主要技术创新路径：高速三维容积成像，有重要原始创新性； 关键技术指标：成像光谱范围 690 – 950 nm，1200 –2400 nm； 传感器阵元数目 1024；单波长成像时间分辨率 1 帧每秒；空间分辨率 300 µm；成像深度至 3-4 cm；

我国的高光谱成像技术起步较晚，但受日益增长的并十分迫切的社会、经济需求的激励，光谱成像技术及应用得到快速发展，光谱分析被用来解决物理学、化学、生物学、地质学、地球物理学、医学和其它学科中的基础问题和应用问题。技术团队完成以柱面C_T消像差专利结构和Offner结构为核心的紫外、可见光、近红外、短波红外、中波红外五型高光谱成像仪产品研发，实现宽波段覆盖、成像性能好、光谱分辨率高于国外同价位产品，竞争力高。同时积极拓展开发成像光谱仪产品的应用，已研发兼具空间成像和光谱分析能力的微细样品成像分析仪器——显微成像光谱仪，用于材料和生物应用。此外配套研制了功能强大的成像光谱数据采集与处理分析软件，提出了全并行处理机制，大大缩短光谱数据获取和光谱重建时间，较国外产品用户体验更便捷友好，便于大面积推广。 图1.短波红外成像光谱仪

利用超表面与图像传感器集成的新方案实现快照式光谱成像芯片，结合计算光谱分析原理及重建算法，研制出了可见光波段、高精度的光谱成像芯片。

X线数字直接成像装置是我们多年科研工作的阶段性成果。这是一种利用现代数字成像技术和计算机图像处理系统，提高传统X线机的质量和档次的X线成像和明室透视装置。该装置采用了数字图像冻结技术，实现明室透视，改善了放射医生的工作环境。与普通X线透视相比，由于成像时间短，可以保持在屏幕上供医生仔细观察，从而降低了X线剂量。同X线电视系统相比，不仅价格低，而且可以得到同

该系统的分辨率可以达到传统显微成像系统的 2 倍以上，可以实现 80 纳米 以下的宽场成像。

产品详细介绍 植物叶绿素荧光成像系统PlantExplorer PlantExplorer系统的成像面积达到20 cm x 20 cm，最快每秒钟可测量1000张叶绿素荧光成像图片，在全球第一次实现对快速荧光诱导曲线O-J-I-P相的成像测量；可以基于单个像素或感兴趣的区域（ROI）来计算荧光参数；可以实现多光谱测量，在测量光合作用之外，获取叶绿素指数、花青素指数、NDVI、红外成像和RGB成像。 利用PlantExplorer测量的荧光成像、叶绿素成像、花青素成像和RGB成像   利用PlantExplorer测量的OJIP曲线 叶绿素a荧光作为光合作用研究的探针，是研究各种逆境胁迫（干旱、高温、低温、营养缺失、污染、病害等）对植物影响的强大工具，亦被广泛用于筛选同一植物品种的不同基因型。叶绿素a荧光不仅能反映光能吸收、激发能传递和光化学反应等光合作用的原初反应过程，而且与电子传递、质子梯度的建立及ATP合成和CO2固定等过程有关。几乎所有光合作用过程的变化均可通过叶绿素a荧光反映出来，而荧光测定技术不需破碎细胞，不伤害生物体，因此通过研究叶绿素a荧光来间接研究光合作用的变化是一种简便、快捷、可靠的方法。针对叶绿素a荧光的测量方法和参数分析方法已经成为光合作用研究的一个重要领域。 在过去的十余年中，针对植物光合作用测量的叶绿素荧光成像技术日趋成熟，并得到了广泛的应用。随着LED技术、CCD技术、通信技术等的不断进步，传统的叶绿素荧光成像也面临着新技术的不断挑战。 来自荷兰瓦赫宁根大学的Henk Jalink教授在数十年叶绿素荧光技术研究的基础上，采用最新的LED技术、CCD技术和通信技术，掀起了对叶绿素荧光成像技术的革命！ Jalink教授设计的叶绿素荧光成像系统，包括标准版PlantExplorer和定制化设计版CropReporter，其中PlantExplorer系统可以： 最快每秒钟测量1000张叶绿素荧光成像图片，实现对快速荧光诱导曲线O-J-I-P相的成像测量（全球唯一！！！）； 基于单个像素或感兴趣的区域（ROI）来计算荧光参数 实现多光谱测量，在测量光合作用之外，获取叶绿素指数、花青素指数、NDVI、红外成像和RGB成像。 