本发明公开了一种机床动态精度的获取方法，包括以下步骤： S1 利用三维建模软件建立机床三维实体模型；S2 利用 S1 中所述三维 实体模型分别建立有限元模型和动力学模型；S3 对 S2 中得到的有限 元模型和动力学模型进行优化，直到有限元模型和动力学模型的仿真 结果与实验测试一致；S4 将 S3 中有限元模型输入到 S3 中动力学模型 中，得到优化的动力学模型；S5 在 S4 中得到的优化的动力学模型中， 以实际的不同加工状态下的参数为输入，进行仿真，得到不同加工状 态下动态精度。利用该方法获取机床

Ø 采用一种叫等温容器的新型压力容器，当气体向容器快速充气或从容器快速排气时，仅仅测量容器内压力变化就可以精确测量出充排气的流量。测量元件的流量特性时，将传统的静的测量方式转变为动的测量方法，利用压缩气体通过被测元件充入等温容器或从等温容器中排出时，采集充排过程中等温容器内的压力响应，就能得到流经被测元件的流量，并计算出相应的特性参数，避免了使用高响应、昂贵的流量传感器。对于采集压缩性流体动态流量实时性要求高的场合，通过采用等温容器和层流式流量计复合测量的方式，可实现高达50Hz的动态流的

本项目开发的织物折皱回复性测试系统通过气动加压方式实现对织物试样的水平加压，采集了织物折皱回复全过程角度变化的视频序列，利用智能图像处理方法测量折皱回复角，获得回复阶段回复角随时间变化情况，并从动态测试结果中提取试样的初始回复速率、急弹时间、急弹回复角、缓弹时间、缓弹回复角等指标，全面表征织物的折皱回复性能。 关键技术 （1）突破技术： ①织物折痕的自动形成：项目成果能实现对织物试样的自动加压和释压，加压压力可在 5-30N 之间无极调节； ②回复角度的自动测量：项目成果突破了传统织物折皱回复性能测试需要大量人工操作的缺陷，利用机器视觉技术，获取织物图像中代表回复角的自由翼与固定翼的夹角，实现了织物折皱回复角度的自动测量，测量精度可精确到 0.1°； ③折皱回复性能的全面评价：项目成果可动态刻画织物折皱回复的过程，实现初始回复速率、急弹时间、急弹回复角、缓弹时间、缓弹回复角等指标的获取，达到全面表征织物折皱回复性能的目的。 （2）形成产品： 织物折皱回复性能动态测试系统 1 套。 知识产权及项目获奖情况； 已授权香港短期专利 1 件。 项目成熟度 项目成果可应直接应用于企业生产过程中对织物折皱回复性能的评价测试，与现有织物折皱回复性能标准测试设备 Shirley 测试仪的结果偏差在±2°之间，且相同织物不同试样的经向回复角标准偏差在 3.5°之内，纬向回复角标准偏差在 2.6°之内，满足国际国内相关标准要求。 投资期望及应用情况 期望成果推广到各纺织企业和高校中应用，提高评价织物折皱回复性能、保形性测试的准确性和自动化程度，为面料开发和服装设计提供可靠参考。 

XM-307肌肉定点、动点、动态模型   XM-307肌肉定点、动点、动态模型由骨盆矢状切和股骨小腿骨、足骨连接而成，并分别在髋关节、膝关节和踝关节处装上转动轴将它们连成下肢骨关节，利用富有弹性的乳胶发泡制成股后肌群(半腱肌、股二头肌长头)和腓肠肌，按其起点、止点的位置分别将它们安装在下肢骨关节上制成该动态模型，可利用此模型演示说明肌肉的定点、动点概念及演示肌肉收缩中定点、动点的可变性。 尺寸：自然大，15×17×96cm 材质：PVC材料

XM-307肌肉定点、动点、动态模型   XM-307肌肉定点、动点、动态模型由骨盆矢状切和股骨小腿骨、足骨连接而成，并分别在髋关节、膝关节和踝关节处装上转动轴将它们连成下肢骨关节，利用富有弹性的乳胶发泡制成股后肌群(半腱肌、股二头肌长头)和腓肠肌，按其起点、止点的位置分别将它们安装在下肢骨关节上制成该动态模型，可利用此模型演示说明肌肉的定点、动点概念及演示肌肉收缩中定点、动点的可变性。 尺寸：自然大，15×17×96cm 材质：PVC材料

发明专利 “ 一种基于小波差分算法的电缆故障测距方法应用于电力电缆在线故障定位 ” ，证书证号 955827 ，专利号 ZL 2010 1 0235507.7 。该方法用于电力电缆的在线故障测距。

