产品详细介绍OpticScan 通用系列 三维扫描仪 先临三维自主研发的OpticScan 通用系列 三维扫描仪，特别适用于复杂曲面、柔性物体或易磨损的模具、样品、工件的测量和检测。主要运用于：●  物体三维形状信息的获取，如三维测量、三维测绘、三维扫描、三维数模档案、多媒体内容创建；●  产品的设计与研发，如CAD 设计、数字化加工、逆向工程、逆向设计；●  三维检测，如CAV 和CAE分析特性1、精确-  精度检测方法依据德国光学扫描仪测量检验标准VDI/VDE2634制定，单面精度最高可达7μm；-  可生成高密度点云资料，工件表面精细部位清晰表达；-  系统具有对测量产生的噪音点进行修剪、剔除功能，确保测量精度 2、曲面信息轻松获取-  先进非接触拍照式测量技术，轻松获取曲面信息，满足对复杂曲面、柔性物体的测量与检测要求；-  单面扫描时间小于5秒，可在瞬间获得高精度的三维数据，提高测量工作效率3、安全、便捷-  保护易磨损的模具、样品、文物等贵重物品不受损害；-  安全白光技术，不伤害人眼；-  尺寸小，可灵活移动，对大型或重型工件的也能方便的进行测量；4、测量范围自由切换-  四目系列三维扫描仪可自由切换扫描范围，且无须再次标定 5、 经济性-  OpticScan 通用系列三维扫描仪适用的领域广泛，无论是工业零配件还是日常消费品，无论是文物还是首饰，都能应付自如；-  品质过硬而价格合理，让客户在投入最少化的前提下实现利益的最大化OpticScan-Q四目系列产品型号 OpticScan-QL-Plus 单面扫描范围 400mm×300mm—200mm×150mm(可调节)单面测量精度 0.04mm-0.015mm 平均采样点距 0.3mm-0.15mm扫描物体尺寸 200mm~1500mm，1500mm以上(配合三维摄影测量系统)扫描方式 白光，非接触式（拍照式）  输出格式 ASC，STL图像分辨率 131万像素（根据客户需求，可升级为200万，300万或500万像素） 单面扫描时间 小于5S 拼接方式 标志点全自动拼接适用领域 (可切换扫描范围，无须再次标定)汽车零部件，铸件等大型模具，大型文物等更多三维扫描仪信息，可见http://www.shining3dscanner.cn/zh-cn/product_opticscan.html

