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血紅素在血液中負(fù)責(zé)氧氣的運(yùn)輸，并參與細(xì)胞呼吸、信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)、基因表達(dá)調(diào)控、晝夜節(jié)律調(diào)控等生物學(xué)過(guò)程。血紅素不足會(huì)引起貧血和卟啉癥，而過(guò)多或處置不當(dāng)?shù)难t素會(huì)產(chǎn)生毒性，并會(huì)增加癌癥、代謝性疾病和心血管疾病的風(fēng)險(xiǎn)。為此，查明運(yùn)輸血紅素的“物流”通路顯得十分必要。

人工智能3D噴膠柔性生產(chǎn)線主要由工業(yè)機(jī)器人機(jī)器人，3D視覺(jué)系統(tǒng)，自動(dòng)噴膠系統(tǒng)、自動(dòng)清洗系統(tǒng)、產(chǎn)品輸送線、安全系統(tǒng)及限屬設(shè)備組成。系統(tǒng)中機(jī)器人無(wú)需編程，由3D視覺(jué)算法引導(dǎo)機(jī)器人執(zhí)行噴膠作業(yè)噴膠軌跡根據(jù)產(chǎn)品型號(hào)、位置、歪斜角度等自動(dòng)調(diào)整。人工智能3D視覺(jué)噴膠系統(tǒng)內(nèi)置多種先進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法，可識(shí)別包括金屬件、盒狀物體、袋狀物體、瓶狀物體等在內(nèi)的多種物體，物體既可緊密貼合，亦可隨意堆疊。支持帶有復(fù)雜圖案，反光膠帶，面單的物體，支持表面反光或暗色的物體。流程化的界面，簡(jiǎn)單易懂;完全開(kāi)放式的后臺(tái)，支持用戶進(jìn)行定制化算法開(kāi)發(fā)，幫助實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化標(biāo)定;可視化、無(wú)代碼的編程界面，一鍵仿真;用戶無(wú)需編寫(xiě)任何代碼，即可學(xué)會(huì)操作機(jī)器人;完全圖形化交互界面，功能圖標(biāo)直觀易懂，拖式操作能快速搭建視覺(jué)方案

北科大獨(dú)立開(kāi)發(fā)了金屬層狀復(fù)合板帶軋制復(fù)合成形新技術(shù)，比傳統(tǒng)爆炸復(fù)合、熱軋復(fù)合和冷軋復(fù)合技術(shù)的流程短、成本低且產(chǎn)品的性能優(yōu)異，可廣泛用于鈦/鋼、銅/鋼、鋁/鋼、鋼/鋼、鎳/鋼、鎂/鋼、鋁/銅、鈦/銅、鎳/銅、鋁/鋁、鋁/鈦、鎂/鋁等各種異種金屬雙層或多層復(fù)合板帶的生產(chǎn)，產(chǎn)品在海洋工程、汽車交通、電力建筑、石油化工、信息能源、國(guó)防軍工和日常生活等領(lǐng)域用途廣闊。

北科大獨(dú)立開(kāi)發(fā)了金屬層狀復(fù)合板帶軋制復(fù)合成形新技術(shù)，比傳統(tǒng)爆炸復(fù)合、熱軋復(fù)合和冷軋復(fù)合技術(shù)的流程短、成本低且產(chǎn)品的性能優(yōu)異，可廣泛用于鈦/鋼、銅/鋼、鋁/鋼、鋼/鋼、鎳/鋼、鎂/鋼、鋁/銅、鈦/銅、鎳/銅、鋁/鋁、鋁/鈦、鎂/鋁等各種異種金屬雙層或多層復(fù)合板帶的生產(chǎn)，產(chǎn)品在海洋工程、汽車交通、電力建筑、石油化工、信息能源、國(guó)防軍工和日常生活等領(lǐng)域用途廣闊。

一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 據(jù)聯(lián)合國(guó)環(huán)境規(guī)劃署報(bào)道，全球每年產(chǎn)生約5000萬(wàn)噸的電子廢棄物，超過(guò)70%的電子廢棄物產(chǎn)生于中國(guó)，電子廢棄物的有效處理及處置已成為全球關(guān)注的熱點(diǎn)。作為典型的電子廢棄物，截止2018年，鉛酸蓄電池仍占全部二次電池的55%，擁有最大市場(chǎng)份額。 目前，國(guó)內(nèi)外廣泛采用火法冶煉的廢鉛膏回收再生工藝，溫度高達(dá)1000 oC以上，產(chǎn)生大量揮發(fā)性鉛塵和SOx，傳統(tǒng)火法再生鉛引發(fā)的“血鉛”等環(huán)境污染風(fēng)險(xiǎn)受到廣泛關(guān)注。考慮到電子廢棄物具有資源性和污染性的雙重特性，如何實(shí)現(xiàn)電子廢棄物的清潔回收是本領(lǐng)域的難點(diǎn)。 本技術(shù)研發(fā)了廢鉛酸蓄電池鉛膏有機(jī)酸短流程回收方法及檸檬酸鉛兩段法焙燒制備新型鉛粉方法，進(jìn)而制備出高性能的鉛炭電池，實(shí)現(xiàn)含鉛組分的高效清潔回收。鉛炭電池由于具有電容效應(yīng)，有望解決傳統(tǒng)鉛酸蓄電池比能量密度低的不足。

