简单介绍： 大小鼠水迷宫视频分析系统实验是一种强迫实验动物（大鼠、小鼠）游泳，学习寻找隐藏在水中平台的一种实验，主要用于测试实验动物对空间位置感和方向感（空间定位）的学习记忆能力。被广泛应用于学习记忆、老年痴呆、海马/外海马研究、智力与衰老、新药开发/筛选/评价、药理学、毒理学、预防医学、神经生物学等；大小鼠水迷宫视频分析系统是医学院校开展行为学研究尤其是学习与记忆研究的优选经典实验。 详情介绍： 技术参数： 1、水池材质:304不锈钢/PVC材质 2、加热功率:2000瓦 3、温度波动度:±1℃   4、大鼠水池规格:直径150cm，高60cm,  尺寸可定制 5、小鼠水池规格:直径120cm，高40cm    ，尺寸可定制 6、大鼠站台规格:直径12cm，高度在20～35cm之间    7、小鼠站台规格:直径8cm，高度在20～35cm之间 8、水池带轮子，可随意移动位置 9、摄像针频速率:28/30贞600X，  10、摄像分辨率:640×480    11、摄像机类型:2.8~12mm自动变焦 12、加密狗类型:USB2.0接口 13、视频采集模块:USB视频采集卡 14、信号传输方式:信号电源一体线10米 15、文档式保存方式，使多人使用不相互影响、可进行离线分析、轨迹回放，进行对比、分析数据可导入Excel,轨迹图自动生成 16、软件分析指标：      总路程（总活动度）、总时间、潜伏期、平均速度、上台时间、上台前路程、上台前速度、一象限活动路程、一象限活动时间、**象限活动路程、**象限活动时间、第三象限活动路程、第三象限活动时间、第四象限活动路程、第四象限活动时间、中心活动路程、中心活动时间、周围活动路程、周围活动时间、站台周围范围I活动路程、站台周围范围I活动时间、站台周围范围II活动路程、站台周围范围II活动时间、站台周围范围III活动路程、站台周围范围III活动时间、站台周围范围IV活动路程、站台周围范围IV活动时间、站台穿越次数、初始角、搜索策略等指标    

本发明公开了一种基于深度学习与双目立体视觉的飞机线缆支架识别与参数获取方法，结合双目立体视觉，进行飞机线缆支架的参数获取，将飞机线缆支架的种类和参数信息自动存储到数据库中，与标准数据库文件进行比对，调用对应飞机线缆支架的安装工艺文件供装配人员使用，实现了飞机线缆支架的种类和参数自动化识别以及自动调用安装工艺文件。

本发明公开了一种基于六维力传感器和双目视觉的机器人打磨装置及打磨方法，打磨装置包括机械臂、传感器固定座、六维力传感器、工业相机、柔性连接件、电机固定座、打磨电机和双轴加速度传感器；六维力传感器通过传感器固定座与机械臂的末端关节固定连接；六维力传感器通过柔性连接件与电机固定座柔性连接，打磨电机安装在电机固定座上；工业相机对称设在柔性连接件的两侧；双轴加速度传感器分别设在机械臂的末端关节和打磨电机上。打磨方法包括步骤1，深度点云图生成；步骤2，打磨时机控制；步骤3，PI控制打磨和步骤4，机械臂位置补偿。本发明简单稳定，易于控制，打磨效果好，效率高；同时，还能补偿打磨过程中的位置偏移，提高加工质量。

本发明公开了一种基于计算机视觉的浮桥线型自动控制系统，包括岸基控制端和数个浮船控制端，岸基控制端设置于河岸，岸基控制端包括摄像头、图像采集卡和工业计算机，浮船控制端分别设置于各个浮船上且位于同侧，浮船控制端包括位于浮船上的标靶、环境数据采集单元和用于驱动浮船移动的驱动单元，摄像头用于监控并捕捉数个浮船上的标靶图像，并由图像采集卡将图像转换为数字信号传输给工业计算机，工业计算机用于分析图像并判断浮桥线型偏差是否超过预设阈值，并根据判断结果控制环境数据采集单元采集信息，工业计算机分析后控制驱动单元驱动浮船移动调节。本发明实现了浮桥线型的自动监控与调整，提高调整效率和准确性，增强浮桥稳定性和安全性。

