实验内容 1、示波器在实验中的应用； 2、验证多普勒效应及声速的测量； 3、测量物体的运动速度； 4、绘制物体的多种运动曲线。

实验内容 1、了解脉冲回波超声测量的原理，掌握超声波成像基本原理及超声成像的应用； 2、采用回波幅度 B 型图像显示方法，研究物体剖面超声波图像； 3、有机玻璃试块为样品，利用物体表面及内部的反射波成像，模拟海洋地貌测绘、地壳测量和地藏勘探等实用技术。

产品详细介绍 JK系列四槽式医用数控全自动超声波清洗器 本仪器是根据医医院的特点设计成简便式的超声波清洗流水线。有超声清洗、超声漂洗、电热风干燥等部分组成。主要适用于医院手术刀、止血钳、镊子、注射针头、各式大小注射器、试管、玻璃片、换药碗、各种盘、圆桶、测压器等放性、污染性、大批量、高洁度的清洗，是医院手术室、供应室及消毒中心的必备设计： 清洗流程超声波清洗——超声波漂洗——煮沸消毒器——热风干燥  

小试阶段/n钢板表面质量检测经历了人工目测检测、传统无损检测和基于机器视觉检测的三个发展阶段。人工目视检测表面缺陷的方法效率低、容易漏检、劳动强度大和实时性差。传统无损检测方法包括涡流检测、红外检测、漏磁检测和激光检测等, 这些方法检到的缺陷类型少, 检测实时性不强, 检测的表面缺陷分辨率也不高, 无法有效评估产品的表面质量状况。本技术涉及一种基于多流形学习的带钢表面缺陷识别方法。其方案是：对于任一副带钢表面缺陷图像向量化的向量数据点分别选择类别相同和类别不同的K 个近邻点建立对应的同类数据子图和异

成果简介：超分辨率图像重建技术是近年来发展迅速的图像处理新技术，其 目的是超越成像传感器、成像和信道的分辨极限，利用所获低分辨率图像， 实现高分辨率图像的重建。超高分辨率图像增强与显示芯片项目利用超分辨 率图像实时处理技术，实现从一幅或多幅低分辨率视频图像处理获得高分辨率图像，在图像被放大的同时增强图像更多的细节，提高图像的清晰度和分 辨率，实现摄像传感器的低分辨率与显示器高分辨率之间的匹配，解决目前 图像获取与显示分辨率不匹配的瓶颈问题，在现有图

HWRX-3型红外热像仪的视频信号是模拟信号，没有提供与计算机的数字接口，这对红外热像信息的存储、回放以及处理带来了一定的不便。因此我们设计了一套用于该红外热像仪系统的数据采集卡，Windows 98操作系统下的硬件驱动程序，以及具有多种图像显示、处理功能的用户应用程序。 视频采集卡是一个建立在复杂可编程逻辑器件（CPLD）基础上的系统。总的分为四个模块：信号调整，模数转换（ADC），

本发明公开了一种基于 FPGA 和多核 DSP 的图像传输及处理系统，包括 PC、PCI 桥、双通道切换开关、FPGA、多核 DSP、晶振、电源以及两存储器；PC 通过 PCI 桥连接 FPGA，FPGA 连接双通道切换开关，双通道切换开关连接两存储器和 DSP，DSP 通过 HPI 接口连接 FPGA，电源分别连决 FPGA 和 DSP；PC 将图像数据通过 PCI 桥传送到 FPGA，FPGA 对图像数据进行 FIFO 缓存。本发明通过乒乓的方式将连续图像数据在两存储器之间轮番交替存储并交替送至