本成果提出了基于零件批量加工數(shù)據(jù)分析的加工工藝與流程優(yōu)化，主要包括零件加工過(guò)程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法、基于數(shù)據(jù)和機(jī)理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測(cè)、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的零件加工工藝優(yōu)化與決策、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗(yàn)證這四方面。以下是各方面具體對(duì)應(yīng)內(nèi)容： 1）零件加工過(guò)程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法：在數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集硬件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)加工力、加工振動(dòng)、主軸電流等工況數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)在線獲取。 2）基于數(shù)據(jù)和機(jī)理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測(cè)：在航空薄壁件加工精度預(yù)測(cè)方面，對(duì)復(fù)雜曲面加工過(guò)程混合建模與全流程加工精度預(yù)測(cè)等理論開(kāi)展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預(yù)測(cè)混合驅(qū)動(dòng)模型，實(shí)現(xiàn)了加工精度的高效高精預(yù)測(cè)。 3）基于機(jī)器學(xué)習(xí)的零件加工工藝優(yōu)化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過(guò)程、遺傳算法等理論開(kāi)展了理論研究工作，結(jié)合軸類零件加工過(guò)程開(kāi)展了優(yōu)化工作；提出了加工參數(shù)自適應(yīng)調(diào)控聯(lián)合決策方法。 4）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗(yàn)證：構(gòu)建加工數(shù)據(jù)庫(kù)1套，包含機(jī)床設(shè)備、加工刀具、加工參數(shù)、檢測(cè)數(shù)據(jù)等四種類型數(shù)據(jù)。開(kāi)發(fā)全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發(fā)南方公司柔軸車間），實(shí)現(xiàn)航軸全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)感知與工藝優(yōu)化，其中全流程誤差建模與分析模塊實(shí)現(xiàn)了端到端的零件加工質(zhì)量智能推理，可以用于工藝設(shè)計(jì)與現(xiàn)場(chǎng)預(yù)先感知，加工過(guò)程工藝數(shù)據(jù)挖掘模塊實(shí)現(xiàn)基于批量數(shù)據(jù)的多工序誤差流分析，實(shí)現(xiàn)后續(xù)工序加工誤差推理，加工過(guò)程工藝優(yōu)化與智能決策模塊實(shí)現(xiàn)了零件多工序加工質(zhì)量數(shù)據(jù)推理與給定期望指標(biāo)下的加工參數(shù)優(yōu)化。 圖1 本成果對(duì)應(yīng)功能結(jié)構(gòu)示意圖 【技術(shù)優(yōu)勢(shì)】 圍繞航空領(lǐng)域制造的加工質(zhì)量問(wèn)題，開(kāi)展基于制造過(guò)程數(shù)據(jù)的工藝全流程智能決策技術(shù)與系統(tǒng)的研發(fā)，初步實(shí)現(xiàn)工藝與制造過(guò)程的智能控制。在數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法、航空薄壁件加工精度預(yù)測(cè)、軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策、零件全流程加工質(zhì)量智能推理與優(yōu)化、智能加工產(chǎn)線智能決策技術(shù)應(yīng)用與推廣等多個(gè)方面實(shí)現(xiàn)了突破，具有顯著的理論價(jià)值與應(yīng)用價(jià)值。 