显微光子计数成像系统及其应用

光子计数成像系统可以探测生物超微弱发光,但是只能探测生物的宏观图像,若要深入到细胞、分子水平,必须有显微光子计数成像系统。二者的区别类于显微光子计数成像系统是噪声受限系统。本文报道的显微光子计数成像系统,采用＾１４Ｃ同位素光源来监测系统的状态,保证实现极限探测。该系统可以用来研究痕量生物分子的分布和功能,显示钙离子在细胞内外的分布,活性氧、基因表达的监测等。由单光子到单分子、组织学图像到功能图像的     

光子计数模式下的目标探测与成像

 当光微弱到以单个光子发射时,成像系统只有利用光子计数模式才能探测到单光子信息。采用基于碰撞电离效应的全固态雪崩光电二极管作为探测元件,构成微光环境下的光子计数成像实验系统。该系统的硬件主要由雪崩光电二极管构成的单光子计数器、计算机、微光照度计、2维电控导轨、控制器、暗箱等组成。控制器的软件在Altera公司Quartus环境下设计,主要完成导轨运动的控制;上位机软件采用VC++编程实现系统的数据采集处理、系统功能控制和光子计数图像显示等。该系统为全固态结构,工作电压小于35 V,暗计数率小于4 Hz。所建光子计数成像系统在10－5 lx微光环境下实现了目标的探测成像。     

紫外单光子成像系统的研究

搭建了紫外单光子成像系统,详细介绍了该系统的组成、工作原理和分辨率性能测试.由汞灯发出的紫外光经过大气散射、多块减光片得到了紫外单光子流.单光子直接打在微通道板上,微通道板产生的倍增电子由楔条形阳极收集,电荷灵敏前置放大器将阳极输出的电荷信号转变为电压信号,主放大器对前放信号进行滤波整形.利用高速数据采集卡连续采集主放大器的输出波形,通过软件对采集波形进行处理,采用图像处理技术得到了紫外单光子10min的计数图像,并对图像进行了畸变校正.此外,通过自己设计的分辨率板,测得该系统的分辨率可达150μm.该系统在极微弱光探测成像,生物发光,空间环境探测等方面具有广泛应用. 关键词： 单光子计数成像 阳极探测器 楔条形阳极 分辨率     

多视场宽时域仿生极高速成像

现有极高速成像系统存在元件复杂、系统庞大以及视场受限的问题。基于螳螂虾小眼和复眼结构提出一种结构紧凑的极高速成像方法，可应用于多种视场和时间范围。仿生极高速成像仿生微绒毛阵列结构，以条纹结构光照明和空间角分复用为基础，实现图像的压缩和瞬态事件时序图像的重现。仿生螳螂虾小眼结构，可以实现视场极高速成像；而复眼系统结构上有小眼系统拼接组成，可以突破限制现大视场极高速成像。时间延迟结构与照明成像光路分离，可以实现飞秒至皮秒时间尺度的瞬态事件记录。因此，仿生多视场极高速成像理论上可以应用于各种视场的成像，仿真实验的摄影频率可以达到1.2×10¹³帧/s，还原图像分辨率可以达到80.6 lp/mm。仿生极高速成像为大范围、群体性瞬态事件的探测提供了可能，例如光在散射介质中的传播、随机运动等，并且其结构紧凑，为极高速成像仪器的小型化、轻量化打下基础。     

自动光学(视觉)检测技术及其在缺陷检测中的应用综述

以智能制造业表面缺陷在线自动检测为应用背景,系统地综述了自动光学(视觉)检测(以下统称自动光学检测,AOI)技术。内容涉及AOI技术的基本原理、光学成像方法、系统集成关键技术、图像处理与缺陷分类方法等。对AOI系统集成中的关键技术,如视觉照明技术、大视场高速成像技术、分布式高速图像处理技术、精密传输和定位技术和网络化控制技术等进行了概述;对表面缺陷AOI主要光学成像方法的基本光学原理、功能和应用场合进行了总结;对表面缺陷检测中的图像处理、缺陷几何特征定义、特征识别与分类算法进行了系统阐述,重点介绍了周期纹理表面缺陷图像中的纹理背景去除方法,复杂和随机纹理表面缺陷的深度学习检测、识别与分类方法。     

基于锁相光子计数测量的单像素空间频率域成像系统

基于锁相光子计数技术,提出一种多波长并行检测的单像素空间频率域成像(SFDI)系统。以一个数字微镜器(DMD)为待测多波长漫反射光的调制光源,以另一个DMD为漫反射光采集、编码与会聚设备,使得会聚后的漫反射光通过锁相光子计数技术实现不同波长的解调分离,同时降低了系统成本。引入压缩感知图像恢复理论,有效缩短了多次空间编码引起的单像素成像时间。实验结果表明,所提SFDI系统只需要进行像素总数20%左右的编码,即可准确重构多波长下仿体表面漫反射光图像。     

