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本發(fā)明公開了一種實時跟蹤運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域的智能監(jiān)控裝置,包括一視頻輸入設(shè)備、一視覺分析系統(tǒng)和一網(wǎng)絡(luò)輸入輸出設(shè)備。為了高實時高精度地進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤,該系統(tǒng)采用了基于模型動態(tài)切換的目標(biāo)跟蹤算法,通過對遮擋狀態(tài)的有效判定,對未遮擋的單運(yùn)動目標(biāo)采用基于區(qū)域跟蹤的簡單快速模型,對相互遮擋的復(fù)合運(yùn)動目標(biāo)采用基于SIFT特征的窄基線圖像匹配模型,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單、高實時高精度、可擴(kuò)展性強(qiáng),具有有線以太網(wǎng)和無線GPRS多重網(wǎng)絡(luò)接入功能,有效的實現(xiàn)了運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域?qū)崟r跟蹤功能。

面向物聯(lián)網(wǎng)研制一類適合無線傳感網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下使用的智能家居無線控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于Zigbee協(xié)議，遠(yuǎn)程控制家居生活中的各類電器設(shè)備，還可對房間中的煙霧進(jìn)行檢測和報警（自動撥打設(shè)定電話）。

含鑭、釔元素的低碳鋼焊條（ZL200810020043.0）和原J422焊條相比，熔敷金屬的沖擊韌性提高了38.8%，延伸率提高了25%，抗拉強(qiáng)度提高了11.9%，屈服強(qiáng)度提高了10.9%，硬度卻不下降，焊條制造成本僅提高8.33%。含氧化鈰的低合金鋼焊條（ZL200710020978.4）和J557焊條相比，熔敷金屬的抗拉強(qiáng)度提高了43.27%，屈服強(qiáng)度提高了52.11%，沖擊韌性提高了26.49%，而硬度卻不下降，焊條制造成本僅提高2.1%。但和相應(yīng)性能的堿性焊條相比價格卻減少了25%。新型焊條適合與焊接低合金鋼、中碳鋼的焊接。該項目的推廣能夠推動經(jīng)濟(jì)和社會的發(fā)展。保守計算每年生產(chǎn)J422和 J557共2萬噸，每1公斤的焊條價格是相應(yīng)堿性焊條的75%，即最少可節(jié)省0.8元，則2萬噸可節(jié)省1600萬元。

一種木工支羅鉆組合機(jī)床的裝夾分度進(jìn)給裝置，主軸箱中有主軸夾緊液壓缸和主軸夾緊壓桿，有上下兩個完全相同內(nèi)有支羅鉆夾緊拉桿的主軸，主軸內(nèi)還有支羅鉆定位元件，主軸前端有主軸夾緊裝置，中間有支羅鉆夾緊液壓缸，后端有絲杠螺母機(jī)構(gòu)，主軸套上有與齒條液壓缸連接的主動齒輪相嚙合的被動齒輪，有連接主軸的傳動鍵。該裝置能滿足木工支羅鉆直徑和長度尺寸的需要，能自動夾緊支羅鉆和主軸，能實現(xiàn)主軸的分度運(yùn)動和銑螺旋面回轉(zhuǎn)加工進(jìn)給運(yùn)動，自動化程度高，大大降低了工人的勞動強(qiáng)度，幫助木工支羅鉆組合機(jī)床一次裝夾同時完成兩個支羅鉆銑平、斜、螺旋面的加工，節(jié)省了加工輔助時間，大幅度地提高了支羅鉆的加工生產(chǎn)效率。

