研究团队多年来一直从事光机设计与图像检测技术研究以及相关仪器的开 发，已成功系统:1)开发公安技侦系统专用针孔无畸变系统 100°视场、针孔 直径 0.8mm、入瞳位于镜头前 2.5mm、畸变小于 1%高清针孔摄像系统;2)导引 头红外自动标定系统，实现±5°范围内目标源标定误差小于 3”;3)超低温卫 星外挂成像系统，该系统可在-90°环境下正常工作，直接裸露在卫星外面，无 需提供温度调控装置;4)生物菌落识别与自动筛选装置，系统利用自研专用镜 头对生物菌落样本成像，通过图像示教和处理分析技术，对

基于图像标定的光学定位技术主要由双目视觉定位系统、机械支架、特征标识器械、摄像机标定模板和软件系统五部分组成，其工作原理是利用计算机视觉领域的摄像机标定和三维重建理论。该技术可以精确测量视野内物体的几何尺寸，测量均方误差达到毫米级，具有很好的实时性和鲁棒性；同时该技术具有非接触性测量的优势，不影响被测物的正常工作，减少人工干预，避免接触测量造成的磨损。

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

功能特性 　　以自动识别目标位置、并动态控制摄像头跟踪拍摄，实现教师跟踪、板书定位、试验台定位、确保教师和板书特写画面、以及试验台操作画面以及教师在课室范围内任意位置准确、实时拍摄。 　　一体化硬件设计， 设备高度 1U，稳定可靠，采用图像识别技术跟踪； 　　支持多路摄像的跟踪定位拍摄，分别对应教师区、学生区以及板书区；支持阶梯教室跟踪，不会因为前后座位高度的差异导致跟踪混乱。 　　为了满足不了用户对教师特写镜头的需求，图像跟踪系统支持跟拍和切换两种模式可选。 　　利用先进的图像识别技术，系统能判断教师的肢体动作，精确识别教师位置，使教师景位更稳定，不会随教师肢体动作晃动。 　　教学行为数据采集功能，可以自动采集教师的教学模式数据、讲课时长、师生活跃度数据等。 教师身份认证 　　系统支持通过人脸识别技术自动判断教师身份，包含教师姓名、所在班级、学科等，便于快速完善课程信息。北京文香人脸识别技术采用先进的“深度学习”算法，准确率达到99%。所获得信息与校级资源管理平台进行无缝对接，课程录制上传到资源平台的视频可根据课程信息自动进行分类存储。 学生行为分析 　　学生区巡视功能，目前市场上存在的跟踪系统均是对教师，学生，板书跟踪策略的定义，而针对教研有时我们还需要了解上课过程中学生们具体的表现北京文香所研发的学生区巡视功能正是为了满足这种需求学生区视功能是通过架设台学生云台摄像机， 此摄像机通过图像跟踪体机的设置，不断的对学生区各个学生进行特写扫描并同时录制成1080P高清视频文件。通过图像跟踪体机的模式检测功能，可以设置学生巡检区以及巡检策略。 　　在使用资源管理平台点播功能时，点击正在播放视频内部的悬浮框之中的学生义视按钮，可打开学生选视的高湾视质在观看教师上课的同时，了解学生听的实时动态，对后期教学评课具有重大意义。 产品

产品详细介绍上海景瑞全自动录播系统使用混合定位,其中： 老师：图像跟踪定位 学生：声音跟踪定位 通过图像分析确定老师的位置，实现定位。特点： 1. 通过判断老师的走动速度，自动调节云台摄像机的转动速度，画面平滑无抖动； 2. 通过老师的手势识别，判断是否在板书，给予板书特写； 声音定位： 不同于图像定位是基于身高的判断，声音定位可以更准确定位学生位置： 1. 适用于任何场景，它可以在学生不起立、全起立、阶梯教室等开放的场景下准确定位发言学生的位置，快速给予学生特写镜头； 2. 美观简洁：图像识别需要在教室四周部署多个辅助摄像头，而声音识无需部署任何辅助摄像头，教室整体美观简洁。

受到技术出口限制等原因，目前，我国的红外探测技术无论是在技术水平、产品性能、灵敏度、应用范围等方面还具有很大的局限。本项目采用新颖量子点纳米材料，制备新型结构高灵敏度光电探测器，以窄带隙IV-VI族半导体纳米材料为光敏感层，研发红外上转换光子探测器，实现对微弱入射光（特别是红外光）进行探测及成像的芯片设计，并用于其他安监和夜视应用研究。实现从紫外到中波红外（20µm）的一体化、超宽谱段的微弱光探测与成像。完成超宽光谱微弱光探测及成像芯片制备，实现红外领域高精尖技术的自主可控及大面积的推广应用，真正实现红外“中国芯”，意义重大、市场广泛。