针对这些最新的叶绿素荧光技术（包括这里介绍的叶绿素荧光成像系统PlantExplorer和能监测16 m2面积里植物的群体光合作用的CropObserver系统等），Jalink教授创办了PhenoVation公司进行商业化生产，在国际光合作用领域和植物表型领域都引起了巨大的震动。 PlantExplorer的版本 根据是否能进行多光谱测量，以及是采用高速（High Speed, HS）相机还是高清（High Resolution, HR）相机，植物叶绿素荧光成像系统PlantExplorer有四个版本： 版本 名称 功能 多光谱高速版 PlantExplorer Spectral HS 高速测量叶绿素荧光成像、可见光成像、叶绿素成像、花青素成像 多光谱高清版 PlantExplorer Spectral HR 高清测量叶绿素荧光成像、可见光成像、叶绿素成像、花青素成像 PSII高速版 PlantExplorer PSII HS 高速测量叶绿素荧光成像 PSII高清版 PlantExplorer PSII HR 高清测量叶绿素荧光成像 主要应用领域 光合作用机理研究，全叶片和整株植物的光合作用测量 环境胁迫对植物的影响 基因型筛选、突变株筛选 胁迫损伤的早期检测 植物病理学、毒理学、环境科学研究 其它和植物光合作用相关的领域 主要技术参数 相机传感器类型：CCD 相机曝光时间：典型20-1 000 ms 相机分辨率：高速版30万像素；高清版140万像素 Binning：1 x 1到8 x 8 灰阶：14比特或16 384级灰阶 图像采集速度：高速版260帧/秒（307 200像素时）～1 000帧/秒（100 000像素时）；高清版20帧/秒 图像获取时间：单张叶绿素荧光图像5-1 000 ms，高速版诱导曲线测量时800 ms可以获取208-800张图像。 图像格式：16位RAW格式 光谱范围：350～950 nm 镜头类型：8 mm定焦，4 光学滤光片（仅适用于多光谱版）：6种高质量光学干涉滤光片，包括荧光、红光、绿光、蓝光、花青素和近红外滤光片 数据传输方式：Ethernet 叶绿素荧光激发光源：红色LED，光强0-3 000 mmol m-2 s-1 光化光源：红色LED，光强0-1 000 mmol m-2 s-1 多光谱和彩色图像光源：白色LED和近红外LED 成像面积：20 x 20 cm 工作温度：+5～+40℃ 尺寸：50(W) x 61(D) x 100(H) cm 重量：55 kg 供电需求：110-240 V交流电 功耗：测量叶绿素荧光时峰值3 kW，待机时200 W 成像参数： 多光谱高速版：Fo, FJ, FI, Fm, Ft, FJ’, FI’, Ft=5min, Fm’, Fo’, Fv/Fm, FRO, φEO, φRO,  tFM, A, Sm, PIABS, φPSII, NPQ, qN, qP, Rfd, RNIR, R, RAnth, RRed, RGreen, RBlue, Chl. Index, Ant. Index, NDVI 多光谱高清版：Fo, Fm, Ft, Ft=5min, Fm’, Fo’, Fv/Fm, φPSII, NPQ, qN, qP, Rfd, RNIR, R, RAnth, RRed, RGreen, RBlue, Chl. Index, Ant. Index, NDVI PS II高速版：Fo, FJ, FI, Fm, Ft, FJ’, FI’, Ft=5min, Fm’, Fo’, Fv/Fm, FRO, φEO, φRO,  tFM, A, Sm, PIABS, φPSII, NPQ, qN, qP, Rfd PS II高清版：Fo, Fm, Ft, Ft=5min, Fm’, Fo’, Fv/Fm, φPSII, NPQ, qN, qP, Rfd 功能特性 功能特点 多光谱高速版PlantExplorerSpectral