一、产品概述 1、本设备以工业机器人与机器视觉为核心，将机械、气动、运动控制、变频调速、PLC控制技术有机地进行整合，结构模块化，便于组合，实现对不同物料进行快速的检测、组装。为了方便实训教学，系统进行了专门的设计，可以完成各类机器人单项训练和综合性项目训练，可完成各类机器人单项训练和综合性项目训练。可以进行六轴机器人示教、定位、抓取、装配、入库等训练， 2、包含六自由度工业机器人、智能视觉检测系统、PLC控制系统及一套供料、输送、装配、仓储机构，可以实现对工件分拣、检测、搬运、装配、存储等操作。 3、该平台各组件均安装在型材桌面上，机械结构、电气控制回路、执行机构相对独立，采用工业标准件设计。通过此平台可以进行机械组装、电气线路设计与接线、PLC编程与调试、智能视觉流程编辑、工业机器人编程与调试应用等多方面训练，适合职业院校、技工学校自动化类相关专业《工业机器人与控制技术》、《自动化技术》等课程的实训教学，适合自动化技术人员进行工程训练及技能比赛。 二、技术性能 输入电源：单相～220V±10% 50Hz 工作环境：温度-10℃～+40℃  相对湿度≤85%（25℃）  海拔＜4000m 装置容量：＜1.5kVA 实训平台尺寸：1500mm×880mm×1400mm 安全保护：具有漏电保护，安全符合国家标准 三、设备结构与组成       该实训平台由ABB IRB910SC型四轴工业机器人系统、欧姆龙智能视觉检测系统、可编程控制器（PLC）系统、供料单元、输送单元、供料废料暂存单元、加工废料暂存单元、工件组装单元、仓库单元、各类工件、型材实训桌、型材电脑桌等组成。    1、ABB IRB910SC型四轴工业机器人系统     由机器人本体、机器人控制器、示教单元、输入输出信号转换器和抓取机构组成，装备气动手爪、可对工件进行搬运、装配、拆解等操作。 （1）机器人本体由四自由度关节组成，固定在型材实训桌上，具有4个自由度。 （2）最大的工作半径为450mm （3）最大负载6kg （4）机器人示教单元有液晶显示屏、使能按钮、急停按钮、操作键盘，用于参数设置、手动示教、位置编辑、程序编辑等操作。 2、欧姆龙智能视觉检测系统       配备一套欧姆龙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I/O电缆连接到PLC或机器人控制器，也支持串行总线和以太网总线连接到PLC或机器人控制器，对检测结果和检测数据进行传输。 3、西门子可编程控制器单元       配备西门子S7-1200 CPU1214C AC/DC/RLY可编程控制器，自带以太网通讯模块、数字量扩展模块控制机器人、电机、气缸等执行机构动作，处理各单元检测信号，管理工作流程、数据传输等任务。     4、RFID数据传输系统     采用西门子RFID数据传输系统，安装在环线输送单元的左端圆弧处，电子标签已埋在工件内部，检测距离为40mm。当工件从环线输送单元经过左端圆弧处时，RFID检测系统可以准确地读取工件内的标签信息，如编号、颜色、高度等信息，该信息通过工业现场数据总线传输给PLC，用来实现工件的分拣操作。 5、供料单元  由料斗、回转台、导料机构、工件滑道、开关电源、可编程序控制器、按钮、I/O接口板、通讯接口板、电气网孔板、直流减速电机组成，主要完成将工件从回传上料台依次送到检测工位。 6、输送单元       包含一套交流调速系统，由三菱D720变频器、三相交流电机、传送带、光纤传感器等组成，安装在型材实训桌上，用于传输工件。 7、工件组装单元 由工件光纤传感器、加工台、气缸、小物料等组成，安装在传送带上，用于装配工件。 8、仓库单元 由铝型材和机玻璃组成3×3库体组成 9、废品暂存仓 安装在型材实训桌上，分别对供料异常物料暂存，对加工异常物料暂存。 10、触摸屏 7寸，是一套以先进的Cortex-A8 CPU为核心（主频600MHz）的高性能嵌入式一体化触摸屏。 四、实训项目 1.机器视觉系统的原理、使用和调试 2.六轴工业机器人系统的原理、使用和调试 3.六轴工业机器人坐标系统和机器视觉坐标系统标定及相互转换 4.工业机器人与机器视觉系统综合应用的安装与调试 5.机器视觉系统模板设置、编程与调试 6.通过示教单元手动调试工业机器人 7.通过示教单元设置、修改各控制点坐标 8.通过示教单元编写、修改工业机器人程序 9.机器人追踪坐标整定 10.工业机器人系统的软件二次开发编程 11.智能视觉图像输入编辑与调试 12.智能视觉结果给出编辑与调试 13.智能视觉颜色比对测量 14.智能视觉编号比对测量 15.智能视觉尺寸比对测量 16.智能视觉角度测量 17.智能视觉系统与工业机器人综合应用 18.PLC程序编程与调试 19.智能视觉系统与工业机器人综合应用 20.变频器与交流电机主电路的连接 21.变频器面板的参数设置与操作 22.变频器面板控制交流电机调速 23.通过变频器外部端子控制电机启停 24.气动方向控制回路的安装 25.气动速度控制回路的安装 26.气动顺序控制回路的安装 27.气动系统气路的连接 28.磁性开关的位置调整 29.气动系统调试 30.RFID数据读写编程与调试

