图像处理技术

p style=" text-indent: 28px" span style=" font-family:宋体" 编者按：对于食品粉体产品，粒度是重要的质量指标，比表面积、营养价值、吸附和功能等特性均与粒径紧密相关。颗粒加工制备技术的不断完善，推动食品行业对粉体物料要求的不断升级，更细的粒径、更均匀的粒度分布乃至规范的颗粒外形等，都是行业日益关注的重点，因此研究食品粉末颗粒大小、形状和粒度分布成为研究食品粉体物料的重要课题。 /span /p p style=" text-indent: 28px" span style=" font-family:宋体" 想要快速有效地对食品粒度进行分析，图像处理技术正是重要的辅助手段。江苏大学生物与环境工程学院孙宗保副教授的精彩讲解，就将让我们领略，如何利用图像处理技术更好地进行食品粒度检测。 /span /p p style=" text-indent:28px" strong span style=" font-family:宋体" 专家观点： /span /strong /p p style=" text-indent: 28px" span style=" font-family:宋体" 目前对粉体粒度的测量大多采用常规的测量方法，它们共同不足之处均表现为：测量时间长，测量步骤多和测量准确度受主观因素影响大等。而这些不足对于计算机视觉系统来说，是很容易克服的问题。基于计算机视觉的粒度检测技术（即图像处理技术）是在体视学的基础上，结合现代信息技术，对颗粒粒度进行自动测量并自动分析统计获得相应的粒度信息，是国内颗粒界所公认的测定粒径分布与实际吻合最好的测试技术。 /span /p p style=" text-indent: 28px" span style=" font-family:宋体" 数据采集系统一般由显微镜、摄像头、图像采集卡、微机等组成。颗粒在各种引力的作用下发生凝聚，克服颗粒凝聚的方法是加分散剂和实施外力分散。不同的样品选用不同的分散介质，分散介质要纯净无杂质，且不能与样品发生物理变化和化学变化。外力分散效果最好的是超声波分散。在实际应用中，往往这两种方法同时使用。下面我们选取经过超微粉碎的珍珠粉作为处理对象，将珍珠粉和分散剂按 /span 0.3% span style=" font-family:宋体" 浓度配置均匀，并经超声波震荡后，取少许置于载波片上待用。 /span /p p style=" text-indent: 28px" span style=" font-family:宋体" 将标准光刻测微标尺（每格 /span 10 span style=" font-family:宋体" 微米）置于显微镜下，调整焦距和光强，使标尺图像清晰。计算各种物镜下图像的放大倍数（单位： /span span style=" font-family:宋体" 微米每像素），可实现尺度标定，得到标定系数。 /span /p p style=" text-indent: 28px" span style=" font-family:宋体" 采集的颗粒图像为透射图像，采集后图像灰度分布相对集中，对比度较差，需对原始图像进行增强处理。根据颗粒图像的特点采用灰度指数变换函数对颗粒图像进行处理。由于图像分割阈值是随样本、放大倍数、光照强度、预处理的不同而发生变化，无法确定一个阈值常数，为此采用一维 /span Otsu span style=" font-family:宋体" 阈值自分割技术。 /span /p p style=" text-indent: 28px" span style=" font-family:宋体" 粒度图像经阈值化后生成二值图像，由于分割阈值是根据像素统计规律确定，难免将目标区域中一部分颗粒像素误识为背景 /span ( span style=" font-family:宋体" 孔噪声 /span ) span style=" font-family:宋体" 或背景误识为目标 /span ( span style=" font-family:宋体" 点噪声 /span ) span style=" font-family:宋体" ，形态滤波可以去除这些噪声。形态开启和闭合运算可以去除特定图像的细节，不产生全局几何失真。 /span /p p style=" text-indent: 28px" span style=" font-family:宋体" 由于颗粒表面具有不同的反光现象，颗粒彩色图像经过二值化分割之后所得到的二值图像中，一部分颗粒内部存在空洞现象。对于颗粒内部的空洞，采用了图形学中的种子填充算法，可以有效地填充颗粒内部的空洞。 /span /p p style=" text-indent: 28px" span style=" font-family:宋体" 凝聚颗粒表面积较大，轮廓线复杂，且存在许多凹面，利用这一特点提取必要的特征参数可以去除凝聚颗粒。首先提取的颗粒特征参数是周长、面积，在此基础上提取复杂度。根据试验，确定阈值，大于阈值的进行剔除，小于阈值的保留。 /span /p p style=" text-indent: 28px" span style=" font-family:宋体" 在运用计算机图像处理技术检测粒度的实际应用中待分析的颗粒往往数量很大，形状一般不规则，尤其是颗粒往往粘结在一起，形成结团，并占据了一定的比例，如果全部舍弃会影响数据分析的统计特性和可靠性。实际上，对于重叠不太严重的颗粒可以通过运用图像处理的方法将其分割开，把符合误差要求的部分作为单个颗粒来处理。 /span /p p style=" text-indent: 28px" span style=" font-family:宋体" 腐蚀膨胀分割算法就是利用二值腐蚀和膨胀运算对重叠颗粒的二值图做处理，首先对二值目标做腐蚀运算，反复腐蚀多次直到分离出一个种子核，这时消去其他部分，对分离出的一个核做同样次数的膨胀运算，这样得到原始大小的单个颗粒，以该二值图为窗，从原灰度图中可得到对应的颗粒。分割结果见图（ /span 1 span style=" font-family:宋体" ） /span /p p style=" text-indent: 28px" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201806/insimg/eb1dd477-8187-4e01-aac2-e3e9e709da19.jpg" title=" 1.png" / /p p style=" text-indent: 28px" span style=" font-family:宋体" 测地重建算法是以测地形态学理论为基础，在获取重叠区域分界线的同时又能保持颗粒轮廓不变，并且算法全过程自动完成。该算法的基本过程为： /span span style=" font-family:宋体" （ /span 1 span style=" font-family:宋体" ）对灰度图做阈值分割，得到二值图设为集合 /span Y span style=" font-family:宋体" 。（ /span 2 span style=" font-family:宋体" ）对二值图做距离变换或极限腐蚀，得到代表重叠颗粒的几何中心区，形成的二值图为原二值图的子集，设为集合 /span X span style=" font-family:宋体" 。（ /span 3 span style=" font-family:宋体" ）反复做 /span X span style=" font-family:宋体" 关于 /span Y span style=" font-family:宋体" 的测地膨胀，直到重建原图，这时各相邻中心相合形成分界线。 /span /p p style=" text-indent: 28px" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201806/insimg/42fd0924-5a88-49bf-8eca-f4653a01e17f.jpg" title=" 图2.png" / /p p style=" text-indent: 28px" & nbsp span style=" font-family:宋体" 接下来就要进入特征参数测定及结果分析的阶段，目前对颗粒大小的表示有许多不同的表述方法，在这里我们选取了 /span feret span style=" font-family:宋体" 直径和投影面积直径来表示颗粒的大小。颗粒的投影区域可能出现多种形状，下面给出形状指数 /span F span style=" font-family:宋体" 与圆、椭圆、多边形之间的关系表。形状指数 /span F span style=" font-family:宋体" 的变化，反映了形状的复杂程度。 /span /p p style=" text-indent: 28px" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201806/insimg/ce0900a9-65e5-4297-9a3c-5c6371bbeec4.jpg" title=" 3.png" / /p p style=" text-indent: 28px" span style=" font-family:宋体" 表中数据表明：（ /span 1 span style=" font-family:宋体" ）值越大，颗粒的投影区域的形状越接近针状；（ /span 2 span style=" font-family:宋体" ）椭圆的长短径相差越大，则椭圆越接近长方形；（ /span 3 span style=" font-family:宋体" ）对于正多边形， /span F span style=" font-family:宋体" 值越大，表明颗粒的形状越不圆，其表面的锐角越大。由此可见，采用形状指数定义颗粒的方法可以作为颗粒形貌特征提取的依据。 /span /p p style=" text-indent: 28px" span style=" font-family:宋体" 经过图像处理后，对图像进行识别以获取分析数据和统计结果。识别出的颗粒根据操作者输入的粒度间隔以及形状指数阈值做如下参数的统计： /span /p p style=" text-indent: 28px" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201806/insimg/97f93228-7b89-4ad5-895b-d6d09059d85b.jpg" title=" 4.png" / /p p style=" text-indent: 28px" span style=" font-family:宋体" 表 /span 2 span style=" font-family:宋体" 是在 /span 40X span style=" font-family:宋体" 的放大倍数下对珍珠粉进行测定实验所获得的数据。从表中可以很清楚的了解粉末颗粒的大小、粒度分布以及形貌特征等参数。表中平均长径为某直径范围中形状指数超过阈值的所有颗粒的最长 /span Feret span style=" font-family:宋体" 直径的平均值；平均短径为某直径范围中形状指数超过阈值的所有颗粒的最短 /span Feret span style=" font-family:宋体" 直径的平均值，形状指数阈值由用户输入 /span . span style=" font-family:宋体" 平均离散率为这些颗粒的形状指数的平均值。 /span /p p style=" text-indent: 28px" span style=" font-family:宋体" 同时，我们也在 /span 100X span style=" font-family:宋体" 的放大倍数下进行了实验，并对二种放大倍数下的测定情况进行了比较如表 /span 3 span style=" font-family:宋体" 所示。由表 /span 3 span style=" font-family:宋体" 可知，不同放大倍数下测得的粒径基本相同。 /span /p p style=" text-indent: 28px" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201806/insimg/697e8057-c188-4a9e-9a0b-11019d2e9a0c.jpg" title=" 5.png" / /p p style=" text-indent: 28px" span style=" font-family:宋体" 另外，从同一样本中五次取样进行拍摄，测得的平均粒度如图 /span 4 span style=" font-family:宋体" 所示。从图中的分布可以看出，在 /span 40x span style=" font-family:宋体" 放大倍数下采集的数据比 /span 100x span style=" font-family:宋体" 下更稳定，这是由于 /span 40x span style=" font-family:宋体" 放大倍数下采集的图像的可视面积大，测得的颗粒数多。从统计学角度看， /span 40x span style=" font-family:宋体" 下测量值更稳定。但当所测粒径过小时，由于受分辨率的限制， /span 40x span style=" font-family:宋体" 的结果不如 /span 100x span style=" font-family:宋体" 下稳定。 /span /p p style=" text-indent: 28px" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201806/insimg/9911a9d7-b65d-4f54-a5a0-48f171baef10.jpg" title=" 6.png" / /p p span style=" font-size:14px font-family:宋体" & nbsp & nbsp 运用图像处理技术进行食品超微粉体粒度的检测具有使用方便，测定速度快，结果稳定可靠等诸多优点，而且不会因为测量仪器和操作人员等因素的变化而使测量结果出现严重的偏差，是颗粒检测发展的趋势。同时为了减少测量误差，对如何获取高质量的图像以及对凝聚体的处理、区域分割等相关处理和算法上需要做进一步的研究。 /span /p

