论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN, mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。
R-CNN的意思就是Region based，主要思路就是根据一张图像，提取多个region，再将每个Region输入CNN来进行特征的提取。因此RCNN就可以分为 Region proposals , Feature extraction 两个主要部分，提取的特征就可以输入任意一个分类器来进行分类。 模型的流程图如下：
在训练的时候，首先使用的是已经训练好的CNN网络作为特征提取器，但是由于预训练是在分类数据集上，因此在应用到检测之前要做finetune。也就是说，为了将用ImageNet数据集训练的网络应用到新的任务（检测），新的数据集（region）上，作者将原来的CNN最后的1000类的fc层，更改为了 层， 代表待检测的物体的类别数。然后，对于所有的region，如果它和ground truth的重叠率大于0.5，就认为是正类。 对于分类器的训练，作者发现选择多大的IoU来区分正类和负类非常关键。并且，对于每一类，都会训练一个分类器。
框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。回归器的训练中，输入是 region proposal 的 和ground truth的 ，目标是学习一种变换，使得region proposal通过该变换能够接近ground truth。同时，希望这种变换拥有尺度不变性，也就是说尺度变化的话，变换不会改变。 如下图所示，每一个regressor会学习一组参数，特征输入是pool 5的特征输出，拟合的目标是 。
Fast-RCNN 主要解决的问题是在RCNN中对于每一个region proposal都进行特征提取，会产生非常多的冗余计算，因此可以先对一张图像进行特征提取，再根据region proposal在相应的特征上进行划分得到对应region的特征（映射关系）。 这样便可以实现共享计算提高速度，但是与SPPnets不同，SPPnets在一副图像得到对应的特征后，从这张图像的特征上proposal对应的部分，采用空间金字塔池化，如下图：
RoI pooling的方法很简单，类似于空间金字塔pooling，它将proposal部分对应卷积层输出的特征（称之为RoI，因为用于做pooling的特征是 region of interest，也就是我们感兴趣的区域）划分成 块，然后对每一块求最大值，最终得到了一个 的特征图。可以看出，它只是空间金字塔pooling的一部分。 但是SPP-nets的空间金字塔也是可以求导的，那么它到底不好在哪里呢？因为当每一个RoI都可能来源于不同的图像的时候（R-CNN和SPPnets的训练策略是从一个batch的不同图像中，分别挑选一个proposal region），SPPNets的训练非常地低效，这种低效来源于在SPPnets的训练中，每个RoI的感受野都非常地大，很可能对应了原图的整个图像，因此，得到的特征也几乎对应了整张图像，所以输入的图像也就很大。 为了提高效率，Fast-RCNN首先选取 个图像，再从每个图像上选择 个RoI，这样的效率就比从每个图像提取一个RoI提高了 倍。
为了将分类和框回归结合起来，作者采用了多任务的loss，来进行联合的训练。具体来说就是将分类的loss和框回归的loss结合起来。网络的设计上非常直接，就是将RoI得到的特征接几个FC层后，分别接不同的输出层。对应于分类部分，特征会接一个softmax输出，用于分类，对于框回归部分，会接一个输出4维特征的输出层，然后分别计算loss，用于反向传播。loss的公式如下：
回归的target可以参考前面的R-CNN部分。
notes
