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光現(xiàn)象資源箱 型號：QWG1208 ? 實(shí)驗(yàn)清單： 光在空氣中直線傳播實(shí)驗(yàn) 面鏡成像觀察實(shí)驗(yàn) ? ? ? ? 透鏡成像觀察實(shí)驗(yàn) 影子觀察實(shí)驗(yàn)

含電路板、散裝元器件、制作說明書等

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原理介紹： 光在與微粒的相互作用中，會將自身攜帶的動量傳遞給微粒，對微粒施加力的作用。在光鑷中，處在激光中的粒子所受的力有兩種：一部分是電磁場分布不均勻?qū)е碌奶荻攘Γ荻攘⑽⒘Ｎ蚬廒宓闹行模灰徊糠质枪庾优c粒子相互作用導(dǎo)致的散射。針對不同大小的粒子，大致可以分為三類： 一、微粒的尺度遠(yuǎn)大于激光波長，可以采用幾何光學(xué)近似模型，光線在微粒經(jīng)過折射反射，將動量傳遞至微粒上； 二、微粒尺度跟激光波長相近，這種情況下可以通過電磁場麥克斯韋方程組求解； 三、微粒尺度遠(yuǎn)小于激光波長，微粒在光場中被激發(fā)為偶極子，受到偶極子與強(qiáng)聚焦光場的相互作用力； 相關(guān)內(nèi)容： 動手調(diào)節(jié)光路，利用光鑷捕捉并操控小球； 基于空間光調(diào)制器的光鑷系統(tǒng)，通過研究不同算法從而得到加載在空間光調(diào)制器上的全息圖、更加深入地研究特殊模式光束在光學(xué)微操縱中的應(yīng)用、拓展光鑷與其他學(xué)科交叉的應(yīng)用前景以及對光場偏振態(tài)、相位、振幅的聯(lián)合調(diào)制等等。 應(yīng)用領(lǐng)域： 作為非侵入型的力學(xué)操控系統(tǒng)，光鑷可以應(yīng)用于細(xì)胞生物學(xué)、氣溶膠科學(xué)、物理化學(xué)等交叉學(xué)科的基礎(chǔ)研究，包括細(xì)胞微環(huán)境的改變、形變拉伸、微粒力學(xué)參數(shù)的測量等等。將全息光鑷與圖像識別結(jié)合，可以做到自動捕獲粒子和分揀， 將全息光鑷與光學(xué)顯微鏡相結(jié)合，可以量化細(xì)胞、分子的動力學(xué)特性，在細(xì)胞生物學(xué)中有巨大的研究空間； 方案介紹： 光路圖：   上圖為本方案全息光鑷裝置的光路示意圖。首先激光經(jīng)過擴(kuò)束后，直徑與空間光調(diào)制器有效區(qū)域的短邊直徑相等，擴(kuò)束后的激光依次通過線偏振片、半波片和非偏振分光棱鏡。用半波片旋轉(zhuǎn)線偏光角度，使之工作在相位模式下，空間光調(diào)制器的入射角控制在在 5°以內(nèi)。 經(jīng)過空間光調(diào)制器反射的光經(jīng)過由兩個(gè)傅里葉透鏡組成的縮束系統(tǒng)，該系統(tǒng)能改變光斑尺寸確保光束直徑與顯微物鏡的入瞳直徑匹配。對于外圍光強(qiáng)較弱的高斯光束，利用此縮束系統(tǒng)將激光直徑稍大于顯微物鏡入瞳直徑。 經(jīng)過縮束系統(tǒng)的激光經(jīng)過 45°直角反射鏡，二向色鏡將激光透射進(jìn)入顯微物鏡，同時(shí)讓照明光源透過，從而使 CMOS 相機(jī)采集到樣品像。空間光調(diào)制器位于第一個(gè)傅里葉透鏡的焦距處，全息圖與物鏡入瞳是共軛像面，所以全息圖經(jīng)過顯微物鏡做傅里葉變換后在顯微物鏡焦平面即樣品面上再現(xiàn)期望的光場分布。   特點(diǎn)： 此方案采用的開普勒式縮束系統(tǒng)透鏡間的焦平面與樣品面是共軛的，在透鏡焦平面加入高通濾波器或在空間光調(diào)制器上疊加閃耀光柵后，后續(xù)光學(xué)元件按照一級像排列，從而移去零級光的影響。 加載全息圖后 X-Y 位置可實(shí)時(shí)調(diào)整，快速疊加不同焦距菲涅爾相位圖、閃耀光柵相位圖等； 空間光調(diào)制器可供多種語言調(diào)用（labview、C、Python 等）；可編程實(shí)現(xiàn)不同數(shù)目、不同排列的光阱陣列；   配置標(biāo)準(zhǔn)：   序號 配置 規(guī)格 序號 配置 規(guī)格 1 激光光源 637nm 激光最大功率1w 4 顯微物鏡 PLN100× 油浸   NA 1.25 2 空間光調(diào)制器 1920*1080   2π 5 照明光源 波長470nm 功率760mw 3 CMOS相機(jī) 1280*1024 60FPS 6 相機(jī)筒鏡 f=200mm 等系列其他配置