激光诱导击穿光谱（Laser-induced Breakdown Spectroscopy，LIBS）技术是一种原子发射光谱分析技术，其基本原理是利用脉冲激光在待测样品表面激发产生等离子体，通过等离子体发射的光谱波长和强度信息，分别获得待测元素的种类及含量。LIBS技术因具有无需制样、分析速度快、远程非接触、可实现对任何物质的多元素同时分析等特点，被誉为分析领域的“未来超级巨星”，在航空航天、智能制造、生物医药、环境保护、能源、地质、深海探测等领域都极具应用前景，特别是2021年我国“祝融号”火星车搭载LIBS系统登陆火星开展地质勘探，使得该技术再次成为国内外的研究热点。LIBS系统主要由激光器、光谱仪、探测器和时序控制器等核心单元组成，典型的LIBS检测系统如图1（左）所示，光谱图如图1（右）所示。 图1典型的LIBS检测系统（左）与LIBS光谱图（右） 本团队对LIBS技术进行了长达15年的攻关，在一系列关键技术上取得了重大突破，成功研制了从台式、移动式到手持式的系列国产LIBS元素分析仪，实现了6种LIBS成分分析仪器的国产化，并成功推动其在金属材料、环境保护和生物安全等领域的应用。研究工作从基础研究、装备研发到工程应用全链条展开（如图2），取得的创新成果如下。 图2团队对于LIBS技术从基础研究-装备研发-工业应用的全链条攻关 （1）高灵敏度、高稳定性和高精度LIBS分析新方法 针对LIBS技术存在自吸收效应、基本效应和光谱波动性大等问题导致其探测极限低、灵敏度差和分析精度低的难题，团队提出了一系列新技术新方法。 1）提出采用OPO波长可调谐激光对等离子体中基态粒子进行能态选择性激发的新方法，从源头上阻止了LIBS自吸收效应产生，从而获得自吸收免疫的LIBS本征光谱。 2）提出采用微波对等离子体进行瞬时加热，获得温度场均匀分布的等离子体，实现宽光谱多元素的自吸收效应遏止。 3）提出一种基于等离子体图像-光谱融合的图像辅助LIBS技术，有效克服了基体效应对定标曲线建立的影响，大幅度提高了LIBS的定量分析精度。 4）针对工业现场物质的快速高精度定量分析需求，提出一种仅需一个标准样品就可完成定量的LIBS单标样法和一种可克服自吸收效应影响的LIBS无标样定量方法。 5）针对生物体、食品、中药等疏松含水组织基体复杂，导致光谱信号微弱且波动大的问题，提出了从光谱预处理-特征提取-机器学习模型的全链条定性定量分析算法，相比于传统分析方法，可将分析精度提高10%。 6）提出一种面向金属3D打印构件的激光谱-超声同时检测技术，可同时对金属3D打印构件的表面元素分布、内部缺陷、残余应力和晶粒度进行同步分析。 （2）高精度LIBS成分分析仪研制 针对LIBS的光机电系统难以集成的难题，团队通过构筑模块化“笼式”光路系统，研制了共聚焦显微光学系统、同轴信号采集、放大装置等新技术，成功将OPO共振激发和等离子体图像-光谱融合新技术集成到LIBS成分分析仪中，实现了10-7量级的LIBS探测极限，将LIBS探测灵敏度提高了2个数量级，探测稳定性优于2%。所研制的系列激光探针元素分析仪如图3所示。 图3台式到便携式系列LIBS分析仪

