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25㎜彎曲防火板貼面臺面，鋼質(zhì)烤漆骨架，玻璃鋼面板坐椅。

供八人使用的長方形桌子。

一、項目簡介 隨著科技進步和社會需求的發(fā)展，機器人手/臂除了工業(yè)生產(chǎn)，也越來越多用于服務(wù)人類的其它各個領(lǐng)域，這必然會使機器人承擔比工業(yè)中更加多樣的操作任務(wù)，面臨更加多變的工作環(huán)境。因此，國內(nèi)外對非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下、具備自主操作能力的機器人的研究十分重視。當前，具備視覺感知能力的機器人已被公認為機器人發(fā)展的主流趨勢，將視覺與機器人操作相融合，是對人類行為的模擬，由此產(chǎn)生的視覺伺服控制方法為機器人自主操作能力的實現(xiàn)帶來了新的思路，代表了機器人的先進控制技術(shù)，也是促進機器人智能化發(fā)展的一個重要驅(qū)動?？梢灶A見，未來的視覺系統(tǒng)將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術(shù)在機器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺伺服利用視覺傳感器提供的環(huán)境信息對機器人運動進行實時反饋控制，涉及機器人機械幾何設(shè)計、運動學和動力學、自動控制理論、計算機視覺圖像處理和攝像機標定等,是智能機器人領(lǐng)域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機器人手術(shù)、水果采摘、工業(yè)裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來越多的應(yīng)用。然而，現(xiàn)階段可實際應(yīng)用的方案主要面向特定的標定環(huán)境、模型參數(shù)已知，機器人操作是編碼定式的，不具備模型未知條件下的自主操作能力，特別是當面向未來的剛-柔-軟體共融機器人時，其柔型結(jié)構(gòu)造成的運動模型及參數(shù)的變化與不確定性，必然使現(xiàn)有確定模型的研究方法失效。因此，無模型（目標幾何模型，手眼標定模型，機器人運動模型）、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的自適應(yīng)操作對機器人提出了新挑戰(zhàn)，是機器人手臂(尤其柔型手臂)視覺伺服控制研究的難點與前沿問題，不斷深入對非結(jié)構(gòu)環(huán)境下、無模型的機器人手/臂視覺伺服控制的研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義。 在非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下使機器人像人一樣協(xié)調(diào)自適應(yīng)操作是當今機器人研究領(lǐng)域的一項尚未實現(xiàn)但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下實現(xiàn)機器人柔性操作，就當前研究依靠單一的控制器設(shè)計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協(xié)調(diào)操作是自適應(yīng)學習過程，涉及智能進化和行為優(yōu)化，將隨機動態(tài)規(guī)劃理論，結(jié)合約束規(guī)則與最優(yōu)化控制，探索一種變參手眼關(guān)系，實現(xiàn)機器人在非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下的自適應(yīng)操作。 二、前期研究基礎(chǔ) 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎(chǔ)理論研究上，針對無標定視覺伺服控制方案與設(shè)計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎(chǔ)和知識積累，并不斷跟蹤和深入在無模型視覺伺服控制的方面研究和前沿問題。目前，已經(jīng)著手在無模型視覺伺服的可靠性、穩(wěn)定性控制方面做了充分的探索工作：針對機器人無標定全局穩(wěn)定操作問題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ENN)的全局穩(wěn)定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)輔助爾曼濾波狀態(tài)估計的無標定視覺伺服方法，提高伺服系統(tǒng)的魯棒性。同時，立足機器人發(fā)展前沿，建立了多模特征深度學習抓取系統(tǒng)，在無結(jié)構(gòu)環(huán)境下實現(xiàn)了機器人智能抓取與定位。 已發(fā)表的與項目相關(guān)的主要論文有： [1] 仲訓杲,徐敏,仲訓昱,彭俠夫.基于多模特征深度學習的機器人抓取判別方法.自動化學報,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] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于雅可比預測的機器人無模型視覺伺服定位控制, 控制與決策, 已在線發(fā)表, 2018. [11] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于圖像的機器人非標定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學學報(自然科學版), 已錄用, 2018. 三、應(yīng)用技術(shù)成果 （一）基于多模特征深度學習的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學習及其在機器人智能抓取判別中的應(yīng)用，該方法針對智能機器人抓取判別問題, 研究多模特征深度學習與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓練特征視為一類噪化, 引入帶稀疏約束的降噪自動編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值學習; 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達, 兩種手段相結(jié)合旨在提高深度網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和抓取判別精確性. 實驗采用深度攝像機與 6 自由度工業(yè)機器人組建測試平臺, 對不同類別目標進行在線對比實驗. 結(jié)果表明, 設(shè)計的多模特征深度學習依據(jù)人的抓取習慣, 實現(xiàn)最優(yōu)抓取判別, 并且機器人成功實施抓取定位, 研究方法對新目標具備良好的抓取判別能力. （二）無標定視覺伺服解決方案及其機器人操作應(yīng)用 研究了無標定視覺伺服方法及其在機械臂任務(wù)操作中的應(yīng)用。首先提出視覺伺服目標：假設(shè)機器人或者攝像節(jié)的模型參數(shù)未知或者部分未知，視覺伺服的目標是使用攝像節(jié)作為傳感器，引導機械臂運動，使當前圖像特征收斂到期望圖像特征，從而完成定位或者跟蹤的任務(wù)。 手眼協(xié)調(diào)關(guān)系描述。關(guān)節(jié)圖像雅克比矩陣定量描述了機械臂關(guān)節(jié)變化引起圖像特征變化，它是關(guān)節(jié)-圖像映射的局部線性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線估計器。將關(guān)節(jié)圖像雅克比矩陣的每一個元素作為輔助系統(tǒng)的狀態(tài)，建立輔助系統(tǒng)的狀態(tài)方程；攝像機提取到的圖像特征作為測量值，建立輔助系統(tǒng)的觀測方程。根據(jù)Kalman濾波器理論，我們設(shè)計了對關(guān)節(jié)圖像雅克比的在線實時估計算法。 構(gòu)建基于圖像矩的目標函數(shù)。為了避免傳統(tǒng)的基于點特征的缺陷，例如點特征的標記、提取與匹配過程復雜且通用性較差問題。構(gòu)建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務(wù)，來提高視覺伺服系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。 四、合作企業(yè) 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發(fā)、技術(shù)服務(wù)、加工技術(shù)整合為一體的高新技術(shù)企業(yè)。目前公司的經(jīng)營范圍涉及CNC軟件開發(fā)及數(shù)控系統(tǒng)銷售、CNC控制零件銷售及專業(yè)維修；工藝優(yōu)化、機臺升級與技術(shù)改造、工程配電與軟件優(yōu)化、專用機控制系統(tǒng)開發(fā)、多軸機的設(shè)計與開發(fā)、機臺精度檢測與校正優(yōu)化服務(wù)等。公司是國際知名生產(chǎn)制造企業(yè)——富士康的產(chǎn)品供應(yīng)商和技術(shù)服務(wù)商。    

