显微环境下运动颗粒图像测量系统研究

针对运动颗粒测量的需要,确立了测量原理,研制了检测芯片.重点分析了显微环境下颗粒成像的各种光学性能,包括系统的基本参数,系统动态成像性能,景深以及检测芯片对颗粒成像的影响,在此基础上,本文总结了运动颗粒检测系统的光学设计要求,并给出了运动颗粒的图像测量平台的配置.     

显微环境下运动颗粒图像测量系统研究

针对运动颗粒测量的需要,确立了测量原理,研制了检测芯片。重点分析了显微环境下颗粒成像的各种光学性能,包括系统的基本参数,系统动态成像性能,景深以及检测芯片对颗粒成像的影响,在此基础上,本文总结了运动颗粒检测系统的光学设计要求,并给出了运动颗粒的图像测量平台的配置。     

虚拟仪器在颗粒显微图像测量中的应用

介绍了实验室虚拟仪器工程平台Labview在颗粒显微测量中的具体应用。基于Labview的颗粒显微自动分析仪能给出颗粒的几何尺寸参数。     

斜投影显微图像分析法测量片状颗粒厚度的研究

与传统正投影显微图像分析方法不同,本文应用斜投影法,通过变换观测颗粒群的角度,依据获得的光学显微镜下颗粒群的信息,推导出了颗粒群厚度的计算公式,并讨论了厚度分辨能力与倾斜角、放大倍数之间的关系,同时应用实例证明了该方法的可行性。     

基于显微观测及图像处理的颗粒检测综述

本文对粉体颗粒的检测方法进行总结回顾 ,分析了各种方法的技术特点和局限性。针对颗粒特性 ,对基于显微观测与图像处理的粉体颗粒分析检测技术做了研究介绍 ,分析了此技术的现状与发展及应用前景。     

激光多普勒流动测量技术在颗粒流体两相流中的应用

分析介绍了激光多普勒流动测量技术的原理和用ＬＤＶ／ＰＤＰＡ同时测定颗粒流体两相速度和粒径大小的基本方法，并进一步讨论了ＬＤＶ／ＰＤＰＡ测量颗粒浓度和两相流动动态特性的问题。     

大气PM2.5显微图像的处理与分析

基于数字图像处理的原理,提出了处理显微图像颗粒物的方法。对饱和度图像进行分析,用直方图均衡化方法增强图像反差;选择式掩模平滑法保证颗粒图像边缘的清晰;开操作填补颗粒图像中的空洞,闭操作分离粘在一起的颗粒;并用自适应阈值分割颗粒图像。在Image-ProPlus4.0(IPP)平台上处理了大小分序的四幅图像共13108个颗粒,其平均直径分别为1.155μm,1.328μm,1.950μm,2.012μm。实验结果表明,这种颗粒采集,图像分选、处理和识别的方法能适用于大气PM2.5颗粒物的测量。     

显微图像法测量颗粒粒径的不确定度评定

采用显微图像法测量某球形玻璃微珠颗粒的平均粒径,从测试重复性、显微图像内标法粒径测量等方面对影响颗粒粒径测量结果的不确定度进行分析和阐述,并对各不确定度分量进行计算和合成,最终给出颗粒粒径测量的不确定度报告。结果表明,当采用扫描电镜内标法在放大倍率为200时,球形玻璃微珠颗粒的数量平均粒径的扩展不确定度为5.3%,有效自由度为96。     

基于显微观测及图像处理的颗粒检测综述

本文对粉体颗粒的检测方法进行总结回顾，分析了各种方法的技术特点和局限性。针对颗粒特性，对基于显微观测与图像处理的粉体颗粒分析检测技术做了研究介绍，分析了此技术的现状与发展及应用前景。     

基于尺度不变特征变换特征的显微图像在线拼接方法

为解决显微镜观测视野狭小的问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征的显微图像自动拼接方法.该方法充分考虑了显微图像采集过程以及显微图像自身的特点,通过一系列适用于显微图像拼接的算法,控制单幅图像拼接时间在1秒内,进而可以保证显微图像拼接随图像采集在线完成,同时,利用SIFT特征匹配准确度高的优点,可达到亚像素级的拼接精度.该方法拓展了显微镜的应用,尤其适用于生物和医学显微图像观测.     

基于离焦状态模糊显微图像反馈的微操作方法

提出了一种基于离焦状态模糊显微图像反馈的微操作方法,此方法关键在于提取离焦状态显微图像的三维位置信息.给出了基于系统辨识的显微图像深度信息提取方法和扫描线算法,分别用于提取离焦状态显微图像的深度信息和平面位置信息,上述方法在精度和效率两方面均达到在线应用水平.进一步,将上述方法应用于微操作机器人系统,成功完成了离焦状态双针互插实验.这样,微操作在聚焦状态和离焦状态下均可进行,也就将微操作机器人的工作空间在Z方向(光轴方向)进行了拓展,实验条件下,从聚焦区内约2μm范围扩展到聚焦带上下70μm.     

