实时热图像

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。

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。

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红外热成像提到红外热成像，你是如何理解的呢？通俗的说，红外热成像是将不可见的红外辐射变为可见的热图像。红外热成像技术通常应用在三个领域：科学、安全和检查。“成像看不见的事物”是对热成像技术的恰当描述，那么你是如何理解的呢？今天小菲就带大家来看看艺术家们对它的看法~日本教授Makoto Takahashi，举办了一场名为“Picturing the Invisible”的艺术展览，主要展现2011年袭击日本东部的东京地震和海啸。在慕尼黑技术大学学生的帮助下，展览汇集了几位才华横溢的摄影师、散文家和FLIR T系列红外热像仪的作品，让参观者沉浸在受灾者的世界中。艺术展览，警醒世人2011年3月11日的东京地震（3.11事件），是日本历史上最大的有记录的地震，也是世界上第四大地震。它引发了海啸，进而引发了福岛第一核电站的核灾难，三座核反应堆熔毁，福岛放射性水排放。地震、海啸和核熔毁造成近两万人死亡，六千人受伤，数十万人流离失所。尽管3.11事件早已结束，但余波至今仍挥之不去。Takahashi博士的“Picturing the Invisible”突出了创伤、辐射的后遗症，以及灾后重建家园的复原力。除了几位摄影师提供的艺术作品外，每一幅作品都配有一位领域专家、政策制定者、作家或活动家撰写的评论。“疏散：作品”由Masamichi Kagaya和Satoshi Mori创作，这是一幅特色艺术品，描绘了福岛市民被辐射鞋后留下的发光脚印痕迹。热成像互动：艺术作品的全新视角本次展览还展示了一个互动装置，使用FLIR T系列热像仪将客人的热图像投射到墙上。热像仪被安装在展台上，欢迎参观者在热像仪前摆姿势，看看它们在热环境中的状态。表面上，热像仪为用户创造了一个有趣的照片，但它也为观众提供了一个关于特色艺术作品的新视角。Takahashi博士希望通过看清周围看不见的热辐射，观众会考虑到其他看不到的自然力，从而对福岛市民面临的看不见的核辐射更加感同身受。展览包括受辐射的奶牛和站在福岛核电站隔离区内的人们的热图像。虽然热像仪无法显示核辐射污染，红外线也不会造成伤害，但这些热图像提供了对受灾难影响的人和地方的独特视角。Giles Price的作品“限制居住”系列中辐射区内的奶牛放牧。Takahashi博士告诉我们：“在COVID一年半的时间里，我们应该能够对周围的这种无形威胁更加敏感和同情。把FLIR热像仪放在展区里，让人们与它互动，并与福岛拍下的这些作品进行比较，从而得出这种连续性，这种连续性是通过在两种不同的环境中使用相同的视觉语言而得到的。我认为它也提供了对艺术品制作的洞察力，它使过程变得有形具体。我认为这是我们感到兴奋的事情，也是我们试图与其他一些艺术家合作的事情”。FLIR智能热像仪：操作简单专业级红外热像仪可能会让那些不熟悉这项技术的人望而却步，但FLIR T系列热像仪在布展当天并没有给展览带来任何麻烦。“老实说，它可以开箱即用，所以你无须担心不会操作。所有的用户功能都很简单，也很容易解释，我相信即使没有技术背景或其他人帮助的人也能弄清楚”。Takahashi博士称赞道。Takahashi博士和他的学生们对展览的用心和热像仪的加入似乎都有了回报。他们的展览获得了欧洲科学技术研究协会（EASST）颁发的齐曼科学技术公众互动奖。颁奖委员会指出，该展览因其参与深度、散文家和艺术家之间广泛的合作、学生的参与以及对社会的影响而引人注目。FLIR T系列红外热像仪具有高分辨率出色的测温范围和图像清晰度大屏设计，让操作更加智能简便

搭载MIchrome 5 Pro相机的显微镜在移动载物台的数秒钟时间，如同手机全景摄影一样，完成了显微视频图像到全景拼接的整个过程。 不论4倍、10倍，还是40倍，横轴、纵轴，还是任意角度，MIchrome 5 Pro都能快速准确拼接。 轻快、顺畅、省心！ 这样的体验来源于鑫图全新计算成像软件——Mosaic 2.0，不仅提供实时自动拼接功能，还同时提供实时景深融合（EDF）。 得益于鑫图自研的智能拼接算法模型结构，以及大量的显微图像训练和应用测试，Mosaic 2.0 不仅不会出现传统进口软件错拼的尴尬局面，而且和动辄数千美元的定价不同， Mosaic2.0完全向MIchrome 5 Pro用户免费开放。 技术发展到如今高度整合的程度，显微摄像头，尤其是旗舰级别的显微摄像头远不是简单的CMOS芯片、传输控制单片机、成像软件等硬件组合到一起再固定到显微镜接口上那么简单。以鑫图MIchrome 5 Pro为例，鑫图就做了这一技术的原型机，但直到2018年8月，带着智能算法的MIchrome 5 Pro才最终与用户见面。MIchrome 5 Pro的整个方案分为四层，算法、应用、软件层和硬件层。 “鑫图光电的核心竞争力其实是在最上两层，视觉的应用层以及核心的算法能力层。” 鑫图光电高级研发经理赵泽宇博士在发布会上提到，上文提到的实时图像拼接正是集中于这两个层面。 在MIchrome 5 Pro的这套显微成像解决方案中，实际上也涵盖了硬件和软件方面，承担核心图像处理功能的“ISP”就是其中创新意义的典型。 ISP也叫“图像处理引擎”，是目前苹果、华为、谷歌等手机行业一众大佬的竞争天王山所在，谁拿下品质更高的ISP，谁就能向消费者展示一个更精彩的世界。显微成像应用中，这个结合了自动白平衡、自动曝光、高动态范围等复杂算法的处理引擎拥有同样的重要性。 然而日益巨大的ISP算法处理量会让CPU不堪重负，传统方案往往不得不对图像质量进行让步或者导致传输速率急剧下降。 如何开发出更高质量的显微成像ISP，成为各个厂家面临的关键问题。 针对这一问题，作为科学成像领导者的鑫图光电，日前提出了全新的FPGA芯片端全ISP解决方案，创新地将显微行业首个自研ISP集成到28纳米工艺的FPGA芯片中，利用FPGA芯片巨大的并行处理能力完成图像的高速处理，并发布了基于该技术的MIchrome 5 Pro——这款姗姗来迟的显微相机。 可以预见的是，在信息量成十倍百倍增加的显微成像中，计算成像带来的优势将被更多的用户感受到。实时拼接和实时景深融合只是智能显微成像新模式的冰山一角，而鑫图此次发布的MIchrome 5 Pro，针对显微成像从硬件到ISP和算法的一揽子解决方案，作为先锋将居功至伟。产品型号 MIchrome 5 Pro MIchrome 20 MIchrome 6芯片型号 IMX264LQR-C IMX183CQJ-J IMX178LQJ-C芯片尺寸 2/3" 1" 1/1.8"快门方式 Global Rolling Rolling分辨率5MP20MP6.3MP 帧率 35fps@ 15fps@ 40fps

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。”

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。

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/

在看到上面的那组狗狗的照片后，我们通常会根据长相（品种）、毛色、耳朵大小、脸型等特征对它们进行快速地比较和分类。这似乎是人类所擅长的。然而，如果针对狗狗下面那组蛋白质图像进行细胞分析，那显然那不是人眼人脑能胜任的工作；但一种新的人工智能就可以做到。众所周知，细胞功能失调是许多人类疾病的根源，包括心血管疾病、神经退行性疾病、糖尿病和癌症等。因此，解释蛋白质定位的多样性和复杂性对于充分理解细胞结构和功能至关重要。它不仅可以揭示出健康细胞的工作方式；更重要的是，当疾病来临时，它还可以让科学家知道细胞内部发生了什么。2022年7月25日，发表在《Nature Methods》上的一项新研究中，来自陈扎克伯格生物中心（简称CZ Biohub）的研究团队开发了这种名为“Cytoself”的完全自监督的深度学习方法，可以在没有预存知识、类别或注释的情况下从荧光显微镜图像中分类和比较不同的人类蛋白质，从而揭示出高分辨率的蛋白质亚细胞定位图谱。每个细胞包含大约10000种不同类型的蛋白质，它们中的一些单独工作，另一些协同工作以保持细胞健康。蛋白质在细胞中定位的所有可能方式是什么？它可能存在于任何位置，以及位置的各种组合。这是一个最基本的问题。几十年来，生物学家们一直试图建立细胞内蛋白质所有可能的位置和可能的结构。但这一直都是通过人工查看数据的方式来实现的。问题是，人类的局限性和偏见在很大程度上会使这一过程产生瑕疵。Cytoself要比人类做得更好。它可以找到更精细的类别，并在极其精细的图像中看到差异。在旋转的3D UMAP图像中，每个点代表单个蛋白质图像。根据蛋白质定位类别进行着色在这篇论文中，Cytoself不仅展示了机器学习算法的威力，还深入了解了细胞和蛋白质，提供了细胞内蛋白质定位丰富且详细的信息。由于蛋白质的定位与其细胞功能高度相关，因此，Cytoself将是一个宝贵的工具，可以对未知的或研究不多的蛋白质进行初步的功能预测，并定量研究细胞扰动和细胞状态变化对蛋白质亚细胞定位的影响。这将进一步加快细胞生物学的研究进度，并最终用于加速药物发现和药物筛选过程。Cytoself是一个自监督学习的例子，这意味着人类不会像监督式学习那样教授关于蛋白质图像算法的任何内容。在监督学习中，研究人员必须一个例子接一个例子地去教授机器学习算法，这需要大量繁琐枯燥的工作；而且，如果机器仅限于人类训练给它的知识类别，那么它可能会在系统中引入偏差。该研究第一作者Hirofumi Kobayashi说：“我们相信信息已经在图像中了。我们想看看这台人工智能自己能学会什么。”他们发现，Cytoself从图像中提取的信息量着实令人感到惊讶。该研究共同通讯作者Manuel Leonetti说：“蛋白质定位的详细程度比我们想象的要高得多。机器将每个蛋白质图像转换成一个数学向量。然后你可以开始对看起来相同的图像进行排序。我们意识到，Cytoself可以让我们以高特异性预测蛋白质在细胞中的协同作用，这着实令人惊讶。”虽然以前也有一些研究使用了自监督或无监督模型对蛋白质图像进行了研究工作；但该团队表示，能在如此大的数据集上且如此成功地使用自监督学习还是首次。该数据集包含100多万张图像，涵盖了从活体人类细胞中测量的超过1300种蛋白质。这些图像是CZ Biohub开发的OpenCell项目的一部分，该项目旨在创建人类细胞的完整图谱，包括最终描述驱动细胞的20000种左右的蛋白质。与CZ Biohub开发的所有工具一样，cytoself是开源的，所有人都可以使用。该团队望这将激励更多研究人员使用类似的算法来解决自己的图像分析问题。今年早些时候，他们在《Science》上发表了第一批1310种蛋白质的特征，包括每种蛋白质的图像以及它们之间相互作用的映射。Cytoself是OpenCell成功的关键（所有图像可在OpenCell.czbiohub.org上获得），提供了关于蛋白质定位的非常精细和定量的信息。Cytoself团队的下一个目标是如何利用对蛋白质定位的微小变化进行跟踪来识别不同的细胞状态，例如，正常细胞与癌细胞。这可能是更好地了解许多疾病和促进药物发现的关键。Kobayashi说：“药物筛选基本上是试错的过程。但对于Cytoself，这是一个巨大的飞跃，因为你不需要对数千种蛋白质逐一进行实验。这是一种低成本的方法，可以大大提高研究速度。”该团队表示，Cytoself是关于人体细胞如何连接的重要生物学结果。同时，他们还在将该算法应用于新的问题，并且在继续完善人类已知的一切和未知问题。未来，他们会将Cytoself应用于不同类型的图像，从而开辟出更多的可能性。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-022-01541-zhttps://www.science.org/doi/10.1126/science.abi6983https://opencell.czbiohub.org/

