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。

HY-90系列无人机载高光谱成像系统，采用自主研发的高光谱相机，结合高清可见光相机、定制化高稳云台、高精度GPS系统、远程控制系统，实现对地物多源信息的同步定性、定量、定时、定位的采集。  功能特性 采用高性能大靶面cmos图像传感器，光谱分辨率优于2.8nm； 内含定制云台自稳定系统，无人机推扫成像，作业效率高 ； 硬件同步触发高清可见光相机，分辨率达1500w像素，支持高精度正射影像拼接 ； 硬件同步触发POS系统，GPS定位数据与高光谱数据按行精准对应，辅助图像拼接 ； 小型地面站广播基站GPS信息，实现机载端RTK ；可实现远程智控，提升用户操作及使用便利性； 支持实时图传，监控单波段图像及光谱曲线； 机载控制及数据采集软件，数据格式完美支持ENVI等第三方软件； 可适配大疆M600 pro、华测P580及科卫泰、海康等多种无人机平台。  应用领域 水质环保：水质监测（总氮、总磷、氨氮、叶绿素、浊度、高锰酸钾指数等） 土壤监测：土壤含水量监测、土壤肥力监测、重金属污染监测； 地质应用：矿物填图、矿物成分探测、成矿预测； 农林碳汇：农业测绘，病虫害防治，树种识别， 国防军工：伪装识别，无人侦察等； 

(1)测定空气横向流过平板壁面的平均温度，平板内电加热器的电流、电压，平板壁面周围空气温度 。 (2)测定空气横向流过平板强迫对流放热系数，根据对强迫对流放热的相似分析，将实验数据整理出准则方程式。

本实用新型提出一种马铃薯漏播补种装置和马铃薯播种装置，该实用新型的漏播补种装置包括补种箱，以及导薯单元，其中，补种箱的底部开设有可安装导薯单元的开口，导薯单元包括卡设补种箱底部开口设置的护薯板，护薯板内部形成导薯空间，护薯板与补种箱底部开口相接处形成种薯从补种箱进入至导薯空间内部的通道；护薯板的底部设置有可落下种薯的落薯通道；护薯板内部的导薯空间中设置有转盘，转盘的圆周均布有多个可从补种箱中导入单个种薯的补种座，转盘的中部设置有可驱动转盘转动的转轴，转轴穿设护薯板外连电机。本实用新型可在马铃薯漏播时自动补种，其不仅结构简单、占用空间小，且补种效率高、工作可靠。

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

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。

本实用新型公开了一种结构光照明的双光子荧光显微系统。电光强度调制器、扩束镜和相位调制器沿飞秒激光器发出的光束依次布置在前方，经电光强度调制器功率调制、扩束镜扩束和相位调制器相位调制后入射到扫描模块中，扫描模块的出射光依次经扫描镜、场镜、二色镜和物镜后照射到样品架的样品上，物镜安装在Z向扫描台上。本实用新型为生物组织深层无创成像提供了一种可行的方式，能得到信噪比大大提升的显微图像，效率高灵敏度强，能够在传统多光子方法无法清楚识别的深度重建衍射极限分辨率。

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。