图像检测系统_现代检测技术

图像处理技术在人脸识别中的应用随着科技不断地进步，现代社会对于人脸识别技术的需求也越来越高。

很多行业都涉及到了人脸识别技术，例如安防、金融、社交等领域。

为了更好地应对这些需求，图像处理技术在人脸识别中的应用也越来越广泛。

一、人脸检测人脸检测技术是指在多个图像中找到人脸的技术。

在人脸识别过程中，首先需要进行人脸检测。

常用的方法有基于颜色、形状和纹理等特征的检测方法。

与传统方法不同，现代图像处理技术将深度学习算法应用于人脸检测中，例如卷积神经网络（CNN）。

CNN是一种基于人工神经网络的深度学习算法，可以对输入的图像进行分类和识别。

在人脸检测中，CNN可以预训练，从而得到一个检测器。

这个检测器可以检测出输入图像中的人脸，并用一个矩形框圈出。

二、人脸特征提取人脸特征提取技术是指从图像中提取出能够区分不同人脸的特征。

通常有以下几种方法：1. Haar特征检测：通过对图像中的像素点进行积分，得到图像的不同区域之间的差异，从而提取出特征。

2. LBP（局部二值模式）特征：用局部信息表示整幅图像，通过比较邻域像素值的大小来计算每个像素的二值码，从而提取出特征。

3. HOG（方向梯度直方图）特征：通过计算图像中每个像素点周围像素的梯度信息，得到图像的梯度直方图，从而提取出特征。

三、人脸识别人脸识别是指通过识别人脸的特征，并将其与存储在数据库中的特征进行匹配从而实现身份认证的过程。

现代图像处理技术主要采用机器学习算法和人工神经网络的方法实现人脸识别。

人脸识别的常用方法包括：1.基于特征比对的人脸识别方法：该方法是将提取出的人脸特征与存储在数据库中的人脸特征进行比对，从而实现识别。

基于特征比对的人脸识别方法有SIFT、SURF等。

2. 基于深度学习的人脸识别方法：通过卷积神经网络等深度学习算法进行人脸特征提取和识别。

四、人脸识别的应用人脸识别技术在现代社会中有着广泛的应用，主要体现在以下几个方面：1. 安防：人脸识别技术可以应用于各类安防场景，例如门禁、监控等，实现重点区域的智能访问控制。

现代化检测技术的应用与发展The application and development of moderntesting technology【摘要】自动检测技术是现代化领域中发展前景十分广阔的一门新兴技术，是将生产、科研、生活等方面的相关信息通过选择合适的检测方法与装置进行检查测量，以发现事物的规律性。

随着社会经济的发展，自动检测技术不断进步，在机械制造、化工、电力、汽车、航空航天以及军事等领域有着不可或缺的作用，是自动化技术的四个支柱之一。

【关键词】自动检测传感器数据处理信号转换【正文】一、关于自动检测技术的基础知识自动检测技术是以研究自动检测系统中的信息提取、信息转换以及信息处理的理论和技术为主要内容的一门应用技术学科。

其任务是寻找与自然信息具有对应关系的各种表现形式的信号，以及寻求最佳的采集、转换、处理、传输、存储、显示等方法和相应的设备。

信息采集是指从自然界诸多被检查与测量的量中提取所需要的信息。

信息转换是指将所提取出的有用信息向电量、幅值、功率等形式转换。

信息处理的任务是根据输出环节的需要，将转换后的电信号进行数字运算（求均值、极值等）以及模拟量、数字量转换等处理。

信息传输的任务是在排除干扰的的情况下经济地、准确无误地吧信息进行传输。

二、自动检测技术的核心—自动检测系统自动检测系统是自动测量、自动计量、自动保护、自动诊断、自动信号等诸多系统的总称，其原理图如下所示：图1.自动检测系统框图自动系统一般由传感器、信号处理器、显示器、数据处理装置和执行机构等五部分构成。

