本发明属于芯片贴装设备相关领域，并公开了一种面向芯片的 倒装键合贴装设备，包括晶元移动单元、顶针单元、大转盘单元、小 转盘单元、基板进给单元)、贴装运动单元，以及作为以上各单元安装 基础的支架等，其中晶元移动单元可对晶元盘实现三自由度运动并实 现晶元的供给;大转盘单元将脱离晶元盘的芯片精度转移至吸嘴上， 然后由小转盘单元对芯片逐一拾取;基板进给单元实现贴装基板的进 给运动，贴装运动单元则将拾取完芯片的小转盘运动至基板贴装位置， 最终实现芯片的贴装。通过本发明，各个模块单元之间相互联系，共 同协作，显

基于事件驱动方式的仿生视觉图像传感器，用于高速场景的拍摄 一、项目分类 关键核心技术突破、显著效益成果转化 二、成果简介 随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合虚拟增强现实（MR）技术、自动驾驶、物联网以及机器视觉等领域的飞速发展，对图像传感器的采集速度提出了更高的要求。传统基于“帧”扫描形式的CMOS 或 CCD 图像传感器较难满足高速运动物体的拍摄需求，若提高相机的图像采集帧率，则需要采用高性能且结构复杂的模数转换器，大量的图像会带来较大的数据冗余，此外，也会面临功耗高的问题。 相比于传统的光电和图像传感器，生物视网膜具有许多不可比拟的优势。视网膜中的光感受器可根据外界光强的变化自适应调节增益，能够感知超过 180dB 的光强范围。另外，视网膜基于事件驱动式的采集方式，仅输出场景中光强发生变化的信息，因而，能够滤除低频信息带来的冗余。在信号处理和传输上，采用异步通信的方式，通过神经节细胞将光强信息转换为时空脉冲信号，实现低功耗。 受到生物视网膜的启发，研究人员提出了基于事件驱动方式的仿生视觉图像传感器，用于高速场景的拍摄。该类传感器多采用对数像素电路作为光强探测单元，因其动态响应范围宽，可随机读取。然而，对数电路在弱光环境下灵敏度低，几乎没有光响应，即仍然无法模仿视网膜弱光下的高灵敏度，除此之外，其输出受到 (Fixed Pattern Noise，FPN)的影响，降低了图像质量。 我们提出了一种兼容 CMOS 工艺的光敏二极管体偏置场效应晶体管器件(PD- body biased MOSFET，简称 PD-MOS)，其结构图和等效电路如图 1所示。 利用 PD 的感光特性以及 MOSFET 的正向衬底偏置效应实现集成光强探测及信号放大于一体的光电器件。该器件可解决对数电路在弱光下灵敏度低的问题，并且提出了一种明暗传感器的方案以降低噪声。设计成像测试方案并搭建静态图像采集测试系统，实现静态显示，通过 MTALAB 进行图像恢复从而实现动态图像显示功能。   图 1 (a) PD-MOS 器件结构及其 (b) 等效电路图 经过商用 180nm CMOS 工艺流程制备后的器件概貌如图 2 所示，图 (a) 为三种不同像素设计的芯片实物图，从上至下分别为环形结构、条形结构及对数像素电路，将其中的环形结构在显微镜下放大观察可看到图 (b) 所示的形貌，图 (c) 为4个像素的显微图。   图 2 (a) PD-MOS 成像阵列芯片的实物图，(b) 环形结构芯片在显微镜下的放大图以及 (c) 环形结构像素放大图 上位机实时显示效果如图3所示，可以明显看出两根头发相交。子图 (a) 为暗态时的 100 帧平均灰度图，子图 (b) 为暗态时的曲面图，子图 (c) (e) (g) (i) 为光态下的图，子图 (d) (f) (h) (j) 为光态下的图像数据减去暗态下图像数据的降噪图，可以发现在30nw/cm2 辐照度下已经出现头发的轮廓，当辐照度继续增加，头发的轮廓越来越清晰，当辐照度达到 3mw/cm2，仍然可以看到头发的轮廓。   图 3 阵列芯片采集的图像 不同于传统计算机视觉系统的图像采集方式，生物视觉系统的成像由视野场景中发生的事件触发，且生物视网膜具有宽动态响应范围、超低功耗以及异步传输等特点，这为仿生视觉系统的研究提供了全新的思路。随着物联网、自动驾驶以及安防等领域的快速发展，它们对高速动态图像传感器的需求也日益提升。近些年，针对这些需求，研究人员提出了一种用于采集高速动态信息的类视网膜相机，成为了一大热点研究方向。类视网膜相机的工作原理模拟了生物视网膜事件驱动型的采集方式及异步型的传输模式，为动态视觉成像提供了硬件基础。综上，该类传感器的研究具有十分重要的科研意义和深远的经济价值。