p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 近日，Nature 杂志新闻版发布了一篇重磅消息：论文图片查重软件研发成功，软件开发人员在对 3500 篇预印版论文进行的检测中，找出 24 张涉嫌重复 / 造假的图像。 br/ /p p style=" text-align: center line-height: 1.75em " img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/e828b3e2-aa1a-4b23-9d41-1f96e65b833e.jpg" title=" 111.png" alt=" 111.png" / /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 这对于论文造假无疑是一记重锤。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " strong 疯狂的论文造假 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 由于存在巨大的利益，论文造假一直屡见不鲜，甚至在部分国家或地区形成了造假论文产业链。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 有造假、就有打假；但与庞大的造假数量相比，靠几个志愿者打假，显然是杯水车薪。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " strong span style=" text-indent: 2em " 中国是重灾区之一 /span /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 美国& nbsp Healsan Consulting LLC& nbsp 对全球撤稿数据库的分析显示， /p p style=" line-height: 1.75em " 　　1、中国 SCI 论文撤稿占到所有撤稿的 44.0%。 /p p style=" line-height: 1.75em " 　　截止到 2020 年 6 月 22 日，世界范围内共有 23,425 篇 SCI 撤稿，其中中国有 10,303 篇，远远高于第二位的美国 4,125 篇。中国论文撤稿占 44%。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/74c00db5-e13b-40ae-bf47-e25956a5e77e.jpg" title=" 33.png" alt=" 33.png" / /p p style=" line-height: 1.75em text-align: center " 　　(图 1. Credit：Healsanconsulting LLC, USA) /p p style=" line-height: 1.75em " 　　2、剽窃仍然是中国 SCI 论文撤稿的首要原因。 /p p style=" line-height: 1.75em " 　　近三年中国 SCI 论文共有 1397 篇 SCI 论文撤稿，其中因为剽窃所致的撤稿有 547 篇(39%)，另外错误所致的撤稿有 330 篇(24%)。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/2310337e-e9c3-434d-95e1-7eff5a182f14.jpg" title=" 44.png" alt=" 44.png" / /p p style=" line-height: 1.75em text-align: center " 　　(图 2. Credit：Healsanconsulting LLC, USA) /p p style=" line-height: 1.75em " 　　 strong 图片查重软件应运而生 /strong /p p style=" line-height: 1.75em " 　　上面数据中提到的占撤稿原因 39% 的 「抄袭」，主要是指文字抄袭。因为目前的查重系统只能查文字，不能查图片。 /p p style=" line-height: 1.75em " 　　而撤稿第二常见原因 「错误」 部分，则主要是图片 「错误」。在目前靠人工检查的情况下，就已经发现了大量伪造的图片，可知实际情况多么严重。 /p p style=" line-height: 1.75em " 　　所以当论文图像查重软件的研发者，美国纽约 Syracuse 大学的机器学习研究人员 Daniel Acuna，递交了其第一批图片查重结果时，立即引起学术界的关注。 /p p style=" line-height: 1.75em " 　　 strong 1、识别原理 /strong /p p style=" line-height: 1.75em " 　　其基本原理是，将提取图片放大以获得特征性图片数字 「指纹」，从而即使图片做了旋转、大小调整、截取、改变对比度或颜色，该软件仍然能够识别出其相似度。 /p p style=" line-height: 1.75em " 　　根据 Acuna 研究团队之前的检测结果，他们推测数据库中 1.5% 论文包含有可疑的图像，而 0.6% 论文包含有欺诈性图像。 /p p style=" line-height: 1.75em " 　　 strong 2、小试牛刀 /strong /p p style=" line-height: 1.75em " 　　这款软件从 2015 年开始研发，历经 5 年反复测试、并经过小范围试用终获成功。首次正式应用于新冠病毒病(COVID-19)领域预印版论文的识别。因为这个领域论文的爆发程度不亚于病毒传播，低质量、甚至造假论文也屡见不鲜。 /p p style=" line-height: 1.75em " 　　Acuna 研究团队从 bioRxiv 和 medRxiv 服务器上下载了 3500 篇论文，总共有 21,000 张图片。在 4 个小时内，该软件就找到约 400 张可能重复的图像。经过人工鉴定后，Acuna 团队认为，其中的 24 张包含有重复图片，并在 7 月份将之公布在其网站上。 /p p style=" line-height: 1.75em " 　　 strong 3、优势和不足 /strong /p p style=" line-height: 1.75em " 　　Acuna 团队的检测结果立即引起轰动。 /p p style=" line-height: 1.75em " 　　因为是通过软件自动检测，可以大规模发现重复的图像 另外可以发现人工不能识别的图像。 /p p style=" line-height: 1.75em " 　　收到 email 通知后一些论文作者立即回应，承认该软件找到的是重复图片，并表示将纠正错误。芬兰赫尔辛基大学病毒学家 Giuseppe Ballistreri 更是建议在 PubMed 数据库中应用该软件。 /p p style=" line-height: 1.75em " 　　著名学术打假人伊丽莎白?比克(Elisabeth Bik)在赞许之余，也建议在正式公布软件识别的造假图片之前，由她做鉴定。因为该软件识别出的 「嫌疑图片」 仍然需要人工确认。 /p p style=" line-height: 1.75em " 　　但也有一些收到通知的学者说，Acuna 的软件搞错了，标记出来并不匹配的图像。美国北卡罗来纳州的学者则要求 Acuna 删除其网站公示，因为 Acuna 软件对其论文图片做了错误识别。 /p p style=" line-height: 1.75em " 　　 strong 4、进一步处理方法 /strong /p p style=" line-height: 1.75em " 　　基于上述反馈，Acuna 已经将其识别出来的 「造假图片」 由网站公示改为私下访问。只有从他的 email 通知的学者，才能凭借给予的密码进行访问和回复。 /p p style=" line-height: 1.75em " 　　所以设置的 「嫌疑造假图片」 处理流程也变为：先通知作者，如果作者不回复则将公开。 /p p style=" line-height: 1.75em " 　　在初尝战果后，Acuna 也计划扩大软件筛查范围。Acuna 特别告诫说：「我希望作者意识到，有人正在对所有的论文图片进行识别。」 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " br/ /p

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

车厘子，相信大家都不陌生，毕竟“车厘子自由”曾经也是风靡一时的网络热词。但是车厘茄是什么呢?车厘子的变种？车厘子和茄子的结合？空想不如实干，看看度娘怎么说......嚯，原来车厘茄就是常见的小番茄！另外，小加还了解到车厘茄含有丰富的维他命和十分高的铁质含量，不仅有美容功效，还可以预防出现贫血，可谓是值得多次购买的营养好物。但是购买时，我们只能通过朴素的双眼判断其好坏，如果从专业性的角度出发，该如何评估车厘茄的质量呢？答案就在下面这篇论文里，快一起来看看吧！基于深度学习和高光谱图像估算车厘茄可溶性固形物含量及硬度车厘茄（Solanum lycopersicum）因其特殊的香味深受世界各地消费者喜爱。可溶性固形物（SSC）和硬度是评估产品质量的两个主要指标。现存的测量技术主要依赖于化学方法。然而，这种破坏性的方法不适用于大面积的测量。高光谱成像技术可以同时获取光谱信息和空间信息，已广泛应用于各个领域，如植物病害胁迫检测、工业食品包装、医学图像分类及水果质量分析。基于此，来自浙江工业大学和浙江省农业科学院的研究人员选择当地主流的车厘茄（Zheyingfen-1）为研究对象，测量其硬度和SSC，并基于高光谱图像（PIKA XC 高光谱相机，Resonon Inc.，Bozeman，MT，USA）和相应的深度学习回归模型开发了无损式测量技术。高光谱成像系统【结果】（A）校正的光谱反射率图。（B）MSC预处理。（C）二阶差分预处理。每个模型的SSC估算结果。（A）小样本数据的SVR估算结果。（B）大样本数据的SVR估算结果。（C）小样本数据的KNNR估算结果。（D）大样本数据的KNNR估算结果。（E）小样本数据的AdaBoostR估算结果。（F）大样本数据的AdaBoostR估算结果。（G）小样本数据的PLSR估算结果。（H）大样本数据的PLSR估算结果。（I）小样本数据的Con1dResNet估算结果。（J）大样本数据的Con1dResNet估算结果。大样本数据集每个模型的硬度估算结果。【结论】本研究中，作者利用高光谱图像提出了Con1dResNet深度学习模型来估算车厘茄的SSC和硬度。相比传统的机器学习方法，充足的样本数量可以实现更好的结果。就SSC估算而言，其R2值为0.901，比PLSR高26.4%，其MSE为0.018，比PLSR低0.046。就硬度估算而言，其R2值为0.532，优于PLSR33.7%。结果表明高光谱成像结合深度学习可以显著提高车厘茄SSC和硬度估算准确性

