本发明公开了一种玻璃芯片封装方法，通过在玻璃片的厚度方向预制贯穿导电金属极，采用超快激光对玻璃芯片进行激光焊接封装。本发明利用超短脉冲激光超强光强特性，在透明介质内会产生非线性吸收效应并在焦点处熔融，实现在透明材料空间内进行选择性微焊接。超短脉冲激光加工的结构尺寸可以突破光学衍射极限，实现小于激光波长的精密焊接。此外，激光和材料相互作用时间极短，能有效避免材料因不同热膨胀系数产生的裂纹和溅射物，有助于提高焊接封装的

本发明提供了一种芯片拾放装置，包括芯片吸附组件、凸轮传动组件、Z 向驱动组件、气隙轴承、气缓冲组件和 W 旋转驱动组件；凸轮传动组件包括相接的凸轮杆和凸轮，凸轮杆的上端连接 Z 向驱动组件，用于带动固定在凸轮内部的芯片吸附组件沿 Z 轴上下移动；气缓冲组件安装于凸轮内部，用于吸收芯片吸附组件受到的冲击力；W旋转驱动组件连接于芯片吸附组件的侧面，用于驱动芯片吸附组件沿W 向旋转运动；气隙轴承位于芯片吸附组件的外部且套放于气缓冲组件的下端，通过向气隙轴承的内、外圈间导入气体使得轴承内圈为悬浮状态，从而辅

在信息时代，机器视觉在实现智能社会方面发挥着重要作用。视觉特征提取是机器视觉的一项关键技术，该技术可以提取图像中具有鲜明特征的信息，诸如边缘、角点、圆以及图像形状等特征，这些特征是标定机器视觉系统模型参数和运用机器视觉技术进行实际应用的前提和基础。视觉特征提取技术广泛应用于自主移动智能机器人、无人驾驶和无人机等场景，这些应用场景对视觉特征提取算法的鲁棒性和帧率提出了巨大挑战。 具体来说，视觉特征提取算法包括SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征转换算法）、SURF（Speeded-Up Robust Features，加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF，快速特征点提取描述）、HOG（Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图）、LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）等。在SURF、ORB、HOG、LBP这些经典的特征提取算法中，SURF的鲁棒性相对较高，但是过于依赖主方向的选取，使得其方向变化鲁棒性不足。SIFT算法可以从图像中提取具有不变性的鲁棒局部特征，对方向变化、光照变化、噪声、杂物场景及遮挡影响等方面的鲁棒性最强，满足无人驾驶技术的需求。SIFT算法的运算量大从而导致的系统帧率低、功耗高的问题可以通过设计具有高并行度的专用硬件加速器芯片来解决。

本项目构建高通量自动化智能化类器官芯片诊疗平台，并利用细胞数字模型分析致病分子，为类器官芯片药物验证系统提供肿瘤靶向基因相关药物，从而实现整个平台的自动完善。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 恶性肿瘤精准治疗亟待建立能反映个体差异、尽量复制患者原始肿瘤组成及其微环境、快速、精准、性价比高的高通量药物筛选体系。类器官是由干细胞在体外3D培养条件下分裂分化形成的一种类似器官的生物结构，能够重现器官的功能，提供一个高度相似的生理系统。虽然具有敏感性高、特异性强，预测率高等特点，但当前类器官技术仍面临手动化、欠智能、个体差异大、类器官单体对肿瘤异质性还原度低等不足。本项目构建高通量自动化智能化类器官芯片诊疗平台，并利用细胞数字模型分析致病分子，为类器官芯片药物验证系统提供肿瘤靶向基因相关药物，从而实现整个平台的自动完善。该平台解决恶性肿瘤药物筛选周期长、费用高、针对性差，已筛选应答率低、治愈率低等问题；在药物投入临床试验前合理规避风险，有效降低临床试验成本和时间；标准化制备过程，建立统一合理的类器官库，方便使用；有效地为病人提供定制化服务，指导临床用药。从医疗诊断治疗与商业化需求综合维度分析，本平台系统是融合了器官芯片和3D肿瘤模型技术双重优势的生物芯片诊疗一体化技术，有望迎来规模化、市场化和应用化。

本发明公开了一种 IC 芯片安全剥离装置，包括安装板、位置调整机构、滑台机构、顶针机构以及真空发生器；所述顶针机构包括：套筒，安装于滑台上；直线电机，安装于套筒内，其控制端连接外部控制中心的输出端；直线传动机构，安装于套筒内，其下端与直线电机的输出轴相接；力传感器，安装于直线电机的输出轴和直线传动机构之间，其信号输出端连接外部控制中心的输入端；顶针座，安装于套筒顶部，其表面开有气孔，通过该气孔与真空器气管连接；顶针夹持件，安装于顶针座内，与直线传动机构的上端相接；顶针，被顶针夹持件夹持。本发明采用闭

