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

WH311简述地下水位监测实施方法地下水位在线监测系统被广泛应用于地下水深井水位测量，矿山水位计深井测量，地热井水位测量。其测量范围能够达到100米，300米甚至1000米，主要是基于WH311内置超强抗高压高密封性传感器芯片，一体成型结构，三重防雷工艺。信号传输采用级别的抗拉抓力钢丝电缆，确保测量信号能实时的，高精度稳定的输出显示。 地下水位在线监测设备 监测液位温度，液面到泵端水位变化的连续测量 　　WH311地下水位在线监测系统工作原理： 　　 WH311地下水位在线监测系统根据压力与水深成正比的静水压力原理，运用水压敏感集成元器件做深井水位测量仪传感器探头，当传感器探头固定在水下某一测点时，该测点以上水柱压力高度加上该点的高程，即可间接测量出水位高低（水面到井口的距离）；直接测量出的是传感器探头以上深井的液位实际高度。   　　WH311地下水位监测仪主要技术指标   　　WH311地下水位监测仪生产工艺： 　　 深圳市东方万和仪表有限公司引进欧洲的三重防雷，和六道防水工艺，保证了长期深井水下工作的IP68防护等级。   　　WH311地下水位监测仪产品特点 　　1、特别适合深井或地下水位监测 　　2、采用静压式原理，激光标定零点、满量程 　　3、厂级别铠装钢丝电缆 　　4、三重防雷模块，保障野外测量更安心 　　5、液位温度一体式，可同时测量温度和液位 　　6、量程可做到1000米深井液位测量 　　WH311地下水位监测仪应用 　　1实时监测深井地下水的实际水深，然后低位停泵（防止深井泵空转烧坏）。 　　深井液位监测因为其测量的特殊性,超声波等非接触的无法有效传输信号,磁翻板,气泡式无法做这么深的量程,故只有选择WH311投入式深井液位探头,保证在1000米水下(承受100Bar水下压力还要保证密封性). 　　 WH311地下水位监测仪信号传输采用级别的聚氨酯钢丝电缆(放的过程中,一定要注意对电缆的保护),确保测量信号实时的,高精度稳定的输出。然后显示器会有两个继电器开关量输出，在低位的时候（这个值用户可以根据工艺自行设置）自动停泵。 　　地热温泉井温度液位一体式测量 　　很多地热温泉井需要实时监测实时的液位和温度变化，WH311-DZ温度液位一体式测量仪根据地热温泉井的特性而特殊设计，温度液位一体式探头直接传输温度和液位双信号，双4-20mA传输也可以RS485通讯协议输出。配套WH6双通道显示器，上面实时显示水位，下面实时显示温度。 　　WH311地下水位监测仪获得了欧盟，美国等多国认证 　　应用案列分析： 　　 东方万和仪表的工程师帮助了贵州地质局，吉林大学地球学院，新疆地震局等数十家用户实现了深井液位实时监测和低位停泵功能。 　　SGS通标标准技术服务有限公司（通标、SGS中国、SGS通标）是全球公认检验、、测试和认证机构，WH311地下水深井水位测量仪通过了SGS通标的校准证书，证书编号：200006512，证书记载东方万和WH311的误差为0.009mA,实际精度超过千分之一，达到了万分之六误差范围之内。 　　 东方万和仪表的工程师帮助了中铁四局，中国建筑第二工程局，葛洲坝南京地下空间等数十家用户实现了水位实时监测并带记录功能，数据可以用U盘直接导出。现在我们重点分析一下葛洲坝南京地下空间记录监测方案 　　WH311地下水位监测仪拥有了很多用户，从2013年到现在6年间，就已经有超过100000家用户选型WH311水位测量仪，解决深井液位显示报警的问题。东方万和仪表先后为贵州地质局500-1000米深井液位监测系统，武汉地震局80米地下水位监测项目，清华大学，吉林大学地球学院地下水深井液位监测.万和仪表致力于给用户工程师提供高精度,高稳定的测量方案，为用户解决深井液位测量难的问题。

