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項目獲 2010 年中國糧油學會科技進步一等獎、2008 年中國輕工聯合會科技 進步二等獎，適用于水產品加工及水產品加工廢棄物再利用，產品在成本、產品 市場、資源利用率、環保等方面具有良好的社會效益和經濟效益。創新要點 :采用新型工藝提高產品附加值，增加水產品加工新產品 

項目適用于蝦飼料及其它高質量水產飼料生產，產品在成本、養殖效果、水質保護等方面具有優勢。 創新要點 :采用新型氨基酸平衡技術，新型工藝及新型配方 

1、技術原理：在刀柄或主軸內部嵌入超聲換能器，通過電磁感應無線傳輸驅動換能器，在發生器驅動下，在刀具末端產生高頻率機械振動，輔助旋轉能量，提高加工效率與刀具壽命。2、主要參數： 頻率：20-130kHz；功率：

研究團隊在薄膜研究方面，前期工作主要集中在:1)高性能透明導電薄膜 研發。所制備的液晶光學窗口元件實現可見區平均透過率大于 90%，明視覺反射 率分別為:8 度 0.24%，15 度 0.21%，30 度 0.27%;方塊電阻低于 13 歐姆，理論 電磁屏蔽能力優于 24dB，經用戶確認，性能指標處于國內領先，達到國際先進 水平。填補了高性能透明導電薄膜研發的空白，打破了西方國家在該領域的技術 壟斷。該研究工作為透明導電薄膜關鍵元件在國防軍工產品的裝備應用提供理論 依據和技術支撐。2)1064 帶通

引進機械加工專家需要解決的問題：1、人工成本高2、刀具壽命不長3、設備不能自動停機4、自動化程度低。引進機械加工專家預期目標：1、所有車床改完自動化后，車床人員由原來的54人下降至6人，人員降比達到88%。2、設備上可以設置參數，刀具加工壽命到了后可自動停機，避免造成人為的失誤。3、車床更改自動化后，人員成本支出大約可減少316萬元。引進冶煉專家需要解決的問題：1、需要專家，結合現有產品結構形式和冶煉工藝標準，給予解決如何控制并減小合金材料的添加量或不加（如:增碳劑、硅、錳等），解決結合產品統一規格牌號的增碳劑，降低生產成本。2、如何提高熔化率，提高生產效率，落實節電降耗措施。                                         3、如何解決鐵液中的渣物而且做到少用或不要集渣劑等物料。4、解決中頻熔煉過程中產所產生的諧波降低動能損耗，降低生產成本。5、解決在中頻熔煉過程中如何實現高效、節能快速應對實施操作機制。6、解決實現現場作業的自動化管理（指:從冶煉-取樣-化驗-結果等全面自動化傳輸）7、給予如何優化工藝配方結構，提高員工工藝作業操作技能

產品詳細介紹VMC550三軸行程X軸行程 550mm Y軸行程 320mm Z軸行程 400mm 主軸鼻端至工作臺面距離 100-500mm 主軸主軸轉速 8000rpm 主軸鼻端錐度 BT40  刀具范圍    可用最大刀具直徑 100mm 最大刀具長度 200mm 最大刀具重量 5kg 最快換刀時間  2s 電機主電機功率 3.7/5.5kw 使用氣壓 0.6mpa 工作臺工作面積 800X320mm 工作臺最大荷重 300kg T型槽 (槽*寬*中心距) 3X14X100mm 快速位移X軸快速位移 12000mm/min Y軸快速位移 12000mm/min Z軸快速位移 12000mm/min 切削進給速度 1-4000mm 定位精度 0.012mm 重復定位精度 0.008mm  其他    機器重量 2500kg 外形尺寸 1600X1840X2110mm 標準配置*802C西門子系統*高速主軸單元*氣動松拉刀*16把刀庫*全防結構*三向淬硬貼塑，精密刮研*自動潤滑

主要功能和應用領域： 本技術可實現人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動識別與分類，利用計算機圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術，對顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進行研究，通過對各種有型成分形態和顏色信息等進行特征匹配與分類計數，分別標示出紅細胞、白細胞、蟲卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達到在線自動識別有型成分的目的，作為醫院臨床診斷的依據。該技術可擴展應用于醫院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規檢查，并可用于脫落細胞學的癌及癌前病變檢測及分析。 特色及先進性： 1）復雜背景環境下的自動識別。采用自適應雙閉值分割算法進行粗分割，提取出ROI區域中的單個細胞或細胞群作為分析目標，細胞圖像的精細分割將在每個ROI區域里完成，極大地減少了數據運算量。 2）針對形態各異和邊緣模糊圖像的精準分割。針對有型成分的顯微生物圖像特點，去除邊界拓撲結構復雜、細胞各組成區域內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，使用幾個獨立的水平集進行有型成分圖像的分割，與傳統分割方法對比準確率提升30%。 3）針對種類繁多的神經網絡集成識別。基于普通神經網絡泛化能力不高的問題，提出利用有限個神經網絡進行集成并將其結果進行合成，顯著的提高整個分類學習器的泛化能力，提高了整個系統的識別能力。 4）采用重疊分離算法精準分類。有型成分分離、細胞個數的準確讀取決定了整個系統的精準程度。通過尋找到合適的分離點并構建分離線，實現重疊區域的快速合理分離，從而將粘連、重疊的細胞分離開來，并進行準確計數。 技術指標： 有型成分 漏檢率 誤檢率 白細胞 5% 15% 膿球 20% 30% 吞噬細胞 20% 30% 紅細胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登結晶 10% 10% 寄生蟲 5% 15% 脂肪球 10% 15% 單張圖片檢測時間：＜0.5 s 關鍵問題和實施效果 現今國內大多數醫院和研究單位對生物細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大小、形狀等特征進行分類計數以得到數據結果，醫務人員再通過這些數據結果憑借自身的知識和經驗診斷病癥或得出研究數據。該技術能夠實現樣本顯微鏡檢有型成分的自動識別，滿足了臨床開展常規及特殊檢測需要，使得生物檢測在自動化、無異味、無危險性的情況下進行，提高了檢測效率，改善工作環境，保護工作人員，降低檢測成本和檢測時間，提高在國際市場的競爭力，有利于醫療檢測行業的智能化發展。該技術可識別的部分生物細胞圖像如下圖所示。 紅細胞 白細胞 霉菌 蟲卵

