本发明公开了一种基于开放磁路的磁致伸缩导波检测传感器，该检测传感器包括激励线圈、接收线圈和磁性装置，磁性装置包括多 个检测模块，并且这些检测模块周向均匀布置，以用于吸附到被检细 长构件的外侧;每个检测模块均包括外壳、永磁铁和导磁板;相邻两 外壳通过一调节装置连接;激励线圈和接收线圈靠近检测模块并同轴 套设于被检细长构件的外侧，激励线圈输入正弦交变电流，以在接收 线圈中产生感应电压，以使计算机接收到此感应电压的信号并判断被 检细长构件内是否存在缺陷。本传感器结构简单，具有体积小、重量 轻、安装方便的特

本发明涉及果蔬检测设备技术领域，公开了一种便携式果蔬内部腐烂变质检测装置及其检测方法，包括：箱体，在所述箱体的内部构造有容纳空间；设置在所述容纳空间中并用于照射待测果蔬的光照结构；设置在所述箱体的内部并能够沿所述箱体的纵向进行上下往复运动的果蔬支撑结构；设置在所述箱体的内部并位于所述果蔬支撑结构的下方的光谱传导器件，用于传导待测果蔬中的光谱信号；设置

磁粉探伤自动检测设备控制器以PLC为核心，触摸屏为人机操作界面，设计自动检测线，具有较高的自动化水平。 根据检测功能，具有周、纵向复合磁化、交直流磁化、电流自动跟踪、断电相位控制等功能。检测工件实现自动上料和夹持，探伤速度快，效果好，能适应多种不同规格被探工件的需要。不仅提高工作效率，更重要的是保证了探伤工艺的规范化和准确化，确保缺陷的检出率。

RFID安全漏洞分析与检测系统旨在通过漏洞扫描和模拟攻击行为尝试读取、复制、篡改、销毁和拒绝服务等攻击，对已有RFID应用系统进行测试。系统具备开放式体系架构可以方便的增加新的攻击手段和升级漏洞库。系统具备安全性评估功能，可对被测系统生成检测报告。系统包含漏洞扫描模块及报表生成模块、漏洞管理模块和插件管理等四个功能模块。 系统能够实现以下技术： ？ 标签漏洞扫描功能能够针对超高频、高频和低频标签执行盘存攻击、复制攻击、弱密码攻击、销毁标签攻击、和DOS攻击，且攻击存在一定的成功率； ？ 插件管理功能能够通过添加dll插件文件，在插件管理窗体中，增加了新的攻击手段； ？ 漏洞库管理能够查看漏洞的数据库，添加、删除漏洞； ？ 每次扫描结果和系统建议会生成pdf报告。 基于RFID技术的应用设计是完全开放的，RFID技术在应用中缺乏完善的安全机制，将会给消费者带来隐私泄露等安全问题。RFID安全漏洞分析与检测系统可应用在RFID应用系统的安全测试上，在系统上线前及时帮助发现安全漏洞。

天津大学精仪学院科研团队联合企业成功研发新冠肺炎疑似病例检测系统。据了解，该系统可快速检测新冠肺炎疑似病例并实现大数据监控预警，有望为疫情控制提供新思路。该系统的便携式检测仪单元已获得国家药监局医疗器械注册证书。该系统由“掌上模块”和“线上模块”两部分组成：“掌上模块”是一款便携式检测仪，从外观上看这款便携式检测仪只有鼠标大小，使用USB接口充电，能够连接手机电脑，满电续航超过24小时。检测仪可以单手控制，操作简单，便于入户排查。检测仪内部集成了精密的检测核心模块，与实验室大型仪器检测精度相当，能够快速判断出是否为疑似病例。掌上模块检测出的结果会自动上传到“线上模块”——疫情监测预警云平台。云平台会将检测结果进行智能化处理，上传至各级政府疾控和医疗监测机构云平台，给各级机构提供疫情预警、态势分析和决策支持，对疫情进行全方位、智能化管控。

新型循环肿瘤细胞（CTC）检测纳米技术，是一项从技术原理、核心试剂及操作流程都具备自主知识产权、完全独创的肿瘤液体活检技术。该技术利用癌细胞特殊的代谢特点，以及由此产生的特殊生物物理学特征，实现对白血病及各类实体瘤的CTC高效、灵敏、特异检测，解决了长期制约CTC行业发展所面临的瓶颈问题。 同济大学医学院、附属东方医院陈炳地副教授联合刘中民教授和崔征教授团队研发的新型CTC检测纳米技术，从根本上解决了CTC高效、特异捕获的瓶颈问题。新型CTC检测纳米技术能从多个盲编的血样中，准确检认出癌症血样和健康血样。其检测敏感度远远高于同行其它技术。该技术也是目前世界范围内唯一一种能够把白血病癌细胞从血液中捕捉并检测出来的技术。新型CTC检测纳米技术首次解决了癌症检测、癌症治疗中急需解决而又长期得不到解决的问题，即能够快速、安全、高频检测当前的化疗效果是否理想，并通过足量的捕获CTC做药敏测试，实现对抗癌药物的个体化精准选择。 目前，该技术已经开展初步的科研转化，在上海组建了专门的研发团队，在福建组建了市场团队，在同济大学附属东方医院等三甲医院开展临床研究。该技术已获得多项创业大赛大奖，同时获得了多项政府人才政策的支持。

