图像处理技术应用案例
人脸识别与图像处理技术应用
人脸识别与图像处理技术应用近年来，随着科技的高速发展，人脸识别与图像处理技术得到了广泛的应用。
无论是在安全领域、商业领域还是日常生活中，都可以看到这些技术的身影。
本文将详细介绍人脸识别与图像处理技术的应用，并分点列出具体案例以及其带来的影响。
一、人脸识别在安全领域的应用1. 公安系统中的人脸识别技术- 在监控视频中进行人脸识别，帮助公安部门追踪犯罪嫌疑人。
- 在边境口岸进行人脸识别，以识别潜在的非法入境者。
- 在警务平台上应用人脸识别技术，加快警方工作效率。
2. 出入口门禁系统中的人脸识别技术- 在公司、学校等组织机构的出入口设置人脸识别门禁系统，提高安全性。
- 与既有的门禁系统相结合，实现人脸识别开门，方便快捷。
3. 移动支付中的人脸识别技术- 在手机APP中集成人脸识别功能，确保用户的支付安全。
- 通过人脸识别技术实现人脸支付，免去密码输入的麻烦。
二、人脸识别在商业领域的应用1. 零售业中的人脸识别技术- 在商场与超市中安装人脸识别设备，以监测购物者的行为并提供个性化服务。
- 通过人脸识别技术实现自助结账，节约顾客的时间。
2. 酒店业中的人脸识别技术- 在酒店前台设置人脸识别设备，快速完成入住手续，提高效率。
- 根据客人的面部特征，提供个性化的服务，如自动调整客房温度、播放客人喜欢的音乐等。
3. 旅游业中的人脸识别技术- 在景区售票处安装人脸识别设备，提高游客购票效率，减少排队时间。
- 通过人脸识别技术辅助导游工作，提供更好的旅游体验。
三、图像处理技术在相关领域的应用1. 医疗影像中的图像处理技术- 在医院中利用图像处理技术对CT、MRI等医疗影像进行分析，辅助医生做出诊断。
- 基于图像处理技术，开发出虚拟现实手术模拟系统，提高医生的手术技能。
2. 自动驾驶中的图像处理技术- 利用图像处理技术进行车道线识别，辅助自动驾驶车辆的导航与控制。
- 通过图像处理技术实现对前方障碍物的检测，提高自动驾驶车辆的安全性。
图像处理技术在医学诊断中的应用案例
图像处理技术在医学诊断中的应用案例医学诊断是指通过对患者的症状、体征以及相关检查结果的综合分析，确定疾病的性质与程度，从而制定出合理的治疗方案。
而随着图像处理技术的不断发展和进步，它在医学诊断中的应用变得越来越重要。
本文将介绍几个图像处理技术在医学诊断中的应用案例，以展示它的潜力和优势。
计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）是医学影像领域最常用的图像技术之一。
它们能够提供高分辨率的内部解剖结构信息，并可用于诊断各种疾病。
图像处理技术在这些影像上的应用可以加快图像的获取和处理速度，并改善图像的质量。
例如，通过噪声去除算法可以减少图像中的噪声干扰，从而提高图像的清晰度；通过图像增强方法可以增强图像的对比度，突出病变区域，使医生更容易发现异常情况。
图像分割技术在医学诊断中的应用也非常广泛。
图像分割是将图像划分为不同的区域或物体的过程，它对于医生来说是非常重要的，可以帮助他们更准确地诊断疾病。
例如，在肿瘤诊断中，图像分割可以帮助医生确定肿瘤的形状、位置和大小，从而制定出更精确的治疗方案。
图像分割还可以用于计算器官的容积和表面积，提供更准确的数据供医生参考。
图像配准技术在医学诊断中也有重要的应用。
图像配准是将不同图像或不同时间点的同一患者的图像进行对齐的过程，这对于医生来说是非常有价值的。
例如，在肿瘤治疗过程中，医生通常需要对比术前和术后的图像来评估治疗效果，而图像配准技术可以帮助医生将这两组图像进行对齐，从而更直观地看到病变的变化情况。
另外一个图像处理技术在医学诊断中的应用案例是计算机辅助诊断（CAD）。
CAD系统通过对大量医学图像的分析和处理，提供独立的第二诊断意见，帮助医生更准确地进行诊断。
例如，在乳腺癌诊断中，CAD系统可以自动检测和标记潜在的肿块或异常区域，对诊断和治疗起到重要的辅助作用。
