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MXY9003 机器视觉综合实训平台
一、产品介绍 机器视觉技术综合了光学、电子、机械、计算机软硬件等方面技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。机器视觉方法检测具有非接触、速度快、精度高等优点,特别适用于在线的工业品检测。线阵CCD、面阵CCD和CMOS都在本实验仪中都得到利用,可以充分挖掘学生的潜能,拓宽学生的知识面。可开设光电、测控、机械、自动化专业的本科实验教学课程,也可做为相关高职专业学生的实训课程。 二、实验内容 1、根据不同待测物的特征,分析适用的照明方式: 2、利用线阵CCD相机对物体的尺寸测量实验; 3、利用线阵CCD相机对物体的角度测量实验; 4、利用线阵CCD相机对物体扫描实验; 5、面阵CCD和CMOS相机用于边缘与轮廓检测实验; 6、面阵CCD和CMOS相机颜色识别与变换实验; 7、面阵CCD和CMOS相机对物体尺寸测量实验; 8、面阵CCD和CMOS相机对投影与差影图像分析实验; 三、配套文件资料  1、实验指导书1本;  2、实验软件1套;    客户自行配置电脑       
天津梦祥原科技有限公司 2021-12-17
机器视觉系统应用实训平台(初级)
深圳市越疆科技有限公司 2022-06-14
机器视觉系统应用实训平台(中级)
深圳市越疆科技有限公司 2022-06-14
机器视觉系统应用实训平台(高级)
深圳市越疆科技有限公司 2022-06-14
第五届教创赛同期活动预告:教师教学能力提升系列交流活动之二 新时代拔尖创新人才自主培养的思考与实践学术活动
践行强国育人使命 培育时代创新英才
高等教育博览会 2025-07-30
基于差分拉曼便携动态无创血糖监测仪
本成果首次创新性采用指甲上采集血糖拉曼信号,并利用双波长激发差分算法消除背景噪声,极大提升信号信噪比,实现个体病例一天血糖变化趋势监测。其中核心技术包括拉曼光谱差分算法和多重迭代反卷积算法进行血糖浓度预测,解决了利用光学方法实现无创监测血糖在低血糖浓度(4mmol/L)监测不准确的行业难题; 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 1、研发背景: 无创血糖动态检测技术一直是医学工程领域研究热点之一,也是具有挑战性的世界性难题,我国现有近1.4亿的糖尿病患者。而糖尿病作为一种慢性疾病,目前还没有效的治疗方式,血糖监测是其唯一的预防及治疗方式。 解决主要问题: 解决了常规拉曼无创血糖监测背景噪声影响大,监测准确度低等问题,首次创新性采用指甲上采集血糖拉曼信号,并利用双波长激发差分算法消除背景噪声,极大提升信号信噪比,实现个体病例一天血糖变化趋势监测。其中核心技术包括拉曼光谱差分算法和多重迭代反卷积算法进行血糖浓度预测,解决了利用光学方法实现无创监测血糖在低血糖浓度(4mmol/L)监测不准确的行业难题; 创新性: 1)方法创新:实验证明在指甲上可以有效测得拉曼信号,预测正确度达到85%(GB/T 27417-2017)以上,达到国际医疗标准; 2)算法创新:在差分算法中加入特殊约束算符对信号进行约束优化,有效的抑制了噪声信号并使较弱的拉曼峰信号增强近百倍。 3)外观设计创新:自主设计一款便携式、小型化(长×宽×高=15×4×10cm),符合人体工学的无创血糖仪,用户单手即可快速完成血糖监测; 技术先进性: 首次实现了 利用差分拉曼光谱技术在指甲处实现全天动态血糖监测。对比分析国内外所检文献,属于我们首次提出。 推广应用价值: 有望解决利用传统拉曼光谱技术诸多问题,将极大促进拉曼光谱技术在动态血糖监测领域的应用,加快相应无创血糖仪的推出和市场推广。 市场前景: 我国糖尿病患者近1.4亿,未来三年无创血糖仪的市场将达到180亿元,我们按1%市场占有率来看,销售规模将超亿元。 前期应用情况: 项目的技术开发完成,工程化样机开发完成,处于大样本病例数据采集测试中。
北京理工大学 2022-08-17
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北京鼎盛青创科技有限公司 2021-08-23
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