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。

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！

主题：英斯特朗作为全球领先的材料和构件物性测试试验机制造商，于近期推出最新研发的数字图像相关软件（Digital Image Correlation，以下简称DIC）。此款硬件和软件的新组合方式被设计用于光学检测在规定区域内试样或部件暴露在外的表面在加载时的应变与位移，同时在电脑屏幕上进行可视化的实时监测，以在整个测试周期进行跟踪。该视频将讨论如何使用这一出色的光学技术软件进行追踪试样在测试时发生的细微应变和位移。演讲人：Dan Bailey博士,英斯特朗数字相关图像软件（DIC）产品经理 若您对此视频感兴趣，可点击：http://www.instron.us/wa/landing/default.aspx?land=6537db54059

p 　　 strong 仪器信息网讯& nbsp /strong 近期，日立拍摄了一期特效感十足的大片，然而并不是邀请某个行业的明星，而是通过三分钟短视频展现了日立热分析产品的工艺和创新。具体视频如下： /p p script src=" https://p.bokecc.com/player?vid=6E03BEA9F6907E659C33DC5901307461& siteid=D9180EE599D5BD46& autoStart=false& width=600& height=490& playerid=5B1BAFA93D12E3DE& playertype=2" type=" text/javascript" /script 　　 /p p 　　日立主打的是其热分析选配部件Real View，能够真正实现样品实时观察。一般地，科研人员只能通过热分析仪器曲线分析样品的热分析过程，而日立在热分析仪器上加装的Real View可以通过CCD照相机观察测量中样品的状态变化；可以观察伴随着样品的物性变化所产生的形状变化和色彩变化，还能生成图像数据进行记录，并可以通过缩略图和幻灯片2种方式进行显示，保存下来的图像数据可以以幻灯片的形式进行连续播放。在可视化这方面，日立走在了行业的前列，该功能以新的视角提供了具备可信度的证据，能够更好地帮助科研人员理解材料物性变化的机理。 /p p 　　据悉，Real View基于日立已有热分析仪产品分别设计了不同的型号系列，包括RV-1D、RV-1DX、RV-3TG、RV-2TG、RV-1DMA等，可分别配置于日立热分析仪DSC7020、DSC7000X、STA7200RV、STA7200RV、DSC7020、DSC7000X等。　 /p p strong span 　　 /span 差示扫描量热仪 DSC7000系列 /strong /p p 　　差示扫描量热仪(DSC)的最新系列。通过DSC灵敏度、基线稳定性、温度跟踪性等的大幅提高和选配项的追加,实现自动化测量、光化学量热测量以及样品的实时观察等功能、具有丰富的扩展性能。 /p p 　　该系列适用于高分子材料、无机材料、医药品、食品等领域微量样品的熔融、玻璃化转变、结晶化、固化、比热容、纯度等测量。 /p p 　　 strong 热重-差热同步热分析仪 STA7000系列 /strong /p p 　　热重-差热同步热分析仪(TG/DTA)产品群的最高性能机型。 /p p 　　高灵敏度的水平差动式天平设计及先进的数字化控制技术，使得TG基线的稳定性得到提高。能够准确地检测出µ g级变化的TG/DTA。 /p p 　　 strong 热机械分析仪 TMA7000系列 /strong /p p 　　与传统的TMA相比，灵敏度提高了2倍。由于采用无形状制约的全膨胀方式，因此无论是薄膜或碎片样品均可测定。另外，只须更换探针就可以完成压缩、针入、拉伸等不同的测量模式。多样选择的冷却系统，将便利性和高精度测定结合在一起。 /p p span 　　 /span strong 动态热机械分析仪 DMA7100 /strong /p p 　　动态热机械分析仪，是通过使固体样品发生弯曲、拉伸、剪切等形变，根据其变化量及反应滞后时间来测定样品的弹性率及tanδ。此款设备能够以高灵敏度测量一般热分析方法无法测量的高分子材料的局部松弛等。 /p p style=" text-align: left " 　　 a href=" https://www.instrument.com.cn/news/20190731/490158.shtml" target=" _self" 2019年5月9日，日立高新技术公司旗下全资子公司、分析仪器制造商和营销商——日立高新技术科学公司(HHT Science)开发了新的“NEXTA & nbsp STA系列”同步热分析仪。“NEXTA & nbsp STA系列”同步热分析仪同样兼容Real View功能。 /a br/ /p p style=" white-space: normal " 　　 /p p style=" white-space: normal " br/ /p

随着红外热成像技术在各行业的广泛应用，消防员也可以选择合适的热成像仪(TIC)来协助指挥和拯救生命，那么选择热像仪需要考虑的因素有：最重要的功能是什么？如何平衡成本和热像仪的性能?图像分辨率越高越好？说到分辨率：对比各个热像仪公司的广告宣传，你会发现许多公司售卖320×240热分辨率的热像仪，比240×180的FLIR K33价格低一点。但仅仅因为热像仪的像素更高，并不意味着它的性能更好。毕竟，图像分辨率不仅仅与数字有关。我们拿FLIR K33和K53与其他热像仪对比发现，那些拥有更高分辨率的热像仪，在室温下拍摄目标时成像效果非常棒。但当火焰的热度迫使这些热像仪切换到低增益模式时，它们的图像质量就不稳定了，相反FLIR K33和K55依然保证了它的图像质量。下面进行测试：在一个安全的、可以边烧边学的地方拍摄了一团火的图像。当在环境温度下观察热物体时，FLIR K33和更高分辨率的其他产品的图像质量相似。但是，当FLIR K33和更高分辨率的其他产品处于“低增益”（低增益意味着TIC在远超过环境温度的更大温度窗口中优化了它的图像）模式并排比较时，你可以看到图像质量上的差异。当你作为消防员处理现场时，低增益模式使您更容易看清高温火灾场景。FLIR K33与其他产品进行比较以FLIR K53为参照，FLIR K33与其他产品进行比较灵活场景增强技术FLIR专有的灵活场景增强（FSX）技术在实时热图像中提供了增强的细节，帮助消防员在较宽温度范围的场景中，也能看到低对比度的目标。超清晰、纹理更精细的图像能显示出更细微的细节，使消防员更容易识别物体、路径和火灾情况。左：没有FSX的热图像，右：有FSX的热图像使用的便捷性另一个需要考虑的特性是热像仪的设计。当戴着笨重的手套时，它容易握持和使用吗？您是否能够将其保持在舒适的位置，并使用屏幕在烟雾弥漫的房间中导航？FLIR K系列消防用红外热像仪的整个系列都采用了握把的外形和大型单按钮，符合人体工程学，易于手持、夹在装备上或从腰带上携带。虽然选择消防TIC有很多因素，但最重要的选择是对您的团队快速评估火灾现场和安全穿越浓烟的能力影响最大的功能。在高温下也能产生清晰图像的FLIR热像仪，可提供细节增强让消防员更好地理解场景，并且易于使用，是一款非常不错的消防员必备工具。通过与其他产品的对比FLIR K系列消防用红外热像仪凭借高端的技术和贴心的设计赢得了广大消防员的信赖

细胞是跨越了至少四个数量级的、复杂而精妙的模块化系统【1】。对细胞内模块化系统的刻画主要有两种方式，一是蛋白质荧光成像，一是蛋白质生物物理特性，这两种方面的技术可以产生大量的数据，但是这两种方式所产生的数据库具有不同的质量和分辨率，通常需要分别进行处理。那如何将两种方式的优点进行同时整合呢？近日，美国加州大学圣地亚哥分校Trey Ideker研究组（第一作者为博士生秦越）与瑞典皇家理工学院以及斯坦福大学Emma Lundberg研究组合作发文题为A multi-scale map of cell structure fusing protein images and interactions，将来自于人类蛋白质图谱（Human Protein Atlas）【2】的免疫荧光图像与BioPlex数据库【3】中亲和纯化结果进行整合，构建了多维度细胞整合图谱MuSIC1.0（Multi-scale integrated cell），对人类细胞中的结构层次进行了统一化的分析，从而解析出69个亚细胞系统，为整合各种各样不同类型的数据来创建全蛋白细胞模型铺平了道路。真核细胞由多种大的组分组成，比如细胞器、凝聚体或者蛋白质复合体，从而形成一个多维度的结构。人类蛋白图谱系统性地对人类细胞中蛋白质在亚细胞结构中定位进行了全面解析，与此同时质谱与亲和纯化（Mass spectrometry combined with affinity purification， AP-MS）技术将临近标记引入蛋白质组学探究之中，从而能够快速检测蛋白和蛋白之间的相互作用。因此，如果能将蛋白质成像与生物物理之间的关联结合起来，便可以对细胞结果进行更进一步地解析。为此，作者们构建了一种机器学习方法，可以将蛋白质成像与生物物理特性进行关联和集成，从而构建一个亚细胞结构组成组分的统一图谱。图1 蛋白质成像与AP-MS数据库整合策略首先，作者们使用深度神经网络（Deep neural network，DNN）对蛋白质图像与相互作用数据进行整合，确定每个平台中蛋白质的坐标，对蛋白质之间的距离进行校准和组合，从而确认在不同维度下蛋白质复合体的组装方式（图1）。这两个全方位的数据库均来自HEK293细胞。作者们对蛋白质配对之间的相互作用距离进行检测，举例来说，来自蛋白质复合体中的蛋白之间相互作用距离少于20nm，而细胞器中的蛋白质之间距离可能会超过1μm。作者们分析了661个蛋白质之间的所有距离，以识别相互接近的蛋白质组分。随着距离的变化，能够产生一个蛋白质多维度结构层次图谱（图2）。由此，作者们发现所构建的MuSIC系统能够以很广的范围对生物系统内的蛋白质相互作用进行测量和捕捉。图2 结构层次图谱建立和检测的流程在建立起该整合图谱后，作者们希望对MuSIC系统进行一个全局性的评估。MuSIC图谱中有370个蛋白以前未在AP-MS实验中用于亲和标记进行相互作用因子的钓取。因此，作者们对134个猎物蛋白进行标记进行AP-MS实验，从而检测到339个相互作用配对，进而对该整合图谱的准确性进行了全面的验证。在MuSIC发现的全新的亚细胞系统中，有一个由七个蛋白质复合体组成的直径估计为81nm的系统，作者们将此系统命名为前体核糖体RNA加工组装复合体（Pre-ribosomal RNA processing assembly，PRRPA）。为了对PRRPA复合体在前体rRNA加工中的作用进行确认，作者们使用siRNA对每个蛋白进行了敲降，发现所有的敲降都会一定程度上破坏核糖体RNA的成熟。另外，作者们使用RNA免疫共沉淀定量qPCR对这些蛋白结合45S前体rRNA的能力进行检测，再次证明了这些蛋白质在前体rRNA加工过程中的作用。同时作者们发现所建立的MuSIC系统也可以对一些蛋白质的功能进行更为全面的认识，包括发现已知蛋白的全新功能和未知蛋白的潜在功能。总的来说，该工作通过汲取蛋白质荧光成像与蛋白质生物物理特性两方面之长构建了多尺度细胞整合图谱MuSIC 1.0，进一步地提高了现有蛋白质荧光图像中信息的分辨率，也为蛋白质相互作用提供了空间维度的信息，为人类细胞中蛋白质组研究提供了更为全面的认识。原文链接：https://doi.org/10.1038/s41586-021-04115-9

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.