規(guī)范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產(chǎn)生的深層機(jī)理，構(gòu)建了批量零件加工過(guò)程中誤差傳遞的理論模型，探究了機(jī)床、夾具、刀具、加工參數(shù)全方位、多層次的因素對(duì)于零件加工誤差產(chǎn)生的影響規(guī)律，提出了零件加工工藝與流程優(yōu)化策略，形成制定面向航空發(fā)動(dòng)機(jī)大長(zhǎng)徑比軸類零件的決策規(guī)范，規(guī)定軸類零件全流程加工過(guò)程中機(jī)床、刀具、裝夾、加工參數(shù)四個(gè)方面的具體要求。通過(guò)中國(guó)航發(fā)南方工業(yè)有限公司企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系管理系統(tǒng)制定、修改、審批，形成《航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸類零件加工工藝優(yōu)化與決策技術(shù)規(guī)范Q/2B 1586—2022》。 軟件開(kāi)發(fā)方面，將上述理論成果進(jìn)行高度集成，開(kāi)發(fā)了零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數(shù)據(jù)庫(kù)、全流程誤差建模與分析、加工過(guò)程工藝數(shù)據(jù)挖掘、加工工藝優(yōu)化與智能決策。相關(guān)知識(shí)與優(yōu)化規(guī)則形成權(quán)。全流程加工智能推理優(yōu)化軟件以及知識(shí)庫(kù)軟件通過(guò)第三方測(cè)評(píng)，測(cè)評(píng)機(jī)構(gòu)具備MA與CNAS認(rèn)證資質(zhì)，最終形成《零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件第三方測(cè)試報(bào)告》、《智能加工產(chǎn)線工藝全流程智能決策工藝知識(shí)庫(kù)軟件第三方測(cè)試報(bào)告》。 應(yīng)用驗(yàn)證方面，結(jié)合航空發(fā)動(dòng)機(jī)制造具體需求，將相關(guān)成果應(yīng)用到某型號(hào)航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸類零件（動(dòng)力渦輪傳動(dòng)軸）加工生產(chǎn)中。將零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件部署在航軸加工車間，在驗(yàn)證產(chǎn)品的加工設(shè)備上部署了數(shù)據(jù)采集裝置，實(shí)時(shí)采集加工過(guò)程數(shù)據(jù)，集成企業(yè)工藝資源數(shù)據(jù)庫(kù)和產(chǎn)品數(shù)字化檢測(cè)系統(tǒng)，獲取機(jī)床、夾具、刀具、產(chǎn)品質(zhì)量等信息，構(gòu)建了加工工藝數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)展了航軸加工工藝分析、現(xiàn)場(chǎng)加工質(zhì)量預(yù)先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際加工驗(yàn)證等工作。通過(guò)南方公司現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用驗(yàn)證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優(yōu)化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優(yōu)化后，次品率為3.81%）。相關(guān)應(yīng)用驗(yàn)證通過(guò)了中國(guó)航發(fā)南方公司的效果認(rèn)定，并形成用戶報(bào)告。 【技術(shù)指標(biāo)】 1）采用機(jī)理模型/有限元仿真技術(shù)獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數(shù)據(jù)集，構(gòu)建代理模型實(shí)現(xiàn)了切削過(guò)程的毫秒級(jí)預(yù)測(cè)，切削過(guò)程關(guān)鍵物理量的預(yù)測(cè)時(shí)間優(yōu)于10毫秒。 2）建立了機(jī)理模型與小樣本工況數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準(zhǔn)方法，實(shí)現(xiàn)了加工誤差快速（毫秒級(jí)）精準(zhǔn)（偏差小于5微米）預(yù)測(cè)。 3）提出了航軸加工質(zhì)量狀態(tài)估計(jì)方法，建立了現(xiàn)場(chǎng)多源數(shù)據(jù)信息串聯(lián)模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實(shí)現(xiàn)工序間感知平均誤差控制在9.21%內(nèi)。 4）建立了加工次品率與加工參數(shù)約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯(lián)合決策方法框架，聯(lián)合決策優(yōu)化框架保證次品率降低優(yōu)于50%。

