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本發(fā)明公開了一種基于圖像分割的數(shù)字體積相關(guān)算法中邊界處理方法，該方法首先區(qū)分感興趣區(qū)域和背景區(qū)域，然后對(duì)要進(jìn)行DVC計(jì)算的其中一套三維圖像進(jìn)行圖像分割，分割為感興趣區(qū)域(VOI)和背景(BG)兩部分，在進(jìn)行DVC計(jì)算時(shí)只計(jì)算VOI內(nèi)的計(jì)算點(diǎn)的位移和應(yīng)變；計(jì)算位移時(shí)，子體塊間的相關(guān)性匹配僅僅針對(duì)VOI部分，計(jì)算應(yīng)變時(shí)，只利用VOI內(nèi)的位移點(diǎn)來(lái)求解應(yīng)變。此外，本發(fā)明通過(guò)區(qū)分子體塊還有應(yīng)變計(jì)算窗口內(nèi)的連通域個(gè)數(shù)，只利用子體塊或者應(yīng)變計(jì)算窗口內(nèi)的主連通域去計(jì)算位移和應(yīng)變，進(jìn)一步提高了處理復(fù)雜輪廓或者邊界時(shí)計(jì)

本發(fā)明提供一種基于孔隙率的黏土掃描電鏡照片圖像分割方法，包括步驟有：采用土力學(xué)常規(guī)實(shí)驗(yàn)方法測(cè)得黏土試樣的干密度，算出干密度的三分之二次冪；實(shí)驗(yàn)室制備黏土試樣的微結(jié)構(gòu)樣品；采用ZD-A3凍干儀將制作的樣品凍干并抽真空，真空度達(dá)到到10-6Pa時(shí)進(jìn)行掃描電鏡，觀察樣品的微結(jié)構(gòu)并獲得掃描照片；采用圖像分析軟件提取兩個(gè)閾值對(duì)應(yīng)的二值化數(shù)據(jù)；對(duì)比兩個(gè)閾值條件下抽取到顆粒體和孔隙率的參數(shù)特征，算出孔隙體面積比；當(dāng)孔隙體面積比等于干密度的三分之二次冪時(shí)，停止逼近，此時(shí)的閾值即為與所測(cè)干密度相對(duì)應(yīng)的圖像分割閾值。有

本發(fā)明公開了一種基于支持向量機(jī)的白細(xì)胞圖像精確分割方法與系統(tǒng)，所述方法包括：細(xì)胞核初始定位與分割，粗略膨脹獲得細(xì)胞大致區(qū)域標(biāo)記圖，利用顏色特征和支持向量機(jī)分類器進(jìn)行細(xì)胞精確分割。本發(fā)明所述方法，一方面根據(jù)人類視覺顯著性注意機(jī)制，模擬人眼對(duì)圖像邊緣變化的敏感性，提出利用邊緣顏色點(diǎn)對(duì)聚類，實(shí)現(xiàn)細(xì)胞核區(qū)域準(zhǔn)確快速分割；另一方面，本發(fā)明采用的支持向量機(jī)分類器具有良好的穩(wěn)定性與抗干擾性，同時(shí)本發(fā)明充分利用顏色信息及像素點(diǎn)

本發(fā)明涉及一種直線電機(jī)直驅(qū)的二維微動(dòng)平臺(tái)，為一種固定音圈電機(jī)直驅(qū)式 X-Y 微動(dòng)平臺(tái)，包括基座、音圈直線電機(jī)、X 向運(yùn)動(dòng)平臺(tái)、Y 向運(yùn)動(dòng)平臺(tái)、解耦部件和光柵尺等。音圈直線電機(jī)直接驅(qū)動(dòng) X-Y二維微動(dòng)平臺(tái)；X 方向和 Y 方向音圈直線電機(jī)均固接于底座，通過(guò)解耦部件實(shí)現(xiàn) X 向和 Y 向的運(yùn)動(dòng)；利用光柵尺來(lái)檢測(cè)電機(jī)位置。本發(fā)明為提高運(yùn)動(dòng)速度和運(yùn)動(dòng)精度，屏棄了傳統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)電機(jī)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)，采用直線電機(jī)直接驅(qū)動(dòng)；為降低運(yùn)動(dòng)慣量，設(shè)計(jì)了解耦部件，X、Y 向直線電機(jī)均固定來(lái)實(shí)現(xiàn) X-Y 二維運(yùn)動(dòng)；為實(shí)現(xiàn)高精度、高穩(wěn)定

