项目背景：地沟油质量、卫生极差，重金属、毒素（如丙烯 醛、黄曲霉毒素）、过氧化值等都严重超标，并含有洗涤剂等类 化学杂质，对人体具有很大危害性，甚至可成为癌变诱因，因此 严禁在食品中使用。然而由于地沟油不是一种化学组分固定不变 的物质，因来源不同、精炼加工程度不同，其内在有害成分太复 杂且相差悬殊，现有国标《食用植物油卫生标准》无法针对地沟 油进行辨别性检测。大部分检测方法是针对地沟油中掺杂的外源 性物质进行物理化学性质的检测，但由于该类外源性物质含量非 常少，特异性差，理化指标不容易被放大，需要大型昂贵的精密 仪器等限制因素，一直存在检测不特异的问题。因此，本项目的 关键技术就是选择特异性识别地沟油的靶标和优化油中 DNA 提 取方法，大幅提高检测的灵敏性，特异性和准确性，建立有效鉴 定地沟油的方法。 所需技术需求简要描述：1.动物性核酸作为检测靶标，形成 具有较强的特异性，并可以被复制扩增，检测灵敏度高的检测方 法。2.通过对不同地区来源的样品进行检测，验证该方法的有效 性。  对技术提供方的要求:1.在食品检测方面要有丰富的研究基 础和产业化经验。2.检测技术快速简便，检测成本低，准确率高，可操作性强。3.克服现有国标《食用植物油卫生标准》无法针对 地沟油进行辨别性检测的问题，能被市场监管部门认可。 

本技术成果通过整合电化学、微机电和自动化控制技术，开发了一套适合于 出入境口岸动物疫病等的现场快速检测设备 便携式动物疫病现场检测仪。检 测仪在结构上不同于现有的进口浊度仪，采用自主开发的微机电加热技术保证疫 病基因的高效等温扩增，同时集成可视化微型紫外检测模块使得结果的观察和判 断更为方便。该仪器具备稳定的温度控制电路、便捷的结果检测方式，体积小方 便携带，且具有自主知识产权，避免了使用价格昂贵，且不便携带的实时浊度仪、 PCR仪或水浴锅，适合于出入境口岸对动物疫病等进行现场的快速诊断或筛查。 实验样机采用链置换聚合酶引导下的环介导等温扩增反应生成大量焦磷酸 镁沉淀和DNA产物的原理，包括四路并行的单色激光器和二极管阵列光电检测 器，实现对样本中的生物基因（DNA）进行实时检测和分析。同时，利用磁珠 法提取核酸的基本理论，研制了手持式核酸提取装置，对细胞中的核酸（DNA 和RNA）完成纯化和提取，完成的样本前处理工作，整个过程不需要离心机，单 个提取时间不超过30分钟。从样本前处理到后续的基因检测，完成单个样本检 测的平均时间不超过60分钟，可以实现对食品、农产品、肉制品、水产品中各类 病原微生物的快速检测和现场查验。

