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工业造型计算机辅助设计系统
成果与项目的背景及主要用途:工业造型计算机辅助设计系统(IMDS1.0)是在天津市应用基础重点基金的资助下,根据工业设计领域的需求,将虚拟现实技术、虚拟人技术、IBMR 技术和全局光照技术、协同工作等多项计算机图形新技术应用于工业造型设计领域。在对这些新技术进行创新性研究的基础上,开发了支持工业造型设计的新型工具软件系统。作为支持工业造型设计的计算机辅助软件和工具,目前在国际上尚无专门的用于工业造型设计的软件产品,大多借助于机械、建筑、影视动画等 CAD 软件来完成设计。因此该项成果具有一定的创新性和先进性,该项目所研究的技术不仅对提升我国的工业设计水平具有积极的意义,并且在动画、虚拟现实等其他领域有着广泛的应用前景。技术原理与工艺流程简介:本项目面向工业造型设计领域的需求,对多项计算机图形学新技术进行了创新性研究。提出了适应工业设计特点的分布式虚拟现实协同设计环境;通过对基于图像的造型和绘制技术(IBMR)的关键环节研究,实现了基于图像的新型建模方法及全景图拼接功能,并消除了纹理变形;提出了逆向运动学和关键帧相结合的虚拟人底层运动控制手段,以及基于包容式结构和专家系统技术的虚拟人高层运动控制手段,为人机工程仿真测试提供有效的人体运动模拟手段。并利用整体光照算法,以实现几何形体的真实显示效果。 技术水平及专利与获奖情况:目前正在申请软件著作权。 应用前景分析及效益预测:目前,在国内外尚无专门为工业造型设计开发的工具软件系统,用户多采用建筑、机械等 CAD 软件作为支持工具,如 Pro/Engineer、EDS Unigraphics、EUCLID、AutoCAD、SolidWorks 或直接应用它们的造型和绘制功能或使用在这些软件系统中含有的支持工业造型设计的模块。这类软件一般均具有很强的造型能力,尤其是复杂曲面的造型。但在图形生成的质量上,很难满足工业造型设计的要求。一些影视制作、动画生成或图象处理软件系统也常被用来进行工业造型设计,如 Alice Wavefront、MAYA、3DS Max、Photoshop 等。它们虽在图象效果和动画生成上各有独到之处,但在模型表示和数据结构上均未考虑与造型设计相关的结构和功能设计以及之后的人机工程测试环节。随着改革开放的日益深入,尤其是面临着加入 WTO,人们已开始逐步认识到工业造型设计对产品的市场竞争力、企业形象的重要性,都将会把产品造型设计放在非常重要的位置上来,相应的对工业造型设计工具的需求就会升高,将会有很大的用户群,因而将会有非常好的市场前景。 应用领域:工业产品造型设计、人机工程仿真测试、计算机动画等领域。 
天津大学 2021-04-11
汽车音响及多媒体信息面板视觉检测系统
综合运用数字图像处理、精密测量以及模式识别等技术,构造柔性计算机视觉检测系统,实现不同类型的汽车音响及多媒体信息面板各的高分辨率、高精度、实时的在线质量检测。 系统的主要功能包括: (1)亮度检测,系统能够检测面板或按键的背光状态及其亮度参数。 (2)检测面板或按键字符的有无、完整性及正确与否;检测字符表面污渍、印刷偏移;键盘按键位置;对检测的缺陷进行统计,可以保存和显示统计数据。 (3)显示字符的缺陷及完整性检测,显示器件的表面缺陷检测。 (4)系统具备电流测试功能(多种状态下的电流:暗电流、LED电流、VFD+LED电流等)。 (5)通信功能测试,系统兼备LIN总线、CAN总线(包括SINGLE_WIRE CAN)、I2C总线、K_LINE总线、SPI总线、RS232总线等可以对不同通信方式的产品进行控制与测试。
上海理工大学 2021-04-11
