图像控制

2024-06-03

图像控制(通用10篇)

图像控制 篇1

SPECT/CT是指高端SPECT和多排螺旋CT结合成一体化的设备,即单光子发射计算机断层/X射线计算机断层扫描仪,是将功能显像的SPECT与显示解剖结构的CT图像有机结合在一起,不仅提供SPECT功能信息,而且提供诊断CT的解剖信息[1]。CT机带来了丰富的解剖形态学的信息,大幅度地提高了SPECT显像诊断的灵敏度和特异度。SPECT和CT巧妙地结合在一起,精确的配准和同机融合进一步增强了疾病诊断的准确度。SPECT/CT的诊断效能远远大于单独的SPECT或单独的CT,也大于单独SPECT与单独CT联合诊断的效能,因此越来越受到临床和影像学科的重视。SPECT/CT已经广泛应用于骨骼、心脏和肿瘤等多种临床疾病,在具有SPECT功能同时兼有CT功能,可实现SPECT图像和CT图像融合,发挥SPECT和CT二者诊断疾病优势,能够独立完成SPECT检查、CT检查及SPECT与CT联合等一站式检查,达到对病灶的精确解剖定位和准确诊断。SPECT/CT具有灵敏度、准确度高,特异性强及定位准确等优点。然而,再先进的设备也必须做好日常的质量控制和维修保养,才可以发挥出最佳状态。本文以美国GE公司最新的Discovery NM/CT670型16排SPECT/CT为例,介绍SPECT/CT图像质控。

1 SPECT图像质量控制

以福建省质量技术监督局2010年发布的《单光子发射计算机断层成像装置(SPECT)校准规范》JJF(闽)1030—2010[2]为依据,进行常规的校正。

1.1 均匀度测试和校正[3]

目的:SPECT均匀度测试是保证核医学图像质量的关键,如果有57Co面源,需要每天测试1次图像的均匀性,如果使用99mTc点源,至少1周测试1次。

材料:99mTc放射点源,剂量0.5~0.8 m Ci,采集计数率在20~40 Kc/s。

方法:

(1)将准直器卸掉,装上塑料板(专用),将探头换至L模式。

(2)点击左屏左上角工具图标,再勾选QC(Quality Control,QC)选项,接着点击Daily QC。

(3)在弹出的对话框中点击Background Test(本底测试),并在探头2选项前打勾,测量本底。当本底测量结束时,如果结果中没有出现红色标志即达标,可进行进一步测试。如果出现红色,说明环境有污染,找出污染源,等环境达标后再进行下一步测量。

(4)本底达标后,将配好的点源放在墙壁的固定位置,将探头1旋转至对准放置源的位置点击image quality test(图像质量测试),在出现的对话框中点击Apply(应用),再点击Start开始探头1的均匀性测试。测试完后,点击Next即可看到测试结果。如果结果中没有红色标注Status:Failed,表示图像质量达标。如果出现红色,需要对光电倍增管进行增益调整,执行如下操作。

(5)点击左屏左上角工具图标,再勾选QC,再点击Periodic Re-tuning(定期再调整),在弹出的对话框左侧点击Iter.Cal(用刚才的放射源),点击Start,待程序完成后,再点击屏幕左侧的Z Energy Gain Calibration(Z能量增益校正),点击Apply,待调整自动完成后,重新做Image Quality Test,测试达标后即可。对于探头2,重复步骤(1)~(4)达标即可;不达标,执行第5步。

1.2 旋转中心校正(COR)[4,5]

材料:99mTc放射点源,剂量1m Ci;准直器:LEHR、HEGP(准直器型号)。

方法:将放射源放在白色三脚架的前端A,架子放在检查床头B,见图1。探头上带有LEHR。点击C.O.R.QC(旋转中心校正)下的C.O.R.Test(旋转中心测试);点击Source Positioning ACQ。

在采集工作站上,点击Apply,到扫描间按,停止后调整床的高度,直至点源的图像置于红色圈中,点击屏幕左侧COR Acquisition,点击Apply后到扫描间按手控盒上的GO键,开始旋转中心数据采集,采集完成后点击COR Processing(旋转中心数据处理)。点击Apply,点击Next,等待数据处理完毕。若没有红色提示,则质控通过。

此时千万不要动三脚架,并用笔记下此时的床高,床板伸出距离,将探头换至L模式,用同样的床位置,点击L模式下旋转中心采集及处理,方法同上。

2 CT图像质量控制[6]

包括球管预热(Tube Warm-up)和快速校准(Fast Calibration)。

2.1 Tube Warm-up

目的:保证CT发挥最佳性能,和获得稳定一致的图像,并且延长球管寿命。

使用:每天早晨开机后立刻作1次,且闲置超过3 h再作(有提示)。

条件:扫描架内无任何物体。

2.2 Fast Calibration

校准内容:(1)Balance check(Gantry平衡检查);(2)Mylar window check(聚脂薄膜窗口清洁检查);(3)Warm-up I(第一次加热);(4)Auto m A calibration(自动毫安校准);(5)Warm-up II(第二次加热);(6)Auto Z-slope(探测器位置检测);(7)Collimator cal(准直器校准);(8)Mini scan(检测焦点位置。确保Z-轴射线束跟踪正确操作);(9)Clever gain(数据采集系统放大增益检测);(10)Air calibration(空气校准)。

操作步骤:

在CT界面点击球管图标,在打开的界面中点击Tube Warm-up,在弹出的红色对话框中点击右下角字体,待键盘绿灯闪烁后点击开始键,机器自动开始校正。

待结束后点击Fast Calibration,按键盘上开始扫描键,待校准结束后点击Quit退出。程序会一次完成上述内容,没有红色提示就说明校正通过。

3 图像融合测试

影像融合技术是利用计算机将多种影像学检查的图像信息进行数字化综合处理,将多源数据进行空间配准后,产生一种全新的信息影像,以获得研究对象的一致性描述,同时融合各种检查的优势,以达到辅助诊断的目的。最佳的影像融合手段应该是同时采集、同机融合。也就是在同一台显像设备上同时获取不同来源的影像,这样的图像配准是最优化的,最大限度地降低了误差[7]。但目前的技术水平还难以实现真正意义上的同时采集。

材料:10 m L注射器,99mTc放射源,配准专用模型。

放射源的准备:准备6份3 m Ci99mTc分别装入6只10m L的针管内,针管用水充满放置0.5 h左右,针管放置方式,见图2。

操作步骤:

(1)将床完全拉出,模型(放置针管)置于距机架70~90 cm处,并在床头放置一个15 kg的重物,见图3。

(2)在采集工作站点击左屏左上角工具图标,再勾选QC,然后点击图中的Registration Test Acquisition,点击Start,回到扫描间按SET,不要更改任何参数,按手控盒上GO开始采集。待SPECT断层采集完成后,点击手控盒上GO等待床移动到CT位置,点击Confirm。按移床键,采集键开始CT采集,等待CT采集结束后,点击CT Acq Completed,如果数据没有传到Xeleris工作站,手动将数据传到工作站。在Xeleris工作站上选取Tomo和CTACTomo两组数据,点击Miscellaneous下的SPECT-CT registration QC图标,自动处理完后,在采集工作站点击Fetch Results。如果结果中没出现红色提示,表明结果达标。

综上所述,要获得一张完美的SPECT/CT图像,定期执行以上操作是最基本的也是最重要的。质控中其他性能指标测试,如能量分辨率、空间分辨率、密度分辨率、CT值精度、噪声、伪影等都必须建立在此操作通过的基础上。

参考文献

[1]王荣福,李险封,王强.SPECT/CT的最新应用进展[J].CT理论与应用研究,2012,(3):577-582.

[2]JJF(闽)1030-2010,单光子发射计算机断层成像装置(SPECT)校准规范,[S].

[3]赵德善.SPECT和γ照相机质量控制及参考规范[M].北京:人民卫生出版社,2010.

[4]贾晓娟,韩军,唐彩华.等.GE HawkEye-SPECT仪日常维护与质量控制[J].实用医技杂志,2012.(4):417.

[5]孙黎明,刘臣斌.SPECT验收测试与质量控制[J].中国医疗器械杂志,2001,(3):168-171.

[6]张峰,程木华,郑子梅,等.探讨符合线路SPECT/CT的日常质量控制与质量保证[J].现代医学仪器与应用,2007,(3):42-45.

[7]李杰,单层螺旋CT的质量控制[J].中国医疗设备,2012,27(3):51-53.

