国内没有具备降解材料检测的权威机构

轮胎新材料应用及高端产品的研发

项目背景：由于胶州湾周围发展快，人类活动频繁，造 成了自然湿地快速缩减，其生态系统被严重摧毁，因此，对 大沽河口湿地的生态监测十分必要。如何利用高光谱遥感数 据和雷达 SAR 数据的组合特征对大沽河口湿地进行分类。利 用二者的优势互补，得到比单一遥感影像数据更高的湿地分 类结果。将单一评价准则进行并行融合，形成多准则的过滤 式特征选择算法，从多个角度衡量各特征的优劣，计算各特 征的最终权重值。通过与各单一准则的过滤式算法进行对 比，得出多准则融合的过滤式算法在计算特征权重上的优 势。利用多准则过滤式算法与封装式算法的串行结合进一步 进行特征选择。并与多准则过滤式、封装式算法从耗时、子 集规模、交叉验证精度上进行对比，分析二者结合算法的优 势。为了验证二者结合算法的泛化性，采用支持向量机算法 和基于对象两种分类方法，以三组最优特征子集为数据源对 大沽河口湿地进行分类，并对分类精度及结果进行对比。 所需技术需求简要描述：1.如何实现多源数据的高效融 合与分析；2.如何优化湿地分类方法；3.如何从湿地的时间 序列数据中分析其变化机理。  对技术提供方的要求:1.在土地复垦与生态重建领域具 有较好的研究积累，具有土地整理关键技术、盐渍化遥感检 测及暗管改碱与节水集成技术及其应用省部级以上奖励。2.技术方案成熟可靠稳定有创新思维，不涉及知识产权侵犯。 3.主要负责人需要具有工学博士学位，在高光谱领域有深入 的研究及论文发表。 

项目背景：目前，国内脚轮生产基地大部分在南方地区， 据统计，中国脚轮产品市场份额约占全世界的 30%，全国需 求量约 600 亿元，公司为弥补北方高品质脚轮的空缺，进行 了注塑车间智能化技术改造，建设了集中供料、集中供水电、 集中供气的智能化先进生产线，配合先进的冷却技术，通过 机械手以及输送带完成“注塑+成型+冷却+输送”一条线。 广泛应用于工业、商业、医疗器械以及机械、物流运输、环 保清洁用品、家具行业、美容器械、食品机械、五金生产等 各行业。 所需技术需求简要描述：寻求针对脚轮产品制造过程中 的流程优化和技术改造方案。并通过对注塑机等设备 MES 数 据的提取和挖掘，实现注塑过程的数字孪生，并设计开发基 于数字孪生的智能决策系统。  对技术提供方的要求:能完成对脚轮生产线的精益改 造，并实现数字孪生技术的个性化应用。 

区块链技术应用于具体周边实际工作的内容

缺少专业的硬件系统维护工程师。缺少创新、研发能力的技术型人才

强排泵卧式使用的轴向力破坏问题

企业在音频及视频设备上的软件编写

一、所属领域 人工智能，精密自动化，生物分析与检测，环境微生物检测，工业微生物检测，细胞组织分析检测。 二、项目介绍 1. 痛点问题 微生物的识别、计数和定性分析一直是食品、医药和生物行业的重要一环。传统的人工检测方式劳动强度比较大，且检测主观性强，标准难以统一，计数和检测结果不准确；在对环境的微生物监测中，人工方法只能做到抽样检测，无法做到持续性检测。 近两年行业巨头们（如GE，安捷伦，赛默飞等）开始推出图像识别技术的微生物检测设备，其结果来自直观影像，分辨率高，操作难度低。但是这些设备目前采用的光学显微镜倍数都在800倍以下，只能进行计数，如果要完成相关定性分析，需要在800倍以上的放大倍数获得单细胞微生物的清晰图像（如酵母菌，大肠杆菌）。但800倍放大倍数对应的有效视场只有200微米*200微米，对计数和活性统计分析又不具备足够的采样数量。目前国内外设备均没有解决好这个问题，对微生物进行定性分析的准确率低，无法满足市场需求。 2. 解决方案 本项目针对微生物和细胞活体检测中缺乏有效参照物的技术难点，根据显微扫描设备的结构，将全景化视域重构技术和微米级电机结合，解决了镜头大幅平移过程中的自动对焦难题和微生物溶液动态环境中的影像拼接难题，在保证1000倍放大的基础上，获得的有效视场增加到10毫米*10毫米的范围；再通过自动化图像采集和拼接，得到完整的微生物图像；然后结合传统的图像分割以及深度学习图像识别的优势，小样本高精度动态完成微生物的类型识别，计数，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 竞争优势分析 与国内外的主流检测设备对比，本项目技术优势主要体现在： 1）独创的微生物影像全景化视域重构技术，实现0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大视角； 2） 解决微生物影像领域小样本智能识别和智能检测的难题； 3） 检测目标、检测内容、检测流程和逻辑可通过自然语言定制，提高设备功能通用性； 4）计数准确率超过人工计数，准确率超过国内细胞计数仪器一个数量级； 5）第一台按照国家微生物计数检测标准开发研制的微生物计数仪。 本项目的第一代产品样机与国内外同类产品对比，主要性能优势和技术优势如下： 在食品行业，本项目获得了青岛啤酒北京密云分厂的啤酒原液和相关酵母菌种，针对生产用酵母菌采集了大量实拍图像数据，优化后的酵母菌计数和出芽率算法识别率均在95%以上。 4. 发展规划 按照三步走的方式来设定发展规划： 1）基于全景化视域重构技术，构建第一代检测仪器，首先进入门槛最低的食品微生物检测市场，对啤酒和发酵乳企业提供酵母菌检测计数技术和设备； 2） 利用已有技术积累，进入环境微生物检测和高校实验室市场； 3）最后以食品和环境检测市场为根据地，进入门槛最高的生物医药检测市场，提供微生物检测和组织检测的相关设备。 5. 知识产权情况 已申请3项专利。 三、合作需求 1）寻求500-800万元天使投资； 2）寻找高校研究所，食品工业和环境检测领域的客户、渠道伙伴； 3）寻找生物医药，医学临床领域的客户、渠道伙伴和产品测试环境。 四、团队介绍 科研团队： 1）周悦芝 博士 清华大学计算机系研究员，项目负责人，在边缘计算和深度学习等领域有丰富的开发经验和杰出的研究成果，在面向医学影像的AI图像分析方面曾发表多篇论文，申请或获得多项国家发明专利。 2）黄权伟 清华大学计算机系硕士，负责图像分割及细胞识别等相关算法研发。 3）梁志伟 清华大学计算机系硕士，负责深度学习算法加速研究和实现。 五、联系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果编号：20230055