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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

XM-F51陰道后穹窿穿刺模型 ? XM-F51陰道后穹窿穿刺監測考核指導操作模型由外皮、固定腹腔臟器、子宮、子宮直腸凹血囊、陰道、直腸水囊、支架組成，外皮套在整個模型的外部，固定腹腔臟器的裝置用于將各功能臟器固定在它們各自的位置上，子宮直腸陷凹水囊、直腸水囊、子宮、陰道四個部分鑲嵌在固定腹腔臟器裝置內，支架用于托起整個模型，保持模型臀部抬高，便于操作，子宮直腸凹血囊，直腸水囊是一個囊性結構，其上連接了兩根引流管，用于往內注入液體。 一、功能特點： ■ 模型采用高分子材料制成，解剖位置準確，皮膚柔軟有彈性，手感逼真，病變組織真實。 ■ 于子宮頸陰道粘膜交界下方1cm處的后穹窿正中、與宮頸管平行方向刺入（用7號穿刺針），將有淡紅色液體抽出，示穿刺術質量達標。 ■ 操作者未按操作常規穿刺，如刺入直腸，將抽黃色液體，為操作失敗。 ■ 操作者未按操作常規進針，盲目地向兩側刺入，傷及周圍器官示穿刺術失敗。 ■ 可行雙合診、三合診檢查。 ■ 穿刺囊可更換。 ? 二、標準配置： ■ 陰道后穹窿穿刺操作模型：1臺 ■ 可更換穿刺囊：6個 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

        技術成熟度：技術突破         研發團隊以設計制備寬光譜超材料吸收器和像元級集成紅外探測器為研究主線，在超薄寬帶高吸收原理與策略、材料/器件設計與制備方面取得了突破性進展。圍繞器件吸收率低、噪聲等效溫差（NETD）大、集成兼容性差的難題，提出了無損與損耗型介質結合、多模諧振耦合光吸收的思路，獲得超薄寬帶高吸收率材料；提出將超薄寬帶高吸收率材料與非制冷紅外探測器像元級集成新思路，獲得了寬譜、NETD小、多色探測的非制冷紅外探測器，NETD降低3倍，研究成果已在中國兵器北方夜視廣微科技應用轉化。         意向開展成果轉化的前提條件：中試放大及產業化工藝開發資金支持

