产品详细介绍我们公司多年来一直专注于图书馆自动化管理系统，谢谢广大客户朋友们多年来对我们产品的支持与肯定。今天又要给大家带来一个惊喜了。现在隆重给大家介绍一款我们公司最新推出的免费软件——《瑞天书目数据共享平台》！ 　　《瑞天书目数据共享平台》采用最新技术实现图书套录，达到资源共享。具体什么意思呢？就是您用我们的  《瑞天书目数据共享平台》可以在录入书籍信息时只需要输入书籍的ISBN码就可以远程获取我们公司服务器里的图书书目信息，而且我们这个书目数据库信息目前是完全免费开放的。 　　大家都知道，图书馆自动化管理中，最重大而繁琐的事情那就非“图书信息录入”莫属了，自己手工录入太累，找专门做数据的公司来录入图书数据经费又大，那怎么办呢？呵呵··当然是能找到一个可以免费获取图书书目信息的渠道最好呀。有这种想法的人，不妨使用我们的《瑞天书目数据共享平台》，体会这款系统的功能效果就知道是不是你们想要的。 　　此软件配合您现有的图书管理软件使用，让您的工作异常轻松，关键是免费！ 注1：目前中国大陆所有“联合编目数据中心”想要获取他们数据库里的数据都是需要花几毛钱一条的，有兴趣的可以网上了解，我们是中国大陆唯一一家免费提供数据共享平台的。 注2：远程编目服务器的开放时间一般是工作日时间段(作为我们的正式版用户，如果您需要其它时间段获取数据，请随时联系我们，我们会尽量安排开启服务器，请不用担心，这些都是免费提供的服务)。 注3：因近段时间远程编目服务器地址经常变动，若发生链接不上服务器，请联系我们的在线工作人员，我们会把最新服务器地址告诉您。  更多资讯及相关产品讯息可登录北创科技官网wwwbc863.com进一步了解。  

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

平顶山工业职业技术学院地处历史文化名城、新兴工业城市平顶山市白龟湖畔，是全国文明单位、首批国家示范性高等职业院校、全国普通高校毕业生就业工作先进集体、全国煤炭行业职业教育集团牵头成立单位。 学院办学历史可追溯至原煤炭工业部创建于1956年的平顶山煤矿学校。2001年，经国家教育部备案、河南省人民政府批准，平顶山工业职业技术学院正式成立。办学以来，先后向社会培养、输送各类毕业生20余万人，辐射全国各地，遍及社会各行各业，大多成为所在行业、单位的骨干力量，其中不乏国有特大型煤炭企业的主要负责人、全国五一劳动奖章获得者、国际技术比武冠军、道德模范等。 在长期的办学实践中，学院逐步形成了“面向社会、面向人人，服务地方、服务行业、服务企业、服务学生，帮助学生实现梦想”的办学理念;培养“员工型、学习型、全面发展型高端技术技能人才”的人才培养目标;“以高职教育为本，以中职教育、继续教育和培训为两翼”的发展战略;“四进”、“五个一”人才培养系统工程，走出了一条切实可行、企业社会认可的创新办学之路和特色育人之路。 目前，学院有教职工858人，其中,专任教师655名，副高级以上职称155人，双师素质教师301人，博士、硕士学位教师201人。拥有国家级优秀教学团队1个，省级优秀教学团队4个。现有各类在校生2万余人。 学院设机械工程学院、电力工程学院、计算机与软件工程学院、自动化与信息工程学院、资源开发学院、经济管理学院、化工学院、艺术学院、国际合作学院、成人教育学院、网络教育学院，文化教育部、思想政治教育部，技工学校、安全培训中心、实习实训中心、信息中心。开设汽车类、建筑类、医学类、计算机类、艺术类、管理类、煤矿类等51个专业及方向。其中，国家级重点建设专业6个、省级教学改革试点专业7个、省级特色专业建设点5个。建成国家级精品资源共享课程8门，省级精品资源共享课程23门。 学院校区占地面积1454亩，建筑面积41.27万平方米，固定资产总值4.48亿，教学仪器设备总值1.84亿，图书馆藏书107.04万册。学校建有现代化运动场、体育馆、网球场等体育教学设施，为学生提供了良好的学习生活环境。拥有与专业配套的、具有真实场景或高度仿真的实验实训基地(车间)103个，与中国平煤神马集团、平高电气集团、中兴通讯等大型企业共同建立的校外实习基地117个。其中，教育部——中兴通讯ICT行业创新基地、矿山机电实训中心综合楼、中央财政支持的煤矿安全实训基地、河南省政府支持建设的瓦斯防治实验室、数控加工实训工厂、服装加工实训工厂、煤化工高技能人才培养示范基地等均处全国、全行业领先水平。 学院先后被评为全国煤炭教育先进单位、中国企业教育培训机构百强、全国综合实力十强高职院校、河南省职业教育先进单位、河南省职业教育攻坚工作先进单位、河南省高校社会治安综合治理先进单位、河南省高职高专人才培养水平评估“优秀学院”、河南省文明标兵学校等荣誉称号。 潮平两岸阔，风正一帆悬。“十三五”期间，学院将顺应国家大力发展职业教育大潮，秉承“两个面向、四个服务”的办学理念，以 “三型人才”为培养目标，积极推进“四进”、“五个一”人才培养系统工程，为实现“国内知名、国际有影响”的高职院校战略目标夯实基础，为地方经济社会发展做出新的更大的贡献。 校址：河南省平顶山市水库路 3 号院 网址：www.pzxy.edu.cn 电话：0375-2066473 传真：0375-2066471 电子信箱： office@pzxy.edu.cn 邮编：467001