深度学习在材料显微图像分析中的应用与挑战

材料的组织结构主要受成分和制备加工工艺的影响,是决定材料性能的关键因素,在材料研发的全周期内具有重要作用。材料组织结构以非结构化图像数据的形式呈现,利用人工经验性的手段进行分析和信息抽取,遗漏了大量的材料学信息和隐含知识。深度学习技术的发展和应用,为材料显微图像中信息的精准、快速、自动获取提供了重要的研究手段。本文从图像处理、图像分析和图像理解3个方面概述了材料显微图像处理与信息挖掘的主要研究内容和关键技术,详细介绍了深度学习在图像分析中的图像识别、图像分割和图像生成3个任务中的研究进展,讨论了深度学习在材料显微图像分析和信息挖掘中的发展方向和挑战。     

叠焦三维显微视觉测量聚焦评价算法研究

为了精确、快速提取叠焦三维显微视觉测量的叠焦图像序列像素点聚焦位置,提出了基于最大梯度的聚焦评价算法。设计了2个带通掩膜算子和4个高通掩膜算子,在带通信号和高通信号中提取每个像素点对于相邻像素点强度变化的最大值来表示该点的聚焦程度,以提高聚焦评价函数提取梯度信息的能力。采用自适应梯度阈值分割算法提高了聚焦评价的灵敏度,降低了聚焦评价曲线的波动及次峰的影响。开展实验对算法的实际性能进行验证,结果表明：相较经典的空间域聚焦评价算法,基于最大梯度的聚焦评价算法的鲁棒性、灵敏度、无偏性和单峰性均显著提高,且具有很好的实用性,能够有效满足复杂轮廓微纳米级三维显微测量聚焦评价要求。     

面向直线类目标图像测量的对焦算法

针对直线类边缘图像测量中的对焦问题,文章提出了一种利用被测边缘梯度信息的对焦算法。在包含被测边缘的区域内,该算法计算各行或列中被测边缘点的梯度值,求出这些梯度值的平均值;根据聚焦时边缘梯度相对达到最大的成像特点,将所求得的边缘梯度平均值作为聚焦程度的评价准则。该算法与两种常用对焦算法——灰度差分法和灰度方差法的对比试验表明,在保持平滑性不变的情况下,该算法的单峰幅值比灰度方差法大10倍;它克服了灰度差分法依赖阈值的缺点,而且平滑性明显优于后者,其局部波动平均幅值仅为灰度差分法的1/10。     

基于最小二乘准则的模糊估计和图像复原

在计算光学显微成像技术中,点扩展函数往往是未知的,且不易获取,从而给图像复原带来很大困难。基于最小二乘准则和最优化理论,提出了利用变尺度法的三维点扩展函数参数估计算法;针对传统EM算法存在复原效果细节丢失严重等问题,提出最小二乘共轭梯度三维图像复原算法。算法在点扩展函数参数估计和求解真实图像之间进行交替迭代,从而得到图像的最优估计。实验表明,新算法在较短时间内,能够较准确地估计出点扩展函数参数,并得到较好的复原结果。     

基于高速图像测量技术的缓冲材料缓冲性能的表征

有效表征缓冲材料的缓冲特性对于优化设计缓冲包装十分重要。采用动态缓冲系数表征材料的缓冲性能是一种非常有效方法。基于动态压缩实验和高速图像测量技术,测量了发泡聚乙烯缓冲材料冲击过程中的动态应力—应变曲线,由此得到不同应力水平情况下单位体积的动态变形能和动态缓冲系数,从而直接表征了泡沫材料的动态缓冲性能,为缓冲包装设计提供了重要的基础数据。     

关于图像恢复算法的一点注记

讨论了国内外众多图像处理著作中关于图像恢复算法推导中存在的错误.用变分法的理论重新证明了无约束图像恢复算法的结果.     

Application of digital image analysis to strain measurement at elevated temperature

Digital imaging techniques are applied to the measurement of surface displacement and strain at elevated temperatures. A simple surface preparation using high temperature paint together with a CCD video camera for digital imaging serve as the basis for the measurements. Mathemetical correlation of the surface intensity pattern between reference and deformed states is used to measure local surface deformation. The method is non-contacting and full field. Displacement and strain measurements have been made at temperatures to 600°. Coefficients of thermal expansion of three metals have been measured using this technique and compared to strain gauge and handbook values. Limitations and potential extensions of the method are discussed.     

Theoretical calculation of uncertainty region for spherical particles based on a picket fence,quasi-monodisperse particles

In order to confirm the reliability of particle size measurement technique and to prepare standard reference particles for calibrating particle size measurement devices, experimental and theoretical studies have been conducted about the uncertainty region of particle size measurement for the picket fence and quasi mono-disperse particles. The vertical and horizontal uncertainty regions based on Tschebyscheff theory are calculated to the picket fence distribution composed of two kinds of nearly mono-disperse particles. The uncertainty region increases around the intermediate particle diameters between the two kinds of particles.Because the original particle size distribution is nearly mono-disperse, the uncertainty regions around the minimum and maximum particle diameter are small compared to the intermediate particle diameters between the two kinds of particles.The uncertainty region in vertical and horizontal direction changes to decrease with the increase of sample size. For the picket fence distribution composed of two kinds of nearly mono-disperse particles, the sample size about more than 10,000 is necessary to obtain the reliable results in particle size counting process.