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沈陽農業大學特種玉米研究所選育的玉米新品種‘沈農T120’實現成果轉化

機器人在煤礦救援領域發揮著越來越重要的作用，但仍存在無法精確識別災后環境、無法適應井下復雜地形以及難以檢測、定位井下生命體等問題。 一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 柳佳樂 自動化18-2 2018-2022 劉浩峰 計算機科學與技術18-7 2018-2022 石少勇 測控技術與儀器18-2 2018-2022 欒廣鑫 電氣工程及其自動化18-5 2018-2022 李明晶 測控技術與儀器18-1 2018-2022 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 楊洪濤 機械工程學院 教授 精密測試技術、儀器精度理論及應用、自動化測控系統 凌六一 電氣與信息工程學院 教授 智能信息處理、光電檢測及環境光譜探測技術 蘇樹智 計算機科學與工程學院 副教授 人工智能、模式識別、機器視覺、信息融合、深度學習等領域 四、項目簡介 目前，機器人在煤礦救援領域發揮著越來越重要的作用，但仍存在無法精確識別災后環境、無法適應井下復雜地形以及難以檢測、定位井下生命體等問題。為此，本團隊充分利用六足機器人高穩定性和多地形適應性的優勢，應用激光雷達、深度相機和其他輔助傳感器，設計仿生六足煤礦救援機器人，結合SLAM、A*、ROS等先進技術，實現礦井災后局部復雜環境的三維地圖構建、地形障礙物識別以及機器人自主路徑規劃。機器人所獲信息實時無線傳輸至上位機，幫助救援人員快速制定科學有效的救援方案。

簡單介紹： 幼小鼠適配器是便捷幼小鼠頭部固定器，可為科研人員提供更廣闊的操作空間，并且很方便地放置于邁越生物腦立體定位底板上使用，門齒和鼻夾固定結構和耳桿均可在20mm范圍內上下調節，耳桿可在25mm范圍內左右移動；確保動物顱面處于水平狀態。 詳情介紹： 1.適用于幼小鼠等腦部定位2.門齒和鼻夾固定結構和耳桿均可在20mm范圍內上下調節10um3.開闊的試驗空間，同時可放置固定在邁越腦立體定位儀使用；便于開顱鉆孔給藥、電極等操作4. 配備兩副不同角度耳桿（18°/45°），更便于固定幼小鼠5.底板尺寸可選：150x100*6   220x180x6

產品詳細介紹萬深 全自動菌落計數分析儀（HiCC-Y型）一、用途：用于自動微生物菌落計數分析等二、主要性能參數指標：1 成像裝置★超大變焦鏡頭的佳能EOS單反相機、1800萬像素真彩CMOS (5184×3456)。最高分辨率0.014mm，可分辨大于0.016mm的菌落（對90mm平皿=90mm /3456像素=0.026mm/像素；對50mm平皿=50mm /3456像素=0.014mm/像素）。光源：可實現均勻背光成像、懸浮式暗視野正面成像的上下雙光源★具有9點自動聚焦、動靜態圖像并行觀察、自動白平衡、自動色溫控制。系統內含掃描儀接口，還可以通過掃描儀成像分析具有圖象增強、色度調節、灰度負相變換，圖像亮度、對比度、飽和度調整功能，調整值自動記憶保存。具有視野導航、任意放大、縮小、局部觀察功能適應培養皿：50～140mm（傾注、涂布、膜濾、螺旋平皿、3M紙片）2 菌落計數分析★自動識別統計：SmartdownTM菌落智能識別技術，具有菌落目標自動增強特性，自動識別大規模團狀、鏈狀粘連的長形桿菌（顯微形態大片粘連的大腸桿菌、病菌孢子）及平皿上的各類菌落（含金色葡萄球菌計數（GB4789.10-2016）、大腸菌群測定（GB4789.3-2016）等等）。可自動形成批處理向導，實現一鍵式自動計數自動計數精度≥96.5%，最多監視修正3.5%，即達100%正確。分析統計速度：150～800個菌落/s ★菌落粘連分割：自動分割相互成片粘連的長形、圓形等菌落目標，用戶可選擇分割或不分割。還可手動分割、合并菌落目標圖像★顏色形狀識別：具有快速水平集提取技術，可按20類分類識別計數特定顏色、形狀的菌落數量，并可類別轉換修正。可同時選擇6個目標區自動分別分析，并自由增減或編輯分析目標區菌落形態分析：自動獲得各菌落面積、等效直徑、長軸、短軸、長寬比、圓度、周長、形狀系數等。可按形態指標過濾查詢。鼠標點擊修正，無痕剔除網格及文字，自動剔除雜質，有效支持復雜微生物統計，符合GB4789.2-2016的參數自動換算特性。3 測量、導出查詢與升級可經標定后，測量抑菌圈直徑（測量分辨率0.05mm）。分析圖像與數據結果可保存，可直接報告結果，無需手工計算，結果可以直接導出到Excel或PDF文檔報告，可統一保存或查看閱讀相關各類分析數據和圖像證據，并形成總報表。尺寸自動標定及人工標定。具有可視化比對、交互式精確測量、編輯功能。最新Windows操作界面，簡便易用，★軟件可自主在線升級。三、系統配置：帶超大變焦鏡佳能EOS單反相機的光學成像裝置 1臺萬深HiCC系列全自動菌落計數分析軟件及鎖 1套品牌電腦（酷睿i5 CPU / 8G內存/ 19.5”彩顯/無線網卡，5個以上USB2.0口，運行環境Windows 10完整專業版或旗艦版）1臺