苏州工业园区职业技术学院(英文简称IVT)是为满足园区开发建设对高技能人才的需求，更好地服务于区内外资企业，在新加坡原总理吴作栋的提议下，于1997年12月经江苏省人民政府正式批准建立的一所新型高等职业技术学院。学院独墅湖新校园于2010年9月正式启用，地处苏州工业园区独墅湖科教创新区若水路1号。 学院是苏州地区18所高职院校中唯一一所国家示范性高职院校，现为全国职业教育先进单位、全国职业院校就业竞争力示范校、全国职业院校魅力校园，江苏省教学工作先进单位、江苏省教育国际合作交流先进学校，先后五次被省教育厅授予“江苏省高校毕业生就业工作先进集体”称号，办学实力位于省域前列。 二十年来，学院通过积极借鉴新加坡、德国等发达国家先进的职教经验，形成了以股份制办学体制、深度校企合作、国际化办学视野为特色的办学风格。 学院完善法人治理结构，深化股份制办学，组建了由政府主管部门、中外著名跨国公司、国内外知名高校组成的董事会，实行“董事会领导下的院长负责制” 。董事单位成员中来自美国、德国、荷兰、芬兰、比利时、加拿大、澳大利亚、韩国、新加坡等国家，企业董事21家，占董事成员的70%，跨国企业董事单位16人，占董事的53%。董事会领导下“院长负责制”的组成结构及运作机制，融合了政府、企业和学校三方资源，从政策、经费、专业等方面为学院发展提供强大支持，对学院优化发展战略起到了建设性作用。董事单位对学院的发展起着参政议政的职能，并参与到学院专业建设、课程设置、教师选拔、实训室建设、奖教金设置、学生顶岗实习等工作环节，此外，还为学院教师提供访问工程师的场所和机会，极大地推进了学院“企业+学院”双主体人才培养模式的形成。 学院坚持亲商理念和共赢原则，深度开展校企合作。在办学过程中导入了新加坡公共管理领域的“亲商理念”，并将其明确为“亲企理念”。学院发展二十年来形成了多种校企合作模式，为学院与企业共同成长，探索出了“BOSCH模式——订单培养”、“CHARMILLES模式——使用权共享”、“SAMSUNG模式——企业大学”、“同程模式——教学工厂”、“PHILIPS模式——联合实验室” 、“AMD模式——访问工程师”六种校企合作模式。通过这些合作，学院与1100家企业建立了合作关系，建立了300余个校外实习基地，校企双方做到了目标一致、标准一致和全程合作，并逐步形成了校企“双主体”人才培养模式。迄今，学院工科专业毕业生中有约40%的同学进入了世界500强企业，80%的毕业生在外资企业就业，近80%的同学担任企业生产线长、班组长、技术员、新员工培训师等。 学院坚持“三化”实践，牢固树立“人力资源是第一资源”的观念，大力实施人才强校战略，“访问工程师”培训、“全员海外项目制”培训、“海外招聘”、 “校企讲师工程师互聘”等计划，造就了一支数量与结构合理的具有“工程化、职业化、国际化”背景的专业教学团队，教师队伍的整体水平不断提高。学院聘请来自企业一线的兼职教师总数达到156人，引进、培养双师型骨干教师157名，国家教学名师1人，省级教学名师3人，江苏省“333”第三层次人才培养对象3人，江苏省“青蓝工程”培养对象9名，苏州市金鸡湖“双百”人才—苏州市高技能领军人才16人。学院还充分利用自己作为苏州博士联谊会、园区博士联谊会理事长单位的有利条件，聘请了140多位在企业中担任高层管理人员的海归、本土博士担任学院的“一美元教授”，他们既是学生了解前沿技术、企业文化的引导者，又是学院教师的“导师”，有力地推动了学院师资队伍的“国际化”进程。 学院秉承“国际职教理念、本土创新实践、区域成果分享”的办学思路，积极开展中外合作办学、开展形式多样的国际合与作交流，走出了一条独特的国际化发展之路,彰显学院国际职教理念的时代气息及不断探索创新的勃勃生机。多年来，学院与各国院校及教育机构建立了紧密合作关系，具体合作模式有：合作办学、国际专接本、国际顶岗实习、选派培训、考察团互访及承办国际技能比赛， 学院现有专业(含专业方向)44个，各类在校生5000余人，教职员工400余人。学院建有国家级重点专业6个，省级重点建设专业14个，共计20个(不重复)，占学院专业总数的47.6%;省级品牌专业1个，高水平骨干专业5个，省级特色专业7个，占学院专业总数的17.5%。共有国家精品(资源共享)课程6门，省级精品课程10门，占开设课程总数的3.03%。2011-2015学年，学院共申请受理专利643项，其中发明专利385项、实用新型专利254项，另已有104项发明专利、133项新型实用专利获得国家知识产权局授权。

