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

本发明公开了一种攀爬机器车，包括车体，车体前后端安装设置有车轮，车体面向墙面的端面与一吸附机构连接固定，所述的吸附机构包括有本体，所述的本体为中空圆筒，所述的中空圆筒的上方设置有一盖板，所述的盖板的上端面与车体连接固定，所述的盖板的下端面与中空圆筒的上端面封闭连接；所述的中空圆筒的内壁面上设置有切向喷嘴；所述的中空圆筒的下端面与墙面之间留有间隙，所述的间隙形成中空圆筒下端面外缘与墙面之间的第一排气流道，所述的第一排气流道连通中空圆筒的内部与外周环境。本发明的攀爬机器车能吸附在各种墙面上，吸附能力强，应用范围广。

本成果是一款多引擎机器翻译及辅助翻译系统：在给定双语语料库的基础上，能够实现任意两种语言之间的互译，同时提供辅助翻译界面。系统主要由两部分组成，两者互相结合，循环促进。 其主要功能和创新点包括： 1.融合了句法知识的判别词对齐算法； 2.融合了句法知识的树-树翻译模型和集成的重定序模型； 3.基于实例的解码器； 4.半自动领域术语识别和提取：自动识别，手工甄别； 5.相似实例提示：校对过程中，提示和当前源句子相似的互译句对； 6.翻译模型动态更新：手工形成的互译句对将作为机器翻译的语料库，改进机器翻译的质量。

产品详细介绍一、嵌入式机器视觉图像处理平台     MV-VS800是一款高性能数字图像信号处理平台，具有极强的处理性能，高度的灵活性、工作稳定性和可编程性，平台功耗低、接口丰富，体积小巧，智能化程度高、拥有大量常用的图像处理软件库，是用户构造机器视觉图像处理系统的理想选择。二、机器视觉图像处理软件1、MV-MVIPS图像处理软件、HALCON机器视觉软件                               2、HALCON机器视觉软件 MVIPS 机器视觉图像处理软件平台是一款高性能的工业机器视觉软件工具包，用户可以利用其快速开发图像处理和机器视觉应用软件，快速搭建自己的机器视觉应用系统，它功能强大，测量、检测、识别速度快，可靠性高。MVIPS机器视觉图像处理软件提供了图像测量、字符识别、彩色分析、缺陷检测和目标定位等多个库函数，软件开发平台具有良好的人机界面，有图像输入、程序代码、参数设置、数据输出窗口，用户可以用简单的下拉式菜单界面，在软件中只需要快速调用相应函数就可以实现自己想要的功能。三、应用领域1、缺陷检测；2、尺寸测量；3、OCR&OCV；4、颜色比对；5、匹配定位。6、其他。

XM-HL4高级组合式基础护理训练模拟人   XM-HL4高级组合式基础护理训练模拟人（多功能护理人模型）是集护理操作于一体的整体护理人，高分子环保材料制成，肤质仿真度高，综合了基础护理与外科护理的主要功能，可完成多项基础护理操作训练。 功能特点： ■ 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。 ■ 可进行床上擦浴及更衣，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、全身约束法等操作。 ■ 头发护理：可进行梳发、洗发护理。 ■ 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。    

本发明提出了一种基于操作转换的文本编辑实时协同方法，本发明首先通过产生的本地操作发送到 其他站点，然后通过因果接受找出与该操作具有并发关系的操作；对其进行转换得到该操作在该站点的 执行形式，并将该操作加入到执行队列，完成协同编辑；本发明能够支持在网络环境下多用户实时对同 一文本进行协同编辑；本发明能够支持实时协同编辑工作，即所有的用户最终得到一致的结果的，并且 结果是用户想要的；本发明应用到实时协同编辑中不需要全序控制；不仅能够做到结果一致，而