南开大学机器人与信息自动化研究所从1992年开始研制用于生物工程的微操作机器人系统，完成国内第一台样机，此后的系列样机，均取得较好的应用效果。此项成果于1999年获得国内最早的微操作机器人系统整体发明专利，并于2001年12月获2000年度天津市技术发明一等奖，2003年3月获2002年国家技术发明二等奖。近年来，针对我国在生命科学研究中对自动化精密仪器与设备的迫切需求，在已有研究成果的基础上，机器人所致力于开发“面向批量细胞转基因及克隆操作的显微注射系统”，该系统具有显微镜全局视野

在国家自然科学基金、863计划的资助下，面向生物医学工程的微操作机器人系统，在系统设计与实现、显微图像处理与深度辨识、超微量定量注射等方面取得了数项原创性研究成果，获天津市技术发明一等奖和国家技术发明二等奖。该系统中的相关技术获得多项专利成果，ZL2005 1 0016296.7：基于显微图像处理的微操作工具深度信息提取方法及装置，ZL2004 1 0018840.7：微量注射自动控制系统，ZL03 1 29924.5：全数字细分型高精度步进电机控制器，ZL97121702.5：用于生物医学工程的

观察齿轮与齿轮间的咬合传动，从而获得其交互作用的概念，并培养小朋友对科学的兴趣。可作制作套件用。

工业机器人定位精度是机器人技术研究的关键问题，直接影响到机器人的作业精度和应用水平。本项目瞄准机器人动态误差测量中的关键问题，原创性的将级联棱镜多模式跟踪方法引入机器人动态测量中，结合单站双视场三维重建方案，不仅可以实现粗精顺序跟踪、时变跟踪和连续跟踪等动态测量要求，而且能够产生直线形和圆弧形等多种跟踪样式，同时满足大视场、高分辨率成像和大范围、高精度定向的动态多自由度测量要求。研究内容包括：建立级联棱镜粗精耦合跟踪和双视场成像联控的测量方案和数学模型；研究粗精跟踪和双视场成像的参数匹配、模式转换、测量信息提取与图像处理方法；根据测量要求，建立机器人动态误差测量的理论模型、误差模型和实验方案，并实现测量系统的精确标定；通过机器人动态误差的测量实验，为机器人误差测量提供科学依据，同时对测量精度进行评定。本项目提出的单站多模式跟踪测量方法具有独创性和可行性，旨在攻克激光多模式跟踪机器人误差测量系统中的关键问题，开展测量系统的原理样机实验和应用示范研究，有望为机器人动态误差测量提供全新的解决途径，具有重要的应用价值和市场前景。 近二三十年来，激光跟踪技术发展迅速，在机器人测量领域得到广泛应用。据ElectroniCastConsultants发布的市场研究报告，对光电跟踪行业的全球消费量进行了调查分析。2010年，光电跟踪设备的全球消费价值为5.95亿美元，预计未来五年该行业的消费价值将以9.83％的平均年增长率在成长，2016年将达到9.51亿美元，约合人民币58.96亿元。本项目提出的测量系统以其结构紧凑、准确性高、速度快、偏转角度大、动态性能好、环境适应性好等优点，是一种颇具潜力的测量新技术，可以广泛用机器人动态误差测量领域，具有广阔的市场前景。 根据“中国制造2025”规划，我国需要努力提升高端装备的自主创新研发能力，而测量技术是高端装备制造的重要保证。目前，我国高端光学测量设备主要依赖进口，不仅价格昂贵，而且国外对其关键技术严密封锁。国外每台激光跟踪仪的售价高达百万元，严重制约一些我国中小心型企业的购买。因此本项目研发的产品不仅在国内存在巨大的市场空间和发展潜力，而可以推动先进装备制造的产业化进程，对促进我国自主创新具有重要的战略意义。项目研发中的创新技术处于国际先进水平，将极大提升机器人作业的技术含量。合作单位江阴纳尔捷机器人技术有限公司是专业从事机器人技术研发的高新技术企业，是机器人产业联盟第一届理事单位，具有雄厚的科研和技术开发实力。该项目在研究实验阶段，就可以将成果应用到现有产品的开发中；项目完成后除了该公司以外，研究成果还可以应用到其他自动化机器人装备企业的产品开发中。尤其通过产学研结合，将会极大的提升产品的科技含量并缩短产品开发周期，提前实现批量化市场销售，有望为企业带来良好的经济效益。

