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高博会活动日程③ | 新时代高校劳动教育高质量发展学术活动
新时代高校劳动教育高质量发展学术活动日程
中国高等教育学会
2024-03-20
数字化赋能职业教育高质量发展学术活动在福州召开
4月15日，数字化赋能职业教育高质量发展学术活动在福州海峡国际会展中心举办。
中国高等教育学会
2024-04-29
极光尔沃A8S升级版3D打印机厂家质量保障
深圳市极光尔沃科技股份有限公司
2021-08-23
高博会系列报道 | 现代职业教育高质量发展论坛平行论坛二：高水平“双师型”教师队伍与职业教育高质量发展论坛在重庆召开
4月8日，现代职业教育高质量发展论坛平行论坛二：高水平“双师型”教师队伍与职业教育高质量发展论坛在重庆召开。中国高等教育学会副会长葛道凯，教育部职业教育与成人教育司副司长林宇，重庆市委教育工委委员、市教委副主任李劲渝出席会议并致辞。教育部教师工作司副司长翁波出席会议并作主题报告。
中国高等教育学会
2023-04-21
一种用于修正热气流对数字图像相关测量精度影响的方法
本发明公开了一种用于修正热气流对数字图像相关测量精度影响的方法，先对稳定热气流影响前后的圆形标识点阵列进行识别，然后通过3D?DIC算法求解喷有散斑的试件沿x，y，z方向的位移量，并采用热气流的影响造成圆形标识点产生虚位移场的参数矩阵对上述x，y，z方向的位移量进行修正，从而得到更精确的在热气流影响下被测试件表面位移场。本发明测量装置简单，易于实现，便捷有效、成本相对较低，有效减小了热气流对系统成像的影响，能够有效地修正热气流对数字图像相关测量精度的影响。
东南大学
2021-04-11
一种基于改进二维经验模态分解算法的图像去噪方法
本发明公开了一种基于改进二维经验模态分解算法的图像去噪方法,首先，将待去噪图像经传统BEMD算法进行自适应分解得到各阶IMF后，对各个IMF的概率密度函数与待去噪图像概率密度函数之间的相似性进行测量，其次，根据相似性测量值区分出噪声主导模态函数与信号主导模态函数的边界索引值,然后，使用小波去噪算法对噪声主导模态函数进行降噪处理得到实际的图像噪声，接着，重构出与原图像具有相同信噪比的多幅图像后对其累加求平均、实现将噪声压缩到低阶IMF中，最后，使用BEMD?DT对该平均图像进行去噪处理。通过本发明方法对图像进行去噪，取得效果均好于小波降噪以及传统BEMD等降噪方法的去噪效果。
东南大学
2021-04-11
一种基于距离保持水平集的牛肉图像中背长肌自动分割方法
本发明涉及一种基于距离保持水平集的牛肉图像中背长肌自动分割方法。首先采用摄像机标定法对CCD摄像机进行标定，选取从屠宰场购买的牛胴体眼肌切片作为样本，利用改进的样本块修复模型恢复图像反光区域原有信息。提取眼肌切面区域中的候选区域，从中寻找一个处于背长肌区域的小矩形区域，其外轮廓设为初始轮廓曲线。设定迭代规则自动确定权系数ν的值，自适应控制水平集演化，检测相邻10次的系数函数(f(Ck))值，若这10个值的方差小于某一阈值(定为f(C0)/100)，停止迭代，获得牛肉眼肌区域。对图像人工标记前景和背景区域，再对标记后的原始图像进行分水岭变换，最后提取出的眼肌区域即为最终目的眼肌区域。利用本发明可以实现牛肉图像中背长肌的自动分割，从而进行牛肉眼肌特征的提取，实现牛肉质量等级自动评定。
中国农业大学
2021-04-11
一种基于开关非局部全变分的椒盐噪声污染图像滤波方法
本发明公开了一种基于开关非局部全变分的椒盐噪声污染图像滤波方法，包括以下步骤：通过一个二阶段的形态学检测算子对噪声污染图像进行预处理，得到参考图像和噪声标志位。基于噪声标志位，再用改进的非局部全变分方法对参考图像进行滤波，以得到去噪后的图像。本发明可以有效检测图像的噪声分布情况，产生很低的漏检率和误检率。此外，本发明基于参考图像，能精确计算两个图像块之间的相似度，可在有效抑制椒盐噪声的同时很好地保护图像边缘和纹理等细节信息，其提供的峰值信噪比和结构相似度优于现有椒盐噪声滤波方法。
华中科技大学
2021-04-14
一种基于光纤图像传输的圆柱面表面微痕缺陷的检测系统
本发明公开了一种基于光纤图像传输的圆柱面表面微痕缺陷的 检测系统，运用光纤束传像原理，将传像光纤有规则地排列在一个同 心圆周上，实现外圆柱表面一周的图像采集及缺陷检测。该装置主要 包括球面聚光反射镜、点光源、聚焦透镜系统、传光光纤、自聚焦棒 透镜、传像光纤、柱面透镜和线阵 CCD。本发明一方面通过光纤将外 界照明光引入，使被检测表面的环状检测区域被充分照明;另一方面 利用传像光纤把被检测表面的反射光传递给CCD聚焦透镜系统;最后 通过图像采集卡和计算机软件分析检测圆柱类物体外表面的缺陷。该
华中科技大学
2021-04-14
一种双通道荧光光学显微成像中基于图像处理的自动对焦方法
本发明公开了一种双通道荧光光学显微成像中基于图像处理的自动对焦方法，包括 S1 获得生物组织样本当前冠状面轮廓，并获得三个对焦窗口位置；S2 对三个对焦窗口进行扫描，并采集第 i 层生物组织样本细胞构筑通道的图像；S3 判断当前层三个对焦窗口的图像采集是否完成，若是，则 i＝i+1，并进入 S4，若否，则返回 S2；S4 判断·830·采集层数 i 是否大于预设的阈值，若是，则进入 S5，若否，则返回 S2；
华中科技大学
2021-04-14