项目成果/简介:自然水体受污水中氮素污染，富营养化日益严重。氨氮已经成为我国污染总量控制的限制性指标。高氨氮废水成分复杂，缺乏经济有效处理技术。厌氧氨氧化工艺是解决高氨氮废水脱氮难题的最佳方案。为高氨氮废水处理提供新途径，与现有技术比较，建设和运行费用分别降低 25%、35%以上。 厌氧氨氧化生物脱氮优点 : 电耗降低 60%左右 有机碳源需求为“0” 温室气体减排 90%以上 污泥产量降低 50%以上

金属表面处理的研发、生产

1. 痛点问题 工业视觉场景下普遍存在缺陷样本数量少、难采集，已有标注方案无法完全发挥样本数据效用等问题。在工业视觉应用场景中，产线整体生产良率均已达到相当水平，人工可识别的缺陷样本数量相对较少，且采集难度较大。制造生产环节对产线效率要求较高，模型训练难以实现精度与效率上的平衡。 2. 解决方案 本项目将最新的少样本学习、连续学习、模型压缩与优化技术，与工业场景中的缺陷检测需求深入结合，致力于工业视觉自主知识产权软硬件一体化装备研发。针对玻璃深加工与半导体晶圆宏观缺陷检测，本项目已完成工业视觉全流程视觉感知算法、人工智能算法研发平台、玻璃智能一体检测设备、晶圆宏观缺陷检测设备等智能设备的原理验证和装备试制，同时有多项智能设备在研。 本项目在玻璃与半导体缺陷检测中，基于图像自动标注方法完成少样本场景下的数据采集与标注，通过弱监督学习和连续学习方法完成有效模型构建，并针对长尾数据集设计模型训练和优化方法，实现高效工业视觉感知计算。针对工业视觉场景，本项目集成视觉感知算法能力，研发人工智能算法研发平台，该平台秉承低代码化、可视化等原则，打造包含数据采集与标注、算法训练与评估、模型压缩与优化、应用部署与管理的数据闭环。 合作需求 寻求浮法玻璃深加工、半导体加工与制造等行业企业合作。

悬赏金额：15万元 发榜企业：中科软件测评（广州）有限公司 需求领域：图形图像处理 数据库系统及数据处理 软件开发 检测分析技术及服务 信息技术及系统服务 产业集群：新一代电子信息产业集群 技术关键词：图像,识别,准确率

设计两个硅纳米棒作为超构表面的基本相干像素结构单元，从而实现光场透射的有效调控。通过独立控制两个纳米棒的转角，可以实现单层结构对振幅和相位的独立调控，从而能够在单层纳米结构上实现任意全息与平面图像的集成。更进一步，针对于彩色平面图像，可以通过硅纳米棒的尺寸（即单根纳米棒的长和宽）以及纳米棒之间的转角差的控制，实现对颜色HSB三参数的按需调控，从而将超构表面结构色的调控能力从二维的色度-饱和度平面，真正拓展到三维的色度-饱和度-强度空间 以上研究成果将丰富和拓展超构表面在图像器件方面的应用，比如实现有阴影信息的彩色图像打印，开发新型全彩平面与彩色全息图像的集成显示技术，研制基于平面和全息图像集成的纳米隐写信息安全技术等。同时，该工作中体现的相干像素设计理念也将对复杂光场调控问题提供新的解决思路和方案

设计了一种基于金属材料(金、银等)的三重旋转对称C3超构单元的超薄非线性光学超构表面。金属纳米结构的厚度仅为30纳米厚，像素单元为500纳米 x 500 纳米。这类光学超构表面包含具有旋转对称性的单元结构，因而在可见光或近红外照明下看上去均匀。然而，如果通过一对存在夹角的C3超构单元上倍频信号的干涉相消、相长原理，可将非线性倍频强度不同的图案或文字加密于其中。然后，采用飞秒激光照明（波长为1200nm-1400nm），隐藏的图像可通过二次谐波（SHG）成像过程被读取出来。这种新型的基于空间变化的光学干涉的非线性光学超构表面为多维度图像加密、防伪和无背景图像重建开辟了新的途径和思路。

