2019年清华大学深圳国际研究生院校优秀硕士学位论文获奖篇数再创新高，共有52篇硕士论文荣获清华大学优秀硕士学位论文奖，其中由我院专职教师指导的论文有31篇。本系列推送将按学科领域陆续与大家分享这些获奖学生的科研成果。

夏静静：清华大学2019年度优秀硕士学位论文获奖者

人物简介

作者：夏静静

指导教师：弥胜利

培养院系：机械系

学科：机械工程

学习感言

在深研院度过了非常充实、开心的三年。我衷心地感谢我的导师弥胜利副研究员以及孙伟教授在课题方向、研究思路等方面对我的指导和支持，让我的科研工作得以顺利地进行。非常感谢深研院提供的广阔平台，让我有机会做我喜欢的学生工作，积极响应学校“双肩挑” 的号召。

导师寄语

希望将来入主流上大舞台，在实现个人理想抱负的同时，为国家为社会贡献清华力量，有空多回母校看看。

个人荣誉

2017.5 清华大学优秀共青团员（校级） 2017.12 清华大学二等奖学金（校级） 2018.1 院社会工作二等奖学金（院级） 2018.6 清华大学优秀研究生党支部书记（校级） 2018.12 清华大学深研院优秀一等奖学金（院级） 2019.7 北京市优秀毕业生 2019.7 清华大学硕士优秀毕业论文

论文成果

中文：检测细胞代谢产物的微流道生物传感器开发研究

英文：The development of microchannel biosensor platform for detecting metabolism in cells

研究背景/选题意义/研究价值

细胞培养是药物研发、药物筛选和疾病诊断的重要工具，细胞代谢产物是跟踪细胞生长状态的重要途径，而代谢产物量的变化在研究肿瘤发展中起着重要地病理性作用。在低细胞数量和低密度下细胞代谢物浓度更低，特别是在器官芯片和组织工程领域，这需要高灵敏度和低检测限的分析仪器定量被测物。与传统分析方法相比，包括化学发光法、液相色谱法、质谱法、分光光度法、毛细管电泳相比较，生物传感器具有灵敏度高、仪器简单、携带方便、成本低等优点。现阶段，生物传感器应用在许多不同的领域，例如医学、食品安全、环境化学、工业和生物工程等。已经商品化的微流控芯片分析仪器的检测器比芯片本身的体积大数万倍，芯片上制作电极较容易，信号处理系统等外围设备较简单易微型化，生物传感器发展迅速。

主要研究内容

研究开发一种器件，可以容易的将生物传感器和微流道集成到一起，实现高通量、低消耗的检测，实现高灵敏度、低检测限的定量分析低浓度目标分析物，使该器件具有应用在器官芯片、组织工程和药物筛选等领域的潜力。

主要创新点

本文从微流道生物传感器平台的构建出发，基于光刻技术、

（1）薄膜沉积技术和酶固定技术，提出了一种新型的生物传感器；

（2）标定了葡萄糖、尿酸和乳酸的标准线，并进一步用于细胞代谢产物乳酸的定量检测；

（3）相比较于其他生物传感器，该方法有效实现了高灵敏度、低检测限、高选择性和强稳定性；

（4）此外，微流道实现了检测样品低消耗、易集成的特点。

代表性创新成果

论文

[1] Mi S, Xia J, Xu Y, et al. An integrated microchannel biosensor platform to analyse low density lactate metabolism in HepG2 cells in vitro. RSC Advances, 2019.

专利

[2] 孙伟，弥胜利，夏静静，徐圆圆. 基于微流控芯片的温度传感器系统及制备方法：中国，CN201710375056.

[3] 孙伟，弥胜利，夏静静，徐圆圆. 一种微流控传感器芯片系统及其制备方法：中国，CN201710827750.

[4] 弥胜利，孙伟，夏静静.一种基于PVDF压电传感器测量脉搏心率的检测设备：中国，CN201810159852.

项目

[5] 夏静静，夏圣悦，蒲海涛，弥胜利. 脉搏波心率自测仪，深圳市创客专项资金-个人创客.

刘彬彬：清华大学2019年度优秀硕士学位论文获奖者

人物简介

作者：刘彬彬

指导教师：冯峰

培养院系：机械系

学科：机械工程

学习感言

有良师指路，有好友相伴，还有三年的奋斗足迹，研究生生活真的是快乐又充实。三年前写下的目标都已经实现，至此才真正明白成功的来之不易，它需要你的目标与规划，需要你的总结与反思，更需要你的勤奋和坚持。

导师寄语

刘彬彬同学的研究工作承前启后，取得的创新成果是整个课题组建设的重要基石。

个人荣誉

2017年11月获清华大学深研院综合优秀二等奖

2018年11月获硕士研究生国家奖学金

2019年4月获清华大学深研院专业实践三等奖

论文成果

论文中英文标题：

中文：表面形貌图像分形分析算法及应用研究

英文：Investigation on Fractal Analysis Algorithms for Surface Morphology Images and their Applications

