产品详细介绍成像系统　　SOC-730VS可见光/近红外成像光谱仪是一款高质量、商品化的成像光谱仪，光谱范围为400nm～1000nm。和MIDIS™ 处理器（为可选件）连接后，SOC-730VS可以提供最苛刻的实时分析，质量控制和探测应用。 实时处理　　实时处理数据的应用，如机械视觉、生物影像、颜色质量评估、和需要即时反馈的目标探测等。可选的SOC MIDIS™处理器以最优的电脑速度快速执行光谱处理，克服了大部分成像光谱仪在实时数据处理方面的瓶颈。　　MIDIS处理器具有多个相关通道同时监测测量数据和三光谱积分，使得MIDIS处理器有能力克服当今数据处理的难题。配备了一个独立的偏振分光光度计，高灵敏度的，12bit兆像素数列和积分扫描仪，SOC-730VS通过高速Camera-Link接口，可以记录400nm到1000nm光谱范围内、2nm分辨率的高质量光谱成像数据。　　SOC的HS分析软件可以用来进行标定和数据分析。记录的数据格式为开放式的二进制数据，可以很容易的用第三方分析软件打开，如ENVI软件。 技术参数光谱范围： 400-1000 nm光谱分辨率： 2 nmSMILE： <1.5 μ数字光圈： F/2.4TFOV (35MM)： 10°IFOV (35MM)： 0.17 mrad分辨率 (像素)： 1024x1024帧频： 15 fps数字分辨率： 12-bit三脚架： 3/8”-16计算机接口： Cameral-Link扫描： 内置供电： AC/12DV 应用领域：机械视觉　　连接处和表面检查　　农业视察　　化学分析　　农业领域精准农业　　土地分类　　水份胁迫　　作物健康 科学领域　　显微镜　　生物分析军事领域　　目标识别　　敌友分辨遥感领域 　　地表真实　　分类制图 

实验内容 1、了解脉冲回波超声测量的原理，掌握超声波成像基本原理及超声成像的应用； 2、采用回波幅度 B 型图像显示方法，研究物体剖面超声波图像； 3、有机玻璃试块为样品，利用物体表面及内部的反射波成像，模拟海洋地貌测绘、地壳测量和地藏勘探等实用技术。

新能源高占比发展下传统同步机组与风光新能源机组呈现“此消彼长”趋势，电力平衡面临“保供应、促消纳”的两难局面。因此，迫切需要研究面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警关键技术，保障电网安全可靠供电和新能源最大化消纳，助推碳达峰目标顺利实现。 该成果实现了面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警应用的信息融合、智能告警、动态监视、海量数据阅读、超实时仿真和高性能计算、基于人工智能的电网安全稳定分析、虚拟现实、基于图数据库的人-机交互等功能，为新型电力系统电网调度员提供了一个准确及时掌握电网实时运行态势的分析决策工具，实现调度员对调度计划方案的智能互动决策以及电网风险的实时可视化预警。 该技术实现了传统电网调度模式向智能性电网调度模式转换，可广泛应用于电网、电力公司调度及区域控制中心等机构，在实现电力系统安全可靠运行的同时，促进高比例新能源最大化消纳和保障电力可靠供应。同时，该系统不但可应用于实时运行管理，而且还可应用在规划、交易、营销等新型电力系统生产管理的不同领域。该成果已在四川省电力公司、中国南方电网等30余家单位机构投入使用，产生了良好的经济和社会效益。 图1 基于大数据的电网运行行为识别及可视化显示 图2 多源信息融合的电网环境监测可视化

TDA（芯片热设计自动化）软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真，支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究，直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度，进而提高芯片性能、寿命和可靠性。

