析显示免疫细胞特征 nd：yag-photobiompulution增强了ADSC的多系分化和免疫调节电位 与口腔癌相关的细菌分布和炎性细胞因子，有或没有颌骨入侵 - 一项初步研究 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
炎症性肠病（IBD）是一种影响胃肠道的慢性炎症性疾病。它威胁人类健康，并给社会带来很大的经济负担（Nakase等人2021），在过去的几十年中，发病率和患病率一直在增加（Nambu等人2022）。越来越多的研究表明，功能失调的免疫反应是肠道炎症和组织损伤的关键驱动力（Neurath 2019; Jiang等人。2022）。尽管IBD在肠道和气体界面中表现出来，但近年来，肠外表现（EIM）引起了很大的关注，这严重影响了IBD患者（Malik和Aurelio 2022）患者的生活质量。最近，作为EIM的牙周炎一直是一个问题（Malik和Aurelio 2022）。牙周炎是一种普遍且复杂的免疫感染性疾病，会引起牙周组织不可逆的炎症和牙齿结构的破坏（Abusleme等人2021）。破坏的宿主免疫稳态将促进牙周炎的发生和发展（Huang等人2021; Xu等。2021）。最近的研究表明，IBD患者表现出更严重的牙周炎（Schmidt等人2018）。牙周炎可能会在某些IBD患者中与临床症状较差相关（Imai等人2021）。研究
定量打击乐诊断，用于评估冷喷涂和激光沉积材料的孔隙率和表面粗糙度
定量打击乐诊断（QPD）是最近使用PerientoMeter®仪器（Curmetrics LLC，Los Angeles，CA）形成的最近开发的非破坏性测试（NDT）方法。这种测试方式已用于检测和定量分析整体迁移率以及细节缺陷的存在，例如与牙齿[1]和牙科植入物相关的裂纹[2，3]。QPD的有效性也已被证明可以检测到层压板结构中的弱“亲吻”键[4，5]。QPD测试系统由一个探针组成，该探针包含一个被启用的力传感器，该探针被启用以敲击规格。在探针对试样的打击乐后，杆中的压电传感器记录了力时间数据。这种相对较低的撞击会在标本中产生最大应力，而这种应力是无损的。在标本的特征上，每种打击乐的实力时间验证是在杆与试样接触的0.2 E 0.4 ms上记录的。与打击乐探针相连的计算机中的软件确定了每次进行测量时测量的力与10个打击乐器的时间返回到杆的机械能[4 E 6]。图1显示了当前QPD测试系统的示意图。归一化能量返回（NER），即将机械能返回到杆撞击前的杆的动能，作为QPD测试结果，将其绘制在撞击前的杆的动能。返回的机械能被定义为将力平方除以测量该力的打击乐杆中传感器的动态刚度。ner和时间可用于确定损失系数，一个阻尼参数，显示结构中的总能量耗散以及正常拟合误差（NFE），该参数表明裂纹的存在和严重程度和其他缺陷缺陷[1 E 4，6 E 9]。NER的较低振幅可以表明由于严重的缺陷或结构中有较高数量的特定缺陷（例如孔隙率）而导致结构的能量更多。
