产品详细介绍一、用途及特点    107JⅡ改型测量显微镜采用透、反射的方式对工件作二维长度和角度的精密测量，配备国产数显箱后观察更方便、可靠，最小读数值为0.001毫米。特别适用于几何形状复杂的细小零件、录象磁头、大规模集成电路掩模图形以及其它的精密零件的测定。仪器还可连接CCD电视摄像头作工件的轮廓放大，亦可连接计算机进行数据处理等测量。该仪器兼有目视测量和投影测量，可由测微鼓读数或光栅数显读数，是一种实用、多功能、高精度的小型精密测量仪器。广泛适用于计量室、生产作业线及科学研究等部门。二、 规格1. 测量范围:                                 2.读数分格值:X-轴移动测量范围           50毫米           测微鼓  0.005毫米；（选购件） Y-轴移动测量范围           50毫米           光栅数显  0.001毫米 园工作台旋转范围           0—3600                 园工作台刻度盘游标读数示值   5′   3. 测量精度:                                4. 镜筒调节范围:测微鼓  5微米；                          测量台面与物镜之间最大距离  80毫米         光栅数显  50毫米内5微米（μm）；         粗动调节范围：0-80毫米任意25毫米内3微米（μm）               微动调节范围：0-1.5毫米5.光学系统 : ①投影系统物          镜 投 影 物 镜 投影总放大倍数 工作距离(毫米) 视场直径(毫米) 投影屏(毫米)放大倍数 焦距(毫米) 放大倍数 焦距(毫米) 2.5x/0.07 36.34           10x            32.42 25x 15.7 5.6 Φ140选购件4x/0.1 28.8 40x 13 3.2 10x/0.25 15.4 100x 11.6 1.4           ②目视系统物         镜 目        镜 显微镜总放大倍数 工作距离(毫米) 视场直径(毫米) 40倍物镜放大倍数 焦距(毫米) 放大倍数 焦距(毫米) 2.5x/0.07 36.34               10x             25.00 25x 15.7 7.2 选购件4x/0.1 28.8 40x 13 3.2 10x/0.25 15.4 100x 11.6 1.8 6、照明系统:①透射照明: 12V/10W      ②斜照明:  12V/10W    ③电源: AC220±22V    50/60Hz三、 仪器成套性：（标配）1、 主机/1套    2、10倍目镜（含“米”字线）/1只   3、2.5倍、4倍、10倍平场消色差物镜/各1只  4、手轮/2只   5、数显箱/1个  6、玻璃工作台板/1块  7、弹性工件夹/4组    8、电源线/2根上海光学仪器进出口有限公司地 址 ：上海市杨浦区武东路32号2幢401室 邮编 ：200433电话：021-35030526   手机：13916201020   传真：021-65563863  售价：40000元   款到发货    联系人：卜生高E-mail:bsg040206@163.com     http://www.soiec.cpooo.com

产品详细介绍Eutech   PC700多参数水质测量仪 Eutech优特700系列仪表价格实惠，操作界面友好，测量准确，是日常测量的理想选择。可广泛用于实验室、生产车间、科研院校等场所。从2010年7月起已全面取代510系列产品。• 设计紧凑，大屏幕便于读数• 仪表可接pH，ORP，电导率 / TDS电极，多参数集于一身• 多至5点校准 • 电导池常数可选• 5档电导率量程，自动选择 • 替换电极操作方便• 可储存100条记录 • 含电极支架测量参数pH/ORP/电导率/TDS/温度pH测量范围    -2.00 - 16.00 pH分辨率      0.01 pH精度        ±0.01pH + 1LSD校准点      1-5点校准液类型  USA, NISTORP测量范围    ±2000 mV相对mV测量范围   ±2000 mV分辨率      0.1 mV (±199.9 mV内) / 1 mV (其它范围)精度        ±0.2 mV (±199.9 mV内) / ±2 mV (其它范围)电导率测量范围    0 μS/cm ~ 200.0 mS/cm分辨率      0.01 μS; 0.1 μS ; 1 μS ; 0.01 mS ; 0.1 mS 精度        全量程的±1% 校准点      自动（4点）；每个范围最多1点；手动（5点）；每个范围最多1点电导池常数  0.1, 1.0, 10.0 (可选)TDS测量范围    0 ~ 100 ppt （TDS 常数0.5 时）；0 ~ 200 ppt（TDS 常数1.0 时）分辨率      0.01 ppm; 0.1 ppm ; 1 ppm ; 0.01 ppt ; 0.1 ppt精度        全量程的±1% 校准点      1 - 5点TDS常数     0.40 ~ 1.00 (可调)温度测量范围（仪表）    0.0 ~ 100.0 ℃ / 32.0 ~ 212.0 ℉分辨率      0.1 ℃ / 0.1 ℉精度        ±0.5 ℃ / ±0.9 ℉系数        0.00 ~ 10.00 %标准化      15.0 ~ 30.0 ℃ (可调)补偿类型及范围    电极自带温度探头自动补偿或手动补偿 0.0~100℃/32.0~212.0℉, 0~80℃/ 32.0~176.0℉校准        0.1℃增量偏移；偏移范围：± 5 ℃ / 9 ℉

