客观视觉质量分析系统及临床应用
计算机视觉的应用场景
计算机视觉的应用场景计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的学科，通过让计算机具备感知、理解和解释图像和视频的能力，从而实现各种实际应用场景。
计算机视觉广泛应用于许多领域，包括工业、医疗、交通、农业、安防等。
本文将介绍计算机视觉在不同领域的应用场景。
1. 工业领域在工业领域，计算机视觉被广泛用于自动化生产线和质量控制。
通过使用计算机视觉系统，可以实现产品的自动分类、检测和排序，提高生产效率和产品质量。
例如，利用计算机视觉技术，可以对产品的尺寸、形状、颜色等进行检测和测量，以确保产品符合要求。
此外，计算机视觉还可以用于检测生产线上的故障和异常，及时进行处理和修复，提高生产线的稳定性和可靠性。
2. 医疗领域计算机视觉在医疗领域的应用涉及医学图像处理、病理分析、疾病诊断等多个方面。
例如，通过计算机视觉技术，可以对医学影像（如X光片、CT扫描、MRI图像等）进行自动分析和解读，帮助医生准确诊断疾病。
此外，计算机视觉还可以用于医学图像的智能辅助操作，如智能导航、智能定位等，提高手术的精确性和安全性。
3. 交通领域计算机视觉在交通领域的应用主要包括智能交通管理、驾驶辅助系统和交通安全监控。
例如，通过计算机视觉技术，可以对交通流量和交通事故进行实时监测和预警，快速响应交通拥堵和事故，提高交通管理效率和交通安全水平。
此外，计算机视觉还可以用于车辆和行人识别、车牌识别等应用，实现智能交通管理和自动化驾驶。
4. 农业领域在农业领域，计算机视觉被广泛应用于农作物病虫害检测、果实成熟度检测、粮食质量检测等方面。
通过利用计算机视觉技术，可以对农作物的生长情况进行监测和分析，及时发现病虫害，并采取相应的防治措施，提高农作物的产量和质量。
此外，计算机视觉还可以用于果实成熟度的检测和分级，帮助农民提高农产品的市场竞争力。
5. 安防领域计算机视觉在安防领域的应用主要集中在视频监控和人脸识别方面。
通过使用计算机视觉技术，可以对监控视频进行实时分析和处理，实现视频内容的智能识别和异常检测。
立体视觉信号质量评价方法
05
立体视觉信号质量评价结果应 用与改进建议
评价结果应用领域
视频监控
虚拟现实
立体视觉信号质量评价结果可应用于视频 监控领域，以评估监控画面的清晰度和立 体感，提高监控效果。
立体视觉信号质量评价结果对虚拟现实的 沉浸感和逼真度有重要影响，可用于优化 虚拟环境的视觉效果。
医学影像
游戏开发
立体视觉信号质量评价结果可用于评估医 学影像的立体感和清晰度，提高诊断的准 确性和可靠性。
04
立体视觉信号质量评价实验设 计与实施
实验设计原则
科学性原则
实验设计应基于科学理论，确保 实验结果具有可重复性和可验证
性。
客观性原则
实验设计应避免主观因素对实验 结果的影响，确保实验结果的客
观性。
对比性原则
实验设计应设置对照组或不同条 件组，以便对立体视觉信号质量
进行评价。
实验实施步骤
搭建实验环境
基于机器学习的评价方法
深度学习模型
利用深度学习模型对立体视觉信号进行特征提取和分类，通过模型的准确率、召回率等指标对立体视觉信号质量 进行评价。
神经网络模型
利用神经网络模型对立体视觉信号进行特征提取和分类，通过模型的准确率、召回率等指标对立体视觉信号质量 进行评价。同时，可以利用神经网络模型对立体视觉信号进行预测和生成，从而得到更加准确的评价结果。
立体视觉信号质量评价的对象可以是各种类型的立体视觉信号，如立体图像、立 体视频、立体音频等。
立体视觉信号质量评价重要性
立体视觉信号在许多领域都有广泛的应用，如医学影像、虚 拟现实、增强现实等。因此，对立体视觉信号的质量进行准 确评价是非常重要的。
通过立体视觉信号质量评价，可以了解立体视觉信号的优劣 ，为后续的处理和应用提供参考。同时，也可以为立体视觉 信号的生成和处理提供改进方向，提高其质量和性能。
视觉信息质量感知模型及评价方法
