产品详细介绍 产品概述：       东方中原DB-D01-电磁系列白板，是东方中原自主研发的一款性价比高的产品。采用多点触控技术，在电磁白板上实现真正意义上的双笔同时书写和笔势识别，除白板软件外，Windows其他程序也能识别白板双笔和笔势识别。东方中原DB-D01-电磁系列白板产品集智能化和易用性为一体，不仅承继了过往产品的良好品质和各项优点，更符合学校的需求；同时结合东方中原白板软件，可在windows扩展屏幕（非桌面主屏）上进行书写、绘图，实现白板软件全部功能的使用。不仅提升了师资教学水平，为开展教学互动交流等方面提供了更广阔的空间。 产品特点：   板体工艺：采用电磁感应技术，高分子防眩光（PET）面板材料,高耐磨，使用寿命长，定位精准，书写流畅，灵敏度高。 使用维护：板体内部不含电路板，侧面安装插拔核心电路板设计，方便维护。 数据传输：采用USB线连接，连接距离可达15米，方便安装布线和日后维护。 多点触控：支持双笔书写、WIN7以上系统支持笔势识别。实现扩展屏上书写、批注。 书写绘图：可以在任意界面下书写和标注，有多种笔形选择，提供丰富的常用图形、学科图形绘制；可缩放、编辑、图形识别、文字识别，粗细、颜色、填充设置、文本输入等。 演示功能：可以直接在白板上操作电脑以及各类演示文件，书写绘图一键式切换，易用简便；页面可无限漫游，随意缩放，可读取摄像头/展台设备的图像，支持截图，实现任意纸质文件展示、视频输入批注和讲解；可保存批注入OFFICE格式文件。 教学工具：提供包括幕布、探照灯、截图、放大镜、量角器、直尺、三角板、圆规等10种以上的教学辅助工具，可录制回放教学过程，可插入图片、多媒体，导出资源。 教学资源：提供包括汉语拼音、函数图象、英语词典、光学实验等多种学科动画教学课件，提供海量的教学资源库和素材库，仿真实验和试题库。   白板技术参数及规格 型号 DB-85END-D01- 工作原理 矩阵式电磁感应技术 板体尺寸（对角线） 85.7英寸 板体尺寸（宽×高）(mm) 1765*1275MM 分辨率 14100*10100 显示比例 4:3 多点触摸功能 有 白板重量（kg） 18Kg 装箱规格（宽×高×厚）(mm) 1860*1400*120mm 定位技术 具有4点、5点、9点、16点四种精确定位模式，定位和书写精度小于等于0.05mm 快捷键 双边各18个，配彩色图片和中文标题 材质 板面采用高分子防眩光（PET）面板材料，不可擦写；背板材料采用镀锌板；边框材料采用高强度PVC 电脑连接方式 USB线 AM转BM 数据传输 数据线长度7米，电脑与白板连接距离可达15米 支持的操作系统 Windows XP、Win7、Win8 电源 5伏 工作温度 温度：-10℃~50℃ 相对湿度：30%~80% 存放温度 温度：-25℃~70℃ 相对湿度：10%~90% 安装方式 1、标配：挂壁式；2、可通过购买电子白板支架升级为活动支架式。 保修服务 板体整体保修：3年；配件1年 软件终身免费升级。 产品认证 教学仪器设备产品质量检测中心检测报告，白板环境试验报告，环境二型认证

受国家自然科学基金资助，自1990年开展该研究工作，已形成专利产品——红外热成像装置。济南钢铁集团总公司和北京科技大学于1999年6月签定了本项目的技术开发合同书，共同开发这一具有明显技术经济效益的新型烧结工况信息获取与智能化处理系统。该项目已于2000年12月通过验收。 系统所涉及的主要技术包括：红外热成像、红外测温、图象抓取与处理、图象分割、特征变量的提取和选择，适应于烧结矿红外图像的滤波方法、以及烧结矿FeO含量和转鼓指数在线推断的数学建模，其中红外热成像技术及测温技术为国家专利技术。 系统采用近红外成像技术，可以采集高温工业窑炉的工况图像，通过计算机图像采集转换成数字图像，在获得模拟和数字图像的同时，可通过视频缆和网络进行图像的传输，并可根据应用厂家的需求，任意或同时测取点、线、面的温度。在此基础上可根据厂家的要求，进行烧结矿的在线质量推断。 该系统由两部分组成： 红外热成像装置：提供清晰的工况图像。红外热成像计算机视觉检测及信息处理系统：红外热成像装置与计算机连接后，通过图像采集获得生产工况的数字图像，经处理构成红外热成像计算机视觉检测和信息处理系统