为什么比fast还fast呢？主要原因是在这篇论文中提出了一个新的层：RPN（region proposal networks）用于替代之前的selective search。这个层还可以在GPU上运算来提高速度。 RPN的目的：
为了能够进行region proposal，作者使用了一个小的网络，在基础的卷积层输出的特征上进行滑动，这个网络输入大小为 ，输入后会映射（用 的卷积）为一个固定长度的特征向量，然后接两个并联的fc层（用 的卷积层代替），这两个fc层，一个为box-regressoin，一个为box-classification。如下图：
在每一个滑动窗口（可以参考 ），为了考虑到尽可能多的框的情况，作者设计了anchors来作为region proposal。anchors就是对于每一个滑动窗口的中心位置，在该位置对应的原图位置的基础上，按照不同的尺度，长宽比例框出 个不同的区域。然后根据这些anchors对应的原始图像位置以及区域，和ground truth，就可以给每一个滑动窗口的每一个anchor进行标记，也就是赋予label，满足一定条件标记为正类（比如和ground truth重叠大于一个值），一定条件为负类。对于正类，就可以根据ground truth和该anchor对应的原图的区域之间的变换关系（参考前面的R-CNN的框回归），得到回归器中的目标，用于训练。也就是论文中的loss function部分：
自然地，也就要求RPN的两个并联的FC层一个输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类，负类的概率，另一个输出4k个值，用于表示框回归的变换的预测值。
对于整个网络的训练，作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。
与之前的检测任务稍有不同，mask r-cnn的任务是做instance segmentation。因此，它需要对每一个像素点进行分类。 与Faster R-CNN不同，Faster R-CNN对每一个候选框产生两个输出，一个是类别，一个是bounding box的offset。Mask R-CNN新增加了一个输出，作为物体的mask。这个mask类似于ps中的蒙版。
与Faster R-CNN类似的是，Mask R-CNN同样采用RPN来进行Region Proposal。但是在之后，对于每一个RoI，mask r-cnn还输出了一个二值化的mask。
不像类别，框回归，输出都可以是一个向量，mask必须保持一定的空间信息。因此，作者采用FCN来从每个RoI中预测一个 的mask。
由于属于像素级别的预测问题，就需要RoI能够在进行特征提取的时候保持住空间信息，至少在像素级别上能够对应起来。因此，传统的取最大值的方法就显得不合适。 RoI Pooling，经历了两个量化的过程： 第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。 第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。
为此，作者使用了RoIAlign。如下图
为了避免上面提到的量化过程
可以参考
作者使用ResNet作为基础的特征提取的网络。 对于预测类别，回归框，mask的网络使用如下图结构：