牛津仪器发布 Relate 联用技术图像处理软件牛津仪器纳米分析部近日发布了Relate 联用技术图像处理软件，用于EDS, EBSD, SEM/TEM和AFM等数据的高精度联用分析，为牛津仪器用户提供更好的材料表征工具。本产品与行业标准Mountains® 表面和图像分析软件平台的创建者Digital Surf合作推出，高品质值得信赖。无论您从事科研教学工作，亦或工业产品开发质检工作，无论涉及半导体、可再生能源、采矿、冶金和法医学，都可以利用Relate 联用技术图像处理软件将不同设备的软硬件优势结合起来。*Relate效果图Relate 联用技术图像处理软件通过提供准确、创新的可视化、分析和报告工具，使用户能够从数据中获得更多信息，特别是： 显微分析数据(EDS和EBSD)与AFM数据和显微图像的相关性分析，使用易操作的工具快速手动和半自动关联多个图像。 3D和2D可视化EDS, EBSD和EM图像与AFM测量的形貌和材料性质复合的数据，有助于揭示样品的微观和纳米特性。 除了定性图像（例如元素的面分布图）外，还通过提取基础数据值来分析相关的定量数据。 轻松生成报告：数据和图像可以以流行格式（PDF, Word等）组织和发布。 文件化、交互式工作流程，在图像分析过程中提供灵活性和可追溯性。牛津仪器EDS-EBSD采集软件AZtec中的图像配准Image Registration功能，可以利用AFM、光学显微镜等照片进行导航及定位，以获得同一区域的成分、取向等结果，便于Relate联用技术的实现。纳米分析部生命科学产品经理Louise Hughes表示：“Relate 联用技术图像处理软件是一个高精度的联用分析工具，可供研究人员使用多种不同的仪器技术（EM, AFM和微区分析）进行联用分析。多种数据在同一软件平台下进行组合及叠加分析，有助于提高分析效率并获得更有意义的结果。”

谢张工，上次您推荐的FLIR T530可真是帮了我的大忙了，以后有好东西还要想着我呀~那款确实很专业，最近我在研究FLIR新款产品——FLIR T560，它在很多方面更好，可以让咱们的工作更便捷！FLIR T500系列具有操作舒适高效、性能出色三大特点它专门用于支持发电、配电和制造业等高级热像师和红外服务顾问的工作FLIR T500系列之前有T530和T540两大型号目前，菲力尔又推出新款——FLIR T560在以往型号的基础上，它又有哪些变化呢？一起跟随小菲来瞧瞧~提升性能：获得高清热图像专家级红外热像仪——FLIR T560FLIR T560将红外分辨率升级到640×480，可提供多达307,200个非接触温度测量数据，非常适合远距离大范围扫描。将FLIR独特的图像处理方法UltraMax(超级放大)技术，提升至1280×960，结合FLIR专利技术MSX® 和专有自适应滤波算法，呈现图像清晰度，让您能看清更多细节，获得更准确的测量数据。FLIR T560配备AutoCal™ 光学镜头，可让多系列多型号热像仪共享（从广角镜头到长焦镜头），与同类热像仪相比，配置了亮度高33%和4倍分辨率的液晶屏，再加上180°旋转镜头，可以让用户轻松便捷的做出决策。新增巡检：提前规划，有序工作专家级红外热像仪——FLIR T560FLIR T560新增FLIR巡检选项(FLIR Inspection Route)，可用于从FLIR Thermal Studio Pro软件下载和运行巡检规划。FLIR巡检选项功能对检测目标不限数量，可使用户的检测效率Maximum。使用FLIR T560热像仪，借助内置的GPS数据以及来自FLIR仪表（兼容METERLiNK® 功能的钳形表和万用表等）的测量数据，用户可以制作严谨而准确的报告文件。多重身份：变换固件，拓展使用范围红外热像仪——FLIR T560FLIR T560使用可选的微距模式可测量组件低至50µm/像素的光斑大小，而使用2倍微距镜头可测量低至24µm/像素的光斑大小。FLIR T560具有检测小于0.03°C的差异所需的温度灵敏度，并提供可选的测量范围以量化高达1500°C的热量，因此可作为科学应用热像仪。将FLIR T560的固件升级，可作为手持式热像仪FLIR EST™ 红外筛查的解决方案。FLIR T560-EST可以方便快速地配置，适合临时或流动筛查点使用。其内置的Screen-EST筛查模式提供可视化的位置指引，并自动采样以保持跟进平均体温的变化，并对筛查结果显示通过/未通过图标，充分减轻筛查点操作人员的工作负担。FLIR T560拥有卓越的分辨率和先进的功能有助于专业人员排查发电、输配电及制造设备中的异常发热点及时定位隐患和安排维护工作同时，它还可以应用到科学和体温筛查领域

对于SEM使用者来说，最直观的数据来源就是图像，但是对于很多用户来说，仅仅靠直观的图像并不能精确的得到定量的结果。必须要进行图像的处理再分析才能得到精确的定量结果。对于很多材料来说，其相组织的分布不同会直接影响其力学性能。例如钛合金，通过扫描电镜得到的图像，我们可以直接看出多相结构的存在，但是如何才能定量的统计各个相在其中的分布规律以及比例成为了很多材料学家遇到的难点。钛合金SEM图像那么采用MIPAR软件可以轻松进行图像的分析以及统计。我们可以得到不同相的比例以及分布特点。下图所示红色区域为Alpha相，绿色的区域为Beta相。同时运用MIPAR还可以分析样品的形态特点，得到颗粒形状组织以及片层状的组织分布规律，得到统计量化的功能。相分布，红色为Alpfa相，绿色为Beta相组织形态分布，紫色为颗粒状组织，黄色为片状组织经过以上的图像分析，这样就可以获得材料的热处理条件对其组织影响的定量结果。对材料的生产工艺以及组织演化带来了有意义的指导信息。MIPAR在以下几个方面助力科研图形分析以及生产研发：1、极大提高图形数据分析的效率，为您节省宝贵的时间；2、减少或避免人为主观因素造成的统计数据失误，提高科研数据的准确性与可重复性；3、快速准确的提取图片中感兴趣区域，对图片进行着色后，突出显示；4、您将拥有一支图形数据处理技术团队，为您随时提供专业、个性化的技术支持。

手机红外热像仪将之前只能在军事行动，执法、搜救、工业、科研等领域才会配备的热成像技术，普及到广泛的生活实际应用领域中。选择热像仪时，用户会考虑分辨率、整体性能和配套软件等大众条件，当然在选择品牌时会考虑一些特色功能。比如选择FLIR手机红外热像仪，则是看中FLIR VividR图像增强功能。FLIR VividIR功能是什么？VividIR是一种先进的图像处理功能，包括组合多个图像以获取更多热数据。它将这些图像增强功能实时应用于FLIR ONE系列手机红外热像仪拍摄的热图像，从而减少模糊并改善细节。没有VividIR功能使用VividIR功能从上面的对比图可以看出，使用FLIR VividIR功能拍摄的热图像更加清晰、明亮。FLIR VividIR功能的重要性对于专业热像仪用户来说，VividIR是快速检测问题并了解用户在整个检查过程中看到内容的关键。当与FLIR MSX® （多光谱动态成像）功能（专利号：CN201380073584.9）相结合时，FLIR ONE系列手机红外热像仪拍摄的热图像，将会为用户提供快速做出关键维修决策所需的更多细节和视角。没有VividIR功能使用VividIR功能使用FLIR VividIR图像处理功能，可以观察到更多的细节部分，让故障位置更加突出明显。配备VividIR功能的产品采用FLIR VividIR热图像处理技术的红外热像仪，让用户能够从更远距离测量更细微的部件，可以保障检测人员更安全地工作。目前，全新FLIR ONE Edge Pro、FLIR ONE Pro和FLIR ONE Pro LT均提供FLIR VividIR图像处理功能，可满足菲粉们的各阶段检测需求哦~FLIR VividIR特色图像处理功能为用户检测过程提供了很大的便利

p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.5em " 赛默飞世尔科技今天在Microscopy和Microanalysis 2019上发布 span style=" text-indent: 2em " 了Avizo2D软件，这是一款基于人工智能的自动成像和分析软件，旨在帮助材料和生命科学研究人员从他们的电子中获取快速准确的统计数据显微镜（EM）图像没有广泛的图像处理专业知识。这一新软件使科学家们能够构建定制的“配方”或自动化，可重复的工作流程脚本，加快图像分析速度。该软件结合了深度学习模型，先进的图像处理技术和使用Python脚本和科学工具的模块，帮助研究人员无缝分析他们的EM图像。 /span /p p br/ /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.5em " “通过Avizo2D，研究人员可以快速获得材料和生物医学研究中具有挑战性问题的可靠答案，而无需成为图像处理专家，”赛默飞世尔科技公司材料和结构分析总裁Mike Shafer说。 “该软件可以节省数小时的手动工作，实现可重复的图像分析，使科学家能够更快地获得所需的准确结果。” /p p br/ /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.5em " 来自Amira-Avizo在线食谱库的数十种预定义食谱可直接用作工作流程脚本或定制，以满足研究人员的特定分析需求。科学家还可以将Avizo2D与赛默飞世尔科技的MAPS软件相结合，使他们能够优化仪器使用时间，并在收集数据时获得即时反馈和额外的理解。 /p p style=" margin-top: 0em margin-bottom: 1em padding: 0px color: rgb(68, 68, 68) text-align: center " arial=" " text-indent:=" " white-space:=" " text-align:=" " span style=" margin: 0px padding: 0px font-size: 18px background-color: rgb(255, 192, 0) " strong style=" margin: 0px padding: 0px " 关注【3i生仪社】掌握更多生命科学行业资讯 /strong br data-filtered=" filtered" style=" margin: 0px padding: 0px " / /span /p p style=" margin-top: 0em margin-bottom: 1em padding: 0px color: rgb(68, 68, 68) text-align: center " arial=" " white-space:=" " text-align:=" " img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201908/uepic/f1611613-5075-4769-95f2-4f9897bb2207.jpg" title=" qrcode_for_gh_91d290758d40_344.jpg" alt=" qrcode_for_gh_91d290758d40_344.jpg" width=" 204" height=" 204" style=" margin: 0px padding: 0px border: 0px max-width: 100% max-height: 100% width: 204px height: 204px " / /p

2015年8月26日至31日，西班牙国家生物技术中心教授Carazo Garcia博士受孙飞研究员邀请，访问生物物理所生物成像中心，并在生物物理所开展了一系列的学术活动。 27日上午，Carazo Garcia博士在生物理所图书馆报告厅做题为“CryoElectron Microscopy: towards higher resolution in cell biology”的生物大分子国家重点实验室学术报告。 27日下午，Carazo Garcia博士在冷冻电镜图像处理小型研讨会(A mini-symposium on cryoEM image processing)上，分别做了题为“Initial Volume Problem in cryo EM: Problem Statement and I2PC new results”和“Structural BioIformatics Domain-Domain Interaction Predictions: How can they help in medium resolution model building”的精彩学术报告。该小型研讨会由孙飞研究员主持，湖南师范大学刘红荣教授，中国科学院生物物理研究所张艳博士、博士研究生邓雨辰同学，中国科学院计算技术研究所张法博士、万晓华博士也做了简短的报告，并参加了学术交流讨论。 28日，Carazo Garcia博士作为主讲教授，出席了在生物物理所多媒体教室召开的冷冻电镜图像处理的专题workshop(Mini-workshop of cryoEM image processing)。　　Carazo Garcia博士在冷冻电镜领域做出了巨大贡献，是该领域的领军人物。他所领导的实验室于2007-2011年期间开发了极大似然算法，应用于冷冻电镜三维重构，该方法已成为目前冷冻电镜三维重构的主流方法之一 从1996年开始，该研究团队开发目前普遍使用的电镜数据库EMDataBank 并在神经网络的SOM领域开发新的数学方法。其开发的所有软件集成在XMIPP软件包中，下载量在业内已经超过2000人次，在电镜三维重构领域广泛应用。同时，Carazo Garcia博士还在西班牙的ALBA线站基础上建立了新的软X-ray线站和其领导的生物计算部门被选为欧洲战略研究设施的一部分。　　此次来访，Carazo Garcia博士为我们总结和展望了冷冻生物电镜在近些年的快速发展和美好前景。他指出，电子显微镜的发展主要靠硬件和软件的双重提高，我们所处的时代，直接电子探测相机的广泛应用使得硬件不再是成像质量的瓶颈。这就让软件的配合发展变得极其重要。在28日的workshop中，Carazo Garcia博士着重介绍了其所在的团队最新开发的Scipion软件包。Scipion融合了生物电镜领域的最新软件发展，整合了包括EMAN，Relion，Spider，XMIPP在内的诸多现有的软件包。Scipion的出现，极大的简化了电子显微镜工作者数据处理的流程，使得在不同的软件包间“各取所长”变得非常简单。Carazo Garcia博士在Scipion之后又介绍了其团队开发的EMX数据格式，这种数据格式使得原先复杂繁琐的数据文件转换工作变得简单清晰，现已经成为EM领域公认的新学科标准。最后，CarazoGarcia博士远程连线了其在西班牙生物技术中心的同事，为我们解答了关于XMIPP软件底层命令行控制的一些问题。大家在这几天的学术活动中踊跃积极，会场气氛热烈，与会人员收获颇丰。