產(chǎn)品詳細(xì)介紹南京諾旭微光電有限公司最新研制的MS7050，MS1010顯微鏡電動(dòng)載物臺(tái)，可用在Nikon，leica，Zeiss，Olympus等顯微鏡上。適用品牌/機(jī)型：Nikon：E400/E200/E100/Lv100D/MA200/MA100/TME200/80i/50i等！Leica：DMLM/DM1000/DM2500/DM4000/DM6000/DMILM等Olympus：CX41/BX41/BX51/BX61/MX51/MX61等國(guó)產(chǎn)品牌：L2003/XS402/XJG-6A等 MS系列電動(dòng)顯微鏡載物臺(tái)主要特點(diǎn)： 1． 良好的互換性：MS系列顯微鏡電動(dòng)載物臺(tái)具有良好的互換性，無(wú)需對(duì)顯微鏡進(jìn)行打孔等破壞性工作，即可方便地安裝在Nikon、Leica、Zeiss、Olympus、江南等各種型號(hào)的顯微鏡上；2． 國(guó)際流行造型：平臺(tái)造型美觀大方，表面采用Nikon顯微鏡最新流行工藝（石墨處理），可與進(jìn)口顯微鏡相配接而毫不遜色;3． 自動(dòng)控制：計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)可通過(guò)RS232接口控制平臺(tái)移動(dòng)和Z方向聚焦，實(shí)現(xiàn)多視場(chǎng)自動(dòng)移動(dòng)和自動(dòng)聚焦功能，并可通過(guò)軟件實(shí)現(xiàn)大圖拼接、景深擴(kuò)展、遠(yuǎn)程控制自動(dòng)控制功能等；4． 電動(dòng)控制：可通過(guò)操縱桿方便地進(jìn)行全自動(dòng)顯微鏡物臺(tái)的移動(dòng)和聚焦，便于用戶安裝試樣和調(diào)整位置；5． 手動(dòng)控制：除了電動(dòng)控制和計(jì)算機(jī)控制外，載物臺(tái)提供手動(dòng)旋鈕，供用戶手動(dòng)控制，尊重用戶使用習(xí)慣；6． 限位裝置：物臺(tái)移動(dòng)兩端，配備了性能優(yōu)良的限位裝置，保證物臺(tái)的安全7． 更多詳情請(qǐng)登錄www.nuoxu-v.cn 或者來(lái)電咨詢025-85334943 

TIG填絲機(jī)器人焊接工作站是智能焊接技術(shù)中TIG焊接應(yīng)用型實(shí)訓(xùn)工作站。工作站采用數(shù)字化逆變TIG焊接電源、智能焊接機(jī)器人專用機(jī)器人TIG脈動(dòng)填絲機(jī)、機(jī)器人TIG焊槍、柔性焊接工作臺(tái)、焊接任務(wù)包、教學(xué)資源等組成。設(shè)備可進(jìn)行TIG工藝論證、工藝調(diào)試、以及TIG機(jī)器人使用技巧。根據(jù)教學(xué)要求，開發(fā)不同的實(shí)訓(xùn)學(xué)習(xí)模塊和應(yīng)用模塊，即可滿足智能程接技術(shù)相關(guān)學(xué)習(xí)，也能滿足企業(yè)測(cè)試打樣及工藝論證。 TIG填絲機(jī)器人焊接工作站按照全功能化、全模塊化、全信息化、近工業(yè)化的智能焊接機(jī)器人系統(tǒng)搭建，主要用智能焊接技術(shù)、TIG焊接工藝、工業(yè)機(jī)器人基礎(chǔ)培訓(xùn)、應(yīng)用培訓(xùn)、技能訓(xùn)練、技能競(jìng)賽等適合中職、高職、應(yīng)用型本科院校相關(guān)專業(yè)課程的實(shí)訓(xùn)教學(xué)適合社培機(jī)構(gòu)技能人才培養(yǎng)培訓(xùn)。

