光谱成像工程技术研究中心

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光谱成像工程技术研究中心相关的资讯

  • 陕西省光谱成像工程技术研究中心成功验收
    p  记者5月15日从光机所获悉近日,陕西省科技厅组织专家验收委员会,对依托西安光机所组建的“陕西省光谱成像工程技术研究中心”进行了验收。/pp  陕西省光谱成像工程技术研究中心是由该所申报的经陕西省科学技术厅认定的第一个省级工程技术中心,中心成立后将依托中国科学院光谱成像技术重点实验室的技术优势,拓展光谱成像技术在经济和民生领域的应用,按照市场需求进行产品研发和产业化发展,重点开发附加值高、技术含量高、市场潜力大的产品,持续提供成熟配套的技术、工艺、装备和产品,促进成果转化和技术辐射,带动相关产业和领域的技术提升和科技进步,成为陕西省重要的行业技术服务和工程技术人才培养基地。/p
  • 名单公布!广东新认定877家省工程技术研究中心
    广东省工程技术研究中心是建立以企业为主体、市场为导向、产学研用深度融合的技术创新体系的重要载体,是推进企业研发机构建设,提高自主研发能力的重要抓手。为加强企业研发机构建设,促进科技成果转化等,广东省科学技术厅开展了2022年广东省工程技术研究中心认定工作,广东省内注册登记、具有独立法人资格的企业、科研院所和高等院校可进行申报。在单位规模方面,要求企业单位上一年度主营业收入在5000万元以上,上一年度研发经费不少于150万元且不低于主营业务收入的3%;高等院校申报须依托省“冲补强”重点学科或品牌专业及高水平专业群,且近3年在该领域的研发经费总额不少于3000万元;科研院所单位近3年在该领域的研发经费总额不少于3000万元。在科研条件方面,要求其依托单位具备进行工程化研发、设计和试验的综合能力,有必要的场地和实验、检测、分析的研发设备,研发设备原值不低于300万元。2023年2月21日,广东省科学技术厅公布2022年度广东省工程技术研究中心认定名单,共877家上榜。其中,依托深圳市华盛昌科技实业股份有限公司的广东省工业测量仪器工程技术研究中心、依托天王电子(深圳)有限公司的广东省精密仪器天王表工程技术研究中心、依托思瑞测量技术(深圳)有限公司的广东省高速高精度三坐标及影像测量仪工程技术研究中心、依托深圳市朗石科学仪器有限公司的广东省智慧水环境综合监测平台工程技术研究中心、依托深圳华迈兴微医疗科技有限公司的广东省微流控POCT型化学发光免疫分析仪与试剂工程技术研究中心、依托安镁金属制品(深圳)有限公司的广东省仪器设备精密零部件压铸(安镁金属)工程技术研究中心、依托梅州康立高科技有限公司的广东省血气电解质分析仪与试剂工程技术研究中心等多家仪器相关单位在列。广东省科学技术厅鼓励各地级以上市、县(市、区)人民政府根据区域创新发展需要出台相关支持政策,在资金、人才、税收、土地等方面给予支持,促进广东省工程技术研究中心成为推进技术创新和成果转化的重要平台。2022年度广东省工程技术研究中心认定名单序号工程中心名称依托单位广州(181家)1广东省8K超高清摄录设备(博冠)工程技术研究中心广州博冠光电科技股份有限公司2广东省柔性电子显示模组工程技术研究中心广州市安旭特电子有限公司3广东省超高清低能耗液晶显示器工程技术研究中心新谱(广州)电子有限公司4广东省高频高速印制电路板(添利)工程技术研究中心广州添利电子科技有限公司5广东省光学影像模组工程技术研究中心广州得尔塔影像技术有限公司6广东省高性能精密磁元器件工程技术研究中心广州市德珑电子器件有限公司7广东省长寿命铝电解电容器工程技术研究中心广州金立电子有限公司8广东省摄像模组开发及应用工程技术研究中心广州立景创新科技有限公司9广东省信息安全与保密产品工程技术研究中心广州国保科技有限公司10广东省流媒体高保真数字音响工程技术研究中心广州笙达电器有限公司11广东省产业数字化转型工程技术研究中心联通(广东)产业互联网有限公司12广东省智慧客运信息安全工程技术研究中心中运科技股份有限公司13广东省智能设备运营工程技术研究中心广州平云小匠科技有限公司14广东省物联网智慧课堂应用工程技术研究中心精标科技集团股份有限公司15广东省证券智慧投顾服务大数据工程技术研究中心广州市万隆证券咨询顾问有限公司16广东省国产自主化研运体系工程技术研究中心广州嘉为科技有限公司17广东省数字政府建设运营工程技术研究中心数字广东网络建设有限公司18广东省大数据与人工智能金融工程技术研究中心中邮消费金融有限公司19广东省人工智能网约车智慧出行平台(如祺)工程技术研究中心广州宸祺出行科技有限公司20广东省市政道桥智能建造工程技术研究中心广州市第二市政工程有限公司21广东省数字技术与产业应用(云蝶)工程技术研究中心广州云蝶科技有限公司22广东省智慧协同平台工程技术研究中心广州视臻信息科技有限公司23广东省电力智能运检工程技术研究中心广州健新科技有限责任公司24广东省能源化工数字化工程技术研究中心中石化广州工程有限公司25广东省企业大数据分析与智能决策支持工程技术研究中心佰聆数据股份有限公司26广东省城乡规划建设智能服务工程技术研究中心城乡院(广州)有限公司27广东省即时通讯及音频人工智能创新应用工程技术研究中心广州趣丸网络科技有限公司28广东省语音语言工程技术研究中心广州国音智能科技有限公司29广东省工业互联网工程技术研究中心广州汇通国信科技有限公司30广东省新型数据中心工程技术研究中心广东云下汇金科技有限公司31广东省海洋数据创新(邦鑫)工程技术研究中心广东邦鑫数据科技股份有限公司32广东省定制家居数智软件工程技术研究中心广州市圆方计算机软件工程有限公司33广东省交通行业数字化应用与安全工程技术研究中心广东东方思维科技有限公司34广东省5G+AI未来影像工程技术研究中心联通沃音乐文化有限公司35广东省绿色节能模块化数据中心工程技术研究中心广州南盾通讯设备有限公司36广东省中小学智慧校园工程技术研究中心广州宏途数字科技有限公司37广东省基于5G与音视频处理技术的智慧教育装备工程技术研究中心广州盈可视电子科技有限公司38广东省新一代光与无线通信接入工程技术研究中心广州芯德通信科技股份有限公司39广东省智能通信布线工程技术研究中心广州宇洪科技股份有限公司40广东省分布式数据库工程技术研究中心广州巨杉软件开发有限公司41广东省海上风电智慧工地及生态环境保护工程技术研究中心广东科诺勘测工程有限公司42广东省绿色工程建造(中铁南方)工程技术研究中心中铁建设集团南方工程有限公司43广东省机场数字化工程技术研究中心广东省机场管理集团有限公司44广东省高性能定制服务器工程技术研究中心广州信维电子科技股份有限公司45广东省金融数据分析决策工程技术研究中心广州经传多赢投资咨询有限公司46广东省城市轨道交通监理工程技术研究中心广东重工建设监理有限公司47广东省冶金长材装备制造与运维工程技术研究中心汉威广园(广州)机械设备有限公司48广东省船舶与海洋工程改装及修理技术研究中心广州文冲船舶修造有限公司49广东省锂电智能装备工程技术研究中心广州市易鸿智能装备有限公司50广东省极地船舶加热盘管绿色环保高效制造工程技术研究中心广州龙穴管业有限公司51广东省农业装备工程技术研究中心广州市华南畜牧设备有限公司52广东省智能清洁服务机器人工程技术研究中心广州科语机器人有限公司53广东省智能家居系统控制技术(河东科技)工程技术研究中心广州河东科技有限公司54广东省智能化节能工业控制电机(瑞宝)工程技术研究中心广州市瑞宝电器有限公司55广东省低噪节