来自范德比尔特大学的研究人员完成了质谱分析和显微技术的第一次&ldquo 图像融合&rdquo ，这一技术突破将能极大的提高癌症的诊断效率和治疗疗效。这一研究成果公布在Nature Method杂志上。 　　显微技术能帮助研究人员获得组织的高分辨率图像，但&ldquo 这种技术无法给你具体的分子信息，&rdquo 范德比尔特大学的生化和质谱研究中心主任，文章的通讯作者Richard Caprioli博士说。 　　而质谱技术能完成组织中蛋白，脂质及其它分子的各种精确分析，但是图像处理过于粗糙。如果能将这两种技术的优点结合起来，将能令研究人员获得高分辨率的体内分子构成。 　　&ldquo 对我来说，这是一项重要的技术突破，&rdquo Caprioli博士说。 　　Caprioli表示这项技术能重新定义外科范畴，比如肿瘤外科手术时癌细胞与正常细胞边界的界限。目前这一界限是由组织学决定的，也就是通过显微镜观察细胞外观获取的。但是不少癌症患者在手术后又会复发，这有可能是因为一些癌细胞看上去像是正常细胞，如果利用质谱技术进行蛋白成分分析，那么就能精确标记癌细胞范围了。 　　这一技术成果由多名研究人员完成，包括荷兰代尔夫特理工大学Raf Van de Plas博士，范德比尔特大学Junhai Yang博士等。 　　在这项研究中，他们采用了一种称为回归分析(regression analysis，编者译)的数学方法，从而能将质谱信息的每个像素投射到显微成像的对应位置上，获得一个全新的&ldquo 预测&rdquo 图像。 　　这在概念上类似于绘制标准曲线的实验点，Caprioli 说，虽然在这些真实测量点之间没有&ldquo 实际点&rdquo ，但是可以通过之前的实验进行预测。&ldquo 我们预测数据也采用了相同的方法，&rdquo 他说。

在我们使用红外热像仪拍摄场景的时候最理想的拍摄结果是获得既呈现高对比度，又显示细微温差的图像但这些受温度范围的影响那么该如何平衡二者之间的关系呢？今天小菲就来讲一下它的解决方案超帧技术超帧原理对于室温上下的温度，操作人员会将热像仪设定在-20°C至50°C的典型温度范围。所有温度超过此范围的物体，其最亮或最热的部位会显示为饱和颜色；温度低于此范围的物体一般噪点较多。因此，如果物体的温度是100°C，那就必须选择20°C至120°C的范围。在这种情况下，热像仪会显示这个100°C物体的高质量图像，但这幅图上的室温物体的细节对比度不如-20°C至50°C的一幅图像。因此，想要获得热图像，合乎逻辑的做法是将两幅图像整合。解决方案可以是，让热像仪以一个室温范围“拍摄”一幅图像，然后以更高的温度范围“拍摄”第二幅图像。用智能方式结合这两幅图像，所生成的优质图像将包含两幅图像的部分，这就是超帧原理。实际应用中面临的问题和选择处理极端温度时，问题会变得复杂：寒冷冬夜里站在火焰旁的人就是典型的例子。图像中最亮或最热的部分会饱和，与此同时，场景中最暗或最冷的部分在图像上会显示成黑色或噪点。当一个物体显得饱和或多噪点时，会产生两个问题：图像细节丢失，该场景部位的测温值失真。高级热成像和测温技术通常需要获取温度范围非常宽广的场景图像或图像序列。在研发用途的热成像中，饱和问题会令人非常烦扰，因为此类用途需要温差非常巨大的场景成像或高速数字视频，比如引擎监控、火箭发射或一次爆炸。这个问题在中波红外波段尤为严重，可使用超帧技术解决。积分时间=1.0毫秒温度范围=20℃ - 25℃积分时间=0.25毫秒温度范围=65℃ - 135℃积分时间=0.05毫秒温度范围=130℃ - 230℃积分时间=0.01毫秒温度范围=220℃ - 380℃图1 - 4：极端温度下的一组焊接连续镜头：积分或曝光时间越短，温度范围就越高，黑色或噪点区域也越大想要尽可能显示最细微的温差，可以通过改变曝光值或热成像系统中所谓的积分时间来控制。我们把积分时间这个术语定义为热像仪内部热成像探测器生成一个单帧的曝光时间。以较长的曝光时间来操作热像仪能够提高灵敏度，但与此同时，这也限制了热像仪的测温范围：高温物体如此明亮，以至于它们超出了热像仪的规定测温范围。如果一个场景或一组连续镜头包含需要同时测量的极端温差，热像仪的曝光时间应大大缩短。但由于超出了规定的测温范围，这种缩短本身会造成场景较冷区域温差测量的能力下降，导致这些区域在屏幕上显示为黑色或噪点，如图1至4所示。有没有一个曝光时间能够安全涵盖一个场景的温度变化，并精确测量该场景的所有冷热物体？没有，但有另一个选项。FLIR超帧技术的优势FLIR超帧技术指的是，在一个快速的连续时间内，以逐渐加快的曝光时间拍摄一组4幅具有代表性的场景图像（子帧），然后重复这个循环。每次循环的子帧被合并为一个超帧，如我们所知，这个超帧结合了曝光时间不同的4个子帧的特性，这一过程称为叠加。采用这种方式，叠加算法生成的超帧图像对比度高，温度范围广。算法的原理很简单：如果一个子帧的某个像素饱和了，算法就会从下一个子帧选择相应的像素。如果该像素符合要求，算法就停止运作，否则它会挑选下一个子帧中合适的像素，以此类推。所有像素值都转换为最终的超帧图像的温度或辐射单位。图1：曝光时间为2毫秒的图像曝光时间为2毫秒的图像，场景的每个部分都有良好的对比度，但飞机的排气系统除外，这个部位温度太高，以至于这部分的图像发生饱和。图2：曝光时间为30微秒的图像相反地，曝光时间为30微秒的图像没有任何饱和，清晰地展现了排气系统，但其余的场景温度过低，以至于无法清楚看到系统本底噪声以上的部位。图 3：FLIR超帧技术生成对比度高、温度范围广的图像用正确的算法结合这两幅图像，能够生成对比度高、温度范围广的图像。图1、2、3用两幅曝光时间为2毫秒和30微秒的对比空中霸王双螺旋桨飞机的热图像，生动展现了FLIR超帧技术的优势。这些图像是采用高性能中波红外（MWIR）热像仪系统FLIR SC7000热像仪以每秒170帧、640x512像素的全帧尺寸拍摄。这两幅图像间隔时间短暂（约40毫秒），意味着场景并未发生大变化（螺旋桨的运动几乎无法察觉）。综上所述，FLIR超帧技术的原理是，以循环的方式逐帧改变热像仪的曝光时间或积分时间，将生成的子帧组合成温度范围大为扩展的单一超帧，从而拍摄出具有极端温差的场景。采用超帧技术需要一些技术先决条件，幸运的是FLIR SC系列等高速与定格研发类红外热像仪和FLIR专业图像处理软件都搭载一体化FLIR超帧功能。FLIR超帧技术大大提高了热成像系统的有效场景亮度，同时维持了热对比度，即便是在低温条件下。

现代的工业生产环境，诸如在钢铁、半导体、电子、检测等行业内，对于产品的检测及分析尤为重要。在推出备受喜爱的奥林巴斯工业显微镜软件Stream之后，奥林巴斯推出平台级工业显微镜软件PRECiV，为客户的显微检测工作提高效率。PRECiV承袭了奥林巴斯工业显微镜软件Stream的诸多功能和材料解决方案，同时也将在不久的未来作为平台级软件，与奥林巴斯各工业显微镜机型进行配合，完成从实验观察、图像拍摄、尺寸测量和报告导出等功能。高兼容性及界面模块化，满足个性化且直观可见PRECiV软件配备Capture、Core、Pro、Desktop四种软件包PRECiV具备广泛的兼容性，使用人员只需要按上述顺序选择合适硬件，并选择搭配合适的软件包，即可完成配置。“选择机型、选择相机、选择附件、选择软件版本”，仅此四步。若是奥林巴斯工业显微镜的老用户，则可在Stream工业显微镜软件的基础上，免费升级到同等权限级别的PRECiV。针对不同用户的工作需求和预算，PRECiV工业显微镜软件配备Capture、Core、Pro、Desktop四种权限级别的模块化软件包，广泛涵盖了客户的多样化需求。功能模块化展示，直观易用提高工作效率智能成像，大放异彩左：扩展焦点图象（EFI）后的观测效果 右：实时观测画面目前PRECiV所支持的2D测量（随着日后升级将支持3D测量），涵盖的多种材料解决方案，让其显得与众不同。在图像采集、定制化工具、测量/ 图像分析、设备支持等多功能的加持下，适应于各种成像条件。当载物台移动时，全景图像（大尺寸图像采集）会自动重建，用户即刻进入即时全景模式，外加EFI（扩展焦点图像）功能，可在图像焦点丢失情况下，随时重新聚焦图像，大大拓展了成像条件的局限性。尤其在手动全景模式下，它还可通过将图像移动到适当的位置来引导用户，重建基于每个图像的拼接，不惧成像难题。界面直观，符合国际标准的用户指导与Stream工业显微镜软件相比，PRECiV工业显微镜软件具有更直观的界面。新界面按用途功能分为图像控制、文件区域、控制面板、实时控制、垂直选项卡。功能之间导航简单，在边缘检测和辅助线扩展测量功能的配合下，实现了快速测量与成像，对电子生产线上的现场观察和记录，起到了关键性的作用；软件接通互联网后，会定期收到有关错误修复和改进的服务更新，进行安全和版本升级，并可通过网络共享成像条件与图像等信息，使测量结果再现，提高工作效率。PRECiV整体界面直观易用PRECiV同时还提供“从图像采集到符合国际标准报告”的用户指导，可对检测室所有用户的工作流程进行指导，帮助大幅提升工作效率。高效协作，数据共享通过网络共享结果和方法，以提高结果再现性。使用PRECiV工业显微镜软件，可以通过管理员对软件权限进行管理，根据生产和研发的不同环节分配对应的权限和操作界面，并且在后期还能够将观测数据上传到云端与团队成员进行共享。图像采集方式、校准信息等将会被完整的保留在JEPG格式之中，无需再将任何XML或TXT文件附上。当团队内不同用户需要对比或参考其他成员的数据时，可以方便快捷的从云端调取多设备的检测数据。简洁的操作界面、全面的量测功能、丰富的软件包配置和专业的材料解决方案，全方位满足用户实际需求，提升用户工作效率。未来，PRECiV将支持更多型号的显微镜，并兼任3D观测模式，我们相信这将成为诸如在钢铁、半导体、电子、检测等行业在内，实实在在的生产好帮手。

