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。

本发明提出一种基于视觉特征的视频指纹检测方法，具体为：按照帧间相关性对视频序列分段，在分段中提取关键帧；在各关键帧中提取视频特征；利用像素点特征字典对像素点分类；对各关键帧分别进行多次不同数量的分块，在各子块中依据像素点的分类结果统计像素点特征字典各元素的出现次数，得到该子块的特征向量；将所有子块的特征向量拼接得到关键帧的高维视频指纹；对各高维视频指纹进行降维；将各视频片段关键帧的低维视频指纹按照时间先后顺序连成关键帧视频指纹串。本发明还提供了基于上述指纹检测方法的视频匹配方法。本发明通过对视频内容的关键信息进行有效描述，在不影响匹配率的情况下，大大降低了算法的复杂度，有效提高了检测效率。

成果描述：本发明申请要解决的问题是，在偏僻的野外或者野生动物保护区，对珍稀物种检出，从而追踪它们的生活轨迹，或者在某些仓库农场对破坏储存物的害虫或者家养动物的天敌的检出是非常重要的。本专利建立一种实时的基于生物声音的只能检测方法，分析提取了动物声音的时域特征，频域特征，通过对特征的分析、分类，及时有效的检测出生物的运动痕迹。市场前景分析：生物活动轨迹的追踪有着重大的现实意义，在粮食以及动物保护方面有着非常广泛的作用。本发明着重从声音的频域、时域进行特征提取，然后选取特征组合，对特征进行有效的分类。研究实验表明，本算法的平均准确率达到89.9%。与同类成果相比的优势分析：本篇专利提出的识别系统的流程在原有的基础上增加了两个环节，即流程成为：预处理->声音提取->特征提取->特征选择->模型训练；并且还提出了新的算法，采用了许多最近提出的特征，比如MFCC[6-9]。经实验验证，本文提出的方法相比之前的方法正确率提高了20%左右，达到了89.9%。

本发明公开了一种基于ＫＬ展开的分布随机动载荷识别方法。本发明的方法包括步骤：Ｓ１．开展模态试验，获取结构的模态参数，包括固有频率和模态振型；Ｓ２．将结构随机振动响应利用模态振型展开，获取结构在模态空间的动响应；Ｓ３．利用ＫＬ展开由模态空间内的随机动响应求解模态空间内随机动载荷；Ｓ４．求解结构上随机动载荷的随空间分布的时变统计特征。本发明解决在时域内利用实测结构动响应样本识别结构上随机动载荷随空间分布的时变统计特征问题，为服役于分布随机动载荷环境下的工程结构设计与安全评估提供一种动载荷间接获取手段。

小试阶段/n航空插座广泛应用于各种电气线路中，起着连接或断开电路的作用。但由于航空插头的种类繁多，特别是随着信号线数目的增加，给航插的检测、焊接和信号线编号的识别带来巨大困难，传统的检测方法是利用万用表对航 插两端逐个检测通断，该操作非常麻烦，且容易操作失误。。本发明公开了一种航空插座信号线编号的自动识别方法与装置，其中该装置包括微处理器，以及均与该微处理器连接的总线扩展单元和线路检测单元；该总线扩展单元包括多个航空插座/头，被测航空插头/座通过该多个航空插座/头与所述总线扩展单元连接；被测航空插座/头还通过线路检测单元与微处理器连接；该装置还包括键盘；通过键盘输入被测航空插座/头的型号或者芯线数目，微处理器发出巡检信号并根据被测航空插座/头的反馈信号识别被测航空插座/头的信号线编号。本发明通过微处理器发出巡检信号，从而实现航空插座信号线编号的自动识别，同时还可以对焊接质量进行检测。。支持额度：。50。万元。承接单位：。湖北省。项目进展：。航空插座广泛应用于各种电气线路中，起着连接或断开电路的作用。但由于航空插头的种类繁多，特别是随着信号线数目的增加，给航插的检测、焊接和信号线编号的识别带来巨大困难，传统的检测方法是利用万用表对航 插两端逐个检测通断，该操作非常麻烦，且容易操作失误。本发明公开了一种航空插座信号线编号的自动识别方法与装置，其中该装置包括微处理器，以及均与该微处理器连接的总线扩展单元和线路检测单元；该总线扩展单元包括多个航空插座/头，被测航空插头/座通过该多个航空插座/头与所述总线扩展单元连接；被测航空插座/头还通过线路检测单元与微处理器连接；该装置还包括键盘；通过键盘输入被测航空插座/头的型号或者芯线数目，微处理器发出巡检信号并根据被测航空插座/头的反馈信号识别被测航空插座/头的信号线编号。本发明通过微处理器发出巡检信号，从而实现航空插座信号线编号的自动识别，同时还可以对焊接质量进行检测。。项目基本内容：。航空插座广泛应用于各种电气线路中，起着连接或断开电路的作用。但由于航空插头的种类繁多，特别是随着信号线数目的增加，给航插的检测、焊接和信号线编号的识别带来巨大困难，传统的检测方法是利用万用表对航 插两端逐个检测通断，该操作非常麻烦，且容易操作失误。本发明公开了一种航空插座信号线编号的自动识别方法与装置，其中该装置包括微处理器，以及均与该微处理器连接的总线扩展单元和线路检测单元；该总线扩展单元包括多个航空插座/头，被测航空插头/座通过该多个航空插座/头与所述总线扩展单元连接；被测航空插座/头还通过线路检测单元与微处理器连接；该装置还包括键盘；通过键盘输入被测航空插座/头的型号或者芯线数目，微处理器发出巡检信号并根据被测航空插座/头的反馈信号识别被测航空插座/头的信号线编号。本发明通过微处理器发出巡检信号，从而实现航空插座信号线编号的自动识别，同时还可以对焊接质量进行检测。