2021年6月1日，《增材制造 金属粉末性能表征方法》（GB/T 39251-2020）[6]正式实施， 该标准中明确要求按照《粒度分析 图像分析法 第2部分:动态图像分析法》（GB/T 21649.2- 2017）[3]来检测并计算金属粉末颗粒投影的球形度值。早在2018年，德国最大的学术组织德 国工程师协会（Verein Deutscher Ingenieure，VDI）在《Additive manufacturing processes, rapid manufacturing Beam melting of metallic parts Characterisation of powder feedstock》（VDI 3405 Part 2.3）[13]中已将动态图像分析法列为增材制造金属粉末粒度及粒形分析的首选方法；美国材料试验协会（American Society of Testing Materials，ASTM）在《Additive manufacturing — Feedstock materials — Methods to characterize metal powders》（ASTM 52907:2019）[12]中， 也将动态图像分析法列为金属粉末粒度分析的方法之一。此次GB/T 39251的实施，代表着我国在金属粉末表征领域与国际同步。 自1999年动态图像法被发明至今已有22年的发展历程，技术层面已经十分成熟，得益于其“所见即所得”的直接测量方法，如今在亚微米-毫米尺度内正被越来越多的用户推崇， 用于颗粒粒度与粒形表征。本文使用图像分析法，激光衍射法和筛分法分别测量了金属粉末的粒度与形状，从形状分析灵敏度、与传统方法对比以及对大颗粒的检测灵敏度等方面对测量结果进行了对比分析，论证了图像分析法在该领域的应用优势。 1. 动态图像法分析原理说明：1 分散态的颗粒；2 颗粒运动控制装置；3 测量区域；4 光源；5 光学系统；6 景深；7 图像采集 设备；8 图像分析设备；9 显示 图1 动态图像法流程图 动态图像分析流程：粉末样品在（2）颗粒运动控制装置的控制下，均匀分散地进入（3） 测量区域，（4）光源发射的可见光经（5）光学系统转变为平行光，平行光照射到粉末颗粒 后形成的颗粒投影被（6）图像采集设备拍摄捕捉，颗粒图像传输至（8）图像分析设备，统 计分析得到最终结果（9）。图2 基于双摄像头成像技术的Microtrac MRB动态图像分析仪Camsizer X2，分析范围0.8μm-8mm 2 . 动态图像法在增材制造领域的应用优势 增材制造金属粉末粒度一般在20μm-80μm之间并且分布尽可能窄，同时卫星颗粒、非球形颗粒、超大颗粒或熔结颗粒的含量应尽可能低，以提高粉末烧结性能并且避免成型缺陷。 另外，3D打印过程中仅有少部分粉末用于部件成型，另有大部分粉末需要回收利用，回收粉末是否仍然满足打印质量要求是金属粉末质量检测的重要课题。传统方法一般使用筛分法或 气流分级法分级金属粉末得到所需粒度段，使用激光衍射法和筛分法测定金属粉末粒度分布，使用扫描电镜观察金属粉末球形度。 2.1 快速准确定量分析颗粒形状 利用气雾法在不同生产条件下得到原始粉末，并使用筛分法筛选出＜60μm的1#与2#合 金粉末，使用SEM扫描电镜观察1#与2#合金粉末，得到图3样品图片，使用动态图像分析仪 Camsizer X2检测1#与2#合金粉末，得到图4的粒度分布与粒形分布曲线。图3 1#、2#合金粉末的扫描电镜图像图4 1#与2#合金粉末的粒度频率分布曲线（左）与球形度曲线（右）分析仪器：Microtrac MRB德国麦奇克莱驰 Camsizer X2 如图4所示，1#与2#样品粒度分布几乎完全重叠，但其球形度SHPT分布曲线呈现明显差 异，其中1#样品SHPT曲线整体更靠近右侧，表明1#样品的颗粒形貌更加规则。 表1 具有相同粒度分布的两个金属粉末样品的动态图像分析结果从表1中可知，1#与2#样品的D10、D50、D90值偏差仅有1μm左右，使用激光粒度仪根 本无法检测出两个样品的差异；使用SEM观察颗粒形状，如图3所示，虽然直观感觉1#样品 的形貌比2#样品更加规则，但SEM无法量化表征粒形数值，只能作为参考展示和定性分析； 使用动态图像法检测两个样品，球形度SPHT平均值分别为0.9166和0.8596，如果把球形度值 0.9作为球形颗粒认定标准的话，1#与2#样品SPHT＞0.9的球形颗粒占比分别为65.88%和 38.02%。动态图像分析仪仅用时4-5分钟，就统计了超过1000万颗颗粒信息，得到极佳的具 有统计代表性的结果。 2.2 粒度粒形同步分析 Microtrac MRB动态图像分析仪Camsizer X2采用两个420万像素的高分辨率摄像头，每 秒钟可拍摄超过300张图像，软件统计每一张图像中的每一颗颗粒粒度及形状数据。 使用Camsizer X2检测金属粉末得到颗粒投影原始灰度图像，如图5所示，使用图像分析 功能提取出两颗颗粒的粒度与粒形数据如表2所示。图5 动态图像法单颗粒投影原始图像 表2 单个颗粒粒度与粒形数据动态图像法拍摄统计每一颗颗粒的粒度及粒形数据，基于真实的颗粒测量，所见即所得， 不受样品折射率、遮光率的影响，不受筛网变形影响，检测结果比激光粒度仪和筛分仪更加 可靠。但是在新颁布的国家标准中，粒度分布测定方法仅列出了激光衍射法与筛分法，笔者 分析是在标准制定过程中，考虑到目前图像法分析仪的市场占有率远远低于激光粒度仪，出 于方法普遍性而做出的选择。在德国VDI和美国ASTM标准中，均将图像法列为粒度和粒形 分析方法之一，在后续的标准修订中我们应该改进。 2.3 与传统方法的对比 根据样品不同、检测方法不同、应用方向不同，颗粒粒径有多种不同定义，如图6所示。 图 6 常用的颗粒粒径定义 Xc min：颗粒弦长，从 64 个不同方向测量颗粒在该方向上的最大弦长 Xc，取 64 个弦长值中最小的一 个作为颗粒弦长 Xc min，Xc min常用于和筛分法结果对比。 Xarea：等效球径，与颗粒投影面积相等的圆形的直径，Xarea 常用于和激光衍射法结果对比。 XFe max：颗粒长度，从 64 个不同方向测量颗粒在该方向上的费雷特直径 XFe，取 64 个费雷特直径中最大的一个作为颗粒长度 XFe max，即颗粒的最大卡规径。 动态图像法根据颗粒投影所占据的像素数量与位置，一次进样可以检测图 6 中 3 种不 同的粒径定义。 2.3.1 动态图像法与激光衍射法的对比 激光粒度仪一般基于米氏理论或弗朗霍夫理论，利用颗粒对光的散射现象，根据散射光 能的分布计算被测颗粒的粒度分布：当样品颗粒的散射光分布与某一大小的球形颗粒的分布 一致时，即认为样品颗粒大小等于该球形颗粒的直径。即激光粒度仪所测粒径为图6中的等 效球径Xarea，对于大部分非规则的颗粒样品，激光粒度仪测量结果存在系统性偏差。 分别使用动态图像分析仪与激光粒度仪测量4种不同形状的金属粉末，得到图7的粒度累积分布曲线。图7 激光粒度仪与动态图像分析仪粒度累积分布曲线对比 动态图像分析仪器：Camsizer X2（Microtrac MRB） 激光粒度分析仪器：Sync（Microtrac MRB） 红色曲线：Xc min 颗粒弦长；绿色曲线：Xarea 等效球径；蓝色曲线：XFe max 颗粒长度；黑色曲线：激光粒度 使用动态图像分析仪可以同时得到颗粒弦长Xc min、等效球径Xarea与颗粒长度XFe max三条 曲线，如果样品是球形颗粒，如图7中Sample1与Sample2所示，3条曲线差距很小；如果样品 中含有非球形颗粒，如图7中Sample3与Sample4所示，3条曲线就会呈现明显差异，并且样品 越不规则，3条曲线差异越明显。激光粒度仪无法区分颗粒宽度与长度，其检测结果一般位 于动态图像分析仪的颗粒弦长与颗粒长度之间。Sample2为通过53μm孔径筛网的金属粉末，所有颗粒的弦长均应小于53μm，只有部分 颗粒的长度可能大于53μm。如图7所示，Sample2的红色曲线Xc min上限D100＜53μm，只有 蓝色曲线XFe max检测到少量＞53μm的颗粒，而黑色曲线激光粒度数据显示有超过5%的颗粒 ＞53μm，与实际存在误差。这表明，激光粒度仪对颗粒粒度上限的检测精度不够准确，图像分析仪可以准确检测粒度上限D100，更接近真实结果。 2.3.2 动态图像法与筛分法的对比 筛分法作为一种经典的颗粒分级与粒度分布测量方法，被广泛应用于金属粉末的质量控制，此次实施的国家标准中，建议＞45μm的金属粉末可以采用筛分法来测定粒度及粒度分布。筛分法的优点是检测范围宽、重复性好、设备成本低，缺点是检测效率低，人为误差大， 受筛网变形影响大。目前所用的筛网一般是金属丝编织筛网，网孔大小指方形网孔编织丝线 间的垂直距离。理论上标准球形颗粒通过筛网的最小孔径等于其颗粒直径，非球形颗粒通过 筛网的最小孔径约等于其颗粒弦长，如图4所示。 分别使用筛分法和动态图像法测量某粒度区间位于100μm-5mm的宽分布塑料颗粒，得到图8所示曲线。图8 宽分布塑料颗粒动态图像法与筛分法一致性曲线，横坐标为筛网目数 动态图像法分析仪器：Camsizer P4（Microtrac MRB） 筛分法分析仪器：AS200C（Retsch GmbH） 如图8所示，即使是粒度分布非常宽的样品，动态图像分析仪Camsizer也能够准确检测， 检测结果Xc min与筛分法结果高度一致，可以直接替代筛分法用于金属粉末的粒度和粒度分布测定。 实际筛分过程中，由于筛网的产地不同、标准不同、质量不同等多方面因素，再加上筛分过程中的人为误差，常常会产生非常大的筛分误差。为减小筛分误差，首先应选用经过计量认证的不易变形的标准筛网，其次，应使用振动筛分仪器在标准程序下进行筛分。 2.4 超大颗粒的检测灵敏度 增材制造金属粉末中少量大颗粒的存在会很大程度上影响粉体流动性和铺粉效率，从而影响成型件的结构强度，容易形成空隙和划痕，所以需要对金属粉末的粒度分布，尤其是超大颗粒的含量进行严格的控制。传统的激光粒度仪由于分析原理限制，对于超大颗粒的检测灵敏度仅为 2%左右。德国麦奇克莱驰 Microtrac MRB 的动态图像分析仪 Camsizer X2 采用 双摄像头技术，拍摄区域宽，分析精度高，对超标颗粒检测灵敏度可达 0.01%。 在约5克＜80微米的金属粉末样品（图9 上左）中加入约0.005克（0.1%）的超过200μm 的大颗粒（图9 上中），使用Camsizer X2检测该混合样品得到图9下粒度分布曲线。‍图9 动态图像分析仪Camsizer X2对超大颗粒的检测灵敏度 如图9下所示，Camsizer X2准确检测到0.1%的超大颗粒。继续添加不同组分的超大颗粒， 验证Camsizer X2对大颗粒含量的识别精度，得到如表3结果： 表3 Camsizer X2对不同组分大颗粒的检测精度即使低至0.005%含量的超大颗粒，Camsizer X2也能够准确识别，依靠其双摄像头成像 技术，Camsizer X2超宽的检测范围不会漏拍任何颗粒。 3. 静态图像分析法在增材制造领域的应用 此次实施的标准中，显微镜法也是测量粉末球形度的方法之一。显微镜配备测量软件， 即为一台静态图像分析仪器，方法依据《粒度分析 图像分析法 第1部分：静态图像分析法》 （GB/T 21649.1 2008）[4]。图10 德国麦奇克莱驰Microtrac MRB静态图像分析仪Camsizer M1 静态图像分析仪Camsizer M1配备最多6个不同倍数的放大镜头，可以清晰拍摄细至0.5 微米的颗粒，检测上限可达1.5毫米，完全覆盖金属粉末的粒度范围。 与动态图像法一样，静态图像法同时检测颗粒的多项粒度与粒形参数，如图13所示。分 别使用动态图像分析仪Camsizer X2与静态图像分析仪Camsizer M1检测粒度区间位于38-53 μm和90-106μm的颗粒样品，对比两种方法的优劣，得到图11所示粒度频率分布曲线与表 4检测数据。‍图11 动态图像分析与静态图像分析结果 动态图像分析仪：Camsizer X2 （Microtrac MRB） 静态图像分析仪：Camsizer M1 （Microtrac MRB） 表4 动态图像分析与静态图像分析检测结果静态图像分析仪样品统计量少，容易产生取样误差，适合窄分布的样品。由于颗粒统计量少，所以大颗粒对静态图像分析仪检测结果影响较大，如图11所示，90-106μm样品的静 态图像分析曲线连续性较差，为了增加颗粒统计数量提高统计代表性，静态图像分析仪检测 时间一般在10分钟以上。 由表4可知，窄分布细颗粒样品的动态图像与静态图像检测结果一致性较好，宽分布粗颗粒样品一致性较差；动态图像比静态图像分析时间短，颗粒统计量大。 同时，静态图像分析要求颗粒应以合适浓度均匀分散在载玻片上。Camsizer M1配备专门的粉末分散装置M-jet，使用10-70kPa的负压均匀分散粉末，避免由于分散不均造成的颗粒 堆叠、黏连现象，分散效果如图12所示。图12 采用M-jet分散的金属粉末总览图 Camsizer M1采用透射光与入射光两种光源，能够从多角度拍摄分析金属粉末，在软件中分别读取入射光颗粒图像与透射光颗粒图像，见图13。图13 Camsizer M1入射光（左）与透射光（右）拍摄的金属粉末原始图像 由于颗粒处于静止状态，并且光学系统性能更加优秀，静态图像分析仪的成像质量一般远远优于动态图像分析仪。Camsizer M1的入射光图像（图13 左）能够拍摄颗粒表面细节， 观察卫星颗粒、熔结颗粒以及异形颗粒的状态，有助于更深层次了解金属粉末。 总结 图像分析法在亚微米-毫米尺度内正被广泛应用于粉体粒度分布与颗粒形貌的分析，完美适用于增材制造金属粉末。 图像分析法分为动态图像分析与静态图像分析两种，动态图像法的优势是统计代表性好、 检测时间短，检测结果可以与激光衍射法和筛分法对比，适用于金属粉末的快速准确质检； 静态图像法的优势是图像清晰度高，可以观察更多金属粉末的表面细节，适用于研发，但静态图像法检测时间长、统计代表性有待提高，取样量少容易产生取样误差，摄像头的聚焦范围窄，不适用于宽分布样品的检测分析。参考文献 1. Microtrac MRB. 066 Metal Powders with Lazer Diffraction and Image Analysis Sync X2 EN 2. 郭瑶庆, 严加松, 舒春溪,等. 催化裂化催化剂形貌分析方法的建立[J]. 工业催化, 2020(3):73-77. 3. GB/T 21649.2-2017,粒度分析 图像分析法 第2部分:动态图像分析法[S]. 4. GB/T 21649.1-2008,粒度分析 图像分析法 第1部分:静态图像分析法[S]. 5. GB/T 15445.6-2014,粒度分析结果的表述 第6部分:颗粒形状和形态的定性及定量表述[S]. 6. GB/T 39251-2020,增材制造 金属粉末性能表征方法 7. 罗章, 蔡斌, 陈沈良. 动态图像法应用于海滩沉积物粒度粒形测试及其与筛析法的比较 [J]. 沉积学报, 2016, 34(005):881-891. 8. 涂新斌, 王思敬. 图像分析的颗粒形状参数描述[J]. 岩土工程学报, 2004, 26(5):659-662. 9. 杨启云, 吴玉道, 沙菲,等. 选区激光熔化用Inconel625合金粉末的特性[J]. 中国粉体技术, 2016(3):27-32. 10. [1]刘鹏宇. 典型选区激光熔化粉末的特性及其成型件组织结构的研究[D]. 兰州理工大 学. 11. Nan D , Zz A , Jl B , et al. W–Cu composites with homogenous Cu–network structure prepared by spark plasma sintering using core–shell powders - ScienceDirect[J]. International Journal of Refractory Metals and Hard Materials, 2019, 82:310-316. 12. EN ISO/ASTM 52907-2019,Additive manufacturing - Feedstock materials - Methods to characterize metal powders[S]. 13. VDI 3405 Blatt 2.3:2018-07 Additive manufacturing processes, rapid manufacturing - Beam melting of metallic parts - Characterisation of powder feedstock[S].作者：王瑞青 德国麦奇克莱驰 Microtrac MRB

