本发明公开了一种用于五轴数控加工的刀具轨迹防过切的方法， 包括以下步骤:(1)将刀具沿刀轴方向向曲面投影，并得出新刀位点、 新刀触点;(2)检测所述新刀触点在所述刀具上的位置;(3)调整所述刀 轴方向，转而执行所述步骤(1);(4)输出所述刀轴方向 T 作为所述刀具 的刀轴方向，使该刀具的轨迹防过切。本发明通过对关键的过切种类 判定方式、刀具刀轴的调整方式等进行改进，能够有效根据预先判定 的过切的具体位置，采用相应的调整手段防止五轴数控加工的刀具轨 迹发生过切。

本发明公开了一种用于评估数控加工三轴刀具轨迹质量的工艺 方法，其特征在于，包括：(a)获取由 n 个离散点依序共同组成的三轴 刀具轨迹，记录各个离散点在加工坐标系中的坐标值，将每个离散点 视为从坐标原点指向其所处位置的向量；(b)利用所获得的向量矩阵计 算三轴刀具轨迹的整体平滑度，并将其作为加工零件时的表面质量评 估指；(c)计算上述三轴刀具轨迹所对应的理想加工时间，并将其作为 加工效率的评估指标；(d)完成对三轴刀具轨迹质量的整体评估过程。 通过本发明，表明能够准确、高效和经济地评测三轴刀具轨迹加

利用“特殊空气动力学原理”，成功实现H型结构设计，叶片选用飞机翼形形状，在风轮旋转时，不会因变形而改变效率，该产品适合运行风速范围扩大到2.5～25m/s，具有低风速运转、发电量大、占地空间小、安装方便、寿命长、经济性好等特点，应用场合广泛，可应用在学校、机关、厂矿及普通家庭。

该机械手适用于食品、药品等轻工行业生产线上代替人工实现高速抓取、放置、装盒等操作。根据不同需求 3-5 轴可选。 1、主要应用领域：食品包装流水线，药品包装流水线等需要高速取放轻质物品的场合。 2、项目简介 为解决企业用工难、用工贵的难题，开发了该高速机械手。其特点为：速度快，可达 120 次/分钟,操作简单、普通工人即可使用,性价比高,易冲洗，可用于食品加工行业集成视觉系统，智能程度高 2、创新要点 (1) 优化的并联结构，大大提高机械手的作业速度，运动轴数 3-5 轴灵活选配； (2) 集成视觉系统，实现智能化作业 (3) 抓取运动物体，提高工作效率 3、效益分析（资金需求总额 200 万元） 目前，人力成本越来越高，采用该机械手可以节省大量人工，根据机器人作业效率计算每台机械手可代替 2-4 名人工，投资回收期大约为 1 年。因此，在一线人工短缺的大背景下，该类机器人市场空间广阔。 4、推广情况（已推广企业） 广东复兴食品机械有限公司；张家港哈工药机科技有限公司。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

本实用新型提供一种带隐藏式电钩的腔镜用吸引器，由吸引器、电钩、开关、电钩槽构成，电钩槽内置于吸引器管道中，电钩套入电钩槽内，电钩槽下面设有两个呈弧形膨出的弹簧片，电钩下面有两个弧形凹陷，该弧形凹陷与弹簧片的弧形膨出相适，用于互相契合固定。本实用新型集电钩及吸引器为一体的腔镜用长柄手术器械，将电钩隐藏于吸引器管道中，手术者通过单手操作电钩开关来伸缩电钩，也可单手调节吸引器开关来决定是否开启吸引功能，利用此器械，无需通过反复进出切换电钩与吸引器两种不同的手术器械进行手术操作，即可进行切割止血与吸引。本实用新型设计合理，提高手术安全性，节省手术时间。且时刻保持手术视野干净，无烟无血，利于手术操作。

本发明提供了一种基于光学环镜的超宽带脉冲编码调制装置， 包括高非线性光纤、延时干涉仪和两个光纤耦合器，延时干涉仪包括 探测光输入口、探测光输出口、两个输出端口、第一耦合器、第二耦 合器、以及从第一耦合器延伸到第二耦合器的上臂和下臂，上臂和下 臂均置于一个温度控制装置中；高非线性光纤连接在两个输出端口之 间，两个光纤耦合器均设置在高非线性光纤上，用于分别引入外部的 信号泵浦光脉冲和辅助泵浦光脉冲。本发明采用光学非线性延

本发明公开了一种变线宽激光振镜扫描快速刻蚀方法，本发明 利用激光束离焦后功率密度梯度变小光斑变大的原理以及高速振镜扫 描误差精确矫正方法，通过设置不同的在焦和离焦激光加工距离及对 应功率参数和激光振镜扫描参数来控制激光光斑大小，对图形填充区 采用离焦后的大光斑光栅扫描填充，然后对图形轮廓进行矢量扫描勾 勒。本发明针对不同的工作距离预先进行振镜扫描误差矫正，生成高 精度振镜扫描定位表，确保在不同激光加工距离获得同等高精

成果简介： 主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。