基于形状内容分析的机器人物料分拣系统

文章分析了国内外工业机器人分拣系统的现状后,提出运用形状内容分析方法对物料的分类识别进行强化,以提高分拣的准确性和稳定性。设计了以数控系统、现场总线、伺服驱动单元以及以太网通信链路组成的机器人控制系统硬件结构。控制软件以运行在嵌入式Linux系统上的实时响应程序为基础,涵盖电机驱动、异常检测、运动控制等多个方面,并为上位机图像分析结果的传输提供接口。验证工作基于华中数控HNC-08数控系统和MOTOMAN-SK6机器人展开,通过标定后的摄像机进行物料的定位与分类识别,并通过机器人控制系统进行分拣,实验结果充分证明了系统的准确性和稳定性。

基于显著性检测的自适应机器人拣选系统

在分析了现有拣选系统需要事先进行样本特征提取的情况下,为适应复杂多变的拣选环境,提出了基于显著性检测的自适应目标拣选算法。该方法通过前景目标的相互对比,识别出最具显著性特征的物体作为拣选对象,避免了预先学习的过程,并能用分析结果不断修正识别特征,提高了系统的工作效率和自动化程度。设计了适用于工业机器人的拾取控制系统,涉及网络通信、总线管理和运动控制等多方面。实验结果表明了系统的准确性与稳定性。

CORDIC算法在光栅莫尔条纹细分中的应用

目前光栅莫尔条纹细分技术在数控机床、超精加工、精密仪器等领域得到了广泛的应用。考虑到光栅细分系统的精度、速度和抗干扰能力等多方面指标,提出了一种新的莫尔条纹细分技术,并通过CORDIC算法对不足一个周期的正弦信号进行细分,直接提取相位信息。光栅细分系统将CORDIC算法应用于FPGA中,能够对莫尔信号进行很好的细分处理,满足高精度的要求,实验结果验证了其正确性及可行性。

最小化流水时间的工作流资源优化模型和算法

资源在工作流实例间的分配决定了工作流实例中活动的平均处理时间和等待时间,针对优化资源分配,研究使整个工作流的流水时间最小问题。总结了最小化工作流实例的平均响应时间问题的目标和约束条件,提出了以工作流实例平均响应时间最小化为目标的求解最优资源配置数量的方法;建立了最小化工作流时间属性的工作流资源优化数学模型,设计了改进的遗传算法。仿真实验显示,通过适当增加调用的资源数量可减小工作流实例平均响应时间,优化工作流的流水时间。模拟实验通过将提出的改进算法与传统遗传算法的对比,验证了算法的计算效率。

光电子农业工程与技术——一门新兴的综合性交叉学科

提出了光电子农业的概念并对其进行了定义,同时提出了目前光电子农业可以从事的4个主要研究领域,即植物光调控技术、植物生长环境光控技术、畜牧水产光电子工程以及植物工厂与农业物联网技术。此外,还介绍了福建农林大学光电子农业工程与技术研究中心在光电子农业方面取得的一系列研究成果,并指出光电子农业的发展有助于研究和解决现代农业发展过程中所面临的挑战,为现代农业发展提供理论、实验和技术上的支持,并为现代农业技术的交流和推广提供实用化和市场化的产品和技术。

一种密集型高光能利用率植物工厂的设计

运用精益生产思想以及LED灯的光照强度与距离平方成反比的光学原理,找出现有植物工厂中不必要的能源浪费,提出了一种植物工厂设计方案,达到提升植物工厂产能、降低单位产品成本和柔性化生产的目的。通过设计密集型高光能利用率植物工厂,优化了植物工厂总体布局,改进了植物栽培架的设计,有助于提高植物工厂的总体产能,降低单位产品的生产成本,达到总体优化的目的。

基于改进YOLOv5s模型的柑橘病虫害识别方法

针对现有检测模型不能满足在自然环境中准确识别多种类柑橘病虫害的问题,提出一种基于改进YOLOv5s模型的常见柑橘病虫害检测方法。改进模型引入ConvNeXtV2模型,构建一个CXV2模块替换YOLOv5s的C3模块,增强提取特征的多样性;添加了动态检测头DYHEAD,提高模型对不同空间尺度、不同任务目标的处理能力;采用CARAFE上采样模块,提高特征提取效率。结果显示,改进后的YOLOv5s-CDC的召回率和平均精度均值分别为81.6%、87.3%,比原模型分别提高了4.9、3.4百分点。与其他YOLO系列模型在多个场景下的检测对比,具有更高的准确率和较强的鲁棒性。结果表明,该方法可用于自然复杂环境下的柑橘病虫害的检测。

