太重集团榆次液压工业有限公司是太原重型机械集团有限公司的全资子公司，是具有影响力的高端液压产品自主化研发、制造基地。公司前身为榆次液压件厂，始建于1964年，被誉为中国液压工业“摇篮”。 公司集高端液压产品研发、制造为一体，是国家认定的“高新技术企业”。公司拥有国家企业技术中心，设有博士后科研工作站，在高端液压产品设计、机电液一体化控制等技术领域名列行业前茅。公司参与制定了国家、行业产品标准21项，获发明、实用专利24项，获国家、省部级、行业技术进步奖及优秀新产品奖66项。公司拥有国际采购的、行业独特的铸造、机械加工、热处理生产线和专用设备、检验、试验装置，引进全球性工艺技术，是高端液压产品研发和制造的可靠保障。 公司总部位于山西省转型综改示范区榆次工业园区，拥有铸造（热处理）、液压泵、液压阀、液压系统四个分公司，长治、济南、上海建有研发、制造一体化的子公司，年生产能力达到液压元件300万件、液压系统4万套、各类铸件3.5万吨，产品包括高压柱塞泵、叶片泵、齿轮泵、液压阀、液压马达、油缸、集成液压系统以及各类铸件等产品，广泛应用于工程机械、农业机械、交通运输（机车、轨道交通、船舶）、石油机械、冶金钢铁、煤炭矿山、海洋工程、航空航天、水利电力、机床行业、化工设备等领域。公司曾为三峡工程、南水北调、板坯连铸连轧和宽板热连轧生产线国产化等国家重点项目提供产品。　　 公司持续强化创新驱动，产品、技术不断向高端制造领域拓展。高端高压柱塞泵国产化取得实质性突破；高压阀、多路阀产品，突破了在高压、高温、高频等环境下动作可靠性和密封技术难题，满足了移动机械高端主机需求；机电液一体化液压系统技术持续创新发展，承揽了包括三峡工程在内的所有国家重点水利水电工程的启闭机和升船机液压系统项目；攻克了主锤体油缸和液压控制技术、工艺难关，成功配套太重研发的国内首套全液压海上打桩锤，填补了打桩锤液压控制技术领域空白。 公司建有完备的质量管理体系，拥有信息化、工业化“两化融合管理体系”认证，全面推行精细化管理，不断提升产品品质和经济效益。 公司建成了覆盖全国的营销、服务网络，竭诚为客户提供完美的服务。积极推行国际化战略，在欧洲、美洲、亚洲、非洲等地区设有战略合作伙伴和服务机构。 公司以振兴中国液压工业为己任，大力推进自主创新，助力高端装备制造业的发展。

