Ai视觉检测机器人是一款搭载了六轴工业机械臂、视觉人工智能和工业大模型的高科技设备，充分利用机械臂的多轴灵活运动、重复定位精度高等优势，主要用于复杂外形工业产品的缺陷检测，特别是汽车零配件、新能源、核电领域等高端制造、品控要求高的产品外观检测。

该技术针对当前作物生产过程中主要农情信息快速提取问题，以卫星影像、无人机和高光谱数据为支撑， 运用“星-机-地”遥感协同监测技术， 准确监测作物 LAI、 氮素、 生物量等长势参数以及品质参数和产量。

由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台

研制开发并形成具有自主知识产权、环保、高效、可靠的废弃线路板无损拆解技术、粉碎技术、分离技术、再利用技术等相关技术，设计开发具有中国特色的废弃线路板回收处理及再利用整体工艺及生产线，实现对废弃线路板的无污染回收处理及再利用。该设备是一种环保、节能、高效的废弃线路板元器件无损拆解设备，由传动、加热、振动、除烟味等单元构成，该设备主机长为3.5m，宽0.8m，高为1.5m，生产能力为300～700块线路板/小时。在第三届北京发明创新大赛中，“线路板无损拆解设备”获得节能环保专项奖和大赛银奖。拆解效率高，温度可控，节能效果好，元器件无损拆解率高；设备环保；功率小，便于中小规模生产；加工操作简单；故障诊断、自我保护和声光报警功能。主要性能指标如下。1. 功率：4KW 2. 拆解率：98%3. 电压：220 4. 烟尘、气味：过滤效率99.9%5. 产量： 100~200 kg/h 6. 主机外形尺寸： 3500×80×1500 7. 整机重量：1.0台/t 废弃线路板基板的主要组成是纤维强化热固性树脂，由于热固性塑料本身的特点，除了焚烧回收热值，还有作为粉末用于涂料、铺路材料等重新利用，这些再生品质量低下、档次不高，而且在经济投资和资源利用方面也是不合理的。本项目根据废弃线路板基板原材料的不同，进行分别粉碎处理，将粉碎后的PCB粉末作为填料或增强体，以不饱和聚酯、环氧树脂等热固性材料作为基体，采用热压成型工艺，最终生产出多种复合材料，根据复合材料的不同性能，可以制成多种产品应用在广泛的领域里，代木、代钢、代塑、代瓷制品，所以具有明显的社会效益。该技术解决了固体废弃物带来的环境污染问题，又节约了一次资源，降低了制造成本，具有良好的环境、社会、经济三大效益。主要性能指标如下。抗弯强度/MPa 冲击强度/ Kg•m-2密度/ g•cm-3使用温度/℃ 成本价格/元/吨 废弃PCB粉体/短切玻璃纤维/不饱和聚酯150 17.92 1.59 50 4000 废弃线路板粉体/环氧树脂/偶联剂134.1 11.67 1.54 139.1 7000 申请专利：1. 吴国清，张宗科. 一种应用于废弃线路板无损拆解的处理设备及方法，专利号：200810224887.7 2. 吴国清，张宗科. 一种线路板夹具体，200810224853.8 3. 吴国清，张宗科，赵玉振. 废弃线路板的回收及再利用方法. 200910091996.0 4. 吴国清，赵玉振. 废弃电子元器件的回收及再利用方法. 200910091995.6 

论无忧学位论文格式检测机器人可以自动分析学位论文格式是否符合学校的撰写规范以及相关的国家标准，支持文本、插图、表格、代码、算法和参考文献等上百个检测项，并将发现的不符合项以批注的形式在原稿中自动标注，指导学生修订相关规范性错误。平台历经7年运营，拥有两百余所高校用户（含40余所双一流、985/211学校），如中南大学、四川大学、电子科技大学、大连理工大学、国防科技大学、西安电子科技大学、北京邮电大学、中国矿业大学（徐州和北京）、中国地质大学（武汉和北京）、中南财经政法大学、北京体育大学、中国石油大学（华东）、上海开放大学、浙江省委党校等，研究生、本科、党校、军校、开放大学、继续教育、高职均有成功案例，支持800余所高校2000余份模板，百度搜索“论无忧 形式规范|格式 检测 通知”，可以看到上百所高校发通知把格式检测作为学位授予的一个必备环节。 

本发明公开了一种基于空间-时间多预测模式的无损压缩方法，包括：(1)利用星载成像系统获取序列图像 f；(2)把步骤(1)获取的每一·771·帧图像 fk,k＝1,划分成互不重叠且大小为 M×N 的子块 fk,i,i＝1,2Su,m.I，SumI 为子块总数，M，N 为预设值；(3)令步骤(2)中第 3j+1,j＝0,1,...帧图像为参考帧图像，进行分块 JPEG-LS 编码；(4)第 3j+2 和3j+3 帧图像参

本发明公开了一种基于 GPU 和 CPU 混合平台的高速无损数据 压缩方法，包括：CPU 读取待压缩数据文件，将该待压缩数据文件从 内存拷贝到 GPU 的全局存储器中，设置 GPU 上的线程块组 bk[a]，每 个线程块中的线程个数 b，设置压缩字典窗口的长度为 c，并设置指向 第一个压缩字典窗口的头部指针为 p_dic_h，设置预读窗口大小为 d， 指 向 第 一 个 预 读 窗 口 的 指 针 p_pre_r ， 该 指 针

本发明公开了一种具有抗误码机制的帧间无损编码与智能解码方法，包括：星上编码步骤：获取序列图像 f；把图像 fk,k＝1,2,...划分成互不重叠的子块；令第 3j+1,j＝0,1,...帧图像为参考帧图像，进行分块 JPEG-LS 编码；而第 3j+2 和 3j+3 帧图像参考第 3j+1 帧图像进行帧间无损编码；每 K 个子块后插入一组 EDC 信息形成检错码流；进行RS(m,n)纠错编码；在压缩码流中加入每帧的压缩帧头和帧尾。

本发明涉及检测领域，公开了一种果蔬检测装置及果蔬检测方法，果蔬检测装置包括传送机构以及设置在所述传送机构的传送途径上的至少一个检测单元，所述传送机构包括：轨道；托盘组件，沿所述轨道运动，所述托盘组件包括第一托盘以及位于所述第一托盘内的第二托盘，所述第二托盘尺寸小于所述第一托盘；以及升降模块，至少部分与所述第二托盘连接，用于带动所述第二托盘相对所述第一托盘升起或降落。本发明的果蔬检测装置及果蔬检测方法，兼顾待检物平稳运输的同时减小检测时承载件对待检物的过多遮挡，以提高检测精度。

究团队在线光电检测技术及仪器方面，主要采用光谱技术对水质进行监测，具体包括：1）采用紫外-可见光谱技术实现了水质COD和浊度的在线监测。自主开发了浸没式、小型化、一体化的采样分析的探头，探头直径仅50m，能耗低，可在野外无人值守的环境工作。该探头经过上海市计量测试技术研究院的测试，结果表明，该探头符合国家环保行业相关标准；2）采用红外光谱技术实现水体CO2含量的在线监测，为水生态环境的监测提供支撑。