青少年高度近视配戴角膜塑形镜后视觉质量及安全性分析解析

角膜塑形镜利与弊

角膜塑形镜利与弊 国内刮起了一股控制眼镜度数的热潮，而这股热潮的主角就是“角膜塑形镜”。其实 角膜塑形镜进入中国已经十余年，早期因为都是麦迪格眼视光中心在做，所以知晓人群甚少，近几年开始也陆续在全国麦迪格眼视光开始销售，消费者的对此的知晓度也逐渐上升，特别是现在配镜低龄化，家长为了孩子眼镜度数不再上升，更是愿意给孩子配这样一副“神奇”的眼镜。那么角膜塑形镜除了控制度数这好处之外，购买者还需要注意哪些问题呢? 角膜塑形镜的发展分为三个阶段：早期角膜塑形镜、中期角膜塑形镜和现代角膜塑形镜。角膜塑形镜采用透气性硬质角膜接触镜材料，即通常所说的RGP材料，RGP是英文Rigid Gas Permeable的缩写，即“透气性硬质材料”。它是在不透气的硬质材料PMMA基础上发展起来的。角膜塑形镜治疗近视是通过使用特殊设计的角膜塑形镜，对称地、渐进式改变角膜中央表面形状来减低近视;与激光手术效果相似，但与激光手术不同，角膜塑形术产生的效果是临时性及可回复的，是非手术摘掉近视眼镜的有效可逆性治疗方法。虽然角膜塑形镜能帮助大部分人提高视力(包括散光患者及中高度近视患者)，但它对特定光度处方范围内的效果更为良好。其它因素包括个体的角膜硬度、角膜形状、眼压水平、角膜散光情况和能否适合配戴隐形眼镜。使用先进的现代化眼科检查设备的完整检查才能决定配戴者是否适合配戴角膜塑形术的治疗。 角膜塑形镜所带来的福利有：1、短期内视力即可提高。2、近视屈光度降低效果好，可无需再戴眼镜或隐形眼镜。3、操作简易，使用方便。4、没有风险，其它眼功能不受影响。 5、对青少年进行性近视有抑制其发展的作用。 6、可满足某些特殊职业(如运动员、潜水员、飞行员、演员、学生、军人等)对远视力的要求。而角膜塑形镜对佩戴者检查以及操作要求十分严格，1、眼部没有外眼炎症：如结膜炎、角膜炎、严重干眼症;2、近视度数不太深，一般不超过600度，400度以下比较合适，300度以下效果很理想;3、角膜的弧度不宜太平，否则就不用压平了，治近视的效果就差了;4、个人具备摘戴镜片、清洁护理镜片的能力，生活起居一定的卫生条件。 当然角膜塑形镜在给近视患者带来福音的同时也有人提出质疑：有危害么?每样东西都是有两面性的，隐患确实存在：1、引起角膜感染;2、引起角膜内皮细胞减少。还有更厉害的：第一，不小心，硬性角膜塑镜会使角膜发炎，穿孔，眼睛瞎掉。美国的生产厂家已经将这种危险性也说得清清楚楚。第二，如美国眼科医师学会<< ok="">>一文所说硬性角膜塑形镜(RGP/OK 镜/MCT)“剥夺氧气”。结果是“干眼”一般 1-2 年“干眼”形成。“干眼”是。一种严重的眼疾。必须医治 3-6 个月。硬性角膜塑形镜(RGP/OK 镜/MCT)“剥夺氧气”造成“干眼”眼病的速度远远快于软性隐形镜。第三，角膜曲率变形(角膜中心变薄周边相对高出)。其结果是不规则散光和不规则重影。硬性角膜塑形镜(RGP/OK 镜/MCT 一年后，你会发现“散光”出现或加深——实际上这是不规则散光的起点!不规则重影没治! 但科技是不断发展的，专业医生指出角膜塑形镜进入中国十余年，安全性可以放心。配此镜前全面的检查，验配要准确，佩戴后遵循专业的操作，本身的用眼卫生一定要做好，就可以放心使用。对于危害的监控和及时把握、处置是保证角膜塑形镜有利无害的关键：1、角膜感染需要及时到医院去检查、处理，抗感染药物能够很好地让角膜恢复;2、角膜内皮细胞数量是否减少以及减少的进展情况，需要定期经过专业的眼科检查设备来监控，如果减少超过一定的数量，应该停戴。