整体看完这几篇大佬的论文，虽说没有弄清楚每一个实现细节，但是大体上了解了算法的思路。可以看出，出发点都源于深度神经网络在特征提取上的卓越能力，因此一众大神试图将这种能力应用在检测问题中。从R-CNN中简单地用于特征提取，到为了提高速度减少计算的Fast R-CNN，再到为了将region proposal集成进入整个模型中，并且利用GPU加速的RPN，也就是Faster R-CNN。再到为了应用于instance segmentation任务中，设计的RoIAlign和mask。包括bounding box regression，pooling层的设计，训练方法的选择，loss的设计等等细节，无一不体现了大师们的思考和创造力。 可能在我们这些“拿来”者的眼中，这些方法都显得“理所应当”和巧妙，好用，但是，它们背后隐藏的选择和这些选择的思考却更值得我们学习。 以及，对待每一个问题，如何设计出合理的解决方案，以及方案的效率，通用性，更是应该我们努力的方向。
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分析橡胶制品的环保问题及对策的解决路径论文
1 绪言
橡胶制品行业需要消耗大量的资源,并且需要使用较多的辐射性材料和有毒材料,使得对人的身体有很大的损害,而且还会造成严重的环境污染。长此以往,将会严重影响到整个橡胶制品行业的发展,因此,我们应该研究橡胶制品行业存在的环保问题,就这些问题提出解决措施,有效避免橡胶制品行业对于环境的污染。应该加强对于橡胶制品的监测力度,加强对于橡胶制品的控制,减少橡胶制品对于人体和环境的损害,保证橡胶制品行业的产业链能够有序的发展。若想达到有效的减少制品原材料对于环境的影响,这样才能从根本上控制橡胶制品对环境的污染。
1.1 特性
橡胶制品是指将天然或合成橡胶作为原材料,然后生产出各种橡胶制品的流程,除此之外还包括利用废橡胶再生产的橡胶制品。因此,这些橡胶制品具有以下几个特性。
(1)橡胶制品在成型的时,需要经过较大的压力进行压制,但由于橡胶本身的弹性体具有内聚力,在成型离模的时这些内聚力无法消除,便导致橡胶制品出现不稳定的收缩。不过也正因为橡胶本身的弹性体,使得橡胶制品经过一定的时间后收缩便会缓和,渐渐的趋于稳定。例如:橡胶制品在开始设计时,没有经过谨慎地计算配合,使得成型的制品尺寸不稳定,造成质量问题。
(2)橡胶属于热溶热固性的弹性体,而塑料是属于热溶冷固性。因此,橡胶因为硫化物种类主体的不同,成型固化的温度也不相同,有时甚至会受到气候、室温和湿度的影响。所以,在生产橡胶制品时需要对温度进行调整,保证制品的质量。
(3)橡胶制品一般是原料经过炼胶后制成混炼胶,然后以混炼胶作为原材料,因此,在进行炼胶时,需要根据橡胶制品的特性设计出配方,然后制定产品的生产工艺。
1.2 分类
橡胶的基本类一般有天然橡胶、丁苯橡胶、三元乙丙橡胶、丁晴橡胶、硅橡胶海绵、橡胶并用海绵和橡塑并用海绵等,这几类橡胶各有优缺点,在使用时要根据他们的特性设计配方。
1.3 生产工艺
橡胶制品的种类繁多,但是生产工艺却基本相同,一般以固体橡胶和生胶作为原料进行生产,生产工艺过程包括塑炼、混炼、压延、压出、成型和硫化等基本工序。原材料准备、成品整理和检验包装等基本工序也是必不可少的。橡胶的加工工艺过程主要是解决橡胶的塑性和弹性性能的矛盾,各种的工艺手段使弹性橡胶变为具有塑性的塑炼胶,然后加入各种配合剂支撑半成品,然后经过硫化,增加成品的弹性和物理机械性。无论是何种橡胶,都需要经过以上几道工序,这样才能制成好品质的橡胶制品。
2 橡胶制品材料对环境的影响分析
2.1 重金属材料对环境的影响
在设计橡胶制品的配方时,需要充分考虑橡胶制品中重金属的含量,如果橡胶制品中铬和镍的含量过高,就会对环境造成严重的污染。橡胶制品废弃后,一般企业会将橡胶制品直接丢弃,橡胶制品进行分解,分解出的铬和镍金属会对地下水资源造成污染,因此,在设计配方时,要尽量减少使用含铬和镍的材料,要严格的控制橡胶制品材料的配比。所以,应该加强对橡胶制品的系统性分析,严格控制所有原料中重金属的含量。
2.2 多环芳烃材料对环境的影响
橡胶制品中有一部分的原料含有多环芳烃,主要包含在炭黑和加工油中。炭黑的原料主要由煤焦油和乙烯焦油组成,这两种焦油的成分都极其的复杂,因此,这两种焦油是混合物,在橡胶制品加工时加入少量的成分,也极其容易对环境造成污染。加工油的原料主要由芳烃油、石蜡油和环烷油组成,其中大量的多环芳烃被包含在芳烃油中,会对环境造成严重的污染。部分企业使用完橡胶制品时会将橡胶制品进行焚化,焚化后的烟雾中会还有大量的多环芳烃颗粒,对大气造成严重的污染。
