在国家自然科学基金、863计划的资助下,面向生物医学工程的微操作机器人系统,在系统设计与实现、显微图像处理与深度辨识、超微量定量注射等方面取得了数项原创性研究成果,获天津市技术发明一等奖和国家技术发明二等奖。该系统中的相关技术获得多项专利成果,ZL200510016296.7:基于显微图像处理的微操作工具深度信息提取方法及装置,Z1200410018840.7:微量注射自动控制统,ZL031299245:全数字细分型高精度步进电机控制器,zL97121702.5:用于生物医学工程的微操作机器人.    在国家863计划重点项目资助下,该微操作机器人系统已经进入生命科学领域的示范性应用和产业化阶段,主要应用领域包括显微注射、显微切割、病理分析等。    基于微操作机器人的数字切片扫描系统,是针对生物医学切片数字化这一应用目标所构建的自动化微操作系统。通过扫描拼接的方式,将物理切片扫描生成数字图像,可获得原始切片在各种倍数物镜下的所有信息,通过计算机进行显示和操作,模拟真实显微镜下的观察过程。数字切片突破了显微镜视野范围限制,使用户以更全面地观察切片而不丢失细节;易于检索和快速浏览;便于存储和网络信息交流,特别适合于医学的远程诊断和会诊,以及实验教学;可整合资源、节省资金,对于一些难以取得的切片,可通过数字化实现共享,而不用担心由于切片破碎、褪色造成的问题。    该系统的主要技术特点包括:    微米级运动精度的手自一体的电控显微镜载物平台;    高度并行的数字切片扫描策略,20分钟内完成1厘米x1厘米大小的数字切片生成;    海量影像数据存储和检索策略,可实现切片的平滑浏览、无级放缩;    便捷、高效、友好的操作模式设计,系统具有很强的易用性    该系统结构及性能指标:    1.电动载物平台规格参数:      行程:86mmx86mm      重复定位精度:±2um      最小步距:10um      最大运动速度:2000um/s      最小运动速度:1.4um/s      平整度:5um      测角精度:±2arc/s   2.数字切片扫描软件性能及特点:      采用连通区域优先的融合轨迹规划算法,图像融合效果佳;      摄像参数灵活可控,白平衡、曝光、对焦,可采用软件托管的自动控制同时支持手动设置;      支持预设摄像参数,并可按物镜倍数进行分组预设,更换物镜后,可直接调用相应的预设参数;      精确控制微动平台运动定位,重复定位精度达到±2μm;   3.数字切片浏览软件性能及特点:      可对超大图像进行快速加载,并可流畅浏览数字切片。      可拖动浏览,可使图像跟随鼠标移动;      实时标记局部图像的相对位置,实现缩略图辅助定位;      图像逐级放缩,不损失画质;      可对自选的局部标定区域进行测量,测量精度±0.3μm;    物理切片的数字化,开启了针对病理信息数字化处理的大门,借助于显微图蒙处理技术,可以广泛地应用在病理分析、远程医疗诊断、科研教学等诸多以切片为研究目标的在生物医学领域。    我国,随着数字化切片在医学与生命科学领域的日益普及,显微切片自动扫描系统的需求量将逐年扩大。目前,该系统样机已经研制成功,正在进入市场营销阶段。国内外物医学领域同类产品,主要面向大型医疗机构和研究所,一般价格都在40万元人民币以上。基于微操作机器人的数字切片扫描系统,由于具有全部自主知识产权,可以大幅度降低成本,有效打开中低端市场的主导产品。    本项目可极大地降低数字化切片技术的应用门槛，使此项技术在基层医疗单位得到更好的推广应用，促进我国病理切片数字化管理和共享利用水平的提高，有效提升医疗诊断的服务水平，可生产良好的经济效益和社会效益。

本发明公开了一种高速弱光扫描成像系统。所述成像系统包括 线扫描模块和光斑整形模块；其中线扫描模块包括线探测器和成像镜 头；光斑整形模块，按照光路方向依次包括扩束单元和缩束单元；准 直光束通过光斑整形模块形成椭圆光斑，用于照明样品；样品产生光 信号，经所述线扫描模块的成像镜头聚焦后，被所述线扫描模块的线 探测器采集成像，样品和所述线探测器 1 相对运动扫描，所述线探测 器的扫描方向与椭圆光斑长轴垂直，椭圆光斑的长轴大于

