智能制造生产线解决方案 据国家2025智能制造规划，和人工智能教学普及，着力提高教学与专业建设，本实验室建设方案充分体现智能制造工业4.0发展趋势与应用动向，所展示的工业机器人、数控机床加工、立体仓库、RFID、PLC工作站等单元，涉及内容全面。以结合实际生产的实训为核心设施，注重基础训练，兼顾未来应用的新型机器人，拓展学生视野。可作为大专院校自动化专业、机电一体化专业、机器人专业的实训设备，组建工业4.0智能无人工厂培训，提高阶段综合性学习与训练。    一、产品定位：    可作为大专院校、中高职学生自动化专业、机电一体化专业、机器人专业、企业工程师进行机器人、数控加工、材料出入仓库进一体化组建机器上下料培训，提高阶段综合性学习与训练。  二、产品功能：     本套设备是以小型的柔性制造系统为载体，主要特点是占地空间小、操作安全、涉及的知识点丰富、综合，系统性强、成本低、师生容易上手等；主要是由一台工业6轴自由度机器人、一台三坐标机械手臂、一台柔性数控车床、一台柔性数控铣床、RFID系统、PLC工作站、智能仓库、中控台、传输带等部分组成，实现自动化上下料、加工等无人工作环节，机器人按指令分别给两台机器送料取料；该系统能够实现工业机器人上下料工作站系统的编程、上下料系统的集成、RFID系统应用、PLC系统编程、数控车床编程加工、数控铣床编程加工、现场总线的通讯实训等环节。让学生轻松掌握工业6轴机器人上下料与数控机床组建柔性加工生产系统，能满足学生对工业机器人学习及操作的需要，学生通过该套系统的学习与训练，对智能生产无人工厂的组建整体性应用有全面的了解与体验。 三、产品工作流程：     三坐标机械手臂从原材料仓库取出原材料到传输线上，RFID系统读取数值，由传输线运送到6自由度工业机器人端，由负责数控机床的上下料工作，数控车削单元将零件加工完毕后，机床自动开门，零件由机器人送置到数控铣削加工中心进行加工下一道工序，加工完毕后铣床自动开门，由机器人取出成品零件送置到传输带上，输送到智能仓库端，由三坐标机械手臂将成品零件入库，RFID系统读取数值。学生在熟练掌握该系统的操作与编程以后，也可以对零件类型和加工工艺进行调整。   三、基本实训项目 1、工业机器人实训2、数控技术实训3、机器人与机床通讯技术4、机械结构训练技术5、气动控制技能培训6、故障检测技术技能培训7、传感器技术及应用8、PLC编程技术 9、RFID系统的应用 四、系统主要配置清单 序号 名称 数量 型号 1 工业6轴高速机器人 1台 0805A 2 三坐标机械手臂 1台 RF003 3 数控车削加工中心 1台 CK210-FM 4 数控铣削加工中心 1台 XK200-FM 5 智能仓库 1个 CS01 6 传输带 1条 CS02 7 RFID系统单元 1套 CS03 8 西门子PLC控制器 1个 6ES7 214-1HG31-0XB0 9 西门子PLC扩展IO模块 1个 6ES7 223-1PL30-0XB0 10 触摸屏中控台 1个 MT8102IP 11 欧姆龙继电器模组 2个 BMZ-R1 12 电子手脉 2个 HLI6 13 车削数控系统 1套 980TB数控系统 14 铣削数控系统 1套 980MC数控系统 15 6轴机器人控制系统 1套 CRP-S4 16 示教器及电缆 1套 CRP-S2 17 三爪气动卡盘 1套 SMC 18 铣床自动夹具 1套 SH01 19 机床自动门推拉系统 2套 KIFL3 20 SMC 平行机械手夹爪 1个 MHZL2 21 屏蔽电缆 3条   22 气源空压站 1台   23 铝合金工作台 1套    

技术分析(创新性、先进性、独占性) 为了充分利用先进的人工智能的新技术，提高医疗影像辅助诊断的水平，使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率，使其尽快走入家挺、社区，满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先，通过建立多层感知的神经网路，对医学影像的特征进行充分学习，得到影像的几何映射的关系，从而实现对医学影像的三维重建，克服了现有的三维重建技术中度量关键问题，关键技术对于医学影像的精准度量，具有现实意义:其次，在2D病灶分割中，利用半监督学习技术，实现少标签情况下的分割技术，半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术，对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题，所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外，在医学度量方面的关键技术中，突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术，可以用于临床辅助诊断中，在关键技术探索中，实现对腔内脂肪特征的精细学习，该技术仅需要少量的影像标准数据，就可以实现皮下脂肪的准确分割，并证明了关键技术的有效性。