振动图像与波动图像问题分类赏析 篇2

[关键词] 振动 波动 图像 赏析

[中图分类号] G633.7 [文献标识码] A [文章编号] 1674 6058(2016)11 0065

一、简谐运动图像

简谐运动图像描述的是做简谐运动的物体(质点)在各个时刻相对平衡位置的位移,是以时间为横轴、质点离平衡位置的位移为纵轴。如图1所示,就是振动方程为:x=Asinωt的简谐运动图像,从图像上能够直接读出任意时刻做简谐运动物体的位移x、振幅A、周期T,从而知道频率f=1/T。

也可从图像上直接看出质点速度的大小和方向随时间的变化规律,图2标出了一些时刻质点的速度方向,质点在平衡位置速度最大,在最大位移处速度最小为0。

还可从图上直接看出加速度(回复力)的大小和方向随时间的变化规律。图3标出了部分时刻质点简谐运动的加速度(回复力)方向,加速度在平衡位置最小,在最大位移处最大。

简谐运动中机械能守恒,动能与势能的变化规律如图4所示,在平衡位置动能最大,在最大位移处势能最大。

【高考链接】(2012年北京)一个弹簧振子沿x轴做简谐运动,取平衡位置O为x轴坐标原点。从某时刻开始计时,经过四分之一周期,振子具有沿x轴正方向的最大加速度。能正确反映振子位移x与时间关系的图像是( )。

答案A

点拨: 当位移大小等于振幅时,振子的加速度最大。振子在x正向时加速度沿x轴负方向,振子在x负向时加速度沿x轴正方向。从开始计时经过四分之一周期,振子应在负向最大位移处。

二、简谐波的波动图像

波动图像描述的是某一时刻参与波的传播的各质点相对平衡位置的位移。它以波的传播方向为横轴、质点振动方向为纵轴,如图6所示,就是一列简谐波的波动图像,跟振动图像一样,也是一条正弦曲线。参与波的传播的质点在自己平衡位置附近做简谐运动,从图像上可以直接读出质点振动的振幅(波幅)A、各个质点该时刻的位移x、波长λ等物理量。参与波传播的质点在波源的驱动下做受迫振动,其振动周期跟波源的振动周期一致,因此波的传播周期等于波源振动周期,也等于参与波传播的质点的振动周期。在一个周期内,波向外传播一个波长λ的距离。

三、振动图像与波动图像的对比

振动图像与波动图像虽然形状一样,但其物理性质是完全不同的,下表从四个方面对二者进行对比。

特别是图像的形状变化完全不一样,图7甲、乙分别是振动、波动图像,再过1/4周期,它们的形状分别变成图8的甲、乙。很明显,振动图像中的质点从负的最大位移振动到平衡位置后,继续向正的最大位移处振动,所以过去时间内的图像形状不变;而向右传播的这列波在图7乙中刚好传出一个波长λ的距离,再经过 1 4 波的形状向右平移λ/4了,原来已经振动的质点还在平衡位置附近继续振动,图像的形状发生明显变化,如图8乙所示。

四、波动图像中常见问题

(一)波形、波的传播方向、质点振动方向的关系

参与波的传播的质点由波源驱动做受迫振动,所以离波源近的质点要先振动,而且每一个质点最开始振动的振动方向跟波源开始振动方向一致。确定质点振动方向可选取一个处在波峰(波谷)的质点与其相邻的处于平衡位置的两个质点进行比较,确定考察质点的振动方向——波峰法。当然判断质点振动方向的方法很多:如把波形向波的传播方向平移微小距离确定质点振动方向的平移法,沿波的传播方向上坡下、下坡上的上下坡法等等。为简洁,以下主要采用波峰(波谷)法进行判断。

【例1】 图9所示,是一列沿x轴负方向传播的简谐横波在某时刻的波形,试确定此时质点P的振动方向。

解析: 选定P点所在波谷的A、B、C三点,由于C点已经振动到波谷(负向最大位移)处,下一时刻要向平衡位置(y轴正方向)振动,而B点离波源近,比C先振动,此时刻正好回到平衡位置向y轴正方向运动,A比C后振动,所以A正向波谷运动。从而确定P点的振动方向如图10所示。反之,知道波形和P点的振动方向就可以判断出波的传播方向。

点拨: 离波源近的质点先振动,是波峰法确定质点振动方向的关键。

【高考链接】(2010年全国卷2)一简谐横波以4m/s的波速沿x轴正方向传播。已知t=0时的波形如图11所示,则( )。

A.波的周期为1s

B.x=0处的质点在t=0时向y轴负向运动

C.x=0处的质点在t=1/4s时速度为0

D.x=0处的质点在t=1/4s时速度值最大

答案AB

(二)某一时刻的波形、波的传播方向,下一时刻波形的关系

如果知道某一时刻的波形和波的传播方向,则可确定该时刻各质点的振动方向,由质点振动方向确定下一时刻的波形。反之,知道两个时刻的波形,也可确定波的传播方向。

【例2】 一列沿x轴正方向传播的简谐波在某时刻的波形如图12所示,请分别画出再经过(n+ 1 4 )T、(n+ 2 4 )T、(n+ 3 4 )T时刻的波形。

解析: 如图13所示,由波形和波的传播方向确定该时刻abcde各点的振动方向,由abcde各点的振动方向分别确定这些点在

T/4、2T/4、3T/4后的位置,再把这些点的位置连成平滑的正弦曲线,就是经过T/4、2T/4、3T/4后的波形图。经过(n+ 1 4 )T、(n+ 2 4 )T、(n+ 3 4 )·T时刻的波形与经过T/4、2T/4、3T/4后的波形在这一段是一样的,只不过比前者传播距离远了nλ而已。

【高考链接】(2012年安徽)一列简谐波沿x正方向传播,在t=0时刻的波形如图14甲所示,已知波速为10m/s。则t=0.1s时正确的波形是图14乙中的( )。

答案C

点拨: 由波形图知波长为4.0m,波长除以波速得到周期为0.4s,所以0.1s是四分之一周期,则用波峰法判断出t=0时刻各质点的振动方向,从而找到四分之一周期后的波形图C。

(三)已知两个时刻的波形,求波速

图像控制 篇3

关键词:图像控制,热点,VisualBasic,滚动,缩放

1 引言

在用Visual Basic制作实用程序时, 常常会涉及一些图像控制问题, 比如在制作某税务系统时要求在税收数据处理模块中结合地图利用Visual Basic中的API函数把复杂繁多的税收业务变得可视化、生动化和地理分布的感官化。这里面就涉及了图像的热点响应、滚动控制、缩放等功能。下面对这些功能的实现做个详细的介绍。

2 热点问题

用户希望鼠标在经过图像的某些区域时能显示对应点的税源记录内容, 这可以通过设置图形热点的方法来解决。

图形热点是图形编程中的一个重要应用[25], 所谓图形热点, 就是指定图形或图像上的某部分区域, 当鼠标在这部分区域上点击时, 就像单击命令按钮一样会引发相应的事件。常用的网页制作工具中都可以轻而易举的实现图形热点, 但对于程序设计中图形热点的实现研究却很少。

2.1 基本原理与技术

图形热点的实现包括以下三个部分:首先创建热点区域;然后鼠标点击时检测是否在所创建的热点区域中;在需要时或窗体卸载时删除热点区域。

热点实现的核心在于热点区域的捕捉, 即描述热点区域的坐标范围, 从而能够判断鼠标的位置坐标在不在热点区域内。对于矩形区域, 我们可以通过左上角的x、y坐标和宽度、高度值来描述其范围;对于正三角形、正五边形等正多边形也可以通过一个顶点的坐标、边长和相应的直线方程式来描述其范围, 但是比较复杂。

2.2 引用的API函数

Windows中提供了一些API函数, 在VB编程中调用这些函数可以方便的用于各种形状的热点的设置, 这些函数分为三类:

1) 、创建热点区域对应的函数。用于创建不同形状的热点区域的API函数有多个, 这里要用的是矩形热点, 其代码如下:HRGN Create Rect Rgn (int n Left Rec, int n Top Rec, int n Right Rec, int n Bottom Rec) 创建矩形区域, 参数分别是矩形区域的左上角和右下角的x、y坐标;

2) 、检测鼠标所在点的坐标是否在图形热点区域对应的函数:Bool Ptln Region (HRGNhrgn, int X, int Y) , 参数分别是被检查热点区域的句柄和鼠标所在点的x、y坐标。若坐标在热点区域内, 返回值是1, 否则返回值0。

3) 、删除热点区域对应的函数:Bool Delete Object (HG-DIOBJ h Object) , 参数是所创建热点区域的句柄。若成功删除, 返回值为1, 否则返回值为0。

2.3 实现方法

1) 、首先在窗口声明里创建矩形区域热点所需要的API函数, 并定义其他变量:

Private Declare Function Create Rect Rgn Lib"gdi32" (By Val x1 As Long, By Val y1 As Long, By Val x2 As Long, By Val y2 As Long) As Long

'定义创建热点区域所需要的API函数

Private Declare Function Delete Object Lib"gdi32" (By Val h Object As Long) As Long

'定义删除热点区域所需要的API函数

Private Declare Function Pt In Region Lib"gdi32" (By Val h Rgn As Long, By Val x As Long, By Val y As Long) As Long

'定义检测鼠标所在点的坐标是否在图形热点区域对应的API函数

Dim i As Integer, Rgn Object () , flag As Long, x, y, pp, kk, k As Integer, x1, y1, x2, y2

'定义其他变量

2) 、然后编写鼠标“按下”事件, 目的是将“按下”点的坐标取出, 并求出以“按下”点为中心点的矩形 (这里实际上是设置成了正方形) 的左上角和右上角坐标:

Private Sub P1_Mouse Down (button As Integer, shift As Integer, x As Single, y As Single)

If button=2 Then

'必须按下鼠标右键才有效

x1=x-10:y1=y-10:x2=x+10:y2=y+10

'设置以右键按下处为中心点, 长宽都为20的矩形并求出左上角 (x1, y1) 和右下角 (x2, y2) 坐标。

End If

End Sub

3) 、接着编写鼠标“经过”事件, 既当鼠标经过时, 判断是否经过了其中一个响应区域, 如果时则鼠标的指针类型变化成箭头, 如果没有经过任何响应区, 那么鼠标指针变成默认类型[31]:

4) 、插入一个新的响应区所涉及的主要代码:

注意由于热点需要程序运行才能当场生成, 所以真正设计程序时, 需要在窗口初始化过程里生成热点并通过提取数据库里记录的税源位置来得出x1, y1, x2, y2值, 然后作为矩形热点的参数代入Rgn Object (k) =Create Rect Rgn (x1, y1, x2, y2) 中, 最后生成全部热点。

这样一来, 我们可以根据需要, 在一个图形或图像上设置多个热点, 实现不同的响应, 大大增强了VB的图形图像处理功能;还可以在程序界面设计中用多个热点代替按纽或多个图片框、图像框, 从而减少控件数目, 达到减少程序内存消耗、提高程序运行速度、优化程序性能的目的。

