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29030環形磁鐵
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
24001條形磁鐵
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
天智R形桌
廣東天智實業有限公司
2021-08-23
天智C形桌
廣東天智實業有限公司
2021-08-23
多波段紅外場景生成裝置
本項目創新性提出利用七臺電缸作為模壓機構的伺服驅動元件，相比國外氣缸驅動的玻璃模壓成形設備，更有利于對模壓速度、模壓位置與成形壓力的精密控制。設備使用的工業控制系統，比可編程邏輯控制器更利于對模壓成形過程進行工藝調試、條件優化以及對工藝數據的導入導出。此外，設備還對加熱模塊進行了進一步優化，有更寬的溫度調控范圍。
課題組通過技術攻關，在模具材料制備、微納模具超精密加工與微納光學器件超精密模壓成形方面，已經形成了具完全自主知識產權的玻璃模壓加工工藝。基于開發的全電機伺服驅動精密模壓成形機，可實現在可見光玻璃和紅外玻璃材料上加工自由曲面透鏡、非球面透鏡、微溝槽、微柱面鏡陣列、微棱鏡陣列、微透鏡陣列等光學器件。對于國內微納光學器件制造意義重大。
紅外場景模擬器產品是應用于紅外圖像探測設備產品的質量檢測。目前紅外圖像產品大量應用于防務和民用，在防務上主要用于目標的全天候探測，民用主要在火災監控，安防監控，高壓輸電線路監控，醫用疾病診斷，工業生產過程監控等應用領域。所以對紅外成像設備的質量檢測方面的應用需求也隨之大幅度增加。北京理工大學為國內數不多的生產研究廠家之一，研究水平處于領先地位。
紅外目標模擬器的核心器件是自主研發的基于MEMS技術的可見光/紅外動態圖像轉換裝置，利用MEMS工藝制作的轉換芯片可以將可見光圖像轉換為紅外圖像，這種器件在結構和制作工藝等方面都相對簡單，而且成本低，尤其是這種方法可以解決導引頭探測器與圖像生成器之間掃描體制難以匹配的問題。經過三十多年的研發，可見光/紅外圖像轉換芯片的技術已經成熟，可以為紅外目標模擬器的研發提供穩定的技術支持。研制的紅外動態場景模擬器在國內處于領先地位，技術水平處于國際先進。產品的小量定制生產已經成功，已投入運用。
圖1：本項目研發的樣機
北京理工大學
2023-05-09
多波段紅外場景生成裝置
紅外場景模擬器產品是應用于紅外圖像探測設備產品的質量檢測。目前紅外圖像產品大量應用于防務和民用，在防務上主要用于目標的全天候探測，民用主要在火災監控，安防監控，高壓輸電線路監控，醫用疾病診斷，工業生產過程監控等應用領域。所以對紅外成像設備的質量檢測方面的應用需求也隨之大幅度增加。北京理工大學為國內數不多的生產研究廠家之一，研究水平處于領先地位。
紅外目標模擬器的核心器件是自主研發的基于MEMS技術的可見光/紅外動態圖像轉換裝置，利用MEMS工藝制作的轉換芯片可以將可見光圖像轉換為紅外圖像，這種器件在結構和制作工藝等方面都相對簡單，而且成本低，尤其是這種方法可以解決導引頭探測器與圖像生成器之間掃描體制難以匹配的問題。經過三十多年的研發，可見光/紅外圖像轉換芯片的技術已經成熟，可以為紅外目標模擬器的研發提供穩定的技術支持。研制的紅外動態場景模擬器在國內處于領先地位，技術水平處于國際先進。產品的小量定制生產已經成功，已投入運用。
北京理工大學
2022-01-24
基于TLD算法和步態算法的六足多地形追蹤機器人
機器人在煤礦救援領域發揮著越來越重要的作用，但仍存在無法精確識別災后環境、無法適應井下復雜地形以及難以檢測、定位井下生命體等問題。
一、項目進展
創意計劃階段
二、負責人及成員
姓名
學院/所學專業
入學/畢業時間
柳佳樂
自動化18-2
2018-2022
劉浩峰
計算機科學與技術18-7
2018-2022
石少勇
測控技術與儀器18-2
2018-2022
欒廣鑫
電氣工程及其自動化18-5
2018-2022
李明晶
測控技術與儀器18-1
2018-2022
三、指導教師
姓名
學院/所學專業
職務/職稱
研究方向
楊洪濤
機械工程學院
教授
精密測試技術、儀器精度理論及應用、自動化測控系統
凌六一
電氣與信息工程學院
教授
智能信息處理、光電檢測及環境光譜探測技術
蘇樹智
計算機科學與工程學院
副教授
人工智能、模式識別、機器視覺、信息融合、深度學習等領域
四、項目簡介
目前，機器人在煤礦救援領域發揮著越來越重要的作用，但仍存在無法精確識別災后環境、無法適應井下復雜地形以及難以檢測、定位井下生命體等問題。為此，本團隊充分利用六足機器人高穩定性和多地形適應性的優勢，應用激光雷達、深度相機和其他輔助傳感器，設計仿生六足煤礦救援機器人，結合SLAM、A*、ROS等先進技術，實現礦井災后局部復雜環境的三維地圖構建、地形障礙物識別以及機器人自主路徑規劃。機器人所獲信息實時無線傳輸至上位機，幫助救援人員快速制定科學有效的救援方案。
安徽理工大學
2022-07-25
腫瘤醫學圖像智能診斷算法
簡介：
