摘要：传统的注塑零件表面缺陷检测多采用人工抽检的方式进行,人工检测在数量较庞大时难以保证实时性,且人为主观判断的个体差异也会影响检测的质量。计算机视觉技术的发展,使得表面缺陷的在线实时检测变成可能。现有的缺陷检测系统多针对一种零件的一种或几种缺陷设计。根据注塑零件表面缺陷的特点,设计了一种根据零件形态、位置状态进行自适应形位校正,并计算Hu矩特征,再由光照相关相似度匹配实现缺陷识别的在线缺陷检测算法。算法仅需少量标注样本,且能够适应两种注塑零件和多种表面缺陷,实现注塑零件在线检测的自动化。

摘要：人体行为识别是计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一。作为人体行为识别的一个重要分支,人体异常行为检测近年来也不断得到学界及工业界的重视。人体行为识别研究从早期的依赖人体形状特征发展到基于梯度设计的特征检测,再到当前随着神经网络的新发展,深度学习开始广泛应用于行为识别。同时由于红外波段具有适应弱光照环境、可全天候检测等优点,基于该波段的人体行为识别研究开始兴起,它也必将成为人体行为识别领域中一个新的研究热点。

摘要：目的:建立一种能够准确鉴别九香虫及混伪品的特异性PCR方法,解决形态相似动物药材的鉴定问题。方法:收集不同产地九香虫及其常见混伪品8种123份,基于九香虫及其混伪品的细胞色素C氧化酶亚基I(COI)序列差异,利用Clustal W软件进行同源比对并且筛选出特异性单核苷酸多态性(SNP)变异位点,根据变异位点设计特异性鉴别引物,采用三步法进行PCR扩增,并对影响PCR反应体系的反应条件进行考察,实测鉴定了九香虫及混伪品。结果:当模板量30~100 ng,退火温度为55℃,循环次数为35次时,九香虫能扩增出301 bp的单一明亮条带,而其混伪品均不具有此特异性条带。结论:使用特异性引物对九香虫及其混伪品进行验证的结果良好,与传统形态鉴定结果基本一致。因此,通过特异性PCR方法可以快速准确地鉴定正品九香虫。