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oe1(光电查) - 科学论文

3 条数据
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  • [IEEE 2018国际信息与通信技术融合会议(ICTC) - 济州(2018.10.17-2018.10.19)] 2018年国际信息与通信技术融合会议(ICTC) - 基于辛普森算法的高精度实时机器视觉直径测量技术

    摘要： 直径是衡量质量的重要参数之一。以水果分类为例，除其他指标外，直径也是一个重要评判标准。虽然已有研究观察到可通过激光技术实现精准测量，但这类仪器占用空间大，几乎不具备移动性。当测量需要兼顾速度时，相比人工测量，采用摄像头和图像处理的实时测量方法更具优势。本文介绍了一种基于辛普森算法的实时直径测量方法，该方法使用普通摄像头即可实现。辛普森算法兼具高精度测量与高速计算特性，设计方案根据校准情况可实现93%至99%的准确率，效果良好。

    关键词： 尺寸测量、自动测量、相机视觉、辛普森算法、尺寸分类

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [计算机科学讲义] 模式识别与计算机视觉 第11256卷（首届中国会议，PRCV 2018，中国广州，2018年11月23-26日，会议录，第一部分）|| 大口径终端光学元件在线损伤检测

    摘要： 在不均匀全内反射照明条件下，本文提出一种基于机器学习的新方法来解决大口径终端光学元件损伤在线检测问题。该损伤在线检测主要包含三个子问题：激光诱导损伤（LID）真伪的自动分类、入射面与出射面LID的自动分类以及LID尺寸测量。我们首先采用局部区域信噪比（LASNR）算法对图像中所有候选区域进行分割，继而使用基于核函数的极限学习机（K-ELM）从候选区域中甄别真伪损伤点，进而提出基于自编码器的极限学习机（A-ELM）区分入射面与出射面损伤点，最后采用分层核极限学习机（HK-ELM）预测损伤尺寸。实验结果表明，本方法性能优于传统方法：真伪损伤分类准确率达97.46%，入射面与出射面损伤分类准确率为97.66%，预测尺寸的平均相对误差控制在10%以内。因此该方法满足损伤在线检测的技术要求。

    关键词： 尺寸测量、在线损伤检测、分类、激光诱导损伤、机器学习

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 利用低相干伽博数字全息术测量蚤状溞的尺寸

    摘要： 我们利用数字全息术（DH）的后聚焦能力，在自由游动且无胁迫的条件下测量了作为毒性检测指示生物的水蚤（D. pulex）的尺寸。这种环境测量是数字全息术的新应用。本研究的重点——该实施方案应能适用于非无菌、机械状态不稳定的实际现场使用。通过反复试验，我们最终确定了最简单的干涉仪配置：采用可耐受振动的单光路、降低相干噪声的低相干光源以及单次曝光成像?；谑秩⑹醪⒔岷贤枷翊硎迪至俗远叽绮饬?。本研究的创新性在于：通过与常规光学显微镜观察及图像处理软件手动目测结果对比，实现了定量尺寸测量与性能评估。该评估还帮助我们确定了数字全息测量中图像处理的最佳参数。

    关键词： 数字全息术、尺寸测量、蚤状溞、图像处理、低相干光

    更新于2025-09-12 10:27:22