视觉信息质量感知模型及评价方法contents •引言•视觉信息质量感知模型•视觉信息质量评价方法•视觉信息质量感知模型的应用•总结与展望目录CHAPTER引言研究背景和意义探讨视觉信息质量感知模型的结构和特征，提出一种客观、全面的视觉信息质量评价方法。
研究方法通过文献综述和实验研究相结合的方式，对视觉信息质量感知模型进行验证和优化，同时设计并实现一个视觉信息质量评价系统，以客观地评估视觉信息的质量。
研究目的研究目的和方法VSCHAPTER视觉信息质量感知模型基于人类视觉系统的质量感知模型生理机制该模型基于人类视觉系统的生理机制，包括视网膜、视神经和大脑皮层的结构与功能。
视觉感知模型利用视觉感知的机制，对图像或视频的视觉信息进行解析、处理和识别。
心理感受模型还考虑了人们对图像或视频的心理感受，如色彩、纹理、形状等。
010302基于图像特征的质量感知模型图像特征提取特征分析与比对模型训练与优化03自适应能力基于深度学习的质量感知模型01深度神经网络02端到端学习CHAPTER视觉信息质量评价方法直接观察法通过观察者的直接感受来评价图像的质量，包括对清晰度、色彩、亮度等方面的评价。
此方法最具真实性，但受主观因素影响较大。
评分法通过给图像打分来评估其质量，打分标准可以基于清晰度、色彩还原度、细节表现力等方面。
此方法操作简单，但需要保证评价者具备专业知识和经验。
数学模型法深度学习法半主观评价方法CHAPTER视觉信息质量感知模型的应用图像增强是计算机视觉领域的重要应用之一，旨在改善图像的质量和可视化效果。
视觉信息质量感知模型可以帮助衡量增强算法的性能和效果，从而优化增强算法的设计。
基于深度学习的图像增强方法已经成为研究热点。
视觉信息质量感知模型可以用于评估不同增强算法的性能和效果，从而为实际应用提供参考依据。
CHAPTER总结与展望研究成果总结视觉信息质量感知模型的研究已经取得了一定的进展，为图像和视频质量的评估提供了有效的工具。
感官分析在检验工作中运用的思考及建议
感官分析在检验工作中运用的思考及建议随着科技的不断发展和进步，检验工作在生产制造、医疗卫生、环境保护等领域中扮演着越来越重要的角色。
在检验工作中，准确的感官分析对于保障产品质量、检验环境污染、评估食品安全等方面至关重要。
如何正确运用感官分析成为了检验工作中的一个关键环节。
本文将从感官分析在检验工作中的意义、存在的问题以及相应的解决思路和建议等方面进行探讨。
一、感官分析在检验工作中的意义感官分析是指通过听、闻、视、味、触等感官来检验和评估样品的品质和特性。
在检验工作中，感官分析是一种客观、直观、简便、快捷的检验方法。
通过感官分析，能够及时全面地了解样品的外观、气味、口感等情况，发现问题和隐患，为后续的分析判断提供重要参考。
在食品行业中，感官分析通常是品尝食品的口感和味道，检查食品的新鲜程度和食材的质量。
在医疗卫生行业中，感官分析可用于检测病人的味觉和嗅觉功能，判断病情。
在环境保护领域，感官分析可以通过嗅觉和视觉来检测空气和水的污染程度。
感官分析在检验工作中的意义主要体现在以下几个方面：1. 及时发现问题。
通过感官分析能够及时全面地了解样品的情况，及早发现问题和隐患，避免因问题未被发现而带来的损失。
2. 提高检验效率。
感官分析是一种简便、直观的检验方法，能够快速地进行评估，提高检验效率，减少检验时间和成本。
3. 辅助其他检验方法。
感官分析可以为其他检验方法提供重要的参考和验证，提高检验结果的准确性和可靠性。
尽管感官分析在检验工作中具有重要的意义，但在实际运用中也存在着一些问题：1. 主观性。
感官分析容易受到个体主观意识、经验、文化背景等因素的影响，导致评价结果不够客观和准确。
2. 一致性。
不同的检验人员对同一样品的评价可能存在差异，缺乏一致性和标准化。
3. 专业性。
感官分析需要检验人员具备一定的专业知识和技能，但现实中存在着专业人员不足的情况，导致感官分析结果水平参差不齐。
5. 受限制。
部分检验工作中，比如需要检验有毒、有害、易挥发的物质，感官分析可能无法满足要求，存在着局限性。
视觉检测应用案例
视觉检测应用案例
随着计算机视觉技术的快速发展，视觉检测应用已经广泛应用于各个领域。
以下是几个常见的视觉检测应用案例。