基于体感和视觉双平衡防晕动系统
本项目深入分析了日常生活中晕车晕船等晕动病的发病原因,开创性地从体感和视觉两个方面对晕动病进行预防和缓解。通过设计一种基于自动控制技术和图像处理技术的嵌入式防晕动平衡系统,以Intel Galileo和Bay Trail平台为核心,同时控制三自由度平台的平衡和稳定摄像头采集的图像,实现了体感和视觉的双平衡,从而屏蔽了外界倾斜和晃动对乘客的影响。在一定程度上避免了晕动病的发生,更为乘客带来了娱乐舒适、丰富多彩的旅行体验。
西安电子科技大学 2021-04-14
基于全景视觉技术的机器人伺服定位系统
项目简介 机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、计算机科学、图像处理、模式识 别等诸多领域的交叉学科,其主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中 提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制,目前已经广泛应用 在工业和民用领域中。 三维全景视觉检测技术是近年来机器视觉领域研究的热点之一,目前在视觉监控领 域、机器人定位、机器人视觉伺服控制等方面得到了应用。现阶段全景视觉检测技术主 要围绕运动系统的定位、伺服速度和精度开展研究,江苏大学先进制造与现代装备工程
江苏大学 2021-04-14
基于人工智能的视觉智能感知平台
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。
重庆文理学院 2025-02-21
分子辅助育种
一、利用分子遗传技术预测作物杂种优势:利用分子遗传距离确定亲本间亲源关系,预测杂种优势强的可能亲本组合,加速育种进程、减少育种中的盲目性、多出优良新品种。/line二、作物优良基因标记及分子辅助育种:利用特殊的分子标记,对作物的优良基因进行标记,并通过分子聚合育种技术,将重要的优良基因组合到新组合中,选育出优良品种。
南开大学 2021-04-10
医疗辅助服务
陪护服务 护工服务 运送服务 导医服务 独具特色的医疗辅助服务
众安康后勤集团有限公司 2021-02-01
智能视觉感知芯片
1.痛点问题 元宇宙时代三维成像基础设备和数字终端成像及显示设备都将需要革命性的提升。同时,工业智能和基础科学的快速发展也对感知和成像极限提出了更高的需求。 现有的成像技术,即摄像头模组和3D成像模组,存在诸多技术和经济的缺陷,如抗扰动性能差、占据空间大、功耗大、成本高等,特别是随着传感芯片像素数的增加,传统光学成像系统需要多级较大的昂贵镜片才能实现高分辨率的成像性能,很难应用于手机等小型化设备上,不足以适应科技的高速发展。 “智能视觉感知芯片”将达成光学感知的技术革新并有效解决现存问题。通过数字自适应光学技术矫正系统像差和环境像差、实现高速重构目标景物高精度三维信息,进而实现使用普通的低成本小型化单镜片即可实现高分辨率成像,同时该芯片能够适用于不同的光学系统,包括大口径天文成像,实现高分辨率远距离成像,克服大气湍流干扰。 2.解决方案 团队提出“智能视觉感知芯片”概念,该种芯片拥有多项优势:全球领先的4D感知技术,自适应抗干扰;创新的透镜设计方案结合自主知识产权算法,可通过单摄像头模组实现原多摄像头模组功能,大幅降低现有成本、体积和功耗,显著提升分辨率。通过对目标场景进行多维度的密集采样,将多维度的耦合信息解耦,重构傅里叶面的非期望相位分布,实现高速大范围的自适应光学矫正,显著降低光学成像系统尺寸与成本,提升成像效果,同时具备三维深度感知能力。 合作需求 寻求消费电子等领域有相关技术开发、市场推广经验,能推广本技术落地的高科技企业,可以进行深度合作。
