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一种红外大景深面阵成像探测芯片
本发明公开了一种红外大景深面阵成像探测芯片,包括面阵红外折射微透镜、面阵非制冷红外探测器和驱控预处理模块。面阵非制冷红外探测器位于面阵红外折射微透镜的焦面处,包括多个阵列分布的子面阵非制冷红外探测器。每个子面阵非制冷红外探测器包括数量和排布方式相同的多个阵列分布的光敏元,面阵红外折射微透镜包括多个阵列分布的单元红外折射微透镜,每单元红外折射微透镜与一个子面阵非制冷红外探测器对应。本发明的红外大景深面阵成像探测芯
华中科技大学 2021-04-14
皮肤病无创检测的光学成像技术
光学相干层析术 (Optical Coherence Tomography,简称OCT) 利用宽带光波场的低相干性来探测被测组织内部不同深度处的散射光信号,是继超声波、X-CT、MRI技术之后的一种全新的医疗检测和成像技术,并被证实在临床医学中有着巨大的应用前景,已成为现代生物医疗仪器领域的一个极其重要的研究热点,在眼睛、耳鼻喉科、胃肠病、妇科、牙科等等医学领域有广泛的应用价值。 OCT技术的探测深度为1.5~2毫米,分辨率为几~十几微米,可非接触、无创、原位及实时地诊断表皮、上真皮
南开大学 2021-04-14
SOC710VP高光谱成像光谱仪
产品详细介绍   SOC710VP® 便携高光谱成像光谱仪, 可以随时随地获得光谱影像! 无论是在温室、 野外或者实验室,SOC710VP 都能实时获得400-1000nm波长范围内的光谱数据。  在农林业、植物科学、矿业、水环境及海洋学等应用领域内,SOC710VP 都是非常理想的高光谱成像系统,SOC710VP性能高、超便携、坚固且性价比高。12-bit动态范围的阵列成像CCD和精确的出厂标定使得获得的数据误差非常小。  SOC710VP 采用内置扫描设计,不需要沉重且耗电的扫描云台,设计非常紧凑、使用方便、便携。USB 2.0 接口方便和各种电脑连接。软件界面简单易用。分析功能包括比色法、光谱辐射线测定和遥感方法。高质量数据:  SOC710VP具有新式内置扫描设计及12-bit动态范围的阵列成像CCD,能够获得的400-1000nm波长范围的高质量数据。SOC710VP还配备了美国NIST(美国国家标准与技术研究院)溯源校准板,确保数据的准确性灵活性:  SOC710VP可在飞机--通量塔--地面等不同尺度测量光谱数据并成像,或连接生物显微镜,测量微观样品的光谱信息;还可以进行定点长期连续测量,适应于各种应用环境便携性:  SOC710VP重量只有3Kgs,可以安装在三脚架上进行野外移动式测量,USB接口方便和电脑连接使用    易用性:  利用特制的多功能野外操作支架,SOC710可以非常方便地实现垂直向下测量,而不需要额外配备任何沉重耗电的其他部件,当然,这也得益于SOC系列成像光谱仪的内置式扫描设计。SOC710还可以仅通过多功能支架,即可实现360°扫描,使得野外操作极为便捷。下面是SOC710垂直使用示意图,不需增加其他任何部件。技术参数: 光谱范围:400-1000 nm 速度:30 行/秒    每行像素:696 23.2 秒/cube (696 by 520 cube) 分 辨 率:4.6875 nm 波  段:128个 镜头类型:C-Mount 动态范围:12-bit 重量:2.95 Kg (6.5 lbs) 校  准:美国NIST溯源标准的校准板 尺寸:9.5 x 16.8 x 22cm  (3.75 x 6.62 x 8.66in.) 