本发明公开了一种卷闸式循环比可调氧化沟装置及其操作方法，该装置包括厌氧池(2)、氧化沟池(3)和沉淀池(4)，在厌氧池(2)内部设置有搅拌器(9)；氧化沟池(3)划分为好氧区和缺氧区，在好氧区起始端和缺氧区起始端分别设置有卷闸式循环比调控设备（12），在好氧区内设置有高速转刷（11），在缺氧区内设置有低速转刷（10），本发明的优点是：不改变其它运行参数，不使用化学药剂，仅通过调节循环比可以显著提高氧化沟的除污效果，并且可以使脱氮除磷同时达到较高去除率。与实现相同处理效果的其它活性污泥工艺相比，可节省耗氧量和耗电量。

XM-L65膝关节镜检查模型   为了帮助临床医生熟悉和掌握关节的解剖结构、正确进行手术操作训练和熟练使用手术器械而设计本产品，模型为成人右侧膝关节，具有明显体表标志，可供关节镜检查、手术时的正确定位和操作训练。   一、功能特点： ■ XM-L65膝关节镜检查操作训练模型采用高分子材料制成，肤质仿真度高。 ■ 模型为成年右侧膝关节，包括皮肤、肌肉、股骨、胫骨、腓骨、髌骨、髌骨脂肪垫、胫、腓侧副韧带、前后交叉韧带、内外侧半月板以及关节囊、关节腔等膝关节的解剖结构，具有明显解剖体表标志，可供关节镜检查、手术时正确定位。 ■ 可从不同部位模拟手术入路穿刺入口，进行关节检查和手术操作，支持多种关节镜手术方式操作练习，可以在模型上练习三角操作技术。 ■ 可固定在桌面上。 ■ 模型可拆卸，还可用作为膝关节模型进行教学讲解。   二、标准配置： ■ 膝关节镜检查操作模型：1套 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-F51阴道后穹窿穿刺模型   XM-F51阴道后穹窿穿刺监测考核指导操作模型由外皮、固定腹腔脏器、子宫、子宫直肠凹血囊、阴道、直肠水囊、支架组成，外皮套在整个模型的外部，固定腹腔脏器的装置用于将各功能脏器固定在它们各自的位置上，子宫直肠陷凹水囊、直肠水囊、子宫、阴道四个部分镶嵌在固定腹腔脏器装置内，支架用于托起整个模型，保持模型臀部抬高，便于操作，子宫直肠凹血囊，直肠水囊是一个囊性结构，其上连接了两根引流管，用于往内注入液体。 一、功能特点： ■ 模型采用高分子材料制成，解剖位置准确，皮肤柔软有弹性，手感逼真，病变组织真实。 ■ 于子宫颈阴道粘膜交界下方1cm处的后穹窿正中、与宫颈管平行方向刺入（用7号穿刺针），将有淡红色液体抽出，示穿刺术质量达标。 ■ 操作者未按操作常规穿刺，如刺入直肠，将抽黄色液体，为操作失败。 ■ 操作者未按操作常规进针，盲目地向两侧刺入，伤及周围器官示穿刺术失败。 ■ 可行双合诊、三合诊检查。 ■ 穿刺囊可更换。   二、标准配置： ■ 阴道后穹窿穿刺操作模型：1台 ■ 可更换穿刺囊：6个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

数字人技术与大语言模型结合是当前人工智能技术领域的研究热点之一，将数字人技术和自然语言处理技术相结合，可以创造出更加智能化、真实感更强的数字人应用。科研团队经过研究实践，已取得具有前瞻性的知名汽车企业和三甲医院的合作意向。有望在不久的将来，为汽车、医疗等领域的企事业单位提供先进的技术支持。

