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一、產品概述       本設備以工業機器人與機器視覺為核心，將機械、氣動、運動控制、變頻調速、編碼器技術、PLC控制技術有機地進行整合，結構模塊化，便于組合，實現對高速傳輸線上的不同物料進行快速的檢測、組裝。為了方便實訓教學，系統進行了專門的設計，可以完成各類機器人單項訓練和綜合性項目訓練，可完成各類機器人單項訓練和綜合性項目訓練。可以進行六軸機器人示教、定位、抓取、裝配等訓練，        包含六自由度工業機器人、智能視覺檢測系統、PLC控制系統及一套供料、輸送、裝配、倉儲機構，可以實現對高速傳輸的工件進行分揀、檢測、搬運、裝配、存儲等操作。該平臺各組件均安裝在型材桌面上，機械結構、電氣控制回路、執行機構相對獨立，采用工業標準件設計。通過此平臺可以進行機械組裝、電氣線路設計與接線、PLC編程與調試、智能視覺流程編輯、工業機器人編程與調試應用等多方面訓練，適合職業院校、技工學校自動化類相關專業《工業機器人與控制技術》、《自動化技術》等課程的實訓教學，適合自動化技術人員進行工程訓練及技能比賽。二、技術性能1、輸入電源：單相三線～220V±10% 50Hz2、工作環境：溫度-10℃～+40℃  相對濕度≤85%（25℃）  海拔＜4000m3、裝置容量：＜1.5kVA4、實訓平臺尺寸：2200mm×1200mm×1500mm5、安全保護：具有漏電保護，安全符合國家標準三、設備結構與組成      該實訓平臺由ABB IRB120-3型六自由度工業機器人系統、海康智能視覺檢測系統、可編程控制器（PLC）系統、四工位供料單元、環形輸送單元、工件存儲盒供料單元、工件組裝單元、倉庫單元、廢品回收桶、各類工件、型材實訓桌、型材電腦桌等組成。 1、工業機器人本體： ABB IBR120/3六自由度工業機器人本體；最大負載≥3 kg； 最大臂展半徑≥580mm； 軸數：≥6軸；位置重復精度：≦0.01mm； 防護等級： ≥IP30； 軸運動范圍： （1）1軸：≥±165°  （2）2軸：≥±110° （3）3軸：≥+70°至 -110° （4）4軸：≥±160° （5）5軸：≥±120° （6）6軸：≥±400° 機器人本體重量：≤25kg； 最大噪音：≤70dB(A)。 2、工業機器人控制器： （1）緊湊型工業機器人控制柜，與配套的工業機器人本體配套； （2）控制硬件：多處理器系統大容量閃存、 UPS 備份電源（≥20S）； （3）控制軟件：軟件出廠預裝； （4）額定功率：≥3KVA(變壓器容量)； （5）電源輸入：200V/230V 50-60Hz （6）尺寸：710*449*442mm （7）重量：30kg （8）防護等級：IP20 3.FlexPendant示教器 （1）重量：1kg （2）支持：彩色觸摸屏、操縱桿，緊急停、支持慣用左/右手切換，支持U盤、熱插拔、恢復程序，支持USB儲存器，帶時間標記登錄，支持遠程服務。 4、海康智能視覺檢測系統   主要是配合工業機器人做智能檢測工件角度缺陷及自動對位等以及工業機器人視覺學習開發使用；工業相機，要求如下：像素：≥130W像素； 分辨率：≥1280×960； 像素尺寸：≥3.75μm× 3.75μm； 光譜：彩色； 支持自定義AOI，降低分辨率、f≥16mm F1.4：12毫米工業鏡頭，百萬像素相機； 配套同軸光源，光源大小≥80mm×80mm；準環形光源，直徑≥70mm，照射角度≥90度，帶模擬控制器；配套同軸光源及光源控制器：發光窗口≥50mm*50mm含調光控制電源；機器視覺兼視覺開發環境。