該設(shè)備是一套由六自由度工業(yè)機(jī)器人，柔性砂帶機(jī)、料臺(tái)，卡抓、快換裝置及安全防護(hù)系統(tǒng)組成，可適用干有色金屬、塑料制品的自動(dòng)化打磨、拋光。 本工作站按照企業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)模塊化設(shè)計(jì)，通過(guò)學(xué)習(xí)拋光機(jī)器人工作站結(jié)構(gòu)，配置選型，控制原理、以及系統(tǒng)之間的通訊、打磨工藝分析、打磨拋光工裝設(shè)計(jì)原則、安全防護(hù)、I/O通訊、程序數(shù)據(jù)、程序編寫、硬件連接、通訊方式設(shè)定。掌握機(jī)器人編程操作、打磨拋光應(yīng)用、工裝設(shè)計(jì)基礎(chǔ)以及拋光工作站的解決方案實(shí)施、產(chǎn)品打樣與工藝驗(yàn)證。

本發(fā)明提供了一種基于凹點(diǎn)匹配的玉米穗部粘連籽粒分割方法及系統(tǒng)，該方法在玉米穗部的籽粒分割圖存在粘連籽粒時(shí)，獲取粘連籽粒的輪廓最小凸閉包，獲取粘連籽粒的輪廓最小凸閉包的匹配凹區(qū)以及對(duì)應(yīng)的分割凹點(diǎn)對(duì)，以及根據(jù)分割凹點(diǎn)對(duì)粘連籽粒進(jìn)行分割。該系統(tǒng)包括粘連籽粒的輪廓最小凸閉包獲取單元、匹配凹區(qū)及分割凹點(diǎn)對(duì)獲取單元及粘連籽粒分割單元。本發(fā)明能夠可以快速、準(zhǔn)確分割玉米果穗穗部粘連籽粒，為玉米品種的考察研究提供了準(zhǔn)確且可靠的基礎(chǔ)。

本發(fā)明公開了一種基于形狀相關(guān)性活動(dòng)輪廓模型的超聲圖像分割方法，包括以下步驟：步驟 1：針 對(duì)連續(xù)超聲圖像中病灶區(qū)域形狀變化之間的相關(guān)性信息進(jìn)行挖掘并構(gòu)建形狀相關(guān)性的低秩模型；步驟 2： 構(gòu)建基于低秩約束的活動(dòng)輪廓模型；步驟 3：構(gòu)建基于增廣拉格朗日的優(yōu)化算法用于快速計(jì)算分割結(jié)果。 本發(fā)明解決了傳統(tǒng)的基于有監(jiān)督統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的分割方法在訓(xùn)練集不足和面對(duì)超聲圖像中病灶區(qū)域邊緣模 糊和病灶區(qū)域形狀形變的情況下分割結(jié)果不準(zhǔn)確的結(jié)果。 

一種基于縱向堆疊的重參數(shù)化結(jié)構(gòu)模型的圖像分割方法，步驟包括：1)采集處處理圖像；2)把待處理圖像作為圖像分割模型的輸入，圖像分割模型的輸出即為分割后的圖像。圖像分割模型是基于縱向疊加結(jié)構(gòu)重參數(shù)化的圖像分割模型，即在圖像分割模型的訓(xùn)練階段，多3×3卷積縱向疊加結(jié)構(gòu)替換圖像分割模型中3×3卷積，有利于模型更好地學(xué)習(xí)特征；在推理階段，多3×3卷積縱向疊加結(jié)構(gòu)改為單個(gè)3×3卷積后對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行推理，以加快推理速度，減少資源占用。