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主要技術(shù)內(nèi)容： （1）破傳統(tǒng)噴霧泵生產(chǎn)設(shè)備機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，采用凸軌、凸輪機(jī)構(gòu)，創(chuàng)新性 研制了高精度、高效率的噴霧泵電化鋁殼抓口機(jī)、噴頭打噴咀機(jī)等系列裝配設(shè)備， 提高了設(shè)備的裝配精度和效率。提出集成基于等價(jià)輸入干擾估計(jì)器與參數(shù)智能辨 識(shí)的智能驅(qū)動(dòng)控制技術(shù)，成功解決了微型噴霧泵現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備層不確定干擾、電機(jī)參 數(shù)的時(shí)變性對(duì)裝備電機(jī)控制性能影響問(wèn)題，提高了生產(chǎn)裝備控制的精度及可靠性。 （2）集成 RFID 與 WSN，構(gòu)建微型噴霧泵生產(chǎn)過(guò)程信息采集網(wǎng)絡(luò)，創(chuàng)新性地 引入混沌粒子群優(yōu)化算法，優(yōu)化采集網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署；動(dòng)態(tài)選擇通信節(jié)點(diǎn)數(shù)目，在 獲得最大網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍的同時(shí)，避免節(jié)點(diǎn)間的沖突，降低網(wǎng)絡(luò)能耗，保證了生產(chǎn) 過(guò)程數(shù)據(jù)采集與傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性和可靠性。 （3）創(chuàng)新性提出并實(shí)現(xiàn)了微型噴霧泵制造過(guò)程多目標(biāo)資源優(yōu)化調(diào)度技術(shù)。 建立生產(chǎn)車(chē)間多目標(biāo)資源優(yōu)化調(diào)度模型，提出基于種群年齡模型的動(dòng)態(tài)粒子數(shù)微 粒群優(yōu)化算法來(lái)求解優(yōu)化問(wèn)題，并采用層次分析法進(jìn)行決策，成功實(shí)現(xiàn)了微型噴 霧泵生產(chǎn)全流程的精益管控，全面提高了生產(chǎn)質(zhì)量與資源效率。 （4）創(chuàng)新性研發(fā)了一種面向制造全過(guò)程的信息集成平臺(tái)。將生產(chǎn)過(guò)程信息、 管理信息等數(shù)據(jù)高度融合，實(shí)現(xiàn)底層物聯(lián)網(wǎng)到互聯(lián)網(wǎng)的無(wú)縫連接；解決了常規(guī) DCS、MES、ERP 三層架構(gòu)存在的數(shù)據(jù)交換困難、系統(tǒng)龐大、功能定制性差、難以354 適用于中小型制造業(yè)等缺點(diǎn)，為微型噴霧泵制造裝備的自動(dòng)化和信息化融合提供 了解決方案。 行業(yè)意義： 項(xiàng)目通過(guò)攻克微型噴霧泵生產(chǎn)裝備的自動(dòng)化與信息化技術(shù)融合的關(guān)鍵技 術(shù)，突破國(guó)外先進(jìn)技術(shù)的壁壘，形成了自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)與技術(shù)體系，項(xiàng)目成果提 升了微型噴霧泵加工裝備的自動(dòng)化、信息化水平，符合國(guó)家可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的 綠色制造技術(shù)，可帶動(dòng)和促進(jìn)化妝品、保健品等領(lǐng)域向高檔化的高層次技術(shù)方 向發(fā)展。 獲獎(jiǎng)情況：2015 年獲中國(guó)輕工業(yè)聯(lián)合會(huì)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)。 成果的技術(shù)指標(biāo)、創(chuàng)新性與先進(jìn)性： （1）引入凸輪、凸軌等機(jī)構(gòu)，并結(jié)合等價(jià)輸入干擾估計(jì)器、智能辨識(shí)等方 法設(shè)計(jì)控制策略，從機(jī)械和控制兩方面進(jìn)行突破，自動(dòng)化程度和生產(chǎn)效率高。 （2）集成 RFID 與 WSN，采用混沌粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，動(dòng)態(tài)選 擇通信節(jié)點(diǎn)數(shù)目，降低網(wǎng)絡(luò)能耗，生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)采集與傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性和可靠性 高。 （3）建立以縮短生產(chǎn)周期、減少機(jī)器空轉(zhuǎn)時(shí)間、降低產(chǎn)品次品率為等為目 標(biāo)，采用種群年齡模型的動(dòng)態(tài)粒子數(shù)微粒群優(yōu)化算法求解生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化調(diào)度問(wèn) 題，采用層次分析法進(jìn)行決策，實(shí)現(xiàn)微型噴霧泵生產(chǎn)全流程精益管控。 （4）采用完全不同于傳統(tǒng) DCS、MES、ERP 三層架構(gòu)的模式，直接面向生 產(chǎn)、管理全過(guò)程，開(kāi)發(fā)信息集成平臺(tái)，自動(dòng)化和信息化融合度高、適用于中小 型制造業(yè)。 技術(shù)的成熟度： 相關(guān)技術(shù)已經(jīng)形成產(chǎn)品，在無(wú)錫圣馬科技有限公司及其下游企業(yè)進(jìn)行了產(chǎn)業(yè) 化。 應(yīng)用情況： 針對(duì)微型噴霧泵加工裝備產(chǎn)業(yè)當(dāng)前普遍存在材料消耗大、能耗高、可靠性差、 加工效率低、品種適應(yīng)性差等問(wèn)題，本項(xiàng)目以提高生產(chǎn)裝備的自動(dòng)化與信息化水 平為目的，在裝備高性能自動(dòng)化控制、信息的采集與傳輸、優(yōu)化調(diào)度、精益管控、 平臺(tái)建設(shè)等方面已經(jīng)取得了創(chuàng)新性研究成果，并對(duì)成果進(jìn)行了提煉、集成，從 2012 年開(kāi)始，針對(duì)本項(xiàng)目整體技術(shù)展開(kāi)全面推廣，應(yīng)用于江蘇、廣東等地區(qū)的 10 多家輕工裝備制造及使用企業(yè)。355 應(yīng)用實(shí)踐證明了，本項(xiàng)目成果總體技術(shù)創(chuàng)新程度高、成熟度高、附加效益顯 著，顯著提升了我國(guó)塑料裝備在國(guó)際市場(chǎng)具有較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，有利于提高我國(guó)塑 料裝備的設(shè)計(jì)制造智能化水平，推動(dòng)了我國(guó)塑料制造業(yè)的國(guó)際化發(fā)展。 

