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本發(fā)明公開了一種檢測(cè)十種主要柑桔病害病原的基因芯片，包括固相載體和固定在該固相載體上的特異 性寡核苷酸探針，其特征在于：固定在所述固相載體上的特異性寡核苷酸探針具有SEQIDNO:1-SEQIDNOIO所示的寡核苷酸序列或者與SEQIDNO:1-SEQIDNO:10^示的寡核苷酸序列互補(bǔ)的DNA或 RNA。本發(fā)明方法設(shè)計(jì)合理，能夠提高檢測(cè)柑桔主要病害病原的敏感性、特異性及準(zhǔn)確性；高通量，一次檢 測(cè)即能檢出十種柑桔病害，十種病毒基本概括了柑桔主要病害病原；能夠發(fā)現(xiàn)各種柑桔病原物的混合感染。

成果簡(jiǎn)介：超分辨率圖像重建技術(shù)是近年來發(fā)展迅速的圖像處理新技術(shù)，其 目的是超越成像傳感器、成像和信道的分辨極限，利用所獲低分辨率圖像， 實(shí)現(xiàn)高分辨率圖像的重建。超高分辨率圖像增強(qiáng)與顯示芯片項(xiàng)目利用超分辨 率圖像實(shí)時(shí)處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從一幅或多幅低分辨率視頻圖像處理獲得高分辨率圖像，在圖像被放大的同時(shí)增強(qiáng)圖像更多的細(xì)節(jié)，提高圖像的清晰度和分 辨率，實(shí)現(xiàn)攝像傳感器的低分辨率與顯示器高分辨率之間的匹配，解決目前 圖像獲取與顯示分辨率不匹配的瓶頸問題，在現(xiàn)有圖

由中電云腦（天津）科技有限公司（簡(jiǎn)稱“中電云腦”）聯(lián)合天津大學(xué)共同研發(fā)的國(guó)產(chǎn)首款腦機(jī)編解碼集成芯片——“腦語者”是一款擁有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的國(guó)產(chǎn)高集成腦-機(jī)交互芯片，可適用于特種醫(yī)學(xué)、康復(fù)醫(yī)學(xué)、腦認(rèn)知、神經(jīng)反饋、信號(hào)處理等腦-機(jī)混合智能的重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域。“腦語者”芯片是中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)集團(tuán)（簡(jiǎn)稱“中國(guó)電子”）和天津大學(xué)

本發(fā)明公開了一種基于波矢測(cè)量的紅外成像探測(cè)芯片，包括面陣紅外折射微透鏡、面陣非制冷紅外探測(cè)器和驅(qū)控預(yù)處理模塊；其中，面陣非制冷紅外探測(cè)器位于所述面陣紅外折射微透鏡的焦面處，被劃分成多個(gè)陣列分布的子面陣非制冷紅外探測(cè)器，每個(gè)子面陣非制冷紅外探測(cè)器包括數(shù)量和排布方式相同的多個(gè)陣列分布的光敏元；面陣紅外折射微透鏡包括多個(gè)陣列分布的單元紅外折射微透鏡，每單元紅外折射微透鏡與一個(gè)子面陣非制冷紅外探測(cè)器對(duì)應(yīng)。本發(fā)明的紅外成像