基于事件驱动方式的仿生视觉图像传感器，用于高速场景的拍摄 一、项目分类 关键核心技术突破、显著效益成果转化 二、成果简介 随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合虚拟增强现实（MR）技术、自动驾驶、物联网以及机器视觉等领域的飞速发展，对图像传感器的采集速度提出了更高的要求。传统基于“帧”扫描形式的CMOS 或 CCD 图像传感器较难满足高速运动物体的拍摄需求，若提高相机的图像采集帧率，则需要采用高性能且结构复杂的模数转换器，大量的图像会带来较大的数据冗余，此外，也会面临功耗高的问题。 相比于传统的光电和图像传感器，生物视网膜具有许多不可比拟的优势。视网膜中的光感受器可根据外界光强的变化自适应调节增益，能够感知超过 180dB 的光强范围。另外，视网膜基于事件驱动式的采集方式，仅输出场景中光强发生变化的信息，因而，能够滤除低频信息带来的冗余。在信号处理和传输上，采用异步通信的方式，通过神经节细胞将光强信息转换为时空脉冲信号，实现低功耗。 受到生物视网膜的启发，研究人员提出了基于事件驱动方式的仿生视觉图像传感器，用于高速场景的拍摄。该类传感器多采用对数像素电路作为光强探测单元，因其动态响应范围宽，可随机读取。然而，对数电路在弱光环境下灵敏度低，几乎没有光响应，即仍然无法模仿视网膜弱光下的高灵敏度，除此之外，其输出受到 (Fixed Pattern Noise，FPN)的影响，降低了图像质量。 我们提出了一种兼容 CMOS 工艺的光敏二极管体偏置场效应晶体管器件(PD- body biased MOSFET，简称 PD-MOS)，其结构图和等效电路如图 1所示。 利用 PD 的感光特性以及 MOSFET 的正向衬底偏置效应实现集成光强探测及信号放大于一体的光电器件。该器件可解决对数电路在弱光下灵敏度低的问题，并且提出了一种明暗传感器的方案以降低噪声。设计成像测试方案并搭建静态图像采集测试系统，实现静态显示，通过 MTALAB 进行图像恢复从而实现动态图像显示功能。   图 1 (a) PD-MOS 器件结构及其 (b) 等效电路图 经过商用 180nm CMOS 工艺流程制备后的器件概貌如图 2 所示，图 (a) 为三种不同像素设计的芯片实物图，从上至下分别为环形结构、条形结构及对数像素电路，将其中的环形结构在显微镜下放大观察可看到图 (b) 所示的形貌，图 (c) 为4个像素的显微图。   图 2 (a) PD-MOS 成像阵列芯片的实物图，(b) 环形结构芯片在显微镜下的放大图以及 (c) 环形结构像素放大图 上位机实时显示效果如图3所示，可以明显看出两根头发相交。子图 (a) 为暗态时的 100 帧平均灰度图，子图 (b) 为暗态时的曲面图，子图 (c) (e) (g) (i) 为光态下的图，子图 (d) (f) (h) (j) 为光态下的图像数据减去暗态下图像数据的降噪图，可以发现在30nw/cm2 辐照度下已经出现头发的轮廓，当辐照度继续增加，头发的轮廓越来越清晰，当辐照度达到 3mw/cm2，仍然可以看到头发的轮廓。   图 3 阵列芯片采集的图像 不同于传统计算机视觉系统的图像采集方式，生物视觉系统的成像由视野场景中发生的事件触发，且生物视网膜具有宽动态响应范围、超低功耗以及异步传输等特点，这为仿生视觉系统的研究提供了全新的思路。随着物联网、自动驾驶以及安防等领域的快速发展，它们对高速动态图像传感器的需求也日益提升。近些年，针对这些需求，研究人员提出了一种用于采集高速动态信息的类视网膜相机，成为了一大热点研究方向。类视网膜相机的工作原理模拟了生物视网膜事件驱动型的采集方式及异步型的传输模式，为动态视觉成像提供了硬件基础。综上，该类传感器的研究具有十分重要的科研意义和深远的经济价值。

苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。系统可以处理多种非结构化数据，比如说明书、技术标准、车间工单等纸质文档或电子文档。把图像识别技术(OCR)和自然语言理解技术(NLP)相结合，从表单图像中抽取关键要素信息。在此基础上，我们搭建了包括知识图谱问答 (KBQA)、常见问题检索 (FAQ)、对话 (Chatbot)在内的智能问答及对话系统、以及面向大数据的文档信息抽取系统。能够对给定的自然语言问题通过查询、推理提供精准满意的答案，和面向大规模文档提供信息抽取和舆情分析等服务。目前已经向多家公司提供各项相关服务。