技术分析(创新性、先进性、独占性)挖掘了蛋白质分子结构的几何特征，开发了新颖的优化设计算法，准确识别结合位点，准备预测抗体结构和抗体-抗原相互作用复合物结构，可以显著提高药物设计效益。自主独立开发。已经在国际竞赛中取得第一名的好成绩，也应用在生物和医学实验中，算法和程序代码完整。

技术分析(创新性、先进性、独占性) 挖掘了蛋白质分子结构的几何特征，开发了新颖的优化设计算法，准确识别结合位点，准备预测抗体结构和抗体-抗原相互作用复合物结构，可以显著提高药物设计效益。自主独立开发。 已经在国际竞赛中取得第一名的好成绩，也应用在生物和医学实验中，算法和程序代码完整。

产品详细介绍珠海市华普自动化科技有限公司网址 http://huapu.114ct.com/ 视频www.tudou.com/home/_75709667http://u.youku.com/user_show/id_UMjY2NTE3NTY4.htmlhttp://you.video.sina.com.cn/pnpnpnpnhttp://pnpnpnpnpn.51sole.com/ 视觉教育机器人   视觉教学机器人（机器人含视觉系统5.8万）珠海市华普自动化科技有限公司视觉教育机器人用视觉来做测量和判断，机器人视觉（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素位置、分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，输出位置或判别信号来控制现场教学机器人的动作。我公司视觉教育机器人人有以下两款：1|、2-6轴轨道机器人2-6轴轨道机器人由X,Y,Z,R，L等6关节/旋转轴6轴组成。机身整体高強度铝合金材，坚固耐用，惯量小，动态性能稳定,长时间使用不变形，精度稳定，使定位精度更加精确。主电机采用100-1000W伊莱斯伺服电机，重复定位精度±0.05mm。配电气控制箱。供电电源：220V、50Hz；电源容量：52KVA。机械臂粗壮牢固，转动灵活。工作范围500*500mm。 2、3-6自由度通用机器人3-6自由度通用机器人，采用垂直多关节串连结构，步进和伺服电机驱动，最大工作负载2.5kg ，重复定位精度±0.05mm。    产品特点：1、6轴联动，采用5.6寸液晶屏执行ISO国际标准G代码；2、采用多层线路板，32位高性能的CPU和超大规模可编程器件FPGA，系统的整个工艺采用表贴元器件，从而使整套系统更为紧凑；3、采用多达20级的运动指令缓冲区运动控制芯片，特别适合高速多线段或圆弧连续插补的运动控制；4、20路输入，20路输出接口；5、全光耦隔离，抗干扰性强，运行稳定；6、有手动，自动，归零，编辑，录入操作； 视觉系统配件选配说明（也可根据需要选择） 序号  名称  规格型号 1  工业数字相机  高分辨率工业相机  MV-1300UC  高速工业相机  MV-VD040C 2  工业镜头  百万像素工业镜头  2514MP  工业缩放镜头  ZL0920 3  LED光源  环形光源  AFT-RL100  平行光面光源  AFT-BL100  条形光源  AFT-WL100 4  软件  机器视觉图像处理软件  MV-MVIPS 5  光源控制器  模拟光源控制器  AFT-ALP2415  数字光源控制器  AFT-DLP2430  另外，机器人视觉细分应用： 模具残留物自动检测（模具保护）， 标准件筛选 适用于螺丝、螺母、垫片、螺母夹、轴套等标准件；检测类型：表面缺陷、尺寸测量、螺纹检测、特征检查等。 非标件检测 适用于汽车零配件、电子零配件、机械零配件、医疗器械；检测类型：表面缺陷、尺寸测量、特征检查、装配检查等。 印刷字符检测（RVT-KBI） 适用对象：手机按键、计算机键盘、仪器仪表等； 检测内容：印刷字符印刷质量、按键错误、字符错误、字符偏移等。一维码、二维码识别，数字、字符识别，颜色识别等； 检测内容：数据读取，字符识别，颜色判断等。珠海市华普自动化科技有限公司  网址 http://huapu.114ct.com/      http://pnpnpnpnpn.51sole.com/联系电话：13417736537   0756-7796528  13267957849 联系人：吴先生   电子邮件： 1113789835@qq.com  QQ：1113789835    http://pnpnpnpnpn.51sole.com/ http://pnpnpnpnpn.tgshebei.cn/usercplist.aspx视频：www.tudou.com/home/_75709667 http://u.youku.com/user_show/id_UMjY2NTE3NTY4.htmlhttp://you.video.sina.com.cn/hpzdhkj

