1 上海理工大学医疗器械与食品学院生物医学工程系，上海介入医疗器械工程技术研究中心，教育部医学光学工程中心，上海 200093
2 四川省绵阳市第三人民医院，四川 绵阳 621000
眼底照相是获取眼部图像的主要技术之一。利用眼底相机对视网膜病变区域进行拍摄可以获得清晰的图像，从获取的图像中能够直接观察到眼球中的渗出物、出血点和微血管瘤，根据检测出的病灶类型、数量和位置等信息可进行糖尿病视网膜病变分类。基于此，本文利用深度神经网络对糖尿病视网膜病变进行自动分类识别，提出了一种体系结构简单、在通用设备上运行速度快的卷积神经网络CA-RepVGG(CA代表Channel Attention，RepVGG为现有模块)。利用单路极简结构的RepVGG模块替代复杂的可使用性较差的模块作为分类模型的主体部位，并选用高效通道注意力机制ECA替代压缩注意力机制SE，以此来提升模型对病变分级的能力。此外，本文还将CA-RepVGG模型与传统的分类模型VGG-16、Inception-V3、ResNet-50和ResNext-50模型进行了比较。从比较结果可以看出，虽然CA-RepVGG模型的参数量最大，但由于其是单分支结构，且只有3×3卷积块，因此它的模型复杂度并不高，分类速度很快，比另外4个模型中分类速度最快的ResNet-50还高出15.3%。另外，利用两个混淆矩阵展示了所提模型的分类结果，其在两个数据集上的准确度都超过了92.4%，精确度不低于91.6%，灵敏度在93.8%以上。从实验结果可知，所提模型不仅可对糖尿病视网膜病变进行分类，而且相比其他现有模型具有一定的优越性。若将该模型应用在临床上，可以提高专业眼科医生在眼科疾病上的诊断效率。
医用光学 眼科 糖尿病视网膜病变分级 眼底照相机 深度学习 眼底图像 自动检测 中国激光
2022, 49(11): 1107001
针对无人机图像帧序列具有平台高速运动，视角旋转强烈，需要实时处理等特点，提出一种基于双级旋转不变特征空间检测（粗匹配-精细匹配）与并行特征提取跟踪的无人机对地目标图像帧序列自动快速目标检测与跟踪算法。采用图像子块的平均灰度值、灰度值方差、灰度值梯度构建特征空间。通过构造图像特征空间的方法来快速筛选待匹配图像的可疑区域，删除大量的背景区域，检测算法使用全局初步匹配加局部精细匹配的方法来规避算法复杂度的缺陷。理论及实验分析表明：该算法实时性强，对图像的旋转畸变具有抵消作用，对异常情况可以恰当处理，且全局初步匹配流程具有可移植性，可以在其他图像匹配跟踪算法中充当预处理器。实验结果表明：该算法在无人机对地的情况下可以保证对地面目标的稳定跟踪，配套检测算法具有较好的实时性，满足无人机图像目标检测跟踪实时处理的需要。
无人机 自动检测 目标跟踪 UAV automatic detection target tracking
1 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室, 重庆 400044
2 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心, 重庆 400044
针对单次扫描角度不同引起的夹杂检测误差较大、稳定性低等问题,提出了一种低密度粉末材料的多角度数字化X射线摄影(DR)扫描夹杂检测方法。首先对被测对象进行多角度DR检测;然后采用尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配的方法寻找不同角度下夹杂的图像,自动选取不同角度下夹杂尺寸的最大值作为近似值;最后建立不同角度下夹杂面积和旋转角度的关系,并预测出夹杂的最大面积和旋转角度。实验结果表明,所提方法解决了计算机断层扫描(CT)效率低的问题,相比单次扫描检测方法,进一步提高了检测的准确性和稳定性,并且较小旋转角度下的预测具有较高置信度,能够满足实际生产检测需求。
图像处理 粉末材料 DR图像 自动检测 多角度扫描 光学学报
2020, 40(11): 1110002
1 中国科学院上海光学精密机械研究所高功率激光物理联合实验室, 上海 201800
2 中国科学院大学, 北京 100049
大型高功率激光驱动装置中,激光能量密度及系统运行速度主要受终端光学元件损伤增长的限制。为高效、精确地检测元件的损伤状态,提出了一种基于局部信噪比的自适应差异窗过滤算法。该算法通过设计一种作用在像素点上的窗函数,以关联邻域点的像素值强弱完成目标点或背景点的判断,从而完成种子图像的阈值化,最后通过对种子图像区域生长完成损伤分割。为验证算法的有效性,搭建了在线检测模拟平台以获取损伤样品图像,并使用该算法对图像进行处理。结果表明:对直径50 μm以上的损伤点,算法的平均识别率在99%以上,达到了高功率激光驱动系统对微小损伤检测的精度要求。因其不需要依据经验设定种子图像的阈值,与现有局部信噪比算法相比具有更高的自动化程度。
