配完成，效率低、周期长且模具工作型面表面质量无法保证。本成果在深入分析了影响大型汽车覆盖件模具凸凹模工作型面贴合率影响因素的基础上，研究提高贴合率的数字化分析与设计方法，建立了基于汽车覆盖件拉延减薄和模具在成形力下的弹性变形量耦合的精细模面设计方法。利用基于型面变形补偿的汽车覆盖件模具型面设计系统及方法后，调试周期缩短了30%，大大的提高了模具工作型面调试效率，缩短了模具的制造周期，创造了良好的经济效益，提升了企业核心技术能力的同时提高了企业的竞争力。本项目的研究成果已经成功在多家大型汽车覆盖件模具企业进行了大量的工业化应用，已为国内外知名汽车公司的大型覆盖件模具项目提供了高质量的模具。项目对改变我国汽车高档模具主要依赖进口的现状、促进天津市装备制造业的发展具有重要意义。

项目研究的背景及用途:通过无线网络建立社区保健网是适合我国国情 的，首先，我国的服务业是尚待开发的国家，特别是医疗保健工作目前还很难做 到服务到家庭。而在家庭中，保健工作又是十分重要的，如老人的日常护理、孕 妇、胎儿、婴儿、幼儿的保健及健康咨询，长期需要护理慢性病患者。 系统的建立，可使疾病的诊断的触角伸向家庭。在一定意义可以说，在 家里得到了与医院一样的诊断。“网络”的运行，可加速慢性病防治的信息化监 测、管理;可有效地实施慢性病(心脑血管病、高血压、糖尿病等)的家庭医疗监护、 防治指导及其急性发病(急性心肌梗塞、脑卒中等)的预测，发现和施救:促进意在 提高基层医疗水平的会诊、教学和电子病历系统的形成;加速实现世界卫生组织 提出的“家庭健康保健目标”。 技术原理及流程:该系统以专家诊疗系统为中心，一端为家庭终端，该 终端应设计成包括生理信息接收、存储、发送-接收装置。另一端为社区医疗站 或卫生院(地段医院)系统，它是基于小型计算机的接收系统，中间通过无线公用 通讯网传输，并可与市(区)级医院-网络中心链接，进行信息交换。 市场分析及效益预测:本项目完成时，由于它直接面对家庭，因此有很 大的市场，按每台纯利润 1000 元计算，年产 1 万台计，可产生的效益是可观的。 社会效益:随着人类进步和步入老龄化社会的现实，广泛用于社会与家 庭的日常疾病预防、生理指标监测，功能恢复等简易、准确、轻便的仪器将是替 代家政服务，减少社会压力的重要手段。 

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。    

一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出，近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升，而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想，这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题，我们基于吉布斯分布采样优化计算，提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法，引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案，并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片，以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的，主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作，并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问，从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究，先后主持国家自然科学基金项目五项，其中与神经网络研究内容相关的有两项，分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号：69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号：60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下，我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外，厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴，并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议，可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样，在学校211 和985 经费的支持下，本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科，有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后，已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴，也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下，厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年，本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来，基于该平台，每年合作项目经费近百万，同时还完成了多项横向合作项目：面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等，培养了大批优秀的硕士毕业生；厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之，不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看，本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验，以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定，课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。

①基于海洋微藻多糖筛选，建立了海洋微藻多糖的分离纯化工艺 从10种海藻微藻中，筛选到多糖含量较高的四爿藻4种海洋微藻。进一步，建立了它们多糖的热水浸提法和微波萃取法工艺，初次发现2种提取方法在它们多糖提取中的优劣。在此基础上，测定多糖结构、硫酸基和糖醛酸等活性基团含量，筛选到球等鞭金藻和小球藻多糖。随后，初次建立了它们多糖的分离纯化工艺，制备到5种新的纯多糖。这些纯多糖具有中等强度的体外抗氧化和抗菌活性，填补了国内外研究空白。 ②建立了抑藻活性物质的筛选方法，建立了7种大型海藻抑藻活性物质的分离纯化工艺 从40种大型海藻中筛选目标物，获得浒苔等7种大型海藻。在此基础上，建立了它们抑藻活性物质的分离纯化工艺，填补了国内外研究空白，并制备到52种，其中50种是初次从大型海藻中分离得到。进一步，研究了42种抑藻活性物质对7种赤潮微藻的抑藻活性。针对每种赤潮微藻，获得了1种以上的比重铬酸钾更有抑藻优势的活性物质。