面向日益復(fù)雜多樣的電子產(chǎn)品應(yīng)用場(chǎng)景，電子設(shè)備的小型化進(jìn)程不斷加快，對(duì)于高集成、多模式、多功能的芯片需求飛速高漲。本項(xiàng)研究成果針對(duì)生物醫(yī)療電子、個(gè)人無線體域網(wǎng)、近距離無感支付、車載定位、戰(zhàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)感知、無人機(jī)導(dǎo)航等應(yīng)用需求，提出一種超寬帶無線通信兼具FMCW雷達(dá)測(cè)距的復(fù)合型收發(fā)機(jī)創(chuàng)新性結(jié)構(gòu)。收發(fā)機(jī)采用超寬帶射頻調(diào)頻+可再生型鑒頻技術(shù)，實(shí)現(xiàn)通信及雷達(dá)的共架構(gòu)方案；提出多相中頻時(shí)差測(cè)距機(jī)理，將分辨率提高2個(gè)數(shù)量級(jí)，達(dá)到mm級(jí)精確測(cè)距，動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)大4倍；射頻前端基于電流共享技術(shù)，實(shí)現(xiàn)射頻振蕩器+功放、低噪放+鑒頻+混頻的一體化實(shí)現(xiàn)，系統(tǒng)功耗優(yōu)化40%；提出子載波發(fā)生器+頻率校正環(huán)路的數(shù)字化復(fù)用結(jié)構(gòu)，發(fā)射機(jī)可半數(shù)字化實(shí)現(xiàn)，從而得到一款支持無線數(shù)據(jù)傳輸、時(shí)差/頻差/相差雷達(dá)測(cè)距的極低功耗復(fù)用型收發(fā)芯片。 圖1.研制的通信+雷達(dá)集成收發(fā)機(jī)芯片顯微照片

一種三維量子阱結(jié)構(gòu)光電裸芯片，屬于一種量子阱結(jié)構(gòu)光電裸芯片，解決現(xiàn)有三維量子阱結(jié)構(gòu)光電裸芯片工作面積有限、工藝復(fù)雜、成本高的問題。本實(shí)用新型自下而上包括：襯底層、緩沖層、n 型層、量子阱層、p 型層，所述襯底層、緩沖層、n 型層、量子阱層和 p 型層表面形狀走向一致，均為均勻分布的凸臺(tái)陣列或者均勻分布的凹槽陣列，或者均勻分布的相間的凸臺(tái)和凹槽所構(gòu)成的陣列。本實(shí)用新型增大了襯底層工作面積，在其上直接生長(zhǎng)一層緩沖層來進(jìn)行應(yīng)力與晶格匹配，克服了工作面積與襯底面積之比較低所帶來的量子轉(zhuǎn)換效率低的問題；本實(shí)用

本實(shí)用新型公開了一種 LED 倒裝芯片的圓片級(jí)封裝結(jié)構(gòu)，包括LED 倒裝芯片、硅基板、透鏡、印刷電路板和熱沉；硅基板正面加工有放置芯片的凹腔，凹腔底部的長(zhǎng)度與芯片的長(zhǎng)度相同；硅基板的反面加工有兩組通孔，兩通孔與凹腔相連通；在凹腔和兩通孔的表面沉積有絕緣層；凹腔表面的絕緣層上沉積有散熱金屬層和反光金屬層；兩通孔內(nèi)填充有金屬體，通孔內(nèi)的金屬體與凹腔表面的散熱金屬層相接；凹腔內(nèi)底部的兩金屬層存在一開口，用于將該金屬層隔離為兩部分；硅基板的反面沉積有絕緣層，該絕緣層表面布線用于電極連接的金屬層；凹腔內(nèi)涂覆有

本發(fā)明公開了一種可尋址測(cè)量局域波前的成像探測(cè)芯片，包括可尋址加電液晶微光學(xué)結(jié)構(gòu)、面陣可見光探測(cè)器和驅(qū)控預(yù)處理模塊；液晶微光學(xué)結(jié)構(gòu)被劃分成可獨(dú)立施加電驅(qū)控信號(hào)的多個(gè)液晶微光學(xué)塊，各液晶微光學(xué)塊具有相同的面形和結(jié)構(gòu)尺寸，被加電液晶微光學(xué)塊為液晶微透鏡陣列塊，其余未加電液晶微光學(xué)塊為液晶相移板塊；被液晶微光學(xué)塊化的液晶微光學(xué)結(jié)構(gòu)將與其對(duì)應(yīng)的面陣可見光探測(cè)器劃分成同等面形和規(guī)模的面陣可見光探測(cè)器塊，并且各面陣可見光探