下面介绍每个部分的功能：①传感器：传感器（sensor）是指一个能将被测的非电量转换成电量的敏感元件，是连接北侧对象和检测系统的接口。

通过它人们可以利用计算机实现自动测量、信息处理和自动控制。

其类型主要有温度传感器、光电传感器、磁敏传感器、压电传感器等，因其可以改革生产力、提高功效和时效而被应用与许多领域。

为应对不同环境的变化，现如今新型的传感器依旧在不断涌现。

基于图像处理技术的智能监控系统设计与实现近年来，随着科技的不断进步和人们对安全的关注度不断提高，智能监控系统已经成为了很多领域的“标配”。

基于图像处理技术的智能监控系统因为其高效、准确、实时等特点，受到了广泛关注和应用。

那么，如何设计和实现一套基于图像处理技术的智能监控系统呢？一、系统概述基于图像处理技术的智能监控系统是指利用高清摄像头拍摄现场视频流，通过图像处理算法和人工智能技术对所拍摄内容进行分析、处理、识别和报警，提高监控系统的效率和准确性。

其工作原理如下：1. 使用高清摄像头拍摄现场视频流，并传输到监控中心。

2. 监控中心将视频流传输到图像处理服务器。

3. 根据预设的算法和参数，服务器对视频流进行分析、处理、识别和报警。

4. 返回分析结果和报警信息给监控中心或者管理者。

5.监控中心或管理者根据报警信息，采取相应的行动。

二、系统设计基于图像处理技术的智能监控系统设计，需要明确系统的功能需求，包括监视范围、视频流采集、图像处理算法、报警机制等方面。

同时，要进行系统架构、算法设计、性能优化等关键技术的选择和环节的优化。

下面介绍系统设计中的几个关键问题：1、视频采集：智能监控系统的监视范围和摄像头布置需根据不同场景进行布置，视频数据采集也需根据不同类型、场景采用不同的技术。

可以采用IP摄像头、智能摄像头、PTZ（云台）摄像头等类型摄像头。

2、图像处理算法：目前常用的图像处理算法包括物体检测、移动物体跟踪、图像匹配、人脸识别等。

算法的选择需要根据不同场景和需求进行合理的搭配。

3、报警机制：基础报警指在目标检测或跟踪的结果中出现目标时，通知管理员。

高级报警指基于目标的属性并增加更多的因素触发更多的策略。

设备故障、网络故障等情况也需要考虑。

三、系统实现智能监控系统的实现，需要对系统进行编程和算法的开发、系统调试和优化等环节。

下面介绍一些实现中需要注意的问题：1、图像预处理：包括常用的图像降噪、锐化、直方图均衡处理等预处理方式进行图像增强。

第一讲：1、传感器是一种将特定的被测信号按照一定的规律转换为可用输出信号的装置，它主要由敏感元件和转换元件组成。

2、基本型现代检测系统一般包括传感器、信号处理、数据采集、计算机、输出显示等五部分。

3、传感器技术发展趋势及重点研究开发主要体现在高精确度、小型化、集成化、多功能化、智能化等方面。

4、检测技术的发展主要体现在①不断拓展测量范围，努力提高检测精度和可靠性②传感器逐渐向集成化、组合式、数字化方向发展③重视非接触式检测技术研究④检测系统智能化等方面。