小试阶段/n钢板表面质量检测经历了人工目测检测、传统无损检测和基于机器视觉检测的三个发展阶段。人工目视检测表面缺陷的方法效率低、容易漏检、劳动强度大和实时性差。传统无损检测方法包括涡流检测、红外检测、漏磁检测和激光检测等, 这些方法检到的缺陷类型少, 检测实时性不强, 检测的表面缺陷分辨率也不高, 无法有效评估产品的表面质量状况。本技术涉及一种基于多流形学习的带钢表面缺陷识别方法。其方案是：对于任一副带钢表面缺陷图像向量化的向量数据点分别选择类别相同和类别不同的K 个近邻点建立对应的同类数据子图和异

成果简介：超分辨率图像重建技术是近年来发展迅速的图像处理新技术，其 目的是超越成像传感器、成像和信道的分辨极限，利用所获低分辨率图像， 实现高分辨率图像的重建。超高分辨率图像增强与显示芯片项目利用超分辨 率图像实时处理技术，实现从一幅或多幅低分辨率视频图像处理获得高分辨率图像，在图像被放大的同时增强图像更多的细节，提高图像的清晰度和分 辨率，实现摄像传感器的低分辨率与显示器高分辨率之间的匹配，解决目前 图像获取与显示分辨率不匹配的瓶颈问题，在现有图

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

基于事件驱动方式的仿生视觉图像传感器，用于高速场景的拍摄 一、项目分类 关键核心技术突破、显著效益成果转化 二、成果简介 随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合虚拟增强现实（MR）技术、自动驾驶、物联网以及机器视觉等领域的飞速发展，对图像传感器的采集速度提出了更高的要求。传统基于“帧”扫描形式的CMOS 或 CCD 图像传感器较难满足高速运动物体的拍摄需求，若提高相机的图像采集帧率，则需要采用高性能且结构复杂的模数转换器，大量的图像会带来较大的数据冗余，此外，也会面临功耗高的问题。 相比于传统的光电和图像传感器，生物视网膜具有许多不可比拟的优势。视网膜中的光感受器可根据外界光强的变化自适应调节增益，能够感知超过 180dB 的光强范围。另外，视网膜基于事件驱动式的采集方式，仅输出场景中光强发生变化的信息，因而，能够滤除低频信息带来的冗余。在信号处理和传输上，采用异步通信的方式，通过神经节细胞将光强信息转换为时空脉冲信号，实现低功耗。 受到生物视网膜的启发，研究人员提出了基于事件驱动方式的仿生视觉图像传感器，用于高速场景的拍摄。该类传感器多采用对数像素电路作为光强探测单元，因其动态响应范围宽，可随机读取。然而，对数电路在弱光环境下灵敏度低，几乎没有光响应，即仍然无法模仿视网膜弱光下的高灵敏度，除此之外，其输出受到 (Fixed Pattern Noise，FPN)的影响，降低了图像质量。 我们提出了一种兼容 CMOS 工艺的光敏二极管体偏置场效应晶体管器件(PD- body biased MOSFET，简称 PD-MOS)，其结构图和等效电路如图 1所示。 利用 PD 的感光特性以及 MOSFET 的正向衬底偏置效应实现集成光强探测及信号放大于一体的光电器件。该器件可解决对数电路在弱光下灵敏度低的问题，并且提出了一种明暗传感器的方案以降低噪声。设计成像测试方案并搭建静态图像采集测试系统，实现静态显示，通过 MTALAB 进行图像恢复从而实现动态图像显示功能。   图 1 (a) PD-MOS 器件结构及其 (b) 等效电路图 经过商用 180nm CMOS 工艺流程制备后的器件概貌如图 2 所示，图 (a) 为三种不同像素设计的芯片实物图，从上至下分别为环形结构、条形结构及对数像素电路，将其中的环形结构在显微镜下放大观察可看到图 (b) 所示的形貌，图 (c) 为4个像素的显微图。   图 2 (a) PD-MOS 成像阵列芯片的实物图，(b) 环形结构芯片在显微镜下的放大图以及 (c) 环形结构像素放大图 上位机实时显示效果如图3所示，可以明显看出两根头发相交。子图 (a) 为暗态时的 100 帧平均灰度图，子图 (b) 为暗态时的曲面图，子图 (c) (e) (g) (i) 为光态下的图，子图 (d) (f) (h) (j) 为光态下的图像数据减去暗态下图像数据的降噪图，可以发现在30nw/cm2 辐照度下已经出现头发的轮廓，当辐照度继续增加，头发的轮廓越来越清晰，当辐照度达到 3mw/cm2，仍然可以看到头发的轮廓。   图 3 阵列芯片采集的图像 不同于传统计算机视觉系统的图像采集方式，生物视觉系统的成像由视野场景中发生的事件触发，且生物视网膜具有宽动态响应范围、超低功耗以及异步传输等特点，这为仿生视觉系统的研究提供了全新的思路。随着物联网、自动驾驶以及安防等领域的快速发展，它们对高速动态图像传感器的需求也日益提升。近些年，针对这些需求，研究人员提出了一种用于采集高速动态信息的类视网膜相机，成为了一大热点研究方向。类视网膜相机的工作原理模拟了生物视网膜事件驱动型的采集方式及异步型的传输模式，为动态视觉成像提供了硬件基础。综上，该类传感器的研究具有十分重要的科研意义和深远的经济价值。