本发明公开了一种三维激光扫描方法及装置，方法包括在垂直·800·扫描面中以扫描头内激光发射中心点为扫描原点建立扫描仪的三维坐标系，每次获取激光测距时，根据扫描头的方位角θ和顶点角Φ，计算出测距传感器发射激光束的方位角θ和俯仰角度β，从而得到三维激光角点坐标的计算公式，装置包括扫描头、轴驱动单元、测距单元、电机驱动单元和嵌入式控制单元，扫描头包括反光镜、轴承、激光孔和机械支架；机械支架包括横向支架、纵向支

在国家自然科学基金、863计划的资助下，面向生物医学工程的微操作机器人系统，在系统设计与实现、显微图像处理与深度辨识、超微量定量注射等方面取得了数项原创性研究成果，获天津市技术发明一等奖和国家技术发明二等奖。该系统中的相关技术获得多项专利成果，ZL2005 1 0016296.7：基于显微图像处理的微操作工具深度信息提取方法及装置，ZL2004 1 0018840.7：微量注射自动控制系统，ZL03 1 29924.5：全数字细分型高精度步进电机控制器，ZL97121702.5：用于生物医学工程的

XM-SX-IIIA便携式中医舌诊仪   XM-SX-IIIA便携式中医舌诊仪（中医舌象智能辅助诊断系统）是采用数据挖掘技术、机器视觉技术相结合的产品，该产品安装简单、操作方便、安全可靠、配置灵活，既能用于各大中医药大学舌象相关的教学、科研，又适用于医生舌诊的辅助分析，适用范围较广。   一、主要功能： ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄，操作简单，图像清晰，完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原，使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节，使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下，采用摄像头获得舌像信息，对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取，由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断，给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 内置消毒灭菌装置，操作前使用，避免交叉感染。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。   二、主要特点： ■ 系统具有自主学习功能，通过不断学习，有效提高系统自主诊断准确性。 ■ 支持自动分析，且允许人工修正，提高诊断的准确性。 ■ 准确分析舌质、舌苔等，并直观显示结果。 ■ 支持初诊、复诊分离，实现便捷就诊。 ■ 支持多关键字的查询统计。 ■ 支持诊断分析报告打印。 ■ 用户权限管理，提高安全性。 ■ 自动对焦（即自动舌体捕获）。 ■ 灯光控制功能。   三、软件功能： ■ 用户权限管理，提高系统安全性。     ■ 病理、临床库可以持续更新，具备学习能力，且具备自动提取舌体，自动分析舌体、自动分析后手动调整等功能，提高了学习的准确度。 ■ 快捷的初诊、复诊入口，操作方便、快捷。 ■ 功能强大的视频分析能力，既可实时诊断，又可能根据需要进行人工调整。 ■ 灵活多变的查询统计能力，数据分析能力。 ■ 病例学习：单击主界面中的“病例学习”选项，进入学习界面，包括读取、保存、舌体轮廓提取、特征提取、自动提取控制、量化数据显示、舌象特征录入、临床意思录入、饮食指导及用药建议录入等选项，学习与分析过程，采用人机交互的方式。 ■ 自动获取：单击自动获取按钮，如果参数正确，舌体提取成功，若存在不足，可通过自动提取控制中的进度条及取反控制框选择来进行控制。 ■ 特征提取：为了便于分步处理，此处特征提取分步骤完成，分别舌质特征、舌苔特征、齿痕特征、裂纹特征、瘀斑特征以及点刺特征。点击某功能按钮后，相关特征将被量化，以舌质为例加以说明。比如，单击舌质特征、舌苔特征按钮后，数据结果自动分析结果。 ■ 人工绘制：对于某些来自于其他途径的图片，会存在自动获取舌头错误的情况，此时可以通过人工绘制来完成。单击“人工绘制”后，在图像显示区域，单击右键将出现菜单，包括选中舌体、勾画轮廓和撤销。其中选中舌体仅需在舌头四周点选四个点，单击“绘制完成”后再自动识别完成；勾画轮廓则是按住鼠标左键后通过拖动完成绘制，绘制完成后单击“绘制完成”便实现舌体提取。撤销可以对绘制过程觉得不满意的地方进行撤销，最多支持5步撤消。

