Calcul numérique de la capacité d'un détecteur de particules à base d'une structure p+nn+ au silicium

La capacité d’une structure p+nn+ au silicium (utilisée comme détecteur de particules) est calculée par la méthode de l'énergie potentielle. Cette méthode donne des résultats plus proche de la réalité que la méthode conventionnelle (variation de la charge). Lorsque cette jonction est soumise à des fortes radiations, des défauts structuraux sont créés. Ces défauts se manifestent comme des pièges profonds et/ou des centres de génération-recombinaison (g-r). On montre que la capacité négative en polarisation directe et la présence d’un pic en polarisation inverse (observés expérimentalement) sont dus principalement à la présence d’une densité considérable des centres de g-r. Les pièges ont un effet supplémentaire. La région active de la diode irradiée, initialement de type n, deviendra essentiellement intrinsèque ou de type p. Ceci est du à la compensation des donneurs superficiels par les pièges profonds accepteurs au présence des centres de génération-recombinaision

Image compression of surface defects of the hot-rolled steel strip using Principal Component Analysis

The quality control of steel products by human vision remains tedious, fatiguing, somewhat fast, rather robust, sketchy, dangerous or impossible. For these reasons, the use of the artificial vision in the world of quality control has become more than necessary. However, these images are often large in terms of quantity and size, which becomes a problem in quality control centers, where engineers are unable to store these images. For this, efficient compression techniques are necessary for archiving and transmitting the images. The reduction in file size allows more images to be stored in a disk or memory space. The present paper proposes an effective technique for redundancy extraction using the Principal Component Analysis (PCA) approach. Furthermore, it aims to study the effects of the number of eigenvectors employed in the PCA compression technique on the quality of the compressed image. The results revealed that using only 25% of the eigenvectors provide very similar compressed images compared to the original ones, in terms of quality. These images are characterized by high compression ratios and a small storage space