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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

本發明涉及農業機械裝備技術領域，尤其涉及一種播種花生用的農用機械，具體地說是一種可折疊式四壟八行大型花生播種機。包括懸掛架和播種機大架，還包括平行四邊形液壓折疊梁架，懸掛架固定設置在平行四邊形液壓折疊梁架的前端，平行四邊形液壓折疊梁架的后方設有播種機大架；平行四邊形液壓折疊梁架包括支撐主梁架、中間連接梁架、外延伸折疊梁架和平行橫桿，支撐主梁架、中間連接梁架和平行橫桿構成平行四邊形結構；播種機大架包括中間播種機架和側邊播種機架，中間播種機架位于兩側邊播種機架之間，兩側邊播種機架分別通過寬幅地面仿形機構與外延伸折疊梁架連接。該機緊湊合理，功能齊全，集多道工序于一體，作業效率高，具有良好地面仿形。

國內外已經涌現出了很多優秀的智能助行機器人產品或樣機，但針對下肢功能運動障礙患者的智能助行機器人研究仍然存在一定的局限性： （1）助行機器人對于人體運動意圖的識別研究主要依靠力傳感器，在運動意圖的定義和計算方面的差異較大； （2）基于助行機器人步態分析方面成果有限，行走能力評估依靠傳統的Holden步行功能分級以及Tinetti平衡與步態量表進行評估，缺乏對步態參數的具體量化評估手段； （3）自適應參數導納控制、共享控制及交互力-位置混合控制等方法大多僅能在特定的人機協同系統滿足使用，故只能用于單一功能的康復訓練，難以滿足不同行走能力用戶的多樣化康復訓練需求。 本成果研究的面向下肢弱肌力人群的智能助行機器人，通過基于機載的力傳感器、激光傳感器、Kinect等設備，設計多模態人機交互接口，獲取人體運動數據；基于有監督的神經網絡步態事件分類算法模型提取分析步態的時空參數，并且能夠應用康復醫學功能評定理論進行人體行走能力的智能綜合評估，根據評估的行走能力切換對應的機器人模式。 圖1 智能助行機器人一代 圖2 智能助行機器人二代 圖3 智能助行機器人三代 【性能指標】 1）機器人樣機： 人體運動模式識別準確率≥95%； 跟隨模式相對位置誤差≤15cm，相對角度誤差≤20°； 左腿擺動、雙支撐相左向重心轉移、右腿擺動和雙支撐相右向重心轉移四個步態相位識別準確率≥95%。 2）運動狀態監測及行走能力評估一體化平臺： 正常行走、肢體約束異常狀態及趔趄、跌倒等緊急狀態識別準確率≥90%。

該成果由清華大學神經調控國家工程研究中心、昌平實驗室聯合北京清華長庚醫院共同完成。在團隊的聯合攻關下，人工脊髓系統在患者體內發揮神奇功效，實現了和患者的運動協同。