能与高精度智能电梯(GOST)工程技术研究中心西子西奥电梯有限公司56广东省精准化与个性化中药称重包装智能设备及生产线工程技术研究中心广州锐嘉工业股份有限公司57广东省个性化医疗器械增材制造工程技术研究中心广州黑格智造信息科技有限公司58广东省垂直运输机械智能化和高效节能工程技术研究中心广州市特威工程机械有限公司59广东省赛奥碳纤维工程技术研究中心广州赛奥碳纤维技术股份有限公司60广东省智能化液态硅胶注射成型设备工程技术研究中心广州天沅硅胶机械科技有限公司61广东省超大型一体化压铸模具工程技术研究中心广州市型腔模具制造有限公司62广东省花边织物与工艺工程技术研究中心广州市天海花边有限公司63广东省磊蒙破碎筛分工程技术研究中心广东磊蒙智能装备集团有限公司64广东省高端工业搅拌装备工程技术研究中心广东林工工业装备有限公司65广东省公路运营智能化工程技术研究中心广州快速交通建设有限公司66广东省建筑施工智能安全防护工程技术研究中心广州达蒙安防科技有限公司67广东省铁路及城市轨道交通工程技术研究中心广东省铁路规划设计研究院有限公司68广东省个人护理电子产品(星际悦动)工程技术研究中心广州星际悦动股份有限公司69广东省智慧机场建设工程技术研究中心广州白云国际机场建设发展有限公司70广东省高阻燃低烟环保电缆工程技术研究中心广东坚宝电缆有限公司71广东省基于信息化BIM技术的交通隧道工程技术研究中心广州市盾建建设有限公司72广东省节能环保冰箱工程技术研究中心广州万宝集团冰箱有限公司73广东省智能一体化环保型旋涡空气压缩系统工程技术研究中心江森自控日立万宝压缩机(广州)有限公司74广东省智慧能源(远正)工程技术研究中心广州远正智能科技股份有限公司75广东省污水处理及污泥资源化工程技术研究中心广州市净水有限公司76广东省节能减材施工与数字化管理工程技术研究中心广州协安建设工程有限公司77广东省智能低碳污水处理工程技术研究中心广州市华绿环保科技有限公司78广东省污水深度处理与运营智能化工程技术研究中心广东绿日环境科技有限公司79广东省污废水降碳再生与智慧运营工程技术研究中心广东广深环保科技股份有限公司80广东省环境科技(金田瑞麟)工程技术研究中心广州金田瑞麟环境科技有限公司81广东省绿色智慧机场工程技术研究中心广州白云空港设备技术发展有限公司82广东省环境预警与风险管理(中联兴)工程技术研究中心广东中联兴环保科技有限公司83广东省智慧耕地保护工程技术研究中心广东友元国土信息工程有限公司84广东省移动源污染排放监测与监管工程技术研究中心广州市云景信息科技有限公司85广东省环境污染防治工程技术研究中心广东智环创新环境科技有限公司86广东省VOCs污染治理工程技术研究中心广州金鹏环保工程有限公司87广东省固体废弃物资源化工程技术研究中心广州华科工程技术有限公司88广东省绿色低碳环保工程技术研究中心广州华科环保工程有限公司89广东省智慧医院工程技术研究中心广东省城乡规划设计研究院有限责任公司90广东省智慧医疗技术与应用工程技术研究中心和宇健康科技股份有限公司91广东省医用生物膜材料工程技术研究中心广东云曌医疗科技有限公司92广东省益生菌与母婴健康工程技术研究中心合生元(广州)健康产品有限公司93广东省感染精准诊断(微远)工程技术研究中心广州微远基因科技有限公司94广东省难溶性药物创新制剂工程技术研究中心广州诺诚健华医药科技有限公司95广东省多重PCR技术研究与肿瘤诊断应用工程技术研究中心广州迈景基因医学科技有限公司96广东省重大遗传性疾病基因筛查工程技术研究中心广州精科医学检验所有限公司97广东省中医药智慧诊疗工程技术研究中心广东固生堂中医养生健康科技股份有限公司98广东省医药创新标准物质工程技术研究中心广州隽沐生物科技股份有限公司99广东省用于遗传病治疗的基因治疗载体工程技术研究中心广州派真生物技术有限公司100广东省标准品工程技术研究中心广州佳途科技股份有限公司101广东省生物诊断标准物质工程技术研究中心广州邦德盛生物科技有限公司102广东省医美材料与功效护肤品工程技术研究中心广州市暨源生物科技有限公司103广东省荔枝全产业链工程技术研究中心广州市从化华隆果菜保鲜有限公司104广东省乳品加工(华农大)工程技术研究中心广州华农大食品科技有限公司105广东省林业有害生物防治工程技术研究中心广东森霖造绿有限公司106广东省新型安全高效预混合饲料(海因特)工程技术研究中心广东海因特生物技术集团有限公司107广东省食品与生物发酵应用工程技术研究中心中国轻工业广州工程有限公司108广东省植物甾醇及衍生物生理应用工程技术研究中心广东蔚莱生物科技有限公司109广东省植物营养和功效成分提取分离及产业化工程技术研究中心广州合诚三先生物科技有限公司110广东省洗护用品工程技术研究中心广州德谷个人护理用品有限公司111广东省淡水鱼生态养殖工程技术研究中心广州市诚一水产养殖有限公司112广东省工程塑料工程技术研究中心广州仕天材料科技有限公司113广东省塑料软管创新及应用工程技术研究中心爱索尔(广州)包装有限公司114广东省母婴健康护理工程技术研究中心露乐健康科技股份有限公司115广东省高分子材料长安粘胶工程技术研究中心广州市长安粘胶制造有限公司116广东省热镀锌汽车用钢工程技术研究中心广州JFE钢板有限公司117广东省多功能激光工业设备工程技术研究中心广东码清激光智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    日前,北京市科委公布了2012年度北京市重点实验室和北京市工程技术研究中心绩效考评的结果。在参与考评的115家重点实验室和工程中心,101家考核结果为“优秀”,10家结果为“合格”。另有“北京市服装产业数字化工程技术研究中心”、“北京市宽带接入应用交付工程技术研究中心”被要求整改,“北京市半导体照明材料与器件工程技术研究中心”、“非编码核酸北京市重点实验室”放弃继续承担资质。关于公示2012年度北京市重点实验室和北京市工程技术研究中心绩效考评结果的通知各有关单位:  根据《北京市重点实验室/工程技术研究中心绩效考评办法(试行)》,我委对2012年度认定的北京市重点实验室和工程技术研究中心开展了绩效考评工作,通过“以评促建”,提升创新能力。按照会议和现场评审专家的综合评审得分,将参评机构分为“优秀、良好、合格、不合格”四个等级,其中绩效考评结果为“不合格”的机构,责令为期一年整改,整改期间不得以“北京市重点实验室/工程技术研究中心”名义对外开展工作。现将结果予以公示。  单位和个人对成绩有异议的,请自本通知发布之日起5个工作日内以书面形式提出(通讯地址:海淀区四季青路7号院2号楼北京市科委政策法规处,邮编:100195)。提出异议的,须以事实为依据,内容具体详实,并提供相关证据材料。对于单位和个人反映的问题,我们将严格按照有关规定办理。异议材料上请签署真实姓名及联系方式,相关信息将依法受到保护。  特此通知。  