基于多颜色分量的尿常规自动检测

针对手机终端进行尿常规自动化检测问题,提出一种基于多颜色分量的尿常规检测试纸图像处理算法.对HSV颜色空间中的S分量以及RGB颜色空间中的各个颜色分量执行阈值分割,实现试纸定位,通过透视变换算法做角度校正;使用颜色直方图与投影法对待检测色块进行分割;基于HSV颜色空间建立标准颜色库,将分割后的图像与标准颜色库中的图像利用欧氏距离进行颜色识别.实验结果表明,该方法可以有效地实现尿液试纸条图像分割与检测.     

嵌入式系统下的氯霉素快速定量检测研究

介绍了现有氯霉素残留量检测方法的不足,提出一种结合金标试纸技术以及嵌入式系统图像处理技术的新方法.通过图像传感器将金标试纸图像传入嵌入式计算机系统,采用数字图像处理,实现对样品中氯霉素残留量的快速定量检测.指出了实现该方法的技术难点并给出相应的解决方法,实验证明了该检测方法的有效性.     

金标试纸条显微图像的标定方法与参数测量

金标试纸检测法是近年来迅速发展起来的一种生化检测技术,广泛应用于疾病诊断、食品安全等领域.金标试纸条测试仪,作为金标试纸检测法的二级传感器被用于测量金标试纸条测试线的颜色和几何特征.显微镜头用于获取反映金标试纸条测试线细节特征的图像,提高仪器的分辨能力.测微标尺作为基准被用于求解反映图像像素点距离和真实距离的定标系数.图像处理方法被用来处理测微尺图像和金标试纸条图像,保证良好的测量效果.通过对照叠加更高精度的标尺的金标试纸图像,验证测试结果的有效性,也证明了方法的可行性.     

基于移动终端的道路边缘检测方法

面向自动驾驶技术,研究一种实时的道路边缘检测方法—MERD(Mobile Equipment based Road-edgeDetection).该方法基于智能移动终端的Android系统平台,将针对HSV图像的数学形态学方法和针对灰度图的Hough变换检测方法相结合,针对不同路段环境进行道路边缘检测.实验验证了该方法在处理傍晚路段、阴影较多路段等不同情况的道路环境时,能够提供较高准确度的实时道路边缘检测,为车辆的自动驾驶提供安全保障.     

基于线阵CCD光谱测量的尿液信息采集系统研制

针对目前尿液检测试纸的特点,提出一种基于CCD图像传感器的尿液信息数据采集系统。系统应用CCD图像传感器检测多波长LED照射尿液检测试纸后的反射光强度。采用CPLD芯片EPM7064s产生驱动信号控制CCD芯片TCD1209D,用ARM芯片STM32采集CCD输出的模拟信号。经测试,该数据采集系统可准确采集到尿液试纸反射光的光强变化,输出数据稳定可靠。     

航空照片中道路交叉口的自动检测

本文提出了一种从航空照片中提取主要道路交叉口的方法.本方法是基于道路交叉的几何-统计模型来实现自动检测的.首先检测可能存在道路交叉口的候选区域,然后再针对候选区做道路交叉口参数的提取,最后根据道路交叉口的模型进行证实.实验证明该方法具有检测准确性高、速度快、抗噪能力及鲁棒性强的优点.     

基于启发式概率Hough变换的道路边缘检测方法

针对非结构化道路的边界检测实时性和鲁棒性的难点,提出了加权Canny边缘检测方法和面向加权Canny边缘图像的启发式概率Hough变换方法;并根据非结构化道路边界不规则的特点和智能车辆路径规划的实际需求,提出了道路边界的双折线模型.与传统的方法相比,不同道路环境下的道路边界检测实验证明了所提算法的有效性和实时性.     