产品详细介绍产品简介BT系列双远心镜头是机器视觉高精度检测、精密测量的关键组件。根据型号列表，可以根据要求快速查询与之相匹配的相机，例如BT-2364代表相机的CCD尺寸最大为2/3″，其可观测到的视野大小为64x48mm。BT系列双远心镜头产品特点● 兼容高分辨率/小像元尺寸的相机，如500万像素， 2/3″的相机；● 远心度小，分辨率高，低于0.1％的畸变；● 在景深范围内没有放大倍率的变化；● 像方和物方双远心设计，光透射率高；● 标准C接口，最高可支持2/3″成像靶面工业相机。应用实例喷砂金属面字符检测 手机外壳背面字符缺陷检测 普通工业镜头拍摄效果 双远心镜头拍摄效果检测手机外壳背面字符缺陷 金属表面砂砾在光线照射下会产生漫反射光晕，影响字符和背景的对比度， 造成字符聚焦不清，增加检测难度。 平行光入射，成像不受漫反射的影响，清晰聚焦，在后期字符检测、识别时变得简易、高效。硅钢片铁芯尺寸测量 硅钢片检测  普通工业镜头拍摄效果  双远心镜头拍摄效果测量硅钢片铁芯外形尺寸 普通镜头景深太小，内边缘会产生纵向视差，影响测量精度；金属边缘会发生杂散光反射现象，产生虚影，无法精确提取轮廓边缘；在视场70%的区域和中心区域会存在1%左右的无规则畸变，会影响测量精度。无纵向和横向视差，可彻底解决视差问题；平行光入射，可避免各种杂散光反射，提高图片边缘锐度；系统畸变小于0.08%，可最大程度减小畸变对测量精度的影响。手机屏幕尺寸、瑕疵检测 手机边框检测  远心镜头检测检测手机屏幕、边框是否有划痕，测量屏幕外形尺寸。 由于手机边框反光，普通镜头无法检测到微小缺陷，双远心镜头平行光入射，检测结果不受杂散光影响。由于手机屏幕透明透光，普通镜头无法检测到细小划痕，双远心镜头平行光入射，细小特征提取对比高。 手机屏幕透明透光、边框反光，使用普通镜头进行尺寸测量，屏幕和边框的过渡区域会因二次反射形成漫反射带，造成边界提取精度不高，使用双远心镜头只有一条过渡带，测量精度高，便于后期算法处理。检测橡胶密封圈内外径尺寸 一般成像系统存在3%或以上的畸变，由其在视场边缘区域，会造成外形轮廓变形失真；同时由于景深小，拍摄图片不清晰，都影响测量精度。 双远心镜头景深大，畸变小（一般控制在0.1%以内），图片边缘清晰，测量精度高。 性能参数①物距：前端物镜到物体的距离。使用时将其设定在标准值的±3%之内可达到最佳分辨率和最低畸变。②远心度：镜头主射线的最大斜率。③景深：虽位于景深边缘的图像测量数据仍然有效，但要获得清晰的图像，应尽量采用标称景深的一半。物距、景深可根据客户具体需要进行适当调整。

