本发明公开了一种套筒浆锚连接件抗震性能检测装置及检测方法，包括计算机、激振器、振动台、套筒、连接底座和质量球，所述套筒内设有钢筋，钢筋与套筒灌浆连接，套筒上端与质量球连接，套筒下端通过连接底座固定在振动台上，所述套筒通过钢筋固定在连接底座上，所述计算机用来控制地震波大小并发出和接收信号给激振器，所述质量球圆形实心，质量均匀，振动时不会产生偏心破坏，所述振动台提供的振动频率最大为50Hz，本发明利用小的振动台实现大的抗震能力检验，质量球提供振动力，可拆卸使用，快速批量检测浆锚连接材料在地震作用下是否有

本发明公开了一种基于多光谱成像的肉糜掺杂快速检测设备及检测方法，基于多光谱成像的肉糜掺杂快速检测设备包括计算机、载物台、电机、转盘、CCD黑白摄像机、白光源和多个窄带滤光片，多个窄带滤光片的可见光光谱波段不同，所述转盘上绕轴线设置有多个通孔，每个所述通孔中设置有所述窄带滤光片，所述转盘设置在所述电机的转轴上，所述载物台位于所述CCD黑白摄像机的下方，所述转盘位于所述载物台和所述CCD黑白摄像机之间，所述白光源的照射方向朝向所述载物台；所述电机和所述CCD黑白摄像机与所述计算机连接。实现提高基于多光谱成像的肉糜掺杂快速检测设备的检测准确性和检测效率。

本发明公开了一种氧化损伤检测方法及检测试剂盒。所述方法包括以下步骤：（1）采集尿样作为检验样品；（2）向检验样品中加入磷酸盐缓冲溶液，使得溶液 pH 值在 3.7 至 3.9 之间或 4.5 至 5 之间；3）加入品红显色剂，使得品红浓度在 0.04g/L 至 1.4g/L 之间，静置3～5min，根据溶液颜色深浅或 348nm 吸光值，按照溶液颜色越深或吸光值越大氧化损伤程度越高的原则，确定其氧化损伤程度。所述试剂盒包括磷酸盐缓冲液制备的缓冲剂、品红显色剂和比色卡；所述比色卡包括 5 种颜色分别对

本发明公开了一种基于磁致伸缩导波的检测传感器，包括：中 空壳体，其中心同轴套接有贯穿该中空壳体两端的导杆；环形磁铁， 其内置于壳体中并同轴套装在导杆上，其通过磁铁定位塞轴向固定； 箱体，其固定设置于导杆一端上并通过压紧螺母轴向定位于壳体外， 激励插头和接收插头固定安装在该箱体上；以及套接有激励线圈和接 收线圈的线圈骨架，其中线圈骨架固定在所述导杆的位于壳体外的另 一端上，激励线圈和接收线圈依次套在线圈骨架外周并分别与激励插 头和接收插头电连接。本发明还公开了包括上述检测传感器的系统及 其应用。本发明只需要线圈骨架以及激励接收线圈部位伸入换热管内 即可完成对整根换热管的检测，极大程度的减小了需要清洗的区域， 提高了换热管的检测效率，检测精度高。 

该项目采用稀土离子示踪的时间分辨荧光免疫分析技术（TRFIA）进行食品中痕量污染物的高灵敏免疫分析试剂的应用研究。建立了黄曲霉毒素 B1（AFB1）、赭曲霉毒素 A（OTA）、蓝藻毒素（MC）、瘦肉精（CBL）、氯霉素（CAP）、玉米赤霉烯酮（ZEN）、河豚毒素（TTX）、伏马毒素（FB1）、T-2 毒素、氯丙嗪(CPZ)、地西泮（DIA）等食品安全系列的高灵敏 TRFIA 检测方法。组建检测食品中兽药、生物毒素等痕量有害物的高灵敏系列 TRFIA 试剂盒，项目产品申请专利 14 项，该项目的研究相当于国内外同类研究工作的先进水平，应用成本可降低至进口试剂的一半以下。 