基于人眼视觉的图像质量评价

基于人眼视觉的图像质量评价 上周读了Visual Signal Quality 和一些基于人眼视觉的质量评价文献，对预处理前的图像质量评价方法有一些想法。 大多数人对图像质量的感觉主要受到图像的亮度、对比度、颜色、清晰度的综合影响。评价的目的是判断图像是否需要增强，然后对相应指标进行增强处理。 1）颜色方面：我们在描述一件彩色物体时，通常是通过它的色调、饱和度和亮度进行综合评判的。人眼对亮度较敏感，所以把亮度分离出来，单独判断。 2）亮度：通过原图像与参考图像的亮度对比函数表示原图像偏亮或偏暗。 3）对比度：通过原图像与参考图像的对比度对比函数表示图像是否过度拉伸。 4）清晰度：梯度信息可以很好的反映图像中微小的细节反差和纹理特征变化，因此可以用来评价原图像的清晰程度。 5）权重：由于人眼对亮度、对比度、清晰度敏感，对色差信号的敏感程度偏低。所以四者分配的权值不同。 6）使用11×11 且σ2=1 的高斯低通滤波器，对彩色待评价图像进行模糊滤波处理，得到对应的模糊图像，并将其作为参考图像。 流程图： 原图像 参考图像 CSIM 色度比较函数 饱和度比较函数 GSIM模式 亮度比较函数 对比度比较函数 梯度比较函数 主要目的：明确原图像具体指标（亮度、色度、饱和度、模糊、对比度）的失真，便于接下来的图像预处理。 书中的一些方法如VIF（视觉信息保真度）、S-CIELAB模型等也能够评价图像的质量，但是不能明确指出图像具体哪方面出现问题，不利于接下来的预处理。适合最终的质量评价（颜色预处理完成后）。 CSIM算法和GSIM算法步奏如下： 1）输入原图像，使用11×11 且σ2=1 的高斯低通滤波器，对彩色待评价图像进行模糊滤波处理，得到对应的模糊图像，并将其作为参考图像。 2）转换色彩空间RGB-HSI，提取色调H，S，计算色调相似度、饱和度相似度。 3）将彩色图像转换为灰度图像，计算亮度相似度、对比度相似性、梯度相似性。 因为接下来的图像预处理主要是针对图像的亮度、色度、饱和度、对比度、清晰度方面，所以我没有把图像的失真类型都考虑进去。 老师，您能不能帮忙看看哪些地方存在问题，麻烦您了。 户尊兰 2015/5/26

机器视觉检测讲解

研究背景： 产品表面质量是产品质量的重要组成部分，也是产品商业价值的重要保障。产品表面缺陷检测技术从最初的依靠人工目视检测到现在以CCD 和数字图像处理技术为代表的计算机视觉检测技术，大致经历了三个阶段，分别是传统检测技术阶段、无损检测技术阶段、计算机视觉检测技术阶段。[] 传统检测技术 （1）人工目视检测法 （2）频闪检测法 无损检测技术 （1）涡流检测法 （2）红外检测法 （3）漏磁检测法 计算机视觉检测技术 （1）激光扫描检测法 （2）CCD 检测法 采用荧光管等照明设备，以一定方向照射到物体表面上，使用CCD摄像机来扫描物体表面，并将获得的图像信号输入计算机，通过图像预处理、缺陷区域的边缘检测、缺陷图像二值化等图像处理后，提取图像中的表面缺陷的相关特征参数，再进行缺陷图像识别，从而判断出是否存在缺陷及缺陷的种类信息等。 优点：实时性好，精确度高，灵活性好，用途易于扩充，非接触式无损检测。 基于机器视觉的缺陷检测系统优点： 集成化生产缩短产品进入市场时间改进生产流程100%质量保证实时过程监控提高产量精确检测100%检测 由于经济和技术原因国内绝大多数图像处理技术公司都以代理国外产品为主，没有或者很少涉足拥有自主知识产权的机器视觉在线检测设备，对视觉技术的开发应用停留在比较低端的小系统集成上，对需要进行大数据量的实时在线检测的研究很少也很少有成功案例，但是随着国内经济发展和技术手段不断提高对产品质量检测要求就更高，对在线检测设备的需求也就更大具有巨大的市场潜力。 机器视觉图像处理技术是视觉检测的核心技术 铸件常见缺陷：砂眼气孔缩孔披缝粘砂冷隔掉砂毛刺浇不足缺陷变形 问题的提出： 1.水渍、污迹等不属于铸件缺陷，但由于其外观形貌与缺陷非常类似, 因此易被检测系统误识为缺陷。从目前发表的文献来看，对于伪缺陷的识别率较低。 2.不同种缺陷之间可能存在形状、纹理等方面的相似性，造成缺陷误判。 国外研究发展现状： 20 世纪90 年代后，基于机器视觉检测系统的自动化功能和实用化水平得到了进一步的提高。 1990 年芬兰Rautaruukki New Technology公司研制了Smartivis表面检测系统[]，该系统具有自学习分类功能，应用机器学习方法对决策树结构进行自动设计优化。 1996 年美国Cognex公司研发了一套iLearn自学习分类器软件系统并应用于其研制了iS-2000 自动检测系统。通过这两套系统的无缝衔接，极大地提高了检测系统实时的运算速度，有效的改进了传统自学习分类方法在算法执行速度、数据实时吞吐量、样本训练集规模及模式特征自动选择等方面的不足之处[]。 2004 年Parsytec公司发布了新一代表面质量检测产品Parsytec5i，该系统运用了自学习神经

角膜塑形镜可以控制近视发展吗

角膜塑形镜可以控制近视发展吗 12岁小朱韵（化名）的妈妈最近特别发愁，这寒假刚过去，小朱韵要上学了，可带她到附近眼镜店检查了下视力，一个寒假下来，孩子近视度数不减反增。现在新生开学了，妈妈只得给小朱韵再配一副新眼镜，可是心里却愁的很：12岁的孩子现在近视就300度，在学校也涨，在家也涨，这换眼镜也换的频繁，这样涨下去可怎么办?朱韵告诉妈妈说，班级有同学角膜塑形镜，晚上戴，白天不用戴，度数还不涨，问妈妈自己是不是也可以配一副？心急的妈妈顿时如抓住救命稻草，只是孩子戴角膜塑形镜真有控制近视发展的效果吗？ 什么是角膜塑形镜？安徽青少年近视防控专家杨国维主任介绍，角膜塑形镜是一种矫正和控制近视的技术，起源于美国，迄今已经有50多年的历史，角膜塑形镜根据角膜几何和屈光度数设备，镜片采用高透氧材料，近视患者每天睡觉时配戴9~10个小时，白天可不戴任何眼镜即可拥有清晰视力，它适合任何年龄有需要的近视患者，尤其是爱运动的人士，特别在矫正和控制青少年近视方面有显著效果。睡觉就能摘掉眼镜？听起来不可思议，但是角膜塑形镜确实做到了。目前在我国包括北京同仁眼科医院、广州中山眼科医院、天津眼科医院等近200多家大型专业眼科医院都有开展。 国外研究数据表明，青少年儿童配戴普通框架眼镜年平均近视增长度数在67度左右，而配戴框架眼镜年近视增长度数只有8度左右，几乎可忽略不计。在国内临床数据，甚至有20%左右的孩子配戴角膜塑形镜1~2年近视度数“零增长“，已实实在在证明角膜塑形镜对青少年近视的矫正和控制有显著效果。目前国内外几大知名的角膜塑形镜

