团队研发了手术视觉当行定位系统，采用多相机系统对带有视觉标签的手术 器具进行实时定位和目标跟踪，视觉标签采用非对称分布的红外反射球，支持有 源和无源两种视觉标签。其中高速高分辨率红外摄像机采用内置 850nm 红外光源 阵列，120 万像素红外 CCD，配合宽焦距范围镜头，视场角度可达 90°以上。为 减小系统延时，提高手术医生的体验感，研究基于 FPGA 的视觉数据并行计算定 位算法，在相机本地通过 FPGA 快速计算得到单视角的定位数据，配合高速以太 网标准的数据传输总线，能够达到 200 帧以

实验平台由2D和3D视觉单元、SCARA机器人、输送线和计算机组成， 针对图像处理、机器视觉和机器人等课程的教学需要， 配置多个基础类、提高类和应用类实验，帮助学生由浅入深 ，逐步掌握机器视觉和机器人的相关知识。

产品详细介绍软件特点● VisionBank SVS工具库能够满足各种视觉需求，从几何物品的定位、检测、识别、测量，都能够解决● 结合灵活而强大的PC-based应用开发，VisionBank SVS软件能够以前所未有的超快速度，为各种机器视觉应用创建解决方案● VisionBank SVS软件提供中、英两种语言选择，全面兼容Win 7、Win8、Win10系统，客户可在32位与64位间无缝切换● 各工具之间的拖放可实现快速的数值、结果和图像链接。● 支持多种设备热插拔，无需断电就可添加或移除设备● 工具组可重复使用的并缩短应用开发的时间● VisionBank SVS机器视觉测量软件适用于各行业产品在线、离线尺寸测量，1/4亚像素测量精度● 几十种几何算法运算，十多种测量工具，使得测量变得简单，强大● 各工具之间的拖放可实现快速的数值、结果和图像链接。● 测量结果可以Excel ，Txt，CSV等形式输出，统计数据● 圆形、方形、棋盘格等标定板标定，比例尺标定智能视觉软件测量（计测）模块 智能视觉软件测量（计测）模块2标定 标定 高精度测量所选用的标定板标定，可使得检测精度达到um级别。亦可选用标准产品或标准块进行比例尺标定，方便、快捷，更适用于产线数据快速测量。数据存储 智能视觉软件数据存储 可将数据保存为TXT、EXCEL、CSV格式，用户可设置数据保存路径。在数据记录窗口中查看最近100天的检查记录。保存的结果数据文件和图像以日期分组。 机器人视觉引导定位模块● 系统内嵌智能形状识别引擎，能够识别常见的基本几何图形● 对于复杂形状，系统可以进行模板学习训练，进而实现复杂形状的识别● 全面兼容ABB、KUKA，FANUC、安川，川崎，新松等主流机器人，以及各类PLC控制系统实现无缝对接● 多点映射标定及标定板标定，可将图像左边转化为世界坐标、及伺服运动脉冲等● 标准协议的RS2162通讯、网络通讯（服务器、客户端），使得通讯更加简单化● 检测组织错误、表面缺陷、产品损坏、缺失等特等● 颜色检测分析、有序色块检测等● 圆度检测、轨迹检测、直线边缘毛刺检测等● OCR、OCV，读取和验证产品或元件上的字母、数字、字符等● 读取一维条码、二维DataMatrix码、QR码● 读取数据通讯输出，RS232、TCP/IP、I/O输出智能视觉系统逻辑控制、数据运算 对测量模块得到的结果进行数学计算产生新的数值，或比较两个字符串内容是否一致，可以设定固定字符串，等等图像预处理 图像预处理机器视觉 在图像预处理中可以添加一系列预处理算法对图像逐步进行预处理。后续用户选择的模块是在预处理之后的图像上执行的。 支持多种相机需求VisionBank SVS软件可以基于数百种相机平台采集图像。目前可支持Microvision GIGE/USB系列相机、Basler GIGE系列相机、AVT GIGE/USB/1394系列相机，以及维视图像智能相机.优势特点● 智能化工程管理——可同时检测同一产线上的不同型号产品● 多层级权限管理——提供“管理员”、“工程师”及“操作员”权限管理● 高自由度的扩展性——面向高级用户开放SDK版本● SDK层级的兼容性 ——系统直接搭载厂商原始驱动包● 数据转译模块——可对输入输出的信号进行“转译”，支持用户自定义规则● 本地及云端的数据存储——检测数据可本地存储也可上传到云端● 其他辅助功能——包括智能参数确定、逻辑检测、灰度直方图、系统运行日志及额外的软键盘

中国发明专利ZL202210046308.4：采用无乳化剂、无有机交联剂的微流控法制备规整球形的海洋高分子微球，微球实心或空心、粒径（200纳米-50微米）、微观结构可控可调，可作为吸附材料、药物香精等载体材料的应用。

电机项目针对高效能电机综合设计方法与技术进行了系统深入的研究，提出了一套具有自主知识产权的高效能电机智能化综合设计技术，解决了电机效能提升的关键技术难题，在关键技术和推广应用方面取得了实质性创新和重大突破。项目成果大幅提升了企业的市场竞争力，在意大利ZEL等单位得到了全面推广，并且在推动产业进步

高分散白炭黑是近几年来开发成功的新型硅化合物产品。该物质化学性质稳定，耐高温，不燃烧，具有很好的绝缘性，多孔性，表面均存在羟基基团，主要区别是相邻羟基和隔离羟基，相邻羟基在中温加热时，可以缩合脱水，形成具有内应力的硅氧键，与普通白炭黑相比，它具有较窄的孔径分布，孔径为17.5－27.5nm的孔构成的孔体积占孔径小于或等于40nm的孔构成的孔体积的60％以上。由于现代高速公路的快速发展，对工程轮胎的要求很高，美国，日本，德国等发达国家率先研究成功轮胎用高分散白炭黑，用以提高轮胎的抗撕裂温度，拉伸温度，延伸压力，拉割口增长性，耐屈热性能，降低发热，增加使用寿命，同时可提高轮胎在冰面上的抓着性能，使汽车节省汽油，是制造“绿色轮胎”，“生态胎”的关键性填充补强剂。我国从上世纪90年代后期开始研究，现已取得较成熟的技术和生产经验，产品开始应用于汽车轮胎工业的生产中。

成果简介：文艺表演全景式三维仿真系统能够完成文艺表演全元素、全过程的三维仿真和虚拟展示，利用图像合成和渲染技术实现对大型文艺表演的演员、行为、舞美、灯光、烟火、音乐、焰火等各表演要素的合成，实时渲染和交互式编辑。该系统能够自动化确定演员站位、自动化分配演员动作、群组路线编排、复杂三维表演造型设计、大规模表演动作预演、最终场景合成预演、大规模人群渲染与仿真。使用该系统能够帮助导演随时调整预案及全景展示三维的、动态的表演方案，并为领导预审和电视导播等其他

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

量程：0～10mS/cm；分辨率：0.005mS/cm；用于测量水溶液的电导率，分析饮用水的纯度等。