一种大场景下的棋盘靶标角点自动定位算法

针对棋盘图案,提出一种亚像素精度的角点自动定位算法．该算法采用由粗到精的分层次检测策略,首先通过投影算法自动定位靶标图像中棋盘子图像的大致位置;其次在棋盘子图像中进行Hough变换,并根据角度投影图和幅值投影图进行棋盘角点的初步定位;最后在初步定位的角点邻域内通过高斯灰度插值和Harris算法得到最终的亚像素精度的角点位置．此外,本文还利用Hough变换提取的直线对角点进行自动排序．实验结果表明,该算法自动化程度较高,能够在大场景中自动定位靶标及其角点位置,而且精度较高,适用于大场景环境下畸变较小的摄像机的标定．     

生物芯片检测仪

生物芯片检测仪是上海裕隆生物科技有限公司开发的用于生物芯片反应结果检测的自动化仪器，采用了光机电一体化技术，能够全自动摄取、处理、分析、打印生物芯片检测结果，采用了自动找点技术，智能性高，具有扫描范围大、扫描速度快、灵敏度高、信噪比高、全自动定位图像分析技术、全自动数据分析处理、操作简便等特点，适用于利用化学发光原理的生物芯片反应结果的检测，可用于科学研究、教学实习以及临床检验等多个领域。     

嵌入式生物芯片检测分析系统设计*

提出一种嵌入式生物芯片检测分析系统设计方法。根据样点、噪声和背景特征的关系提出适合嵌入式系统的软件算法,并设计出通过CCD采集芯片图像、DSP进行图像信息处理的生物芯片检测分析系统硬件。多种生物芯片实验结果表明系统操作简便,可以稳定地对生物芯片进行自动的检测分析,对目前生物芯片检测分析系统的自动性和集成性方面有很大的提升。     

3D计算中高速图形转换器算法设计

在图像处理过程中的分析图像的特征,需要达成特征提取,为后续的图像处理和分析。在目标图像的提取过程中,本文选定了特征角点特征。角点定位准确的图像匹配在三维重建中起着重要的作用。角落像素相对于外在的像素灰度值的突变或凸形状的像素点较为集中。本文分析了三个角点提取方法:苏珊角点检测方法,哈里斯角点检测方法,多尺度结合苏珊算法改进,亚像素角点检测方法,以便满足系统对精度的要求。     

基于改进SLIC算法的电力设备故障区域分割方法

在电力设备状态监测中,红外测温图像故障区域的分割是今后故障诊断智能化发展的关键环节。为了实现图像自动化处理,提高故障区域的分割精度,提出一种改进SLIC算法的故障区域分割方法。采用导向滤波器对红外测温图像进行预处理;在SLIC超像素迭代过程中增加亮度相似性限制条件,并将生成的超像素以种子点的色彩值匹配颜色;通过自动设置色调阈值,实现对电力设备故障区域的分割和标记。实验结果表明,改进的算法与原始SLIC算法相比,边缘召回率提高了4.10%,对故障区域的分割更具优势。     

基于灰度矩的脉搏图像亚像素特征点提取研究

在基于双目视觉脉搏图像传感器的脉搏三维信息检测中,图像特征点的提取是关键基础。为了提高脉搏图像特征点提取的精度,提出一种新的对脉搏图像特征点进行亚像素定位的算法。在完成脉搏图像的预处理后,对脉搏图像进行基于灰度矩的亚像素边缘检测,结合最小二乘拟合法得到圆形标志中心点,最终实现脉搏图像的特征点提取。实验结果表明该算法能够准确定位脉搏图像特征点,精度可达到0.03~0.04像素,为后续双目视觉的立体匹配及脉搏三维形态的重构奠定了基础。     

生物芯片血液蛋白自动检测与控制研究

针对生物芯片血液蛋白分析与检测的特点和要求设计并实现了一个自动检测分析与控制系统.该系统综合运用机械自动化技术,图像采集与分析技术,计算机控制技术,能够在机械系统平台的基础上,自动完成利用生物芯片对血液蛋白的检测和分析过程.系统实验结果表明该系统能够精确,快速,大批量的完成生物芯片血液蛋白分析操作.且人机界面友好,操作方便.     

