本发明公开了一种用于 TFT-LCD 缺陷自动检测线的图像采集装 置，包括步进电机、滤光片轮、同步带轮、图像传感器和镜头等，其 中步进电机的输出轴与安装在定位板通槽中的一个同步带轮保持相 连；滤光片轮则与安装在定位板中的另外一个同步带轮保持相连，并 且沿着圆周方向还可拆卸地安装有多个滤光片，这些滤光片选自与多 个单元色相对应的彩色滤光片，以及透光率呈逐步增加的中性滤光片； 图像传感器和镜头可上下发生调整，并用于与各个滤光片相对准，由 此执行对不同单元色和不同亮度情况下的图像采集。通过本发明，能 够有

本实用新型属于无线电能传输技术领域，尤其涉及一种基于无线电能传输技术的便捷无破坏性数据 采集装置，包括墙体或阻挡物体和终端，包括源端和负端，源端包括电源模块、源端电源变换模块和发 射线圈，电源模块依次连接源端电源变换模块和发射线圈；负端包括接收线圈、负端电能变换模块、数 据采集设备和数据传输模块，接收线圈依次连接负端电源变换模块、数据采集设备和数据传输模块；发 射线圈与接收线圈进行能量交换，数据传输模块将信息通过网络发送至终端；源端和负端分别安

本实用新型公开了一种用于 TFT-LCD 缺陷自动检测线的图像采集装置，包括步进电机、滤光片轮、同步带轮、图像传感器和镜头等，其中步进电机的输出轴与安装在定位板上的一个同步带轮保持相连；滤光片轮则与与安装在定位板中的另外一个同步带轮保持相连，并且沿着圆周方向安装有多个滤光片，这些滤光片选自与多个单元色相对应的彩色滤光片，以及透光率呈逐步增加的中性滤光片；图像传感器和镜头可上下发生调整，并用于与各个滤光片相对准，由此执行对不同单元色和不同亮度情况下的图像采集。通过本实用新型，能够有效执行在不同单元色和

本发明公开了一种用于 TFT LCD 缺陷自动检测线的图像采集装置，包括步进电机、滤光片轮、同步带轮、图像传感器和镜头等，其中步进电机的输出轴与安装在定位板通槽中的一个同步带轮保持相连；滤光片轮则与安装在定位板中的另外一个同步带轮保持相连，并且沿着圆周方向还可拆卸地安装有多个滤光片，这些滤光片选自与多个单元色相对应的彩色滤光片，以及透光率呈逐步增加的中性滤光片；图像传感器和镜头可上下发生调整，并用于与各个滤光片相对准，由此执行对不同单元色和不同亮度情况下的图像采集。通过本发明，能够有效执行在不同单元

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

成果简介： 主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。

成果与项目的背景及主要用途 污泥或家禽粪便大量堆积影响环境，造成污染，利用快速好氧堆肥方式使污泥或家禽粪便达到除臭、稳定的作用。通过向堆垛中加入N、P元素的适合配比，合成具有较高肥效的土壤改良剂和有机肥料。产品能用于农业、林业和园林花圃等。 技术原理与工艺流程简介 通过向污泥或家禽粪便加入适当的调理剂和N、P、K元素，再经过静态反应仓强制通风的好氧堆肥工艺，然后经过二次发酵稳定和粉碎装袋等

本实用新型公开一种耙式水果采摘收集器，其包括：手持杆、耙体、吸口、耙齿、固定刀刃、活动刀刃、腰形偏心槽、偏心盘、软管、收集箱、负压装置。耙体与手持杆固定，上面设有吸口。耙齿与耙体固定，固定刀刃与耙齿一端固定。活动刀刃上开设有两个腰形偏心槽，使活动刀刃滑动安装在固定刀刃上。偏心盘固定在活动刀刃上，带动活动刀刃沿着两个腰形偏心槽延伸的方向相对固定刀刃做往返的直线运动，使活动刀刃与固定刀刃形成开合结构。两块翼板安装在耙体的两侧且与耙齿朝向同一侧弯曲。切割下来的水果，在两块翼板的引导下向吸口处集中。收集箱通

本实用新型公开了一种定向海洋监测浮标能量收集系统，该系统主要包括浮标内部水舱、底部能量捕获装置和能量储存液压回路，当浮标在海面上摇晃带动浮标水舱结构内的海水运动时，海水冲击水舱底部能量捕获装置的摆板部件，摆板部件摆动带动能量储存液压回路中的液压缸伸缩，通过液压回路将能量储存在液压蓄能机构中，作为浮标的储备能源。当浮标受海上风浪影响朝向角发生偏转超出设定值时，可以将储存在蓄能器中的能量释放出来，为浮标转向提供动力来源，在不同流速流向环境下实现浮标的定向控制的功能，从而满足浮标在最高四级海况工作条件下的定向通信要求。