HS 多光谱高清版PlantExplorerSpectral HR PSII高速版PlantExplorerPSII HS PSII高清版PlantExplorerPSII HR 无与伦比的高速相机（1000帧/秒）测量快速诱导曲线 ● ○ ● ○ 出色的高清相机（1.4 M pixel）测量叶绿素荧光 ○ ● ○ ● 成像范围20 cm x 20 cm ● ● ● ● 自动调节花盆底座高度，使得植物上部与相机保持恒定距离 ● ● ● ● 饱和脉冲强度达3000 mmol m-2 s-1 ● ● ● ● 光化光强度达1000 mmol m-2 s-1 ● ● ● ● 可进行多光谱测量 ● ● ○ ○ 精确获知叶绿素荧光、叶绿素、花青素和R/G/B图像每个像素的变化 ● ● ○ ○ 可设置进行延时成像测量 ● ● ● ● 嵌入式电脑进行精确的成像、时间控制、光强控制和数据存储l  英特尔双核处理器 8 GB内存 128 GB SSD固定硬盘，Windows 7操作系统 1 TB Hybrid混合硬盘用于数据存储 ● ● ● ● 随机配送27寸全高清显示器 ● ● ● ● 功能强大的控制和分析软件 ● ● ● ● 注：● 代表有，○ 代表无。 主要测量参数   成像参数 参数解释 多光谱高速版 PlantExplorer Spectral HS 多光谱高清版 PlantExplorer Spectral HR PSII高速版 PlantExplorer PSII HS PSII高清版 PlantExplorer PSII HR 由仪器控制软件直接测量出的成像参数 Fo 植物暗适应后当所有反应中心都处于开放态时的初始（最小）荧光成像 ● ● ● ● FJ 植物暗适应后测量JIP诱导曲线（快速荧光诱导曲线）时的J相成像 ● ○ ● ○ FI 植物暗适应后测量JIP诱导曲线（快速荧光诱导曲线）时的I相成像 ● ○ ● ○ Fm 植物暗适应后当所有反应中心都处于关闭状态时的最大荧光成像 ● ● ● ● Ft 植物接受光照一段时间t后的实时荧光成像 ● ● ● ● FJ’ 植物照光后达到J项的荧光成像 ● ○ ● ○ FI’ 植物照光后达到I项的荧光成像 ● ○ ● ○ Ft=5min 植物照光5 min后的荧光成像 ● ● ● ● Fm’ 照光后当所有反应中心都处于关闭状态时的最大荧光成像 ● ● ● ● RNIR 近红外波段的反射光谱成像 ● ● ○ ○ RChl. 叶绿素的反射光谱成像 ● ● ○ ○ RAnth 花青素的反射光谱成像 ● ● ○ ○ RRed 可见光成像的R（红色）通道反射光谱成像 ● ● ○ ○ RGreen 可见光成像的G（绿色）通道反射光谱成像 ● ● ○ ○ RBlue 可见光成像的B（蓝色）通道反射光谱成像 ● ● ○ ○ 由仪器分析软件分析得出的成像参数 Fv/Fm 植物暗适应后的最大光合效率成像 ● ● ● ● tFM 荧光上升达到Fm的时间 ● ● ● ● FRO 植物暗适应后与I项可变荧光相关的参数FRO=(Fm-Fi)/Fm ● ○ ● ○ jEO 植物照光后与I项可变荧光相关的参数ϕEO=(Fm’-FJ’)/Fm’ ● ○ ● ○ jRO 植物照光后与I项可变荧光相关的参数ϕRO=(Fm’-FI’)/Fm’ ● ○ ● ○ A 诱导曲线上部的互补面积 ● ○ ● ○ Sm Fm-Fo的面积归一化参数 ● ○ ● ○ PIABS 光合性能指数 ● ○ ● ○ jPSII 植物照光后的实际光合效率jPSII =Fq’/Fm=(Fm’-Ft)/Fm’ ● ● ● ● NPQ 非光化学淬灭NPQ=(Fm-Fm’)Fm’ ● ● ● ● Rfd 植物活力指数Rfd=(Fm-Ft=5min)/Fm ● ● ● ● qN 非光化学淬灭qN=(Fm-Fm’)/(Fm-Fo’) ● ● ● ● qP 光化学淬灭qP=Fm’-Ft)/(Fm’-Fo’) ● ● ● ● Fo’ 植物照光后当所有反应中心处于开放态时的最小荧光Fo‘=Fo/((Fv/Fm)+(Fo/Fm’)) ● ● ● ● Chl. Index 叶绿素指数，与叶绿素含量相关 ● ● ○ ○ Ant. Index 花青素指数，与花青素含量相关 ● ● ○ ○ NDVI 植被覆盖指数 ● 代表有，○ 代表无。 