XM-SM智能中医舌诊、面诊图象分析仪系统   XM-SM智能中医舌诊、面诊图象分析仪系统采用一体化设计，将舌诊仪、面诊仪融于一体，可进行舌像采集分析与处理、面像采集分析处理等辅助诊断教学。   一、舌像采集分析处理： ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄，操作简单，图像清晰，完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原，使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节，使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下，采用摄像头获得舌像信息，对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取，由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断，给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。   二、面像采集分析处理： ■ 通过对病人面部图像进行分割、人机病症问诊作答，结合医生专业诊断，给出专业诊断结果并打印成报告，该系统能达到辅助中医临床诊断的作用，从数据库中读取面诊以及问诊信息数据，建立和编辑病例，建立中医诊断报告。中医面诊检测分析系统采用形状模型实现对眼睛、鼻子等器官进行定位，提取出额头、下颏和两颧区等人脸区域。通过采用K-means算法对面部图像的颜色进行提取，计算不同的颜色聚类中心的距离而进行面部颜色的分析；通过采用改进的2DPCA对面部图像进行特征抽取，通过计算测试样本特征与训练样本特征之间的余弦距离，实现对面部图像的光泽分析。 ■ 面象采集主要是在特定的光源环境下，采用高清晰摄像头 获得患者面部的图像信息，将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对，给出面色分析结果。可分析12种面色：青色、赤色、黄色、白色、黑色、正常、淡白、淡红、红、 深红、暗红、紫黑。 ■ 测试结果用表格显示，简洁易懂，并可以生成PDF文件保存以便查询，也可以打印报告。

Biosafer超声波破碎仪用于小分量的多种动植物、病毒、细胞、细菌及组织的破碎，同时可用来乳化、分立、匀化、提取、消泡、清晰、纳米材料的制备、分散及加速化学反应等。仪器被广泛应用于生物学、微生物学、物理学、动物学、农学、制药、化工、污水处理、纳米材料等领域,也可用于产生波提取、超声波材料制备、超声波萃取、超声波乳化等。 产品特点： 大屏幕液晶显示。                  微电脑控制，可储存20组工作数据。 超声时间,超声功率均可设置。 超声功率自动检测，防止超声功率随样品温度的变化而变化。 集成温度控制防止样品过热。 频率自动跟踪，故障自动报警。   技术参数： 小容量样品 型号 Biosafer150-96 Biosafer250-88 Biosafer500 Biosafer650-92 Biosafer900-92 功率 1.5-150W 2.5-250W 5-500W 6.5-650W 9-900W 破碎容量 0.1-150ML 0.1-300ML 0.1-400ML 0.1-500ML 0.1-600ML 单次超声时间 0.1-99.9S 0.1-99.9S 0.1-99.9S 0.1-99.9S 0.1-99.9S 单次间隙时间 0.1-99.9S 0.1-99.9S 0.1-99.9S 0.1-99.9S 0.1-99.9S 总时间 1-99H59M59S 1-99H59M59S 1-99H59M59S 1-99H59M59S 1-99H59M59S 频率范围 20-25KHz 20-25KHz 20-25KHz 20-25KHz 20-25KHz 温控范围（选配） 0-100度 0-100度 0-100度 0-100度 0-100度 标配变幅杆(mm) Φ6 Φ6 Φ6 Φ6 Φ6 选配变幅杆(mm) Φ2、3、8 Φ2、3、8、10 Φ2、3、8、10 Φ2、3、10、12 Φ2、3、10、12、15 数据储存 20组 20组 20组 20组 20组 语音报警和提示功能 有 有 有 有 有 主机尺寸（深*宽*高mm） 410*225*290 410*225*290 410*225*290 410*225*290 410*225*290 隔音箱尺寸（长*宽*高 mm） 350*350*550 350*350*550 350*350*550 350*350*550 350*350*550           大容量样品 型号 Biosafer1000 Biosafer1200-98 Biosafer1800-99 功率 10-1000W 12-1200W 18-1800W 破碎容量 0.1-750ML 1-1000ML 1-1200ML 单次超声时间 0.1-99.9S 0.1-99.9S 0.1-99.9S 单次间隙时间 0.1-99.9S 0.1-99.9S 0.1-99.9S 总时间 1-99H59M59S 1-99H59M59S 1-99H59M59S 频率范围 20-25KHz 19.5-20.5KHz 19.5-20.5KHz 温控范围（选配） 0-100度 0-100度 0-100度 标配变幅杆(mm) Φ6 Φ20 Φ22 选配变幅杆(mm) Φ2、3、8、10、12、15 Φ3、6、10、15、22、25 Φ3、6、10、15、20、25、28 数据储存 20组 20组 20组 语音报警和提示功能 有 有 有 主机尺寸（深*宽*高mm） 410*225*290 410*225*290 510*225*290 隔音箱尺寸（长*宽*高 mm） 350*350*550 350*350*550 430*415*730  

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。