1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對胰腺腫瘤分類問題，從醫學CT圖像出發，搭建深度學習模型。對于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級聯分割網絡，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級聯分割網絡比之前的層級分割網絡結果提升10各點。之后建立多模態分類網絡，針對CT圖像的特性，將多切片多造影劑時期多區域的數據進行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結果。
層級分割模型示意圖
分類模型可視化熱圖
2、現有的乳腺癌腋窩淋巴轉移的醫療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫療。基于乳腺鉬靶圖像的術前無創的乳腺癌腋窩淋巴轉移預測手段能夠有效避免過度醫療。我們構造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經網絡模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉移問題。我們對乳腺鉬靶數據進行了預處理和數據集的整理、劃分。我們構造了三個不同的深度卷積神經網絡，患病側單體位網絡、患病側雙體位網絡和雙側雙體位四視圖網絡。其中，患病側單體位網絡分為 CC 位網絡和 MLO 位網絡。在乳腺鉬靶數據的測試集上，患病側 CC 位網絡、患病側 MLO 位網絡、患病側雙體位網絡、雙側雙體位四視圖網絡的結果依次遞增。這表明了同時使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側雙體位四視圖網絡具有更好的預測效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉移預測任務。對于雙側雙體位四視圖網絡，我們不僅使用了雙側測試集 1，還使用了額外的雙側測試集 2 進行測試。
鉬靶乳腺圖像預處理
雙側雙體位深度學習網絡
優勢：從客觀的醫學圖像數據出發，結果可重復，而且高效快捷，提高識別準確率的同時，便于臨床推廣。
中國人民大學
2021-05-15
腫瘤醫學圖像智能診斷算法
1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對胰腺腫瘤分類問題，從醫學CT圖像出發，搭建深度學習模型。對于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級聯分割網絡，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級聯分割網絡比之前的層級分割網絡結果提升10各點。之后建立多模態分類網絡，針對CT圖像的特性，將多切片多造影劑時期多區域的數據進行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結果。層級分割模型示意圖 分類模型可視化熱圖 2、現有的乳腺癌腋窩淋巴轉移的醫療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫療。基于乳腺鉬靶圖像的術前無創的乳腺癌腋窩淋巴轉移預測手段能夠有效避免過度醫療。我們構造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經網絡模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉移問題。我們對乳腺鉬靶數據進行了預處理和數據集的整理、劃分。我們構造了三個不同的深度卷積神經網絡，患病側單體位網絡、患病側雙體位網絡和雙側雙體位四視圖網絡。其中，患病側單體位網絡分為 CC 位網絡和 MLO 位網絡。在乳腺鉬靶數據的測試集上，患病側 CC 位網絡、患病側 MLO 位網絡、患病側雙體位網絡、雙側雙體位四視圖網絡的結果依次遞增。這表明了同時使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側雙體位四視圖網絡具有更好的預測效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉移預測任務。對于雙側雙體位四視圖網絡，我們不僅使用了雙側測試集 1，還使用了額外的雙側測試集 2 進行測試。鉬靶乳腺圖像預處理 雙側雙體位深度學習網絡 優勢：從客觀的醫學圖像數據出發，結果可重復，而且高效快捷，提高識別準確率的同時，便于臨床推廣。
中國人民大學
2021-04-10
竹節形圓棒耗能桿
本發明公開了一種竹節形圓棒耗能桿，包括核心部件、外約束部件和定位銷釘；所述核心部件由多個消能段、中間限位段、竹節段和兩端連接段沿縱向同軸線連接構成，中間限位段位于核心部件的中間，竹節段與消能段間隔分布，布置在中間限位段的兩側，并與中間限位段共同形成整體，外側兩端固接兩端連接段，共同形成核心部件。所述中間限位段、竹節段和兩端連接段的截面都為圓形，中間限位段的中間沿直徑方向開孔一，消能段由圓棒沿長度方向切削制作使得消能段的截面為兩平行對邊，另外兩短邊為原弧線。形成的新截面面積使得核心部件在軸向拉壓力作用
東南大學
2021-04-14