1.工业质量检测：工业生产过程中，通过使用计算机视觉技术，可以对产品进行高效、准确的质量检测。
例如，在汽车生产线上，通过视觉检测系统可以检测车身表面是否有划痕或者漏涂的情况，提高产品的质量和可靠性。
2.医疗诊断：在医学领域，计算机视觉技术可以帮助医生进行诊断和治疗。
例如，在眼科领域，通过图像识别技术可以帮助医生自动诊断眼底图像中是否存在眼底病变，提高诊断的准确性和效率。
3.农业智能化：计算机视觉技术可以应用于农业生产中，实现农业智能化。
例如，在果园中，通过使用视觉检测技术可以自动检测果实的成熟度和质量，提高果农的生产效益。
4.安防监控：视觉检测技术在安防领域有着广泛的应用。
通过使用计算机视觉技术，可以对监控摄像头拍摄到的图像进行实时分析和识别，例如识别人脸、车牌等关键信息，提供更加智能、高效的安防解决方案。
5.交通管理：计算机视觉技术可以应用于交通管理中，提高交通安全和交通效率。
例如，通过使用视觉检测技术可以实现对交通违法行为的自动识别和记录，提高交通执法的效率。
6.无人车辆：计算机视觉技术是实现无人驾驶的关键技术之一、通过使用视觉检测技术，无人车辆可以实时感知周围环境，包括检测道路上的障碍物，判断道路的交通状况等。
这些检测结果可以用于自动驾驶算法的决策和控制，实现安全、高效的无人驾驶。
总结起来，计算机视觉技术的应用已经渗透到各个领域中，极大地提高了生产效益和社会效益。
随着技术的不断发展，视觉检测应用将会得到进一步的拓展和完善。
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：+/-3.0D7.重复性：+/-0.10D8.精确度：+/-0.10D9.自然瞳孔直径测量：全自动10.精确度：+/-0.1mm11.人工设定瞳孔直径：2 ~ 7mm12.泪膜功能检测时间：20秒13.影像捕捉时间：240ms14.激光二极管波长：780nm15.激光功率选择：全自动16.瞳孔平面最大激光能量值：0.02mJ/cm²17.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 mm21.工作面积：2.5 m²22.重量：15Kg23.提供功率：220/240 V ~ 50/60 Hz24.操作温度：+10 ºC ~ +40 ºC25.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。
视频图像质量评估算法的研究与应用
视频图像质量评估算法的研究与应用随着互联网和数字媒体的发展，视频图像的质量评估越来越受到重视。
视频图像质量是指对视频图像的主要视觉特征，如清晰度、亮度、对比度和色彩等进行客观和主观评价的过程。
准确评估视频图像质量对于视频的采集、传输和显示具有重要意义，因此，研究和应用视频图像质量评估算法变得至关重要。
一、视频图像质量评估算法的研究进展1. 主观评价方法主观评价方法是通过人的视觉感知对视频图像的质量进行评估。
这种方法需要大量的被试者参与实验，通过对他们的问卷调查和主观评价结果统计来对视频图像质量进行评估。
虽然主观评价方法具有较高的准确性，但其过程复杂、耗时且受到被试者主观因素的影响。
2. 客观评价方法客观评价方法通过计算机算法对视频图像的特征进行分析来评估视频图像质量。
这种方法不受人为主观因素的影响，能够快速、可靠地评估视频图像的质量。
其中，基于图像处理的客观评价方法是应用最广泛的方法之一。
它通过对视频图像的特征提取、边缘检测、对比度调整等处理来分析和评估视频图像的质量。
二、视频图像质量评估算法的应用领域1. 视频采集和传输视频采集和传输是指在摄像机或其他设备上采集视频，并通过网络传输到目标终端。
在这个过程中，视频图像质量评估算法可以帮助实时监测视频质量，及时发现并解决传输过程中的问题，确保视频图像的清晰度和稳定性。
2. 视频编辑和后期制作视频编辑和后期制作是指在视频制作过程中对拍摄的素材进行剪辑、特效添加等处理，最终形成一个完整的视频作品。
视频图像质量评估算法可以帮助编辑人员评估和选择素材的质量，从而提高视频制作过程的效率和质量。