项目成果/简介: 该项目通过铝合金压铸、铝/钢复合压铸、伺服电机高效相变热控等方法，实现机械臂、减速机与伺服电机等工业机器人成套的变革性轻量化技术突破；研发高性能控制系统，实现具有动力学特征的智能运动控制关键技术；项目采用制造工艺及控制系统自主开发，高度可控，将降低工业机器人的应用成本，提升我国工业机器人产业的整体技术水平及产业竞争力。 在前期研究中已获得工业机器人关键部件相关专利授权20余项，获得广东省科技计划多个项目支持及国家重点研发计划“智能机器人专项”立项：工业机器人整机性能提升与验证，并已建成广东省功能结构与器件智能制造工程实验室、广东省节能与新能源绿色制造工程技术研究中心等平台。 该项目具有低成本轻量化特征的核心部件及其规模制造技术；具有动力学特征的智能运动控制关键技术。在广东省两项重大战略专项支持下，已成功开发出精密RV减速机、相变热控伺服电机、仿生轻量化机械臂等产品。自主研发减速机核心零部件自主设计并组装的轻量化机器人整机知识产权类型:发明专利技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无

工业中含酚废水来源甚广、危害极大。焦化厂、煤气站、化学化工厂、树脂厂、染料厂、制药厂、农药厂、香料厂及其他化工厂都会产生各类含酚废水。处理工业含酚废水，回收其中的酚类，时改善环境、造福人类、创造直接社会经济效益的重要任务。本项技术从基于可逆络合反应的有机物稀溶液萃取分离的基本原理出发，结合二十余个工业生产的实际废水体系的工艺研究，确定选用混合型络合萃取剂A-B-K和N-B-K，提出了络合萃取法处理工业含酚废水的新工艺及相应配套设备。实践证明，该技术具有分离因数高、操作简便、设备投资及操作费用少、酚类可回收复用和溶剂损失小等特点。对于化工类工业含酚废水采用A-B-K络合萃取剂，仅通过单一萃取操作、通过2～3级错流接触，均可达到国家规定的排放标准（残液含酚小于0.5ppm）。对于焦化厂含酚废水（中性或弱酸性），采用N-B-K络合萃取剂予以实施同样可以取得满意的处理结果。