清华大学 2022-05-19
智能视觉感知芯片
1. 痛点问题 元宇宙时代三维成像基础设备和数字终端成像及显示设备都将需要革命性的提升。同时,工业智能和基础科学的快速发展也对感知和成像极限提出了更高的需求。 现有的成像技术,即摄像头模组和3D成像模组,存在诸多技术和经济的缺陷,如抗扰动性能差、占据空间大、功耗大、成本高等,特别是随着传感芯片像素数的增加,传统光学成像系统需要多级较大的昂贵镜片才能实现高分辨率的成像性能,很难应用于手机等小型化设备上,不足以适应科技的高速发展。 “智能视觉感知芯片”将达成光学感知的技术革新并有效解决现存问题。通过数字自适应光学技术矫正系统像差和环境像差、实现高速重构目标景物高精度三维信息,进而实现使用普通的低成本小型化单镜片即可实现高分辨率成像,同时该芯片能够适用于不同的光学系统,包括大口径天文成像,实现高分辨率远距离成像,克服大气湍流干扰。 2. 解决方案 团队提出“智能视觉感知芯片”概念,该种芯片拥有多项优势:全球领先的4D感知技术,自适应抗干扰;创新的透镜设计方案结合自主知识产权算法,可通过单摄像头模组实现原多摄像头模组功能,大幅降低现有成本、体积和功耗,显著提升分辨率。通过对目标场景进行多维度的密集采样,将多维度的耦合信息解耦,重构傅里叶面的非期望相位分布,实现高速大范围的自适应光学矫正,显著降低光学成像系统尺寸与成本,提升成像效果,同时具备三维深度感知能力。 合作需求 寻求消费电子等领域有相关技术开发、市场推广经验,能推广本技术落地的高科技企业,可以进行深度合作。
清华大学 2022-03-03
新冠肺炎 AI 筛查和辅助诊断系统
影像学检查在新冠肺炎的诊疗中具有非常重要的参考价值,《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》将“疑似病例具有肺炎影像学特征者”作为临床诊断标准,但在临床实践中存在一定局限,疫情爆发导致待阅片数量激增,医生阅片压力巨大;新冠肺炎属于新发疾病,各地医疗机构特别是基层机构缺乏阅片经验,且由于“异病同影”,容易造成漏诊或误诊;该病病程发展快,患者需要接受多次胸部CT检查以监测病情发展、评估治疗效果等,单凭阅片医生肉眼很难快速对比并识别病灶变化。 在接诊量高峰期,亟待建立更精准高效的人工智能影像辅助诊断方法。孙逸仙纪念医院林天歆教授组织医院呼吸内科、急诊科、放射科、大数据与人工智能团队开展科研攻关,在广州再生医学与健康广东省实验室、广东省科技厅的支持下,联合清华大学、澳门科技大学以及广州康睿智能科技有限公司,使用50万份临床影像学大数据,开发了基于胸部CT的新型冠状病毒肺炎AI筛查和辅助诊断系统。 该系统能对新冠肺炎进行快速诊断,判定新冠肺炎的分级和严重程度,协助医疗机构加速辨别感染者,为快速隔离、诊断、治疗争取时间。其优势主要体现在:快速、准确地诊断新冠肺炎。有经验的影像科医生看完1个患者的胸部CT图像约15-30分钟。该AI系统可在20秒内完成1个患者CT图像的检测及诊断过程,诊断准确率达90%以上。进行病情严重程度分级和重症危重症预测功能。该系统可对胸部CT图像每一切面的小结节、磨玻璃影和实变进行自动分割、标注及定量分析,可预测患者的吸氧频率、血氧饱和度、全身代谢情况、其他器官损伤程度,预测病人发展为重症、危重症的概率和时间,以便医生及时干预,降低患者死亡率。协助医务人员进行药物效果评估,指导用药。系统可对同一位患者用药前后的CT图像进行对比分析,通过定量计算病灶在用药前后的变化,判别药物是否有效,指导临床用药。
中山大学 2021-04-10
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