日前，来自梅奥诊所（Mayo Clinic）等机构的研究人员在美国神经科学学会年会（Society for Neuroscience' s annual meeting）上报告称，他们研制出了一台名为 Harmoni 的深部脑刺激（DBS）植入设备，首次能够在进行电刺激的同时，监测大脑内部的电反应和化学反应。该设备已经在大鼠和猪等实验动物身上进行了测试。 深部脑刺激技术长期以来被用于治疗运动障碍，但现在已迅速发展为针对包括抑郁症、抽动秽语综合征、强迫症甚至老年痴呆症等神经疾病的一种实验性疗法。尽管相关治疗取得了一些令人鼓舞的成果，但关于植入大脑深部的刺激设备所传递的电脉冲是如何影响神经回路和改变患者行为的，科学家所知并不多。现在，这个深部脑刺激设备原型或许能够提供一些答案。未参与这项研究的凯斯西储大学生物医学工程师 Cameron McIntyre 表示：“这是我们此前在人类身上无法真正获取的新数据。”该团队希望，这个设备能够确定大脑中哪些电信号和化学信号与一些症状的存在和严重性实时相关，比如帕金森氏症患者所经历的震颤。这些信息有助于揭示脑深部刺激在何处和如何发挥其对大脑的治疗性影响，以及为什么有时候会失败。 Harmoni 是基于现有深部脑刺激技术的电子记录能力研发而成的，其增添了应用于动物研究的化学传感技术。该设备采用一种被称为快速扫描循环伏安的方法，在大脑内施加一个局部电压变化，将电子短暂拉离特定的神经递质，从而产生可以测量的电流。神经递质是大脑中激活或抑制神经元的化学物质，每个神经递质分子生成的电化学签名不同，每隔 10 毫秒，就可以根据签名来识别神经递质并估测它的浓度。研究团队已经利用大鼠和猪对 Harmoni 系统的一部分进行了测试。手术中，他们先通过功能性磁共振成像技术找到对植入部位的电脉冲作出响应的大脑区域，然后在此插入化学和电子传感器，就能够合成一幅显示神经元如何受激并释放出何种神经递质作为响应的图像。动物实验的初步结果表明，通过刺激底丘脑核， Harmoni 能够测量出大脑尾状核中神经递质多巴胺水平的上升。而这正是建议用深部脑刺激法治疗帕金森氏病采用的机制之一。该设备的人体试验也在逐步推进中。但研究项目负责人、梅奥诊所的神经外科医生 Kendall Lee 表示，这项研究还处于早期阶段，他们正设法让记录电极更耐用，同时让设备更加小型化，以便能够植入患者体内。研究的合作者、孟菲斯大学神经科学家 Charles Blaha 强调，还需要深入了解大脑的健康和紊乱状态分别用何种电化学签名来描述，以及如何刺激大脑才能使其保持健康模式。

众所周知，随着红外技术的不断发展，红外热成像技术的应用领域拓展延伸到各个行业，如安全防护、工业生产、电力检测、机器视觉、国防以及自动驾驶等。在我们应用的过程中，哪些是我们最关注的呢？其中红外图像的清晰度一定是重点，今天小菲就来说说FLIR红外热像仪是如何呈现图像清晰度！UltraMax图像增强技术搭配FLIR MSX® （多波段动态成像）技术让您拍摄的红外图片细节更清晰、对比更明显具体是怎么回事呢？下面小菲为您详细道来~UltraMax：放大细节UltraMax图像增强技术，是超分辨率的一种类型，它能捕捉一系列热图像信息，并将数据合并成一个新图像，生成的热图像具有比普通拍摄的热图像高出四倍的像素，且生成的图片为全辐射测量数据。比如原图分辨率为640x480的T630sc和T650sc红外热像仪能生成120万像素的UltraMax图像，在使用FLIR红外热像仪的过程中，您可以通过热像仪的设置菜单根据需要选择开启或关闭UltraMax功能。效果前后对比图想要了解UltraMax(超级放大)技术更多信息的小伙伴，可以点击这里：小菲课堂｜菲力尔专属UltraMax技术，帮你清晰看图像！FLIR MSX® ：增强细节FLIR多波段动态成像(MSX)技术，是菲力尔的专利技术（专利号：201380073584.9）。FLIR MSX技术，能够将可见光相机拍摄的关键细节信息实时添加到整幅红外图像之中，它不仅仅是简单地将热图像和可见图像的融合，它会尽可能捕获有用的可见细节，如线条和边缘等，然后直接叠加到热图像上。MSX® 技术改善了低分辨率热像仪拍摄的图像细节较为模糊的短板。红外图像和添加MSX® 的图像，细节立现想要了解FLIR MSX技术更多信息的小伙伴，可以点击这里：小菲课堂｜详细解析FLIR专利技术——FLIR MSX® 为了更好地服务广大用户Teledyne FLIR在不断完善先进技术除上述两项先进技术外还有很多其他特色技能比如可以拍摄极端温差的FLIR超帧技术穿透烟雾的灵活场景增强（FSX）技术FLIR红外成像引导测量技术（IGM™ ）