5、一个完整的检测过程包括信息数据采集、信号处理、信号传输、信号记录、信号显示等方面。

6、现代检测系统的基本结构大致可分为智能仪器、个人仪器和自动测试系统等三类。

7、传感器按能量关系可分为能量变换型和能量控制型两类。

8、传感器按输出量可分为模拟式和数字式两类。

9、智能传感器一般具有①自校零、自标定、自矫正②自动补偿③自动采集数据。

并对数据进行预处理④自动进行检测、自选量程、自寻故障⑤数据存储、记忆与信息处理功能⑥双向通讯、标准化数字输出或符号输出等功能。

第二讲：1．仪表的精度等级是指仪表的（）A．绝对误差B．最大误差 C．相对误差 D．最大引用误差2.属于传感器动态特性指标的是( )A.重复性B.线性度C.灵敏度D.固有频率3.按照分类，阈值指标属于( )A.灵敏度B.静态指标C.过载能力D.量程4.与价格成反比的指标是( )A.可靠性B.经济性C.精度D.灵敏度5.属于传感器静态指标的是( )A.固有频率B.临界频率C.阻尼比D.重复性6. 属于传感器动态特性指标的是( )A.量程B.过冲量C.稳定性D.线性度7.传感器能感知的输入变化量越小，表示传感器的( )A.线性度越好B.迟滞越小C.重复性越好D.灵敏度越高8.传感器的灵敏度越高，表示传感器( )A.线性度越好B.能感知的输入变化量越小C.重复性越好D.迟滞越小9.传感器的标定是在明确传感器的输入与输出关系的前提下，利用某种( )对传感器进行标定。

气道智能可视分析检查呼吸疾病气道智能分析检测系统，是一套集呼吸疾病确诊、病因查找、病情分析、诊断治疗于一体的智能化分析管理系统，其学科理念的前沿性、设计制造的创新性、软件应用的智能性、管理功能的多样性、设备操作的便捷性，超出了以往任何呼吸疾病检测仪器的认知范畴，是当今国际诊疗领域最新最权威的现代化专业检测系统。

气道智能分析检测系统工作原理及特点呼吸疾病气道智能分析检测系统，通过采用最新的LED技术，将最佳波长的UVA光源照射病变部位，病变部位产生强弱不一的折光，经高清高分辨率的彩色传感器，获得肺内病变部位的图像;并通过影像分析功能，自动对焦和抖动识别，直观化呈现呼吸系统受损部位图像，自动分析受损程度，精准辨识病症现状;同时根据受损组织的形态、数量，自动查找病因，出具诊断结果，并实行针对性的有效治疗方案。

1、理念先进，采用最佳波长，成像对比更强烈，边界更清晰，更早发现隐形病变，有效避免误诊漏诊。

2、设计创新，环形LED新光360°均匀照射病变部位，中间采集图像所见即所得，高分辨率背光传感器，图像更清晰。

3、应用智能，自动对比采集图像，智能查找病因、分析病情、给出治疗建议，并对全程操作进行智能化归档处理。

4、功能多样，一站式管理，集图像采集处理、治疗前后对比、模拟测量诊断、病例智能管理、图文报告打印等功能于一体。

5、操作便捷，全程智能化操作，一人即可操作完成，无需人工一张张拍摄、录入，操作效率大大提升。

气道智能分析检测系统核心优势气道智能分析检测系统，利用计算机软件技术，在超声图文工作站基础上，通过各模块的应用，完善的统计、记录、存储、查询病例功能为管理提供了准确的数据;同时拥有强大的图像处理功能，以及丰富的病因分析、诊断治疗信息数据，规范了临床检查的统一性与规格，减少了漏诊与误诊的发生，使呼吸疾病检查更加简洁、实用、准确。

1、确诊零误差，彻底杜绝漏诊误诊发生采用最新进展的LED技术，获得患处最佳吸收范围波长的光源，形成的对比更强烈，边界更清晰，能够发现气道内潜在病变及前兆期、发展期的受损组织，杜绝呼吸疾病漏诊误诊现象发生。

第一章前言部分1.1课程项目背景与意义1.1.1课程项目背景视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。

由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。

计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。

机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。

一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。

作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。

计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。

这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。

因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。

科学技术的发展是推动人类社会进步的主要原因之一,未来社会进一步地朝着科技化、信息化、智能化的方向前进。

在信息大爆炸的今天,充分利用这些信息将有助于社会的现代化建设,这其中图像信息是目前人们生活中最常见的信息。

利用这些图像信息的一种重要方法就是图像目标定位识别技术。

不管是视频监控领域还是虚拟现实技术等都对图像的识别有着极大的需求。

一般的图像目标定位识别系统包括图像分割、目标关键特征提取、目标类别分类三个步骤。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。

