产品详细介绍软件特点● VisionBank SVS工具库能够满足各种视觉需求，从几何物品的定位、检测、识别、测量，都能够解决● 结合灵活而强大的PC-based应用开发，VisionBank SVS软件能够以前所未有的超快速度，为各种机器视觉应用创建解决方案● VisionBank SVS软件提供中、英两种语言选择，全面兼容Win 7、Win8、Win10系统，客户可在32位与64位间无缝切换● 各工具之间的拖放可实现快速的数值、结果和图像链接。● 支持多种设备热插拔，无需断电就可添加或移除设备● 工具组可重复使用的并缩短应用开发的时间● VisionBank SVS机器视觉测量软件适用于各行业产品在线、离线尺寸测量，1/4亚像素测量精度● 几十种几何算法运算，十多种测量工具，使得测量变得简单，强大● 各工具之间的拖放可实现快速的数值、结果和图像链接。● 测量结果可以Excel ，Txt，CSV等形式输出，统计数据● 圆形、方形、棋盘格等标定板标定，比例尺标定智能视觉软件测量（计测）模块 智能视觉软件测量（计测）模块2标定 标定 高精度测量所选用的标定板标定，可使得检测精度达到um级别。亦可选用标准产品或标准块进行比例尺标定，方便、快捷，更适用于产线数据快速测量。数据存储 智能视觉软件数据存储 可将数据保存为TXT、EXCEL、CSV格式，用户可设置数据保存路径。在数据记录窗口中查看最近100天的检查记录。保存的结果数据文件和图像以日期分组。 机器人视觉引导定位模块● 系统内嵌智能形状识别引擎，能够识别常见的基本几何图形● 对于复杂形状，系统可以进行模板学习训练，进而实现复杂形状的识别● 全面兼容ABB、KUKA，FANUC、安川，川崎，新松等主流机器人，以及各类PLC控制系统实现无缝对接● 多点映射标定及标定板标定，可将图像左边转化为世界坐标、及伺服运动脉冲等● 标准协议的RS2162通讯、网络通讯（服务器、客户端），使得通讯更加简单化● 检测组织错误、表面缺陷、产品损坏、缺失等特等● 颜色检测分析、有序色块检测等● 圆度检测、轨迹检测、直线边缘毛刺检测等● OCR、OCV，读取和验证产品或元件上的字母、数字、字符等● 读取一维条码、二维DataMatrix码、QR码● 读取数据通讯输出，RS232、TCP/IP、I/O输出智能视觉系统逻辑控制、数据运算 对测量模块得到的结果进行数学计算产生新的数值，或比较两个字符串内容是否一致，可以设定固定字符串，等等图像预处理 图像预处理机器视觉 在图像预处理中可以添加一系列预处理算法对图像逐步进行预处理。后续用户选择的模块是在预处理之后的图像上执行的。 支持多种相机需求VisionBank SVS软件可以基于数百种相机平台采集图像。目前可支持Microvision GIGE/USB系列相机、Basler GIGE系列相机、AVT GIGE/USB/1394系列相机，以及维视图像智能相机.优势特点● 智能化工程管理——可同时检测同一产线上的不同型号产品● 多层级权限管理——提供“管理员”、“工程师”及“操作员”权限管理● 高自由度的扩展性——面向高级用户开放SDK版本● SDK层级的兼容性 ——系统直接搭载厂商原始驱动包● 数据转译模块——可对输入输出的信号进行“转译”，支持用户自定义规则● 本地及云端的数据存储——检测数据可本地存储也可上传到云端● 其他辅助功能——包括智能参数确定、逻辑检测、灰度直方图、系统运行日志及额外的软键盘

技术成熟度：技术突破 本成套设备，以电供暖的各个电暖气为控制对象，以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数，自下而上，组成了由单片机现场控制器（控制室单独使用PLC控制器）、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统，从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统，利用合理科学的软件算法，实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。 成果技术特点：本套装置由四个单片机组成现场控制器，一个PLC组成的控制室控制器，与中间层面的S7-300PLC控制系统，以及顶层监控层的工控机装置，统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究，也有利于集中编程与项目演示。 图1 设备实物图 图2 为智能控制系统电脑操作界面

（一）项目背景 用户在使用现有的软件或电子设备中主要有以下三类问题： 一是不知道某一软件是否有自己需要的功能，或是不知道有没有软件开发出了自己需要的功能； 二是在软件中找不到所需功能按钮在哪里； 三是知道某软件有自己需要的功能，也知道在哪里，但就是不会用或用不好。 虽然都有帮助说明书，但这三类问题还是极大影响了软件和电子设备的使用效率，同时制约着软件的广泛普及，是整个电子信息行业的共性问题。 （二）项目简介 本项目提供一种面向软件使用的基于实景语义理解的互动帮助系统，包括用户使用语音或文字自然语言语义理解、用户软件操作实景获取、用户意图分析、给出用户基于实景的互动帮助。 实景语义理解的互动帮助技术突破了现有软件或设备使用说明书使用中的瓶颈，解决由于省略及歧义而使用户在软件使用中的自然语言提问难于理解的问题，减少了用户在理解说明书中的困惑、使用复杂一些功能时的困难，有效解决不知道有没有某一功能，找不到想要的功能及功能不会用的问题。 （三）关键技术 本项目利用深度学习的自然语言处理技术开发了一种面向软件使用的基于实景语义理解的互动帮助系统，可解决目前电子设备和软件使用说明书使用不易使用和不方便的问题。 1.由于在基于深度学习的自然语言处理技术中加入了获取的用户使用实景信息，解决由于省略及歧义而使用户在软件使用中的自然语言提问难于理解的问题。 2. 高效解决了用户不知道某功能按钮的查找问题。使用用户使用实景信息，能保证用户以最快捷的方式找到使用功能按钮。 3. 高效解决了用户用好软件功能的问题。对于一些复杂功能，通过实景信息与对话技术，能让用户用好复杂的软件功能。  4. 高效解决了用户查找软件是否有某一功能的问题。

