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安徽理工大學與多家企業(yè)及科研單位合作研發(fā)了綜掘安全快速一體化成巷工藝及機械化成套裝備，并在煤礦成功應用，取得顯著經(jīng)濟和社會效益。2013年 12 月“綜掘安全快速一體化成巷工藝及機械化成套裝備研發(fā)與應用”成果通過省級鑒定，達到國際先進水平。

本發(fā)明公開了一種赤泥料漿化多級循環(huán)脫堿方法,本方法經(jīng)赤泥料漿化脫堿、赤泥料漿過濾堿分離、脫堿溶液堿回收等工序,在有效地處理氧化鋁工業(yè)排出的固體廢棄物赤泥的同時還實現(xiàn)了綜合利用;本方法沒有“三廢”排放,無二次環(huán)境污染問題,且工藝簡單,成本低廉。

交流伺服機電一體化系統(tǒng)對自動化，自動控制，電氣技術(shù)，電力系統(tǒng)及自動化，機電一體化，電機電器與控制等專業(yè)既是一門基礎(chǔ)技術(shù)，又是一門專業(yè)技術(shù)，因為它不僅分析各種基本的變換電路，而且結(jié)合生產(chǎn)實際，解決各種復雜定位控制問題，如機器人控制，數(shù)控機床等。 高性能交流伺服系統(tǒng)（機電一體化系統(tǒng)）研究的內(nèi)容，就是用電力電子技術(shù)解決工業(yè)調(diào)速、伺服定位及其工業(yè)柔性制造系統(tǒng)，大量用于機器人、數(shù)控機床、測量設(shè)備、紡織、印刷、包裝、半導體及軍事裝備等的機電一體化產(chǎn)品的設(shè)計、安裝、調(diào)試之中，還可廣泛應用于數(shù)碼雕刻，模具生產(chǎn)等工業(yè)生產(chǎn)應用場合，具有節(jié)約能源，提高勞動生產(chǎn)率的重要意義。 本成果是構(gòu)成一個三維立體伺服控制系統(tǒng)，通過微機編程，可進行三個自由度的協(xié)調(diào)控制，實現(xiàn)高速（3000r/min）、高精度（16384P/R）、低震動等伺服特性，該技術(shù)代表21世紀最新調(diào)速及伺服傳動控制。 技術(shù)指標： 1．工作臺面積（working table）：2400×2400（可選）； 2．行程（sravels）：（x，y，z）2400×2400×120（可選）； 3．主軸轉(zhuǎn)速（spindle speed）：0～24000rpm精度：0.001mm／步； 4．主軸功率（power of spindle）：1kw/1.2kw； 5．驅(qū)動馬達（drive motor）：400w/1kw/2kw（可選）； 6．工作臺荷重（load of table）：150kg。

PanoSim自動駕駛仿真測試軟件介紹 PanoSim是一款面向汽車自動駕駛技術(shù)與產(chǎn)品研發(fā)的一體化仿真與測試平臺，包括高精度車輛動力學模型、高逼真汽車行駛環(huán)境與交通模型、車載環(huán)境傳感器模型和豐富的測試場景等，以及面向汽車自動駕駛軟硬件開發(fā)的場景及交通流構(gòu)建、車輛建模、環(huán)境傳感器構(gòu)建、虛擬實驗臺、動畫與繪圖等系列工具鏈，具有很強的開放性與拓展性，支持第三方的二次定制化開發(fā)，操作簡便友好。 （1）支持MIL/SIL/HIL/DIL/VIL多物理體在環(huán)仿真：提供各類I/O接口可便捷地接入各類實時處理器、控制器、傳感器、駕駛模擬器，以及包括車輛及其底盤和動力執(zhí)行機構(gòu)在內(nèi)的各類軟硬件系統(tǒng)，以滿足自動駕駛研發(fā)在不同階段、不同環(huán)節(jié)的實時仿真需求；             （2）支持ADAS/V2X和自動駕駛仿真開發(fā)與測試：支持包括汽車自適應巡航（ACC）、自動緊急制動（AEB）、車道保持輔助（LKA）、自動泊車（AP）、交通擁堵輔助（TJP）等在內(nèi)的高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS），以及其它自動駕駛技術(shù)與產(chǎn)品的仿真開發(fā)與測試；  （3）支持駕駛模擬體驗、人機交互與人機共駕：支持高逼真度的駕駛體驗，包括不同道路、交通和天氣環(huán)境下的駕駛體驗，ADAS功能和自動駕駛系統(tǒng)體驗，支持人機交互與人機共駕系統(tǒng)的研發(fā)與測試等； （4）支持自動駕駛感知/決策/規(guī)劃/控制算法開發(fā)：集高逼真度道路與環(huán)境模型、交通流與智能體模型、傳感器模型、車輛動力學模型等于一體，支持自動駕駛感知與決策、規(guī)劃與控制等算法開發(fā)、模型訓練和測試要求； （5）支持多節(jié)點、分布式實時仿真：通過高逼真實時環(huán)境渲染、高精度傳感器模型、分布式實時仿真架構(gòu)、高算力、真實數(shù)據(jù)接口模擬等支持車輛真實EE架構(gòu)下包括相機、超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達等在內(nèi)的多傳感器分布式機群模擬，以及數(shù)據(jù)處理器、運動控制器、駕駛模擬器等在環(huán)的自動駕駛算法開發(fā)與測試； （6）支持數(shù)字孿生測試與高并發(fā)云仿真: 支持虛擬環(huán)境下的道路、交通與氣象模型，環(huán)境傳感器模型等與真實世界車輛和車載軟硬件系統(tǒng)的數(shù)字孿生測試；支持基于云平臺的人-車-路-環(huán)境信息融合、云端一體高并發(fā)實時仿真；支持云平臺下的實時在線學習與模型訓練、自動駕駛算法的高效迭代與仿真測試等（以上系統(tǒng)功能見圖3）。

本發(fā)明公開了一種基于歸一化色度直方圖的水果按表面顏色分級方法。選取兩個具有不同表面顏色的水果作為樣本，獲取原始數(shù)字圖像去除背景得到水果樣本圖像；轉(zhuǎn)化為HIS色彩空間格式圖像，計算得到歸一化色度直方圖向量；繪制樣本水果的歸一化色度直方圖；設(shè)定水果分級的閾值：將被測水果采集圖像并處理計算得到歸一化色度直方圖向量，然后計算比較進行分級。本發(fā)明采用水果圖像的歸一化色度直方圖進行分級閾值，比較歸一化色度直方圖向量的元素兩段不同元素的累加來進行水果按表面顏色，計算處理速度快。

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