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义齿种植
导航
仪
人工牙种植是失牙修复的常用方法,具有其他修复技术所无法比拟的美观 度和存活率。义牙种植时植入点位置及方向精确与否是决定义牙种植是否成功 的关键因素之一。传统义牙种植定位导向技术可靠性较低,难以保证手术精度, 而计算机辅助手术(CAS)成本高昂,不符合我国中小型医院和患者的应用实 际。开发基于 WinXP 系统下人工牙种植术前规划的义齿种植导航仪,实现对牙 缺损部位的三维分析、虚拟剖切、模拟种植及辅助测量,为牙医在手术前提供 一个性价比高的义牙种植辅助平台,降低医院设备采购成本和患者手术成本, 161 具有重要意义。
山东大学
2021-04-13
动态安全
导航
系统
南京邮电大学
2021-04-14
手术视觉
导航
定位系统
团队研发了手术视觉当行定位系统,采用多相机系统对带有视觉标签的手术 器具进行实时定位和目标跟踪,视觉标签采用非对称分布的红外反射球,支持有 源和无源两种视觉标签。其中高速高分辨率红外摄像机采用内置 850nm 红外光源 阵列,120 万像素红外 CCD,配合宽焦距范围镜头,视场角度可达 90°以上。为 减小系统延时,提高手术医生的体验感,研究基于 FPGA 的视觉数据并行计算定 位算法,在相机本地通过 FPGA 快速计算得到单视角的定位数据,配合高速以太 网标准的数据传输总线,能够达到 200 帧以
上海理工大学
2021-01-12
组合
导航
教学实验平台
随着导航技术的不断发展和大量应用,国内高校很多都已经开设了导航及相关专业,但是长期以来都没有一个系统的行之有效的教学实验系统,尤其是和组合导航相关的教学实验系统更是空白。对此上海紫航电子科技有限公司同上海交通大学合作开发了适用于导航、制导、控制、无人车/船/无人机、自动驾驶、智能交通、智能控制、物联网通讯等专业的组合导航教学实验系统。 1. 组合导航开发实验系统的组成 组合导航实验系统,由一套教学用RTK基站和一套组合导航实验开发板组成。 本系统由RTK基站MS800A-ED、GNSS/INS组合导航教学实验开发板ZHDK3000A)、GNSS天线(AH3226 2只)、无线电台及其天线、JLINK开发仿真器及相关电缆、以及相关配套实验开发说明文档等组成。实验系统配备标准便携实验箱,携带方便,可随时展开实验和及时撤收实验。 2.系统性能和技术指标 该系统能实现模拟组合导航过程,在室外开阔地带实验,(具有卫星信号良好的状态下)可以开展高精度卫星定位原理实验和GNSS/INS 组合导航实验。 航向角0-360度 滚动角±180度 姿态角分辨率0.05度 位置精度0.25m 速度精度0.02m/s 更新率100HZ 连接RTK基站,能达到厘米级的高精度定位。 1)定位精度(GNSS): RTK定位精度:2cm+1ppm(RMS) 2)航向精度指标:测量范围:0~359.99°,全温度的静态精度:0.3°,动态精度:0.5°,角分辨率:0.05°(GNSS双天线辅助,基线长>1米) 3)姿态精度指标:测量范围:俯仰角±90°,横滚角±180°,全温的静态精度:<0.3°,动态精度:0.5°,分辨率:0.05°(GNSS辅助) 4)速度精度:<0.1m/s 5)授时精度: 20ns(RMS) 6)准备时间:(数据稳定)120s(空旷无遮挡) 7)数据格式:标准NMEA-0183 ,CMR/CMR+,RTCM2.3,RTCM3.0,自定义数据格式 8)通讯接口:2个RS232 9)蓝牙:4.0 10)数据更新率: >50Hz 11)电气特性:输入电压:5V~36V DC(推荐12V DC),功耗:小于5.0W 3. 组合导航演示系统各分系统的构成 3.1GNSS/INS组合导航教学实验开发板(ZHDK3000A) ZHDK300A是一款GNSS/INS组合导航教学实验开发板,它是实验系统的核心部分,该硬件实验开发板用于组合导航核心算法的教学实验。 