以数字化、网络化、智能化、安全化、平台化为客户实现“化N为1”，一键既所见，打造智能高效、节能、安全、环保的管、控、营一体化平台，提供一站式的物联网解决方案。为了解决系统工程集成商项目应用中存在的设备管理，数据分析，用电安全，运维保养，可视化应用，外部系统对接等繁琐痛点。

        LG-IRB01型工业机器人基础创新实训台是专门针对工业机器人领域的一套实训实验教学系统，按照模块化结构进行设计，主要由ABB IRB120型六关节工业机器人、视觉系统、PLC模块、电气控制系统等组成，可进行工业机器人相关技术开发、维护维修、示教等方面专项实训教学，能够完成关键设备的特性和参数设置、工业机器人手动控制及基本参数设置、工业机器人IO通信及PLC信息交互、工业机器人单轴运动与线性运动控制、工业机器人工具TCP参数标定、工业机器人工件坐标系参数标定及多坐标系切换、基于关键点的轨迹编程、模拟码垛工艺应用编程、工业机器人与PLC的通讯与联调、触摸屏控制应用等实训任务。 一、工业机器人参数要求 1、工业机器人本体： ABB IBR120/3六自由度工业机器人本体；最大负载≥3 kg； 最大臂展半径≥580mm； 轴数：≥6轴；位置重复精度：≦0.01mm； 防护等级： ≥IP30； 轴运动范围： （1）1轴：≥±165°  （2）2轴：≥±110° （3）3轴：≥+70°至 -110° （4）4轴：≥±160° （5）5轴：≥±120° （6）6轴：≥±400° 机器人本体重量：≤25kg； 最大噪音：≤70dB(A)。 2、工业机器人控制器： （1）紧凑型工业机器人控制柜，与配套的工业机器人本体配套； （2）控制硬件：多处理器系统大容量闪存、 UPS 备份电源（≥20S）； （3）控制软件：软件出厂预装； （4）额定功率：≥3KVA(变压器容量)； （5）电源输入：200V/230V 50-60Hz （6）尺寸：710*449*442mm （7）重量：30kg （8）防护等级：IP20 3.FlexPendant示教器 （1）重量：1kg （2）支持：彩色触摸屏、操纵杆，紧急停、支持惯用左/右手切换，支持U盘、热插拔、恢复程序，支持USB储存器，带时间标记登录，支持远程服务。 二、实训台及相关配件： （1）整个平台为立式结构，主要框架和工作面采用工业铝型材搭建，电器柜可以安装工控机、IO口扩展板电磁阀安装位置、变频器安装位置、PLC安装位置，电气接线部分为抽屉式结构，便于接线，预留扩展区域，便于设备的扩展。工作平台为可以灵活安装各功能模块的导槽式或矩阵螺丝孔式。尺寸：≥2100mm×1200mm×900mm；材料：铝合金+钢板；平台面板为多用途可扩展设 计方式，扩展灵活；采用气动夹具：最大负载能力：≥3kg；最大抓取范围：≥15cm×15cm；最高抓取精度：≥1mm；带安装机架。 （2）触摸屏：≥7英寸；液晶显示屏分辨率：≥800×480；组态：嵌入式组态；提供与PLC通讯相配套的端口线和工控机连接的端口线。 （3）物料：尺寸：≥50mm×30mm×15mm；材料：金属材质；数量：≥10个。 （4）PLC：集成≥16路输入和≥16路输出IO口；内置≥64K大容量的RAM存储；内置高速处理≥0.065μS/基本指令；控制规模：≥32 I/O点；内置独立≥3轴100kHz定位功能：提供相关电气连接线与附属器件。 （5）气源气路：采用无油静音气泵或集中气源供气；配有调压过滤器、气路等气动元件；排气压力：≥0.7Mpa；流量：≥20L/min；噪音量：≤70dB。 三、主要功能板块： 1、分拣搬运： 配备圆形、三角形、方形等物料模板；机器人可精准完成各种形状物料分拣搬运；可扩充配置视觉组件，选配视觉条件下可完成全自动分拣（含颜色、位置、坐标、角度等识别）； 2、码垛：码垛是模拟工业场合的自动搬运码垛功能设计，可以自动记录码垛位置和高度，具有重复精度高，自动计算旋转角度等功能；工业机器人工具盘上安装了气动吸盘；包含一个输送带，采用步进电机驱动；电机速度可以进行调节；可以实现将模拟物料送到输送带上进行定向传送；具有传感器能够检测模拟物料是否到达指定位置。 3、运动轨迹模块：TCP练习区主要作为工业机器人的基础学习环节，能动态直观的体现出TCP示教的重要性和示教的精度，能够自由更换示教尖端；可实现TCP标定练习，提供TCP标定用锥形教学块；可实现基本轨迹编程练习，提供三角形、方形教学轨迹；可实现复杂轨迹编程练习，提供曲线教学轨迹； 4、流水线模块：流水线应用场景与工厂实际物流情况相似，可进行机器人点位示教编程与调试，可根据学习内容不同而设置不同挑选形式，可根据工件不同采用不同的夹取夹具。 5、立体仓库：存储自动装配工件；仓位数量：≥3列3层9个；仓位承重：≥2Kg；仓位尺寸：≥100mm×70mm×80mm；外形尺寸：≥350mm×180mm×450mm；工件种类：≥3种9个；工件模块包括自动装配母件、子件等。 6、视觉智能检测线：主要是配合工业机器人做智能检测工件角度缺陷及自动对位等以及工业机器人视觉学习开发使用；工业相机，要求如下：像素：≥130W像素； 分辨率：≥1280×960； 像素尺寸：≥3.75μm× 3.75μm； 光谱：彩色； 支持自定义AOI，降低分辨率、f≥16mm F1.4：12毫米工业镜头，百万像素相机； 配套同轴光源，光源大小≥80mm×80mm；准环形光源，直径≥70mm，照射角度≥90度，带模拟控制器；配套同轴光源及光源控制器：发光窗口≥50mm*50mm含调光控制电源；机器视觉兼视觉开发环境。 7、快换单元：由4种夹具组成，配合机器人使用作搬运、涂胶、焊接、码垛等用途。配置快换公头1个、快换母头4个、搬运夹具2套、涂胶夹具1套、焊接工具1套、电磁阀3个，并标准固定机构，移动式底板。 8、工业机器人末端安装电磁吸盘，可匹配多种夹具。同时至少配备4种工装夹具，夹具有专门的工具架安放，每个夹具的负重至少在3kg以上。按照实训项目的要求可分别配合工业机器人完成物料夹取、轨迹模拟、打磨抛光、写字绘图等工作。 9、云智能实验室安全管理系统 本平台将无线传输、信息处理等物联网技术应用用于自动化远程控制。设备端运行状态、数据参数等上传至云平台。物联网系统的传感层、传输层和应用层关联掌握数据与分析数据。 （1）电压、电流等模拟量数据显示。 （2）输入开关监控，输出开关等数字量控制。 （3）远程控制启停状态，给定输出电压值的。 （4）显示输入输出电压值的历史数据 （5）可按照日期、日间进行查询历史数进行查询。 （6）报警信号为PLC主机模拟量采集数值或者开关量可以自由设定，如当模拟量输入超过设定电压时产生（7）报警，通过物联网自动化应用软件将报警信号上传到云平台，通过云平台向设置的终端推送报警信号，（8）每台设备可对应多个终端设备。 （9）通过手机端可以实现远程控制PLC的输出及监视PLC的输入状态变化。 （10）数据显示画面：画面显示输入电压数值，输出电压监控，开关状态输入，开关控制输出，以及云端连接二维码。 （11）联网设置界面：设置现场数据连接云平台后台数据库管理。 需提供云智能实验室安全管理系统软件著作权证书原件备查，并现场演示1-3项功能视频。 10、实验室智能电源管理系统 实训室总体智能电源管理系统由主电路、控制电路、检测保护电路、显示电路、语音报警电路等组成，整个实验室配置一套管理系统。投标时现场演示以下10.1-10.4项功能视频。

