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本發(fā)明公開(kāi)一種補(bǔ)償粒子速度影像儀球面像差的方法，所述方法為：在粒子速度影像儀提取極電極板添加跳變電壓，以在聚焦電場(chǎng)的基礎(chǔ)上添加發(fā)散電場(chǎng)，從而補(bǔ)償原有靜電聚焦透鏡球面像差。本發(fā)明還提供一種補(bǔ)償粒子速度影像儀球面像差的裝置，所述裝置包括與粒子速度影像儀提取極電極板連接的跳變電壓控制單元，用于在提取極電極板上產(chǎn)生跳變電壓。本發(fā)明可補(bǔ)償粒子速度影像儀補(bǔ)償原有靜電聚焦透鏡球面像差，實(shí)施本發(fā)明無(wú)需改變?cè)醒b置結(jié)構(gòu)，實(shí)施簡(jiǎn)便、成本低、成像分辨率高。

本發(fā)明公開(kāi)了一種利用激光點(diǎn)云輔助的可量測(cè)全景影像生成方法，包括：步驟 1，將全景影像進(jìn)行 虛擬成像獲得多幅框幅式影像；步驟 2，選取初始點(diǎn)對(duì)，并初始化各框幅式影像的外方位元素；步驟 3， 以初始點(diǎn)對(duì)中所有激光點(diǎn)到對(duì)應(yīng)框幅式影像上的投影誤差的和最小為條件方程，調(diào)整外方位元素初始值， 獲得精確的外方位元素值；步驟 4，構(gòu)建激光點(diǎn)云的空間索引，在空間索引中選取以曝光中心為球心的 球形鄰域，球形鄰域內(nèi)激光點(diǎn)云即全景影像的鄰域點(diǎn)云；步驟 5，計(jì)算鄰域點(diǎn)云中各激光點(diǎn)的法向量， 獲得鄰域點(diǎn)云的特征；步驟 6，將鄰域點(diǎn)云的深度和特征投影到全景影像。采用本發(fā)明生產(chǎn)的可量測(cè)全 景影像具有較高精度，可廣泛運(yùn)用于測(cè)量領(lǐng)域及資產(chǎn)調(diào)查。 

一種真正射影像絕對(duì)遮擋區(qū)域修補(bǔ)方法及系統(tǒng)，包括加載真正射影像及相應(yīng)的坐標(biāo)系統(tǒng)參數(shù)，分別 加載真正射影像相應(yīng)的 DEM 三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)和 DBM 三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)，將真正射影像中被 DEM 三角網(wǎng)格所 覆蓋的區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)標(biāo)定為地面點(diǎn)，將真正射影像中被 DBM 三角網(wǎng)格所覆蓋的區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)標(biāo)定為建 筑點(diǎn)；根據(jù)鄰域范圍內(nèi)相同屬性進(jìn)行像素點(diǎn)修補(bǔ)。本發(fā)明能夠有效修補(bǔ)真正射影像中絕對(duì)遮蔽區(qū)域，各 像素屬性明確，能夠采用相同屬性的像素進(jìn)行修補(bǔ)，因此保證了最大程度的保真，基本不存在地面像素 補(bǔ)到屋頂面上或屋頂面像素補(bǔ)到地面上的情況

       設(shè)備名稱(chēng)：自卸車(chē)田字格機(jī)器人激光跟蹤焊接工作站自卸車(chē)自動(dòng)焊接       設(shè)備簡(jiǎn)介：自卸車(chē)自動(dòng)焊接該生產(chǎn)線(xiàn)主要由兩套可移動(dòng)龍門(mén)式懸掛機(jī)器人工作站及相配套的側(cè)板定位輸送平臺(tái)組成；每個(gè)工作站配置的機(jī)器人，均搭載了一套激光跟蹤與機(jī)器人集成系統(tǒng)；因此，在田字格側(cè)板組裝點(diǎn)焊、位擺放均無(wú)嚴(yán)格要求的前提下，該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)焊縫尋蹤并焊接的無(wú)人化作業(yè)；是當(dāng)下該行業(yè)提升產(chǎn)品質(zhì)量，減員增效的不二選擇；采用激光掃描技術(shù)，通過(guò)激光傳感器對(duì)工件進(jìn)行多點(diǎn)的掃描，可識(shí)別出工件的外形及所在的方位；可實(shí)現(xiàn)工件外形一致性及工件定位工裝均無(wú)精度要求的焊縫自動(dòng)跟蹤焊接；激光掃描范圍可調(diào)，人機(jī)界面智能控制，配置靈活，擴(kuò)展性強(qiáng)；兼容異形工件的自動(dòng)焊接，無(wú)需預(yù)先編程，人為干預(yù)，功能強(qiáng)大； 激光掃描及數(shù)據(jù)計(jì)算方式可根據(jù)工件設(shè)定；可適用于對(duì)接焊縫、搭接焊縫、角焊縫等多種焊縫形式的焊接作業(yè)；可搭載多種焊接電源；生產(chǎn)效率高。       設(shè)備參數(shù)：跟蹤模式：激光跟蹤；跟蹤精度：0.05mm；掃描速度：1M/s；機(jī)器人：ABB；可接受定制化設(shè)計(jì)及生產(chǎn)。