联系人:张燕宾 联系电话:66156268  附件:2012年度北京市重点实验室工程技术研究中心绩效考评结果.doc  北京市科学技术委员会  2017年2月27日2012年度北京市重点实验室工程技术研究中心拟定绩效考评结果及名单绩效考评“优秀”名单序号名称依托单位领域1北京市骨科植入医疗器械工程技术研究中心中国人民解放军总医院第一附属医院医疗卫生2老年认知障碍疾病北京市重点实验室首都医科大学宣武医院医疗卫生3北京市生物大分子药物转化工程技术研究中心中国科学院生物物理研究所生物医药4北京市细菌性疫苗工程技术研究中心北京智飞绿竹生物制药有限公司生物医药5代谢及心血管分子医学北京市重点实验室北京大学生物医药6北京市数字内容工程技术研究中心中国科学院自动化研究所文化创意7区域大气复合污染防治北京市重点实验室北京工业大学节能环保8北京市高层和大跨度预应力钢结构工程技术研究中心北京工业大学节能环保9北京市轨道交通线路安全与防灾工程技术研究中心北京交通大学汽车与交通运输10先进功能材料与结构分析北京市重点实验室中国科学院物理研究所新材料11北京市先进钛合金精密成型工程技术研究中心中国航空工业集团公司北京航空材料研究院新材料12生物质炼制工程北京市重点实验室中国科学院过程工程研究所新能源13多维多尺度计算摄像北京市重点实验室清华大学新一代信息技术14北京市混合现实与新型显示工程技术研究中心北京理工大学新一代信息技术15北京市食品添加剂工程技术研究中心北京工商大学公共安全16空间热控技术北京市重点实验室北京空间飞行器总体设计部高端装备制造17北京市高速磁悬浮电机技术及应用工程技术研究中心北京航空航天大学高端装备制造18北京市微振动环境控制工程技术研究中心中国电子工程设计院高端装备制造19花卉种质创新与分子育种北京市重点实验室北京林业大学现代农业20北京市畜禽健康养殖环境工程技术研究中心中国农业大学现代农业绩效考评“良好”名单序号名称依托单位领域1果蔬农产品保鲜与加工北京市重点实验室北京市农林科学院现代农业2玉米DNA指纹及分子育种北京市重点实验室北京市农林科学院现代农业3林木有害生物防治北京市重点实验室北京林业大学现代农业4生物多样性与有机农业北京市重点实验室中国农业大学现代农业5畜禽遗传改良北京市重点实验室中国农业大学现代农业6奶牛遗传育种与繁殖北京市重点实验室北京奶牛中心现代农业7北京市食用菌工程技术研究中心北京市农林科学院现代农业8北京市落叶果树工程技术研究中心北京市农林科学院现代农业9北京市乡村景观规划设计工程技术研究中心北京农学院现代农业10北京市兽用多肽疫苗设计与制备工程技术研究中心中牧实业股份有限公司现代农业11北京市中兽药工程技术研究中心北京生泰尔科技股份有限公司现代农业12北京市作物分子育种工程技术研究中心北京大北农科技集团股份有限公司现代农业13数字动画技术研究与应用北京市重点实验室中国传媒大学文化创意14城市绿色发展科技战略研究北京市重点实验室北京师范大学首都科技发展战略研究院文化创意15包装印刷新技术北京市重点实验室中国印刷科学技术研究院文化创意16结构风工程与城市风环境北京市重点实验室北京交通大学节能环保17热电生产过程污染物监测与控制北京市重点实验室华北电力大学节能环保18热力过程节能技术北京市重点实验室中国科学院理化技术研究所节能环保19湿地生态功能与恢复北京市重点实验室中国林业科学研究院节能环保20精准林业北京市重点实验室北京林业大学节能环保21北京市低温多效热法海水淡化工程技术研究中心中国电子工程设计院节能环保22北京市水处理环保材料工程技术研究中心北京化工大学节能环保23北京市高污染化工废水资源化工程技术研究中心北京万邦达环保技术股份有限公司节能环保24北京市小城镇污水处理与回用工程技术研究中心北京桑德环境工程有限公司节能环保25北京市过程污染控制工程技术研究中心中国科学院过程工程研究所节能环保26北京市水土保持工程技术研究中心北京林业大学节能环保27北京市环境岩土工程技术研究中心北京市勘察设计研究院有限公司节能环保28北京市轨道交通电气工程技术研究中心北京交通大学汽车与交通运输29北京市轨道交通工程技术研究中心北京市轨道交通设计研究院有限公司汽车与交通运输30综合交通运行监测与服务北京市重点实验室北京市交通信息中心汽车与交通运输31北京市新能源汽车电机系统工程技术研究中心精进电动科技(北京)有限公司汽车与交通运输32仿生能源材料与器件北京市重点实验室北京航空航天大学新材料33光电功能材料与微纳器件北京市重点实验室中国人民大学新材料34光电转换材料北京市重点实验室北京理工大学新材料35金属材料表征北京市重点实验室钢研纳克检测技术有限公司新材料36特种涂层材料与技术北京市重点实验室北京矿冶研究总院新材料37稀贵金属绿色回收与提取北京市重点实验室北京科技大学新材料38北京市燃气轮机用高温合金工程技术研究中心北京钢研高纳科技股份有限公司新材料39北京市超硬材料制品工程技术研究中心北京安泰钢研超硬材料制品有限责任公司新材料40北京市低维碳材料工程技术研究中心北京大学新材料41北京市先进弹性体工程技术研究中心北京化工大学新材料42北京市印刷电子工程技术研究中心北京印刷学院新材料43北京市交通与能源用特殊钢工程技术研究中心北京科技大学设计研究院有限公司新材料44北京市能源用钢工程技术研究中心首钢总公司新材料45北京市生物燃料工程技术研究中心清华大学新能源46非能动核能安全技术北京市重点实验室华北电力大学新能源47北京市空间电源变换与控制工程技术研究中心北京卫星制造厂新能源48北京市新能源车用动力电池系统集成工程技术研究中心北京普莱德新能源电池科技有限公司新能源49分数域信号与信息处理系统北京市重点实验室北京理工大学新一代信息技术50精密光电测试仪器及技术北京市重点实验室北京理工大学新一代信息技术51高动态导航技术北京市重点实验室北京信息科技大学新一代信息技术52交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京交通大学新一代信息技术53物联网信息安全技术北京市重点实验室中国科学院信息工程研究所新一代信息技术54计算智能与智能系统北京市重点实验室北京工业大学新一代信息技术55智能物流系统北京市重点实验室北京物资学院新一代信息技术56北京市融合网络与泛在业务工程技术研究中心北京科技大学新一代信息技术57北京市工业波谱成像工程技术研究中心北京科技大学新一代信息技术58北京市平板显示工程技术研究中心京东方科技集团股份有限公司新一代信息技术59北京市虚拟仿真与可视化工程技术研究中心北京大学新一代信息技术60北京市数字航空遥感工程技术研究中心北京天下图数据技术有限公司新一代信息技术61北京市地理信息系统平台软件研发与应用工程技术研究中心北京超图软件股份有限公司新一代信息技术62北京市低空遥感数据处理工程技术研究中心中测新图(北京)遥感技术有限责任公司新一代信息技术63北京市半导体微纳集成工程技术研究中心中国科学院半导体研究所新一代信息技术64北京市物联网应急平台工程技术研究中心北京辰安科技股份有限公司公共安全65反劫持装备技术北京市重点实验室中国人民武装警察部队特种警察学院公共安全66北京市核化安全工程技术研究中心中国人民解放军防化研究院公共安全67北京市食品环境与健康工程技术研究中心中央民族大学公共安全68北京市系统营养工程技术研究中心北京市营养源研究所公共安全69电弧等离子应用装备北京市重点实验室中国航天空气动力技术研究院高端装备制造70高能束流增量制造技术与装备北京市重点实验室中国航空工业集团公司北京航空制造工程研究所高端装备制造71飞行器装配机器人装备北京市重点实验室北京航空航天大学高端装备制造72生物制造与快速成形技术北京市重点实验室清华大学高端装备制造73核检测技术北京市重点实验室清华大学高端装备制造74机械结构非线性振动与强度北京市重点实验室北京工业大学高端装备制造75北京市摩擦焊接工艺与装备工程技术研究中心中国航空工业集团公司北京航空制造工程研究所高端装备制造76北京市清洁热处理工程技术研究中心北京机电研究所高端装备制造77北京市自动化物流装备工程技术研究中心北京起重运输机械设计研究院高端装备制造78北京市特异物质安