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鉆削加工是機械制造行業中孔加工的最主要方法，鉆頭是切削刀具中使用頻率最高、應用最為廣泛的刀具。多刃多尖鉆頭（倪志福鉆頭）“好用，但難磨”是業界公認的，該技術產品的的推廣應用的關鍵問題是“重磨”。胡思節教授采用可換鉆尖的形式制造高性能的多刃多尖鉆頭，改變傳統整體鉆頭結構，使用鉆桿和刀片可分離的結構形式，鉆桿可多次重復使用，刀片磨損后可快速更換,刀片更換后的定位精度可以達到0.02mm，徹底解決了多刃多尖鉆頭鉆尖“重磨”的難題，為多刃多尖鉆頭的大面積推廣使用鋪平了道路。鉆尖形式根據多年的研究成果，采用獨特的多刃多尖的結構形式(且這些鉆型只能用我們自己研發的特有的五軸數控鉆尖磨床來加工)。鉆尖刀片采用高硬度耐磨的硬質合金材料制造，把“好鋼用在刀刃上”，可節約90%以上昂貴的硬質合金材料(硬質合金材料的價格是制造刀桿材料價格的10倍以上)，從而大大降低可換鉆尖式硬質合金鉆頭的制造成本。

發明專利 “ 一種基于小波差分算法的電纜故障測距方法應用于電力電纜在線故障定位 ” ，證書證號 955827 ，專利號 ZL 2010 1 0235507.7 。該方法用于電力電纜的在線故障測距。

本發明公開了一種基于類相似性測量的實時目標跟蹤算法，目標跟蹤對實時性要求非常高，在目前 主流的基于檢測跟蹤的框架下，根據測試樣本與目標類和背景類的相似度比較來確定目標在新幀中的目 標位置。本方法首先在當前幀采集目標類和背景類集合，計算出它們的統計特征，并在下一幀采集測試 樣本集合。本方法定義了一種計算測試樣本與類之間相似度的量化標準，通過找出與目標類相似以及和 背景類不相似的測試樣本來確定目標位置。本方法明顯提高了跟蹤的實時性以及跟蹤精度。

1、項目簡介 本項目在三維熒光光譜技術的基礎上，建立光譜數據矩陣計算模型和處理方 法，建立了基于熒光光譜和智能算法的食品安全檢測新技術。應用于白酒檢測， 實現了白酒品種和年份酒年份的科學化、儀器化和智能化鑒別和測定；應用于食 品添加劑檢測，實現了目標物的種類和含量的方便、快捷、靈敏、準確測定。 2、創新要點 本項目研發用于復雜混合物體系檢測的高分辨率熒光光譜技術，結合數學建 模方法和智能計算技術，以三維熒光光譜獲得更多信息，以三維數陣校正智能算 法進行混合物光譜特征信息的提取和處理，在處理復雜混合物體系光譜信息方面 發揮優勢，實現了以“數學分離”代替“化學分離”、以“計算識別”代替“人 工判別”，解決了復雜混合物熒光光譜特征指向問題，建立了新的食品安全檢測 技術。 3、效益分析 “白酒年份酒的熒光光譜檢測技術及鑒別系統”可實現對所建庫中不同品牌白 酒及不同年份白酒進行準確鑒別，可應用于白酒企業的生產管理和年份白酒消 費市場的監督管理，將促進我國白酒年份酒的產生和銷售的規范和發展，推動 品牌白酒鑒別工作的技術進步，為打擊假冒偽劣、保護名牌提供技術支持，具 有直接的經濟效益和良好的社會效益。 4、推廣情況 建立的白酒熒光光譜檢測技術對“中國白酒 169 計劃”和“白酒 3C”計劃的 家白酒企業的產品進行了應用。在“山西杏花村汾酒廠股份有限公司”，本項目 成果已應用于公司的生產管理和市場的監督管理.本項目成果已在“無錫市凱得 靈糖果食品有限公司”得到應用，應用于公司生產原料和成品的檢測。為本公司 確保產品質量，提供了有效的技術支持，促進了產品質量的穩定和提高，應用二 年多時間以來，糖果的產銷量有了顯著的增長

物流調度、航班規劃等復雜應用場景中，設計方案的評價隨著時間動態改變。這類優化問題在現實中廣泛存在并且求解困難。為了推動該領域的發展，亟待提出能反映動態優化問題復雜特性并且可控的測試集，從而推動動態優化算法在現實問題中的應用。課題組在