CAD系统还可以自动提取特征，进行图像分类和识别，从而帮助医生快速准确地判断疾病的类型和程度。
综上所述，图像处理技术在医学诊断中的应用案例丰富多样，可以提高诊断的准确性和效率。
图像处理技术在虚拟现实教育中的应用案例
图像处理技术在虚拟现实教育中的应用案例虚拟现实技术近年来以其强大的沉浸式体验和交互性，正在逐渐改变着教育领域。
在虚拟现实教育中，图像处理技术扮演了重要角色，它通过实时图像计算和分析，能够提供更加逼真和交互式的教学体验。
本文将介绍几个图像处理技术在虚拟现实教育中的应用案例。
图像处理技术可以用于创建高度逼真的虚拟环境。
在虚拟现实教育中，学生可以通过穿戴式设备如头盔或眼镜进入虚拟世界，体验真实感十足的学习场景。
通过图像处理技术，教育者可以创建真实世界的三维模型，并且将其映射到虚拟环境中。
这样，学生就能够在虚拟现实中进行仿真操作，从而更深入地理解学科知识。
例如，在医学教育中，通过图像处理技术可以建立身体器官的虚拟模型，使学生可以在虚拟环境中进行真实的解剖实验，提高他们的学习效果。
图像处理技术可以用于实时交互和反馈。
虚拟现实教育中的图像处理技术可以实时跟踪学生的动作和表情，并对其进行分析和反馈。
通过使用摄像头和深度传感器等设备，系统可以实时捕捉学生的动作和面部表情，然后进行图像处理和计算。
例如，在语言教育中，系统可以分析学生的发音和语调，然后提供实时的反馈和建议，帮助学生改善口语表达能力。
这种实时交互和反馈能够让学生在虚拟环境中更加积极主动地参与学习，加深对知识的理解。
图像处理技术还可以用于虚拟化实验室和设备。
传统上，学生在学习科学和工程领域时需要前往实验室进行实践操作，但实验室设备的限制和安全考虑往往制约了学生的实验体验。
通过图像处理技术，教育者可以创建虚拟实验室，并将实验设备的图像模拟到虚拟环境中。
学生可以在虚拟环境中操作虚拟设备，进行实时仿真实验。
例如，在化学教育中，学生可以在虚拟环境中进行化学反应的模拟实验，避免了实验中的安全风险，并且能够更加自由地探索反应的变化和结果。
图像处理技术可以提供个性化的学习体验。
在虚拟现实教育中，学生可以根据自己的需求和兴趣选择不同的学习内容和教学方式。
通过图像处理技术，系统可以根据学生的表情和反应，实时调整内容和难度，以满足不同学生的学习需求。
图像处理技术的原理及应用案例
图像处理技术的原理及应用案例在现代科技快速发展的时代，图像处理技术逐渐成为了一个非常重要的领域。
有些人可能会想，“图像处理指的是什么呢？”实际上，图像处理不仅仅是简单的对图片的美化和优化，还包括对图像的分析、识别、重建等方面的技术。
本文将为大家详细介绍图像处理技术的原理以及实际应用案例。
一、图像处理技术的原理1.数字图像处理数字图像处理是指通过一个计算机系统对数字化的图像进行各种处理，进而获得可用的图像信息的过程。
数字图像处理首先需要将图像进行数字化处理，然后再根据用户需求，进行各种调整、改变、优化等操作。
而数学方法则是数字图像处理的基础，通过各种数学模型的应用，可以分析和优化图像信号的质量。
2.数字图像处理的流程数字图像处理的流程一般包括四个部分：数字图像获取、数字图像预处理、数字图像处理和数字图像分析。
在数字图像获取环节，我们需要采用传感器、摄像机、扫描仪等设备将图像进行数字化处理，然后再进入数字图像预处理阶段，对原始图像进行去噪、增强、分割等处理，再进入数字图像处理阶段，对图像中特定的目标进行识别、重构和优化，最后再进入数字图像分析环节，利用数学方法对图像信息进行分析和处理。
3.数字图像处理的应用领域数字图像处理技术被广泛应用于各个领域，如航空、医学、生物、交通、地质等。
在航空领域，数字图像处理可以对航空图像进行自动识别和跟踪分析；在医学领域，数字图像处理可以对医学影像进行自动探测和分析；在生物领域，数字图像处理可以对显微镜成像进行分析和识别；在交通领域，数字图像处理可以用于交通监控和识别等方面；在地质领域，数字图像处理可以用于地形分析和地质成像等方面。