应用实例 1）强光对不同基因型拟南芥的影响 2）缺磷对不同拟南芥的影响 3）荧光成像揭示肉眼看不到的叶片边缘伤害 4）利用叶绿素荧光成像进行植物病理学研究 5）干旱处理对伽蓝菜的影响   我们能提供的远远不止这些…… 如下，是1 m高的水稻整株侧面成像结果： 此外， 我们的叶绿素荧光成像系统已被成功集成到WPS高通量植物表型平台中，用于高通量植物叶绿素荧光成像（光合作用）测量！   产地：荷兰 请访问 www.phenotrait.com 了解更多详细内容。

项目成果/简介:5G智慧急救协同平台既可满足市县级地区本地社区120急救、本地二级医院120转运以及外地市120急救转运的急救需求，又具备充分扩展性，下一步面向全省。平台可对接现有120急救指挥调度中心系统，利用5G实现急救车与院内专科中心互联互通，支撑急救现场、基层医院、院前急救、院内急诊、重症监护和专科救治等多方紧密协作，应用模式如下图所示。胸痛中心作为省急性心肌梗死救治网络的核心，已形成较为完善的院前急救和院内急救网络，以此为基础构建快速、高效、全覆盖的急危重症医疗救治体系，实现五大中心信息化平台建设。平台的区域急救协作过程，分别通过急救转运时间轴和急救医疗时间轴进行服务监管和持续改进，从患者现场呼救第一时间开始，通过急救转运时间轴，监控多部门协作的资源调度和急救转运效率。从患者首次医疗接触时间开始，通过急诊急救医疗时间轴，监控急诊急救医联体的多学科协作环境下，急危重症医疗业务协同效率和临床服务质量。平台对接各国家专科上报系统，实现质控数据自动上报。平台整体拓扑如下图所示：利用5G技术连结成网，以医院为中心，实现院前急救与医院内抢救无缝衔接、分级救治和协同救治并举，创建国内领先的区域急危重症智慧化急救平台，建立涵盖胸痛、卒中、创伤、高危孕产妇、新生儿救治和医院急诊重症的急救网络。实现各级医疗机构在同一平台上急救信息共享，开展协同救治、实时质控，提高急救的效率、质量、救治效果。逐步建成本区域智慧急救信息化云平台、数据库和信息系统；由我院牵头，建设胸痛中心、卒中中心、创伤救治中心、逐步覆盖危重孕产妇救治中心、新生儿救治中心；提升甘肃省区域各救治医院信息化水平、信息共享和业务协同能力；将优势医疗资源下沉到基层和急救第一现场，改善和优化医疗资源配置；实现院前急救和院内抢救无缝衔接，合理配置和利用急救资源，规范急救流程；建立实时质控体系，升级改造救护车，实现急救中心、急救车辆、救治医院和救治中心以及卫健委信息互联互通和业务协同；建设急救电子地图，并利用新一代无线宽带通信（5G）、大数据、人工智能等技术，实现远程急救与应急指导，院内外信息的无缝对接；建立音视频会诊系统、移动协同应用，以急病要急、慢病要准为指导思想，提高患者救治成功率。通过院前急救、院内抢救、院后随访无缝衔接、分级救治和协同救治并举，实现如下目标：1、区域急救医疗资源统一应用在院内急诊规范化预检分诊和院前急救转运全过程监控的基础上，建立覆盖每台急救车、每个网络医院的数据互联互通和实时上报机制，形成急诊急救资源动态电子地图，提高急救医疗服务体系运行的透明度，实现医疗资源最优配置和患者转运治疗方案最佳选择。2、院前急救战线前移与院内救治的无缝衔接改变原有的院前转运和院内交接串行的衔接模式，通过院前病情评估分诊和预报、远程心电诊断、远程影像诊断、转运过程中的远程监护和实时音视频远程指导、院内医护端移动协同应用等方式，实现院内专科救治战线向院前前移，最大程度压缩急救时间延迟。3、院内急诊多病区精细化和规范化管理通过规范化的预检分诊，实现急诊患者分级分区有序管理，最大程度减少抢救、留观区患者与家属的无效移动；通过智慧急救平台，实现红黄绿区快速流转和统一管理，支撑以急危重症患者为中心进行急救的全程跟踪和闭环管理。