该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术，实现了传统农业向现代农业的技术升级；并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合，开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域；形成了一系列农业信息化自主知识产权成果，提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时，培养了一批高素质人才，带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 高产、优质、高效、生态、安全作物生产是我国农业产业发展的主要目标，快速无损地监测作物生长状况，并根据实时监测结果对肥水管理方案进行定量调控，是实现这一目标的关键技术环节。南京农业大学曹卫星教授团队将定量光谱分析方法与作物生理生态原理相结合，通过实施不同生态点、不同品种、不同管理措施下多年的田间试验，构建了作物冠层和叶片水平的反射光谱库，着重解析了不同条件下的作物高光谱响应模式和时空变化规律，提取了作物主要生长指标的特征光谱波段和敏感光谱参数，构建了叶片、冠层、区域等多尺度的作物生长指标光谱监测模型；同时，定量研究了不同产量水平下作物生长指标的动态变化模式，构建了基于产量目标的生长指标适宜时序动态模型，进一步耦合实时苗情信息，综合利用养分平衡原理、氮营养指数法、指标差异度法等，集成建立了多路径的作物生长实时诊断与定量调控技术；将上述监测诊断技术与软硬件工程相结合，研制开发了面向多平台的作物生长监测诊断装置和基于遥感的作物生长监测诊断系统等简便适用的软硬件产品，进而形成了基于反射光谱的作物生长指标快速监测与定量诊断技术体系，实现了作物生长的实时监测、精确诊断和智慧管理。 该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术，实现了传统农业向现代农业的技术升级；并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合，开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域；形成了一系列农业信息化自主知识产权成果，提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时，培养了一批高素质人才，带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 已授权国家发明专利25项、实用新型专利5项，登记国家计算机软件著作权20多项；发表学术论文160多篇，其中SCI/EI论文60多篇；出版专著1部。成果先后得到国内外专家同行的充分肯定，2011年的成果鉴定认为（罗锡文院士主鉴），该研究整体居国际先进水平。同时作为稻麦精确管理关键技术，入选江苏省主要农作物2014~2015年“四主推”推介名录，团队起草的《稻麦生长指标无损监测诊断技术规程》入选2014年江苏省地方标准项目。技术成果已在江苏、河南、江西、安徽、河北、浙江等水稻和小麦主产区进行了大面积示范应用，表现为明显的节氮和增产作用，取得了显著的社会经济效益，对于推进精确农业和智慧农业的发展具有重大意义和良好的应用前景。

在努力打造世界顶尖的光学成像与多维度分析仪器平台，指导和推动新型功能材料的开发，从而为纳米光学、光电子技术、超分辨亚细胞成像、单分子检测、量子通讯和大数据存储等领域的下一次突破提供“利器”。 当今的纳米材料合成已经实现了高度可控，但即使是同一批次合成的发光纳米粒子，单个颗粒的光学性质往往是不均匀的，这是由于尺寸、形状、结构缺陷、表面基团和电荷等方面的细微影响。这一构效关系是与材料科学、

公司的核心产品包括系列全球首创半导体薄膜断层吸收光谱仪，并已经成功应用于高校、研究所、相关企业半导体薄膜断层检测中，并已实际发表多篇论文，平均影响因子达到10以上，获得一致好评。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 侯晓清 管理学院/工商管理 2019/2023 师鸣遥 生命学院/化学生物 2019/2023 李想 生命学院/化学生物 2020/2024 徐婧谨 电信学部/储能科学与工程 2019/2023 董梓竣 管理学院/工商管理 2019/2023 杨舒婷 化学学院/材料化学 2019/2023 吴一品 管理学院/大数据管理与应用 2020/2024 赵静怡 人文学院/环境设计 2020/2024 刘彦麟 软件学院/软件工程 2020/2024 袁子翔 管理学院/工商管理 2019/2023 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 鲁广昊 前沿科学技术研究院 教授 有机半导体薄膜和器件 卜腊菊 化学学院 教授 薄膜断层分析技术及科研仪器的开发 魏泽龙 管理学院 教授 技术创新与创业管理 四、项目简介 本项目依托于西安交通大学前沿科学与技术学院以及中国西部创新港的科研平台，拥有半导体薄膜断层检测技术顶级研发团队，并已有国内外超过100所高校、科研院所、企业等正在采用本产品检测的数据或正在实际试用本产品，本团队可以更好了解产品需求及效果，能够实现量产、快速研发与后续更新迭代。 公司的核心产品包括系列全球首创半导体薄膜断层吸收光谱仪，并已经成功应用于高校、研究所、相关企业半导体薄膜断层检测中，并已实际发表多篇论文，平均影响因子达到10以上，获得一致好评。作为国内外首家使用软等离子体源刻蚀技术，实现了半导体薄膜断层的精准检测，占据了全球领先地位，将“卡脖子”技术转换成“杀手锏”，为基于光谱分析的半导体薄膜断层精准检测提供了中国方案，提高了我国半导体薄膜检测的科技实力水平。