德国ibidi的ibiPore可以实时观察流动、剪切情况下的细胞侵袭、迁移、细胞相互作用等实验。对实验结果进行观察统计时，不需要将膜取下，也不需要将另一边的细胞擦掉（经常将膜擦破，导致实验失败），可直接将μ-Slide放于显微镜下观察统计。细胞可以通过两种方式，选择贴壁于氮化硅膜的上下两侧。可以把细胞种植在膜下边，避免自由落体的说法，大大提高了实验的准确性。21世纪注定是一个生命科学的世纪，科研工作者们如果想在这个世纪去决胜，能做到一点，不仅要好的idea，领先的技术，更需要得心应手的好工具。所谓工欲善其事必先利其器，今天为大家介绍德国ibidi的μ-Slide ibipore SiN (图1), 一款具有多孔氮化硅膜的μ-Slide载玻片，可用于实时观察流动、剪切力条件下的细胞侵袭、迁移以及细胞相互作用的可视化的“ transwell ”，更多应用请参阅文中（Intended Use的相关内容）。图1. ibipore及ibipore SiN氮化硅膜培养细胞的染色结果。图片背景为在ibipore氮化硅膜上培养细胞的荧光染色结果，规则排布的白色圆点为氮化硅膜的孔隙ibipore有上下两个独立的通道（见图2），两个通道 overlap 的区域由一个孔径大小均一的氮化硅膜隔离开（见图3）。两个通道可以分别培养细胞，通过两种方式，细胞可以贴壁于氮化硅膜的上下两侧。在细胞侵袭实验中，普通的transwell只能将细胞培养在上侧，这样所得到的实验结果并不能明确的说明是由于重力作用还是侵袭能力本身造成的。而ibipore考虑到这一因素，建议实验者在氮化硅膜的下侧进行细胞培养，检测细胞向上侧通道进行迁移的能力，进而巧妙的排除了重力作用对侵袭实验的影响。配合ibidi流体剪切力系统以及加热孵育系统，可以在流动、剪切力条件下实时的观察细胞的侵袭以及迁移等实验。德国ibidi公司为满足不同实验的需求设计了不同孔径的氮化硅膜（见图4）。ibipore与传统的transwell实验最大区别有三点：①. ibipore可以在上下两个通道中培养细胞，这样可以观察细胞向上的侵袭情况，排除以往实验中重力作用的影响；②. ibipore中间的氮化硅膜具有良好的光学特性，可以实时成像观察侵袭情况，也可以进行免疫荧光染色实验；③. ibipore可以配合ibidi流体剪切力系统，观察淋巴细胞等在流动状态下的侵袭情况。ibipore产品介绍ibipore产品特点：* 透过薄而多孔的薄膜获得卓越的光学性能* 有着广泛的应用，细胞可完全粘附到顶部-基底* 对于不同细胞类型有多种孔径大小可以选择应用：1.流动状态下跨内皮细胞迁移2.2D或3D凝胶内细胞层的共培养和传输分析3.顶部-基底细胞极性分析4.顶部-基底梯度的细胞屏障模型分析5.细胞迁移分析（例如，用于研究肿瘤侵袭或转移）在μ-Slide ibiPore IV型胶原涂层3μm孔径中人类内皮细胞的免疫荧光染色，相位对比度、DAPI（蓝色）、VE钙粘蛋白（绿色）和F肌动蛋白（红色）的叠加图像。技术特点：1.SiMPore的微孔氮化硅膜2.中间具有多孔光学膜的跨通道结构3.优异的光学性能，堪比盖玻片4.孔径大小0.5μm，3μm，5μm，8μm供选择5.中间膜0.4µ m（400 nm）6.使用工作距离0.5mm的物镜7.与ibidi泵系统（流体剪切力系统）完全兼容8.下部通道中明确的剪切力和剪切速率范围µ -Slide ibiPore SiN工作原理µ -Slide ibiPore SiN由插入两个通道之间的水平多孔膜组成。上部通道是膜上方的静态储液池。下部通道是灌注通道，用于对附着在膜上的细胞施加限定的剪切应力。上部通道和下部通道仅通过隔膜彼此连通。图2. ibipore组成示意图多孔膜由氮化硅（SiN）制成，这种材料具有非常高的化学和机械稳健性。400nm厚的氮化硅膜非常适合成像和显微镜观察，没有任何自发荧光或透明度问题（如玻璃）。SiN材料可以直接用于贴壁细胞培养，也可以选择用ECM蛋白包被。应用建议：孔径 & 孔密度什么是孔密度孔密度是指膜的空隙体积分数。是孔隙的体积除以膜的总体积。下面的图形为采用相同的放大倍数。图3. 不同孔径的氮化硅膜不同应用的建议孔径：不同的细胞大小和直径不同，根据具体实验请选择不同孔径图 4. 为不同应用推荐的不同孔径的氮化硅膜Intended Use经证实的应用这些应用已由ibidi研发团队或者我们的用户进行过试验。Endothelial Barrier Assays内皮屏障分析在膜一侧培养单层细胞。细胞可以在静止或者流动剪切力条件下培养。Co-Culture and Cell Barrier Assay共培养和细胞屏障分析在膜的两侧分别培养单层细胞。通过这种方法可以进行信号传递、共培养以及迁移实验（例如，分析药物通过上皮或内皮屏障的传递）。Apical-Basal Cell Polarity Assays顶端-?基底端细胞极性分析3D凝胶基质中的化学因子可以导向在膜另一侧培养的单层细胞的极性发生。Potential Use潜在应用以下示例将讲述该产品进一步的潜在应用。ibidi仍需在内部测试这些应用，因此我们无法提供特定的实验方案。但是，从技术角度来看，这些应用应该是可行的。Trans-Membrane Migration in 2D/2D跨膜迁移在膜的一侧培养单层细胞。可以观察悬浮的白细胞在流动状态下的滚动、粘附以及侵袭情况。Cell Transport in a 3D Gel Matrix细胞在3D凝胶基质中的传递3D凝胶基质中的细胞迁移：在流动状态下，观察白细胞的滚动、粘附以及向3D凝胶基质中肿瘤细胞方向的迁移情况。Application Examples 应用实例MDCK和NIH-3T3细胞的相差显微镜观察Madin-Darby犬肾（MDCK，左）和NIH-3T3（右）细胞在μ-Slide ibiPore SiN，孔径0.5μm的玻片中，无蛋白质包被。接种后，将细胞在静态条件下在培养箱中保持20小时。相差显微镜，4倍物镜。请注意，这张图像中的中心多孔区域看起来更暗，因为0.5μm的孔隙无法用低分辨率物镜分辨。流动条件下HUVECS的相差显微观察人脐静脉上皮细胞（HUVEC）在μ-Slide ibiPore SiN中，孔径3μm的玻片中，有纤连蛋白包被。将细胞接种并在具有ibidi泵系统/流体剪切力系统的流动条件（10达因/cm2）下在培养箱中保持12小时。固定后的相位对比显微镜，10倍物镜。流动下HUVECs F肌动蛋白细胞骨架的荧光显微镜观察人脐静脉上皮细胞（HUVEC）在μ-Slide ibiPore SiN，孔径5μm玻片中的免疫荧光染色，有纤连蛋白包被。将细胞接种并在具有ibidi泵系统/流体剪切力系统的流动条件（10达因/cm2）下在培养箱中保持12小时。绿色：肌动蛋白（鬼笔肽），蓝色：细胞核（DAPI）。荧光显微镜，20倍物镜。选择指南：ibidi跨膜分析实验解决方案参考文献：Salvermoser, Melanie, et al. "Myosin 1f is specifically required for neutrophil migration in 3D environments during acute inflammation." Blood, The Journal of the American Society of Hematology 131.17 (2018): 1887-1898. 10.1182/blood-2017-10-811851Rohwedder, Ina, et al. "Src family kinase-mediated vesicle trafficking is critical for neutrophil basement membrane penetration." Haematologica (2019). 10.3324/haematol.2019.225722Non-Recommended Applications不建议的应用因技术原因，本产品不适用于以下应用，应避免使用.本产品不适用于：1.上通道灌流2.两个通道的灌流3.跨膜流动4.筛选应用订购信息

近日，全国汽车标准化技术委员会正式发布了国家标准《汽车用被动红外探测系统》（GB/T 43249-2023），该标准自2018年开始历经5年时间，在各方组织的联合推动下，终于成功面世发布。众多红外热成像企业包括海康微影、睿创微纳、高德红外、飒特红外、轩辕智驾等，依托公司强大的科技实力与多年红外技术的沉淀，全程参与并大力支持该国标实施发行，推动红外热成像技术在汽车行业的应用和发展。什么是被动红外技术被动红外技术简单理解就是红外热成像技术，该技术最先在军事上应用，但随着市场需求的扩大和更多资本的投入，热成像技术逐渐扩展到预防检测、消防、制程控制、安防、汽车、环境监测等民用领域。被动式红外技术是利用大于绝对温度的物体自身会向外发射一定波长的红外光束的原理，并利用红外图像传感器来感知目标物，也就是热成像技术。其探测范围广、距离远、穿透性强、防强光照射。在汽车领域里，基于红外热成像技术的夜视系统可以大幅提升汽车夜间视觉感知能力。这一功能前些年由国外垄断与技术封锁，原本只在高端进口车型才有配置。近年来随着软硬件实现国产化，红外热成像夜视系统这只“旧时王谢堂前燕”已然“飞入”更多的寻常车型，并成为前装后装市场新的增长点。左图为可见光，右图为远红外《汽车用被动红外探测系统》标准实施的意义《汽车用被动红外探测系统》国家标准的实施，标志着车载红外热成像技术行业内的权威认可。车载红外热成像产品可广泛应用于乘用车、商用车、特种车、高铁和轨道交通的前装、后装及智能驾驶解决方案等，能解决雾霾雨雪等恶劣天气环境、夜间光照不良、眩光视线不佳等影响安全驾驶的重点问题，结合可见光摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器实现多维感知，提升智能驾驶系统的安全性和可靠性。红外热成像的加速“上车”，将开启智能驾驶的新蓝海。

