光学检测技术范文精选

1无标记蛋白质芯片的目的和意义

生物芯片技术具有并行、快速和自动化分析的特点,应用前景引人注目,已成为现今生物医学工程的重要组成部分。生物芯片技术包括:基因芯片即DNA芯片、蛋白质芯片或叫生物分子芯片、细胞芯片和组织芯片以及药物芯片、生物电子芯片等技术。

蛋白质是一切生命的物质基础,到目前为止,已知的人体中存在的蛋白质种类达数十万种之多,其功能各异,在机体中各行其职。蛋白质的组成具有多样性和可变性,蛋白质的表达受多种因素的调控。在生命发育的不同阶段,蛋白质的种类和构成都是不一样的,不同组织中细胞表达的蛋白质有很大的差异;在病理或治疗过程中,细胞蛋白质的组成及其变化与正常过程中的也有不同。因此,蛋白质的研究是在一个更加深入、更贴近生命本质层面上去探讨和发现生命活动的规律,揭示生理和病理现象的本质。随着人类对于蛋白质的认识,为了解人体的健康状况,进一步诊断和治疗疾病,识别和检测蛋白质是一种非常重要的技术手段。

国际上绝大多数蛋白质芯片技术采用了标记方法(包括荧光标记法、酶标记法等)。标记方法的优势非常明确,但是也存在一定的不足,比如:(1)蛋白质分子不具有均一的化学性质,使得标记方法很难成为定量分析方法;(2)被标记蛋白质分子生物活性受到一定的影响;(3)对已知的数十万种蛋白质分子进行化学标记所耗费的财力、物力难以想象。因此无标记蛋白质芯片检测技术(如表面等离子体共振技术及其衍生技术、反射干涉光谱技术、椭偏光学成像技术等)应运而生,这些技术的优势在于采用单一无标记试剂即可检测溶液中的靶分子,很好地避免了标记所带来的问题。光学蛋白质芯片系统是探测和研究蛋白质的新技术。此方法将高分辨率的光学显微成像技术和集成化多元蛋白质芯片技术相结合,形成了新型并行、快速生物分子识别和检测技术。它无需预处理和标记样品,对生物活性影响小,还可以检测生物分子反应的动力学参数,从而获得很多传统技术所难以提供的信息,有望用于生物医学研究、健康预测、临床诊断、新药筛选和鉴定以及生物工业流程中的活性监测等。

2蛋白质芯片研究的主要内容及研制过程

概括地讲,蛋白质芯片技术主要包括以下5部分内容:(1)芯片设计。根据待测分析物及靶分子设计芯片的结构和操作流程。(2)配基装配。将具有生物特异性识别的配基分子有效组装在芯片的既定位置,并保持其生物活性。(3)芯片反应器。是配基分子与待测物反应的空间环境,可以对反应条件进行调控。(4)芯片信号采样和处理。将分子相互作用的结果读出,并转化成可视物理信号,由此反推出待测物的信息。(5)芯片数据库。提供芯片的历史数据和基本参数,供对比和参考。

实习报告

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大学生医院实习报告

从20××年的*月××日到总后仪器药品检验所实习到现在已经整整一个多月了。实习期间努力将自己在学校所学的理论知识向实践方面转化，尽量做到理论与实践相结合，并且了解医疗器械行来的动态以及发展方向，为即将走上社会打下良好的基础。

些次实习的目的巩固课堂所学的理论知识，掌握医学工程维修、检修的基本技能和方法，提高实践动手能力，初步具备独立分析、解决专业问题的能力，养成理论联系实际的作风，注重能力素质训练，增强创新意识，培养严谨的科学态度。

摘要:现代生产制造要求下，市场对产品质量以及工艺精度要求较高。为此，提升机械制造检测自动化技术、机械生产系统性能可以实现机械产品质量的把关。检测技术成本占整体生产、设备成本的比重较大，但是一旦实现先进制造检测技术的应用升级后，深入强化机械制造系统中检测自动化技术，提升生产加工的成本效益、产品质量把控，同时有助于提升生产程序标准化，升级社会效益和经济效益的双重功能。本课题主旨就检测系统的结构、检测技术数学建模等角度分析自动化制造系统的在线监测技术的现状和问题，提出改善检测设备于自动化制造系统而言的重要意义和对应措施。

