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机器视觉——让塑料零件分类不再难
RNA自动化公司在一家食品公司安装了一台具有质量检测系统的设备,以处理、检查该食品公司的塑料模具零件.企业要求在短的时间内实现对两种不同形状、规格零件的处理,但是由于零件本身的复杂性和易碎性使整个处理过程难度增大,而RNA自动化公司提供的具有质量检测系统的设备可以解决这个问题.该设备对磨具的外围处理细致,不会对塑料零件造成任何损坏.另外该系统还会对3个平面进行检测:检测顶部是否有损害,并进行光学字符辨识;检测底部是否有损害,并测量直径;后检测高度和侧面.每一次检测都将会把问题排查清除.
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机器视觉在医疗器械检测中的应用与展望
医疗器械种类繁多，在检测中存在着诸多困难。机器视觉是发展非常迅速的研究领域，通过分析国内机器视觉在医疗器械检测中的应用，为医疗器械检测技术提供思路与手段。
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"机器视觉"做镜检在临床中应用
随着医院业务量的增高,检验科工作量大大增加,不但要求检验人员出具准确的检验报告,还需快速及时,就尿液分析来说,每天要做上百份标本,新鲜尿液能否在2小时内检查完毕,是尿常规检查质量的关键,尤其住院病人尿液收集、运送、检查要在2小时内做到,客观困难很多.
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基于视觉信息的智能下肢假肢路况识别
目的 从纯视觉信息角度出发,对智能膝关节进行路况识别的研究.方法 整个实验环境采用卤素灯照明,使得设定的场景的光亮度和色温变化较小.将机器视觉模块嵌入智能膝关节的控制系统,通过摄像头实时采集路况图像数据,并将所采集的图像进行灰度化处理,利用归一化互相关算法(NCC)进行图像模式匹配,从而识别出对应的路况.结果 通过机器视觉模块识别平地、上/下坡、上/下楼梯5种路况的准确率分别为88.6％、85.3％、78.4％、87.5％、77.9％.识别效果较好,识别时间均在1 s以内,实时性较强.结论 基于纯视觉信息进行智能膝关节假肢路况识别具有有效性和可行性.
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尿液常规分析系统的应用经验
目前应用于尿液常规分析的仪器主要分为：干化学法分析仪与全自动尿液有形成分分析仪。后者根据分析原理的不同又分为两类：一类是流式细胞技术的全自动尿有形成分分析仪，另一类是全自动机器视觉镜检数码成像技术尿有形成分分析仪。后者又分两种：一种是流式影像单个沉渣形态显示，另一种是全视野实景沉渣形态显示。各类仪器都有优缺点，分析原理各异、分析结果差异较大，应用中混搭形式多样，分析效果参差不齐，致使报告结果间可比性差，直接影响到尿液分析的规范化、标准化进程。如何发挥这些仪器各自的优势，取长补短，使尿液分析更科学地向标准化、规范化、快速化方向发展是我们值得深思和探讨的问题。
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医学图像融合技术研究概述
图像信息融合已广泛应用于军事、遥感、机器视觉和医学图像处理等领域.利用图像融合技术,可以把多种成像模式下所形成的医学图像信息融合成一个新的影像模式,从而可以改善图像的质量,增加病灶或感兴趣部位的可视性,有助于临床诊断、放射治疗计划的制定和评价.近年来,医学图像信息配准和融合技术的研究受到了医学界和工程界的高度重视,成为一大研究热点.
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基于微流控和机器视觉的红细胞变形性测量系统
红细胞变形性主要取决于其细胞膜和细胞质的组成成分，包括血红素及其他成份。现行大部分红细胞变形性测量装置在测试后均需清洗过程，浪费人力和时间。该文介绍了一种基于微流控和机器视觉的红细胞变形性测量系统，其采用一次性可抛型微流控测试通道和传统的激光衍射法。为了验证该系统的准确性和重复性，分别用该系统（RSD）和已成功商用的类似系统（LORCA）对同一健康血样进行红细胞变形性测试，两者测得的红细胞变形性评价指数（拉伸系数EI）呈现出很好的一致性。
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基于机器视觉的气管插管圆弧半径测量方法研究
对于圆心角小于30o的圆弧半径测量难度大,现有方法测量效率低、误差大.通过设计机器视觉系统,研究图像检测方法对气管插管圆弧半径的测量,测量结果满意,实现了对圆弧半径快速、准确的测量,拓展了机器视觉的应用领域.