目前，多媒體視頻領(lǐng)域存在多個編碼標(biāo)準(zhǔn)，包括 mpeg1/mpeg2/mpeg4/h.264，以及我們國家擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的 AVS 標(biāo)準(zhǔn)。mpeg4 標(biāo)準(zhǔn)之中又包括 xvid、divx 等，而 h.264 可能 93 合作方式 商談。4 所屬行業(yè)領(lǐng)域 電子信息領(lǐng)域。也將存在多種編碼標(biāo)準(zhǔn)。其中新的編碼標(biāo)準(zhǔn)，如 h.264、VC-1 等，由于其需要較高的處理能 力，僅僅依靠嵌入式 CPU 或 DSP 的多媒體解決方案是無法獲得滿意的性能指標(biāo)的，因此必 須采用專用集成電路(ASIC)方法來實現(xiàn)硬件加速功能。但這種 ASIC 設(shè)計方法——即通過硬件實現(xiàn)直接提供某種(些)編碼格式的支持缺乏靈 活性，一旦有種新的編碼標(biāo)準(zhǔn)推出，就需要重新設(shè)計開發(fā)芯片。面對眾多的媒體編碼標(biāo)準(zhǔn)， 這種方式增加了設(shè)計以及應(yīng)用成本。而就目前市場發(fā)展來看，多種視頻編解碼技術(shù)將長期共 存，迫使芯片業(yè)界必須迅速攻克靈活性、兼容性等難題。為解決這一問題，清華大學(xué)設(shè)計了 一種軟硬件混合的多媒體處理器解決方案，支持 mpeg1/mpeg2/mpeg4 /h.264/AVS 視頻標(biāo)準(zhǔn) 以及相關(guān)的音頻編碼標(biāo)準(zhǔn)。其核心是設(shè)計一種多媒體處理芯片，該芯片對于通用的多媒體編 碼中的計算密集型的數(shù)據(jù)處理，如運(yùn)動補(bǔ)償算法(Motion Compensation)、反離散余弦變化 (iDCT)、色彩空間轉(zhuǎn)換等，采用 ASIC 實現(xiàn)。在此硬件平臺之上，設(shè)計一套與具體標(biāo)準(zhǔn)無 關(guān)的多媒體處理通用軟件開發(fā)接口，實現(xiàn)軟硬件混合的媒體處理。這樣就能夠增加媒體處理 的靈活性——可以通過修改軟件來支持新的編碼標(biāo)準(zhǔn)或者新的應(yīng)用。

一種考慮機(jī)床幾何結(jié)構(gòu)誤差的多軸數(shù)控加工后置處理方法，根據(jù)機(jī)床結(jié)構(gòu)分別建立不含結(jié)構(gòu)誤差的機(jī)床運(yùn)動變換鏈和含有結(jié)構(gòu)誤差的機(jī)床運(yùn)動變換鏈，采用不含結(jié)構(gòu)誤差的機(jī)床運(yùn)動變換鏈求解刀具運(yùn)動的各運(yùn)動軸理想運(yùn)動坐標(biāo)，該理想運(yùn)動坐標(biāo)中不考慮機(jī)床結(jié)構(gòu)誤差。之后采用含有結(jié)構(gòu)誤差的機(jī)床運(yùn)動變換鏈計算運(yùn)動計算上述理想運(yùn)動坐標(biāo)的補(bǔ)償量，通過補(bǔ)償該理想運(yùn)動坐標(biāo)，使得機(jī)床的實際運(yùn)動軌跡與設(shè)定運(yùn)動軌跡之間的偏差在允許范圍之內(nèi)，保證刀具實際軌跡與設(shè)定軌跡的一致性。本發(fā)明彌補(bǔ)了傳統(tǒng)后置處理方法的不足，可以實現(xiàn)包含機(jī)床幾何結(jié)構(gòu)誤差的多軸后置處理，有助于提高機(jī)床加工過程中的運(yùn)動精度，提高零件加工質(zhì)量。

一種多層柔性薄膜的剝離裝置，剝離裝置的剝離刀為橫截面為 圓角多邊形的柱狀結(jié)構(gòu)，具有多個不同彎曲半徑和彎曲角度的圓弧剝 離面，使用時可根據(jù)不同的薄膜選擇不同剝離面進(jìn)行剝離加工，無須更換剝離刀，大大提高了剝離刀的適用范圍，并進(jìn)一步運(yùn)用剝離刀的 幾何參數(shù)與剝離效果的關(guān)系理論，設(shè)計優(yōu)化得到最優(yōu)的剝離刀結(jié)構(gòu)， 得到最佳的剝離質(zhì)量和剝離效率，剝離裝置結(jié)構(gòu)簡單、成本低廉，在 大面積柔性器件的封裝領(lǐng)域具有廣闊應(yīng)用前景。 

