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本發明公開了一種卷閘式循環比可調氧化溝裝置及其操作方法，該裝置包括厭氧池(2)、氧化溝池(3)和沉淀池(4)，在厭氧池(2)內部設置有攪拌器(9)；氧化溝池(3)劃分為好氧區和缺氧區，在好氧區起始端和缺氧區起始端分別設置有卷閘式循環比調控設備（12），在好氧區內設置有高速轉刷（11），在缺氧區內設置有低速轉刷（10），本發明的優點是：不改變其它運行參數，不使用化學藥劑，僅通過調節循環比可以顯著提高氧化溝的除污效果，并且可以使脫氮除磷同時達到較高去除率。與實現相同處理效果的其它活性污泥工藝相比，可節省

項目的背景及目的 作為特型機器人的一種，微操作機器人因其具有系統位移精度高，定位精密，操作精密等特性，將人們的工作空間從宏觀領域拓展到了細微空間領域。用于生物工程中的微操作機器人系統，可以代替人工完成生物實驗中常見的細胞級顯微操作（轉基因微注射，染色體切割，細胞分離，細胞融合等）。 技術原理與工藝流程 因為生物和醫學試驗中的顯微操作過程是對生物細微體，如生物細胞、染色體等活性物質進行顯微操

交直流電源系統是水電站、火電廠和各級變電站等電力部門中的重要設備，它給一次、二次的各種開關、繼電保護以及照明設備提供不間斷的電源，以保證電力系統的安全、可靠運行本項目所研制的交直流電源及監控系統采用高頻開關整流模塊，將交流供電電源轉換成直流電，對蓄電池組進行充電。當供電中斷時，由電池組共給負載電能，系統中的逆變器將直流電逆變為交流電，供給需要交流電的負載。

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

產品詳細介紹Vewell唯瑞82寸觸摸屏 V82-T17BL3 Vewell 82寸液晶交互式顯示器 V82-T17BL3，是Vewell公司最新研發的一款82寸液晶觸摸顯示器，該觸摸屏擁有1920×1080的分辨率，700cd/㎡的亮度，1200:1的對比度，8ms的響應時間。 Vewell交互式電子白板 ·多點手勢識別，操作輕快，流暢 ·超穩定系統支持，反應敏捷準確 ·生動，直觀，環保，不影響健康 ·功能更加強大與完善 ·大大提高工作效率和增強教學效果 ·增強了師生互動，提高學生興趣 ·通過互聯網可進行遠程教學，實現資源共享   * LED背光面板（部分機型配置） ·環保高效的電子部件 機身輕薄 低功耗環保節能 高效率長壽命 色彩亮麗 ·穩定專業的結構設計 防爆/防眩/防塵/防霧 增色彩/增亮度 ·安全可靠的使用保證 專業顯示器生產線整機出廠，保證了產品的品質和工藝 整機3C節能認證，該機型的唯一3C認證   技術優勢 專業品質 唯瑞液晶面板均采用行業專用面板國際領先的圖像處理技術，為用戶呈現完美畫面   專業接口 廣泛連接性能，提供AV、VGA、DVI等多種專業接口，在多媒體教學中均能獲得相應接口配置   多點觸摸 采用世界最先進的多點紅外或光學觸摸技術，支持大尺寸觸摸超穩定的系統支持，多手勢動作識別，使操作更敏捷，更流暢全新交互式體驗，充分體現了人機互動的獨特魅力   專業設計的結構 金屬鋁型材外殼，一體化的設計，外觀實用簡潔大方特殊加固、防水結構設計，適應任何惡劣環境安裝超白鋼化玻璃，避免屏體遭到劃傷、損壞、腐蝕 電子白板功能 ·中控講臺集成 輕松實現對講授的過程控制，主控臺的簡單切換作就可控制演示材料的播放，避免了課堂上由于教師往返黑板主控臺間分散學生注意力的問題。 ·推拉式白板設計 令教師板書空間得到延伸，更全面的注解教學內容。 ·近端觸摸互動 近端顯示器同樣具有交互功能，它能夠能與大尺寸白板形成統一的內容互動。 ·視頻的自由切換 及時方便靈活地引入多種類型的數字化信息資源，并可對多媒體材料進行靈活地編輯組織、展示和控制，它使得數字化資源的呈現更靈活，也解決了過去多媒體投影系統環境下，使用課件和幻燈演講稿教學材料結構高度固化的問題。 ·即時保存和讀取 板書內容可以被存儲下來，寫畫在白板上的任何文字、圖形或插入的任何圖片都可以被保存至硬盤或移動存儲設備，供學生分享。 ·即時打印 可以電子格式或打印出來以印刷品方式分發給學生，供課后溫習或作為復習資料。 ·實物抓取 電子化的實物展臺，讓各類演示物件，如模型、標本、道具或是書本等，瞬間展示在大屏幕上，最大限度的拓展演示空間。   全新內置PC產品，更經濟、更環保、更高效的顯示解決方案 ·內置PC搭載Intel Celeron Dual-Core雙核處理器、集成音頻芯片、支持LVDS，DVI & HDMI等多種輸出格式。 ·內置PC客戶提供多種高效、經濟、專業的網絡解決方案。 ·內置PC可實現對局域網的簡單配置及對服務器軟件的管理，滿足客戶各種需求，幫助客戶更加清晰自信地表達自己的觀點。 ·內置PC可降低成本，提高性能。 無需購買額外設備可完成顯示要求，小投入換來大收益。 ·內置電腦具備網絡功能，適用于遠程控制。  

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。