CCD影像检测预警系统在卷烟工业企业中运用分析

文章主要从技术层面针对CCD影像检测预警系统进行分析,明确了CCD影像检测的工作过程及工作原理,指出了影响检测的因素,并基于此项系统应用建立相应的预警系统架构,进而对其在卷烟工业企业中的运用加以阐述,以期实现企业发展水平的快速提升,创造更多经济与社会效益。

冠状动脉钙化的临床意义及其影像检测进展

冠状动脉钙化是冠状动脉粥样硬化的特征之一，对早期冠心病患者，尤其是无症状的年轻患者的诊断具有重要意义。本文着重介绍了其临床意义及各种影像学检测方法。

复合材料床面板在医用影像检测设备中的应用

该文主要介绍了目前在大型医用影像检测设备中最常用的两种复合材料床面板的组成及结构,介绍了床面板的材料选用及生产工艺,并比较了两者的主要优缺点及不同的应用场合。

PC-based架构的线扫描影像检测系统

此篇文章对于已开发线扫描的系统业者而言或许仍有许多不够深入的地方,但是希望对于有意跨入线扫描系统但却完全没经验的系统设计者能有所帮助。

乳腺病变应用高频探头乳腺影像检测仪器检查的效果分析

目的分析乳腺病变应用高频探头乳腺影像检测仪器检查的效果。方法将1100例乳腺病变患者按照不同的检查方法分为对照组和观察组,每组550例。对照组行传统超声检查,观察组行高频探头乳腺影像检测仪器检查,比较两组检查的确诊率和误诊率。结果观察组检查确诊率99.45%,误诊率0.55%,对照组检查确诊率93.45%,误诊率6.55%,检查确诊率观察组明显高于观察组,误诊率观察组明显低于观察组,差异具有统计学意义(P<0.01)。结论乳腺病变应用高频探头乳腺影像检测仪器检查具有较高的准确率和较小的误诊率。

印刷质量检测新双眼——影像检测和VOC检测

随着印刷数字化、自动化，系统化、多样化的发展，印刷质量标准的进一步提升，传统的印刷品质量检测控制手段已不能满足现代印刷高质量、高效率、低成本的要求：采用印刷图像在线检测系统可以克服传统方法的不足，替代人力，降低成本，提高产品质量和生产效率。为了适应全球经济一体化的进程，克服西方发达国家绿色贸易壁垒，印刷品的环保要求越来越受人们重视，印刷品的VOC检测正被越来越多印刷企业所米用。

适用于影像检测压缩系统的内存存取方式

为了兼具可扩充性以及数据处理速度，对于各种应用如：影像数据侦错、视讯数据压缩、音效数据增益、马达控制等，可程序化数据处理模块（Programmable Data Processing Module）都是当前时势所需。

适用于影像检测压缩系统的内存存取方式

为了兼具可扩充性以及数据处理速度，对于各种应用如：影像数据侦错、视讯数据压缩、音效数据增益、马达控制等，可编程数据处理模块（Programmable Data Processing Module）都是当前时势所需。

PS-based架构的线扫描(Line-scan)影像检测系统

目前许多高科技产业的生命周期,不外乎是从先期开发制造到量产技术转移而后最终到薄利代工的成本导向,而不论哪个周期对于检测设备的需求总是会不断的出现。但是在商机跟需求存在的同时,如何提升检测系统的技术和规格与产业接轨是设备业者不可怠懈的课题。

X-射线影像检测系统

食品中若掺杂了金属、沙石或玻璃等异物,不但影响产品质量,而且还会使消费者对产品失去信心。因此,X-射线异物检测器在食品工业中占了很重要的位置。 X-射线异物检测器的检测能力,实有赖于产生影像的X-射线的能量。无论是任何能量的X-射线,都是利用异物和食品的密度对比来进行检测。这样,食品中所含的金属、部分石头以及玻璃等物质,均会被检测出来。 低能量的X-射线增加了那些原子量(或原子数)

基于多尺度特征融合的遥感影像目标检测

提出基于多尺度特征融合的遥感影像目标检测方法,本文利用选择性搜索算法对原始数据进行滤波处理和二值化处理,提取遥感影像目标区域图像数据,采用RBM技术获取遥感影像目标的语义特征和细节特征,在此基础上,建立融合网络,对影像目标的语义特征和细节特征进行变形卷积操作和池化操作,将目标的语义特征和细节特征进行多尺度融合,获取目标的深度特征,进而定位遥感影像目标。实验证明,设计方法遥感影像目标检测时间短,可以快速检测到遥感影像目标。

基于深度学习脑血管病智能影像检测规范化研究设计的中国专家建议

近年来,随着人工智能,特别是深度学习技术的发展,基于医学影像的脑血管病自动化检测研究获得了较大进展并逐渐进入临床应用。然而,由于深度学习算法的复杂性和灵活性,各研究在模型构建、验证、性能描述和可解释性方面存在差异,缺乏对此类深度学习模型可靠、一致的规范化设计,在一定程度上影响了自动化影像检测研究的转化应用和技术发展。中国医师协会放射医师分会在广泛调研的基础上,组织国内专家广泛讨论,对基于深度学习的脑血管病自动化影像检测模型研究需要完成的关键步骤和内容的规范设计提出了建议。随着研究的深入及应用的拓展,该建议将持续更新,并逐渐扩展到该类临床应用工具的可推广性、临床应用效能、产品化等方面的评估。

