从现有的技术方案来看，在全自动杀蛙机器主要运用于深加工领域，其机器虽然宰杀效率高，但是体积巨大，需要产线支持，并且人工参与度更高，不适用于餐饮店厨房的环境。 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 学号 季功绪 机器人产业学院软件方向 2020/2024 20482219 王昊闻 机器人产业学院机械方向 2020/2024 20447204 唐驰 机器人产业学院电控方向 2020/2024 20406119 裴然 机器人产业学院软件方向 2020/2024 20461122 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 陈迪克 机器人产业学院 讲师 自动化 四、项目简介 近年来，以牛蛙为主题的特色餐饮店在许多大型商场中逐渐增多，而其中大部分餐饮店都以活蛙现杀作为卖点来吸引顾客。现在的杀蛙一般都采取人工的方式，我们的设备正是要起到代替人工的作用。据我们实地调查，在常州天宁吾悦4-5楼就有超过8家特色菜包含牛蛙，而其中有5家都有专门的杀蛙师傅来处理新鲜的牛蛙。一位专业杀蛙师傅的工资成本一年在13万左右，而一家店至少要配一位专业师傅，这无疑是一个商业缺口。 从现有的技术方案来看，在全自动杀蛙机器主要运用于深加工领域，其机器虽然宰杀效率高，但是体积巨大，需要产线支持，并且人工参与度更高，不适用于餐饮店厨房的环境。 因此，我们希望用一台全自动或部分全自动的小型化机器来代替一位专业师傅，以此来降低成本，提升效率。

研发阶段/n制浆原料的微波预处理方法，其特征在于：对传统制浆的植物原料的料片，预先用微波进行辐射处理。植物原料料片经微波辐射处理后，相对封闭的植物原料内部物理结构通道得以改善，有利于制浆化学药品的快速均匀渗透；木素大分子得以活化，有利于化学脱木素反应；纤维素化学结构的活性基团“钝化”，有利于保护纤维素，提高纸浆质量。

XM-BP表皮常见病变处理训练模块   一、功能特点： ■ XM-BP表皮常见病变处理训练模块采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 模块包含三种病变：皮赘、皮肤痣、皮脂溢性角化病。 ■ 可进行皮赘剪除术、皮肤痣切除术、皮脂溢性角化刮除术等基本技术训练。 ■ 可反复进行练习。 ■ 尺寸：13.5×11.3×1.3cm。   二、标准配置： ■ 表皮常见病变处理模块：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

实验室废气排放特点及处理难点： ● 风量大，浓度低。 ● 种类多，成分复杂，难以分类搜集。 ● 间歇性，无规律排放，难以统计溶剂年使用量。 ● 科研的未知性，科研项目的开放性，实验试剂的变化性。 高校实验室废气处理难点： ● 被动式处理，限于环保要求，盲目上各类低效单一型处理装置，无法满足后期环境监测标准。 ● 实验室楼先天设计缺陷多，没有足够空间，或者楼顶层承重局限，无法安装大型重型的尾气处理装置。 ● 没有专人专岗维护，疏于耗材更换和设备运维，导致已安装的尾气处理装置失去效用，却又因为尾气装置的阻力影响实验室送排风的风量。 智能组合式废气处理装置专门为实验室研发设计，适用于风量大、浓度低、成分复杂的废气处理。采用干湿组合式处理方式，针对性强，处理效果显著，确保达标排放，并且可以智能监测数据，主动高效运维，节省安装空间。 埃松智能组合式废气处理装置的特点： 组合处理废气，智能监测数据，主动高效运维，节省安装空间。 组合处理装置技术及优势：采用干式+湿式组合式处理方式，专业处理实验室复合型尾气，针对性强，处理效果显著，确保达标排放； ● 干式处理段 1、干式处理段采用高碘值活性炭对污染物进行吸附处理，吸附容量和吸附速率更高，最大程度延长活性炭使用寿命及更换周期； 2、采用模块化活性炭碳盒设计，方便活性炭更换及去除活化。 ● 湿式处理段 1、湿式处理段通过两级专业配制的吸收液吸收：无机废气吸收液吸收HCI、HNO3、 H2S等无机污染物+有机废气吸收液吸收有机污染物，可同时处理无机污染物和有机污染物，辅以智能加药和智能排污系统，节省运行维护成本； 2、充分考虑实验室采用变风量排风系统的特点，采用变频泵浦设计，根据排风风量，喷淋水泵智能变频控制，节能减排； 3、选用低风阻、高强度填料，两级除雾器设计，确保系统高效运行。 ■ 可根据具体实验单元及实验楼尾气排放种类针对性地配置不同的废气吸收液； ■ 设备尺寸及重量可根据定制设计，满足排放标准的同时，满足实际安放空间； ■ 整个废气处理过程安全、环保、稳定且无剧烈的能量转换； ■ 在线管道静压检测，实现对排风机的智能变频控制，具有正常、节能、紧急三种运行模式，同时可与实验室房间控制器进行通讯，实现智能连锁（工作状态与模式）； ■ 标配Modbus开放式通讯协议（5G通讯模块），便捷接入BMS系统和智能物联网； ■ 实时在线监测，保证处理达标，必要的情况下可以与生态环境主管部门的监控设备联网，保证监测设备正常运行并依法公开排放信息。 智能组合式废气处理装置均配备埃松自主开发的智慧管理系统，并采用7寸全触摸液晶显示屏进行就地管理，将废气处理装置的运行参数更加直观的展示出来，方便管理人员运行维护，保证系统运行安全可靠。 7寸全触摸液晶显示屏，实时显示： · 各分级处理段、排风机运行状态及压差； · PH、TVOC、盐度； · 温度（室外及喷淋液温度）、湿度； · 处理风量、空塔气速、排放风速； · 喷淋泵浦运行频率、运行状态； · 管道静压、排风机运行频率、运行状态； · 各功能段及设施运行状态。 项目案例