软件所含缺陷的风险或数目是合理安排软件测试资源，提高软件测试效率，衡量软件设计及开发质量的关键信息，应用模式识别技术对软件所含缺陷进行有效预测将对我国航空工业软件测试工作从被动测试到主动测试的转变起到积极的作用。对软件所含缺陷进行风险或定量预测，其根本技术在于利用以往软件缺陷数据，构建软件内在信息和软件缺陷信息之间的映射关系函数。 软件缺陷数据具有如下特点：软件度量信息冗余；软件缺陷数据分布及其不平衡；软件缺陷数据易含有不准确数据（如不准确的缺陷量）对于模型构建来说就是噪声数据；软件缺陷数据维度高，复杂度高等。该技术的广泛使用，将对我国航空工业中的软件测试工作，从传统的被动测试向主动测试，合理安排有限的测试资源，提高测试效率，从而提高软件质量起到重要作用。

作为计算机视觉和模式识别领域中最为成功的应用之一，生物特征识别技术一直受到学术界和业界非常高的重视，生物特征识别技术应用领域非常广泛，比如法律执行部门、军事、政府部门、金融服务、游戏产业、医疗产业、高科技与电信产业、工业制造、零售业、旅游和运输业等。

面向交通安全、社区治安和城市管理等实际应用需求，突破监控视频 的内容分析、事件检测和目标识别等关键技术，研制高清晰度海量监 控视频图像数据的深度分析和挖掘系统，在示范应用区域进行部署应 用，以满足高效率、高精度的视频图像监控应用的要求。

在国家自然科学基金的支持下，“基于网络视频服务器的多路人脸识别与监控系统”深入研究了复杂环境下的人脸识别算法，并形成了一套可实用的实验系统样机。 该系统提供了多种人脸识别算法选择的功能，一方面可以使本系统能够在特定场合迅速融合多种特征或识别结果，形成特定任务域的人脸识别实用系统；另一方面本系统可以作为一个通用人脸识别算法评测系统，以便在统一的环境和标准下评测各种人脸识别算法的性能。 目前，该系统在室内可控环境下的识别率可以达到99%以上，可以用于门襟、考勤等领域。在自然环境下，该系统也有较高的识别率，尤其是在考虑Top-n (n>10)识真率的条件下，可在公安、交通、机场、车站等监控及追捕逃犯等领域的有效辅助手段，可大大提高安全性和工作效率。 主要应用范围： 公安、交通、机场、车站等场所的监控，银行及重大安全部门的身份鉴别，日常门禁及考勤系统等。

本系统利用无线传感器网络技术（Wireless Sensor Networks, WSNs）实现对监控区域泄漏的化工气体进行实时监测和全局分析，主要涉及对有害气体的扩散边界追踪、有害气体泄漏源的推测。系统突破了相关研究中仅报告连续目标内边界（图1中节点Na到Ne组成的区域）的局限性，重点转向保证边界识别精度的前提下，根据边界特征最小化气体外边界区域中的节点个数（筛选节点N1到N8中的冗余节点），完成气体的边界识别与追踪，实现安全定位。