针对本次新型冠状病毒疫情，拟采用干式荧光免疫层析、电化学、分子诊断等检测技术，将陆续研发完成PCT/CRP检测试剂盒（干式荧光免疫层析法）、SAA/CRP检测试剂盒（干式荧光免疫层析法）、凝血时间检测试剂盒（电化学法）、新型冠状病毒（2019-nCoV）核酸检测试剂盒（RT-PCR荧光探针法）等项目及对应的干式荧光免疫层析、电化学手持式检测仪器。本项目计划采用免疫POCT+分子诊断的方法对新型冠状病毒进行筛查诊断和治疗监测。前期采用手持式免疫POCT产品对CRP/PCT/SAA三个炎症指标进行快速检测，判断是否为病毒感染，而后采用《新型冠状病毒核酸检测试剂盒（RT-PCR荧光探针法）》对病人样本中的病毒核酸进行检测，判断是否有新型冠状病毒的感染；确诊为感染阳性后，在日常治疗过程中，利用手持式仪器快速检测感染情况、监测病人CRP/PCT/SAA炎症指标、凝血状态的变化情况，分析治疗方案是否合理。出院前，再对病人进行新型冠状病毒核酸检测，判断是否感染阴性。该项目可以对感染疑似病例全流程进行监控，包含了初筛排除、核酸确诊、日常监测、出院检查四个过程。 重点：该技术是依托基因芯片（依赖进口，国内无法生产），通过碱基互补的原理，在引物或探针上标记可检测的物质，将所需的探针挂载于基因芯片上，与待检样品进行杂交，通过杂交的信号进行结果判读，其中挂载的好坏体现出了高校科研力量。 该技术核心是挂载工艺，可以针对不同的疾病检测要求挂载不同探针，非常具有普适性，目前针对新型冠状病毒已经和江苏一家企业对接并着手产品化，但挂载技术类似汽车组装技术，可以作为重点推广对象对接其他类似需求的厂家,快速提升各地方诊断设备自给能力。

本发明涉及一种光辐照强度检测器及其检测方法，其中光辐照强度检测器包括光伏电池组件以及与其串联形成闭合回路的分流器，所述光伏电池组件用以将光辐射转换为电流量，所述分流器用以将所述电流量转换为用以计算光辐照强度的电压值。本发明以低成本实现光辐照强度数据采集，且结构简单可靠，安装便捷，适合大量工程项目的推广使用。

产品详细介绍版权检测视频显微镜 防伪检测视频显微镜   手持式视频显微镜3R-WM401PCTV以其精致小巧的便携设计，快捷方便的一键式拍照与录像功能，让使用者不断称奇；而无线传输的巧妙配置，可以实现现场检测现场观看、考证，突破了时空限制，让鉴定效率最大化最简单化，且设计了人性化的调焦方式，操作简单便捷，任何人拿到设备就可以使用，无需任何学习适应过程！型号：3R-WM401PCTV显微镜头：35万像素COMS卫星分辨率镜头倍率范围：1 -200倍的显微镜（对于一个15英寸液晶）静止图像尺寸：720*480 640*480 320*240视频分辨率：720*480 640*480 320*240（高达每秒30帧）光源：内置8个可调暖LEDx8白光无线电系统：2.4GHz无线电系统（发送/接收器）连接方式：USB2.0无线传输距离：不小于5米电源：充电式（锂离子聚合物电池）锂电池特征：3小时左右工作时间：5小时左右系统要求：WindowsXPSP2/VISTA以上CPU：PentiumIII1Ghz相当以上。设置技术标准：R203WWJN000066液晶显示屏专用电缆组型号：3R-WMMOTV显示屏尺寸：3.5TFT-LCD解析度：960×240分辨率传输频率：2414MHz.2432MHz.2450MHz.2468MHz（兆赫）充电时间：3小时工作时间：2个小时视频大小：2700字节/分钟外形尺寸：100 ×70 ×25毫米重量：140g设置PC连接内容：显微镜软件光盘 USB电脑连接接收器软件启动环境：Vista 7或以上的Windows XP SP2（仅适用于32位可用）接收器连接系统：USB2.0丰富多彩的应用领域 » 一、工业检测：电子制造业（集成电路、半导体、SMT、PCB电路板、TFT-LCD/LED等）                磨具行业（磨具电蚀、磨损、缺陷等）                精密机械行业（精密零件缺陷、裂纹以及数据测量分析等）                印刷行业（印刷品质检测、油墨观测分析、印刷设备调试等）                纺织行业（质量检测控制等） 以及金属材料，复合材料，塑料行业，玻璃陶瓷材料，印刷影像，钟表齿轮检测，，皮革树脂检查，焊接切割检查，粉尘检测等等。 二、科学鉴定：刑事鉴定取证，文件鉴别，伪钞鉴别，珠宝鉴别，文物古董鉴定修复。 三、学术研究：科研机构，农林业研究，数码教学。3R中国将不断加强科研钻尖，力争为客户提供更高效简单的现场检测解决方案。Anyty(艾尼提)力争做便携式数码显微镜领域的领导品牌，Anyty(艾尼提)始终致力于普及移动检测、现场检测。更多产品信息及服务请登录：www.3r.com.cnAnyty（艾尼提）官方直营中心：北京爱迪泰克科技有限公司地址：北京市海淀区农大南路1号硅谷亮城2号楼B座603室咨询电话：400-680-6765、18612523824(值班电话)在线咨询QQ：2474503657固话：010-62668602或010-62041107

