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1.痛點問題 1）人體軟組織結(jié)構(gòu)復雜力學性質(zhì)和生理病理狀態(tài)密切相關，尚需建立和采用合適的本構(gòu)模型描述軟組織在力學成像中的變形行為； 2）需要考慮反問題解的存在性、唯一性和穩(wěn)定性，針對不同軟組織建立魯棒的反演方法。 2.解決方案 1）針對不同了軟組織，考慮到典型生理和病理狀態(tài)，建立了描述其準靜態(tài)和動態(tài)變形特征的生物力學模型，揭示了生物力學成像中，軟組織響應和力學特性之間的內(nèi)在關聯(lián)。 2）依據(jù)軟組織力學響應和本構(gòu)參數(shù)之間的關聯(lián)，建立了針對典型軟組織的反演方法，通過體模和在體實驗驗證了反方法的有效性。

本發(fā)明公開了一種紅外大景深面陣成像探測芯片，包括面陣紅外折射微透鏡、面陣非制冷紅外探測器和驅(qū)控預處理模塊。面陣非制冷紅外探測器位于面陣紅外折射微透鏡的焦面處，包括多個陣列分布的子面陣非制冷紅外探測器。每個子面陣非制冷紅外探測器包括數(shù)量和排布方式相同的多個陣列分布的光敏元，面陣紅外折射微透鏡包括多個陣列分布的單元紅外折射微透鏡，每單元紅外折射微透鏡與一個子面陣非制冷紅外探測器對應。本發(fā)明的紅外大景深面陣成像探測芯

光學相干層析術 (Optical Coherence Tomography，簡稱OCT) 利用寬帶光波場的低相干性來探測被測組織內(nèi)部不同深度處的散射光信號，是繼超聲波、X-CT、MRI技術之后的一種全新的醫(yī)療檢測和成像技術，并被證實在臨床醫(yī)學中有著巨大的應用前景，已成為現(xiàn)代生物醫(yī)療儀器領域的一個極其重要的研究熱點，在眼睛、耳鼻喉科、胃腸病、婦科、牙科等等醫(yī)學領域有廣泛的應用價值。 OCT技術的探測深度為1.5～2毫米，分辨率為幾～十幾微米，可非接觸、無創(chuàng)、原位及實時地診斷表皮、上真皮

