本发明公开了一种纸基柔性触控传感器，包括由纸基绝缘层和 沉积于该纸基绝缘层表面的第一金属导电层共同组成的第一组件，由 纸基绝缘层、沉积于该纸基绝缘层表面的第二金属导电层和涂覆在该 第二金属导电层表面上的驻极体材料层共同组成的第二组件，以及联 接在第一组件与第二组件之间，并呈现为具备多个孔洞的隔离层形式 的第三组件。本发明还公开了相应的制造方法。通过本发明，所获得 的触控传感器作为主动式传感器可获得较高的功率和灵敏度，

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    

本发明涉及一种高强度工程机械用钢及其制备方法。其技术方案是：经转炉冶炼、精炼后连铸成坯；对铸坯加热，加热温度为1150~1250℃；粗轧开轧温度为1100~1150℃，精轧开轧温度为915~960℃，终轧温度为820~880℃；轧后采用两段式冷却方式：第一段以3~6℃/s的冷却速度冷却到720~760℃，第二段以30~50℃/s的冷却速度冷却到560~600℃；卷取后空冷至室温。所述铸坯的化学成分及其含量是：C为0.06~0.10wt%，Mn为1.35~1.55wt%，Si为0.35~0.50wt%，P≤0.02wt%，S≤0.01wt%，Ti为0.14~0.16wt%，Mo为0.10~0.15wt%，Nb为0.04~0.06wt%，其余为Fe及不可避免杂质。本发明具有生产成本低和工艺简单的特点，所制备的高强度工程机械用钢性能优良。 （注：本项目发布于2015年）

本发明公开了一种用于机械装备结构的模态参数自动识别方法， 该方法包括如下步骤：将整个频域区间按照区间宽度分割成宽度相同 的频率小区间，统计固有频率落在各频率小区间内的极点总数；将极 点总数小于阀值的频率小区间内的极点作为计算极点而剔除，剩余的 极点作为物理极点而保留；然后，利用最小方差准则，从上述步骤中 剩下的极点中自动识别各阶模态参数。该识别方法可有效区分计算极 点与结构物理极点，自动识别结构的模态参数，获得机械结构在工作 状态下的动力学特性参数，有效减少模态分析中的人工参与，为机械 结构的在线检

西南大学人工智能学院段书凯教授团队完成的“面向汽车开发和制造领域的智能技术研究与产业化”项目荣获2019年中国产学研合作创新成果一等奖。汽车工业是国民经济的支柱产业，同时也是一个高技术密集产业，涉及到许多科学领域里的新材料、新设备、新工艺和新技术。该获奖项目通过产学研联合创新，以提质增效、节能减排、国产化为目标，为汽车配件生产企业和整车企业进行了系统、全面的基础理论研究和自主技术创新，并进行了产业化应用，解决了汽车制造过程中的生产环境复杂、效率低下、生产节奏不合拍，以及汽车产品中动力传动系统效率低、关键控制技术长期缺失等瓶颈问题，通过该成果的实施，有望显著提升汽车产品设计开发和制造领域的智能化技术，实现该领域的重大创新。

本项目立足渐进成形技术，通过病患部位的CT扫描数据、修复体数字化建模、CAE成形仿真、虚拟装配等过程，实现医疗修复体的数字化、柔性化、个性化的设计制造，具有成本低、周期短、质量高等特点，可有效减少手术时间和潜在风险，且术后外观恢复好。

在风电设备制造与研发领域，浙江运达风电股份有限公司拥有40多年的经验，具备国内最先进的风电机组控制技术，主营大型并网型风力发电机组设计、生产、销售和风电场的运维服务等业务，为全球市场提供风电整体解决方案。现已基本形成以杭州总部为技术研发中心，临平钱江经济开发区、河北张北、宁夏吴忠为生产基地的“一个中心、三大生产基地”的战略布局。多个项目获得省部级技术奖项。开发完成了5MW海上风力发电机组，“1.5兆瓦变速恒频风力发电机组”被认定为首批“浙江制造精品”。 在民爆器材生产领域，浙江新联民爆器材有限公司是浙江省品种最全、凭照产能最大的民爆企业，拥有生产、销售、爆破服务一体化的民爆全产业链，业务涵盖起爆器材、工业炸药、塑料导爆管、导爆管雷管等民爆器材的生产、销售、配送和爆破技术服务，泛民爆产品的生产、销售，以及各类生产资料经营等领域。拥有工业炸药10.9万吨、塑料导爆管1.9亿米、导爆管雷管4300万发生产许可能力。 在军品制造及研发领域，集团重组所属的浙江新华机械制造有限公司、浙江红旗机械有限公司、浙江解放机械制造有限公司等三家军工企业，成立浙江省军工集团，开展枪械、枪弹、工程兵武器装备的研发与生产，为国防事业做出积极贡献。 在高端装备制造领域，集团组建浙江华瑞航空制造有限公司，致力于提供飞机金属及复合材料零件制造、飞机结构部件组装、飞机技术服务、售后服务和飞机零配件维修服务。 在零部件制造及研发领域，拥有绞盘、液压油缸、风机主轴、多路阀等主导产品。

浙江省机电设计研究院有限公司集科研开发、技术服务和产品检测为一体，以产业化、工程化为两翼，建有19个专业实验室，2个省级重点实验室，以专有、特有技术为引领，完成了多项国家和省级重大科研项目。在水泵电机、金属成形、低压电器、环保、厌氧胶等领域专业技术能力处于行业先进水平；机电产品检测领域具有雄厚实力，为国家强制认证指定检测机构、国家工业产品生产许可证检测机构，中国质量认证中心签约实验室，德国TUV莱茵CB实验室，处于国内同类专业实验室前列；同时，积极拓展轨道交通、智能交通、数字公路等新领域。 集团公司贸易分公司、浙江省机械设备进出口有限责任公司、浙江省工业矿产对外贸易有限公司等贸易企业，主要包括成套设备、机电产品、矿产品、高新科技产品的国内外贸易及相关服务。 浙江浙商金融服务有限公司，立足产业链，服务供应链，以客户为中心，推进业务创新，为企业提供专业、稳健、系统的供应链金融服务。

零件与模具的熔积成形复合制造方法及其辅助装置，属于零件与模具的无模生长制造与再制造方法，解决现有方法中，熔融材料流淌、坍塌，以及成形件易开裂、变形和残余应力大、组织性能不稳定的问题。本发明的方法包括模型分层、生成数控代码和熔积成形步骤，在与熔融软化的区域相接触处，安装微型轧辊或微型挤压装置；在进行熔积成形步骤的同时，微型轧辊或微型挤压装置随着熔积区域同步移动，对熔积区域作压缩成形与加工。本发明的微型轧辊，包括左、右侧立辊和水平辊。本发明防止熔融材料下落、流淌、坍塌，避免成形件开裂、减轻或消除残余应力

PET是典型的半结晶型高分子，兼具优异的热稳定性和良好的机械性能，并且因其可降解成单体易于化学回收可作为绿色环保高分子材料，被广泛应用于纤维、薄膜、包装瓶等领域。同时PET是最便宜的工程塑料，具有巨大的市场潜力。研究表明，离聚物与PET的相容性较好，能够有效分散于PET基体中；尤其是嵌段离聚物形成的微相区域不仅为高分子链结晶提供了界面而且还可以增大晶核尺寸，使晶核快速增大到临界尺寸并突破能量位垒，从而促进晶体的生长。