简单介绍： ZL-620-F大鼠无创血压测量分析系统又称大鼠尾动脉血压仪，是新一代测量大鼠血压产品，系统包含软件、采集器、自动充放气装置等组成。 详情介绍： 一、工作原理： 该仪器测量工作原理与用普通人体血压计量人体动脉血压的克氏音原理类似。高敏脉搏换能器能感受动脉血流量变化而产生的强弱不同的血管搏动，经换能和放大处理，可通过多种记录显示系统描记出血管搏动曲线。用充气方式改变压脉套内压力，对动脉实施压迫（阻断血流）和松解（恢复血流）。当尾套内压力处于动脉血流从完全阻断到心脏射血能使动脉血流开始贯通时，此时脉搏波从消失到再次出现**个波，此波出现时所对应的压力表上指示的压力代表血管收缩压。而后压脉套内压力逐渐降低，脉搏波逐渐加大，当尾套内压力恰好处于心脏舒张也不对动脉血流产生阻碍时，此时脉搏波曲线不再增大并产生二级波峰，此波峰对应的压力代表血管舒张压。收缩压和舒张压出现的时间，由高敏脉搏换能器得到的脉搏曲线提供明显的标志。脉搏波从完全消失到出现**个脉搏波，此波对应的管道内压力为收缩压。压脉套内的压力继续逐渐降低，脉搏波逐渐加大并产生基线位移，出现一个二级波峰，此波峰*高点（或脉搏波增大到不再增大点）对应的压力为舒张压（图二）。 二、产品特点：1、采集通道数：4通道2、采集器采样率:四通道16位A/D同步采样，单通道采样速率1000KHz/秒3、增压及卸压：手动充放气功能。4、采集与压力控制器分体式设计，压力控制器可与其它品牌采集器兼容。5、产品外观设计大方美观。 6、有医学统计功能专用处理软件模块：针对不同的生物信号，有实时的、独特的处理算法，结果误差极小。在神经电生理、肌电分析、新药的药理毒理实验方面有多种专项分析算法； 7、专项实验包括:突触后电位(EPSP)采集分析模块、心肌电缆特性测定、无创伤性大鼠尾动脉血压测定、心肌有效不应期测定、细胞内钙动力学分析动物潮气量\用力呼吸肺功能测定(容积法)、下肢运动机能分析、肌力储备分析、放电叠加、血液动力学综合试验。 8、文件打印功能：可对实验曲线进行任意编辑，保存、七种打印编辑模式及全文件预缆打印功能。可任意编辑图形及文字的大小尺寸、图形的坐标形式、颜色等图形属性。且可任意添加、删除、拷贝、复制图形。 三、技术参数：1、接口形式：USB2、通道数：4通道  3、压力控制器电源：12V2A4、触发形式：触发手柄5、充压形式：手控6、探测方式:压力脉搏+ 血流容积变化7、测量指标：心率、收缩压、舒张压、平均压、脉压差8、加热形式：恒温仓加热形式，温度可控9、数据导出功能：直接导出为Excel数据10、图表输出：有11、配件清单：数据采集器1台，分析软件1份，压力控器1压，脉搏传感器1个，手控器1个，大鼠尾压套1个，鼠固定器1个，恒温仓1个，压力表1个。   可扩展1鼠/2鼠/3鼠开展实验

成果介绍人脸图像分析研究不仅能丰富和发展图像处理与分析的理论和方法，而且在教育、医疗、公安等社会服务以及公共安全等行业中具有重要的应用价值。基于人脸视觉特征的表情、身份以及亲属关系识别是当前人脸图像分析研究的前沿课题，而光照和人脸姿态变化等因素对人脸视觉特征提取与建模的影响则成为当前该研究面临的主要瓶颈。开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别研究，突破现有研究的局限性，能显著推动人脸图像分析的研究进展，进一步满足国家在社会服务与公共安全等领域中的需求。技术创新点及参数1、 突破局部二值模式编码的视觉特征描述算子的局限性，提出局部三值模式编码的视觉特征描述算子，提出解决场景光照变化干扰以及高斯噪声干扰的图像处理一般性方法。2、 率先提出基于区域协方差矩阵的非正面表情特征描述方法，提出基于高斯混合模型和最小贝叶斯错误率估计的异方差鉴别分析方法，建立基于高斯混合模型的多视角表情识别理论。3、 率先提出基于人类学和遗传学的“父母—子女”亲属关系鉴别方法，提出以父母年轻时面部图像为桥梁的“父母—子女”亲属关系鉴别的子空间迁移学习理论和方法。4、 提出人脸视觉特征提取和识别的多流形鉴别分析理论，提出双子空间鉴别分析的增量式算法，突破双子空间鉴别分析方法的计算瓶颈。市场前景本项目围绕人脸图像中的表情、身份以及亲属关系识别等科学问题，深入开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别的理论和方法研究，重点解决视觉场景中光照与人脸姿态变化下的鲁棒人脸视觉特征的提取与建模问题