品牌分别是美国欧几里德、美国菁视、韩国露晰得、日本阿尔法，其中又以美国菁视价格最高，效果做好。 但是，杨国维主任提醒，角膜塑形镜和RGP同属三级医疗器械，又是直接接触眼睛的产品，因此一定要到专业眼科医院经由经验丰富有资质的医生检查验配，验配后还需定期复查，以确保配戴的安全和效果。

基于人眼视觉特性的图像质量评价方法研究

基于人眼视觉特性的图像质量评价方法研究 刘 江 苏未曰 摘要：本文是在传统图像质量评价模型的基础上,对人眼视觉理论和各种图像质量评价的主客观方法进行分析。利用小波变换与人眼视觉系统的多通道特性相匹配的特点，结合对比敏感度函数的带通特性和DCT域加权处理的方法,建立一个利用MATLAB语言实现的基于人眼视觉特性的图像质量模型评价。 关键词：数字图像；人类视觉系统；小波变换；多通道；对比敏感度 The Methods of Based on the HVS Image Quality Evaluation Liujiang Su Weiyue ABSTRACT: This paper analyzed the human visual theory and the various objective and subjective methods of image quality evaluation, and it is based on the traditional image quality evaluation model. Using the characteristic that wavelet transform match the features of human visual system multi-channel, and combining the characteristics that contrast sensitivity function with the band-pass，and the DCT territory weighting processing, it will use the MATLAB to establish an image quality evaluation model which based on HVS. Keywords: Digital Image; Human Visual System; Wavelet Transform; Multi-channel; Contrast Sensitivity Function 1前言 在遥感影像产品大量应用, 新的影像处理方法不断涌现的同时, 对如何评价遥感影像的质量问题却缺乏全面、客观和统一的方法, 影像质量的好坏常常是依靠观察者的主观感觉, 不但缺乏准确性, 而且也不适应海量数据处理的需要。同时评价方法的非客观与非准确性, 也使提高影像质量成为空谈。遥感影像作为一种产品, 对其质量的评价, 必将随着遥感影像应用的进一步深入而引起越来越多的关注。 2 传统图像质量评价方法 传统的图像质量评价方法可以分为主观和客观两类，主观评价方法主要是主观平均分（MOS），客观方法主要有均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、信息熵。 1、主观评价方法 主观评价方法就是让观察者根据一些事先规定的评价尺度或自己的经验对测试影像按视觉效果提出质量判断，并给出质量分数。在具体作法上，可在一定的光照、视距、分辨率大小等条件下，由一组专家和非专家观察者分别对所评价的同一图像进行打分，然后按照一定的规则得出一个总的评价结果。主观评价主要有两种尺度，即绝对尺度和相对尺度[2]，所谓绝对尺度就是对给定影像给出绝对的质量评分结果，而相对尺度就是确定某影像在一批相比较的影像中的相对质量尺度。主观方法相对于客观方法更有说服力，因为图像最终的服务