研究背景/选题意义/研究价值

表面形貌质量是影响工件性能的一项重要指标，对其进行准确评判具有重要的工程应用价值和理论研究意义，研究中通常采用粗糙度来表征工件的表面形貌。然而，前人研究表明，粗糙度值的测量结果明显受测量所使用的测量尺度影响，而工程表面普遍具备自相似或者自仿射的分形特性，因此引入分形理论对工程表面进行综合表征。分形维数是体现分形特性的核心参数，在一定范围内与测量的尺度以及测量设备的分辨率等无关，其数值大小反映了表面中的复杂、不规则以及破碎程度，进而表征表面形貌的特征信息。 传统的测算分形维数的方法有盒子计数法、功率谱密度方法、结构函数法、自相关函数法、粗糙度方法等，前四种传统方法只需要单幅形貌图就可以计算出对应的分形维数，但是计算精度较低；传统的粗糙度方法一般需要使用十幅以上不同尺度下的形貌图才能得到该尺度范围内的分形维数，该方法的计算精度较高，但消耗成本太大。 综上所述，本研究在传统测量分形维数方法的基础上，提出一种基于单张表面形貌图像快速准确获得分形维数的粗糙度多尺度提取（RSE）方法，并探讨了该方法在应用过程中的关键问题，通过实验验证了该方法的优势。本研究探讨了表面形貌特性更准确的表达和分析方法，具有一定的理论意义和应用价值。

主要研究内容

本研究中，首先提出了一种基于单张表面形貌图像快速准确获得分形维数的粗糙度多尺度提取（RSE）方法，该方法通过图像分割的方法获得不同尺度下的表面形貌，进而利用表面粗糙度、测量尺度以及分形维数的幂函数关系求取分形维数。根据对理想分形曲面的计算分析，RSE方法的分形维数计算精度显著优于上述传统方法，平均相对误差在1%以内。为了进一步明确RSE方法能够准确获得表面粗糙度多尺度特征的理论依据，本研究中利用高分辨率理想分形曲面，考察了不同采样频率和采样方式对粗糙度值的影响，发现表面粗糙度在较大范围内具有较强的鲁棒性，从而解释了RSE方法中使用的图像分割过程的有效性。此外，本文研究了RSE方法在实际曲面分析中粗糙度与尺度关系曲线常见的拐点现象，从而探讨了实际曲面分形特征的适用范围问题。 基于上述提出的RSE方法，本课题中研究了不同参数条件下生成的薄膜表面以及不同铣削加工条件下得到的工件表面形貌。首先研究了不同参数条件对生成的薄膜表面形貌的影响，为进一步研究薄膜表面的生长机理提供了算法基础；其次研究了铣削表面分形维数随着刀具尺寸、主轴转速和进给量等加工参数的变化趋势，考察了分形维数值与全尺度粗糙度值的关系，同时发现了RSE方法的拐点与表面形貌特征长度的相关性。

主要创新点

（1）提出了一种基于单幅形貌图的粗糙度多尺度提取分形维数（RSE）方法，并验证了其相对于传统方法显著提升了计算精度和效率的特性；

（a）传统方法计算分形维数(Dc)与理想分形维数(Di)结果对比；（b）RSE方法计算的分形维数(Dc)与理想分形维数(Di)结果对比；（c）不同方法计算得到的分形维数的平均相对误差

（2）通过实验证明了分割后的子图的粗糙度计算在低分辨率下具有鲁棒性（稳定性），为后续的RSE方法应用提供了理论依据；

（3）基于薄膜和铣削表面对RSE算法中的拐点现象进行了分析，明确了实际曲面分形特征有适用范围的现象，并研究了铣削表面分形维数与进给量等参数的关系。

（a）不同进给量条件下的铣削表面形貌：（i）进给量为25 mm/min；（ii）进给量为450 mm/min；（iii）进给量为1150 mm/min；（iv）进给量为2200 mm/min；（b）分形维数及全局粗糙度与进给量的变化关系

代表性创新成果

（1）学术论文

Feng F, Liu B B, Qian X, et al., Roughness scaling extraction method for fractal dimension evaluation based on a single morphological image, Applied Surface Science, 2018, 458: 489-494. (影响因子4.439，SCI收录，检索号WOS: 000441400000056)

（2）软件著作权

冯峰, 刘彬彬, 冯平法, et al. 分形曲面生成及分析软件[简称：分形曲面] v3.0（登记号：2019SR0201410）.

图、文|夏静静、刘彬彬、兑晓晴

清华大学深圳国际研究生院

WeChat ID：SHENZHEN-TSINGHUA