主要功能和應(yīng)用領(lǐng)域： 本技術(shù)可實(shí)現(xiàn)人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動識別與分類，利用計(jì)算機(jī)圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術(shù)，對顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進(jìn)行研究，通過對各種有型成分形態(tài)和顏色信息等進(jìn)行特征匹配與分類計(jì)數(shù)，分別標(biāo)示出紅細(xì)胞、白細(xì)胞、蟲卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達(dá)到在線自動識別有型成分的目的，作為醫(yī)院臨床診斷的依據(jù)。該技術(shù)可擴(kuò)展應(yīng)用于醫(yī)院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規(guī)檢查，并可用于脫落細(xì)胞學(xué)的癌及癌前病變檢測及分析。 特色及先進(jìn)性： 1）復(fù)雜背景環(huán)境下的自動識別。采用自適應(yīng)雙閉值分割算法進(jìn)行粗分割，提取出ROI區(qū)域中的單個(gè)細(xì)胞或細(xì)胞群作為分析目標(biāo)，細(xì)胞圖像的精細(xì)分割將在每個(gè)ROI區(qū)域里完成，極大地減少了數(shù)據(jù)運(yùn)算量。 2）針對形態(tài)各異和邊緣模糊圖像的精準(zhǔn)分割。針對有型成分的顯微生物圖像特點(diǎn)，去除邊界拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜、細(xì)胞各組成區(qū)域內(nèi)灰度不均勻以及成像易受噪聲干擾等因素的影響，基于Chan一Vese模型，提出幾何活動輪廓模型方法，使用幾個(gè)獨(dú)立的水平集進(jìn)行有型成分圖像的分割，與傳統(tǒng)分割方法對比準(zhǔn)確率提升30%。 3）針對種類繁多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成識別。基于普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力不高的問題，提出利用有限個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行集成并將其結(jié)果進(jìn)行合成，顯著的提高整個(gè)分類學(xué)習(xí)器的泛化能力，提高了整個(gè)系統(tǒng)的識別能力。 4）采用重疊分離算法精準(zhǔn)分類。有型成分分離、細(xì)胞個(gè)數(shù)的準(zhǔn)確讀取決定了整個(gè)系統(tǒng)的精準(zhǔn)程度。通過尋找到合適的分離點(diǎn)并構(gòu)建分離線，實(shí)現(xiàn)重疊區(qū)域的快速合理分離，從而將粘連、重疊的細(xì)胞分離開來，并進(jìn)行準(zhǔn)確計(jì)數(shù)。 技術(shù)指標(biāo)： 有型成分 漏檢率 誤檢率 白細(xì)胞 5% 15% 膿球 20% 30% 吞噬細(xì)胞 20% 30% 紅細(xì)胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登結(jié)晶 10% 10% 寄生蟲 5% 15% 脂肪球 10% 15% 單張圖片檢測時(shí)間：＜0.5 s 關(guān)鍵問題和實(shí)施效果 現(xiàn)今國內(nèi)大多數(shù)醫(yī)院和研究單位對生物細(xì)胞或微生物病菌等檢測還是采用人工處理的方式，即將樣品制成涂片，在顯微鏡下觀察并根據(jù)大小、形狀等特征進(jìn)行分類計(jì)數(shù)以得到數(shù)據(jù)結(jié)果，醫(yī)務(wù)人員再通過這些數(shù)據(jù)結(jié)果憑借自身的知識和經(jīng)驗(yàn)診斷病癥或得出研究數(shù)據(jù)。該技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)樣本顯微鏡檢有型成分的自動識別，滿足了臨床開展常規(guī)及特殊檢測需要，使得生物檢測在自動化、無異味、無危險(xiǎn)性的情況下進(jìn)行，提高了檢測效率，改善工作環(huán)境，保護(hù)工作人員，降低檢測成本和檢測時(shí)間，提高在國際市場的競爭力，有利于醫(yī)療檢測行業(yè)的智能化發(fā)展。該技術(shù)可識別的部分生物細(xì)胞圖像如下圖所示。 紅細(xì)胞 白細(xì)胞 霉菌 蟲卵