由中国生物物理学会、中科院生物物理研究所、清华大学和FEI 公司联合主办的第一次中国结构生物学冷冻电镜培训班(Get acquainted with Cryo-Electron Microscopy：First Chinese Workshop for Structural Biologists)于2015 年5 月29 日-6 月3 日在北京顺利举行。本次培训班主任由中科院生物物理所孙飞研究员、清华大学王宏伟教授和美国FEI公司Marc Storms博士担任，讲授队伍来自中科院生物物理所、清华大学、北京大学、中科院上海生化细胞所、中国科技大学、英国剑桥大学LMB实验室和FEI公司等工作在冷冻电镜一线的教授和工程师们，并精心地为学员们准备了包括讲义、课件、学习资料、实习材料和数据在内的教学材料。本次培训班得到了FEI公司的独家赞助和大力支持。 　　作为生物大分子结构研究的手段之一，冷冻电子显微镜三维重构技术，尤其是单颗粒三维重构技术(SPA)，近期取得了非常瞩目的成果。近两年来，利用SPA技术解析的重要生物大分子复合体层出不穷，分辨率也日益提高。在此契机下，中国生物物理学会生物超微结构显微成像专业委员会与FEI公司进行合作，利用中科院生物物理研究所和清华大学生命科学学院在国际上领先的冷冻电子显微平台，联合发起了此次培训班，旨在为零基础学员提供全面了解和学习电镜三维重构理论和技术的机会，系统地将冷冻电镜前沿技术带给国内的相关研究人员，特别是X射线晶体学、NMR等非电镜领域的专家学者和学生们。这无疑将极大地推动我国冷冻电镜和结构生物学领域的发展。 　　培训班为期四天，包括上午讲座报告、下午实际操作和上机实习、以及晚上的答疑讨论会。来自全国百余学员参加了此次培训活动。5月30日上午，北京大学的尹长城教授对冷冻电镜的发展历史、现状进行总结并对未来的发展进行展望，提出电镜技术已经进入&ldquo 黄金时代&rdquo 。随后，清华大学的王宏伟教授和中国科技大学的蔡刚教授分别对负染色和冷冻两种电镜制样方法进行了非常详尽的介绍。5月31日上午，清华大学的雷建林教授详细讲解了透射电子显微镜(TEM)的光学系统、成像原理等关键理论，FEI公司的应用工程师王庆博士则介绍了如何操作电镜，如何进行拍照成像等具体的工作流程。6月1日上午，清华大学的高宁教授介绍了如何评估电镜数据质量，李雪明教授介绍了目前最前沿的直接电子探测相机技术及其相关的motion 校准技术，英国MRC的白晓晨博士分享了解析高分辨率电镜结构涉及到从前期制样到后期图像处理的大量技术细节。利用前三天下午的实习操作时间，学员们不仅零距离看到工程师们现场演示制作电镜样品和电镜操作，而且还亲自练习制样方法并实际操作电镜。6月2日，中科院生物物理所的孙飞研究员、中科院上海生化细胞所的丛尧教授介绍了单颗粒三维重构的基础知识和原理，中科院生物物理所的朱平研究员系统讲解了如何对重构结果进行分析和展示。2日下午学员们在老师们的指导下上机练习了两个冷冻电镜三维重构软件EMAN2和Relion，对三维重构的流程有了更加直观的认识。除此之外，每天晚上的讨论会，学员们都带着问题来的，互动交流的主动性很高，积极发言，深入讨论，将白天所学知识消化掌握，反响很好。 　　(中国结构生物学冷冻电镜培训班) 　　国际冷冻电子显微镜高级图像处理研讨会(International Workshop of Advanced Image Processing of Cryo-Electron Microscopy 2015)由清华大学隋森芳教授担任组委会主席，由清华大学王宏伟教授、中科院生物物理所孙飞研究员共同担任执行主席，于2015 年6月3日-6 月7日在北京顺利举行。教师队伍来自MRC分子生物学实验室(英国)、Brandeis University(美国)、University of Colorado Boulder(美国)、脑科学MPI 研究所(德国)、University of Basel(瑞士)等多所国外大学与研究机构。研讨会为期五天，包括上午讲座报告、下午软件操作与上机实习、及晚上的答疑讨论会，围绕近原子分辨率单颗粒重构技术、三维模型建立与精修、电子断层扫描与sub-tomo平均计算等主要议题，分别就DED图像的信息分析与处理方法、单颗粒锐化及电子密度图校正、低分辨率冷冻电镜图像的模型建立与验证、冷冻电镜图谱原子模型的搭建、近原子分辨率冷冻电镜图谱的结构细化与验证、电子断层扫描技术的理论与原理、电子断层扫描数据采集与处理中重要影响因素、sub-tomo平均计算的流程与应用、及其理论、方法与前景等多项话题展开深入的交流与细节探讨。来自日本、印度、美国等多个国家一百四十余名学员参加了本次研讨会，反响热烈。 　　(国际冷冻电子显微镜高级图像处理研讨会) 　　作为生物大分子结构研究的重要手段之一，冷冻电子显微镜技术近年来取得了非常瞩目的成果，分辨率获得极大提高。在此契机下，中国生物物理学会生物超微结构显微成像专业委员会与FEI等公司进行合作，利用中科院生物物理研究所与清华大学生命科学学院在国际上领先的冷冻电子显微镜平台，联合发起中国结构生物学冷冻电镜培训班与国际冷冻电子显微镜高级图像处理研讨会，不仅为零基础学员提供全面了解和学习电镜三维重构理论与技术的机会，同时为电镜结构生物学领域青年科学家们系统地介绍冷冻电镜前沿技术与图像处理最新研究方法与进展，积极促进国际交流与合作，极大的推动我国冷冻电子显微镜和结构生物学领域的进步与发展。

现如今对材料进行微观形貌表征时，仅仅看到清晰的形貌是远远不够的，针对有重复结构的材料，如多孔，颗粒等结构的样品，还需对图片中的孔洞或颗粒进行统计与分析，比如统计总数，大小，尺寸等，获得量化结果，辅助研究。硫酸铝矿孔径分布测量当我们对多孔硫酸铝样品进行观察，孔径尺寸大约在10nm左右，由于孔径尺寸非常小，想要清晰的观察到孔的形貌，需要使用超高分辨场发射扫描电镜Regulus8200观察，利用其低加速电压下高分辨率的特点，轻松获取高倍清晰图片。由于图像里的孔与背景亮度对比度的不同，使用Image Pro图像分析软件对感兴趣区域框选，软件可通过信号的强弱分离孔洞并自动测量硫酸矾石的孔径分布（图2）及定量数据。图2中的图表是平均孔径的直方图。当我们分析数据时，可以选取一个孔（图2中的粉红色箭头）时，您可以看到它在直方图中的位置（红色圆圈）。或者在直方图中选择一个条柱（图 3 中的粉红色箭头）时，您可以看到所选条柱包含哪些孔（Brue 字符）。统计数据直方图如图4所示。高容量硬盘驱动器（HDD）中的，磁性颗粒粒度分析高容量硬盘驱动器（HDD）中的磁性颗粒会随着记录密度的提高而变小。然而，较小的磁性颗粒可能会产生较小的矫顽力，因此会妨碍稳定的记录。因此，评估晶粒尺寸和晶粒间距对于实现和保持稳定的HDD性能非常重要。图5（a）显示了配置高容量HDD的磁盘上磁性颗粒的BSE图像。通过使用YAG-BSE探测器拍摄70万倍的高分辨图像，并从中获取颗粒的形状。在对图像上的颗粒进行分析时，首先这些晶粒被识别为感兴趣区域（ROI），使用Image-Pro 10图像处理软件将晶界和背景进行分离，如图6（b）所示。尽管BSE图像因为通道效应导致每一个颗粒对比度和亮度不均匀，但依然可以稳定地对颗粒直径或面积定量分析，因为这些颗粒是通过信号强度提取的，另外还通过其形状和大小提取的。图7（c）是磁性晶粒直径的柱状图。超高分辨冷场扫描电子显微镜Regulus8200和图像分析软件Image-Pro 10的组合可实现HDD的高分辨率成像和定量图像分析，帮助HDD在增强记录密度的研究中。Regulus8200 "Regulus系列"扫描电子显微镜（SEM）被广泛应用于纳米技术，半导体电子行业，生命科学，材料科学等领域的材料结构观察。仅仅具有超高分辨率还远远不够。还要求能在低加速电压下对表面细微结构的观察和高灵敏度的元素分析。发挥高性能，高稳定性，轻松获取高倍清晰图片。END公司介绍：日立科学仪器（北京）有限公司是世界500强日立集团旗下日立高新技术有限公司在北京设立的全资子公司。本公司秉承日立集团的使命、价值观和愿景，始终追寻“简化客户的高科技工艺”的企业理念,通过与客户的协同创新，积极为教育、科研、工业等领域的客户需求提供专业和优质的解决方案。 我们的主要产品包括：各类电子显微镜、原子力显微镜等表面科学仪器和前处理设备，以及各类色谱、光谱、电化学等分析仪器。为了更好地服务于中国广大的日立客户，公司目前在北京、上海、广州、西安、成都、武汉、沈阳等十几个主要城市设立有分公司、办事处或联络处等分支机构，直接为客户提供快速便捷的、专业优质的各类相关技术咨询、应用支持和售后技术服务，从而协助我们的客户实现其目标，共创美好未来。