本发明公开了一种可见光宽带光谱图像配准方法，包括对图像进行灰度化、去噪和降采样处理，利 用 SIFT 算法提取图像特征点并构造特征描述算子;通过 k-d 树最近邻方法对特征点进行匹配，对匹配 特征点进行坐标升采样处理;根据图像退化阈值 T，利用欧式距离对错误匹配点进行约束，获得约束后 匹配点集 ΩN;对约束后匹配点集进行 m 对匹配点空间均匀采样，获得均匀分布的匹配点集 Ωm;利用最 小二乘方法求解图像放射变换参数矩阵 Tm，利用 Tm 对待配准图像进行坐标变换和双线性插值计算;以 参考图像和配准图像的互信息 MIm 作为评价指标，锁定最大互信息 MImax 对应的配准图像，实现可见光 宽带光谱图像的配准。本发明能显著降低错误匹配点数目、提高图像配准精度。

本发明涉及一种基于交替优化和序列化正交匹配追踪的SAR图像散射中心参数估计方法，包括以下步骤：获取原始SAR图像并进行预处理，得到原始频域回波数据；根据原始频域回波数据，使用点散射中心模型和OMP算法初始化目标散射中心所在的重点区域，得到初始散射中心位置参数集合和初始散射中心能量占比；根据初始散射中心位置参数集合和初始散射中心能量占比，基于属性散射中心模型和SOMP算法进行属性参数提取，输出散射中心属性参数估计结果、散射中心系数估计结果和散射中心能量占比序列。与现有技术相比，本发明能高效的提取散射中心参数，获取有意义的目标散射部件属性信息。

本发明公开了一种基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法，适用于图像处理领域，包括以下步骤：对数据集进行裁剪，将裁剪后原始低分辨率图像输入到预处理模块中，进行图像归一化和数据增强操作，生成预处理后的低分辨率图像；预处理后的低分辨率图像组成失真图像块数据集，构成训练集、验证集和测试集；根据已有的失真图像块数据集，构建一个基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法；将数据集输入到构建的多尺度大核卷积双残差神经网络中分提取语义特征，并用模型的上采样模块对特征图进行放大，生成超分辨率图像。本方法引入多尺度大核卷积与双残差结构，在神经网络中使用视觉注意力机制，提取的特征更符合人类视觉感知特性，使图像超分辨率图像重建更加准确。