本发明公开了一种基于冗余特征消减的医学超声图像自动识别方法。首先从待处理的医学超声图像中提取感兴趣区域，从感兴趣区域提取特征；然后对提取的特征进行主成分分析，以去除冗余和无关的特征分量，确定独立有效的特征；最后依据独立有效的特征，利用分类器对感兴趣区域分类。本发明通过计算机对医学超声图像进行分析，提取的图像特征涵盖了空域和频域，更为全面地反映了图像的本质特性，有助于进行正确分类，具有较好的临床实用性。

本发明公开了一种可离线装送标签的自动送标装置，包括标签 盒，以及安装在标签盒上的直线导轨、上限位机构、下限位杆、标签 压块和标签支撑板，所述标签支撑板设置于所述标签盒内并且其相对 于水平面倾斜设置；标签压块通过滑块安装在所述直线导轨上；上限 位机构包括通过螺纹连接在标签盒上的挡标螺栓，所述挡标螺栓水平 设置并且伸入所述标签盒内；下限位杆水平安装在所述标签盒上。本发明依靠标签压块自身的重力给予标签持续压力，自动将标签向前推 进至取标口；标签压块安装在高精度的直线导轨上，保证标签压块下 滑过程顺畅不偏移

可自动调节脑脊液分流量和防止分流管堵塞的装置，包括压力传感器、Y形分流管、转流泵、第一程控开关、第二程控开关、装载板、第一电子控制系统、第一电源、第二电子控制系统和第二电源；第一程控开关用于导通或截断脑脊液在Y形分流管两根上臂导管之间的通路，第二程控开关用于导通或截断脑脊液通过Y形分流管下臂导管进入腹腔的通路，转流泵用于驱动Y形分流管内脑脊液的流动，压力传感器用于对颅内的压力进行采集，第一电子控制系统用于根据颅内的压力状况控制转流泵、第一程控开关和第二程控开关所处的状态，并将相关信息传输给第二电子控制系统，第二电子控制系统用于接收和显示第一电子控制系统的信息，并向第一电子控制系统发送指令。

1.项目背景 化学反应器与精馏装置是石化生产过程中使用最为广泛的设备，也是最主要的耗能单元，反应器与精馏塔运行的好坏直接关系到石油化工企业的经济效益。反应与分离强化过程通常由多个单元耦合联接而成，其不仅涉及反应与分离能力的协同机制、多单元组合与系统整体运行效能的关系，而且强化过程具有强非线性、大滞后和多变量耦合特性，以及经济、环境与安全等不确定性因素的干扰，都对强化过程的平稳操作、协同调控与分级优化带来诸多的挑战。 采用反应与精馏强化技术，通过传质与传热的强化、物质流与能量流相互耦合，使强化过程具有大幅度提高反应转化率或选择性，降低生产能耗和污染物排放等优越性。然而这种集成优势只有在反应能力与分离能力动态协同作用条件下才能被充分发挥，而且强化过程具有多稳态、强非线性和多变量强耦合特性，这些都对强化过程的自动控制与优化理论提出了新的挑战。 采用传统控制模式，当系统受到干扰时，很容易引起反应与分离能力动态失调和工况发生大范围波动与偏移，造成产品质量不合格和能耗增加等控制难题。因此，在传统控制模式的基础上，探索反应与精馏强化过程的动态协同调控方法与动态优化理论，对解决集成装置的平稳操作与自动控制难题，切实提高系统运行品质，有效降低装置生产能耗和污染物排放方面具有重要意义 2.项目技术原理 南京工业大学绿色化工研究所，经过多年研究发明了不同工况反应与蒸馏集成技术，可根据不同体系的特殊要求，实现不同工况反应与精馏的最佳匹配，解决了反应与蒸馏操作条件必须一致等问题。本项目在对强化过程机理模型、经济稳态优化和动态特性分析的前期研究基础上，研究反应能力与精馏能力的动态协同调控新方法和强化过程的分级优化理论，提出反应与精馏强化过程一体化设计思想，对传统多单元生产过程具有很好的借鉴作用。项目针对反应与精馏过程自动控制系统设计与性能优化调节方面主要开展以下技术： （1）反应与精馏强化过程多变量自动控制方案的设计与性能分析 在对反应与精馏过程机理建模、经济稳态优化设计和动态特性分析基础上，采用稳态增益矩阵和奇异值分析方法，合理选择过程被控变量和操作变量配对模式，运用传统控制策略设计反应精馏强化过程多变量自动控制方案，采用ASPEN PLUS流程模拟软件和ASPEN DYNAMIC模块进行控制方案的动态模拟测试，并根据实际工艺扰动情况，通过在动态流程模拟系统上分别加入不同幅度和方向的多种扰动和改变系统设定值，评价传统控制模式闭环系统性能，在此基础上，改进自动控制方案设计，确保设计的自动控制方案在实际应用中能够维持平稳有效运行。 （2）生产负荷自动调节和优化技术原理 反应与精馏过程的生产负荷经常随着市场需求的变化进行调整，负荷的变化将可能引起系统工况的波动，产品质量下降，能耗增加等问题，甚至造成系统不稳定而被迫停机。本项目采用设定值多步长滚动优化、偏差区域容忍动态矩阵控制与传统控制相融合方法，实现反应与分离能力动态协同调控；本项目在多变量基础控制系统上，在关键控制回路增加设定值智能调节模块和多变量协调预测控制模块，分别采用设定值多步长滚动优化、偏差区域容忍动态矩阵控制（Error tolerant DMC）与传统控制相融合方法，实现反应能力与分离能力动态协同调控，使系统获得了良好的跟踪性能和鲁棒性。解决传统控制模式下扰动引起反应与分离动态失调，导致产品质量不合格、能耗和污染物排放增加等控制问题。在多变量协调预测控制模块设计中，对于反应器出口成分和产品质量等不可在线测量的关键变量，采用机理模型和经验模型建立产品成分软测量模型，实现对产品成分、反应转化率等不可测被控变量的在线估计。 （3）反应与精馏强化过程的系统性能优化技术 在经济稳态优化设计前期研究基础上，开展多目标多约束动态优化与多变量跟踪控制相结合的分级优化理论研究。在上层多目标多约束的动态优化设计中，是以能耗和操作成本最小为优化目标，以质量、尾气/废液排放和过程动态模型等为约束条件，采用多目标优化算法对强化过程的关键操作参数进行动态优化计算，给出工况最优调节方案。根据多目标动态优化给出的关键参数设定值最优调节方案，采用设定值多步长滚动优化给出多变量预测控制的参考轨迹，通过多变量协调预测控制和基础控制回路的跟踪调节，使系统输出快速跟踪设定值的最佳操作值，实现工况优化与平滑调节，确保系统维持高品质运行特性，从源头降低工况大范围波动和事故发生的概率。 3.关键技术路线 项目针对反应与精馏过程，融合了化学工程理论、自动控制理论、智能学习算法与计算机模拟技术，采取理论研究、模拟实验和工业应用相结合的技术路线，如下图所示。项目分别开展反应精馏过程的多变量基础控制系统设计、反应与分离能力动态协同调控新方法、强化过程分级优化理论研究，并将项目成果融合，开展不同工况反应与精馏强化过程的一体化工程设计，研制一套流程模拟综合实验平台，进行模拟验证和工程应用研究。 4.项目技术特色和创新性 （1）针对反应与精馏强化过程，在传统控制模式下扰动引起反应与分离动态失调和工况偏移，导致集成优势难以充分发挥工程问题，项目提出将设定值多步长滚动优化、偏差区域容忍动态矩阵控制、多目标多约束动态优化与传统基础控制相融合的动态协同调控新方法与分级优化理论，在反应与分离动态协同作用下实现工况的优化与平滑调节，确保系统维持高品质运行特性。 （2）项目沿着学科交叉与融合方向，将化学工程理论、自动控制理论、智能学习算法与计算机模拟技术相结合，提出不同工况反应与精馏强化过程流程模拟、控制系统设计与集成优化理论相结合的一体化工程设计思想，并在常压反应与减压精馏集成的甲苯氯化反应精馏工业装置上进行工程应用研究，解决装置自动控制与平稳操作等实际控制问题，发挥强化过程高转化率/高选择性、低能耗的集成优势。

