由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

深圳国际研究生院王兴军教授团队研发出一套穿戴式智能化隔离监测系统和一套高通量非接触式大规模疑似病患筛查系统。 “自动隔离监测系统”采用可贴身佩戴的体温传感器，轻巧方便，可以佩戴于额头或腋下等部位，可实时对体温进行采集。采集的数据通过网关或手机传至云服务平台进行数据整合和数据可视化，当出现数据不正常或出现被隔离者离开监测区域时，系统都会进行报警。对于在隔离期内生理数据正常的人员，可以在一定时间之内不用重复测量，避免重复检查。 “高通量非接触式大规模筛查设备”可以放置于火车站、地铁站、海关等人流密度较高的区域，利用红外热成像设备和可见光采集设备，搭配智能算法，可以实现在高人流密度区域同时对多人非接触式地、即时地采集体温和血氧数据，及时筛查出疑似患者，预防输入性病例。采集的数据将上传至云平台，用于进行公共卫生数据统计和数据交互。相关数据还能直接对接到卫生部门，方便进行后续的跟踪观测、诊断治疗。上述两套系统可以为疫情隔离监测和大规模排查筛查提供全覆盖的服务，犹如“防疫天眼”，产品正在加紧研发。

输电线路以及电力光缆除了要承载自身重量的机械力作用外，运行条件恶劣，不仅需要穿越高海拔、多积雪、重覆冰的地区，还会受到恶劣天气如大风、雷击等环境因素的影响，因覆冰、舞动以及雷击等因素引起的输电架空线路跳闸或停运故障频频发生，影响了电力系统的安全稳定运行。因此，对电力传输线进行安全健康在线监测、及时发现故障并发出预警尤为重要。

由本团队研制开发的便携式大范围三维场景全景重构与智能监控系统是用于移动机器人、环境监控、灾难救援等领域的三维环境感知、建模与监控的最新一代产品。本产品由自主研发的硬件设备和专用配套软件两部分构成。本产品还可与视觉传感器配合使用，并基于自主专利技术实现三维激光数据与视觉数据的像素级融合，从而基于RGB-D数据实现大范围三维场景的建模与重构。该成果属于自主创新成果，技术性能达到国际先进水平，填补了国内空白。本产品利用自主研发的高精度旋转云台，可实现360度全景激光测距数据实时采集与处理、多

XM-SX-IIIA便携式中医舌诊仪   XM-SX-IIIA便携式中医舌诊仪（中医舌象智能辅助诊断系统）是采用数据挖掘技术、机器视觉技术相结合的产品，该产品安装简单、操作方便、安全可靠、配置灵活，既能用于各大中医药大学舌象相关的教学、科研，又适用于医生舌诊的辅助分析，适用范围较广。   一、主要功能： ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄，操作简单，图像清晰，完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原，使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节，使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下，采用摄像头获得舌像信息，对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取，由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断，给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 内置消毒灭菌装置，操作前使用，避免交叉感染。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。   二、主要特点： ■ 系统具有自主学习功能，通过不断学习，有效提高系统自主诊断准确性。 ■ 支持自动分析，且允许人工修正，提高诊断的准确性。 ■ 准确分析舌质、舌苔等，并直观显示结果。 ■ 支持初诊、复诊分离，实现便捷就诊。 ■ 支持多关键字的查询统计。 ■ 支持诊断分析报告打印。 ■ 用户权限管理，提高安全性。 ■ 自动对焦（即自动舌体捕获）。 ■ 灯光控制功能。   三、软件功能： ■ 用户权限管理，提高系统安全性。     ■ 病理、临床库可以持续更新，具备学习能力，且具备自动提取舌体，自动分析舌体、自动分析后手动调整等功能，提高了学习的准确度。 ■ 快捷的初诊、复诊入口，操作方便、快捷。 ■ 功能强大的视频分析能力，既可实时诊断，又可能根据需要进行人工调整。 ■ 灵活多变的查询统计能力，数据分析能力。 ■ 病例学习：单击主界面中的“病例学习”选项，进入学习界面，包括读取、保存、舌体轮廓提取、特征提取、自动提取控制、量化数据显示、舌象特征录入、临床意思录入、饮食指导及用药建议录入等选项，学习与分析过程，采用人机交互的方式。 ■ 自动获取：单击自动获取按钮，如果参数正确，舌体提取成功，若存在不足，可通过自动提取控制中的进度条及取反控制框选择来进行控制。 ■ 特征提取：为了便于分步处理，此处特征提取分步骤完成，分别舌质特征、舌苔特征、齿痕特征、裂纹特征、瘀斑特征以及点刺特征。点击某功能按钮后，相关特征将被量化，以舌质为例加以说明。比如，单击舌质特征、舌苔特征按钮后，数据结果自动分析结果。 ■ 人工绘制：对于某些来自于其他途径的图片，会存在自动获取舌头错误的情况，此时可以通过人工绘制来完成。单击“人工绘制”后，在图像显示区域，单击右键将出现菜单，包括选中舌体、勾画轮廓和撤销。其中选中舌体仅需在舌头四周点选四个点，单击“绘制完成”后再自动识别完成；勾画轮廓则是按住鼠标左键后通过拖动完成绘制，绘制完成后单击“绘制完成”便实现舌体提取。撤销可以对绘制过程觉得不满意的地方进行撤销，最多支持5步撤消。

软件主体根据自己的信任信息建立信任关系，避免了使用证书交换导致信任协商变得复杂繁琐；不需要合作的主体每次交互都重新建立信任关系。

复杂信息系统人机交互数字界面已成为操作者获取信息、知识推理、判断决策的重要手段和操作依据。复杂信息系统人机交互界面在军事、信息安全、地理交通等诸多重要领域发挥着不可替代和非常重要的作用。该项技术首次综合信息编码、生态界面、认知摩擦、认知负荷和态势感知等关键理论和技术，构建了复杂系统信息流的功能结构模型，分析了复杂系统要素之间的层次结构和内联属性的复杂特征，提出了复杂系统“界面信息-视觉认知”映射模型的知识表征与规则推理，揭示了复杂系统数字界面从视觉信息认知到行为决策之间的映射关系，建立了复杂系统数字界面信息区块布局的空间与结构约束机制。本项技术首次融合脑电、眼动等多维度生理测评技术，提出了复杂信息系统数字界面的可用性评估体系。通过高时空分辨率的脑成像技术与眼球追踪技术相结合，共同揭示了人类在复杂系统数字界面认知各阶段的认知特性，分析了认知失误、认知困难等问题的生理学根源。该技术基于脑电ERP、眼球追踪等多维度融合的生理测评方法，对设计优化方案进行可用性评估，由此提出复杂信息系统数字界面设计的量化评估体系，提出了可实施的复杂系统数字界面设计优化方案。项目成果已成功运用到海、陆、空、航天等信息化装备上，全面提升了信息化装备的人机交互水平，保障了信息化装备整体性能和水平的充分发挥，提高了信息化装备操作绩效。取得突出成绩。应用前景广阔。