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本實用新型公開了一種具有卡塞格林型前端的共視場共孔徑多光譜成像系統,包括具有中心開孔且反射面為凹面的主鏡、入射面為凸面的折反射兩用型次鏡、中波或長波紅外或中長波紅外雙波段成像鏡組、中波或長波紅外或中長波紅外雙色探測器單元、可見至近紅外波段成像鏡組、可見至近紅外波段分色器件與探測單元。本系統中,主鏡作為各波段的公共入瞳,利用次鏡實現一次分光,提高了光能利用率,節省了分光鏡和系統空間,有利于實現大孔徑和較大的視場,成像質量顯著提高。同光軸共視場成像使圖像易于配準。

本書概述了三維激光掃描技術的概念與原理,分類與特點,研究現狀與應用領域,闡述了點云數據的獲取方法與精度分析,簡要介紹數據處理的主要流程與基于點云的三維建模方法等.

本項目將研制一套軟硬件一體化的醫學圖像處理與三維重建系統產品，該產品由三大部分組成，包括： 高性能、大容量、適合處理醫學圖像的硬件平臺； 針對醫學圖像處理裁剪后的專用Linux操作系統；綜合醫學圖像處理與三維重建的醫療專業應用系統。 成果性能：三維重建速度快、重建的圖像真實、精細，操作方便。 應用范圍：CT、MRI等醫學圖像處理與三維重建虛擬手術

本發明公開一種簡易手動真三軸儀，包括剛性底座、水平及豎直承載框、手搖式作動器、圍壓固定端，可用于土類立方體試塊的三向加載。剛性底座主要用來為立方體試塊的豎向加載提供豎向支承，剛性底座上安裝導軌，使其與水平向的手搖式作動器以及圍壓固定端裝配連接，通過移動導軌上的裝置便于安放和取下立方體試塊，并可用來調節加載過程中立方體試塊的水平位置，手搖式作動器安裝在Ｘ、Ｙ、Ｚ向，本發明制造成本低，使用過程中不耗電，加載力的量程小，安全性高，操作簡單，經濟實用，綠色環保，且體積小便于攜帶，具有良好的應用前景。

根據復雜設備維護訓練的需求，西安科技大學自 2011 年開始研發桌面式三維虛擬拆裝訓練技術，目前此技術已經成熟并在部隊大型武器裝備維護拆裝訓練中推廣應用。該成果申請軟件著作權 1 項。 3DVSATS 軟件系統基于 OSG 三維渲染引擎開發，可根據客戶需求定制拆裝訓練設備，支持 3DMax 、 Maya 等主流建模軟件建立的三維模型，可對設備各部分零件進行直觀的三維展示；設備維護人員通過鼠標、鍵盤等進行交互操作，可以完成定制設備的拆解和裝配訓練，并可記錄操作過程，最終統計出每次操作的錯誤步驟并打分。