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一次性注射器针尖毛刺在线检测系统
针对国内注射器生产企业依靠人工目视或手工触摸检测注射器针尖毛刺易发生视觉疲劳、手被划伤和漏检等问题,采用机器视觉技术以及PLC与触摸屏,设计开发了一次性注射器针尖毛刺在线检测系统.实践证明,该系统检测速度快、精度高,具有很好的应用价值.
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基于机器视觉技术实现中药性状“形色”客观化表达的展望
简要介绍机器视觉技术的基本原理和系统组成,阐述了近年来国内外机器视觉技术的研究应用进展,引出其在实现中药性状“形色”客观化表达及外观品质量化评价领域应用的可行性,并对其在中药领域的应用设想进行了系统探讨,对应用前景做了展望.
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利用机器视觉搭建药品瓶包装检测平台
介绍了机器视觉原理,结合包装生产的实际环境,提出了一种用于药品包装瓶检测的通用平台,它可以对药液灌装量、标签、批号等进行实时在线检测;给出了系统的硬件组成、软件的实现及其结构.
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软胶囊药板的机器视觉检测系统关键技术研究
基于机器视觉的软胶囊产品质量检测系统通过图像采集硬件将被检测软胶囊产品药板转换成图像信号，并传达给专用的图像处理系统。图像处理系统根据像素亮度、颜色分布等信息，抽取目标特征进行建模，建立缺陷图像数据库，通过图像处理和模式识别算法，判断药板是否存在质量问题，并将存在质量问题的药板从生产线上自动剔除。大量实验表明，检测准确率为99.7%以上，识别速率达2400粒/min。
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AVE-763尿液有形成分分析仪在浆膜腔积液细胞计数中的临床应用
浆膜腔有核细胞计数是为了鉴别渗出液和漏出液及感染的急慢性,对诊断和观察疾病的发展有重要的临床意义.在自动细胞计数仪问世前,临床均采用手工法进行检测,操作繁琐,重复性差,影响因素多,难以标准化,在一定范围内影响检查结果的准确性,难以满足现代临床发展的要求.应用流式细胞和电阻抗原理的血细胞分析仪对于检测环境和成分相对固定的血液细胞进行分类计数,达到了一定的准确性,但对于相对环境变化大,成分复杂的其他体液标本而言,适应差,成本也较高;而且不是形态学检查,只能作过筛,不能确认报告."机器视觉"技术的全自动尿沉渣仪在经典的检验方法基础上用现代化技术来进行确证性分析,实现了尿液沉渣镜检过程的自动化.作者拟通过现有这两种仪器对体液标本进行检测,并与手工法显微镜检查结果进行比对,评价"机器视觉"技术的全自动尿沉渣仪分析在体液有形成分检测中的应用价值.
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基于机器视觉的果蝇复眼坏区甄别系统的图像处理设计
利用机器视觉技术和美国NI的视觉开发模块,设计了对果蝇复眼坏区进行甄别的图像处理程序.成功地提取了样本图片中的复眼轮廓和其中的坏区斑点,对坏斑的大小进行了分析,给出了复眼和坏斑的面积,并与Matlab的计算结果进行了对比.结果表明,采用NI的视觉开发模块避免了计算机文本语言的复杂编程,简化了图像系统的开发,也增加了应用的灵活性.