全检测技术与装备工程技术研究中心同方威视技术股份有限公司高端装备制造79北京市手术与危重症系统工程技术研究中心北京谊安医疗系统股份有限公司生物医药80北京市纳米生物医学检测工程技术研究中心国家纳米科学中心生物医药81北京市神经药物工程技术研究中心北京市老年病医疗研究中心生物医药82北京市抗肿瘤新药创制工程技术研究中心百济神州(北京)生物科技有限公司生物医药83北京市无线医疗与健康工程技术研究中心清华大学生物医药84北京市中药配方颗粒工程技术研究中心北京康仁堂药业有限公司生物医药85高端植介入医疗器械优化设计与评测技术北京市重点实验室北京航空航天大学生物医药86生物工程与传感技术北京市重点实验室北京科技大学生物医药87药物依赖性研究北京市重点实验室北京大学生物医药88传染病分子诊断新技术北京市重点实验室中国人民解放军军事医学科学院放射与辐射医学研究所生物医药89心血管疾病微创技术研究北京市重点实验室中国人民解放军总医院医疗卫生90高血压病研究北京市重点实验室首都医科大学附属北京朝阳医院医疗卫生91神经系统小血管病探索北京市重点实验室北京大学第一医院医疗卫生92代谢紊乱相关心血管疾病北京市重点实验室首都医科大学医疗卫生93肿瘤治疗性疫苗北京市重点实验室首都医科大学附属北京世纪坛医院医疗卫生94肝硬化转化医学北京市重点实验室首都医科大学附属北京友谊医院医疗卫生95药物临床风险与个体化应用评价北京市重点实验室北京医院医疗卫生96中医正骨技术北京市重点实验室中国中医科学院望京医院医疗卫生97运动医学关节伤病北京市重点实验室北京大学第三医院医疗卫生98临床生物力学应用基础研究北京市重点实验室首都医科大学医疗卫生99环境毒理学北京市重点实验室首都医科大学医疗卫生100视网膜脉络膜疾病诊治研究北京市重点实验室北京大学人民医院医疗卫生101儿童耳鼻咽喉头颈外科疾病北京市重点实验室首都医科大学附属北京儿童医院医疗卫生绩效考评“合格”名单序号名称依托单位领域1新媒体动画技术北京市重点实验室北京电影学院文化创意2生物燃气高值利用北京市重点实验室中国石油大学(北京)节能环保3光功能材料与器件北京市重点实验室首都师范大学新材料4北京市口腔材料工程技术研究中心安泰科技股份有限公司新材料5城市空间信息工程北京市重点实验室北京市测绘设计研究院新一代信息技术6北京市轨道交通维护装备工程技术研究中心中车北京二七机车有限公司高端装备制造7北京市缓控释制剂工程技术研究中心北京星昊医药股份有限公司生物医药8病原微生物耐药与耐药基因组学北京市重点实验室中国科学院微生物研究所生物医药9基因组与精准医学检测技术北京市重点实验室中国科学院北京基因组研究所生物医药10中医养生学北京市重点实验室北京中医药大学医疗卫生一年期整改名单序号名称依托单位领域1北京市服装产业数字化工程技术研究中心北京服装学院文化创意2北京市宽带接入应用交付工程技术研究中心北京星网锐捷网络技术有限公司新一代信息技术放弃继续承担重点实验室/工程技术研究中心建设名单序号名称依托单位领域1北京市半导体照明材料与器件工程技术研究中心同方光电科技有限公司新一代信息技术2非编码核酸北京市重点实验室中国科学院生物物理研究所生物医药

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  • 【分享】国家兽用药品工程技术研究中心落户普莱柯科技园

    [size=4] 四月的洛阳牡丹绽放,繁花似锦,珍奇斗艳。由国家科技部批准以洛阳惠中集团为依托的国家兽用药品工程技术研究中心落户普莱柯科技园,该中心的奠基仪式于4月13日上午8:30在普莱柯科技园举行。科技部党组成员、纪检组郭向远组长,科技部发展计划司王晓方司长,农业部兽医局林典生处长,中国畜牧兽医学会副理事长兼秘书长阎汉平研究员,中国动物保健品协会马保环秘书长,河南省科技厅赵琛厅长,河南省畜牧局朱立良副局长,洛阳市郭洪昌市长以及洛阳高新区王忠道主任等领导出席奠基仪式并发表重要讲话。应邀莅临此次奠基仪式的嘉宾还有来自其他省市畜牧兽医局的领导、河南农大、中牧集团、新闻媒体和普莱柯战略联盟商等。[/size][size=4] 在奠基仪式上,惠中集团董事长张许科研究员详细地汇报了集团在申报此项工程中所做的工作。洛阳惠中集团包括惠中兽药、普莱柯和郑州新正好等GMP企业,集团是首批认定的新标准高新技术企业和河南省政府重点支持的50家高成长型高新技术企业,其技术创新与产品研发处于业界领先地位,并在品牌影响力、生产规模、市场开拓、经济效益等综合实力方面居我国兽用药品行业前列。集团业已高效运行两大科技创新平台,河南省兽药工程技术研究中心和以该中心为主导的、与中国农业大学、美国SBC公司等国内外17家院所建立的紧密的产学研战略联盟,相继攻克了药物缓释、分子包被、细胞克隆与悬浮培养等一批产业支撑核心技术,国内率先研制成功头孢噻呋、泰拉霉素,禽流感H9三联灭活疫苗、高效猪瘟疫苗、猪圆环病毒2型灭活疫苗等新型兽用药品,取得了不小的业绩,集团原创新兽药占2003年以来全国原创新兽药批准总数的10%以上。基于惠中集团的技术创新与产品研发实力,科技部于2009年10月正式批准了依托该集团公司组建国家兽用药品工程技术研究中心的申请,该中心成为我国兽用药品领域唯一获准的国家级研究中心。[/size][size=4] 科技部王晓方司长肯定了该中心的建设将对我国发展规模养殖业和推动兽用药品行业进步的重要作用和意义,对促进养殖健康、改善食品安全将大有作为,并作为科技推动生产的典范予以推广;河南省科技厅领导也肯定了集团以往取得的业绩并希望今后再接再厉,再创新佳绩;省市其他领导还表扬了集团作为民营企业能够在科技研发上大力投入,创立自主知识产权所做出的贡献。[/size][size=4] 按规划,国家兽用药品工程技术研究中心计划投资6300万元,建筑面积13422平方米,预计2011年底竣工。该中心建成后将针对兽用原料药、高新制剂、中兽药新产品、生物制品等方面开展关键技术研究、成果转化中的产业技术研究,同时具备承接政府、企业、院所委托的开发任务以及对外技术服务的能力,以切实提升我国兽用药品行业技术的整体创新能力和核心竞争力。[/size]

  • 新型干涉光谱成像技术研究取得重要进展

    近日,西安光机所新型干涉光谱成像技术研究取得重大进展,以光谱室胡炳樑研究员为首的研究团队在国内率先将离轴三反光学系统应用于短波红外干涉光谱成像系统中,并成功研制了基于M-Z像面干涉光谱成像的离轴三反桌面样机系统。  面向宽覆盖、高分辨率、高光谱分辨率的要求,离轴三反加M-Z像面干涉光谱成像技术可以有效解决大视场光学系统和大尺寸干涉仪的技术瓶颈。M-Z干涉仪放置在系统会聚光路中,在减小系统体积和重量的同时,能量利用率可以达到成像仪的极限;离轴三反光学系统则能够同时实现长焦距与大视场,并且没有中心遮拦,传递函数高。但在基于M-Z像面干涉的光谱成像系统中,离轴全反射系统难以补偿会聚光路中M-Z干涉仪棱镜元件所引入的像差,为此,科研人员将校正补偿系统应用到离轴三反系统中,设计并成功研制了一种新型离轴三反成像光学系统,并针对离轴三反系统装调自由度多,结构非对称性以及离轴系统离轴量需要精确测量调整等问题,解决了离轴非球面微应力装夹、多自由度调整结构形式、离轴三反系统高精度装调等多项技术难点,为高分辨率、高光谱分辨率光谱成像技术奠定了坚实基础,并完成了必要的技术储备,使我所先进光谱成像技术达到了国内领先水平。

  • 高校科研院所刚刚发布了生物传感器研发-国家农业信息化工程技术研究中心职位,坐标北京市,敢不敢来试试?