成果與項目的背景及主要用途： 間三氟甲基苯酚是間氨基三氟甲苯的主要衍生產品之一，它是合成酰氨類農 藥除草劑“吡氟草胺”的關鍵中間體。另外，其嘧啶丙烯酸酯作為農藥殺菌劑使用； 在醫藥領域，用于合成抗菌素重要中間體 3-芳基甲基頭孢菌素衍生物，合成抗驚 蕨藥物苯基苯氧乙基氨基磺酸酯，抗結核病藥物 N、N-二苯基脲衍生物。 根據目前文獻報道，間三氟甲基苯酚的合成方法有五種: 過氧化氫氧化法, 三氟甲基烷基化法,電解法,重氮化水解法,醚水解法等。其中重氮化水解法所使用 的原料便宜易得,反應條件溫和, 產品的收率和純度高。該法是目前工業上應用得 最廣泛的方法。 技術原理與工藝流程簡介： 由文獻資料以及生產的可行性分析,通過間三氟甲基苯胺重氮化、再水解的工 藝是較好的可行工藝,但目前存在的缺點是得到間三氟甲基苯酚的收率較低。分 析原因主要有,一是在重氮化反應結束后,會有少量亞硝酸存在,在加熱水解時,會 產生氧化反應,使焦油產生較多。二是在加熱水解重氮鹽時,重氮鹽一次性都在反 應器內進行分解,分解時間長、副反應多、焦油也多。 針對上述問題，天津大學采用改進的重氮化水解耦合水蒸汽蒸餾工藝，制備 間三氟甲基苯酚，具體方案是,將間三氟甲基苯胺重氮化反應制得的重氮鹽水溶 26天津大學科技成果選編 27 液滴加到含有尿素的水介質中加熱水解,同時通入水蒸氣蒸餾,使水解產生的間三 氟甲基苯酚馬上被蒸餾出,減少分解副反應,減少焦油生成量。產品收率>90%，純 度>99.5%，與目前已有工藝水平相比，收率提高 10%以上，純度達到優級品標 準。 技術水平及專利與獲獎情況： 已獲得成熟的小試技術成果，已獲得專利授權（ZL201010126241.2 ） 應用前景分析及效益預測： 間三氟甲基苯酚是具有廣泛用途的精細有機中間體，本生產方法的反應時 間短、技術簡單、操作條件溫和；獲得的目標產品純度高，收率高；水解廢水可 以回收利用；是生產間三氟甲基苯酚極具競爭性的技術，具有可觀經濟收益預期。 應用領域：精細化工領域（農藥、藥物和染料） 技術轉化條件（包括：原料、設備、廠房面積的要求及投資規模）： 主要原料：間三氟甲基苯胺、尿素、硫酸、亞硝酸鈉、二氯甲烷 主要設備：重氮化反應釜、硫酸高位槽、亞硝酸鈉配制罐、重氮鹽滴加罐、 水解罐、水蒸氣發生器、蒸餾液接收罐、萃取罐、蒸餾釜等 廠房面積：150-200m2 投資規模：主要設備投資 100 萬元 合作方式及條件：擬與企業聯合進行中試及工業化生產。 

（專利號：ZL 201510908980.X） 簡介：本發明公開一種三xz由度翻轉機器人，屬于工業機器人應用技術領域。該機器人包括氣動抓手機構、翻轉機構、升降及伸縮機構；其中氣動抓手機構包括抓手及氣動手指；翻轉機構包括三個傳動板及氣缸；升降機構包括升降板及氣缸；伸縮機構包括伸縮板、氣缸、桌面連接板及固定座。本發明利用曲柄滑塊機構，將翻轉部分放在連桿上，當氣缸推動滑桿移動，曲柄轉動帶動連桿翻轉，實現氣動抓手的180度翻轉，同時抓手部分的氣動手指可以帶動抓手實現抓取和放下的動作。本發明具有機構制作簡單、安裝調試方便及制造成本較低等特點。

三烷氧基硅烷是重要的精細化工產品，其結構式為(RO)3SiH。因其具有可水解的Si-OCH3鍵，又有活潑的Si-H鍵。硅氫鍵能與一系列的烯類單體發生硅氫加成，得到各種硅烷偶聯劑，有機硅封端固化的醚以及聚丙烯酸酯密封膠和粘合劑等產品，具有重要的應用價值。目前使用最多的為三甲氧基硅烷，三乙氧基硅烷，是近年來很受重視的有機硅中間體。 其傳統的制備方法為：以三氯氫硅、相應的醇為原料進行醇解反應，再進行特種精餾方法得到。反應式：CH3SiH + 3ROH      (RO)3SiH + 3HCl↑ 由于該法中原料三氯氫硅沸點低，易水解，故貯運極不方便，且制備過程中產生大量的氯化氫氣體，環境污染嚴重，危險性大，設備腐蝕嚴重，工藝復雜，成本高，難以達到模生產，嚴重制約著國內有機硅工業的發展。為此，我們經過多年的研究，采用以硅粉及相應的醇為原料直接合成三烷氧基硅烷，避免了醇解法的缺點，該工藝具有流程短、選擇性好、收率高、無環境污染、產品質量大大提高等特點。新工藝經小試、中試各項技術經濟指標處于國內外領先水平。反應式：Si + ROH→(RO)3SiH + H2↑

