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產品詳細介紹 筆記本PCMCIA彩色黑白高清圖像采集卡是一款高品質圖象采集卡，支持1路復合視頻輸入和1路S-Video輸入，分辨率720*576。采用10 bit A/D轉換芯片，能得到高畫質高清晰圖像，采用多層濾波，畫面分辨率高，色彩更加豐富艷麗，圖像采集的實時性能更強，采樣頻率更高，性能更為穩定。 特別適于：筆記本圖像采集處理、高精度高速圖像采集處理 醫學圖像采集、顯微成像、工業檢測、野外圖像采集存儲、野外監控錄像系統 便攜移動圖像采集處理、移動智能交通、移動電子警察、移動車輛稽查系統 【PCMCIA接口采集卡性能指標】 l  PCMCIA接口采集卡 筆記本專用采集卡 筆記本圖像采集卡真彩色/黑白方式采集圖象數據：8位-32位； l  圖象顯示采集分辯率：720X576，可以無級縮放； l  PCMCIA接口采集卡 筆記本專用采集卡 筆記本圖像采集卡可采集靜態BMP/JPEG和動態MPEG4文件； l  具有1路模擬視頻輸入和一個S端子（YC分量）輸入； l  實現視頻信號的實時顯示，掃描、同時采集處理； l  采樣位數：黑白方式8Bit，彩色方式RGB15、16、24和32Bit； l  PCMCIA接口采集卡 筆記本專用采集卡 筆記本圖像采集卡水平解像度：可達電視線480以上！ l  亮度、對比度、畫面的大小比例均可由軟件編程調節，硬件支持窗口縮放；  l  靈活實用的顯示方式：Bitmap mode (BMP/DIB)、DirectDraw back buffer mode 、DirectDraw primary DirectDraw overlay 【筆記本專用采集卡特點介紹】 l PCMCIA接口采集卡 筆記本專用采集卡 筆記本圖像采集卡獨特的視頻輸入濾波技術端口，極大地提高了圖像采集的清晰度和顯示速度； l  軟件功能豐富完善、開發簡單方便，在MV系列圖象卡中容易移植； l 提供二次開發工具包，全力支持開發！我們還可以根據用戶的要求直接改寫軟件，或代為ODM、OEM，全面滿足您的需求。 我們提供您方便的二次開發包（SDK），甚至還能根據用戶的要求直接寫應用軟件，外置圖像采集卡對于行業應用的大批量訂單，我們可以根據客戶的需求進行軟件硬件方面的修改（ODM）。    PCMCIA接口采集卡 筆記本專用采集卡 筆記本圖像采集卡二次開發包支持VB、VC、DELPHI等進行二次開發，我們提供方便的開發示例的源代碼，外置圖像采集卡可以讓您方便快速的開發您的自己的應用系統。 外置圖像采集卡非常親和的硬件快照功能，低電源消耗，非常適合筆記本電腦，可配合快速的圖象編輯軟件，支持WIN2000/winxp操作系統。 （產品可大量為客戶OEM、系統集成商所配套，提供優惠的價格優良的服務） 【筆記本圖像采集卡應用領域】 工業檢測、智能交通、電子警察、交通抓拍、醫學影像、工業監控、儀器儀表、機器視覺、病理顯微、人工智能、醫學內鏡、生物識別、安防監控、視頻會議等領域。

XM-122A? 22部件彩色頭顱骨模型 ? XM-122A彩色頭顱骨模型（22部件）可拆分為22部件，由各部分顱骨組合而成，顯示可分解可組合的22部件顱骨形態結構，用不同顏色說明22部分顱骨的名稱。 ■ 左、右頂骨 ■ 枕骨 ■ 額骨 ■ 左、右顳骨 ■ 蝶骨 ■ 篩骨 ■ 犁骨 ■ 左、右顴骨 ■ 左、右帶齒的上頜骨 ■ 左、右腭骨 ■ 左、右鼻甲 ■ 左、右淚骨 ■ 左、右鼻骨 ■ 帶齒的下頜骨 尺寸：自然大 材質：PVC材料

XM-121A彩色頭顱骨帶7節頸椎模型 ? XM-121A彩色頭顱骨帶7節頸椎模型由頭顱骨和7節頸椎串制成一個整體，模型用不同顏色區分正常人體頭顱骨的功能區域，并帶7節頸椎、椎動脈、脊神經串制而成，顱蓋可打開，下頜骨可靈活活動，示顱骨和頸椎的組成和形態結構。??? 尺寸：自然大 材質：PVC材料

本發明公開了一種基于全息波導的頭戴式顯示器件，該器件包括入耦合光柵（１）、左視場偏折光柵（２）、右視場偏折光柵（３）、出耦合光柵（４）、矩形波導（５）；入耦合光柵（１）、左視場偏折光柵（２）、右視場偏折光柵（３）、出耦合光柵（４）、貼附于矩形波導（５）的上表面或下表面；入耦合光柵（１）、左視場偏折光柵（２）、右視場偏折光柵（３）、出耦合光柵（４）、矩形波導（５）貼于上表面或下表面由出入瞳光線設計方向決定。本發明利用光瞳重塑方式解決了傳統二維擴瞳方式產生的大視場角情況下的視場分離。

本實用新型公開了一種激光全息RFID標簽，包括RFID標簽（50）和貼在其上的激光全息膜（10），其中，該 RFID 標簽（50）包括共面倒 F 天線（510）、基板（520）和 RFID 芯片（530），所述共面倒 F 天線（510）制作在基板（520）上，所述 RFID 芯片（530）貼裝在該共面倒 F 天線（510）上。本實用新型的激光全息 RFID 標簽能夠適用于超高頻和微波頻段，其中的激光全息膜可采用金屬反射層或非金屬反射層，形狀和尺寸大小不受限制，與 RFID 標簽的復合方法簡單方便。

