基于同色异谱的异物检测新方法

针对复杂背景中异物检测难题,提出了一种基于同色异谱特性的反射光谱图像检测方法．在分析同色异谱过程中异物与背景光照差异基础上,建立波长优选函数筛选最佳波长的反射光源构建成像检测系统．以棉花中的白色丝状异物作为实验对象,利用最佳波长反射成像系统获取异物图像特征,采用背景校正及自适应阈值二值化处理提取异物目标．实验结果表明,该方法能有效检测背景中的相似异物,为棉花异物检测提供了一种新思路．     

基于反射光谱成像的相似异物检测新方法

针对现有方法进行相似异物检测时成本高、效果差等问题,提出一种基于优选波长反射光谱成像技术的相似异物检测新方法.该方法利用建立的波长优选函数,分析了近紫外一可见一近红外离散波段中异物与背景灰度差随波长变化规律,筛选了区分多个异物与背景的最佳光照波长,以此构建反射光谱成像检测系统.根据最佳波长反射成像系统来获取相似异物特征,同时,根据二值化自适应阈值来对异物提取图像进行处理.以棉花中的白色丝状异物为对象对该方法进行实验,结果表明,在反射光照系数为0.74时,该方法对相似异物的检测率达到94％.     

基于近红外波长成像的异物检测新方法

为有效检测出与背景形态、颜色极其相似的异物,根据异物与背景近红外吸收特性的差别,提出近红外光谱成像检测异物的方法.该方法分析近红外波段中异物与背景吸收特性差异随波长变化的规律,确定了区分背景与多种异物的最佳检测波段范围,建立近红外光谱成像系统,将近红外吸收特性差别转化为近红外图像中异物与背景的图像特征差别,利用自适应图像增强和二值化图像处理从背景中提取异物.实验结果表明,该方法获取的异物图像特征明显,检测结果与实际相符,此方法可有效检测与背景特征相似的异物.     

棉花中异性纤维的多光谱检测

为有效检测棉花中与棉纤维形态、色泽极其相似的异性纤维杂质,提出一种利用多波段光谱信息融合成像检测的新方法。针对6种肉眼极难识别的异性纤维:无色塑料、黄麻、编织袋、白头发丝、白羊毛、猪鬃在7个离散波段光谱中的反射特性,获得不同波段光谱图像中异性纤维与棉纤维的图像特征差别,由此确定检测各异性纤维的最佳光谱波段。采用基于区域信息相关度权值小波分析算法将多个波段的图像进行融合,得到具有完整异性纤维特征信息的单幅杂质图像。实验结果表明,在多波段光谱融合图像中,异性纤维灰度、形态特征明显,可有效识别棉花中异性纤维杂质。     

基于多通道窄带滤波阵列的微型多光谱成像仪

设计出一种基于多通道窄带滤波阵列的微型多光谱成像仪.系统根据推帚式成像光谱仪的原理进行设计,采用多通道窄带滤波阵列在后光学系统进行分光,利用高精度载物台驱动实验目标进行推扫成像,选用USB总线作为数据采集的微机接口.整个系统由宽光谱光源、普通光学镜头、分光滤波片、面阵CCD成像装置、载物台自动装置以及数据采集和控制模块等几部分组成.系统的光谱范围从760 nm到900 nm,共16个波段,光谱分辨率＜10 nm.系统具有同时获取不同波长光谱信息、结构紧凑、成本低、可靠性强和小型化等优点;不仅能够提供目标在近红外的单波段光谱图像,而且能够获得图像中任意像素的光谱曲线,实现光谱技术和成像技术的结合.     

基于Clifford代数的多光谱图像边缘检测

为了充分利用多光谱图像不同图层之间的关联性,采用Clifford代数描述多光谱图像.在Clifford代数空间中,定义了多光谱图像的Clifford微分与Clifford梯度.在此基础上,提出了一种新的多光谱图像边缘检测与融合算法.该算法首先计算出各像素点的Clifford梯度,进而得到Clifford梯度范数;然后以此为依据,判断像素点是否为边界点,从而得到多幅边缘检测图像;最后,将这些图像融合,便可得到最终的边缘图像.与基于最大熵的多光谱图像边缘检测算法的比较结果表明,算法由于利用了多光谱图像不同图层之间的关联性,因而可以更好地保留边缘信息,获得更完整的边缘检测效果.     