本實用新型公開了一種變電站絕緣子帶電水沖洗機械臂，包括基座、剛性主臂、絕緣臂、高壓水噴 頭，所述剛性主臂下端與基座通過第一銷軸鉸接，所述基座上設(shè)有與第一銷軸相連的第一驅(qū)動裝置，剛 性主臂頂部與絕緣臂底部通過第二銷軸鉸接相連，剛性主臂上設(shè)有與第二銷軸相連的第二驅(qū)動裝置，所 述高壓水噴頭與絕緣臂頂部通過第三銷軸鉸接，所述絕緣臂上設(shè)有主動皮帶輪和驅(qū)動主動皮帶輪的第三 驅(qū)動裝置，第三銷軸上設(shè)有固定相連的從

研究領(lǐng)域 以企業(yè)的生產(chǎn)需要為出發(fā)點，以研發(fā)新產(chǎn)品、新設(shè)備、新工藝為目標，進行光機電一體化成套設(shè)備及新技術(shù)的研究與開發(fā)，解決企業(yè)發(fā)展過程中的瓶頸問題。圍繞創(chuàng)新制造工藝、機電控制及自動化，開展綠色化、系統(tǒng)化智能機電一體化技術(shù)及其在生產(chǎn)過程中的應(yīng)用研究。主要研究方向有：（1）綠色新能源生產(chǎn)技術(shù)及設(shè)備（2）特種加工機械（3）新型包裝機械（4）根據(jù)企業(yè)實際需求定制光機電一體化成套設(shè)備（生產(chǎn)線）的研發(fā)。科研成果及簡介 所承擔主要項目： 鋅空燃料電池極片干嵌法成形過程控制的理論與技術(shù)(國家自然基金) ·高速水墨柔性印刷模切機CL1224 （國家科技部） ·機械軟起動控制系統(tǒng)的開發(fā)（天津市教委） ·柔性傳動行星輪差速機構(gòu)的研究 （河北省教育廳） ·機械液壓自動控制軟啟動系統(tǒng)（石家莊科技局） ·自動分頁裝訂機的開發(fā)研究（河北省教委） 橫向課題： 紙管機開發(fā)（天津巨業(yè)衣架制造有限公司） 盤料螺紋鋼滾絲機（天津市天鵬建筑器材有限公司） 五金平臺自動機械手的研制（慶輝五金制品有限公司） 乒乓膠皮海綿上料系統(tǒng)的研發(fā)（天津七二九體育器材開發(fā)有限公司） 電池極片卷繞設(shè)備（海裕百特鋰能設(shè)備有限公司） 鋰電池極片軋制卷繞線 ； 流延膜擠壓收卷裝置及控制系統(tǒng)的合作研發(fā)； 瓦棱機生產(chǎn)線控制系統(tǒng)的研制； KSQ-500電池極片卷繞設(shè)備開發(fā) 木工挖船機（威盧克斯有限公司） WS-260衛(wèi)生巾生產(chǎn)線獲獎與專利一種布料機                  發(fā)明專利           專利號：200910068754.x一種雙向水泥土攪拌樁機      發(fā)明專利           專利號：200910069172.3一種雙向水泥土攪拌樁機      發(fā)明專利           專利號：200910069171.9一種雙向水泥土攪拌樁鉆桿    發(fā)明專利           專利號：200910069170.4一種收獲機                  發(fā)明專利           專利號：200910069269.4可轉(zhuǎn)讓項目 可承擔（合作開發(fā)）科研項目與技術(shù)合作光機電一體化成套設(shè)備（生產(chǎn)線）的研發(fā)

