本发明公开了一种攀爬机器车，包括车体，车体前后端安装设置有车轮，车体面向墙面的一端与一吸附机构连接固定，所述的吸附机构包括有本体，所述的本体为中空圆筒，所述的中空圆筒的上方设置有一盖板，所述的盖板的上端面与车体连接固定，所述的盖板的下端面通过间隔设置的第一垫块与中空圆筒的上端面外缘固定连接；所述的中空圆筒的内壁面上设置有切向喷嘴；所述的第一垫块与第一垫块之间的间距形成中空圆筒的上端面外缘与盖板下端面之间的第一排气流道；所述的中空圆筒下端面与墙面之间留有间隙，所述的间隙形成中空圆筒下端面外缘与墙面之间的第二排气流道。本发明的攀爬机器车能吸附在各种墙面上，吸附能力强，应用范围广。

阿里云机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence），为传统机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、服务部署到预测的一站式服务。

本激光切割是激光加工行业中一项重要的应用技术，也是激光加工中应用最多的加工方 式。我国的数控激光切割机生产，经过近20年的发展已取得了很大成就。我国的激光切割机产 品与国外先进产品相比，还有较大差距，主要表现在切割机的运行速度低，动态精度差，配套 功能不够，切割工艺参数不完善和切割断面质量不易保证等。 为了使得新型切割机床的切割效率更高，切割质量进一步提升，本项目专门开发出了一款 更加高效的软件控制系统。通过该软件来控制嵌入式运动控制器，进而控制三个伺服电机的运 动。利用机构运动学原理，推导出两个并联结构的运动变换模型。采用VC++编程语言，结合 了开放式控制系统的多层次、模块化设计方法在Windows操作系统平台上编写了控制软件。 本项目在传统激光切割机床的基础上，提出了一种新型激光切割机床的结构串并联激光切 割机床，在激光切割的过程中，可以自动合理地选择串并联杆件进行控制执行机构，使得切割 效率更高，机床振动减小。 本项目为了保证控制系统的安全可行性，对多个方面进行了研究。首先对串并联结构的插 补算法进行研究，提高了运动部件运动的合理性以及切割速度；其次，对该串并联结构进行了 干涉检验和奇异性分析，验证了该机构的可行性；再次，对在切割过程中的共边图形以及边界 等问题进行了深入研究和规划，使得图形的加工次序更加合理；最后，本系统需要根据数控G 代码进行控制，将DXF文件中的加工图案转化为G代码具有非常重要的作用，所以对DXF转G 代码的规则进行了更加深入的分析，并完成软件操作功能。

本实用新型涉及一种多结构光双目复合视觉焊缝跟踪装置，涉及自动焊接技术领域， 特别是焊接机器 人视觉传感技术领域。该装置包括用于向焊缝区域投射结构光条纹的多 线激光发生器(10)、装有窄带滤光 片(1)和中性减光片A(2)的用于采集焊缝特征 激光条纹图像的摄像机A(3)、装有带通滤光片(8)和中性减光 片B(9)的用于采集 激光条纹以外图像的摄像机B(7)、与摄像机A(3)、摄像机B(7)相连的控制器(11) 组成。 综合两摄像机的图像信息可以计算出焊枪当前理想位置，得到与实际位置的差值， 并由控制器转换成模拟信号或无线通信输出，控制焊枪纠偏电动机，实现焊缝自动跟踪 的目的。 

本实用新型涉及一种轴中惯量盘加载装置，其特征在于包括基轴(1)、夹紧 盘(2)、至少一组惯量盘(3)、 基盘(4)、定位轴(5)，所述基盘(4)固定在基轴 (1)中部，基盘(4)两侧装有至少一组惯量盘(3)，所述惯量 盘(3)为不同厚度 的圆盘，所述各圆盘中剖分成对称两部分并成为一组，所述惯量盘(3)两侧装有 夹紧盘 (2)。本实用新型采用分级分组式惯量盘实现在一定范围内的惯量可调， 可以较好的满足伺服电机性能测 试对惯性负载变化可调的要求，同时各组惯量 盘间在定位轴上周向交错180°安装，可以有效减轻惯量盘 回转离心力对定位轴 的影响，改善工况条件。 

数控转塔式六轴高压清洗机床致力于解决高端制造中的清洁度难题。该装备 具有高压力（50Mpa）、高效率、高柔性（六轴四联动）的特点，能彻底去除交 叉孔、深孔和螺纹孔内的毛刺和铁屑，充分满足高端制造中对零部件日益提高的 清洁高要求。此高压清洗机床广泛用于航空、航天、军工、核电装备、高铁列车、 传统汽车、新能源汽车、工程机械、船舶工业中核心零部件的清洗处理。

