摘要：采摘机器人作业环境复杂,视觉系统往往不能准确对待采摘的果树或者果实进行准确的定位。为了提高采摘机器人视觉系统的定位精度,引入了图像边缘检测技术,通过提取待采摘果树或者果实的边缘,计算果实的位置坐标,为采摘机器人的自主行走定位和采摘作业提供可靠数据支持。为了验证方案的可行性,以待采摘果树的特征边缘提取为例,对系统的果树边缘提取的可行性及定位准确性进行了实验。实验结果表明:采用基于图像边缘检测技术的采摘机器人视觉系统可以成功地对果树进行定位,并输出果树的位置坐标,将位置坐标和实测位置坐标进行对比发现,其结果基本吻合,具有较高的定位精度。

摘要：冠状动脉造影是作为冠心病诊断和治疗的工具之一,中国大概90%的经皮冠状动脉介入治疗在冠状动脉造影诊断当时完成,快速而准确的冠状动脉造影影像诊断十分重要,于是将各种血管分割开成为最重要的问题,因此针对冠脉造影搭建了一个基于Django该冠脉造影血管标注系统。该系统采用Django网页开发框架、U-Net++深度学习框架、Bootstrap响应式网页开发技术、Python语言和MTV的设计模式实现了冠脉造影上传功能,调用U-Net++深度学习框架训练出来的模型对血管进行模型预测分割并手动修改预测结果功能,血管标注以及存储标注信息的功能。其产生的标注信息可以被用来进行血管重建,之后和心脏核素重建结果进行融合,能够帮助医生对血管进行判断。