针对高速离 心泵内流速高， 进口段容易引起回流璇涡、叶轮中存在二

开发了一种冰晶诱导自组装和热固化相结合的技术， 以传统的热固性树脂（如酚醛树脂和密胺树脂）为基体材料，成功研制了一系列的树脂基仿生人工木材。这种方法还可以复合多种纳米材料以制备多功能复合人工木材，而且简单高效，容易放大生产。 

项目概况 该模块提供了一个基于网络的通过不同 CAD 系统导出零件模型信息并提取零件特征信 息的系统，融自动识别、模糊匹配、通用性强于一体的、具有异地可操作性、多功能的实时 的科研开发平台及系统。 本项目处于国内先进水平，拥有自主知识产权。 18 主要特点 依据从 CAD 到 CAPP／CAM、从三维到二维的基本方法；采取基于网络化可操作性手段， 以 CAD 系统导出的 STEP 文件为核心，实现了从三维 CAD 系统获取产品零件加工特征，STEP 文件信息自动识别准确迅速，方便查询，可实时修改和更新，基于网络化的操作方法；有遍 历的各项历史记录，通用性较强；特征识别通过模糊匹配，基本实现智能化判断和匹配，实 现简单零件基本特征的提取；也可以根据具体的产品零件进行定制开发和提取，开放性和灵 活性较强；也可以与实际的数控机床 NC 程序相结合进行开发；有通用或专用接口，可广泛 用于各个不同类型的企业和不同地域的虚拟企业。该系统具有许多独到的功能（网络化操作、 三维软件不限制、零件类型不限制、智能故障诊断等） 技术指标 基于网络化操作、自动信息识别、智能特征提取、实时故障诊断；实时修改和更新、查 询操作方便、通用性强；远程数据发送，实现多企业和异地的共操作；有通用或专用接口， 开放性好，可结合数控机床、企业实际情况等进行定向开发。一种基于网络的通用的零件信 息提取科研开发系统。 市场前景 近年来虚拟企业的迅猛增多和异地企业的合作增强，使得基于网络化的零件特征提取具 有良好的市场前景，也使众多一直需要解决的难题，因此受到广大制造企业的青睐。 

动物血液占其体重的5.0-6.0%，屠宰时放出血液为其体重的2.5-3.0%。血液中蛋白质含量高达17-20%，其中2%具有生理活性的免疫球蛋白。目前有相当部分的血液以污水的形式排放，致使大量蛋白质资源流失，且造成严重的环境污染。 本研究在国家“十一五”支撑项目“畜禽屠宰加工设备与骨血产品开发及产业化示范”、国家农业科技成果转化项目“猪血深加工产品的开发”、国家重点星火项目“牛羊血深加工产品开发及产业化”及各省市重大项目的支持下，经过五年的研究开发取得了较好的研究成果。 项目以畜禽屠宰副产品血液为原料，利用生物分离和现代加工等技术开发了系列高附加值血液产品（血红蛋白多肽粉、免疫球蛋白粉、血红素肽铁）。该项目已通过三项成果鉴定，授权和申请国家发明专利3项。 技术指标 血红蛋白多肽粉：采用生物酶解技术开发的具有特定功能的多肽，有降血压作用的降血压多肽粉，有抗氧化作用的抗氧化多肽粉，产品多肽达70%以上；免疫球蛋白粉：产品中活性免疫球蛋白含量达到45%以上；血红素肽铁:通过生物酶解和分离技术开发的一种生物有机铁，具有较高的吸收利用率。 投资预算及效益分析 通过该项目的实施，使目前每吨不到1000元的血液资源，经过加工后每吨血液的产品产值可达16000多元。建立年处理800-3000吨血液的项目需要设备投资150-700万元，厂房1500-3000平方米（根据具体产品类型和生产规模而调整）。

分子筛膜是在多孔陶瓷支撑体上通过水热晶化制备而成的一层分子筛薄膜，利用分子筛自身微孔道结构，可以实现分子水平的分离。分子筛膜渗透汽化脱水技术是一种新型的膜分离技术，通过膜一侧引入含水有机溶剂，而另一侧抽真空的方式，能够有效实现溶剂脱水，获得高纯溶剂产品。

高速公路、城市高架等桥梁、地铁隧道、大坝、房屋建筑等混凝土结构或钢结构在施工或长期运营期间会出现裂纹或其他缺陷，进而带来很大的安全隐患。针对此情况，提出了混凝土、钢结构表观损伤远程非接触测量理论，研发出结构表观损伤的非接触检测仪与分布式监测系统。已经在国内外数十座桥梁、隧道与建筑上得到应用。

对锰酸锂，三元材料，富锂高容量高电压正极材料和高电压锰酸锂正极材料进行了多年的系统研究，通过合成方法，原料配比及掺杂改进，使所得的正极材料在循环稳定性，倍率性能及高温性能等方面都得到明显改进。综合性能达到国际先进水平。可以进行产业化和大规模应用，不但可以用于小型锂离子电池，更适合于大型的动力锂离子电池和储能电池。

一种基于虚实力融合的遥操作机器人力觉临场感实现方法可广泛用于各类机器人的力控制，以及各种工程机械装备的力控制。

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。    

1、中控室操作员2、质管部工艺员