一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    

一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出，近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升，而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想，这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题，我们基于吉布斯分布采样优化计算，提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法，引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案，并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片，以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的，主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作，并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问，从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究，先后主持国家自然科学基金项目五项，其中与神经网络研究内容相关的有两项，分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号：69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号：60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下，我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外，厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴，并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议，可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样，在学校211 和985 经费的支持下，本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科，有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后，已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴，也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下，厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年，本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来，基于该平台，每年合作项目经费近百万，同时还完成了多项横向合作项目：面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等，培养了大批优秀的硕士毕业生；厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之，不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看，本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验，以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定，课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。

数控立车切削加工作为制造技术的主要基础工艺，随着制造技术的发展，在 20 世纪末也取得了很大的进步，进入了以发展高速切削、开发新的切削工艺和加工方法、提供成套技术为特征的发展新阶段。是制造业中重要工业领域，如汽车工业、航空航天工业、能源工业、军事工业和新兴的模具工业、电子工业等行业的主要加工技术，也是这些工业领域迅速发展的重要因素。为了满足市场和科学技术发展的需要，达到现代制造技术对数控技术提出的更高的要求,为适应数控进线、联网、普及型个性化、多品种、小批量、柔性化及数控迅速发展的要求，最重要的发展趋势是体系结构的开放性,数控技术、制造过程技术在快速成型、并联机构机床、机器人化机床、多功能机床等整机方面和高速电主轴、直线电机、软件补偿精度等单元技术方面先后有所突破。 黑灯工厂”是 Dark Factory 的直译，即智慧工厂，因为从原材料到最终成品，所有的加工、运输、检测过程均在空无一人的“黑灯工厂”内完成，无需人工操作，所以可以关灯运行，故而得名。智能化才是支撑企业的核心，智慧工厂中员工对智能化设备的掌控能力的要求大大提高，由原来的纯粹单一“操作为主，设备为辅”的角色演变为“设备为主，操作为辅”，需要员工变身为具备全面技术能力的工程师。技术工程师不仅要保证智能化生产线的正常运行，还要保证快速处理生产过程中产生的异常等，而且成为了智慧工厂的“隐形人”，由其在综合考虑效率、成本等因素的基础上决定哪些工作由机器完成，哪些由人完成，实际的生产仍是一个人机协作的过程。基于数字孪生建模、分析、调试、决策和运维等远程管控来实现和保障的。 本项成果的核心是黑灯模式下的动柱式数控机床智能装备及基于云控远程运维平台的加工产线的开发及其产业化，主要是开发中小型数控动柱立式机床智造装备、基于数字孪生驱动的云管控系统及 APP，研制低时延智能控制器并实现产业化。其关键技术是数字孪生驱动的一体化设计、智能控制AI 算法及其控制器和基于物联网的云控远程运维技术。数控机床与智能数字化+物联网+云平台相结合，因此形成的本成果是特有的数字化智能装备（数智装备）。 技术先进性和独占性在于： （1）基于数字孪生的动柱式数控车床的设计制造方法及精密加工自动化流程智能改进技术； （2）基于数字孪生驱动的自感知、自决策、可预测性运维等于一体的黑灯模式智慧工厂的云管控平台及制造服务 APP； （3）全新的基于区域选择性耦合控制的低时延智能控制技术的开发。创新点在于： （1）基于数字孪生模型的动柱式数控机床及其配套生产线的设计制造方法创新； （2）“倒立式五轴车铣中心”实现 5 面车铣复合加工；“动柱式数控立车”技术，X 轴主导轨、X 轴滚动丝杆、X 轴副导轨三者来定位动立柱技术；8-12 工位伺服液压刀塔，加工时换刀快、精度高、故障少； （3）通过内置 K210 智能芯片、SIM8200/8300 和智能传感等核心模块，实现了智能装备间 NB-ioT 和 mMTC 等 5G 物联通讯和人机交互； （4）将多源数控机床运行数据高效融合以及边缘计算与云端一体化，开发制造服务 APP 模块，构建面向制造服务生命周期的云网端管控平台； （5）基于区域选择性控制的低时延智能控制器实现了智能装备之间的网格化耦合控制，结合云网端管控系统及深度学习，构成智能产线。

该成果主要涉及叶片、叶盘阵列加工装备设计方法，同时利用精密数控磨削工艺，在阵列机床上实现双端带冠叶片的高效率加工技术。该成果可以构成完整的航空发动机加工技术体系。其中：1）建立多主轴阵列机床的设计方法，可实现一个工序同步加工叶片零件，提高叶片、叶盘加工效率；2）形成利用圆柱坐标机床三个运动轴实现叶片榫头和型面的全面加工方法，可用于进一步降低阵列机床成本；3）利用环面砂轮实现双端带冠叶片的精密磨削方法，可在阵列机床上一次装夹完成全型面的加工，进一步提高加工效率。