工业机器人智能制造生产线 工业机器人智能制造生产线是以小型的柔性制造系统为载体，主要特点是占地空间小、操作安全、师生容易上手； 工业机器人智能制造生产线 可作为大专院校、中高职学生自动化专业、机电一体化专业、机器人专业、企业工程师进行机器人、数控加工、 材料出入仓库进一体化组建工业4.0智能无人工厂培训，提高阶段综合性学习与训练。 采用了模块化的设计，学生可以发挥自己的创新思维，对原有的生产流程进行创新改造。在掌握基础知识的前提下，进一步提高学生的积极性、动手能力和创新思维。 工业机器人智能制造生产线，是对工业现场大型设备进行提炼和浓缩的一款小型智能制造生产线实训设备，专门为职业院校、教育培训机构等而研制的，它适合机械制造及其自动化、机电一体化、电气工程及自动化、控制工程、测控技术、计算机控制、自动化控制等相关专业的教学和培训。融合了数控机床加工、光、电、气，包含了PLC、机器人、传感器、气动、工业控制网络、电机驱动与控制、计算机等诸多技术领域，对柔性制 造技术的工作过程进行研究，监控系统、主控PLC和下位PLC通过网络通讯技术构成一个完整的多级计算机控制系统，通过训练，使学生了解智能制造生产线的基本组成和基本原理，让学生全面掌握机电一体化技术的应用开发和集成技术，帮助学生从系统整体角度去认识。为信息学院自动化和电气工程自动化本科及其控制科学与工程研究生均提供了实验和科研的平台。 工业机器人智能制造生产线组成简介 1、立体仓库单元    立体仓库单元的主要功能是为系统提供加工工件原材料和储存成品件两大仓储功能，采用三层货架储存单元货物，用相应的物料搬运设备进行货物入库和出库作业的仓库。 2、环型流水线单元    环型流水线单元主要由铝合金型材基体、环行传输线、自动导向机构、变频调速系统、自动定位机构等组成。可完成对工件在不同速度下的输送，不同工位的自动定位，从而大大提高了自动环形传输线的工作效率。3、数控车床加工中心单元    数控车床加工中心单元采用小型化，占地小，用于整个工件的轴类部份的加工，采用自动门、自动装夹、四工位自动刀架、并有工件冷却加工系统，现实机加工件无人化DNC自动加工，配置伺服电机、工业级数控系统，精度高。 4、立式数控铣床加工单元    立式数控铣床加工单元采用小型化，占地小，用于整个工件三轴联动。可用于雕刻、数控钻、数控铣等加工工艺，采用自动门、自动装夹等，现实机加工件无人化DNC自动加工，工业级数控系统，精度高。 5、六自由度机器人单元    六自由度工业机器人、抓取机构、气爪等组成，主要完成对工件的提取及搬运到各数控加工单元、AGV小车搬运单元及工件视觉检测单元等。包含旋转（S轴），下臂（L轴）、上臂（U轴）、手腕旋转（R轴）、手腕摆动（B轴）和手腕回转（T轴）,6个关节合成实现末端的6自由度动作。 6、四轴坐标机器人    四轴坐标机器人主要负责立体仓库的原材料入库与出库、成品零件的入库。够实现自动控制的、可重复编程的、多功能的、多自由度的、运动自由度间成空间直角关系、多用途的操作机。他能够搬运物体、操作工具，以完成各种作业，具有高速性的最大化吞吐量,超长的工作运行时间,节省地面空间。 7、视觉检测单元单元    检测单元的主要功能是对工件的精度、外观形状品质是否合格，通过摄像头获取工件的图像，由图像处理器完成工件合格与否的判断，将不合格工件剔除，将合格的工件传送至下一单元，而将不合格的工件推送至废料槽。 8、RFID系统单元    RFID系统单元是一种非接触式的自动识别系统，它通过射频无线信号自动识别目标对象，用于对工件材料的信息记录，加工路径记录、产品追溯化管理，由RFID标签和RFID读写器组成，标签安装在工件放置的工装板上-记录该工装板上放置零件信息，RFID读写器安装在工装板经过的每一个工位上，当工件到达该工位时系统可通过读写器，识别到该工件的运输及加工途径。每个传输工装板上都安装有RFID标签，在每个加工工位物料都需要进行识读操作，并将信息通过网络传输给服务器，实时的跟踪物料位置信息和仓储位置信息，做到物料、成品、半成品的可追溯性管理。 9、AGV小车搬运单元    AGV小车无人搬运车由机器人输送加工后的零件或从库房特定库架抓取零件，AGV智能小车并依据方位计划运动途径，运行至装卸站,准停，主动将零件放置到装卸站缓冲区，由四轴坐标机器人卸货至立体仓库成品区或原材料区。实现线边设备和自动仓储的自动上下料功能，采用激光通讯传感器通讯，信号传输快捷方便；行走模组采用PLC控制，AGV的PLC通讯，PLC发送任务码给机器人，实现点位控制；主控通讯，AGV整体与主控PLC通讯。 10、PLC工作站单元    采用工业自动化主流PLC，可随意扩展，配备触摸屏、具备物联网接口，铝合金型材构成，连接牢固。 11、总控台     总控平台主要由单相电网电压指示、电源控制部分、控制主机、状态指示灯、10.4英寸工业彩色触摸屏S7-315主机，电脑等组成，主要完成监视各分站的工作状态并协调各站运行，完成工业控制网络的集成。它带有电源总控制系统、视频监控系统，产线处的有数据均可从总控制台收集获取，可通过总控调度分配各个模块的工作职能。电源系统实施强弱电分开管理，待机休息及检修时要求强电关闭，控制、信号灯弱点部分完全独立运行。 12、零部件周转拖盘     用于原材料及成品件的输送周转用，配合RFID系统及智能仓库、环型流水线中应用。实现送料，取料，输送周转功能；实现智能化工作与管理，并对每个环节的时间点、责任人等关键数据进行实时采集，汇集到统一的信息平台，最大限度的提高存储货物的能力。

