国通北斗致力于中国自主独立研发的北斗卫星导航系统的研发、运营与服务。 北斗卫星导航系统由空间段、地面段和用户段三部分组成，可在全球范围内全天候、全天时为各类用户提供高精度、高可靠定位、导航、授时服务，并具短报文通信能力。 北斗卫星导航系统的建设与发展，以应用推广和产业发展为根本目标，不仅要建成系统，更要用好系统，强调质量、安全、应用、效益。北斗卫星导航系统的建设、发展和应用将对全世界开放，为全球用户提供高质量的免费服务，积极推动卫星导航技术与产业的发展。北斗卫星导航系统可独立为全球用户提供服务。 北斗卫星导航系统已覆盖整个亚太地区并逐步为“一带一路”沿线国家提供基本服务，2020年将形成全球服务能力。

青岛科恩锐通信息技术股份有限公司，是由“青岛市杰出青年”、“山东省五四青年奖章”获得者万滨创办，主要从事无线通信、GPS卫星定位、红外热像、图像识别等产品及系统的设计、开发、集成和销售的高新技术企业和整体方案提供商。 青岛科恩锐通信息技术股份有限公司秉承“科学管理、技术创新、开拓进取、优质服务”的经营理念，严格遵照GB/T19001-2008 ISO9001_58_2005IDT国际质量认证标准，以高新技术研发为核心，以规范、标准、专业、完善的系统服务体系为依托，不断为客户提供拥有自主知识产权的系统解决方案。公司是青岛市的高新技术企业，拥有自己独立研发的多项软件著作权、专利、发明等知识产权。 青岛科恩锐通信息技术股份有限公司是美国MOTOROLA公司的战略合作伙伴。并自主设计开发有TRBOSTAR系列便携式数字无线应急通信系统（专利）、数字无线通信调度系统、350兆警用无线通信系统、同频同播无线通信系统以及分布式数字短波集群通信系统。公司与全球大的红外热像仪和无线通讯系统厂商长期保持密切技术合作，通过自主创新、自主设计，研发了多种红外热像识别产品，这些系统是多领域、多学科、多专业的高度集成，是引进消化吸收再创新的集中体现，是长期技术积累的结果。 公司为适应业务高速发展需要，高薪诚聘有识之士，共谋发展！公司提供优厚的福利待遇、免费的培训学习机会、广阔的提升的发展平台。

一种树径生长量的自动测量装置，通过无线网络节点远程监测装置实现实时监测树径的实时生长量和生长状态；包括装置固定模块和测量模块；装置固定模块将测量模块固定于树干上需要测量树径变化量的位置上；测量模块包括带有弹簧的直线位移传感器、测头端滑轮、转向滑轮、导向滑轮、无弹性细钢丝绳、卡头和测头端滑轮与带有弹簧的直线位移传感器的连接部分；无弹性细钢丝绳通过转向滑轮、导向滑轮和测头端滑轮后，无弹性细钢丝绳环抱于需要测量树径的位置上，通过卡头将无弹性细钢丝绳两端卡紧；根据带有弹簧的直线位移传感器的位移量来确定树径生长的变化量。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

项目成果/简介:一种树径生长量的自动测量装置，通过无线网络节点远程监测装置实现实时监测树径的实时生长量和生长状态；包括装置固定模块和测量模块；装置固定模块将测量模块固定于树干上需要测量树径变化量的位置上；测量模块包括带有弹簧的直线位移传感器、测头端滑轮、转向滑轮、导向滑轮、无弹性细钢丝绳、卡头和测头端滑轮与带有弹簧的直线位移传感器的连接部分；无弹性细钢丝绳通过转向滑轮、导向滑轮和测头端滑轮后，无弹性细钢丝绳环抱于需要测量树径的位置上，通过卡头将无弹性细钢丝绳两端卡紧；根据带有弹簧的直线位移传感器的位移量来确定树径生长的变化量。