测量 损伤检测 图像分割 微小尺寸测量 自动检测 区域生长
1 中国科学院西安光学精密机械研究所瞬态光学与光子技术国家重点实验室, 陕西 西安 710000
2 中国科学院大学, 北京 100049
针对血管内光学相干断层扫描(IVOCT)成像系统,提出一种改进的自适应增强(Adaboost)算法及一种基于动态规划的轮廓分割算法用于可降解支架的自动检测与分割,实现对支架贴壁情况的自动评估。在检测阶段,利用多层决策树构建Adaboost分类器,实现对支架位置和大小的检测;基于检测结果,利用动态规划算法对支架轮廓进行分割;最后,结合分割结果,对支架贴壁情况进行计算。实验结果显示,所提算法的检测召回率达到91.6%,精确率为87.2%,轮廓分割的平均Dice系数为0.80,表明所提算法能够实现IVOCT影像中可降解支架的准确检测与分割,且具有较好的稳健性。
机器视觉 自动检测与分割 自适应增强算法 可降解支架 血管内光学相干断层扫描图像
设计一种用于轨道交通车辆多曲面地板的激光扫平自动测量系统。该系统由激光扫平仪、一维PSD探测器、无线串口模块及工业计算机组成。激光光源采用515 nm的固体激光器，出光功率5 mW，扫描转速0~720 r/min，水平精度±20"/50 m。探测器使用具有无线数据传输功能的微米级一维光位置敏感器(PSD)。实验结果表明，以激光扫平面为参照面，进行轨道列车多曲地面的测量与补偿；该系统在工作半径15 m，测量精度能达到0.5 mm。结合数字化的采集方案，实现了大范围、高精度、实时性的自动化测量。
激光扫平仪 多曲面测量 一维光敏探测器 误差自动检测 光学测量 rotating laser multiple surface measurement one dimensional PSD detector automatic error detection optical measurement
1 91404部队, 河北 秦皇岛 066000
2 华中光电技术研究所—武汉光电国家实验室, 湖北 武汉 430223
舰载激光通信中,成功捕获信标光是通信链路建立的首要条件。为了实现复杂海面背景下信标光自动检测,针对简单背景提出了基于阈值分割的质心提取算法,此算法适用于简单背景下信标光的检测。实验结果表明,此方法简单有效、实时性好,单帧目标结算时间小于20 ms。同时,针对复杂海面背景,质心提取算法易受到反射光及鱼鳞光的影响,提出了基于水天线检测下信标光自动检测提取的方法,仿真试验结果表明，此算法可以有效抑制太阳反射光的干扰。最后研究了基于Haar特征与光流法相结合的目标识别技术,为信标光的检测提供了一种新的方法。
激光通信 信标光 自动检测 复杂背景 Haar特征 laser communication beacon light automatic detection complex background Haar features
军械工程学院 军械技术研究所, 河北 石家庄 050000
为了提高基于二维振镜光轴平行性检测方法的检测精度, 简化测量操作步骤, 设计了一种基于二维振镜扫描系统的多光谱集成靶标。通过多光谱集成靶板与LED照明光源结合, 解决一靶专用中需要频繁更换、反复调校靶板及光源的问题。利用二维振镜进行十字分划中心对准, 提高CCD检测方法的测量精度; 采用像差优化的卡塞格林准直系统, 改善十字分划成像质量。通过光轴平行性检测实验, 多光谱集成靶标校准精度达到了0.10 mard, 该精度满足多光谱光电系统光轴平行性高精度和自动化检测的要求。
光轴平行性 自动检测 二维振镜 卡塞格林准直系统 optical axis parallelism automatic detection two-dimensional galvanometer Cassegrain collimator system
1 杭州聚光环保科技有限公司, 浙江 杭州 310052
2 浙江大学光电科学与工程学院, 浙江 杭州 310027
为满足环境监测预警体系建设的需求,系统集成嵌入式技术、全光谱检测技术、电子舌检测技术,研制了基于物联网和光电子技术的环境自 动检测系统,实现对pH、电导率、氨氮、浊度、色度、COD的在线检测。经实验验证系统性能良好, pH、电导率、氨氮、浊度和COD的测量精度分别为-0.02, 0.4%, 2.9%, 2.1%, 1.1%; 电导率、浊度和COD的测量检出限分别为0.7 μS/cm, 0.9 NTU, 0.5 mg/L。实际水样比对测试符合要求,可满足水质在线快速监测的需求。
物联网 光电子 环境自动检测 水质 internet of things photoelectron environmental automatic detection water quality