焦  距:可调 (基于所用镜头) 耗电:12-VDC / 100-240VAC (50-60Hz)  系统包括SOC分析软件用来标定和数据分析,数据存储格式为二进制,也可以通过第三方高光谱分析软件读取,如:ENVI软件品牌发展  SOC具有20多年光谱成像经验,在实时光谱成像领域里具有多项专利,获得美国海军及陆军多次SBIR奖,并获得美国NASA科技创新奖软件支持  软件更新,常见问题解答 ,软件培训和系统标定文档都可从SOC在线支持站点下载 系统要求:  Windows XP系统  USB 2.0 接口  1 G内存  Intel Atom™ class 处理器应用领域(仅列举部分): 环境遥感  遥感定标  地面验证  分类制图  航空遥感农林植物  精准农业  土地分类  胁迫生理  作物健康(病/虫害检测)  果实品质检测 水色水环境  水质光谱测量  藻类叶绿素测量  水色遥感生物医药/食品  显微分析  生化分析机械视察  表面检查  机械视觉产地:美国SOC
北京安洲科技有限公司 2021-08-23
万深RootGA根系显微成像和动态生长监测系统
产品详细介绍万深RootGA根系动态生长监测分析和显微成像系统1、用途:定时自动成像雾培、水培、琼脂培养基培、土培、沙培的盆栽农作物根系,并动态监测其根系生长速度,动态跟踪根系细微结构、根尖数和根毛变化,以及根尖病变情况,宏观动态统计分析不同时刻点根系的整体发展变化,还可分析洗净根系情况,获得根系生长的动态数据,以便科学客观地评价植物生长质量相应关键因素,如分析:光照、水肥、温湿度环境对生长与抗逆性的影响。2、系统组成:多组的自动对焦800万像素多关节的大景深拍摄仪+背光套件+透明培养器皿套件,连续变焦单筒体视测量显微镜、500万像素显微相机、手动X-Y移动显微平台+上下光源,根系分析软件和电脑(酷睿i5 8400 CPU /8G内存/500G硬盘/1G显存/ 19.5”彩显/无线网卡)。3、 主要性能指标:1)多关节的大景深拍摄仪+背光成像套件可在植物侧面等位置上,在不同时刻点自动拍照跟踪监测根系,自动生成根系的整体发展变化和生长的动态数据,动态图示标记活体根系每天的新生长区和统计其对应的新生长根量,包括不同深度位置上的根量变化。系统具备对根系生长异常的预警机制。该动态跟踪分析的根系成像视野为240mm宽*380mm高,自动拍照分析的时间间隔0.5-48小时可调(若定时拍照时间点前接入电脑,即可自动启动拍照。1台电脑能自动轮巡监测10个视野以内的作物植株原位根系动态变化(标配默认提供4套动态生长监测成像硬件,若要实时监测10个视野的作物植株原位根系,需配10套拍照成像组件)。1分钟内自动拍完全部照片后,该监控电脑即可另做他用(不用被独占)。2)可按被监控根系分块区域图像显示根量随时间变化的密度热力图,各部位的变化精细度可由分块监控大小来自定义控制。根系软件能自动生成根系生长的视频,以便按时间节点来回溯查看。3)可对原位土培根系图像进行交互引导分析、锁定编辑根系路径、修正根系的长短、粗细、位置等。具有鼠标编辑点的跟随放大镜。能自动拼接多张原位根系图。4)可做洗净根系分析:1)根总长;2)根平均直径;3)根总面积;4)根总体积;5)根尖计数;6)分叉计数;7)交叠计数;8)根直径等级分布参数;9)根尖段长分布,10)可不等间距地自定义分段直径,自动测量各直径段长度、投影面积、表面积、体积 等,及其分布参数;11)能进行根系的颜色分析,确定出根系存活数量,输出不同颜色根系的直径、长度、投影面积、表面积、体积。12)能进行根系的拓扑分析,自动确定根的连接数、关系角等,还能单独地自动分析主根或任意一支侧根的长度和分叉数等,可单独显示标记根系的任意直径段相应各参数(分档数、档直径范围任意可改,可不等间距地自定义),并能进行根的分叉裁剪、合并、连接等修正,修正操作能回退,以快速获得100%正确的结果。