微晶玻璃腔体是激光陀螺的重要元件和组成部分，为了降低对进口材料的依赖程度、提高国产化水平，对国产微晶玻璃腔体在激光陀螺批量化生产中的可行性进行分析，主要研究内容包括：国产微晶玻璃的制造工艺；采用国产微晶玻璃腔体与采用进口微晶玻璃腔体的激光陀螺性能比较；使用国产微晶玻璃腔体激光陀螺样机。使用国产化微晶玻璃腔体激光陀螺样机零偏稳定性和温度零偏变化率能够达到现有水平。

本发明公开了一种基于MEMS传感器和VLC定位融合的双粒子滤波导航装置和方法，包括MEMS传感器、INS模块、PDR定位模块、VLC定位模块、测姿粒子滤波器和定位粒子滤波器；本发明在测姿滤波器的设计中，三维姿态误差和三轴陀螺仪漂移作为6维的状态向量。基于惯导机械编排的误差方程作为其系统方程，用于更新粒子状态。观测方程包括加速度计观测量更新和磁力计观测量更新，用于计算粒子权重。测姿滤波器输出VLC接收器的姿态给VLC定位模块以校正姿态的影响。在定位滤波器的设计中，二维平面的位置信息作为系统状态向量，基于行人航位推算的误差方程作为系统方程，而VLC的定位结果则作为定位滤波器的观测方程。

本发明公开了一种基于MEMS传感器和VLC定位融合的单粒子滤波导航装置和方法，包括MEMS传感器、INS模块、VLC定位模块、PDR定位模块和测姿定位单粒子滤波器模块；本发明中基于INS惯导机械编排的误差方程作为融合滤波器的系统方程，用于对粒子群的粒子进行更新。观测方程包括VLC定位信息更新、PDR定位信息更新和磁力计观测量更新，用于计算各个粒子的权重。输出姿态信息给VLC定位模块和PDR定位模块。本发明首次在VLC定位领域使用融合测姿准确估计VLC接收器的姿态信息，解决VLC定位容易受接收器姿态影响以及在光信号被遮挡情况下定位不连续的问题，并消除姿态对VLC定位的影响。

本发明公布了一种移动机器人的多脉冲神经网络控制器导航控制方法，属于移动机器人目标点趋近自主导航控制器所属领域，用于移动机器人的导航控制。其技术方案是：本发明包括目标点趋近控制器、沿墙行走控制器、避障行为控制器，控制器中采用了脉冲神经网络，在神经网络中同时融入时空信息。本方法在不同条件下设定各控制器权值，并根据不同控制器的权值顺序作为控制器激活与否的判别顺序，通过控制器激活及转换条件的使用,实现各控制器之间的相互转换。本发明通过神经网络的在线训练，实现机器人的在线自主学习，与先前的基于模块化的控制器相比，控制策略简便易行，通过各控制器之间的转换，更加有效、高精度地控制移动机器人实现目标点趋近导航控制任务。

成果简介项目负责人在美国多年工作期间主持和参加了路面无人车的导航系统设计，（美国国防部陆军研究实验室的项目编号： DAAD 19-01-2-0012）， 负责开发了采用激光测距器的反映式导航系统， 无人车可以实时地应对环境中的变化， 修正预先规划的轨迹。 该成果在美国国防部项目进度汇报中获得了很高的评价， 相关的研究成果发表在国际顶级的机器人期刊上。 另外还开发了模拟人脑处理信息的四层模型， 并将之运用于图像识别， 开发了通用的识别系统。 解决目前大多识别器只对独立训练的目标有识别力的

清华大学电子工程系黄翊东教授团队崔开宇副教授带领学生在超光谱成像芯片方面取得重要进展，研制出国际首款实时超光谱成像芯片，相比已有光谱检测技术实现了从单点光谱仪到超光谱成像芯片的跨越。

本发明公开了一种基于MEMS传感器和VLC定位融合的单卡尔曼滤波导航装置和方法，包括MEMS传感器、INS模块、VLC定位模块、PDR定位模块和测姿定位单卡尔曼滤波器模块；本发明基于INS惯导机械编排的误差方程作为融合滤波器的系统方程，观测方程包括VLC定位信息更新、PDR定位信息更新和磁力计观测量更新。融合滤波器输出VLC接收器的姿态给VLC定位模块，输出PDR设备的姿态给PDR定位模块以校正姿态的影响。首次在VLC定位领域使用融合测姿准确估计VLC接收器的姿态信息，主要解决了VLC定位容易受设备姿态影响以及在光信号被遮挡情况下定位不连续的问题。

本发明公开了一种基于MEMS传感器和VLC定位融合的双卡尔曼滤波导航装置和方法，包括MEMS传感器、INS模块、PDR定位模块、VLC定位模块以及测姿定位双卡尔曼滤波器；对于测姿滤波器，基于惯导机械编排的误差方程作为系统方程，观测方程包括加速度计观测量更新和磁力计观测量更新，输出姿态信息给VLC定位模块和PDR定位模块以校正姿态的影响。对于定位滤波器，二维平面的位置信息作为系统状态向量，基于行人航位推算的误差方程作为系统方程，而VLC的定位结果为观测方程。本发明的技术方案解决VLC定位容易受设备姿态影响以及在光信号被遮挡情况下定位不连续的问题，消除姿态对VLC定位的影响。