XM-131D女性骨盆带韧带、血管、神经、盆底及器官模型   XM-131D女性骨盆带韧带、血管、神经、盆底及器官模型可拆分为6部件：女性骨盆带第五腰椎、韧带、血管、神经、盆底肌群、及子宫部分直肠等6部件；其中子宫、膀胱、直肠又可以剖开成2部分，显示肛门外括约肌、尿道外括约肌、会阴浅横肌、会阴深横肌、球海绵体肌、坐骨海绵体肌、会阴中心腱、肛提肌各个部位均可拆卸，直肠、连带输卵管与卵巢的子宫及阴道作正中矢状切可分成2部件，骨盆模型的右半部能显示髂总动脉、髂内外动脉及髂总静脉、髂外静脉分布及解剖结构，显示右骶丛、右坐骨神经与右阴部神经，显示骨与韧带及左右两侧髋骨、耻骨联合、骶骨、尾骨、带椎间盘的第五腰椎。模型通过第五腰椎、骶骨与尾骨的正中矢状切骨盆可分成左右两部分，并能显示锥管中的马尾成分，第五腰椎体的左半部分可以拆卸，模型的右半部分可显示骨盆韧带及腹股沟韧带、骶结节韧带、骶棘韧带、骶髂前韧带、骶腰韧带、前纵韧带、骶髂骨间韧带、骶髂后韧带，以及闭孔膜等结构。 尺寸：自然大，27×19×22cm 材质：PVC材料

采用Intel i386EX单板微机作为系统核心，具有Windows环境的汇编语言和C语言源程序调试环境，具有单步、跳过、断点、连续、变量跟踪等调试手段，全面支持80x86实模式和保护模式的教学实验，支持课程设计和电子竞赛。

XM/CPR550数字化心肺复苏训练及考核系统模拟人 （平板电脑控制、无线版）   执行标准：美国心脏学会（AHA）2015国际心肺复苏（CPR）&心血管急救（ECC）指南标准。 一、产品特点： ■ 本模型为成年男性整体人，采用高分子材质，肤质仿真度高。 ■ 解剖标志明显，具有仿真的头颈部，头部可水平转动，有利于清除异物。 ■ 胸部体表标志明显（胸骨角、乳头、剑突等），便于胸外按压的操作定位。 ■ 可触及颈动脉搏动，死亡状态下，颈动脉搏动消失，抢救成功后，颈动脉搏动恢复，颈动脉搏动与有效按压相关联。 ■ 心肺复苏术：仰卧位，头可后仰，便于清除呼吸道异物，可进行胸外按压。 ■ 可进行仰头举颏法、仰头抬颈法、双手抬颌三种方法打开气道，气道打开后模型人3D动画头像自动后仰。 ■ 可进行口对口人工呼吸或者使用简易呼吸器辅助呼吸，有效人工呼吸可见胸廓起伏。 ■ 瞳孔示教：死亡状态下，模拟人瞳孔散大，抢救成功后，双侧瞳孔由散大变为正常。 ■ 模拟人和计算机之间通信方式：蓝牙无线通信。 ■ 模拟人手臂关节灵活，可进行搬运练习。   二、软件功能： ■ 软件依据《美国心脏学会2015国际心肺复苏心血管急救指南标准》的操作标准对心肺复苏操作进行评价。 ■ 软件形象的展示了心肺复苏急救流程，图文并茂的介绍了急救链中的每项操作要点。 ■ 操作模式：训练、考核、实战三种操作模式，每种模式均可自行设置操作时间、按压次数、按压深度、吹气次数、吹气量、CPR循环次数等，老师也可调节和变更按压和通气的考核标准值，建立符合当次考核状态的心肺复苏标准。 ■ 学员管理：可自由编辑学员名称及编号，用于存档。 ■ 人工口对口呼吸(吹气)时： · 动态条码指示灯显示潮气量大小：吹入的潮气量正确由条码绿灯显示，吹入的潮气量过小由条码黄灯显示，吹入的潮气量过大由条码红色指示灯动态反馈显示潮气量大小。 · 电子计数显示：详细记录吹气正确和错误的次数（吹气量过大、吹气力量过小）。 · 语音提示：中文语音提示，详细提示吹气错误的具体原因以便训练者及时改正。 ■ 人工手位胸外按压时： · 动态条码指示灯显示按压深度：按压深度正确由条码绿灯显示，按压深度过小由条码黄灯显示，按压深度过大由条码红色指示灯动态反馈显示按压深度。 · 电子计数显示：详细记录按压正确和错误的次数（按压力量过大、按压力量过小、按压位置错误）。 · 语音提示：中文语音提示，详细提示按压错误的具体原因，以便训练者及时改正。 ■ 全程心电图显示： · 抢救前：显示为濒临死亡的心电图, 呼吸图消失。 · 抢救中：进行按压操作时，显示按压心电图，频率与按压频率一致，呼吸监护显示潮气操作图形。 · 抢救成功后：显示为窦性心律，呼吸恢复正常。 ■ 依据《2015年美国心脏协会心肺复苏及心血管急救指南》的操作标准，对心肺复苏操作进行评价，操作达标，模拟人复活，操作未达标，模拟人死亡。 ■ 模拟人3D动画：正常状态时，模拟人3D动画有瞬目，休克或死亡状态时3D动画为闭眼。 ■ 成绩单所有操作结果数据以表格形式清晰显示，并可保存成绩单，可连接通用打印机对成绩单进行打印。 ■ 按压与人工呼吸比：30：2（单人或双人）。 ■ 操作周期：先30次按压再2次人工吹气，30：2五个循环周期CPR操作。 ■ 操作频率：100-120次/分。 ■ 操作时间：以秒为单位计时。 ■ 电源状态：内置锂电池，配套充电器。 ■ 可选择操作结束后打印操作过程，成绩单内容涵盖操作方式、吹气正确与吹气错误次数、吹气错分析（过大、过小、多吹、少吹、吹气进胃，气道未开放次数）、按压正确与按压错误次数、按压错误分析（过大、过小、多按、少按、按压回弹、按压频率错误次数）。   三、标准配置： ■ 心肺复苏全身人体模型：1台 ■ 手拉推式硬塑箱：1只 ■ 平板电脑：1台 ■ 平板电脑充电器：1个 ■ 便携式热敏打印机：1台 ■ 打印机充电器：1个 ■ 模拟人电源适配器：1个 ■ 复苏操作垫：1条 ■ 一次性呼吸面膜(50张/盒)：1盒 ■ 可换肺囊装置：4套 ■ 可换面皮：1张 ■ 操作指南光盘：1张 ■ 急救手册：1本 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