13)能用盒维数法自动测根系分形维数。可分析根瘤菌体积在根系中的占比,以客观确定根瘤菌体贡献量。14)大批量的全自动根系分析,对各分析结果图可编辑修正。15)能做根系生物量分布的大批量自动化估算。16)能自动测量油菜、大豆等果荚的果柄、果身、果喙部分的粗细、长、弧长、玄高等参数。能自动测量各种粒的芒长。17)能测各类针叶的叶面积、长度、粗细。18)各分析图像、分布图、结果数据可保存,分析结果输出至Excel表,可输出分析标记图。5)可单筒体视显微镜500万像素彩色成像(最高可放大270倍),能自动拼接多张显微根系图,可分辨小至0.01mm的根毛,方便观察根际细微结构、根尖数和根毛变化,以及根尖病变情况;手动X-Y移动显微平台可二维扫描微观根系,获得超高分辨率的大幅面根系图像。
杭州万深检测科技有限公司 2021-08-23
MXY9002 光电成像基础与应用实训平台
一、产品介绍        光电成像基础与应用实训平台包括CCD和CMOS两大方面,这两方面原理与应用是《光电技术》和《图像传感器应用技术》课程重要章节,也是教学的难点章节,因此,monxyuan开发了光电成像基础与应用实训平台。该平台采用搭建式、开放式设计,直观展现了线阵CCD、面阵CCD和CMOS的工作原理,并且设置了工程实际检测的实验,是学生理解和认识CCD和CMOS工作原理与实际应用的最理想的教学实验系统。 二、教学目的 1、了解并掌握线/面阵CCD和CMOS的原理; 2、了解线/面阵CCD和CMOS的软件使用方法; 3、了解并掌握面阵CCD和CMOS信号处理方法; 4、了解并掌握运用面阵CCD和CMOS进行尺寸测量和图像处理的方法; 5、了解并掌握学生掌握线阵CCD的几种典型的应用; 三、实验内容 1、面阵CCD 原理与驱动实验; 2、面阵CCD 数据采集与计算机接口实验; 3、面阵CCD 边缘与轮廓检测; 4、面阵CCD物体尺寸测量实验; 5、面阵CCD 图像的点运算; 6、面阵CCD 图像的几何变换; 7、面阵CCD 图像采集与参数设置; 8、面阵CCD 投影与差影图像分析; 9、面阵CCD 图像的滤波与增强; 10、面阵CCD 形态学处理; 11、面阵CCD 旋转与缩放; 12、面阵CCD 颜色识别与变换; 13、面阵CCD图像采集程序设计;  14、线阵CCD 工作原理与驱动波形观测; 15、线阵CCD 模拟输出信号的调整; 16、通过采集卡对线阵CCD的模拟输出信号进行A/D转换和数据采集; 17、通过软件浮动阈值对CCD的输出信号进行二值化处理; 18、利用线阵CCD 对物体尺寸进行非接触的实时测量; 19、利用线阵CCD 对物体的角度进行测量; 20、利用线阵CCD 测量物体的振动; 21、利用线阵CCD识别一维条形码; 22、利用线阵CCD扫描物体的二维图像; 23、利用外置相机进行实物尺寸测量 24、用硬件提取边缘信号的二值化 25、CMOS原理与驱动实验; 26、CMOS数据采集实验; 27、CMOS图像采集程序设计 28、CMOS用于边缘与轮廓检测实验; 29、CMOS用于物体的尺寸测量实验; 30、CMOS用于图像采集与参数设置实验; 31、CMOS用于投影与差影图像分析实验; 32、CMOS用于图像的滤波与增强实验; 33、CMOS用于颜色识别与变换实验; 34、扩展性实验     (1)通过提供的CPLD程序,学生可以了解CPLD对外围器件的控制;     (2)有能力的学生还可以自己编程来产生方波;     (3)通过提供的SDK和DEMO程序,编写程序来采集扩展相机的数字信号;     (4)利用扩展相机并编写软件进行其他如尺寸测量等实验等; 四、配套文件资料 1、实验指导书1本; 2、实验软件1套; 3、实验录像光盘1套;    客户自行配置电脑及示波器    
