本发明公开了一种协作环境下人机最小距离的测算方法，根据机器人各部件之间的相对位置关系与部件旋转轴线，建立机器人的广义运动模型，构建人机最小距离的机器人运动节点迭代数据集。同时通过3D视觉传感器采集人机协作空间的图像数据以跟踪并识别协作环境中的人体信息，提取人体骨骼节点数据，构建人机最小距离的人体骨骼节点迭代数据集。根据得到的迭代数据集迭代计算协作环境中人与机器人间的最小距离及对应点空间位置坐标。本发明的协作环境下人机最小距离的迭代计算方法可以实时构建精确的并易于实现的人机距离计算模型，实时的计算协作环境中的人机最小距离与对应点，用于提高机器人的安全性，可以实时高效的跟踪环境中的人机最小距离。

2009年9月23日，时任中共中央政治局常委、中央书记处书记、国家副主席习近平来到哈尔滨工业大学视察。

竞赛机器人性能测试及显示装置，可应用于机器人轨迹赛，如机器人直线行走、直线花样行走、直线绕障行走、按规定图形行走竞赛等，使竞赛规则更为直观、明朗，减小竞赛结果判断的人为误差。将该竞赛机器人性能测试及显示装置应用于机器人性能的评价，为生产者、销售者和购置者提供更为统一、直观、准确的评价标准。进一步扩展该竞赛机器人性能测试及显示装置，如使系统自动升降、倾斜等，可进一步丰富机器人竞赛规则、完善机器人性能评价标准。利用竞赛机器人性能测试及显示装置反馈的机器人性能信息，可进行更为深入的机器人研究开发，例如应用于人形机器人步态规划中，可推动机器人研究事业的发展。该成果已获专利 2 项，发表英文学术论文 2 篇。