2.3 特定胺和N—亚硝胺对环境的影响
特定胺是指在特定的条件下,偶氮染料经过分解作用,产生具有有害物质的芳胺。这种特定胺中含有大量的致癌物质,不仅对人的身体健康造成危害,还会对环境造成严重的污染。橡胶制品在进行加工时,仲胺橡胶助剂会与亚硝物质发生化学反应,从而产生了N—亚硝胺。N—亚硝胺本身具有很强的致癌性,因此,在进行橡胶制品配方设计时,应该尽可能的减少使用N—亚硝胺,这样才能减少橡胶制品对人体和环境的损害。
3 橡胶制品的环保性控制措施
3.1 控制Cd,Pb,Hg,Cr等化合物的使用
将保护环境作为基准进行橡胶制品加工,严格的控制制作橡胶制品的原料的环保指标,以此来提高橡胶制品的环保性。制作橡胶制品的一些原料中,会含有大量的Cd、Pb、Hg、Cr等元素,这些元素能够组成很多的有害物质,使得橡胶制品中有害物质严重超标。在橡胶制品的加工工艺中,Cd、Pb、Hg、Cr等元素一般是以化合物的形式存在,因此,要加强监测化合物、粘合剂和防霉剂的使用,这样能够有效的控制Cd、Pb、Hg、Cr等元素的含量,减少橡胶制品对环境的污染。
3.2 加强进厂原材料的安全监测
在进行橡胶制品生产前,可以利用X射线荧光光谱分析法,对进厂的全部橡胶制品原材料进行安全监测,这样不仅能确保批量的原材料的安全性,而且能有效的避免原材料之间的交叉污染。橡胶助剂中,都多少会含有一定量的重金属元素,例如:铅元素、汞元素等,因此,再进行橡胶制品生产的时,可以将橡胶助剂换为纳米碳酸钙或硫酸钡等助剂,这样能有效的减少重金属物质对环境的污染。
3.3 加强特殊原料的重点监测
在众多的橡胶助剂中,氧化锌是出现问题最多的助剂,而且氧化锌的市场价格非常高,这就使得市场上总是出现假冒伪劣的氧化锌产品,因此,在进行橡胶制品生产前,要加强对氧化锌进行重点监测和控制。不只是氧化锌,在橡胶制品生产过程中还有很多的特殊材料,对于这些特殊材料也要进行重点监测和控制,这样才能有效的减少橡胶制品对于环境的污染。
3.4 加强替代品的使用
诸如特定胺和N—亚硝胺等能够致癌的芳胺,是橡胶制品生产中必不可少的原料,因此,不能总是使用这类具有致癌性的物质,应该减少这些替代品的使用,例如:使用不含特定胺的黄色着色剂来代替永固黄这类物质,这样能有效的减少有害物质对人类身体和环境的损害。既然不能避免使用这些有害物质,那便减少对这些危害品的'使用,这样也能在一定程度上提高橡胶制品的环保性。
3.5 重金属含量的控制
对于铬镍等重金属,应该要严格的控制其含量,防止橡胶制品中重金属含量超标。为了能够有效的减少橡胶制品中重金属的含量,可以采取以下三种措施。第一,采用无铅硫的生产体系,减少橡胶制品中重金属的含量,从而减少橡胶制品对环境的污染。第二,取消有毒的金属材料的加工工艺,降低橡胶制品中有毒金属材料的使用,有毒金属材料的加工过程能够对人的身体造成极大的伤害,所以,应该减少橡胶制品中有毒金属材料的使用。第三,加强使用环保粘合剂,在橡胶制品中使用环保粘合剂能够有效的减少橡胶制品对环境的污染,还能够大大提高橡胶制品的安全性。橡胶制品中的重金属对环境具有很大的危害,因此,要严格的控制橡胶制品中重金属的含量。
4 结语
橡胶制品的环保性对于环境保护非常重要,因此,提高橡胶制品的环保性已成为采取必要措施的当务之急,这样不仅能有效的保护环境,还能减少橡胶制品对人体的危害,从而推动了橡胶制品行业的快速发展。
参考文献:
[1]王巧福,唐文枣等.环保橡胶制品的监测和控制[J].橡胶工业,2008(3).
[2]谢忠辟.应对环保的橡胶制品材料[J].中国橡胶,2006,22(16).
[3]谢忠蓐.关于我国橡胶工业环保和节能问题的思考(一)[J].世界橡胶工业,2007.34(2).