天津梦祥原科技有限公司 2021-12-17
“镜湖一号”——“高校对外宣传数据智能分析平台”一体机
当前,高校内部学院、部门网站更新不及时,僵尸网站、发布内容存在不规范用语、错别字等情况较为普遍,造成了很大的安全风险。由内蒙古财经大学自主开发的“镜湖一号——高校对外宣传数据智能分析平台一体机”,很好的解决了上述出现的问题。同时,还具备了呈现学校对外宣传数据数据分析与挖掘的可视化态势展现功能,支持大屏观看和手机端查看。“镜湖一号”基于高校对互联网发布的各类数据,使用人工智能和大数据分析技术设计应用模型,让学校的管理者实时掌握数据动态。 应用场景及创新点: 1.监控敏感信息泄露,展现处置状态。 2.代替人工发现更新不及时、不到位的网站。 3.对比分析高校党建态势,同时展现学校内部各部门党建状态和成果。 3.实时展示高校发布的宣传数据态势,分析出最受欢迎、热门文章等。 4.平台支持国产化平台部署。 5.实现一体机快速部署。
内蒙古财经大学 2025-05-08
便携式看谱分析仪的价格, 南京金牛分析仪
产品详细介绍用途:广泛应用于分析钢铁中Cr、Mn、Ti、V、W、Mo、Ni、Co等合金元素的定性和牌号分类,区分各种牌号的混料,控制混料非破坏性,即对被测工件无损伤,100%逐件对成批钢铁原材料或成型零件全数检测。特点:仪器轻便,采用光栅色散元件,谱线清晰,明亮,分辨率高。一机两用,室内、室外都能工作。使用范围广,携带方便。适用于机械厂、轧钢厂理化室对进厂的钢铁原料和钢坯的牌号进行复杂,不受场地环境的限制。具有快速、准确、灵活、简便的特点。
南京金牛高速分析仪器有限公司 2021-08-23
非水碳硫分析仪,非水碳硫分析仪器
产品详细介绍南京固琦分析仪器制造有限公司专业制造各类非水碳硫分析仪,非水碳硫分析仪器,碳硫分析仪器,智能定硫仪,炉料分析仪,碳硫高速分析仪器,高智能碳硫分析仪器,南京碳硫分析仪,碳硫检测仪,碳硫联测分析仪,  化验室仪器,碳分析仪器,硫分析仪器,管式碳硫分析仪,管式碳硫仪,智能碳硫分析仪器,自动分析仪器,智能化验仪器,智能分析仪器,快速碳硫分析仪、分析仪器,化验仪器,化验设备,不锈钢成分测定仪,化学元素分析仪, 电化学分析仪,实验室分析仪器, 智能元素分析仪,微机元素分析仪,三元素分析仪器,可测定工业材料中碳、硫、锰、磷、硅、镍、铬、钼、铜、钛、锌、钒、镁、稀素的含量土等元素。仪器测量范围广、精度高,高、中、低档齐全,并能接受用户特殊定货。广泛应用于钢铁分析仪器、冶金化验仪器、铸造化验设备、机械分析仪器,化工分析仪器、矿山开发设备等行业及质量监督部门和大专院校。(http://www.gqfxy.com)  025-57357222 13851978239)。
南京固琦分析仪器制造有限公司 2021-08-23
交通视频信息分析系统
针对传统采用人力进行交通监控成本高、效率低的问题,开发了一套基于数字图像 处理和模式识别技术的智能视频交通监控系统(ITS)。通过架设在路边的摄像头采集的 道路监控录像,自动获取并记录包括交通流量、车辆速度、车型等在内的交通数据,并 检测交通事件,及时自动报警。
同济大学 2021-04-11
匿名加密流量分析技术
本技术采用侧信道攻击的基本思路,针对典型/加密匿名通信流量,提出了一种快速、高效的流量识别方法,并在此基础上通过选择合适的网络流特征对识别出的匿名/加密通信流量进行上层应用分类,重点针对HTTP等典型通信流量,设计了基于流量指纹的内容分析方法以推测潜在的通信目标。该技术可用于网络监管、QoS区分服务等领域。
东南大学 2021-04-11
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