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智能视觉感知芯片
1. 痛点问题 元宇宙时代三维成像基础设备和数字终端成像及显示设备都将需要革命性的提升。同时,工业智能和基础科学的快速发展也对感知和成像极限提出了更高的需求。 现有的成像技术,即摄像头模组和3D成像模组,存在诸多技术和经济的缺陷,如抗扰动性能差、占据空间大、功耗大、成本高等,特别是随着传感芯片像素数的增加,传统光学成像系统需要多级较大的昂贵镜片才能实现高分辨率的成像性能,很难应用于手机等小型化设备上,不足以适应科技的高速发展。 “智能视觉感知芯片”将达成光学感知的技术革新并有效解决现存问题。通过数字自适应光学技术矫正系统像差和环境像差、实现高速重构目标景物高精度三维信息,进而实现使用普通的低成本小型化单镜片即可实现高分辨率成像,同时该芯片能够适用于不同的光学系统,包括大口径天文成像,实现高分辨率远距离成像,克服大气湍流干扰。 2. 解决方案 团队提出“智能视觉感知芯片”概念,该种芯片拥有多项优势:全球领先的4D感知技术,自适应抗干扰;创新的透镜设计方案结合自主知识产权算法,可通过单摄像头模组实现原多摄像头模组功能,大幅降低现有成本、体积和功耗,显著提升分辨率。通过对目标场景进行多维度的密集采样,将多维度的耦合信息解耦,重构傅里叶面的非期望相位分布,实现高速大范围的自适应光学矫正,显著降低光学成像系统尺寸与成本,提升成像效果,同时具备三维深度感知能力。 合作需求 寻求消费电子等领域有相关技术开发、市场推广经验,能推广本技术落地的高科技企业,可以进行深度合作。
清华大学 2022-03-03
无感知考勤系统
1、 大批量正常时间进入校园/班级,采用2.4g电子校徽无线接收,完成无感知考勤,家长app端,教师app端,数据融合终端实时完成考勤数据同步,自动完成数据统计; 2、 通过主要位置部署2.4g采集器,完成校内学生日常行为主要地点无感知考勤记录; 3、 支持教师端app手动操作学生状态;各端数据同步,支持融合终端与教师app端课堂点名同步;
北京神州数码有限公司 2021-08-23
学习状态智能感知相机
如何及时感知学生的学习状态是中小学教育中的难点。传统课堂教学中,教师需要在讲课的同时观察数十名学生的学习状态,难以做到面面俱到;而在家庭练习中,父母陪同观察孩子既费时又会引起孩子的紧张和反感。针对这一应用需求和痛点,本项目计划研发一款能够自动及时感知中小学生的智能相机。该相机将采用人工智能和大数据的前沿技术,对中小学生的学习行为进行自动采集和分析,智能感知学习状态,并反馈给教师和家长进行参考,据此调整教学内容和形式,从而达到改善教学效果、提高学习成绩
南京大学 2021-04-14
柔性电子多维感知及应用
具有高灵敏和多维集成的柔性感知电子器件在可穿戴健康监测和智能机器人等领域具有广阔的应用前景,是当今重要前沿研究方向之一。现有国内外柔性感知在高灵敏测量、多感知集成、低信号耦合、低成本加工上存在技术瓶颈,实际应用面临巨大挑战。针对这一问题,团队原创地提出一种基于热感应的多维传感新机理,利用热敏膜和外界的传导/对流换热对自身电阻的调控,实现
清华大学 2021-04-14
现代钢厂关键智能感知技术
1. 痛点问题 2020年我国钢材产量超过13亿吨,占全球产量的一半以上,同时我国钢铁消费市场也是全球第一。现代智能化钢厂是钢铁企业未来的重要发展方向,目前国内主流钢厂都在大力布局。但作为智能钢厂的基础和核心,钢铁生产智能设备国内技术能力差距较大,对国外依赖性比较明显。 2. 解决方案 本项目将最新的光电技术与钢厂生产需求深入结合,致力于钢厂关键智能感知设备的研发。目前已完成原理验证和样机开发的智能设备包括:转炉炼钢过程动态监测系统、转炉内壁智能测量扫描设备、辊道辊在线智能监测系统等。项目还有多项智能设备在研。 本项目的转炉炼钢过程动态监测系统,是通过监测炉口火焰光谱和图像信息,经过人工智能计算,得到炼钢过程中钢水温度、元素含量等参数,实现炼钢过程实时动态监测。转炉内壁智能测量扫描设备,是采用激光雷达和数据融合技术,远距离快速智能扫描转炉内壁,实现转炉内壁自动检测。辊道辊在线智能监测系统,是通过对轧钢辊道辊电流实时连续监测和智能分析,有效监测和预防辊异常导致的带钢或铸坯表面损伤。 合作需求 本项目下一步发展需求主要集中在与钢铁和冶金行业相关企业的技术和产品合作,其次是资本投资、政府政策等方面的扶持。需要的外部资源主要是产业的工程化、产品化资源和市场资源。
清华大学 2021-12-01
船体智能感知与数字孪生