杭州迅数科技有限公司（以下简称：迅数科技）成立于2004年，是一家专业从事生物图像科学研究与仪器装备生产的公司。去年，迅数科技推出光染色微孔板影像分析仪 ，正式迈入细胞影像分析领域；今年，迅数科技基于最先进的人工智能机器学习技术，开发出AI系列产品，迈出“全面拥抱AI”的战略规划第一步。近期，仪器信息网一行时隔多年再次走进迅数科技，与总经理方力对话，深入了解这家老牌企业如何在守正和创新中砥砺前行。迅数科技总经理方力国产菌落计数仪领导者，市场占有率位居第一迅数科技是国产自动菌落计数仪的领导者。自成立以来围绕图像科学，陆续研发生产了微生物菌落、抑菌圈、浮游生物、细胞、微核计数分析五大系列，十六种类型的仪器。其产品广泛应用于食品药品安全检测、质量监督检验检疫、疾病预防控制、环境监测、供水排水以及生命科学研究等多个领域。其中，迅数科技全自动菌落计数仪系列产品历经20年的市场洗礼，依然稳居行业领先地位。产品远销至美国、澳大利亚、新加坡等多个国家，国内用户服务累计超过8000家单位。全自动菌落计数仪系列产品迅数科技的菌落计数仪之所以能够长盛不衰，要归功于其对客户需求的敏锐探察以及其紧抓用户痛点的技术创新。“菌落计数仪是迅数的核心产品。在公司20年的发展历程中，菌落仪经历了多次的更新换代、推陈出新。硬件从最初的敞开式设计发展到后来的密闭式紫外消毒结构再到多元化的光路照明，软件从最初的单一算法演变到后来的多种分割算法并存再到现在的AI神经网络模型批量作业。我们始终坚持技术创新，把握时代脉搏，与时俱进。”方力谈到。“2023年，迅数科技公司董事长庞全教授提出，要全面拥抱AI的战略规划。作为迅数科技的首席科学家、信息产业部跨世纪学科带头人、浙江省‘十一五重大科技专家组专家’，庞全教授说：‘AI就是人类的第四次工业革命。AI模拟人类大脑，代替人类完成众多繁琐的重复性的工作，使生产力达到大幅的提升。’”方力向我们娓娓道来。“由公司董事长、首席科学家庞全教授亲自领导和担纲，迅数科技公司建立了高素质的AI研发团队。工作认真负责、精心细致的大数据团队每天要对来自不同实验室的大量图片和数据进行分类、筛选、标注和处理。数学建模团队由国内高水平的AI专家组成，他们获得过多项科研成果，对神经网络模型有着深刻的理解和独到的见解，兼具优良的AI模型训练实操水平；工程软件工作团队具备丰富的实战经验和项目攻关能力，能够出色的完成软件架构的设计和规划。几个团队相互配合，协调统一，最终成就了迅数科技的系列AI产品。”“我们推出了基于国际先进AI技术的深度学习神经网络模型，实现了菌落计数的快速大批量作业。显著提高了菌落计数的精度和速度，这也是迅数精度和速度的体现。”“我们有近20年菌落图片的大数据积累，能够解决各种复杂背景下菌落计数的疑难杂症。在精度、速度和解决复杂问题等方面，处于行业领先水平。”方力展示了迅数的AI技术如何高效处理和统计各种培养基中的微生物菌落图像。图1菌落TTC染色的浑浊平皿图2标签和文字干扰图3云雾状奶制品中的菌落图4大菌落上叠加小菌落图5食品残渣（方便面调料包）中的菌落“此外，我们多元化的光照系统也是解决菌落计数的一个有力武器。”方力提到。迅数开发的基于莱茵伯格照明的光染色技术，无需化学染色，能够使培养基和菌落呈现不同的颜色，有效减少培养基色泽、不平整及杂质带来的干扰，使菌落细微结构的观察、识别和计数更加清晰直观。图6莱因伯格照明迅数的拟红外薄层干涉技术，成功实现了滤膜生长菌落的立体化显现。能够有效解决白色滤膜上浅色微小菌落的计数问题。图7拟红外薄层干涉照明AI赋能——实现藻类检测的显著提升2024年，迅数推出了AlgaeAI系列浮游藻类AI自动监测系统。“当前水的问题比较多，赤潮、浒苔、水华等水质生态灾害频发，所以在规划AI系列产品时，我们重点考虑了藻类。”方力解释道。 迅数AlgaeAI 500浮游藻类智能监测系统“水质监测需要测定水体中的藻类种类和数量，传统识别和计数藻类的工作依赖于显微镜检查，这一过程不仅繁琐复杂，而且需要具备深厚的专业知识。”“比如太湖在夏季常因藻类泛滥而发出恶臭，需要确定是哪种优势藻类造成的，面对众多藻类，如果不熟悉，即使手头有厚重的参考书籍，也难以快速识别区分。”方力介绍：“迅数科技是国内最早开展藻类智能鉴定计数研究的企业，建立了“多维渐进相似藻搜索”、“易混淆藻鉴别”、“典型组合联想形态学检索”等独创的智能鉴定技术。后来我们搭建了人工智能团队，研究开发出检测速度快、精度高的《迅数_藻类AI智能分析系统》，该系统具备极高的鲁棒性，能够快速准确地处理各种复杂的藻类图片，精准识别各种藻类并自动分析计算相关的藻密度和生物量等一系列数据。”方力说：“AI的核心是大数据、神经网络模型、工程软件三者的有机组合。迅数自2009年开始从事藻类检测设备开发，积累了中国各水域大量的浮游生物影像数据。”“现在我们利用AI技术，通过深度学习和神经网络，实现了藻类的自动识别和快速计数，极大地提高了效率和准确性。”方力随之自信地展示了一组来自内蒙古呼伦湖的水样图像，图像中各种复杂背景下的藻类被AI算法精确识别。【例1】对藻类数量和种类繁多的情况，不到2分钟即可完成上百张图片的自动分类识别。【例2】对背景复杂、藻细胞存在于计数框阴影中的情况，也能实现精准识别。【例3】对相互交叉重叠、局部缺损的藻细胞，系统能够实现良好的分离和分辨识别。【例4】光源较亮，藻细胞很浅很淡，《迅数_藻类AI系统》也能轻松检测出来。差异化定位，让细胞影像分析更便捷经济2023年，迅数科技推出A100光染色微孔板影像分析仪，实现6-96孔板的高分辨单孔全屏成像。可定量分析克隆、细胞团，适用于：克隆形成检测、病毒蚀斑测定、Elispot、微型Ames试验等。 亦可用于定量分析贴壁细胞（如Transwell 细胞侵袭迁移、成骨诱导），微量稀释法药敏判定、基因突变集落计数、生长孔影像记录、裸鼠移植瘤测量等。高精度克隆计数、测量：自动识别计数10-50um以上克隆丰富的光路 拍出不同凡响的科研照片坚守与热爱——用图像科学解决实际问题过去的20年，迅数科技持之以恒的坚守着“有技术含量、围绕生命科学图像”的发展策略。这份坚守和热爱，为迅数科技赢得了广泛的市场认可。方力细数了迅数科技产品承担过的重要工作： 2008年奥运会食品检测任务；汶川地震后，为保证灾区食品安全，迅数菌落计数仪作为科技部推荐的首期救援物资发往灾区；在新冠病毒抗疫防疫期间，为省市医疗器械检测中心、防护用品生产企业提供快速的微生物检测设备……客观来说，迅数科技为行业输送了大量人才，据悉，杭州有多家微生物检测企业由迅数科技的前员工创立。迅数科技未来将深化生命科学领域的探索与创新，立足传统优势产品的同时，围绕多孔板和AI技术，将业务范围拓展至细胞影像分析领域，助力类器官、肿瘤学和免疫学等前沿科学的发展。走访合影（从左至右：迅数科技销售经理赵浩、迅数科技生产售后部经理王桂兴、迅数科技总经理方力、仪器信息网生命科学主编李博、仪器信息网客户成功经理康龙、迅数科技市场部经理童馨）

透过图像看本质，蔡司 arivis图像分析解决方案来了！“顶刊里那些三维动画好炫酷，是怎么做出来的？”“我用光片显微镜拍的透明化脑组织图像接近1TB，我的电脑带不动，怎么办？”“我想看到两个结构在三维空间是不是共定位，要怎么做呢？”“电镜图像都是黑白的，我要想提取其中的线粒体结构，要怎样处理？”随着成像技术的不断发展，蔡司君收到关于显微镜图像处理和图像分析的咨询越来越多。仅仅 “看见”细胞结构已经不能满足今天的科研工作者的需求，我们要“看得更清，看得更全，看得更快”，我们更要“透过图像看到本质”，挖掘图像背后的科学数据和结果。作为一家有177年历史的光学公司，蔡司不仅提供从光镜到X射线显微镜到电镜的全流程显微成像设备解决方案，也关注显微图像的图像处理和图像分析。今年，提供显微图像分析解决方案的arivis AG以蔡司子公司Carl Zeiss Microscopy Software Center Rostock GmbH的形象全新亮相，正式加入蔡司大家庭，为科学家提供高效智能的图像分析解决方案。什么是arivis？arivis是专业的显微图像分析方案，既有单机版的软件，也可提供基于服务器的图像共享和批量分析的解决方案，广泛支持市面常见的图像格式，可以实现高质量的图像渲染和智能高效的图像分析。1. TB级大型显微图像数据的渲染和分析：arivis特有的ImageCoreTM图像操作技术，几乎不受电脑硬件条件限制，普通的笔记本电脑也能处理上百GB甚至TB级的大数据。CUBIC透明化的小鼠大脑，整个数据有超过1，300，000张图像，总数据量超过14TB，利用64 GB RAM, 2x hexacore, 3x8 TB HD的电脑完成全脑三维重构。数据来自：Susaki EA, et al, Cell Chem Biol, 20162. AI智能图像分析：arivis利用机器学习和深度学习，只需在图像上涂涂画画，标注所需分割的图像信号，即可实现图像分割，电镜图像也能轻松识别。体电镜拍摄HeLa细胞亚细胞结构，利用深度学习训练模型进行图像分割，对线粒体等亚细胞结构进行提取和分析。3. 高效的图像分析流程：arivis广泛支持市面常见显微成像设备图像格式，高效灵活的图像分析流程可针对您的图像优化分析方案。arivis针对细胞轨迹及命运追踪，神经元追踪等分析，提供专业的图像分析模块，高效获得图像分析数据小鼠大脑神经元结构，通过arivis Pro软件追踪神经元轴突及树突形态4. 广泛的应用潜力：可扩展python脚本，实现个性化图像分析。支持VR可视化交互，走进样品内部探索更深层次的信息。对于大型平台的海量数据管理需求，可提供服务器解决方案。细胞核中染色质的三维空间分布，通过python脚本引入同心圆参考系，帮助定位染色体空间分布。数据来自：Daria Amiad-Pavlov, et al，Science Advances. 2021.心动不如行动，想要体验蔡司arivis软件的强大功能吗？长按下方二维码，申请30天免费试用版。数据文献来源Susaki EA, Ueda HR Whole-body and Whole-Organ Clearing and Imaging Techniques with Single-Cell Resolution: Toward Organism-Level Systems Biology in Mammals Cell Chem Biol, 2016Daria Amiad-Pavlov, Dana Lorber, Gaurav Bajpai, Adriana Reuveny, Francesco Roncato, Ronen Alon, Samuel Safran and Talila Volk. Live imaging of chromatin distribution reveals novel principles of nuclear architecture and chromatin compartmentalization. Science Advances 02 Jun 2021: Vol. 7, no. 23, eabf6251.

2009年，新年伊始，挪威安娜泰克有限公司(AnaTec AS，Norway)发布了其最新的动态颗粒图像分析技术，三维图像动态识别专利(3D images)，并携带其主打产品，FPA颗粒图像分析仪及DustMon粉尘浓度测量仪，在中国各主要城市进行了为期一周的巡回展示，得到了相关应用领域专家的一致好评。 　　Mr. Terje Jorgensen，安娜泰克有限公司执行总裁，全程参与了瑞士华嘉有限公司为该产品在中国首发的一系列市场活动。作为一种全新的动态颗粒图像分析技术，安娜泰克公司采用了比常规动态图像分析方法更为先进的3D images(三维图像动态识别)专利，能实时区分同一颗粒在不同影像位置时的几何形态，配合多种高效快捷的全自动取/进样器，被测样品量大，能真正得到极具代表性的颗粒图像分析结果。 　　二十多年来，挪威安娜泰克有限公司一直致力于在线及实验室用颗粒图像分析技术的研究与生产，开发出一系列针对不同应用领域的高性能图像分析仪器。前身为Norsk Hydro集团(全球500强公司之一)的研发机构，安娜泰克以其在诸多工业应用领域成熟的技术平台，能够为终端客户量身定制，提供颗粒图像分析的全套解决方案，包括硬件配置，软件设计，系统安装，技术支持及反馈。安娜泰克的所有产品结构牢固，操作简单(兼容LIMS系统)，在建筑材料，食品工业，矿物加工，制药原料，石油石化等领域有着广泛的应用前景。