本技術(shù)可實(shí)現(xiàn)人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動識別與分類，利用計(jì)算機(jī)圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術(shù)，對顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進(jìn)行研究，通過對各種有型成分形態(tài)和顏色信息等進(jìn)行特征匹配與分類計(jì)數(shù)，分別標(biāo)示出紅細(xì)胞、白細(xì)胞、蟲卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達(dá)到在線自動識別有型成分的目的，作為醫(yī)院臨床診斷的依據(jù)。該技術(shù)可擴(kuò)展應(yīng)用于醫(yī)院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規(guī)檢查，并可用于脫落細(xì)胞學(xué)的癌及癌前病變檢測及分析。

新冠病毒除了呼吸道傳播以外，是否還有其他途徑，這一直是科研人員關(guān)心的熱點(diǎn)問題。2月26日，浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一院副院長、眼科學(xué)科帶頭人沈曄教授團(tuán)隊(duì)，在《醫(yī)學(xué)病毒學(xué)雜志》(Journal of Medical Virology)在線發(fā)表了一項(xiàng)研究工作，揭示在研究的新冠肺炎患者樣本中，存在一名結(jié)膜炎患者的眼淚和結(jié)膜分泌物樣本，在核酸檢測中出現(xiàn)病毒陽性結(jié)果。該研究第一作者為夏建華，共同通訊作者為沈曄、郭東煜。論文第一單位為浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院。沈曄介紹，研究不同的傳播方式，對于把握新冠病毒傳染規(guī)律，改進(jìn)疾病治療方法和防控措施具有重要意義。浙大科研人員從1月26日至2月9日在浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院確診的30例新冠肺炎患者，對他們的淚液和結(jié)膜分泌物混合物開展研究。在第一階段6例樣本研究中，均未發(fā)現(xiàn)核酸檢測病毒陽性。團(tuán)隊(duì)果斷認(rèn)為，已有樣本并不具有代表性與全面性，為此需要延長觀察周期，繼續(xù)留在隔離病房開展采樣與研究。研究團(tuán)隊(duì)在一位新冠肺炎患者身上發(fā)現(xiàn)，該病人左眼具有結(jié)膜炎癥，即新冠引起的紅眼病，而右眼沒有此癥狀。而在此前的了解中，該患者入院前無結(jié)膜炎。本次研究中的其他患者樣品核酸檢測均為陰性。研究樣本這位患者眼部的差異性非常具有代表性，在征得同意后，我們就研究結(jié)膜炎癥是否與病毒具有聯(lián)系。”通過核酸檢測，浙大研究人員發(fā)現(xiàn)患有結(jié)膜炎的左眼新冠病毒檢測為陽性，而右眼則是陰性。為確保研究準(zhǔn)確性，對兩只眼睛的結(jié)膜分泌物做了三次核酸檢查，結(jié)果均一致。目前該患者通過抗病毒綜合治療，整體治愈的情況下，結(jié)膜炎癥也轉(zhuǎn)好，再次檢測眼部病毒轉(zhuǎn)陰。對于患者是如何因新冠病毒發(fā)生眼部結(jié)膜炎癥的，科研人員表示仍在持續(xù)研究。