干细胞移植为急性心肌梗死治疗提供了一条新途径，骨髓/外周血单个核细胞、骨髓间充质干细胞、内皮祖细胞移植均可用于治疗急性心肌梗死。项目组培养毕业博士、硕士研究生10余名，12篇论文在国际权威医学期刊发表（3篇论文影响因子大于7.0）；系列工作提高了相关临床工作人员的诊治技术水平，取得了巨大的社会、经济效益。成果包含的相关技术方法和路线有着极大的临床应用前景。

二氧化碳吸附材料可应用于 太空工作站、潜艇等密闭空间大 气的净化，是环境控制和生命保 障系统的关键核心技术。大规模 富集烟道气中的二氧化碳，减少 温室气体排放具有重要意义。 本技术成果采用辐照接枝及胺化功能化的方法，合成了一类含胺基的固态胺吸附纤维材料，建立了该 类材料的制备工艺。

陕西彬长矿业集团有限公司、中煤科工集团西安研究院和西安科技大学针对矿井冻结法施工解冻后冻结孔环状空间垂向导水导致的解冻水害，首次提出了在有利地层施工环形措施巷，并结合插管引流注浆，截断环状导水通道的方法，并对设计理论基础、施工工艺、施工安全、过程监控等关键技术进行了深入研究，得出了系统的研究成果，为解决基岩冻结法施工解冻水害治理问题提供了新的思路和方法。该成果经陕西省科技厅鉴定为国际领先，并获得陕西省科学技术一等奖，申请专利 3 项。该成果在陕西省彬长集团胡家河矿井主立井全深冻结施工解冻后水害治理工程中得到成果应用，治水效果良好，取得显著的经济和社会效益。

随着我国四个现代的高速发展，对高分子材料制品提出了各种新的要求。为了满足不同用途的需要，除了积极发展新的合成橡胶和合成树脂之外，还应该在现有树脂或橡胶加工成制品的过程中，利用化学方法或物理方法改变制品的一些性能，以达到预期的目的，这就是高分子材料改性。高分子材料改性一般可分为化学改性和物理改性。物理改性分为填充改性和共混改性等。填充改性是指在高分子材料成型加工过程中加入无机或有机填充剂，不仅能使高分子材料制品价格大大降低，而且更重要的是能显著改善高分子材料的机械性能或增加其他功能性，如导热性能、导电性能、光学性能等等。然而，无机填料和高分子材料间密度的差异妨碍了填料在基体中的均匀分散，因而给混炼成型加工带来了困难。又因为两者表面能不同，在遇到外力时，高分子材料与填料界面上应力集中易产生空隙，加速材料的老化。为了提高填料与高分子材料的亲和能力，需要对填料进行活化处理。本项目即涉及用于塑料和橡胶中大部分填料的表面处理技术，包括多种填料，如炭黑、碳纳米管、硅灰石、滑石粉、云母、碳酸钙、铁粉等等。该处理技术简单，易产业化，并具有成功产业化案例：某企业要求向再生丁基橡胶中加入铁粉和钙粉，需大量填充使胶料密度达到2.7，但直接添加，根本加不进去如此大量的填料，经本技术改性后，成功添加到胶料中，且密度达到要求。

近年来图数据受到越来越多的关注，在海量图数据中进行快速的复杂查询是所有图数据库系统面临的直接问题。本系统首创提出了将复杂条件查询转换成在大图中进行子图匹配的解决方法，该方法抛弃了传统利用关系数据库技术作为底层支持RDF数据的存储和管理，利用基于结构感知的索引和查询优化策略，极大地提高了在海量RDF知识图谱数据和复杂查询环境下的性能和系统可扩展性。 本系统支持W3C提出的RDF文件标准和SPARQL语法标准，提供C++、Java、Python、PHP等API接口，单机版本支持50亿条边秒级响应，分布式版本设计了基于查询日志的分布式图数据划分策略，具有非常好的可扩展性。

该项目发现了饲草类饲料蛋白各组分中C组分是可以消化利用的,更正了国际上认为饲草类饲料中C组分不能消化利用的观点，为饲料蛋白的高效利用提供了新的理论依据。确定了奶牛常用饲料在小肠可消化吸收利用的氨基酸种类、利用效率，为我国养牛产业提供了常用饲料小肠可消化吸收（实际奶牛机体利用水平的）氨基酸数据库。 揭示了蛋氨酸（Met）和赖氨酸（Lys）缺乏时奶牛生产中乳蛋白合成的代谢机制，为氨基酸在奶牛生产中的平衡应用提供了理论依据。提出了奶牛小肠可代谢10 种必须氨基酸的适宜配比，确定了北方典型日粮泌乳早中期奶牛瘤胃保护蛋氨酸（Met）和赖氨酸（Lys）的适宜添加量分别为74g和190g。提出了以小肠可代谢氨基酸为基础的奶牛日粮应用技术1 套，日粮粗蛋白水平降低2个百分点，提高了日粮中氮的利用率，降低了饲料成本，提高了奶产量和乳蛋白，乳蛋白率平均提高0.15个百分点。减少了奶牛粪尿中氮的排放，降低了对环境的污染。