图像识别与处理技术研究一、图像识别技术的发展历程图像识别技术，是一种基于计算机视觉的应用。

早在二十世纪六十年代，人们开始探索图像处理和识别的技术，那时候主要是基于传统的图像处理算法，如模板匹配、边缘检测、分割、形态学等。

这些算法已经被广泛应用于实际生产中，但是也存在着很多问题，比如说针对不同环境和场景的适应性不强。

随着计算机技术的快速发展，计算机视觉的应用也得到了迅速发展。

二十世纪八十年代，人工神经网络的出现，使得图像识别技术有了大量的革新。

在二十一世纪，深度学习也进一步推动了图像识别技术的发展。

随之而来的就是一个类比人类视觉系统的卷积神经网络的出现。

此外，各家企业利用大量的数据和计算能力进行深度学习的研究，深度学习技术也变得更加成熟，二分类、多分类等模型得到了广泛应用。

二、图像识别技术的分类根据算法的特点和应用场景不同，图像识别技术可以分为以下几类。

1、传统图像处理技术传统的图像处理技术主要是采用一些确定性的算法来进行图像的处理，包括以下几个方面：色彩空间变换，基于阈值的图像分割，边缘检测，形态学，像素级运算。

目前该类算法仍广泛应用于医疗影像、人脸识别、军事照片等领域。

2、机器学习机器学习是用于预测、分类、挖掘等任务的算法或技术。

在图像识别中，机器学习技术主要包括：支持向量机，KNN，朴素贝叶斯，以及最近流行的深度学习。

幸运的是，深度学习以其卓越的性能使其成为最流馁的分类器，利用深度神经网络，可以在图像识别领域实现更好的性能。

3、深度学习算法深度学习算法是指使用深度神经网络来进行图像识别等任务的技术和算法。

该类技术亮点在于数据的深入挖掘，利用相同的网络结构，通过架构修改和数据增强，可以实现对图片等深层次的分析，最终达到较优判别效果。

深度学习算法在人脸识别、自然场景文字识别等领域有着广泛的应用。

三、图像识别技术的应用1、视频监控现代城市中到处都可以看到大规模的的视频监控系统，其作用主要是为了安保。

利用图像处理的方法提高目标检测的准确性在现代科技发展的时代，图像处理技术作为一项重要的技术逐渐在各个领域得到应用，其中之一就是目标检测。

目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在自动地从图像或视频中识别和定位特定的物体。

然而，由于图像中噪声、光照变化、遮挡等因素的存在，以及目标的大小、形状和姿态的多样性，目标检测的准确性一直是一个挑战。

为了提高目标检测的准确性，人们利用图像处理的方法进行改进。

图像处理是一种将数字图像通过各种算法和技术进行分析、处理和改善的过程。

以下将介绍几种利用图像处理的方法来提高目标检测准确性的技术。

首先，基于图像增强的方法。

目标检测的准确性受到图像质量的影响，因此图像增强可以提高目标检测的准确性。

图像增强的方法包括灰度变换、直方图均衡化、滤波等。

通过对图像进行增强处理，可以增加目标的对比度，减少噪声的干扰，从而提高目标检测的准确性。

其次，基于特征提取的方法。

特征提取是目标检测中的一个关键步骤，通过提取图像中的特征来描述目标的形状、纹理等信息。

常用的特征提取方法有HOG特征、SIFT特征、SURF特征等。

这些方法可以从图像中提取出与目标相关的特征，并用于目标的分类和定位，从而提高目标检测的准确性。

然后，基于目标模型的方法。

目标模型是目标检测中的一个重要概念，它是对目标的外观和空间位置分布进行建模。

基于目标模型的方法可以通过学习目标的模型来进行目标检测。

常用的目标模型包括传统的统计模型和机器学习模型，如支持向量机、神经网络等。

通过构建和训练目标模型，可以更好地适应目标的变化和多样性，提高目标检测的准确性。

此外，基于深度学习的方法也取得了很大的进展。

深度学习是一种通过模拟人脑神经网络来解决问题的机器学习方法。

在目标检测中，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等可以学习到更复杂的特征表示，并通过多层次的处理来实现目标检测。