    [size=16px][color=#ff0000][b][url=https://www.instrument.com.cn/job/position-80819.html]立即投递该职位[/url][/b][/color][/size][b]职位名称:[/b]生物传感器研发-国家农业信息化工程技术研究中心[b]职位描述/要求:[/b]岗位名称:生物传感器研发国家农业信息化工程技术研究中心(NERCITA)是于2001年由国家科技部批准组建,专门从事农业及农村信息化工程技术研究开发的国家级科研机构。中心的主要任务是针对我国农业和农村信息化建设的重大需求,重点围绕农业智能信息处理技术、农业遥感技术与地理信息系统、精准农业与智能装备技术、农业生物环境控制工程与自动化技术、农产品安全快速检测与农田环境质量监测技术等五大方向,进行源头技术创新、技术平台构建和重大产品研发,为我国农业现代化和新农村建设提供有力的技术支撑。一、 岗位职责:1、根据项目安排,完成相关传感器研发实验;2、根据需要进行测试服务或技术辅导。3、部门安排的其他工作。二、 任职要求:1、硕士及以上学历,化学、分析化学、应用化学、材料、生物、电子及相关专业; 2、有生物传感器、电化学相关工作经验者优先;3、专业理论基础扎实,做事认真负责,有条理,善于思考。4. 有良好的英文阅读及写作能力,能够主动解决实验中的相关问题。5、有较好的团队协作能力,及良好的沟通能力。三、 工作地点及时间:1、 地点:北京市海淀区曙光花园中路北京农科大厦2、 时间:9:00-11:30;13:30-17:30 3、 周六日休息四、人员需求:1人五、提供宿舍,薪资面议。[b]公司介绍:[/b] 清华大学生物微流控与药物分析实验室,致力于发展微纳流体操控的新原理新技术,并将其应用于微纳尺度的输运、组装和生物制造,模拟组织器官的微结构和微环境,结合原位光谱成像分析和质谱联用分析等检测技术,构建生命分析和生物医学研究的新模型,发展微流控生命分析的原理、方法及装置,参与生命科学前沿基础研究,服务于药品质量与安全、新药研发、临床检测等国家重大需求。课题组负责人梁琼麟教授,于2000年、2005...[url=https://www.instrument.com.cn/job/position-80819.html]查看全部[/url][align=center][img=,178,176]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2021/08/202108160948175602_3528_5026484_3.png!w178x176.jpg[/img][/align][align=center]扫描二维码,关注[b][color=#ff0000]“仪职派”[/color][/b]公众号[/align][align=center][b]即可获取高薪职位[/b][/align]

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  • Kautsky 与 Hirsch 于1931年首次发表论文“CO2同化新实验”,报道了用肉眼发现叶绿素荧光现象,荧光强度的变化与CO2同化速率呈负相关。Ladislav Nedbal教授与Martin Trtilek博士等基于脉冲调制技术(PAM,Pulse Amplitude Modulated technique)与CCD技术,于1996年研制成功FluorCam叶绿素荧光成像技术(Nedbal etc, 2000),使叶绿素荧光得以在二维和显微(细胞与亚细胞水平)水平上进行成像分析。PAM技术基于人工激发光(脉冲调制测量光、光化学光、饱和光脉冲)Protocols诱导成像,如何在自然光(太阳光)条件下对叶绿素荧光进行成像测量,从而实现对植物光合作用成像作图(mapping),成为科学家特别是生态观测、农业遥感等领域科学家的梦想。 AisaIBIS叶绿素荧光高光谱成像仪由芬兰Specim公司与德国Juelich研究中心为欧洲太空局(ESA)地球探测项目(SIFLEX)研制的Hyplant传感器,是世界上第一款商业化高光谱叶绿素荧光成像仪,采用夫琅和费线深度法,可以检测太阳辐射诱导叶绿素荧光(Sun-induced Fluorescence),用于陆空双基植物叶绿素荧光高光谱成像测量分析,可得到NDVI、EVI、F760(植物叶绿素荧光)等参数。 作为一款功能强大的超高光谱分辨率空陆双基成像系统,适用于地面及航空遥感SIF叶绿素荧光高光谱成像测量,AisaIBIS采用“夫琅和费线深度法”,该方法在670 - 780nm的特定光谱区域内,可对两条吸氧谱线底部的微弱荧光信号进行检测和定量。结合高光通量成像光谱仪和先进的sCMOS成像技术,可在飞行条件下以较高的成像速率和优异的光谱采样间隔(0.11nm)采集高质量、低噪声、高动态范围和信噪比的叶绿素荧光高光谱数据,可以安装在易科泰光谱成像与无人机遥感研究中心提供的近地面遥感平台、通量塔或者航空遥感平台,得到不同尺度的NDVI、EVI、F760(植物叶绿素荧光)等参数。适用于农业、林业、草原、湿地生态系统观测,如光合作用与植被胁迫(如病虫害、干旱等)研究、大田作物表型与种质资源检测、生态系统生产力与作物产量评估等。功能特点1.推扫式高光谱成像技术,采用“夫琅和费线深度法”获取SIF叶绿素荧光成像数据,使太阳光诱导叶绿素荧光测量提高到高空间分辨率水平2.科研级超高性能,光谱采样率达到0.11/0.22nm,高透光率F/1.7,高信噪比680:1 3.陆空双基,既可用于航空遥感,也可以安装于近地面遥感平台、通量塔,以获取不同尺度日光诱导叶绿素荧光高光谱成像数据4.结合易科泰生态技术公司提供的便携式叶片水平叶绿素荧光测量设备,可以满足不同尺度水平的观测研究5.可配置易科泰生态技术公司提供的全波段高光谱成像技术、Thermo-RGB红外热成像与RGB融合成像分析技术等 技术指标:1. SIF叶绿素荧光高光谱成像传感器CMOS科研级检测器,快照模式,珀尔贴制冷 波段范围:670-780nm光谱采样:0.11/0.22nm空间分辨率:384/768像素 透光率F/1.7、信噪比680:1、帧频65fps视野:32.3度,0.5m至无穷远 积分时间:在帧像周期内可调 数据接口:CameraLink 16-bit功耗:一般135W,最大200W成像系统重量(含DPU):<25kg支电机械快门,光温稳定功能2. Thermo-RGB红外热成像与RGB真彩成像融合分析技术,可区分阳光照射叶片或冠层、阴影叶片或冠层以及土壤的温度和覆盖度等,以精确反映作物/植物气孔导度动态,使作物冠层温度测量精准区分阳光照射叶片、阴影叶片及土壤背景,并可进行ROI选区分析、频率直方图分析显示及颜色分析等,适宜于高空间解析度冠层温度检测、物候观测、气孔导度观测、高通量作物表型分析等 3. AisaFENIX双镜头全波段高光谱成像:包括VNIR(380-970nm)和SWIR(970-2500nm)双镜头高光谱成像,高信噪比(1000:1)、分辨率,空间分辨率可达1024x像素4. 遥感平台:可选配航空遥感平台、通量塔、或易科泰生态技术公司提供的近地遥感平台5. 光谱成像近地遥感:可选配扫描式或机器人近地遥感光谱成像,包括叶绿素荧光成像(基于PAM技术)、高光谱成像、红外热成像等应用案例1:ESA(欧洲航天局)与NASA(美国国家航空航天局)合作开展生态健康与碳循环动态研究 ESA与NASA合作,采用基于AisaIBIS的HyPlant SIF航空遥感系统、美国NASA研发的基于LiDAR-高光谱-红外热成像航空遥感系统,同步获取森林的太阳光诱导叶绿素荧光成像、冠层结构信息、可见光至短波红外(400-2500nm)光谱反射成像信息、及冠层温度信息,以观测研究生态系统健康与碳循环动态(Middleton etc. The 2013 FLEX-US airborne campaign at the parker tract loblolly pine plantation in North Carolina, USA. Remote Sensing, 2013)应用案例2:AisaIBIS用于监测农作物长势-德国波恩大学农业试验站 德国Julich研究所、西班牙Valencia大学、意大利Milano-Bicocca大学、芬兰Specim公司等科学家,对基予AisaIBIS的HyPlant航空遥感系统(包括AisaIBIS和AisaFENIX)观测冠层(Top-of-Canopy, TOC)光谱反射与SIF叶绿素荧光技术,进行了全面解读,并采用该系统对农田作物进行了遥感作图分析(参见下图),该系统采用AisaIBIS、AisaFENIX全波段空陆双基高光谱成像(400-2500nm)等(Basbian Siegmann etc. The high-performance airborne imaging spectrometer HyPlant-from raw images to Top-of-Canopy reflectance and fluorescence products: Introduction of an Automatized Processing China. Remote Sensing, 2019)应用案例3:AisaIBIS用于估算不同时间作物初级生产力-德国科隆大学 德国科隆大学等科学家采用HyPlant航空遥感系统(基于AisaIBIS SIF叶绿素荧光高光谱成像和AisaFENIX高光谱成像技术),结合地面光合作用(采用Li6400或LCPro T光合仪)和土壤呼吸测量(采用Li8100或SRS2000土壤呼吸测量系统),对植被初级生产力及胁迫进行了观测研究(参见下图),结果表明,F760对现有GPP评估方法可以起到很好的改善和补充,SIF红色叶绿素荧光与远红波段叶绿素荧光比率可以灵敏地反映环境胁迫(S. Wieneke etc. Airborne based spectroscopy of red and far-red sun-induced chlorophyll fluorescence: Implications for improved estimates of gross primary productivity. Remote Sensing of Environment, 2016)其它参考文献:Rascher, U., et al.