用于激光等离子体X射线诊断的谱仪

为了诊断波长为0.5～0.8 nm的激光等离子体X射线,研制了一种新型的高空间和光谱分辨率的晶体谱仪.采用2个不同分光计材料、不同形状且相互垂直分布的通道可以同时获得谱线的空间和光谱分辨率.利用成像板接收光谱信号,其有效接收面积为30 mm×80 mm.讨论晶体基本参数和给出了谱仪设计参数.在中国工程物理研究院激光聚变研究中心的20 J激光器装置进行实验,两个方向的成像板同时获取得到了Al激光等离子体X射线光谱,其中水平通道的PET平面晶体获取的空间分辨率为1.73～6.88 mm,而垂直通道的Mica球面弯晶得到的光谱分辨率达到1 000～1 500.实验结果表明该谱仪适合于激光等离子体X射线的光谱学研究.     

应用于双光谱检测的图像融合技术

介绍双光谱图像检测系统的总体设计,针对紫外与可见光双光谱成像系统提出了基于模糊矩阵的双光谱图像融合法．该方法采用模糊矩阵表征融合区域,同时利用小波变换法对图像进行多分辨分解重构．实验选取UV图像与V图像进行融合,并对该方法和其他几种方法的融合图像进行了比较．基于模糊矩阵的双光谱图像融合法能比较好地兼顾图像融合中清晰度和融合边缘过渡两方面的要求．     

基于多光谱柑桔缺陷检测方法研究

基于多光谱技术探讨一种新的柑桔缺陷检测方法.构建由光照箱、多光谱光源、摄像机等部件组成的系统.根据色度学基础理论,采用图像融合技术对柑桔图像进行融合分析判断,得到使柑桔缺陷识别率最高的图像为红光、黄光、近红外光波段融合后的图像.对融合后的多光谱图像,采用Otsu等图像处理算法进行缺陷检测.实验表明,采用多光谱技术可快速有效的提取缺陷特征.     

水果成熟度的高光谱成像无损检测研究

水果成熟度作为衡量水果品质和等级的一个重要指标,区分不同成熟度的水果可以降低水果在采摘、包装、储存、运输等物流环节的损失率.高光谱技术是一种新型光谱技术和计算机视觉融合技术,它可以从图像维和光谱维对水果的综合品质进行评价.分析了国内外将该技术应用于水果成熟度检测方面的研究进展,提出了利用高光谱图像技术检测枣和梨成熟度的方法,利用不同成熟度的水果在可见光及近红外波段的反射率,初步确定了利用高光谱成像技术检测枣和梨2种水果成熟度的有效特征波长.     

葛根素荧光猝灭测定核酸的研究

基于DNA与RNA对中药葛根素的荧光有猝灭作用而建立了DNA、RNA的测定新方法.在生理pH值附近,当激发波长为266 nm,葛根素在460 nm处出现荧光,随着核酸的加入,葛根素的荧光强度线性下降,本文对4种不同核酸的线性方程、线性范围、检测限进行了测定,对外来离子的干扰进行了研究,与经典的核酸测定方法进行了对比,并对核酸使葛根素荧光猝灭作用机理进行了探讨.     

TM遥感影像植被信息提取的最佳波段组合选择——以福建省松溪至建瓯高速公路为例

以拟建福建省松溪至建瓯高速公路两侧10 km为研究区域,运用最佳指数OIF法,同时参考地物光谱特征曲线以及各波段主要应用范围,在TM遥感影像图植被信息提取过程中,探讨基于遥感技术实现植被信息提取的最佳波段组合,研究显示:145波段组合信息量最为丰富,其波段间相关性最小,为植被信息提取的最佳波段组合.在此基础上,探讨了多光谱数据中,快速、准确选取最佳波段组合,为提高植被解译的精度和工作效率提供重要依据.     

洛神花花青素提取工艺及抗氧化活性研究

目的 用超声波辅助法优化提取洛神花中花青素的提取工艺,并通过斑马鱼胚胎氧化应激模型进行抗氧化活性研究。方法 正交法进行提取工艺优化,斑马鱼胚胎进行氧化应激干预测试抗氧化水平。结果 洛神花花青素最佳提取工艺条件：提取温度30℃、超声功率300 W、料液比1∶40(g/mL)、超声时间90 min,此时得率为2.94 mg/g。体外抗氧化活性表明,5.8 mg/mL洛神花花青素对DPPH自由基清除率、ABTS自由基清除率和羟自由基清除率分别为83.15%、 63.32%和74.4%。通过斑马鱼胚胎氧化应激模型进行抗氧化活性研究发现,洛神花花青素能够有效保护由AAPH诱导的斑马鱼胚胎氧化损伤,11.6μg/mL剂量组的洛神花花青素极显著降低斑马鱼胚胎ROS的产生,抑制脂质过氧化物的生成和降低胚胎细胞死亡率,其作用效果与2.9μg/mL VC组相近。结论 超声辅助正交优化后的工艺能提高洛神花花青素得率,比单因素最高得率提高37%;良好的体内外抗氧化活性为进一步开发洛神花提供理论基础。     