隨著支配半導體技術數十年的摩爾定律日益接近其發展極限，多種功能器件集成被認為是超越摩爾定律延續集成電路發展進程的重要途徑之一，這就需要能夠滿足多種功能器件高密度集成的制造技術。多元兼容集成制造技術就是為此而開發的，該技術通過在更大范圍內優選結構/功能材料組合，開發異質集成制造工藝，大大拓展了功能微器件創新設計和制造的騰挪空間。經過多年探索，目前已形成了涵蓋金屬、聚合物、陶瓷、復合材料的MEMS異質異構制造技術體系，并在多種類型功能器件研發中發揮了關鍵作用，初步展現了其基礎性支撐作用，相關技術獲得2016年度上海市技術發明一等獎。 微系統集成發展趨勢 多元兼容集成制造技術  獲獎情況 上海市技術發明一等獎2016年團隊獲獎 國家技術發明二等獎2008年 上海市技術發明一等獎2007年 超薄超快高熱流密度微通道散熱器 上海交通大學團隊在長期研究經驗和技術積累基礎上，創造性地提出了不同高熱導率材料組合構造的復合結構微通道散熱器設計方案，并基于多元兼容集成制造技術完成了多種尺寸樣品研制，其中，熱源面積與常用功率芯片尺度相當的超薄散熱器冷卻能力達到800W/cm2以上，在保留傳統微通道散熱器良好系統兼容性和適用性的基礎上達到了相當高的散熱能力水平，為解決高功率芯片系統超高熱流密度散熱問題提供了一個深具可行性的解決方案。 高溫薄膜溫度傳感器研究  發動機燃燒室等極端惡劣環境下（高溫、強振動、強腐蝕等）的工作參數現場監測對傳感器技術是嚴峻挑戰，國內外研究廣泛。交大團隊基于特種材料微納集成制造技術的長期積累，在高溫絕緣薄膜材料、多層薄膜應力調控、曲面圖形化和高溫敏感介質等技術上取得了一定突破，成功開發了多種可與現場結構共型的高溫薄膜傳感器，具有體積小、環境擾動小、響應快、靈敏度高、可分布式安置等優點，該團隊已經掌握了溫度、應力/應變、熱流等多種高溫狀態參數測量技術，適用溫度在800-1300℃之間。 薄膜絕緣電阻隨溫度的變化及測試結構 高溫薄膜溫度傳感器制造及曲面圖形化技術 薄膜溫度傳感器在發動機不同部位測溫需求 無線溫度傳感器測溫系統 高性能轉接板 基于轉接板的多芯片封裝是2.5D高密度集成最具可行性的方案之一。但是傳統的硅轉接板性價比不高，阻礙了廣泛應用。上海交大團隊基于非硅微加工技術的長期積累，突破了硅轉接板絕緣層完整性和再分布層熱隔離的難題，成功研制了漏電流極低的低成本高性能硅轉接板。此外，還開發了復合材料非硅轉接板，TCV陶瓷轉接板，TGV玻璃轉接板等各種三維封裝基板，實驗室能夠針對不同類型器件三維高密度封裝的具體要求，定制開發不同功能的專用轉接板，為多功能、高密度、高功率、低成本封裝提供個性化解決方案。 TSV-3D 高密度封裝概念圖  金屬-聚合物-納米復合材料非硅基轉接板實物圖片