"微创手术是外科发展的必然趋势。微创手术机器人可提升医生手术能力，改善工作模式，提高手术质量，对微创手术发展具有重大意义。 项目在国家科技支撑计划、863计划等支持下，围绕微创手术需求，从基础理论、关键技术、临床应用三个层面开展系统研究，结合机器人学、折展机构理论、可靠性设计方法等原理，在系统设计与优化、可靠性设计与系统集成、检测方法与安全性评价、临床评估与应用研究等方面展开工作，研制成功具有完全自主知识产权的微创手术机器人整机系统，打破了国外的长期技术垄断，实现了高端医疗装备自主创新。"

该项目开发出一种带有智能助力、可穿戴在行走障碍患者下肢进行康复训练或行走助力的机器人设备，主要应用于下肢康复领域，可以实现全支撑真实行走训练方式和在线姿态反馈实时智能引导的全闭环人机交互训练模式，能为各种状态（不同损伤及恢复体况）的患者进行准确合理助力、提供正确步态引导的真实行走式康复训练，使患者运动机能得到更快更好恢复，高效提升行走能力。作为国内首个治疗改善下肢运动障碍的特效智能机器人系统，该产品改变了传统一对一人工或半机械康复训练治疗模式，为患者提供一种广泛适用的下肢康复训练科学手段，极大提升了我国康复学科的技术水平和先进性.

机器人仿真系统为机器人系统的前期设计、后期验证提供了平台，利用机器人仿真实验替代实体机器人实验，能够有效避免机器人可能出现的硬件损伤，并提高工作效率。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 作为机器人研究中的重要方面，机器人仿真技术始终是机器人领域的热点之一。将计算机仿真技术的优势引入到机器人的研究中，使实验者更加逼真地感受到机器人的空间三维环境。机器人仿真系统为机器人系统的前期设计、后期验证提供了平台，利用机器人仿真实验替代实体机器人实验，能够有效避免机器人可能出现的硬件损伤，并提高工作效率。同时，可用于机器人学的教学中，丰富教学的内容。 项目特色： 对机器人的三维仿真实现。根据真实机器人的几何尺寸，利用AutoCAD和3dsMax进行机器人建模，最终通过Managed Direct3D实现高仿真度的仿真机器人场景，并允许用户以各种方式控制仿真场景的平移、旋转、缩放操作。 根据“可配置”的设计目标，采用模块化的设计思路，实现与真实网络多机器人系统相同的架构，保证仿真系统与真实系统各个模块之间的相互替代，允许用户在仿真模块与真实模块间的自由切换。 通过对机器人学中正逆运动学、雅克比矩阵、轨迹规划等基础知识的研究，依据.Net开发平台，采用C#语言实现了三维仿真系统的整体架构，利用Managed Direct3D实现了仿真场景，并利用计算机强大的图形显示优势实现了可扩展功能，例如：机器人末端点标记，机器人数据文件的记录回放功能等。 主要技术性能指标： 万次无故障运行，运行过程中内存占用为55M。 可运行于不同的操作系统中，包括：Windows 2000，Windows XP及Windows Vista。 仿真场景可以实现60fps的刷新率。 可通过Internet实现与真实网络多机器人系统的连接。

利用多机器人和多模态视觉传感器有效探索与感知复杂 环境的三维结构，进而理解和分析三维场景。研究从多源异 构的机器人定位与建图等环境感知方面、多模态融合的前景 分割、显著性检测和目标检测等场景分析方面取得突破。

自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。大数据具有规模大、种类多、产生速度快、有价值数据密度低等特点。对大数据信息分析具有重要意义，也是目前研究的热点，其主要任务是利用数据分析的方法从大数据中获取有价值信息。IMAGINE实验室近年来结合深度学习前沿技术和传统数据分析方法进行数据分析和预测，并在海关大数据分析项目和国网电力冰风灾害预测项目中进行应用

研发阶段/n技术简介：将机器视觉技术与自动控制、机械设计相结合，应用于香菇的分级中，实现香菇4个级别（天白花菇、白花菇、茶花菇、光面菇）的在线自动分级，分级准确率大于90%；机器单排每天可分选480.4kg香菇，是单人工的分选的4倍。技术的应用领域前景分析：用机器自动分级代替人工手选，不仅可以排除主观因素干扰，将工人从繁重的劳动中解脱出来，降低加工成本，而且可以记录整个系统的工作状况，提供产量等报表，具有精度好、智能化程度高、效率高，可一次完成多种品质指标的检测等优点。有利于建立产品质量标准化体系，