烟包质量缺陷视觉检测方案

从缺陷检测到质量控制——烟包质量缺陷视觉检测方案 时间：2013-12-2614:05来源：印刷英才网编辑：多多 目前，我国烟包印刷工艺以凹印为主，胶印为辅。烟包印刷不仅大量采用了金银卡纸、素面镭射纸、光柱镭射纸等特殊的承印材料，而且表面处理工艺较多，如凸点光油、网印光油、C平方、镭射转移等，压凸、压纹、模切等局部印后工艺更是必不可少。这种多种工艺融合在一起的加工方式有一定的操作难度，容易出现质量缺陷，因此，烟厂对烟包质量提出了越来越高的要求，这就使得烟包质量缺陷检测手段得到了不断发展和完善。 一，印前质量控制在印前环节，由于烟包印刷企业的产品种类一般较少，因此PDF 制版文件和经RIP处理后的文件校对工作量小，CIP3/CIP4等最新的制程也很少普及。但随着产品种类的不断增加，可以通过引入“电子文稿对版系统”来解决文件格式转化错误、拼版错误、RIP错误等印前质量问题产生的风险。 印刷质量缺陷在线检测最新的高精度在线检测是目前备受业界推崇的一种烟包印刷质量缺陷检测方式，其可以对低于0。1mm的刀丝、套印不准、漏印等凹印缺陷进行高精度检测。此外，国内外已经开发出可以对光柱镭射纸、素面镭射纸、金银卡纸印刷效果进行颜色测量的高光谱颜色测量系统，可在白卡纸上获得与采用X-Rite分光光度计相同的色差测量结果；而对于其他反射性纸张，在X-Rite分光光度计无法正常工作的情况下，通过高光谱颜色测量系统可以获得稳定、一致的颜色测量结果，测量精度可达0。05ΔEab。 在烟包胶印中存在的主要质量问题为因水墨平衡控制不当所导致的色差、干水、墨迹等瑕疵，质量检测的重点是对色差及部分印刷缺陷进行控制。视觉检测方案是利用加装在胶印机上的“在线检测+颜色测量”系统，进行100%印刷质量缺陷检测以及关键墨键区域的颜色实时测量。由于胶印机的“在线检测+颜色测量”系统需要在现有胶印机上进行结构改造，因此如果想要实现胶印在线废品剔除功能，就需要进行较大动作的设备改造。对此，烟包印刷企业普遍存在疑虑，后来又衍生出了独立于胶印机的离线测量系统，其可以放置在胶印机的旁边，配置看样台，工人可以在抽样的过程中，直接完成抽样产品的离线扫描，然后视觉检测系统同样可以给出100%的印刷质量缺陷检测结果，以及关键墨键区域的颜色测量结果。 随着品质要求的不断提高，胶印机制造厂商也逐渐意识到在线印刷质量缺陷检测的价值所在，于是在新设备出厂之前，就对胶印机结构进行改造，包括预留图像系统安装空间、设置独立的废品仓及控制系统等，这也在一定程度上推动了胶印在线质量缺陷检测系统的推广和应用。 二，过程质量控制典型的烟包印刷全流程解决方案如图1所示，主体分为单张烟包交付方式和卷盘烟包交付方式，不仅包括单张烫印、单张网印、单张模切、卷对卷烫印、卷对卷模切等工艺，还包括部分C平方工艺，在这些工艺中会产生大量废品，如烫印废品、上光废品、模切废品等，因此，烟包印刷过程同样需要进行自动化品质控制。过程质量缺陷视觉检测系统主要分为以下3类。 1.烫印质量缺陷在线检测系统无论是圆压圆烫金机还是平压平烫金机，烫金版的压力、温度以及电化铝的质量都会造成烫印图案转移不良或缺失等质量瑕疵，且电化铝本身成本较高，因此在烫金机上进行在线质量缺陷检测，可以极大程度地提高成品率、降低成本。 目前，由于国产平压平烫金机链道空间狭窄，尚无法安装全幅面检测系统，而卷筒纸烫金机上存在较多的安装空间，完全可以实施在线检测系统的改造。据了解，云南九九彩印有限公司、云南侨通包装印刷有限公司、东莞智源彩印有限公司等烟包印刷企业都已经率先引

OQASTMⅡ欧卡斯客观视觉质量分析系统

OQAS TMⅡ（欧卡斯）客观视觉质量分析系统 技术参数 *1. 测量参数：PSF（点扩散函数）、MTF（调制传递函数）、SR（斯特列尔比）、OSI（客观散射指数）、VA（100%、20%、9%对比度视力）。 *2. 测量分析功能：客观视觉质量测量、客观散射指数测量、人工晶体和自然晶状体调节幅度测量、客观检测泪膜功能、客观验光、对比度视力检测。 *3. 检测原理：780nm点光源，双通道技术。 4.PSF三维侧面图分析参数：width at 50%(arc min)、width at 10%(arc min) 5.测量范围：+5D ~ -8D S.E.（包括散光在内的高度屈光不正可额外加镜片来矫正） 6.屈光矫正允许误差：+/-3.0D 7.重复性：+/-0.10D 8.精确度：+/-0.10D 9.自然瞳孔直径测量：全自动 10.精确度：+/-0.1mm 11.人工设定瞳孔直径：2 ~ 7mm 12.泪膜功能检测时间：20秒 13.影像捕捉时间：240ms 14.激光二极管波长：780nm 15.激光功率选择：全自动 16.瞳孔平面最大激光能量值：0.02mJ/cm2 17.最佳聚焦位置：全自动 18.注视目标：景物 19.XY转换：操纵杆 20.尺寸：530 x 427 x 526 mm 21.工作面积：2.5 m2 22.重量：15Kg 23.提供功率：220/240 V ~ 50/60 Hz 24.操作温度：+10 oC ~ +40 oC 25.湿度：30% ~ 70%

26.检测分析数据和图像自动保存、快速分析、容易查找、容易对比、彩色打印。 27.图像采集、分析和结果显示，快速、直观；视网膜影像动态记录标识，自动选择最佳分析图像， 并标记已经查看过的图像；最佳视觉化影像定量分析工具：缩放、旋转、剖面和度量。

基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计

编号 本科生毕业设计 基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计 Surface defect detection system design based on machine vision 学生姓名 专业电子信息工程 学号 指导教师 学院电子信息工程学院 二〇一三年六月

毕业设计（论文）原创承诺书 1．本人承诺：所呈交的毕业设计（论文）《基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计》，是认真学习理解学校的《长春理工大学本科毕业设计（论文）工作条例》后，在教师的指导下，保质保量独立地完成了任务书中规定容，不弄虚作假，不抄袭别人的工作内容。 2．本人在毕业设计（论文）中引用他人的观点和研究成果，均在文中加以注释或以参考文献形式列出，对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体均已在文中注明。 3．在毕业设计（论文）中对侵犯任何方面知识产权的行为，由本人承担相应的法律责任。 4．本人完全了解学校关于保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交论文和相关材料的印刷本和电子版本；同意学校保留毕业设计（论文）的复印件和电子版本，允许被查阅和借阅；学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存毕业设计（论文），可以公布其中的全部或部分内容。 以上承诺的法律结果将完全由本人承担！ 作者签名：年月日

