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氣固流動參數檢測和可視化尤為重要，是稠密氣固流動系統復雜研究體系中的共性問題之一。針對該問題，東南大學多相流測試研究室多年來開展了電學與激光散射的稠密氣固流動可視化及參數測量與表征方法的研究工作。 開發的電容層技術析成像系統(ECT)與激光光纖顆粒測量系統，可實時、在線檢測多相流參數的二維或三維分布狀況，已成功應用于湍動流化床與濃相煤粉加壓氣力輸送中試試驗裝置上。

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一、項目簡介此軟件在給定的電源、電網和負荷數據的前提下，本軟件對電力系統規劃方案進行 8760 小時全景模擬，既可以對電源規劃方案進行評估，也可以用于輸電網規劃方案評估，還可以針對新能源消納、系統調峰能力、外區交直接接入、抽蓄電站建設等進行專題評估。本軟件是基于課題組完全自主提出的理論而歷經多年開發，所提理論系為國內首創。二、產品性能優勢該軟件可以逐小時模擬全年電力系統運行情況，經過多個實際系統驗證，模擬結果于實際運行情況較為接近。主要特點：1. 軟件對新能源中長期波動刻畫準確，既可以直接利用風光大量歷史數據，也可根據理論進行新能源波動模擬以解決歷史數據匱乏問題。. 與傳統的短期機組組合方法相比，此軟件通過全年精細化的機組組合，充分考慮了電源和負荷在時間尺度上的不均勻性。. 與傳統基于電力電量平衡的規劃評估思路相比，軟件計及了線路傳輸約23束和潮流斷面約束，并考慮供/受外區電、抽水蓄能、熱電聯產、氣電、光熱等特殊機組和運行情況，使評估結果更具參考價值。4. 在調度方式上，具有三公調度、經濟調度、節能調度等多種可選調度方式。三、市場前景及應用此評估軟件已在我國西北、華中、華東的七個省級

? 文藝表演全景式三維仿真系統能夠完成文藝表演全元素、全過程的三維仿真和虛擬展示，利用圖像合成和渲染技術實現對大型文藝表演的演員、行為、舞美、燈光、煙火、音樂、焰火等各表演要素的合成，實時渲染和交互式編輯。該系統能夠自動化確定演員站位、自動化分配演員動作、群組路線編排、復雜三維表演造型設計、大規模表演動作預演、最終場景合成預演、大規模人群渲染與仿真。使用該系統能夠幫助導演隨時調整預案及全景展示三維的、動態的表演方案，并為領導預審和電視導播等其他部門提供參考依據。該系統成果曾經成功應用于20

項目簡介 機器視覺技術是一門涉及人工智能、神經生物學、計算機科學、圖像處理、模式識 別等諸多領域的交叉學科，其主要用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中 提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制，目前已經廣泛應用 在工業和民用領域中。 三維全景視覺檢測技術是近年來機器視覺領域研究的熱點之一，目前在視覺監控領 域、機器人定位、機器人視覺伺服控制等方面得到了應用。現階段全景視覺檢測技術主 要圍繞運動系統的定位、伺服速度和精度開展研究，江蘇大學先進制造與現代裝備工程

液相芯片在多元生物分析中具有重要應用，而與該技術相關的知識產權都被國外的公司壟斷，因此我國有必要開發原創性的液相芯片技術。本課題組即以此為目標，進行具有自主知識產權的“光子晶體編碼液相芯片技術”研究和開發。在該研究領域，我們對微流控乳化技術及納米粒子有序組裝進行了系統的研究，確立了光子晶體編碼微球的制備方法；提出了微載體解碼及檢測的圖像分析方法，構建了用于光子晶體微球液相芯片技術的檢測平臺；開發了腫瘤等疾病的診斷試劑盒，證明了光子晶體液相芯片技術的應用能力。

搭建液相微萃取自動裝置，利用去乳化劑（輔助溶劑）實現兩相分離；通過SIA泵入系統和控制色譜自動進樣器吸取萃取劑并進樣，構建自動液相微萃取-色譜分析在線一體化分析體系，實現全高通量分析。

成果簡介：文藝表演全景式三維仿真系統能夠完成文藝表演全元素、全過程的三維仿真和虛擬展示，利用圖像合成和渲染技術實現對大型文藝表演的演員、行為、舞美、燈光、煙火、音樂、焰火等各表演要素的合成，實時渲染和交互式編輯。該系統能夠自動化確定演員站位、自動化分配演員動作、群組路線編排、復雜三維表演造型設計、大規模表演動作預演、最終場景合成預演、大規模人群渲染與仿真。使用該系統能夠幫助導演隨時調整預案及全景展示三維的、動態的表演方案，并為領導預審和電視導播等其他