基于专家系统技术的易制毒品检测系统

离子迁移谱(IMS)技术是针对痕量化学物质进行检测的一种方法。应用此方法研制出了便携式易制毒品检测仪。介绍毒品检测系统的框架,离子迁移谱的工作原理,LabVIEW的显示。结果显示:该系统检测速度快,检测灵敏度高。     

基于ARM系统的胶体金快速检测仪的实现

该文介绍了一种基于ARM嵌入式系统的智能快速检测仪器,用于胶体金试纸快速检测应用,仪器集成了A]RMl主板、USB摄像头、GPRS无线模块、打印机等硬件模块.首先使用USB摄像头采集试纸图像,采用专用图像处理算法准确识别出检测线位置和灰度值,通过试纸的灰度一浓度特征曲线实现定性和定量检测,最后将检测结果数据通过GPRS无线网络实时传送到数据中心服务器.仪器具有较高的准确性,定性检测准确率大于99％,定量检测准确率大于90％,极大地扩展了胶体金检测应用范围.     

基于单目视觉的车道线和道路边界同步检测

针对智能车辆视觉导航中的车道保持问题,采用了单目视觉技术检测结构化道路上的车道线和道路边界.详细介绍了标线灰度特性与道路边缘信息的特征提取,并在此基础上结合公路几何线形进行道路模型匹配.算法整体采用初始检测和后继跟踪的循环处理流程,大大提高了实时性和抗噪性.通过CCD测试结果表明,方法能够快速、准确、同步地检测出车道线和道路边界.     

一种基于粒子群的道路检测新算法

为了提高道路环境图像识别中抗干扰性和鲁棒性,提出了一种基于粒子群优化的道路检测算法.该方法针对道路几何特征引入直线变形模型描述道路结构.利用似然估计概率评价道路图像与模型的匹配程度.在先验知识的条件下结合粒子群优化算法搜索参数空间的全局理想值.同时,在模型中定义友谊区域减少运算复杂度与干扰因素.通过对实际大量路面的检测,证明了该方法在阴影、光照等干扰环境下对道路检测的有效性和实用性.     

基于变形模板和遗传算法的道路检测方法

道路检测是智能车辆研究的重要内容.道路检测往往受到阴影遮挡、噪声、道路边界或标志线不连续等影响,这些问题导致传统的道路检测算法鲁棒性较差.针对此类问题,本文提出了一种基于变形模板的道路检测方法.首先,对道路边界或标志线进行边缘提取,然后构造了参数可变的道路模型及其同道路边缘轮廓之间的似然函数,最后通过遗传算法搜寻该函数的全局最大值,从而获得参数可变道路模型的最佳参数.仿真实验表明,本文提出的算法对阴影遮挡、噪声、道路边界或标志线不连续等问题均有较好的检测效果.     

非结构化道路的检测和跟踪

在智能车辆的道路检测中,非结构化道路检测的研究处于初级阶段.针对非结构化道路,提出了基于区域生长和边缘检测相结合的检测算法,同时利用数学形态学进行修正,并讨论了对道路的感兴趣区域跟踪.     

基于立体视觉平面单应性的智能车辆可行驶道路边界检测

道路检测是智能车辆及先进驾驶辅助系统(Advanced driver assistance systems, ADAS) 研究的关键问题之一.本文提出了一种基于立体视觉的可行驶道路区域与非道路区域间边界的检测方法. 该方法基于立体视觉平面单应性建立了一个隐马尔科夫模型(Hidden Markov model, HMM).针对该模型,我们应用Viterbi算法,并提出了一种巧妙的状态序列的观测概率函数,以寻找道路/非道路边界的最优状态序列. 实验结果证明了该方法在各种典型且复杂的实际道路场景中的有效性和鲁棒性.     

