基于图像处理及深度学习目标追踪的油液颗粒检测装置

本作品是基于图像处理的油液颗粒检测装置，通过对油液颗粒图像的采集和处理，实现装置对油液颗粒的区分和计数。 具体地： 1、通过蠕动泵（可替换）从试管中抽取油液，油液通过管道流入流通池中。 2、CCD相机与微型显微镜采集流通池中的图片，并传输至Jeston Nano TX2（英伟达公司生产的一款带有GPU的开发套件）芯片中进行后续处理。 3、芯片对传输而来的图像进行算法处理（目标检测、分类、分割），获取油液颗粒的详细信息，并显示在屏幕上。 4、芯片将采集到的图片、视频、颗粒信息通过天线上传至云端服务器进行保存。 本项目主要可分为装置结构、后端开发、前端开发共三个部分。 1、装置结构 装置外壳主要由五个钣金件外壳、一个3D打印的底座、3D打印的各种部件组成，内部包括220V转5V直流电源、可调微型直流蠕动泵、流通池、输油管道、调压电路、微型显微镜、CCD相机、照明电源、显示屏等。 2、后端开发 本项目的服务器是基于Linux的轻量级Web服务器，服务器能够支持相对数量的客户端并发并及时响应，能够存储用户信息，实现用户的登录与注册功能，并支持客户端访问服务器中的图片及视频等信息。经过webbench进行压力测试后，可以实现上万的并发量，在本地运行QPS可上万，服务器上QPS为1000左右。 后端的代码包括线程池、定时器、日志系统、mysql连接池等组件。 3、前端开发 前端有四个模块，分别是开启摄像头、开始录像、保存图片和上传至服务器。 点击“开启摄像头”按钮打开摄像头；点击“开始录像”按钮录制视频；点击“保存录像”按钮保存视频；点击“保存图片”按钮保存图片；点击“上传至服务器”按钮可将当前视频、图片及油液信息上传至服务器。