洁净厂房作为高洁净度生产场景的核心载体，其选址规划、厂区布局、主体建设与配套设施设计，直接决定了生产环境的洁净可控性与产品质量安全。为从源头规避污染风险、保障洁净生产体系长期稳定运行，结合行业合规要求与工程实践经验，对洁净厂房全流程建设核心要求进行系统化规范与细化明确如下： 一、洁净厂房选址核心要求 洁净厂房选址应遵循 “源头防控、合规优先、风险可控” 的基本原则，优先选择环境清洁、无显著污染隐患的区域，从地理区位上杜绝外源污染物对生产环境的侵扰，核心管控要求如下： 污染源防护距离管控洁净厂房选址应与各类有毒有害场所及其他污染源，保持不低于 25 米的最小卫生防护距离，确保生产环境不受外源污染物污染。其中污染源特指可能产生病原性微生物污染、严重危害性污染物的场所，主要分为三大类：一是工业扩散性污染源，包括化工厂、水泥厂、石材加工厂、石灰厂、冶炼厂、危险化学品生产仓储企业等，存在持续性粉尘、有毒有害气体、放射性物质及其他扩散性污染物隐患的场所；二是固体废弃物与环卫污染源，包括生活垃圾、工业固废的收集、存放、中转、处置全链条场所；三是生物性污染源，包括畜禽屠宰场、规模化畜禽饲养场、公共厕所、集中式污水处理设施等易滋生病原微生物、产生恶臭污染的场所。 选址环境底线要求厂区严禁选址于对食品、药品、精密元器件等生产产品存在显著污染风险的区域，厂区周边不得存在有毒废弃物处置点、持续性粉尘排放源、有毒气体扩散源、放射性物质存放点等无法通过防控措施消除的扩散性污染源。选址阶段应同步评估区域常年主导风向，优先将洁净厂房设置于污染源的常年主导风向上风向区域，避开下风向污染扩散带，最大程度降低大气污染物侵入风险。 不可规避污染源的防控要求若区域内各类污染源难以完全避开，必须开展专项污染风险评估，并配套设置可靠、有效的污染防范措施。包括但不限于设置全封闭物理隔离围挡、高密度防护林带、强化净化新风系统的多级过滤等级、调整新风取风口位置与高度等，经技术验证可彻底清除污染源对生产环境造成的影响，杜绝交叉污染风险后，方可开展后续建设工作。 二、厂区总平面布局与环境管控规范 厂区整体布局应遵循 “功能分区清晰、动线合理分离、污染全程防控” 的原则，实现厂区全域环境的闭环管控，核心要求如下： 功能分区与交叉污染防控厂区应按生产属性、洁净等级、使用功能，明确划分洁净生产区、辅助生产区、仓储物流区、办公生活区四大功能板块，各区域边界清晰、动线独立，严禁交叉设置。其中生活区与洁净生产区必须保持足够的防护距离或完全物理分隔，生活污水、生活垃圾处置设施、餐厨区域等，应远离洁净车间设置，杜绝生活源的生物性、化学性污染物向生产区域扩散。厂区人流、物流、污流应设置独立通道，顺向流转不折返、不交叉，从厂区全局规避交叉污染风险。 厂区全域环境与虫害防控厂区应保持全域环境整洁，无裸露垃圾、无积水洼地、无卫生死角，从源头消除鼠类、蚊蝇、蟑螂等病媒生物的孳生条件。生产场所周边不得设置易导致虫害大量孳生的潜在场所，若厂区周边存在此类风险源，必须配套设置全封闭物理隔离屏障、常态化虫媒监测体系与无害化消杀方案，确保洁净生产环境不受生物污染侵扰。 厂区道路与绿化管控厂区内主干道、支道及生产区周边道路，应全部采用混凝土、沥青等硬质材料铺设，路面平整密实、无破损、无扬尘、无积水，确保人流、物流运输过程不产生二次粉尘污染。厂区绿化应遵循 “防污染、防虫害、低干扰” 原则，绿化植被与洁净车间外墙、新风取风口应保持不小于 5 米的安全距离；优先选择无飞絮、无花粉扩散、易养护的常绿品种，严禁种植易滋生虫害、产生大量花粉 / 飞絮的植物。绿化区域应设置完善的灌溉与排水系统，定期开展修剪、养护与病虫害防治工作，杜绝绿化区域成为虫害孳生地与粉尘污染源。 三、厂房与洁净车间主体建设要求 厂房与洁净车间的建设规模、功能布局、洁净等级设计，必须与生产产品的品种、生产批量、工艺要求及行业合规标准完全适配，核心要求如下： 空间适配与作业区划分厂房应具备与生产规模相匹配的建筑面积与空间尺度，根据生产工艺流程、洁净度级别要求，合理划分洁净作业区、准洁净区、一般生产区、辅助作业区等功能区域。工艺布局应遵循 “由低洁净度向高洁净度逐级过渡” 的原则，减少洁净区域的非必要开口，各区域动线顺向不交叉，杜绝生产过程中的交叉污染。洁净车间的空间尺度应同时满足生产设备安装、人员操作、物料流转与净化系统运行的双重需求。 关键功能区域物理分隔厂房内设置的检验检测室、原辅料暂存区、成品仓储区、工器具清洗消毒区等，必须与生产作业区域（尤其是高洁净度生产区）进行严格的物理分隔。其中检验室应独立设置，与生产区域完全分隔，检验过程中产生的废液、废弃物、微生物培养物等，应设置专用的处置通道与无害化处理设施，严禁检验区域的污染物回流至生产区域，造成产品污染。 建筑结构基础规范厂房建筑结构应具备良好的密闭性、保温隔热性与结构稳定性，洁净车间的墙体、地面、顶棚应采用平整光滑、无裂缝、不积尘、易清洁消毒、耐腐蚀的合规材料，符合洁净生产环境的建筑规范要求。车间门窗应采用密闭性良好的材质，配套设置防虫、防尘、防鼠设施，洁净区域的门窗不得直接向非洁净区域开启，确保洁净环境的密闭可控。 四、净化系统配套空间与建筑条件专项要求 洁净车间的净化空调系统、送回风管路等核心设施，对厂房建筑本体条件有明确的专项要求，需在厂房设计与选型阶段同步规划、提前预留，保障净化系统稳定达标运行，核心要求如下： 车间层高与竖向空间预留洁净车间的楼层净高，需结合净化系统送回风管道管径、安装空间、吊顶内障碍物（消防管线、结构梁体等）的高度综合核算，楼层最低有效净高，即障碍物底部至地面的净距，必须满足通风管道安装、设备布置与后期检修的最小空间要求。送回风主管道的管径，需根据车间设计洁净等级、换气次数、所需总风量进行精准水力核算，同步预留管道保温、支吊架安装、检修操作的冗余空间，严禁因层高不足导致风管管径压缩、风量不足，进而影响洁净车间洁净度达标。常规非单向流洁净车间，吊顶内风管安装区域的净空高度不宜低于 1.2 米，车间完成面净高需同时满足生产设备安装与人员操作需求。 净化空调机组安装空间预留净化空调系统分为室外机组与室内洁净送风柜（空气处理机组 AHU）两大核心部分，厂房选型与设计阶段必须同步预留对应安装空间。其中，室外空调机组的安装位置，需具备良好的通风散热条件，远离粉尘、油烟、废气排放口与新风取风口，预留机组安装、检修、维护的充足操作空间，同时需提前规划机组运行的降噪减震措施，避免对周边环境与洁净车间造成振动与噪声影响。室内洁净送风柜应优先设置在专用的净化空调机房内，严禁直接设置在洁净生产区域内，机房位置应靠近洁净车间，缩短送风管路长度，降低风量损耗与冷量损失。 专用净化空调机房设计要求厂房总建筑面积规划中，除生产所需的洁净车间、辅助区域面积外，必须根据净化系统的冷量需求、机组规格、管路排布，预留独立、专用的净化空调机房。机房的面积、层高、承重荷载，需与空调机组、水泵、水箱、配电控制系统等设备的尺寸与运行参数完全匹配，同时预留设备检修、管路更换的操作空间。机房应设置完善的通风、排水、降噪、减震设施，满足设备长期稳定运行的环境要求，严禁将机房与生产区域、仓储区域合并设置，杜绝设备运行产生的粉尘、噪声、振动对洁净生产环境造成干扰。 送回风管路系统的建筑适配洁净车间的送回风管道布局，应在厂房建筑结构设计阶段同步规划，提前预留主管路的穿梁、穿墙孔洞，规避结构柱体、消防管线、给排水管线等障碍物对管路排布的影响。回风系统的设计需结合车间布局，合理设置回风夹道、回风竖井，预留对应的建筑空间，确保送回风系统的气流组织均匀，满足洁净车间的洁净度、温湿度、压差控制要求。 本规范所有技术要求，除满足上述条款外，还应符合《洁净厂房设计规范》GB 50073、对应行业生产质量管理规范（如食品生产通用卫生规范 GB 14881、药品 GMP 等）的国家现行标准要求，实现合规性、安全性与实用性的统一。

