图像测试设备
图像测试设备是建立在CCD数位影像的基础上，依托于计算机屏幕测量技术和空间几何运算的强大软件能力而产生的。计算机在安装上控制与图形测量软件后，变成了具有软件的测量大脑，是整个设备的主体。它能读取光学尺的位移数值，通过建立在空间几何基础上的软件模块运算，瞬间得出所要的结果；并在屏幕上产生图形，供操作员进行图影对照，从而能够直观地分辨测量结果可能存在的偏差。
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图像测试设备
图像测试设备是建立在CCD数位影像的基础上，依托于计算机屏幕测量技术和空间几何运算的强大软件能力而产生的。计算机在安装上控制与图形测量软件后，变成了具有软件的测量大脑，是整个设备的主体。它能读取光学尺的位移数值，通过建立在空间几何基础上的软件模块运算，瞬间得出所要的结果；并在屏幕上产生图形，供操作员进行图影对照，从而能够直观地分辨测量结果可能存在的偏差。
图像测试设备的维护与保养
1、仪器应放在清洁干燥的室内（室温20℃±5℃，湿度60%），避免光学零件表面污损、金属零件生锈、尘埃杂物落入运动导轨，影响仪器性能。
2、仪器使用完毕，工作面应随时擦干净，再罩上防尘套。
3、仪器的传动机构及运动导轨应定期上润滑油，使机构运动顺畅，保持良好的使用状态。
4、工作台玻璃及油漆表面脏了，可以用中性清洁剂与清水擦干净。不能用溶剂擦拭油漆表面，否则，会使油漆表面失去光泽。
5、仪器LED光源使用寿命很长，但当有灯泡烧坏时，请通知厂商，由人员为您更换。
6、仪器精密部件，如影像系统、工作台、光学尺以及Z轴传动机构等均需精密调校，所有调节螺丝与紧固螺丝均已固定，客户请勿自行拆卸，如有问题请通知厂商解决。
7、软件已对工作台与光学尺的误差进行了补偿，请勿自行更改。否则，会产生错误的测量结果。
8、仪器所有电气接插件、一般不要拔下，如已拔掉，则必须按标记正确插回并拧紧螺丝。不正确的接插、轻则影响仪器功能，重则可能损坏系统。
图像测试设备神经网络的方法
这类方法先提取一定的图像变换域或空间特征, 再基于已知质量数据训练一个神经网络回归分析模型, 由图像特征预测图像质量.Kang 等采用卷积神经网络(Convolutionalneural networks, CNN) 将特征提取和回归分析融入同一个网络中, 网络包括5 层, 图像经局部MSCN一化后以32 ￡ 32 子块输入网络, 一层卷积层由50 个滤波器提取特征, 第二层进 大行小选择, 后面两层为800 节点的全连接网络, 一层为单个节点输出图像质量。Hou 等也采用具有5 层网络结构的深度学习算法进行图像质量评价,综合特征提取、分类、后验概率计算等功能为一体,由3 级小波变换细节特征为输入, 训练过程先采用受限波尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM) 进行层间学习, 再采用反向传递算法进行精细调整. 这两种算法的实验结果均明显优于其他无参考算法, 甚至在某些情况下优于全参考算法中较好的VIF。
图像测试设备的了解
一般先检测环境的光照度，再测试光源和环境的总光照度，之后通过检测得到的总光照度减去环境的光照度，得出光源的光照度值，这种检测方法得到的数值存在不准确性。在测试光源和环境的总光照度时，环境周围会将光反射或折射，不可避免会将反射或折射部分光线到检测仪器中，将计算到总光照度中，这样无形中增大了光源的光照度，而实际上该光源并没有达到此光照度，检测测得光照度并非实际光源的光照度。
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