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全息技术的概念最早由盖伯(Gabor)于1948年提出，1962年随着激光器的问世，利思和乌帕特尼克斯(Leith andUpatnieks)在盖伯全息技术的基础上发明了离轴全息术。1969年本顿(Benton)发明了彩虹全息术，掀起以白光显示为特征的全息三维显示新高潮。彩虹全息术与当时发展日趋成熟的全息图模压复制技术的结合便形成了目前风糜世界的全息印刷产业。 经过数十年发展，激光全息防伪产品也从最初的全息防伪标识逐步升级发展为第二代、第三代甚至第四代激光防伪技术。 一、第一代激光防伪技术 第一代激光防伪技术主要用于制作激光模压全息图像防伪标贴。 全息照像是美国科学家伯格（M·J·Buerger）在利用X射线拍摄晶体的原子结构照片时发现的，他与盖伯(Gabor)一起创建了全息照像理论，即利用双光束干涉原理，令物光和另一个与物光相干的光束（参考光束）产生干涉图样即可把位相“合并”上去，从而用感光底片同时记录下位相和振幅，就可以获得全息图像。由于普通光源单色性不好，相干性差，因而使得全息技术发展缓慢，很难拍出令人满意的全息图。直到二十世纪六十年代初激光出现，以其高亮度、高单色性和高相干度特性，迅速推动了全息技术的发展，许多种类的全息图被制作出来，全息理论得到很好的验证。但由于拍摄和再现时的特殊要求，全息技术从诞生之日起，就几乎一直被局限在实验室里。 七十年代末期，人们发现全息图片具有包括三维信息的表面结构（即纵横交错的干涉条纹，这种结构是可以转移到高密度感光底片等材料上去的）。1980年，美国科学家利用压印全息技术，将全息表面结构转移到聚酯薄膜上，从而成功地印制出世界上第一张模压全息图片。这种激光全息图片又称彩虹全息图片，是通过激光制版将影像制作到塑料薄膜上，产生五光十色的衍射效果，使图片具有二维、三维空间感。在普通光线下，图片中隐藏的图像、信息会重现，而当光线从某一特定角度照射时，图片上又会出现新的图像。这种模压全息图片可以像印刷一样大批量快速复制，成本较低，还可以与各类印刷品相结合使用。至此，全息摄影转向社会应用迈出了决定性的一步。 当时这种模压全息图片的制作技术非常先进，只有少数人掌握，于是就被用来制作防伪标识。其防伪的原理是： 1.在激光全息图片拍摄的整个过程中，如果有一项条件不同（如拍摄彩虹全息的条件），则全息标识的效果就会有差异； 2.这种全息图像的全息信息用普通照相无法拍摄，因而全息图案难以复制。 第一个将全息图片用作防伪标识的产品是JohnnyWalkeWhishy（一种威士忌），该酒的销售额较以前增加了45%左右。 激光模压全息防伪技术在八十年代末九十年代初传入我国，1990年至1994年期间，全国各地引进生产线上百条，数量占当时世界生产厂家的一半还多。在引进初期，这种防伪技术确实起到了一定的防伪作用，但随着激光全息图像制作技术的迅速扩散，很快就被造假者从各个方面攻破，激光全息防伪标贴几乎完全失去了防伪能力，激光模压设备也从最初的上千万美元一条剧降至几万元人民币一条。 二、第二代改进型激光全息图像防伪技术 第一代激光全息防伪技术的泛滥，促使人们不得不开始寻求改进现有技术。改进后的技术主要有三种：一是应用计算机图像处理技术改进全息图像；二是透明激光全息图像防伪技术；三是反射激光全息图像防伪技术。 应用计算机图像处理技术改进全息图像 计算机图像处理技术改进激光全息图像经历了两个发展形态，第一形态是计算机合成全息技术，这种技术是将系列普通二维图像经光学成像后，按照全息图像的成像原理进行处理后记录在一张全息记录材料上，从而形成计算机像素全息图像。观察这种像素全息图像时，可在不同的视角看到不同的三维图像，其图形和彩色都具有异常灵活多变的动态效应，并且不受再现光线方向的限制。第二形态是计算机控制直接曝光技术，与普通全息成像不同，这种技术不需要拍摄对象，所需图形完全由计算机生成，通过计算机控制两束相干光束以像素为单位逐点生成全部图案，对不同点可改变双光束之间的夹角，从而制成具有特殊效果的三维全息图。 