本发明公开了一种红外液晶相控阵芯片。该芯片包括电控液晶调相微柱阵列；其包括液晶材料层，依次设置在液晶材料层上表面的液晶初始取向层、电隔离层、图形化电极层、基片和红外增透膜，以及依次设置在液晶材料层下表面的液晶初始取向层、电隔离层、公共电极层、基片和红外增透膜；图形化电极层由阵列分布的子电极构成，每个子电极均由正方形或长方形导电膜构成；电控液晶调相微柱阵列被划分成阵列分布的电控液晶调相微柱，其与子电极一一对应，单个

TDA（芯片热设计自动化）软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真，支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究，直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度，进而提高芯片性能、寿命和可靠性。

成果与项目的背景及主要用途： 人类通过视觉系统获取的信息占获取信息总量的 80%以上，如果说计算机相当于人类的大脑，那么图像传感器则相当于人类的眼睛。图像传感器作为图像信息获取最重要和最基本的技术在信息世界中将占据着极其重要的地位。半导体图像传感器相比传统的胶片成像具有可实时处理和显示、数字输出、便于储存和管理等诸多优势，正在迅速成为图像传感器发展的主导力量。CMOS 图像传感器相对于 CCD 图像传感器具有单片集成、低功耗、低成本、体积小、图像信息可随机读取等一系列优点。在手机拍照、PC 摄像、机器视觉、视频监控等诸多领域已经取代了 CCD 图像传感器。 技术原理与工艺流程简介： （1）时间延迟积分型 CMOS 图像传感器芯片通过 0.18µm 1P4M CMOS 工艺完成了对最高 128 级线阵长度为 1024 像素的TDI 型 CMOS 图像传感器芯片的设计、投片和测试工作。 （2）具有紧凑读出的多次积分动态范围扩展 CMOS 图像传感器提出了一种通过多次积分扩展动态范围的方法，采用紧凑读出方式，以降低对对读出电路的工作速度要求。成功流片 128×128 阵列原型，动态范围可以扩展39dB,像素读出时间相对于滚筒是曝光增加了 3 倍。 应用前景分析及效益预测： 该领域开始向着高清专业摄像、高精度工业和医疗成像、抗辐射太空成像等专业高端领域迈进。CCD 传感器的衰退之势难以挽回，CMOS 将在未来几年保持优势地位。2015 年，CMOS 出货量将达到 36 亿个，份额达 97%；而 CCD 出货量将下降到只有 9520 万个，占 3%份额。 应用领域： CMOS 图像传感器广泛应用于消费类、工业和科技等各个领域。民用领域：拍照手机、数码相机、可视门镜、摄像机、汽车防盗等；工业领域：生产监控、安全监控等。 技术转化条件： 四十平方米以上的办公用房，电脑、工作站若干，相应软件。也可以和 RFID天线制造单位，卡片封装单位共同合作。 合作方式及条件：根据具体情况面议

为服务社会大众了解疫情走势，并为相关部门提供决策支持，北京航空航天大学北航大数据与脑机智能高精尖创新中心刘旭东教授、胡春明教授、李建欣教授等组织师生，与复杂系统可靠性实验室李大庆研究员联合组成团队，全力投入建模和系统研发，已向决策部门提供疫情数据评估与预警报告、区域物资保障评估专项报告等，并迅速开发“新冠肺炎疫情数据导航服务”平台，数据单日访问量近 5 万次。此外，中心还进行新型冠状病毒的疫情评估与预测报告并开发疫情实时更新系统。中心对疫情现状进行分析和预测，为公众提供及时、准确的疫情态势分析、走势预测、舆情动态和政策措施等智能数据服务，实现全国及重点城市日度传播系数计算、短期确诊人数预测和长期疫情拐点与结束日期预测、疫情缓解系数评估等功能。此外，大数据与脑机智能高精尖创新中心研究团队根据疫情确诊患者相关公开数据，利用自然语言处理等技术，从已公开全国各省市直辖区四千余位确诊患者轨迹中抽取了基本信息(性别、年龄、常住地、工作、接触史等)、轨迹(时间、地点、交通工具、事件)及病患关系形成结构化信息。同时开发确诊患者轨迹可视化查询与分析系统，为疫情传播与防控相关研究提供有效支撑。