超高纯氨是LED行业、微电子行业中重要的原料气体，主要应用于金属有机化学淀积法(MOCVD)制造外延芯片或氮化硅薄膜。过量的水分会严重影响工艺产率和产品质量。氨气中痕量水分析是气体分析领域的难点之一，目前国内外可以稳定、准确测量超高纯氨气中痕量水的方法只有光腔衰荡法、红外光谱吸收法和热分解露点法。国标中已将热分解露点法列为检测高纯氨气中痕量水分的方法，但国内目前采用该种测定方法的单位为零，而且对热分解露点法的研究也鲜有报道。本技术主要通过改进热分解露点法可以稳定、准确、快速的测量超高纯氨气中痕量水分。本技术主要设计、制作出气密性良好的超高纯氨进样器、氨分解反应槽、热分解露点装置。制作了氨分解催化剂d并考察了分解槽温度、气体流速对所选用的四种氨分解催化剂在测试中的水分基线的影响及分解槽温度、气体流量对氨分解率的影响，筛选出最适合的氨分解催化剂d用以测量超高纯氨中痕量水。采用热分解露点装置分析高纯氮气中痕量水、超高纯氨气中痕量水，并用配有氦离子放电检测器的气相色谱检测超高纯氨中的痕量氧，折算出超高纯氨中痕量水。与光腔衰荡法、红外吸收光谱法测试结果的比对分析证明热分解露点法测试值准确度较高，成本低，可用以分析超高纯氨气中痕量水分，最低检测限约80ppb。考查了氨分解温度、气体流量对高纯氨中痕量水分析的影响，从而确定热分解露点装置最佳工作条件。考查了变压置换、变流置换对缩短测试时间的影响，采用新的置换方式的测试时间是只平速吹扫所用时间的一半。比对了不同冷源的精密露点仪通过热分解露点装置测试高纯氮气、高纯氢气、超高纯氨气的检测限，制冷机为冷源的精密露点仪检测限最低。

一种钢轨磨损检测仪，可沿着钢轨运动，通过安装在钢轨磨损检测仪上的摄像头、测距传感器分别对钢轨的轨头顶面和轨头侧面进行检测，并将检测到的数据和图像与标准钢轨进行对比，确定钢轨被磨损的程度，当检测到钢轨磨损达到了重伤程度，并及时告警。该装置属于非接触式自动检测，不会对仪器的检测部分以及钢轨产生磨损，可实现自动循迹检测，检测效率高。 

1、主要功能和应用领域： 本设备由多通道图像采集模块、复杂光学模块、复杂照明模块、精密机械运动模块、分布式大数据分析处理模块等多个模块组成。能够实现对第4.5代以上的液晶显示器件ITO、银浆线路的快速检测并输出报表。利用高分辨率线阵相机阵列和光源对PET基材的触摸屏进行成像，并利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，拍摄到的触摸屏图像进行研究，通过对各种线路和特征进行特征匹配与边缘分析，分别检测上述线路缺陷并自动报告，从而达到在线自动检测触摸屏线路缺陷的目的，作为生产线上品质保证的重要方法。 2、特色及先进性： 1）针对ITO材料的高透光率：采用特殊设计的高功率光源和精密光学成像系统，确保能够采集到图像清晰、缺陷显著、ITO线路对比度高的图片，为算法处理达到不漏检和低误检打下良好基础。 2）针对ITO线路不规则：由于ITO线路的形式多样且比较复杂，需要采用样品和模板配准、像素值直接对比、线路边缘对比、周期性判断及DRC方法等算法方案同时进行处理。 3）针对软材质基板（PET）：由于基板为软材质，并且基板为600*600 mm的大规格尺寸，采用高精度的光学平台和自动快速对焦系统，保证大尺寸范围内图像采集的清晰度。 4）针对缺陷类型繁多：采取提取局部特征并结合周期性和对比性完成缺陷检测，针对不同类型的缺陷进行建标以达到较高的检测效率，通过框选候选(潜在)缺陷位置，采用神经网络算法进行自主机器学习，不断匹配各种可能存在的缺陷类型，并结合不同的算法模块进行检测，宽进严出保证检测效果。 3、技术指标： ？ 检测对象： PET和电子玻璃为基板的ITO。 ？ 检测项目：线路过宽、过窄、多线、线断、线裂、连线、毛刺、爆点；膜刮痕、导电薄膜异物、气泡、针孔、凸出、凹陷。 ？ 台面要求：台面能满足检测600mm×600mm以下尺寸产品。 ？ 检测精度：能检测最小线宽间距为20um。 ？ 最大检测面积：检测精度为20um时，最大检测面积是600mm*600mm。 ？ 检测效率：单张、单次检测时间小于等于30秒。 ？ 检测效果：错报率控制在1%以下,检出率99%以上。 ？ 设备稳定性：设备至少可5*24小时连续无故障工作。 4、关键问题和实施效果 该设备可广泛应用于触摸屏行业、LCD行业、太阳能行业和LED行业等领域，可满足触摸屏行业需求。以电子玻璃、PET为基板的ITO线路对于最终产品性能的影响是非常显著的，如线路发生缺陷，则会直接造成产品功能缺陷，而越靠近出货端检出缺陷，对于厂家来说修复的成本越高，同时废品的损失越高。该设备可以在最早的工艺流程上对线路进行检测，从而整体提高生产厂家的制程控制能力。 该设备采用复杂高分辨率多通道线阵相机阵列进行光学成像，同时配合精密运动平台实现2.5微米分辨率的图像采集，其三维组装图如下图所示。

本设备由多通道图像采集模块、复杂光学模块、复杂照明模块、精密机械运动模块、分布式大数据分析处理模块等多个模块组成。能够实现对第4.5代以上的液晶显示器件ITO、银浆线路的快速检测并输出报表。利用高分辨率线阵相机阵列和光源对PET基材的触摸屏进行成像，并利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，拍摄到的触摸屏图像进行研究，通过对各种线路和特征进行特征匹配与边缘分析，分别检测上述线路缺陷并自动报告，从而达到在线自动检测触摸屏线路缺陷的目的，作为生产线上品质保证的重要方法。