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于均值漂移的不同精度下的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的融合方法，針對(duì)兩組精度等級(jí)不同的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，利用高精度點(diǎn)云建立低精度點(diǎn)云的誤差分布，進(jìn)而對(duì)低精度點(diǎn)云進(jìn)行均值漂移，消除低精度點(diǎn)云的漂移誤差，從而實(shí)現(xiàn)兩組數(shù)據(jù)信息的融合，該方法包括：S1：建立低精度點(diǎn)云的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息，包括每個(gè)樣點(diǎn)的鄰域點(diǎn)集和單位法矢；S2：利用高精度點(diǎn)云對(duì)低精度點(diǎn)云進(jìn)行密度聚類(lèi)，根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果確定低精度點(diǎn)云每個(gè)樣點(diǎn)的漂移誤差；S3：利用低精度點(diǎn)云的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息和所述漂移誤差確定低精度點(diǎn)云各樣點(diǎn)的漂移矢量，根據(jù)該漂移矢量對(duì)低精度點(diǎn)

"本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多線索數(shù)據(jù)管道融合的鐵路接觸網(wǎng)桿柱標(biāo)識(shí)信息的確定方法，主要步驟有：1)數(shù)據(jù)管道建立；2)數(shù)據(jù)管道交匯點(diǎn)生成；3)多線索數(shù)據(jù)管道融合進(jìn)行桿號(hào)及公里標(biāo)推算；4)數(shù)據(jù)管道更新。本發(fā)明方法充分利用了接觸網(wǎng)圖像識(shí)別的中間結(jié)果，通過(guò)多線索數(shù)據(jù)管道的融合可以精確推算出桿號(hào)或公里標(biāo)被遮擋、污染等視覺(jué)不可識(shí)別的圖像在序列中的位置，可適用于電氣化鐵路接觸網(wǎng)巡檢圖像的支柱號(hào)、公里標(biāo)圖像識(shí)別結(jié)果的進(jìn)一步校驗(yàn)和修正。本發(fā)明基于多線索數(shù)據(jù)管道的推算方法也可以用于類(lèi)似此類(lèi)應(yīng)用的任務(wù)中。 "

