光现象资源箱 型号：QWG1208   实验清单： 光在空气中直线传播实验 面镜成像观察实验         透镜成像观察实验 影子观察实验

含电路板、散装元器件、制作说明书等

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原理介绍： 光在与微粒的相互作用中，会将自身携带的动量传递给微粒，对微粒施加力的作用。在光镊中，处在激光中的粒子所受的力有两种：一部分是电磁场分布不均匀导致的梯度力，梯度力将微粒吸引向光阱的中心；一部分是光子与粒子相互作用导致的散射。针对不同大小的粒子，大致可以分为三类： 一、微粒的尺度远大于激光波长，可以采用几何光学近似模型，光线在微粒经过折射反射，将动量传递至微粒上； 二、微粒尺度跟激光波长相近，这种情况下可以通过电磁场麦克斯韦方程组求解； 三、微粒尺度远小于激光波长，微粒在光场中被激发为偶极子，受到偶极子与强聚焦光场的相互作用力； 相关内容： 动手调节光路，利用光镊捕捉并操控小球； 基于空间光调制器的光镊系统，通过研究不同算法从而得到加载在空间光调制器上的全息图、更加深入地研究特殊模式光束在光学微操纵中的应用、拓展光镊与其他学科交叉的应用前景以及对光场偏振态、相位、振幅的联合调制等等。 应用领域： 作为非侵入型的力学操控系统，光镊可以应用于细胞生物学、气溶胶科学、物理化学等交叉学科的基础研究，包括细胞微环境的改变、形变拉伸、微粒力学参数的测量等等。将全息光镊与图像识别结合，可以做到自动捕获粒子和分拣， 将全息光镊与光学显微镜相结合，可以量化细胞、分子的动力学特性，在细胞生物学中有巨大的研究空间； 方案介绍： 光路图：   上图为本方案全息光镊装置的光路示意图。首先激光经过扩束后，直径与空间光调制器有效区域的短边直径相等，扩束后的激光依次通过线偏振片、半波片和非偏振分光棱镜。用半波片旋转线偏光角度，使之工作在相位模式下，空间光调制器的入射角控制在在 5°以内。 经过空间光调制器反射的光经过由两个傅里叶透镜组成的缩束系统，该系统能改变光斑尺寸确保光束直径与显微物镜的入瞳直径匹配。对于外围光强较弱的高斯光束，利用此缩束系统将激光直径稍大于显微物镜入瞳直径。 经过缩束系统的激光经过 45°直角反射镜，二向色镜将激光透射进入显微物镜，同时让照明光源透过，从而使 CMOS 相机采集到样品像。空间光调制器位于第一个傅里叶透镜的焦距处，全息图与物镜入瞳是共轭像面，所以全息图经过显微物镜做傅里叶变换后在显微物镜焦平面即样品面上再现期望的光场分布。   特点： 此方案采用的开普勒式缩束系统透镜间的焦平面与样品面是共轭的，在透镜焦平面加入高通滤波器或在空间光调制器上叠加闪耀光栅后，后续光学元件按照一级像排列，从而移去零级光的影响。 加载全息图后 X-Y 位置可实时调整，快速叠加不同焦距菲涅尔相位图、闪耀光栅相位图等； 空间光调制器可供多种语言调用（labview、C、Python 等）；可编程实现不同数目、不同排列的光阱阵列；   配置标准：   序号 配置 规格 序号 配置 规格 1 激光光源 637nm 激光最大功率1w 4 显微物镜 PLN100× 油浸   NA 1.25 2 空间光调制器 1920*1080   2π 5 照明光源 波长470nm 功率760mw 3 CMOS相机 1280*1024 60FPS 6 相机筒镜 f=200mm 等系列其他配置