5、西門子可編程控制器單元     配備西門子S7-1200可編程控制器，自帶以太網通訊模塊、數字量擴展模塊控制機器人、電機、氣缸等執行機構動作，處理各單元檢測信號，管理工作流程、數據傳輸等任務。   6、四工位供料單元     由移動井式料庫、推料氣缸、無桿氣缸和光電傳感器組成，安裝在型材實訓桌上，用于將工件庫中的工件依次推出到環形輸送線。提供不同顏色的標準工件，雜色疊加等不合格工件。多工位的供料設計，使得供料方式多樣化，可以進行單一的上料，也可以進行不同顏色的組合上料，以及對上料速 度進行控制，實現上料形式的多樣化。7、環形柔性輸送單元      包含一套交流調速系統，由三菱D720變頻器、三相交流電機、環形板鏈（傳送帶）、光纖傳感器等組成，安裝在型材實訓桌上，用于傳輸工件。8、工件存儲盒供料單元      包含一套步進電機推桿、DM556步進驅動、料盒存儲槽等組成，安裝在型材實訓桌上，當一個工件存儲盒被取走會自動退出下一個工件存儲盒，用于工件存儲盒自動供料。9、工件組裝單元      由工件存儲盒托盤及型材立柱組成，安裝在型材實訓桌上，用于裝配工件。工件盒內設有4個工件槽用于放置工件，機器人可以根據不同配方按照上位機設定顏色進行放置工件。10、倉庫單元      由工件存儲盒托盤及型材立柱組成，安裝在型材實訓桌上，機器人用于放置裝配完的組件進行堆垛，也可以通過機器人對裝配完成的組件進行拆垛。11、廢品回收桶      安裝在型材實訓桌左后側，用于機器人自動放置被檢測出來的無用工件或不合格品。 四、實訓項目1. 機器視覺系統的原理、使用和調試2. 六軸工業機器人系統的原理、使用和調試3. 六軸工業機器人坐標系統和機器視覺坐標系統標定及相互轉換4. 工業機器人與機器視覺系統綜合應用的安裝與調試5. 機器視覺系統模板設置、編程與調試6. 通過示教單元手動調試工業機器人7. 通過示教單元設置、修改各控制點坐標8. 通過示教單元編寫、修改工業機器人程序9. 機器人追蹤坐標整定10. 工業機器人系統的軟件二次開發編程  11.智能視覺圖像輸入編輯與調試12.智能視覺結果給出編輯與調試13.智能視覺顏色比對測量14.智能視覺編號比對測量15.智能視覺尺寸比對測量16.智能視覺角度測量17.智能視覺系統與工業機器人綜合應用18.PLC程序編程與調試19.智能視覺系統與工業機器人綜合應用

發電設備維修是一項復雜的系統工程，然而缺少適用的維修模式、先進的運行與維修智能決策系統和計算機化維修管理系統等作為技術支撐。本項目的主要內容及其技術經濟指標如下： 　　（1）基于SRCM的發電設備狀態維修管理模式及工作程序：確立了基于SRCM和以工單為主線的維修管理模式，制訂了狀態維修的工作程序及其具體內容。 　　（2）生產實時數據接口技術及數據庫管理系統：開發了生產實時數據接口技術及數據庫管理系統，實現了生產實時信息的遠程連接、智能查詢和有效共享。 　　（3）發電設備狀態維修理論與技術體系：確立了功能位置碼與系統碼相結合的設備編碼方案；建立了基于蒙特卡羅模擬的設備重要度分析模型和維修方式決策規則；給出了狀態劃分規則和狀態閾值確定方法，建立了基于模糊理論和變權方法的狀態綜合評價模型以及基于灰色理論和神經網絡的狀態綜合預測模型；建立了主設備定期維修的間隔優化模型，以及輔助設備定期檢查、定期更換、隱患檢查的間隔優化和狀態維修閾值模型；建立了基于RCM定量分析的維修優化模型；建立了復雜可修復系統的短期維修決策和評價模型。 　　