硬件资源主要包括有高性能板载惯性测量单元和高精度GNSS双天线接收机,处理器采用目前流行的ST公司STM32F405RG主频168MHz的ARM核处理器,板子上预留SWD仿真和烧写接口,外接4路串口,支持SD卡存储,同时支持蓝牙通信。ZHDK3000A外观图如图1-1所示。 (a)开发板外观图 (b) 装壳外观图 图1-1 ZHDK3000A外观图 3.1.1GNSS天线(AH3226) 为了便于应用于无人机、智能小车,GNSS天线采用结构小、重量轻的设计,采用八臂四馈零相位技术,保证了高精度和高可靠性,支持进口和国产的大部分RTK高精度GNSS接收板卡,AH3226天线外形如图1-3所示。 顶视图 侧视图 图1-2 GNSS天线AH3226 性能指标: 支持定位信号 BDS:B1、B2、B3 GPS:L1、L2 GLONASS:G1、G2、G3 GALILEO:E1、E5B 极化方式 右旋圆极化(RHCP) 天线轴比 <2dB(天顶位置) 水平面覆盖角度 360° 天线单元最大增益 ≥5dBi 输入阻抗 50Ohm LNA增益 26dB±2dB 噪声系数 ≤2dB 输出端口驻波比 ≤2.0 带内增益平坦度 ±2dB 总增益 36dB±2dB 工作电压 3.0~16VDC 工作电流 23~35mA 接口类型 SMA线缆(线长0.50米) 工作温度 -40°C~+85°C 存储温度 -55°C~+85°C 相对湿度 5%~95%(无凝结) 3.1.2 无线电台 无线电台 ZH61-DTU-433T17D是高速型433M无线数传电台,内置高性能单片机和高速无线RF芯片,串口透明传输,工作在425~450.5MHz频段(默认433.0MHz),发射功率 50mW 。 图1.3 无线数传电台 支持高速连续传输,不限收发数据包长度; 数据连续不断帧分包,完美支持 数据连续不断帧分包,完美支持 ModMod Bus 协议; 支持传输密文有效提高用户数据的保性; SMA -K接口,可方便连接同轴电缆或外置天线接口。 3.1.3DAP仿真器 DAP仿真器支持下载和在线仿真程序,支持XP/WIN7/WIN8/WIN10这四个操作系统,免驱,不需要安装驱动即可使用,支持KEIL和IAR直接下载。(详见配套文档) 图1-4 DAP仿真器 GNSS/INS组合导航实验开发板ZHDK3000A GNSS/INS组合导航教学实验开发板ZHDK300A是实验系统的核心部分,该硬件实验开发板用于组合导航核心算法的教学实验,ZHDK3000A结构组成如图1-6所示。 图1-5 ZHDK3000A组成图 ZHDK3000A配置有高性能的板载惯性测量单元IMU,采用ADI公司的ADIS16365,性能优异,稳定可靠。卫星接收模块采用诺瓦泰高精度GNSS双天线接收板卡OEM718D,支持高精度RTK,配合上海紫航电子科技有限公司的参考基准站,能使系统实验精准可靠。 3.1.4高性能惯性测量单元ADIS16365 ADI公司的MEMS惯性测量单元 (IMU) ADIS16365模块以多轴方式组合精密陀螺仪、加速度计,即便是在极为复杂的应用和动态环境下,也能可靠地检测并处理多个自由度(DoF)。惯性测量单元ADIS16365模块出厂已经进行了完整的校准、嵌入式补偿和传感器处理。 图1-6 惯性测量单元 (IMU) ADIS16365 ADIS16365的主要特点: 三轴数字陀螺仪测量范围:±300°/秒 正交对准精度:<0.05° 三轴数字加速度计测量范围:±18 g 启动时间:180 ms 休眠模式恢复时间:4 ms 校准温度范围:-40°C~+85°C 带宽:330 Hz 数据输出速率:>100Hz 内部嵌入式温度传感器 ADIS16365器件均为完整的惯性系统,内置一个三轴陀螺仪和一个三轴加速度计,各传感器器件均集业界领先的MEMS技术与优化动态性能的信号调理功能于一体,出厂校准针对各传感器的灵敏度、偏置、对准和线性加速度(陀螺偏置)进行校准。因此,各传感器均有其自己的动态补偿公式,可提供精确的传感器测量。