高级半身心肺复苏模拟人显示器 一、模型特点： 1、XM/CPR180高级半身心肺复苏模型人由模拟人、心肺复苏显示器组成，可进行心肺复苏的训练，还可实现瞳孔变化、气道开放、电子监测吹气量和按压深度，适用于社会心肺复苏培训机构、医院、医学院、卫校等医疗单位进行心肺复苏培训。 2、模拟人面皮肤、颈皮肤、胸皮肤、头发，采用热塑弹性体混合胶材料，由不锈钢摸具、经注塑机高温注压而成，具有解 剖标志准确、手感真实、肤色统一、形态逼真、外形美观、经久耐用、消毒清洗不变形、拆装更换方便等特点。 3、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。 二、模型功能： 1、模拟标准气道开放显示； 2、人工手位胸外按压显示报警： A：按压位置正确，错误的指示灯显示及错误报警； B：按压强度正确、错误的指示灯显示及错误的报警； 3、人工口对口呼吸（吹气）显示报警； 4、操作周期：按压与人工吹气30:2（单人或者双人），完成五个循环周期CPR操作； 5、操作频率：100-120次/分； 6、操作方式：训练操作； 7、检查瞳孔反映：模拟瞳孔由一只散大与一只缩小的比较认识； 8、电源状态：采用220V外接电源，或采用4节1号电池的直流电源状态下工作，适应野外无外接电源的情况下使用。 三、标准配置： 1、半身心肺复苏模拟人：1台； 2、电子显示器：1个； 3、防水帆布包：1个； 4、复苏操作垫：1条； 5、可换肺囊装置：4个； 6、一次性CPR屏障面膜：1盒； 7、数据线：1条； 8、电源适配器：1个； 9、说明书：1张； 10、保修卡：1张； 11、合格证：1张； 12、操作指南光盘：1张； 13、急救手册：1本。

XM-PH新型多功能护理人实习模型   XM-PH新型多功能护理人实习模型由塑胶材料经不锈钢模具浇注制成，具有形象逼真、操作真实、拆装方便、结构标准、经久耐用等特点，还具有整体护理与拆装分部件进行技能训练教学的特点。 一、模型功能： ■ 洗头、洗脸和床上擦浴 ■ 口腔护理 ■ 气管切开护理 ■ 氧气吸入疗法（鼻塞法、鼻导管法） ■ 鼻饲法 ■ 洗胃法 ■ 胸外心脏复苏急救法 ■ 气胸穿刺 ■ 胸腔穿刺 ■ 乳房护理 ■ 腰椎穿刺 ■ 三角肌注射 ■ 静脉注射 ■ 静脉穿刺 ■ 静脉输液 ■ 静脉输血 ■ 女性导尿 ■ 女性灌肠 ■ 女性膀胱冲洗 ■ 臀部肌肉注射   二、标准配置： ■ 多功能护理人模型：1台 ■ 鼻饲管：1根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-505肝小叶模型   XM-505人肝小叶模型是将人肝的一个肝小叶放大，属五角棱柱形，在肝小叶周边可见到小叶间结蒂组织，内有小叶间动静脉、胆管及淋巴管，并可看到小叶表面的肝板及血窦。并可将模型解剖开，显示其内部的中心静脉、肝血窦、肝板、每个肝细胞的立体外形、肝细胞表面的毛细胆管及肝血窦中枯否化细胞。模型上附有二块特殊部分，一个是透明部分，可透视出肝血窦，以及环绕每个肝细胞的六角形毛细胆管立体网，用于显示肝细胞，肝血窦及毛细胆管三者间的复杂关系。另一个是显示肝小叶外面到中间部的肝小叶部分结构，其中肝血窦大部为横断，其间的肝细胞基本上为一层，在本肝小叶模型下面附有小叶下静脉。 尺寸：放大，25×23×40cm 材质：玻璃钢材料