一种基于机器视觉的水稻穗颈瘟染病程度分级方法，包括以下步骤：（1）建立水稻穗颈瘟染病程度分级模型；（2）对农田现场的水稻染病程序进行测试，其过程为：（2.1）、采用多光谱成像仪拍摄农田现场的水稻的图像；（2.2）、将获得的多光谱图像去除图像背景，提取图像信息；（2.3）、获得图像的12个颜色特征；（2.4）、通过对获取的12个颜色特征进行变量标准化预处理，然后进行用以对数据降维的主成分分析，根据各主成分的贡献率，得到第一主成分和第二主成分；（2.5）、将第一主成分和第二主成分作为测试模型的输入，运行所述测试模型得到农田现场的水稻的穗颈瘟染病级别。本发明省时省力、可靠性高、效率很高。

一、项目简介 人体是视频监控、车辆辅助驾驶等应用领域中重点关注的目标。人脸和人体姿态的分析，易受光照、遮挡、穿着和复杂背景等因素的影响，研究的挑战极大。对人体的属性，尤其是人脸和人体姿态的智能分析，是计算机视觉和人工智能中的热点研究问题，也是视觉产业化急需突破的关键技术。 二、前期研究基础

在国家自然科学基金等项目资助下，本课题组在2003年成功研制出基于立体视觉的显微操作装配工作站，主要用于对微小物体进行操作和微小系统的装配，已推广到台湾大学等地区使用，近年来结合不同领域用户实际需求，不断改进，显著改善了系统的可靠性、模块化、灵活性、控制软件智能化程度，拓宽了本技术的应用范围，在多种微纳器件和系统的集成制造中发挥了重要作用。系统具有图像采集、图像获取，三维成像、三维测量、微小系统装配、微小零件在线修磨等，还可以根据用户具体要求定制特殊功能。系统配置可根据用户要求选配，一种典型的配置如下：高倍立体显微成像系统、微操作器、数控微位移工作台、彩色CCD摄像机、高速图像采集及立体显示卡、高分辨率显示器、微型计算机以及可选操纵单元（夹持器、真空吸盘、喷涂装置等）等。具有动静态彩色立体成像及显示。 系统典型技术参数如下：光学分辨率水平方向最高可达到500nm，深度方向分辨率最高可达到80nm，立体视觉的深度分辨率为10um，X/Y每轴运动范围：50mm，Z轴运动范围：25mm，运动分辨率：1μm(per step)，自动引导重复定位精度：±3μm；具有操作自动寻位、自动避障功能；有真空吸附与夹钳式拾取器（操作手）；具有空间位置测量及相对距离测量功能，图像处理与分析功能、可以实现存储、打印等操作。

本发明公开了一种结合全球 DEM 与立体视觉的卫星影像云检测方法，利用密集匹配的 DSM 数据 和现有的全球 DEM 数据 SRTM，结合高程与影像灰度信息提取云区域。主要步骤如下：通过多影像多 匹配基元方法获得模型匹配的 M-DSM，基于特征线的方法配准 M-DSM 与 SRTM，通过高程差值获得 初始种子点，然后把种子点计算到像方，结合影像的灰度信息提取出云区域。本发明在有大面积雪的影 像，能有效的避免雪的干扰，准确地检测出云区，提高了遥感影像的利用率。 

采用机器精测替代人工调查，突破了稻麦病害精准化检测难题，规范了病害监测过程。解决当前病害测报无法有效保存信息的问题，实现稻麦病害高效测报与防治服务，使农田用药更加精准，降低种植成本，保护生态环境。可广泛应用于我国稻麦病害的诊断、测报与防治方案制定， 以及农作物病害大数据分析等领域的研究与实践过程。

本发明公开了一种用于对 RFID 天线毛刺和污点缺陷执行视觉检测的方法，包括：对摄像装置执行标定之后，通过其与条形或背光光源的配合，对待检测的各个 RFID 天线拍摄图像；采集所拍摄的天线图像并将其与天线模板图像相匹配以获得预对齐信息；根据天线模板图像上的 ROI 区域并结合预对齐信息，从天线图像中扣取对应的毛刺和污点检测区域；对所抠取检测区域和 ROI 区域分别执行二值化处理，然后执行图像相减处理；对相减处理后的残余图像执行 blob 分析，由此判定毛刺和污点缺陷结果。本发明还公开了相应的视觉检测