成果介绍人脸图像分析研究不仅能丰富和发展图像处理与分析的理论和方法，而且在教育、医疗、公安等社会服务以及公共安全等行业中具有重要的应用价值。基于人脸视觉特征的表情、身份以及亲属关系识别是当前人脸图像分析研究的前沿课题，而光照和人脸姿态变化等因素对人脸视觉特征提取与建模的影响则成为当前该研究面临的主要瓶颈。开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别研究，突破现有研究的局限性，能显著推动人脸图像分析的研究进展，进一步满足国家在社会服务与公共安全等领域中的需求。技术创新点及参数1、 突破局部二值模式编码的视觉特征描述算子的局限性，提出局部三值模式编码的视觉特征描述算子，提出解决场景光照变化干扰以及高斯噪声干扰的图像处理一般性方法。2、 率先提出基于区域协方差矩阵的非正面表情特征描述方法，提出基于高斯混合模型和最小贝叶斯错误率估计的异方差鉴别分析方法，建立基于高斯混合模型的多视角表情识别理论。3、 率先提出基于人类学和遗传学的“父母—子女”亲属关系鉴别方法，提出以父母年轻时面部图像为桥梁的“父母—子女”亲属关系鉴别的子空间迁移学习理论和方法。4、 提出人脸视觉特征提取和识别的多流形鉴别分析理论，提出双子空间鉴别分析的增量式算法，突破双子空间鉴别分析方法的计算瓶颈。市场前景本项目围绕人脸图像中的表情、身份以及亲属关系识别等科学问题，深入开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别的理论和方法研究，重点解决视觉场景中光照与人脸姿态变化下的鲁棒人脸视觉特征的提取与建模问题

本发明公开了一种智能视觉监控检索中提取目标运动轨迹特征的方法，包括以下步骤：获取目标运动轨迹，以二维空间坐标序列对目标运动轨迹进行描述；根据描述目标运动轨迹的二维空间坐标序列，计算描述每次采样中目标运动方向的水平分量和垂直分量；将每次采样中目标的二维空间坐标和描述每次采样中目标运动方向的纵向斜率和横向斜率合并组成每次采样中目标的流矢量；以流矢量序列对目标运动轨迹进行描述；读取预先建立的参考矢量集合；计算描述目标运动轨迹的流矢量序列到各参考矢量的距离作为该目标运动轨迹的特征向量。本发明方法使用流矢量序列描述目标运动轨迹并提取特征向量，可以在轨迹描述中同时包含位置和方向信息，避免了测量误差。

面向机器人的智能视觉环境感知及三维场景重建 面向机器人视觉的自然场景理解是近年来的研究热点和重要挑战之一，其目标是对自然场景图像及视频的内容作出有效分析、认知与表达，目前相关理论和算法正处于初期探索阶段。我们的研究成果表明，从场景视觉语义推理、场景目标识别和场景行为模式检测三个环节展开研究，有助于构建自然场景理解的创新机制，进一步开发机器人