(2015), Sun-induced fluorescenc – a new probe of photosynthesis: First maps from the imaging spectrometer HyPlant. Global Change Biology.Rossini, M., et al.(2015), Red and far red Sun-induced chlorophyll fluorescence as a measure of plant photosynthesis, Geophys. Res. Lett.Wieneke, S., et al.(2016), Airborne based spectroscopy of red and far-red sun-induced chlorophyll fluorescence: Implications for improved estimates of gross primary productivity. Remote Sensing of Environment.Colombo, R., et al.(2018), Variability of sun-induced chlorophyll fluorescence according to stand age-related processes in a managed loblolly pine forest. Global Change Biology.Gerhards, M., et al.(2018), Analysis of airborne optical and thermal imagery for detection of water stress symptoms. Remote Sensing.Max Gerhards, et al.(2018), Analysis of airborne optical and thermal imagery for detection of water stress symptom. Remote Sensing.Bandopadhyay, S., et al. (2018), Examination of Sun-induced Fluorescence (SIF) Signal on Heterogeneous Ecosystem Platforms using ‘HyPlant’. Geophysical Research Abstracts.Giulia Tagliabue, et al. (2019), Exploring the spatial relationship between airborne-derived red and far-red sun-induced fluorescence and process-based GPP estimates in a forest ecosystem. Remote Sensing of Environment.
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  • 1、概述根系是植物地下部分为适应陆地生活长期进化而形成的营养器官,具有支撑地上部分的基本作用,不仅在水、矿物质和碳水化合物的吸收、转化和储存中发挥着重要的作用,还能够稳定植物体并与土壤形成物理和化学联系。有研究学者认为,优良根系的品种有利于提高产量稳定性、资源利用效率及对环境胁迫的抵抗力[1],根系也被作为育种目标。根系的形态,例如根长、根系体积、根系直径和根干物质,可以反映根系的健康情况。当植物受到胁迫时,根系会产生一系列生长和发育、形态、生物量以及生理生化代谢变化以适应胁迫条件。因此,更好地了解植物根系和根际过程有助于提高植物生产和可持续土壤管理的资源效率。根系研究的关键在于使植物“隐藏的一半”能被可视化和量化。 传统植物根系的研究方法包括挖掘法、定位法、土钻法等,通过挖根、洗根等操作后对根系进行形态学、生理生化等方面的研究,此类方法不仅破坏性大、耗时长、取样成本高,且存在一定的局限性[2]。近年来,无损成像方法在植物科学中变得越来越流行。传统上局限于RGB成像的高通量应用正在向更宽的光谱范围发展,从而能够对根际成分进行化学成像[3,4],也为地下根系的研究提供了新的途径。为了解决传统根系研究方法所存在的缺陷并方便对根系进行成像,市场上出现了一系列产品,如人工培养基(琼脂、发芽纸、水培等)培养植物幼苗的方法,但该方法植株的生长条件受到人们的质疑;微根窗技术是一种非破坏性、定点直接观察和研究植物根系的方法,是活体根系监测、根系动态生长监测最主要的方法之一。但该方法的缺陷在于窗面及观察深度都比较有限,且在根系生长过程中可能会产生大量细根围绕在玻璃管周围,影响观测的准确性[5-7]。因此,基于根窗技术,填土根箱成像系统应运而生,用于植物根系成像。基于根箱栽培的植物根系表型RGB成像存在一个缺陷,即需要依赖于根与土壤足够的对比度才能进行自动分割。而高光谱成像数据能够克服根与土壤分割困难的问题,能够对根系表型及生化性状成分进行成像分析。根系表型研究方法对比根系研究方法优点缺点代表性仪器挖掘法、土钻法经济成本低破坏性;耗时耗力;WinRhizo洗根图像分析系统微根窗法非破坏性;定点观测窗面尺寸小MS-190超高清微根窗相机系统根箱栽培法-RGB成像非破坏性;可实现高通量分析图像自动分割依赖于根与土壤的对比度PlantScreen高通量植物表型系统根箱栽培法-高光谱成像自动图像分割;可对根系成分进行化学成像经济成本略高RhizoTron植物根系高光谱成像分析系统基于此,易科泰生态技术公司结合近几年来国际先进高光谱成像技术创新应用(易科泰 SpectrAPP 项目)实验研究,开发了一款RhizoTron植物根系高光谱成像分析系统,该系统基于根窗技术,可对RhizoBox根盒培养的植物根系进行原位非损伤表型成像分析,具备多功能高光谱成像分析功能,可对植物根系进行高光谱和自发光荧光成像。能够实现植物根系进行原位表型高光谱成像分析和动态监测。可应用于植株根系成像分析、抗性筛选及遗传育种、病虫害胁迫及干旱研究、土壤结构及养分研究等领域。2、RhizoTron植物根系高光谱成像分析系统2.1 系统介绍RhizoTron植物根系高光谱成像分析系统可对生长于RhizoBox根盒(带根窗)的作物根系进行高光谱成像分析和UV激发生物荧光成像分析(选配),可选配Thermo-RGB成像分析及冠层表型成像分析。RhizoTron植物根系高光谱成像分析系统由主机系统和高光谱成像系统组成,其中主机系统包括系统平台(主机箱)、控制单元、样品托、数据处理服务器等组成;光谱成像系统由光谱成像单元(包括成像传感器、光源、云台等)和自动扫描轴组成。2.2 功能特点1)基于RhizoTron根窗技术的高光谱成像分析技术,配有植物培养模块,由样品托盘、适配器、不同规格尺寸RhizoBox根系观测培养根盒组成,或自己制作培养根盒;可选配多通道智能LED培养台2)标配为60度倾斜自动扫描成像(与植物培养角度一致),同时对RhizoBox根系和幼苗进行高光谱成像分析和RGB成像分析,可选配其它角度如45度、70度和90度(垂直扫描成像)3)可对根系进行UV-MCF紫外光激发生物荧光高光谱成像,以研究分析根系活动及根系与土壤互作关系、荧光假单胞菌等AvrahamAlonyandRaphaelLinker,2013);或选配根系Thermo-RGB成像分析4)可选配顶部冠层RGB成像分析、红外热成像分析、高光谱成像分析、叶绿素荧光成像分析(可选配适于正常培养盆的样品托)5)可选配iPOT数字化植物培养盆或RhizoBox根系培养盒,持续监测土壤水分温度、重量、植物生长、光合效率、PI(performanceIndex)、茎流等生理生态指标,可自动采集土壤渗漏水并进行土壤营养盐分析6)模块式结构,具备强大的系统扩展功能,系统平台自动万向脚轮,方便移动7)可远程控制(选配)、自动运行数据采集存储等功能2.3 技术指标1)控制单元为嵌入式操作系统,可进行双重控制(触控屏+PC端全中文GUI软件),实现远程操控相机及平台2)自动扫描轴推扫速度与精度:1-40mm/s,移动精度1mm,有效扫描范围:标配100cm3)高光谱成像(标配400-1000nm,可选配900-1700nm)可成像分析植被生理生化指标、健康指数、光合利用效率、植被胁迫、水分、氮素等指数。