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类别：: 全部专家综述技术前沿专业论文

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标签：: 全部机器视觉图像处理机器人人工智能模式识别其他

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无需标记鉴别病毒、单细胞、活细胞观测等生物样品

近年来，红外光谱和显微成像技术有了突飞猛进的发展,尤其是在生命科学领域，得益于红外光谱技术对于分子结构的敏感性，其能够在无任何标记的情况下实现对生物样品成分的鉴定和分布解析，这对于不便于荧光标记的一些生物样品鉴别十分有利。然而目前大多数的红外光谱空间分辨率受限于红外光的衍射极限，只有10-20 μm，且依赖于红外光波波长。另外多数红外检测设备对于生物样品制样过程也有着严格要求，如样品切片厚度，细胞和组织尺寸，含水量，需要荧光染色等，这对于生命科学研究非常不利。

技术前沿 2022-02-21 | 图像处理 | 模式识别 |

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多光谱相机技术浅析

最早问世的一批多光谱系统要么用于太空科学成像，要么用于绘画和文物的分析和数字化处理。1972年发射的陆地卫星1号(LANDSAT 1)装备了一个四波段多光谱成像系统，包括可见光的绿色和红色通道，以及两个NIR波段。随着方法的改进，多光谱的应用范围已经从超高端的卫星和艺术保护系统迁移到将分辨率、帧速率和性价比完美融合在一起的机器视觉相机，这使得它们得以用于广泛的多光谱应用。在本文中，我们将重点介绍这些基于相机的多光谱成像技术，这些技术在机器视觉应用中正变得越来越流行。

技术前沿 2021-12-22 | 机器视觉 |

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深度学习与工业场景之间的“语义鸿沟”及相应创新举措

2012年，神经网络之父Geoffrey Hinton的学生Alex Krizhevsky，通过改进的LeNet在视觉领域竞赛ILSVRC 2012中摘下桂冠。在百万量级的ImageNet数据集合上，改进的LeNet效果大幅度超过传统方法，从此引爆深度学习在各个场景中的应用。此后深度学习得到了广泛的应用。既然深度学习性能这么好，能不能把它应用在工业场景，重复、有效、可靠地解决问题？应用在瑕疵检测、缺陷分级和根因分析上？如果简单的把它移植过来，会出现哪些鸿沟和问题？

技术前沿 2021-12-22 | 机器视觉 | 人工智能 |

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1分钟超灵敏检测新冠，复旦学者通过小型台式无掩膜光刻机开发新型晶体管，助力新冠快筛

在新冠疫情大流行的背景下，从大量人群中快速筛查出受感染个体对于流行病学研究有着十分重要的意义。目前，新冠病毒诊断方法包括血清学和病毒核酸测试，主要是以分析逆转录聚合酶链反应作为金标准，此方法在检测中核酸提取和扩增程序耗时较长，很难满足对广泛人群进行筛查的要求，因此，亟需发展一种快速的监测方法应对新冠疫情。

技术前沿 2021-12-14 | 机器视觉 | 人工智能 |

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Nature Nano! O-PTIR光热红外显微成像技术揭示微塑料颗粒新来源及形成机制

微塑料，作为一种新兴污染物，泛指直径小于5 mm的塑料颗粒，充斥于从海洋到陆地的所有环境里。科学家再次发现塑料会在机械作用、生物降解、光降解、光氧化降解等过程的共同作用下逐渐被分解成碎片，形成微塑料，被海洋生物吞食，在生物体内不断积累，随着生物链，造成更广泛的危害。如硅橡胶，作为一种重要的合成橡胶，因其优良的耐热性，常用于高温、高湿环境中使用（例如消毒、蒸煮）的产品，例如婴儿奶嘴、烘焙模具和密封圈等。但这些产品在反复高温水热作用下的老化情况以及微塑料颗粒的释放情况，目前尚未能引起充分的重视。

技术前沿 2021-12-01 | 机器视觉 |

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纹理缺陷检测：一种复杂纹理表面中突变特征的成像增强方法

在消费电子产品中，通过某些表面处理工艺，使表面具有复杂的纹理，能够让产品具有美观大方及便于工业化生产的特点，在手机外壳、充电宝外壳、锂电池外包装等领域得到了广泛的应用。在对产品表面进行处理后，能够掩盖由前工艺段产生的部分表面缺陷，提高了产品良率，降低了生产成本。

技术前沿 2021-11-22 | 机器视觉 | 人工智能 |

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