高校科技成果尽在科转云

本发明公开了一种基于机器视觉和单片机的可跟踪节水控温淋浴器。冷水和热水供给管连接调节阀门，冷水供给管经冷水阀门连接调节阀门，调节阀门连接缓存箱，导管经导管阀门连接缓存箱，缓存箱经出水阀门、出水管连接淋浴喷头；出水管设有可进行转动控制的两段柔性连接管，淋浴喷头安装有摄像头；冷水、导管和出水阀门分别连接冷水、导管、出水阀门控制电机；热水供给管安装有液体检测传感器，缓存箱安装有温度传感器、控制模块和控制显示板；核心单片机处理模块分别与各个模块和控制显示板连接。本发明能使得洗浴用水被高效地利用，节水且成本较低，操作简便，特别适合在家庭及公共洗浴室使用，可以在大大节省水资源的同时增加洗浴体验，易于推广。

本发明公开了一种双路电压信号驱控的面阵电控液晶光发散微透镜芯片，包括电控液晶散光微透镜阵列、第一驱控信号输入端口和第二驱控信号输入端口，面阵电控液晶散光微透镜为 m×n 元，其中，m、n 均为大于 1 的整数，电控液晶散光微透镜阵列采用液晶夹层结构，且下上层之间顺次设置有第一基片、共地电极层、第一液晶定向层、液晶层、第二液晶定向层、顶面图案化电极层、顶层电极间绝缘层、顶面电极层、第二基片，共地电极层和顶面电极层分别固