本发明公开了一种自动钻铆机的插钉压铆单元，所述插钉压铆单元包括壳体，该壳体的外侧安装有驱动模块，该驱动模块包括用于提供插钉压铆单元作业时所需动力的驱动电机；壳体内设有进给模块，该进给模块包括与驱动电机相连并转动安装在壳体内的滚珠丝杠副，该滚珠丝杠副中的丝杠螺母座背向滚珠丝杠副和驱动电机连接处的一面固定有伸出壳体外侧的伸缩柱，伸缩柱背向丝杠螺母座的一端固定有用于作业的上铆模；所述壳体上还设有通过检测进给模块的轴向载荷和伸缩柱的轴向位移的检测模块。本发明具有结构紧凑、反馈精确、安全性和可靠性高以及适应性好的特点。

本发明公开了一种自动化螺旋铣孔装置及其方法。装置包括底座、主轴滑座、外偏心套筒、内偏心套筒、力矩电机、圆光栅、电主轴、压脚、工业相机、直线光栅、4个激光距离传感器、伺服电机、滚珠丝杠副、同步带等；其中，内、外偏心套筒的内、外轮廓的轴线采用偏置设计，内偏心套筒安装在外偏心套筒内部，外偏心套筒的内轮廓轴线与内偏心套筒的外轮廓轴线重合。本发明通过控制内、外偏心套筒间的相对转角实现刀具径向偏置；主轴进给采用双光栅反馈，保证锪窝深度的精确性；采用工业相机检测工件上的预制孔位置，通过4个激光距离传感器检测制孔位置的法矢，与工业机器人、数控机床等自动化数控装备配合使用，可实现高精度、高效率的自动化制孔。

热轧过程自动化控制系统（L2）主要任务是对热轧全线的生产工序进行实时跟踪、数据采集和工艺参数优化，获得满意的产品尺寸精度和各项性能指标。 成功的热轧过程自动化控制系统应该达到三个要求：控制系统运行稳定、功能设置灵活实用、产品质量控制精确。 控制系统能否运行稳定主要取决于计算机硬件系统的合理配置以及中间件和应用软件的结构设计及编程质量。 功能设置的灵活实用主要体现在控制系统的功能和接口是否可以很好地适应热轧各种不同的生产工艺要求和关键参数控制，以方便工艺技术员实现产品和工艺开发。 产品质量要控制精确，关键在于设定计算所涉及的数学模型、控制策略、自适应算法等。 高效轧制国家工程研究中心在大型热轧自动过程控制系统进行了多年的研究和开发，承担并且完成了国内许多热轧工程项目，积累了丰富的现场经验和各种成熟的解决方案，能够完成从系统设计﹑软件设计、编程调试﹑现场服务﹑到开工投产的全过程。本项目的主要内容包括： 硬件和系统软件：所选用的基于PC服务器的过程控制软硬件系统已经在多家大型热轧工程项目中成功应用，系统稳定性经受了现场长时间的严格考验。 支持软件：中间件（Middle Ware）是过程自动化系统的核心支撑软件，即应用软件的开发平台和运行环境，本项目采用的中间件PCDP（Process Control Develop Platform）是由高效轧制国家工程研究中心自主研制开发的，具有完全知识产权。 应用软件：高效轧制国家工程研究中心提供的过程自动化应用软件涵盖了热轧的各项控制功能：初始数据管理、轧件跟踪、轧制节奏、设定计算（预计算、再计算、后计算、模型自适应）、通信管理、测量值处理、HMI画面管理、历史数据管理、报表管理、轧辊数据管理、模拟轧钢等。 数学模型：高效轧制国家工程研究中心能够提供如下数学模型： (1)自动燃烧控制模型，(2)轧制节奏控制模型，(3)轧制温度模型〔空冷温降、高压除鳞温降、形变热、轧件与轧辊接触时的传导温降等〕，(4) 轧件变形模型〔变形抗力、轧辊压扁、轧制力和轧制力矩等〕，(5)自动宽度控制模型，(6)板形设定和控制模型，(7)终轧温度控制模型，(8)卷取温度控制模型，(9)卷取设定模型，(10)平面形状控制模型，(11)控温轧制模型，(12)轧制规程优化模型 本项目适用于所有新建的、已有的热轧厂(常规的热轧厂，薄板坯连铸连轧厂, 中厚板厂)。