3 滚动控制问题

由于系统使用的图片比较大, 所以希望能够滚动输出。在VB的基本控件中提供了两种形式的滚动条:水平滚动条和垂直滚动条。利用这两种滚动条, 再加以简单的编程, 就可以实现图形的滚动输出了。

具体实现如下:

新建一个窗体Form1, 在工具箱中双击图像控件图标, 就可在窗体上建立起一个图像框Image1;然后在Properties中设置此图像框的属性, 例如Image1.Auto Size=true

接着在Image1.Picture中设置要显示的地图图片 (也可以在程序执行的过程中用Load Picture () 函数调入) , 将图像框的左上角与窗体的左上角相吻合且自动按图形的大小而改变自身的大小, 但是最大不能超出窗体的范围。如果图形的大小超出了窗体的大小, 那么窗体上能显示出来的只是图形的左上部分, 其余部分虽然存在但不能显示。如果要想显示图形的其他部分, 则可单击工具箱中垂直滚动条和水平滚动条按钮将其分别加在窗体的右侧和下侧。在它们的Properties中设置滚动条的large Change、Small Change、Large Change、Small Change属性。

然后根据图形的宽和高分别设置Hscroll1.Max和Vscroll1.Max。最后分别对水平和垂直滚动条编程如下:

这样, 在程序执行的过程中, 用鼠标单击水平或垂直滚动条的箭头或滑块, 就可以实现大幅面图形的水平或垂直滚动。

4 图片缩放问题

有时候需要放大地图察看地图局部情况, 有时候则需要缩小地图察看大部分区域的税收情况, 这就需要编程实现图片的缩放效果了。

4.1 设计思想

第一步要获取图像。

这里说的图像缩放并没有对真正的图像进行缩放, 而是复制一幅窗口图像的真实画面, 然后对这个窗口图像附本进行局部缩放。

第二步才是实现图像缩放。

图像缩放显示的基本原理就是把原图像的一部分缩放后再送入窗口的图形容器控件中, 在VB中可用内部命令PaintPicture来进行, 该命令就是把一个源图像资源任意复制到指定的区域, 其功能相当于API函数的Bit Blt, 但使用起来显得更简捷, 若复制时改变源图像的Scr Wid, Scr Hei或目标图像的DestWid, Dest Hei可使复制后的图像尺寸发生变化, 实现窗口图像的缩放显示。若Scr Wid, Scr Hei或Dest Wid, Dest Hei为负值还可实现窗口图像的水平、垂直反转显示。因此, 在把源图像送入目标图形容器控件时, 通过改变源图像的幅面尺寸的方法, 就可以实现图像的缩放处理。

4.2 具体实现步骤

1) 、执行“File>Projects”创建一个新项目APPIMG.VBP, 在FORM窗口中创建Picture Box、Command Button、HScroll、VScroll等对象实例, 调整各自位置, 并设置各对象的属性。

2) 、双击FORM窗口, 读取图像的宽度和高度, 初始化常用参数, 载入窗口图像, 并将图像复制到FORM窗口的Picture Box图形控件容器中显示。

3) 、在General对象的Declaration过程中声明本程序所使用的API函数和和过程, 以及各事件程序所使用的全局变量等。

Private Declare Function Bit Blt Lib"gdi32" (By Val h Dest DC As Long, By Val X As Long, By Val Y As Long, By Val n Width As Long, By Val n Height As Long, By Val h Src DC As Long, By Val x Src As Long, By Valy Src As Long, By Val dw Rop As Long) As Long

Private Declare Function Get DCLib"user32" (By Val hwnd As Long) As Long

Private Declare Function Get Desktop Window Lib"user32" () As Long

Private Declare Function Release DC Lib"user32" (By Val hwnd As Long, By Val hdc As Long) As Long

4) 、在Zoom In控件和Zoom Out的Click事件中输入下列程序, 对窗口图像进行放大、缩小处理。

5 结论

结合以上所说的方法就可以解决图像和动作结合的热点问题, 以及了图像滚动控制、缩放等问题。其实在Visual Basic中涉及的图像控制问题还有很多, 结合相应的API函数一一给予解决后, 再制作其它系统时就可以更加顺畅, 更加便捷。

参考文献

[1]彭海静, 曹健基于API的图形热点的实现[J].电脑知识与技术

[2]张云苑VB图形处理技术[J].天津职业技术师范学院学报

[3]范振梅王晨光多媒体数据库的实现[J].通化师范学院学报

图像控制 篇4

关键词:视觉图像 神经图像 纠错教学法

【中图分类号】TP391.4

1 引言

体育教学过程中面对出现的错误技术动作一直赖以语言文字来表达纠正,而对视觉图像传导神经图像循环纠错教学法采用的很少,人们只是把图像看其直观性与愉悦性的地位。即使在影像和多媒体技术高速发达的今天,图像已经成为传递信息的主要载体,我们还是无法从观念、意识上真正转过弯来。视觉图像是对表象的动作直观复制,因此与可观世界间的关系似乎更单纯,抽象的书写语言则在进行逻辑性分析方面更胜一筹,是一种对世界的提炼,却天生不能做到具象,是对形象记忆的招回。[1]神经图像是视觉图像的基础上神经生长有作用的因子,促进大脑的学习和记忆所呈现的图像。[2]两者都属于心理学实验范畴。所谓心理实验是指在严密控制的条件下,有组织地逐次变化条件,对相伴随的心理现象的变化进行现象记录和测定,从而确定条件与心理现象之间的关系。通过视觉图像传导神经图像循环记忆教学法,提高体育教学训练的效率,本实验笔者将以排球教学训练进行实验设计。

2 研究现状

目前体育教学训练案例中排球项目的技术动作相关教学方法主要采用示范法、讲解法、分解法等,但是对心理学方面的知识在技术中应用的甚少。关于心理学的相关教学主要应用在运动员比赛场上的心理变化上,本实验主要针对于排球教学中垫球技術——传球技术——发球技术三个环节的教学训练进行心理实验设计。

3 实验对象与方法

3.1 实验对象

本文选取西安市曲江第一中学排球队队员与排球校本课程共39名同学为实验对象,23名参加排球校本课程同学为对照组采用常规训练法,16名校排球队队员为实验组采用视觉图像传导神经图像循环记忆纠错心理学实验法。进行实验对比研究。

3.2 实验方法

在观察、调查以及测量的基础上,在一定的情境对研究的西安市曲江第一中学排球队员与参加校本课程同学掌握技术的变量进行操作和控制,进而揭示通过图像记忆的的原因给技术动作掌握的研究方法。

4实验过程

4.1 研究依据

德国心理学家艾宾浩斯对记忆和以往现象进行了系统的研究。一项通过动作图像的实验研究得出复制动作图像的误差随循环的时间与潜存间隔时间的延长复制的准确性与复制前练习次数呈正相关。[3]人类记忆和思维最主要方式是表象,表象是人脑对过去感知过的事物形象的反映。而运动表象是在运动感知的基础上,在大脑中重现的动作形象或运动情境,反映出视觉图像传导神经图像的循环记忆的原理。通过以下四种方式反映测试者掌握技术动作的能力。

4.1.1 内部表象

内部表象是第一人的视角,它是在外部动觉条件下给观察者呈现出的真实知觉。[4]通过实验组采用观察教师垫球、传球、发球的动作示范,观察者通过内部表象所呈现出的动作在大脑中的记忆进行自主练习,进而加深动作的记忆助于纠错教学。表明了内部表象有助于操作的表现。

4.1.2 模仿表象

在教学过程中,教师将技术分解动作与连贯动作进行示范,针对实验组只示范不讲解,而对照组进行讲解与示范相结合。发现实验组学生加深动作记忆,并出现个别动作的错误呈现,再通过循环示范让实验组同学发现错误并改正。

4.1.3 情境表象

采用情景表象时,教师根据垫球技术、传球技术、发球技术所呈现出的情景,创设出形象鲜明的投影图画片及视频,辅助生动的语言文字,并借助场景语言表达与音乐的艺术感染力,再现技术教学所呈现的的情景表象,使实验组学生如闻其声,身临其境,仿佛置身其中;师生就这此情景中进行一中情景交融的教学活动。培养学生启迪思维,发展想象,开发智力等方面确有独到之处。

4.1.4 表象的个体差异

不同的个体视觉表象的质量和眼动特征都具有很大的差异性,具体表现在四个方面:1、表象的个体差异在知觉、记忆、思维。2、表象的个体差异在发展水平的差异,主要表现在智力能力、体质能力、情绪能力上。表象的个体差异表现在早晚差异,典型的例子就是“人才早熟”和“大器晚成”。4、表象的个体差异在性别的差异和年龄的差异。在实验组成员中采用视觉图像传导神经图像循环记忆法中,不用的观察者、不同的体质、情绪状态、不同性别都呈现出不同的差异。

4.2 研究假设

垫球技术——传球技术——发球技术三个环节的教学训练中,运用视觉图像传导神经图像循环记忆教学法方法进行练习与常规教学练习方法效果进行对比。

4.3 实验设计

排球垫球技术——传球技术——发球技术三环节的教学训练组数为20次(前9次为第一阶段,后11次为第二阶段)。对实验组实施视觉图像传导神经图像循环记忆教学法训练,对对照组进行常规训练。

研究采用垫球技术——传球技术——发球技术效果指标(针对扣球效果和垫球的成功的次数为指标)。实验前对两组测试者均参加初测试;第一阶段结束后,进行阶段测试;第二阶段测试结束后进行终测。然后分别对初测结果、终测结果进行组间比较;分别对两项指标的初测与终测结果进行组内前后比较。

