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機器人打印3D工作站六軸關節機器人，數字化焊接電源，推拉絲焊槍與防碰撞裝置、3D離線編程軟件、銑削減材系統、移動式煌接除塵器、3D柔性連接平臺、控制系統、防碰撞焊槍、移動煙塵凈化器、安全圍欄等組成一套智能3D增材制作機器人打印工作站，可廣泛用于有色金屬的3D成型打印及工藝試驗。滿足教學需求，方便實際應用的高配置型機器人3D接工作站。本工作站按照企業應用要求:標準模快化設計，通過學習機器人工作站結構，配置選型、控制原理，PLC控制原理與編程，以及系統之間的通訊、3D打印工藝分析、工藝評定，工裝設計原則、機器人外部軸的添加與聯動。安全防護、1/0通訊、程序數據、程序編寫、硬件連接、通訊方式設定。掌握機器人編程操作、M參數設定、工裝設計基礎、變位機選型與通訊。適合中高職、本科院校自動化、焊接及材料成型類相關專業《金屬3D打印技術》、《工業機器人與控制技術》、《焊接自動化技術》《自動化技術》《金屬3D打印技術》等課程的實訓教學，提供機器人的編程、維護、焊接工藝的編制、工作站的項目設計及項目管理全方位實訓與工藝試驗論證。使用KRL結構模式設置可快速編寫打印程序。將零件的三維模型輸入到計算機3D打印制造軟件中，由軟件通過幾何層面的分析，確定增材制造的策略，數模分層切片，多種加工策略，包括增材和減材制造的交善時機，并生成多種加策路和加工代碼。

該設備是培訓數控機床上下料機器人操作技巧的一個工作站，通過它能夠了解機床上下料機器人系統的基本構成，學習掌握機器人在機床上下料的基本功能，包括由機器人上下料搬運、原材料倉儲、加工在線視覺檢測、成品庫倉庫、通訊、多工裝夾具快速切換等功能。該設備由上下料工業機器人、原材料倉庫、視覺檢測、成品倉庫、快換裝置等組成。

MKRB-Y2激光焊接機器人工作站主要由焊接機器人、變位機、激光器、激光電源、控制系統、激光指示定位系統、光纖傳輸及聚焦系統、冷卻系統等組成一套智能激光焊接機器人工作站。 工作站激光電源采用最新型基干觸摸屏操作控制的智能化高精度恒流型開關電源，內部采用基干FPGA和ARM的嵌入式結構，控制部分是基于Linux內核操作系統，外部顯示配置彩色觸摸屏，提供了水溫、水壓、缺相、過流、過壓等多種故障報警功能，通過觸摸屏界面可以實現對多種激光波形和參數分段進行編程，人機界面美觀大方，功能強勁，質量可靠，各種技術指標參數處干同行業技術領先水平。基于工業控制現場總線的數據通訊，具備較強的抗干擾能力。

該研究利用環狀染色質構象捕獲技術，繪制了棕色脂肪組織（BAT）和白色脂肪組織（WAT）中Ucp1的高分辨率染色質互作圖譜，揭示了BAT和WAT之間Ucp1染色質互作的顯著差異。

研究團隊全面對比了現有的河流障礙物檢測方法（記錄、計數和分類），包括實地調查、建模模擬、自動化檢測等。研究表明，不完整的障礙物數據庫，特別是當大量的小型障礙物數據缺乏時，會導致水資源管理不可靠和低效的生態修復效率。

利用圖像處理和機器學習技術，在多分類，樣本不均勻條件下，對類型接近的目標進行識別與檢測；在弱監督，無監督條件下對大數據集的目標自動分類識別技術；對目標識別算法的通用攻擊和通用防御算法。

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。應用范圍: 1、智能網關： 開發基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置服務器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現有系統的對接 有效感知能力： 實現基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數據安全 現場調試配置能力： 具有現場WiFi調試功能，方便安裝和運維人員現場配置和檢測 軟件和通信標準版本現場升級 2、AI模型管理系統 需要實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發算法的管理和調動，外部算法的調用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經應用的情況的統計分析 設備管理 設備的AI模型配置能力、AI推演過程的監控、AI推演結果的跟蹤采集和分析 3、數據管理和標準化處理 數據有效性管理 監測數據是否按時上傳、上傳數據是否符合要求、是否為非法數據 告警輸出：把告警信息進行分類，并推送給相關的運維系統 數據質量評估 按照標準對現場采集數據進行多維度的質量分析，為后續數據應用提供參考依據 數據標準化 格式標準化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標準化：按照標準協議與工業互聯網平臺數據池進行對接 數據安全 區域性部署：可以應用戶要求部署在其內網 并行部署：可以通過并行部署，網關上聯多個服務器，確保用戶的可靠性需求 數據回滾能力：可以應工業互聯網平臺要求對數據進行一定期限內的回滾，保證數據在一定時間段內不丟失 4、智能運維 開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 運維人員管理 對運維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務管理 對部署的硬件和相關工作環境定期巡查的任務制定、下發、執行過程和結果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統自動告警和現場突發狀況的應急處理能力，包括人員調配、處理流程提示和建議、相關情況處置參考案例、后續統計追蹤等。網關核心板實物照片

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。