产品详细介绍 笔记本PCMCIA彩色黑白高清图像采集卡是一款高品质图象采集卡，支持1路复合视频输入和1路S-Video输入，分辨率720*576。采用10 bit A/D转换芯片，能得到高画质高清晰图像，采用多层滤波，画面分辨率高，色彩更加丰富艳丽，图像采集的实时性能更强，采样频率更高，性能更为稳定。 特别适于：笔记本图像采集处理、高精度高速图像采集处理 医学图像采集、显微成像、工业检测、野外图像采集存储、野外监控录像系统 便携移动图像采集处理、移动智能交通、移动电子警察、移动车辆稽查系统 【PCMCIA接口采集卡性能指标】 l  PCMCIA接口采集卡 笔记本专用采集卡 笔记本图像采集卡真彩色/黑白方式采集图象数据：8位-32位； l  图象显示采集分辩率：720X576，可以无级缩放； l  PCMCIA接口采集卡 笔记本专用采集卡 笔记本图像采集卡可采集静态BMP/JPEG和动态MPEG4文件； l  具有1路模拟视频输入和一个S端子（YC分量）输入； l  实现视频信号的实时显示，扫描、同时采集处理； l  采样位数：黑白方式8Bit，彩色方式RGB15、16、24和32Bit； l  PCMCIA接口采集卡 笔记本专用采集卡 笔记本图像采集卡水平解像度：可达电视线480以上！ l  亮度、对比度、画面的大小比例均可由软件编程调节，硬件支持窗口缩放；  l  灵活实用的显示方式：Bitmap mode (BMP/DIB)、DirectDraw back buffer mode 、DirectDraw primary DirectDraw overlay 【笔记本专用采集卡特点介绍】 l PCMCIA接口采集卡 笔记本专用采集卡 笔记本图像采集卡独特的视频输入滤波技术端口，极大地提高了图像采集的清晰度和显示速度； l  软件功能丰富完善、开发简单方便，在MV系列图象卡中容易移植； l 提供二次开发工具包，全力支持开发！我们还可以根据用户的要求直接改写软件，或代为ODM、OEM，全面满足您的需求。 我们提供您方便的二次开发包（SDK），甚至还能根据用户的要求直接写应用软件，外置图像采集卡对于行业应用的大批量订单，我们可以根据客户的需求进行软件硬件方面的修改（ODM）。    PCMCIA接口采集卡 笔记本专用采集卡 笔记本图像采集卡二次开发包支持VB、VC、DELPHI等进行二次开发，我们提供方便的开发示例的源代码，外置图像采集卡可以让您方便快速的开发您的自己的应用系统。 外置图像采集卡非常亲和的硬件快照功能，低电源消耗，非常适合笔记本电脑，可配合快速的图象编辑软件，支持WIN2000/winxp操作系统。 （产品可大量为客户OEM、系统集成商所配套，提供优惠的价格优良的服务） 【笔记本图像采集卡应用领域】 工业检测、智能交通、电子警察、交通抓拍、医学影像、工业监控、仪器仪表、机器视觉、病理显微、人工智能、医学内镜、生物识别、安防监控、视频会议等领域。

XM-122A  22部件彩色头颅骨模型   XM-122A彩色头颅骨模型（22部件）可拆分为22部件，由各部分颅骨组合而成，显示可分解可组合的22部件颅骨形态结构，用不同颜色说明22部分颅骨的名称。 ■ 左、右顶骨 ■ 枕骨 ■ 额骨 ■ 左、右颞骨 ■ 蝶骨 ■ 筛骨 ■ 犁骨 ■ 左、右颧骨 ■ 左、右带齿的上颌骨 ■ 左、右腭骨 ■ 左、右鼻甲 ■ 左、右泪骨 ■ 左、右鼻骨 ■ 带齿的下颌骨 尺寸：自然大 材质：PVC材料

XM-121A彩色头颅骨带7节颈椎模型   XM-121A彩色头颅骨带7节颈椎模型由头颅骨和7节颈椎串制成一个整体，模型用不同颜色区分正常人体头颅骨的功能区域，并带7节颈椎、椎动脉、脊神经串制而成，颅盖可打开，下颌骨可灵活活动，示颅骨和颈椎的组成和形态结构。    尺寸：自然大 材质：PVC材料

本发明公开了一种基于全息波导的头戴式显示器件，该器件包括入耦合光栅（１）、左视场偏折光栅（２）、右视场偏折光栅（３）、出耦合光栅（４）、矩形波导（５）；入耦合光栅（１）、左视场偏折光栅（２）、右视场偏折光栅（３）、出耦合光栅（４）、贴附于矩形波导（５）的上表面或下表面；入耦合光栅（１）、左视场偏折光栅（２）、右视场偏折光栅（３）、出耦合光栅（４）、矩形波导（５）贴于上表面或下表面由出入瞳光线设计方向决定。本发明利用光瞳重塑方式解决了传统二维扩瞳方式产生的大视场角情况下的视场分离。

本实用新型公开了一种激光全息RFID标签，包括RFID标签（50）和贴在其上的激光全息膜（10），其中，该 RFID 标签（50）包括共面倒 F 天线（510）、基板（520）和 RFID 芯片（530），所述共面倒 F 天线（510）制作在基板（520）上，所述 RFID 芯片（530）贴装在该共面倒 F 天线（510）上。本实用新型的激光全息 RFID 标签能够适用于超高频和微波频段，其中的激光全息膜可采用金属反射层或非金属反射层，形状和尺寸大小不受限制，与 RFID 标签的复合方法简单方便。

