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本發明公開了一種示波器遠端觸控方法及系統，具體為：采用遠端觸控設備模擬示波器的操作界面和工作輸出界面，在模擬的操作界面上通過觸控方式下達示波器指令，將該指令通過有線或無線網絡傳送給示波器；模擬的工作輸出界面通過有線或無線網絡接收并顯示示波器的工作輸出數據和示波器工作狀態數據。本發明不需要對示波器進行改造，采用遠端設備模擬示波器的控制界面和顯示界面，實現對示波器的遠程控制。 

高速棒線材軋制產品質量控制的關鍵是采用合理的軋制及軋后冷卻工藝，決定棒線材使用性能的主要因素是軋制過程奧氏體的晶粒度變化規律及軋后冷卻過程的組織演化規律（如鐵素體、珠光體等在冷卻過程的組織演化行為）。高速棒線材軋制過程中存在的主要問題是由于軋制及冷卻工藝不合理導致的產品性能不穩定或不合格。本項目根據物理模擬及定量組織分析，建立彈簧鋼控軋控過程的組織演化動力學模型，結合剛塑性有限元法及人工神經網絡算法，建立了智能化彈簧鋼控軋控冷過程組織性能預測系統。該系統對實際生產中工藝優化具有重要指導意義。

一、項目簡介 水下目標檢測與識別，是水下機器人等相關系統能夠被高效應用的前提。然而現有系統難以應對水下圖像能見度較低，對比度差，存在顏色漂移和邊緣模糊等問題；另外，水下圖像樣本稀少且缺乏足夠的變化性，使得相關基于機器學習的目標檢測與識別系統由于缺乏訓練樣本而無法有效應用。 二、前期研究基礎 項目利用深度學習等新的理論突破，提出兩種解決方案，一種是通過結合水下成像原理與深度風格遷移、生成對抗網絡等算法，由普通光學圖像生成水下圖像，構建水下圖像目標檢測與識別仿真庫，該數據庫一方面數據量大且具有較大的變化性，也即場景與目標均具有較大的變化性；另一方面，由于是由普通光學圖像遷移獲得，因而也可以直接應用普通光學圖像自身的標簽信息，無需再對其進行標注。另一種是研究基于水下退化圖像處理算法的檢測和識別系統，解決由水下圖像的色彩漂移和細節丟失等退化現象帶來的目標檢測和識別問題。同時通過水下退化圖像處理模塊和檢測識別系統的聯合優化技術，可以實現退化圖像的增強方法與檢測識別系統的最佳匹配。在保證處理后的退化圖像性能指標的前提下，進一步提升水下圖像的目標檢測識別性能。 三、應用技術成果 1）基于深度學習風格遷移的水下圖像生成效果示例 a為自然場景圖像中的目標檢測結果；b為模擬生成的水下風格圖像及其目標檢測結果；c為圖像增強后的目標檢測結果。 四、合作企業 無

項目所屬科技領域為海洋裝備技術。項目突破了小型化混合驅動水下滑翔機大深度、長航程、高精度等關鍵技術，發明了小型化大容量浮力精準調節裝置、海洋溫差能驅動裝置及螺旋槳與浮力調節混合驅動裝置，引領了新型水下滑翔機技術發展。已授權中國發明專利21項、美國專利1項，發表論文68篇。研制成功系列化產品，應用于我國重大工程和海洋科學研究，取得顯著經濟效益和社會效益，為國家海洋經濟發展和提升海洋國防能力做出重大貢獻。

本實用新型涉及一種多關節柔性水下作業機械臂，該機械臂的結構主要由幾個重復的手臂關節單元、用于安裝手臂的底座、臂體末端的手爪以及末端傳感器等組成。安裝在底座的電機驅動柔性繩，通過改變柔性繩的長度來實現對機械臂臂體偏轉、俯仰運動的控制，臂體到達指定位置后，手爪張合來實現對目標物的抓取。末端傳感器主要用來檢測機械臂位置，實現閉環控制的要求。該種機械臂主要用做深海ROV末端作業工具，相較于典型的6自由度+手爪的結構，具有結構輕巧、質量小以及冗余自由度大的優點。

研制的新型水下飛行式智能探測巡檢機器人通過長艏翼設計，可搭載雙三軸正交電磁探測設備，以突破水下聲、光設備探測盲區，克服海纜（尤其是海底光纜）直徑細小、海床掩埋等探測挑戰，實現近海底飛行式探測與巡檢，為海纜智能運維提供關鍵技術支撐。該水下機器人為國內首款面向海纜智能運維的無人無纜自主探測巡檢裝備，可通過日常巡檢評價海纜安全風險，制定海纜系統運維計劃。該裝備還可對海纜進行故障點快速定位，輔助完成海纜快速打撈和故障修復。 圖 1飛行式長艏翼水下機器人近底探測巡檢海纜場景 圖2 自主研發的海纜智能探測巡檢水下機器人 圖3 水下機器人模擬海纜探測湖上試驗 水下機器人深度等級300米（可根據場景需求進行升級）；有效探測磁場強度≥10nT；巡航速度3節、探測巡航速度1-2節。