Ø 基于内容的图像检索是近年来兴起的新技术，与传统的基于文字的检索相比，其直观、高效、通用等特点，受到了越来越多的重视。基于内容的图像检索的基本思想是通过分析图像的视觉特征和上下文联系来进行检索。通常图像的特征分为低层物理特征（如：颜色、纹理、形状、轮廓、图像内容的空间关系等）和高层语义特征（是人们对图像内容概念级的反映，一般是对图像内容的文字性描述）。基于内容的图像检索突破了传统的基于关键字的表达方式检索局限，直接对图像内容进行分析和特征提取，利用这些描述图像内容的特征建立索引。目前已经

（一）项目背景 本项目源自公共安全部门、社会企业等实际技术需求，已具备前期实际应用经验。 数字图像是现今世界信息的主要载体，人脸数字图像由于能够体现个人的鲜明身份信息，又是数字图像中的最重要组成部分。然而，由于采集手段不同、成像方式各异，人脸图像的表现形态具有很大的差异。跨域人脸图像重建技术旨在将人脸数字图像在不同的人脸图像表现形态中相互重建、转换，例如人脸素描画像与人脸照片的转换重建、人脸照片与人脸剪纸图像的转换重建等。该技术在当今社会中存在很大的需求。目前在公安部门中广泛应用的人脸识别技术在正常条件下的识别没有问题，但是当目标人物躲避监控，或用衣帽口罩遮挡，使得摄像头无法捕获目标人物的人脸图像时，一般的人脸识别技术无法进行识别。跨域人脸图像重建的照片合成功能可将画家在目击者配合下绘制的模拟素描画像转化为计算机可识别的人脸照片，从而可以在身份证数据库中进行比对识别，协助侦查人员缩小目标人物的搜索范围。在以往，具有艺术特色的肖像是需要耗时的手工劳动制作的，例如非物质文化遗产中的肖像剪纸。跨域人脸图像重建技术能够通过计算机自动的将人脸照片重建为肖像剪纸图像，解放生产力。 （二）项目简介 本项目提供一种应用于具有人脸图像模态转换需求的公共安全部门和社会企业的跨域人脸图像重建技术，包括人脸检测、人脸对齐与预处理、跨域人脸图像重建模型训练以及跨域人脸图像重建模型应用。跨域人脸图像重建技术突破了当前人脸图像重建转换的技术瓶颈，可以使用计算机自动地将人脸图像由一种模态重建为其它模态，并保持重建图像的人脸内容身份信息不变，重建图像人脸识别率可达 95% 以上，模态相似度高于 80%。该技术应用广泛，解决很多部门行业的实际需求，解放手工劳动生产力，是人工智能应用并促进社会发展的主要趋势。 图2  应用示例 （三）关键技术 该项目通过跨域人脸图像重建技术，实现人脸图像的跨域转换重建，可解决公共安全部门和社会企业存在的一些实际需求： 1. 改变当前固有模式。现有模式采用手工 PS 或手工绘制方式来实现人脸图像的模态转换，既需要丰富的经验，又耗时耗力。跨域人脸图像重建技术通过计算机，实现人脸图像的自动化跨域重建，解放生产力。  2. 跨域人脸图像重建技术中的人脸检测模块能够自动检测出图像中的人脸区域，实现人脸的快速定位。  3. 跨域人脸图像重建技术中的人脸对齐与预处理模块能够对检测出的人脸区域进行自动化对齐、裁剪，实现自动化肖像提取。  4. 跨域人脸图像重建技术中的跨域人脸图像重建模型训练模块使用深度学习与生成对抗网络技术，以数据驱动的方式学习不同人脸图像域之间的映射模型，能够适用于不同的跨域人脸图像重建任务，具有很强的通用性。  5. 跨域人脸图像重建技术中的跨域人脸图像重建模型应用模块将训练好的模型应用于具体任务场景，且具有快速合成与精细合成两种模式，可根据实际需求进行模式选择。

