简单介绍： ZL-620U医学信号采集处理系统采用小巧薄型的外置式结构。即适用于笔记本电脑，也适用于台式电脑。与计算机接口：USB2.0。由于系统内部A/D采集部分采用了独立的电路板（在外置机箱内），因此以后无论计算机的接口技术如何发展，仪器均可通过更换A/D采集器模块和相应软件适应计算机的发展，仪器升级十分方便。刺激器采用了光耦合全隔离系统、ECG具12种导联模式。 详情介绍： 硬件技术指标：1.仪器采用小巧薄型且抗干扰电源一体化外置式结构,电源交流220V，除机箱内置变压器外，外部无需接任何变压器，从而确保仪器在做任意生物电实验时，无须外接任何地线都能确保其显示的生物电信号的清晰和准确。从而保证本机抗干扰性能及准确度。2.仪器具有4个通道（八道为8个通道），所有通道均为多功能全程控隔离型放大器。每一通道的放大器均可作生物电放大器、血压放大器、桥式放大器使用，还可作肺量计、温度计等。且每个通道拥有独立的硬件模块，互相独立，大大加大了通道间的抗干扰能力，同时也为仪器养护维修带来了很大方便。3.采用高精度16位A/D转换芯片，单通道硬件*高采样率1000KHz。硬件*低采样率0.01Hz。四通道连续采样时*高采样频率200kHz ，且实时采样的过程中可以根据需要来改变采样率。4.扫描速度：0.05ms/div~3200s/div。5.放大器输入电阻≥１００MΩ（双端输入）及5０MΩ（单端输入）、共模抑制比≥100dB、噪音≤±1μＶ(RMS)或≤±3μＶ（P-P)。6.频响：DC~20kHz。7.输入范围：5μＶ~500mV。8.灵敏度：  a)生物电模式：20uV/div~500mV/div   b)血压模式3.6-360(mmHg/div)   0.36-180(mmHg/div)(高灵敏度换能器)9.交、直流具有相同的增益：量程500mv、200mv、100mv、50mv、20mv、10mv、5mv、2mv、1mv、500uV、200uV、100uV、50uV、20uV、10uV档可调；可直接输入10V电信号而放大器不饱和。10.低通滤波（硬件）：0.3 Hz、 3 Hz 、10Hz、30Hz、100Hz、500Hz、1kHz、3kHz、10 kHz、OFF（20kHz）。具有5阶以上的滤波方式。11.时间常数（硬件）：0.001s、0.002s、0.02s、0.2s、1s、5s、DC。12.光电隔离程控刺激器的主要技术要求：具备单刺激、串单刺激、连续单刺激、双刺激、串双刺激、连续双刺激、定时刺激、强度递增刺激、频率递增刺激、波宽递增刺激、强间隔递增刺激、自动串双刺激等刺激模式。*大负载电流：100 mA、具备正电流、负电流输出方式，满足国家对实验安全用电标准、不会因为误操作导致电击。输出电压<=50V，以满足国家安全用电标准。13.数字滤波模式：    1）滤波参数可调的高通、低通、带通、带阻。    2）有阶数可调的零相移数字滤波。14.硬件系统包含ECG全导联导联卡，每个通道均可作12种导联方式的心电图，导联切换方式可程控，导联方式共12种： Ⅰ、 Ⅱ 、Ⅲ、aVR、 aVL、 aVF、 V1、 V2、V3、V4、V5、V6。13.实验环境数据检测功能，可以在实验信息中测量并添加当前实验的环境温度、大气压、湿度，做为仪器实验的环境参数。14.可配套医学网络管理教学系统，进行实验室网络化教学。   软件技术性能：1. 智能式，一体式设计2.具有监听和记滴功能，记滴具有专用的分析计数软件。3.单台设备之间可以任何组合并构成新的8~16通道记录仪，并拥有独立的8通道和16通道软件。软件可任意设定1~16个显示通道（5~16通道用于分析）。4.包含生理、药理、病理生理实验项目，实验项目数不少于50个；并可根据用户需要自行无线扩展实验项目（自己定义参数）。具有灵活的量纲转换功能，由数据库对各类实验的零位、量纲转换比例、实验参数等各类参数进行存储，并灵活快捷的调用修改。5.支持波形数据导出功能，可被Matlab，Spss，Sas等软件打开。可定制开放数据接口，对软件进行二次开发。用户可自己编写软件对实验波形数据进行采集，记录，分析。6.支持外刺激捕捉模块、和血压血氧监测仪同步显示。微循环同步视频显示、记录；并可与视频视教系统配套使用。将生理信号和视频信号同步记录，并支持同步回放。7.具有数据分析功能：积分、微分、频率直方图、序列/非序列密度直方图和二维和三维频谱分析等。8.软件集成专用药理分析工具箱，集成多种药理分析工具，如：PA2的计算， 使用Bliss法完成的LD50计算，t检验计算.回归分析等。具备心电自动统计分析功能。具备心率变异性（HRV）分析功能。具备心肌细胞动作电位、LTP、脑电、细胞及神经放电的专用测量分析功能。具备心电、血压、心室内压、脉搏、呼吸等动态自动测量功能。作定量的呼吸流量测量及呼吸力学指标测定功能、并可做运动肺通气测量。9.数据结果导出、导入、备份、保存功能和数据断电恢复功能。数据测量结果能够以数据浮动板或通道内显示方式显示。软件具备波形声音回放功能，将实验波形以音频的格式播放。（如减压神经放电，心音，耳蜗微音器电位等实验的声音还原）。10.软件可配套英文版软件，适用于对外教育。具备上下文帮助系统。11.软件具备拆分示波功能（即左视功能），用于在记录过程中、可以随时观察已经记录的波形，并可对齐进行相关数据分析。12.WINDOWS传统软件界面，支持XP、WIN7/8/10操作系统。主要配件：（可根据用户需求改变附加配置）1-主机一台；2-生物信号采集处理系统分析软件1套；3-USB2.0信号线配件 1根；4-屏蔽保护生物电信号输入线2根;刺激输出线1根;记滴输入线1根。