基于具有完全自主知识产权的机电液气一体化的大型油膜轴承综合试验台，油膜轴承研究实现了从“基础理论研究-试验研究-产品中试-推广应用”的完成产品研发链条，为我国各类油膜轴承新技术、新产品的开发提供有效的试验保障和技术支持，为发展智能化油膜轴承产品、多层合金新型结合技术提供了系统的理论指导。该技术成果授权国家发明专利10项，实用新型专利5项，软件著作权5项。为企业产品研发提供了重要的理论与技术支撑，实施研究成果在企业中验证和应用，推进了核心基础件的高端化进程。

基于图像处理和机器学习进行人眼特征提取与分析，建 立基于特征模型与外观模型融合的智能视觉感知机制，并通过 海量大数据分析和建模计算，提出了智能视觉感知驱动的眼动 注视点计算方法，解决了跨设备坐标系空间无缝转换和多用户 标定模型共享等关键“卡脖子”技术问题。此外，提出基于深 度学习的运动想象脑电分类方法，面向人-机器人交互开发了 智能脑机接口与应用系统。 ：

天津大学医学工程与转化医学研究院联合天津松辉医仪医疗设备有限公司、上海贝瑞电子科技有限公司，结合新冠肺炎的诊断标准，攻关研发出一套可穿戴组合式智能监护系统，能远程监控患者的血氧含量、呼吸频率、心跳速度等核心生理指标，以及体位、呼吸阻力等特定生理指标，并通过多模信息融合与自动判别，实现病情模式的智能分析与及时预警。该项目有望缓解新冠肺炎轻症患者人数众多对医务人员数量的需求，减轻医务工作人员的工作强度，降低医患交叉感染的概率，将对新冠肺炎疫情防控起到积极作用。同时，该项目也可用于其他呼吸系统疾病的“早发现，早治疗”，降低普通患者到危重患者的发生概率。该项目采用PSoC集成系统，集成血氧、脉率、口鼻气流、阻抗呼吸等多种监测传感器，除了能准确采集人体血氧饱和度、脉率、呼吸等生理信号之外，又同时融合了特定加速度传感器，可以实时提取病人的体位变化，以及咳嗽带来的气流阻力变化，为新冠肺炎患者的病征监护提供了针对性的解决方案。该智能监护系统基于组合式模块，便于患者个人自行穿戴，也可以根据需求配戴单个组件进行单项功能监测。用户只要不进行剧烈运动，穿戴后完全可以正常的活动并不影响监测过程，监测数据可通过蓝牙技术传输至手机App，并通过手机4G功能传输至云端，医生在办公室就可以看到患者数据，无论患者身处在医院、家里或留观点。系统可在云端对患者生理信号进行分析，集合临床诊断原则，提取与以新冠肺炎为代表的呼吸疾病相关数据，以初步判断患者的病情状态与变化趋势。该项目已经完成了系统硬件研发工作，核心硬件模块获得医疗器械注册认证，将根据临床使用的结果进一步优化系统的软件分析功能。目前研发团队正在与天津大学附属医院合作，启动开展项目临床测试并推广应用。

深圳国际研究生院张盛副教授团队在已开展的核酸测序方面的专用图像传感元器件关键技术基础上，提出了“基于单分子荧光图像测序的冠状病毒核酸智能检测技术”重大攻关项目研究方案。课题组通过远程网络讨论与协作等多种方式，组织了相关学科的专家多次进行技术研讨，并与深圳市行业内的权威机构合作，在两周内快速进行原理论证，形成技术方案，完成智能检测装置的原型结构设计及前期研究准备工作。 项目致力于开发具有核酸智能检测能力的低成本嵌入式物联网设备，为公共卫生防疫事业提供更加有力、且具备“提前生产、快速部署、分散检测”特点的新型核酸检测的解决方案，有望实现未来冠状病毒传染事件中基因序列的快速发布与潜在感染者的本地化核酸检测能力快速部署，帮助医护人员和民众在家庭或社区对感染或疑似患者进行现场筛查，减少潜在感染者的聚集与交叉感染，快速实现核酸检测层次的确诊检验与病症初筛，助力疫病防控和公共卫生领域战略科技力量的提高和储备。

用于铁路局机务折返段无电气联锁道岔线路的机车库内作业场。系统由传感器、室 外大屏、复示屏组成，由人工扳动道岔，传感器采集信息，传送至室外大屏主控制板和 复示屏控制板经信息处理后，由 LED 室外大屏显示股道号，调度室内的复示屏同时显示 作业场道岔线路示意图，从而有效地调度机车库内作业场的安全生产，使机车安全进出 车库。