产品详细介绍企业信息您只要致电：021-55884001（袁经理）我们可以解答 工业型起重机液压系统与PLC控制实训装置 的相关疑问！我们可以帮您推荐符合您要求的 工业型起重机液压系统与PLC控制实训装置 相关产品！找不到所需产品？请点击 产品导航页当前产品页面地址：http://www.shfdtw.com/productshow-90-1541-1.htmlTW-JZX17 检测与转换（传感器）技术实验箱（17种传感器）       检测与(传感器)技术实验箱是本公司最新推出为传感器及教学实验而开发的适应不同类别、不同层次的专业教学实验设备。可完成“传感器原理与应用”、“自动检测技术”、“工业自动化仪表与控制”、“非电量电测技术”、“传感器与测控技术”等课程的教学实验。为各高等院校、中专与职业技术学院等新建或扩建实验室，迅速开设实验课提供了理想的实验室设备。技术规范及要求：1、输入电源：AC220V±5%  50±1Hz2、额定电流：≤5A3、直流电源：±5V   ±15V4、稳压系数：±1%5、电压纹波：≤10mV6、非线性误差：≤5%7、测量精度：≤1%8、功    耗：100VA9、输出电流：1A10、相对温度：-5℃～40℃11、相对湿度：＜85%（25℃）12、实验箱外形尺寸：660×400×230mm实验箱技术要求：1、实验箱提供四组直流稳压电源：±5V、±15V，具有短路保护功能，一组加热源。2、低频信号发生器：1Hz-30Hz输出连续可调，Vp-p值10V，最大输出电流0.5A。3、音频信号发生器：0.4KHz-10KHz输出连续可调，输出电压范围：0VP~10VP连续可调，最大输出电流：0.5A（有效值0.4KHz）。4、差动放大器：通频带0-10KHz，可接成同相、反相、差动结构，增益为1-150倍的直流放大器。5、数字式电压表：三位半显示，量程±2V、±20V，输入阻抗100KΩ，精度1%。6、数字式频率/转速表：由四只数码管，2只发光管组成，输入阻抗100KΩ，精度1%。频率测量范围1-9999 Hz，转速测量范围1-9999r/min。7、机械式压力表：0-40Kpa，精度2%。8、手动气压源：0-40Kpa。振荡器要求：1、低频振荡器：1Hz-30Hz输出连续可调，Vp-p值10V，最大输出电流0.5A。2、振动源：振动频率1Hz-30Hz，共振频率12Hz左右。3、转动源：0-12V直流电源驱动，转速可调范围0~2400转/分。数据采集卡及处理软件      数据采集工作12位AD转换、分辨率由1/22048，采样周期1m-100ms，采样速度可选择，即可单次采样亦能连续采样。标准RS-232接口，与计算机串行工作。提供的处理软件有良好的计算机界面，可以进行实验项目选择与编辑、数据采集、特性曲线的分析、比较、文件存取、打印等。传感器种类及技术指标：序号实 验 模 块传 感 器 名 称量 程精 度1电阻霍尔式传感器模块电阻式传感器± 2mm± 1.5%2霍尔式传感器≥ 2mm0.1%3电容式传感器模块电容式传感器± 5mm± 2%4电感式传感器模块电感式传感器± 5mm± 2%5光电式传感器模块光电式传感器0-2400转/分≤ 1.5%6涡流式传感器模块涡流式传感器≥ 2mm± 3%7温度式传感器模块温度式传感器0-80℃± 2%8压电式加速度传感器模块磁电式传感器 0 .5V/m9光纤式传感器模块压电式加速度传器1-30Hz± 2%/s10压力传感器模块光纤式传感器≥1.5mm± 1.5%11音、低频振荡器模块压力传感器0-50kpa± 2%12差动放大器模块气敏传感器50-200ppm 13湿敏传感器模块湿敏传感器10-95%RH± 5%14 霍尔式测速传感器0-2400 转/分± 1.5%15 涡流测速传感器0-2400转/分≤ 1.5%16 磁电测转速传感器0-2400转/分≤ 1.5%17 转速传感器0-2400转/分≤ 1.5% 实验箱特点：1、 传感器外壳采用进口透明有机玻璃与硬聚氯制做，内部装置各种精密传感器。2、 每种传感器每个独立，传感器上印有原理图与接线口，给学生做实验时快捷方便，而且老师可以带到课堂上讲课用。3、 传感器转换电路板采用模块式结构，模块上印有转换原理图与接线口。4、 学校选购可根据要求增减实验项目，实验项目还可以根据新产品的开发不断拓展。传感器实验内容如下：带*为实验为思考实验实验一电阻式传感器的单臂电桥性能实验实验二电阻式传感器的半桥性能实验实验三电阻式传感器的全桥性能实验实验四电阻式传感器的单臂、半桥和全桥的比较实验实验五电阻式传感器的振动实验*实验六电阻式传感器的电子秤实验*实验七变面积式电容传感器特性实验实验八差动式电容传感器特性实验实验九电容传感器的振动实验*实验十电容传感器的电子秤实验*实验十一差动变压器的特性实验实验十二自感式差动变压器的特性实验实验十三差动变压器的性能实验实验十四激励频率对差动变压器特性的影响实验十五差动变压器的振动实验*实验十六差动变压器的电子秤实验*实验十七光电式传感器的转速测量实验实验十八光电式传感器的旋转方向测量实验实验十九接近式霍尔传感器实验实验二十霍尔传感器的转速测量实验实验二十一霍尔传感器的振动测量实验实验二十二涡流传感器的位移特性实验实验二十三被测体材质对涡流传感器特性的影响实验实验二十四涡流式传感器的振动实验实验二十五涡流式传感器的转速测量实验实验二十六温度传感器及温度控制实验（AD590）实验二十七磁电式传感器的特性实验实验二十八磁电式传感器的转速测量实验实验二十九磁电式传感器的应用实验*实验三十压电加速度式传感器的特性实验实验三十一光纤传感器的位移特性实验实验三十二光纤传感器的振动实验实验三十三光纤传感器的转速测量实验实验三十四压阻式压力传感器的特性实验实验三十五压阻式压力传感器的差压测量实验*实验三十六超声波传感器的位移特性实验实验三十七超声波传感器的应用实验*实验三十八气敏传感器的原理实验实验三十九湿敏传感器原理实验传感器：按清单配置传感器配置清单：序号器  件  名  称单位数量备注1实验箱箱1 2电阻式霍尔式传感器转换电路块1 3电容式传感器转换电路块1 4电感式传感器转换电路块1 5光电式传感器转换电路块1 6涡流式传感器转换电路块1 7温度式传感器转换电路块1 8压电加速度式传感器转换电路块1 9光纤式传感器转换电路块1 10压力传感器转换电路块1 11超声波传感器转换电路块1 12湿敏传感器转换电路块1 13音频、低频振荡器电路块1 14差动放大器电路块1 15电阻式传感器个1 16电容式传感器个1 17霍尔式传感器个1 18电感式传感器个1 19光电式传感器个1 20涡流式传感器个1 21涡流测速传感器个1 22温度式传感器个1 23磁电式传感器个1 24磁电测速传感器个1 25压电加速度式传感器个1 26光纤式传感器个1 27压力传感器个1 28超声波传感器对2 29气敏传感器个1 30湿敏传感器个1 31霍尔式转速传感器个1 32转速传感器个1 33位移台架套1 34光纤位移台架个1 35测微器把1 36压力表只1 37橡皮气囊个1 38三通管条1 39铁片、铜片、铝片各一片片3 40温度计0-100℃条1 41Φ8×4磁钢粒1 42超声波反射挡板块1 43传感器实验指导书册1 44实验连接导线条25 45数据采集连接线条1 46数据采集处理软件盘1