本发明公开了一种智能视觉监控检索中提取目标运动轨迹特征的方法，包括以下步骤：获取目标运动轨迹，以二维空间坐标序列对目标运动轨迹进行描述；根据描述目标运动轨迹的二维空间坐标序列，计算描述每次采样中目标运动方向的水平分量和垂直分量；将每次采样中目标的二维空间坐标和描述每次采样中目标运动方向的纵向斜率和横向斜率合并组成每次采样中目标的流矢量；以流矢量序列对目标运动轨迹进行描述；读取预先建立的参考矢量集合；计算描述目标运动轨迹的流矢量序列到各参考矢量的距离作为该目标运动轨迹的特征向量。本发明方法使用流矢量序列描述目标运动轨迹并提取特征向量，可以在轨迹描述中同时包含位置和方向信息，避免了测量误差。

面向机器人的智能视觉环境感知及三维场景重建 面向机器人视觉的自然场景理解是近年来的研究热点和重要挑战之一，其目标是对自然场景图像及视频的内容作出有效分析、认知与表达，目前相关理论和算法正处于初期探索阶段。我们的研究成果表明，从场景视觉语义推理、场景目标识别和场景行为模式检测三个环节展开研究，有助于构建自然场景理解的创新机制，进一步开发机器人

1. 痛点问题 我们生活在一个真实的三维世界中，二维环境感知是远无法满足我们的实际需求。在诸如自动驾驶、机器人抓取和三维目标识别等应用中（如图1），我们经常需要推理三维空间中物体之间的位置关系，从而能够理解真实三维场景并做出进一步的决策行为。 图1 自动驾驶、视觉抓取、物体识别 2. 解决方案 本技术成果提出了一种三维视觉目标检测与识别方法。在三维视觉目标检测方面，提出了一种基于关系推理网络的单目三维物体检测方法，方法流程图如图2所示。方法提出了一种新的单目三维物体检测架构，训练了一个深度关系推理网络来估计三维候选和真实物体之间的空间位置关系，通过测量投影结果和真实物体之间的视觉拟合度来实现高精的三维空间定位。 图2 三维目标检测的流程图 在三维视觉目标识别方法，提出了一种基于球面分形卷积神经网络的三维点云识别技术，方法流程图如图3所示。方法通过引入球面分形结构，将原始三维点云通过可学习的神经网络投影到球面，使得卷积神经网络可以高效处理三维点云数据并进行特征特征，同时通过设计基于分形结构的层次化学习框架，提高了三维点云物体识别的精度，实现了对于三维点云目标在旋转条件下特征表示的鲁棒性。 合作需求 寻求在人工智能、智能机器人、智慧城市等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推进本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。本技术成果有望在自动驾驶、虚拟现实等场景进行落地应用。

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 史雨杰 电信院/自动化 2019.9/2023.7 201931072537 李耀辉 电信院/机器人工程 2019.9/2023.7 201931072628 刘忠跃 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073203 王怡欣 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073423 孟泽涛 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073302 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 李杰 电气信息学院 讲师 人工智能 四、项目简介 本项目基于虚实交互技术、仿生机器狗运动控制、机器视觉、机器算法等方面展开研究。其目的在于增强虚实场景下机器狗与现实环境的交互能力，使其更快速地适应复杂地形，并借助机器视觉丰富其应用性。机器狗采用Jetson-Nano为主控板，其上运行ROS系统，采用分布式运行rosserial_arduino、rosbridge实现机器狗运动控制和虚拟场景通信的环节；利用SLAM技术精确构建地形图样，模拟人的真实视觉功能并通过图像摄取装置赋予机器狗，使机器狗能够对图像信号进行获取和识别，并通过数字化处理以实现其在多目标环境下的个体追踪功能以及对人体的姿态识别功能。

一种基于对象随机游走的遥感图像视觉显著性检测方法及系统，包括进行多尺度分割，并在每个尺 度下分别对颜色特征相似的邻接区域进行合并;对于每个尺度下的分割结果，分别提取每个分割区域的 视觉特征，构建当前尺度下的对象集合;对于每个尺度下的对象集合，通过对象间的特征差异计算对应 的边缘权重，并计算注意焦点在对象间的转移概率，获得注意焦点的转移概率矩阵，分别根据注意焦点 的转移概率矩阵计算注意焦点在所有对象间的平稳分布，由该平稳分布中每个对象对应的概率进一步计 算视觉显著性并归一化，获得当前尺度下的归一化视觉显著图;融合各个尺度下的视觉显著图，即可获 得该遥感图像最终的视觉显著图。