高校科技成果尽在科转云

成果与项目的背景及主要用途： 人类通过视觉系统获取的信息占获取信息总量的 80%以上，如果说计算机相 当于人类的大脑，那么图像传感器则相当于人类的眼睛。图像传感器作为图像信 息获取最重要和最基本的技术在信息世界中将占据着极其重要的地位。半导体图 像传感器相比传统的胶片成像具有可实时处理和显示、数字输出、便于储存和管 理等诸多优势，正在迅速成为图像传感器发展的主导力量。CMOS 图像传感器相 对于 CCD 图像传感器具有单片集成、低功耗、低成本、体积小、图像信息可随 机读取等一系列优点。在手机拍照、PC 摄像、机器视觉、视频监控等诸多领域 已经取代了 CCD 图像传感器。 技术原理与工艺流程简介： （1）时间延迟积分型 CMOS 图像传感器芯片 通过 0.18µm 1P4M CMOS 工艺完成了对最高 128 级线阵长度为 1024 像素的 TDI 型 CMOS 图像传感器芯片的设计、投片和测试工作。 （2）具有紧凑读出的多次积分动态范围扩展 CMOS 图像传感器 提出了一种通过多次积分扩展动态范围的方法，采用紧凑读出方式，以降低 对对读出电路的工作速度要求。成功流片 128×128 阵列原型，动态范围可以扩展 39dB,像素读出时间相对于滚筒是曝光增加了 3 倍。 应用前景分析及效益预测： 该领域开始向着高清专业摄像、高精度工业和医疗成像、抗辐射太空成像等 专业高端领域迈进。CCD 传感器的衰退之势难以挽回，CMOS 将在未来几年保 持优势地位。2015 年，CMOS 出货量将达到 36 亿个，份额达 97%；而 CCD 出 货量将下降到只有 9520 万个，占 3%份额。 应用领域： CMOS 图像传感器广泛应用于消费类、工业和科技等各个领域。民用领域： 拍照手机、数码相机、可视门镜、摄像机、汽车防盗等；工业领域：生产监控、 安全监控等。 技术转化条件： 四十平方米以上的办公用房，电脑、工作站若干，相应软件。也可以和 RFID 天线制造单位，卡片封装单位共同合作。 合作方式及条件：根据具体情况面议

芯片的重要功能包括:地面数字电视传输标准 DTMB、有线数字电视传输标准、AVS/MPEGII 解码和 UTI 接口等。清华大学是 DTMB 的重要技术提供方，已经于 2007 年 11 月顺利完成了 DTMB 解调芯片的 MPW 流片，主要性能与国内最好产品的指标相当，一 些指标国内领先，当前正在完成国家重大专项数字电视 SoC 设计和产业化项目。清华大学 同时也是工信部确定的《数字电视接收机 UTI 机卡分离接口技术规范》和《数字电视接收 机 UTI 机卡分离接口测试规范》两项标准的牵头研发单位。在电视机产业面临升级换代的 关键时刻，我们愿意充分发挥自己的技术优势，与合作伙伴一道，以国家重点支持的高端数 字电视芯片 SoC 设计为契机，开发出低成本、高可靠性和有市场竞争力的芯片，为当地电 子信息产业的发展尽微薄之力。

人工智能物联网时代要求语音交互有非常好的体验感,室内环境下,当距离超过两米后,通过墙壁的反射造成的混响、音响设备的回声及其他环境噪声对语音识别带来了极大的影响,因此基于麦阵的声音采集与处理模块成为物联网时代的最佳人机交互采集模块。目前成熟的麦克风阵列语音信号采集与前端处理模块尚未出现，市面上仅有少数国外厂家如科胜讯提供双麦降噪芯片。同时,语音识别应用还需要配合降噪处理,目前的方案全部采用分离设计,一颗降噪芯片+一颗语音识别芯片。近年来随着大数据挖掘,基于人工智能神经网络的深度学习开始在语音识别领域进行推广运用,相对于传统的GMM模型,识别率得到了很大的提升。然而神经网络计算量非常巨大,需要采用GPU或CPU阵列的方式来进行运算,并且需要外加语音阵列降噪模块,其方案成本高,体积和功耗大。因此市场上对一款同时支持远场语音麦阵降噪和神经网络识别,具备高性价比的单芯片需求极大,具有巨大的市场前景和竞争力。