产品详细介绍产品简介MV-E系列工业相机为维视推出的高分辨率以太网工业相机，该系列相机为800万像素以上相机，采用更加稳定和通用的千兆以太网络进行传输，相机功耗低、散热良好，具有图像质量清晰、稳定等特点，支持IO信号输入输出，配套多种主流语言开发包及例程，同时支持第三方图像处理软件直接调用，主要应用于高精度视觉检测、尺寸测量、缺陷检测、科学研究等方向，配合双远心光学镜头效果更佳，是您机器视觉项目图像高清获取的理想之选。工业相机产品特点● 采用千兆以太网接口，理论支持100米传输距离● 采用大型数据包形式传输，减少对中断的处理，性能更加稳定● 采用高品质感光器件，较低的功耗及优良的算法，使得图像清晰、低噪声、色彩还原度好● 支持1路外触发输入，可从IO卡/PLC等设备获取控制信号，提高图像获取同步性● 支持1路信号输出，可随曝光时间或自定义输出，如控制频闪灯● CMOS相机支持AOI/ROI进行局部曝光，并提高采集帧率● 支持断网续传功能，在网络断开重新连接时，可自动继续工作● 随机附赠VB/VB.NET/VC/C#/QT等例程并提供源代码方便用户参考及二次开发● 兼容Halcon、Labview、VisionPro、Matlab等第三方图像处理软件● 支持Windows XP、Win7、Win8、Win10操作系统 性能参数C接口相机型号 MV-E800M/C MV-E1000C MV-E1200M/C MV-E1400C最高分辨率 3312×2496 3984×2712 4080*3066 4620×3084像素尺寸 3.88μm×3.88μm 3.4μm×3.4μm 3.1μm×3.1μm 2.86μm×2.86μm传感器类型 CCD CMOS CMOS CMOS光学尺寸 1" 1" 1" 1"有效感光面积 12.8mm×9.6mm 13.5mm×9.2mm 12.7mm×9.5mm 13.5mm×8.8mm最大帧率 14 fps 10 fps 6 fps 7 fps帧存 3帧/128MB 3帧/128MB 3帧/128MB 3帧/128MB曝光时间 黑白：33-100000μs彩色：33-500000μs 300-500000μs 100-78000μs 300-500000μs输出颜色 M为黑白,C为彩色 彩色 M为黑白,C为彩色 彩色数据位数 8 8 8 8曝光方式 帧曝光 行曝光 行曝光 行曝光I/O接口 12芯I/O 12芯I/O 12芯I/O 12芯I/O采集方式 连续/外触发/软触发 连续/外触发/软触发 连续/外触发/软触发 连续/外触发/软触发输出方式 GigE千兆以太网输出(1000Mbit/s) GigE千兆以太网输出(1000Mbit/s) GigE千兆以太网输出(1000Mbit/s) GigE千兆以太网输出(1000Mbit/s)传输距离 100米 100米 100米 100米可编程控制 增益、帧率、曝光时间 增益、帧率、曝光时间 增益、帧率、曝光时间 增益、帧率、曝光时间镜头接口 C口 C口 C口 C口供电要求 DC 12V DC 12V DC 12V DC 12V功耗 4W 3.5W 2W 4W外形尺寸 50mm×50mm×48mm 50mm×50mm×48mm 50mm×50mm×48mm 50mm×50mm×48mm重量 145g 145g 145g 145gF接口相机型号 MV-E1600M/C-M MV-E2900M/C-M MV-E7000M/C最高分辨率 4896×3264 6576×4384 10000×7000像素尺寸 5.5μm×5.5μm 5.5μm×5.5μm 3.1μm×3.1μm传感器类型 CCD CCD CMOS光学尺寸 ASP-H 35mm 35mm有效感光面积 26.9mm×18mm 36mm×24mm 31mm×21.7mm最大帧率 5 fps 2.5 fps 1.5 fps帧存 3帧/128MB 3帧/128MB 3帧/128MB曝光时间 30-1000000μs 30-1000000μs 100μs~500ms输出颜色 M为黑白,C为彩色 M为黑白,C为彩色 M为黑白,C为彩色数据位数 8 8 8曝光方式 帧曝光 帧曝光 行曝光I/O 12芯I/O 12芯I/O 12芯I/O同步方式 连续/外触发/软触发 连续/外触发/软触发 连续/外触发/软触发输出方式 GigE千兆以太网输出(1000Mbit/s) GigE千兆以太网输出(1000Mbit/s) GigE千兆以太网输出(1000Mbit/s)数据传输距离 100米 100米 100米可编程控制 增益、帧率、曝光时间 增益、帧率、曝光时间 增益、帧率、曝光时间镜头接口 F口 F口 M72供电要求 DC 12V DC 12V DC 12V功耗 6W 6W 7.5W外形尺寸 60mm×60mm×150mm 60mm×60mm×150mm 76mm×76mm×71mm重量 420g 420g 360g

教室智能运维管理平台结合先进的AI、大数据、物联网等技术，与先进管理体制与先进管理模式相融合，建立现代化的智能运维体系，让教室管理更高效、更科学 产品特性： AI智能巡检，智能识别设备故障，主动防范教学事故 支持教学管理人员远程巡课 多维度可视化数据分析，助力科学决策 信息化建设成果展示 为满足多样化的大屏展示需求，智能运维管理平台能够充分呈现信息化建设的关键成果，如信息化系统建设情况、信息化设备日常使用情况，以及智能化系统的实时运行态势。  AI运维系统 当前许多的运维工作还是靠人工完成，例如教室设备巡检、设备关机检查、调换教室等。特别是巡检工作主要靠运维老师定期完成，平时只能根据报修电话被动开展检查维护。运维管理平台依靠AI技术，可按需（每天/隔天）对教室设备进行自动检查，实现课前发现问题，辅助分析解决问题，达成课中无故障的目标。同时智能机器人24小时值守，自动完成管理员设定的各类智能策略，帮助管理员实现简单而高效的运维工作。 教学设备统一管控 教室综合运维管控平台可以实现对教室内所有的教学设备设施进行统一集中的自动化管理。包含对传统多媒体教学设备（如：电脑、投影机、投影幕、功放等）、在新型教学理念支撑下所出现的新型教学设备，如：交互大屏等，以及环境控制设备（如：灯光、窗帘、空调等）进行自动化、智能化的控制。 教室巡课 平台专门为教学管理人员设计了的巡课功能。在办公室即可远程巡视教师的上课过程，通过教室的实际画面，也可通过勾选只看上课教室查看正在上课的教室，点击某一教室画面会进入巡课三画面页面，包括教师画面，学生画面，电脑画面。 移动运维系统 教室智能运维管理平台为更好的服务于教室管理老师，提升工作效率，提供了移动运维客户端，即使不在办公室，也能完成大部分教室远程管控工作。实现教室设备移动管控、设备故障移动处理，提升整体服务的效率和体验。。 统计分析 教室智能运维管理平台通过多维度分析教室运维管理的各项工作指标，形成量化数据并以图形化的方式呈现，为相关领导提供决策支撑。统计分析包括教室设备使用情况分析、故障统计与分析、灯时统计、能耗统计等模块。  