该项目通过铝合金压铸、铝/钢复合压铸、伺服电机高效相变热控等方法，实现机械臂、减速机与伺服电机等工业机器人成套的变革性轻量化技术突破；研发高性能控制系统，实现具有动力学特征的智能运动控制关键技术；项目采用制造工艺及控制系统自主开发，高度可控，将降低工业机器人的应用成本，提升我国工业机器人产业的整体技术水平及产业竞争力。 在前期研究中已获得工业机器人关键部件相关专利授权20余项，获得广东省科技计划多个项目支持及国家重点研发计划“智能机器人专项”立项：工业机器人整机性能提升与验证，并已建成广东省功能结构与器件智能制造工程实验室、广东省节能与新能源绿色制造工程技术研究中心等平台。 该项目具有低成本轻量化特征的核心部件及其规模制造技术；具有动力学特征的智能运动控制关键技术。在广东省两项重大战略专项支持下，已成功开发出精密RV减速机、相变热控伺服电机、仿生轻量化机械臂等产品。 自主研发减速机核心零部件 自主设计并组装的轻量化机器人整机

一、项目简介  “中国制造2025”发展规划的启动促使智能制造成为生产制造企业的主旋律，而工业机器人作为智能制造的重要柔性制造单元，迎来了广阔的行业发展机遇。福建省出台的《福建省实施<中国制造2025>行动计划》，将发展智能制造视为首要任务，推广“数控一代”，开展智能制造试点示范，实施“机器换人”专项行动，发展壮大智能装备产业，开发智能终端产品和提升工业软件支撑能力。 二、前期研究基础 与泉州市微柏工业机器人研究院有限公司建立合作关系，采用企业与高校共同投资模式，建立“嘉庚学院—微柏工业机器人创新实验室”，实验室现有师生近百人，为高校师生提供研发环境，为企业进行技术难题攻关并培育人才。 与微柏签署了为期3年的技术服务合同（2014.12-2017.12，微柏工业机器人技术支持服务，150万元）。 与微柏联合申报了多项科技项目：（1）工业机器人整机综合性能测试仪的研发及产业化，2016.10，国家重大科学仪器设备开发专项；（2）工业机器人的远程监控和故障预测系统的开发，2015.9，福建省对外合作项目；（3）面向瓷砖智能化分拣生产线的关键技术，2015.10，泉州市科技局燎原计划。并协助微柏完成了福建省新型科研机构、企业创新基金、厦门大学本科生校外实习基地申请。 三、应用技术成果 基于课题组自主研发的机器人控制器，结合机器视觉自动识别技术，分别开展了以下6个项目：（1）为四川航天世东汽车部件有限公司研发的焊接机器人焊缝自动跟踪识别系统；（2）为苏州宝丽洁公司研发的之驻守机器人湿纸巾自动识别贴盖系统；（3）为泉州港威五金制品有限公司研发了铝水自动浇注系统；（4）为晋江的沃鞋服有限公司研发的鞋模自动跟踪喷胶系统；（5）为福建省锂东精密机械有限公司研制了自动搬运识别系统；（6）为江苏太仓宝祥有色金属制品厂研制了自动码垛识别系统。 四、合作企业 泉州市微柏工业机器人研究院有限公司是福建省工业机器人研发龙头企业，从事工业机器人相关技术研发及产业化十余年，专注研发六关节与四关节自由度串并联机械手等，自主研发数十种应用在冲压、喷涂、焊接、激光加工等生产作业领域的专业机器人。自主研发了高精度RV减速机检测台，工业机器人零点矫正与运动精度检测装置，焊接机器人防碰撞测试装置等工业机器人核心部件与整机检测系统，获得国家发明专利5项，国家实用新型专利30项。作为福建省科技小巨人企业、福建省科技型企业泉州市智能制造示范企业等，承担了省部级科技项目10余项。