本发明公开了一种基于机器视觉技术的马铃薯分级控制方法及装置。在图像检测时，根据导向拨杆的数目将摄像机视场划分成相对应个数的虚拟通道；用逻辑值来表示每个虚拟通道上是否存在待分级马铃薯；控制处理单元根据检测得到的逻辑值来控制导向拨杆是否动作，当逻辑值为1时，其所对应的导向机构才由气缸向上推出，马铃薯与导向拨杆接触而改变运行轨迹，分离到对应的出料斜槽中；马铃薯由摄像机采集图像后，由图像检测结果，以马铃薯横径为直径画一个虚拟圆，根据虚拟圆所占据的虚拟通道来确定采用一个或多个导向拨杆来分离马铃薯。本发明可用于杂质、不同品质马铃薯的快速检测，同时可减少马铃薯的损伤，准确地实现马铃薯的分选。

本发明公开了一种基于机器视觉技术的马铃薯分级控制方法及装置。在图像检测时，根据导向拨杆的数目将摄像机视场划分成相对应个数的虚拟通道；用逻辑值来表示每个虚拟通道上是否存在待分级马铃薯；控制处理单元根据检测得到的逻辑值来控制导向拨杆是否动作，当逻辑值为1时，其所对应的导向机构才由气缸向上推出，马铃薯与导向拨杆接触而改变运行轨迹，分离到对应的出料斜槽中；马铃薯由摄像机采集图像后，由图像检测结果，以马铃薯横径为直径画一个虚拟圆，根据虚拟圆所占据的虚拟通道来确定采用一个或多个导向拨杆来分离马铃薯。本发明可用于杂质、不同品质马铃薯的快速检测，同时可减少马铃薯的损伤，准确地实现马铃薯的分选。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

本文以吉林省和河北省部分肉牛养殖户为例,对影响农户纵向协作形式选择的影响因素进行了实证分析.研究表明,交易成本是养殖户肉牛销售渠道选择行为的主要影响因素.价格有保证程度,市场能否及时销售的风险程度对有一定饲养规模的农户(年出栏10头以上)选择销售渠道具有不同程度的正面影响;运输成本及风险程度,销售中的损失具有负影响;而农户饲养规模(在达到一定程度后)对销售形式选择的影响并不显著.这在一定程度上表明交易成本较农户自身特征和农户生产经营特征对农户纵向协作形式选择的影响更显著.