動作捕捉技術（motion capture）在影視、體育、安防等領域具有廣泛應用。傳統的動作捕捉分為兩大類，光學動捕系統通過在采集環境部署多個紅外攝像頭，再在人員的動捕服上放置光學標記球來求解出采集者的姿態信息，從而實現對人體運動的捕捉與動畫映射；慣性動捕系統通過慣性測量單元（IMU）來采集肢體的運動信息，采集設備相對更輕便，但采集精度不如光學動捕系統。光學動捕系統包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，慣性動捕系統有Xsens，諾亦騰等。 然而，無論是光學動捕還是慣性動捕都需要動作人穿上特定的設備，不可避免地會影響到人體運動的真實性和動捕的使用范圍。同時，相應的專業動捕設備往往價格不菲，很多有需求的小型工作室也會望而卻步。因此，學術界和工業界都在極力研究“無標記運動捕捉”技術，即不需要任何穿戴設備，僅由相機觀測和算法分析，就實現對多人體運動的實時準確捕捉。這種技術有著更加廣泛的應用場景，例如無人售貨超市、VR/AR游戲、遠程全息通訊、數字人創建、虛擬主播、人機交互、全天候醫療監護等。 近幾年，隨著深度學習技術的廣泛普及，無標記動捕領域也誕生了許多革命性技術，例如實時2D多人體關鍵點檢測技術OpenPose等。然而，多目標實時3D運動捕捉仍然是一個極具挑戰性的問題，主要挑戰因素包括：如何實現實時計算，如何進行高效的多視角關聯，如何解決緊密交互帶來的觀測失真等。舉個例子，當兩個人擁抱在一起的時候，當前大多數檢測或重建算法都會失效。而理論上，多視角的觀測信號能夠在一定算法設計下互相補充，盡可能解決單視角運動重建的歧義性。如何充分利用多視角的視頻信號，實現復雜、緊密交互場景下的多人體運動捕捉是當前無標記運動捕捉領域的核心問題之一。 該項目研究工作提出的多視角人體運動捕捉系統包括相機采集模塊，2D姿態檢測模塊，4D關聯圖求解模塊，三維骨架求解模塊及渲染模塊。其主要算法貢獻在于提出并實現了4D Association算法。 當前的多視角運動捕捉系統大多采用的是序貫地匹配策略，首先對每個視角進行獨立的人體檢測和連接（例如，OpenPose檢測關鍵點和關鍵點相互連接的概率，從而對人體進行連接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先檢測每個人的BoundingBox，然后對每個人進行獨立的人體檢測），然后對人體進行多視角關聯和姿態求解，最后進行時域跟蹤。這種常規方法的缺陷在于，當單個視角檢測失敗以后，后續的算法難以對失敗的檢測結果進行修正，從而將錯誤的檢測傳遞到下一個步驟，影響跟蹤效果，對于緊密交互（例如前文提到的兩人擁抱）的情形，單視角的往往很難給出令人滿意的檢測結果，因此基于序貫式的算法一般會失效。 相較而言，該研究工作的創新性在于充分利用單圖連接(2D)、多視角連接(1D)、和時域連接(1D)之間的相互約束從而進行全局優化，用多視角信息和時域信息來避免單視角連接的歧義性，同時也通過單視角連接結果來優化多視角的匹配，從而使得關聯結果更趨向于全局最優。具體地，該研究工作提出了一種4D Graph的圖結構，將上一幀的三維人體關鍵點（在初始幀或者人進入動捕范圍的時候可以缺失，不影響算法的運行）和當前每一視角的2D關鍵點建模在同一個圖結構中，用單圖連接、多視角連接、時域連接的概率作為邊的權值，將人體多視角關聯的問題看成提取有效邊的過程。為了快速地求解這個問題，進一步提出了一種基于完全子圖的近似求解算法，高效地完成了從4D圖結構中提出正確的人體連接。 最終，該研究工作實現了緊密交互下人體的三維姿態重建，并展示了實時系統效果。其算法在多個數據集上均表現出了良好的視覺效果，在Shelf數據集上也取得了當前最好的數值結果。