实验内容 1、理解超声波探头的指向性，掌握超声波探测原理和定位方法； 2、测量探头的性能（延时、扩散角、K 值）； 3、利用直探头测量纵波在铝试块中的声速、波长及频率； 4、利用斜探头测量横波在铝试块中的声速、波长及频率； 5、利用可变探头观测超声波的反射、折射和波型转换； 6、测量固体弹性常数的关系（杨氏模量和泊松系数）； 7、探测较厚工件缺陷的位置。

机械系统运动方案及结构分析实验装置包括五种设备，可以单独或成套使用。该套设备适用于机械设计实验教学和课程设计，具有鲜明的特点。 即：（1）它对应课程的主要内容，包含了各种常用机构和通用机械零部件； （2）具有工程实用背景，使用功能明显； （3）有良好的直观性； （4）结构复杂程度适中，传动方案和结构新颖。学生通过对装置的传动方案与结构的分析，可以掌握机械系统运动方案和结构设计的基本要求，培养机械系统运动方案设计能力、结构设计能力和创新意识。该实验设备已通过了校级鉴定，达到了国内机械设计实验教学的先进水平，并已获得黑龙江省教学成果二等奖以及全国第三届高等学校自制实验教学仪器设备评选获优秀奖。 1.CS-I型冲压机及送料装置 2.JZ-I型间歇送料及冲压装置 3.ZS-I型转位及输送装置 4.TS-I型提斗上料装置 5.BS-I型步进输送机