本發(fā)明屬于芯片貼裝設(shè)備相關(guān)領(lǐng)域，并公開了一種面向芯片的 倒裝鍵合貼裝設(shè)備，包括晶元移動(dòng)單元、頂針單元、大轉(zhuǎn)盤單元、小 轉(zhuǎn)盤單元、基板進(jìn)給單元)、貼裝運(yùn)動(dòng)單元，以及作為以上各單元安裝 基礎(chǔ)的支架等，其中晶元移動(dòng)單元可對(duì)晶元盤實(shí)現(xiàn)三自由度運(yùn)動(dòng)并實(shí) 現(xiàn)晶元的供給;大轉(zhuǎn)盤單元將脫離晶元盤的芯片精度轉(zhuǎn)移至吸嘴上， 然后由小轉(zhuǎn)盤單元對(duì)芯片逐一拾取;基板進(jìn)給單元實(shí)現(xiàn)貼裝基板的進(jìn) 給運(yùn)動(dòng)，貼裝運(yùn)動(dòng)單元?jiǎng)t將拾取完芯片的小轉(zhuǎn)盤運(yùn)動(dòng)至基板貼裝位置， 最終實(shí)現(xiàn)芯片的貼裝。通過本發(fā)明，各個(gè)模塊單元之間相互聯(lián)系，共 同協(xié)作，顯