（4）發電設備運行與維修智能決策系統和計算機化維修管理系統：建立了SRCM分析平臺和維修知識庫，可進行故障模式影響、故障樹、故障風險及可靠性分析；建立了狀態評價及預測平臺，可實現綜合狀態實時評價和預測；建立了維修決策及評價平臺，可實現維修的智能決策及優化；建立了缺陷管理平臺，可實現缺陷處理自動化；建立了備件存儲優化及管理平臺，可節省備件的購買和存儲費用；建立了維修過程管理平臺，可實現維修計劃的全程管理。 　　本項目完善和豐富了設備維修理論與技術體系，可促進發電設備維修技術的進步；為發電設備狀態維修的實施提供了先進的技術支持系統和高效的管理平臺，可以優化定期維修間隔，減少維修時間，降低維修費用和維修風險；提高設備的可靠性和可用率，改善機組的運行性能，增強發電能力。

發電設備維修是一項復雜的系統工程，然而缺少適用的維修模式、先進的運行與維修智能決策系統和計算機化維修管理系統等作為技術支撐。本項目的主要內容及其技術經濟指標如下： （1）基于SRCM的發電設備狀態維修管理模式及工作程序：確立了基于SRCM和以工單為主線的維修管理模式，制訂了狀態維修的工作程序及其具體內容。 （2）生產實時數據接口技術及數據庫管理系統：開發了生產實時數據接口技術及數據庫管理系統，實現了生產實時信息的遠程連接、智能查詢和有效共享。 （3）發電設備狀態維修理論與技術體系：確立了功能位置碼與系統碼相結合的設備編碼方案；建立了基于蒙特卡羅模擬的設備重要度分析模型和維修方式決策規則；給出了狀態劃分規則和狀態閾值確定方法，建立了基于模糊理論和變權方法的狀態綜合評價模型以及基于灰色理論和神經網絡的狀態綜合預測模型；建立了主設備定期維修的間隔優化模型，以及輔助設備定期檢查、定期更換、隱患檢查的間隔優化和狀態維修閾值模型；建立了基于RCM定量分析的維修優化模型；建立了復雜可修復系統的短期維修決策和評價模型。 （4）發電設備運行與維修智能決策系統和計算機化維修管理系統：建立了SRCM分析平臺和維修知識庫，可進行故障模式影響、故障樹、故障風險及可靠性分析；建立了狀態評價及預測平臺，可實現綜合狀態實時評價和預測；建立了維修決策及評價平臺，可實現維修的智能決策及優化；建立了缺陷管理平臺，可實現缺陷處理自動化；建立了備件存儲優化及管理平臺，可節省備件的購買和存儲費用；建立了維修過程管理平臺，可實現維修計劃的全程管理。 本項目完善和豐富了設備維修理論與技術體系，可促進發電設備維修技術的進步；為發電設備狀態維修的實施提供了先進的技術支持系統和高效的管理平臺，可以優化定期維修間隔，減少維修時間，降低維修費用和維修風險；提高設備的可靠性和可用率，改善機組的運行性能，增強發電能力。

我校量子信息技術研究所王琴教授團隊在量子密碼領域取得新突破，該團隊首次提出將人工智能領域的長短期記憶神經網絡(LSTM)應用到量子密碼控制系統之中, 實現了對量子密碼系統的主動反饋與控制, 在不引入任何額外硬件和輔助穩定設備的條件下，將系統傳輸效率提升接近百分之二十。該成果近期發表在美國物理學會權威學術期刊《PhysicalReview Applied》上。 　　量子密碼作為量子信息技術領域發展最為成熟的技術，正逐漸從實驗室階段走向商用化，有望在未來大規模網絡加密通信中發揮重要作用，因而得到學術界和工業界的廣泛關注。自第一個BB84協議提出以來，量子密碼無論是在理論上還是在實驗上均取得了巨大進展。現有量子密碼系統包括相位、偏振、時間-能量編碼等編碼方式，其中相位編碼方式應用最為廣泛。