随着社会经济的发展，医院、车站、机场等大型场所的规模和数量不断扩大，其保安巡逻 自动化需求将日趋迫切。目前依赖于人力巡逻或CCD定位监控已不能满足夜间保安的要求， 采用保安巡逻机器人实行定时、定点监控巡逻与不间断流动巡逻结合将是目前最佳的解决方 案。 为了实现保安巡逻的各项功能，使系统在总体性能上满足实时性、可靠性和方便性的要 求。远程操作计算机远离移动机器人的工作现场，操作者通过这台计算机实现对机器人的远程 操作控制，其实现的功能有：网络通信、视频的解压缩和显示、非视觉传感器信息的可视化显 示、移动机器人工作状态的显示和接收操作者通过控制设备对移动机器人下达的控制命令。 移动机器人平台由移动机器人信息处理及操作系统、道路识别系统、视频采集系统、非视 觉传感器信息采集系统和伺服驱动系统组成，其中移动机器人上位机系统实现的功能有：网络 通信、视频信息压缩、视频信息识别、非视觉传感器信息的处理、移动机器人的运动规划和运 动控制。本项目创新点如下： (1) 基于区域矢量化道路识别 对车道线进行区域矢量化，并对获取的车道线进行数学分析及建模，用以后续的自动导航 控制。 (2) 基于多信息融合的自动导航 本巡逻机器人自动导航系统采用多信息融合，结合视觉信息和GPS定位。视觉信息用来识 别车道线进行导航，而GPS可以提供必要的导航信息，对视觉信息的不足进行补充。 (3) 巡逻机器人组网及远程控制 巡逻机器人控制系统接入无线网络，可以通过控制端PC对机器人发送指令，使其按所发 送的指令自动到达指定站点。机器人之间应该也能够互相通信，这样才能够及时的避免冲撞以 及交换信息。

智能交通是关键在于两方面：智能道路与智能车辆。前者主要目的在于规范 交通秩序，提升道路的通行能力；后者的使命是通过发展通过驾驶辅助系统，最 终实现车辆的无人驾驶。 针对智能道路，团队研发了电子警察。通过装配在城市交通路口的智能一体 相机，电子警察自动抓拍车辆闯红灯和变道等违章行为，通过治理违章规范驾驶 行为。其核心技术在于基于计算机视觉的嵌入式车辆运动分析系统。团队与智能 相机厂商合作，开发了基于达芬奇（DaVinci）平台的嵌入式电子警察产品，并 已成功上市销售数百套。 针对智能车辆，团队研发了交通标识自动识别系统。通过车载视觉智能分析 系统，提前主动定位并识别交通标识，规避违章驾驶。团队与国内领先的无人车 研发机构合作，已参加数届中国智能车未来挑战赛（IVFC）,获得了交通标识识 别第一名及总成绩第三名的成绩，并得到了中央电视台等机构的好评。

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    

研发阶段/n基于机器视觉技术的干香菇等级自动分选系统与设备 技术简介：　　香菇生长过程中，在适宜的温度、湿度、光照、风速和温差条件下，表皮细胞与肉质细胞分裂不同步，生长速度过快的肉质细胞胀破表皮细胞，使菌盖龟裂形成褐白相间、菊花状的花纹，因而形成花菇。香菇可分为天白花菇、白花菇、茶花菇及光面菇。其中以天白花菇价值最高，与普通光面菇相比，价格可相差5-8倍。　　我国是香菇生产大国，香菇分级加工属于劳动密集型环节，长期以来依靠人工肉眼进行香菇颜色、形状、厚薄分级及破损、畸形、霉变香菇分级。

本发明公开了面向大规模图像视觉特征的多维倒排索引与快速检索算法，包括：利用图像的视觉特征训练增强型残差量化所需的多层码书，并利用所训练的码书构建多维倒排索引；根据已训练完成的码书，对图像视觉特征进行量化和编码，同时根据计算得到的编码将其插入到倒排索引中对应的倒排列表；利用查询图像视觉特征对所构建的多维倒排索引进行查询，获得查询候选集；利用自适应超球体过滤对查询候选集进行优化，对过滤后的查询结果排序，从而完成图像视觉特征的检索。本发明的方法通过对图像特征进行量化和编码，提高图像特征的量化效率；利用所生