本技術可實現人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動識別與分類，利用計算機圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術，對顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進行研究，通過對各種有型成分形態和顏色信息等進行特征匹配與分類計數，分別標示出紅細胞、白細胞、蟲卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達到在線自動識別有型成分的目的，作為醫院臨床診斷的依據。該技術可擴展應用于醫院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規檢查，并可用于脫落細胞學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心的熱點問題。2月26日，浙江大學醫學院附屬第一院副院長、眼科學科帶頭人沈曄教授團隊，在《醫學病毒學雜志》(Journal of Medical Virology)在線發表了一項研究工作，揭示在研究的新冠肺炎患者樣本中，存在一名結膜炎患者的眼淚和結膜分泌物樣本，在核酸檢測中出現病毒陽性結果。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醫學院附屬第一醫院。沈曄介紹，研究不同的傳播方式，對于把握新冠病毒傳染規律，改進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日在浙江大學醫學院附屬第一醫院確診的30例新冠肺炎患者，對他們的淚液和結膜分泌物混合物開展研究。在第一階段6例樣本研究中，均未發現核酸檢測病毒陽性。團隊果斷認為，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，繼續留在隔離病房開展采樣與研究。研究團隊在一位新冠肺炎患者身上發現，該病人左眼具有結膜炎癥，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，我們就研究結膜炎癥是否與病毒具有聯系。”通過核酸檢測，浙大研究人員發現患有結膜炎的左眼新冠病毒檢測為陽性，而右眼則是陰性。為確保研究準確性，對兩只眼睛的結膜分泌物做了三次核酸檢查，結果均一致。目前該患者通過抗病毒綜合治療，整體治愈的情況下，結膜炎癥也轉好，再次檢測眼部病毒轉陰。對于患者是如何因新冠病毒發生眼部結膜炎癥的，科研人員表示仍在持續研究。

成果簡介： 主要功能和應用領域： 本技術可實現人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動識別與分類，利用計算機圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術，對顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進行研究，通過對各種有型成分形態和顏色信息等進行特征匹配與分類計數，分別標示出紅細胞、白細胞、蟲卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達到在線自動識別有型成分的目的，作為醫院臨床診斷的依據。該技術可擴展應用于醫院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規檢查，并可用于脫落細胞學的癌及癌前病變檢測及分析。 特色及先進性： 1）復雜背景環境下的自動識別。采用自適應雙閉值分割算法進行粗分割，提取出ROI區域中的單個細胞或細胞群作為分析目標，細胞圖像的精細分割將在每個ROI區域里完成，極大地減少了數據運算量。 2）針對形態各異和邊緣模糊圖像的精準分割。針對有型成分的顯微生物圖像特點，去除邊界拓撲結構復雜、細胞各組成區域內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，使用幾個獨立的水平集進行有型成分圖像的分割，與傳統分割方法對比準確率提升30%。 3）針對種類繁多的神經網絡集成識別。基于普通神經網絡泛化能力不高的問題，提出利用有限個神經網絡進行集成并將其結果進行合成，顯著的提高整個分類學習器的泛化能力，提高了整個系統的識別能力。 4）采用重疊分離算法精準分類。有型成分分離、細胞個數的準確讀取決定了整個系統的精準程度。通過尋找到合適的分離點并構建分離線，實現重疊區域的快速合理分離，從而將粘連、重疊的細胞分離開來，并進行準確計數。 技術指標： 有型成分 漏檢率 誤檢率 白細胞 5% 15% 膿球 20% 30% 吞噬細胞 20% 30% 紅細胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登結晶 10% 10% 寄生蟲 5% 15% 脂肪球 10% 15% 單張圖片檢測時間：＜0.5 s 關鍵問題和實施效果 現今國內大多數醫院和研究單位對生物細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大小、形狀等特征進行分類計數以得到數據結果，醫務人員再通過這些數據結果憑借自身的知識和經驗診斷病癥或得出研究數據。該技術能夠實現樣本顯微鏡檢有型成分的自動識別，滿足了臨床開展常規及特殊檢測需要，使得生物檢測在自動化、無異味、無危險性的情況下進行，提高了檢測效率，改善工作環境，保護工作人員，降低檢測成本和檢測時間，提高在國際市場的競爭力，有利于醫療檢測行業的智能化發展。該技術可識別的部分生物細胞圖像如下圖所示。