恭喜课题组陆晨的论文被《Plasma Processes and Polymers》正式发表，并被选为期刊封面文章，题目“Operation mode recognition of surface microdischarge based on the gray level histogram”(基于灰度直方图的表面微放电产物模式识别)。
气体放电的可见光图像中包含着丰富的放电信息。本文研究了表面微放电在不同产物模式下的可见光图像信息，并将表面微放电的可见光图像信息与其产物模式进行关联，提出了基于灰度直方图的表面微放电产物模式识别方法。表面微放电可见光数字图像的灰度直方图的定性分析结果表明，当表面微放电从臭氧模式转换到非臭氧模式时，灰度频率分布曲线逐渐向高灰度级移动。灰度频率分布曲线在10-255的灰度范围内出现了两个峰簇，并在两个峰簇之间存在一个明显的特征峰。表面微放电可见光数字图像的灰度直方图的定量分析结果表明，灰度直方图的均值、方差、能量、熵和一致值等特征的近似分布范围可用于表面微放电产物模式的划分。同时，熵和一致值的可视化结果有效展示了表面微放电臭氧模式和非臭氧模式的分布特点。因此，本文提出了一种基于灰度直方图的表面微放电产物模式在线识别方法，该方法可实现对表面微放电不同产物模式的无接触、低成本、快速在线检测。
文章链接：
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6463/ac6d24