清華大學(xué)彩色多普勒超聲診斷儀購(gòu)置項(xiàng)目 招標(biāo)項(xiàng)目的潛在投標(biāo)人應(yīng)在北京市海淀區(qū)學(xué)院路30號(hào)科大天工大廈A座608室（北四環(huán)學(xué)院橋東北角）獲取招標(biāo)文件，并于2022年06月30日 13點(diǎn)30分（北京時(shí)間）前遞交投標(biāo)文件。

一種基于多相位小波變換和 MTFC 的真彩色圖像融合方法，包括將彩色影像從 RGB 色彩空間轉(zhuǎn)換 到 IHS 色彩空間;將彩色圖像的亮度分量以及全色影像分別采用兩種初始相位參數(shù) I、II 進(jìn)行小波分解; 根據(jù)自適應(yīng)融合準(zhǔn)則，對(duì)彩色圖像的亮度分量以及全色影像采用初始相位參數(shù) I 進(jìn)行小波分解的結(jié)果進(jìn) 行融合處理，對(duì)彩色圖像的亮度分量以及全色影像采用初始相位參數(shù) II 進(jìn)行小波分解的結(jié)果進(jìn)行融合處 理;進(jìn)行灰度畸變替換處理;基于 MTFC 復(fù)原方法，對(duì)經(jīng)過(guò)去畸變處理的亮度成分進(jìn)行影像復(fù)原處理， 得到復(fù)原后的亮度分量;對(duì)復(fù)原后的亮度分量以及彩色影像的色度分量與飽和度分量進(jìn)行 IHS 反變換， 獲取融合后的影像。

XM-129M彩色脊柱帶骨盆與股骨頭（半腿骨）模型 ? XM-129M彩色脊柱帶骨盆與股骨頭（半腿骨）模型由帶枕骨的頸椎、胸椎、腰椎、骶尾骨、骨盆、脊神經(jīng)、半腿骨串制而成一個(gè)整體，其中頸椎、胸椎、腰椎、骶尾骨用不同的顏色表示出來(lái)，包括脊椎、神經(jīng)根、脊椎動(dòng)脈、分椎間盤(pán)、脊柱橫突和脊椎切面，顯示了帶枕骨的脊柱、骨盆和脊神經(jīng)的形態(tài)、外觀和組成，固定于鐵質(zhì)支架上。 尺寸：自然大 材料：PVC材料

XM- 121C彩色頭顱骨帶7節(jié)頸椎及腦動(dòng)脈模型 ? XM-121C彩色頭顱骨帶7節(jié)頸椎及腦動(dòng)脈模型由頭顱骨和7節(jié)頸椎串制成一個(gè)整體，模型用不同顏色區(qū)分正常人體頭顱骨的功能區(qū)域，并帶7節(jié)頸椎、椎動(dòng)脈、脊神經(jīng)串制而成，顱蓋可打開(kāi)，下頜骨可靈活活動(dòng)，示顱骨和頸椎的組成和形態(tài)結(jié)構(gòu)，并在此基礎(chǔ)上附加了8件套的腦動(dòng)脈模型，可分為前葉和頂葉、顳葉和枕葉、腦干和小腦。 尺寸：自然大，21×16×33cm 材質(zhì)：PVC材料

