从现有的技术方案来看，在全自动杀蛙机器主要运用于深加工领域，其机器虽然宰杀效率高，但是体积巨大，需要产线支持，并且人工参与度更高，不适用于餐饮店厨房的环境。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 季功绪 机器人产业学院软件方向 2020/2024 20482219 王昊闻 机器人产业学院机械方向 2020/2024 20447204 唐驰 机器人产业学院电控方向 2020/2024 20406119 裴然 机器人产业学院软件方向 2020/2024 20461122 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 陈迪克 机器人产业学院 讲师 自动化 四、项目简介 近年来，以牛蛙为主题的特色餐饮店在许多大型商场中逐渐增多，而其中大部分餐饮店都以活蛙现杀作为卖点来吸引顾客。现在的杀蛙一般都采取人工的方式，我们的设备正是要起到代替人工的作用。据我们实地调查，在常州天宁吾悦4-5楼就有超过8家特色菜包含牛蛙，而其中有5家都有专门的杀蛙师傅来处理新鲜的牛蛙。一位专业杀蛙师傅的工资成本一年在13万左右，而一家店至少要配一位专业师傅，这无疑是一个商业缺口。 从现有的技术方案来看，在全自动杀蛙机器主要运用于深加工领域，其机器虽然宰杀效率高，但是体积巨大，需要产线支持，并且人工参与度更高，不适用于餐饮店厨房的环境。 因此，我们希望用一台全自动或部分全自动的小型化机器来代替一位专业师傅，以此来降低成本，提升效率。

研发阶段/n制浆原料的微波预处理方法，其特征在于：对传统制浆的植物原料的料片，预先用微波进行辐射处理。植物原料料片经微波辐射处理后，相对封闭的植物原料内部物理结构通道得以改善，有利于制浆化学药品的快速均匀渗透；木素大分子得以活化，有利于化学脱木素反应；纤维素化学结构的活性基团“钝化”，有利于保护纤维素，提高纸浆质量。

水处理工艺退火工艺团矿、冶金、材料、自动化

实验室废气排放特点及处理难点： ● 风量大，浓度低。 ● 种类多，成分复杂，难以分类搜集。 ● 间歇性，无规律排放，难以统计溶剂年使用量。 ● 科研的未知性，科研项目的开放性，实验试剂的变化性。 高校实验室废气处理难点： ● 被动式处理，限于环保要求，盲目上各类低效单一型处理装置，无法满足后期环境监测标准。 ● 实验室楼先天设计缺陷多，没有足够空间，或者楼顶层承重局限，无法安装大型重型的尾气处理装置。 ● 没有专人专岗维护，疏于耗材更换和设备运维，导致已安装的尾气处理装置失去效用，却又因为尾气装置的阻力影响实验室送排风的风量。 智能组合式废气处理装置专门为实验室研发设计，适用于风量大、浓度低、成分复杂的废气处理。采用干湿组合式处理方式，针对性强，处理效果显著，确保达标排放，并且可以智能监测数据，主动高效运维，节省安装空间。 埃松智能组合式废气处理装置的特点： 组合处理废气，智能监测数据，主动高效运维，节省安装空间。 组合处理装置技术及优势：采用干式+湿式组合式处理方式，专业处理实验室复合型尾气，针对性强，处理效果显著，确保达标排放； ● 干式处理段 1、干式处理段采用高碘值活性炭对污染物进行吸附处理，吸附容量和吸附速率更高，最大程度延长活性炭使用寿命及更换周期； 2、采用模块化活性炭碳盒设计，方便活性炭更换及去除活化。 ● 湿式处理段 1、湿式处理段通过两级专业配制的吸收液吸收：无机废气吸收液吸收HCI、HNO3、 H2S等无机污染物+有机废气吸收液吸收有机污染物，可同时处理无机污染物和有机污染物，辅以智能加药和智能排污系统，节省运行维护成本； 2、充分考虑实验室采用变风量排风系统的特点，采用变频泵浦设计，根据排风风量，喷淋水泵智能变频控制，节能减排； 3、选用低风阻、高强度填料，两级除雾器设计，确保系统高效运行。 ■ 可根据具体实验单元及实验楼尾气排放种类针对性地配置不同的废气吸收液； ■ 设备尺寸及重量可根据定制设计，满足排放标准的同时，满足实际安放空间； ■ 整个废气处理过程安全、环保、稳定且无剧烈的能量转换； ■ 在线管道静压检测，实现对排风机的智能变频控制，具有正常、节能、紧急三种运行模式，同时可与实验室房间控制器进行通讯，实现智能连锁（工作状态与模式）； ■ 标配Modbus开放式通讯协议（5G通讯模块），便捷接入BMS系统和智能物联网； ■ 实时在线监测，保证处理达标，必要的情况下可以与生态环境主管部门的监控设备联网，保证监测设备正常运行并依法公开排放信息。 智能组合式废气处理装置均配备埃松自主开发的智慧管理系统，并采用7寸全触摸液晶显示屏进行就地管理，将废气处理装置的运行参数更加直观的展示出来，方便管理人员运行维护，保证系统运行安全可靠。 7寸全触摸液晶显示屏，实时显示： · 各分级处理段、排风机运行状态及压差； · PH、TVOC、盐度； · 温度（室外及喷淋液温度）、湿度； · 处理风量、空塔气速、排放风速； · 喷淋泵浦运行频率、运行状态； · 管道静压、排风机运行频率、运行状态； · 各功能段及设施运行状态。 项目案例

