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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

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?？臻g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

已有樣品/n重點突破智能終端深度學習處理器芯片設計，研發并改進CNN、RNN 等深度學 習算法和技術，設計并研發Alex、Caffe、Torch等常用的深度學習架構。深度學習 處理器芯片支持CNN/DNN/MLP等主流深度學習神經網絡算法，基于深度學習處理器 芯片的智能設備可運行手寫數字識別等任務；深度學習處理器芯片處理imagenet測 試集圖像分類任務達到30幀/s，芯片面積不超過60平方毫米，單芯片功耗不超過 20W，所研發的芯片性能功耗比超過目前智能終端所使用的主流CPU的100倍。最終 在

已有樣品/n傳感器應用涉及各種行業， 且在這些應用領域被大量和廣泛使用。 當前的傳感器行業多數是進行系統集成， 缺乏對傳感器核心技術的掌握， 加之缺少通用的國家標準支撐， 使得傳感器的設計和制造互不兼容， 接口互不匹配， 導致傳感器應用行業需要承擔很大的成本用于更換傳感器和傳感器技術改進， 不利于行業升級換代