多蚁群动态协作优化的道路图像分割算法

2维图像的道路检测是移动机器人视觉导航中的难点问题。基于图像分割问题的能量最小化函数,推导出一种适用于群集优化迭代求解的视觉能量最小化模型,并提出一种基于多蚁群动态协作的优化策略,实现道路图像检测的优化算法。该方法根据"分而治之"的原则,先由各蚁群独立优化各自子问题,然后针对约束条件动态变化的特点采用一种新的动态自适应信息交换策略,实现一种近似全局最优的2维道路图像检测。与基于GraphCut的道路图像检测算法相比,动态多蚁群协作优化算法不仅具有更好的检测性能,并且可实现任意类数的检测,适用于包含多种类型的复杂道路场景。     

毒品滥用流行病模型的稳定性分析

现有毒品滥用流行病模型假设吸毒者康复后对毒品拥有永久"免疫"力，而忽视了其再次成为毒品易感者的可能性。针对这一问题，通过考虑社区治疗和隔离治疗两种措施，分析了毒品滥用人群的演化过程，提出了基于暂时"免疫"力的毒品滥用流行病模型，并计算了模型的基本再生数，讨论了模型平衡点的存在性和稳定性。当基本再生数小于1时，模型存在一个局部渐进稳定的无毒平衡点；当基本再生数大于1时，模型存在唯一的地方病平衡点，并利用几何方法证明了地方病平衡点的全局稳定性；当基本再生数等于1时，如果满足一定条件，模型出现后向分支现象。数值模拟验证了上述所有结果。研究结果表明提高隔离治疗率、改善社区治疗效果和降低接触传染率可以有效抑制毒品滥用的流行。     

基于智能手机的麻痹性贝毒现场快速检测试纸条分析仪

石房蛤毒素(STX)是常见的麻痹性贝毒(PSP),通过食物链积累在贝类食品中,人类若食用这种有毒的贝类会影响健康,甚至中毒.因此迫切需要一种简便的方法来检测这种麻痹性贝毒以避免中毒事件的发生.基于竞争性免疫原理的试纸条可以和石房蛤毒素产生特异性显色反应,采用研发的新型手持式分析仪进行检测分析.毒素分析仪采用智能手机作为光探测器,配合3D打印配件,再通过智能手机上研发的用于图像采集和数据处理的应用程序,可对显色后的试纸条进行分析处理并得出所测毒素的浓度.这种方法简单、快速、检出限低、灵敏度高.目前,本仪器可测得的STX的检出限:5.2 ng/mL,检测范围:5.2 ng/mL~100 ng/mL.实验表明,本文研制的基于智能手机系统和免疫分析的手持式试纸条分析仪有望成为对麻痹性贝毒进行现场快速检测的有效工具.     

胶体金喷膜仪的设计与开发

胶体金免疫层析试纸条以其快速、便捷、不需要特殊设备、结果判断直观等优点,逐渐受到人们的重视.针对胶体金免疫层析试纸条生产过程中的喷金工艺要求,设计了一套基于单片机控制系统的胶体金喷膜设备.通过对喷金量、喷金范围等参数的控制,实现了对胶体金免疫层析试纸条定量、均匀、自动的喷金操作.试验证明,该设备操作简单方便、性能稳定、精度可靠,适用于胶体金免疫层析试纸条的科研机构以及中小型研发和生产企业.     

基于图像点云的道路缺陷检测

本文针对无人机图像点云道路缺陷检测问题, 提出了一种基于点云切片平面拟合与聚类的道路缺陷检测方法. 首先, 采集无人机图像进行三维重建生成图像点云, 对点云进行坡度滤波与统计离群点滤波, 消除噪声和异常点的干扰. 然后, 对点云进行切片并利用随机采样一致性平面拟合算法估计道路的平面模型. 随后, 运用点云DBSCAN聚类算法分类出边缘噪声与道路损伤点云. 最后, 采用点云切片法估计损伤程度. 在实验中, 我们使用真实无人机采集的点云数据, 并与基于点云垂直度特征检测方法进行了对比. 实验结果表明, 本文方法表现出较高的准确性和鲁棒性, 体积估计的误差为1307 cm³. 相较于传统方法, 本文方法能够更精确地检测出道路损伤, 并能适应复杂的道路形状变化.     

反映试纸特征的图像检测系统设计

该文研究了试纸图像分析处理的关键技术,提出了一种以图像处理技术为基础的便携式检测系统实现试纸定量检测方案,通过对标准品的定量检测实验,证明试纸分析系统满足预期设计要求又具有便携、快速、容易操作等优点,有着广阔的市场前景和发展空间。