通过给激光打标机装上眼睛（工业相机），从而让激光可以准确知道工件的位置信息，当工件位置出现偏差时，视觉系统可以自动修正工件的位置信息，使得工件被正确加工。加装系统后可提升产能100%-300%，减少人工成本40%-60%，定位精度达0.05-0.15mm。适用于汽车零部件、3C数码、医疗器械、生物医药、五金工具、精密仪器、半导体元器件、服装辅料、家用电器、工艺礼品、珠宝首饰等行业。

通过给激光打标机装上眼睛（工业相机），从而让激光可以准确知道工件的位置信息，当工件位置出现偏差时，视觉系统可以自动修正工件的位置信息，使得工件被正确加工。加装系统后可提升产能100%-300%，减少人工成本40%-60%，定位精度达0.05-0.15mm。适用于汽车零部件、3C数码、医疗器械、生物医药、五金工具、精密仪器、半导体元器件、服装辅料、家用电器、工艺礼品、珠宝首饰等行业。

机器人在煤矿救援领域发挥着越来越重要的作用，但仍存在无法精确识别灾后环境、无法适应井下复杂地形以及难以检测、定位井下生命体等问题。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 柳佳乐 自动化18-2 2018-2022 刘浩峰 计算机科学与技术18-7 2018-2022 石少勇 测控技术与仪器18-2 2018-2022 栾广鑫 电气工程及其自动化18-5 2018-2022 李明晶 测控技术与仪器18-1 2018-2022 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 杨洪涛 机械工程学院 教授 精密测试技术、仪器精度理论及应用、自动化测控系统 凌六一 电气与信息工程学院 教授 智能信息处理、光电检测及环境光谱探测技术 苏树智 计算机科学与工程学院 副教授 人工智能、模式识别、机器视觉、信息融合、深度学习等领域 四、项目简介 目前，机器人在煤矿救援领域发挥着越来越重要的作用，但仍存在无法精确识别灾后环境、无法适应井下复杂地形以及难以检测、定位井下生命体等问题。为此，本团队充分利用六足机器人高稳定性和多地形适应性的优势，应用激光雷达、深度相机和其他辅助传感器，设计仿生六足煤矿救援机器人，结合SLAM、A*、ROS等先进技术，实现矿井灾后局部复杂环境的三维地图构建、地形障碍物识别以及机器人自主路径规划。机器人所获信息实时无线传输至上位机，帮助救援人员快速制定科学有效的救援方案。

简介： 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图  分类模型可视化热图   2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理   双侧双体位深度学习网络   优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。  

1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。

本项目研究面向成渝地区双城经济圈大数据智能产业需求，尤其是对智能制造、公共安全场景提供高效的视频流在线推理和管理平台，研发了一个通用性的智能中台架构，支持视频流和智能模型模块化管理，支持全程可视化操作交互式界面，支持视觉智能感知模型在线推理快速部署，支持感知与识别结果实时推送、预警和报警。

成果创新点 应用领域包括国防军事、汽车工业、机械故障诊断、 自动化生产线、能源化工、生物医学、体育运动等。 研制完成多种高速图像处理器件，并在短时曝光技术、 大容量数据高速传输存储技术、图像增强、视觉跟踪、图 像分割、三维测量等方面取得前沿技术突破，目前高速视 觉系统性能指标为 100 万像素 20000 帧/秒，最高帧率 100 万帧/秒，最大回传速度 20Gb/s、最远回传距离 40km。