基于深度学习的方法能够自动地学习和提取图像中的特征，具有较强的适应性和泛化能力，因此在目标检测中取得了很好的效果。

第一章1.用以标定的仪器，直接的测量出某一待测未知量的量值称为（）。

答案:直接测量2.下列哪项不是闭环控制型现代测试系统的优点（）。

答案:远距离传输3.下列属于测量过程的是（）。

答案:被测对象;数值和计量单位;测试方法;测量误差4.水银温度计测量体温属于直接式测量。

答案:对5.测试技术与传感技术被称为信息技术系统的（）。

答案:感官第二章1.下列非线性补偿方法中属于软件补偿的是（）。

答案:拟合法2.A类标准不确定度是用非统计方法得到的不确定度。

答案:错3.真值在实际测量中是可以确切获知的。

答案:错4.相对误差是绝对误差与测量仪表量程之比。

答案:错5.将63.73501四舍五入，保留两位小数为（）。

答案:63.74第三章1.直流电桥可以测量电容的变化。

答案:错2.全桥接法的灵敏度是半桥双臂接法的几倍（）。

答案:23.半导体式应变片比金属丝式应变片的灵敏度高。

答案:对4.丝式应变片采用栅状结构是为了获得大的电阻变化量。

答案:对5.下列哪项不是半导体应变片的优点（）。

答案:温度稳定性能好第四章1.下列哪项是电容式传感器的缺点（）。

答案:电缆分布电容影响大2.电容式传感器灵敏度最高的是（）。

答案:极距变化型3.电涡流传感器是利用（）材料的电涡流效应工作的。

答案:金属导体4.互感型传感器接入任何电路均可以测量位移的大小和方向。

答案:错5.相敏解调法只能回复被测信号的幅值，而不能恢复相位。

答案:错第五章1.恒磁通式传感器中线圈和磁铁之间没有相对运动。

答案:错2.压电式传感器有较好的低频特性。

答案:错3.固态传感器线性范围宽、参数离散型小。

答案:错4.霍尔元件多采用P型半导体材料。

答案:错5.磁敏三极管具有正反磁灵敏度，而磁阻器件没有。

答案:对第六章1.光电效应按原理又分为哪几种？答案:光生伏特效应;外光电效应;内光电效应2.光电管的光照特性：通常指当光电管的阳极和阴极之间所加电压一定时，光通量与光电流之间的关系。

基于计算机视觉的检测技术化工与环境学院董守龙学号：10805001摘要：计算机视觉检测技术是一个发展迅速、应用广泛的新的技术领域。

本文就基于计算机视觉的检测技术进行了概述，介绍了几种典型的应用，包括汽车牌照自动识别技术、特定目标识别技术、生物特征鉴别技术、机器人视觉系统等，并分别就其涉及的主要问题进行了分析。