扫描隧道显微镜 Scanning Tunneling Microscope 缩写为STM。它作为一种扫描探针显微术工具，扫描隧道显微镜可以让科学家观察和定位单个原子，它具有比它的同类原子力显微镜更加高的分辨率。此外，扫描隧道显微镜在低温下（4K）可以利用探针尖端精确操纵原子，因此它在纳米科技既是重要的测量工具又是加工工具。1亿倍分辨率与再次超越早在2018年，康奈尔大学的研究人员制造了一款高性能的STM隧道扫描探测器，与最新算法驱动的所谓的typchography相结合，将最先进的电子显微镜的分辨率提高了三倍，达到1亿倍的放大率创造了世界纪录。但是尽管取得了这样的成功，但这种方法有一个弱点。它仅适用于几个原子厚的超薄样品。任何较厚的物质都会导致电子以无法解开的方式散射而无法成像。近日，由大卫穆勒（Samuel B.Eckert）的工程学教授再次领导的一个团队利用电子显微镜像素阵列检测器（EMPAD）结合了更复杂的3D重建算法，将自己在2018年创造的记录又提高了两倍。成像分辨率是如此精微，剩下的唯一模糊是原子本身的热抖动！最新放大一亿倍的原子图像“这不仅创造了新纪录，”穆勒说。“已经达到了一种有效地成为分辨率极限的机制。我们现在基本上可以很容易地弄清楚原子的位置。这为我们想要的事物开辟了许多新的测量可能性它可以解决很长一段时间的问题-消除光束在样品中的多重散射（Hans Bethe在1928年提出），这是我们过去无法很好解决的问题。”气相色谱法的工作原理是扫描材料样品中重叠的散射图案，并寻找重叠区域中的变化。穆勒说：“我们正在追寻图案的光点，这很像你的宠物猫对激光笔的光点着迷一样！” “通过查看图案的变化，我们能够计算出引起图案的物体的形状。”检测器略微散焦，使光束模糊，以捕获最大范围的数据。然后，通过复杂的算法重建该数据，从而获得具有皮米（万亿分之一米）精度的超高精度图像。“通过这些新算法，我们现在能够校正显微镜的所有模糊，以至于我们剩下的最大模糊因子是原子本身会振动的事实，因为这是原子在绝对零度之上就会发生的情况”，穆勒说。“当我们谈论温度的高低时，我们实际上是在测量的是原子振动多少的平均强度。”左侧的扫描透射电子显微镜通过样品发射窄束电子，来回扫描以产生图像。右侧的像素阵列检测器读取着陆点，并从该着陆点读取每个电子的散射角，从而提供有关样品原子结构的信息。研究人员可能通过使用一种由较重的原子组成的材料（其振动较少）或冷却样品来再次刷新他们的记录。但是即使在绝对零度下，原子仍然具有量子涨落，因此改善不会很大。这种最新形式的电子谱图分析技术使科学家可以在其他三个成像方法中隐藏单个原子的情况下，在所有三个维度上定位单个原子。研究人员还将能够一次发现异常结构中的杂质原子，并对它们及其振动进行成像。这对成像半导体，催化剂和量子材料（包括用于量子计算的那些材料）以及分析将材料连接在一起的边界处的原子特别有用。这种成像方法也可以应用于厚厚的生物细胞或组织，甚至可以应用于大脑中的突触连接，穆勒称之为“按需连接基因组学”。尽管该方法既耗时又计算量大，但可以使用功能更强大的计算机结合机器学习和更快的检测器来使其效率更高。“我们希望将其应用到我们所做的一切中，”穆勒说，他是康奈尔大学纳米科学部Kavli研究所的共同负责人，并且是康奈尔大学激进协作计划的一部分，纳米科学与微系统工程（NEXT Nano）工作组的联合主席。“直到现在，我们所有人都一直戴着非常糟糕的眼镜。现在我们实际上已经拥有了一副非常好的眼镜。为什么您不想要摘下旧眼镜，戴上新眼镜并一直使用呢？ ”

近期，来自瑞士Friedrich Miescher Institute for Biomedical Research研究所的P. Liberali组与Viventis公司工程师合作，使用长时间高分辨类器官光片显微镜-LS2在bioRxiv上在线发表了题为Open top multi sample dual view light sheet microscope for live imaging of large multicellular systems的文章。这篇文章对该技术的核心细节进行详尽展示。 长时间高分辨类器官光片显微镜-LS2是由瑞士Viventis公司推出的一款全新光片成像平台，可实现活细胞的长时间、高分辨、高通量、多样品同时成像，非常适合对直径达300μm的光敏样品（如卵母细胞，胚胎和类器官）进行长期实时高时空分辨率和低光毒性的观察与成像。该技术一经推出便已发布多篇Science/ Nature主刊 [1-5]。点击观看：长时间高分辨类器官光片显微镜-LS2肠道类器官成像效果 摘要： 多细胞系统会在数周内从单个细胞生长成为类器官、由数千个细胞组成完整组织，此类样品的实时成像一直具有挑战性。为了跨越这些长时间、空间尺度的难题，本文作者提出了一种开放式顶部双侧成像和双侧照明的光片显微镜，专门用于单细胞分辨率的发育过程中的大型样本的实时成像。作者使用新开发的光片显微镜对多种样品进行实时成像研究，结果突出显示了其在大型标本(如成熟的肠道类器官等)中获得定量单细胞信息的能力。 研究背景： 单个细胞发育成为复杂组织的动力学、可视化以及潜在分子机制的理解是细胞和发育生物学的首要目标。然而，这些复杂的生物现象往往跨越大的空间和时间生物学尺度，特别是类器官等体外模型系统，经常受到样品间异质性的影响。设计用于此类系统实时成像的显微镜需要在每个实验中提供高样品通量才能得出结论，且需要为光散射较大的样品提供足够的空间和时间分辨率和高图像质量，同时最大限度地减少光剂量并保持样品上样方便。目前，大多数的光片显微镜技术由于其低光毒性成为了克服上述一些挑战的技术方案之一。但这些技术仅限于每次实验仅对一个或极少数样品进行成像，且这些系统缺乏从对侧进行多视成像的可能性，不适合发育较大的样本。文章亮点： 本文展示了一种开放式、双侧成像和双照明的长时间高分辨类器官光片显微镜-LS2。其结合了多视图光片显微镜的优点，具有开放式几何形状和多孔样品支架，可以对大型多细胞系统进行长期多位置3D实时成像。作者通过对小鼠肠道、肝脏和唾液腺类器官、类原肠胚、水螅和人结肠癌类器官的长期实时成像，展示了该系统在各种模型系统中实现高图像质量的能力，其尺寸可达550 μm，记录时间长达12天。此外，本文获得了跨生物尺度的定量特征，并通过对肠道类器官和类原肠胚的跟踪和分割提供了详细的单细胞分析，这是新开发的Viventis长时间高分辨类器官光片显微镜-LS2才能实现的。详细数据： 本文展示的光片显微镜包含两颗相对的照明物镜(尼康10X, NA 0.2)，每颗从水平面略微向上倾斜，从两个侧面照亮样品，两颗相对的成像物镜从两个方向成像(尼康16X, NA 0.8， 该系统也兼容尼康25X, NA 1.1)(图1)。这种几何形状在两个照明物镜上方创造了一个无阻碍的线性空间用于定制设计的多孔样本池(图1-2)，该样本池包含多达四个可互换的样品室阵列， 用于多位置成像。浸入介质被放置在一个储层中，填充两个水浸入检测物镜之间的空间。 为了获得两个相对的光片以尽可能大的角度照亮样品,作者使用了超长工作距离的空气物镜， 通过玻璃窗将照明光耦合到浸入介质中，并设计了一个定制的校正三重透镜来补偿球面和色差。物镜区域是具温度控制的，样品被封闭在一个控制CO2浓度的隔间中。额外的光束路径是使用其中一个检测物镜作为聚光镜来照亮样品并获取透射光图像。为了以最佳方式安装不同的生物样品，作者在热成型过程中开发了由氟乙烯丙烯(FEP)箔制成的可定制腔室。该腔室适合于两颗检测物镜之间的6毫米空间区域，并允许从顶部加液、移液，满足不同生物样品的活细胞培养要求。 图1 长时间高分辨类器官光片显微镜-LS2光路图图2 长时间高分辨类器官光片显微镜-LS2物镜及样本池视图 在作者之前的工作中，使用了本文所介绍的显微镜的前身，上一代技术的显微镜只构建了一个检测物镜来跟踪发育中的肠道类器官中的细胞。 然而，所提供的成像深度不足以跟踪较大标本中的细胞，包括成熟的类器官。新设计的双成像物镜、双侧照明方法克服了这一障碍。 作者使用细胞周期报告基因FUCCI2，在3天的时间过程中对成熟小鼠肠道类器官的隐窝和绒毛形成进行成像(图2和视频2)。 在隐窝和绒毛形成的背景下监测细胞周期状态。 使用多位置成像，同时获得了多个类器官的数据集。单细胞分辨率的双色成像深度为360μm， 时间分辨率为10分钟(视频1)，以无与伦比的细节显示发育中的小鼠肠道类器官的整体动力学。整个单细胞的可视化样本量要求通过双侧成像实现高图像质量。我们通过将单个检测物镜的XZ部分与融合数据进行比较来说明这一点(图2)。 随着成像深度的增加， 单个视图的切片显示出预期的退化，而融合的数据由两个视图的最佳质量组合组成，并且能够在整个体积中绘制单个细胞(视频2)。这种策略对于整个样本的3D成像是十分必要的。点击观看：小鼠肠道类器官的隐窝和绒毛形成 为了进一步评估使用两个相对的成像物镜对图像质量的改善，作者通过计算两个物镜的每个z截面的离散余弦变换DCT来比较图像质量随成像深度的增加。例如，对肠道和人类结肠癌类器官进行了比较(图3)。两种模型系统都显示，随着成像深度和距离检测物镜的距离增加，图像质量明显下降，这可以通过组合来自两个相反物镜的数据来补偿。综上所述，双重检测物镜对于保证大样本的高图像质量的重要性。 图3 肠道和人类结肠癌类器官成像及单细胞分析 为了说明新发布系统的高性能，作者对尺寸从200μm到550μm的多种样品进行了成像，并进行了长达12天的连续成像：小鼠肝类器官，人类结肠癌类器官，小鼠腮腺唾液腺类器官，和类原肠胚。此外，新发布系统的样品安装策略不仅支持各种不同标本的开发，而且可以进行平行化学扰动的实验。在相同的成像实验中，四个腔室中的每一个都可以用于特定的条件，每个腔室内有许多单独的位置成像。我们分析了PGE、Forskolin和NaCl诱导的高渗休克对肠道类器官的机械渗透作用。3分钟的高时间分辨率(视频3)显示了对各自治疗的快速类器官膨胀和收缩。 点击观看：平行的PGE、Forskolin和NaCl对肠道类器官的影响 此外，为了证明新发布显微镜的多定位能力，作者以10分钟的时间分辨率对25个成熟的肠道类器官进行了平行成像，每个类器官的体积为360μm(视频4)。 点击观看：25个肠道类器官平行成像总结： 本文作者提出并发布了一种双侧成像、 双侧照明的光片显微镜，适用于单细胞分辨率下对多种大型生物模型系统(如肠道类器官等)进行长期多位置成像，质量适合于整个类器官的细胞分割和细胞跟踪。特殊的物镜配置使得使用多孔样品池可以同时监测多个实验条件。通过采用热成型工艺制造各种形状的样品池实现了样品特定和灵活的上样。未来，具有这种物镜配置和样本池配置的光片显微镜将进一步成为技术进步的有前途的平台。参考文献：[1] Naganathan et al., Left-right symmetry of zebrafish embryos requires somite surface tension. Nature[2] So et al., Mechanism of spindle pole organization and instability in human oocytes. Science[3] He et al., Lineage recording in human cerebral organoids. Nature Methods[4] Serra et al., Self-organization and symmetry breaking in intestinal organoids development. Nature[5] Dumortier et al., Fracking and Ostwald ripening position the lumen of the mouse blastocyst. Science