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于相似性和不相似性融合排序優(yōu)化的行人重識(shí)別方法，行人重識(shí)別是一種針對(duì) 特定行人的檢索問(wèn)題，本發(fā)明的主要思想是正確檢索的行人目標(biāo)應(yīng)該跟查詢行人的極正樣本相似，并且 跟查詢行人的極負(fù)樣本不相似。同時(shí)我們將與極正樣本相似的那些行人定義為疑正樣本，與極負(fù)樣本相 似的樣本為疑負(fù)樣本，通過(guò)提高疑正樣本的排名，同時(shí)降低疑負(fù)樣本的排名，來(lái)達(dá)到通過(guò)排序優(yōu)化的方 式來(lái)提升行人重識(shí)別的效果。此外，融合多種方法的結(jié)果來(lái)加強(qiáng)這種相似性和不相似性關(guān)系。本

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多特征融合的面向?qū)ο蟮慕ㄖ镒兓瘷z測(cè)方法，首先求得圖像像素點(diǎn)的形態(tài) 學(xué)建筑指數(shù)(MBI)，紋理特征和慢特征分析圖(SFA);利用 MBI 指數(shù)和紋理特征進(jìn)行 FNEA 分割;然 后求出每個(gè)對(duì)象的三個(gè)特征值，再作差，并利用 K 均值聚類(lèi)算法求閾值，得到特征變化圖;再利用 AC 指數(shù)進(jìn)行后處理;利用熵值法對(duì)不同的特征變化圖求權(quán)重，按照權(quán)重設(shè)定閾值求得變化圖像;最后利用 投票法進(jìn)行后處理。得到變化檢測(cè)結(jié)果。

全面掌握城市軌道交通線網(wǎng)各方面信息是實(shí)現(xiàn)更高標(biāo)準(zhǔn)安全、效率、服務(wù)等城市軌道交通公共客運(yùn)服務(wù)的基礎(chǔ)，在成網(wǎng)條件下的城市軌道交通運(yùn)輸組織中，全方位的信息融合技術(shù)及信息融合大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)是線路成網(wǎng)后城市軌道交通建設(shè)的重要任務(wù)之一。城市軌道交通運(yùn)輸組織信息融合技術(shù)可將各條城市軌道交通線路基于不同技術(shù)采集的列車(chē)、線路設(shè)備、車(chē)站設(shè)備、客流、車(chē)輛、物資等信息，通過(guò)信息融合方法與技術(shù)轉(zhuǎn)化為兼容可共享信息，在此基礎(chǔ)上與GIS結(jié)合建立成網(wǎng)條件下城市軌道交通線路信息融合大數(shù)據(jù)中心，為信息發(fā)布、資源調(diào)度、應(yīng)急處置等方面提供全方位信息支撐。

本發(fā)明涉及一種融合多尺度特征的激光掃描數(shù)據(jù)物理平面自動(dòng)化提取方法。本發(fā)明解決的現(xiàn)有問(wèn)題 主要包括:1發(fā)展了基于信息熵的最佳鄰域自適應(yīng)確定方法，克服了點(diǎn)密度變化、噪聲、數(shù)據(jù)缺失等因 素對(duì)三維點(diǎn)局部幾何特征計(jì)算的影響;2綜合利用基于點(diǎn)的特征(維數(shù)特征，法向量等)和基于區(qū)域的 特征(粗糙度、緊湊度、尺度、長(zhǎng)寬比等)進(jìn)行物理平面區(qū)域提取，提高了物理平面提取的準(zhǔn)確性;3 擴(kuò)展了現(xiàn)有平面分割方法的適用范圍，本發(fā)明適用于機(jī)載、車(chē)載、固定站等多種類(lèi)型激光掃描數(shù)據(jù)的物 理平面提取。發(fā)明的整體技術(shù)流程圖如下圖。