本发明涉及一种花键套的端面尺寸的检测系统及方法。该系统主要由 CMOS 相机、计算机、为此 系统编写的特定的检测软件、检测系统的工作台、支架等部分组成，并采用了相机标定技术校正光学系 统导致的零件图像畸变，以及图像测量技术实现对零件尺寸的检测，检测结果能够量化、存储及建库管 理。该系统可实现花键套端面尺寸的高精度检测，同时大大提高了零件检测速度，系统操作简单，工作 台体积小，成本低，特别适合花键套的生产厂家在检测过程中装备使用，也可作为计质检部

本发明公开了一种鲁棒的图像对称轴检测定位方法，具体包括(1)图像边缘提取；(2)边缘点梯度计算；(3)边缘点对的中垂线方向及权值计算；(4)极坐标映射，寻找最优对称轴。本发明利用了对称图像边缘点梯度方向的对称性，针对边缘点集，计算任意两边缘点的中垂线，根据梯度方向计算该中垂线的映射权值，形成待选中轴线；利用了Hough 变换的映射机制，使用标准极坐标公式描述所有的待选中轴线，在对应的极坐标位置上累加映射权值，选择权值

本发明公开一种基于相机的对心检测方法，具体为：向待测物体与基准物体投射光，表面反射的光对称分为两路光束，其同时被相机捕获完成双视角成像；在第一束光对应的成像区域内，确定待测物体中心与基准物体中心的水平间距 a 和垂直间距 h；在第二束光对应的成像区域内，确定待测物体中心与基准物体中心的水平间距 c 和垂直间距 h；进而确定待测物体中心 A 相对于基准物体中心 B 的图像空间偏差为（a,c,h）；将图像空间偏差（a,c,h）转换为物理空间偏差（m,n,h），即得同心判定结果。本发明还提供了实现上述方法

本成果是国家授权发明专利（ZL201210199429.9）。它提供一种基于箕舌线的变步长LMS谐波电流检测方法。该方法对跃变的跟踪能力强，实时性好，对负载电流大小的依赖性小、适用范围更广；能消除同频谐波和基波无功电流对步长更新的干扰使得稳态误差小，检测结果更准确。

本发明公开了一种基于可变区域热量积分的水下热源检测方法。包括：建立水下热源的热扩散模型；根据水下热源的热扩散模型，由水下热源的潜深 h 确定能量积分区域的大小；获取包含水下热源辐射到水平面的热扩散区域的红外图像，根据能量积分区域的大小对红外图像进行多尺度划分，以多尺度划分的区域为单位进行能量积分；根据多尺度划分的区域的积分能量，得到每个尺度划分的疑似目标区域，合并每个尺度划分的疑似目标区域的重叠区域，得到最终的疑似目

本发明公开一种基于相机的对心检测方法，具体为：向待测物 体与基准物体投射光，表面反射的光对称分为两路光束，其同时被相 机捕获完成双视角成像；在第一束光对应的成像区域内，确定待测物 体中心与基准物体中心的水平间距 a 和垂直间距 h；在第二束光对应的 成像区域内，确定待测物体中心与基准物体中心的水平间距 c 和垂直 间距 h；进而确定待测物体中心 A 相对于基准物体中心 B 的图像空间 偏差为（a,c,h）；将图像空间偏差（a,c,h）转换为物理空间偏差（m,n,h）， 即得同心判定结果。本发明还提供

微卫星不稳定性（Microsatellite Instability, 简称MSI）是目前肿瘤临床检测中一种非常重要的分子表型，多发生于结直肠癌、胃癌、和子宫内膜癌。微卫星不稳定性与肿瘤的发生、发展，治疗方案制定及治疗效果预测相关，更是肿瘤免疫治疗疗效预测的重要分子标记物。当前，临床上使用的两种微卫星不稳定性检测的金标准方法：MSI-PCR和MSI-IHC，都需要专业技术人员通过实验操作来完成，均费时费力且成本较高。近年来，随着高通量测序（Next Generation Sequencing）的发展，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方法开始显露头角，在检测结果与两种临床金标准保持高度一致的情况下，极大的缩减了检测时间并减少了检测成本，大幅提高了推广微卫星不稳定性检测的可行性。2014年，西安交大叶凯教授团队率先开发了基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方案——MSIsensor。2017年该检测方案作为全世界首个泛肿瘤检测方案MSK-IMPACT中的微卫星不稳定性计算方法，通过了美国食品药品监督管理局的严格测试并获得批准。美国纪念斯隆凯特琳癌症中心测试表明，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测与金标准的一致性可达99.4%。然而，微卫星不稳定性检测方案大都要求提供病人的癌症组织样本及一份取自血液或者癌症组织附近的正常样本。一方面，这一份正常对照样本限制了微卫星不稳定性的应用场景，尤其难以应用于血癌样本、福尔马林包埋样本、PDX/PDO等不易获得正常对照样本的情况；另一方面，额外的对照样本增加了微卫星不稳定性的检测成本。基于上述原因，在叶凯指导下，叶凯青年科学家工作室科研人员经过两年的探索，从微卫星不稳定性发生机理出发，通过数学模型抽象，从单个肿瘤样本中提取特征，开发了MSIsensor-pro。MSIsensor-pro实现不依赖正常对照样本的微卫星不稳定性检测，只需50个微卫星位点的测序数据即可实现微卫星不稳定性的精准检测。MSIsensor-pro的开发扩大了微卫星不稳定性的应用范围，减低了微卫星不稳定性检测的成本。同时MSIsensor-pro在低肿瘤纯度和低测序深度这类低信噪比数据中也显示出来很大的潜力。 该研究成果近期发表在国际组学和生物信息学领域权威期刊《基因组蛋白质组与生物信息学报》（影响因子6.597）上。叶凯的博士生贾鹏为该论文的第一作者，叶凯为通讯作者，西安交通大学为本文唯一通讯作者单位。这是叶凯教授课题组在基因组暗物质解析方面的又一重要突破。论文链接为：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1672022920300218

一种基于机器视觉的无人机自动检测方法及无人机管制方法,利用图像采集装置自动巡天；自适应光照变化并躲避强光的直射，获取待检测区域的图像序列，利用序列图像之间的目标运动特性和单幅图像中的目标与背景的差异，自动检测无人机等低空飞行器，并通过对其卫星定位信道和遥控信道进行无线电干扰以实现无人机管制的目的

本发明公开了一种基于机器视觉的无人机自动检测方法及无人机管制方法,利用图像采集装置自动巡天；自适应光照的变化并躲避强光的直射，获取待检测区域的图像序列，利用序列图像之间的目标运动特性和单幅图像中的目标与背景的差异，自动检测无人机等低空飞行器，并通过对其卫星定位信道和遥控信道进行无线电干扰以实现无人机管制的目的；本方法可对全天域进行监控，并在巡天过程中自动调整光学成像传感器的指向以避免被强光直射，可以实时自动学习环

本发明公开了一种基于可见/近红外光谱的枣果内部缺陷检测方法及装置，本发明的检测方法包括如下步骤：R1样品制备与光谱信息采集；R2枣果内部缺陷判别模型的建立，将判别枣果内部缺陷准确率最高的模型作为最佳判别模型；R3用最佳判别模型进行待测枣果内部缺陷判别；R4待测枣果内部缺陷重现。实验证明，本发明所提供的基于可见/近红外光谱的枣果内部缺陷检测方法，枣果内部缺陷判别准确率可达96.77％。本发明通过采集枣果的可见/近红外光谱信息，建立了枣果内部缺陷判别模型，用于枣果内部缺陷的检测，具有快速、无损的特点。