3. 视频播放和显示视频播放和显示是指将制作好的视频通过播放设备在屏幕上呈现给观众。
视频图像质量评估算法可以帮助播放设备进行实时的图像质量监测和优化，从而提供更好的观看体验。
4. 视频监控和安防视频监控和安防是指通过视频摄像头等设备对特定区域进行实时监控和录像，以保障安全和管理。
OQAS视觉质量检测仪
从屈光学角度客观、快速、准确 地评估泪膜质量
OQAS（欧卡斯）视觉质量检测仪
深圳清清视界眼科产品有限公司
六大功能之五：客观验光
• 视力≠视觉质量 • OQAS客观检测：最佳视觉 质量时的屈光度数
• 为角膜屈光手术患者设 定最佳的目标屈光度数 • 为配镜者提供最佳屈光 度镜片
OQAS（欧卡斯）视觉质量检测仪
企业简介
简介
西班牙Visiomentrics公司（西班牙视量公司），专业从事视觉功能 检测诊断仪器的开发、制造和推广的专业科技公司，非常注重创新 型产品的研究开发。
西班牙视量公司汇集了大量眼科基础研究和临床应用方面的精英人才，秉承 科学化、专业化、标准化、规范化原则，是客观视觉质量检测分析领域的全 球领导者。
深圳清清视界眼科产品有限公司主营高品质进口三类眼科耗材、仪器、 设备的专业眼科公司，主营OQAS视觉质量分析仪及美国LENSTEC品 牌的福来视可调节人工晶体、softec人工晶体等。
OQAS（欧卡斯）视觉质量检测仪
深圳清清视界眼科产品有限公司
发展历程
初创
正式开始视觉和生 物光学的科学研究
成型
OQAS I 系统成型， OQA ，获得 投放临床引用 西班牙国家健康安全 管理局、欧洲CE认证 批准
中国
OQAS II 系统获得 中国CFDA认证。.
1992
1999
2002
2003
2013
融合
成功获得公募和私 募基金
量产
OQAS II系统开始 开发，批量化生产， 年底开始投放国际 眼科市场。
深圳清清视界眼科产品有限公司
OQAS（欧卡斯）视觉质量检测仪
OQAS技术原理
•
• .
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18 5.82±2.13 76.81±11.87
P Value
<.001 <.001 <.001 <.001 .144
<.001 .002
在OSI大于3的时候，视觉质量大幅度下降
①俞阿勇,等.不同年龄段成年人眼的综合光学质量客观客观评估.中华眼科杂志,2016,52（1）:47-50
OQAS用于白内障分级分期的研究
比较各参数之间的相关系数
Comparisons
LOCS III NO score ×BCVAa
LOCS III NO score ×OSI
LOCS III NO score ×ALD
OQAS与像差仪技术原理的比较
OQAS
像差仪
OQAS与相差仪图像分析的对比
OQAS TMⅡ（欧卡斯）视觉质量分析系统
目录
现有设备现状 OQAS产品原理 OQAS产品功能 OQAS产品应用
六大功能
➢ 视觉质量的客观检测评估：MTF cut off、SR ➢ 客观散射指数（OSI）的测量 ➢ 动态检测泪膜功能 ➢ 对比度视力检查VA ➢ 客观验光 ➢ 伪调节和真实调节力检测
客观视觉质量分析 系统及临床应用
眼科的今天已不同于昨天
看得见
视力1.0
更清晰、质量更高
视觉质量
眼科视觉质量检查现状
方法 视力表
优点
局限性
主观反应黄斑对高对比度 小视标的分辨能力
基于主观，造成很多视觉质量信 息被忽略，检测结果不全面、不
客观
对比敏感度检查
较视力表反应信息更加全 面
基于主观，结果准确性和可重复 性差，无法明确诊断，对患者配
白内障-客观分级分期
白内障-客观分级分期
国人正常参考值
各年龄段受试者的眼光学质量指标参考范围①
年龄段 （岁）
20~29 30~39 40~49 50~59 60~69
调制传递函数 截止频率 Strehl比值 （q*l）
42.43~45.39 0.25~0.27
OV100% 1.42~1.52
OV20% 1.42~1.52
OV9% 1.09~1.19
客观散射指 数
0.17~0.97