关键词：图像技术；图像处理；计算机视觉；机器人视觉近年来，图像技术受到人们广泛的关注。

在人类接收的信息中有80%来自视觉即图像( Image)信息，这是人类最有效和最重要的信息获取、交流方式。

随着计算机的普及，人们越来越多地利用计算机帮助人类获取与处理视觉（图像）信息。

图像技术就是对视觉图像获取与加工处理技术的总称。

根据抽象程度和处理方法的不同，图像技术可分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。

这三个层次的有机结合也称为图像工程。

图像处理是较低层的操作，主要在图像象素级上进行处理。

比较狭义的图像处理主要包括对图像分割以改善视觉效果，或对图像压缩编码以减少传输时间或存储容量。

图像分析则是进入中层的操作，分割和特征提取是把原来以象素描述的图像转变成简洁的非图形形式的符号描述。

即图像分析是一个图像进而数据出的处理，数据可以是对某一特征测量所得的结果，或是基于测量的符号表示。

图像理解也经常被称为计算机视觉，主要是高层操作。

图像理解进一步研究图像中的目标和它们之间的联系，其处理过程和方法与人类的思维推理有不少类似之处。

随着计算机的普及和大规模集成电路技术的发展，计算机视觉检测技术（AVI）实现成本已大大降低，并得到广泛应用。

计算机视觉的应用领域主要包括对照片、视频资料如航空照片、卫星照片、视频片段等的解释、精确制导、移动机器人视觉导航、医学辅助诊断、工业机器人的手眼系统、地图绘制、物体三维形状分析与识别及智能人机接口等。

下面将就一些主要的重点应用展开介绍。

1 汽车牌照自动识别技术近年来交通问题引发的关注越来越多，智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）的研究也越发广泛而深入。

数字图像处理技术的应用随着数字化时代的到来，数字图像处理技术已经成为了一种非常重要、十分常用的技术手段。

数字图像处理技术可以通过对图像进行不同的图像算法操作，使得图像及其特征得到快速、准确、全面的提取和实现。

数字图像处理技术广泛应用于多个领域，比如医学、工业制造、机器人、军事等等，下面将具体介绍数字图像处理技术应用于以下几个领域。

I. 医学影像图像处理技术医学领域是数字图像处理技术应用最为广泛的一个领域。

医学影像图像处理技术可以通过对医学影像进行处理和分析，提高对人体的分析和诊断能力。

例如，数字图像处理技术通过制定影像分析和测量算法，可以对X射线、MRI和CT等医学成像图像进行分析和处理，从而提供准确的内部结构信息，进一步推进人类医学研究的发展。

