本发明可用于外科整形手术替换病人的畸形外耳；复合人工耳蜗组件后，该人工耳可用于听力缺陷的治疗和恢复。

（专利号：ZL 201510358842.9） 简介：本发明公开了一种中空多级孔Pd纳米催化剂及其制备方法，属于金属纳米材料催化技术领域。该催化剂为中空结构，且表面由微孔和介孔组成。其具体制备过程是：室温下，将氯钯酸钾水溶液和罗丹明B碱性水溶液混合，搅拌30min后，缓慢滴加抗坏血酸水溶液，5∽100℃下，反应1h后，过滤获得不溶物，经大量蒸馏水、乙醇洗涤，干燥后可得中空多级孔Pd纳米催化剂。该催化剂制备过程方便、工艺简单、适合于规模化生产，产品在甲酸电氧化中表现出良好的催化活性和稳定性，可用于燃料电池及其它相关催化领域。  

本发明公开一种高密度高爆速水胶炸药震源药柱及其制备方法，震源药柱中的高密度水胶炸药包含有高能添加剂；其组成成份按重量百分比计为：涂料级铝粉 46~60、硅铁粉 31~40、液体石蜡 4~6、松节油 5~8。先将涂料级铝粉和硅铁粉加入到液体石蜡和松节油的混合液中制成高能添加剂。在低速搅拌下依次加入硝酸一甲胺溶液、乙二胺二硝酸盐、硝酸铵、抗冻剂并控制温度为 55℃~75℃，再加入硝酸钠与田菁粉的混合物、交联剂、高能添加剂混合成为高密度水胶炸药，再装入已插有普通导爆索的震源药柱外壳中密封即得成品。优点是不含梯恩梯等有毒物质；密度大、爆速高、单位体积威力大、安全环保，具有一定的抗压性和抗冻性，制造方法简单。

本成果以专利形式体现（专利号 201210077830.5 ），芦根具有丰富的营养价值，大青叶是其主要组成部分，有特殊的价值。本方法从芦根大青叶制取保健饮料将使食品加工企业从芦根中获得产品加工成饮料的方法。

本实用新型公开了一种无线电磁自适应清管器及其定位系统，属于清管器无线电磁自适应定位领域，包括清管器、管道内电磁波发射装置、管道外传感器接收装置，清管器内部安装有管道内电磁波发射装置；所述管道外传感器接收装置包括有传感器，传感器为六个，且六个传感器在三个坐标方向上采用对称结构、均匀分布。可实现清管器的自适应三位定位测量跟踪并且定位的精度较高。

本发明公开了一种菲律宾刺参硫酸软骨素多糖,其结构式如下:主链为硫酸软骨素E结构,同时带有硫酸岩藻糖构成的支链,该支链通过糖苷键连接在主链的β-D-葡萄糖醛酸上,且硫酸基的取代方式为75%3,4-O-SO4,20%2,4-O-SO4以及5%4-O-SO4。本发明还同时公开了上述菲律宾刺参硫酸软骨素多糖的提取方法。该多糖具有抗凝血或者抗血栓的作用。

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    

本发明涉及一种镁铁氧/碳复合材料及其制备方法，将铁源、镁粉、液体碳源混合，转移到密闭反应容器内，密封并置于坩埚炉中，在550‑650℃下反应8‑12h，从而得到复合产物。本发明中镁粉、液体碳源、铁盐同时反应，生产的氧化镁与氧化铁形成均一相镁铁氧，液体碳源形成的碳层恰好包覆在颗粒表面。在此过程中，氧化镁与氧化铁的同步合成，在生成二元氧化物颗粒时，同步热解液体碳源得到碳包覆层，两种物质在化学反应的气氛下相互依附，碳包覆层与二元氧化物颗粒形成理想的核壳结构，一步构建碳复合材料。

本发明属于口腔修复领域中烤瓷材料的制备和应用技术领域，特别涉及采用镍铬合金为金属基底的梯度烤瓷材料的制备方法。合成一种以白榴石为主晶相的烤瓷粉，其组分的质量百分比为SiO2？66.67％、Al2O3？16.57％、K2O？12.81％、Na2O？2.64％、其它0.89％。在此烤瓷粉中加入梯度调节成分，其组分的质量百分比Ni为30％～40％、Cr为10％～20％、NiO为0％～10％，Cr2O3为40％～50％，将加入了梯度调节成分的烤瓷粉用层堆积法成型并烧结。制备出的成分梯度烤瓷材料具有缓和金瓷间热应力和提高强度等特点，为口腔烤瓷修复的临床应用打下基础。

本发明是一种多段进料式反溶剂喷射结晶器及其喷射结晶方法，该结晶器为竖直设置的管式结晶器，在所述管式结晶器的上部设有主管入口(1)，从上到下沿主管壁的不同高度位置处开有对称分布的小孔或者狭缝(2)，相同高度位置的小孔或者狭缝(2)的周围设置有缓冲室(3)，每一个缓冲室设置有侧进料口(4)，在所述管式结晶器的下部设有主管出口(5)。将杂环类有机药物颗粒、无机盐或者氧化物、硝基类含能材料的颗粒P溶解于良溶剂S配置成一定浓度的溶液体系A，采用管式结晶器对粗品颗粒P进行重结晶，溶液体系A和不良溶剂快速混合，不断形成晶核并继续生长，最终在喷射结晶器的出口得到含有细颗粒P的悬浮液。通过本方法得到的颗粒产品具有粒径大小及分布可控、粒径分布窄等优点。