產品介紹DTS CANOpen是瑞慣科技自主研發生產的新一代數字型MEMS動態雙軸傾角傳感器，專為測量運動載體的姿態而設計，尤其適用于運動或振動環境下的傾角測量。該傳感器內置加速度計和陀螺儀，結合卡爾曼濾波算法，能夠準確捕捉并輸出載體在運動或振動狀態下的實時姿態數據。采用CANOPEN通訊協議，DTS CANOpen在工業應用中具有廣泛的兼容性和實用性。該產品采用非接觸式測量技術，能夠實時輸出當前姿態傾角，安裝簡便，無需校準相對變化的兩個平面。其內部集成了高精度的AD轉換器和陀螺儀單元，能夠實時補償非線性誤差、正交耦合、溫度漂移以及離心加速度的影響，有效消除運動加速度帶來的干擾，顯著提升動態測量精度。因此，DTS CANOpen能夠在復雜運動場景和惡劣環境中長期穩定工作。作為一款動靜雙模測量傳感器，DTS CANOpen具備強大的抗電磁干擾能力，適用于各類高強度沖擊和振動的工業環境。其卓越的性能使其成為工業自動化控制中測量姿態的理想選擇。主要特性★ 量程雙軸±90° ★ 分辨率0.01°★ 動態精度±0.1° ★ 靜態精度±0.05°★ CANOpen協議 ★ 三種防護等級可選主要應用★ 強沖擊振動碎石設備 ★ 工程車設備測控★ 施工設備調平 ★ 農用機械測控★ 飛行器姿態控制 ★ 船舶姿態監測 性能參數 DTS CANOpen 單位 參數 測量范圍 ° 橫滾±180，俯仰±90° 測量軸 軸 X Y 雙軸 橫滾俯仰分辨率1） ° 0.01 橫滾俯仰靜態精度@25℃ ° ±0.05 橫滾俯仰動態精度(rms)@25℃ ° ±0.1 陀螺儀 陀螺儀量程 °/s ±300 零偏穩定性(10s均值) °/h 8.5 零偏不穩定性(allan) °/h 4.5 角度隨機游走系數(allan) °/sqrt(h) 0.25 加速度 加速度量程 g ±4 / ±16（可選） 零偏穩定性(10s均值) mg 0.02 零偏不穩定性(allan) mg 0.005mg 速度隨機游走系數(allan) m/s/sqrt(h) 0.005 零點溫度系數3）@-40～85℃ °/℃ ±0.01 靈敏度溫度系數4）@-40～85℃ ppm/℃ ≤100 上電啟動時間 S ≤3.5 響應時間 S 0.01 通訊協議 - CAN Open 電磁兼容性 - 依照EN61000和GBT17626 平均無故障工作時間MTBF 小時/次 ≥98000 絕緣電阻 兆歐 ≥100 抗沖擊 - 100g@11ms、三軸向(半正弦波) 抗振動 - 10grms、10～1000Hz 防護等級 - IP67 / IP68（可選） 重量 g 單連接頭≤165g(不含電纜線) / 雙連接頭≤180g(不含電纜線) 1)分辨率：指傳感器在測量范圍內能夠檢測和分辨出的被測量的最小變化值。 2)精度：指在常溫條件下，對角度多次測量(＞16次)，取測量值與實際角度誤差的均方根差。 3)零點溫度系數：指傳感器零值狀態下，在其額定工作溫度范圍內相對常溫的示值變化率。 4)靈敏度溫度系數：指傳感器在其額定工作溫度范圍內，滿量程示值相對于常溫滿量程示值的百分比，隨溫度的變化率。

本發明公開了一種基于六維力傳感器和雙目視覺的機器人打磨裝置及打磨方法，打磨裝置包括機械臂、傳感器固定座、六維力傳感器、工業相機、柔性連接件、電機固定座、打磨電機和雙軸加速度傳感器；六維力傳感器通過傳感器固定座與機械臂的末端關節固定連接；六維力傳感器通過柔性連接件與電機固定座柔性連接，打磨電機安裝在電機固定座上；工業相機對稱設在柔性連接件的兩側；雙軸加速度傳感器分別設在機械臂的末端關節和打磨電機上。打磨方法包括步驟1，深度點云圖生成；步驟2，打磨時機控制；步驟3，PI控制打磨和步驟4，機械臂位置補償。本發明簡單穩定，易于控制，打磨效果好，效率高；同時，還能補償打磨過程中的位置偏移，提高加工質量。

簡介：本發明提供一種雙螺旋彈簧組合式的移動機器人懸架減震器，屬于減震技術領域，主要用于移動機器人的懸架與輪腿機構間的減震。該減震器包括安裝支架、減震器殼體、連接套、連接軸、上螺旋彈簧、下螺旋彈簧以及輪腿支架。其減震分為兩個階段：第一階段為垂直向上減震過程，來自輪腿支架的振動能量使得連接套上移并壓縮上螺旋彈簧，借助彈簧阻尼作用減小振幅，同時下螺旋彈簧被拉伸；第二階段為垂直向下減震過程，在上螺旋彈簧和下螺旋彈簧的彈力作用下，連接套下移使得下螺旋彈簧被壓縮，借助彈簧阻尼作用減小振幅，同時上螺旋彈簧被拉伸；該減震器能夠緩沖并衰減來自輪腿支架的振動能量，從而避免把較大的振動能量通過安裝支架傳遞給移動機器人的懸架。

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?？梢灶A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。