二、图像处理技术的应用案例1.医学影像处理医学影像处理是一种在医疗领域广泛使用的图像处理技术，它旨在通过数字图像处理来获得更高质量的医学图像并提高医疗诊断的准确性。
医学影像处理可以进行多种类型的图像处理，如对医学影像进行增强、去噪、降低辐射等。
图像处理技术应用案例
Sobel算法是一种简单而有效的 边缘检测算法，它通过计算像 素点周围像素的梯度来检测边 缘。
Roberts算法是一种基于局部差 分的边缘检测算法，它通过计 算像素点在水平和垂直方向上 的差分来检测边缘。
特征点提取
特征点提取是图像处理中的重要技术， 用于从图像中提取具有代表性的特征 点。这些特征点可以用于图像匹配、 目标识别等应用。
高分辨率图像，提高图像的分辨率和清晰度。
03 图像特征提取应用案例边缘测边缘检测是图像处理中的基础 技术，用于识别图像中的边缘 和轮廓。通过边缘检测，可以 提取出图像中的重要特征，如
线条、形状等。
Canny边缘检测算法是一种常 用的边缘检测方法，它能够有 效地检测出图像中的弱边缘，
并抑制虚假边缘的检测。
物体识别
总结词
物体识别技术能够自动识别图像中的物体， 为智能驾驶、无人机、机器人等领域提供支 持。
详细描述
物体识别技术利用计算机视觉和深度学习算 法，自动识别图像中的物体，为智能驾驶系 统提供实时路况信息，提高行车安全性；无 人机通过物体识别技术，实现自动跟踪和避 障功能；机器人利用物体识别技术完成更复 杂的任务，提高工作效率。
纹理分析
纹理分析是图像处理中的一项重要技术，用于描述图 像中像素的排列和分布模式。通过对纹理的分析，可
以提取出图像中的重要特征。
输标02入题
灰度共生矩阵是一种常用的纹理分析方法，它通过分 析像素之间的灰度级关系来描述纹理。
01
03
Gabor滤波器是一种基于方向和频率的纹理分析方法， 它能够提取出与特定方向和频率相关的纹理特征。
遥感图像等。
06 图像处理技术在医学影像 中的应用案例
CT图像重建
线性代数在医学图像处理中的应用 案例解析
线性代数在医学图像处理中的应用案例解析线性代数在医学图像处理中的应用近年来，随着科技的不断发展，医学图像处理技术在医疗领域中扮演着越来越重要的角色。
而线性代数作为一门重要的数学分支，也被广泛应用于医学图像处理中。
本文将以多个案例来解析线性代数在医学图像处理中的应用，展示其在提高医学诊断准确性、减少操作风险等方面的积极作用。
案例一：三维重建技术在医学图像处理中，三维重建技术是一项常用的技术。
通过将多幅二维医学图像进行重建，可以得到一个三维的结构模型，从而更准确地了解患者的病情。
在这个过程中，线性代数起到了至关重要的作用。
首先，我们可以将每一幅二维医学图像视为一个二维向量，然后将这些向量构成一个矩阵。
通过对这个矩阵进行分解和运算，可以得到一个近似原始三维结构的矩阵。
然后，通过对这个近似矩阵进行优化和逼近，最终可以得到一个高精度的三维结构模型。
其次，线性代数的矩阵运算还可以用于解决三维重建中的一些实际问题。
例如，在重建过程中，可能会遇到数据缺失或者不完整的情况。
通过利用线性代数中的矩阵填补方法，可以将缺失的数据进行估计，从而得到一个更完整的三维结构模型。
案例二：图像增强和恢复在医学图像处理中，图像增强和恢复技术被广泛应用于提高图像质量和清晰度。
而线性代数提供了一种有效的数学工具来实现图像的增强和恢复。
一种常用的图像增强技术是滤波操作。
通过对图像进行滤波，可以去除图像中的噪声，并提高图像的清晰度。
在这个过程中，线性代数中的卷积运算被广泛应用。
通过将图像视为矩阵，可以利用线性代数中的卷积定理和矩阵运算，对图像进行滤波操作，从而实现图像的增强。
此外，在医学图像处理中，还常常需要对低质量的图像进行恢复。
这种情况下，线性代数中基于最小二乘法的技术被广泛应用。
通过对图像进行建模，利用线性代数中的最小二乘法，可以对低质量的图像进行修复，从而恢复其细节和清晰度。