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。

12月13日上午，我国综合性太阳探测卫星“夸父一号”卫星发布首批科学图像。　　“夸父一号”自2022年10月9日成功发射以来，三台有效载荷已在轨运行两个月。此次公布的首批图像正是两个月间获取的若干对太阳的科学观测图像。　　两个月来，“夸父一号”已经实现多项国内外首次，在轨验证了“夸父一号”三台有效载荷的观测能力和先进性。　　在轨两月工作状态正常　　“夸父一号”全称为“先进天基太阳天文台”（ASO-S），是中国科学院空间科学二期先导专项研制发射的又一颗空间科学卫星，共有三台有效载荷，分别是全日面矢量磁像仪（FMG）、太阳硬X射线成像仪（HXI）、莱曼阿尔法太阳望远镜（LST）。　　“夸父一号”卫星系统总师、中科院微小卫星创新研究院诸成介绍，截至目前，除莱曼阿尔法太阳望远镜的子载荷莱曼阿尔法日冕仪（SCI）还未开机，其他设备均开机工作，工作状态正常。　　此外，诸成表示，卫星平台和各载荷功能性能满足设计要求，建立了高精度稳定姿态指向、稳定工作温度环境、可靠星地测控和数据传输链路，并获取稳定能源，有力保障了卫星在轨开展工作。　　在轨测试期间观测已实现多项首次　　“在轨两个月期间，‘夸父一号’按照既定计划，开展了大量对太阳的在轨测试和观测，实现了多项国内外首次。”甘为群说。　　全日面矢量磁像仪实现了我国首次在空间开展太阳磁场观测，已获得的太阳局部纵向磁图的质量达到国际先进水平，为聚焦“一磁两暴”科学目标，实现高时间分辨、高精度的太阳磁场观测奠定了良好的基础。　　FMG在轨观测的局部单色像和磁图（右边）与怀柔地面全日面磁场望远镜对同一时间同一日面区域观测的结果（左边）对比。　　FMG观测到的2022年11月6日00:50:15UT局部纵向磁图（右边）与同一时间美国太阳动力学天文台(SDO)的日震磁像仪(HMI)观测结果（左边）的对比。　　“结果显示，FMG的观测效果远远好于地面望远镜；在反映局部纵向磁场细节上，FMG与国际上最先进的HMI/SDO几乎完全一致。”甘为群说。　　太阳硬X射线成像仪实现了我国首次太阳硬X射线成像，提供了地球视角目前唯一的太阳硬X射线图像，图像总体质量达到国际一流水平，为实现对太阳耀斑展开非热辐射空间分布、时间结构、能谱特征观测奠定了坚实的基础。　　HXI在2022年11月11日“双11”观测到的一个C级耀斑硬X射线成像与太阳动力学天文台(SDO)的大气成像仪(AIA)紫外1700图像的比较。　　HXI在11月11日观测到的“双11”系列耀斑的光变、硬X射线成像及与AIA/SDO的极紫外/紫外图像的合成图。　　“从图中可以清楚看到，硬X射线源的位置与紫外亮结构的位置在高空间分辨率下完美重合，特别值得注意的是，HXI具有对复杂源的成像能力，成像的可靠性得到了充分确认。”甘为群说。　　莱曼阿尔法太阳望远镜共有三个子载荷，其中，太阳日面成像仪（SDI）国际首次在卫星平台上获得了莱曼阿尔法波段全日面像，对日珥的演化图像清晰完整；另一个子载荷——太阳白光望远镜（WST）观测到太阳边缘上2个罕见的“白光耀斑”，莱曼阿尔法波段的观测能力得到了验证。　　SDI/LST在2022年11月25日观测到的爆发日珥。　　WST/LST在11月7日观测到1个白光耀斑，右边红色等值线为连续谱增强位置相对黑子的位置。　　“这些结果表明LST上已开机的两个载荷已经具备了科学观测的能力，所得结果为随后详细研究日珥莱曼阿尔法波段演化及多波段诊断白光耀斑特征提供了宝贵的资料。”甘为群说。　　他表示，随着子载荷莱曼阿尔法太阳日冕仪开机对日冕物质抛射开展观测，莱曼阿尔法太阳望远镜将在日冕物质抛射的日面形成和近日冕传播观测方面发挥不可替代的作用。　　将实时共享观测数据　　按计划“夸父一号”在轨测试共需4-6个月时间。甘为群介绍，“夸父一号”将继续按照既定计划开展并完成在轨测试，早日转入在轨科学运行阶段。　　“在进入科学运行阶段后，‘夸父一号’的数据连同数据分析软件，将尽快对国内外同行实时开放。希望国内外同行能用这些数据实现共同的科学目标。”甘为群说。　　他表示，目前，“夸父一号”数据中心正在建设过程中，最晚会在卫星发射半年后对外开放。按照科学卫星的国际惯例，“夸父一号”科学观测运行团队将在数据中心开放之前，在国际范围组织召开数据使用培训会，向国际同行解释卫星的工作原理与数据构成等情况。　　中科院空间科学二期先导专项负责人、中科院国家空间科学中心主任王赤表示，目前，我国太阳物理学界与相关工程部门正在开展未来太阳空间物理的发展规划论证，拟分步实施太阳极轨探测，太阳黄道面探测（环日，L5／L4），太阳抵近探测“三步走”计划，将从不同视角和距离观测太阳，以解决诸如太阳磁场产生和演化及其与太阳活动的关系、太阳爆发的物理机制及其对空间天气的影响这类重大科学和应用问题。　　“夸父一号”卫星的科学目标瞄准“一磁两暴”，即同时观测太阳磁场和太阳上两类最剧烈的爆发现象——耀斑和日冕物质抛射，研究它们的形成、演化、相互作用和彼此关联，同时为空间天气预报提供支持。　　甘为群表示，“夸父一号”将充分发挥三台有效载荷组合观测的特色，加强国内外合作和数据开放共享工作，早日实现 “一磁两暴”科学目标，为太阳活动第25周峰年观测和研究做出有显示度的中国贡献。

新型自由电子激光x射线探测器 ePix10K，每秒可获1000张图像同步辐射与自由电子激光通常都用于研究自然界中一些肉眼无法观察到的超快现象。这些装置可产生的超亮且超快的x射线，就像巨大的频闪灯一样，“冻结”了快速的运动，它们可以捕捉到分子、原子的动态影像，研究人员就能够拍出清晰的快照，探究看不见的微观世界的秘密，为人类对自然的研究工程服务。美国能源部SLAC国家加速器实验室开发出了新一代的x射线探测器ePix10K,新的探测器每秒最多可获1000张图像，速度约是上一代的10倍。这大大提高了光源的有效利用率，即每秒可发射数千次x射线。相比于旧款ePix及其它探测器，ePix10K可以处理强度更高的x射线，同时灵敏度提高了3倍，且像素高达200万。SLAC的直线加速器相干光源（LCLS）x射线激光器上安装了一个16模块，220万像素的ePix10K x射线探测器1ePix10K概述epix10k 是由SLAC开发的一种用于自由电子激光装置（FEL）的混合像素探测器，可通过自动调节增益提供超高探测范围（245 ev至88 mev）。它具有三种增益模式（高，中和低）和两种自动调节增益模式（高至低和中至低）。首批ePix10K探测器围绕模块构建，该模块由与4个Asic结合的传感器倒装芯片组成，从而产生352×384个像素，每个像素100 μm x 100 μm。 ePix10K由两个主要的核心部分组成：感光传感器和专用集成电路（Asic）。后者处理传感器采集的信号，赋予epix10k独特的性能。以前的探测器（例如LCLS科学家使用了几年的ePix100）经过定制，可以在x射线激光每秒120脉冲的发射速率下最大化性能。SLAC的探测器团队进一步开发了该技术，现在它每秒可以捕获1,000张图像。2epix10k的主要规格specification 135k,2mof pixels/module 384 x 352pixel size100μmactive area dimensions38.4 x 35.2mm2max signal(8 kev photons equivalent) 11000frame rate (hz) 120 hz (or up to 1khz)sensor thickness (μm) 5003ePix10K的应用SLAC的ePix 旨在满足使用强大x射线光源研究化学、生物和材料的原子细节的科学家的特定需求。它们速度快，长时间运行稳定并且对大范围的x射线强度敏感，这意味着它们可以处理非常明亮的x射线束以及单个光子。ePix10K将成为SLAC的直线加速器相干光源（LCLS） x射线激光器中x射线科学的新主力，它也将使其他设备受益。美国能源部的Argonne国家实验室的先进光源（APS）和欧洲XFEL已经在使用该技术。4具体案例去年，研究人员把ePix10K带到了APS的Biocars光束线站，这是一个研究生物学和化学过程的实验站。该线站使用了一种被称为时间分辨串行晶体学的技术，研究人员用激光照射微小晶体，并使用APS 的x射线探究晶体的原子结构如何响应激光刺激。“我们将这种方法应用于蛋白质，例如，了解酶如何催化重要的生物反应，”芝加哥大学的Biocars运营经理Robert Henning说，“原则上，我们可以在APS上以每秒1,000个x射线脉冲的速度进行这些实验，但是大多数探测器无法处理与该速率相关的全部强度。”新的探测器将使科学家充分利用x射线源的能量，节省大量时间。Henning说：“要获得完整的数据，我们通常需要拍摄数千张x光照片，能够利用到APS的每一个脉冲，将减少完成这一任务所需的时间。”5ePix10K系列前景SLAC的探测器团队目前已经在开发新一代的探测器ePixHR，它将能够每秒拍摄5,000到25,000张图片。SLAC的最终目标是每秒能得到10万张图片。”此外，该团队正在研究一种革命性的新型探测器SparkPix，它将能以LCLS-II发射x射线脉冲的高速率采集图像并实时处理数据。参考资料【1】g. blaj, a. dragone, c. j. kenney, f. abu-nimeh, p. caragiulo, d. doering, m. kwiatkowski, b. markovic, j. pines, m. weaver, s. boutet, g. carini, c.-e. chang, p. hart, j. hasi, m. hayes, r. herbst, j. koglin, k. nakahara, j. segal and g. haller,“performance of epix10k, a high dynamic range, gain auto-ranging pixel detector for fels.”aip conference proceedings 2054, 060062 (2019) ,submitted.【2】p. caragiulo et al., "design and characterization of the epix10k prototype: a high dynamic range integrating pixel asic for lcls detectors," 2014 ieee nuclear science symposium and medical imaging conference (nss/mic), seattle, wa, 2014, pp. 1-3, doi: 10.1109/nssmic.2014.7431049.【3】https://www6.slac.stanford.edu/news/2020-08-20-new-x-ray-detector-snaps-1000-atomic-level-pictures-second-natures-ultrafast

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