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科研仪器集成化的基本是采用标准件，实现定制和非标仪器系统的搭建（2018年由黑龙江大学刘书钢教授与中国科学院大学史祎诗教授共同提出），图1就是集成化仪器的一个典型案例。图1采用标准件的形式，搭建出一台科研测量级别的偏振光方向检测仪，采用了黑龙江大学的发明（）技术。搭建的系统具有简洁、有基准、稳定，可以实现整个系统一体化等优点。（图中光学机械件全部由锐光凯奇提供）该系统的全部零件通过钨钢笼杠连接成为一体，对外界环境的影响能够减少到小，这使得仪器集成化成为可能。而目前业界还基本完成不了整个系统的集成化功能，可以提供子系统（全部系统中的一个部分）。科研仪器集成化由于技术门槛比较高，目前还未在公开报道中报道了国内外企业可以实现这个功能，作者希望通过此文以飨读者，与同行交流。光学系统的搭建基础是什么光学系统的构成其实是一个典型的光、机、电+控制的组合，下边分别简单介绍。1.基本光学元件的功能组成仪器系统的基本光学元件如图2所示，可以大致分为透镜、棱镜、反射镜、滤光片、偏振片、衰减片、物镜、光源、传感器、光谱仪（可以归结到传感器，由于它的功能性比较强，单独列出）等等。陕西光学测量系统，可以咨询位姿科技（上海）有限公司；福建的光学测量品牌

在当今这个日益数字化的时代，数据已经成为新的“石油”，同时也成为企业价值和竞争优势的源泉。其次，是无所不在的云计算能力。现如今，无论是谁，只要你有一张，你就可以拥有以往只有跨国公司或才能拥有的计算能力。云计算正在全球范围内不断普及，并加速创新。第三个决定人工智能的能力的要素体现在软件算法和机器学习上的突破。如果说大数据是“新石油”，那么机器学习就是“新的内燃机”，能从复杂的大数据中识别出规律并加以应用。所以说，人工智能的加速普及和发展不是任何单一的技术突破所带来的，而是以上这些行业趋势所共同促成的。AI无处不在微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋博士（HarryShum）曾把Al对我们生活的影响比喻成一场“看不见的**”。他认为人工智能将在越来越多的地方为人们提供便利，不论是个性化的搜索引擎服务还是新闻阅读体验，又或者是为用户的银行账号或旅行计划提供虚拟智能助手，甚至防止。这场人工智能**将比以前任何技术**都渗透得更加深入，却不会那么具有破坏性。特别值得说明的是，AI将被有机地融合到我们现有的产品和服务中，以增强它们的实力。举一个简单的例子，来说明AI是如何帮助我更有效地进行日常工作的。福建的光学测量品牌山西光学测量系统，可以咨询位姿科技（上海）有限公司；

 图像的光照射在半导体表面上，光子被吸收产生“光生电子”。该电子数正比于受光强度，从而实现了光电转换。输出脉冲的顺序可以反映出光敏元件的位置，这就起到图像传感的作用。如果希望对图像进行计算机处理，CCD是很好的摄像器件，可以将拍摄的图像信息精确的转换为数字信号。CCD电荷耦合器件自70年代出现后，不断完善，发展很快，出现了很多的CCD芯片。它们突出的优点是工作稳定、重量轻、功耗低、抗干扰性强、寿命长，主要被应用于各种摄像设备中［7］。由于CCD体积小，因此在内窥镜中和介入型治疗仪器中，作为摄像部件可直接放入人体内摄取信号，再将传出的信号由屏幕显示出来，方便操作者直接看到病人体内的图像，使形态变的诊断和定位变得非常清楚、可靠。4.医用光学传感器的发展方向由于半导体技术已进入了超大规模集成化阶段，对医用光学传感器的各种制造工艺和材料性能的研究已达到相当高的水平。因此可以预测它正向着传感器的固态化、集成化和多功能化、二维、三维的空间测量和智能化方向发展。我们可以想象将来有，人们可以利用光纤和先进的半导体激光器件开发出多信息超小型传感器阵列，再利用多种信息同时测量技术。

