钢帘线被誉为是线材中的顶级产品，被誉为“皇冠上的明珠”。它是伴随着子午线轮胎的发展而发展起来的。以钢帘线为骨架材料的子午线轮胎具有高速、高载、耐久等一系列优良特性。随着汽车工业的发展，用于制造子午线轮胎的钢帘线需求量不断增加，同时对钢帘线的品种、性能及质量提出新的要求。作为生产钢帘线的原材料，帘线钢质量很大程度上决定了帘线的品质。帘线钢的洁净度，元素偏析等级，尤其是钢中夹杂物的形态对后续产品有着极大的影响。非金属夹杂物易引起钢丝拉拔和合股过程中断丝的发生，因此要求帘线钢中夹杂物尺寸小，且在轧制和冷拔等加工过程中具有良好的变形性能。根据子午轮胎产品性能和太阳能级硅产业的发展要求，钢帘线和切割丝向着超高强度（4000 MPa 及以上）方向发展，开发高强度、超高强度帘线钢丝，对实现轮胎的轻量化、降低用燃料的费用、降低生产成本意义重大。目前国内依旧不能稳定、高效的生产高牌号的帘线钢，开发帘线钢冶炼关键技术对提升企业生产技术水平和质量控制水平，取代进口高端钢帘线产品意义重大。 （1）帘线钢冶炼过程原辅料成分设计技术。帘线钢生产过程中一般采用Si-Mn 复合脱氧，但由于合金和辅料中存在 Al 的来源，帘线钢主要的夹杂物为MnO-Al 2 O 3 -SiO 2 系和 CaO-Al 2 O 3 -SiO 2 系两类。其中，MnO-Al 2 O 3 -SiO 2 为脱氧反应产物，CaO-Al 2 O 3 -SiO 2 为钢渣反应生成。不同工序氧化物复合夹杂类型会发生转变，大量研究表明转炉出钢、精炼过程随着钢液成分的变化，夹杂物的成分在不断变化中。实际生产中使用的各种物料，包括合金、脱氧剂及钢包内衬直接影响钢液成分，进而改变钢液中非金属夹杂物的成分。高端帘线钢中非金属夹杂物主要成分为 SiO 2 -MnO，几乎没有 Al 2 O 3 的存在，因此在实际的生产过程中杜绝任何含 Al的原料。国内企业在实际生产时更倾向于使用价格低廉的合金、脱氧剂等原料以降低生产成本，为此本项目不仅研究了合金、脱氧剂、耐材等物料中 Al 的含量，还研究了各物料对钢液成分以及非金属夹杂物成分的影响程度，以选择更高性价比的物料搭配。在使用不同物料后取样分析，发现合金对钢液中非金属夹杂物的影响最大，低铝硅铁和普通硅铁对钢液中非金属夹杂物的成分影响如图 1，可以看出合金的使用直接改变夹杂物的体系。实际生产过程中可根据产品等级和各物料对钢中非金属夹杂物的影响，针对性的使用物料控制生产成本。 （2）帘线钢精炼渣成分设计技术. 炉渣成分对钢液成分有着直接影响，帘线钢精炼一般采用 CaO-SiO 2 -Al 2 O 3 渣系，精炼渣的成分对钢中夹杂物的控制起重要作用。研究表明精炼渣中相同 Al 2 O 3 含量的条件下，钢液中[Al]s 含量随精炼渣碱度增高而增高；相同碱度的条件下，钢液中 Als 含量随精炼渣中 Al 2 O 3 含量增加而增加。当精炼渣的碱度为 1.0 时，钢液中[Al]s 随渣中 Al 2 O 3 含量增加亦呈增加趋势， [Al]s 增量有限。同时，夹杂物中 Al 2 O 3 和 MnO 含量取决于渣-钢间的氧势，如氧势高，则夹杂物中 MnO 含量高。反之，当系统氧势低时，渣中CaO 和 Al 2 O 3 会有少部分被还原进入钢液，夹杂物 CaO 和 Al 2 O 3 含量增加，MnO 含量减少。在实际的冶炼过程中，精炼渣进入钢液是不可能完全避免的，精炼渣进入钢液后将形成含大量 CaO、Al 2 O 3 的夹杂物。对此为控制钢中非金属夹杂物的成分将精炼渣的碱度控制在 CaO/SiO 2 ≤1，实际生产过程中，精炼渣的最佳成分还应根据精炼过程的渣钢比，所使用合金、脱氧剂、耐材等条件进行优化。 （3）帘线钢中夹杂物变形性能评估模型。许多研究认为低熔点夹杂物在轧制和加工过程中变形更好。如果轧制过程中夹杂物是液态的，那这毫无疑问是对的。 102 / 298然而，实际的轧制温度往往大部分都低于夹杂物的熔点。在轧制温度降到夹杂物固相线温度以前，虽然夹杂物不是液态，但是由于软化它们仍然具有一定的变形性。然而，当温度降低至固相线以下时，夹杂物将完全转变为固态。并且，钢的变形不仅包括轧制，还包括其他冷加工，譬如，帘线钢冷拔过程的温度基本为室温，显著低于夹杂物的固相线温度。因此，只用熔点来评估冷拔或冷轧过程中夹杂物的变形性能不太合理或者说不太全面。本项目提出使用低温下夹杂物的杨氏模量评估变形能力的模型，认为氧化物变形能力与杨氏模量大小成反比，并拟合了低温下的氧化物杨氏模量与平均原子体积关系：2.939811 E V ，对Al 2 O 3 -SiO 2 -CaO 系和 Al 2 O 3 -SiO 2 -CaO系氧化物的低温杨氏模量进行了计算，如图 2所示。由于冷拔过程氧化物变形能力与杨氏模量大小成反比，为了降低冷拔过程的断丝率，夹杂物需要控制到图中所示的深蓝色区域，即要求具有很高的 SiO 2含量和极低的 Al 2 O 3 含量。由图还可知，由于具有最大的杨氏模量，Al 2 O 3 对帘线钢中氧化物的变形性能最为有害，这也是为什么帘线钢生产过程中需要严格控制钢中 Al 含量。

