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產(chǎn)品詳細介紹

1. 痛點問題 2020年我國鋼材產(chǎn)量超過13億噸，占全球產(chǎn)量的一半以上，同時我國鋼鐵消費市場也是全球第一。現(xiàn)代智能化鋼廠是鋼鐵企業(yè)未來的重要發(fā)展方向，目前國內(nèi)主流鋼廠都在大力布局。但作為智能鋼廠的基礎和核心，鋼鐵生產(chǎn)智能設備國內(nèi)技術能力差距較大，對國外依賴性比較明顯。 2. 解決方案 本項目將最新的光電技術與鋼廠生產(chǎn)需求深入結合，致力于鋼廠關鍵智能感知設備的研發(fā)。目前已完成原理驗證和樣機開發(fā)的智能設備包括：轉爐煉鋼過程動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)、轉爐內(nèi)壁智能測量掃描設備、輥道輥在線智能監(jiān)測系統(tǒng)等。項目還有多項智能設備在研。 本項目的轉爐煉鋼過程動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，是通過監(jiān)測爐口火焰光譜和圖像信息，經(jīng)過人工智能計算，得到煉鋼過程中鋼水溫度、元素含量等參數(shù)，實現(xiàn)煉鋼過程實時動態(tài)監(jiān)測。轉爐內(nèi)壁智能測量掃描設備，是采用激光雷達和數(shù)據(jù)融合技術，遠距離快速智能掃描轉爐內(nèi)壁，實現(xiàn)轉爐內(nèi)壁自動檢測。輥道輥在線智能監(jiān)測系統(tǒng)，是通過對軋鋼輥道輥電流實時連續(xù)監(jiān)測和智能分析，有效監(jiān)測和預防輥異常導致的帶鋼或鑄坯表面損傷。 合作需求 本項目下一步發(fā)展需求主要集中在與鋼鐵和冶金行業(yè)相關企業(yè)的技術和產(chǎn)品合作，其次是資本投資、政府政策等方面的扶持。需要的外部資源主要是產(chǎn)業(yè)的工程化、產(chǎn)品化資源和市場資源。

項目背景：現(xiàn)有船舶設計及強度評估方法已經(jīng)處于緩慢發(fā)展 階段，但是船舶結構安全事故（尤其是針對大型船舶）卻屢見不 鮮，傳統(tǒng)的技術方法在提升船體結構強度的同時，也直接導致船 舶建造成本和船舶營運成本的快速增加，因此船舶結構安全保障 技術發(fā)展已進入一個瓶頸期。類比其他行業(yè)如橋梁飛機等，發(fā)展 方向已逐漸向智能化監(jiān)測以及預警及決策轉變。為打破瓶頸，針 對船舶結構安全性的技術方向也應向智能化感知及輔助決策方 向轉變。其中的主要研究要點為智能感知和數(shù)字孿生關鍵技術， 技術路徑為構建傳感系統(tǒng)的搭建與優(yōu)化體系、研究結構狀態(tài)智能 感知和數(shù)據(jù)挖掘方法，建立基于感知數(shù)據(jù)的載荷反向識別、數(shù)字 孿生模型與驅動更新技術，以及基于智能算法的安全評估技術， 該技術不但可以在營運過程中保障船舶結構安全，還可以船舶設 計優(yōu)化和完善規(guī)范有重要的指導意義。該需求技術國內(nèi)外均處于 初步研究階段，國外船級社 DNV 已有該類產(chǎn)品，但國內(nèi)尚無同類 產(chǎn)品，并未形成行業(yè)壁壘，可實現(xiàn)研究自主化，獲得自主知識產(chǎn) 權，填補國內(nèi)空白；該產(chǎn)品的研發(fā)也有利于實施國家制造業(yè)發(fā)展、 山東省產(chǎn)業(yè)轉型和青島市海洋發(fā)展等國家和地方戰(zhàn)略，在搶占行 業(yè)高地的同時帶動產(chǎn)業(yè)鏈升級。 所需技術需求簡要描述：1.傳感器網(wǎng)絡布局優(yōu)化及數(shù)據(jù)采集，硬件傳感網(wǎng)絡布局覆蓋全船結構，最大監(jiān)測點不小于 128， 最高采樣頻率不低于 500Hz；2.船體結構感知系統(tǒng)智能化數(shù)據(jù)處 理，實現(xiàn)結構正常狀態(tài)數(shù)據(jù)和異常狀態(tài)數(shù)據(jù)的模式識別；3.船舶 結構智能孿生模型構建及同步演化；4.結構安全在線評估，并提 出結構安全完成任務使命所需的運維處理和運維策略。  對技術提供方的要求:1.在船體結構監(jiān)測領域具有一定的研 究經(jīng)驗；2.具備相關領域軟件開發(fā)和硬件集成、測試能力；3. 具有相關技術的研發(fā)和軟件開發(fā)背景；4.具備船級社質(zhì)量管理體 系認證。 