反渗透技术是利用压力差为动力的膜分离过滤技术，即在一定的压力下，水分子可以通过反渗透膜，而源于水中的无机盐、重金属离子、有机物、胶体、细菌、病毒等杂质无法通过反渗透膜，从而使可以透过的纯水和无法透过的浓缩水严格区分开来。反渗透是当今世界上最先进和最节能有效的膜分离技术。它主要利用半渗透膜的渗透原理，通过一定的方式给它施加一种压力，反于自然渗透方向的力，使浓溶液中的水向稀溶液中渗透，这种方式称为反渗透。由反渗透元件组成的装置为反渗透装置。由于反渗透膜的膜孔径非常小因此能够有效的去除水中的溶解盐类、胶体、微生物、有机物等（去除率达到97%~98%）。系统具有水质好、耗能低、无污染、工艺简单、操作简单等特点。 反渗透设备适用于食品、饮料、化工、医院、电子等行业的水处理设备，也可作为社区、工业区、油田等的净水屋的核心设备。 产品特点： 1、连续运行，产品水水质稳定 2、无须用酸碱再生 3、不会因再生而停机 4、节省了反冲和清洗用水 5、以高产率产生超纯水（产率可以高达95%） 6、无再生污水，不须污水处理设施 7、无须酸碱储备和酸碱稀释运送设施 8、减小车间建筑面积 9、使用安全可靠，避免工人接触酸碱 10、减低运行及维修成本 11、安装简单、安装费用低廉

XM-BP表皮常见病变处理训练模块   一、功能特点： ■ XM-BP表皮常见病变处理训练模块采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 模块包含三种病变：皮赘、皮肤痣、皮脂溢性角化病。 ■ 可进行皮赘剪除术、皮肤痣切除术、皮脂溢性角化刮除术等基本技术训练。 ■ 可反复进行练习。 ■ 尺寸：13.5×11.3×1.3cm。   二、标准配置： ■ 表皮常见病变处理模块：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

提出一种汉克尔矩阵扫描的图像置乱方法，算法实现简单，置乱度高，通用性强，并且能抵抗一定的攻击，可以很好的用于信息隐藏的预处理和图像加密，而且可以满足数字图像加密和隐藏的鲁棒性要求。

成果与项目的背景及主要用途：该项目是天津市科技发展计划项目，2005 年 8 月 2 日通过了科委组织的专家验收。 项目组采用自顶向下的设计方法，完成了 CMOS 图像传感器 1024×768 像素 阵列的版图设计，通过了仿真验证，结果达到了设计要求。在 Chartered 公司 0.35um 工艺线上成功试制了关键模块和小规模完整的 CMOS 图像传感器样片。 样片工作正常，能够正确的拍摄运动物体，各项指标均满足设计要求。 背景：CMOS 图像传感器是当前已广泛用于民用、工业、科技和国防领域的 各类图像摄取系统，近年来民用电子产品领域发展迅猛，如照相手机、PC 机、 像机等。 该成果主要用于图像摄取系统的核心部件—CMOS 图像传感器设计中。 技术原理与工艺流程简介：CMOS 图像传感器利用成熟的 CMOS 工艺制作光 敏像素单元，因此可以把光电接收器和信号处理电路集成在单个芯片上。主要设 计内容包括：像素阵列、消噪放大电路、模数转换器、时序控制电路和测试系统 设计。 采用自顶向下的设计方法，首先根据功能要求对系统进行架构设计，将系统 分为时序控制电路部分（数字电路实现）和从像素阵列到 AD 转换的信号处理部 分（模拟电路实现）。版图设计完成后，导出 GDSII 文件，在新加坡 Chartered 公 司 0.35um 工艺线进行流片，然后进行封装。根据芯片工作对外界的要求设计 PCB 电路板，搭建测试系统，对芯片功能和各项电学指标进行测试分析。 技术水平及专利与获奖情况：技术水平属国内先进。 应用前景分析及效益预测：该项目取得了 CMOS 图像传感器的核心设计技 术，可用于各种CMOS图像传感器设计中，中国CMOS图像传感器市场需求庞大， 年复合成长率达到 60%，因此有着广阔的应用前景。 目前国外同类产品的销售价格远远高于芯片的开发成本，因此存在很大的利 润空间，将产生很好的经济效益。，功能上可完全兼容、并替代进，通过合作根 据市场需求，随时调整产品种类和指标，使经济效益最大化。 应用领域：CMOS 图像传感器广泛应用于消费类、工业和科技等各个领域。 民用领域：拍照手机、数码相机、可视门镜、摄像机、汽车防盗等；工业领域： 生产监控、安全监控等。 4 嵌入式实时人眼视线追踪系统 5 智能视频监控 6 立体影像处理 7 超高频读写器芯片（有资料） 8 基于多传感器的 AR 场景定位 

本发明实施例提供了一种视频图像中提取前景的方法及装置，所述方法包括：利用根据预设数量的背景帧图像建立的高斯模型消除有前景进入的视频帧图像的背景，获得消除背景后的视频帧图像；根据所述消除背景后的视频帧图像的信息和所述预设数量的背景帧图像的信息，生成预先训练好的神经网络模型的输入参数的值；根据所述输入参数的值以及所述训练好的神经网络模型生成相应的输出值；根据所述消除背景后的视频帧图像的信息和所述神经网络模型的输出值的关系，检测出所述消除背景后的视频帧图像包含的阴影点和光照噪声点。