本發(fā)明公開了一種靜脈穿刺針頭位置定位的裝置，其特征在于， 包括紅外光源、主相機(jī)、側(cè)相機(jī)和圖像處理單元；紅外光源用于照射 穿刺區(qū)域的皮膚表面和針頭；主相機(jī)用于從穿刺區(qū)域的皮膚表面的上 方由上而下對針頭進(jìn)行拍照；側(cè)相機(jī)的拍照方向與主相機(jī)的拍照方向 相互垂直，用于從穿刺區(qū)域的皮膚表面的水平方向?qū)︶橆^進(jìn)行拍照； 圖像處理單元與主相機(jī)和側(cè)相機(jī)相連，用于比較主相機(jī)和側(cè)相機(jī)拍攝 的照片，從而得出針頭的位置。本發(fā)明的針頭位置定位裝置，結(jié)構(gòu)簡 單、定位準(zhǔn)確，僅需更換針頭便可重復(fù)使用，造價和使用成本低廉， 具有效率高、直觀、準(zhǔn)確等特點(diǎn)。 

一種正余弦編碼器的誤差補(bǔ)償裝置，屬于數(shù)字信號誤差補(bǔ)償裝置，解決現(xiàn)有誤差補(bǔ)償系統(tǒng)需要專門誤差測試儀器的問題，對正余弦編碼器輸出信號的各種誤差進(jìn)行補(bǔ)償及糾正。本發(fā)明包括差分放大電路、AD 轉(zhuǎn)換電路，以及依次串聯(lián)的直流誤差補(bǔ)償模塊、幅值誤差補(bǔ)償模塊和相位誤差補(bǔ)償模塊。直流誤差、幅值誤差補(bǔ)償模塊先后消除編碼器輸出信號中的直流誤差和幅值誤差，最后將處理結(jié)果輸入相位補(bǔ)償模塊；相位誤差補(bǔ)償模塊首先經(jīng)過移相和乘法器倍頻將相位誤差轉(zhuǎn)換為直流誤差和幅值誤差，然后進(jìn)行直流誤差補(bǔ)償和相位誤差補(bǔ)償，得到兩路理想的高質(zhì)量正余弦信號。本發(fā)明實施簡單、方便，使用效果好，為減小細(xì)分誤差，提高細(xì)分精度和分辨率提供基礎(chǔ)。

圖1. 礦識的4個頁面 a: 選取待識別的礦物，可現(xiàn)場拍照獲取或從手機(jī)相冊中選取 b: 截取待識別礦物中心圖 c: 輸入便攜硬度儀測量或經(jīng)驗估計所得的硬度值后得到識別結(jié)果 d: 可以不使用硬度值，僅用圖片進(jìn)行識別 表1 礦識與其他相關(guān)工作的對比 圖片類型 相關(guān)研究 性能 可識別礦物數(shù) 準(zhǔn)確率(%) Raman spectroscopy 拉曼光譜 Computers & geosciences 2013 6 83.0 Microscope 顯微鏡 Sensors 2019 4 90.9 Mathematical and Computational Applications 2011 5 93.9 Photo 相機(jī)圖片 Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008 6 91.0 Minerals 2019 12 74.2 photo & hardness 相機(jī)圖片+硬度 礦識 36 90.6   表2 礦識能夠識別的36種礦物及其準(zhǔn)確率 礦物名 樣本數(shù)  僅用圖片識別的正確數(shù) 結(jié)合圖片與硬度識別的正確數(shù) Agate瑪瑙 5 5 5 almandine鐵鋁榴石 6 4 4 azurite藍(lán)銅礦 2 1 2 beryl綠柱石 1 1 1 chalcopyrite黃銅礦 2 1 2 cinnabar辰砂 1 1 1 copper銅 2 2 2 fluorite螢石，氟石 11 8 10 galena方鉛礦 3 2 3 halite石鹽 1 1 1 hematite赤鐵礦 8 1 5 malachite孔雀石 6 5 5 opal歐泊 1 1 1 orpiment雌黃 3 1 3 pyrite黃鐵礦 6 5 6 quartz石英 4 4 4 sphalerite閃鋅礦 1 0 0 stibnite輝銻礦 8 7 8 sulphur硫磺 2 2 2 total 73 52 65 Accuracy \ 71.2% 89%