產品詳細介紹專業手持取樣泵(0.2-2.6L/min) 產品型號 SC-Ⅰ（便攜式水質取樣器）  您理想的專用采樣工具！ 專利號：2010305483538    流量一覽表  驅動器  泵頭  軟管  流量范圍  SC-Ⅰ  253Y  15#  24#（壁厚δ=2.4）  260~2600ml/min 推薦使用 ■ 野外取樣專用泵、在線監測取樣泵。    ■ 環境監測站、水處理、氣體、液體取樣的理想工具，可連續或間斷使用■ 取樣無交叉污染，可采集醫療級樣品。■ 可分層采樣，吸程可達8米，可對深水進行采樣，亦可采氣體樣本。■ 僅3kg便于攜帶，自帶充電鋰電池，無需帶上繁重的配件。 功能簡介 ■ 充電式電源、便于攜帶、適用于無電源的地方  ■ 適配易裝型泵頭,操作簡便易于清洗   ■ 進口便攜式驅動器，轉速為0-1200 rpm無級調速，正反轉可逆 ■ 可采集高比重高粘度液體、可采集含固形物顆粒混懸液體、可分層采樣，吸程最深可達十米。 ■ 標配：驅動器、充電器、電池、泵頭、10米軟管、取樣頭、便攜箱  技術參數  轉速范圍：  0-1200rpm     外形尺寸：  長260*寬112*高265  整機重量：  3.0Kg  工作環境：  野外，室內  適用電源：  充電選用Ac220V50/60Hz(Ac110V50/60Hz選配）  最大吸程：  8m  系統型號解釋     

Y50EX系列圓形連接器，符合GJB598A標準，參照美軍標MIL-C-26482。等效于JY系列、YB系列、MS系列，并且同一型號對應插頭、插座可以互配。該系列連接器連接方式為卡口式快速連接，具有密度高、耐環境、體積小、可靠性好等特點。廣泛用于航空、航天、航海、通訊、工交電力、郵電鐵路指揮系統等電氣及電子設備的線路連接。

