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偶合法生产SPS新技术
聚二硫二丙烷磺酸钠(SPS)是一种高附加值化学品,在电镀、电池等行业应用广泛,是高端线路板与电池材料制备的必备添加剂。国内现有工艺产品收率低、产品质量差、高端产品严重依赖进口。本项目采用独立开发的合成路线,工艺安全环保,在降低生产成本的同时,可获得高纯度的产品,将替代进口,形成具有自主知识产权的生产新技术。 图1 高端线路板 图2 聚二硫二丙烷磺酸钠
吉林大学 2025-02-10
杂粮深加工技术
杂粮其独特的药用价值和营养保健功能逐渐走上餐桌,成为人们平衡膳食结构的重要品种。虽然杂粮有其独特的功能成分,但许多谷物杂粮食用品质较差,传统的粗加工品口感差,这也是导致杂粮食品消费不多的主要原因。 因此,通过研发杂粮深加工产品,可有效改善杂粮的食用品质,适应人们的需要,为杂粮开拓广阔的销售空间。同时,可以带动杂粮种植业持续发展。 本项目研究开发的杂粮深加工产品可作为早点快餐、休闲食品,集保健食品,食疗防病食品等功能于一体。因此,在早餐谷物食品市场颇具竞争力。在满足人们追求绿色时尚愿望的同时,也为其身体带来美好的感受。
延边大学 2025-02-18
空间目标光学探测感知技术
技术成熟度:技术突破 1.空间目标及星图光学探测仿真系统。由于空间目标探测真实数据获取成本较高,且数据量较少,结果验证困难,团队开发了空间目标及星图光学探测仿真系统。此工作以软件形式呈现,以友好的人机交互界面,根据用户的实际系统参数,提供准确可靠地提供当前时刻空间探测仿真图像,该软件前期经过与stk仿真软件结果比对验证其坐标的准确性,与在轨实测图像进行比对验证其仿真效果的可靠性。目前该软件已经在项目开发过程中广泛使用,为提高系统开发效率、验证算法性能提供有效支撑。 2.空间目标探测感知关键技术及算法体系。该成果以理论及软件开发包形式呈现,团队具备多年的空间探测相关开发经验,并将相关理论及算法构建软件开发包。该SDK开发包基于C++开发,具有较好的泛化能力,具有坐标描述转换、预处理、目标提取、星表制备、星图识别、光学标定、定位定姿定轨等功能,可支撑各层次的空间探测相关开发需求。目前团队基于此SDK开发的顶层软件,采用目标TLE数据库匹配的解决方法,已经完成长光奥闰光电科技有限公司地基望远镜空间目标的感知识别及长光卫星技术股份有限公司的星敏感器在轨图像空间目标自动提取与识别,后续还将采用更多的数据验证完善提升本系统的技术成熟度。 意向开展成果转化的前提条件: 1、长春长光奥闰光电科技有限公司等测站望远镜生产企业,利用本项目的共性技术,实现地基测站的空间目标自动探测感知,为空间安全提供支撑服务。 2、长光卫星技术股份有限公司、吉天星舟空间技术有限公司等遥感卫星公司,通过本技术的转化,可以利用星上光学载荷构建空间态势感知平台,为自身卫星安全提供保障、为国家及其他航天企业的空间安全需求提供数据支撑服务。另外可以在空间光学载荷开发过程中应用空间目标及星图光学探测仿真系统,对光学载荷的精度和鲁棒性进行评估和测试。
长春工业大学 2025-05-20
专用车自动焊接自卸车U型斗激光跟踪自动焊接生产线
       设备名称:专用车自动焊接自卸车U型斗激光跟踪自动焊接生产线       设备简介:专用车自动焊接设备该生产线主要由U形斗侧板双枪激光跟踪自动焊接专机、U形斗外侧搭接双工位激光跟踪自动焊接专机、U形斗内侧龙门式双枪激光跟踪自动焊接专机以及流水线相应配套的辅助工装组成;每套设备通过线性激光跟踪系统与多轴执行机构融合,实现多种长距离搭接或角接焊缝的实时跟踪及焊接;在系统控制设计方面,针对不同工位及焊缝,制定相应的作业流程及跟踪形式,;在U形斗生产工艺要求的前提下,大大提升了该产业的自动化生产水平及产品质量;实现了焊缝的自动跟踪和焊接,了焊接效率和焊接质量;自主研发的焊缝跟踪装置,无需人工定位,可在焊缝大幅度偏差的情况下进行实时连续跟踪,利用跟踪过程中积累的信息进行的焊接,实现了智能化的自动焊接;采用激光视觉系统,实现了无人干预的情况下焊缝轨迹的实时定位与跟踪;采用多轴数控技术,研制了数字化的网格式厢板焊接自动控制系统,实现厢板焊缝自动焊接。       设备参数:跟踪模式:激光跟踪;跟踪精度:0.05mm;焊接速度:900mm/sin;输送方式:人工吊装;可接受定制化设计及生产。
青岛汉德焊自动化有限公司 2021-06-16
鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别的理论和方法研究
成果介绍人脸图像分析研究不仅能丰富和发展图像处理与分析的理论和方法,而且在教育、医疗、公安等社会服务以及公共安全等行业中具有重要的应用价值。基于人脸视觉特征的表情、身份以及亲属关系识别是当前人脸图像分析研究的前沿课题,而光照和人脸姿态变化等因素对人脸视觉特征提取与建模的影响则成为当前该研究面临的主要瓶颈。开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别研究,突破现有研究的局限性,能显著推动人脸图像分析的研究进展,进一步满足国家在社会服务与公共安全等领域中的需求。技术创新点及参数1、 突破局部二值模式编码的视觉特征描述算子的局限性,提出局部三值模式编码的视觉特征描述算子,提出解决场景光照变化干扰以及高斯噪声干扰的图像处理一般性方法。2、 率先提出基于区域协方差矩阵的非正面表情特征描述方法,提出基于高斯混合模型和最小贝叶斯错误率估计的异方差鉴别分析方法,建立基于高斯混合模型的多视角表情识别理论。3、 率先提出基于人类学和遗传学的“父母—子女”亲属关系鉴别方法,提出以父母年轻时面部图像为桥梁的“父母—子女”亲属关系鉴别的子空间迁移学习理论和方法。4、 提出人脸视觉特征提取和识别的多流形鉴别分析理论,提出双子空间鉴别分析的增量式算法,突破双子空间鉴别分析方法的计算瓶颈。市场前景本项目围绕人脸图像中的表情、身份以及亲属关系识别等科学问题,深入开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别的理论和方法研究,重点解决视觉场景中光照与人脸姿态变化下的鲁棒人脸视觉特征的提取与建模问题
