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天津大学机械学院大样品台原子力显微镜项目竞争性磋商公告
天津大学机械学院大样品台原子力显微镜项目竞争性磋商
天津大学
2022-05-27
HY-60系列-便携式高光谱
功能特性
HY-60系列是一种适用于野外作业、具备自动摆扫/自动推扫功能的光谱成像系统。
支持可见近红外（400-1000nm)或近红外(900-1700nm)高光谱相机；
内置推扫型号可实现自动对焦，
自动完成推扫成像，扫描范围>60°；
外摆扫型号可实现360度全景扫描，配合大仰角调节模块，覆盖超大扫描范围；支持ROI区域框选自动扫描；
积分时间和帧频可调，扫描速度自动匹配；
便携式三脚架，快速架设，易于携带；
应用领域
农业林业：病虫害监测，旱情预估，树种识别，草原长势 生态环境：水体监测，大气环境监测，土壤营养测定 考古文物：遗址确定，壁画，国画，材质鉴别，颜料分辨 地质勘探：探油，探矿，矿物填图
杭州高谱成像技术有限公司
2022-03-16
HY-80系列-实验室高光谱
功能特性
高质量成像光谱数据 适用于实验室环境，具备良好光源条件，辐射校正准确度高，并集成调焦功能的推扫式高光谱成像系统； 检测范围不低于220mm×300mm×100mm（样品高度）
全谱段光源 光源通常为碘钨灯，谱段范围为200-2500nm，可具有不同的形式：带反射片的灯管、线性聚焦光源、穹顶光源等。
专利高光谱数据时空校正 时间反射率及空间反射率双重校准，数据精度高。
应用领域
真伪鉴定：文物鉴定、艺术品鉴定等; 物质研究：烟草、药品、食品、矿石等; 刑侦文检：文件修改涂抹、笔迹鉴定等。
杭州高谱成像技术有限公司
2022-03-16
电子科技大学全电动倒置荧光显微镜采购项目竞争性磋商采购公告
电子科技大学全电动倒置荧光显微镜采购项目竞争性磋商采购
电子科技大学
2022-06-09
华中科技大学智能超灵敏活细胞超分辨显微镜采购项目公开招标公告
华中科技大学智能超灵敏活细胞超分辨显微镜采购项目招标项目的潜在投标人应在线上方式获取，无须现场领购获取招标文件，并于2022年07月11日14点30分（北京时间）前递交投标文件。
华中科技大学
2022-06-21
细胞分析的光纤共聚焦显微光谱与成像装置
光纤共聚焦显微光谱与成像装置是将光纤共聚焦光谱分析技术和显微光学成像技术相融合的细胞检测装置，此装置能够同时获得被测细胞的形态结构信息和反映细胞形态和成分特性的光谱信息，得到被测细胞定性、定量、定位的综合分析信息。 光纤共聚焦显微光谱与成像装置包括光源照明系统、光纤共聚焦光谱分析系统、显微成像和定位系统、数据分析系统，照明光源系统给光纤共聚焦光谱分析系统提供光源；光纤共聚焦光谱分析系统传输照明光照射细胞，开接收携带细胞信息的背向散射的光信号，获取光谱信息进入数据分析系统分析；显微成像和定位系统由照明系统照明，获得反映细胞形态和结构的图像信息进入数据分析系统；数据分析系统同时获取被测细胞的显微图像和反映细胞形态和成分特性的光谱信息。 光纤共聚焦显微光谱与成像装置结合光纤共聚焦技术、后向散射光谱分析技术和显微成像技术，提出了适用于同时获取特定细胞的显微图像和光谱信息的细胞检测装置，能够实时的获取细胞的综合信息。这就解决了目前技术不能够在细胞水平上获取特定位置的组织形态信息和光谱信息的技术问题。对于癌症除检测癌变细胞的显微形态信息外，同时获取相应细胞生化成分的光谱，光谱信息中既包括了形态变化对光的散射特性变化，也包括了细胞中成分变化导致的光吸收特性的变化信息，结合这两种检测技术的细胞分析装置，能及时发现细胞的早期癌变，以便对癌症实施全面而及时的诊断。而且，当前显微成像技术和CCD光谱技术都是比较成熟的检测技术，且CCD光谱技术可以进行实时分析，所以，本发明提供的装置利用现有先进技术，大大提高癌变细胞的检测精度，同时可以大大降低检测成本。