配备PhenoRoot根系分析软件,如需对地上部分进行同时分析,可选配SpectrAPP分析软件4)标配RGB彩色成像:分辨率2448×2048像素,配备专业植物根系分析软件5)SpectrAPP高光谱成像分析软件:进行光谱融合、ROI选区分析、光谱分析、频率直方图、自动识别不同波段峰值,可分析近百种光谱指数,根据需求定制添加光谱指数,同时能够分析根系表型数据6)PhenoRoot根系分析软件,可分析根长、根系最大宽度、凸包面积、根系总长、根系面积(生物量)、根系剖面分析(根系密度)等7)Thermo-RGB成像融合分析(选配),包括Thermo-RGB融合分析软件,红外热成像分辨率:640×512像素;测量温度范围:-25℃-150℃;光谱范围:7.5-13.5μm8)多通道智能LED培养台,RGBW四通道智能调整LED光源,0-100%可调,可模拟昼夜节律、不同光配方等,最大光强300μmol/m2s 9)叶绿素荧光成像单元(选配),专业高灵敏度叶绿素荧光成像CCD,帧频50fps,分辨率720×560像素,像素大小8.6×8.3µ m,可自动运行Fv/Fm、Kautsky诱导效应、荧光淬灭分析、光响应曲线等protocols,自动测量分析50多个叶绿素荧光参数,包括:Fv/Fm、Fv’/Fm’、Y(II)、NPQ、qN、qP、Rfd、ETR等,自动形成叶绿素荧光参数图10)系统平台规格:标配约145cm×60cm×160cm(长×宽×高)、重量约50kg 3、应用案例3.1 甜菜根系RGB及高光谱成像分析:以甜菜为实验对象进行了实验,对其根系进行RGB成像和高光谱成像(900-1700nm),分别进行了形态分析和生化性状进行分析[8]。1)形态分析:以手动分割作为参考,使用RGB和高光谱图像跟踪甜菜根系的生长、形态和结构,发现基于RGB自动分割并不能很好的区分老根和土壤,跟踪根系总根长误差为6.94%;高光谱成像通过光谱比率获得根系的二值图像进而对根系长度进行分析,误差仅为1.5%。使用紫外灯(UV)与模拟太阳光照射得到的根系可视化图像,发现在明亮背景下UV图像更易识别根系。左:RGB原始图像;中:(A)使用绘图板手动分割根系,(B)顶部分割不良的旧根轴区域,(C)图像底部正确分割的新根轴,(D)基于RGB获得的二值图像;右:基于高光谱获得的二值图像 UV和模拟太阳光根系可视化图像。(A): UV;(B): 模拟太阳光2)生化性状分析:对不同发生位置及成熟度的根系和土壤的平均光谱进行分析,发现三种根系光谱曲线存在显著差异,且1100nm附近新侧根与主根出现吸收峰,而老根并未出现。但老根与土壤反射曲线趋势较一致,在水分吸收区域(1450nm)附近,根系光谱斜率高于土壤。同时,它使用不同含水量土壤校准根盒的平均光谱进行校准,从而绘制根箱上水分分布图。3.2小麦根系RGB及高光谱成像分析以小麦为实验对象,对植株进行扦插处理,扦插后14、28、47、94、101和201天对根箱的上三分之一进行高光谱成像(900-1700nm)和RGB成像,分别进行了形态分析和生化性状进行分析[9]。1)形态分析:使用WinRhizo对根长度进行结构量化,以手动分割作为参考,分别使用高光谱图像和RGB图像对根系可见根长度进行预测,结果表示,基于RGB分割为83.4%,光谱分割为77.0%。但两种分割方法的斜率没有显著差异(P=0.225)。表明两种方法在预测此处使用的基质的可见根长度方面具有相似的性能。2)生化性状分析:基于光谱特征,使用决策树模型对根像素的径级类别进行预测,其训练集为r=0.86,验证集r=048;基于一阶导数差分光谱(1649-1447nm)构建根系腐烂时间指数模型,使用修剪后28天和101天的光谱数据作为验证集,其r2=0.96。 3.3 土壤含水量估测及根腐病识别以甜菜为实验对象对其根系进行高光谱成像(900-1700nm),同时测定与实验相同土壤的根箱中的不同土壤含水量及高光谱成像,以此作为训练集对含水量模型进行训练,对根箱的每个土壤像素的含水量进行预测;以油用萝卜作为实验对象,使用化学计量分析对根系不同时间后腐烂的光谱特征进行识别,通过光谱的时间变化推断根系腐烂情况[10]。3.4不同基因型扁豆霉菌根腐病的RGB和高光谱成像评估以不同基因型扁豆为实验对象,分别进行RGB成像和高光谱成像(550-1700nm),研究高通量表型技术评估霉菌根腐病的严重程度,以快速鉴别耐药基因型。设置对照组和实验组,培养14日后实验组接种黄芽孢杆菌,对照组施以清水。接种14日后使用0-5疾病评分量表对根系进行评分,作为地面参考数据[11]。霉菌根腐病严重程度量图RGB图像:通过提取特征变量对植物生物量研究,发现投影面积与植物生物量有很强的相关性,与地下生物量相关性高达0.9,地上生物量相关性为0.84;对根系病害程度进行预测,发现其R2达到0.67,而通过地上部特征变量进行预测,其R2仅达到0.23。高光谱图像:通过提取感兴趣区的光谱,发现从地上样品的高光谱反射曲线来看,健康和感染的样品光谱反射曲线相差较小,而根系的光谱曲线差异较显著。使用归一化差异光谱指数(NDSI)对根系疾病程度进行预测,其R2达到0.54,使用地上部光谱特征进行预测,其R2仅为0.27。3.5 油菜重金属铅(Pb)含量的高光谱估测以油菜为实验对象,对叶片和根系分别进行高光谱成像,对根系图像进行比值运算(根部:861.96/480.46nm),油菜叶片和根的分割阈值t分别为1.3和1.6,使根系与背景进行图像分割。分别建立支持向量机(SVM)和SAE深度神经网络对样品中的铅(Pb)含量建立模型并预测,发现SAE深度神经网络模型精度较高。在SAE模型的基础上使用迁移学习的方法得到T-SAE模型,并对油菜叶片和根系中的Pb含量进行预测,发现其精度有所提升,油菜叶片达到0.92,根系达0.93。基于此可以发现高光谱成像技术结合深度神经网络能够对油菜植物中的重金属Pb进行定性定量检测[12]。3.6 野生植物幼苗根系高光谱成像分析易科泰EcoTech实验室技术人员以一株野生型元宝槭幼株为样本,采集900-1700nm高光谱数据,并对其进行光谱成像分析及根系形态分析。4、参考文献[1] Kutschera, L. Wurzelatlas mitteleuropä ischer Ackerunkrä uter und Kulturpflanzen. DLG-Verlags-GmbH, Frankfurt am Main (1960).;Kenrick, P., & Strullu-Derrien, C.[2] Dhondt S, Wuyts N, Inzé D. Cell to whole-plant phenotyping: the best is yet to come. TrendsPlant Sci. 2013 18:428–39.[4] Pierret A. Multi-spectral imaging of rhizobox systems: new perspectivesfor the observation and discrimination of rhizosphere components. Plant Soil. 2008 310: 263–8.[3] Vamerali T, Ganis A, Bona S, Mosca G. An approach to minirhizotron root image analysis[J]. Plant and Soil, 1999, 217( 1/2) : 183-193.[4] Johnson M G, Tingey D T, Phillips D L, Storm M J. Advancing fine rootresearch with minirhizotrons [J].Environmental and Experimental Botany, 2001, 45( 3) : 263-289.[5] Gernot B , Mouhannad A , Alireza N , et al. RGB and Spectral Root Imaging for Plant Phenotyping and Physiological Research: Experimental Setupand Imaging Protocols. [J]. Journal of visualized experiments : JoVE, 2017, (126).[6] Gernot B, Alireza N, Thomas A, et al. Hyperspectral imaging: a novel approach for plant root phenotyping.[J]. Plantmethods, 2018, 14(1).[7] Gernot B , Mouhannad A , Alireza N . Root System Phenotying ofSoil-Grown Plants via RGB and Hyperspectral Imaging. [J].Methods in molecularbiology (Clifton, N.J.), 2021, 2264245-268.[8] Advanced Imaging for Quantitative Evaluation of Aphanomyces RootRot Resistance in Lentil[J]. Frontiers in Plant Science, 2019, 10.[9] Nakaji T, Noguchi K, Oguma H. Classification of rhizosphere components using visible–near infrared spectral images. Plant Soil. 2008 310: 245–61.
