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光現象資源箱 型號：QWG1208 ? 實驗清單： 光在空氣中直線傳播實驗 面鏡成像觀察實驗 ? ? ? ? 透鏡成像觀察實驗 影子觀察實驗

含電路板、散裝元器件、制作說明書等

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原理介紹： 光在與微粒的相互作用中，會將自身攜帶的動量傳遞給微粒，對微粒施加力的作用。在光鑷中，處在激光中的粒子所受的力有兩種：一部分是電磁場分布不均勻導致的梯度力，梯度力將微粒吸引向光阱的中心；一部分是光子與粒子相互作用導致的散射。針對不同大小的粒子，大致可以分為三類： 一、微粒的尺度遠大于激光波長，可以采用幾何光學近似模型，光線在微粒經過折射反射，將動量傳遞至微粒上； 二、微粒尺度跟激光波長相近，這種情況下可以通過電磁場麥克斯韋方程組求解； 三、微粒尺度遠小于激光波長，微粒在光場中被激發為偶極子，受到偶極子與強聚焦光場的相互作用力； 相關內容： 動手調節光路，利用光鑷捕捉并操控小球； 基于空間光調制器的光鑷系統，通過研究不同算法從而得到加載在空間光調制器上的全息圖、更加深入地研究特殊模式光束在光學微操縱中的應用、拓展光鑷與其他學科交叉的應用前景以及對光場偏振態、相位、振幅的聯合調制等等。 應用領域： 作為非侵入型的力學操控系統，光鑷可以應用于細胞生物學、氣溶膠科學、物理化學等交叉學科的基礎研究，包括細胞微環境的改變、形變拉伸、微粒力學參數的測量等等。將全息光鑷與圖像識別結合，可以做到自動捕獲粒子和分揀， 將全息光鑷與光學顯微鏡相結合，可以量化細胞、分子的動力學特性，在細胞生物學中有巨大的研究空間； 方案介紹： 光路圖：   上圖為本方案全息光鑷裝置的光路示意圖。首先激光經過擴束后，直徑與空間光調制器有效區域的短邊直徑相等，擴束后的激光依次通過線偏振片、半波片和非偏振分光棱鏡。用半波片旋轉線偏光角度，使之工作在相位模式下，空間光調制器的入射角控制在在 5°以內。 經過空間光調制器反射的光經過由兩個傅里葉透鏡組成的縮束系統，該系統能改變光斑尺寸確保光束直徑與顯微物鏡的入瞳直徑匹配。對于外圍光強較弱的高斯光束，利用此縮束系統將激光直徑稍大于顯微物鏡入瞳直徑。 經過縮束系統的激光經過 45°直角反射鏡，二向色鏡將激光透射進入顯微物鏡，同時讓照明光源透過，從而使 CMOS 相機采集到樣品像。空間光調制器位于第一個傅里葉透鏡的焦距處，全息圖與物鏡入瞳是共軛像面，所以全息圖經過顯微物鏡做傅里葉變換后在顯微物鏡焦平面即樣品面上再現期望的光場分布。   特點： 此方案采用的開普勒式縮束系統透鏡間的焦平面與樣品面是共軛的，在透鏡焦平面加入高通濾波器或在空間光調制器上疊加閃耀光柵后，后續光學元件按照一級像排列，從而移去零級光的影響。 加載全息圖后 X-Y 位置可實時調整，快速疊加不同焦距菲涅爾相位圖、閃耀光柵相位圖等； 空間光調制器可供多種語言調用（labview、C、Python 等）；可編程實現不同數目、不同排列的光阱陣列；   配置標準：   序號 配置 規格 序號 配置 規格 1 激光光源 637nm 激光最大功率1w 4 顯微物鏡 PLN100× 油浸   NA 1.25 2 空間光調制器 1920*1080   2π 5 照明光源 波長470nm 功率760mw 3 CMOS相機 1280*1024 60FPS 6 相機筒鏡 f=200mm 等系列其他配置