透明激光全息图像防伪技术 普通的激光全息图像一般是用镀铝的聚酯膜经过模压(也可以先用聚酯薄膜经过模压再镀铝)而成，镀铝的作用是增加反射光的强度使再现图像更加明亮。照明光和观察方向都在观察者这一侧，这样的激光彩虹模压全息图是不透明的。透明激光全息图像实际上就是取消了镀铝层，将全息图像直接模压在透明的聚酯薄膜上。1996年我国公安部将透明激光全息图像应用在居民身份证上，将身份证用透明膜整体覆盖，在光线下观察身份证正面时，不但能看清证件内容，还能看到透明膜上显现出来的二维、三维彩虹全息图像(“长城”及“中国”的中英文字样)。 反射激光全息图像防伪技术： 反射激光全息图像成像原理是将入射激光射到透明的全息乳胶介质上，一部分光作为参考光，另一部分透过介质照亮物体，再由物体散射回介质作为物光，物光和参考光相互干涉，在介质内部生成多层干涉条纹面，介质底片经处理后在介质内部生成多层半透明反射面(例如6微米厚的乳胶层里可以有20多个反射面)，用白光点光源照射全息图，介质内部生成的多层半透明反射面将光反射回来，迎着反射光可以看到原物的虚像，因而称为反射激光全息图。 三、第三代加密全息图像防伪技术 加密全息图像是指采用诸如随机位相编码加密、莫尔编码加密、激光散斑加密等光学图像编码加密技术，对防伪图像进行加密而得到的不可见或变成一些散斑的加密图像。其中经随机位相编码加密的图像是隐形的，只有使用专门的光电解码机才能够显现出原来的图像，目前主要用于各种证卡的防伪。经莫尔编码加密和激光散斑加密的图像只有与解码光栅或解码散斑叠合，才能够显示出原来的图像，可用于一般商品的防伪。 加密全息图像因其不可见或只显现一片噪光，如没有密钥很难破译，所以具有一定的防伪功能。 四、第四代BOPP激光全息防伪收缩膜包装防伪技术 BOPP激光全息防伪收缩膜包装防伪技术，是综合了前三种激光技术而发展起来的新型防伪技术。由于该技术对BOPP收缩膜基材有特殊要求，购买和开发BOPP生产设备造价昂贵，从而在源头上堵住了造假者制假的可能性和可行性。激光全息防伪收缩膜在生产中首创采用宽幅全息透明模压技术与加密全息图像防伪技术相结合，并巧妙解决了热压与基材热收缩的矛盾；在使用中通过BOPP防伪收缩膜两个表面提供热封，将被包装物整体包裹；在拆包时必须先撕开BOPP防伪膜，而这样也就破坏了原防伪膜的完整性。由于该防伪手段技术层面复杂、防伪力度高，工艺精细、外观精美，被中国防伪行业协会激光全息技术专业委员会给予很高的评价。 BOPP激光全息防伪收缩膜的防伪效果比激光全息图像防伪标识要强很多，其防伪寿命更远远长于激光全息图像防伪标识的防伪寿命。因为激光全息图像防伪标识由印刷厂印制，不能确保该母版不从印刷环节外流或非法复制，同时对于制假者来说，激光全息标识可直接购得，既不必设备投资也无需掌握该技术。而使用BOPP激光全息防伪收缩膜进行包装防伪， BOPP生产线高昂的价格和热封型热收缩膜复杂的加工工艺，加上透明全息防伪图像和隐秘的微缩密码，使得那些分散的中小型工厂极难制假。 激光全息防伪技术是近年来在国内外受到普遍关注的一项现代化激光应用技术成果，它以复杂的全息成像原理和色彩斑斓的闪光效果受到消费者的青睐与喜爱。激光全息图像防伪标识与一般印刷商标相比，具有独特的优势与魅力，可广泛应用于轻工、医药、食品、化妆品、电子行业的商标、有价证券、机要证卡及豪华工艺品等的防伪。但国内生产厂家众多且管理极为混乱，很大程度上影响了激光全息图像防伪标识在人们心中的信誉度。而从基材便开始进行防伪处理的BOPP激光全息防伪收缩膜必将取而代之，为国内外透明防伪技术的发展作出应有的贡献。
方法一：措辞变化法
它是通过改变句子结构、更换关键词、增加或减少句子以及改变主动和被动语态来重写检测到高重复率的部分。虽然这种修改费时费力，但它可以有效地减轻论文的重复率，避免被标记为红色，更熟悉论文的内容，辩护将更加顺利和方便。
方法二：图片转换法