关键词:检测技术;自动化;制造系统

0前言

几年来，机械设备制造产业的高速蓬勃发展下，产品质量、制造业领域加工精益要求越来越高，因此对检测机械设施的检测仪器要求有所提高，机械设施的传感器技术、信息技术设备研究领域范畴内的研究成本以及研究力度得到深入。随着国外不断涌现高科技、精密度的检测设备外，新型的检测仪器也不断涌现，高度自动化检测仪器在机械制造行业中成为主流。随着计算机应用和集成技术的发展下，检测设施功能也越来越完备。反观，国内的机械设备技术发展有待提升，没有自主研发的高科技、精密度高的检测设备，只能依靠进口先进检测设备。检测技术的进步有助于更好实现机械制造系统的自动化生产、生产效率升级、产品质量保证等功能。机械制造业的发展在国内市场经济发展起着举足轻重的地位。为此，维护机械制造产业的长远健康发展深入强化机械制造系统中检测自动化技术，提升生产加工的成本效益、产品质量把控，同时有助于提升生产程序标准化，升级社会效益和经济效益的双重功能。机械制造产业的进步发展需要依靠检测自动化技术的同步优化、创新。在现代科技领域的发展水平下，目前检测自动化技术为机械设备提供了程序编制、自动化检测的功能，大大减少了人工成本，提升制造业的劳动生产效率。为此，在机械制造系统中对检测自动化技术的应用研究是十分重要的。

1机械制造系统中自动检测技术的功能

1.1自动检测系统组成

摘要：红外热像技术在建筑物无损检测领域中具有明显优势，可以经济便捷地识别建筑物的缺陷。本文以甘肃省兰州市某建筑为红外热像检测项目为研究对象，采用数值模拟以及现场实测的研究手段，分析了缺陷热流密度、缺陷深度和缺陷尺寸对红外热像检测效果的影响，并应用于实际工程项目中。研究结果表明，物体表面与缺陷之间的热流密度越大、缺陷深度越浅、缺陷尺寸越小，红外热像越容易获得缺陷异常；采用敲击法验证结果表明，红外热像技术准确率大于85%，利用其对建筑结构的缺陷得到可靠的分析结果。关键词：红外热像技术；无损检测；建筑工程在建筑工程无损检测领域，基于声、光、电、磁等物理原理的方法众多，诸如超声波检测、射线检测、雷达检测、电磁检测和红外热像检测等，这些无损检测的本质均是利用物质之间的物性差异而进行[1]。其中，红外热像检测是利用测试物体散发红外线波场，反演物体的其他参数，诸如热分布场、结构均匀性、热传导率等，获得的热像图可以便捷地识别建筑结构物的缺陷[2]。因此，与传统的无损检测方法相比，红外热像检测技术在建筑工程检测中的得到了广泛的应用[3]。

1红外热像技术的基本原理

在现实物理世界中，任何物体只要具备一定的温度且比绝对温度高，它在任意时刻都会散发红外线辐射，这种光线的光谱位于可见光的红色光外侧，波长约0.80~1000μm，因此叫做红外线[4]。红外线含有物体大量的特征信息，如热力温度场可以反映结构物的热传导特性，通过热力温度场中的异常值来推测物体的某种特性，如建筑物的外墙缺陷、结构物中的局部渗水以及建筑物结构质量损伤等[5]。红外线在遵循一般的可见光传播规律之外，也存在着自身特有的规律，如遵循斯蒂芬-玻尔兹曼定律、维恩位移定律和普朗克定律等[6]。一般而言，衡量红外线辐射的功率的物理指标为光谱辐射率PλT，如公式（1）所示。2511TCTCPeλλλ−=−（1）式中：λ为红外线的波长；T为物体的温度；e为自然底数；C1为第一辐射系数，其数值为C1=3.74209×10-16w·m2；C2为第二辐射系数，其数值为C1=1.4390×10-2m·K。红外热像检测时，使用红外热像仪对待测物体进行扫描，物体产生的红外线辐射穿过探测设备的光学成像物镜，被红外探测器中的光学敏感元件采集到辐射红外线光子，并将光子的能量转换为电信号传输至数据采集系统中，记录的电信号通过数据处理系统的信号放大、滤波等处理转化为红外热像图，使得不可见的红外线能量以可见的红外热像图形式在电视屏幕或者监视器中显示[7]。

2建筑结构缺陷参数对红外热像检测结果的影响分析

红外热像检测技术利用的是物体辐射的红外线强度来反演建筑结构物的物理性质，属于非接触性、无损检测方法，检测设备与被测物体之间存在一定的距离，检测过程也可以实现自动化和智能化，但是红外热像的解译精度数和物理参数的影响，在实际工程中红外热像检测技术的应用存在一定程度的阻碍[8]。为此，以建筑物表面结构缺陷为例，利用数值模拟方法设置不同的建筑结构缺陷参数，研究其对红外热像检测结果的影响。建筑结构缺陷参数共有3种，分别为热流密度、缺陷深度、缺陷尺寸。数值模拟计算采用迈达斯MIADASGTS有限元分析软件建立二维平面模型进行运算，基本模型尺寸长度为50cm，宽度为25cm，材料属性为C40混凝土，其密度为25kg/cm3，比热容为835J/kg·K；在模型中设置有一个边长为4cm的正方形缺陷，缺陷距离结构物表面的距离为2cm，缺陷属性为空气，其密度为0kg/cm3，比热容为1J/kg·K。