本發明公開了一種可計算的三維彩色印刷方法，用于在三維物體表面上生成用戶指定的彩色紋理圖案。該方法通過對傳統水轉印刷過程中PVA膜的運動和形變進行建模和模擬計算，得到PVA膜上每個像素與物體表面點之間的映射函數，進而利用該映射函數計算出打印在PVA膜上的紋理圖案。本發明進一步包含了一套機械裝置和一個三維視覺系統實現精確可控的水轉印刷，將用戶指定的紋理圖案精確印刷到物體表面。本發明還包括一種多次水轉印刷方法，將復雜物體表面分成多個部分，每個部分單獨著色，最終完成整個物體表面的著色。

上海理工大學莊松林院士和顧敏院士領導下的未來光學國際實驗室宣布，首次利用機器學習反求設計（machine-learninginversedesign）實現了三維矢量全息（Three-dimensionalvectorialholography）的新概念。據介紹，這項發明是光學全息技術領域的一次重大突破，其提供的基于機器學習的反求設計可精準且迅速地產生一個或多個任意三維矢量光場，有望應用在超寬帶全息顯示、超安全信息加密以及超容量光存儲、超精確粒子操控等各個領域。相關研究成果于4月18日凌晨發表在國際頂級學術刊物《科學進展》上。該雜志為《科學》（Science）刊物旗下子刊，是一個涵蓋所有學術領域的開放性、綜合性科學刊物。光是一種電磁波，其在介質中傳播的同時伴隨著電磁和磁場的振蕩，被稱為光的矢量特性。基于光波的橫波特性，光的振蕩通常被限制在與其傳播方向垂直的二維平面上。近些年，研究發現光的振蕩可打破傳統二維平面的束縛，通過干涉產生縱向光振蕩，即形成第三維光矢量。在物理學上，通過求解三維麥克斯韋方程可以正向得到一個三維矢量光場分布，但其不可控。一直以來，精確產生任意三維矢量光場是一個世界性難題，因其需要十分復雜的反求設計，超出了人類知識和經驗的邊界。顧敏院士指導的科研人員利用機器學習反求設計率先實現了三維矢量全息，可精確地控制三維全息圖像中每個像素點的任意三維矢量狀態。“通過機器學習的人工智能新科技，我們首次實現了三維矢量光的操控，并將機器學習的算法延伸到光學全息中去，”顧敏院士說，“這樣的操控是全方位的，包括對每個三維矢量光攜帶的信息進行編碼、傳輸和解碼，因而消除了傳統二維偏振光的束縛。”文章第一作者任浩然博士（目前在德國慕尼黑大學從事洪堡博士后研究）說：“機器學習在光學設計中扮演著越來越重要的作用。我們研究證明訓練后的人工神經網絡可有效地、快速地產生任意三維矢量光場，達到接近百分之百的準確性，極大地提高了光場調控的效率。”這項發明還為光學全息開辟了一條新道路，首次在全息中證明光的三維矢量狀態可以作為獨立的信息載體，實現信息的編碼和復用。顧敏院士說：“這項發明作為光學全息技術領域的一項重大突破，不僅為下一代超寬帶、超大容量、超快速并行處理的光學全息系統奠定了基礎，同時也為加深理解光與物質的相互作用（例如粒子操控）提供了一個嶄新的平臺。”該項工作得到了墨爾本皇家理工大學（RMIT）人工智能納米光子學實驗室以及計算機科學系的大力支持。

本成果以混合自適應 人工智能優化程序設計出亞波長單晶硅超構表面結構，實現了相位的精確控制并減小了單晶硅結構在可見 光的吸收。進一步，使用該結構實現了浸鏡油浸沒下數值孔徑為1.48的高透過率超構光學透鏡，在可見光 532納米波長實現211納米線寬的聚焦光斑，可大大提高共聚焦顯微鏡分辨率。此成果在2018年12月美國光 學學會旗下光學與光子學新聞（Optics & Photonics News）入選為本年度國際光學重要進展，并對該成果作 了整版報道。已申請國內發明專利一項。 本成果適用于顯微顯納成像、激光光刻、光鑷等光學聚焦應用相關領域。進一步擴展，可用于光學攝 像及顯示技術中的微光學器件。已作為光學探針初步應用于共聚焦成像系統，目前正研制新一代技術拓展 于手機攝像、顯示微光學等。

超高強彩色粉煤灰路面磚和路緣石由100～150Mpa彩色面層與35～100Mpa基層構成，面層可制成單色、多彩或仿花崗巖色彩，產品質感、外觀、耐磨性可與瓷質地磚和花崗巖地磚媲美，力學性能和抗凍性超過國內外路面磚標準要求和國內引進技術生產的高強混凝土路面磚，實際使用汽車壓不斷、嚴寒凍不爛，特別適于制作車行道、人行道路面和北方寒冷地區使用。該產品已申報國家發明鑒定情況和國家級新產品，并被國家市政專業委員會成員認定為市政高技術產品，推薦為灰色混凝土路緣石和彩色混凝土路面磚的理想換代產品。

一種彩色數字影像色度校正方法及系統，包括構建典型色彩樣本光譜反射率數據集，在源光源條件 下計算數據集中各色彩樣本色度信息并以主波長及色純度為依據進行樣本分組，求解目的光源條件下每 組子集中各樣本的色度信息；分別以源及目標光源條件下各分組樣本子集色度信息為輸入輸出端，擬合 構建神經網絡；針對源光源下任一色度信息，通過分組判別方法確定對應神經網絡，并依此預測其對應 目標光源下色度信息。本發明可保證彩色影像色度信息在不同光照條件下映射的準確性，且實施