东南大学 2021-04-11
一种智能视觉监控检索中提取目标运动轨迹特征的方法
本发明公开了一种智能视觉监控检索中提取目标运动轨迹特征的方法,包括以下步骤:获取目标运动轨迹,以二维空间坐标序列对目标运动轨迹进行描述;根据描述目标运动轨迹的二维空间坐标序列,计算描述每次采样中目标运动方向的水平分量和垂直分量;将每次采样中目标的二维空间坐标和描述每次采样中目标运动方向的纵向斜率和横向斜率合并组成每次采样中目标的流矢量;以流矢量序列对目标运动轨迹进行描述;读取预先建立的参考矢量集合;计算描述目标运动轨迹的流矢量序列到各参考矢量的距离作为该目标运动轨迹的特征向量。本发明方法使用流矢量序列描述目标运动轨迹并提取特征向量,可以在轨迹描述中同时包含位置和方向信息,避免了测量误差。
浙江大学 2021-04-11
汽车形象店建设及终端体验(EI)视觉识别系统规范设计
北京工业大学 2021-04-14
面向机器人的智能视觉环境感知及三维场景重建
面向机器人的智能视觉环境感知及三维场景重建 面向机器人视觉的自然场景理解是近年来的研究热点和重要挑战之一,其目标是对自然场景图像及视频的内容作出有效分析、认知与表达,目前相关理论和算法正处于初期探索阶段。我们的研究成果表明,从场景视觉语义推理、场景目标识别和场景行为模式检测三个环节展开研究,有助于构建自然场景理解的创新机制,进一步开发机器人
南京大学 2021-04-14
一种三维视觉目标检测与识别方法与装置
1. 痛点问题 我们生活在一个真实的三维世界中,二维环境感知是远无法满足我们的实际需求。在诸如自动驾驶、机器人抓取和三维目标识别等应用中(如图1),我们经常需要推理三维空间中物体之间的位置关系,从而能够理解真实三维场景并做出进一步的决策行为。 图1 自动驾驶、视觉抓取、物体识别 2. 解决方案 本技术成果提出了一种三维视觉目标检测与识别方法。在三维视觉目标检测方面,提出了一种基于关系推理网络的单目三维物体检测方法,方法流程图如图2所示。方法提出了一种新的单目三维物体检测架构,训练了一个深度关系推理网络来估计三维候选和真实物体之间的空间位置关系,通过测量投影结果和真实物体之间的视觉拟合度来实现高精的三维空间定位。 图2 三维目标检测的流程图 在三维视觉目标识别方法,提出了一种基于球面分形卷积神经网络的三维点云识别技术,方法流程图如图3所示。方法通过引入球面分形结构,将原始三维点云通过可学习的神经网络投影到球面,使得卷积神经网络可以高效处理三维点云数据并进行特征特征,同时通过设计基于分形结构的层次化学习框架,提高了三维点云物体识别的精度,实现了对于三维点云目标在旋转条件下特征表示的鲁棒性。 合作需求 寻求在人工智能、智能机器人、智慧城市等领域有相关技术开发、市场推广经验,能推进本技术落地的高科技企业,可以进行深度合作。本技术成果有望在自动驾驶、虚拟现实等场景进行落地应用。
清华大学 2021-12-16
基于虚实交互场景下的机器狗视觉控制系统研究
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 学号 史雨杰 电信院/自动化 2019.9/2023.7 201931072537 李耀辉 电信院/机器人工程 2019.9/2023.7 201931072628 刘忠跃 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073203 王怡欣 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073423 孟泽涛 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073302 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 李杰 电气信息学院 讲师 人工智能 四、项目简介 本项目基于虚实交互技术、仿生机器狗运动控制、机器视觉、机器算法等方面展开研究。其目的在于增强虚实场景下机器狗与现实环境的交互能力,使其更快速地适应复杂地形,并借助机器视觉丰富其应用性。机器狗采用Jetson-Nano为主控板,其上运行ROS系统,采用分布式运行rosserial_arduino、rosbridge实现机器狗运动控制和虚拟场景通信的环节;利用SLAM技术精确构建地形图样,模拟人的真实视觉功能并通过图像摄取装置赋予机器狗,使机器狗能够对图像信号进行获取和识别,并通过数字化处理以实现其在多目标环境下的个体追踪功能以及对人体的姿态识别功能。
西南石油大学 2023-07-17
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