? 植物在重力引導下的生長稱為植物的向重力性。根向重力是植物適應陸地環(huán)境的重要過程。植物向重力性反應的第一步是感受重力信號。目前，關于重力信號感受的機制有兩種假說：一是淀粉平衡石 (statolith) 假說，二是原生質(zhì)體壓力假說。植物根冠的柱狀細胞和莖的維管束鞘細胞中存在淀粉體，這些淀粉體被命名為平衡石。中柱細胞和內(nèi)皮層細胞通過淀粉體的沉降來感受重力變化。生長素在調(diào)節(jié)植物根系向重力作用中發(fā)揮重要作用，但生長素促進重力感知的分子機制及隨后的反應尚不清楚。 ? 非損傷微測技術（Non-invasive Micro-test Technology, NMT）是通過測定活體動植物組織、細胞與內(nèi)/外環(huán)境間Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交換量的實時變化，揭示基因功能的一種新技術。目前已被103位諾貝爾獎得主所在單位，以及北大/清華/中科院使用。 應對挑戰(zhàn)： 重力研究中對于活體樣品基因功能方面的檢測手段匱乏 樣品檢測過程中樣品重力變化與檢測設備的結合方式是一個難點 重力變化過程中生理指標的實時監(jiān)測 解決方法： 非損傷重力感知分析系統(tǒng)(GRASS)是基于非損傷微測技術的底層核心技術，是能夠檢測活體樣品基因功能的技術 非損傷重力感知分析系統(tǒng)(GRASS)配有立體可移動旋轉樣品固定裝置，可對樣品施加不同方向的重力并能實時檢測 非損傷重力感知分析系統(tǒng)(GRASS)能夠進行長時間的監(jiān)測，為重力變化過程中，比較分子、離子流動速率，提供長時間的數(shù)據(jù)結果 產(chǎn)品介紹 名稱：非損傷重力感知分析系統(tǒng)（GRASS） 型號：NMTG-100 品牌：旭月 產(chǎn)地：中國 功能特點 1.基本功能： 檢測樣品所受重力發(fā)生變化時的生理指標變化 配備立體可移動旋轉樣品固定裝置，對樣品施加不同方向的重力 檢測指標：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+、O2、H2O2、IAA 2.性能參數(shù)： 工作電壓：220V 最短檢測周期：5s 離子分子濃度測量精度：10-6M 離子分子流速測量精度：10-12mol·cm-2·s-1 傳感器最小移動距離：1μm 立體顯微成像系統(tǒng)分辨率：1920×1080 3. 軟件參數(shù)： 操作界面：中文 檢測指標模塊化可選 離子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+ 、Pb2+、Cu2+） 分子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：O2、H2O2、IAA） 支持中英文輸入、標記與記錄 可直接輸出流速、濃度數(shù)據(jù)和折線圖，無需額外換算

利用多機器人和多模態(tài)視覺傳感器有效探索與感知復雜 環(huán)境的三維結構，進而理解和分析三維場景。研究從多源異 構的機器人定位與建圖等環(huán)境感知方面、多模態(tài)融合的前景 分割、顯著性檢測和目標檢測等場景分析方面取得突破。

清華大學公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情實時態(tài)勢感知與分析系統(tǒng)，對區(qū)域疫情數(shù)據(jù)進行實時動態(tài)監(jiān)測、搜集、分析和可視化，服務各級政府疫情應急的資源調(diào)度、態(tài)勢研判和決策指揮。該系統(tǒng)在實時播報全國和世界范圍內(nèi)疫情最新動態(tài)的同時，對省級和地市級的人員遷徙比例與分布進行重點信息排查，密切關注人口流動與疫情分布的內(nèi)在聯(lián)系，為疫情跨區(qū)域傳播規(guī)律和病例溯源提供依據(jù)。該系統(tǒng)深入剖析大數(shù)據(jù)并探查民眾意識和情感傾向，研判民眾主流感情傾向和重點關注事件等疫情相關輿情，以“情感分析拼圖”、“事件文章熱詞云”和“全國輿情熱度”等分析結果為引證，為辟謠和積極引導輿論提供幫助，在國家抗擊疫情最為嚴重困難的時期為大眾的理性思考和科學防備貢獻力量。國疾病預防控制中心以及廣東省、武漢市、合肥市、深圳市、廣州市、佛山市等20多個省市在指揮調(diào)度中使用該系統(tǒng)。