从而实现对多源遥感数据的定位精度提升。但是，高精度辅助数据的获取仍然是一个难以攻克的困难所在，这些数据通常来说成本很高，覆盖范围较小，且在场景发生较大变化情况下容易引入较大偏差。因此，针对传统方法的不足，本文提出了基于多源光学/SAR的通用无控几何定位精度提升模型。该模型以传统的有理多项式模型为基础，通过对SAR图像和光学图像的定位误差源进行分析，建立起针对多源遥感影像的差异化权重设计策略，并采用三号SAR遥感影像和吉林一号多源光学小卫星影像进行了相关实验验证。实验方法为便于表示，现将文中涉及到的符号及含义说明如下：1.有理多项式模型对于有理多项式模型而言，通常利用一个多项式的比值来对遥感影像的归一化像方坐标和物方坐标的关系进行表达，如下公式所示：其中，物方坐标中每个坐标分量的幂大不超过3，且每一坐标分量的幂的和也不超过3。由于星载传感器本身测量所得的成像外方位元素存在误差，通常采用像方补偿模型来对有理多项式系数的定位误差进行补偿。常用的像方补偿模型由平移模型、线性变换模型和仿射变换模型，公式如下：在光学/SAR多源遥感影像多重观测条件下，可以建立起基于有理多项式模型的多源遥感影像的误差方程。黑龙江光学测量系统，可以咨询位姿科技（上海）有限公司；

   研究背景遥感影像定位精度提升在遥感影像应用中具有重要意义，是基于遥感影像进行目标识别、三维重建以及区域镶嵌等应用的前提条件。有理多项式模型的提出很好地解决了多源遥感影像在几何处理时模型和参数不统一的问题，为多源遥感影像的几何处理及应用提供了很好的技术支撑。随着对地观测技术的不断发展，遥感影像的种类不断增加，从常规的光学遥感影像到SAR遥感影像、多光谱遥感影像及激光雷达数据等，而这些影像也在不同的领域发挥着各自的作用。通常来讲，从同一数据源获取的对于同一地物目标的多次观测遥感影像数据集需要长时间的积累才可以获得，而在长时间内同一场景可能会发生较大变化；相比较之下，多源数据则可以很好的解决由于时间跨度大而导致的场景变化的问题，利用不同卫星平台所获取的遥感影像进行组合，在不同时间周期对同一场景反复拍摄，可以在较短时间获取大数据量的多重观测遥感影像数据集。但是，相对于同源遥感影像而言，多源遥感影像不论是在几何还是在辐射等方面的表现都有较大差别，从而导致多源遥感影像的应用依旧存在不少问题。传统的多源遥感数据处理方法中，通常以高精度的参考数据（正射影像或激光雷达数据）作为辅助控制信息。北京光学测量仪器设备价格，可以咨询位姿科技（上海）有限公司；河南光学测量

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非线性光学显微镜利用受散射影响较小的较长波长激发，而光学相干断层扫描进一步利用相干时间门控来拒绝散射光子，但活组织中可实现的成像深度仍约为1-2毫米。另一方面，已经建议基于自适应光学或波前成形的方法来突破这个深度障碍，尽管在超过1毫米的深度的体内适用性仍然具有挑战性。▲图1.漫射光学定位成像(DOLI)的概念和微滴的表征。(a)DOLI设置的布局。单色激光束通过SWIR相机检测到的背向散射荧光照射隐藏在散射介质后面的荧光目标。(b)用商业明场显微镜捕获的微滴的WF图像。(c)微滴直径分布的直方图。(d)定位和图像形成工作流程。(e)用于测量PSF对散射介质中目标深度的依赖性的实验装置。(f)用SWIR相机捕获的微流控芯片的WF图像。(g)记录的荧光点大小（线轮廓的FWHM）作为目标深度的函数；显示了原始数据和曲线拟合。具有光学对比度的深层组织成像也可以通过结合光和声的混合方法来完成。特别是，与光相比，超声波在软生物组织中几乎没有散射，因此提出了几种声光方法，采用聚焦超声来调制相干光并在混浊样品内产生频移光源。然后，散射波前的检测用于通过时间反转光学相位共轭将光重新聚焦到声学焦点。然而，这些方法受到活组织中毫秒级散斑去相关时间的影响。福建的光学测量品牌

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