產(chǎn)品詳細介紹 　　SOC710VP? 便攜高光譜成像光譜儀, 可以隨時隨地獲得光譜影像！ 無論是在溫室、 野外或者實驗室，SOC710VP 都能實時獲得400-1000nm波長范圍內(nèi)的光譜數(shù)據(jù)。　　在農(nóng)林業(yè)、植物科學、礦業(yè)、水環(huán)境及海洋學等應用領域內(nèi)，SOC710VP 都是非常理想的高光譜成像系統(tǒng)，SOC710VP性能高、超便攜、堅固且性價比高。12-bit動態(tài)范圍的陣列成像CCD和精確的出廠標定使得獲得的數(shù)據(jù)誤差非常小?！　OC710VP 采用內(nèi)置掃描設計，不需要沉重且耗電的掃描云臺，設計非常緊湊、使用方便、便攜。USB 2.0 接口方便和各種電腦連接。軟件界面簡單易用。分析功能包括比色法、光譜輻射線測定和遙感方法。高質(zhì)量數(shù)據(jù)：　　SOC710VP具有新式內(nèi)置掃描設計及12-bit動態(tài)范圍的陣列成像CCD，能夠獲得的400-1000nm波長范圍的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。SOC710VP還配備了美國NIST（美國國家標準與技術研究院）溯源校準板，確保數(shù)據(jù)的準確性靈活性：　　SOC710VP可在飛機--通量塔--地面等不同尺度測量光譜數(shù)據(jù)并成像，或連接生物顯微鏡，測量微觀樣品的光譜信息；還可以進行定點長期連續(xù)測量，適應于各種應用環(huán)境便攜性：　　SOC710VP重量只有3Kgs，可以安裝在三腳架上進行野外移動式測量，USB接口方便和電腦連接使用    易用性：　　利用特制的多功能野外操作支架，SOC710可以非常方便地實現(xiàn)垂直向下測量，而不需要額外配備任何沉重耗電的其他部件，當然，這也得益于SOC系列成像光譜儀的內(nèi)置式掃描設計。SOC710還可以僅通過多功能支架，即可實現(xiàn)360°掃描，使得野外操作極為便捷。下面是SOC710垂直使用示意圖，不需增加其他任何部件。技術參數(shù)：　光譜范圍：400-1000 nm　速度：30 行/秒    每行像素：696　23.2 秒/cube (696 by 520 cube)　分 辨 率：4.6875 nm　波　　段：128個　鏡頭類型：C-Mount　動態(tài)范圍：12-bit　重量：2.95 Kg (6.5 lbs)　?！　剩好绹鳱IST溯源標準的校準板　尺寸：9.5 x 16.8 x 22cm  (3.75 x 6.62 x 8.66in.)　焦　　距：可調(diào) (基于所用鏡頭)　耗電：12-VDC / 100-240VAC (50-60Hz)　　系統(tǒng)包括SOC分析軟件用來標定和數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)存儲格式為二進制，也可以通過第三方高光譜分析軟件讀取，如：ENVI軟件品牌發(fā)展　　SOC具有20多年光譜成像經(jīng)驗，在實時光譜成像領域里具有多項專利，獲得美國海軍及陸軍多次SBIR獎，并獲得美國NASA科技創(chuàng)新獎軟件支持　　軟件更新，常見問題解答 ，軟件培訓和系統(tǒng)標定文檔都可從SOC在線支持站點下載 系統(tǒng)要求：　　Windows XP系統(tǒng)　　USB 2.0 接口　　1 G內(nèi)存　　Intel Atom? class 處理器應用領域(僅列舉部分)： 環(huán)境遙感　　遙感定標　　地面驗證　　分類制圖　　航空遙感農(nóng)林植物　　精準農(nóng)業(yè)　　土地分類　　脅迫生理　　作物健康（病/蟲害檢測）　　果實品質(zhì)檢測 水色水環(huán)境　　水質(zhì)光譜測量　　藻類葉綠素測量　　水色遙感生物醫(yī)藥/食品　　顯微分析　　生化分析機械視察　　表面檢查　　機械視覺產(chǎn)地：美國SOC

一、產(chǎn)品介紹        光電成像基礎與應用實訓平臺包括CCD和CMOS兩大方面，這兩方面原理與應用是《光電技術》和《圖像傳感器應用技術》課程重要章節(jié)，也是教學的難點章節(jié)，因此，monxyuan開發(fā)了光電成像基礎與應用實訓平臺。該平臺采用搭建式、開放式設計，直觀展現(xiàn)了線陣CCD、面陣CCD和CMOS的工作原理，并且設置了工程實際檢測的實驗，是學生理解和認識CCD和CMOS工作原理與實際應用的最理想的教學實驗系統(tǒng)。 二、教學目的 1、了解并掌握線/面陣CCD和CMOS的原理； 2、了解線/面陣CCD和CMOS的軟件使用方法； 3、了解并掌握面陣CCD和CMOS信號處理方法； 4、了解并掌握運用面陣CCD和CMOS進行尺寸測量和圖像處理的方法； 5、了解并掌握學生掌握線陣CCD的幾種典型的應用； 三、實驗內(nèi)容 1、面陣CCD 原理與驅(qū)動實驗； 2、面陣CCD 數(shù)據(jù)采集與計算機接口實驗； 3、面陣CCD 邊緣與輪廓檢測； 4、面陣CCD物體尺寸測量實驗； 5、面陣CCD 圖像的點運算； 6、面陣CCD 圖像的幾何變換； 7、面陣CCD 圖像采集與參數(shù)設置； 8、面陣CCD 投影與差影圖像分析； 9、面陣CCD 圖像的濾波與增強； 10、面陣CCD 形態(tài)學處理； 11、面陣CCD 旋轉(zhuǎn)與縮放； 12、面陣CCD 顏色識別與變換； 13、面陣CCD圖像采集程序設計；  14、線陣CCD 工作原理與驅(qū)動波形觀測； 15、線陣CCD 模擬輸出信號的調(diào)整； 16、通過采集卡對線陣CCD的模擬輸出信號進行A/D轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)采集； 17、通過軟件浮動閾值對CCD的輸出信號進行二值化處理； 18、利用線陣CCD 對物體尺寸進行非接觸的實時測量； 19、利用線陣CCD 對物體的角度進行測量； 20、利用線陣CCD 測量物體的振動； 21、利用線陣CCD識別一維條形碼； 22、利用線陣CCD掃描物體的二維圖像； 23、利用外置相機進行實物尺寸測量 24、用硬件提取邊緣信號的二值化 25、CMOS原理與驅(qū)動實驗； 26、CMOS數(shù)據(jù)采集實驗； 27、CMOS圖像采集程序設計 28、CMOS用于邊緣與輪廓檢測實驗； 29、CMOS用于物體的尺寸測量實驗； 30、CMOS用于圖像采集與參數(shù)設置實驗； 31、CMOS用于投影與差影圖像分析實驗； 32、CMOS用于圖像的濾波與增強實驗； 33、CMOS用于顏色識別與變換實驗； 34、擴展性實驗     （1）通過提供的CPLD程序，學生可以了解CPLD對外圍器件的控制；     （2）有能力的學生還可以自己編程來產(chǎn)生方波；     （3）通過提供的SDK和DEMO程序，編寫程序來采集擴展相機的數(shù)字信號；     （4）利用擴展相機并編寫軟件進行其他如尺寸測量等實驗等； 四、配套文件資料 1、實驗指導書1本； 2、實驗軟件1套； 3、實驗錄像光盤1套；    客戶自行配置電腦及示波器    