本发明公开了一种随机动载荷空间分布及统计特征的识别方法。本发明的方法包括步骤：Ｓ１．开展模态试验，获取结构的模态参数，包括固有频率和模态振型；Ｓ２．将结构随机振动响应利用模态振型展开，获取结构在模态空间的动响应；Ｓ３．利用模态振型展开，将随空间分布的随机动载荷投影到模态空间；Ｓ４．在模态空间内，由随机动响应样本反演随机动载荷样本；Ｓ５．由模态空间内随机动载荷样本及振型函数求解结构上随机动载荷的空间分布和统计特征。本发明能够解决在时域内利用实测结构动响应样本识别结构上随机动载荷的统计特性和分布特征问题，为服役于分布式随机动载荷环境下的工程结构设计与安全评估提供准确可靠的动载荷信息。

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

一、项目简介 水下潜水器是海洋立体监测系统的重要移动平台，在深海工程检测、地质勘探、科学考察、环境监测与军事应用等方面有重大需求与发展前景。《国家“十二五”海洋科学和技术发展规划纲要》明确了“开发水下自航行剖面测量技术，形成近海实时、快速观测能力”的重点任务。目前国内外水下潜水器普遍采用细长或开架结构和螺旋桨驱动，具有推进效率低，转弯半径大和辐射噪声大的弱点，急需在减阻和探测能力上取得突破。本项目围绕水下小型机器人高精度探测与识别重要需求，研究基于人工智能的水下探测与识别技术，在水声仿生智能探测、目标特征提取和分类识别上开展技术攻关，并研制样机。海图公司开发多款水下机器人产品，618展示得到重要认可。基于人工智能的小型水下机器人可广泛应用于海洋与内陆，有显著产业化前景。 二、前期研究基础 科研依托厦门大学海洋与地球学院、水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室，具备开展水声实验的良好设施：嘉庚号科考船、一艘海洋二号实验船、两处岸边实验站、一个大型水声水池、水声换能器、测量放大器、丹麦B&K公司的声学测量仪器谱分析仪等。已研制多款水下仿生机器人并在水池完成测试。研究团队凭借跨学科优势，把仿生声学探测与水下机器人技术相结合，取得创新成果。本项目实施所需要的实验方法与技术已经具备，并已在以往研究中得到成功应用，从而具备扎实的科研基础。 三、应用技术成果 在仿生探测方面，研究基于人工智能的水下探测与识别技术。仿生最优能量传输与波束控制、仿生目标探测与人工智能识别可以提高水声探测指向性、抑制混响并具备定向水声通信能力，能够突破现有水下机器人水声探测和通信限制。在基于人工智能的海洋仿生机器人研发方面，利用生物医学成像测量鲸豚流线体形、结构和组织特性，设计仿生机器人具有仿生形态和柔性特性，突破现有水下机器人结构和材料设计理念。研究水声仿生智能探测、目标特征提取和分类识别提升仿生机器人水下工作能力。在仿生水下机器人样机研制、传感和模式识别等取得应用成果。 四、合作企业 海图志（厦门）智能科技有限公司由福建省海洋与渔业厅批准的双创干部苏芃牵头成立，组织了西北工业大学、华南理工大学、厦门大学、福州大学、福建师范大学等院校博士专家40余人组成，2015年开始，经过了2-3年的基础理论研究，已经申报和取得相关的专利软著20项。开发过相关的水下装备设备包括水下光学成像摄像机、水下光学镜头、水声定位设备、水下潜器等等，具备一定的开发研究的基础。得到省委于伟国书记、中国工程院院长周济、国家海洋局林山青副局长等等领导的认可。相关的产品取得福建省618青年海洋创新创意成果奖第一名，第六届全国海洋航行器设计与制作大赛一等奖，19届中国国际高新技术成果交易会优秀产品奖、中国创新创业大赛福州市三等奖。海图志（厦门）智能科技有限公司取得厦门海峡科创基金的以5000万估值的投资，在厦门设立海洋机器人创业基地。 海图志（厦门）智能科技有限公司小型水下产品在2016年深圳高交会上引起了科技部、云南省科技厅、广西省海洋局等其他省市领导的重视，2017年福建618项目成果交易会上得到中国工程院院长、福建省省长（现任省委书记）、国家海洋局副局长、福建省副省长、省发改委主任等专家领导的肯定。

