CCD显微检测系统误差分析及补偿.

基于线阵CCD 的尺寸测量研究及误差分析余　震(安徽建筑工业学院数理系,合肥230022)　文　艺(武汉重工铸锻有限责任公司质管处,武汉430084)摘　要　通过分析基于线阵CCD 器件的一维尺寸测量原理,系统讨论了基于CCD 器件各种一维尺寸的测量方案,同时分析了各种测量方案所产生的测量误差的计算方法。

关键词　线阵CCD 尺寸测量　误差分析一、前言基于CCD 的尺寸测量一般采用非接触测量方式,由于CCD 器件[1]有精度高、动态性能好、便于同计算机组成高性能测控系统等特点,被广泛的应用于各种加工件的在线检测和高精度、高速度的检测技术领域。

采用CCD 器件进行尺寸测量时,随着被测尺寸大小的不同,所采用的检测方案及相应产生的测量误差也不同,本文就采用CCD 器件进行一维尺寸测量的测量原理、所采用的测量方案及相应的测量误差进行分析,并给出具体计算公式。

二、基于CCD 器件的尺寸测量原理基于CCD 器件的尺寸测量[1,2]采用的是光成像法,其测量原理如图1所示:该系统包括光源,CCD 传感器、CCD 视频信号处理模块、单片机控制与被测工件尺寸显示模块等。

图1其工作原理为:光照射在被测工件上,将被测工件成像于CCD 器件光敏面上,CCD 器件被光照射部位将产生光生电荷,通过后置电路对光生电荷进行采集,将采集的CCD 信号输出到模拟信号处理模块;模拟信号处理模块对信号进行滤波、箝位、二值化等处理后得到反映被测工件尺寸大小的数字信号;经计算机对数字信号进行前后边沿提取,把数字信号转化为反映尺寸大小的脉冲计数值,并通过软件处理后,进行被测尺寸显示,从而完成对被测工件尺寸的测量。

三、测量方案及误差分析采用CCD 器件进行尺寸测量时,随着被测尺寸大小的不同,测量方案也有所有不同,相应的,对测量误差分析也不一样。

本文将被测尺寸大小(L ,单位:mm )按照CCD 器件芯片感光面长度(b ,单位:mm )进行分类:(1)微小尺寸测量:L ≤1mm ;(2)一般尺寸测量:1mm <L ≤b ;(3)较大尺寸测量:b <L <2b ;(4)大尺寸测量:2b <L 。

CCD工业相机的误差
CCD工业相机的误差来源:误差主要由光学镜头的畸变、机械误差与视频信号的“模/数转换”产生，由此产生的误差分别称为光学误差、机械误差和电学误差。

1.光学误差:也叫光学畸变差，是指相机物镜系统设计、制作和装配误差所引起像点偏离其正确成像位置的点位误差。

光学畸变差包括径向畸变差(RadialDistortion)和离心畸变差(DecentringDistortion)两类径向畸变差使构像点沿径向方向偏离其准确位置;而离心畸变是由于镜头光学中心和几何中心不一致引起的误差，它使构像点沿径向方向和垂直于径向方向都偏离其正确位置。

2.机械误差:在光学镜头摄取的影像转化到数字化阵列影像这一步产生的误差，这项误差又是由以下两个因素引起的:
①扫描阵列不平行于光学影像，致使数字化影像相对于光学影像有旋转;
②每个阵列元素尺寸不同而产生不均匀变形。

3.电学误差:主要包括行同步误差、场同步误差与采样误差，行同步误差是指视频信号转化时影像每行开头处的同步信号产生的错动现象;场同步误差是指影像奇数行与偶数行间的错位;采样误差是指由于时钟频率不稳引起的采样间隔误差线阵CCD相机在系统整体上表现是为光学畸变差对成像几何模型的影响。

光学畸变差的影响是非线性、非对称性的。

通常采用一定的算法去纠正和重采样，其结果并不能满足系统要求，原因是(1)超出时间控制(2)不利于系统整体拓展
深圳市科视创科技公司的解决方案:系统在对被检测图像和模板图像作差值运算时，都置于同样的条件下，光学畸变差对双方的影响是相同的，可以采用忽略光学畸变差对检测结果的影响的方式，经过检验这个方法是可行的。