產(chǎn)品詳細介紹萬深RootGA根系動態(tài)生長監(jiān)測分析和顯微成像系統(tǒng)1、用途：定時自動成像霧培、水培、瓊脂培養(yǎng)基培、土培、沙培的盆栽農(nóng)作物根系，并動態(tài)監(jiān)測其根系生長速度，動態(tài)跟蹤根系細微結(jié)構(gòu)、根尖數(shù)和根毛變化，以及根尖病變情況，宏觀動態(tài)統(tǒng)計分析不同時刻點根系的整體發(fā)展變化，還可分析洗凈根系情況，獲得根系生長的動態(tài)數(shù)據(jù)，以便科學客觀地評價植物生長質(zhì)量相應關鍵因素，如分析：光照、水肥、溫濕度環(huán)境對生長與抗逆性的影響。2、系統(tǒng)組成：多組的自動對焦800萬像素多關節(jié)的大景深拍攝儀+背光套件+透明培養(yǎng)器皿套件，連續(xù)變焦單筒體視測量顯微鏡、500萬像素顯微相機、手動X-Y移動顯微平臺+上下光源，根系分析軟件和電腦（酷睿i5 8400 CPU /8G內(nèi)存/500G硬盤/1G顯存/ 19.5”彩顯/無線網(wǎng)卡）。3、 主要性能指標：1）多關節(jié)的大景深拍攝儀+背光成像套件可在植物側(cè)面等位置上，在不同時刻點自動拍照跟蹤監(jiān)測根系，自動生成根系的整體發(fā)展變化和生長的動態(tài)數(shù)據(jù)，動態(tài)圖示標記活體根系每天的新生長區(qū)和統(tǒng)計其對應的新生長根量，包括不同深度位置上的根量變化。系統(tǒng)具備對根系生長異常的預警機制。該動態(tài)跟蹤分析的根系成像視野為240mm寬*380mm高，自動拍照分析的時間間隔0.5-48小時可調(diào)（若定時拍照時間點前接入電腦，即可自動啟動拍照。1臺電腦能自動輪巡監(jiān)測10個視野以內(nèi)的作物植株原位根系動態(tài)變化（標配默認提供4套動態(tài)生長監(jiān)測成像硬件，若要實時監(jiān)測10個視野的作物植株原位根系，需配10套拍照成像組件）。1分鐘內(nèi)自動拍完全部照片后，該監(jiān)控電腦即可另做他用（不用被獨占）。2）可按被監(jiān)控根系分塊區(qū)域圖像顯示根量隨時間變化的密度熱力圖，各部位的變化精細度可由分塊監(jiān)控大小來自定義控制。根系軟件能自動生成根系生長的視頻，以便按時間節(jié)點來回溯查看。3）可對原位土培根系圖像進行交互引導分析、鎖定編輯根系路徑、修正根系的長短、粗細、位置等。具有鼠標編輯點的跟隨放大鏡。能自動拼接多張原位根系圖。4）可做洗凈根系分析：1)根總長；2)根平均直徑；3)根總面積；4)根總體積；5)根尖計數(shù)；6)分叉計數(shù)；7)交疊計數(shù)；8)根直徑等級分布參數(shù)；9)根尖段長分布，10)可不等間距地自定義分段直徑，自動測量各直徑段長度、投影面積、表面積、體積 等，及其分布參數(shù)；11)能進行根系的顏色分析，確定出根系存活數(shù)量，輸出不同顏色根系的直徑、長度、投影面積、表面積、體積。12)能進行根系的拓撲分析，自動確定根的連接數(shù)、關系角等，還能單獨地自動分析主根或任意一支側(cè)根的長度和分叉數(shù)等，可單獨顯示標記根系的任意直徑段相應各參數(shù)（分檔數(shù)、檔直徑范圍任意可改，可不等間距地自定義），并能進行根的分叉裁剪、合并、連接等修正，修正操作能回退，以快速獲得100%正確的結(jié)果。13)能用盒維數(shù)法自動測根系分形維數(shù)?？煞治龈鼍w積在根系中的占比，以客觀確定根瘤菌體貢獻量。14)大批量的全自動根系分析，對各分析結(jié)果圖可編輯修正。15)能做根系生物量分布的大批量自動化估算。16)能自動測量油菜、大豆等果莢的果柄、果身、果喙部分的粗細、長、弧長、玄高等參數(shù)。能自動測量各種粒的芒長。17)能測各類針葉的葉面積、長度、粗細。18)各分析圖像、分布圖、結(jié)果數(shù)據(jù)可保存，分析結(jié)果輸出至Excel表，可輸出分析標記圖。5）可單筒體視顯微鏡500萬像素彩色成像（最高可放大270倍），能自動拼接多張顯微根系圖，可分辨小至0.01mm的根毛，方便觀察根際細微結(jié)構(gòu)、根尖數(shù)和根毛變化，以及根尖病變情況；手動X-Y移動顯微平臺可二維掃描微觀根系，獲得超高分辨率的大幅面根系圖像。