RNF113A对肝细胞癌细胞恶性生物学行为的影响研究

目的:探究RNF113A对肝癌细胞增殖、迁移、侵袭、凋亡和自噬的影响。方法:肝癌细胞Hep3B分成control组和RNF113A过表达组,Hep G2分成control组和RNF113A敲低组,CCK-8实验检测细胞活力的变化,克隆形成实验检测细胞增殖能力的变化,Transwell实验检测细胞侵袭能力的变化,划痕实验检测细胞迁移能力的变化,流式细胞术检测细胞凋亡能力的变化,Western blot实验检测自噬相关基因和AMPK信号通路相关基因的蛋白表达变化。结果:与control组相比,RNF113A过表达组中Hep3B细胞的增殖、克隆、侵袭和迁移能力均提高,而凋亡和自噬能力均下降,AMPK信号通路受抑;而RNF113A敲低组中Hep G2细胞的增殖、克隆、侵袭和迁移能力显著下降,凋亡和自噬能力升高,促进AMPK信号通路的激活。结论:RNF113A通过抑制AMPK信号通路促进肝癌细胞的增殖、克隆、侵袭和迁移,并抑制凋亡和自噬。

小细胞外囊泡与三阴性乳腺癌的关系

三阴性乳腺癌(triple negative breast cancer,TNBC)是一种不表达雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)和人表皮生长因子受体2(HER-2)的特殊乳腺癌亚型,组织分型属浸润性乳腺癌[1]。TNBC的临床特征包括高侵袭性、高转移潜力、易复发和预后不良,属难治型疾病,目前仍缺乏标准化治疗方案[2]。TNBC治疗主要有手术治疗、放射及化学治疗、内分泌治疗、靶向治疗[3-4]。目前主流治疗方式主要基于宏观手术和微观基因水平上,在细胞学方向仅以靶向和免疫为主。而小细胞外囊泡(small extracellular vesicles,sEV)广泛参与多种肿瘤的演变过程。本文就sEV的功能特性及其与TNBC相关情况进行综述。

烟酰胺磷酸核糖基转移酶及沉默信息调节因子2同源蛋白1在乳腺癌组织中的表达及与患者临床病理特征的关系

目的:探讨在乳腺癌组织中烟酰胺磷酸核糖基转移酶(NAMPT)及沉默信息调节因子2同源蛋白1(SIRT-1)的表达率及与患者临床病理特征的关系。方法:选取手术成功切除乳房的381例乳腺癌患者为研究对象,均随访5年或随访至患者死亡,采用免疫组织化学方法检测三阴性乳腺癌患者、非三阴性乳腺癌患者NAMPT及SIRT-1的蛋白表达,并分析其与临床病特征的关系及NAMPT表达与SIRT-1表达的关系,分析NAMPT、SIRT-1表达与临床特征之间的相关性。结果:三阴性乳腺癌患者NAMPT高表达率高于非三阴性乳腺癌患者(P<0.05);年龄≥56岁、有淋巴结转移、无病生存期<55个月的乳腺癌患者NAMPT高表达率高于年龄<56岁、无淋巴结转移、无病生存期≥55个月的乳腺癌患者(均P<0.05);有淋巴结转移、无病生存期<55个月的乳腺癌患者SIRT-1高表达率高于年龄<56岁、无病生存期≥55个月的乳腺癌患者(均P<0.05);NAMPT高表达的乳腺癌患者SIRT-1高表达率高于SIRT-1低表达率(P<0.05),乳腺癌患者NAMPT、SIRT-1表达与淋巴结转移、无病生存期呈正相关(r=0.079、0.505;0.462、0.497,P<0.05)。结论:NAMPT在三阴性乳腺癌中表达上调,NAMPT可影响SIRT-1的表达,同时年龄可影响NAMPT及SIRT-1的表达,且两者高表达预示患者可能出现淋巴结转移、预后差。

基于遗传算法的农业无线传感器节点部署算法设计

农业无线传感器网络是物联网技术在农业领域的重要应用,农业无线传感器节点的部署是限制其生命周期的重要因素。为了提高农业无线传感器网络节点的检测范围利用率,减少传输数据冗余,延长无线传感器网络的生命周期,在随机部署的基础上提出了一种迭代求解的无线传感器节点部署算法。该算法使用遗传算法优化求解,以覆盖率作为适应函数,利用离散的图形计算实现功能,该算法可以在传感器数量一定的情况下,求得覆盖率较高的部署方案。

基于Karto算法的割草机器人建图及其运动畸变校正

农业割草机器人是SLAM技术在农业领域的重要应用,部署在机器人端的SLAM算法的建图效率及其运动稳定性将直接影响割草机器人的工作效率和人为干预的占比。为了提高割草机器人基于以往传统算法的建图效率,减小所建地图的噪声残差,课题组提出了一种基于Karto算法并引入G2O后端优化库进行花坛建图的策略,并且结合IMU和轮速计进行激光雷达的运动畸变校正。该优化策略将图优化方式转化为最小二乘的超定方程解,并提取误差函数进行畸变校正,可以有效解决因路面崎岖打滑导致的建图偏差问题,在相当程度上提高了割草机器人的工作稳定性。