本发明公开了一种基于介质阻挡放电和PI纳米膜过滤的室内空气净化器，包括具有风道的箱体，箱体两端分别是和风道连通的进口和出口，该进口处安装有风机，所述风道内安装有介质阻挡放电装置；所述箱体的出口安装有带净化气出口的PI纳米膜过滤罩。本发明的基于介质阻挡放电和PI纳米膜过滤的室内空气净化器联合介质阻挡放电和物理过滤及化学催化三种技术，利用低温等离子体和化学催化的协同作用，提高定向氧化的能力，提高空气净化能力，并且采用了具有大过滤面积的折叠式PI纳米膜，既能阻挡空气中的细小颗粒，又不会增加能耗。

一种局部自适应可控浸润性耦合微结构强化沸腾换热方法具体为：在换热基底微结构顶部设置电极膜，电极膜与金属电极连接至电源形成电场，换热工质中带电金属纳米颗粒在电场作用下间歇吸附于换热表面，实现换热表面浸润性的可控转换；所述金属电极固定在换热基底外部；金属电极优选为铜电极、铝电极，形状优选为板状、网状或棒状。 所述换热基底材料为金属如紫铜或单晶硅、蓝宝石、石墨烯等非金属，可以理解的是，换热领域常用的换热材料均适用于本发明，优选导热性良好的基底材料。换热基底形状为平板、圆管或异形，其中异形为换热领域常见换热器形状。所述换热基底微结构为尺寸为纳米级或微米级的微柱、微坑或微槽道；可以理解的是，现有技术中，所有用于提高换热效率的微结构均适用于本发明，优选为纳米级或微米级的方形微柱、矩形微柱、半球形微坑或圆柱形微坑。所述换热基底微结构的排列方式为规则排列如阵列式、交错式排列，或为不规则排列。所述电极膜通过电极引线引出，以将电极膜连通并连接至电源；换热基底、电极膜、电极引线的表面均绝缘。所述表面绝缘可以通过在表面设置绝缘层实现，所述绝缘层厚度为百纳米级。其中，换热基底材料为单晶硅等非导电材料时，则无需设置绝缘层。所述绝缘层材料为惰性金属、金属氧化物、陶瓷或硅胶；优选导热性优良的绝缘材料，可以通过掺杂导热性优良材料的方式来提高绝缘材料导热性。所述电极膜、电极引线材料为导电材料；优选为金属，进一步优选为金、银、铜或铝。 所述电极膜厚度为百纳米级。所述带电金属纳米颗粒具有均匀亲水性表面、均匀疏水性表面或双亲浸润性表面；亲水、疏水或双亲浸润性表面通过改性获得；带电金属纳米颗粒尺度为纳米级、微米级，形状规则或不规则，优选为球形或柱形。所述带电金属纳米颗粒浸润性与换热基底的浸润性不同，用于改变换热表面浸润性。如换热基底表面为亲水（或疏水），带电金属纳米颗粒表面为疏水（或亲水），也可以具有双亲浸润性。所述电源为直流电源或交流电源；其中直流电源通过通、断电实现电场可控；交流电源通过控制交流频率实现电场可控，交流频率根据沸腾气泡动力学周期调节。