華中科技大學智能超靈敏活細胞超分辨顯微鏡采購項目招標項目的潛在投標人應在線上方式獲取，無須現(xiàn)場領購獲取招標文件，并于2022年07月11日14點30分（北京時間）前遞交投標文件。

一種超疏水纖維氈及其制備方法，包括將纖維氈依次于丙酮、無水乙醇以及去離子水中超聲清洗，然后干燥；將室溫固化氟碳樹脂（FEVE）和雙組份剛性聚氨酯樹脂（SRP?FC）加入到有機溶劑中，攪拌均勻后，形成穩(wěn)定的樹脂溶液；將疏水性氣相二氧化硅納米顆粒和氟硅烷直接投入乙醇中，超聲分散即配成超疏水面漆溶液；將清洗后的纖維氈首先放入底漆樹脂溶液中，浸漬后取出，擠壓出多余樹脂和溶劑，干燥后在面漆溶液中通過浸漬提拉的方式，在經(jīng)過樹脂處理后的纖維氈上形成超疏水涂層，再干燥固化，從而獲得防污防潮防霉超疏水纖維氈。

本發(fā)明屬于無線通信技術領域，具體的說是一種大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的超精細信道估計方法。本發(fā)明主要利用壓縮感知原理和牛頓優(yōu)化方法，在變分貝葉斯推斷的基礎上提出一種改進的信道估計算法，以實現(xiàn)信道的超精細估計。