中文摘要 为了不断提高产品质量和生产效率，金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。针对金属工件表面的多种缺陷，本文设计了一套基于机器视觉能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。该系统采用面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分，提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求，使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测；采用自动选取图像分割阈值，根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件图像中的信息，实现了系统的自动测量；根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈，利用自动选取的阈值对金属工件表面的图像进行二值化分割，从而实现各种缺陷的自动提取及识别。 关键词：机器视觉表面缺陷CCD 图像处理缺陷检测

角膜塑形镜在美国真的被禁止了吗

角膜塑形镜在美国真的被禁止了吗？ 角膜塑形镜是一种源自于美国，随后传入我国的物理治近视方法。因为相关制度的不完善，虽然角膜塑形镜是目前矫治近视的最好方法，但也引起了很多争议和遗憾，最近网络上频繁流传：角膜塑形镜在美国已经导致数人失明、已被禁止使用的传闻。作为一名多年从事眼科工作人员，今天说一下角膜塑形镜，希望能给近视人群一个正确合理的引导。 角膜塑形镜的原理 一种多弧段逆几何设计，采用高透氧，高润滑航天材料制作而成，并采用空气动力免抛光技术，（国内还没有这项技术）配戴角膜上，夜戴晨取，对角膜进行整夜健康塑形，使角膜中心变平坦，重塑角膜曲率，让配戴者迅速恢复清晰视力，并有效控制或延缓近视和散光度数加深的一种矫正近视产品。 角膜塑形镜美国禁止是真的吗？ 美国食品和药物监督管理局（FDA）和中国（SFDA）均已批准高质量的夜戴型角膜塑形镜片使用，都以进行临床验证。其中就包括现在很多医院眼科都在用的美国科视角膜塑形镜，角膜塑形镜是国际上正式批准使用的医疗器械，它对矫正屈光不正是有很好疗效的。也是唯一能够控制或延缓近视和散光度数不在加深的最好方法。角膜塑形镜诞生就是在美国，而且是美国（FDA）批准的，所以美国禁止使用角膜塑形镜是不可信的。 近视人群和医生都要科学理智的对待角膜塑形镜 角膜塑形镜到现在已经发展得很成熟了。自从高透氧，高润滑材料（透氧系数在120以上）和免抛光技术的问世后，才是角膜塑形镜取得成功的关键。

角膜塑形镜是一种医疗器械，也是一种比较新的矫正近视的技术。首先产品质量要有保证，其次要有具备合法经营资格的正规医疗机构，还要有眼科医生和高级验光师的临床验配和长 期诊疗，同时更需要配戴者严格遵从医嘱并定期复查才是安全的。所以，角膜塑形镜不是可以随意使用的，在不正规的医疗机构或配戴不合格的角膜塑形镜是极为有害的，很容易损害眼睛，甚至导致失明。这一点，无论是医生或患者都应有清醒的认识，一定要到正规机构验配，不可盲目行事。 角膜塑形镜的特点主要在于： 1.优点：夜间佩戴，白天摘镜，恢复清晰裸眼视力，运动、生活、学习均不受影响;美观;可矫正小于800度的近视，;可为6岁-40岁年龄段的人配戴,年龄限制少。 2.缺点：镜片清洗与装卸难易程度同软性角膜接触镜，配带不当常有角膜炎等眼部炎症发生，因此对于佩戴者的卫生要求较高，且有眼底疾病的人不能佩戴角膜塑形镜。（传言所谓多人失明，跟此部分或有很大关系） 角膜塑形镜帮助控制近视度数向上发展，不具备至治愈近视的能力 综上所述，角膜塑形镜虽然能够在夜戴晨取后帮助配戴者获得理想裸眼视力，并且有效延缓近视者近视程度的加深，却无力根治近视。而实际上，当下还没有任何一种方式能够彻底治愈近视。部分患者期望角膜塑形镜能够根治近视实在是强人所难。即使是做激光手术，也是以切削患者角膜为前提进行的视力矫正，且在使用人群以及年龄段上均有严格要求，具有不可逆性，以及很大风险。本人作为一位麦迪格眼视光中心专业的眼科工作者，从事角膜塑形镜验配工作也有很多年了，我向您推荐美国麦迪格角膜塑形镜，中国唯一的美国原装进口

基于-机器视觉的端子表面缺陷检测方案

基于机器视觉的端子表面缺陷检测方案 一、检测对象 使用机器视觉系统对USB塑料连接片（端子）进行缺陷检测 二．检测要求 1.被测物体视野为14mm*18.5mm； 2.相机工作距离300mm。 3.检测精度0.02mm。 三．视觉检测系统设计 1．视觉组成：检测系统的视觉部分主要由工业相机、镜头、光源完成采图工作，使用图像处理软件完成对采集图像的检测工作。根据实际检测要求，选用合理硬软件配置。 2．工位设计：根据定位的精度要求以及检测物体的大小，设置合理工位确保检测过程。 工位图 四．案例效果图 拍摄效果图检测效果图