案例三：图像分割和分类在医学图像处理中，图像的分割和分类是非常关键的步骤。
图像处理技术在虚拟现实中的应用案例解析
图像处理技术在虚拟现实中的应用案例解析虚拟现实 (Virtual Reality, VR) 是一种通过计算机生成的模拟环境，用户可以通过佩戴特殊设备进入并与虚拟环境进行交互。
图像处理技术在虚拟现实中起到了至关重要的作用，它们为虚拟环境的实时渲染、视觉效果的增强以及用户体验的提升提供了支持。
本文将从三个案例中解析图像处理技术在虚拟现实中的应用。
图像处理技术在虚拟现实游戏中扮演了重要的角色。
虚拟现实游戏是目前大众所接触到的最为普遍的虚拟现实应用领域。
虚拟现实头盔通过将图像投射到佩戴者的视野中，为玩家营造出沉浸式的游戏体验。
为了增强游戏的真实感和视觉效果，图像处理技术被广泛应用于虚拟现实游戏中。
例如，实时渲染技术能够确保高帧率和低延迟的图像输出，为玩家提供更加流畅的游戏体验。
光照和阴影效果的实时计算、反射和折射的模拟，以及人物和场景的纹理映射，都需要图像处理技术的支持。
虚拟现实在医学领域的应用也受益于图像处理技术的发展。
在医学虚拟现实中，图像处理技术可以用于三维重建、模拟手术和病灶识别等方面。
例如，基于磁共振成像(MRI)和计算机断层扫描(CT)等医学图像数据，图像处理技术可以将这些二维图像数据转化为三维模型，使医生能够更好地理解患者的病情。
图像处理技术还可以用于虚拟手术模拟，为外科医生提供一个安全的训练环境，以提高手术的精确性和安全性。
通过图像处理技术，医生可以对肿瘤等病灶进行快速准确的识别，以便更好地制定治疗方案。
图像处理技术在虚拟现实交互设计中的应用也具有巨大潜力。
虚拟现实交互设计旨在创造一种交互性强、自然感和真实感十足的虚拟环境。
图像处理技术通过实时动作捕捉、姿势追踪和表情识别等技术，能够将用户的动作和表情转化为虚拟角色的动作和表情，从而提高用户与虚拟环境的互动体验。
图像处理技术还可以用于实时背景与虚拟物体的融合，使虚拟物体在现实背景中呈现出更加真实的效果，增强用户的沉浸感。
总结来说，图像处理技术在虚拟现实中扮演着非常重要的角色。
图像处理技术在工业生产中的应用
图像处理技术在工业生产中的应用一、引言随着现代科学技术的飞速发展，图像处理技术被广泛应用在各个领域，其中工业生产也不例外。
近年来，图像处理技术在工业生产中的应用越来越普遍，其优点得到大家的广泛认可。
本文主要就图像处理技术在工业生产中的应用展开探讨。
二、工业生产中图像处理技术的应用范围1.质量检测基于图像处理技术的工业质检，是通过对产品的图像进行捕捉、处理、分析等技术手段，进行质量检测。
工业生产中用以检测缺陷、尺寸精度、外观、异物、损伤等信息，并及时将这些信息反馈回生产线，实现自动化控制。
这种技术在制造行业、航空业、电子行业、汽车行业等领域中广泛应用，可以提高生产效率，降低成本，提高产品品质。
2.机器视觉工业机器视觉，可以实现在生产线上对产品的快速检测、分类、计数、排序等功能。
机器视觉系统可以检测产品的外观、外形、颜色、纹理、标识等特征，进行判别和分类。
而且，机器视觉可以直接实现智能化，可以减少人工干预，提高生产线的自动化水平，降低人工成本，增加生产效率。
3.自动化控制图像处理技术可以应用于自动化控制中。
其通过图像采集、分析来控制机器或设备的运行状态。
例如，自动化机器人就是通过图像识别、处理、分析技术来实现生产线上的物品的自动分拣、装配等任务；智能化感知系统则可以通过识别和分析物体的运动轨迹，从而更好的实现机器的控制。
三、工业生产中图像处理技术的应用案例1. 质检领域在制造业中，通过对产品的缺陷检测，提高产品的合格率，降低因为产品缺陷带来的损失。
例如，某家汽车生产企业利用图像处理技术对汽车车身表面的涂漆进行检测。
传统的检测方式是人工目视检测，而这种方法的不足在于工作效率低，检测精度不高。
经过引进图像处理技术后，可以实现对涂漆颜色、厚度、涂敷均匀性等参数的检测，提高了生产效率和检测精度，同时也降低了人工成本。
