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视觉图像处理实验系统
睿景时代（大连）科技有限公司
2021-12-16
柔性彩色电子纸的卷对卷全印刷生产技术
本成果以混合自适应 人工智能优化程序设计出亚波长单晶硅超构表面结构，实现了相位的精确控制并减小了单晶硅结构在可见 光的吸收。进一步，使用该结构实现了浸镜油浸没下数值孔径为1.48的高透过率超构光学透镜，在可见光 532纳米波长实现211纳米线宽的聚焦光斑，可大大提高共聚焦显微镜分辨率。此成果在2018年12月美国光 学学会旗下光学与光子学新闻（Optics & Photonics News）入选为本年度国际光学重要进展，并对该成果作 了整版报道。已申请国内发明专利一项。 本成果适用于显微显纳成像、激光光刻、光镊等光学聚焦应用相关领域。进一步扩展，可用于光学摄 像及显示技术中的微光学器件。已作为光学探针初步应用于共聚焦成像系统，目前正研制新一代技术拓展 于手机摄像、显示微光学等。
中山大学
2021-04-10
一种印刷品对称性检测方法及系统
一种印刷品对称性检测方法及系统，包括实时图像预处理，确定影像中纸边位置，确定标识区域边 际到纸边的距离以及标识区域的宽度，确定左上和右下标识特征整周期开始位置，然后对左右两侧感兴 趣区域进行对称性分析，包括计算对称性测度和对称性缺陷判断。本发明提供套印产品的实时检测方案， 特点之一是快速，能够达到实时处理的效果，另一特点是鲁棒性强。基于以上两个特点，在实际生产过 程中，运用本发明可以进行实时检测，及时筛选出不合格品，提高检测效率和经济效益。&n
武汉大学
2021-04-14
一种基于图像分层增强的图像去雾方法及系统
本发明公开了一种基于图像分层增强的图像去雾方法及系统，方法包括以下步骤：S1、估测原始图像的大气光值 A；S2、结合所述大气光值构造两层半逆图像，对两层半逆图像进行线性对比度增强；S3、计算原始图像和增强后的半逆图像在 CIE-LCH 空间 H 通道的绝对差值，根据所述绝对差值确定增强后的半逆图像的权值分布，根据所述权值分布将两层增强后的半逆图像进行融合；S4、对融合后的图像进一步线性增强，获得最终的对比度增强的去雾
华中科技大学
2021-04-14
双光学放大倍率图像采集装置及图像采集控制处理系统
通过采用两个不同光学放大倍率图像采集系统，进行巧妙的光路切换，实现了针对检测对象变换图像分辨率的要求，有效解决了高密度PCB检测速度和微小元件检测准确度的矛盾，破解了长期困扰自动光学检测技术领域共性技术难题；应用企业已累计生产销售682台套，用户已达到300多家，部分产品出口到了欧盟、东南亚等国家和地区，打破了相关高端设备一直被国外设备垄断的局面，有效促进了行业的技术进步。
华南理工大学
2021-04-14
一种基于 FPGA 的凹版印刷机套印误差检测方法
本发明公开了一种基于 FPGA 的凹版印刷机套印误差检测方法，包括：（1）两光电眼检测到色标后的脉冲信号作为检测脉冲；（2）编码器的 A、B 脉冲作为参考脉冲并作为编码器脉冲计数器的时钟信号；以 FPGA 中高频时钟作为系统时钟计数器的时钟信号；根据检测脉冲所对应的编码器脉冲计数器值、系统时钟计数器值、以及两个检测脉冲各自对应的参考脉冲的相邻两脉冲分别对应的系统时钟计数值，确定两光电眼的实际位置值；（3）根据实际位置值确定两光电眼时间间隔内的脉冲数，脉冲数与脉冲当量的乘积，即为该色套印偏差值。本发明
华中科技大学
2021-01-12
一种智能版辊印刷电子系统及制版方法
本发明公开了一种智能版辊印刷电子系统及制版方法，系统包括承印物、输卷装置、刮墨装置、墨 槽、智能版辊、压印滚筒、定位与对齐装置、固化装置、收卷装置、连接线、上位机;本发明根据原稿 的图形信息，通过上位机对每个版辊网穴内部的压电陶瓷进行实时控制，使其发生形变，从而在版辊上 形成相应的图形，省去了制版的步骤，可以实时改变版辊网穴，印制不同的线路图形或者幅面不同的印 刷电子制品，实现了―一辊多印‖。省去
武汉大学
2021-04-14
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
前景图像提取方法及装置
其中的前景图像提取方法包括：获取第i帧与第i-1帧中位置相同的像素点之间的距离，获取距离大于预定值的像素点集合Z，获取像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置相同的像素点集合U，将像素点集合U进行背景差分处理，获得像素点集合E，根据像素点集合E、像素点集合T以及像素点集合W的并集确定第i帧的前景区域，像素点集合W为像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置不相同的像素点集合，像素点集合T为第i-1帧的前景区域中与像素点集合U中的像素点位置不相同的像素点集合。上述技术方案能够快速准确的提取出第i帧中的前景图像。
电子科技大学
2021-04-10