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探索几何形体体积计算公式材料
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
基于TLD算法和步态算法的六足多地形追踪机器人
机器人在煤矿救援领域发挥着越来越重要的作用，但仍存在无法精确识别灾后环境、无法适应井下复杂地形以及难以检测、定位井下生命体等问题。
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
柳佳乐
自动化18-2
2018-2022
刘浩峰
计算机科学与技术18-7
2018-2022
石少勇
测控技术与仪器18-2
2018-2022
栾广鑫
电气工程及其自动化18-5
2018-2022
李明晶
测控技术与仪器18-1
2018-2022
三、指导教师
姓名
学院/所学专业
职务/职称
研究方向
杨洪涛
机械工程学院
教授
精密测试技术、仪器精度理论及应用、自动化测控系统
凌六一
电气与信息工程学院
教授
智能信息处理、光电检测及环境光谱探测技术
苏树智
计算机科学与工程学院
副教授
人工智能、模式识别、机器视觉、信息融合、深度学习等领域
四、项目简介
目前，机器人在煤矿救援领域发挥着越来越重要的作用，但仍存在无法精确识别灾后环境、无法适应井下复杂地形以及难以检测、定位井下生命体等问题。为此，本团队充分利用六足机器人高稳定性和多地形适应性的优势，应用激光雷达、深度相机和其他辅助传感器，设计仿生六足煤矿救援机器人，结合SLAM、A*、ROS等先进技术，实现矿井灾后局部复杂环境的三维地图构建、地形障碍物识别以及机器人自主路径规划。机器人所获信息实时无线传输至上位机，帮助救援人员快速制定科学有效的救援方案。
安徽理工大学
2022-07-25
基于体积图形学的MEMS工艺仿真系统
项目的背景及目的 本软件是MEMS器件的设计人员的辅助工具，通过该软件设计人员可以在实际生产之前提前预览到所设计器件的三维几何形状，如果不符合要求可以进行重新设计或者对原来设计进行修改。这样可以大大的降低设计的成本和时间，为MEMS设计人员提供较为感性的认识。 技术原理与工艺流程 基于体积图形学的MEMS工艺仿真系统需要结合体积图形学和专家系统以及物理模型，最终实现MEMS典型工艺的真实模
南开大学
2021-04-14
大体积电子密度计MDS-3000
产品详细介绍 大体积电子密度计MDS-3000具有超大称重范围，方便大体积样器的整体测量；可快速测量金属、陶瓷、塑料等大体积物品的密度测量 大体积电子密度计MDS-3000秉承日本Alfa Mirage一贯产品品质，操作稳定，客户操作简便。大体积电子密度计MDS-3000在保留了高精度的同时，实现了对大尺寸，大重量样品的测量是对金属，及大块产品进行整体测量，大体积电子密度计MDS-3000最大可以测量到3kg，密度读到0.001ｇ/cm3。 大体积电子密度计MDS-3000具有固体测量及液体测量（选配件） 固体模式 精度可至0.001g/cm3 自动称重功能，更高重复性 专门的粉体测量程序 可显示密度、体积、重量和测量误差 可测量固体（包括浮体、颗粒等）和液体和粉体 多种测量时间可选 可观测密度和体积变化率 液体模式（需要选配液体配件） 精度0.01g/cm3（分辨率可至0.001g/cm3） 可设定密度变化系数实现液温补偿 测试种类： 固体、颗粒体、薄膜、浮体 最大测量范围： 3000g 密度精度： 0.001 g/cm3 密度范围： ＞1，＜1 皆可测试 显示值： 密度、体积 温度、溶液补偿设定： 可自由设定 密度上、下限设定 联机接口： RS-232 大体积电子密度计MDS-3000满足ASTM D792、 ASTM D297、 GB/T1033、GB/T2951、 GB/T3850、 GB/T533、 HG4-1468、 JIS K6268、 ISO 2781、ISO 1183、GB/T4196、GB/T4123、GB/T5586及JB/T7780等标准。
上海图新电子有限公司
2021-08-23
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
文化符号多层次数字化开发与应用
团队研究方向：（1）XR与沉浸场景设计研究；（2）中国风格创新设计研究；（3）基于文化和设计驱动力的品牌战略研究。科研项目：承担国家科技部、文旅部、中宣部、教育部等国家课题多项。承担企事业横向课题几十余项。
1、痛点问题：当前，传统文化产业面临数字化转型挑战。随着时代发展，传统文化元素现代转化存在障碍，品牌力不足，市场潜力未充分挖掘。同时，互联网经济下，时尚节奏加快，传统设计样式及产品迭代效率难以快速响应市场变化和消费者需求。
2、解决方案：成果开发了“文化符号多层次数据调取系统”软件算法，实现文化符号的数字化提取和二次开发。该技术能快速生成多元化设计原型，辅助设计和样品观赏。
3、竞争优势分析：成果在文化符号快速调取和应用方面具显著优势，可降低创新成本，提高生产效率。
4、AI对文化产业作用及市场应用前景：AI技术推动文化产业创新升级，满足消费者对个性化、时尚化产品需求。项目成果应用前景广阔，文旅行业市场规模逐年提升。成果已经在辽宁朝阳喀左的紫砂产业落地应用。
5、知识产权情况：《文化符号多层次数据调取系统》等2项软件著作权，法律状态已登记。
清华大学
2025-05-16
一种用于修正热气流对数字图像相关测量精度影响的方法
本发明公开了一种用于修正热气流对数字图像相关测量精度影响的方法，先对稳定热气流影响前后的圆形标识点阵列进行识别，然后通过3D?DIC算法求解喷有散斑的试件沿x，y，z方向的位移量，并采用热气流的影响造成圆形标识点产生虚位移场的参数矩阵对上述x，y，z方向的位移量进行修正，从而得到更精确的在热气流影响下被测试件表面位移场。本发明测量装置简单，易于实现，便捷有效、成本相对较低，有效减小了热气流对系统成像的影响，能够有效地修正热气流对数字图像相关测量精度的影响。
东南大学
2021-04-11
一种热稳定可变体积进样阀
本发明涉及一种在线可变进样体积、能保持热稳定性的进样阀，包括阀体、锥形阀塞、体积调节微珠和上端盖，锥形阀塞由上端盖弹力压紧并保持在阀腔内，锥形阀塞中间部分挖空，进样体积通过挖空容积内置的体积调节微珠的数目调节；通过旋转锥形阀塞，实现进样和变容积功能。本发明实现了热稳定和在线变定量容积，系统结构简单、紧凑性好、变工况自动化程度高、重现性好、适用性强，能够应用在生化分析、生物工程和化学合成、制备领域，尤其适用于要求反应温度准确的分析和测试。
青岛大学
2021-04-13
体积排阻色谱联用型有机氮检测器
现有的有机氮测定方法主要基于差减法，存在多方面测定的累加误差，结果难免不够精确和可靠。本发明技术是一种体积排阻色谱联用型氮检测器及应用，其对有机氮的检测原理在于通过体积排阻色谱柱实现有机氮和无机氮的分离，然后通过石英螺旋管结合紫外氧化的方式将有机氮转变为硝态氮，通过紫外检测器检查硝态氮在220nm的紫外吸收，实现定量分析。
南京大学
2021-04-14