一种采用自动调心轴承的轴系实验台架，属于船舶轴系实验台架，解决现有船舶轴系试验台架艉轴承装卸困难，操作不便的问题。本发明包括电机、齿轮箱、中间轴承、艉轴承和变频器，所述艉轴承由轴套、轴瓦和多根键条构成，轴套由形状相同的上半轴套和下半轴套组成，上、下半轴套的半圆弧面上具有轴向上通槽；轴瓦由一体的筒体和法兰盘构成，筒体内壁具有三道环形凹腔，筒体外壁开有轴向键槽，用于容纳所述键条；所述键条包括刚性键条和弹性键条，分别用以模拟刚性支撑工况和弹性支撑工况。本发明结构简单，装卸方便，能简单快捷地实现自动调心艉轴承与普通刚性轴承的转换，实现轴系在两种不同支撑工况下的静动态特性对比试验研究。

N95口罩的关键技术在于其致密、能有效隔离病毒的滤芯层，一般的N95口罩是5层滤芯层、普通口罩可能只有两层。南京工业大学陈苏教授课题组的新技术让N95口罩生产提质增效，做滤芯的新材料只需3层就可以生产N95了。他们的新技术全称叫“熔喷无纺布材料和微流体气喷纺丝技术”。“我们团队前期一直致力于新型纺丝技术和无纺布材料的开发，研究出了微流体气喷纺丝技术，可以实现超细纤维的制备，平均直径65纳米，是目前纺丝技术中生产纤维最细的，过滤隔离病毒的效果也就更好。”陈苏介绍，传统的纺丝技术生产出的纤维，一般直径在几百纳米，而气喷纺丝技术所制备的纤维直径仅几十纳米，可以更好地隔离病毒，将气喷纺丝的纤维膜负载在传统的无纺布上，就实现了更优效果的N95口罩滤芯层的制备。“也就是说，N95一般是5层滤芯层，普通口罩可能只有两层，那么，用我们的材料（做成滤芯层）只要3层就相当于N95了。”陈苏团队近年来一直致力于微流体纺丝和微流体气喷纺丝工作的研究，前期通过纺丝参数的优化、纺丝体系的探索制备了一系列功能纤维材料，其成果日前在国际材料重要期刊《Advanced Materials》（先进材料）上发表。基于前期的研究基础，陈苏教授掌握了纺丝关键技术、纺丝设备开发技术和功能纤维原理，为其产业化奠定了基础。点击查看原文

本发明公开了一种光子暗化漂白装置，以解决目前在掺镱光纤 激光运行过程中光子暗化现象的缺少干预的局面。本发明包括暗化漂 白光源及其驱动电源。本发明是在掺镱光纤激光器内部上增加一套暗 化漂白装置，因此不改变光纤激光器的主体结构，具有高的适用性。 本发明装置尤其适合于工作中的周期性的对光纤激光器暗化进行漂 白，促进了光纤激光器的使用过程功率的稳定性，减缓了激光器光子 暗化进程，提高了激光器的使用寿命。

一种基于虚实力融合的遥操作机器人力觉临场感实现方法可广泛用于各类机器人的力控制，以及各种工程机械装备的力控制。

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。    

1、中控室操作员2、质管部工艺员