李梢教授团队针对我国胃癌早诊率低于10%，胃癌前病变患者的癌变率仅有0.6%/年，胃炎癌转化中西医特征不清、防治措施不明的重大难题，创建以“智能早筛-极早诊断-精准早治”为特色的胃癌极早期中西医智能防治体系，显著提升我国胃炎癌转化中医药防治水平。

项目概况 SoundAlarm能为应用于各行业的计算机监控系统（DCS、PLC等控制系统）扩展真人发声的语音报警信息管理和报警功能。SoundAlarm通过计算机监控系统的公用数据接口获取实时信息，根据组态结果对报警信息进行报警状态、报警级别管理，结合操作人员的操作结果进行语音报警。 主要特点 1、不影响数据源系统的安全运行：以只读方式获取数据源系统（如DCS、PLC、MIS等系统）的实时数据；对数据源系统不存在任何操作。 2、对硬件要求低：只需一台低档通用多媒体计算机就可实现语音报警；当SoundAlarm与信息源运行在同一站点时，则只需对原站点计算机加一块普通声卡和多媒体音箱即可。 3、可实现分布式语音报警：SoundAlarm可以利用企业原有的局域网，利用网络上的信息资源实现分布式报警。 4、配置灵活：报警点和控制界面可灵活配置和修改；语音报警的级别分紧急、正常、一次三种优先级；监控的报警点分模拟量（分>、>=、一、>、=>五种方式）、开关量（分正向、反向两种方式）。 5、后台运行：正常运行时处于后台运行；只有在调试和修改配置时才调出其控制界面，进行育关配置和控制操作。 6、无需专门的维护：正常运行时其维护工作量近似为零。 技术指标 报警迟延：<ls。 CPU占用率：没有报警，平均低于0.5%，瞬态低于1%;有报警，平均低于1%，瞬态低于5%。 内存管理：占用2～2. 5M的内存，进行独立的内存管理。市场前景 成功应用于多台300MW机组DCS系统、热电厂全厂DCS系统、输煤程控系统、化学水处理车间控制系统等控制系统。可以为对语音报警有较高要求的DCS、PLC、FCS、MIS、SIS等计算机测控和信息系统实现语言报警功能扩展。

为提升拍摄的视频图像分辨率，增强图像对比度和清晰度，改善图像的画面质量，本项目综合考虑在设备进行拍摄过程中所遇到的器件性能、拍摄抖动、复杂天气影响等各种因素，以多帧超分辨率重建技术为核心，研发一种智能模糊图像处理软件系统。该系统针对不同的因素，自适应地实现相对应的图像优化处理，主要包括图像去雾、去噪、去模糊等图像增强处理，并结合多帧图像超分辨率重建和单帧图像超分辨率重建技术、稳定化等提升分辨率处理，以便获取更多细节信息。本软件所包含的主要功能详细介绍如下： 1、图像去雾功能

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1. 痛点问题 自动驾驶受制于测试规模、测试成本、法律法规等多方面限制，导致实际道路的测试验证工作安全性差、成本高昂。据权威机构预测，实现全自动驾驶需至少170亿公里测试，所耗费的时间和人力成本是天文数字。合理的研发时间内完成百亿公里的测试验证，唯一途径就是通过准确可靠地仿真。 目前，我国汽车制造商大多选择采购国外的自动驾驶仿真软件，国内缺乏具有自主知识产权的同类软件产品。并且，自动驾驶是多学科交叉的新兴技术，传统仿真软件对新趋势适应性不足，存在渲染负担重、交互智能差、仿真精度低、测试评价难的问题，不足以高效的支撑自动驾驶技术的研发。 2. 解决方案 清华大学车辆与运载学院智能汽车团队，深耕自动驾驶技术研发，深刻理解现阶段技术瓶颈，聚焦细分领域重点攻关，打造了以LasVSim为平台的自动驾驶仿真-测试-研发工具链，并获国家发明专利和软件著作权。 该工具链面向大规模交通流的自动驾驶仿真，拥有完全自主知识产权，致力于解决现有仿真平台的需求痛点，覆盖典型自动驾驶测试场景，自主研发了交通参与者交互模型，高精度传感器模型和车辆动力学模型，支持标准化的算法开发I/O接口，内嵌客观性能评价体系，可实现自动驾驶算法的仿真测试加速迭代。 合作需求 （1）从事自动驾驶技术研发的企业开展业务合作。 （2）项目孵化需办公场地500平，天使轮融资需求约1000万元。

京津冀三地教育融合发展逐步深化，教育改革创新与产业转型、区域发展结合更加紧密，产教融合共同体建设需要政府、高校、企业等各方努力和协作，通过搭建育人平台、构建运行机制、创新人才培养模式，推动共同体建设深入发展。天津市大学软件学院基于十余年的先行先试，围绕“更好发挥企业重要主体作用，促进人才培养供给侧和产业需求侧结构要素全方位融合”等产教融合深化课题，不断探索创新，凝练成果，创建了“需求传导明确、校企高效协同、资源集约共享”的校企协同育人组织形态，即产教融合共同体的实现路径，为高校开展产教融合、校企合作提供可复制可借鉴的经验。

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