II. 工业制造图像处理技术工业制造领域是数字图像处理技术另一个广泛应用的领域，它的主要应用包括： 1) 质量控制；2) 生产线分析；3) 错误检测等等。

数字图像处理技术可以通过对工业成像进行处理和分析，提高对生产线和零件的识别和检测。

例如，数字图像处理技术可以采用特定的算法对LED芯片进行质量检测，检测出芯片表面的问题或损坏等问题，在保证生产质量的同时，提高制造企业的经济效益。

III. 机器人视觉图像处理技术机器人视觉技术是指让机器人具备“看”和“识别”的能力，这一技术需要机器获取周围环境的信息，并在获取的信息上进行特征提取、识别、分类等操作，从而使得机器人能够在不同的环境中自主地完成指定任务。

数字图像处理技术是机器人视觉图像处理技术的重要支持技术。

例如，许多机器人在执行不同任务时，往往需要对环境中的情况进行实时拍摄和分析，从而保证机器人任务的完成。

IV. 建筑监控图像处理技术现代城市中的监控摄像头等安防设备的使用越来越广泛，数字图像处理技术也在这一领域得到了广泛应用。

数字图像处理技术可以对建筑监控系统中采集的数据进行处理和分析，从而实现事件检测、目标识别、物体跟踪等操作。

红外图像弱小目标检测技术研究1、本文概述随着技术的不断进步，红外成像技术已成为现代军事、航空航天、民用安全等领域不可或缺的重要工具。

特别是在夜间或弱光条件下，红外成像技术以其独特的成像方法实现了对目标的清晰观察和识别。

在实际应用中，红外图像往往含有大量的噪声和干扰，使得弱目标的检测异常困难。

研究红外图像弱小目标检测技术具有重要的现实意义和应用价值。

本文旨在探索红外图像弱小目标检测技术的相关理论和方法。

我们将分析红外图像的特征，以了解红外图像中弱小目标的特征和困难。

我们将回顾现有的弱目标检测算法，包括基于滤波的方法、基于背景抑制的方法和基于多帧融合的方法等，并分析其优缺点和适用场景。

接下来，我们将提出一种基于深度学习的弱目标检测算法，该算法通过从红外图像中提取和分类深度特征来实现对弱目标的精确检测。

我们将通过实验验证所提出算法的有效性，并将其与其他算法进行比较，为红外图像弱小目标检测技术的发展提供参考和启示。

2、红外图像弱小目标检测技术综述红外图像弱小目标检测技术是识别、提取和跟踪复杂背景下弱目标的重要技术。

由于红外图像中弱目标的信噪比低、对比度低、体积小、运动轨迹不确定等特点，其检测成为一项极具挑战性的任务。

近年来，随着红外成像技术和信号处理技术的快速发展，红外图像中的弱小目标检测技术也受到了广泛的关注和研究。

红外图像弱小目标检测技术的核心在于如何有效地从复杂背景中提取目标信息。

这通常涉及多个阶段，如图像预处理、对象增强、对象提取和对象跟踪。

在图像预处理阶段，主要目的是去除图像中的噪声，提高图像质量，为后续的目标检测提供良好的基础。

在目标增强阶段，使用直方图均衡和对比度增强等各种算法来提高目标与背景之间的对比度，从而突出目标信息。

在目标提取阶段，采用阈值分割、边缘检测、形态学处理等方法从增强图像中提取目标区域。

在目标跟踪阶段，通过滤波算法、匹配算法等实现对目标的连续跟踪。

目前，在红外图像中微弱小目标的检测方面取得了重大进展。

客车故障轨边图像检测系统(TVDS)运用研究张雪【摘要】客车故障轨边图像检测系统是旅客列车安全运行的重要保障,该系统打破了传统作业模式,提升了检车作业效率.随着TVDS系统日益完善,使用频率也越来越高,运用过程中的各种问题也日渐凸显出来.主要介绍了TVDS设备组成及现场运用情况,针对长春车辆段运用实际情况,分析TVDS系统运用中存在问题,并提出相应的整改措施,希望对优化TVDS系统起到一定帮助作用.【期刊名称】《现代制造技术与装备》【年(卷),期】2019(000)003【总页数】2页(P112-113)【关键词】客车车辆;TVDS;动态检查【作者】张雪【作者单位】中国铁路沈阳局集团公司长春车辆段,长春 130000【正文语种】中文客车故障轨边图像检测系统（以下简称TVDS）集多种先进技术于一体，主要包括广角拍摄技术、图像实时处理及快速传输技术、自动控制处理技术和大容量图像数据存储技术，动态检车员通过查看过车图像信息，对列车底部、两侧以及顶部进行图像动态检查，快速高效地发现列车故障。

TVDS检测技术有效解决了高站台列检人员检查存在作业盲区的问题，缩短了站检时间，提升了作业效率和作业质量，有利于列车安全运行。

TVDS系统主要由探测站设备和动态检车中心设备两部分组成，并由光纤通道相连接，如图1所示。

截止到2018年年底，长春车辆段共配备6套TVDS设备，覆盖了京哈、长白、长图铁路干线以及段管内各客整所出入口。

车辆段动态检车室日均检查列车107列，共计1900余辆。

TVDS动态检测中心充分发挥着自身作用，有效地防止车辆发生典型故障。

图1 TVDS设备组成1 TVDS系统运用过程中存在的问题1.1 系统设备方面的问题在TVDS系统应用过程中，存在图片曝光或光源分布不均匀导致动态检查图片过黑或者泛白等问题；特别是在雨雪天气情况下，图片失真及设备死机问题尤为突出。

另外，长图线存在图像部分丢失、变形与拼接错误问题；长白线上行存在动车组误判车次问题；京哈线存在套跑车次识别错误等问题；动态检车中心至探测站服务器间存在通信延时较大、过车数据迟传以及PING命令丢包问题。