上海紫航电子科技有限公司
2022-06-20
中国魔芋产业关键
技术
的研究
和
推广
应用
西南大学魔芋研究团队经过20余年的努力,在世界魔芋资源的收集、保存和新品种选育以及魔芋生物学 特性研究、魔芋栽培技术、病虫害防治技术和魔芋加工机械研制等魔芋产业各个关键技术环节取得了开创性 的技术突破。支撑了我国魔芋产业的崛起和发展,使约900万山区农民脱贫致富,带动了有关第二、三产 业年产蹴百亿元,以上研究成果2003年获农业部丰收计划三等奖,2007年获教育部科技进步(推广类)一等奖, 2008年获重庆市自然科学二等奖。
西南大学
2021-04-13
用于卫星
导航
系统的射频信号质量评估
技术
已有样品/n该项目提供了一种用于卫星导航系统的射频信号质量评估方法。该项目结合卫星导航信号的特点提出了一套较完善的评估指标体系,并给出了包括信号采样、滤波、数字下变频、同步、理想基带信号复现、信号质量指标提取等关键步骤的具体实现方法。与此前的其它方法相比,该项目的应用效果有三方面的显著改善:1)消除了模拟通道间的时延不一致性对信号一致性评估精度的不利影响;2)制定的评价指标与信号捕获、跟踪、解调性能直接关联,可定量评
华中科技大学
2021-01-12
导航
系统辅助增强设计
导航系统辅助增强设计合作方:哈尔滨工业大学合作方式:技术开发
河北工业大学
2021-04-13
机场智能
导航
机器人
功能:在机场帮助乘客携带行李导引到指定区域或者跟随人行走,速度每秒 1.5 米。
上海理工大学
2021-01-12
图像自动标注
和
模型训练
技术
在工业视觉中的
应用
1. 痛点问题 工业视觉场景下普遍存在缺陷样本数量少、难采集,已有标注方案无法完全发挥样本数据效用等问题。在工业视觉应用场景中,产线整体生产良率均已达到相当水平,人工可识别的缺陷样本数量相对较少,且采集难度较大。制造生产环节对产线效率要求较高,模型训练难以实现精度与效率上的平衡。 2. 解决方案 本项目将最新的少样本学习、连续学习、模型压缩与优化技术,与工业场景中的缺陷检测需求深入结合,致力于工业视觉自主知识产权软硬件一体化装备研发。针对玻璃深加工与半导体晶圆宏观缺陷检测,本项目已完成工业视觉全流程视觉感知算法、人工智能算法研发平台、玻璃智能一体检测设备、晶圆宏观缺陷检测设备等智能设备的原理验证和装备试制,同时有多项智能设备在研。 本项目在玻璃与半导体缺陷检测中,基于图像自动标注方法完成少样本场景下的数据采集与标注,通过弱监督学习和连续学习方法完成有效模型构建,并针对长尾数据集设计模型训练和优化方法,实现高效工业视觉感知计算。针对工业视觉场景,本项目集成视觉感知算法能力,研发人工智能算法研发平台,该平台秉承低代码化、可视化等原则,打造包含数据采集与标注、算法训练与评估、模型压缩与优化、应用部署与管理的数据闭环。 合作需求 寻求浮法玻璃深加工、半导体加工与制造等行业企业合作。
清华大学
2021-12-23
在复杂环境下空中无人机
和
地面无人车自主
导航
系统
成果简介项目负责人在美国多年工作期间主持和参加了路面无人车的导航系统设计,(美国国防部陆军研究实验室的项目编号: DAAD 19-01-2-0012), 负责开发了采用激光测距器的反映式导航系统, 无人车可以实时地应对环境中的变化, 修正预先规划的轨迹。 该成果在美国国防部项目进度汇报中获得了很高的评价, 相关的研究成果发表在国际顶级的机器人期刊上。 另外还开发了模拟人脑处理信息的四层模型, 并将之运用于图像识别, 开发了通用的识别系统。 解决目前大多识别器只对独立训练的目标有识别力的
安徽工业大学
2021-04-14
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