一种基于图像处理保偏双尾纤装配精度的检测方法

双尾纤相对位置的装配精度直接影响保偏双光纤准直器的保偏性能。研究和分析了双尾纤的装配精度对保偏准直器保偏性能的影响,并指出双尾纤端面"猫眼"的垂直度是主要影响因素。提出了一种保偏双尾纤装配精度的检测方法,检测系统主要由CCD摄像机、显微镜、图像采集卡和VC开发的检测处理软件等构成。还对系统中保偏双尾纤端面图像获取及图像预处理、检测光心"猫眼"坐标位置所采用的算法及"猫眼"垂直度的检测模型进行阐述,该系统检测精度优于0.5°。     

脉冲核辐射源高速照像技术的研究

核裂变和聚变反应释放的中子和γ射线携带着核反应区的空间信息。我们采用独特的双截锥厚针孔装置,将中子、γ射线成像于快速塑料荧光体上,使之转换为核反应区的荧光图象。利用分幅或单式幅变象管快门装置,选取不同射线、不同时刻的图像,并通过高速电视摄像系统将其传输到～1km以外的记录系统。记录系统采用扫描变换管图像贮存器和高速显示器实时贮存和拍摄图像。通过计算机增强处理获得了核反应区的等强度     

一个新型的水下实况微光高速电视记录系统

介绍了一个新型的水下实况微光高速电视记录系统在船上或岸上使用该系统的控制系统,可对该系统的水下成像系统进行远程控制,并通过该水下成像系统得到水下运动目标的水下常速电视图像、水下高速电视图像和水下微光高速电视图像该系统的工作水深可达水下50m.     

基于小波重构的木材表面缺陷检测系统研究

设计了木材加工业中木材纹理表面的检测系统，提出了一种有效的选取小波频带重建图像的纹理瑕疵检测方法。设计的检测系统由新型LED光源，明暗域结合成像光学系统，高速高分辨率线阵CCD器件等组成。应用小波基函数在较优的分解级数上对纹理图像进行分解，然后在最佳的分辨率级数上正确选取平滑图像或者细节图像来重建图像。在重建图像中均匀纹理图案被有效地移除，仅仅保留了局部瑕疵区域，小波频带选取是基于小渡系数的能量分布自动确定最佳重构参数。重构后的图像经阈值处理得到二值图像，最后运用数学形态学的方法对二值图像后处理。实验表明，该方法可用于实时在线检测木材表面的瑕疵。     

基于图像处理的零件二维尺寸检测方法

为了提高零件二维尺寸测量精度和效率,提出一种基于图像处理的非接触式检测方法。对零件图像进行灰度化、采用自适应中值滤波算法来减小图像数据量以及除去噪声;通过最大类间方差法自动确定阈值获得二值图像;采用形态学梯度算子提取图像边缘,并用最小二乘法拟合像素尺寸;通过标准件法对系统进行标定获得零件尺寸。以6204-Z型深沟球轴承作为实验对象,获得轴承内、外径的尺寸。与游标卡尺测量结果比较,所提出的图像处理方法获得的内、外径平均误差达到9.6μm和0.7μm。通过实验对比与分析,方法快速有效,具有较高的准确性和良好的鲁棒性。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究。使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率。为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法。该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测。实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

An infrared thermal image processing framework based on superpixel algorithm to detect cracks on metal surface

Infrared thermography has been used increasingly as an effective non-destructive technique to detect cracks on metal surface. Due to many factors, infrared thermal image has low definition compared to visible image. The contrasts between cracks and sound areas in different thermal image frames of a specimen vary greatly with the recorded time. An accurate detection can only be obtained by glancing over the whole thermal video, which is a laborious work. Moreover, experience of the operator has a great important influence on the accuracy of detection result. In this paper, an infrared thermal image processing framework based on superpixel algorithm is proposed to accomplish crack detection automatically. Two popular superpixel algorithms are compared and one of them is selected to generate superpixels in this application. Combined features of superpixels were selected from both the raw gray level image and the high-pass filtered image. Fuzzy c-means clustering is used to cluster superpixels in order to segment infrared thermal image. Experimental results show that the proposed framework can recognize cracks on metal surface through infrared thermal image automatically.     