YR/H3100高智能数字化ICU（综合）护理技能训练系统是工程技术和仿生学技术的完美结合，将有现在的医学模拟技术赋予一身，其可自主表现生命体征，并可对所给予的治疗措施自主进行生理体征变化。该系统根据新护理大纲设计，针对临床护理培训，系统由全身男性模拟病人、生命体征模拟器、多参数模拟监控仪、计算机等组成，具有基础护理与高级护理功能。本系统同时适用于医院、医学院、卫校等医疗单位。并面向乡村医师技能培训，提供心肺复苏术、体外除颤等急救操作技能。通过虚拟安全的模拟及护理技能的培训、图文、声像、视频相结合，有操作日志、存贮、考核评估、成绩打印、网络交互式功能。标志着公司的护理教学系统开始与国外发达国家接轨。适用学科：ICU护理、急救医学护理、呼吸内科护理、心内科护理、泌尿内科护理、外科护理、急救医学、危重症医学、战地医学等。系统主要功能★ 标志表示需要与选配件配套使用才能实现的功能■ ICU技能：· 气道管理技术：标准口、鼻插管，气管切开术，支持仰头举颏法、推举下颌法开放气道。模拟牙关紧闭、舌水肿、咽部水肿、喉痉挛、单双侧肺阻塞、主气道堵塞等体征。· CPR操作训练：可进行口对口、口对鼻、简易呼吸器对口等多种通气方式；电子监控气道开放、吹气次数、吹气频率、吹气量、按压次数、按压频率、按压位置和按压法深度；自动判断人工呼吸及胸外按压的比例；实时数据显示，全程中文语音提示；抢救成功后，模拟人瞳孔由散大变为正常，动脉恢复搏动，出现自主呼吸。★ 真实除颤、起搏：可与不同厂家、不同型号的除颤起搏器配套使用，实现真实除颤起搏。★ 模拟除颤起搏：多媒体动画展示医用除颤起搏器的使用，与YR/J880模拟除颤起搏器配套使用，可实现除颤起搏。可选择除颤能量，最大除颤能量达到360J。★ 真实AED：可与不同厂家、不同型号的AED配套使用，实现真实AED训练。★ 模拟AED：多媒体动画展示AED操作过程，与YR/AED自动体外模拟除颤仪配套使用，可实现AED训练。全程中文语音提示，提供贴片电极和纽扣电极，自动检测心率并分析是否需要除颤。★ 真实心电监护：可与不同厂家、不同型号的心电监护仪配套使用，实现真实心电监护。★ 模拟心电监护：与YR/J115多参数模拟心电监护仪配套使用，可实现模拟心电监护。使用指夹式血氧探头检测血氧，内部储存上千种种心电图。多参数模拟监护仪（LCD）屏幕提供12导联心电图、血氧饱和度、呼吸、二氧化碳、血压（动脉血压、中心静脉压、肺动脉压、无创血压）、心输出量等。 ■ 生命体征模拟：· 瞳孔观察：瞳孔液晶显示为CSTN伪彩、65K色、RGB；能在1-9mm之间，随意模拟瞳孔的正常、散大、缩小等状态。· 颈动脉、股动脉、桡动脉搏动，生动再现病人呻吟、咳嗽、呕吐声音。· 呼吸模式：模拟正常呼吸、叹气样呼吸、陈-施氏呼吸、库什摩尔呼吸、毕奥呼吸。· 真实的自主呼吸，呼吸时胸廓有起伏，可调节呼吸频率及呼吸深度。· 听诊：可听诊几十种声音，包括正常心音、异常心音、正常呼吸音、异常呼吸音、正常肠鸣音、异常肠鸣音。■ 临床护理训练：· 穿刺术：胸腔穿刺、骨髓穿刺。· 血压测量训练、三角肌皮下注射、股外侧肌内注射、手臂静脉穿刺、注射、输血、臀部肌内注射。· 清洗梳理头发、洗脸、耳清洗滴药、口腔护理、假牙护理、吸痰法、氧气吸入法、口鼻饲法、洗胃法、胃肠减压、灌肠法、造瘘引流术、男/女性导尿术、男/女性膀胱冲洗术。· 整体护理：四肢关节左右弯曲、旋转、上下活动、擦浴、穿换衣服、冷热疗法。■ 软件系统应用：· 提供单机版（一点一套）、网络版(一点多套）软件，用户可根据自己的实际需要进行选择。· 脚本/病例编辑：支持用户自编辑模拟护理病例，软件自动记录病情的变化和学员操作过程。· 模拟注射泵/输液泵的使用：多媒体动画展示注射泵/输液泵的操作流程，可选择药物进行操作。· 训练与考核：软件内存有几百道考题。支持心电图、急救知识理论、护理场景、病例、CPR训练与考核。· 心电图监护：使用指夹式血氧探头，实现模拟心电监护和真实心电监护，内部储存上千种心电图。· 护理场景脚本训练/考核：系统自带数十个场景，涵盖内科、外科、急诊、ICU等科室病人的护理，并通过交互性多媒体课件检验护理操作关键知识点的掌握程度。软件提供多种药物治疗和典型的辅助检查，如胸片、超声心动图，12导联心电图等。· 局域网络教学：可选配摄像头，具有彩色视屏监控功能，可对每个在线的学生的操作手法和过程进行实时视屏监控。综合计算机同步统计数据，便于教学掌握每个学生的训练考核情况。