如果你有兴趣学习如何利用3D颗粒图像数据来改善你的产品或处理过程,那你绝不想错过这次讲座。Microtrac邀请你加入我们11月6日上午10点借由仪器信息网平台举办的免费网络研讨会，这次会议将介绍实现动态图像分析技术来测量粒子大小和形状的好处。 会议主题如下: ?图像分析关键术语?3D技术的历史?专利3 D颗粒大小和形状分析?使用颗粒图像数据来改善你的产品或处理过程 　美国麦奇克颗粒图像分析仪PartAn 3D 　 美国麦奇克有限公司（Microtrac Inc.）是世界上最著名的激光应用技术研究和制造厂商，其先进的激光粒度分析仪已广泛应用于水泥，磨料，冶金，制药，石油，石化，陶瓷，军工等领域，并成为众多行业指定的质量检测和控制的分析仪器。Microtrac Inc.公司非常注重技术创新，近半个世纪以来，一直领先着激光粒度分析的前沿技术，可靠的产品和强大的应用支持及完善的售后服务，使得其不断超越自我，推陈出新，独领风骚。 DKSH是一家专注于亚洲地区，在市场拓展服务领域处于领先地位的集团。大昌华嘉仪器部专业提供分析仪器及设备，独家代理众多欧美先进仪器，产品范围包括：颗粒，物理，化学，生化，通用实验室的各类分析仪器以及流程仪表设备，在中国的石化，化工，制药，食品，饮料，农业科技等诸多领域拥有大量用户，具有良好的市场声誉。 大昌华嘉商业（中国）有限公司 市场部 您可以通过点击下面链接获取详细信息并报名参加本次网络会议，谢谢！ 会议链接：http://www.instrument.com.cn/webinar/meeting/meetingInsidePage/1222 服务咨询电话：4008 210 778 E-mail：ins.cn@dksh.com 欢迎浏览大昌华嘉网站 : http://www.dksh-instrument.cn

p 　　激光扫描共聚焦显微镜(Laser Scanning Confocal Microscopy，LSCM)是研究亚微米细微结构的有效手段，广泛应用于生物医学、材料检测等领域，是从事生物医学和材料科学研究的科技工作者必备的研究工具。然而，在共聚焦显微镜中，其分辨率与信噪比相互矛盾，不能同时实现高分辨率和高信噪比。近年来出现的基于共聚焦显微成像的图像扫描显微成像技术解决了这一问题，可以同时实现高信噪比、高分辨率成像。由于显微成像的分辨率与入射光偏振态有关，因此对入射光的偏振调制仍可以进一步提高图像扫描显微技术的分辨率。 /p p 　　近期，中国科学院苏州生物医学工程技术研究所张运海课题组的肖昀等研究人员，对入射光进行偏振调制，得到尺寸较小的径向偏振光纵向分量的聚焦光斑，成功提高了现有图像扫描显微成像技术的分辨率，获得了高信噪比且更高分辨率的图像。该技术利用径向偏振光的纵向分量具有紧凑型光斑的特性，获得了较小的照明光斑，并进行图像扫描显微成像，与普通图像扫描成像相比，其分辨率提高了7%。 /p p 　　研究结果表明，径向偏振光的图像扫描成像的分辨率优于圆偏振光，其分辨率是1AU针孔下共聚焦成像的1.54倍，同时径向偏振光纵向分量的图像扫描成像信号强度是1AU针孔下共聚焦成像的1.54倍，优于圆偏振光的图像扫描成像。在高分辨显微成像中，当背景噪声不变时，信号强度越强，信噪比越好。尤其是在探测微弱的荧光信号时，信号强度增加，信噪比改善比较明显。该研究结果有助于径向偏振光在图像扫描显微成像中的应用。 /p p 　　以上成果已经在Optics Communications上发表。该工作得到了国家重大科研装备研制项目(超分辨显微光学关键部件及系统)、江苏省六大人才高峰资助项目、江苏省自然科学青年基金以及苏州应用基础研究计划项目的支持。 /p p 　　文章链接 /p p 　　 center img width=" 500" height=" 331" alt=" " src=" http://www.cas.cn/syky/201706/W020170614377009851718.png" / /center p /p p & nbsp /p p & nbsp /p p 　　图1. 25个点阵列图案成像，(a)为25个方形点的阵列图案，每个点的边长为0.06λ，相邻点的间距为0.46λ，(b)、(c)、(d)分别为阵列图案经过1AU针孔下传统共聚焦显微系统、圆偏振光与径向偏振光纵向分量图像扫描成像生成的图像，(e)为(b)、(c)、(d)中绿线位置的光强分布。 /p p 　　 center img width=" 500" height=" 132" alt=" " src=" http://www.cas.cn/syky/201706/W020170614377009864453.png" / /center p /p p & nbsp /p p & nbsp /p p 　　图2.(a)1AU针孔下传统共聚焦成像(黑色曲线)、0.2AU针孔下传统共聚焦成像(绿色曲线)、1AU针孔下圆偏振光(蓝色曲线)和径向偏振光纵向分量(红色曲线)分别经过图像扫描成像的PSF横向强度曲线，(b)为(a)中PSF所对应的OTF，(c)中黑色曲线、绿色曲线、红色曲线分别为1AU针孔下传统共聚焦成像、0.2AU针孔下传统共聚焦成像、1AU针孔下径向偏振光纵向分量图像扫描成像的PSF横向强度曲线。 /p /p /p

据美国物理学家组织网1月3日报道，由于排列在矩阵上的大像素不支持较高的读出速度，因此传统的“互补金属氧化物半导体”(CMOS)影像传感器不适合荧光灯等低光亮度应用。德国弗劳恩霍夫研究所研制出的一种新型光电组件能加速这一读出过程，催生出更佳的图像质量。目前该技术已申请了专利，有望于明年正式投入生产。 　　CMOS影像传感器早已成了数码摄影的主要解决方案。它们比现存的其他品种传感器更加经济，在能量消耗和处理方面也很出色。因此，手机和数码相机制造商几乎无一例外地将CMOS芯片应用在自家的产品之中。这不仅降低了数码产品对电池的需求，也使生产出更多越来越小的相机成为可能。 　　然而这些光学半导体芯片已经达到了自己的极限，当消费类电子产品体积越来越小时，像素的大小也随之递减至1微米左右。但特定的应用需要超过10微米的更大像素，尤其是在X射线摄影或天文学研究等光线十分有限的领域，而较大的像素可以补偿光线的缺失。针状光电二极管(PPD)可被用于将光信号转化为电脉冲，这种光电组件对于图像处理十分关键，也可以作为CMOS芯片的组成部分。“然而当像素超过一定的尺寸，PPD就会产生速度问题。低亮度的应用需要更高的图像率，但使用PPD的读出速度明显偏低。”弗劳恩霍夫研究所微电子电路和IMS系统部门的负责人维尔纳布洛克赫德解释说。 　　研究人员现在提出了有关这一问题的解决方案，他们研发出了名为“横向漂移场光电探测器”(LDPD)的新型光电组件。在这个组件中，高速移动的入射光能在读出点产生电荷载子，借助PPD则可将电子扩散至出口。这一过程相对缓慢，但它却足以满足多种应用。 　　为了生产出新的组件，研究人员基于0.35微米的标准改进了当前使用的CMOS芯片的制造过程。布洛克赫德表示，附加的LDPD组件不会损害其他组件的特性，利用模拟计算，专家会对其进行管理以满足这些需求。目前，新型高速CMOS图像传感器的原型已经成形，有望于明年得到批准开始大批生产。

DigiEye数慧眼图像颜色管理系统是一种广泛应用于色彩相关领域的系统，具有以下特点：1.准确的色彩测量：DigiEye系统通过高分辨率的图像捕捉和先进的色彩测量技术，能够准确地捕捉、测量和分析物体的色彩。它能够提供精确的颜色数据，以评估和控制色差和色调的变化。2.多功能的图像采集：DigiEye系统可以以多种不同的方式对物体进行图像采集，如平面、旋转和立体等。它能够捕捉物体的不同角度和细节，以获取更全面和准确的颜色数据。3.自动化的图像处理：DigiEye系统配备了先进的图像处理算法和软件，能够自动分析图像数据并提供准确的颜色测量结果。它可以自动识别和排除外界环境的干扰，以获得更精确的色彩数据。4.多种色彩标准支持：DigiEye系统支持多种国际标准和色彩空间，如CIE Lab、RGB、CMYK等，以满足不同行业和应用领域的需求。它可以与各种色彩测量仪器和软件进行兼容和集成。5。数据管理和分析：DigiEye系统具有强大的数据管理和分析功能，可以存储、检索和比较大量的颜色数据。它能够生成图表、报表和统计分析，以帮助用户了解和优化色彩管理和控制。6.应用广泛：DigiEye系统在各个领域都得到广泛的应用，如纺织、印刷、化妆品、食品、汽车等。它被用于色彩匹配、质检、色彩管理和产品开发等方面，以确保产品色彩的一致性和质量。综上所述，DigiEye数慧眼图像颜色管理系统具有准确的色彩测量、多功能的图像采集、自动化的图像处理、多种色彩标准支持、数据管理和分析等特点，适用于广泛的色彩相关领域。符合标准： ISO 105 A11、GB/T 39648等标准行业应用

4月22日，中科院西安光学精密机械研究所收到专利证书，“一种同时获取立体和多光谱图像的方法”获得国家发明专利授权，专利号为“ZL200810018240.9”。 　　长期以来，人们对未知世界的探索从未间断过。随着科学技术的不断发展，人们对太空空间领域的探索更加频繁。对太空空间领域的探索主要应用光学遥感技术，通过一个光学相机收集光信号，再遥感传输到地面生成图像，从而进行进一步科学研究。目前，利用这种光学相机生成的地面图像多数还停留在黑白图像阶段，少数可以实现获取立体和多光谱图像的方案还存在诸多困难，如其关键组件面阵CCD芯片是专门研制设计的，而且设计非常复杂，无法采用商业上很容易买到的通用CCD芯片，因而价格昂贵。 　　中科院西安光学精密机械研究所科研人员在开展立体和多光谱图像获取方法的研究中，研制出一种同时获取立体和多光谱图像的方法及设备，解决了面阵CCD芯片设计复杂、价格昂贵的技术问题。 　　该设备包括成像光学系统，设置于成像光学系统焦点的焦面组件。其特殊之处在于：所述焦面组件包括依次设置的滤光片、视场光阑以及面阵CCD 所述面阵CCD连接有数字采集处理系统。其优点是系统中最主要的两个部件广角光学系统与普通的面阵CCD都很容易从市场上买到，且规格型号多，价格便宜，研制周期短，比之于专门研制CCD焦平面的技术方案节省经费与缩短研制周期。 　　同时获取立体和多光谱图像的方法包括以下步骤：1)由成像光学系统将被测量目标光信号汇聚照射在滤光片上 2)滤光片放置在焦面前，光信号经过滤光后得到特定谱段的光信息，再经视场光阑选择，成像在面阵探测器上 3)对被测量目标进行推扫或摆扫，通过与面阵探测器连接的数字采集处理系统获得被测量目标在各个视场下经过不同滤光片滤光的图像序列 4)分别提取同一滤光片下的二维图像，获得场景目标的多光谱图像序列，提取探测器第一行及最后一行的场景图像，立体配对后，合成场景立体图像。

p 　　电镜，是进行材料表征时用到一种重要工具，帮助观察材料的微观形貌。然而，在观察软/湿生物材料时(离体组织，带细胞材料等)，涉及到观察样品的固定、脱水、干燥、金属溅射等步骤，处理复杂，耗时较长。 /p p 　　韩国科学技术院的Seonki Hong教授研究团队提出了一种生物湿/软样品制备方法，用于SEM形貌分析，并在《Materials Horizons》上发表题为“A nature-inspired protective coating on soft/wet biomaterials for SEM by aerobic oxidation of polyphenols”的论文。 /p p 　　该方法是直接用连苯三酚(pyrogallol，PG)/聚乙烯亚胺[poly(ethylenimine)，PEI]对生物样品进行表面处理，涂覆后发生氧化交联反应，在样品表面形成一层酚-醌/胺膜，锁住内部水分，以防止成像过程中，样品在高真空条件下脱水导致结构坍塌和变形。以下为基于此种方法的一系列生物材料的SEM图像，包括植物叶片、猪脂肪、猪肾和猪肝等。 /p p style=" text-align: center " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 590px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202002/uepic/25c4a75b-7dfa-4df0-9ea0-ab958e57b675.jpg" title=" 生物材料的SEM图像.jpg" alt=" 生物材料的SEM图像.jpg" width=" 500" height=" 590" border=" 0" vspace=" 0" / /p p 　　整个处理过程耗时约在5分钟以内，样品可直接进行电子显微镜拍照，大大缩短实验时间。与此同时，涂覆的保护膜还具有保温，提供力学支撑的能力。 /p p br/ /p