工具显微镜示值误差的检定方法工具显微镜示值误差的检定方法，看似是个高大上的话题，但其实它的背后，满是摸爬滚打的技术活儿。

别看显微镜那么小巧精致，它的作用可不小。

科学家们每天都离不开它，搞研究，做实验，没它可不行！但是呀，任何东西都不能完美无缺，工具显微镜也有它的小脾气。

比如说它有时候显得不太精准，误差一旦过大，那可就有点麻烦了。

这些误差是怎么来的呢？我们又该如何检定、修正它们呢？这就需要咱们聊聊显微镜的检定方法了。

咱们得搞明白，工具显微镜是如何显示物体的。

显微镜工作的时候，咱们不是直接看物体的原形，而是通过镜头放大它的样子。

这个时候，镜头、照明、焦距等等因素都会对成像产生影响，哪怕一个小小的失误，也可能让你看到的物体形态产生误差。

你想，假设你要检查一颗微小的细胞结构，显微镜误差大了，那可就看到不真实的画面了，后果不堪设想！这个时候，咱们就得开始检定了。

检定显微镜误差，咱们首先得弄清楚自己要找的是什么。

一般来说，显微镜的误差可以分成几种类型，常见的就是刻度误差、焦距误差、以及光学畸变这些。

这些误差就像是潜伏在显微镜内部的“隐形杀手”，虽然不容易被发现，但它们一旦出击，后果可大了。

如果不及时发现并修正，往后的测量数据可能全都是错的，根本没法用！咱们得做点实际的“功夫”了。

可以用标准物体来检定显微镜。

比如咱们常用的标准物质，就是某些高精度的玻璃尺或金属尺，这些尺子在制造的时候，误差就被控制在极小的范围内。

所以，拿它们来比对，可以检查出显微镜是否准确。

用这些标准物体来对照显微镜的刻度，看看它的显示是不是与标准物质一致，简单直接，能有效地检查显微镜的刻度误差。

这个过程也不复杂，就是反复对比，细心一点就行了。

还有一种方法，就是使用一些已知尺寸的显微镜标定片。

这些标定片上面有很多微小的格点，每一个格点之间的距离都被标定好了。

咱们通过显微镜放大这些格点，然后测量它们的间距，看看跟标定值对得上不对得上。

如果差距大了，那显微镜就得检修了。

医学检验中误差的原因及应对策略目的对医学检验过程中存在的误差原因进行分析，然后制定有效的应对策略。

方法随机选择了2015年2月～2016年2月我院收治的患者400例作为研究对象，对所有患者医学检验资料进行回顾性分析，了解和掌握诱发误差的原因，为制定应对策略提供一定的参考。

结果所有患者中共有47例检验结果存在误差，其误差率为11.75，其中21例由于标本原因引起、15例由于设备操作及试剂引起、11例由于人为原因引起。

结论在对患者进行医学检验过程中，要对患者的病情特点进行全方位的了解和掌握，对可能出现的误差原因制定有效的应对策略，以确保检验结果的准确性，为患者后期的治疗及康复提供一定的参考。

标签：医学检验；误差原因；应对策略在对患者进行临床诊断过程中，医学检验结果的准确性高低将会直接决定疾病诊断结果的准确与否。

如今，随着科学技术的不断发展和进步，越来越多疾病的确诊都需要借助一定的检测数据，以便对患者作出准确的判定和治疗。

然而，在进行医学检验过程中，由于受到各种外界和自身因素的影响，经常会影响其检测结果的准确性，因此需要采取有效的应对措施给予解决，确保患者的病情得到有效的治疗。

1 资料与方法1.1 一般资料随机选择了2015年2月～2016年2月我院收治的患者400例作为研究对象，所有患者均进行了医学检验。

其中男231例，女169例，年龄14～79岁，平均（49.2±1.5）岁。

所有患者在性别、年龄等方面的差异无统计学意义（P>0.05）。

1.2 方法对所有患者医学检验资料进行回顾性分析，了解和掌握诱发误差的原因，为制定应对策略提供一定的参考，以更好的提高医院检验结果的准确性和可靠性。

2 结果通过系统性的调查和统计发现，所有患者中有47例检验结果存在误差，其误差率为11.75。

其中21例由于标本原因引起、15例由于设备操作及试剂引起、11例由于人为原因引起。

3 讨论由于临床检验工作对于患者疾病的确诊、治疗及预后都具有非常重要的意义，因此各大医院、各个科室都引入了先进的检验技术和仪器设备，明确了检验的规范和流程，从而为提高检验结果的准确性奠定了良好的基础。

测绘技术误差分析与处理随着科技的不断进步，测绘技术在地理信息系统、城市规划和建筑设计等领域扮演着十分重要的角色。

测绘技术的应用对于保障国家安全、促进区域发展以及提升社会经济水平具有不可忽视的重要意义。

然而，由于测绘过程中存在着各种误差，所得的数据和图像并不是完全准确的。

因此，对于测绘技术误差的分析与处理，变得至关重要。

首先，我们需要明确什么是测绘技术误差。

简单来说，测绘技术误差是指测量、观测和记录过程中所引入的不确定性。

（可以加个例子比如GPS测量获得的地理坐标和实际位置有偏差）这些误差包括仪器本身的误差、人为操作的误差以及环境因素引起的误差等。

这些误差可能会对测绘结果造成不同程度的影响，因此我们需要对这些误差进行分析与处理。

测绘技术误差的分析与处理需要依靠科学的方法和专业的知识。

首先，我们需要从源头上减少误差的产生，选择精确可靠的测绘仪器，保证操作人员的技术熟练程度，降低环境因素的影响等。

其次，我们需要对测绘数据进行有效的处理和分析。

常用的方法包括统计学分析、空间插值、滤波平滑等。

通过对数据进行处理和分析，可以降低随机误差的影响，提高数据的准确性。

在进行误差分析的过程中，我们需要重视误差的类型。

误差可分为随机误差和系统误差两大类。

随机误差是由多种因素引起的非一致性误差，通常呈现为无规律的分布。

系统误差则是由特定因素引起的一致性误差，通常呈现为一定的规律性。

对于这两种误差，我们需要采取不同的措施进行处理。

对于随机误差，我们可以通过多次测量并求平均值的方法来降低其影响。

而对于系统误差，则需要通过校正和调整测绘仪器，或者通过建立数学模型进行修正。

除了误差的类型，误差的大小也是我们需要关注的。

误差的大小通常可以通过精度和精确度来描述。

精度是指测量结果与真值之间的偏差，反映了测量结果的准确程度；而精确度则是指多次测量结果之间的偏差，反映了测量结果的稳定性。

在进行误差分析时，我们需要同时考虑精度和精确度，以评估测绘数据的可靠性并制定相应的处理措施。