自然場景視覺感知與理解是人工智能的前沿熱點，其主要任務是對場景中的視覺要素進行認知，進而推斷出其中包含的場景語義。IMAGINE實驗室近年來相繼從場景構成分析、場景內(nèi)容推理、場景結構建模等角度對這一問題展開了系統(tǒng)研究，著重探索了融合先驗建模與深度學習的自然場景視覺理解這一問題。大數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、種類多、產(chǎn)生速度快、有價值數(shù)據(jù)密度低等特點。對大數(shù)據(jù)信息分析具有重要意義，也是目前研究的熱點，其主要任務是利用數(shù)據(jù)分析的方法從大數(shù)據(jù)中獲取有價值信息。IMAGINE實驗室近年來結合深度學習前沿技術和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法進行數(shù)據(jù)分析和預測，并在海關大數(shù)據(jù)分析項目和國網(wǎng)電力冰風災害預測項目中進行應用

01. 成果簡介 本成果涉及一種多模態(tài)觸覺感知裝置，屬于機器人傳感器技術領域。與人類相似，機器人感知外界環(huán)境最真實、穩(wěn)定、便捷的方式便是通過機器人手觸摸，機器人手的感知能力決定了機器人是否能夠正確認知外界環(huán)境以及機器人的操作精度、成功率等。在新一代機器人手中，傳感裝置已逐漸趨于陣列化、多功能化和集成化。目前常見的觸覺傳感器有壓阻式、電容式、光電式等，它們都存在密度難以提高、電路處理復雜等問題。為了克服以上不足，近年出現(xiàn)了基于視覺的觸覺傳感裝置，具有結構簡單、信息豐富等優(yōu)勢。目前基于視覺的觸感裝置仍存在性能提升空間。 本項目將感溫變色油墨材料應用于觸感裝置，感知機器人操作過程中的溫度[1]。同時提出一種基于微視覺的觸覺三維力檢測方法，通過采集觸覺接觸區(qū)域內(nèi)彈性體的形變圖像的變化，采用一系列圖像處理方法，并且使用神經(jīng)網(wǎng)絡擬合的技巧，定性并且定量的刻畫物理世界中的觸覺、滑覺等，從而提供了一種多模態(tài)觸覺感知裝置，可以得到三維接觸力、接觸物體表面的溫度及紋理等多種模態(tài)信息[2]。本裝置打破了傳統(tǒng)觸覺感知裝置單模態(tài)信息采集的現(xiàn)狀，可在同一感知裝置中集成受力、紋理、溫度等信息的測量，檢測觸覺、滑覺、壓覺三維接觸力，獲得高精度的接觸紋理信息，實現(xiàn)了多模態(tài)信息的測量，并將這些信息綜合到對一個物體的識別、抓取操作中，使機器人更加智能化、人性化。本裝置具有實時性好，檢測穩(wěn)定，檢測誤差小，檢測精度高的優(yōu)點。 圖1. 基于微視覺的多模態(tài)觸覺感知裝置結構圖圖2. 結合多模態(tài)觸感裝置的機械手02. 應用前景 本成果技術可應用于工業(yè)機器人、智能機器人、人機協(xié)作、醫(yī)療康復等領域，應用前景廣泛。03. 知識產(chǎn)權 本成果核心技術已申請發(fā)明專利3項。04. 團隊介紹 項目團隊致力于研究具備自主決策和學習能力的機器人操作技能學習系統(tǒng)。團隊包括孫富春、方斌、劉華平、宋亦旭四位教師，專注智能機器人靈巧精準操作研究，研制了擬人觸覺的傳感裝置、多模態(tài)穿戴交互裝置、殘疾人假肢靈巧手、仿人感知靈巧手和變剛度軟體手，在本領域發(fā)表論文40余篇，申請專利20余項，獲得IROS2016機器人靈巧操作比賽冠軍、IROS2017服務機器人操作比賽亞軍、WRC2016最佳科技創(chuàng)新獎等。同時團隊和河北清華發(fā)展研究院合作成立了人工智能及機器人研究中心，共同推動智能機器人的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。05. 合作方式 技術許可。06. 聯(lián)系方式 郵箱：liuyi2017@tsinghua.edu.cn， fangbin@tsinghua.edu.cn

研究意義1. 視覺感知是高鐵、自動駕駛車輛、無人航行器等自動化設備實現(xiàn)環(huán)境感知的重要手段。2. 對運動狀態(tài)下產(chǎn)生的圖像模糊進行復原是計算機視覺領域的重要研究內(nèi)容。3. 運動模糊對于基于視覺的目標檢測算法的檢測能力具有顯著影響。 研究目標 本研究相機在直線運動狀態(tài)下前進速度與目標檢測算法在產(chǎn) 生的模糊圖像上檢測能力的關系。通過實驗進行具體關系的 研究與分析。對模糊圖像應用合適的去模糊算法，觀察并分 析去模糊后目標檢測能力的變化。