2. 机器视觉领域在电子行业中，图像处理技术主要应用在SMT（Surface Mount Technology）生产中，SMT是电子制造行业的一种重要装配技术，其通过机器自动对元器件进行挑选和排列，提高了制造效率。
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❖ 图像选区及放大 可选择1－9个选区，并放大2、4、8、16倍，实现全屏连续观察
❖ 图像多能量显示 对有机物显示为橙色、无机物显示为蓝色、混合物为绿色
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可显示前20幅图像，并对回拉图像可进行实时图像处理:
❖ 图像加亮
对重要的工业设备 进行无损检测，确 定其内部结构 如：工业CT等
如机场、车站等小 型安检设备，海关 的大型集装箱检查 设备
Diagram
CT检查
Table
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3-D Pie Chart
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车站安检设备
盾牌150150型X射线安检机
❖ 盾牌150150型安检设备采用了克金基础研发中 心的系列科研成果和东影图象研发中心的成果合 作而成，其射线探测与成像技术居行业领先水平 并拥有完全自主知识产权，检测出来的图像清晰 、准确，辅助以强大的图像处理技术，更易于识 别各种违禁物品。
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图像处理技术的应用ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
目录
1
图像处理技术的基本概念
2
图像处理技术应用的领域
3
图像处理应用案例分析
基本概念
❖图像处理技术的概念？
定义：是通过计算机对图像进行去除噪声、 增强、复原、分割、提取特征等处理的方法 和技术。
应用领域
应用领域
基础处理
通过各类算法来加强 图片视觉效果，比如 对比度，降噪等等。 典型的应用包括比 Photoshop此类软件 ，或者各类摄像设备 在输出图像前的预处 理等等。
❖ 输送机的传送带有涨紧装置，传送带均为滑动床型，滑动床长期在最 大承载重量工作时没有永久的变形。
❖ 传送带驱动机构采用电动滚筒，符合IEC标准，易于维护和更换。滚 筒电机的绝缘等级高于F级。
❖ 传输带主要成分为PU；双层聚脂布夹心，面层为PU，底层为编织， 适用工作温度范围为－5℃～＋50℃。皮带厚度公差为10%，皮 带长度公差为0.3%，皮带曲率小于5mm/5m。抗静电，阻燃、 防霉、无毒特性。皮带接头粘接，强度与皮带相同。
连续多级加亮，提高高吸收率（难以穿透）物体的对比度
❖ 图像加倍
连续多级加黑，提高低吸收率（易穿透）物体的对比度
❖ 图像扫描
黑白图像的灰度扫描，彩色图像的饱和度扫描，图像冻结，对选定区
域可进行加强处理
❖ 正/负图像 对吸收率高的物体显示为亮色，对吸收率低的物体显示为深色。黑白/彩 色图像均可行上述处理
❖ 其行李安检设备由行李输送部分、X射线控制部 分、信号处理及传输部分、图像处理部分、电气 控制部分等组成
1) 行李输送部分
❖ 设备采用通道式皮带输送方式，主要有电动滚筒、皮带、改向滚筒、 调偏滚筒和通道组成，在通道周围均覆上纯铅板，在通道出入口采用 含铅橡胶对射线进行屏蔽，防止射线泄漏。设备安装、拆卸较为方便 ；并装有滚轮和支脚，可以方便的移动和支撑
❖ 射线控制箱有可靠的安全装置，并有射线剂量控 制能力，当射线发生器故障或控制部分本身出现 故障，能及时被关闭，具有防止外部打火或内部 跳火的措施。
3)
信号处理及传输部分
❖ 此部分包括L型高精度阵列探测器、模拟/数字转 换、信号传输等，主要功能是
