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公司現在都是由人工進行數控車床及加工中心的操作，每人可以操作兩臺或三臺機床，公司自2019年起就著力考察能夠合作的企業或學校，致力打造由機器人替代人的數控車床及加工中心的操作，但多方尋找，還未有能夠針對我公司的高端裝備產品的機器人，我公司的產品，品種多，需要較頻繁的更換要加工的工件，所以較其他企業的流水線式的機器較為復雜。

針對高級水果、螃蟹，研發了機器視覺檢測技術，開發了品種識別、缺陷檢測、質量評估、分級等算法，研發了流水線式檢測分級系統，實現了水果、螃蟹的快速精確篩選、分級定價。對高級農產品、水產品實現了機器自主檢測、分級，提高了精確性，大幅節約人力成本。采用視覺技術可檢測水果、螃蟹品種、有無缺陷、色澤品類、重量，并實現自動分級，單個產品視覺系統檢測時間低于 0.5 秒。

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成果的背景及主要用途：天津大學結合三門峽水利樞紐管理局委托“三門峽 樞紐多模目標優化調度研究”項目和教育部骨干教師基金“粘性泥沙的力學模型 和人工智能模擬復合模擬研究”項目開展了多沙河流水庫水沙電的多目標優化調 度的研究工作。采用科學的理論方法和先進的技術手段，創新地研究調度管理系 統中涉及的水文預測、泥沙沖淤的智能快速模擬、高含沙洪水的“揭河底”現象 的特征機理、多目標優化調度、實時短期調度、調水調沙等問題，以便使水庫優 化調度管理系統更科學化、智能化、系統化。本研究項目的進行與研究結果，有 利于協調解決目前防洪、供水、泥沙淤積與蓄水發電等多目標的優化調度的問題， 確保在改善多沙河流水庫庫區、下游水庫及其河道的泥沙淤積情況的同時增加發 電量，提高社會效益和經濟效益，在全國用電緊張、更加注重社會效益和生態效 益保護的今天，本項目的研究有重大的現實意義和實用價值。 技術原理與工藝流程簡介：本項目主要利用混沌神經網絡模型對黃河中下游 中長期徑流和含沙量進行了預測，并利用模式識別的方法隨機模擬了洪水過程中 的流量過程線和含沙量過程線；對影響潼關高程和水庫泥沙淤積量的相關因子進 行優選，并利用其訓練神經網絡；將 BP 人工神經網絡模型運用到徑流量的預測， 水庫泥沙淤積、潼關高程中去，進行計算和預測；建立隨機微分方程模型，確定 水庫斷面水庫進行多目標優化調度。在完成上述專業模型系統的設計開發基礎上，將利用 多目標系統決策分析理論，通過從下到上逐級控制，并協調各子系統的運行關系， 使各子系統既能實現各自目標，又能滿足彼此的制約關系，從而實現整個樞紐的 綜合最優調度。 技術水平及專利與獲獎情況：該項成果達到國際先進水平。 應用前景分析及效益預測：水庫多目標優化調度的效益極為明顯，往往是在 不增加水利樞紐運行和管理成本基礎上實現的效益，在水資源日益短期的形勢下， 其重要性也日益突出。本項目所研究的多沙河流以水、沙、電多目標優化調度系 統，可為解決防洪、供水、發電與減淤的矛盾提供新的技術手段和理論方法，可 以應用到黃河等多沙河流的各個水利樞紐的優化調度運行中，能實現水庫樞紐經 濟效益、社會效益和生態效益的綜合優化及和諧統一。還可以應用到含沙量較小 （但又必須涉及泥沙問題）的河流上的各個水庫樞紐上，如三峽水庫等，應用范 圍極為廣泛，具有廣闊的應用前景。 應用領域：水利水電工程運行管理。 合作方式及條件：技術服務。 7 大型水利水電工程可視化仿真 8 重大水利水電工程施工實時控制 9 重大泄流結構耦合動力安全理論及工程應用 10 城市熱環境與建筑節能 11 建筑光環境與城市照明 12 低碳城鄉規劃與綠色建筑設計含沙量的概率密度分布函數；利用模糊模式交叉迭代模型和遺傳算法對

依托國家重大專項-水專項中的“伊通河河道生態修復技術研究與工程示范”子課題完成了本專利。該成果的主要內容是是將河岸植被緩沖帶系統、多功能塘系統和河道灘地上的微地形改造系統有機耦合在一起，通過系統間水力聯系實現對兩岸面源污染的截留與上游河道污染物的凈化，改善河流生態系統結構，強化其水質凈化的功能，并增加系統的經濟收益。主要技術指標：因受周圍耕地限制，河岸植被緩沖帶的寬度控制在20-40 m 間，主要對其內的植被配置進行了優化。多功能塘系統中水力停留時間約為20 d，塘中以2:2:3:2的比例放養是鰱魚、鳙魚、鯉魚、鯽魚，并設置面積為500 m2的植物浮床；塘出水利用60m2的蘆葦人工濕地及高20 cm的溢流堰凈化處理后排入伊通河。利用粒徑200-400 mm的礫石構成的溢流堰將灘地泡沼與伊通河進行水利連通。上述系統相互作用耦合在一起形成一個耦合系統，此耦合系統的形成有助于提高對兩岸面源污染截留和對上游河道污染物的凈化效能，改善整體環境質量，增加生境多樣性的同時，提高農民的經濟收入水平，有效地緩解了經濟社會發展與環境保護間的矛盾問題，并提供了一種資源可持續利用的發展模式。