基于视觉识别的反应进程智能调控系统及其在溴素生产中的应用

针对溴素生产传统的人工观察蒸馏塔塔顶与塔底玻璃管的颜色,或者观察四氟塔蒸馏废液颜色,受环境光线和工人经验影响较大且无法精确控制,导致氯气过量或不足以及产品品质不稳定的问题,将智能视觉技术应用于溴素生产工艺,提出基于工业视觉的颜色智能识别系统,将生产工艺流程的颜色指标实时转换成数字指标,结合自主开发控制算法,实现工艺进程的量化计量,并通过控制算法实现现场情况的预判和精确控制,消除人工调控的随意性和滞后性,实现投料阀门的自动控制,提升装置产能的同时稳定产品质量,将溴素蒸馏工艺废液溴含量维持在0.13 kg/m3以下,溴成品氯含量全部稳定在0.01%以内,保证产品100%处于优级水平。     

安卓平台上的医用图像信息采集系统的开发设计

为了探讨在安卓平台上构建医用图像采集系统的开发个案,分析通过以智能手机、平板电脑为核心安卓设备通过拍照获得化验单数据后进行文本识别并提交智慧医疗系统的解决方案。本文首先通过二值化算法形成低阈值图像数据,使用卷积神经元网络算法对文本进行逐一识别,使用K-means算法对识别后的单字文本进行字段记录值的整合并形成元数据库服务于其他智慧医疗系统模块。在使用9000组数据对神经元网络进行前期训练的前提下,该系统的识别准确率达到了99.5%以上。本系统具有一定的可行性,对未来智慧医疗的系统开发有实践意义。     

基于光流法的固体内部声传播方向测量

目前采用光弹设备测量超声传播方向多为人眼主观观测,其误差较大,难以实现精确的定量测量。将Farneback光流法应用于光弹图像的处理,并根据帧与帧之间的光流图来计算光弹图像中的超声传播方向,可以捕捉图像中的动态声场。在实验中对不同传播方向的超声进行了测量,其绝对偏差度数最大值为2.85°,测量结果较为准确。因此,Farneback光流法可用于光弹图像中声波传播方向的判断,且具有快速、准确和直观等特点。     

基于视觉传达的后继帧视频图像目标跟踪仿真

现阶段所采用的跟踪方法对后继帧视频图像目标跟踪存在跟踪效果不理想、跟踪效率较低等问题。提出基于视觉传达的后继帧视频图像目标跟踪方法。利用图像差分方法获取视频图像运动目标可能出现的区域,并对这个区域视频图像目标进行运动估计,采用形态学方法来降低聚类区域的数量,得到后继帧视频图像目标区域;采用均值漂移法估计后继帧视图像核概率密度,对后继帧视频图像进行分割处理,找出后继帧视频图像目标区域最显著的特征,通过迭代运算找到目标位置,实现目标跟踪。实验结果表明,所提算法具有较好的后继帧视频图像跟踪效果、并且跟踪效率较高,具有一定的应用价值。     

单帧红外图像低频非均匀性噪声校正算法

红外成像系统中,低频非均匀性噪声严重影响红外系统的成像效果,传统基于标定的方法无法对其进行有效的去除.为此,提出一种基于曲面拟合的低频非均匀性噪声校正算法,首先对含噪图像进行小波滤波,以抑制高频信息;然后利用场景和低频非均匀性噪声梯度的稀疏特性,建立关于非均匀性噪声曲面参数的■正则化能量泛函,并利用ADMM方法求解最优的非均匀性噪声曲面参数;最后将原始图像减去估计的低频非均匀性噪声得到校正后的图像.使用中波红外热像仪拍摄得到红外图像,对仿真图像和实际图像进行校正,实验结果表明,该算法能明显降低图像的粗糙度和非均匀性值,且有效地去除低频非均匀性噪声.