一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 （1）国际首创性提出连续-非连续多体耦合动力学建模方法 厦门大学肖望强教授团队在国际上率先提出连续-非连续多体耦合动力学建模方法，研究有限元的载荷边界与离散元的位移边界的双向传递过程，将接触载荷从离散元域向结构有限元节点等效移置映射。解决了使用粒子阻尼关键技术的高端设备结构进行动力学设计时，无法采用有限元法对其动态响应进行分析的难题。 应用该分析方法，为保障冬奥列车在京张线350Km/h运行速度下舒适的声环境，为各国政要和冰雪健儿的冬奥专列旅程带来宁静舒适的感受。厦门大学开展科研攻关，最终克服技术难题，突破创新，在航空航天技术基础上，针对轮轨和空气涡激等振动激励源，在冬奥4动4拖动力分散式动车组头车结构上，专门研制了冬奥列车专用粒子阻尼装置，解决了高速冬奥专列噪声控制的世界难题。该装置不畏极寒天气，不改变车厢结构，显著提升了冬奥专列高速运行时车厢内声环境舒适度，在高铁车厢内部形成一层无形的“隔声护盾”。京张线冬奥列车如图1所示，实车测试如图2所示。 图1 京张线冬奥列车 图2 实车测试 2020年12月，教育部在北京组织召开成果鉴定会，鉴定意见为：该成果技术难度大，创新性强，具有重大经济和社会效益，项目综合水平达到同类产品国际先进水平。

该研究不仅阐释了MdERF17蛋白翻译后修饰的分子遗传调控机理，同时揭示了两个MdMPK4蛋白分别参与调控叶绿素降解和花青素积累以响应光/暗转换的分子机制。

研发阶段/n本发明提供了一种车用周期性阻尼结构及其减振降噪方法，其结构是将多个阻尼片按一定相对间隔周期性粘贴于基板上，其减振降噪方法即周期性阻尼结构粘贴方法，需确定的参数包括阻尼片粘贴位置和阻尼片自身结构尺寸：阻尼片的长度、宽度、厚度和形状特点以及阻尼片间相对位置。阻尼片长度不超出所需减振部位尺寸，阻尼片宽度为１ｃｍ～１０ｃｍ，厚度为基板厚度的２～１０倍，阻尼片间相对间隔中心距为１０ｃｍ～５０ｃｍ，阻尼片个数≥三个周期。本发明依据声子晶体带隙机理，对车用阻尼材料的粘贴方法进行了创新，达到了更好的车辆

本发明公开了一种半导体激光器泵浦的克尔透镜锁模钛宝石激 光器，包括：第一半导体激光器，用于发射蓝绿波段的连续激光来泵 浦谐振腔内的钛宝石晶体；谐振腔用于使近红外波段的激光发生振荡 和锁模输出飞秒脉冲激光；干涉仪使飞秒脉冲激光产生拍频信号得到 载波包络偏移频率；反馈调节单元用于调节谐振腔端镜的前后位置和 倾斜度以及半导体激光器输出激光的功率，从而保持重复频率和载波 包络偏移频率的稳定。本发明可以输出重复频率和载波包络偏

本发明公开了一种基于激光测距传感器的便携式二维随动激光 测量装置，其包括水平移动组件、竖直移动组件和控制系统组件，水 平移动组件包括水平移动滑台和驱动其作水平运动的步进电机，水平 移动滑台上安装有水平光栅尺；竖直移动组件包括竖直升降滑台和激 光测距传感器，竖直升降滑台固定在水平移动滑台上，其由步进电机 驱动作竖直运动，其上安装有竖直光栅尺；激光测距传感器固定在竖 直升降滑台的运动端；控制系统组件用于控制水平移动滑台和竖直升 降滑台的运动，并处理激光测距传感器、水平光栅尺和竖直光栅尺反 馈的距离数据。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

本实用新型提供一种带隐藏式电钩的腔镜用吸引器，由吸引器、电钩、开关、电钩槽构成，电钩槽内置于吸引器管道中，电钩套入电钩槽内，电钩槽下面设有两个呈弧形膨出的弹簧片，电钩下面有两个弧形凹陷，该弧形凹陷与弹簧片的弧形膨出相适，用于互相契合固定。本实用新型集电钩及吸引器为一体的腔镜用长柄手术器械，将电钩隐藏于吸引器管道中，手术者通过单手操作电钩开关来伸缩电钩，也可单手调节吸引器开关来决定是否开启吸引功能，利用此器械，无需通过反复进出切换电钩与吸引器两种不同的手术器械进行手术操作，即可进行切割止血与吸引。本实用新型设计合理，提高手术安全性，节省手术时间。且时刻保持手术视野干净，无烟无血，利于手术操作。

本发明提供了一种基于光学环镜的超宽带脉冲编码调制装置， 包括高非线性光纤、延时干涉仪和两个光纤耦合器，延时干涉仪包括 探测光输入口、探测光输出口、两个输出端口、第一耦合器、第二耦 合器、以及从第一耦合器延伸到第二耦合器的上臂和下臂，上臂和下 臂均置于一个温度控制装置中；高非线性光纤连接在两个输出端口之 间，两个光纤耦合器均设置在高非线性光纤上，用于分别引入外部的 信号泵浦光脉冲和辅助泵浦光脉冲。本发明采用光学非线性延

成果简介： 主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。