坚决打赢疫情防控和经济社会发展两场硬仗，需要强有力的科技支撑。2月29日，河南省新型冠状病毒防控应急科研攻关项目启动会在郑州召开，围绕当前疫情防控及企业大面积复工复产等方面需求，我省启动实施了第二批新型冠状病毒防控应急攻关项目，共计6个专题 8个项目。 为了贯彻落实习近平总书记重要讲话精神和省委、省政府关于统筹推进新冠肺炎疫情防控和经济社会发展工作的安排部署，省科技厅围绕我省当前疫情防控及企业大面积复工复产等方面需求，组织开展了第二批应急攻关项目征集评审工作。本批次共征集到项目20个，经省防控指挥部科研工作组、相关部门以及专家的现场调研、筛选、评审，最终对防控设备、疫苗研发、医疗废物处置、防控信息技术、诊断试剂、中药制剂等6个专项8个项目正式立项。 据了解，第二批项目的凝练坚持需求导向，主要是针对解决疫情防控的突出问题来进行研究谋划： 一是针对大面积复工复产复学人员筛查监测和流动风险防控问题。郑州安图生物工程股份有限公司承担的“新冠/甲流/乙流核酸快速联检系统研制及其在疫情监测中的应用”项目，针对目前新型冠状病毒核酸检测不利于大范围推广和大批量快速应用的现状，研发快速联检系统，从样本到检测结果全自动完成，无需核酸专用实验室，并能一次检测实现甲流、乙流和新型冠状病毒区分，可应用于基层、急诊临床的新冠病毒检测，便于分流管理和监控疫情。郑州方欣生物科技有限责任公司承担的“冠状病毒快速检测试剂研制”项目，从新冠病毒感染的病原学检测、特异性酶和特异性抗体方面入手，着力提供一种有效、经济的检测工具，可应用于早期诊断、确诊病人的免疫学应答、无症状病人的筛查、隔离和医学观察人群的监控、复工复学等大面积人群的筛查。郑州大学第二附属医院承担的“基于二代测序的新型冠状病毒变异、毒力分析及疫情监控研究”项目，将对新型冠状病毒的全序列进行测序，分析新型冠状病毒基因变异情况，建立病毒基因组数据库，根据病毒样本基因变异情况和毒力估计进行分析研判，为疫情监控和预警提供重要参考信息，也可为新型冠状病毒疫苗开发、抗病毒药物筛选提供依据。郑州大学承担的“复产复工人员流动的疫情风险态势仿真推演与智能精准防控平台建设”项目，旨在突破复产复工人员流动的疫情风险智能精准管控关键技术，揭示人群流动行为对新型冠状肺炎感染影响的风险评估计算模型和态势演化规律，并在此基础上研制智能信息化系统，形成严密有效的全社会智能化、精准化疫情防控机制。 二是针对解决疫情一线防护服紧缺问题。河南省医疗器械检验所承担的“可重复使用医用防护服的研制”项目，旨在开发适用于新型冠状病毒防护的可重复使用医用防护服，破解防护服短缺困局，同时与驼人集团的新型防护面罩以及子任医疗、亚都实业、华西卫材等企业产学研紧密结合，解决一次性防护服防护级别低、供应不及时导致医护人员感染等弊端，让我国医疗机构随时可以建立医疗防护安全网络屏障。 三是针对下一步治疗、预防工作所亟需的有效药物和疫苗开展研发。河南中医药大学承担的“适宜于新冠肺炎医学观察期的中药制剂研究”项目，旨在根据新冠肺炎医学观察隔离人员、康复期患者及高风险岗位人员的中医分型特点，研制相应中药制剂，为下一步治疗和防控工作提供持续支撑。华兰生物疫苗有限公司承担的“新型冠状病毒肺炎疫苗的研究与开发”项目，将在该承担公司已建立的Vero细胞大规模培养平台的基础上，研发制备新型冠状病毒肺炎病疫苗，通过其安全性和有效性评价，向SFDA申请注册，实现产品上市。 四是针对疫情防控产生的医疗废物无害化处理技术难题。郑州轻工业大学承担的“医疗废物无害化应急处置设备及工艺的研发”项目，旨在研发医疗废物的移动式高温碳化炉，及时、高效、无害化处置新冠肺炎疫情期间产生的医疗废物，避免医疗废物转移运输过程中可能造成的病毒扩散，有效防止疾病传播，并对高温碳化后的主要产物实现资源化利用。 省科技厅负责同志表示，当前疫情防控到了最吃劲的关键阶段，希望各攻关项目承担单位及科研人员要切实增强使命感和紧迫感，展现科技担当，体现科技作为，以应用为标准，以实战为方向，以解决应急之需为首要，确保“需求来自一线，成果用到一线”，把论文写在抗击疫情的第一线，把研究成果应用到战胜疫情中。要弘扬科学精神，遵循科学规律，遵守科研规范，严格审批程序，在科技攻关中既强调特事特办、急事急办，又坚持合法合规、科学严谨，加强相关研究的伦理审查和知情同意，确保科研攻关在安全合规的前提下加快推进。省科技厅将全力为项目实施的各方提供好服务保障，对于阶段性绩效目标完成较好、在疫情防控一线应用效果明显的项目，会同财政部门及时安排拨付后续经费，充分保障攻关之需。