本公司主要產(chǎn)品-多模態(tài)宮頸癌智能輔助篩查系統(tǒng)，利用人工智能和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)宮頸液基細(xì)胞全切片智能解析和細(xì)胞DNA定量分析，應(yīng)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)細(xì)胞學(xué)TBS報(bào)告、細(xì)胞DNA定量分析報(bào)告以及電子病歷報(bào)告進(jìn)行知識(shí)挖掘。 一、項(xiàng)目進(jìn)展 創(chuàng)意計(jì)劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時(shí)間 祝新宇 軟件工程 2019.9 / 2023.6 楊志鵬 軟件工程 2019.9 / 2023.6 孫宇 軟件工程 2019.9 / 2023.6 呂焓 國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易 2019.9 / 2023.6 朱瑩婧 會(huì)計(jì)學(xué) 2019.9 / 2023.6 唐昆銘 軟件工程 2018.9 / 2022.6 劉波 軟件工程 2018.9 / 2022.6 賀雨欣 軟件工程 2018.9 / 2022.6 束童 軟件工程 2018.9 / 2022.6 孫東東 軟件工程 2018.9 / 2022.6 黃薇 軟件工程 2018.9 / 2022.6 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 史駿 軟件學(xué)院 副教授 機(jī)器學(xué)習(xí)與智慧醫(yī)療 四、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 本公司主要產(chǎn)品-多模態(tài)宮頸癌智能輔助篩查系統(tǒng)，利用人工智能和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)宮頸液基細(xì)胞全切片智能解析和細(xì)胞DNA定量分析，應(yīng)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)細(xì)胞學(xué)TBS報(bào)告、細(xì)胞DNA定量分析報(bào)告以及電子病歷報(bào)告進(jìn)行知識(shí)挖掘，形成宮頸癌細(xì)胞學(xué)知識(shí)圖譜輔助醫(yī)生決策和病理科室質(zhì)控，建立多模態(tài)宮頸癌智能輔助篩查系統(tǒng)及其輔助診斷模型，構(gòu)建AI驅(qū)動(dòng)的宮頸癌篩查全流程應(yīng)用生態(tài)，力爭(zhēng)減輕篩查過(guò)程中病理醫(yī)生的工作強(qiáng)度，最大限度地提高宮頸癌篩查的質(zhì)量和效率。 本公司主要出售兩種產(chǎn)品：（1）宮頸癌數(shù)字病理云平臺(tái)：用戶批量上傳宮頸液基細(xì)胞全切片圖像至遠(yuǎn)程，云端將自動(dòng)進(jìn)行智能分析，本系統(tǒng)算法軟件已在遠(yuǎn)端服務(wù)器進(jìn)行部署搭建，適應(yīng)了減輕病理醫(yī)生閱片篩查工作強(qiáng)度的需求。（2）智能顯微鏡及其AI組件：系統(tǒng)實(shí)時(shí)讀取顯微鏡下視野，實(shí)時(shí)出具分析結(jié)果，團(tuán)隊(duì)研發(fā)的算法已通過(guò)嵌入式開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)了軟硬件一體化服務(wù)，能夠適配多種品牌的顯微鏡。由于宮頸癌數(shù)字病理云平臺(tái)需要經(jīng)過(guò)價(jià)格昂貴的掃描儀制作數(shù)字化全切片的繁瑣制作過(guò)程，成本較高，該產(chǎn)品形式避免了過(guò)程繁瑣的數(shù)字化全切片制作過(guò)程，同時(shí)成本較低，主要針對(duì)社區(qū)、鄉(xiāng)村等基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，有利于提高宮頸癌早篩的覆蓋率。