由水下動力系統、視覺系統、控制系統和通信系統 等組成。其中動力系統由四個水下推進器模組、動力電池模組、電機驅動等部分 構成。視覺系統由直流無刷云臺、1080p 實時視頻模塊、可選高清運動攝像機等 部分組成。

（1）研發了系列新型高強高韌鑄造輕合金材料，支撐了復雜鑄件性能提升。 1）研發出一種新型高強韌鋁硅合金。開發出一種新型高強韌鋁硅合金及其制備方法；提出一種混合稀土和Sr元素的復合變質方法，縮小枝晶間距并細化共晶硅；研究出合適的熱處理制度；闡明了變質劑組成與含量對變質效果的影響規律，基于此顯著提高了鋁硅合金的綜合力學性能。有效解決了現有鋁合金鑄件易發生的裂紋、伸長率低、屈服強度不達標等缺陷和問題。 2）研發出一種低成本高強耐熱稀土鎂合金。開發出一種添加低成本混合稀土的新型多元稀土鎂合金材料；揭示了混合稀土對鎂合金相變規律的影響機制；研究出準晶增強稀土鎂合金的高溫固溶T6熱處理工藝；開發出兼具優良的室溫與高溫力學性能的低成本稀土鎂合金；解決了現有鎂合金鑄件易產生冷隔、強度低、韌性差等問題。 3）研發出一種新型高強韌鈦合金。開發出一種α+β型雙相高強高韌鈦合金，揭示了合金在凝固-熱等靜壓-熱處理過程中微觀組織的演變規律；研究出調控相組成及相形態的雙級固溶時效熱處理制度，形成了以等軸和籃網為主要特征的基體組織，使合金的強度和韌性同步提升。解決了現有鑄造鈦合金強度和韌性偏低、鑄造成形性差等問題。 （2）研發了鑄造全流程模擬仿真系統，提出了高效的單件化鑄造數值模擬方法，實現了高性能復雜鑄件的數字化工藝設計。 1）提出了一種鑄造原輔材料熱物性參數高精度求解方法。提出了基于實驗測溫與數值模擬反求的熱物性參數求解方法，實現了面向數值模擬的熱物性參數高精度求解；建立了反熱傳導法求解鑄件/鑄型界面換熱系數的數學模型,降低了界面關鍵參數求解誤差；研發了高精高效的熱物性參數反求平臺-華鑄PIS，創建了鑄造原輔材料高精度熱物性參數數據庫。 2）研發了鑄造合金熔煉-復雜鑄件充型凝固-熱處理的鑄造多物理場全流程高效模擬平臺。建立了電磁、速度、壓強、濃度、溫度的多物理場耦合數學模型，自主研發了從鑄造合金熔煉到復雜鑄件充型凝固到熱處理的鑄造全流程模擬仿真平臺，為鑄造工藝優化提供了工具；提出一種數據內存動態自適應劃分技術，解決了SOLA流動場求解數據耦合干擾難題，實現了大規模鑄造流動場模擬問題的并行高效求解。 3）提出縮孔縮松缺陷定量預測與單件化模擬工藝優化方法。提出雙高分配原則縮孔縮松預測模型，解決了復雜鑄件縮孔縮松高精度預測難題；提出了針對高性能復雜鑄件不同批次的單個鑄件模擬方法，建立關鍵工藝參數波動對典型缺陷的多元回歸關系模型，實現了基于單件化模擬仿真的高性能復雜鑄件缺陷控制與工藝優化。 （3）建立了鑄件生產全生命周期的單件化柔性化質量管理模型，實現了高性能復雜鑄件質量問題的單件化、全過程、全要素溯源。 1）創建了基于PLM理論和TQM理論的鑄件單件化管理模型。基于產品全生命周期PLM理念以及多智能體技術，構建了鑄造串并聯多工位單件化的缺陷溯源模型；建立鑄件單件及作業過程信息模型和組批、混批、拆批模式下單件自動生成、感知、標記、進度跟蹤的控制機制，實現高性能復雜鑄件單件化缺陷溯源。 2）創建了支持業務即時重構的參數配置式多維度鑄造柔性化管理模型。創建了支持鑄造數字化管理系統業務即時重構的參數配置式多維度鑄造柔性化管理模型，解決了剛性管理系統可重用性低、應變能力弱和實施周期長的難題，支撐不同領域不同類型鑄造企業隨環境變化、自身發展等柔性進行的組織變革、流程變更和管理改善，實現了企業按需柔性化管理。 3）創建了基于TLBO\GA\BSA元啟發式算法優化理論的鑄造智能化管理模型。創建基于改進性教與學算法（TLBO）、遺傳算法（GA）、回溯搜索算法（BSA）等元啟發式算法優化理論的鑄造智能化管理模型和技術，解決了鑄件異步熱工序組爐復雜條件下工序生產調度IPPS組合優化難題，實現了系統智能決策管理以及多品種大容量鑄件高效生產。