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

临床上肿瘤的治疗用药分为传统细胞毒类药物和新型分子靶向药物，后者通常具有相对明确的靶 本研究对象为一种通用外科手术立体显微摄像演示装置，由3D高清数码摄像机、显微适配器、显微摄 点，抑制肿瘤细胞生长而减少对正常细胞的作用，对肿瘤的选择性高、毒性小。磷脂酰肌醇 - 3 -激酶 像镜头、聚焦光源、3D高清液晶显示器及调节器支架所构成。本技术成果可方便调节显微摄像镜头距离和 （Phosphoinositide 3-kinase，PI3K）是许多生命活动中关键的信号分子。PI3K抑制剂在抑制肿瘤细胞增 角度，还可调节聚焦光源光斑大小。根据3D显示屏的不同类型，手术者可能需要佩带不同的3D眼镜或头 殖、诱导肿瘤细胞凋亡和逆转肿瘤细胞耐药性等方面具有独特的优势，可以单独用药或与其它靶向药物联 戴式立体显示眼镜，也可采用能直接用裸眼观看的3D显示屏。术者或助手可直接调控或通过遥控器调控 合用药。 3D摄像机，即调控变焦、对焦和摄录像等。由于采用高清3D摄像显示模式，其图像分辨率和清晰度可达 目前以PI3K信号通路中关键分子为靶点的抗肿瘤药物研究已有近20个化合物进入临床试验阶段，有4 到或超过光学显

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。

本仪器是纺织总会作为纤维细度及含量测定的标准仪器，利用先进的光学和计算机图像处理系统来测量各种纤维直径和分析纤维表面的综合仪器。是毛、麻、棉纺、化纤、羽绒行业、畜牧业，商检、纤检系统的必备检验设备。 本仪器具有图像清晰、分辨率高、检测快速可靠的特点。可在普通实验室条件下稳定工作及可将测量到的原始数据，利用数据处理平台进行分类统计，获得最终定量分析结果并可打印输出数据报表及直方图。 技术规格： 1．投影系统，采用放大500倍，符合国际标准A方法检测和国家标准B方法检测。目视系统可放大960倍。 2．计算机显示系统：光学成像CCD转化成数字图像，并由计算机专用软件对数字图像进行处理。 3．内置纤维平均直径、变异系数、标准偏差计算，根据国家标准GBl0685—89、国际标准RS0137-85制定。 测量范围为2-200μm，圆型截纤维；测量精度±0．5μm；测量重复性±0．1μm：测量速度500根／10min。

成果简介： 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。