荧光免疫层析芯片检测系统信号提取方法研究

基于智能手机硬件平台,开发了一种荧光免疫层析芯片检测系统,实现检测系统对荧光信号强度的准确提取和荧光芯片上免疫分析物的定量检测.提出了一种应用智能手机的荧光芯片图像特征提取和识别的方法,识别荧光芯片的信号区域并提取信号强度,对荧光免疫层析芯片检测系统的研发起到了指导性作用.以荧光层析芯片图像为基础,通过改进的Sobel算子检测出芯片图像中信号区域的特征,进行卷积运算,阈值分析,二值化,投影法获取检测区域边界,实现了对荧光信号强度准确提取.实验结果表明:图像特征识别方法实时性好、精度高,可应用于荧光免疫层析芯片检测系统中.临床应用结果表明:信号强度与免疫分析物浓度具有很好的相关性,检测系统能够很好地提取芯片的荧光信号强度.     

基于深度学习的弱纹理图像关键目标点识别定位方法

为提高弱纹理图像关键目标点的检测识别能力,提出基于深度学习的弱纹理图像关键目标点识别定位方法;构建低光照强度弱纹理图像关键目标点的拓扑特征分布模型,采用透射率作为检测系数,结合亮通道的先验知识,建立像素大数据分布集,采用暗原色融合和RGB像素分解方法实现对低光照强度弱纹理图像的信息自适应增强处理;根据透射区域噪点融合匹配结果,采用交叉组合滤波检测和深度学习算法,实现对低光照强度弱纹理图像降噪和信息增强,据此实现对低光照强度弱纹理图像关键目标点检测识别;仿真结果表明,采用该方法定位识别的精度较高,平均为0.93,图像输出质量较好,峰值信噪比平均为32.87,通过准确率-召回率曲线的对比也表明性能较为优越。     

基于图像分析的军队标号绘制自动化测试方法研究

军队标号作为军用态势图中基本的图形元素,在军用指挥控制系统中具有重要的意义。目前对军标符号的测试大都采用手工测试的方法,测试效率较低。本文针对这个问题,设计并实现了对军标符号的自动化测试。首先,本文实现了军标符号的自动标绘;然后采用图像分析中的形态学膨胀方法、角点检测技术以及图像二值化分析方法,着重对军标符号的线宽、柔化、颜色三个常用属性的测试进行研究和设计;最后根据测试结果自动生成测试报告。实验结果表明,本文为验证军标符号绘制的正确性提供了一种可行、有效的自动化测试方法,使图形图像分析在自动化测试领域有了新的应用。     

MEDA芯片菊花链的自动容错设计

微点阵生物芯片MEDA biochip将微电子和微流体结合,是最近出现的一种新型数字微流控芯片,它基于微点阵思想,每个微点阵单元都包含驱动电路和检测电路,从而实现对生化实验的实时监测。为减少外部引脚,MEDA芯片的所有微单元由菊花链串联,以实现对芯片的准确控制。作为MEDA芯片的关键数据通路,菊花链上即使只有一个单元发生故障,也会导致整条链失效,因此必须对菊花链进行有效的容错设计。为MEDA芯片设计了具有自测试和容错功能的菊花链结构,该结构由测试响应触发菊花链故障单元的自动容错。当菊花链的某个单元出现故障时,其测试响应产生异常,从而触发故障单元的自动修复,若修复失败,则异常的测试响应会再次触发该单元的旁路,从而实现自动容错。实验结果表明,该结构可以在测试和诊断故障的同时进行有效的容错,并在容错失败时将其永久旁路。     

生物芯片微阵列分配机器人系统的研制和开发

生物芯片是21世纪的前沿研究领域，高密度微阵列技术是生物芯片的技术基础之一 ，而接触式机器人点涂技术作为最重要的微阵列分配技术之一，越来越为全世界所重视．本 文介绍了清华大学研制的集成化生物芯片微阵列分配机器人系统，以及用这套系统制作生物 芯片微阵列的点涂实验及其结果分析．微阵列分配机器人系统开辟机器人技术新的应用领域 ，为我国在生命科学领域的研究提供新的自动化装备．     

Feature‐guided Image Stippling

This paper presents an automatic method for producing stipple renderings from photographs, following the style of professional hedcut illustrations. For effective depiction of image features, we introduce a novel dot placement algorithm which adapts stipple dots to the local shapes. The core idea is to guide the dot placement along ‘feature flow’ extracted from the feature lines, resulting in a dot distribution that conforms to feature shapes. The sizes of dots are adaptively determined from the input image for proper tone representation. Experimental results show that such feature‐guided stippling leads to the production of stylistic and feature‐emphasizing dot illustrations.     