本系统旨在设计一款辅助视觉残疾人群日常生活的穿戴式设备。该系统具有纸币识别、交通标志识别、日常用物体识别及场景文字识别等功能。主要应用与辅助视觉残疾人的日常生活。、lineØ 纸币识别的功能对应于视障人群的日常生活的货币使用过程，有了这款穿戴式设备的辅助，他们可以自主的各种生活场合中使用纸币，他们只需要把纸币在设备前置摄像头前轻微晃动，设备就可以通过语音给出纸币的面值反馈给使用者。Ø 交通标志的识别是出于对视觉障碍人群安全的考虑，设备可以识别红绿灯，并且通过语音实时告知使用者，这可以有效的降低使用者在过马路危险。Ø 文字识别对应满足视觉障碍人群的阅读需求，使用者只需要把手指指向想要了解的内容，设备就会给出报纸或是书本上的文字内容，这样可以极大的便利他们的阅读需求。此外通过一定的改进和优化，系统也可以对自然场景下的文字进行识别，比如街头的广告牌、物品的外包装的文字等。Ø 该系统还可以对日常生活中常见的物品进行识别，室内的桌子、茶杯等，还有超市里的各种商品。该功能对应解决使用者在日产生活中购物的需求，有了该系统的辅助他们可以自主的在超市中选择他们想要的东西，并且完成结账。

"自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。 IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。"

本系统旨在设计一款辅助视觉残疾人群日常生活的穿戴式设备。该系统具有纸币识别、交通标志识别、日常用物体识别及场景文字识别等功能。主要应用与辅助视觉残疾人的日常生活。 ？ 纸币识别的功能对应于视障人群的日常生活的货币使用过程，有了这款穿戴式设备的辅助，他们可以自主的各种生活场合中使用纸币，他们只需要把纸币在设备前置摄像头前轻微晃动，设备就可以通过语音给出纸币的面值反馈给使用者。 ？ 交通标志的识别是出于对视觉障碍人群安全的考虑，设备可以识别红绿灯，并且通过语音实时告知使用者，这可以有效的降低使用者在过马路危险。 ？ 文字识别对应满足视觉障碍人群的阅读需求，使用者只需要把手指指向想要了解的内容，设备就会给出报纸或是书本上的文字内容，这样可以极大的便利他们的阅读需求。此外通过一定的改进和优化，系统也可以对自然场景下的文字进行识别，比如街头的广告牌、物品的外包装的文字等。 ？ 该系统还可以对日常生活中常见的物品进行识别，室内的桌子、茶杯等，还有超市里的各种商品。该功能对应解决使用者在日产生活中购物的需求，有了该系统的辅助他们可以自主的在超市中选择他们想要的东西，并且完成结账。 系统采用了穿戴式与计算机视觉和机器学习等理论知识相结合。穿戴式技术具有佩戴舒适甚至无感、使用过程不应干扰正常生活、使用便携的优点。这样的系统实现形式有利于简化使用者的使用门槛，提升使用体验。计算机视觉和机器学习技术，使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，可以有效的获取外接环境，通过分析外界环境做出相应的回应、给出结果。通过机器学习方法可以有效的对数据进行建模、分析。 系统设计的指标主要包括两部分，及硬件指标和软件性能指标。 硬件指标主要有以下几点： ？ 主控CPU采用的是4核CortexA9处理器 ？ RAM需要大于512M，稳定5V电源 ？ HDMI接口支持，USB 接口支持，常见音视频编解码支持 ？ 摄像头采用的720p的高清USB摄像头。 软件指标只要包括： ？ 指尖检测部分的主要包括指尖位置的检测的准确性，以及ROI确定的准确性，能否准确的划分出待识别目标所在的区域 ？ 物品识别部分主要包括可识别物品的类别，以及识别的准确率指标 ？ 对纸币识别的准确率和召回率以及计算的时间成本，主要涉及的算法的时间和空间复杂度 ？ 文字识别主要包括检测的正确率和召回率 系统基本构成如下图所示，主要包括前端固定眼镜边上的高清摄像头，后端数据处理部分采用的是AMR CortexA9四核处理器作为数据和算法处理单元。 系统基本工作流程为，以手指的一次特定手势（食指有方向性指向某个物体）为触发，系统检测到此手势后自动在手指尖端区域检测敏感信息，如字符，物体等，进一步通过计算机视觉算法，对检测的信息做识别处理，最后对识别结果进行语音播报作为反馈给使用者。用户只要用手指指向交互的给出识别的物品，那么设备就会开始读取这个场景，进行识别并将结果语音输出。 如果该产品可以得到推广，那么可以极大的帮助视觉残疾人，这一款穿戴式设备可以甚至可以改变数以千万记视障人群的日常生活，他们可以减轻对他人的依赖自由独立的生活。 目前该设备正处于原型开发期，已经取得了阶段性的成果，可以准确的定位值之间所在的位置，能较为准确的识别自然场景的中纸币面值，以及简单的文字。下一阶段着重把性能经一步优化，增添识别物体的功能。 该项目是由电子科技大学程洪教授主导的创新性高新项目。不但具有广大的市场前景，据可靠统计全国至少有各类残疾人总数超过8千万，而其中视觉残疾的人数找到15%，因此这款设备具有广阔的市场前景，可以带来一定经的经济效益。而且，更为重要定位于辅助他们日常生活产品充分体现出平等关怀的助残精神，帮助他们更好的生活是我们也是社会的责任所在。

本发明公开了一种五轴联动数控加工的后置处理方法，包括：(1)分离出刀位文件中的规划进给量，以及刀位语句中的六个参数；(2)定义五轴数控机床中的非依赖旋转轴 F 轴的优势区间和劣势区间，以及相应的优势角θ_Fa和劣势角θ_Fd；(3)得到各刀位点对应的 F 轴的解θ_F＝arccos(k)，获得刀位文件中对应非依赖轴旋转的最大角度θ<sub>Fmax</