本文探讨了基于扩展的自组织特征映射（ESOFM）神经网络的三坐标测量机接触式密集数据采集的测头半径三维补偿。构建了测头半径三维补偿神经网络模型及其训练算法。用网络神经元对曲面空间测量样本点的学习和训练来模拟曲面上的点与点之间的内在关系。按六角形阵列侧抑制邻区训练调整网络神经元权重矢量,使网络输出层结点呈六角形阵列分布,可实现测量点集压缩后的Delaunay三角逼近剖分。经过训练,神经网络将整个数字化点群数据分成许多子区域,每个子区域用一个微切平面逼近。根据微切平面的法线,对测头半径进行三维补偿。算例表明所创建的测头半径三维补偿神经网络模型有效可行。

目的建立和验证真空衰减法用于血液制品密封性检查。方法建立血液制品包装密封性检查方法,根据方法学验证的要求进行检测限、线性、范围、准确度、精密度、耐用性的确认;验证后的方法用于血液制品生产过程包装密封性检查。结果该方法检测限为2.5μm,线性相关系数r=1,阳性样品压差值在准确度允许范围之内,耐用性符合要求,重复性试验6次检测结果与中间精密度试验12次结果RSD均<10%,所有验证项目均符合可接受标准。结论真空衰减法可以用于检查血液制品包装密封性。

文中针对印制线路板用钻针与色环的安装与拆卸的手动设备进行了研发，主要模块包含上环组件、下环组件、测量组件、导杆组件等。