北京时间11月10日，中国科学院深圳先进技术研究院集成所光电工程技术中心李剑平博士团队在海洋数据机器学习算法研究中取得新成果，提出了一种基于对比学习的浮游生物图像识别检索框架，在解决实际海洋数据中的不均衡分布、数据漂移、开集识别问题中展现出了优异性能。论文以Contrastive Learning-based Image Retrieval for Automatic Recognition of in situ Marine Plankton Images为题，发表在国际海洋考察理事会海洋科学期刊ICES Journal of Marine Science上。中国科学院大学硕士杨振宇为第一作者，李剑平博士为论文通信作者，深圳先进院为第一单位。来自厦门大学、哈尔滨工业大学（深圳）的数据科学家参与本课题的合作研究。文章上线截图经过了30多年来的发展，海洋水下成像仪器为海洋浮游生物原位观测带来了海量图像数据，刺激了计算机图像自动识别技术的长足发展。然而，训练机器对来自实际中复杂海洋环境下的图像数据进行准确识别始终是一项极具挑战的任务。现有浮游生物图像机器学习分类算法虽然在某些闭合数据集上取得了良好表现，但是当应用于来自不同时空的实际数据时，往往会出现性能不稳定甚至骤降的问题，不能满足海洋观测的实时准确要求。通过深入调研，李剑平团队发现现有算法几乎全部将浮游生物识别问题处理成了一个对“N+1类”目标图像的分类问题（即N类感兴趣目标和1类所有不感兴趣目标）。然而，与其他领域中图像识别任务不同的是，在真实海洋环境中采集的数据必将面临成像质量恶化、数据分布不均、数据分布漂移和分布外样本出现等问题的挑战。因此，在闭合数据集上训练优化的机器学习算法在应用时，由于待识别数据集不满足与训练数据集的独立同分布条件，导致识别性能极易下降，只能通过费时费力的数据重新标注和模型重新训练来恢复其性能，显然这样就造成了机器学习算法的高昂的部署成本，难以在实际中应用。 李剑平团队提出的浮游生物原位图像检索识别框架IsPlanktonIR示意针对这一瓶颈，李剑平团队设计并训练了一种基于对比学习的浮游生物图像检索框架IsPlanktonIR，以图像相似度比对的方式，通过图像检索灵活地解决浮游生物的原位图像识别问题，实现浮游生物图像的自动识别。在该框架里，研究团队首先选取SEResNext作为浮游生物图像特征提取器，利用有监督的对比学习对其训练，使其获得较强的特征提取能力。识别图像时，通过比较待识别图像和一个检索库中图像特征的相似性，实现对其具体类别判定或对分布外样本的发现与拒识。此外，IsPlanktonIR框架还提供了人机交互接口，以供使用者方便地检查校验识别结果，扩充检索库，不断完善增强识别性能。 训练浮游生物图像检索框架中特征提取器的代表图像数据为了实现该识别框架的算法训练和效果验证，团队利用独立研发的海洋浮游生物原位光学成像仪在深圳大亚湾和海南昌江海域采集的图像构建了一个实验数据集。利用该数据集，团队使用部分类别图像对模型进行了训练，构造了多种不同组合的检测数据集，以检验该框架在真实海洋环境中应对必将发生的数据不均衡、数据分布漂移、分布外样本出现情况下的性能表现。实验结果表明，IsPlanktonIR算法框架在应对同时存在上述问题的测试集上均表现出了优异的性能。尤其是当测试中遇到新类别图像出现时，只需向检索库中添加部分新的人工标注样本，即可使框架实时拥有对新类别图像的正确识别能力。此外，团队还对该框架与经典的浮游生物图像分类算法和最新的异常值检测算法的性能在相同的测试集上进行了比较。结果表明，IsPlanktonIR不仅在二者不可处理的开集识别问题上取得了很好的效果，在这两类算法擅长处理的闭集分类问题上也取得了可比拟、甚至部分超越的性能指标。IsPlanktonIR的识别结果稳健性也大大增强，展示出了在实际海洋观测应用中的可靠性和灵活性。 在不同条件下的测试实验中IsPlanktonIR识别框架和对照算法的性能表现对比此外，为了提高框架的图像检索效率，减小存储和计算开销，李剑平团队还提出了一种压缩精简的算法，将浮游生物图像检索库进一步稀疏化，在几乎不降低识别准确率的前提下将检索库的大小缩小了一半，保障了基于图像检索的图像识别框架在大规模数据下的检索速度，以满足海洋观测的高实时性要求。IsPlanktonIR框架的发展为真实海水环境下的浮游生物原位长期观测提供了一套更加有效、稳健、灵活、便捷的算法方案，更加贴近海洋观测的实际需求，将有助于促进人工智能在海洋生物观测识别任务的落地应用。该论文研究得到了中国科学院国际合作重点项目和深圳市科技创新计划基础研究重点项目的支持。

特聘请国内外知名专家授课，集中讲解有关红外及拉曼显微化学图像技术的理论、应用和实验。 近年来，随着红外及拉曼光谱仪器购置数量逐年增加，仪器的智能化、综合化程度也不断提高。为充分开发仪器功能，提升仪器使用者的能力，使红外光谱仪在各行业的应用和研究中发挥更大的效益，PerkinElmer 11月中旬将在北京、成都和上海连续举办三场【红外及拉曼显微化学图像技术进展及国内外最新应用】高级研讨会。特聘请国内外知名专家授课，本次高级研讨会注重理论、应用和实验结合的方式，给参会人员真正带来理论与应用的提高。具体内容如下： 授课专家 Morimoto Mitsuhiko 教授： PerkinElmer日本公司资深红外应用专家，加入公司20多年来，在红外及拉曼应用中有极高的造诣。日本目前已有我公司上百台红外显微化学图像系统，在电子、农业、环境、医疗、药物、材料、刑侦、科研等领域拥有广泛的应用。 冯计民：公安部二所微量物证鉴定中心资深红外专家，在20多年物证检验经验的基础上，对分析过的约3万张红外光谱图，经分析、整理、归纳, 编写了由化学工业出版社2010年出版的《红外光谱在微量物证分析中的应用》一书。 内容简介：微量物证检验是法庭科学的重要组成部分。塑料、纤维、橡胶、涂料、印泥是微量物证检验的重要内容。这些看似平常的物质在成为物证材料(共混/共聚后的物品）后，其红外光谱比均聚物和纯净物的红外光谱复杂得多，谱图解释也复杂、困难得多。《红外光谱在微量物证分析中的应用》是书中内容由三部分构成： 1. 常见塑料、纤维、橡胶、涂料、印油等均聚物； 2. 塑料、纤维、橡胶、涂料、印泥等常用染料、颜料、填料、增塑剂； 3. 上述两类物质的共聚物、共混物；分别介绍了这些作为微量物证物质的组成、性能和红外光谱，并对红外光谱进行了解释。 书的内容可供从事法庭科学红外光谱检验的同行参考，也可供相关专业从业人员参考，尤其适合熟悉红外光谱仪使用，但不熟悉法庭科学中微量物证红外光谱检验的从业人员参考。 研讨内容 (1) 红外及拉曼显微化学图像 - 红外及拉曼显微化学图像的原理与进展 - 红外及拉曼显微化学图像在环境领域的最新应用 - 红外及拉曼显微化学图像在农业领域的最新应用 - 红外及拉曼显微化学图像在电子领域的最新应用 - 红外及拉曼显微化学图像在食品领域的最新应用 - 红外及拉曼显微化学图像在医药领域的最新应用 - 红外及拉曼显微化学图像在电子领域的最新应用 - 红外及拉曼显微化学图像在材料领域的最新应用 - 红外及拉曼显微化学图像在刑侦领域的最新应用 (2) 多联机技术的最新进展与应用 - TGA/FTIR/GC-MS联用 - Raman-DSC联用 - 在线与遥测技术 (3) 微量物证红外光谱鉴定法 - 微量物证的勘察提取 - 微量物证样品制备技巧 - 微量物证红色印泥、印油的红外光谱鉴定法 - 微量物证红色汽车漆的红外光谱鉴定法 - 微量物证混合物样本的红外光谱鉴定法 - 微量物证真假珠宝、玉石等的红外光谱鉴定法 与会对象 各企事业单位负责化学分析及红外拉曼光谱仪器的负责人及工程技术人员，以及对此技术感兴趣的业内人士。 会议时间、地点 有关地点详情，请留意此网页。 2010年11月15日 北京 2010年11月17日 成都 2010年11月19日 上海 报名事宜 报名者请尽快提交回执，名额有限，先到先得！【高级研讨会报名回执】 传真或 E-mail 报名者： 报名传真：021- 50791310 报名邮件：xiao-Huan.he@perkinelmer.com 咨询电话：021-38769510转3226 (联系人：何晓欢) 会前一周，我们会向您函发正式会议通知。报到时间、地点及有关事宜将在正式报到通知中说明。

显微镜相机助您轻松拍摄高质量的显微镜图像显微镜相机可以将显微镜中观察到的微小物体放大并通过软件进行图像处理和分析，实时显示在电脑或手机屏幕上，让用户轻松地拍摄高质量的显微镜图像。显微镜相机能够满足高级科研应用的各类需求，具有高清晰度、高亮度和高分辨率等优点，让人们更加清晰地观察微观世界。显微镜相机应用领域：1.生命科学：显微镜相机可以用于细胞、组织和器官的结构和功能观察、组织切片、病理学等方面。2.材料科学：显微镜相机可以用于材料分析、表面形貌观察等方面。3.教育科研：显微镜相机可以用于学校实验室、科研机构等场所。针对不同的应用场景和需求，显微镜相机的参数也有所不同，常见的参数包括分辨率、帧率、像素大小等，可以通过显微镜摄像头定制，定制专属的光学参数和软件功能，获得更清晰、更准确的视野。△显微镜USB2.0 CMOS相机USB2.0与CMOS图像传感器相机(USB2.0 Advanced CMOS 相机)；采用USB2.0作为数据传输接口；硬件分辨率横跨1.2M~8.3M等多种 实时8/12位切换，任意ROI尺寸。△显微镜USB3.0 CMOS相机采用Sony Exmor CMOS背照式传感器的C接口CMOS USB3.0相机；传感器采用双层降噪技术，具有超高的灵敏度以及超低噪声；分辨率横跨40万~2000万，图像传输速度快，随相机提供高级视频与图像处理应用软件；广泛用于显微图像的拍摄与记录。△显微镜USB3.0 CCD相机USB3.0接口CCD相机，其感光芯片采用索尼ExView HAD CCD芯片；采用SONY EXview技术的C接口CCD相机，分辨率有1.4M~12M等多种；IR-CU红外窗口，滤除红外，又起保护传感器的作用；在黑暗的环境下也可得到高亮度的照片；FPGA控制支持长达1分钟长曝光，保证捕获弱荧光图像；可用于弱光或荧光图像的拍摄与分析。△显微镜制冷相机高效制冷模块，大大降低了图像噪声，保证了图像质量的获取。双级专业设计的高性能TE冷却结构，散热速度快；温度任意可控，最高达50度温度降幅，确保在视频或图像噪声小的情况下尽可能高的光电转换量子效率；防结雾结构，确保传感器表面在低温情况下不会防结雾；支持触发操作模式，软件触发或外部触发，支持一次触发采集单张或多张图片。通过数码成像系统，可以直接在电脑上观察图像，还能将所成像在电脑上保存成图片，大大的方便了使用者将图像数据保存的要求，也更加方便了资料数据的管理和编辑。并且能通过专业的软件图像进行调整，标注，拼接，合成，测量等，形成图文文件，可互相传阅。≥≥≥更多显微镜相机款式型号≥≥≥更多显微镜相机款式型号 如需显微镜摄像头定制或者了解更多解决方案，请与我们联系！

