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XM-L65膝關節鏡檢查模型 ? 為了幫助臨床醫生熟悉和掌握關節的解剖結構、正確進行手術操作訓練和熟練使用手術器械而設計本產品，模型為成人右側膝關節，具有明顯體表標志，可供關節鏡檢查、手術時的正確定位和操作訓練。 ? 一、功能特點： ■ XM-L65膝關節鏡檢查操作訓練模型采用高分子材料制成，膚質仿真度高。 ■ 模型為成年右側膝關節，包括皮膚、肌肉、股骨、脛骨、腓骨、髕骨、髕骨脂肪墊、脛、腓側副韌帶、前后交叉韌帶、內外側半月板以及關節囊、關節腔等膝關節的解剖結構，具有明顯解剖體表標志，可供關節鏡檢查、手術時正確定位。 ■ 可從不同部位模擬手術入路穿刺入口，進行關節檢查和手術操作，支持多種關節鏡手術方式操作練習，可以在模型上練習三角操作技術。 ■ 可固定在桌面上。 ■ 模型可拆卸，還可用作為膝關節模型進行教學講解。 ? 二、標準配置： ■ 膝關節鏡檢查操作模型：1套 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

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產品詳細介紹HiCC-F型自動抑菌圈測定儀系統一、用途：用于自動進行抑菌圈測量、抗生素效價分析等二、主要性能參數指標：1 ★成像配Epson Perfection V330 Photo超微立體彩色掃描成像儀（最高4800dpi、19mm大景深、微透鏡12 線矩陣CCD），亮度可調、自動聚焦，能實現光學分辨率2960萬像素的懸浮式暗視野成像，最大色彩深度48位適應培養皿：50～180mm及A4幅面內的矩形平板，同時測定6個90mm平皿2 ★抑菌圈測量（含抗生素效價自動分析）1)一鍵式全自動測定6個90mm直徑平皿中的所有抑菌圈，可全自動測定局部粘連的抑菌圈，可在有局部文字干擾的情況下，自動獲得抑菌圈面積、直徑等結果。測量分析耗時1～4秒鐘，能統一保存或查看閱讀相關各類分析數據2)平皿可任意方向擺放。具有抑菌圈樣本自動挑選、保真的可視化比對、編輯功能。抑菌圈測量系統的讀數分辨率≤0.001mm、最高光學測量分辨率≤0.0053mm，重復測量誤差≤±0.01mm或≤±0.1%；效價測量誤差≤±0.1%；效價重復測量誤差≤±0.1%；臺間測量差異≤0.2%3)符合中國藥典、USP美國藥典、EP歐洲藥典，可完成最新的國家藥典(2020版)一、二、三劑量及合并計算，以及全部菌種的抗生素效價分析。具有效價的組合優化分析特性。3 數據導出：分析結果可保存，自動形成Excel或PDF文檔報告。軟件具有在線升級特性。4 ★數據追溯、權限保護，操作記錄可追蹤回溯，符合GLP和GMP要求：采用多重系統構架，分設職能與權限，確保數據信息的安全、完整、真實和可追溯。1)系統管理員：負責創建、管理所有普通管理員與操作員的賬戶，設置普通管理員和操作員的權限。系統管理員只有一個，擁有系統最高權限。2)普通管理員：負責全部測試數據的審核、存檔管理、以及其他系統數據的管理。系統可分配多個普通管理員，其權限由系統管理員設置分配。3)操作員：負責樣品制作、測試、修正、形成電子報告、提交審核等。系統可分配多個操作員，其權限由系統管理員設置分配。4)所有賬戶都可自行修改登錄密碼，設置自己的電子簽名并輸出到報告。5)系統自動記錄每個賬戶的操作記錄，系統管理員可對操作記錄進行追溯、查看、輸出等。5 測量功能：全自動尺寸標定，也可人工標定。可鼠標拖動精確測量長度、角度、弧度、面積、弧線、任意曲線。6 系統配置：萬深HiCC-F型自動抑菌圈測量分析軟件、鎖及附件  1套Epson Perfection V330 Photo超微立體彩色掃描成像儀   1臺萬深HiCC系列自動抑菌圈測量儀專用標準板 1片（附1份權威校準認證書）7．環境條件： 溫度10~30℃，相對濕度≤85%，防止強光照射。儀器應放在平穩工作臺上，周圍無強烈的機械振動和電磁干擾；電源要求220V±10%，50Hz。推薦選配：品牌電腦（酷睿i5 CPU / 8G內存/ 19.5”彩顯/無線網卡，5個以上USB2.0口，運行環境Windows 10完整專業版或旗艦版）