5 结论与建议

本文通过采用视觉图像传导神经图像循环记忆纠错教学法,打破了传统的教学模式,改变了以教师为主体的教学观念。以响应当前新课标要求,以学生为主体,教师为传授知识的引路者。本研究得到的主要研究结论如下:1 在视觉图像传导神经图像循环记忆纠错教学法采用内部表象训练更好的促进技术动作形成且效果优于教师讲解法。2 在视觉图像传导神经图像循环记忆纠错教学法中应用模仿表象更好的让学生掌握技术动作并加深理解与记忆。3 在视觉图像传导神经图像循环记忆纠错教学法采用情景表象让学生能更直观形象的发现自身的动作错误与关键点。4 视觉图像传导神经图像循环记忆纠错教学法同样存在个体学习的差异性,但整体的教学效果优于常规纠错教学法。

参考文献:

显微镜数字图像的质量控制 篇5

笔者在维修服务中经常遇到这样的情况:用户实验设计、细胞培养或标本制作等完善无误,但使用显微镜系统所拍摄的数字图像质量较差。存在的问题有:图像模糊不清;图像明暗对比不好;图像色温失调,存在明显色差;图像中出现光晕、杂影;图像的动态范围很窄;图像的噪声很大;荧光照相时荧光太弱;荧光图像出现眩光和模糊;电影模式时,标本移动出现明显拖尾;拍摄立体物体时难以各个层面都清晰完整地显示等。由于这些问题的存在,导致了很多实验室用户在实时观察、计数、测量等时遇到麻烦,也导致了很多实验室用户以这些数字图像作为原始数据向各类期刊投稿而屡屡被拒。很多实验室有好的显微镜设备却拍不出好的数字图像,这成为了困扰很多用户的难题。

显微镜的数字照相是一项复杂的工作,要获得高质量的数字图像,牵涉的因素很多,根据日常维修经验,总结为3个主要方面,即显微镜本身光学系统的成像质量,所用CCD数据采集设备的素质以及所搭配的图像处理软件的功能和应用情况等。下面分别介绍各个影响因素以及选择、调整、控制的方法。

2 影响因素和控制方法

2.1 光学系统的成像质量

影响光学系统的成像质量的主要因素有:科勒照明的调节;物镜的素质及调节;明场光亮度和色温的调节等。

2.1.1 科勒照明的调节

科勒照明是一种近乎理想的照明方式,它已经被作为显微镜的标准照明法而得到广泛的应用,Olympus、Zeiss、Nikon等显微镜全都采用这种照明方式。

照明方式一般有临界照明和科勒照明2种。光源经过聚光镜后,成像于物平面上的照明方式称为临界照明。它的缺陷是,会将光源(灯丝)的像成像于观察平面,从而造成干扰以及标本亮度不均,影响成像质量和测量精度。科勒照明中,聚光镜可以将灯丝像成像于无限远处,不会干扰标本的观察,又可以使物体得到均匀的照明。同时,聚光镜将视场光阑成像在被检物平面处,改变了视场光阑大小,可控制照明范围。临界照明和科勒照明原理图及效果图如图1所示。

科勒照明的调节主要包括聚光镜的调节以及孔径光阑的调节。聚光镜高低影响入射光的强度,中心位置决定着照明光轴的中心,光轴不正就容易形成暗角甚至视野遮挡。孔径光阑的大小影响着图像的对比度。这2个器件的位置是否正确很大程度上影响成像质量。

2.1.1. 1 聚光镜的调节

主要包括聚光镜高低(对比度)和中心(光轴中心)的调节,具体方法和步骤如图2所示。

第1步:用10×的物镜对标本聚焦(看到清晰图像);

第2步:缩小视场光栏,上下移动聚光镜,在标本平面看到视场光栏轮廓、调至清晰锐利轮廓(图2中的(a)、(b));

第3步:调节视场光栏像至视野的中心(图2中的(c));

第4步:放大视场光栏(图2中的(d)),直到视野内看不见视场光栏。

此时光轴位于中心位置,并能清晰显示标本。

2.1.1. 2 孔径光阑的调节

具体方法是:调节聚光器的数值孔径,如图3所示,使其与物镜的数值孔径做出适当的配合,以取得最佳的分辨率。数值孔径与分辨率有密切关系,孔径光阑的大小为物镜数值孔径NA值的70%~80%,如图4所示,经实验验证,此时的空间分辨率是最佳的[1]。

2.1.2 物镜的素质及调节

物镜参数中决定显微镜成像质量的不是倍数,而是数值孔径[2]。数值孔径越大,分辨率越大,如以下公式:d=0.61λ/NA。要获得好的清晰度,同样倍数的物镜,数值孔径越大越好。以10×及100×物镜举例(见表1),可以看出100×物镜可以分辨的距离更小。

物镜的调节:一般在高倍物镜的中部装有校正环,如图5所示,当转动调节环时,可以校正由盖玻片厚度不标准引起的覆盖差。对于正置显微镜,调节环上的刻度为0.11~0.23 mm,表明可校正盖玻片0.11~0.23 mm的厚度误差。

对于专门观察荧光的物镜,在荧光观察时,应适当关小光阑,以减少杂散光的干扰,如图6所示。

2.1.3 明场光亮度和色温的调节

色温(color temperature)指通过发射体发射谱形状与最佳拟合的黑体发射谱形状比较确定的温度。色温是表示光源光色的尺度,单位为K(开尔文)。光源的色温是通过对比它的色彩和理论的热黑体辐射体来确定的。热黑体辐射体与光源的色彩相匹配时的开尔文温度就是那个光源的色温。在实际情况下,色温越高,人眼感觉到的颜色偏蓝;色温越低,人眼感觉到的颜色偏黄。如图7所示。

色温处理不好对图像质量的影响是非常大的[3]。举例来说,图8(a)~(c)数字图像,清晰度很好,但后2幅图像在色温方面存在明显偏差,图8(b)色温低,整幅图像发黄;图8(c)色温高,图像发蓝,这2幅图像均不能客观反映切片的真实色彩,对实验者观察、判断以及后续测量分析产生了不利影响。

影响显微镜数字图像色温的主要因素有:卤素灯泡的亮度(电压值);光路中滤光/滤色片的类型;标本的类型、颜色、厚度等;图像处理软件的能力等。

在配有数码摄像部件的显微镜上,明场观察的光源一般用的是12 V、100 W的卤素灯泡。在低电压时,卤素灯泡发出的光偏黄,在高电压时发出的光偏蓝。人眼对这种偏色感觉不明显,但CCD对色温的这种变化是敏感的,并将颜色的细微变化真实反映在数字图像上,导致在低电压时采集的图像偏黄色,高电压时呈偏蓝色。为矫正由于色温不同而产生的颜色失真,根据平时的维修经验,总结出2种方法:一是加装LBD滤色片,并通过控制ND25/ND6滤光片实现;一是通过软件实现白平衡矫正。具体操作方法:

(1)将卤素灯泡电压选在9 V位置,如图9所示。

LBD滤色片是将灯泡某一电压值时的光滤成白光。这个电压值选在了9 V,原因是电压值是9 V时灯泡的光强度,适用于高倍物镜也适用于低倍物镜,电压太低时,高倍物镜进光少,视场太暗,看不清目标;电压太高时,低倍物镜进光多,视场太亮,看不清目标。所以在数码照相时,要求把灯泡电压值选在9 V。LBD滤色片将卤素灯泡在9 V时产生的光滤成白色后,CCD采集的图像就不会偏色,从而真实的体现了标本原来的颜色。所以在数码摄像时,需要将灯泡电压固定在9 V。LBD滤色片只能将灯泡在9 V时的光谱滤成白光,在其他电压值时不能完全起到作用,所以灯泡电压只能选择9 V。

(2)根据所选择的物镜大小选择正确的滤光片组合ND25/ND6,如图8所示。

当电压选在9 V时,用低倍镜观察时灯泡亮度太强,需要将ND25或者ND6中灰滤色片置于光路当中,以减弱光强;用高倍镜观察时,灯泡亮度偏弱,需要将ND25或者ND6中灰滤色片移出光路,同时提高聚光镜高度,完全打开视场光阑和孔径光阑,以提高光的强度。

(3)选择照相机自动曝光,此时一般会得到较满意的图像。在白平衡仍然不准确的情况下,选择手动白平衡矫正。

手动白平衡按钮为一滴管状,使用时将滴管放于图像中没有结构的空白处,轻轻一点,整幅图像就以滴管处的颜色为白色基准色进行矫正,从而还原真实的色彩。如图10所示。

2.2 CCD的素质

图像质量与CCD具有直接关系[4],选择合适的CCD对于成像质量起着至关重要甚至决定性的作用。衡量CCD素质的主要参数有:量子效率(灵敏度)、像素数、像素面积、像素融合能力、ROI能力、最大曝光时间、暗电流、动态范围、读出频率、制冷能力、满井容量、帧频等,现将几个主要的参数介绍如下。

2.2.1 量子效率的选择

量子效率也叫做灵敏度,指在一定的曝光量下,像素势阱中所积累的电荷数与入射到像素表面上的光子数之比。简言之,就是“进去一个光子出来几个电子”,这决定了CCD的基本素质,也就是将光子转化成电子的能力。选择CCD时,无论哪种需要,一定选择量子效率高的。图11列举了3种不同的CCD的量子效率。

2.2.2 像素数的选择

同样的面积,像素越多,图像越精细,空间分辨率越高,如图12所示。与此同时,分辨率越高,感光度越低,其关系如图13所示。因此,对于荧光显微镜微弱的荧光,并非像素越多越好;当选择了像素高的CCD时,就要使用binning功能。