众所周知，任何机器的运转都会产生振动，有些振动代表运行正常，而有些振动则表示故障的初始信号。在预测维护领域，检测振动特征是诊断过程的关键因素，通过振动检测可以确定并缓解问题，以免发生更严重的事件。今天，小菲就给大家介绍下通过感应、放大和测量细微运动，使用户可以看到工厂资产（例如机器）上的振动特征，保障机器的正常运行。传统检测费时费力，停机成本高昂传统检测机器震动的方法是在机器上部署有线传感器（例如接触式加速计）监视出现的振动。在从传感器获取数据后，对该数据进行工作振型分析，以呈现机器运动的动画模型，从而使振动模式可视化。但是据RDI Technologies（美国田纳西州诺克斯维尔）的创始人和CEOJeff Hay博士称，该技术不仅需要花时间从多个点处采集测量数据，而且还需要能接触机器。在机器不便接触或根本接触不到时（机器前方有重重障碍或玻璃），该技术往往没有使用的可能性。另外，传统的接触式测量在安装加速计时经常需要机器停止运行，致使产生因停工而带来的高昂成本。为此，RDI Technologies的工程师开发出了一款名为Iris M的非接触式视频处理系统，该系统使用FLIR机器视觉相机感应、放大和测量机器引起的细微振动，消除了使用早期技术本身固有的缺陷。Iris M系统使用装在Vanguard三脚架上的FLIR 2.3Mpixel Grasshoppper3相机，此相机以默认分辨率为1920x1050、速度为120帧/秒的规格获取单色图像数据。从相机获取的数据将通过USB 3.0接口传输到平板电脑上，在此使用公司专用软件进行分析，使用户可以看到工厂资产（例如机器）上的振动特征。选择FLIR机器视觉相机的原因在Iris M系统中，FLIR机器视觉相机相当于数据获取的设备，它收集视频图像，然后从中提取和分析运动。FLIR 2.3Mpixel Grasshoppper3 GS3-U3-23S6M-C相机装在Vanguard三脚架上，以默认分辨率为1920x1050、速度为120 帧/秒的规格获取单色图像数据。 获取后的数据会通过防脱落电缆经USB 3.0接口从相机传输到Getac F110或Microsoft Surface Book的平板电脑上。“然后电脑软件Motion Amplification的专用视频处理算法会使机器振动可视化。它将逐帧分析每幅图像的像素，确定场景中哪些部分在移动。接下来，它将场景中所有运动振幅的幅度更改放大至肉眼可见的程度，从而加强对引起任何振动的组件之间的理解，”Hay 博士说道。通过使用电脑上运行的图形用户界面，用户可以选择图像的某一部分进行下一步分析。该系统软件将显示与这些区域关联或与时间相关的强度数据。然后可以使用各种数学函数（例如快速傅里叶变换，又称 FFT），将与时间相关的强度数据集转换为与频率相关的强度数据。随后将向用户呈现场景所选部分不同频率的未放大振幅和振动阶段。Iris M系统灵敏度高，可推广更多行业自从2016年第3季度发布以来，Iris M系统已经改变了行业内人士使用机器监控观察振动的方式。该系统不仅易于使用，还可反馈给用户可见的、简单明了的视频图像，以便用户更好地了解设备运行状况。据Hay博士称，选择FLIRGrasshopper相机已成为该系统大获成功的一个关键性原因。该相机具有12 位动态范围，可以捕获图像中亮光照射和黑暗区域之间像素强度的细微差别，使该系统软件相比于其他软件能够提取更详细的变化情况。Grasshopper相机系列将CCD和CMOS技术与Point Grey的专门技术相结合，实现了高性能、高质量的成像。但同样重要的是Motion Amplification算法本身， “得益于这套独特的算法，Iris 在测量位移方面比传统基于图像的测量工具要大约灵敏100倍。另外，在必要时，Iris M能够直接从图像点测量，可用于量化运动的位移，而不必通过解释该点测量来确定运动种类和呈现的错误，”他说。 这种技术的另一大好处就是数据反馈的速度和数据的详细程度。与传统的接触式测量系统不同，它还可以扩展，因为可以同时测量相机视野内的所有资产振动。另外，它还使自己成为技术人员和非技术人员用户之间良好的沟通工具，因为任何资产的任何问题根源都可直接在视频中看到。新系统已在各种实用应用中部署，除执行对工业资产（例如机器）的状态监控外，Iris M系统也可用于分析桥梁、建筑和相似结构的结构完整性。此外，它还可以用于生物医学监控应用，以评估个体呼吸作用。

致相关检验测试单位专家： 瑞士IST有限公司是欧洲著名的快速图像分析测试专门厂家，主要产品有PowderShape颗粒图像分析仪、FibreShape纤维图像分析仪、DiaShape 金刚石图像分析仪等。 北京安唯安实验设备有限公司很高兴地邀请瑞士IST公司的Dr. Hubert Schmid先生在北京参加ISO/TC24/SC4会议期间举办一场客户技术交流会。具体如下： 技术交流会时间：2014年5月26日（周一）会议主题： FibreShape 纤维图像分析技术主要内容： 1. FibreShape在羊毛、麻纤维、棉纤维的表征应用 2．FibreShape在碳纤维和玻璃纤维表征方面的应用 3．FiVer对于交叉纤维的识别和测量 4．纤维测定中样品溶液分散制备技术 5．高通量纤维分析测定 会议地址：见邀请函。 欢迎各位专家报名参会交流！报名方式：1．电子邮件：info@al-tt.com2．电话：010-88132032 报名时请注明以下信息： 单位名称: 姓名： 职务： 电话： 手机： Email: 北京安唯安实验设备有限公司Add: Rm.4029, Yunhang Building, No.9 Kunminghu Nanlu, Haidian, Beijing, PR.China 地址：北京市海淀区昆明湖南路4029室Post code:100195Tel: +86 10 88132032Fax:+86 10 82386759Web: www.al-tt.com NetShow: www.instrument.com.cn/netshow/SH102845/

日前，我司的“动态颗粒图像分析仪”参加中北大学的招标活动，凭强劲的实力和极高的技术优势，赢得胜利。 中标仪器型号：QICPIC/LIXELL 特点：首次结合了特殊开发的高品质的照明系统、高效的分散系统、成像系统和信息处理技术，实现将团聚颗粒分散后再进行检测，每秒处理500万像素的数据（这一速度以前几乎不可想象）。一般来说，每次测量的颗粒数都超过一百万个，某些情况下甚至可能超过1千万个。检测保持很高的精确度，使取样误差小于1%成为了现实。

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电镜-拉曼的联用概念并不新鲜，早在十年多前，就有拉曼厂商开始在扫描电镜上安装拉曼光谱仪，实现SEM-Raman的初步联用。不过由于技术和适用性的限制，拉曼联用技术未能像EDS那样获得成功，在电镜上配备拉曼联用的寥寥无几，甚至很多人都未知晓SEM和拉曼的联用，究其根本原因，还在于传统的拉曼联用技术有着非常严重的技术障碍。TESCAN电镜-拉曼一体化系统（RISE显微镜）是一款革命性的产品，在一个集成的显微镜系统中结合了共焦拉曼成像和扫描电子显微镜技术，是世界上第一台真正实用化的扫描电镜-拉曼光谱仪一体化系统，通过实现原位、快速、方便和高性能的拉曼分析，弥补了传统电镜和能谱的分析能力的不足。尤其是针对有机结构解析、碳结构解析、无机相鉴定、同分异构分析、结晶度分析等领域实现了重大突破，扩展了扫描电镜的分析应用领域（如地质、矿物晶体、高分子聚合物、医学、生命医药、宝玉石鉴定），一下子变成全方位的分析，应用前途豁然开朗。为了向国内用户更好地展示电镜-拉曼一体化系统(RISE)在不同领域的应用和成果，TESCAN公司联合上海交通大学分析测试中心于2021年5月13日于上海交通大学转化医学大楼举办拉曼图像-扫描电子显微镜联用技术论坛，会上邀请到多位相关领域专家在现场进行报告和经验分享，诚邀您参加！ 日程安排地点：上海交通大学转化医学大楼 S119室时间：2021年5月13日（星期四） 9:20-16:30关于RISE拉曼图像-扫描电子显微镜联用仪（RISE）是一台集成了扫描电镜、共聚焦显微拉曼和能谱分析的一体化综合成像和分析系统，可以实现样品的微观形貌、元素组成和分布，以及晶体结构、结晶度等性质的原位可视化表征。该仪器采用了创新的平行轴式设计，保证了扫描电镜和共聚焦拉曼分析位置的高度重合，可以快速获得样品的 2D和3D 图像，实现样品的微观形貌、成分和结构表征，以及分子化合物组成和可视化分布结果。其中，电镜和拉曼也可以独立工作，互不影响，使得整个系统获得1 + 1＞2 的卓越性能。RISE参数 拉曼光谱分辨率----优于1.5cm-1扫描范围----250μm*250μm*250μm共聚焦分辨率----2 μm（532nm）d图像空间分辨率XY方向----360 nm光谱范围----95-4000 cm-1。应用领域扫描电镜-拉曼联用一体化技术可广泛应用于材料科学、地质学、环境科学、半导体、太阳能电池、锂电池、光刻胶、生命医药和有机高分子等领域。主要包括以下几个方面：（1）碳材料：钻石、石墨、碳纳米管、石墨烯等不同碳材料的结构及质量分析；（2）有机材料：环境科学、食品医药、生命科学等有机物的结构鉴定（官能团信息）；（3）无机材料：晶体矿物、宝玉石、锂离子电池电极材料等无机化合物的成分和结构分析；（4）二维材料：石墨烯、过渡金属硫属化合物、MXene等微纳米片的化学性质研究。应用案例更多应用案例，以及本次论坛的相关视频（会议结束后上传），敬请关注TESCAN中国用户之家（www.tescan-china.com.cn）。参会报名联系人：李老师报名邮箱：wei.li@tescan.com

植物根系图像分析仪是一种专门用于分析植物根系图像的仪器。它通过高清晰度相机和计算机视觉技术，能够实现对植物根系图像的自动识别、测量和分析。 产品链接https://www.instrument.com.cn/netshow/SH104275/C510092.htm 植物根系图像分析仪具有多种功能，包括但不限于以下几点： 1.自动识别和测量根系参数：仪器可以通过图像处理算法自动识别和测量根系的长度、直径、分支等参数，大大提高了测量效率和准确性。 2.分析根系生长状况：仪器可以根据测量的根系参数，分析根系的生长状况，如生长速度、生长趋势等，为植物生长研究提供重要依据。 3.研究根系与土壤环境相互作用：仪器可以用于研究根系与土壤环境的相互作用，如根系对土壤水分的吸收、土壤质地对根系生长的影响等。 4.评估植物对环境的适应能力：仪器可以通过分析根系的结构和生长状况，评估植物对环境的适应能力，为植物育种和栽培提供参考。 总之，植物根系图像分析仪是一种强大的工具，对于研究植物生长和环境适应性具有重要意义。它有助于提高农业生产的效率和可持续性，为科研和农业生产提供有力支持。