计算过程中，模拟的表面加热的热流密度为700w/m2。为比较热流密度对红外热像检测结果的影响，将缺陷的热流密度分别设置为70、700、7000w/m2；为比较缺陷深度对红外热像检测结果的影响，将缺陷的深度分别设置为1.0、2.0、4.0cm；为比较缺陷尺寸对红外热像检测结果的影响，将正方形缺陷的边长分别设置为2.0、4.0、8.0cm。图1为不同缺陷热流密度对红外热像检测结果的影响曲线。从图中可以看出，当热流密度为70w/m2时，随着时间的增长，物体表面与缺陷之间的温度差基本没有变化，因此在红外热像检测时较难获得缺陷异常；当热流密度为700w/m2时，物体表面与缺陷之间的热流密度一致，随着时间的增长，初始阶段物体表面与缺陷之间的温度差存在非线性段，但时间大于300s后，物体表面与缺陷之间的温度差呈现近线性增加，因此在红外热像检测时较容易获得缺陷异常；当热流密度为7000w/m2时，缺陷的热流密度远大于物体表面的热流密度，随着时间的增长，初始阶段物体表面与缺陷之间的温度差存在非线性段，但时间大于300s后，物体表面与缺陷之间的温度差呈现近线性增加，因此在红外热像检测时容易获得缺陷异常。综合可知，物体表面与缺陷之间的热流密度越大，红外热像越容易获得缺陷异常。图1不同缺陷热流密度对红外热像检测结果的影响曲线图2为不同缺陷深度对红外热像检测结果的影响曲线。从图中可以看出，当缺陷深度为4.0cm时，随着时间的增长，物体表面与缺陷之间的温度差增加幅度基本可以忽略不计，因此在红外热像检测时较难获得缺陷异常；当缺陷深度为2.0cm，随着时间的增长，初始阶段物体表面与缺陷之间的温度差存在非线性段，但时间大于300s后，物体表面与缺陷之间的温度差呈现近线性增加，因此在红外热像检测时较容易获得缺陷异常；当缺陷深度为1.0cm，随着时间的增长，物体表面与缺陷之间的温度差呈现近线性增加，因此在红外热像检测时容易获得缺陷异常。综上可知，缺陷的深度越小，物体表面与缺陷之间的温度差越大，红外热像越容易获得缺陷异常，缺陷深度大于一定深度后，红外热像就无法识别缺陷的位置。

摘要：随着我国现代化建设的飞速发展，国家各大支柱产业的建设和发展速度都得到了大幅度提高。特别是在汽车制造领域内，凭借近些年我国自动化生产制造技术的快速发展，很多自动化检测装置被应用于汽车制造生产线中。这些检测装置和高科技检测技术的运用，不仅提升了每条汽车制造生产线的效率，而且还提高了汽车产品的生产质量。可以说，自动化检测技术在汽车制造领域中的应用，是汽车生产过程中一次重要的技术升级。

关键词：汽车制造；自动化技术；人工智能技术；机器视觉技术

0引言

目前，各种自动化检测技术已经广泛应用到了汽车的生产制造过程中。并且，它作为一项核心技术，在帮助工作人员提高各类车型生产效率的同时，也降低了很多车型的制造成本，为人们的生产、生活都带来了极大的便利。随着我国第一个百年目标的实现，社会主义现代化建设全面展开，社会经济水平快速发展。国内汽车制造业也借此改革发展的春风，实现了汽车制造各项技术的全面升级，汽车制造产业得到了长足的发展。[1]如今的汽车行业，不仅仅能够满足人民群众绿色环保、安全出行的需求，而且还可以带动国内其他产业的共同发展。汽车制造领域内运用的新技术，带动了国内其他领域科技水平的进步和发展。众所周知，以往我国汽车制造产业的成本高、效率低。国产汽车的质量和性能与合资品牌的汽车比起来，尚有很多不足之处。但是，近些年随着我国综合国力的提高和科技水平的提升，经过汽车产业内科研人员的辛苦付出和共同奋斗，我们在汽车的生产制造过程中研制出了很多新产品，开发了很多新的汽车制造技术。比如汽车制造过程中使用的各种自动化检测技术、机器视觉技术等等。这些新技术的应用，解决了很多以往解决不了的技术难题，极大提高了汽车的生产质量和制造效率。并且在生产过程中升级的很多汽车智慧功能，提高了汽车的安全性能，推进了汽车产业的进步。

1汽车制造中自动化检测技术的应用

1.1自动化装配检测技术在汽车制造中的应用