提出了基于远程脑的服务机器人控制体系和结构；将远程脑服务机器人技术应用于传染病隔离病房，避免医护人员与患者的交叉感染；应用蚁群算法实现了机器人行进过程中的路径规划；识别脑电信号中的电位模式，提取相应的α波特征参数作为实现大脑与外界交流和控制的接口命令；研制了利用α波阻断特性控制外部服务机器人运行的脑机接口系统，实现了脑电信号对服务机器人的实时控制。 成果应用领域: 康复、医疗、社区服务等领域。 预期效益：在抗击“非典”或将来可能发生的高传染性流行性疾病等方面，具有突出的社会效益和明显的经济效益。

干细胞移植为急性心肌梗死治疗提供了一条新途径，骨髓/外周血单个核细胞、骨髓间充质干细胞、内皮祖细胞移植均可用于治疗急性心肌梗死。项目组培养毕业博士、硕士研究生10余名，12篇论文在国际权威医学期刊发表（3篇论文影响因子大于7.0）；系列工作提高了相关临床工作人员的诊治技术水平，取得了巨大的社会、经济效益。成果包含的相关技术方法和路线有着极大的临床应用前景。

本项目核心技术获中国轻工业联合会科学技术进步奖二等奖。 1、项目简介 本项目所指复杂装备主要为复杂动力机械装备及其关键零部件，如汽轮机、369 压缩机等。 本项目针对复杂装备制造企业技术准备时间长、效率低、制造过程模式自动 化程度低、协调能力差、信息共享度和集成度不高、信息孤岛现象等实际情况， 研发了集数字化设计、制造和智能化监控管理为一体的设计制造管理系统。项目 重点突破了复杂装备智能化制造过程和工艺参数优化、工艺工装设计自动化、数 控机床生产的数字监控管理智能化、基于短距离无线通讯(Zigbee)技术的生产信 息双向传输、自适应在线排产优化等关键技术，为研发设计制造集成管理系统提 供了技术支撑。 2、创新要点 （1）将开放式装配建模技术应用于产品的研发中，创立了模型的 UML 表达 方式、装配体特征、装配配合公差分析和系统的装配层次分析等，完成了产品的 结构设计、零件与装配的联动设计、装配仿真分析，并建立了产品及其关键部件 的数字样机。开放式装配建模方法更有效地指导产品由整体构思到样机设计的整 个过程。 （2）提出了面向数字化预装配的分层干涉检测算法，该方法把干涉检测过 程分为粗检测、半精检测、精确检测三层，通过逐层检测，大大加快了干涉检测 的速度，提高了检测的精确度，有助于预装配中优化装配序列的快速生成。 （3）基于虚拟产品开发管理技术 VPDM，研究并解决了机械装备虚拟数字样 机开发中的数据交叉、耦合和冗余问题； （4）基于工程知识和多视觉特征模型，提出了一种装配优化序列规划方法。 利用直接装配关系图表达产品几何信息、设计信息、制造信息和装配信息等，通 过产品特性和操作环境的评价因素，构建装配先后关系，从可行装配序列中选择 最优装配序列，更好地帮助设计师完成装配设计并做出正确决定。缩短了产品研 发时间，保证产品准时投放市场。 3、效益分析 目成果广泛应用于多家装备制造企业，其中 4 家企业利用该技术提高生产效 率 20%~30%，按时交货率从 63％左右提高到 90％以上。近三年企业总计新增利 润 6.1663 亿元，新增税收 3.3804 亿元，新增销售 28.058 亿元。减少了 80%以 上的生产管理人员 4、推广情况（已推广企业） 本项目成果已在无锡透平叶片有限公司、无锡压缩机股份有限公司、江苏南370 方机电股份有限公司、无锡市安迈工程机械有限公司等生产企业得到成功应用。 授权专利： 1.数控机床刀具的在线管理方法 201010129780.1 2.车间加工设备群加工运行优化的方法 200910031198.9 3.数控机床监控方法 201110430626.2