高校科技成果盡在科轉云

成果與項目的背景及主要用途： 人類通過視覺系統獲取的信息占獲取信息總量的 80%以上，如果說計算機相 當于人類的大腦，那么圖像傳感器則相當于人類的眼睛。圖像傳感器作為圖像信 息獲取最重要和最基本的技術在信息世界中將占據著極其重要的地位。半導體圖 像傳感器相比傳統的膠片成像具有可實時處理和顯示、數字輸出、便于儲存和管 理等諸多優勢，正在迅速成為圖像傳感器發展的主導力量。CMOS 圖像傳感器相 對于 CCD 圖像傳感器具有單片集成、低功耗、低成本、體積小、圖像信息可隨 機讀取等一系列優點。在手機拍照、PC 攝像、機器視覺、視頻監控等諸多領域 已經取代了 CCD 圖像傳感器。 技術原理與工藝流程簡介： （1）時間延遲積分型 CMOS 圖像傳感器芯片 通過 0.18μm 1P4M CMOS 工藝完成了對最高 128 級線陣長度為 1024 像素的 TDI 型 CMOS 圖像傳感器芯片的設計、投片和測試工作。 （2）具有緊湊讀出的多次積分動態范圍擴展 CMOS 圖像傳感器 提出了一種通過多次積分擴展動態范圍的方法，采用緊湊讀出方式，以降低 對對讀出電路的工作速度要求。成功流片 128×128 陣列原型，動態范圍可以擴展 39dB,像素讀出時間相對于滾筒是曝光增加了 3 倍。 應用前景分析及效益預測： ?該領域開始向著高清專業攝像、高精度工業和醫療成像、抗輻射太空成像等 專業高端領域邁進。CCD 傳感器的衰退之勢難以挽回，CMOS 將在未來幾年保 持優勢地位。2015 年，CMOS 出貨量將達到 36 億個，份額達 97%；而 CCD 出 貨量將下降到只有 9520 萬個，占 3%份額。 應用領域： CMOS 圖像傳感器廣泛應用于消費類、工業和科技等各個領域。民用領域： 拍照手機、數碼相機、可視門鏡、攝像機、汽車防盜等；工業領域：生產監控、 安全監控等。 技術轉化條件： 四十平方米以上的辦公用房，電腦、工作站若干，相應軟件。也可以和 RFID 天線制造單位，卡片封裝單位共同合作。 合作方式及條件：根據具體情況面議

芯片的重要功能包括:地面數字電視傳輸標準 DTMB、有線數字電視傳輸標準、AVS/MPEGII 解碼和 UTI 接口等。清華大學是 DTMB 的重要技術提供方，已經于 2007 年 11 月順利完成了 DTMB 解調芯片的 MPW 流片，主要性能與國內最好產品的指標相當，一 些指標國內領先，當前正在完成國家重大專項數字電視 SoC 設計和產業化項目。清華大學 同時也是工信部確定的《數字電視接收機 UTI 機卡分離接口技術規范》和《數字電視接收 機 UTI 機卡分離接口測試規范》兩項標準的牽頭研發單位。在電視機產業面臨升級換代的 關鍵時刻，我們愿意充分發揮自己的技術優勢，與合作伙伴一道，以國家重點支持的高端數 字電視芯片 SoC 設計為契機，開發出低成本、高可靠性和有市場競爭力的芯片，為當地電 子信息產業的發展盡微薄之力。

人工智能物聯網時代要求語音交互有非常好的體驗感,室內環境下,當距離超過兩米后,通過墻壁的反射造成的混響、音響設備的回聲及其他環境噪聲對語音識別帶來了極大的影響,因此基于麥陣的聲音采集與處理模塊成為物聯網時代的最佳人機交互采集模塊。目前成熟的麥克風陣列語音信號采集與前端處理模塊尚未出現，市面上僅有少數國外廠家如科勝訊提供雙麥降噪芯片。同時,語音識別應用還需要配合降噪處理,目前的方案全部采用分離設計,一顆降噪芯片+一顆語音識別芯片。近年來隨著大數據挖掘,基于人工智能神經網絡的深度學習開始在語音識別領域進行推廣運用,相對于傳統的GMM模型,識別率得到了很大的提升。然而神經網絡計算量非常巨大,需要采用GPU或CPU陣列的方式來進行運算,并且需要外加語音陣列降噪模塊,其方案成本高,體積和功耗大。因此市場上對一款同時支持遠場語音麥陣降噪和神經網絡識別,具備高性價比的單芯片需求極大,具有巨大的市場前景和競爭力。