另外,分辨率要与像素对应。物镜倍率越低,需要的像素数越高;物镜倍率越高,需要的像素数越低。对于整体相同的放大倍数而言,物镜倍数越大,分辨率越好。如图14所示。

2.2.3 暗电流的控制

暗电流指在没有曝光的情况下,在一定的时间内,CCD传感器中像素产生的电荷。暗电流是产生噪声的原因之一。所以我们尽量选择暗电流小的CCD。对于某一块暗电流一定的CCD,通常情况下通过降低CCD的温度来最大限度地减少暗电流对成像的影响。图15表明了暗电流与温度的关系,从图中我们可以看出,温度越低,暗电流越小。所以,在使用荧光显微镜照相时,由于荧光微弱,需要用带制冷功能的CCD,以此来减少暗电流的噪声,进而提高信噪比。这一技术也是国产CCD和进口CCD的重要技术差别之一。

2.2.4 满井容量的选择

满井容量是指每个像素单元所能容纳的最大电荷数,如图16所示。在实际应用中,荧光显微镜照相时,由于荧光微弱,需要长时间曝光,如果满井容量过小,在曝光时间不足时即出现电子溢出,从而无法准确采集。因此,满井容量对荧光显微镜的CCD将是一个重要的参数指标。我们应当尽可能选择满井容量大的CCD。

2.2.5 动态范围的选择

CCD的动态范围是指像素单元饱和输出电压与暗电流输出电压之比。通俗地说是分辨明暗变化的能力,即灰阶。如图17所示,动态范围越大,显示细节越丰富,应选择动态范围大的CCD。

以上介绍了CCD的主要技术参数,要根据自身实验需要选择合适的CCD,比如,像素多了,感光度下降,同时帧频下降,标本移动时容易造成拖尾现象;荧光照相时,要选择满井容量大的、暗电流小的并且带制冷功能的CCD;对于只用作高倍物镜拍照的CCD而言,选择低像素的CCD即可满足需要等。

2.3 图像处理软件的功能和应用

目前各大显微镜公司的图像处理软件都配置了一些重要的处理功能,比如图像的叠加与拼接[5]、binning、景深扩展、反卷积等,掌握和应用这些技术将会大大提高图像质量。但目前在广大的实验室用户中,会用这些功能的寥寥无几,这值得大家重视。鉴于目前市场没有显微镜在这些应用方面的工具书,在此对这些功能的原理及使用方法进行简要介绍。

2.3.1 binning功能的使用

在荧光照相时,由于荧光信号强度较弱,为了能获取荧光信号,可以借助软件的一些算法实现。Binning技术,即像素融合技术,可以将几个像素联合起来作为一个像素使用,采用这种方式,相邻的像元中感应的电荷被加在一起,以一个像素的方式读出,因此binning可以提高灵敏度、动态范围、信噪比和读出速度,但分辨率会降低(如图18所示)。使用此技术,可以提高荧光的亮度,使某些在常规照相不能显示的荧光显示出来。在olympus、nikon、zeiss等品牌的显微镜软件中,均带有这项功能,在主界面上会有2×2 binning,4×4 binning,8×8 binning,可以根据实际情况正确选择。

2.3.2 景深扩展功能的使用

显微镜都有固定的景深,在纵向变化范围较大的情况下,各个层面难以都清晰显示,增大放大倍数时更加明显。利用数字图像处理技术,对多幅各层面聚焦图像进行处理,可以得到各点均清晰聚焦的整幅图像,这项技术在生物显微镜中主要用来进行细胞立体拍摄、微生物昆虫显微拍摄(如图19所示)等。在Olympus、Nikon、Zeiss等品牌的显微镜软件中,均带有这项功能,在Process目录下选择Enhancement,其下选择Fillter EFI Processing选择相应的设置,计算机将计算出清晰图像。

2.3.3 反卷积功能的使用

反卷积是一种计算密集型图像处理技术,这项技术主要是依靠一系列去模糊处理技术来提高显微图像的对比度和清晰度。基本上所有通过数码荧光显微镜拍摄的图像都可以反卷积处理。在显微镜的文献中记载的大部分涉及反卷积技术的实验,都是应用于宽场荧光显微镜上的,当今反卷积算法处理的图像可以与共聚焦拍摄的图像相媲美。图像降质可分为4个独立的原因:噪声、散射、眩光和模糊。反卷积技术的主要任务就是去除非焦平面上的模糊,也可以简单地去除噪声。反卷积的原理是将导致模糊的因素等效为一个函数PSF,利用得到的模糊图像除以PSF函数,从而得到清晰的原始图像,如图20所示。在Olympus Cellsens软件中可以选择Process目录下Deconvolution选项进行Neighbor及非Neighbor算法,要具体根据显微镜的配置以及实验材料和方法,比如物镜大小、CCD的像素、荧光激发滤片的类型以及所用的荧光染色方法等数据输入软件中,通过大量运算而得出结果。

3 结语

以上介绍了影响显微镜数字成像质量的各个因素以及相关的控制方法,在实际应用中应该先将光学系统调试好,保证各器件(聚光镜、物镜等)位置正确、光学中心的正确、光源的强度及均匀性、光源色温的正确等因素;其次选择好符合实验要求的高质量的CCD;再次合理正确地使用好图像处理软件,各个方面均做到万无一失才能保证获得足够好的图像质量,从而更好地显示我们所要看到的目标。从实际维修来看,对于一台工程师调校好的显微镜而言,光源的强度及均匀性、光源色温的调节是用户反映最多和最直接的,用户需要了解其中的原理,按照文中介绍的方法灵活运用才能得到较好的图像。对于想开展一些新功能的用户而言,应根据需要深入了解和掌握图像处理软件的知识,运用好了将会得到一些出乎意外的好效果。

摘要:目的:研究显微镜数字图像质量的影响因素,找到相关的提高图像质量的调整控制方法,指导广大实验室用户的使用。方法:阐明显微镜相关部分的结构、参数及成像原理,逐一分析各个影响因素,提出处理方法。结果:通过显微镜各部分的选择、调整等综合控制,得到了理想的图像。结论:显微镜的数字成像较为复杂,通过系统、全方位地调整控制才能得到高质量的图像。

关键词:显微镜,数字图像,质量,控制

参考文献

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[4]王银改.医学显微图像数字化处理系统的装配与应用[J].医疗卫生装备,2004,5(1):54-55.

DR的图像质量控制与影响因素 篇6

1 材料和方法

1.1 仪器设备日立公司DR DFH-155HⅡ系统, 整个系统运动灵活, 操作方便, 工作效率高, 图像清晰。

1.2 病例资料抽取胸片680张, 骨骼系统240张, 进行图像分析。

1.3 分析方法

依据X线片的评片标准, 对DR图像质量进行评比, 分别评出甲、乙、丙三级照片质量, 并统计出其各占比率。

2 结果

通过对920张胶片图像质量分析:甲级片875张 (占95.11%) , 乙级片37张 (占4.02%) , 丙级片8张 (占0.87%) , 废片0张。45张非甲级片的原因分析: (1) 图像过于锐化或病灶显示不清, 19张 (占42.22%) , 原因是后处理软件使用不当。 (2) 原始图像显示清晰而胶片图像偏黑或偏白, 16张 (占35.56%) , 原因是工作站与激光相机的明暗对比度不一致。 (3) 图像层次感差, 颗粒感强, 通过动态调节也不能达到满意效果, 8张 (占17.78%) , 原因是曝光过大或过小; (4) 图像运动伪影较大, 2张 (占4.45%) , 原因是患者在检查时呼吸运动和创伤患者配合欠佳。

3 讨论

3.1 影像后处理软件的使用技术

数字摄影的对比度、宽容度、灰阶指数均优于传统胶片, 并能突出不同密度组织的影像, 能为诊断提供信息更多、图像更清晰的影像。后处理软件对图像质量的影响在诸多影响因素中, 占42.22%, 所以后处理软件的使用, 是胶片甲级率提高的关键。而DR影像后处理技术的目的是增大诊断信息, 弥补摄影中的不足。当图像经扫描器传送到工作站后, 后处理中对图像进行窗宽、窗位的调节, 充分体现了DR动态调节的优越性, 也是一定条件下弥补曝光条件过量或不足的主要方法。其他常用的技术包括以下技术:降噪、消除伪影、增加参数、增强图像对比度、亮度、边缘增强, 提高低对比度组织的清晰度, 保留和增强高对比度组织如骨骼的清晰度, 划取摄片部位的范围等。通过改变影像的对比度和调节影像的整体密度, 从而实现影像的最佳显示。同时对图像进行旋转、标注、测量、储存、传输、打印等处理。

3.2 屏幕显示与激光胶片的匹配

本组中有35.56%的非甲级片是因为工作站与激光相机的明暗对比度不一致产生的。这里所指的“不一致”是指在屏幕上显示的明暗对比度与实际打印胶片上明暗对比度不相符。虽然在安装设备时工程师会调整激光相机的灰阶, 但在实际使用过程中, 由于药水的使用时间或显影剂的温度及其他原因会导致屏幕上显示较好的图像打印到胶片上后却偏白或发黑。出现此问题时, 可以通过手动调节工作站显示屏的明暗对比度来缓解, 并应及时更换药水, 还可以通过打印测试片对激光相机的灰度设置进行调整。

3.3 合适曝光条件的选择

数字摄影参数的合理选择和正确应用是提高照片质量的一项重要技术。从整体上看是以改变电压与管电流等参数为基础, DR摄影X线曝光量虽然宽容量很大, 但绝不能使参数过大或过小, 这样图像的质量、清晰度和对比度就会下降。所以合适的曝光剂量才是优质图像的保证, 当曝光条件过大时, 所得图像的曲线图就会变窄, 图像偏黑, 并失去层次感, 即使调节也不能获得满意图像。当曝光条件过小时, 图像颗粒感强, 病灶部位不能清晰显示。