1 成果简介 服装安全与信息安全、食品安全一样是每个国家战略关注的核心之一，儿童 着装的安全性又是重中之重。本项目基于儿童身心特殊性，及交互式设计理念， 拟对儿童智能服装的研发模式进行系统、深入的探讨，提出一套切实可行的理论 模型。首先，本项目将对消费者关于儿童安全服装的需求进行收集和分析，并对 智能元件与人体的交互方式及各自的特性进行深入研究。通过对儿童身心安全、 服用舒适等多方面需求的掌握，结合智能元件的性能，探讨智能可穿戴设备与儿 童安全服装的结合方式，提出兼顾功能及美感的设计原则与方法。同时，通过对 可穿戴装备与移动终端通信技术的分析，提出从单一式交互到多设备共联的思想， 建立基于能源优化配置和高效率信息传输的多交互式儿童智能服装研发模型。本 项目会为相关的研究人员提供具较高可操作性的指导规范，对庞大的中国童装消 费市场结构改善会有积极影响。 2 关键技术及产品 关键技术： (1) 根据着装者（儿童）的身心特点，从服用性能，信息交互性能，智能 元件的效能等方面分析智能安全童装的多维度需求，作为本课题的重要研究基 础。 (2) 从儿童的身心需求出发，探讨智能安全模块与儿童服装结合的设计规 则。 (3) 根据智能安全童装的功能性需求，从信息共享，协同监护的角度，探讨 建立智能服装与控制终端之间多交互式信息网络的基本框架。 (4) 以产业化为目标，提出一整套适应性强、可操作性高的智能安全童装研。 形成产品： 形成儿童定位安全、儿童 VR 图案、儿童感温变色、儿童趣味结构等多种功 能性服装，同时也开发了相关的老年人等功能性服装。 3 知识产权及项目获奖情况 本课题在智能交互童装的新产品生产方面已合作申请发明专利 12 件，授权 1 项发明专利及 1 项计算机软件著作权，发表 6 篇高水平研究论文，获省部级以385 上相关奖项 6 项。 4 项目成熟度 该研发成果已经初具规模的投入实施运作，直至 2018 年 5 月年，其营业收 入已经达到 1800 万元，净利润达 675 万元，预计 2018 年底公司资产总额上升到 8000 万元；营业收入增长到 2800 万元；净利润达 850 万元，产品将给企业带来 可观利润，并拓宽占领新消费市场。该项目的推广对本行业相同企业具有很强的 借鉴意义。 在带来丰厚的经济效益同时，该项目研发成果还打造流行与市场实用性相结 合的现代智能儿童交互服装品牌，以塑造强有力的安全智能童装形象，拓宽企业 利润增长空间。在传统童装设计中，以产品实用性为根本。而现代童装设计中， 将科技提升至等次于品牌实用性地位，通过现代科技优势与童装流行趋势结合， 最终消除穿戴者在生活中出现的各类因服装穿着所引起的安全隐患。以此从侧面 突显品牌的地位与形象，为企业利润的再创添加新途径。 5 投资期望及应用情况 成果在行业内具有一定的先进性，已经在江苏雅鹿男装、无锡林科、常州雪 奈利等多家企业得到良好应用。 

陕西彬长矿业集团有限公司、中煤科工集团西安研究院和西安科技大学针对矿井冻结法施工解冻后冻结孔环状空间垂向导水导致的解冻水害，首次提出了在有利地层施工环形措施巷，并结合插管引流注浆，截断环状导水通道的方法，并对设计理论基础、施工工艺、施工安全、过程监控等关键技术进行了深入研究，得出了系统的研究成果，为解决基岩冻结法施工解冻水害治理问题提供了新的思路和方法。该成果经陕西省科技厅鉴定为国际领先，并获得陕西省科学技术一等奖，申请专利 3 项。该成果在陕西省彬长集团胡家河矿井主立井全深冻结施工解冻后水害治理工程中得到成果应用，治水效果良好，取得显著的经济和社会效益。