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基于机器视觉的水迷宫测量分析自动化系统
学习和记忆是重要的高级神经功能,研究学习记忆是神经科学、心理学等学科的重要内容.检测学习记忆的方法很多,如Y型迷宫、Morris水迷宫方法等,主要用于测试动物(大小鼠等)对空间位置觉和方位觉的学习记忆能力,属于空间学习记忆和长期记忆.它是利用强迫动物游泳,在水中设置平台、盲端及出口,强迫动物寻找平台或出口的方法来实现的.英国心理学家Morris及其同事利用大鼠在盛有水和牛奶混悬的不透明水池中搜寻目标的方法,研究大鼠的学习记忆和空间定位以及认知能力,取得了令人瞩目的结果[1].这种装置构思巧妙,实验设计合理,方法简便,而且便于观察和记录动物入水后搜寻目标所需的时间,策略和轨迹等参数,从而可以分析和推断动物学习记忆和空间认知等方面的能力.该方法已经成为研究空间学习和记忆的标准模式[2,3],该方法不仅用于研究学习记忆机制或药理毒理,也广泛应用于研究环境因素如电磁辐射等对学习记忆的影响等[4].
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基于电子鼻及机器视觉技术的山楂不同炮制品判别研究
目的 采用电子鼻、机器视觉技术对山楂不同炮制品的性状进行数值化描述,并实现山楂不同炮制品的区分.方法 制备山楂各炮制样品,采用电子鼻测量其气味特征参数值;组建适用于山楂图像获取的机器视觉系统,获取样品图像,并提取、量化其颜色特征;依据获取的气味与颜色特征值建立判别模型,通过建立的模型区分不同山楂炮制品.结果 不同山楂炮制品气味特征存在显著差异,传感器LY2/LG、LY2/G、LY2/AA、LY2/GH、LY2/gCTL、PA/2、P40/2对山楂气味变化尤为敏感,依据气味信息建立的PCA与DFA模型能够实现良好区分.不同山楂炮制品颜色值H、S、V的变化规律与人眼所观察的颜色特征变化规律相同;依据颜色信息建立的PCA、DFA和Fisher-LDA模型均可区分山楂不同炮制品,其中3批山楂炮制品Fisher LDA识别率分别为86.4％,81.1％和89.9％.结论 采用电子鼻、机器视觉技术能够对山楂炮制品的颜色和气味进行数值化描述,可以实现不同山楂炮制品的判别区分.
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基于虚拟仪器的智能视觉识别机械手系统
目的:设计与搭建适应检测物体更换较快应用场合的可自行学习并更换对象模板的视觉智能机械手系统.方法:利用LabVIEW开发平台和NI Vision软件包,选择合适的硬件设备搭建视觉智能机械手系统:采用调用DLL的方式配置相机参数及控制其进行图像采集;并对采集到的图像进行LUT,阈值分割和形态学变换,消除一定光照干扰等环境变化影响,使其适于下一步分析;通过Geometric匹配及对特征区域的灰度值判断,实现物件的识别与检测.同时针对物件识别需要的信息设计与完成相应的模版学习与更换程序.结果:实现了对目标物体的视觉识别及控制机器手的抓取,视觉识别准确率达到97％以上,其特色还在于可以在应用实践中实时实地方便地进行自主学习与制作对象模板,在目标频繁变更的情况下快速实现对不同物体的视觉识别与抓取控制.结论:采用LabVIEW开发平台和NI Vision软件包可搭建出具有视觉智能识别功能,且识别准确率较高,可便捷地学习与更换识别对象的智能机械手系统,具有应用价值.
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中药饮片切面纹理特征提取研究
目的:研究中药饮片切面纹理特征提取方法.方法:利用基于Tamura方法研究中药饮片切面纹理粗糙度、对比度、方向度、线性度、规则度、粗略度等特征参数提取.结果:由于Tamura方法更加符合人眼视觉习惯与心理感知,对比试验表明多种参数结合的Tamura方法能够较好的描述中药饮片切面纹理特点.结论:该方法可以局部反应纹理局部细节,从而实现了将视觉感知用科学、定量的形式表示,为基于机器视觉的中药饮片自动辨识及分级等应用提供理论依据,由于受到饮片颜色、饮片背景、饮片形状等因素的影响,基于Tamura纹理方法提取中药饮片切面纹理特征参数,需要多种特征参数融合才能够较为精确的表示纹理特征.
关键词： 机器视觉 中药饮片 Tamura纹理特征