将重复率高的部分转换成图片，并将其插入到您自己的论文中。由于大多数论文查重检查系统不会检测图片内容，因此可以避免重复检查。这种方法速度快，使用过多会影响论文的重复率。
方法三：句型转换法
去掉重复率高的内容句，改变句型的其余部分，将主动句改为被动句，或将被动句改为被动句。这种操作也非常方便快捷，但它测试了语言技能。
方法四：翻译法
通过翻译软件将重复率高的部分翻译成外语，然后将外语翻译成中文，或者依次翻译几次，然后将翻译后的中文句子流畅地翻译回来。前期方便快捷，但后期流畅的句子和文字需要时间和精力。
方法五：原创法
查阅资料，开展实验研究，撰写论文，严格按照学校要求编写和安排论文。用这种方法写的论文很容易通过，但写作阶段需要时间和精力。
1.主动变被动为主动。如“数字水印检测可作为多媒体产品的认证、防伪、防篡改和传输安全中的有力检测手段，完整性保障”可改为“数字水印为多媒体数据文件在认证、防伪、防篡改和数据安全完整性保障方面提供了有效的技术手段”。2.文本转换表格或图片。万能论文检测系统不检测表格，可以把文本变成图片表格等，公式经过编辑器处理，一目了然，重复的可能性大大降低。但是如果把大量的文字变成图片就不行了，论文的字数会减少很多。3.引用。不要轻易在引用符号后用句号，因为如果提前用句号，句号后的内容就成了抄袭。因此，尽量在引号结束前使用分号。有些人把引号放在句号后面也是不对的。应该是在句号之前。另一方面，也不能引用太多。超过学校规定的引用比例会导致论文重复率过高，被判定抄袭。
论文修改降低重复率的小技巧：
1、在重复的语句中频繁的增加字数，但是这种方法可能会让语句变得不怎么通顺，而且使用起来较为麻烦。
2、可以将论文中重复的表格，公式或者文字都可以直接截图放在论文里面，但是这种方法的局限性很大，因为会影响到论文字数和论文的美观性，还有许多导师是不允许截图的。
3、有的同学会用谷歌将文字翻译成英文，然后重新将英文翻译成中文，但是有时候使用这个方法翻译出来的文字根本就不通顺，甚至理都理不清。
4、在编写论文时使用word的关键词替换，我们可以将一些词语替换成另一个词语，如将文中的“如果”替换成“假如”。
但使用这个方法的弊端就是会将文中的所有“如果”替换成“假如”，有些不需要替换的也背自动替换了。
5、使用定稿查重系统，根据相似来源来进行对照修改。这种是目前最可取的方法，可以保证语序通顺的同时又不使语句出现重复。
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学术堂整理了一份最新的关于包装设计方面的论文题目，供大家进行参考：包装设计中的文化与审美浅析海派文化对老上海食品包装设计的影响浅析绿色包装设计论包装设计中图形设计的表现特征浅谈互动设计在包装设计中的应用扁平化在现代包装设计中的应用“零废弃”包装设计案例探析包装设计中电脑美术设计的综合运用中国传统文化在现代包装设计中的运用研究中国传统文化与当代包装设计之漫议论包装艺术设计生态性发展试论绿色设计理念在包装设计中的渗透包装设计中色彩设计的运用智能化包装设计的方法研究——以老年人智能药品包装为例浅谈包装设计中的设计策划水墨画在包装设计上的应用研究绿色设计思潮对产品包装设计的启示
设计是设计者个人或设计团体有目的进行有别于艺术的一种基于商业环境的艺术性的创造活动，设计就是一种工作或职业，是一种具有美感、使用与纪念功能的造型活动。下面我给大家带来设计类 毕业 论文题目与选题参考，希望能帮助到大家!
广告 设计毕业论文题目
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包装设计论文题目
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16、基于淘宝SEO的度尾文旦柚包装设计
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ui设计生毕业论文题目
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