一、项目简介 自动导航运输车（Automated Guided Vehicle，AGV）是装有自动导航装置，能够沿规定的路径行驶，在车体上具有编程和停车选择装置、安全保护装置以及各种物料移载功能的搬运车辆。广泛应用于汽车制造、电子、纺织、食品、烟草、物流仓储等行业和领域。 2016年中国AGV市场销售量7350台，市场规模达12.08亿元，同比增长37.7%。2017年中国市场AGV销量有望突破10200台，同比增速超38%。特别是新一代完全柔性的AGV机器人将在各种场景下得到应用，新的AGV增量市场正在酝酿过程中。 当前AGV主要导航方式为有轨导航（固定路径）和无轨导航（柔性路径）。传统有轨导航AGV主要采用有轨导航方式，虽然简单易行、路径跟踪可靠性好，但灵活性和柔性差；新的激光导航方式，在应用时具有更高的柔性，但目前大多数是采用反射板和三角定位原理进行，其灵活性和柔性受到限制。 无轨导航AGV不需要任何场地施工、具备自由路径导航和智能避让能力的AGV，越来越受到行业的重视，是重要发展趋势和研究热点。这种无轨的自主导航系统（自由路径规划和决策）具有更高的引导柔性，能够更高效、灵活地完成物料的搬运任务。随着车间物流和生产流程日益复杂多变，对柔性供送、自主规划决策的新一代AGV需求迫切。 本项目致力于开发面向柔性物料搬运、内部物流的AGV机器人平台，具有效率高，易于操作、使用灵活且安全等特点。项目研究的这种AGV是第三代柔性移动机器人，综合了激光、视觉、惯性定位和自主规划决策技术，是未来的移动解决方案。(智能化工具化)，适应于巡检和商城、宾馆、医院等场所的内部配送。 项目研究全新一代AGV属于自主导航机器人，具备全柔性：无轨导航，不需要场地布设，全软件化，应用更广（内部物流、人机协作等）。具备自主性：自动路径规划、自动避障、自动跟踪、相互协作、自动充电等智能决策。项目研究具有重要的现实意义和市场前景。 二、前期研究基础 研究团队已经开工研究面向柔性物料搬运和物流配送的新一代AGV机器人，服务于需混合导航与自由路径功能的新兴AGV市场，目前研发的这种AGV是第三代高级移动机器人，综合了激光、视觉、惯性导航和自主规划决策与人机交互技术，是未来的移动解决方案(智能化工具化)。累计完成投资150万元，已和厦门万久公司开展省高校产学项合作目(基于视觉与惯性定位的AGV装置研发)，设计完成了AGV机器人样机，正进行驱动系统、导航系统、控制系统可靠性与性能指标的测试。 当前正在的研究工作和目标是，进一步完善AGV基本机型设计，实现激光SLAM、里程/IMU惯性定位、自主路径规划与跟踪；对AGV的RGB-D视觉系统进行开发设计，实现视觉引导与目标识别、跟踪、避让；进行终端控制软件开发，形成产品应用解决方案。 已发表的与项目相关的主要论文SCI论文5篇，EI论文20余篇。主要发明专利有：1. 仲训昱, 田军, 庞聪, 彭侠夫, 曾建平. 基于前倾 2D 激光雷达移动扫描的路面与障碍检测方法. 国家发明专利（受理中）2. 仲训昱. 基于虚拟扫描与测距匹配的 AGV 激光 SLAM 方法. 国家发明专利（申请号：201710504910.7, 受理中）. 3. 仲训昱, 李跃亮, 彭侠夫. 面向智能车自主充电的柔性对接装置. 国家发明专利（申请号： 201710389598.1, 受理中）4. 仲训昱, 王祥, 陈映冰, 彭侠夫. 基于 A*提取引导点的 AGV 路径跟踪与避障协调方法.国家发明专利（申请号： 201710043581.0, 受理中）5. 仲训昱, 李跃亮, 刘嘉伟, 彭侠夫. 一种面向智能车自主充电的柔性对接装 置. 国家实用新型专利, 专利号： 201720606992.1 三、应用技术成果 （一）导航控制系统设计 研究团队开发了一种全柔性自主式AGV机器人, 其导航控制系统如下图所示，特点有： 1）采用这种模块化的系统平台, 搭建激光导航AGV产品, 可实现降低制作成本30%-50%;  2）结合视觉/惯性定位和特殊运动机构, 支持各种场景下的使用、简易且节省人工成本。 （二）地图表示和基于A*提取关键路径点的全局路径规划方法 以AGV半径障碍进行膨胀，建立初始栅格地图；通过风险评估函数对障碍周围节点的风险等级进行评估，获得带有风险区域的安全栅格地图。在安全地图上通过A*算法规划全局路径，在得到的全局路径上提取关键路径点。 （三）基于位-姿交替控制的路径跟踪与避让/运动协调方法研究了局部环境建模与自适应窗口的实时避障方法，同时还研究了基于复合速度障碍法的分布式运动规划算法，在各种移动服务机器人与AGV搬运机器人 相互协调避让的运动规划中等具有很好的应用前景。 机器人以关键路径点为引导点并不断实时切换、更新引导点，进行路径跟踪与障碍避让的协调统一。 （四）基于地图匹配的AGV激光SLAM方法 虚拟扫描与测距匹配法：增量式创建栅格地图，采用虚拟激光雷达扫描与基于测距的快速轮廓匹配。 LATTICE SLAM方法：综合采用了高斯牛顿迭代法、地图匹配表、概率地图和高低两层地图等策略。 （五）AGV系统特色设计 1)双层控制器系统结构，提高可靠性、实时性和灵活性。 2)基于ROS的软件设计，采用NVIDIA 的TK1超级计算平台作为主控计算机。 3)下位机功能模块设计：处理实时性较高的任务，如里程计／IMU推算定位、安全速4)度控制、超声波／防撞条避碰处理等。 5)运动机构及外观设计：两轮差动驱动＋两轮随动”的四轮运动机构，比六轮机构具有更好的地面适应性；采用橡胶轮，减震和静音效果好。 6)自动充电对接装置设计：通过柔性连杆的弯曲形变来实现充电接口和充电接头的柔顺对接。 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。