项目背景:现有船舶设计及强度评估方法已经处于缓慢发展 阶段,但是船舶结构安全事故(尤其是针对大型船舶)却屡见不 鲜,传统的技术方法在提升船体结构强度的同时,也直接导致船 舶建造成本和船舶营运成本的快速增加,因此船舶结构安全保障 技术发展已进入一个瓶颈期。类比其他行业如桥梁飞机等,发展 方向已逐渐向智能化监测以及预警及决策转变。为打破瓶颈,针 对船舶结构安全性的技术方向也应向智能化感知及辅助决策方 向转变。其中的主要研究要点为智能感知和数字孪生关键技术, 技术路径为构建传感系统的搭建与优化体系、研究结构状态智能 感知和数据挖掘方法,建立基于感知数据的载荷反向识别、数字 孪生模型与驱动更新技术,以及基于智能算法的安全评估技术, 该技术不但可以在营运过程中保障船舶结构安全,还可以船舶设 计优化和完善规范有重要的指导意义。该需求技术国内外均处于 初步研究阶段,国外船级社 DNV 已有该类产品,但国内尚无同类 产品,并未形成行业壁垒,可实现研究自主化,获得自主知识产 权,填补国内空白;该产品的研发也有利于实施国家制造业发展、 山东省产业转型和青岛市海洋发展等国家和地方战略,在抢占行 业高地的同时带动产业链升级。 所需技术需求简要描述:1.传感器网络布局优化及数据采集,硬件传感网络布局覆盖全船结构,最大监测点不小于 128, 最高采样频率不低于 500Hz;2.船体结构感知系统智能化数据处 理,实现结构正常状态数据和异常状态数据的模式识别;3.船舶 结构智能孪生模型构建及同步演化;4.结构安全在线评估,并提 出结构安全完成任务使命所需的运维处理和运维策略。  对技术提供方的要求:1.在船体结构监测领域具有一定的研 究经验;2.具备相关领域软件开发和硬件集成、测试能力;3. 具有相关技术的研发和软件开发背景;4.具备船级社质量管理体 系认证。 
青岛维斯安船舶科技有限公司 2021-09-02
热重分析仪
热重分析法(TG、TGA)是在升温、恒温或降温过程中,观察样品的质量随温度或时间的变化,目的是研究材料的热稳定性和组份。广泛应用于塑料、橡胶、涂料、药品、催化剂、无机材料、金属材料与复合材料等各领域的研究开发、工艺优化与质量监控。
上海和晟仪器科技有限公司 2025-05-06
同步热分析仪
同步热分析将热重分析 TG 与差热分析 DTA 或差示扫描量热 DSC 结合为一体,在同一次测量中利用同一样品可同步得到热重与差热信息。
上海和晟仪器科技有限公司 2025-05-06
复杂环境的视觉感知、重建与理解
利用多机器人和多模态视觉传感器有效探索与感知复杂 环境的三维结构,进而理解和分析三维场景。研究从多源异 构的机器人定位与建图等环境感知方面、多模态融合的前景 分割、显著性检测和目标检测等场景分析方面取得突破。
浙江工业大学 2021-05-06
一种多模态触觉感知装置
01. 成果简介 本成果涉及一种多模态触觉感知装置,属于机器人传感器技术领域。与人类相似,机器人感知外界环境最真实、稳定、便捷的方式便是通过机器人手触摸,机器人手的感知能力决定了机器人是否能够正确认知外界环境以及机器人的操作精度、成功率等。在新一代机器人手中,传感装置已逐渐趋于阵列化、多功能化和集成化。目前常见的触觉传感器有压阻式、电容式、光电式等,它们都存在密度难以提高、电路处理复杂等问题。为了克服以上不足,近年出现了基于视觉的触觉传感装置,具有结构简单、信息丰富等优势。目前基于视觉的触感装置仍存在性能提升空间。 本项目将感温变色油墨材料应用于触感装置,感知机器人操作过程中的温度[1]。同时提出一种基于微视觉的触觉三维力检测方法,通过采集触觉接触区域内弹性体的形变图像的变化,采用一系列图像处理方法,并且使用神经网络拟合的技巧,定性并且定量的刻画物理世界中的触觉、滑觉等,从而提供了一种多模态触觉感知装置,可以得到三维接触力、接触物体表面的温度及纹理等多种模态信息[2]。本装置打破了传统触觉感知装置单模态信息采集的现状,可在同一感知装置中集成受力、纹理、温度等信息的测量,检测触觉、滑觉、压觉三维接触力,获得高精度的接触纹理信息,实现了多模态信息的测量,并将这些信息综合到对一个物体的识别、抓取操作中,使机器人更加智能化、人性化。本装置具有实时性好,检测稳定,检测误差小,检测精度高的优点。 图1. 基于微视觉的多模态触觉感知装置结构图图2. 结合多模态触感装置的机械手02. 应用前景 本成果技术可应用于工业机器人、智能机器人、人机协作、医疗康复等领域,应用前景广泛。03. 知识产权 本成果核心技术已申请发明专利3项。04. 团队介绍 项目团队致力于研究具备自主决策和学习能力的机器人操作技能学习系统。团队包括孙富春、方斌、刘华平、宋亦旭四位教师,专注智能机器人灵巧精准操作研究,研制了拟人触觉的传感装置、多模态穿戴交互装置、残疾人假肢灵巧手、仿人感知灵巧手和变刚度软体手,在本领域发表论文40余篇,申请专利20余项,获得IROS2016机器人灵巧操作比赛冠军、IROS2017服务机器人操作比赛亚军、WRC2016最佳科技创新奖等。同时团队和河北清华发展研究院合作成立了人工智能及机器人研究中心,共同推动智能机器人的产业化发展。05. 合作方式 技术许可。06. 联系方式 邮箱:liuyi2017@tsinghua.edu.cn, fangbin@tsinghua.edu.cn
清华大学 2021-04-13
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