❖ 接受穿过行李的X射线信号，进行处理后通过 USB传输到计算机内进行图像处理。技术主要组 成部分：
号测试；电源测试
❖ 彩色/黑白图像的切换 彩色和黑白图像的显示可以切换
❖ 日期及时间显示 可显示时间和日期
❖ 行李计数 李累计显示)
对通过检查的行李数量计数(含可疑行
❖ 急停功能 作
按下急停按钮（三处），设备停止工
❖ 其他功能
网络接口、图像转存功能、自动训管
功能、自动维护保养提示功能、操作员密码登陆功能系统
内容处理
对图像内容的分析。 常见应用包括脸部检 测与识别、视频搜索、 电话会议辅助系统、 汽车辅助系统（比如 行人探测）等等很多 方面，此类应用目前
正处于快速成长期。
应用领域
医学 应用
工业 应用
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安全 检查
包括X光透视、核 磁共振成像（MRI ），计算机层析X 射线成像（CTI） 核医学影像（NMI ）
❖ c、 PC图像处理子系统图像处理是将传输过来的信号进 行处理，显示在屏幕上，供操作人员进行辨别。
4) 图象处理
❖ 图像处理是将传输过来的信号进行处理，显示在 屏幕上，供操作人员进行辨别。设备采用东影基 础研究中心领先的技术，提供边缘增强（EEH） 反像显示（NEG）、有机物剔除（OS）、无机 物剔除（O2）、伪彩色（C/B）、局部穿透增 强（HIGH/LOW）等图像处理功能，便于对违 禁物品进行识别，同时具有图像回拉、放大和图 像存储功能（10000幅以上）。
图像系统具体参数：
❖ X射线传感器 多能量L形光电二极管阵列探测器
❖ 显示器
17英寸彩色液晶显示器，符合MPRⅡ和TCO03标准
❖ 图像保存
实时存储10000幅图像以上，可以刻录在光盘上进行保存或通过
USB/以太网输出
❖ 图像灰度级 4096
❖ 图像高分辨率 1280×1024
❖ 图像处理
24bit实时处理
❖ 传送带设有调偏装置，可以预防皮带跑偏。 ❖ 皮带机出口端，配置不锈钢无动力滑床，滑床长度约1.2m ，防止
行李滚落到地面。
2) X射线控制部分
❖ 安检设备所用的x射线源由x射线发生器及其控制 部分组成。x射线发生器是将x光管和高压模块一 起封装，内部注入油用于绝缘和冷却；控制部分 提供高压驱动和灯丝电流驱动，并提供高压、束 流、热流的数值显示。
❖ 炸药/自动侦测 对炸药和进行自动检测
❖ 高密度报警
对穿不透物品报警
❖ 危险品自动插入 将危险品的图像插入到正常行李图像中
❖ 附加图像显示框 显示图像的微缩图
❖ 连续扫描功能
对较薄的物品进行检测
❖ 快捷键
.根据用户自定义实现相应的组合功能。
其它功能
❖ 上电自诊断
提供：系统输入功能测试；系统输出
功能测试；光栅测试；X射线控制器信号测试；探测器信
❖ 有机物剔除图像 突出显示无机物图像，有机物显示出黑白图像
❖ 无机物剔除图像 突出显示有机物图像，无机物显示出黑白图像
❖ 遮挡物连续剔除 将高吸收率的物体进行逐层剥离以便看清后边物体
❖ 边缘增强
显示清楚的图像
❖ 图像增强
超级图像增强，局部图像增强变化，灰度级分段增强
❖ 丢失目标控制 如果操作人员漏过图像上所显示的可疑目标，系统 显示提示信息，输送带将自动停止。
❖ 安检设备包含以下三种子系统：探测子系统，数 据控制传输子系统和PC图像处理子系统。
❖ a、 探测子系统包括探测板和探测器，负责将X射线信号 转换为可处理的数字信息，并交数据控制传输子系统
❖ b、 数据控制传输子系统负责接受PC机的指令，来控制 探测器的工作状态，并提供探测器工作必需的所有的信号 。将测试的可处理的数字信息转发到PC机，供图像处理 子系统处理。同时完成与键盘、光障、X射线、马达等部 件的协调控制，使控制准确、稳定可靠，信息流畅、完整 。
和X射线发射计时功能、全中文菜单等
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