基于机器视觉的轮胎表面缺陷检测系统的研究与应用

在传统的轮胎表面缺陷依靠人工检测,存在劳动强度高、受人的主观影响大以及效率低下的问题。针对这一现象,研究了一种基于机器视觉的轮胎表面缺陷3D检测系统。该系统依靠机器视觉系统获取检测轮胎的表面图像,然后创建3D模型、判定缺陷类型,最终实现实时自动预警,为轮胎生产商提供一种自动化检测方案。系统集成了先进的技术、软件和工具,配套的信息管控系统可以对轮胎型号和生产数据进行采集、存储、分析,以便在生产过程中实现更高效、更可靠的质量控制,具有较高的实际应用推广价值。     

基于图像分割技术的图像数字水印算法研究

针对数字图像水印技术,通过对闭运算得到的图像再进行开运算,使实验得到的图像区域较为完整,采用4×4的正方形结构元素,使得图像区域有更多的白色像素被置为黑色,对图像进行取反操作,能够对图像区域的非连通区域进行填充.希望能够利用精确的图像分割算法,实现对复杂版面的文档图像的有效切割,在一定程度上对图像数字水印的推广起到促进作用.     

印刷电路板缺陷检测的实际应用

电路板在我们的日常生活中非常常见,这就使得印刷电路板的缺陷检测显得尤为重要。AOI作为新兴的检测PCB板缺陷的系统,在生产实际中正在被大家熟知并且应用。相较于传统的检测方式,AOI系统比较灵活,无论是在检测时间还是系统运算上,或者是对相关技术人员的要求相较于传统方式都比较有优势,本文就AOI系统在实际中的应用展开讨论,分析并且介绍了在实际应用中的具体细则。     

生物光声成像中声反射伪影抑制方法的研究进展

生物光声成像(Photoacoustic Imaging,PAI)是一种新型的无创复合功能成像方法.生物组织不均匀的声学特性会使超声波在组织界面处发生反射,导致重建图像中存在伪影和失真,降低图像质量和成像深度.文中综述了目前抑制PAI声反射伪影的主要方法,包括延迟相减法、基于杂波去相关理论的方法、短滞后空间相干法、基于深度学习的方法、光声引导聚焦超声法、基于超声平面波模型的方法和多波长激励的方法等,详细介绍各方法的原理,分析其优势和不足,并展望未来的研究趋势.     

比较X线和CT在矽肺诊断中的临床价值分析

目的:对比分析CT与X线在矽肺诊断中的临床价值。方法:回顾性分析2011年3月至2013年6月100例经广东省职业病防治院确诊的矽肺患者的X线与CT的影像学表现,比较它们在矽肺诊断过程中的检出率。结果:CT检查的总确诊例数为32(32.0%)例,X线的总确诊例数为32(32.0%)例,两者之间有统计学差异(P0.05),分析矽肺I期、II期、II期两者的检出率,差异无统计学意义(P0.05)。结论:CT检查在矽肺的诊断中更具有优势,矽肺诊断检出率明显高于X线,但为了早期诊断矽肺和确定其进展,为治疗提供合理的参考,在X线的基础上结合CT检查更有利于矽肺的诊断。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

CTA成像技术在颅内动脉瘤中的应用及最新研究进展

颅内动脉瘤是引起非外伤性蛛网膜下腔出血最常见的原因。颅内动脉瘤再次破裂后患者的病死率上升,因此如何对其进行早期诊断成为临床医生关心的问题。近年来,随着CTA、DSA等检查技术的发展,颅内动脉瘤的检出率有所增加。目前,CTA作为相对无创的检查方法,在颅内动脉瘤诊断方面起重要作用。本文综述CTA成像技术对颅内动脉瘤的诊断价值及相关研究进展。     

跨孔地震波CT层析成像技术在海域岩溶勘察中的应用

岩溶隧道勘察难度大,施工风险极高,能否准确地探测岩溶的分布特征直接关系到施工的成败。地震波跨孔CT操作简便、分辨率高、准确性好,但在海域还没有工程先例。以大连某海域岩溶勘察为例,介绍了地震波跨孔CT层析成像的原理、工作方法及应用效果,结果表明跨孔地震波CT层析成像技术在海域岩溶勘察中具有较高的精度和可信度。