上海理工大学
2021-04-11
【招标公告】河南大学采购扫描探针显微镜、热常数分析仪项目（2021-06）项目公开招标公告
河南大学采购扫描探针显微镜、热常数分析仪项目（2021-06）项目
河南大学
2021-04-19
基于聚焦离子束－扫描电子显微镜双束的材料微纳结构精确三维重构技术
基于聚焦离子束－扫描电子显微镜双束(FIB-SEM)的切割－扫描操作, 能够使材料的微纳结构在三维空间的精确重构得以实现。经过多年经验的积累，已开发出一套针对拥有复杂微纳结构的金属陶瓷复合材料进行三维重构的技术解决方案。该技术在固体氧化物燃料电池领域，为固体多孔电极材料的微纳尺度精确定量分析提供了有力的技术支持。作为本领域的知名专家,美国西北工业大学的 Scott A. Barnett 教授曾在国际 SOFC 领域规模最大的年会 International Symposium on SOFC 中重
哈尔滨工业大学
2021-04-14
一种植被多/高光谱成像装置
一种植被多高光谱成像装置,其特征在于它包括一滤色片壳体、一光学镜头、一成像单元、放置在所述滤色片壳体中的滤色片、一滤色片更换装置、一计算机和一电源其中,所述滤色片壳体、光学镜头和成像单元顺序排列,且各中心同轴所述光学镜头与成像单元固连,且所述成像单元位于所述光学镜头的成像面上所述滤色片更换装置的控制端电连接所述计算机,所述成像单元与计算机进行数据及控制信号通信所述电源为各用电设备供电。
北京大学
2021-02-01
基于形态稀疏协同表示的高光谱遥感图像分类
本成果属于高光谱图像信息处理技术，为高光谱遥感图像分类方法。首先对高维高光谱图像提取第一主成分特征图，并利用结构元素对主成分特征图进行多维的空间结构特征提取，结合提取的形态学特征与原始光谱特征，利用联合稀疏表示算法将同一空间区域中的像元联合进行稀疏系数矩阵的求解，最终通过最小残差判断准则确定像元类别。这种方法有效地并且充分的挖掘了高光谱遥感图像中的空间信息、形态信息和光谱信息。考虑到稀疏表示方法在迭代求解稀疏向量时的耗时性与对非线性数据的不可分性，进一步提出了基于差分形态学核协同表示的高光谱遥感图像分类算法。该成果方法通过核化的协同表示分类算法避免了优化求解的耗时性，同时克服了高维特征空间下数据的线性不可分性。算法首先通过差分形态学方法在高光谱遥感图像的主成分分析图上进行空间特征提取，并通过核变换方法将新特征字典投影到高维的线性核特征空间，最后利用核化协同表示算法的高效性对高光谱图像进行分类。
主要技术指标
University of Pavia 通过 ROSIS-03 传感器记录，该图像捕获了意大利帕维亚的帕维亚大学周围的市区。图像尺寸为 610×340×103，空间分辨率为 1.3 m / 像素，光谱覆盖范围为 0.43 至 0.86μm。该图像考虑了九个类别。其具有 42776 个标记样本。每类取 50 个有标记样本共 450 个样本作为训练样本。
请参阅表 1，本方法提出的高光谱图像分类方法，相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 18%；相比于 JSRC，OA 提高了约 5%；同时参阅表 2，展示了本成果方法的时间运行效率与相关方法的比较。该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果。
表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果
表 2 不同数据集上时间运行对比实验结果
西安电子科技大学
2023-03-14