XM-CS300超声、X线引导经皮穿刺肾镜技能训练模型   功能特点： ■ XM-CS300超声、X线引导经皮穿刺肾镜技能训练模型用于超声、X线引导下目标盏的穿刺、导丝置入、通道的扩张、进镜观察乃至碎石等相关操作，基本囊括了经皮肾镜的每个操作环节。 ■ 模型的材质可透超声及X线，超声与X线下均可见肾脏形态及积水肾盏位置。 ■ 可进行超声及X线引导下经皮肾穿刺，穿刺成功后可从针尾抽吸出液体。 ■ 置入导丝后的筋膜扩张器扩张过程所能感受到的阻力与人体组织相近，且可通过模型内注水来判断扩张程度。 ■ 模型可制作成正常以及多种畸形的肾内构造，并可人工置入结石，以便扩张完成后进镜观察及配合超声、气压弹道及钬激光等能量方式完成碎石等相关操作，肾内镜下表现逼真，适合进行各个肾盏的探查。

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本书结合作者对图像处理,分析和三维重建等进行的研究和工作,对从数码相机拍摄的建筑物图像中以参数化建模的方法恢复建筑物的三维几何结构进行了论述和探讨.

本实用新型提供了基于3D视觉自动控制食品检测机械结构，包括：防护装置、流水线、移动机构；防护装置呈矩形框架结构；流水线设置在防护装置的内部；移动机构设置在流水线的一侧；货台设置在移动机构的一侧；第一机械臂设置在移动机构的上侧，且第一机械臂与移动机构通过螺栓固定相连接；相机设置在流水线的一侧；第二机械臂设置在流水线的一侧；控制台设置在流水线的一侧；通过对现有装置的改进，该装置具有运行效率高，抓取范围大、不易出现漏检漏抓现象的优点，从而有效的解决了现有装置的问题和不足。

项目背景：目前电力机器人在作业过程中，由于环境恶 劣，电磁刚绕强度高，造成控制系统不稳定；同时在巡检过 程中，要对各种线路金具、各种作业仪表进行识别与检测， 通常采用机器视觉技术。但由于机器人作业在野外或阴暗照 明等复杂环境，存在识别率低，不稳定等问题。本项研究针 对特殊应用环境，拟开发一套基于机器视觉的巡检机器人控 制系统。 所需技术需求简要描述：1.基于多传感器信息融合的机 器人越障系统：主要包含视觉、激光雷达、超声、红外等传 感器信息，能够实现对巡检路径上障碍物的实时识别与定 位；2.巡检机器人远程监控平台：用于对巡检机器人采集到 的信息进行远程传输和监控，包含巡检路径上的实时视频传 输、机器人运行状态信息显示、巡检故障诊断与显示等；3. 小样本深度学习算法：针对极端环境下数据采集困难，数量 少等问题，研究基于小样本学习的深度学习算法，提高极端 环境下的障碍物识别精度；4.图像增强算法：针对高空强光、 阴暗、潮湿等极端环境所带来的图像识别困难问题，研究相 应的图像增强算法，提高识别精度。主要技术指标：1.开发 设计一种适合高压线路金具视觉检测与识别技术，对输电线 路各种金具进行动态识别与检测，解决野外环境下识别率低 的问题，形成一套完整的线路金具机器视觉识别与检测方 法。2.开发设计一种适合地下阴暗、潮湿、多尘环境下视觉检测与识别技术，形成一套完整的机器视觉识别与检测方 法。包括线路金具的识别模型和线路金具的定位方法与双目 测距技术。  对技术提供方的要求:拟与高校联合开发，要求团队具 有类似经验，具备电力机器人研究经历，具有电力线路识别 研究基础，最好有研发案例。 

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