本发明公开了一种基于类相似性测量的实时目标跟踪算法，目标跟踪对实时性要求非常高，在目前 主流的基于检测跟踪的框架下，根据测试样本与目标类和背景类的相似度比较来确定目标在新帧中的目 标位置。本方法首先在当前帧采集目标类和背景类集合，计算出它们的统计特征，并在下一帧采集测试 样本集合。本方法定义了一种计算测试样本与类之间相似度的量化标准，通过找出与目标类相似以及和 背景类不相似的测试样本来确定目标位置。本方法明显提高了跟踪的实时性以及跟踪精度。

本发明公开了面向大规模图像视觉特征的多维倒排索引与快速检索算法，包括：利用图像的视觉特征训练增强型残差量化所需的多层码书，并利用所训练的码书构建多维倒排索引；根据已训练完成的码书，对图像视觉特征进行量化和编码，同时根据计算得到的编码将其插入到倒排索引中对应的倒排列表；利用查询图像视觉特征对所构建的多维倒排索引进行查询，获得查询候选集；利用自适应超球体过滤对查询候选集进行优化，对过滤后的查询结果排序，从而完成图像视觉特征的检索。本发明的方法通过对图像特征进行量化和编码，提高图像特征的量化效率；利用所生

1.痛点问题 协作机器人与人类共享工作空间，通过直接（即物理上）或间接地与人类交互共同开展操作任务。相比传统工业机器人，协作机器人有更高的安全性和更易于编程的特点，能够通过人类示教部署于各种不同的任务并灵活地与人类配合。随着传统工业机器人带来的效率提升趋于饱和，能够安全配合人类的协作机器人能够进一步提高制造业的生产效率，带来可观的经济效益。然而，现有的协作机器人存在以下两大痛点问题。 问题一：安全和效率之间的权衡一直是人机交互中未系统解决的开放性问题。当存在人机直接接触时，为了保证人的安全，现有的协作机器人是通过中止正在进行的任务、顺从人的干预以保证安全；然而，不论人是有意地干预（即工人直接抓取机械臂来引导其任务）还是无意地接触机器人，都将造成机器人暂停手头工作；直到人类停止干预，机器人才能继续执行它的任务。虽然这种人机协作方式能够保证机器人与工人合作的安全，但因为机器人需要在不同的工作模式之间切换，其工作效率将会受到影响。 问题二：如何提高人的示教效率为协作机器人的另一大痛点问题。协同机器人多用于能够灵活拆装的生产线，以适应新的任务，因此新任务的编程效率很大程度上决定了工作效率。基于人类示教的编程方式具有自然、本能的优势，能够直接传递人类的操作技巧与经验。其中，将示教轨迹参数化为可以编辑修改、适应不同任务的形式是提高效率的核心问题。该示教轨迹不光应该包含机器人末端的运动数据，而且应该包含同时调整的冗余关节运动数据，从而同时完成末端主任务与关节避障任务，以适应工作环境。现有的示教方式未能结合离线示教与在线介入，因此无法适用于需要同时记录机器人末端和关节的示教任务。 2.解决方案 本项成果基于增强现实-触觉感知技术，开发了混合交互接口与人机互补操作算法，以解决上述痛点问题。 ①对于问题一，本项成果提出了自适应视觉控制与零空间阻尼控制的协作框架：在有限视场、未校正相机、关节奇异的情况下，保证了机器人在整个工作空间内的全局稳定性；在不影响机器人末端任务的前提下，允许人类专家随时、安全地介入以改变机器人关节姿态，以应对环境动态变化或突发事件，从而实现了安全与效率并重的人机协作方式。 ②对于问题二，本项成果构建了增强现实-触觉感知的混合接口，让人类专家可以在任务和冗余联合空间进行双手演示，同时记录机器人末端与机器人关节的数据。示教轨迹基于DMP方法进行参数化，能够根据不同任务所需的末端位置、关节角度、运动速度进行自适应调整，在保证末端任务精度的同时完成关节的避障任务。 技术核心： ①基于增强现实-触觉感知的混合交互接口; ②用于双手示教的机器人轨迹学习方法; ③自适应全局稳定控制算法。 预期产品：用于人机互补协同操作的设备与软件 3.合作需求 1)资金需求：本项成果开发的人机互补协作平台，在硬件与软件研发阶段需要资金投入，需约250-500万元人民币； 2)孵化资源：公司研发所需办公及研发场地、实验室、分析与测试实验室等； 3)团队：协作平台开发团队、商务开发与合作团队、财务、法务等支持团队； 4)生产制造企业合作：提供人机协同操作的场景与需求，开展工厂真实环境的测试与部署； 5)基础研究合作：与协作机器人、增强现实、触觉感知方向的国内外基础研究团队合作，开发新的交互设备与算法。

中国科学技术大学生命科学与医学部瞿昆教授课题组通过设计一整套分析流程，系统性评估了16种空间转录组和单细胞转录组数据整合算法在预测基因或细胞类型空间分布方面的性能。