微晶玻璃腔体是激光陀螺的重要元件和组成部分，为了降低对进口材料的依赖程度、提高国产化水平，对国产微晶玻璃腔体在激光陀螺批量化生产中的可行性进行分析，主要研究内容包括：国产微晶玻璃的制造工艺；采用国产微晶玻璃腔体与采用进口微晶玻璃腔体的激光陀螺性能比较；使用国产微晶玻璃腔体激光陀螺样机。使用国产化微晶玻璃腔体激光陀螺样机零偏稳定性和温度零偏变化率能够达到现有水平。

项目背景：局部放电监测是保障电力设备安全运行的基 础性设备，也是提升电网智能化与信息化的关键装备。目前 局部放电设备大多依赖进口，价格高昂；国产设备在可靠性、 准确性、稳定性等方面远不能满足技术需要。因工业现场局 部放电的特高频、强噪声、高衰减等特点，目前的国产设备 设备还不能从根本上保证电力设备的安全运行，局部放电监 测关键技术仍属于“卡脖子”技术，为实现技术突破、形成 自主品牌、为企业降本增效亟需关键技术突破与科研攻关。 所需技术需求简要描述：1.最小放电量监测不大于 3PC， 检测通道不小于 10 通道，单传感器覆盖检测范围不小于 10 米。2.检测带宽不小于 3000MHz,现场噪声识别率 99%以上。 3.局部放电监测准确度 100%。  对技术提供方的要求:1.具有先进的测控技术及仪器方 案，承担过运行状态监测与安全诊断国家级项目及省级以上 重点研发计划项目。2.所在团队长期从事运行状态监控与安 全诊断方面研究。3.具有工学博士学位或高级工程师职称， 合作方需为国内或区域重点大学，技术方案成熟可靠稳定有 创新思维，不涉及知识产权侵犯。 

化学类、药学类专业技术人才

物联网可视化连接，大数据分析

企业需要混凝土混合比技术专业高端人才

强排泵卧式使用的轴向力破坏问题

1.需要人才要充分了解行业国内外最新技术进展和动态。               2.具有实际的开发设计经验和成果的业内专家。

企业在音频及视频设备上的软件编写

一、所属领域 人工智能，精密自动化，生物分析与检测，环境微生物检测，工业微生物检测，细胞组织分析检测。 二、项目介绍 1. 痛点问题 微生物的识别、计数和定性分析一直是食品、医药和生物行业的重要一环。传统的人工检测方式劳动强度比较大，且检测主观性强，标准难以统一，计数和检测结果不准确；在对环境的微生物监测中，人工方法只能做到抽样检测，无法做到持续性检测。 近两年行业巨头们（如GE，安捷伦，赛默飞等）开始推出图像识别技术的微生物检测设备，其结果来自直观影像，分辨率高，操作难度低。但是这些设备目前采用的光学显微镜倍数都在800倍以下，只能进行计数，如果要完成相关定性分析，需要在800倍以上的放大倍数获得单细胞微生物的清晰图像（如酵母菌，大肠杆菌）。但800倍放大倍数对应的有效视场只有200微米*200微米，对计数和活性统计分析又不具备足够的采样数量。目前国内外设备均没有解决好这个问题，对微生物进行定性分析的准确率低，无法满足市场需求。 2. 解决方案 本项目针对微生物和细胞活体检测中缺乏有效参照物的技术难点，根据显微扫描设备的结构，将全景化视域重构技术和微米级电机结合，解决了镜头大幅平移过程中的自动对焦难题和微生物溶液动态环境中的影像拼接难题，在保证1000倍放大的基础上，获得的有效视场增加到10毫米*10毫米的范围；再通过自动化图像采集和拼接，得到完整的微生物图像；然后结合传统的图像分割以及深度学习图像识别的优势，小样本高精度动态完成微生物的类型识别，计数，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 竞争优势分析 与国内外的主流检测设备对比，本项目技术优势主要体现在： 1）独创的微生物影像全景化视域重构技术，实现0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大视角； 2） 解决微生物影像领域小样本智能识别和智能检测的难题； 3） 检测目标、检测内容、检测流程和逻辑可通过自然语言定制，提高设备功能通用性； 4）计数准确率超过人工计数，准确率超过国内细胞计数仪器一个数量级； 5）第一台按照国家微生物计数检测标准开发研制的微生物计数仪。 本项目的第一代产品样机与国内外同类产品对比，主要性能优势和技术优势如下： 在食品行业，本项目获得了青岛啤酒北京密云分厂的啤酒原液和相关酵母菌种，针对生产用酵母菌采集了大量实拍图像数据，优化后的酵母菌计数和出芽率算法识别率均在95%以上。 4. 发展规划 按照三步走的方式来设定发展规划： 1）基于全景化视域重构技术，构建第一代检测仪器，首先进入门槛最低的食品微生物检测市场，对啤酒和发酵乳企业提供酵母菌检测计数技术和设备； 2） 利用已有技术积累，进入环境微生物检测和高校实验室市场； 3）最后以食品和环境检测市场为根据地，进入门槛最高的生物医药检测市场，提供微生物检测和组织检测的相关设备。 5. 知识产权情况 已申请3项专利。 三、合作需求 1）寻求500-800万元天使投资； 2）寻找高校研究所，食品工业和环境检测领域的客户、渠道伙伴； 3）寻找生物医药，医学临床领域的客户、渠道伙伴和产品测试环境。 四、团队介绍 科研团队： 1）周悦芝 博士 清华大学计算机系研究员，项目负责人，在边缘计算和深度学习等领域有丰富的开发经验和杰出的研究成果，在面向医学影像的AI图像分析方面曾发表多篇论文，申请或获得多项国家发明专利。 2）黄权伟 清华大学计算机系硕士，负责图像分割及细胞识别等相关算法研发。 3）梁志伟 清华大学计算机系硕士，负责深度学习算法加速研究和实现。 五、联系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果编号：20230055

成果简介： 在国内率先研发出UWB高精度定位系统，形成了目前国内唯一能提供厘米量级精度、产品级解决方案的主动定位系统技术。该技术的理论成果已发表学术论文100余篇，技术成果已获得发明专利20项。系统性能达到了水平定位精度优于10cm，垂直定位精度优于20cm的国际同类技术性能指标。成果已在多个行业开展应用示范，并取得成功验证。在近两年的推广应用中实现了一千多万的销售收入。该成果在推广应用中可满足广泛行业和领域的高精度定位服务需求。