基于黏菌优化极限学习机的煤矸石多光谱识别

煤和矸石的精准辨识是煤矸分选和煤炭清洁高效利用的重要前提,针对传统方法存在效率低、需加装辐射 隔离以及受环境干扰等诸多不足,提出了基于多光谱图像特性和光谱特性来识别煤和矸石,构建黏菌优化极限学 习机(Slime Mold Algorithm Extreme Learning Machine,SMA-ELM)的分类模型。 搭建多光谱数据采集系统完成煤与 矸石的光谱图像采集,通过 LBP 对光谱图像进行特征提取并使用 PCA 主成分分析对提取后的特征向量降维,输入 SMA-ELM 分类模型、蚁狮优化极限学习机(Antlion Algorithm Optimized Extreme Learning Machine,ALO-ELM)分类 模型、鲸鱼优化极限学习机(Whale Algorithm Optimized Extreme Learning Machine,WOA-ELM)分类模型进行对比, 重点研究不同波长响应下煤和矸石的辨识精度来筛选最佳波长,通过多评价指标对优化后的最优波段进行比较。 实验结果表明, SMA -ELM 分类效果最佳,第 6 波段为最优波段, SMA - ELM 在该波段的平均识别准确率为 95. 08%,煤和矸石的识别 F1-Score 分别为 96. 47%和 92. 68%,用时 10. 6 s。 所提出的方法可以实现煤和矸石的精 准识别,这对煤和矸石的智能分选具有重要的研究意义。     

基于DSP的高速多光谱探测系统研究

为了实现高速获取多窄脉冲光谱分布数据信息,并抑制背景噪声及多光谱源之间相互干扰的问题,研究了一种基于DSP控制DMA高速采集干涉条纹并反演光谱的系统.设计了帧减降噪处理算法用于完成对窄脉冲光信号与背景光噪声的分离与提取,并通过3级兵乓缓存结构实现了该算法在高速DSP中的流水线作用.给出了系统硬件结构设计与DMA控制方式,分析了帧减降噪算法及兵乓缓存设计的实现方法.在CCS环境下仿真计算了帧减降噪算法条件下干涉条纹的输出变化,论证了该方法的可行性.实验采用555 nm、665 nm以及805 nm 3种窄脉冲激光同时入射系统进行光谱测试,数据采集由DSP5510控制DMA8237-5实现.结果显示,采用帧减降噪算法的光谱分布旁瓣抑制效果好,背景噪声基本消除,并且其处理速度比基于C++光谱分析软件的系统提高了3倍左右.由此可见,该设计具有高速多光谱同时探测的性能.     

棉花异性纤维在线检测系统研究与实现

棉花异性纤维危害大,人工挑拣时效率低下。为了通过机器将其实时的分拣出来,研究并设计了一种异性纤维在线检测系统;其中包括棉流图像的采集、预处理,以及异纤识别等过程。通过两个高速线阵CCD扫描摄像机获取原棉图像,预处理时,针对图像中光照分布不均导致的亮度分布不一致问题,提出了基于行的照度不均修正技术;异纤识别方面,提出了基于四方向绝对差分的边缘提取;并通过阈值分割的方法得到异纤边缘。图像识别前,将图像按照执行机构排列进行均匀分割,使得算法输出指令可以直接对应到相应的执行机构。现场测试表明,该系统能够有效检测出异纤,速度快、精度高、可靠性好,实现了生产自动化。     

自适应最优核时频分布在地震储层预测中的应用

提高时频分辨率是频谱成像技术研究的重点。自适应最优核时频分布采用随信号特征自适应变化的核函数,在模糊域对远离原点的互分量进行抑制,并尽可能的保留集中在原点附近的自分量。通过理论模型验证,该方法较好地抑制了交叉项干扰,同时较连续小波变换和平滑伪Wigner-Ville分布等方法具有更高时频分辨率。最后在营尔凹陷长沙岭地区的实例应用中,利用自适应最优核时频分布对该区目标储层进行了频谱成像处理,并结合沉积相特征对长沙岭地区进行有利区带预测。结果表明:该方法适用于实际地震信号的时频分析,对储层刻画优于传统方法,且对研究区储层预测具有有效性。     

基于机器视觉的棉纺异纤清除系统

异性纤维检测清除技术是近几年来国内外研究的热点.本文给出了基于机器视觉的异性纤维清除系统框架,提出了灰度结合非线性阈值判断的算法用于检测皮棉中的异性纤维.实验结果表明,该方法有效地清除皮棉中的异性纤维,并提高了系统的清除率.