龙霖公司简介 龙霖科技有限公司是一家工业产品快速自动化检测、光电检测及图像影像测量解决方案提供商。公司总成光、机、电、计算机一体化等多种复合测量检测技术，业务范围涉及：自动化检测设备及项目研发，光电检测设备及项目研发，机器视觉系统集成及项目研发，专用三维测量设备开发，自动化及机电一体化设备及项目研发，高精度计量、检测设备及工具设计与制造等等。应用领域遍及轨道交通、军工、航空航天、重工船舶、汽车制造、机床模具、加工设备等装备制造业。 龙霖科技以强大技术优势引领中国自动化检测设备，测量仪器和专用测量设备的高端市场，研发技术支持来源于资深行业专家及高级工程师、国内的大学和研究所设计院。我们拥有自己在自动化技术和光电学技术领域整合能力，完善的工业检测解决方案设计能力及快速检测能力。打造为客户定向开发及个性化需求定制的新模式。提供机械设计、生产制造、品质控制等制造业的计量检测解决方案。 公司将最先进测量检测技术为中国的制造业服务，解决计量测量检测难题；致力于发展轻、精、快计量检测设备而奋斗。 服务范围 自动化检测设备及项目研发 现代计量检测行业，传统接触式已远远不能满足测量检测要求，会越来越多采用非

10.角膜塑形镜5大危害正确理解

对角膜塑形镜的五大危害的正确理解 现阶段我国近视患者已经呈向低龄化，主要由我国应试教育体系和电子产品的使用，造成孩子过度用眼所致。当然对于近视的患者来说，他们最关心的问题是如何控制他们的度数，因为在18岁发育定形之前，近视度数每年都会有所增加，尤其是8-12岁阶段，一年增加100度也算正常。在中学生物课上老师应该都讲到近视的发生与其眼轴增加有关，眼轴增长1mm ,度数增加300度，这也为什么说青少年度数很容易增加，而人成年后近视度数就很少增加了。主要与我们的身长发育有关。但也有很多家长不信科学，相信一些偏方，尤其是一些真性近视患者，如针灸、滴眼药水、按摩、吃中药等，这些都是治标不治本的。到头来度数还是照样急剧增加。 首先我对这篇文章出自（美国眼科医生协会）深表怀疑，因为角膜塑形术起源于美国，而且很多发达国家都有这项技术，由美国FDA认证，据我所知，美国现在的角膜塑形镜已发展到月抛了，到现在是一项很成熟的技术。如果你在国外有认识的眼科医生可以向其咨询。再说现在我国开展角膜塑形镜的地方都是一些医院及专业验配机构，如果真有问题，难道那么多医院还选择继续做？再者目前媒体上也未曾有报道因戴塑形镜而引起严重后果的，负面信息都是从网上流传的，真实性值的怀疑。不完全统计全国现戴角膜塑形镜用户达百万，我们身边也有很多戴塑形镜的孩子，各位家长可以向其它已经戴了塑形镜的孩子家长咨询一下，看是否有严重问题出现，发生严重安全问题的很少。 一、角膜塑形镜是为“圆锥角膜病”近视眼病人和其他一些患有特殊角膜疾病的近视眼病人设计的。如果有经验的眼科医生一看这句话就有问题，很明显作者把角膜塑形镜和RGP混为一谈了。虽然两者都属于硬性角膜接触镜，但两者的使用对像完全不同。角膜塑形镜的主要针对近视600度以内的孩子，经检查符合条件的可以有效控制近视发展和提升裸眼视力。RGP主要针对600以上的高度近视及圆锥角膜等患者使用。很明显贴子当中所说的是RGP，而非角膜塑形镜。 二、美国FDA 和中国国家药检局都规定，角膜塑形镜是第三类医疗器械。而第三类医疗器材是危险性级别最高的医疗器械。这样危险性级别最高的医疗器械(角膜塑形镜)怎么能用于少年儿童一般近视眼呢？ 1、首先作者也承认角膜塑形镜是由美国FDA和中国国家药检局认证的，那么对它的合法性是认可的。大家可以到国家食品药品监督管理总局的网站上在医疗器械搜索“角膜塑形”，有相关产品的适用范围，明确显示有矫正近视的作用。 2、为什么要把它归类到第三类医疗器械的范围，就是因为国家对这项技术要求比较严格，不是任何机构都可以做的，它属于一种严格的医疗行为，必须要取的第三类医疗器械资格证及遵照国家有关规定在具备条件的眼视光专业验配机构进行。 3、角膜塑形镜的适用人群并无年龄限制，主要考率到孩子自己的动手操作能力，一般要求是8-40岁。 三、不小心，角膜塑镜会使角膜发炎，穿孔，眼睛瞎掉。 针对这个问题，也是所有家长最关心的一个。我国从1998年引进该项技术，到现在已有上百万人接受了这一治疗。最初的2-3年内，由于缺乏医疗管理和规范性操作，开展这项技术的医院等对角膜塑形术治疗近视了解不够深入，验配经验和技术非常有限，消费者的依