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。

印染织物电脑对中纠偏系统及其装置，具有布边卷取、展开、扩布和对中控制功能。可连接棉印行业的烧毛机、水洗机、镀层机、丝光机、定型机、平网印花机、圆网印花机以及造纸机、塑料薄膜生产线等机械的入口处。自动对中修正偏斜，减少偏斜式边缘弯曲不正所产生的摺纹式色泽光泽不均现象，提高产品品质，实现生产自动化。 本系统采用微电脑与红外数码技术，将模糊智能识别用于对中纠偏，较模拟电路的对中装置上一档次，属国内首创。该系统具有抗干扰性能强、动作稳定可靠、灵敏度高等优点，不受织物厚薄和幅宽的限制，可自动控制中心位置，可高速运行，是提高印染产品质量的好帮手。本系统还可选配笔记本电脑监控工作状况连接Internet网络。

图1. 矿识的4个页面 a: 选取待识别的矿物，可现场拍照获取或从手机相册中选取 b: 截取待识别矿物中心图 c: 输入便携硬度仪测量或经验估计所得的硬度值后得到识别结果 d: 可以不使用硬度值，仅用图片进行识别 表1 矿识与其他相关工作的对比 图片类型 相关研究 性能 可识别矿物数 准确率(%) Raman spectroscopy 拉曼光谱 Computers & geosciences 2013 6 83.0 Microscope 显微镜 Sensors 2019 4 90.9 Mathematical and Computational Applications 2011 5 93.9 Photo 相机图片 Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008 6 91.0 Minerals 2019 12 74.2 photo & hardness 相机图片+硬度 矿识 36 90.6   表2 矿识能够识别的36种矿物及其准确率 矿物名 样本数  仅用图片识别的正确数 结合图片与硬度识别的正确数 Agate玛瑙 5 5 5 almandine铁铝榴石 6 4 4 azurite蓝铜矿 2 1 2 beryl绿柱石 1 1 1 chalcopyrite黄铜矿 2 1 2 cinnabar辰砂 1 1 1 copper铜 2 2 2 fluorite萤石，氟石 11 8 10 galena方铅矿 3 2 3 halite石盐 1 1 1 hematite赤铁矿 8 1 5 malachite孔雀石 6 5 5 opal欧泊 1 1 1 orpiment雌黄 3 1 3 pyrite黄铁矿 6 5 6 quartz石英 4 4 4 sphalerite闪锌矿 1 0 0 stibnite辉锑矿 8 7 8 sulphur硫磺 2 2 2 total 73 52 65 Accuracy \ 71.2% 89%    

本发明公开了一种害虫诱捕装置和害虫远程识别监控系统。所述害虫诱捕装置包括顶盖、漏斗座、集虫器以及控制单元，所述漏斗座与集虫器之间设有仅能供害虫单只逐个通过的通道，所述通道侧壁设有计数装置和红外感应微型摄像头，所述红外感应微型摄像头的数量至少为四个，设于通道的同一高度且沿通道周向均匀分布。所述害虫远程识别监控系统包括本发明的害虫诱捕装置和远程数据中心。与现有技术相比，本发明利用安装在仅能供害虫单只逐个通过的通道内的至少四个红外感应微型摄像头来采集单个害虫的图像信息，利用摄像头采集害虫群体的图像信息，还对害虫进行计数，有利于对害虫的数量和种类进行全面分析，有效监控虫害情况。

小试阶段/n钢板表面质量检测经历了人工目测检测、传统无损检测和基于机器视觉检测的三个发展阶段。人工目视检测表面缺陷的方法效率低、容易漏检、劳动强度大和实时性差。传统无损检测方法包括涡流检测、红外检测、漏磁检测和激光检测等, 这些方法检到的缺陷类型少, 检测实时性不强, 检测的表面缺陷分辨率也不高, 无法有效评估产品的表面质量状况。本技术涉及一种基于多流形学习的带钢表面缺陷识别方法。其方案是：对于任一副带钢表面缺陷图像向量化的向量数据点分别选择类别相同和类别不同的K 个近邻点建立对应的同类数据子图和异

本发明公开了一种注塑制品缺陷检测识别方法，包括以下步骤： 1)采集正常和存在已知缺陷的注塑制品的图像，对图像进行分类并生 成样本；2)构建多层卷积神经网络模型；3)使用步骤 1)中的样本对步 骤 2)中构建的卷积神经网络模型进行训练；4)将采集的实测注塑制品 的图像经过预处理后输入步骤 3)中已训练完成的卷积神经网络模型， 卷积神经网络模型对实测注塑制品的图像进行分类识别，以判断注塑 制品是否存在注塑缺陷，若存在缺陷则对缺陷类别进行识别。本发明 构建的卷积神经网络模型对各种注塑缺陷均采用相同的特征选择、提 取方式，适应性较强，可适用于注塑制品各种类型缺陷的检测与识别。