目前无卤低烟阻燃热塑性弹性体电缆料虽然已有较多应用，但不论在技术发展上或市场 应用上，无卤低烟阻燃TPEE电缆料依然潜藏着很大的发展潜力。但目前该产品在使用和推广 中仍存在着很多实际问题，例如阻燃难、加工性能不好、发烟量较大及成本较高等。根据市场 应用情况和技术发展情况，本项目以TPEE为基材，开发无卤低烟阻燃TPEE电缆专用料，并考 虑添加合适的抗滴落剂防止燃烧中的滴落现象。同时设计采用膨胀型阻燃剂体系，使无卤阻燃 TPEE电缆在具有良好的低烟阻燃性能。

针对当前车用无油涡旋空压机加工精度要求高、涡旋盘容易磨损的问题，本 项目团队提出了水冷无油涡旋空气压缩机技术。采用这一技术可将涡旋盘最高温 度控制在 120℃以内，从而降低动静盘热变形，提高压缩机的可靠性与效率。

"印制电子技术是将功能性材料墨水印制在基材上，是微电子行业的一项重要革新，解决了传统光刻技术存在的生产周期长、操作复杂、污染严重等问题。 课题组发明了一种无固体颗粒的喷墨打印用银基导电墨水，该导电墨水是通过将一种有机银络合物溶解在溶剂中，同时加入微量的助剂充分溶解而获得。突出优点：（1）固化温度低：在很低的分解温度获得纳米银颗粒（最低可

传统的电解工业（电解水、氯碱工业）阴、阳极会同时产生两种气体，一般采用离子交换膜防止两种气体的混合，避免爆炸性混合气体的产生。离子交换膜的使用增加了电解的成本，此外膜内阻也增加了电解的能耗。且由于阳极和阴极室的气体压力必须通过稳定的电源输入保持平衡，很难利用风能和太阳能等不稳定的可持续能源来直接为离子膜电解池供电。另一方面，电解池中的高压气体和阳极氧化过程的中间产物也会加剧膜的老化降解，近一步增加电解成本。基于电池电极的分步法无膜电解技术有望为电池电极反应推出一个新的研究方向，随着电池工业迅速发展，电池电极的制备已经非常成熟，分步法电解技术很容易利用现有的商业化电极实现产业化。

永磁电机的位置传感器增加的电机的成本，降低了电机的可靠性。在风机、水泵等领域应用的电机，可以通过控制的方法，去掉电机的位置传感器，减少成本并提高系统可靠性。本课题组针对高速电机无位置传感器控制中所存在的问题，在建立精确离散化的数学模型的基础上，设计了基于离散滑模理论、状态观测器等方法的转子位置观测器，实现了10kHz控制频率下的10万转高速电机的无位置传感器控制，以及快速正反转启动。

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。