3.4 检查前与患者的沟通

在检查患者的时候, 为了保证图像的质量, 应尽量与患者提前沟通, 讲明配合对疾病诊断的重要性, 得到患者的配合。

图像控制 篇7

随着城市现代化的高速发展, 高层建筑的日益增多, 电梯需求量也越来越大, 同时, 人们对电梯的要求也越来越高。作为进出电梯轿厢的安全保证, 门保护装置一直是用户最关心的产品之一, 也是衡量电梯质量的一个重要指标。目前, 电梯门保护装置主要分2大类:机械门保护, 光电门保护[1]。

本研究提出一种基于OV7620图像处理芯片, 在以ARM920T内核的S3C2440主控制器开发平台上, 采用区域阈值差分图像处理算法的电梯门控制系统。

1系统硬件组成

结合电梯应用背景, 系统硬件必须保证控制的快速响应, 方便快速采集图像数据并进行传输, 考虑到图像数据量的庞大性, 处理的复杂性, 它还必须具有强大的计算能力和快速的处理能力。选用SAMSUNG公司生产的带CMOS摄像头接口的ARM9核心的S3C2440处理器, 工作频率可达400 MHz。该处理器除了具有ARM920T控制器[2], A/D转换器, GPIO等功能之外, 还集成了一个摄像头接口 (CAMIF) , 该接口是图像采集的核心部分。同时处理器的可扩展能力较强, 可以支持未来系统的升级需要。

硬件系统包括基于CMOS摄像头OV7620的图像采集模块, 存储模块, 通信模块等子模块。系统示意图如图1所示。

系统在S3C2440处理器的控制下从CMOS摄像头采集信号, 经过编码、DMA传输到内存缓冲, 接着由软件对采集的信号进行压缩打包。通过区域阈值差分法等的处理, 将得到开关门结论, 发送至电梯主控制器, 最后由电梯主控制器对电梯门机进行控制。

2 OV7620图像采集

2.1OV7620的特性

本系统采用OmniVision公司CMOS摄像头OV7620采集图像, OV7620具有326 688像素, 完全可编程数字单片摄像芯片。系统中采用QVGA (320×240) 模式输出, 每秒输出30帧[3]。以逐行扫描的方式使其易与微系统进行接口。

本研究采用的OV7620图像传感器, 内部集成了时序电路, YUV (4:2:2) 数据输出格式, 地址分别从0×00~0×7C, 通过SCCB (Serial Camera Control Bus) 接口可以方便的设置传感器分频、视窗大小、增益、白平衡校正、曝光控制、饱和度、色调等。由于S3C2440芯片有一个专用的视频接口, 所以CPU可以直接和CMOS图像传感器连接。

2.2图像采集控制原理及配置

OV7620图像传感器包含变焦视频功能 (ZV) , 它支持ZV接口时序。提供信号包括:垂直同步脉冲 (VSYNC) 、水平有效数据输出窗口 (HREF) 、像素时钟 (PCLK) 、16 bit数据总线:Y[7:0] (8位亮度数据总线) 和UV[7:0] (8位色度数据总线) , 如图2所示。本系统中需要用到灰度图像, 也就是亮度数据, 这里把主控板连接Y[7:0]亮度数据总线, UV[7:0]则舍去不用, 便可得到灰度图像数据。在PCLK的上升沿, 数据输出到ZV端口。

OV7620的初始化配置主要利用片上SCCB总线 (符合IIC总线规范) 编程来实现。因此在控制摄像芯片时, 可以非常方便地读/写OV7620的控制寄存器, 以达到控制目的。SIO-1是串行时钟输入线, SIO-0串行双向数据线, 分别相当于IIC协议的SCL和SDA。SCCB的总线时序和IIC总线规范基本一致, 主要包括两点:①SCCB中的两条接口线 (SIO-1、SIO-0) 需要上拉大约10 kΩ电阻;②OV7620的IIC总线读地址为0×42, 否则不能正确读取数据。

3区域阈值差分算法

对于运动图像, 传统的算法为背景差分法, 利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域[4,5]。其过程如下:首先, 背景图像的像素进行统计建模;其次, 当前图像和背景模型进行比较, 计算出在一定阈值限制下当前图像中出现的偏离背景模型值较大的那些像素, 再对其进行二值化处理;此外, 模型还需要进行周期性更新背景以适应动态场景变化[6]。背景差分法优点是算法实现简单、速度快, 能够提供运动目标最完全的特征数据。

背景差分法虽然能检测出物体的运动, 但是存在电梯门的误识别问题。因为电梯关门是一个连续的过程, 各个像素位置点所采用的检测阈值相同, 门框边界位置由于像素变化较大, 会产生严重的门框阴影干扰而误识别, 导致误操作。

针对电梯门引起的误识别, 本研究提出了一种区域阈值差分算法。首先把电梯门间的图像划分为不同区域如图3所示, 分别为电梯门框影响区域S1, 电梯门框未影响区域S2。划分区域的主要目的是采用不同的阈值进行图像背景差分, 消除门框影响。S1区域采用普通阈值Th1;S2区域采用较大阈值Th2。

在图像阈值选取方法中, 最大类间方差法是二值化全局算法的最为杰出的代表之一[7]。方差是灰度分布均匀性的一种度量, 方差值越大, 说明构成图像的两部分差别越大。部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小, 因此使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。以最佳门限将图像灰度直方图分割成两部分, 使两部分类间方差取最大值, 即分离性最大。该方法计算简单、自适应强, 在一定条件下不受图像对比度与亮度变化的影响, 因而在一些实时图像处理系统中被广泛应用。本系统就是采用最大类间方差法选取阈值。

基于区域S1, S2 (门干扰区) 所选取的阈值Th1, Th2, 进行当前帧与该位置背景进行差分图像。

区域S1差分图像:

d1 (m, n, t) =|I1 (m, n, t) -B1 (m, n, t) | (1)

二值化后:

若d1 (m, n, t) >Th1, 则D1 (m, n, t) =1 (目标) ;否则D1 (m, n, t) =0 (背景) (2)

区域S2 (门干扰区) 差分图像:

d2 (m, n, t) =|I2 (m, n, t) -B2 (m, n, t) | (3)

二值化后:

若d2 (m, n, t) >Th2, 则D2 (m, n, t) =1 (目标) ;否则D2 (m, n, t) =0 (背景) (4)

式中 Th1, Th2—各自区域二值化时的阈值。

这里最终判断电梯门间是否有物体存在, 还需最后变动像素的阈值T, 对于x×y的图像, 判断公式为:

若判断有物体存在, 则向主控制器发出开门请求信号, 反之则进入下一帧判断。

4基于区域阈值差分算法的识别效果分析

实验结果如图3所示, 可以发现, 采用普通阈值差分法基本可以识别出物体的存在, 但同时由于电梯门背景变化影响, 使得检测存在较大误差, 如图3 (d) 所示。实验中常出现误识别以至于误发控制信号。从图3 (e) 效果来看, 区域阈值差分法能很好地识别出物体的存在, 同时也能消除电梯门框边缘产生的阴影。

5系统的软件设计

系统的软件设计包括下位机S3C2440的程序设计与上位机界面的软件编写。S3C2440控制器的程序设计是软件设计的主体部分, 主要实现以下功能:CMOS图像传感器的驱动和控制、图像的传输处理、人机交互功能、内外数据通讯功能。CMOS摄像头的驱动和控制包括摄像头的初始化, 图像数据的读取;图像的传输处理包括图像数据的保存, 及算法的实现;人机交互功能则包括键盘输入发光二极管指示运行状态等;内外数据通讯功能包括与上位机的通讯以及与外部电梯主控制器设备的通讯。上位机主要通过Delphi[8]来完成CMOS图像传感器参数的设置与修改、图像的显示功能。

S3C2440控制器整体软件结构图[9]如图4所示, 其功能如下:首先对各个模块进行初始化;然后由上位机程序对摄像头进行参数设置和修正, 如:摄像头模块的分频、开窗、输出模式等;紧接着, 上位机发出图像采集命令, S3C2440的CAMIF模块对OV7620摄像头进行图像采集, 并把数据通过DMA通道传送到指定的RAM中暂存;接下来根据按键确定是背景自学习状态还是运动目标识别状态, 从而分别调用背景建立任务和目标识别任务来完成图像的处理储存和识别;最后把图像识别结果通过串口输出经485总线传输给电梯总控制器, 进而对电梯的机门进行控制。

S3C2440主控制器根据外部输入输出状况对电梯运行状态做出判断, 设立标志位, 确定当前运行情况。

6结束语

本研究提出了一种基于区域阈值差分法图像处理技术在S3C2440平台上开发的电梯门控制系统。经过一系列的理论研究, 以及实验证实, 利用嵌入式系统实现了智能性、实时性更好的电梯门保护装置, 使得电梯门控制系统更具安全化、智能化、人性化, 具有较高的实用价值。

本系统目前只基于两个区域采用区域阈值差分算法, 虽然能够准确地排除了门框的影响, 但由于取的区域数少, 阈值少, 对不同区域的划分也同一化, 因而结果不够精确, 特别是较小物体识别准确度不够。后继的工作便是对电梯门间图像区域进行更加细致划分, 根据得出的不同的区域阈值来建立模型, 使系统能对各不同情景进行准确判断, 达到更智能化水平。

参考文献

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图像控制 篇8

关键词:蔗糖结晶,采集控制,图像处理,无线传感器

0 引言

煮糖是蔗糖制炼工艺过程中关键的一环,蔗糖结晶过程是国内糖厂生产过程中唯一没有全面实现自动控制的生产过程。国内至今是依靠人工经验进行手动操作,人为因素对白砂糖的质量影响十分明显,相同条件下不同熟练程度的操作人员所煮出来糖的质量亦有差别;其次由于煮糖水平的差异,常常不能实现以较低的能耗获得较高的煮糖效率及最好的白砂糖质量。再加上国内传统设计制造的结晶罐内无强制循环装置,罐内糖膏循环不良导致煮糖时间长,能耗高,成品糖色值增加。