一、所屬領域 人工智能，精密自動化，生物分析與檢測，環境微生物檢測，工業微生物檢測，細胞組織分析檢測。 二、項目介紹 1. 痛點問題 微生物的識別、計數和定性分析一直是食品、醫藥和生物行業的重要一環。傳統的人工檢測方式勞動強度比較大，且檢測主觀性強，標準難以統一，計數和檢測結果不準確；在對環境的微生物監測中，人工方法只能做到抽樣檢測，無法做到持續性檢測。 近兩年行業巨頭們（如GE，安捷倫，賽默飛等）開始推出圖像識別技術的微生物檢測設備，其結果來自直觀影像，分辨率高，操作難度低。但是這些設備目前采用的光學顯微鏡倍數都在800倍以下，只能進行計數，如果要完成相關定性分析，需要在800倍以上的放大倍數獲得單細胞微生物的清晰圖像（如酵母菌，大腸桿菌）。但800倍放大倍數對應的有效視場只有200微米*200微米，對計數和活性統計分析又不具備足夠的采樣數量。目前國內外設備均沒有解決好這個問題，對微生物進行定性分析的準確率低，無法滿足市場需求。 2. 解決方案 本項目針對微生物和細胞活體檢測中缺乏有效參照物的技術難點，根據顯微掃描設備的結構，將全景化視域重構技術和微米級電機結合，解決了鏡頭大幅平移過程中的自動對焦難題和微生物溶液動態環境中的影像拼接難題，在保證1000倍放大的基礎上，獲得的有效視場增加到10毫米*10毫米的范圍；再通過自動化圖像采集和拼接，得到完整的微生物圖像；然后結合傳統的圖像分割以及深度學習圖像識別的優勢，小樣本高精度動態完成微生物的類型識別，計數，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 競爭優勢分析 與國內外的主流檢測設備對比，本項目技術優勢主要體現在： 1）獨創的微生物影像全景化視域重構技術，實現0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大視角； 2） 解決微生物影像領域小樣本智能識別和智能檢測的難題； 3） 檢測目標、檢測內容、檢測流程和邏輯可通過自然語言定制，提高設備功能通用性； 4）計數準確率超過人工計數，準確率超過國內細胞計數儀器一個數量級； 5）第一臺按照國家微生物計數檢測標準開發研制的微生物計數儀。 本項目的第一代產品樣機與國內外同類產品對比，主要性能優勢和技術優勢如下： 在食品行業，本項目獲得了青島啤酒北京密云分廠的啤酒原液和相關酵母菌種，針對生產用酵母菌采集了大量實拍圖像數據，優化后的酵母菌計數和出芽率算法識別率均在95%以上。 4. 發展規劃 按照三步走的方式來設定發展規劃： 1）基于全景化視域重構技術，構建第一代檢測儀器，首先進入門檻最低的食品微生物檢測市場，對啤酒和發酵乳企業提供酵母菌檢測計數技術和設備； 2） 利用已有技術積累，進入環境微生物檢測和高校實驗室市場； 3）最后以食品和環境檢測市場為根據地，進入門檻最高的生物醫藥檢測市場，提供微生物檢測和組織檢測的相關設備。 5. 知識產權情況 已申請3項專利。 三、合作需求 1）尋求500-800萬元天使投資； 2）尋找高校研究所，食品工業和環境檢測領域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫藥，醫學臨床領域的客戶、渠道伙伴和產品測試環境。 四、團隊介紹 科研團隊： 1）周悅芝 博士 清華大學計算機系研究員，項目負責人，在邊緣計算和深度學習等領域有豐富的開發經驗和杰出的研究成果，在面向醫學影像的AI圖像分析方面曾發表多篇論文，申請或獲得多項國家發明專利。 2）黃權偉 清華大學計算機系碩士，負責圖像分割及細胞識別等相關算法研發。 3）梁志偉 清華大學計算機系碩士，負責深度學習算法加速研究和實現。 五、聯系方式 E-mail：[email protected] 成果編號：20230055

稠密氣固流動問題是多相流研究領域的一個前沿性難題，廣泛存在于化工、冶金、電力等工業領域。氣固流動參數檢測和可視化尤為重要，是稠密氣固流動系統復雜研究體系中的共性問題之一。針對該問題，東南大學多相流測試研究室多年來開展了電學與激光散射的稠密氣固流動可視化及參數測量與表征方法的研究工作。 開發了電容層析成像系統(ECT)與激光光纖顆粒測量系統，可實時、在線檢測多相流參數的二維或三維分布狀況，成功應用于湍動流化床與濃相煤粉加壓氣力輸送中試試驗裝置上。