通过优化收费模式，科学核算服务成本，引导公众合理急救需求。4、实现多学科高效协作与绿色通道，压缩抢救时间根据规范化的急救路径自动采集诊疗过程数据，进行绿色通道医疗行为监控，通过触发关键环节上的预报提醒和会诊通知，将串行步骤并行化，并加强多学科信息共享和团队协作，自动统计绿色通道运营指标，不断提高绿色通道运行效率，缩短患者救治时间。5、急危重症临床决策支持与服务质量持续改进通过可扩展的、全程覆盖完整危重救治链的质控平台，将多种病种的临床急救指南固化为标准的程序和规则，在对医护人员正常工作最小干预的前提下进行实时数据采集，将临床质量控制与临床决策支持高度融合，支撑流程的持续改进和急救医学服务的均质化。6、心脑血管等急危重症的分级诊疗和综合防治将急诊急救与慢病管理相结合，打通高危人群筛查、健康管理、院前急救、院内急诊、专科救治和院后康复的闭环流程，以胸痛、卒中高危人群为重点，建立健全基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动的分级诊疗体系。7、急诊急救远程教育和公众急救知识普及通过移动互联网和远程音视频技术，开展急救医护人员和志愿者的技术培训，开展公众急危重症预防与急救知识的普及和教育，提升全民公共安全意识和自救互救能力，推动社会化和标准化兼备、全民参与的“大急救”。8、采用微服务架构，适用区域智慧急救模式，践行“时间即生命”平台采用微服务架构，既提供基于PC的WEB应用，又提供移动APP应用，业务数据集中存储，充分利用云端的优势，随数据量和业务量的增长可横向扩充。B/S架构保证了平台部署快捷方便，低运维成本。平台还利用业务集成网关，便捷、灵活的对接各医疗设备和物联网设备、周边相关业务信息系统，既能使平台闭环有效运转，又能让平台顺畅融入整个医院信息化环境，避免信息孤岛与烟囱式应用，充分体现“端”+“云”的应用架构优势。利用平台，可有效缩短急诊胸痛、卒中、创伤等患者的救治时间，体现了“时间即生命”的救治理念。院前由随车医生及远程会诊专家与患者家属交代病情及可能的治疗方案，使患者及家属有一个心理承受过程，在需要行急诊PCI时签署知情同意书所需时间也相应缩短。将所有可能造成急救时间窗延误的情况降到最低，从而提高了胸痛患者的抢救成功率，并提高了患者家属的满意度，获得良好的社会效果。9、患者精准定位，时间自动采集，确保质控时间点真实性项目采用超宽带（UltraWideBand，UWB）技术、替代传统手工填写的方式，自动无感地记录五大中心时间管理表所要求的救治环节及时间、时长。监控急救病人的流向、到达/离开关键节点的时间、可视化的全流程时间轴、历史轨迹查询和回放，使急诊绿色通道患者得到及时、规范、高效的救治服务。时间节点明细表准确记录采集每一位急诊患者信息、入院方式、到院时间、到达急诊时间、离开急诊时间、到达手术室时间、离开手术室时间等明细内容。并生成时间节点明细表。改变记录不及时、时间不准确、急诊数据信服力不足、浪费人力、不便管理等情况。平台采用的超宽带（UltraWideBand，UWB）技术是一种无线载波通信技术，采用纳秒级的非正弦波窄脉冲传输数据，该技术具有系统复杂度低，发射信号功率谱密度低，对信道衰落不敏感，截获能力低，定位精度高等优点。 知识产权类型:发明专利 、 软件著作权技术成熟度:正在研发技术先进程度:达到国内先进水平成果获得方式:与企业合作获得政府支持情况:无

智能机器人协同控制系统是同济大学机器人与人工智能实验室自主研发的控制系统，其机器人控制器采用国际标准EtherCAT总线技术，采用模块化的软件设计，可以支持不同类型结构的机器人，支持不同行业的机器人应用，包括：Delta机器人，Scara机器人，6轴串联机器人，可实现各种机器人的精确建模，控制机器人实现点到点的直线运动，圆弧运动，标准运动25/305/25mm等。支持的应用包括：搬运，分拣，码垛，抛光打磨等。同时控制器集成了视觉监测与处理系统；采用的标准工业总线可以方便的进行现场扩展。