一、系统介绍        光电传感器是各种光电检测系统中实现光电转换的关键元件，它是把光信号转变成为电信号的器件，是以光电器件作为转换元件的传感器。它可用于检测直接引起光量变化的非电物理量，如光强、光照度、辐射测温、气体成分分析等;也可用来检测能转换成光量变化的其他非电量，如零件直径、表面粗糙度、应变、位移、振动、速度、加速度，以及物体的形状、工作状态的识别等。       光电式传感器具有非接触、响应快、性能可靠、精度高等特点，而且可测参数多，传感器的结构简单，形式灵活多样，因此应用非常广泛，涉及整个科学技术、国防、航空、航天、交通运输、能源、机械、石油、化工、轻工、纺织等工业部门和环境保护、生物医学工程等和日常生活的各个领域，是现代信息技术的重要支柱技术之一。       我司始终致力于为国家培养更多更优秀的光电技术人才为己任，将我国光电事业发扬光大为目标。为更快实现这一目标，我司将各类光电传感器件的工作原理、特性参数测量和实际应用相结合，研发出了一套光电传感器原理与应用实训系统。本系统以提高学生动手动脑能力为出发点，采用理论和实践相结合的方法，全方位地展示广泛应用于各领域的多种光电传感器件，例如光敏电阻、光电二极管、PIN光电二极管、APD光电二极管、光电三极管、硅光电池、光电耦合器件、PSD、四象限、光电倍增管等，让学生并了解并掌握每一种光电传感器的工作原理、特性参数以及应用领域，为毕业后就业或者创业打下坚实的基础。   本系统规模适中，高配共设有10个工位（工位可增减），最多可同时容纳20人，为高校师生解决了理论强、实践弱以及实训困难的问题，深受高校师生的欢迎。 二、涉及专业及课程     光电信息科学与工程、  光电子技术、测控技术与仪器、电子科学与技术、光电信息工程、电路原理、模拟电子技术、数字电子技术、光谱学、光电器件技术、单片机等。 三、实训内容 工位一、光电传感器件组装与测试工位A 1、搭建并测量光敏电阻特性参数； 2、搭建并测量光电二极管特性参数； 3、搭建并测量光电三极管特性参数； 4、搭建并测量光电池的偏置与基本特性参数； 5、搭建并测量雪崩光电二极管（APD）特性参数； 6、搭建并测量PIN光电二极管特性参数； 7、搭建并测量光电耦合器件特性参数； 工位二、光电传感器件组装与测试工位B 1、搭建并测量PSD位移传感器特性参数； 2、搭建并测量四象限光电传感特性参数； 3、热敏器件与热释电探测器实验； 4、紫外线探测传感器特性参数测量实验； 5、紫外线强度测量实验； 6、紫外线验钞机原理实验 ； 工位三、光电传感器件实际应用工位A 1、光敏电阻光控开关系统设计实训； 2、光敏电阻光控灯系统设计实训； 3、光电报警系统设计实训； 4、硅光电池光照度计系统设计实训； 5、音频信号的光源调制解调系统设计实训； 工位四、光电传感器件实际应用工位B 1、热释电报警系统设计实训； 2、太阳能充电系统设计实训； 3、太阳能节能台灯系统设计实训； 4、大功率LED驱动系统设计实训； 5、LED玩具系统设计实训； 工位五、光电传感器件实际应用工位C 1、简易光功率计系统设计实训； 2、对射式、反射式光电耦合开关里程表系统设计实训； 3、对射式、反射式光电转速计系统设计实训； 4、光电测距系统设计实训； 工位六、光电传感器件实际应用工位D 1、基于R、G、B的颜色识别系统设计实训； 2、线阵CCD驱动系统设计实训； 3、红外体温计系统设计实训； 4、红外遥控器系统设计实训； 工位七、光电传感器件实际应用工位E 1、PSD位移测量系统设计实训； 2、四象限位置测量系统设计实训； 3、数字温度计系统设计实训； 4、光电指纹识别系统设计实训； 工位八、光电倍增管电流倍增特性参数测量工位 1、光电倍增管暗电流ID的测量； 2、阳极电流灵敏度SA的测量； 3、光电倍增管增益G与供电电源电压的关系； 4、光电倍增管阳极输出特性的测量； 5、阳极电流灵敏度SA与供电电压之间的关系； 6、测量微弱辐射光信号的强度； 工位九、LED角度特性参数测试工位 1、测量LED正向电压； 2、测量LED反向电压； 3、测量LED的正、反向工作电流； 4、测量发光光源中心轴空间角； 5、测量发光光源的半发光强度的角度； 6、测量发光光源中心轴与机械轴的偏差角； 工位十、LED光谱特性的测量与光栅光谱仪实验工位 1、测试各种颜色LED的光谱分布； 2、测试LD半导体激光器的光谱分布； 3、测试其他光的光谱分布； 二次开发实验（52单片机开发实验） 1、52单片机程序编写实验； 2、52单片机外围电路设计实验； 3、基于52单片机的数字时钟设计实验；

本发明属于食品检测技术领域，涉及一种畜禽肉黏弹性无损检测方法，具体涉及一种多要素黏弹模型建立及其黏弹参数确定的方法。具体步骤为：首先利用畜禽肉黏弹性无损检测系统采集、计算待测样品的应变数据；然后根据待测样品的变形特征选择多要素模型，将不同多要素模型与不同数据拟合算法结合，对应变数据进行数据拟合，建立若干畜禽肉多要素黏弹模型；最后比较若干畜禽肉多要素黏弹模型的拟合效果，根据实际需求，选择最佳畜禽肉多要素黏弹模型，并计算黏弹参数。最终实现对畜禽肉黏弹性的无损、快速检测。

本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。

一种基于Bagging?RNN模型的电梯制动性能评价方法，包括：a)获取不同制动性能的电梯在制动过程中的闸皮温度序列数据，作为样本集；b）按照比例将样本集划分为训练集和验证集；c）使用训练集数据训练Bagging?RNN模型，根据训练误差修正Bagging?RNN模型参数；d）使用验证集数据验证Bagging?RNN模型的泛化能力，根据验证结果进一步修正Bagging?RNN模型参数，将修正后的Bagging?RNN模型作为电梯制动性能的评价模型；e)将被测电梯在制动过程中的闸皮温度序列数据作为Bagging?RNN模型的输入，模型输出被测电梯的制动性能评价结果。本发明从电梯制动时电梯闸皮最高温度变化的生成机理出发，获取不同制动性能电梯制动过程中的闸皮温度序列数据，并基于历史数据提出了相应的电梯制动性能的评价方法。

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。