XM-HL6高级成人护理及CPR模拟人   XM-HL6高级成人护理及CPR模拟人是集护理与急救于一体的整体护理人，高分子环保材料制成，肤质仿真度高，可进行CPR心肺复苏训练及多项基础护理操作训练。   功能特点： ■ 解剖标志明显，可触及两乳头、肋骨、胸骨及剑突，胸部富有弹性，胸皮可打开，能观察到真实大小的肋骨、双肺、心脏、肝脏、胃等器官。 ■ 四肢关节灵活度逼真，可模拟关节僵硬，躯干部可前倾，可坐轮椅。 · 躯干：屈伸 · 颈部：屈伸、侧转 · 肩部和髋部：内收、外展、屈伸 · 肘部：旋内、旋外、屈伸 · 膝部：屈伸 · 腕部：屈伸 · 踝部：旋内、旋外、背屈、跖屈 ■ 可实现多种体位：去枕平卧位、屈膝仰卧位、半坐卧位、端坐位、俯卧位、头低足高位、头高足低位、侧卧位、截石位、昏迷体位等，满足操作需要。 ■ 可进行床上擦浴、更衣、病人搬运，翻身、手足护理，扶助病人移向床头法、轮椅使用法、平车运送法、担架运送法等移动和搬运病人法，轴线翻身法、肢体约束法、肩部约束法、全身约束法等基本护理操作。 ■ 脸部清洁：面部皮肤可擦拭清洁。 ■ 瞳孔观察示教：一侧瞳孔散大、一侧瞳孔正常。 ■ 耳部护理：可进行耳廓、外耳道的清洗。 ■ 口腔护理: 可进行正常口腔及牙齿护理。 ■ 可进行心肺复苏术操作训练： · 执行《2015 美国心脏协会心肺复苏与心血管急救指南》标准。 · 头可后仰，可进行胸外按压、仰头举颏法、仰头抬颈法、双手抬颌法三种方法打开气道、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。 · 进行胸部按压时可下降5-6cm。 · 电子监测系统：可监测吹气量、按压位置以及按压深度。 · 设有考核与训练两种程序：当选择训练模式时，可通过按钮在按压与吹气之间任意切换，当选择考核状态时，程序按照30：2按压与吹气比自动运行。 ■ 条形码显示吹气量，正确的吹气量为500-600ml-1000ml： · 吹气量过少时，条形码为黄色。 · 吹气量合适时，条形码为绿色。 · 吹气量过大时，条形码为红色。 · 吹入的潮气量过快或超大，造成气体进入胃部指示灯显示、数码计数显示、错误语言提示。 ■ 条形码显示按压深度，正确的按压深度5-6cm： · 按压深度过少时，条形码为黄色。 · 按压深度合适时，条形码为绿色。 · 按压深度过大时，条形码为红色。 ■ 挤压气囊可触及颈动脉搏动。 ■ 可进行气管切开术后护理。 ■ 可进行吸痰术练习。 ■ 氧气吸入法：鼻孔内可插入吸氧管，练习氧气吸入的操作过程。 ■ 雾化吸入疗法：可练习雾化吸入的操作过程。 ■ 鼻饲术：托起头部使下颌靠近胸骨柄实现昏迷病人的鼻饲，具有真实大小的胃，可容纳250ml的液体，胃管插入45-55cm时，可以抽出模拟胃液。 ■ 洗胃术：可经口、鼻进行洗胃器洗胃、电动吸引器洗胃、胃管洗胃、洗胃机洗胃，胃容量约为200ml。 ■ 手臂静脉穿刺、注射、输液（血）：可使用不同类型的穿刺针，正确穿刺时落空感明显并有回血产生，可进行静脉输液（血）练习，静脉血管和皮肤均可更换，操作方便，经济实用。 ■ 上臂三角肌皮下注射：可注入真实液体，注射模块可取下清洗，并可更换。 ■ 臀部肌肉注射：可注入真实液体，注射模块可取下清洗，并可更换。 ■ 股外侧肌肉注射：可注入真实液体，注射模块可取下清洗，并可更换。 ■ 男性导尿术：可取仰卧屈膝位，两腿外展后可独立支撑，男性阴茎可提起与腹壁成60度角，插管时可真实感受男性尿道的三个狭窄、两个弯曲，操作成功后可导出模拟尿液。 ■ 女性导尿术：可取仰卧屈膝位，两腿外展后可独立支撑，女性尿道充分体现短、粗、直，具有尿道口、阴道口、阴蒂等解剖结构，操作成功后可导出模拟尿液。 ■ 留置尿管和膀胱冲洗术。 ■ 造瘘口护理：腹壁有回肠造瘘口和结肠造瘘口，内连集液瓶，可进行造瘘口护理。 ■ 灌肠操作训练：可实现大量不保留灌肠、小量不保留灌肠、清洁灌肠和保留灌肠等多种灌肠方式。 ■ 压疮护理：显示压疮的临床分期4个不同阶段，同时显示压疮和各种病理表现：压疮炎症、溃疡、窦道、腐肉、坏死、焦痂等，可进行伤口的评估、测量与清洗。 · 第一期：淤血红润期。 · 第二期：炎症浸润期。 · 第三期：浅度溃疡期。 · 第四期：坏死溃疡期。 ■ 可练习手指、足趾的包扎。 ■ 其他护理操作：冷热疗法护理、外阴擦洗、外阴湿热敷、尿道冲洗、床上擦浴、座式擦浴、穿换衣服等多项护理操作。

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。