本发明公开了一种基于拉曼光谱技术的藻种分类识别方法，包括：取相同藻种的多个样本，每个样本均为当前藻种的活体藻液，采用拉曼光谱仪获取各个样本的拉曼光谱原始信息；对采集的拉曼光谱原始信息进行预处理，得到对应的预处理谱图，然后采用偏最小二乘法从各预处理谱图中提取主因子；更换藻种，获得与不同藻种相对应的主因子；以所有藻种的主因子作为输入，以与各主因子相对应的藻种分类为输出，建立BP神经网络模型；取待鉴别活体藻液，获得该待鉴别活体藻液的主因子并输入所述BP神经网络模型，获得待鉴别活体藻液中所包含的藻种分类。本发明实现了基于拉曼光谱技术的藻种快速准确分类，大大简化了操作步骤，缩短了检测时间。

本发明公开了一种基于移动终端的答题卡识别分析方法及系统，属于图像识别技术领域。本发明包括数据通讯模块、图像处理模块、记分统计模块、数据存储模块和数据输出模块。通过采用二阶图像势能原理进行赋值运算，每一个选项赋值为2的n‑1次幂，n代表选项的顺序号，每一题中任意选项的组合求其所有选项值的算术和即为该题的选项值，确保任意一个选项组合都不会出现重复值，得出该答题信息的成绩。本发明使用已广泛普及的智能移动终端设备，具有操作简单、便于携带、硬件成本低、耗材廉价、无专业印刷技术要求等特点。本发明不仅可用于教学、培训、心理测量还可用于调查统计分析领域具有明显的经济效益和应用价值。

本发明提供了一种基于子结构的复合材料弹性参数识别方法，建立复合材料子结构有限元模型，根据子结构理论对复合材料子结构模型进行动力学缩聚；缩聚后子结构特征矩阵装配到残余结构上，计算得到复合材料全模型模态信息；提取全模型模态数据，计算模态频率对残余结构弹性参数的相对灵敏度；将试验和有限元模拟的模态频率残差的二范数作为目标函数，利用迭代优化算法最小化目标函数。本发明通过考虑了子结构的复合材料建模，将模型待识别部分定义为残余结构，通过全模型模态频率对残余结构弹性参数的相对灵敏度分析和模态振型匹配，采用优化迭代算法识别复合材料待识别参数，节省计算资源，提高计算效率，具有十分重要的工程意义。