复杂非线性滞后动力系统分析与综合问题是控制领域研究的热点和难点。本项目主要取得如下创新成果： 1、非线性滞后动力系统的鲁棒控制。主要研究状态信息延迟下非线性系统的鲁棒控制问题。通过构造李雅普诺夫函数和泛函，很好地解决了一直以来困扰控制领域的严格反馈结构非线性滞后控制难题。对于一般结构的非线性系统，提出了反馈控制设计框架，克服了现有文献关于滞后项的强假设条件。  2、非线性关联滞后大系统的分散协调控制。提出了强非线性关联环节下大系统的分散自适应反馈控制器设计方法，解决了非匹配模型跟随控制难题，为强耦合滞后大系统的分散控制问题提供了完整的解决方案。 3、滞后系统智能控制和网络化系统控制设计。提出了非线性滞后系统的无记忆智能控制设计理论与方法。给出了非对称网络环境下遥操作系统的控制器设计方法，建立了网络环境参数、控制器参数和系统性能的显性表达式。 4、应用基础研究：提出了化合反应系统的控制器设计方法，同时构建了工业无线网络控制平台。 研究成果在大型高炉建模与节能减排优化控制、恶劣工业环境下无线网络化控制、物联网、网络化机器人远程控制等领域得到了初步应用。

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂，且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将其应用于智慧城市建设。

三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统，解决传统口腔临床面临的基于二维图像颅面测量丢失深度信息的问题。 系统基于立体视觉原理，开发高效、准确（精度<=0.1毫米）的三维面部成像仪，获取真实的面部软组织立体表面数据，结合高精度CBCT（Cone Beam Computed Tomography，锥体束计算机断层）图像，融合包含颅颌面部和口腔等软硬组织模型，重建出真实感三维颅颌面部数字模型。 同时，系统完成基于三维成像设备的临床三维颅颌面部测量诊断分析系统，提高颅颌面畸形、性别分析、颅面生长等临床诊断水平。 本研究结果为正畸科、正颌外科临床定量化手术设计、术后疗效评价提供新的技术方法，为正畸和正颌外科教学培训、多学科会诊及远程会诊提供新的工具，并为进一步的口腔虚拟手术及整形美容业的手术计划研究提供测量和规划工具。 三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统，是牙颌数字化诊疗修复的基础系统。据不完全统计，我国口腔医疗机构总数超过 12 万，其中民营超过 4 万家。按照以上数字计算，我国口腔医疗数字化仅三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统或同类产品就存在巨大的市场空间，若以目前市场产品价格估计，市场需求至少在 2000 亿以上。三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统的应用和推广是推动口腔正畸修复的重要保障，具有巨大的市场空间，但鉴于国内在这方面的研究还不成熟，依然没有国产的能够投入临床的成熟产品，所以该系统的推广具有重要的经济意义和现实意义。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

三维颅颌面部成像仪及诊断分析系统，解决传统口腔临床面临的基于二维图像颅面测量丢失深度信息的问题。 系统基于立体视觉原理，开发高效、准确（精度