机器视觉检测系统功能特性及原理介绍导语：机器视觉检测系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。

它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。

图像处理和模式识别等技术的快速发展，极大地推动了机器视觉行业应用的发展。

机器视觉检测系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。

它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。

图像处理和模式识别等技术的快速发展，极大地推动了机器视觉行业应用的发展。

机器视觉检测系统又称工业视觉系统，其原理是：将感产品或区域进行成像，然后根据其图像信息用专用的图像处理软件进行处理，根据处理结果软件能自动判断产品的位置、尺寸、外观信息，并根据人为预先设定的标准进行合格与否的判断，输出其判断信息给执行机构。

机器视觉检测系统采用CCD工业相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等，实现自动识别功能。

机器视觉检测系统主要具有三大类功能：一是定位功能，能够自动判断感兴趣的物体、产品在什么位置，并将位置信息通过一定的通讯协议输出，此功能多用于全自动装配和生产，如自动组装、自动焊接、自动包装、自动灌装、自动喷涂，多配合自动执行机构（机械手、焊枪、喷嘴等）；第二功能是测量，也就是能够自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等测量；三是缺陷检测功能，这是视觉系统用的最多的一项功能，它可以检测产品表面的相关信息，如：包装正误，包装是否正确、印刷有无错误、表面有无刮伤或颗粒、破损、有无油污、灰尘、塑料件有无穿孔、雨雾注塑不良等。

近年来随着微电子的迅速发展，工业生产过程自动化在充分利用计算机技术的基础上也取得了很大的进步，在生产过程中已发挥其重要作用，成为生产过程安全、稳定、自动化运行不可缺少的工具。

在刚刚结束不久的2017年两会中，李克强总理在政府工作报告中提出深入实施《中国制造2025》，加快大数据、云计算、物联网应用，于是，传感器技术成为了全国、甚至是全球部署的焦点。

传感器在实际应用中涉及了多个行业领域，如工业、公共安全、安全生产、城市管理、节能减排等，传感器与仪器仪表因为能采集数据，处理数据，并对数据进行初步加工等，在这种形势下，仪器仪表的需求将是不可估量的，所以传感器技术极大的推动着我国仪器仪表的发展，预计传感器与仪器仪表专业的需求量将大大增加。

传感器技术、通讯系统技术和计算机技术是现代电子信息技术的三大支柱，其中传感器技术是信息获取的前端，随着传感器技术应用领域的不断扩大和深入，社会对掌握该项技术的人才需求正在不断增加，同时要求其知识结构和实践能力也不断提高。

在传感器课程的教学效果在很大程度上取决于实验课的质量，为了使传感器实验教学达到较好的效果, 以便学生对电子测试系统的整体结构和工作流程有清楚的了解。

目前的传感器实验室建设，包含有传感器实验箱，或传感器实验仪，或传感器实验台，或传感器测控实验台，或传感器实验装置，或检测技术实验台，或传感器检测装置等相关实验设备。

推荐一款现代检测技术综合实验台装置，本装置主要由主控台、传感器及相应实验模块、温度测控模块、转速、振动测控模块、选配型测控装置、配套软件、实验桌等部分组成，具体如下：一、主控台：1.提供高稳定的±15V、＋5V、±2V～±10V可调、＋2V～＋24V可调八种直流稳压电源，并具有过流、过压、漏电、声光报警。

2.主控台面板上装有电压、频率/转速显示表；空气开关、多用插座；高频信号源（音频振荡器）1HZ～10KHZ （可调）；低频信号源1HZ～30HZ（可调）；RS232/USB计算机通讯接口；3.LCD液晶显示器，控制芯片外扩电压、电流、数字信号输入接口，接收各类传感器信号，准确转换并显示各类传感器模块输出的物理量信号，同时开放单片机液晶数据处理与显示编程环境，便于二次开发。