5G+AI 云边一体化智慧出行解决方案，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题，汇集了5G 通信、AT 算力资源平台、AI 算法、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等特征，同时将 5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，实现交通流感知、交通事件感知、配时方案优化、智慧灯杆、边缘计算网关等功能。 建设进展 研发方向一：网络建设规划南京移动在新港地区优先投入5G建设资源，目前新港开发区范围内，共 规划5G站点114个，其中宏站82个，杆站32个；已开通宏站27个。本项 目规划恒竞路需求站点11个，宏站9个，杆站2个，厂区内部宏站2个，兴 智路需求站点6个，其中宏站2个，杆站4个。 研发方向二：AI云平台研发 南邮信产院投入建设AI云平台，为人工智能提供算力支撑，为算法模型训练提供海量数据和开发环境，为区内 人工智能企业及高校科研人员提供一站式人工智能产业服务，带动人工智能技术的提升。目前已建成。 研发方向三：智慧灯杆+边缘网关 智慧灯杆：场景载体，环境感知等多功能实现。 边缘网关：各个功能互通互联的媒介 目前智慧灯杆进入融合各家设计阶段。 研发方向四:车路协同/无人驾驶交通流感知-实时感知城市交叉口内车流量、速度、排队长度、占有率等数据。交通事件感知-提供停车，逆行，超速，拥堵，变道等事件信息，并提供照片和视频。车路协同-将感知数据下发至无人驾驶车辆，车辆根据获得的信息自动优化行驶路线。配时方案优化-将感知数据直接下发到交通信号机，实时生成交通信号配时方案，下发至交通信号机，实现路口单点自适应控制。 研发方向四：车路协同/无人驾驶建设面向L4级无人驾驶的车路协同系统。主要是车路协同系统车端建设。通信网络建设方面：参与对5G网络的验证，协助验证5G网络与无人驾驶的互联互通。 大数据平台建设方面：其无人驾驶车可以在多场景应用，充当城市各种数据收集的载体。 车路协同云控平台建设方面：承担车路协同云控平台建设。 关注重点 开放性场景定义：一般是指城市基础设施建设运营管理、产业发展、民生服务等领域，对新技术新产品有应用需求的各类工程、项目。通过应用场景开发建设，可以推进新技术新产品的示范应用和迭代升级，助力新技术新产品推广应用。《南京市关于加快应用场景开发建设2021年行动方案》围绕5G+AI云边一体化创新应用示范道路，向全产业链（企业、科研机构等）开放能力。一是路侧基础设施开放，在南京南邮信息产业技术研究院有限公司统筹管理下，开放路侧龙门架、杆位等资源，以及相应的供电 、联网能力，为路侧生态参与者提供宝贵的示范场地；二是数据开放，在保障信息安全和公共隐私的前提下，开放路侧时空全覆盖的结构化与非结构化数据，形成"兴智路数据集"，为产业发展注入珍贵的稀缺数据资源；三是应用开放，建立其他生态参与者加入的申请入口，规范开放"数据集"，通过互联网、展厅等线上线下渠道向全社会展示 5G+AI云边一体化创新应用示范道路的成效。 示范性在中国（南京）智谷的指导下，本项目参与四方集聚各自技术及资源优势，群策群力，协同创新，紧密且高效地推进建设计划；将5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，期望建成经开区人工智能产业方向上的标志性应用场景，树立良好的示范典型。 先进性5G+AI云边一体化创新应用示范道路"项目，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题；汇集了5G通信、AI算力资源平台、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果；与其他单纯的车路协同场景、智慧灯杆场景相比，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等独特特征和 充分的先进性。

“全面感知、深度融合、多维服务”的淮阴工学院智慧校园建设与应用实践近十年来累计投入 1.98 亿元，围绕新型基础设施、数据中台、智慧教学、智慧科研、智慧管理、智慧服务等方面建成了高水平智慧化数字校园，在学科与信息化融合、网络安全等方面形成鲜明特色。

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。