一種基于虛實力融合的遙操作機器人力覺臨場感實現方法可廣泛用于各類機器人的力控制，以及各種工程機械裝備的力控制。

一、項目簡介 隨著科技進步和社會需求的發展，機器人手/臂除了工業生產，也越來越多用于服務人類的其它各個領域，這必然會使機器人承擔比工業中更加多樣的操作任務，面臨更加多變的工作環境。因此，國內外對非結構自然環境下、具備自主操作能力的機器人的研究十分重視。當前，具備視覺感知能力的機器人已被公認為機器人發展的主流趨勢，將視覺與機器人操作相融合，是對人類行為的模擬，由此產生的視覺伺服控制方法為機器人自主操作能力的實現帶來了新的思路，代表了機器人的先進控制技術，也是促進機器人智能化發展的一個重要驅動。可以預見，未來的視覺系統將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術在機器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺伺服利用視覺傳感器提供的環境信息對機器人運動進行實時反饋控制，涉及機器人機械幾何設計、運動學和動力學、自動控制理論、計算機視覺圖像處理和攝像機標定等,是智能機器人領域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機器人手術、水果采摘、工業裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來越多的應用。然而，現階段可實際應用的方案主要面向特定的標定環境、模型參數已知，機器人操作是編碼定式的，不具備模型未知條件下的自主操作能力，特別是當面向未來的剛-柔-軟體共融機器人時，其柔型結構造成的運動模型及參數的變化與不確定性，必然使現有確定模型的研究方法失效。因此，無模型（目標幾何模型，手眼標定模型，機器人運動模型）、非結構環境下的自適應操作對機器人提出了新挑戰，是機器人手臂(尤其柔型手臂)視覺伺服控制研究的難點與前沿問題，不斷深入對非結構環境下、無模型的機器人手/臂視覺伺服控制的研究具有重要的理論和現實意義。 在非結構自然環境下使機器人像人一樣協調自適應操作是當今機器人研究領域的一項尚未實現但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結構自然環境下實現機器人柔性操作，就當前研究依靠單一的控制器設計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協調操作是自適應學習過程，涉及智能進化和行為優化，將隨機動態規劃理論，結合約束規則與最優化控制，探索一種變參手眼關系，實現機器人在非結構自然環境下的自適應操作。 二、前期研究基礎 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎理論研究上，針對無標定視覺伺服控制方案與設計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎和知識積累，并不斷跟蹤和深入在無模型視覺伺服控制的方面研究和前沿問題。目前，已經著手在無模型視覺伺服的可靠性、穩定性控制方面做了充分的探索工作：針對機器人無標定全局穩定操作問題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經網絡(ENN)的全局穩定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網絡輔助爾曼濾波狀態估計的無標定視覺伺服方法，提高伺服系統的魯棒性。同時，立足機器人發展前沿，建立了多模特征深度學習抓取系統，在無結構環境下實現了機器人智能抓取與定位。 已發表的與項目相關的主要論文有： [1] 仲訓杲,徐敏,仲訓昱,彭俠夫.基于多模特征深度學習的機器人抓取判別方法.自動化學報,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于雅可比預測的機器人無模型視覺伺服定位控制, 控制與決策, 已在線發表, 2018. [11] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于圖像的機器人非標定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學學報(自然科學版), 已錄用, 2018. 三、應用技術成果 （一）基于多模特征深度學習的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學習及其在機器人智能抓取判別中的應用，該方法針對智能機器人抓取判別問題, 研究多模特征深度學習與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓練特征視為一類噪化, 引入帶稀疏約束的降噪自動編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實現網絡權值學習; 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達, 兩種手段相結合旨在提高深度網絡的魯棒性和抓取判別精確性. 實驗采用深度攝像機與 6 自由度工業機器人組建測試平臺, 對不同類別目標進行在線對比實驗. 結果表明, 設計的多模特征深度學習依據人的抓取習慣, 實現最優抓取判別, 并且機器人成功實施抓取定位, 研究方法對新目標具備良好的抓取判別能力. （二）無標定視覺伺服解決方案及其機器人操作應用 研究了無標定視覺伺服方法及其在機械臂任務操作中的應用。首先提出視覺伺服目標：假設機器人或者攝像節的模型參數未知或者部分未知，視覺伺服的目標是使用攝像節作為傳感器，引導機械臂運動，使當前圖像特征收斂到期望圖像特征，從而完成定位或者跟蹤的任務。 手眼協調關系描述。關節圖像雅克比矩陣定量描述了機械臂關節變化引起圖像特征變化，它是關節-圖像映射的局部線性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線估計器。將關節圖像雅克比矩陣的每一個元素作為輔助系統的狀態，建立輔助系統的狀態方程；攝像機提取到的圖像特征作為測量值，建立輔助系統的觀測方程。根據Kalman濾波器理論，我們設計了對關節圖像雅克比的在線實時估計算法。 構建基于圖像矩的目標函數。為了避免傳統的基于點特征的缺陷，例如點特征的標記、提取與匹配過程復雜且通用性較差問題。構建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務，來提高視覺伺服系統的穩定性和可靠性。 四、合作企業 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發、技術服務、加工技術整合為一體的高新技術企業。目前公司的經營范圍涉及CNC軟件開發及數控系統銷售、CNC控制零件銷售及專業維修；工藝優化、機臺升級與技術改造、工程配電與軟件優化、專用機控制系統開發、多軸機的設計與開發、機臺精度檢測與校正優化服務等。公司是國際知名生產制造企業——富士康的產品供應商和技術服務商。    

本發明提出了一種基于操作轉換的文本編輯實時協同方法，本發明首先通過產生的本地操作發送到 其他站點，然后通過因果接受找出與該操作具有并發關系的操作；對其進行轉換得到該操作在該站點的 執行形式，并將該操作加入到執行隊列，完成協同編輯；本發明能夠支持在網絡環境下多用戶實時對同 一文本進行協同編輯；本發明能夠支持實時協同編輯工作，即所有的用戶最終得到一致的結果的，并且 結果是用戶想要的；本發明應用到實時協同編輯中不需要全序控制；不僅能夠做到結果一致，而

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。

1、中控室操作員2、質管部工藝員

IECUBE-3833集成電路實景操作VR實訓平臺可提供集成電路制造設備、工藝制造、封裝操作和器件測試4類VR實操實驗，與IECUBE-3831和IECUBE-3832平臺配合使用。