醫(yī)療內(nèi)窺鏡是目前常用的一種臨床診斷工具，尤其對(duì)于消化科的醫(yī)生而言，他們通過(guò)內(nèi)窺鏡能直接觀察到人體消化器官內(nèi)部的病變情況，如潰瘍、腫瘤等，甚至還可以利用內(nèi)窺鏡進(jìn)行微創(chuàng)的外科手術(shù)，在醫(yī)學(xué)界應(yīng)用廣泛。與放射科的閱片相比，消化內(nèi)鏡是消化道病變篩查和診斷的金標(biāo)準(zhǔn)，也是微創(chuàng)和無(wú)創(chuàng)治療的主要手段。 由一款圍棋人工智能程序AlphaGo(阿爾法圍棋)開(kāi)始，人工智能開(kāi)始走進(jìn)大眾的視野。世界范圍內(nèi)對(duì)其的廣泛討論預(yù)示著人工智能時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。隨著深度學(xué)習(xí)算法不斷發(fā)展、日益成熟，人工智能已逐步用于醫(yī)療影像分析領(lǐng)域。近年來(lái)，關(guān)于內(nèi)窺鏡影像在AI領(lǐng)域的發(fā)明成果如潮水般涌現(xiàn)。 在內(nèi)鏡檢查中，操作醫(yī)師將抓取的圖像和視頻保存到內(nèi)鏡報(bào)告系統(tǒng)中，再由診斷醫(yī)生根據(jù)這些抓取的影像出具診斷報(bào)告。由目前公開(kāi)的內(nèi)窺鏡影像收集歸納系統(tǒng)中，尚未利用深度學(xué)習(xí)的方法來(lái)進(jìn)行胃、腸的內(nèi)窺鏡影像學(xué)習(xí)，進(jìn)而構(gòu)建一個(gè)較為全面的內(nèi)窺鏡影像的樣本庫(kù)。目前的方法不利于簡(jiǎn)化醫(yī)生的操作且不具有數(shù)據(jù)歸一化處理和轉(zhuǎn)換能力，無(wú)法根據(jù)數(shù)據(jù)適用范圍的不同對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和提供智能的數(shù)據(jù)分析功能。 一種人工智能掃描內(nèi)窺影像樣本庫(kù)管理系統(tǒng)包括以下模塊：圖像輸入模塊，用于收集內(nèi)窺鏡圖片；按官方標(biāo)準(zhǔn)，將胃部或者腸部?jī)?nèi)鏡視野分成多個(gè)部位，通過(guò)人工智能系統(tǒng)對(duì)從醫(yī)院內(nèi)窺鏡系統(tǒng)采集的圖像進(jìn)行預(yù)分類(lèi)，并將影像數(shù)據(jù)上傳至系統(tǒng)指定文件目錄；登陸模塊，用于在注冊(cè)醫(yī)生登錄系統(tǒng)進(jìn)入當(dāng)前功能菜單后，對(duì)圖片進(jìn)行評(píng)圖，確認(rèn)該圖片類(lèi)別是否正確；系統(tǒng)主控界面，用于進(jìn)行人機(jī)交互，并對(duì)圖像進(jìn)行顯示；業(yè)務(wù)功能模塊，包括：圖像分類(lèi)單元、視頻庫(kù)單元、病灶標(biāo)記單元、我的任務(wù)單元、用戶(hù)信息單元；系統(tǒng)設(shè)置模塊，用于管理用戶(hù)與權(quán)限。本發(fā)明界面美觀友好、信息查詢(xún)靈活方便；對(duì)上傳影像數(shù)據(jù)智能分類(lèi)，減少醫(yī)生操作，只需最終確定。 本系統(tǒng)產(chǎn)生的價(jià)值在于： 一、界面美觀友好、信息查詢(xún)靈活方便； 二、對(duì)上傳影像數(shù)據(jù)智能分類(lèi)，減少醫(yī)生操作，只需最終確定； 三、數(shù)據(jù)庫(kù)管理模塊，具有數(shù)據(jù)歸一化處理和轉(zhuǎn)換能力，根據(jù)數(shù)據(jù)適用范圍的不同對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，提供智能的數(shù)據(jù)分析功能； 四、集成第三方標(biāo)記工具，標(biāo)記過(guò)程簡(jiǎn)單清晰，結(jié)果數(shù)據(jù)穩(wěn)定可靠； 五、用戶(hù)權(quán)限設(shè)置合理，系統(tǒng)安全級(jí)別高； 六、防錯(cuò)退出模式，保證系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。

一種基于圖割能量?jī)?yōu)化的影像間最優(yōu)拼接線(xiàn)尋找方法及系統(tǒng)，進(jìn)行待拼接影像數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，獲得各待 拼接影像之間所有重疊區(qū)域及相應(yīng)重疊度;對(duì)待拼接影像進(jìn)行預(yù)處理，綜合考慮顏色、梯度以及紋理信 息確定圖割全局能量函數(shù)，圖割全局能量函數(shù)包括數(shù)據(jù)項(xiàng)和平滑項(xiàng)，平滑項(xiàng)能量權(quán)重設(shè)置，采用圖割能 量?jī)?yōu)化方法，對(duì)總能量進(jìn)行優(yōu)化，獲取最優(yōu)拼接線(xiàn)。本發(fā)明所得拼接線(xiàn)盡量避免通過(guò)色差過(guò)大、紋理復(fù) 雜區(qū)域以及明顯地物的邊緣，從而最大程度上保證了拼接線(xiàn)的最優(yōu)化，解決了多影像多度重疊區(qū)域拼接 線(xiàn)聯(lián)合優(yōu)化的問(wèn)題，適用性廣。