产品详细介绍电子检测显微镜 液晶屏检测显微镜放大倍数: 10x-200x该款LCD检测数码视频显微镜是令人惊喜、十分易用的全新型数码显微镜。它打破了传统显微镜的概念，真正实现了观察物体图像的测量、保存、复制、传送以及对图像的测量等功能，这对传统显微镜 来说是不可想象的。它集美观、易用、便携为一体，做到“工作即娱乐”。 产品详细技术指标型号3R-MS2020USB(USB 视频显微镜)相机类型彩色 CMOS相机图像传感器1/4 " 彩色CMOS传感器图像最大分辨率200万象素图像象素320(H)x 240(V), 640(H)x480(V), 1280(H)x1024(V)照明8个定制可调暖白发光管动态图片帧率每秒15帧@1280x1024每秒30帧@640x480和320x240光学特征自动/手动伽玛校正自动数字化光圈调整自动曝光自动/手动白平衡自动闪光消除自动补正象素缺失自动调整彩色饱和度自动调整彩色对比度电脑信号接口USB 2.0/1.1电源电脑USB5.0V DC功耗最大0.75瓦可调放大倍数10倍至200倍物距0~30厘米USB数据线2米产品尺寸36毫米(直径) x 120毫米(长)应用软件功能软件/硬件拍照视频录制定时拍照刻度尺和时钟显示测量校正功能测量：长度、面积、直径、角度等   产品特征       * 手持式数字显微镜。       * 自主开发的视频图像捕捉应用软件，功能强大       * 简洁易用的应用软件：拍照, 视频录制, 测量等。      * 高达200万象素清晰图像。      * USB2.0高速数据速率。       * 在电脑显示器上可以全屏观看清晰的图像。    电脑系统最低配置要求               * Pentium Ⅲ 600MHZ 和 256MB 内存或以上            * 视窗Windows XP SP2/Vista/7                    * 可用的USB1.1或2.0接口                           * 推荐 17寸电脑显示器                    

智能交通是关键在于两方面：智能道路与智能车辆。前者主要目的在于规范 交通秩序，提升道路的通行能力；后者的使命是通过发展通过驾驶辅助系统，最 终实现车辆的无人驾驶。 针对智能道路，团队研发了电子警察。通过装配在城市交通路口的智能一体 相机，电子警察自动抓拍车辆闯红灯和变道等违章行为，通过治理违章规范驾驶 行为。其核心技术在于基于计算机视觉的嵌入式车辆运动分析系统。团队与智能 相机厂商合作，开发了基于达芬奇（DaVinci）平台的嵌入式电子警察产品，并 已成功上市销售数百套。 针对智能车辆，团队研发了交通标识自动识别系统。通过车载视觉智能分析 系统，提前主动定位并识别交通标识，规避违章驾驶。团队与国内领先的无人车 研发机构合作，已参加数届中国智能车未来挑战赛（IVFC）,获得了交通标识识 别第一名及总成绩第三名的成绩，并得到了中央电视台等机构的好评。

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    

本发明公开了面向大规模图像视觉特征的多维倒排索引与快速检索算法，包括：利用图像的视觉特征训练增强型残差量化所需的多层码书，并利用所训练的码书构建多维倒排索引；根据已训练完成的码书，对图像视觉特征进行量化和编码，同时根据计算得到的编码将其插入到倒排索引中对应的倒排列表；利用查询图像视觉特征对所构建的多维倒排索引进行查询，获得查询候选集；利用自适应超球体过滤对查询候选集进行优化，对过滤后的查询结果排序，从而完成图像视觉特征的检索。本发明的方法通过对图像特征进行量化和编码，提高图像特征的量化效率；利用所生

本发明公开了一种基于视觉感知特征的光谱降维方法及系统，包括构造综合人眼视觉色度特性和光 谱特性的权函数 w(λ)，利用构造的权函数 w(λ)计算任意光谱样本集 S 的权函数 Siw(λ)，对样本集的权函 数 Siw(λ)进行均值化处理，得到样本集均值权函数矩阵 Wfv，构造用于均值权函数 Wfv 平滑优化模型及 约束目标函数，利用优化目标函数 ObjFunc 对平滑优化模型进行约束，确定权函数矩阵 Wfv 最佳平滑优 化函数参数 n 值，利用确

浮选技术是目前矿业中矿物分选主要采用的工艺方法。传统的浮选控制过程是通过各种测量仪器，分析测量矿物的品位、浮选回路中的pH值、药物浓度等参数，根据分析得出的数学模型来调整加药量，以使浮选过程处在最优状态下。但实际上，由于浮选过程十分复杂，影响浮选过程的因素非常多，所获得的数学模型并不能和实际很好吻合，因而控制过程一般并不能处在最优状态下。这是浮选控制过程的

本发明公开了一种自主作业林业机器人平台，包括机器人本体和控制系统，机器人本体采用了四轮的驱动结构，包括车底盘、车顶平台、车架等部分。机器人的控制系统可完成复杂控制和数据处理算法，同时加装了导航定位、激光测量、双目视觉等多种传感器，进行自主林业机器人作业环境信息检测和智能导航。该自主作业林业机器人结构简单，四轮的驱动能力强，可在林区复杂地形条下灵活可靠地运动，具备智能决策和环境建模的能力，可完成林区作业环境信息检测任务；同时可在机器人上加装多种作业机械手，进一步自主完成林木整枝、间伐、采伐和集运等林业生产作业任务。