孪生高分辨率卷积神经网络遥感影像变化检测方法

针对遥感影像变化检测问题,提出了一种孪生高分辨率卷积神经网络模型。该模型首先基于孪生网络模型提取不同时相遥感影像的特征,然后将特征拼接后输入到嵌套U形网络中输出变化检测区域。为了提升变化检测效果,进一步设计了高分辨率卷积神经网络用于提取不同时相遥感影像的特征,以充分利用不同分辨率的特征来提升变化检测效果。在LEVIR-CD变化检测数据集上的大量实验表明,所提出方法能够比对比方法获得更高的变化检测精度。

基于空间模糊C均值聚类和贝叶斯网络的高分一号遥感影像变化检测

在目前经典的变化检测算法中,后验概率空间变化向量分析(CVAPS)方法广泛用于遥感影像的变化检测。然而,基于支持向量机(SVM)的CVAPS法无法有效处理高分一号影像中等分辨率遥感影像中的混合像元问题,且难以有效保证变化检测的精度。因此,本文通过引入空间信息,使用空间模糊C均值聚类(Spatial Fuzzy C Means, SFCM)有效地实现高分一号影像混合像元的分解,并结合简单贝叶斯网络(SBN),提出一种新的后验概率空间变化向量分析法SFCM-SBN-CVAPS。实验结果表明,本文算法的总体精度和Kappa系数均高于基于普通模糊C均值聚类(Fuzzy C Means, FCM)的CVAPS算法,且耗时更短,本文所提出的算法有助于提高遥感影像变化检测的精度和效率。

基于遥感影像的城市基础设施暴雨内涝风险识别方法

由于极端天气和快速城市化,城市地区暴雨洪涝灾害的发生频率和严重程度仍在不断增加。城市暴雨内涝灾害可能导致道路、建筑物和基础设施被淹没,甚至中断交通、输电和其他重要的城市基础设施系统,导致巨额经济损失。本文提出一种基于遥感影像的城市基础设施暴雨内涝风险识别方法,构建城市基础设施暴雨内涝风险评估模型,对暴露于暴雨内涝的地铁站、桥梁和地下通道等基础设施点位进行提取,并利用ArcGIS的空间分析模块建立内涝损失等级图表达内涝风险,为灾前的预防与准备、灾害发生与发展时的灾情动态研判、灾情影响评估提供技术支持。

基于混合高斯密度模型和空间上下文信息的遥感影像变化检测方法及扩展

在运用混合高斯密度模型对差分影像建模的基础上,分别采用顾及上下文信息的概率松弛迭代法和马尔可夫随机场模型法进行影像的变化检测。首先,提出一种运用遗传K均值算法与EM算法联合解算高斯混合密度模型参数的方法,该方法可以自动地解算出模型的统计参数,结果与手工选择样本的解算结果完全一致。然后,比较概率松弛迭代法以及马尔可夫随机场模型法的影像变化检测效果,得出基于模拟退火法的马尔可夫随机场法效果较好的结论。最后,对传统的基于模拟退火法的马尔可夫随机场方法进行改进,提出了一种变权马尔可夫随机场方法,检测结果能更好地保持影像的结构性,并有效去除了孤立噪声。

基于影像技术的弹簧零件表面缺陷精密检测研究

在弹簧的制造生产过程中,它的表面缺陷检测是极其重要的,传统的弹簧检测效率不高、精度低,为此建立了一种基于影像技术的弹簧表面缺陷自动检测系统。首先介绍了影像检测原理及系统方案,包括影像采集系统的设计与选型、影像处理系统的设计方案等。然后对弹簧影像进行预处理、边缘定位检测、影像分割,提出了一种适用于弹簧线状缺陷特征提取的横向边缘检测算法和一种适用于块状缺陷影像分割提取的改进的快速FCM算法,并采用两种简单描述子,对弹簧缺陷影像特征提取,缺陷判断,误差分析。最后,对检测方法进行实验验证,为弹簧表面缺陷影像自动检测打下基础。

采用注意力机制与改进YOLOv5的光伏用地检测

针对光伏产业快速发展所产生的光伏用地检测与定位需求,提出了一种基于YOLOv5改进的光伏用地检测算法YOLOv5-pv。为实现复杂场景下光伏用地的快速精确检测与定位,首先在YOLOv5基础上引入加权双向特征金字塔以实现简单快速的多尺度特征融合从而强化对小目标的检测能力;其次引入Ghost卷积以保留冗余信息中有用的特征图信息;最后增加协同注意力机制提高算法对光伏用地的关注度以提高抗背景干扰能力。实验结果表明:YOLOv5-pv比YOLOv5召回率提高6.68百分点,平均精度提高4.43百分点。该方法对光伏用地检测效果较好,可为光伏用地检测研究提供新的实验参考。