本發明公開了面向大規模圖像視覺特征的多維倒排索引與快速檢索算法，包括：利用圖像的視覺特征訓練增強型殘差量化所需的多層碼書，并利用所訓練的碼書構建多維倒排索引；根據已訓練完成的碼書，對圖像視覺特征進行量化和編碼，同時根據計算得到的編碼將其插入到倒排索引中對應的倒排列表；利用查詢圖像視覺特征對所構建的多維倒排索引進行查詢，獲得查詢候選集；利用自適應超球體過濾對查詢候選集進行優化，對過濾后的查詢結果排序，從而完成圖像視覺特征的檢索。本發明的方法通過對圖像特征進行量化和編碼，提高圖像特征的量化效率；利用所生

1.痛點問題 協作機器人與人類共享工作空間，通過直接（即物理上）或間接地與人類交互共同開展操作任務。相比傳統工業機器人，協作機器人有更高的安全性和更易于編程的特點，能夠通過人類示教部署于各種不同的任務并靈活地與人類配合。隨著傳統工業機器人帶來的效率提升趨于飽和，能夠安全配合人類的協作機器人能夠進一步提高制造業的生產效率，帶來可觀的經濟效益。然而，現有的協作機器人存在以下兩大痛點問題。 問題一：安全和效率之間的權衡一直是人機交互中未系統解決的開放性問題。當存在人機直接接觸時，為了保證人的安全，現有的協作機器人是通過中止正在進行的任務、順從人的干預以保證安全；然而，不論人是有意地干預（即工人直接抓取機械臂來引導其任務）還是無意地接觸機器人，都將造成機器人暫停手頭工作；直到人類停止干預，機器人才能繼續執行它的任務。雖然這種人機協作方式能夠保證機器人與工人合作的安全，但因為機器人需要在不同的工作模式之間切換，其工作效率將會受到影響。 問題二：如何提高人的示教效率為協作機器人的另一大痛點問題。協同機器人多用于能夠靈活拆裝的生產線，以適應新的任務，因此新任務的編程效率很大程度上決定了工作效率。基于人類示教的編程方式具有自然、本能的優勢，能夠直接傳遞人類的操作技巧與經驗。其中，將示教軌跡參數化為可以編輯修改、適應不同任務的形式是提高效率的核心問題。該示教軌跡不光應該包含機器人末端的運動數據，而且應該包含同時調整的冗余關節運動數據，從而同時完成末端主任務與關節避障任務，以適應工作環境。現有的示教方式未能結合離線示教與在線介入，因此無法適用于需要同時記錄機器人末端和關節的示教任務。 2.解決方案 本項成果基于增強現實-觸覺感知技術，開發了混合交互接口與人機互補操作算法，以解決上述痛點問題。 ①對于問題一，本項成果提出了自適應視覺控制與零空間阻尼控制的協作框架：在有限視場、未校正相機、關節奇異的情況下，保證了機器人在整個工作空間內的全局穩定性；在不影響機器人末端任務的前提下，允許人類專家隨時、安全地介入以改變機器人關節姿態，以應對環境動態變化或突發事件，從而實現了安全與效率并重的人機協作方式。 ②對于問題二，本項成果構建了增強現實-觸覺感知的混合接口，讓人類專家可以在任務和冗余聯合空間進行雙手演示，同時記錄機器人末端與機器人關節的數據。示教軌跡基于DMP方法進行參數化，能夠根據不同任務所需的末端位置、關節角度、運動速度進行自適應調整，在保證末端任務精度的同時完成關節的避障任務。 技術核心： ①基于增強現實-觸覺感知的混合交互接口; ②用于雙手示教的機器人軌跡學習方法; ③自適應全局穩定控制算法。 預期產品：用于人機互補協同操作的設備與軟件 3.合作需求 1)資金需求：本項成果開發的人機互補協作平臺，在硬件與軟件研發階段需要資金投入，需約250-500萬元人民幣； 2)孵化資源：公司研發所需辦公及研發場地、實驗室、分析與測試實驗室等； 3)團隊：協作平臺開發團隊、商務開發與合作團隊、財務、法務等支持團隊； 4)生產制造企業合作：提供人機協同操作的場景與需求，開展工廠真實環境的測試與部署； 5)基礎研究合作：與協作機器人、增強現實、觸覺感知方向的國內外基礎研究團隊合作，開發新的交互設備與算法。

中國科學技術大學生命科學與醫學部瞿昆教授課題組通過設計一整套分析流程，系統性評估了16種空間轉錄組和單細胞轉錄組數據整合算法在預測基因或細胞類型空間分布方面的性能。