本发明涉及显示技术与人机交互交叉领域，提供基于多模态融合模型的平板显示视觉舒适度预测方法、系统，其中方法包括：步骤一、采集原始图像集，针对每一原始图像，运用生成对抗网络模型将输入的随机序列转换为增强素材，再将增强素材和原始图像按预设比例融合，获得若干新图像；步骤二、采集生理特征和物理特征，获得训练样本；步骤三、基于堆叠集成框架训练多模态融合模型；步骤四、输入测试数据，获得视觉舒适度预测结果。本发明旨在解决平板显示视觉舒适度预测领域高质量标注样本稀缺、单一模态分析耦合关系缺失、场景适配性差的问题。

本发明提供了一种基于机器视觉的铁路散货卸料斗识别与定位方法，涉及铁路散货卸料斗跟踪与定位技术领域。该方法包括：采集目标卸料斗的深度图样本；对深度图样本执行预处理，生成样本数据集；从样本数据集中提取卸料斗的几何特征；将卸料斗的几何特征作为输入，利用CNN进行卸料斗的目标识别与定位训练，得到卸料斗识别模型；将相机捕获到的实时深度图送入卸料斗识别模型进行卸料斗的实时识别与定位，卸料斗识别模型输出卸料斗的三维空间信息和存在概率，将结果传送至控制系统，引导机械臂执行卸料操作。本发明适用于卸料作业中的实时监测，实时精确定位铲斗的当前位置，及时避免铲斗与货舱之间的冲击性损伤，提高卸料的效率与安全性。

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一、设备概述         LG-IRBL02型 并联机器人视觉分拣工作站由机器人工作台、输送带、ABB四自由度并联机器人、末端执行器、视觉系统和辅助模块组成。该装置的主要任务是，机器人通过视觉定位抓取散乱工件进行高速高精度分拣放置整齐工作。该功能可用于来料分拣抓取装盒等工作。 二、技术参数 1、输入电源：单相AC200V～230V(＋10%－15%),50Hz； 2、工作环境：温度0℃～45℃，相对湿度20％～90％RH（40℃）； 3、工作站尺寸：2010mm×900mm×1850mm； 4、操作台：700mm×500mm×1350mm 5、四自由度并联机器人采用ABB IRB360-1/800并联机器人，有效负载1KG，拾料范围800mm。 三、设备组成及功能描述 1、输送带     采用两条输送带，主要完成物料输送，配合机器人对物料进行高速分拣。 2、四自由度并联工业机器人     本工作站采用的四自由度ABB IRB360-1/800并联机器人，有效负载1KG，拾料范围800mm。 3、机器人末端执行器     本工作站的机器人末端执行器即为吸盘。末端执行器安装于机器人末端安装法兰面上，用于随机器人对物料进行高速高精度的分拣。 4、视觉系统     本工作站采用欧姆龙FZ-350智能视觉系统，由视觉控制器、白色光源、视觉相机及监视显示器等组成。用于检测工件的特性，如数字、颜色、形状等，还可以对装配效果进行实时检测操作。通过视觉系统对物料的位姿进行检测，将信号传送给控制系统，控制系统通过计算分析后指令机器人对物料进行分拣。 5、机器人工作台     本工作站中并联机器人、输送带、视觉系统等其他辅助模块均集成于工作台上，布局合理、美观，使用方便。 6、辅助模块     本工作站为了保证物料机器人循环分拣物料，故在输送带另一端配装物料导向装置。 四、设备特点 1、直观性较强：主要设备均采用直接外露的安装形式，结构简单，便于学生拆装。 2、系统性强，贴近实际生产：该实训平台将目前两台典型的高速机器人（3+1轴）和机器人视觉系统有机结合，同时集成传感器、气动元器件等知识，使学生对机电一体化设备有了更直观的认识。该平台模拟了机器人实际应用，缩短学生从教室到工业现场的过度和适应时间。 3、开放性和扩展性强：该平台还可根据自己的教学需要快捷地更换主要设备，通过现场总线实现多种设备的挂接。 4、安全性高：该实训平台配备相应的漏电、过载及短路保护，能够确保操作者的人身安全。 五、实训项目 1、并联机器人的机构组成、工作原理、性能指标认识； 2、并联机器人机械系统的组成； 3、并联机器人正逆运动学分析； 4、并联机器人控制系统的学习； 5、PLC的学习与应用； 6、CoDeSys软件的了解与应用； 7、现场总线的应用； 8、机器人示教编程与再现控制原理与方法； 9、机器人PTP运动轨迹控制方法； 10、机器人视觉系统的认识及操作； 11、机器人的视觉分拣实验； 12、系统故障诊断与维护。

本发明公开了一种色温随时间模拟自然光变化的LED光源照明的方法，首先在控制器中存储一系列不同时间节点和色温对应的LED光源的电流调整方案，控制器通过接受时钟的时间信号，并将时间信号和时间节点进行比较，然后提取相应的电流调整方案控制LED光源的电流，或者是手动选择色温，控制器根据该色温对应的电流调整方案，控制LED光源的电流，从而模拟自然光色温的变化，使LED照明模块的合成光具有较高的显色性。本发明还公开了一种色温随时间模拟自然光变化的LED光源照明的装置。

受国家自然科学基金资助，自1990年开展该研究工作，已形成专利产品——红外热成像装置。济南钢铁集团总公司和北京科技大学于1999年6月签定了本项目的技术开发合同书，共同开发这一具有明显技术经济效益的新型烧结工况信息获取与智能化处理系统。该项目已于2000年12月通过验收。 系统所涉及的主要技术包括：红外热成像、红外测温、图象抓取与处理、图象分割、特征变量的提取和选择，适应于烧结矿红外图像的滤波方法、以及烧结矿FeO含量和转鼓指数在线推断的数学建模，其中红外热成像技术及测温技术为国家专利技术。 系统采用近红外成像技术，可以采集高温工业窑炉的工况图像，通过计算机图像采集转换成数字图像，在获得模拟和数字图像的同时，可通过视频缆和网络进行图像的传输，并可根据应用厂家的需求，任意或同时测取点、线、面的温度。在此基础上可根据厂家的要求，进行烧结矿的在线质量推断。 该系统由两部分组成： 红外热成像装置：提供清晰的工况图像。红外热成像计算机视觉检测及信息处理系统：红外热成像装置与计算机连接后，通过图像采集获得生产工况的数字图像，经处理构成红外热成像计算机视觉检测和信息处理系统