本成果运用图像识别、智能诊断等技术，对电力设备运行状况进行实时分析并及时预警设备故障。该技术填补了电力设备检测与故障诊断领域的技术空缺，能够准确、全面地对电力设备的故障状态进行检测与定量分析。   目前的电力设备故障检测技术主要有基于红外成像的电力设备异常发热检测技术与基于紫外成像的电力设备异常放电检测技术，两种方法均独立应用。由于电力设备分布面广、数量众多且运行时具有高温、高电压等特殊性，常规检测方式难以准确判定电力设备的发热和放电情况。本

建筑工业化是我国建筑业的发展方向，是转变建筑业生产方式，提升工程质量的根本途径。2016 年1 月 1 日实施的 GB/T 51129《工业化建筑评价标准》规定工业化特征的保温系统预制率不应低于 20%， 装配率不应低于  50%。点支单向龙骨装配式外保温系统具有构造简单、安装方便快捷、易于实现超低能耗节能、安全性高等优势，其预制率和装配率近于 100%。项目实施产学研结合，经过 4 年多的研究开发， 攻克了构造设计与材料开发、系统安全性、耐候性、操作性等技术难题，形成了具有自主知识产权的新  型外保温系统成套技术，编制了《工业化装配式外保温系统》建筑构造专项图集、产品标准和工程技术  规程，并进行了工程应用，具备推广条件。成果荣获中国建筑材料联合会暨中国硅酸盐学会科技进步二 等奖。

【研究背景】 图1所示高斯光斑、平顶圆光斑和环形光斑作用在材料上的光强与温度场分布示意图，常规高斯光束能量分布不均匀，中心能量强边缘能量弱，使用高斯分布聚焦光斑进行激光焊接时，由于光斑中心部分吸收的激光能量高，材料容易熔化气化蒸发，从而产生飞溅、形成凹陷和空洞等缺陷。平顶光斑作用在材料上时，用于热传导的作用，还是会造成中心与边缘的温度场分布不均匀，焊接熔深呈现月牙分布。控制飞溅、凹陷和空洞等缺陷的关键因素是控制激光束的能量分布，减少中心材料温度和以及焊点中心和边缘的温度差。合理设计的环形光斑，有利于获得相对均匀性的温度场分布和相对均匀的熔深分布，减少飞溅、凹陷和空洞等焊接缺陷，是目前高端激光焊接应用的一个技术发展方向。 图1 不同光斑的光强分布和在材料上的温度场分布 【痛点问题】 现有基于摆动扫描方式和点环形模式可调光纤激光器，在一定程度上解决了激光焊接的飞溅问题，但是存在结构复杂，设备制造成本和维护成本高，而且不太适合高精密或大功率厚板的激光焊接。 【解决方案】 本成果从激光光学聚焦头的设计上，提出了申请专利技术的基于衍射光学元件和折射光学元件的环形光斑或点环产生方法，结构设计灵活方便，可适用于高精密激光焊接、高反射材料加工和高功率厚板激光焊接。 （1）基于衍射光学元件的环形光斑产生方法 为了解决能量分布不均匀以及光束敏感性的问题，本成果通过螺旋相位板产生涡旋光束来获得环形光斑进行焊接。螺旋相位板是一种具有固定折射率的透明板，其一面是平面结构，相对面具有螺旋形状结构，类似于旋转台阶，如图2所示。 图2 螺旋相位板结构 螺旋相位板其厚度随着方位角的变化而变化。高斯分布的激光束从螺旋相位板平面端面入射，光束中心与螺旋相位板中心对齐，出射的光束相位被改变，附加一个螺旋相位因子，能量分布变为环形分布，出射的光束变为涡旋光束，其中l为涡旋光束的拓扑荷数，影响涡旋光束能量较低区域的大小。螺旋相位板的台阶高度通常为微米量级，并且初始光束都是通过扩束系统扩束的，基本没有发散，因此，螺旋相位板对光束光强基本没有衰减，而只是改变光束的相位。利用螺旋相位板产生的涡旋光束解决了能量分布均匀性的问题，同时用螺旋相位板产生的涡旋光束的稳定性好，环形的能量分布特点，不容易受到外界其他因素影响，可以较为稳定地保持光斑均匀性。本成果具体产生涡旋光束的光路图如图3所示。表1给出了不同拓扑数涡旋光束的光场分布。 图3 产生涡旋光束的光路图 表1 不同拓扑数涡旋光束的光场分布 本成果设计加工了产生涡旋光束的衍射光学元件，通过组合获得了不同拓扑数的涡旋光束，图4给出实验生产的涡旋光束，相对其他方法产生的环形光斑，采用涡旋光束方式产生环形光斑的好处是，离开焦面还能保持环状光强分布。除了在激光增材制造有用外，这种光束未来在切割、焊接、打孔等方式都有应用，可以获得更好的温度场分布和更好的激光加工效果。 图4 实验生产的涡旋光束 （2）基于折射光学元件的环形光斑或点环光斑产生方法 图5为基于折射光学元件的环形光斑的产生方法，包括透射式的和全反射式的结构，后面根据不同的焊接温度场分布设计不同组合的环形光斑。 （a）三镜方案 （b）两镜方案 （c）单镜方案 图5 基于折射光学元件的环形光斑的产生方法