珀尔贴制热技术在生物芯片血液蛋白自动检测仪中的应用

介绍了一种用于生物芯片血液蛋白自动检测仪的珀尔贴智能温控系统.该系统使用工控机作为控制平台,采用自整定PID控制算法,调节输出PWM波的占空比来控制珀尔贴制热器的输出功率实现生物芯片血液蛋白自动检测过程中的恒温控制.实验结果表明系统控制精度较高,能够满足应用要求.     

图像特征保持的圆点绘制方法

图像圆点绘制问题指用圆点去逼近图像得到近似马赛克填充的效果.点画是在世界范围内流行的艺术形式,图像圆点绘制算法就是受艺术家创作的点画作品启发而提出的一种非真实感渲染算法.首先对图像进行分割,提取分割后图像的轮廓边界线并获取原始图像的特征线,生成图像上的方向场,使得图像的每个像素点位置都存在一个方向值;之后设计密度函数,刻画待摆放的圆点半径大小随着图像梯度的变化;最后结合方向场和密度函数根据一定的规则开始圆点的摆放直至铺满图像区域.此外,后续的补洞优化使得画面更加饱满.采用上述算法在大量图片上进行实验的结果表明,图像圆点绘制算法能够生成与图像特征和颜色相适应的圆点逼近结果,圆点的排列与原图片的特征保持了高度的一致,而且画面整体颜色与原图像十分接近.     

生物芯片研发中的电分析及纳米技术

生物芯片的研发重心正由被动式芯片转向主动式生物芯片领域,电化学分析方法在主动式生物芯片的研发中已展现出巨大的技术优势。纳米材料具有巨大的比表面积和界面,对外部环境的变化十分敏感,温度、光、湿度和气氛的变化均会引起表面或界面粒子价态或电子传递的改变,且响应快、灵敏度高,所以,纳米材料是制备高效生物传感器和生物芯片最佳固定材料之一。以纳米复合材料构筑仿生膜,既有利于蛋白质(酶)生物活性的保持,又有利于发挥纳米材料和蛋白质相互作用过程中电子传递响应快、检测灵敏度高的优势,因此,电分析和纳米技术必将在生物芯片的发展中有所作为。     

数字微流控生物芯片测试诊断过程分析和优化

针对数字微流控生物芯片的测试和诊断过程进行建模和分析,并根据并行测试的分块数和单元出错概率为相应的测试和诊断成本建立函数。通过Matlab对测试诊断成本函数的分析表明：随着并行测试分块数的增大,测试诊断成本的变化趋势不明显,也就是说,并行测试的分块数对测试诊断成本的影响不大;而随着单元出错概率p的增加,测试成本呈明显的增加趋势,且增加的幅度较大。另外,诊断过程中,根据单元出错概率对出错的子阵列再进行诊断,诊断过程必须持续若干次,直到所有故障定位后才能结束。在这些诊断中,针对最后一次定位的诊断成本是最大的,而且与其他次的诊断过程的成本相差几十个数量级,决定了总成本的大小。这些结论为数字微流控生物芯片的测试和诊断过程优化提供重要的理论依据,并为测试诊断方法的设计提供指导。     

基于因子缩放的车牌图像倾斜校正方法

针对倾斜的车牌图像对后继字符切割带来不利影响的问题,提出一种车牌图像上"字符"的宽度按高度同因子缩放的车牌图像倾斜校正方法。首先,根据车牌图像的特点将车牌图像分成四块,并使用Radon变换分别检测分割后的四块车牌图像;然后,根据检测的结果,求出车牌图像上车牌四条边框所在的直线方程以及对应的长度,并计算出上边框与下边框对应点连线的直线方程和长度,根据这个长度计算出连线上各点处的缩放因子;最后,根据所求的因子对倾斜车牌图像上所有的点进行校正。实验表明,与经典校正法相比,本文所提出的车牌图像倾斜校正方法校正的结果更符合实际的长宽字符比,校正效果更好。     

基于2D Hough变换的生物芯片自动识别

在分析生物苡片图像特点的基础上，提出了对图像分块进行2D Hough变换识别芯片斑点并自动调整圆心半径的方法。同已有技术相比，该方法不需要人工介入，并且算法中采用了学习的方法，大大减少了计算时间。实验结果表明，该方法有着较高的识别率。