基于黑体标定的红外图像非均匀性校正系统设计

为提高某中波红外探测器的图像质量,设计了基于FPGA的红外图像实时处理系统,系统能够完成实时的非均匀性校正与盲元补偿处理。介绍了目前常用的非均匀性校正、盲元识别和补偿算法,并结合实际工程需求采用多点法进行非均匀性校正以及8点平均法进行盲元补偿。在仿真实验成功的基础上,基于FPGA平台构建了硬件平台。系统可以实现系数自定义更新,可以手动或自动完成非均匀性较正系数计算,以及实现盲元列表的自动更新操作。利用某国产中波红外探测器对处理系统进行了测试试验,实验结果表明:校正后图像非均匀性0.3%,盲元率0.001%。系统工作稳定、可靠,图像处理满足实时性和精度要求。     

基于物联网的人工智能图像检测系统设计与实现

物联网络的建立促使人工智能领域取得飞跃性进展。传统图像检测方法利用小波能算法进行背景与边缘噪声划分方式进行图像检测,存在低分辨率图像检测精度低、检测速度慢、缺乏图像深度分析等一系列问题。物联网人工智能发展迅速的环境下,提出基于物联网的人工智能图像检测系统设计。采用智能人工像素点特征采集技术(IAPCCT),对图像进行逐点特征提取,运用物联网丰富数据量资源与处理运算能力对采集图像像素点进行特征分析回馈,回馈信号经人工智能信号图像合成模块(AISIS),对信号做图像转换处理并输出分析结果完成图像检测。通过仿真实验测试证明,基于物联网的人工智能图像检测系统设计具有图像检测率高、识别准确度高、运行稳定、处理高效等优点。     

基于改进的Canny算子实时视频边缘检测系统在FPGA上的设计与实现

为了提高图像边缘检测的性能,缩短处理时间,提出了一种基于FPGA的实时视频边缘检测系统。该系统以EP2C8Q208C8为实验硬件平台,首先采用摄像头OV7670获取模拟视频数据,双端口SDRAM实现对图像数据的缓存,利用FPGA并行处理的特点,采用Verilog HDL硬件描述语言实现改进的Canny边缘检测算法,最终实现在VGA显示屏上显示图像边缘的效果。实验结果表明,较传统的边缘检测算法,该系统边缘检测定位精度高,对噪声的抗干扰能力强,能够准确快速的输出图像边缘信息。     

图像检测螺纹的系统设计

基于视觉的图像处理技术逐渐成熟,将图像处理应用在工件检测中也被广泛认同;利用图像检测螺纹的技术和装置也不断被改进和完善。针对螺纹图像检测中连续性较低、精度不高的问题,设计了一种连续自动螺纹检测系统。在圆盘上均匀分配四个工位,由电机和分割器带动,实现螺纹检测过程的放置提取、工件判断、表面除杂以及图像采集四个过程;高精度工业相机获取的螺纹图像,应用Labview中Vision assistant模块,实现图像的几何畸变矫正、边缘检测、目标分割、图像标定、参数计算和检测。经过实验证明,该系统实现了螺纹检测的自动化,并且提高了螺纹检测的精度。     

基于ARM的嵌入式图像识别检测系统的设计

图像识别的主要目的是使用计算机作为工具对目标图像进行处理、解析与应用,通过数据分析检测出具有不同特征的目标和对象,发展至今其已成为了人工智能的基础。本文基于ARM嵌入式芯片提出了一种结合尺度不变特征变换匹配算法的图像识别检测系统,系统硬件部分采用模块化设计的思想以提高系统的兼容性,分为图像获取、数据采集、数据存储、图像识别等模块;软件部分采用斑点检测匹配匹配算法进行图像识别以提高图像识别速度与精度。实验结果表明所设计的系统具有识别速度快、精度高、可靠性高、故障少的特点。     

基于数字图像处理技术的树脂眼镜镜片缺陷检测研究

通过设计的镜片自动检测光学硬件系统,给出了树脂镜片精细杂质图像处理措施,将图像差分法应用于镜片图像边缘的去除;同时解决了镜片检测灰尘影响的问题;另外运用改进型的归一法解决杂质计数问题,为自动化分级分拣系统的研发提供重要的数据支持,为镜片缺陷检测系统的后续分级分拣的数字控制模块提供了可操作性。该检测系统检测精度为0.03 mm、速度为1片/s,检测误差控制在5%。     

基于YOLOv3框架的高分辨电镜图像原子峰位置检测

高分辨电镜图像中原子峰位置的检测具有十分重要的现实意义,通过精确定量化原子峰位置可以分析物质在微观尺度上的结构形变、电极化矢量分布等重要信息.近年来深度学习技术在图像目标检测领域取得了巨大突破,这一技术可用在高分辨电镜图像处理上,因为原子位置的检测可以看作是一个目标检测问题.本文利用先进的机器学习方法,通过制作高质量原子图像样本集,使用YOLOv3目标识别框架对原子图像进行自动检测,达到预期效果,实现了深度学习技术在高分辨电镜图像处理领域的应用.该方法的运用有望突破自动处理动态、大量电镜图片的瓶颈问题.