簡介： 1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對胰腺腫瘤分類問題，從醫學CT圖像出發，搭建深度學習模型。對于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級聯分割網絡，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級聯分割網絡比之前的層級分割網絡結果提升10各點。之后建立多模態分類網絡，針對CT圖像的特性，將多切片多造影劑時期多區域的數據進行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結果。 層級分割模型示意圖  分類模型可視化熱圖   2、現有的乳腺癌腋窩淋巴轉移的醫療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫療。基于乳腺鉬靶圖像的術前無創的乳腺癌腋窩淋巴轉移預測手段能夠有效避免過度醫療。我們構造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經網絡模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉移問題。我們對乳腺鉬靶數據進行了預處理和數據集的整理、劃分。我們構造了三個不同的深度卷積神經網絡，患病側單體位網絡、患病側雙體位網絡和雙側雙體位四視圖網絡。其中，患病側單體位網絡分為 CC 位網絡和 MLO 位網絡。在乳腺鉬靶數據的測試集上，患病側 CC 位網絡、患病側 MLO 位網絡、患病側雙體位網絡、雙側雙體位四視圖網絡的結果依次遞增。這表明了同時使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側雙體位四視圖網絡具有更好的預測效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉移預測任務。對于雙側雙體位四視圖網絡，我們不僅使用了雙側測試集 1，還使用了額外的雙側測試集 2 進行測試。 鉬靶乳腺圖像預處理   雙側雙體位深度學習網絡   優勢：從客觀的醫學圖像數據出發，結果可重復，而且高效快捷，提高識別準確率的同時，便于臨床推廣。  

1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對胰腺腫瘤分類問題，從醫學CT圖像出發，搭建深度學習模型。對于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級聯分割網絡，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級聯分割網絡比之前的層級分割網絡結果提升10各點。之后建立多模態分類網絡，針對CT圖像的特性，將多切片多造影劑時期多區域的數據進行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結果。層級分割模型示意圖 分類模型可視化熱圖 2、現有的乳腺癌腋窩淋巴轉移的醫療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫療。基于乳腺鉬靶圖像的術前無創的乳腺癌腋窩淋巴轉移預測手段能夠有效避免過度醫療。我們構造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經網絡模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉移問題。我們對乳腺鉬靶數據進行了預處理和數據集的整理、劃分。我們構造了三個不同的深度卷積神經網絡，患病側單體位網絡、患病側雙體位網絡和雙側雙體位四視圖網絡。其中，患病側單體位網絡分為 CC 位網絡和 MLO 位網絡。在乳腺鉬靶數據的測試集上，患病側 CC 位網絡、患病側 MLO 位網絡、患病側雙體位網絡、雙側雙體位四視圖網絡的結果依次遞增。這表明了同時使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側雙體位四視圖網絡具有更好的預測效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉移預測任務。對于雙側雙體位四視圖網絡，我們不僅使用了雙側測試集 1，還使用了額外的雙側測試集 2 進行測試。鉬靶乳腺圖像預處理 雙側雙體位深度學習網絡 優勢：從客觀的醫學圖像數據出發，結果可重復，而且高效快捷，提高識別準確率的同時，便于臨床推廣。

集成3D模型、視頻、圖片等各種素材，提供場景編輯、交互流程設定、渲染等功能，以實現3D模型自動重建的目標。 利用人工智能技術，構建模擬計算的算法和模型，根據數據實時進行仿真計算。 上傳一張圖片，可以在1分鐘以內快速生成三維模型素材。 上傳一段視頻，可以在1個小時以內快速生成精細紋理三維模型素材。 支持本地化部署，支持分布式部署建模，支持大批量用戶同時在線訪問。 可實現實體設計、草圖繪制、參數化建模和模型編輯功能。 支持導入*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 可輸出*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 全方位的3D場景，上下、左右、前后360度觀察模型所在環境，展示效果更逼真。 可以通過造型表面上的多個點來控制造型變形； 可對造型進行扭曲、折彎、錐度等多種變形處理。 可實現邊學習邊實操的教學模式，支持創建學習資源或教學課件。 可直接在軟件里拖曳云盤中的三維模型，也可以將軟件中模型直接上傳到云盤。 系統采用PBR材質，基于物理的著色技術，最大程度還原工作環境，提高用戶沉浸感； 采用LOD技術處理復雜場景的繪制，使軟件運行更加流暢，分層級處理系統渲染效果； 采用三維模型構建場景及物體，物體多邊形面數(poly)控制在≤30 萬面，基礎包大小＜50MB，支持多種分辨率(1280×720，1600×900，1920×1080)確保用戶體驗； 實訓場景內模型無閃面、重面、破面，不能有多邊面，保證場景演示無閃爍現象； 場景烘焙無曝光過度，無黑邊現象，采用PostProcess進行場景后處理，真實逼真； 虛擬人物滿足人設需求，著裝符合角色身份； 虛擬人物能自主控制，具有多種動作，動作自然，可模擬操作主要過程；