“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。

2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 

中试阶段/n该项目主要针对开源CT 医学影像数据和多中心合作单位提供的多模医学影像数据，采用人工智能技术和自主研制的深度学习算法对心脏左心室、肿瘤等CT 影像数据进行全自动分割，验证了所研制算法在该项目计算机辅助肿瘤智能诊断应用中的有效性，为项目产业化实施奠定了方法基础。成果的先进性或独特性：针对不同类型的医学影像感知设备，设计针对性强的机器学习智能算法；国内同类研究中首次采用“双盲评估+验证”的科研方法对影像数据进

考虑三维点云缺少颜色信息和光学影像缺少空间信息的互补特性，三维点云与光学影像多光融合装备可以提升数据的信息量，基于三维点云和二维图像融合的可视化结果，能够增强三维场景真实感，相较于可见光图像，融合后的三维点云可以实现多角度观测，能够更好的表达的空间特征。 相较于原始和伪彩色点云数据，融合后的三维点云有了色彩纹理信息，目标的形态和边缘都更加明显，整个三维场景更加的真实，也为后续识别、定位、重建等过程提供更多细节信息；同时克服了单一传感器的局限性，充分发挥两者的互补优势，大幅提升了探测设备的环境适应性，适用于全天时复杂场景的下目标探测，具有很强的实用价值。在无人驾驶领域，譬如智能导航、环境感知、高精度地图的构建等，都依赖于可见光图像和点云的融合处理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自动驾驶系统均应用视觉相机和激光雷达作为主传感器进行定位和环境感知，目前已经实现 L4 级别的高度自动化驾驶。此外，在医学影像、高精度工程测量、工业生产、虚拟现实等领域，三维点云和可见光图像融合技术也有着广泛应用。 图1.三维点云与光学影像融合效果

该系统基于各级医疗系统的影像科研临床应用基础及各类院校影像教学大 纲而开发，贴合各级诊疗机构日常诊疗习惯和院校教学大纲需求，方便教师对各 类影像图片的展示和教学，能更好的让学生全面对各类影像进行阅片、报告书写 练习，以及熟悉临床应用及诊疗流程，有利于训练学生的影像技能操作能力及就业。

由重庆交通大学牵头，交通运输部公路科学研究所、北京航空航天大学等七家单位共同完成的“公路桥梁检测新技术研发与应用”，项目围绕公路桥梁内在病害感知难题，首创了基于自发磁场变异特性的桥梁钢筋锈蚀和拉吊索腐蚀断丝无损量化检测技术与装置，研发了桥梁钢绞线钢束和精轧螺纹钢筋有效预应力现场检测新技术与装置，研制了桥梁索塔裂缝自动巡检与精准感知量测技术与装置，实现了我国桥梁内在病害精准、量化、无损检测的技术引领，带动了科技革新和行业进步，成果总体达到国际领先水平。

路面病害分为表面破损（如裂缝）、路面变形（如沉降）和结构病害（如层间脱空）三大类。该技术以路面检测成果为全卷积神经网络的输入信号，对于表面破损，其输入为多功能检测车拍摄的路表图像；对于路面变形，输入为三维检测车测取的三维路面模型；对于结构病害，输入为探地雷达信号图像。通过海量数据的训练、测试，可实现上述三类病害的自动化识别、分类和测量，为路面养护工程提供数据支撑。此外，该技术在保证与人工识别结果相同的精度下，可将数据处理速度提高千倍以上。