基于视觉的缺陷检测概述

基于视觉的缺陷检测 在机器视觉的应用中,表面缺陷检测占据非常重要的位置,因为其可有效地提高产品质量、降低成本,并可提高用户满意度。 根据表面图像的特点可以将基于视觉的缺陷检测技术分为两类：一类为不具备明显纹理特征材质的缺陷检测，如光学元件，金属类器件等；一类为纹理类材质的缺陷检测，如木材、布匹等。 根据缺陷的形状可以分为两类：广义线类，包括裂纹，刻痕等；广义点类，包括凸块，凹陷，孔穴，污物等。 基于视觉的缺陷检测的主要步骤为： 特征提取为其中的关键，缺陷特征提取的好坏直接影响检测的效果。 预处理的目的是减少图像的噪声，提高目标与背景的对比度，突出图像中的缺陷特征。 小波技术在预处理中的应用： 1.小波去噪 2.小波融合 可以将不同角度拍摄的图像进行融合 采用小波融合方法既能够很好地保留几幅源图像基本信息，又能够突出图像中的缺陷边缘、结构等高频信息，使融合后的图像信息更加全面、准确，图像质量效果更加优良，全方位地表达了缺陷特征，可以为缺陷的进一步分类识别提供充足的数据支持。 不具备明显纹理特征的图像检测 此类图像的特点为缺陷目标和背景对比度低，瑕疵目标的形状比较复杂，整个瑕疵目标占整幅图像的比例非常小，受噪声影响大，图像没有纹理。 由于图像中无纹理，缺陷特征一般先用边缘检测算子提取缺陷区域的边缘，在将其从目标图像中分割出来，提取其特征参数如周长，面积，质心，圆形度，伸长度等，以此来进行缺陷检测和分类。 边缘检测算子： 1.梯度算子 2.LoG算子 3.canny算子 边缘检测算子需要准确的提取瑕疵边缘，又能抑制噪声的干扰，同时该算法还要具备快速、自适应性。需要寻找一种新或改进的算法。 为了辩识缺陷目标，需要将其与源图像的背景中分离出来，在此基础上进行进一步的处理和分析。 图像分割的算法： 1.阈值分割

表面缺陷检测

对于生产物件的检测，由于科学技术的限制，起初只能采用人工进行检测，这样的方式不仅消耗大量人力，而且浪费时间，效率低下。于是，基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术应运而生，我们有必要关注关注，并了解相关注意事项。 当今社会，随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件、主观判断等影响检测结果的准确性，实现能更好更准确地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。 产品表面缺陷检测属于机器视觉技术的一种，就是利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图象的采集处理、计算、进行实际检测、控制和应用。产品的表面缺陷检测是机器视觉检测的一个重要部分，其检测的准确程度直接会影响产品的质量优劣。由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求，而利用机器视觉检测很好地克服了这一点，表面缺陷检测系统的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展。

在进行产品表面检测之前，有几个步骤需要注意。 首先，要利用图像采集系统对图像表面的纹理图像进行采集分析； 其次，对采集过来的图像进行一步步分割处理，使得产品表面缺陷能像能够按照其区域特征进行分类； 再者，在以上分类区域中进一步分析划痕的目标区域，使得范围更加的准确。 通过以上的三步处理之后，产品表面缺陷区域和特征能够进一步确认，这样表面缺陷检测的基本步骤就完成了。 利用机器视觉技术提高了用户生产效率，使得生产更加细致化，分工更加明确，同时，减少了公司的人工成本支出，节省了财力，实现机器智能一体化发展。 南京博克纳自动化系统有限公司总部位于美丽的中国古都南京，是国内专业研制无损检测仪器及设备的高科技企业。公司致力于涡流、漏磁和超声波仪器及各种非标设备的研制，已拥有自主研发的多项国家专利。产品被广泛应用于航天航空、军工、汽车、电力、铁路、冶金机械等行业。产品出口：美国、

视觉环境评价方法

视觉环境评价方法 GB／T 12454—90 国家技术监督局1990—07—31批准 1991—03—01实施 1 主题内容与适用范围 本标准规定了评定室内视觉环境质量的差不多方法与步骤。 本标准适用于启用后的建筑设施室内以阅读、书写、或类似活动为要紧作业内容的工作场所视觉环境的评价。 2 评价方法 本方法藉助评价问卷考虑视觉环境中多项已知的阻碍人的工作效率与心理舒适的因素，确定各个项目偏离中意状态的程度，进而通过评分系统算出各个项目评分以及一个视觉环境指数，用以指示视觉环境存在的问题以及总的质量水平。 2．1 评价问卷 评价问卷涉及视觉环境中十项已知的阻碍人的工作效率与心理舒适的因素，每个项目包含“中意”、“不太中意”、及“不中意”三种可能状态，由评价人员使用问卷进行现场观看与推断，投票确定各个评价项目所处的条件状态。评价问卷形式见表1。

表1 评价问卷 a．请利用那个问卷评价一下那个室内的视觉环境状况。 b．请先对室内做一次总的观看，然后任选一个工作位置就座，逐项填写问卷。 c．请从那个室内的实际用途动身进行一切推断。依照自己的观看与感受，选定每个项目所处状态，投票或划勾。最好加注具体意见。 评价场所：评价时刻： 评价人员：

2．2 评分系统 对评价项目的各种可能状态，按照它们对人的工作效率与心理舒适的阻碍的严峻程度给予逐级增大的分值，用以计算各个项目评分；对问卷的各个评价项目，依照它们在决定视觉环境质量上可能具有不同的相对重要性给予相应的权值，用以计算视觉环境指数。各个项目权值及各种状态分值见表2。

表2评分系统 评价场所：评价时刻； 评价人员：

基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测.

基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测 何小利1 , 宋钰 2 (1. 四川理工学院计算机学院, 四川自贡643000; 2. 四川理工学院网络中心, 四川自贡643000; 摘要:本文对物体表面缺陷进行研究和检测. 而检测的方法是采用LED 环形灯光直接暗视场正面照明方式来提取插座面板划痕图像. 具体过程是使用动态阈值分割图像, 并采用放射变换、区域特征处理及连通区域提取等技术来检测出插座面板划痕. 关键词:机器视觉; 物体表面; 缺陷检测中图分类号:T P393 文献标识码:A 文章编号: 1009-4970(2011 02-0064-050 引言 在传统的产品生产过程中, 一般情况下对产品的表面缺陷检测是采用人工检测的方法. 随着科学 技术的不断发展, 特别是计算机技术的发展, 出现了计算机视觉检测技术. 利用这种新技术设计出来的系统不受恶劣环境和主观因素的影响, 能快速、准确地检测产品的质量, 完成人工无法完成的检测任务. 机器视觉检测结合了计算机图像处理和模式识别理论, 它综合了计算机技术、数据结构、图像处理, 模式识别和软件工程等不同领域的相关知识. 一个典型的机器视觉系统应该包括以下五大块, 照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器.