考虑三维点云缺少颜色信息和光学影像缺少空间信息的互补特性，三维点云与光学影像多光融合装备可以提升数据的信息量，基于三维点云和二维图像融合的可视化结果，能够增强三维场景真实感，相较于可见光图像，融合后的三维点云可以实现多角度观测，能够更好的表达的空间特征。 相较于原始和伪彩色点云数据，融合后的三维点云有了色彩纹理信息，目标的形态和边缘都更加明显，整个三维场景更加的真实，也为后续识别、定位、重建等过程提供更多细节信息；同时克服了单一传感器的局限性，充分发挥两者的互补优势，大幅提升了探测设备的环境适应性，适用于全天时复杂场景的下目标探测，具有很强的实用价值。在无人驾驶领域，譬如智能导航、环境感知、高精度地图的构建等，都依赖于可见光图像和点云的融合处理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自动驾驶系统均应用视觉相机和激光雷达作为主传感器进行定位和环境感知，目前已经实现 L4 级别的高度自动化驾驶。此外，在医学影像、高精度工程测量、工业生产、虚拟现实等领域，三维点云和可见光图像融合技术也有着广泛应用。 图1.三维点云与光学影像融合效果

本专利发明的目的在于克服现有技术存在的缺点，设计提供一种非碳电极、原料丰富、成本低、快速高效、自下而上的固态碳量子点的制备方法。碳量子点是一种新型碳纳米材料，具有原料丰富、性质稳定、毒性小、生物相容性好等诸多优势，在细胞成像、光电学、生化传感器等领域具有巨大的应用潜力。目前，已经有很多关于碳量子点方法制备的报道，主要分为自上而下和自下而上两大类，其中前者主要通过剥离技术从大尺寸的碳原材料剥落下碳纳米颗粒，包括激光剥离法、电弧放电法、电化学氧化法等，这一类方法操作简单、原料丰富，可大批量生产碳量子点，但一般需要较复杂的碳量子点分离纯化处理步骤；后者一般以有机分子（如：葡萄糖）为原材料，通过碳化的方式将这些分子转化为碳量子点，包括水热法、微波法等，这类方法合成的碳量子点形貌和尺寸容易控制、表面易修饰，但是一般需要选取合适的特定原料分子。而且，所有上述方法制备出的碳量子点一般为分散溶液的形式，与固态形式相比，溶液形式的碳量子点的储存和运输都不方便，为了得到固态碳量子点，一般需要冷冻干燥方式进行处理碳量子点溶液，这种处理方式耗时长，且需要专门的仪器设备。因此，探索一种兼具自上而下和自下而上两种方法优点、简单、高效地制备固体碳量子点的方法是非常有必要的。

 HKM-安徽中科米点传感器有限公司是由中科院参股孵化的机器人力矩及 汽车碰撞测试力传感器项目的公司， 也是安徽省高专业度,以中科院及德国技术为导向开展六维力传感器的全方案定制设计、 研发及机器人传感器系统集成开发、生产的企业。 公司生产的六维力传感器具有高标准要求,性能稳定、 精度高，耐用等优点。公司已与国内部分国有企业高校等合作, 如:哈尔滨工业大学,合肥工业大学, 合肥哈工大机器人集团研究院,复旦大学,及军工定制产品等,公司致力打造集研发、 生产于一体的高科技密集型企业