基于时空关联性的无线传感网络数据融合算法

针对无线传感器网络环境监测过程中,错误的节点信息对数据融合结果准确性造成的影响,根据环境参数在时域与空间域上所拥有的不可突变的物理特性,提出了一种基于时空关联性的无线传感网络数据融合算法。通过使用最小二乘法多项式拟合对当前时刻的参数进行估计,利用传感器节点的位置信息以及兄弟节点数据之间的空间关联性,得到节点间空间相关支持度。通过仿真验证提出的数据融合算法可以有效增加数据融合结果的准确性。

Nampt在三阴性乳腺癌中的表达及与Ki67的关系

目的:探讨三阴性乳腺癌(TNBC)中烟酰胺磷酸核糖基转移酶(Nampt)的表达及与Ki67的关系,为TNBC的治疗找到新的靶点及预测指标。方法:选取2013年1月—2017年12月山东大学附属威海市立医院甲状腺乳腺外科400例乳腺癌患者的临床资料,未行化疗且病历资料完整,根据其免疫组织化学及荧光原位杂交检测结果将其分为TNBC和非TNBC。调取其手术后组织蜡块制作组织芯片,运用免疫组织化学技术测定不同类型乳腺癌组织中Nampt及Ki-67的表达情况。利用SPSS23.0对结果进行分析,利用χ^(2)检验对TNBC及其他类型乳腺癌中Nampt的表达率进行组间比较。采用二元Logistic回归对TNBC中Nampt的表达与临床病理学特征之间的关系进行分析。运用线性回归方法检验Nampt与Ki67表达之间的关系;采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线。结果:TNBC组织中Nampt的表达率高于其他类型的乳腺癌(54.3%比14.7%,P<0.05);在TNBC中Nampt的表达程度与淋巴结转移情况相关(P=0.026),与肿瘤大小及年龄无关(P>0.05);在TNBC中,Nampt的表达越高,Ki67的表达越高(r=0.671,P<0.001),Nampt高表达患者的3年无病生存期低于Nampt低表达患者(P=0.023)。结论:Nampt在TNBC中的表达率更高,这可能与TNBC的高侵袭性相关,高表达的Nampt可能预示着不良预后,Nampt有望联合Ki67成为指导TNBC预后及治疗的新靶点。

基于改进YOLO的自然环境下桃子成熟度快速检测模型

【目的】解决自然环境下不同成熟度桃子快速准确检测的问题,课题组提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测算法YOLO-Faster。【方法】使用YOLOv5s网络模型作为基础网络,将主干特征提取网络替换为FasterNet,使模型轻量化,并在主干和颈部之间增加串联的CBAM卷积注意力模块和常规卷积块,增强对图像重要特征的捕捉与表达,同时引入SIoU损失函数缓解预测框与真实框之间方向的不匹配。【结果】改进后模型的m AP为88.6%,与YOLOv5s相比提升1个百分点,模型权重缩减39.4%,浮点运算量降低44.3%,在GPU、CPU上的单张图像平均检测时间分别减少12.6%和24%。此外,本研究将训练好的模型部署到嵌入式设备Jetson Nano上,模型在Jetson Nano上的检测时间比YOLOv5s减少30.4%。【结论】改进后的轻量级模型能够快速准确地检测自然环境下不同成熟度的桃子,可以为桃子采摘机器人的视觉识别系统提供技术支持。

基于机智云平台的温室番茄远程监控系统

设计了基于机智云平台的温室番茄远程监控系统,上位机由手机APP终端和机智云平台组成,下位机部分采用STM32F103单片机作为控制器将传感器获取的环境参数上传至上位机,ESP8266 Wi-Fi模块实现了上位机与下位机之间的数据交互。用户可使用上位机对温室番茄环境生长参数进行远程监测和实时调控,经测试该设计数据获取准确、系统运行稳定,实现了预期的功能。

基于LoRa协议的扫地机器人路径区域规划

针对当前国内外缺乏对大场地环境下扫地机器人方面研究的空白,提出一种LoRa协议和改进的灰狼算法相结合的智能场地扫地机器人。在通信方面引入LoRa局域网,比较显著提高了通信效率,降低通信能耗,并能很好地适应大范围的工作环境,结合上位机为操作者提供较精确的地图定位以及简单的控制应用。在路径规划方面,主要是采用经过改进的传统灰狼优化算法的多任务目标遍历方式,并结合遗传算法等技术,在传统灰狼的方法上增加了非线条收敛因子调整策略,其在迭代初期对全局检索的收敛因子变化大,非线性因素改变的速度慢,对全局检索能力强。仿真结果也证实,优化算法的模型求解力更强,且遍历路径也更短,对大场地条件下的越来越多任务目标遍历也能取得很好的成效,且对大环境下越来越复杂、任务目标愈来愈多的路径规划起到的效果更加明显。