38.72~43.13 0.22~0.25 1.29~1.44 1.29~1.44 1.31~1.50Байду номын сангаас0.17~1.20
35.26~39.07 0.19~0.22 1.18~1.30 1.18~1.30 1.12~1.28 0.10~1.25
六大功能——1.视觉质量
仅需5-10秒客观、全面的检测视觉质量
六大功能——2.客观散射指数OSI
唯一可检测客观散射指数的仪器 过程简单快速 ，仅需5-10秒
六大功能——3.客观检测泪膜功能
客观、准确的检测泪膜质量 整个过程无刺激，仅需10-20s
六大功能——4.对比度视力
客观、简便的获得对比度视力
OQASTMⅡ(欧卡斯)双通道技术的原理
OQASTMⅡ(欧卡斯)------视觉质量分析系统: 原理是通过双通道技术 直接采集点光源的视网膜像进行分析得到PSF,再对PSF进行分析得到 主要测量参数。
PSF(Point Spread Function,点扩散函数):描述光学系统对点光源解析能力的函数.
Average lens density
LOCS III NO score
9.86±1.22 2.98±0.34
LOCS III C score 2.39±1.11
Number of patients
OSI
VF-14 score
18
1.68±0.71 91.84±9.36
OSI>3.0 35
6.30±2.51 0.286±0.155 11.15±1.39
现有设备现状 OQAS产品原理 OQAS产品功能 OQAS产品应用
OQAS的临床应用
泪膜
白内 障
常规检查
分流病人
屈光 手术
视光
OQAS临床应用--白内障
白内障手术适应症的选择 -----病例一
白内障手术适应症的选择 -----病例一OQAS检测
OSI:3.4
MTF cut off：16.012
像差仪技术原理缺陷
OQAS TMⅡ（欧卡斯）视觉质量分析系统
生产厂家：西班牙视量公司 独家总代：深圳清清视界 已经获得美国 FDA、欧洲 CE、 中国 CFDA 认证
目录
现有设备现状 OQAS产品原理 OQAS产品功能 OQAS产品应用
目录
现有设备现状 OQAS产品原理 OQAS产品功能 OQAS产品应用
-0.315
0.779 -0.690 0.320 -0.462 0.360 0.492
.014
<.001 <.001 .013 <.001 .005 <.001
白内障评价指标的比较
Characteristic
OSI<3.0
Number of eyes
OSI
25 1.77±0.69
BCVA
0.656±0.053
34.98~38.40 0.19~0.21 1.17~1.28 1.17~1.28 1.12~1.24 0.23~1.13
26.67~30.37 0.15~0.17 0.89~1.02 0.89~1.02 0.82~0.95 0.30~2.23
注：OV示OQAS值：示正太分布，参考值范围均取第5.95百分位数
夜
白 天
黄
晚
昏
白天
黄昏
夜间
六大功能——5.客观验光
客观检测标准：最佳视觉质量时的屈光度数
六大功能——6.伪调节和真实调节力
客观的检测晶状体调节度 可接受范围内的调节幅度
OQAS II可重复性和再现性
MTF cutoff
Strehl ratio
OV 100%
OV 20%
OV 9%
OSI
7
目录
合度要求高，应用受局限
波前像差仪
基于客观，已经基本涵盖 通过像差间接推导出PSF，忽略了
了所有的低高阶像差
散射和衍射，不够全面。
像差仪技术原理及缺陷
光 路 追 踪
对有限个点光源的信息进行分析
不全面
忽略了散射和衍射
片面的PSF图形
波前像差仪：视觉质量检测的冰山一角 临床迫切需要一种真正客观全面的视觉质量分析系统！
LOCS III NO score ×MTF cut-off OSI×BCVAa
OSI×MTF cut-off _ OSI×ALD OSI×SR
ALD×BCVAa ALD×PNS score
CorrelationCoeff P
icient
Value
0.438
.001
0.543
<.001
0.621
<.001