1 物体表面缺陷检测 物体表面缺陷检测是机器视觉的一种典型应用. 本文以插座面板划痕检测为例, 通过采用LED 环形灯直接暗视场正面照明方式采集图像, 然后使用动态阈值分割法将插座面板区域中划痕检测的感兴趣区域提取出来, 再通过使用区域特征、区域形态学对插座面板区域使用腐蚀运算去掉分割区域中杂点和小的突出物, 确保计算上有足够的精度, 最后使用放射变换、图像平滑、连通区域提取等算法 检测出划痕并显示其结果(见图 1. 图1 插座面板划痕检测流程图 1. 1 图像获取 照明的方向性通常有两种:漫射和直接照射.

基于全变分模型的视觉感知图像质量评价方法

第44卷 第1期 电 子 科 技 大 学 学 报 V ol.44 No.1 2015年1月 Journal of University of Electronic Science and Technology of China Jan. 2015 基于全变分模型的视觉感知图像质量评价方法 吴亚东1,2，张红英3,4 (1. 西南科技大学计算机科学与技术学院 四川 绵阳 621010；2. 西南科技大学核废物与环境安全国防重点学科实验室 四川 绵阳 621010； 3. 西南科技大学信息工程学院 四川 绵阳 621010； 4. 西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室 四川 绵阳 621010) 【摘要】基于人眼视觉系统对图像边缘结构信息和局部亮度刺激敏感的假设，该文提出了一种基于全变分模型的视觉感知图像质量评价PIQA 方法。该方法由边缘结构信息评价和局部亮度信息评价两部分组成。本文首先采用全变分模型描述失真图像与原始参考图像之间的图像结构信息变化；为测量亮度失真，又采用失真图像与参考图像之间的差值图像中封闭区域的能量函数来衡量人眼敏感的图像亮度信息。最后，采用3种标准图像数据库验证该评价方法的性能。实验结果表明，所提出的图像质量评价方法优于现有的图像评价标准。 关 键 词 能量函数; 人眼视觉系统; 感知图像质量评价; 全变分 中图分类号 TP394.1 文献标志码 A doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2015.01.013 A New Perceptual Image Quality Assessment Method Based on Total Variation Model WU Ya-dong 1,2 and ZHANG Hong-ying 3,4 (1. School of Computer Science and Technology, Southwest University of Science and Technology Mianyang Sichuan 621010; 2. Fundamental Science on Nuclear Wastes and Environmental Safety Laboratory, Southwest University of Science and Technology Mianyang Sichuan 621010; 3. School of Information and Engineering, Southwest University of Science and Technology Mianyang Sichuan 621010; 4. Robot Technology Used for Special Environment Key Laboratory of Sichuan Province, Southwest University of Science and Technology Mianyang Sichuan 621010) Abstract In this paper, based on the assumption that human visual system(HVS) is sensitive for image structures (edges) and local luminance (light stimulation), we propose a new perceptual image quality assessment (PIQA) metric based on total variation(TV) model in spatial domain. In the proposed metric, the TV’s comparison between a distorted image and its reference image is applied to measure the extent of the loss of the image structural information. As a complementary part to measure the distortion, the energy of enclosed regions in a difference image is used to measure the missing luminance information which is sensitive to human visual system. The performance of the proposed metric is validated with an extensive subjective database. The results show that the proposed metric outperforms the state-of-the-art of image quality assessment metrics. Key words energy function; HVS; PIQA; TV 收稿日期： 2014 ? 02 ? 25；修回日期： 2014 ? 11 ? 30 基金项目：国家自然科学基金(61303127)；国家科技支撑计划(2013BAH32F02，2013BAH32F03)；四川省科技厅项目(2011JQ0041, 11ZS2009)； 中国科学院“西部之光”人才培养计划(13ZS0106) 作者简介：吴亚东(1979 ? )，男，博士，教授，主要从事图像处理、可视化方面的研究. 图像质量评价方法在视觉处理算法中扮演着重 要角色，具有重要的应用价值。人是图像信号的最 终接收者，最直观、最符合HVS 的图像质量评价方 法是主观测试评价，最常用的主观图像质量评价方 法是平均意见打分(mean opinion score ，MOS)方法。 然而，该方法代价昂贵且费时，在实际图像处理应 用中不太实用。主观图像质量评价方法的不足，促 使研究人员在自动计算图像主观视觉质量的评价方 法方面开展了大量研究工作[1-8]。 根据不同的图像质量评价方法，图像质量评价标准可分为两大类：基于HVS 特性建模方法和图像信号驱动方法[1]。 基于HVS 特性建模方法综合相关心理学属性和生理学知识，包括时间、空间、色彩空间分解、对比度敏感函数(contrast sensitivity function ，CSF)、亮度自适应以及掩模效果等[1]，采用系统建模方法，建立图像质量评价模型。近年来，许多基于HVS 的图像质量评价方法[2-3] 被提出，其中一些方法也考虑