本发明公开了一种可计算的三维彩色印刷方法，用于在三维物体表面上生成用户指定的彩色纹理图案。该方法通过对传统水转印刷过程中PVA膜的运动和形变进行建模和模拟计算，得到PVA膜上每个像素与物体表面点之间的映射函数，进而利用该映射函数计算出打印在PVA膜上的纹理图案。本发明进一步包含了一套机械装置和一个三维视觉系统实现精确可控的水转印刷，将用户指定的纹理图案精确印刷到物体表面。本发明还包括一种多次水转印刷方法，将复杂物体表面分成多个部分，每个部分单独着色，最终完成整个物体表面的着色。

上海理工大学庄松林院士和顾敏院士领导下的未来光学国际实验室宣布，首次利用机器学习反求设计（machine-learninginversedesign）实现了三维矢量全息（Three-dimensionalvectorialholography）的新概念。据介绍，这项发明是光学全息技术领域的一次重大突破，其提供的基于机器学习的反求设计可精准且迅速地产生一个或多个任意三维矢量光场，有望应用在超宽带全息显示、超安全信息加密以及超容量光存储、超精确粒子操控等各个领域。相关研究成果于4月18日凌晨发表在国际顶级学术刊物《科学进展》上。该杂志为《科学》（Science）刊物旗下子刊，是一个涵盖所有学术领域的开放性、综合性科学刊物。光是一种电磁波，其在介质中传播的同时伴随着电磁和磁场的振荡，被称为光的矢量特性。基于光波的横波特性，光的振荡通常被限制在与其传播方向垂直的二维平面上。近些年，研究发现光的振荡可打破传统二维平面的束缚，通过干涉产生纵向光振荡，即形成第三维光矢量。在物理学上，通过求解三维麦克斯韦方程可以正向得到一个三维矢量光场分布，但其不可控。一直以来，精确产生任意三维矢量光场是一个世界性难题，因其需要十分复杂的反求设计，超出了人类知识和经验的边界。顾敏院士指导的科研人员利用机器学习反求设计率先实现了三维矢量全息，可精确地控制三维全息图像中每个像素点的任意三维矢量状态。“通过机器学习的人工智能新科技，我们首次实现了三维矢量光的操控，并将机器学习的算法延伸到光学全息中去，”顾敏院士说，“这样的操控是全方位的，包括对每个三维矢量光携带的信息进行编码、传输和解码，因而消除了传统二维偏振光的束缚。”文章第一作者任浩然博士（目前在德国慕尼黑大学从事洪堡博士后研究）说：“机器学习在光学设计中扮演着越来越重要的作用。我们研究证明训练后的人工神经网络可有效地、快速地产生任意三维矢量光场，达到接近百分之百的准确性，极大地提高了光场调控的效率。”这项发明还为光学全息开辟了一条新道路，首次在全息中证明光的三维矢量状态可以作为独立的信息载体，实现信息的编码和复用。顾敏院士说：“这项发明作为光学全息技术领域的一项重大突破，不仅为下一代超宽带、超大容量、超快速并行处理的光学全息系统奠定了基础，同时也为加深理解光与物质的相互作用（例如粒子操控）提供了一个崭新的平台。”该项工作得到了墨尔本皇家理工大学（RMIT）人工智能纳米光子学实验室以及计算机科学系的大力支持。

本成果以混合自适应 人工智能优化程序设计出亚波长单晶硅超构表面结构，实现了相位的精确控制并减小了单晶硅结构在可见 光的吸收。进一步，使用该结构实现了浸镜油浸没下数值孔径为1.48的高透过率超构光学透镜，在可见光 532纳米波长实现211纳米线宽的聚焦光斑，可大大提高共聚焦显微镜分辨率。此成果在2018年12月美国光 学学会旗下光学与光子学新闻（Optics & Photonics News）入选为本年度国际光学重要进展，并对该成果作 了整版报道。已申请国内发明专利一项。 本成果适用于显微显纳成像、激光光刻、光镊等光学聚焦应用相关领域。进一步扩展，可用于光学摄 像及显示技术中的微光学器件。已作为光学探针初步应用于共聚焦成像系统，目前正研制新一代技术拓展 于手机摄像、显示微光学等。

超高强彩色粉煤灰路面砖和路缘石由100～150Mpa彩色面层与35～100Mpa基层构成，面层可制成单色、多彩或仿花岗岩色彩，产品质感、外观、耐磨性可与瓷质地砖和花岗岩地砖媲美，力学性能和抗冻性超过国内外路面砖标准要求和国内引进技术生产的高强混凝土路面砖，实际使用汽车压不断、严寒冻不烂，特别适于制作车行道、人行道路面和北方寒冷地区使用。该产品已申报国家发明鉴定情况和国家级新产品，并被国家市政专业委员会成员认定为市政高技术产品，推荐为灰色混凝土路缘石和彩色混凝土路面砖的理想换代产品。

一种彩色数字影像色度校正方法及系统，包括构建典型色彩样本光谱反射率数据集，在源光源条件 下计算数据集中各色彩样本色度信息并以主波长及色纯度为依据进行样本分组，求解目的光源条件下每 组子集中各样本的色度信息；分别以源及目标光源条件下各分组样本子集色度信息为输入输出端，拟合 构建神经网络；针对源光源下任一色度信息，通过分组判别方法确定对应神经网络，并依此预测其对应 目标光源下色度信息。本发明可保证彩色影像色度信息在不同光照条件下映射的准确性，且实施