在設(shè)計柔性鋰離子電池負極材料上取得了突破，以表面刻蝕剝離處理的碳布為基底(CC@EC)，水熱法生長NiCo2O4(NCO)納米線陣列。當其應(yīng)用于鋰離子電池負極時，表現(xiàn)出了優(yōu)異的儲鋰性能。作者通過DFT計算發(fā)現(xiàn)，NCO與CC@EC具有強的相互電子作用、在鋰離子傳輸過程中具有更低的反應(yīng)能壘。此外，作者進一步通過原位拉曼光譜闡明了CC@EC基底對電極材料儲鋰性能提升的貢獻因素。在此基礎(chǔ)上，獲得了具有高載量下高能量密度 (314 Wh/kg) 的全柔性鋰離子電池(總重量為281 mg)，具有出色的柔韌性和良好的儲能性能，為未來的便攜能源開啟了新的方向。

本發(fā)明公開了一種生長點柔性去除手指，目前瓜科蔬菜嫁接栽培已經(jīng)普及，但是生長點去除基本上采用手工進行，本發(fā)明包括限位螺釘、殼體、摳苗片固定螺釘、摳苗片、伸縮關(guān)節(jié)、彈簧調(diào)節(jié)螺釘、彈簧和兩個滑動銷釘；本發(fā)明通過彈簧調(diào)節(jié)螺釘調(diào)節(jié)生長點去除機構(gòu)對砧木生長點扣除力，使生長點去除機構(gòu)具有柔性，避免了生長點扣除時損壞砧木苗子葉，同時克服了操作勞動強度大、生產(chǎn)率低等問題，降低人力投入和生產(chǎn)成本，有利于組織大規(guī)模種植生產(chǎn)。

儀器儀表科學技術(shù)領(lǐng)域,創(chuàng)新性地利用工業(yè)機器人作為柔性運動平臺，發(fā)明了面向現(xiàn)代混流制造的柔性在線測量新方法，通過有效的誤差控制方法設(shè)計和精細的技術(shù)實施，結(jié)合專用多功能非接觸測量傳感器，很好地解決了柔性在線測量靈活性、測量精度、測量效率三者之間的矛盾，實現(xiàn)了高性能柔性在線測量應(yīng)用。發(fā)明產(chǎn)品通過了一汽大眾、東風神龍等國內(nèi)主流汽車廠的嚴格考核，形成了產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，為多品種混流制造提供了先進的測量手段支持。

該技術(shù)針對深空探測衛(wèi)星減重控溫的要求、寒冷狀態(tài)下單兵作戰(zhàn)人體和武器裝備的保溫需求以及需要溫控系統(tǒng)的地面工作環(huán)境，重點解決輕質(zhì)高效熱控材料的制備及生產(chǎn)示范線建設(shè)等問題，突破了制約熱控技術(shù)輕量化發(fā)展的關(guān)鍵新材料的生產(chǎn)和共性問題。 提出一種熱穩(wěn)定性好、輕質(zhì)高效的恒溫加熱材料制備工藝，并在實驗室條件下進行自動化生產(chǎn)線設(shè)計，得到材料可替代溫控整套系統(tǒng)，可與現(xiàn)有的 PID 溫控技術(shù)結(jié)合，提高熱控系統(tǒng)的溫控精度，滿足其可靠性和自適應(yīng)性需求。與傳統(tǒng)熱控系統(tǒng)相比，以自控溫 材料為主要成分的溫控組件，減重效果可達 90%。與國外同類產(chǎn)品相比，本團隊研發(fā)的自控溫材料具有相對較低的居里溫度點（低 于 50℃）和較窄的溫控區(qū)間，可在居里溫度點附近迅速達到較高的 PTC 強度（超過 6），材料具有較好的柔韌性和環(huán)境適應(yīng)性， 可根據(jù)使用環(huán)境的不同對其進行隨意彎曲裁剪，在長期使用過程中能保持較高的熱穩(wěn)定性和溫控精度。經(jīng)測試，利用自控溫材料 制備的溫控組件能在模擬真空條件下，在衛(wèi)星搭載安全電壓（5V） 進行正常升溫和溫控，可用于深空探測中電子元器件的保溫工作。