該類系統在運行過程中不可避免地存在相位漂移問題，因而需要不斷對發送端和接收端的相位進行實時校準。目前主流系統通過采用掃描+傳輸的方法來解決。該方法雖然可以實現相位補償，但會導致量子密碼系統傳輸效率降低。針對該缺點，我校王琴教授團隊首次提出將人工智能與量子密碼控制系統相結合，利用LSTM網絡主動預測系統相位漂移大小，進而實現主動反饋與控制；同時通過固定時間間隔對網絡細胞狀態進行更新，使量子密碼系統始終保持穩定的高效率運行狀態。該方法在不提高系統硬件復雜度的前提下大幅提升了量子密碼系統傳輸效率。此外值得提出，該方法的適用范圍不依賴于某種協議或編碼方式，原則上同樣適用于其他任意量子密碼協議和任意編碼系統，為未來開展大規模量子通信網絡應用提供新的研究思路與應用方法。 該項工作的第一作者是我校通信與信息工程學院碩士研究生劉靖陽，量子信息技術研究所的王琴教授和江蘇省圖像處理與圖像通信重點實驗室的謝世朋副教授是該工作的共同通訊作者。該工作得到了安徽問天量子科技有限公司的技術支持。此項工作受到國家重點研發計劃、國家自然科學基金以及江蘇省研究生科研實踐創新等項目的支持。

探究了AI自動勾畫的臨床應用價值，即AI能夠為臨床醫生提供多大的幫助。在8位醫生完成人工勾畫兩個月后，由他們對AI自動勾畫的結果進行修改（AI自動勾畫+醫生修改，即AI輔助勾畫）。結果顯示，AI輔助勾畫提高了5位醫生的勾畫準確性（平均由74%提高至79%），減少了55%的勾畫者間差異。     本研究是AI在全期別鼻咽癌放射治療靶區勾畫方面的首個研究，樣本量大、技術合理、測試全面，是AI在腫瘤學領域應用的一項重要進展。研究結果顯示AI輔助勾畫提高了鼻咽腫瘤勾畫的準確性，能夠讓經驗較少的醫生達到近似專家水平的勾畫，將會對腫瘤控制和患者生存產生積極影響，同時極大地提高了醫生勾畫的效率，為實現精準而又高效的鼻咽癌放射治療靶區勾畫提供了解決方案。

河北大學電子信息工程學院7名師生自主研發出“可在1秒內同時對6人實現檢測”的智能體溫篩檢、員工簽到系統，并在該校第九屆教職工代表大會中進行了試用。據介紹，該系統由河北大學電子信息工程學院的2名教師帶領5名學生研發，從設計、硬件選型、軟件開發周期共歷時40天。研發人員均為河北大學厚德創客空間成員，研發過程中所有技術指導、數據共享與試驗交流全部在網上進行，實現了技術攻關的“云研發”。該套系統基于紅外熱成像原理，采用高精度人臉識別算法，可在1秒內同時對6人實現快速人臉比對和測溫功能，溫差精度在±0.3度以內，人員通過測溫區域時無需停留、無需人工干預。目前，該系統正準備申請有關部門檢驗。河北大學電子信息工程學院院長劉秀玲稱，目前，研發團隊正在進行技術攻關，賦予該系統技術含量更高、適應場景更豐富的實用功效，以期在企業復產復工、商場、超市等人員密集區域廣泛應用。

本實用新型涉及一種集控制功能與I/O功能于一體的智能控制器，包括主板電路和罩體，所述主板電路包括MCU單元、電源單元、UI單元、UO單元、DI單元、DO單元、通訊單元，所述UI單元包括模數轉換單元、開關量輸入處理單元、電平量輸入處理單元，所述UO單元包括數模轉換單元、外接繼電器驅動單元，所述通訊單元包括以太網通訊處理單元、485通訊處理單元、無線通訊處理單元，所述UI單元、UO單元、DI單元、DO單元和通訊單元皆與MCU單元相連，所述電源單元對MCU單元、UI單元、UO單元、DI單元、DO單元和通訊單元進行供電。本實用新型具有最精簡的計算機控制結構，采用 CPU 主控單元獨立完成控制與運算，其結構緊湊，集成度高，產品具有多種通訊方式，可操作性強。