国外对煮糖控制的研究较早,并且也取得了较大的进展,像澳大利亚、巴西、泰国、西欧的一些国家糖厂在十几年前已经普遍采用了自动煮糖控制系统。自1961年以来著名学者Wright、Foster、Broadfoot、Wilson、Schneider等人一直致力于煮糖自控模型研究,根据物料和能量平衡等推出一系列用于煮糖控制的数学模型,并设计出典型的煮糖控制方案,但是这样的方法需要准确的检测出各种参数还未完全能实现,而且数学模型有待进一步完善。

从国内外的煮糖控制现状来看:煮糖自动化的程度不高,这方面的研究有很大的发展空间。为实现这个工业过程的自动化设计,设计采用一种视觉传感方法,以图像处理为技术基础建立一个煮糖过程自动控制系统。通过计算蔗糖结晶图像的特征值,以数据融合的方式和原有自动控制参数结合,同时还要考虑在工厂复杂的环境中要保持信息的安全连续传输,保持系统控制的实时性问题。因此,在原有设备实现生产自动化的基础上,建立一种基于蔗糖结晶过程的图像采集与工业自控系统有其现实的意义。

1 蔗糖结晶过程模型描述

在整个控制系统中,蔗糖的结晶过程提供主要的控制依据,为了得到一致晶体需要实现结晶过程的连续化与自动化,即对结晶过程实现模型化,找出过程晶体生长、成核和结晶动力学的完整的表达式,使煮糖过程能根据煮糖原料的储存情况、操作条件等的变化,通过工控机自行运算,确定最佳的入料配比,自动控制程序和选定参数,保证整个结晶过程都处于最佳状态。

根据蔗糖结晶过程的变化情况,对结晶过程模型做相关的描述,煮糖罐输入—输出的关系如图1所示。

蔗糖结晶机理模型方程由以下方程组成:

1)物料平衡方程

所谓物料平衡计算就是求出作用物量与生成物量(包括变化部分)的恒等关系。由图1可知:

(1)在任何时刻煮糖罐中的总质量为:

(2)杂质平衡关系:其中DSf-入料糖浆浓度,F-入料糖浆速度。

(3)水平衡关系:其中Wm为煮糖过程中煮水所要加入的水量,Q为蒸发水量,(Wm-Q)可以合并为一项,其值可能为正,也可能为负。

(4)蔗糖平衡关系式:

其中入料糖浆浓度,Ptyf为蔗糖晶体密度,N为糖罐中蔗糖晶体个数。

2)蔗糖晶体生成关系式

在本模型中,所采用的结晶体线性生长速率G是采用Wright教授研究提出数学表达式:

其中,O S-蔗糖溶液临界饱和度;活化能Eact与温度有关,表达式为:Eact=62.76-0.8368(T-60);R=8.32;Wright教授估计了三个与晶体生长相关的参数:P1=7.148,P2=0.04,P3=-1.75。

3)阶距平衡关系式。

其中,µ1—晶体粒度分布1阶距;µ2—晶体粒度分布2阶距;µ3—晶体粒度分布3阶距;G蔗糖晶体线性生长速率。

由蔗糖结晶过程模型可知,影响晶体成长的主要因素有浓度效应(S)、温度效应(T)、流动效应(F)和杂质效应(I),量变表现在浓度的增加,质变表现在相变,两者的总和便形成外形的变化。变化的过程又伴随着系统能量的转移。所以研究结晶的形成,要以浓度、物相和能量变化三方面来进行考察。而这三个方面的变化在图像都会显现出来,设想找到一种针对此结晶图像变化过程的数学算法得到合理控制参数,对实现过程的自动控制大有裨益。

2 蔗糖结晶图像采集系统建模

由蔗糖结晶过程模型描述可知,蔗糖结晶是一个复杂的物理、化学过程,这个过程包括传热又包含传质,当中受多方面的因数影响,人们采用电导仪法、γ射线法、计算过饱和度控制方法都存在不足之处,电导仪法中电极和糖膏接触,会逐渐形成积垢和被腐蚀,影响测定结果;γ射线法存在辐射,对人体产生伤害;计算过饱和度法对传感器要求较高。

2.1 蔗糖图像采集模块

针对上述方法存在的缺陷,本文设计一种非接触式检测方法,利用嵌入式开发平台和CMOS图像传感器采集蔗糖结晶不同阶段图片进行图像处理,提取图像的特征值反馈控制系统,通过数据融合的方式和原有参数结合实现蔗糖结晶过程的自动化控制。从实际情况出发,设计出现场环境模型如图2所示。

在蔗糖结晶过程中,锅炉内的晶体在不停搅拌作用下,不停的依附在锅炉壁的透明玻璃片上,锅炉外光学镜头把图像放大,COMS图像传感器将现场环境的蔗糖图像信号经相位放大、同步信号分离、亮度/色度信号分离和A/D变换等处理,转换成以二进制的数字信号输出。数字信号流直接输入到嵌入式处理器的图像数据采集单元中,单元内部将捕获的图像数据以DMA(Direct Memory Access,直接存储器访问)方式传输到内存中,通过液晶屏在平台的接口送液晶屏LCD显示。在整个过程中,硬件层工作方式由应用层操作界面发出,嵌入式平台通过系统内核互通相应模块控制参量,嵌入式系统内核在整个系统中起到中枢的作用。

此外,锅炉周围在生产过程中温度较高,图像采集仪器外围加装相应的隔热装置。要采集到质量高的图片,还应对光源加以限制,除了增加光的强度以外,采用镀膜镜头减少光线反射,提高图像的亮度和对比度;调节镜头焦距能够增加图像清晰度,消除图像模糊的现象。煮糖罐内的蔗糖晶体在不同阶段依附在锅炉壁状况是不一样的,包括流速,浓度、温度、粘度、纯度和杂质都可通过图像体现出来,因此对不同时间的蔗糖图像进行处理,提取图像特征值就可以为后续的自动化控制提供参数依据。

2.2 蔗糖图像处理模块

依据蔗糖结晶图像的特点,本系统设计图像处理算法核心是针对蔗糖颗粒图像分割以后的特征提取。依据蔗糖结晶图像的特点,前期运用数学形态学的膨胀、腐蚀运算作预处理,采用基于遗传算法的Otsu阈值分割算法进行特征分离,提取特征值。最后利用类间方差值判定对参数归类控制,设计的图像处理模块如图3所示。

在蔗糖的图像处理过程中,以数学形态学在图像的消噪、增强等方面的应用为基础,利用基于遗传算法的Otsu阈值分割方法处理蔗糖结晶颗粒图像以得到其二值化图像,然后再从图像中提取目标的颗粒面积、周长、形状指数等,检测实时采集图像中的单位颗粒参数与实际是否符合,采用Otsu阈值图像分割适应度函数中类间方差值F(t)作为判断依据:

其中,μ0(t)、μ1(t)分别为目标颗粒和阈值部分的概率,ω0(t)、ω1(t)分别为目标颗粒和阈值部分的均值。由Otsu阈值分割出来的目标颗粒参数和阈值空间两部分构成局部差,方差是灰度分布均匀性的一种度量,类间方差F(t)要落在一定的阈值范围之内才符合优化控制的需求,把控制参数送控制系统比较判定后,工控机向无线传感器发送控制命令,实现结晶罐内的强制循环。这样图像处理模块就为蔗糖煮糖环节实现自动控制提供了一个有效的技术保障。

3 煮糖结晶过程控制系统建模

煮糖自动控制系统的基本原理是总结糖的结晶过程原理、建立数学模型,根据经验预先设置好煮糖相关参数的工艺曲线,根据各相关参数采集点反馈回来的信息按设定曲线自动调节相关物料,自动控制强制循环装置、液位、真空度、蒸汽压力、和糖浆锤度等,以达到结晶颗粒均匀可控,采用较低的能耗获得较高的煮糖效率及白砂糖质量的效果。

蔗糖结晶过程是一个非线性、慢时变、多变量控制过程,要建立其机理模型非常困难。为了克服传统建模的不准确性,找出过程的合适输入-输出关系,本设计采用了对煮糖结晶过程进行Elman神经网络建模。引用Elman神经网络对现场系统建立一种自回归模型,其模型的差分方程可以表示为:

式中,μ(t)是输出向量,x(t)是输入向量,m,n分别是输入和输出的时间时滞因子,f是非线性函数。利用实际的输出x和Elman神经网络输出之间的误差来调节神经网络的权值,最终期望用来反映x。

根据Elman神经网络模型机理,本设计在机械自动取样(即代替人工取样)的基础之上,建立基于图像处理的过程控制系统流程图4所示:

实际生产中,图像处理模块参数x(t)是输入向量,CAM现场总线发出命令μ(t)是输出向量。原来技术工人用采样器抽出煮糖罐内的糖膏样本放在玻璃板上观察和用手摸感触,判断蔗糖晶体的相对数量、疏密程度、生长情况以及糖膏母液的浓度、黏度和吸收状况等,然后手动控制原蜜、甲稀和水的加入量,促使蔗糖颗粒结晶。本设计的图像处理算法可以比较准确的计算出单位面积内的蔗糖颗粒面积、周长、形状指数等,将所获参数与从原来设定的参数相结合综合分析,对罐内的蔗糖结晶实际情况进行预测和判断,通过工控CPU向智能传感器发送控制命令参数μ(t),工控模块通过CAM总线形式连接起来,对加原蜜伺服、加糖浆伺服、加热水伺服和自动取样、模式识别微波检测装置等进行实时监控,并将控制信息实时反馈给工控机对系统进行修正。在结晶罐内不断的强制循环,最终达到生产出高质的糖产品、节约能源、提高生产效率目的。