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  • Ecodrone 轻便型10通道多光谱无人机遥感系统是易科泰光谱成像与无人机遥感技术研究中心在Ecodrone UAS-4无人机平台基础上,采用倾斜补偿方法及同步触发控制技术推出的一款免云台多光谱遥感监测系统,应用于大范围、多维度智慧农业研究、森林植被资源调查、生态环境监测、水质水色反演、大田高通量表型分析、国土资源调查等,荣获中国杨凌农业高新科技成果“后稷奖”。 该系统集成轻便型无人机平台、10通道多光谱成像及高分辨率RGB成像,具有机动灵活、操作简单、光谱通道数多、时空分辨率高、续航时间长等特点,一次作业即可同时获得10通道多光谱影像及高清RGB影像,对冠层尺度作物/植物生长监测、叶绿素效率及植物红边坡度分析、森林资源调查、水土资源监测管理、生态环境动态监测、物种多样性调查研究等具有重要意义。主要特点:? 4旋翼轻便型无人机遥感平台,搭载10通道多光谱及高清RGB相机,飞行时间可达40分钟,同步获取10通道多光谱影像及高分辨率RGB影像,飞行作业事半功倍? 高影像分辨率:100m飞行高度时分辨率可达6.7cm? 可测量NDVI、NDRE、DVI、RVI、SAVI、EVI、VOG、绿度指数、光利用效率、浅水环境(气溶胶、浮质等)、叶绿素效率或红边坡度? 集成下行光传感器DLS和GPS,配备标准反射校准板,确保精确的环境光校准,多镜头共用,节省成本和重量的同时,确保同时、同步、同光线? 物理安全开关+遥控器双重加锁,确保安全操作? 角度倾斜补偿技术,免云台飞行,可选配磁编码自稳云台,实时姿态调整,每秒300次? 安全保护功能,支持低电量报警、一键返航,磁罗盘失灵等极端情况下一键切换手工控制? 预留接口:无需改动,轻松集成红外热成像、ENVIS环境因子监测等传感器,实现一机多能? 系统总重<6kg、收纳尺寸小、起降场地要求低,方便野外移动、运输、作业应用案例:(1)不同胁迫条件下水稻表型分析易科泰光谱成像与无人机遥感技术研究中心使用Ecodrone多光谱无人机遥感系统在浙江一水稻田采集了多光谱成像数据并进行了分析处理。基于NDVI和NDRE结果可以看出,除水稻田边缘部分外整体指数数值较高,说明作物叶绿素含量和绿色部分生物量较高,几乎使NDVI数值达到了饱和。而从NDRE图可以更为清晰的看出不同处理条件下水稻生理特性的差异,通常NDRE数值越高反应着植株越健康。基于无人机多光谱数据进一步研究验证筛选出种植品种、种植密度和施肥用量的最优组合,可以有效减少资源浪费,缓解氮肥流失造成的环境问题,或结合实际测量的理化数据建立拟合模型,通过光谱信息反演作物生化指标,实现精准农业生产研究。 (2)水土资源调查下图为湖州师范学院校内人工湖及周边,该区域地物丰富多样,使用Ecodrone 10 通道多光谱无人机遥感系统采集该区域的10通道多光谱影像数据,并进行地物分类及水体资源研究。 (3)内陆水体水质监测内陆及海岸带水体湿地监测,主要监测的污染物主要有三类,分别为浮游植物(主要是藻类),由于藻类都含有叶绿素,所以主要监测叶绿素a浓度;非色素悬浮物(简称悬浮物),由于浮游植物死亡而产生的有机碎屑以及陆生或湖体底泥经再悬浮而产生的无机悬浮颗粒;有色可溶性有机物(CDOM),有黄腐酸、腐殖酸组成的溶解性有机物。 易科泰生态技术公司致力于生态-农业-健康研究发展与创新应用,为精准农业研究、森林植被资源调查、生态环境监测、地质矿产勘查、环境污染控制与影响评估等低空遥感应用领域提供无人机及近地遥感全面技术方案:1)Ecodrone UAS-4轻便型无人机遥感平台,可搭载多光谱成像、Thermo-RGB成像传感器2)Ecodrone UAS-8无人机高光谱遥感平台,可搭载一体式高光谱成像-红外热成像等3)Ecodrone-Kestrel高分辨率无人机高光谱遥感系统,全新自主专利产品,高负载无人机遥感平台,可搭载定制化方案4)Ecodrone一体式高光谱红外热成像无人机遥感系统,高光谱-红外热成像同步监测5) 轻小型固定翼无人机遥感技术方案,可挂载多光谱相机、红外热成像及RGB相机,最大起飞重量1350g,续航时间可达75分钟6)PhenoPlot近地遥感技术方案,可扩展、可定制
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光谱成像工程技术研究中心相关的耗材

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    这款高光谱成像仪定标附件专业为高光谱成像仪的光谱定标和辐射定标而设计,是定量遥感的理想定标工具。这款高光谱成像仪定标附件适合市面上的所有高光谱成像仪的使用。如下是辐射定标前后的光谱图像供客户参考。
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    多光谱显微镜成像系统配件是美国进口多光谱显微镜,是一种具有美国专利的基于声光可调谐滤波片技术是目前光谱分辨率和光谱转换速度最高的技术和显微多光谱成像系统。多光谱显微镜成像系统配件非常适合容量高,数量大的荧光的研究,光谱反射和透射成像技术是生命科学不可多得的科研工具,而多光谱细胞成像系统的使用对象范围从活细胞到整个动物体多光谱显微镜成像系统配件参数 光谱范围 450-800nn光谱分辨率 1.5nm(450nm波段处), 3nm( 800nm波段处), 每个中心波长处可变波带外滤光能力1000:1输出光线形偏振系统总体效率50nm-800nm内约为30℅转换速度图像质量可达衍射极限数据接口USB 2.0应用软件图像采集和高光谱图像分析软件操作系统Windows XP多光谱显微成像系统和欧洲进口多光谱细胞成像系统,也是光谱分辨率和光谱转换速度最高的多光谱成像系统。孚光精仪是全球领先的进口科学仪器和实验室仪器领导品牌服务商,产品技术和性能保持全球领先,拥有包括凝胶成像仪在内的全球最为齐全的实验室和科学仪器品类,世界一流的生产工厂和极为苛刻严谨的质量控制体系,确保每个一产品是用户满意的完美产品。我们海外工厂拥有超过3000种仪器的大型现代化仓库,可在下单后12小时内从国外直接空运发货,我们位于天津保税区的进口公司众邦企业(天津)国际贸易公司为客户提供全球零延误的进口通关服务。多光谱显微成像系统,多光谱细胞成像系统由中国领先的进口精密仪器和实验室仪器旗舰型服务商-孚光精仪进口销售!孚光精仪精通光学,服务科学,欢迎垂询!
  • 多光谱显微镜成像系统配件 FP-AOTF
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