该系统是与北大医学部物理教研室联合研制。涵盖了脉搏、语音等非电量的信号采集、频谱分析、分解与合成等功能；结合数字图像处理技术，进行傅里叶光学实验模拟。系统可完成多个设计性、创新性、趣味性的实验内容。 《脉搏语音图像分析系统》是与北京大学医学部物理教研室联合研制开发。 该系统涵盖了脉搏、语音等非电量的信号采集、频谱分析、分解与合成等功能；并结合数字图像处理技术，进行傅里叶光学实验模拟。 仪器可应用于开设“压力传感器测量脉搏”、“语音形态观测”、“数字图像的离散傅里叶变换”等多个实验，更能够让学生自主设计各类频谱滤波器，完成多个设计性、创新性、趣味性的实验内容。 系统特色： 1.  直观地展现语音、脉搏等生活中常见的信号,实现脉搏信号和语音信号的可视化； 2.  快捷地分析脉搏、语音信号的频谱构成、选频、重建； 3.  轻松地完成阿贝成像空间滤波物理研究性实验内容，以及数字图像的二维频谱分析、滤波、重建等功能； 4.  高灵敏度的采集探头对脉搏信号进行真实呈现，精确分析脉搏强度，实现科学定量地脉搏诊断。 功能模块 一、脉搏语音实验仪 二、信号分析软件 1. 脉搏信号测量分析测量脉搏波，并对脉搏信号作傅里叶频谱分析；并根据信号频谱图，进行原信号的分解以及合成还原。 教学应用： 可用于研究脉搏波的不同频率构成，通过任意分解和还原脉搏信号，分析不同频率对于脉搏图像的影响程度和变化规律。 2.  语音信号观察测量语音，并对语音信号作傅里叶频谱分析；在此基础上对原信号分解、合成、还原。 (1) 不同语音图像和频谱对比； (2) 分析同一实验者的不同音节，并进行信号的傅里叶变换，对比两段语音的时域差别和频域差别；(3) 分析不同实验者语音频谱，理解和掌握语音识别的原理； (4) 长时动态傅里叶频谱观察，进行长时间动态观察语音信号的时域图像和频域图像。教学应用：(1) 方便学生观察不同音节的语音形态，分析语音结构的细节特征；(2) 直观地反映语音信号在短时间内重复的周期变化，对不同类周期信号进行分析，研究类周期信号之间的异同点；(3) 对语音进行时-频分析，观察不同人、不同声音的频谱特征。 3.  多通道信号叠加分析 将多通道信号进行叠加,频谱分析、信号分解、分离和还原。将实验中多种信号通过传感器转换为电信号，接入外接通道，进行信号观察、检测和时-频分析。 教学应用： (1) 用标准信号进行实验分析，并与理论计算公式作对比，对傅里叶变换公式进行实验验证； (2) 根据实际需要，可以让学生设计测量各种物理量的传感器，直接输入到实验仪的外接通道，进行待测信号的测量。 4.  数字图像处理与光学实验模拟 观察黑白图片的二维傅里叶频谱，使用不同形状和参数的滤波器，对图像频谱进行低通、高通以及带通处理，对比处理后图像与原图的异同。 教学应用： (1) 将数字图像作为二维函数，通过傅立叶变换转换到频率域上，让学生根据具体需要，对频谱进行各种滤波处理，并将滤波后的频谱反变换，得到特定增强滤波处理后的图像； (2) 使用不同的图片模拟光学实验，进行空间滤波。无需到实验室搭建实际光路，就能够让学生观察到复杂的光学成像结果。 典型应用 教学中可开展的实验内容  1.压力传感器测量脉搏 压力的测量是各种测量技术中最常见的一种测量。本实验采用压电晶体式压力传感器测量脉搏波的波形及脉搏频率。 2.  语音形态观测实验由话筒采集语音信号，信号放大后输入计算机由数/模转换器转换为数字信号，经软件处理后显示在监视器上。实验中可通过观察同一人发不同音、不同人发相同音，理解语音识别的基本原理。 3.  傅里叶光学的空间频谱与空间滤波实验滤波器：低通滤波，高通滤波，带通滤波，自定义滤波器滤波 物屏：一维光栅滤波，二维光栅滤波， “光”字屏滤波。