4 结论

本文以蔗糖结晶过程为依据,首先描述蔗糖结晶过程模型,得出影响结晶的因素;然后对蔗糖结晶图像采集与控制进行系统建模,通过对结晶过程图像处理,计算特征值,提取目标的面积、周长、形状指数等,为过程自动化控制提供参数依据;最后以工控机为核心,将控制命令通过智能传感器向控制节点发送,结点又将所获取的控制信息反馈到工控机,真正实现整个过程自动控制。达到了节约能耗,减少劳动力,降低生产成本,提高效率,提高白砂糖的产量和质量目的,有效地提升了企业的核心竞争力目的。

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图像平移的特点 篇9

一、把y=f(x)的图像左移一个单位得到y=f(x+1)的图像。这是因为,设(xo,Yo)是y=f(x)上的任意一点,那么在y=f(x+1)中,要想使其函数值等于Yo,则必须使其自变量X=Xo-1。这就是说,要想使这两个函数的函数值相等,y=f(x+1)中自变量的取值必须比y=f(x)的自变量的取值小1才行。这样,由点(x0,Yo)在㈦图像上的任意性,就可以看到:y=f(x+1)的图像就好像是由y=f(x)的图像向左平移一个单位得来的一样。同理,把y=f(x)的图像右移一个单位便得到y=f(x-1)的图像。

例如:

①把y=2x图像左移两个单位便得到y=2x+2的图像。

②把y=logx+arcsinx的图像右移三个单位便得到y=log(x—3)+arcsin(x—3)的图像。 一

以上想法可以用“左加右减”来记忆,即要把y=f(x)的图像左(右)移几个单位,就在它的自变量加上(减去)几,y不变,所得的结果就是平移后的图像所对应的解析式。这里的“加”和“减”是指对平移前的函数的自变量x而言的。

二、“左加右减”不仅适用于函数图像的平移,而且适用于y的次数不是一次的一般方程的曲线的平移,其道理与上相同。

例如:

y2=2x+log(sinx)的图像右移四个单位便可以得到y2=2(x+4)+log[sln(x+4)]的图像。

三、对于图像上下的平移,也可以用“左加右减”来概括,只不过这时你的双眼相对y轴位置必须是如图的位置,仍使y轴的正方向指向你的右侧(与你看x轴时,x轴的正方向指向你的右侧一样)。这样,曲线在坐标系内上下平移时相对你的双眼就是左右平移了。一般的,把f(x,y)=0的曲线上(下)移几个单位,就把它的y值减去(加上)几,x不变,所得的结果就是平移后的曲线所对应的方程。这里的“加”和“减”是只对平移前的曲线方程中的y而言的。这一结论就可以用“上减下加”或者统一成“左加右减”来记忆。

例如:

①把x2+2arcsin(y2+y)=0的曲线上移三个单位便可以得到x2+2arc-sin[(Y—3)2+(y—3)]=0的曲线。

②把x2+y2=0的曲线下移两个单位便可以得到x2+(y+2)2=0的曲线。

但是这里面又产生一个问题:就是很多学生都会感觉到上面的这一结论,似乎与自己以往对二次函数图像平移的认识“上加下减”有特别大的矛盾。其实不然,上面的结论可以看作是原来结论的推广和加深,它适用于原来的结论而又凌驾于原来的结论之上,它的适用范围更大了,是在变化中的完善与统一。请看下面的例子:

把y=2x2+x的图像上移三个单位,便得到(y—3)=2x2+x的图像。这与学生们在初中学习二次函数时,对图像上下平移的认识“上加下减”所得的结果:y=2x2+x+3是一样的。但是这里把向上平移的单位“3”移到等号的左边被y减更具有一般性,这是因为:当y的次数不是一次时,如果再按“上加下减”的认识来处理就会得到错误的结论。

例如:

把y2=2X2+X的图像上移三个单位后所对应的解析式为y2=2x+x+3就是错误的结论,正确的结果应是(y-3)2=2x2+x。

有了对上面三个部分的分析与理解,我们对图像平移问题的认识就可以有一个比较深刻的理解和把握,处理实际问题时也就变得灵活自如了。

(作者单位:大兴安岭实验中学)

x射线安全检查仪图像采集控制盒 篇10

安检信息管理系统中, 信息的采集涉及值机过程和随身安检过程, 采集的信息包括旅客姓名、身份证号、航班号、座位号、行李的外观、行李x射线安全检查仪图像、旅客的值机过程、旅客正面图像、旅客的随身物品外观、随身物品x射线安全检查仪图像、旅客的随身安检过程等信息, 同时, 将采集的信息与旅客进行统一打包, 按安全检查流程进行处理。其中最关键的采集信息是x射线安全检查仪图像的采集, 这是判断旅客是否携带违禁物品的关键, 也是整个民航安全管理的核心。

获取x射线安全检查仪图像的方式, 目前的技术实施手段主要有两种, 一为与x射线安全检查仪生产厂家做系统接口, 二为采用通用的VGA视频采集卡进行图像抓屏。在第一种方式中, 获取的x射线安全检查仪图像质量好, 但厂家的接口费用高, 同时由于目前国内航站楼均使用多种品牌的x射线安全检查仪, 而且安全检查仪的型号、版本多, 造成系统接口多, 实施困难, 尤其对将来的系统扩展不方便。第二种方式中, 采用通用VGA视频采集卡进行图像截屏, 该方式的最大优势是不受限于x射线安全检查仪厂家, 系统费用低且实施方便。随着现在VGA视频采集卡的采集分辨率不断提高, 其采集的图像质量已与x射线安全检查仪厂家的相差不大。因而在安检信息管理系统中, 采用VGA视频采集卡直接抓屏的模式得到了大量的应用。但在实际的应用过程中, 何时采集安全检查仪的图像, 确保采集图像是一副完整的图像, 则是十分关键的问题。

通过对x射线安全检查仪成像的原理分析, 采集图像的关键是如何与x射线安全检查仪保持同步, 即实时监测安全检查仪的变化, 将获取的安全检查仪状态反馈给图像采集工作站, 由采集工作站的应用软件接受到安全检查仪的变化状态后控制图像采集卡的适时图像采集。

2. x射线安全检查仪图像控制盒的采集过程

针对以上的x射线安全检查仪图像采集思路, 我们需要一个与安全检查仪保持同步的图像采集控制盒, 将实时监测到的安全检查仪变化状态转换成数字/文本信号, 通过RS232串口发送给图像采集工作站机。由采集工作站的应用软件对数字/文本信号进行分析, 进而控制图像采集卡的动作, 保证图像采集工作站所采集的截屏图像为x射线安全检查仪最新刷新的完整图像, 确保图像信息的准确性和完整性。

控制盒的连接示意图如下:

图像采集控制盒的主要功能有:

1) 检查自身的工作状态, 保持与图像采集工作站的实时通讯;

2) 实时与图像采集工作站的通讯;

3) 实时监测安全检查仪的工作状态, 将获取的安全检查仪变化状态转化为数字/文本信号并反馈图像采集工作站, 同时检查采集工作站反馈的信号。

根据控制盒的工作流程, 其与pc应用软件、安全检查仪的时序图如下:

1) 开机时的自检和双方通讯

●PC应用软件启动后, Open Com后立即给控制盒发送“STA”信号, 控制盒收到信息后, 0.8秒内给PC发送“ACK”, 表示通讯正常, 否则PC应用软件认为控制盒存在故障, 此时Close Com, 过5秒后重新尝试Open Com, 并循环以上通讯。

●控制盒自启动后, 立即向PC应用软件发送“STA”, PC收到信息后, 0.8秒内反馈“ACK”给控制盒, 表示通讯正常, 否则控制盒认为自启动失败, 立即重启, 如此循环3次后停止。

2) 按钮事件

按下按钮, 控制盒向PC应用软件发送字符信息“AB”, PC收到控制信息后:

●0.8秒内给控制盒反馈“ACK”, 表示收到信息, 否则控制盒认为与PC的通讯已中断, 立即自动重启复位。

●PC当收到“AB”信息并反馈“ACK”后, 开始实现业务逻辑 (抓图) 后, 向控制盒发送“OK”信息, 控制盒收到信息后, 0.8秒内反馈“ACK”给PC, 并实现按钮亮闭合 (闪一下按钮上的灯) , 否则PC应用软件认为控制盒存在故障, 此时Close Com, 过5秒后重新尝试Open Com, 并循环以上通讯。

3) 安全检查仪过包事件

安全检查仪过包完成时, 控制盒向PC应用软件发送字符信息“Y”, PC收到控制盒信息后:

●0.8秒内给控制盒反馈“ACK”, 表示收到信息, 否则控制盒认为与PC的通讯已中断, 立即自动重启复位。

●PC当收到“Y”信息并反馈“ACK”后, 开始实现业务逻辑 (抓图) 。安全检查仪正在过包时, 控制盒向PC应用软件发送字符信息“N”, PC收到控制盒信息后:

●0.8秒内给控制盒反馈“ACK”, 表示收到信息, 否则控制盒认为与PC的通讯已中断, 立即自动重启复位。

●PC当收到“N”信息并反馈“ACK”后, 开始实现业务逻辑 (准备抓图) 。

针对上述要求, 我们采用pic16F874单片机加串口的解决方案。Pic16F874单片机具有内置4k的程序存储器, 满足方案要求, 调试方便, 串口芯片采用max232c, 整机供电方式采用安全检查仪12V电源加内部7805稳压。

3. 结语

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