基于事件驅(qū)動(dòng)方式的仿生視覺圖像傳感器，用于高速場(chǎng)景的拍攝 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破、顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡(jiǎn)介 隨著虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）和混合虛擬增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（MR）技術(shù)、自動(dòng)駕駛、物聯(lián)網(wǎng)以及機(jī)器視覺等領(lǐng)域的飛速發(fā)展，對(duì)圖像傳感器的采集速度提出了更高的要求。傳統(tǒng)基于“幀”掃描形式的CMOS 或 CCD 圖像傳感器較難滿足高速運(yùn)動(dòng)物體的拍攝需求，若提高相機(jī)的圖像采集幀率，則需要采用高性能且結(jié)構(gòu)復(fù)雜的模數(shù)轉(zhuǎn)換器，大量的圖像會(huì)帶來較大的數(shù)據(jù)冗余，此外，也會(huì)面臨功耗高的問題。 相比于傳統(tǒng)的光電和圖像傳感器，生物視網(wǎng)膜具有許多不可比擬的優(yōu)勢(shì)。視網(wǎng)膜中的光感受器可根據(jù)外界光強(qiáng)的變化自適應(yīng)調(diào)節(jié)增益，能夠感知超過 180dB 的光強(qiáng)范圍。另外，視網(wǎng)膜基于事件驅(qū)動(dòng)式的采集方式，僅輸出場(chǎng)景中光強(qiáng)發(fā)生變化的信息，因而，能夠?yàn)V除低頻信息帶來的冗余。在信號(hào)處理和傳輸上，采用異步通信的方式，通過神經(jīng)節(jié)細(xì)胞將光強(qiáng)信息轉(zhuǎn)換為時(shí)空脈沖信號(hào)，實(shí)現(xiàn)低功耗。 受到生物視網(wǎng)膜的啟發(fā)，研究人員提出了基于事件驅(qū)動(dòng)方式的仿生視覺圖像傳感器，用于高速場(chǎng)景的拍攝。該類傳感器多采用對(duì)數(shù)像素電路作為光強(qiáng)探測(cè)單元，因其動(dòng)態(tài)響應(yīng)范圍寬，可隨機(jī)讀取。然而，對(duì)數(shù)電路在弱光環(huán)境下靈敏度低，幾乎沒有光響應(yīng)，即仍然無法模仿視網(wǎng)膜弱光下的高靈敏度，除此之外，其輸出受到 (Fixed Pattern Noise，F(xiàn)PN)的影響，降低了圖像質(zhì)量。 我們提出了一種兼容 CMOS 工藝的光敏二極管體偏置場(chǎng)效應(yīng)晶體管器件(PD- body biased MOSFET，簡(jiǎn)稱 PD-MOS)，其結(jié)構(gòu)圖和等效電路如圖 1所示。 利用 PD 的感光特性以及 MOSFET 的正向襯底偏置效應(yīng)實(shí)現(xiàn)集成光強(qiáng)探測(cè)及信號(hào)放大于一體的光電器件。該器件可解決對(duì)數(shù)電路在弱光下靈敏度低的問題，并且提出了一種明暗傳感器的方案以降低噪聲。設(shè)計(jì)成像測(cè)試方案并搭建靜態(tài)圖像采集測(cè)試系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)靜態(tài)顯示，通過 MTALAB 進(jìn)行圖像恢復(fù)從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)圖像顯示功能。   圖 1 (a) PD-MOS 器件結(jié)構(gòu)及其 (b) 等效電路圖 經(jīng)過商用 180nm CMOS 工藝流程制備后的器件概貌如圖 2 所示，圖 (a) 為三種不同像素設(shè)計(jì)的芯片實(shí)物圖，從上至下分別為環(huán)形結(jié)構(gòu)、條形結(jié)構(gòu)及對(duì)數(shù)像素電路，將其中的環(huán)形結(jié)構(gòu)在顯微鏡下放大觀察可看到圖 (b) 所示的形貌，圖 (c) 為4個(gè)像素的顯微圖。   圖 2 (a) PD-MOS 成像陣列芯片的實(shí)物圖，(b) 環(huán)形結(jié)構(gòu)芯片在顯微鏡下的放大圖以及 (c) 環(huán)形結(jié)構(gòu)像素放大圖 上位機(jī)實(shí)時(shí)顯示效果如圖3所示，可以明顯看出兩根頭發(fā)相交。子圖 (a) 為暗態(tài)時(shí)的 100 幀平均灰度圖，子圖 (b) 為暗態(tài)時(shí)的曲面圖，子圖 (c) (e) (g) (i) 為光態(tài)下的圖，子圖 (d) (f) (h) (j) 為光態(tài)下的圖像數(shù)據(jù)減去暗態(tài)下圖像數(shù)據(jù)的降噪圖，可以發(fā)現(xiàn)在30nw/cm2 輻照度下已經(jīng)出現(xiàn)頭發(fā)的輪廓，當(dāng)輻照度繼續(xù)增加，頭發(fā)的輪廓越來越清晰，當(dāng)輻照度達(dá)到 3mw/cm2，仍然可以看到頭發(fā)的輪廓。   圖 3 陣列芯片采集的圖像 不同于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的圖像采集方式，生物視覺系統(tǒng)的成像由視野場(chǎng)景中發(fā)生的事件觸發(fā)，且生物視網(wǎng)膜具有寬動(dòng)態(tài)響應(yīng)范圍、超低功耗以及異步傳輸?shù)忍攸c(diǎn)，這為仿生視覺系統(tǒng)的研究提供了全新的思路。隨著物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛以及安防等領(lǐng)域的快速發(fā)展，它們對(duì)高速動(dòng)態(tài)圖像傳感器的需求也日益提升。近些年，針對(duì)這些需求，研究人員提出了一種用于采集高速動(dòng)態(tài)信息的類視網(wǎng)膜相機(jī)，成為了一大熱點(diǎn)研究方向。類視網(wǎng)膜相機(jī)的工作原理模擬了生物視網(wǎng)膜事件驅(qū)動(dòng)型的采集方式及異步型的傳輸模式，為動(dòng)態(tài)視覺成像提供了硬件基礎(chǔ)。綜上，該類傳感器的研究具有十分重要的科研意義和深遠(yuǎn)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。