1. 痛点问题 我们生活在一个真实的三维世界中，二维环境感知是远无法满足我们的实际需求。在诸如自动驾驶、机器人抓取和三维目标识别等应用中（如图1），我们经常需要推理三维空间中物体之间的位置关系，从而能够理解真实三维场景并做出进一步的决策行为。 图1 自动驾驶、视觉抓取、物体识别 2. 解决方案 本技术成果提出了一种三维视觉目标检测与识别方法。在三维视觉目标检测方面，提出了一种基于关系推理网络的单目三维物体检测方法，方法流程图如图2所示。方法提出了一种新的单目三维物体检测架构，训练了一个深度关系推理网络来估计三维候选和真实物体之间的空间位置关系，通过测量投影结果和真实物体之间的视觉拟合度来实现高精的三维空间定位。 图2 三维目标检测的流程图 在三维视觉目标识别方法，提出了一种基于球面分形卷积神经网络的三维点云识别技术，方法流程图如图3所示。方法通过引入球面分形结构，将原始三维点云通过可学习的神经网络投影到球面，使得卷积神经网络可以高效处理三维点云数据并进行特征特征，同时通过设计基于分形结构的层次化学习框架，提高了三维点云物体识别的精度，实现了对于三维点云目标在旋转条件下特征表示的鲁棒性。 合作需求 寻求在人工智能、智能机器人、智慧城市等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推进本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。本技术成果有望在自动驾驶、虚拟现实等场景进行落地应用。

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 史雨杰 电信院/自动化 2019.9/2023.7 201931072537 李耀辉 电信院/机器人工程 2019.9/2023.7 201931072628 刘忠跃 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073203 王怡欣 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073423 孟泽涛 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073302 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 李杰 电气信息学院 讲师 人工智能 四、项目简介 本项目基于虚实交互技术、仿生机器狗运动控制、机器视觉、机器算法等方面展开研究。其目的在于增强虚实场景下机器狗与现实环境的交互能力，使其更快速地适应复杂地形，并借助机器视觉丰富其应用性。机器狗采用Jetson-Nano为主控板，其上运行ROS系统，采用分布式运行rosserial_arduino、rosbridge实现机器狗运动控制和虚拟场景通信的环节；利用SLAM技术精确构建地形图样，模拟人的真实视觉功能并通过图像摄取装置赋予机器狗，使机器狗能够对图像信号进行获取和识别，并通过数字化处理以实现其在多目标环境下的个体追踪功能以及对人体的姿态识别功能。

本实用新型涉及双目立体视觉测距技术，具体涉及一种多摄像头自适应的立体视觉测距装置，包括 主板，固定在主板上的左一摄像头、左二摄像头、右一摄像头、右二摄像头、右三摄像头、左数据传输 接口，及右数据传输接口，还包括外部控制板；左一摄像头、左二摄像头通过主板与左数据传输接口连 接；右一摄像头、右二摄像头、右三摄像头通过主板与右数据传输接口连接；左数据传输接口、右数据 传输接口分别与外部控制板连接。该测距装置结构简单、操作方便、成本低，具有多个摄像头，允许根 据待测物的实际位置和实际距离选择使用摄像头对，具有自适应性，可移植性强，能够实现双目立体视 觉测距所需图像数据的实时采集和传输。 

一种基于对象随机游走的遥感图像视觉显著性检测方法及系统，包括进行多尺度分割，并在每个尺 度下分别对颜色特征相似的邻接区域进行合并;对于每个尺度下的分割结果，分别提取每个分割区域的 视觉特征，构建当前尺度下的对象集合;对于每个尺度下的对象集合，通过对象间的特征差异计算对应 的边缘权重，并计算注意焦点在对象间的转移概率，获得注意焦点的转移概率矩阵，分别根据注意焦点 的转移概率矩阵计算注意焦点在所有对象间的平稳分布，由该平稳分布中每个对象对应的概率进一步计 算视觉显著性并归一化，获得当前尺度下的归一化视觉显著图;融合各个尺度下的视觉显著图，即可获 得该遥感图像最终的视觉显著图。