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公开(公告)号：CN110867942B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201911192933.4
申请日：2019-11-28
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC分类号： H02J7/35
摘要： 本发明涉及无人机电源技术领域，具体涉及一种无人机太阳能发电组件，旨在解决无人机续航能力较差的问题。本发明的无人机太阳能发电组件包括：太阳能薄膜机壳、蓄电池和控制模块。其中，太阳能薄膜机壳设置于无人机上部，用作无人机的上侧机壳，并将太阳能转换为电能；蓄电池设置于无人机内部，用于存储太阳能薄膜机壳转换的电能，并给无人机电源充电；控制模块设置于无人机内部，用于监测无人机电源的电量和蓄电池的电量，并根据监测结果控制蓄电池进行充电或放电。本发明利用太阳能作为电力来源，基于3D打印技术制作重量轻的太阳能无人机外壳，在不破坏无人机空气动力设计和增加无人机自重的前提下，提高了无人机续航能力和有效作业时间。
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公开(公告)号：CN111941834B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202010801379.1
申请日：2020-08-11
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC分类号： B29C64/153 , B29C64/386 , B29C64/393 , B29C64/35 , B29C64/171 , B28B1/00 , B22F3/105 , B33Y30/00 , B33Y50/00 , B33Y50/02 , B33Y10/00 , B29L31/00
摘要： 本发明涉及3D打印技术领域，具体涉及一种适用于微重力环境的光固化3D打印系统及方法，以在微重力环境下实现光固化3D打印技术。其包括光固化3D打印机、受力调整装置以及中央控制系统；受力调整装置通过驱动装置驱动旋转舱旋转，以调整旋转舱内部光固化3D打印机的受力，使得光固化3D打印机在微重力环境下完成打印，本发明能够支持高密度金属的打印，通过受力调整系统，实现浆料平铺，从而使得本发明制件品质更优良，同时本发明具有的在线监测系统能够对光固化3D打印机的浆料、制件进行实时监测，保证打印质量，同时本发明能够有效利用太空环境的空间和物力资源，解决空间站无法携带过多材料，补给困难、补给周期长的缺点，降低太空任务成本。
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公开(公告)号：CN110370649B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910626520.6
申请日：2019-07-11
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC分类号： B29C64/393 , B33Y50/02
摘要： 本发明属于3D打印设备技术领域，具体涉及一种3D打印设备的在线监测装置，旨在为了解决在3D打印设备异常工作状态早期无法识别异常状态，从而导致严重故障对设备造成不可修复的损害的问题。本发明包括信号采集模块、信号处理模块、特征提取模块、监测模块、知识库模块；通过振动传感器采集3D打印设备运行时预设部件的振动信号；将所采集到的各预设部件振动信号由模拟信号转换为数字信号并提取频谱特征；基于各预设部件的频谱特征，通过比对分析模型获取预设部件的工作状态类型。本发明在异常工作状态早期进行状态识别和打印设备停机保护，避免了严重故障对设备造成不可修复的损害；并在故障发生时及时判别故障类别和故障发生位置。
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公开(公告)号：CN111547235A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010455389.4
申请日：2020-05-26
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
摘要： 本发明属于太阳能发电以及多轴飞行器领域，具体涉及了一种多旋翼无人机的太阳能辅助供电系统，旨在解决传统无人机电池续航能力低，而现有太阳能辅助供电无人机单位时间内转化的电量不足的问题。本发明包括：通过倾角控制机构调整太阳能板光源采集面与光源光线的角度，使其大于设定阈值，采集光能并转化为电能；蓄电池，存储电能并为无人机电源充电；控制单元，控制太阳能辅助供电系统开启或关闭，生成太阳能板倾角调整信息；通信模块，获取无人机电源电量及飞行状态参数。本发明利用太阳能辅助无人机供电，同时检测周围环境光源、调整光源采集角度、增加光照时间，延长了多旋翼无人机续航时间，可用于远距离飞行、大范围巡逻监测等领域。
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公开(公告)号：CN111596614A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010490517.9
申请日：2020-06-02
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC分类号： G05B19/404
摘要： 本发明属于工业机器人领域，具体涉及了一种基于云边协同的运动控制误差补偿系统及方法，旨在解决运动控制误差的补偿算法固定不变，无法满足机械臂不同条件下的自适应误差补偿的问题。本发明包括：边缘服务器运行误差补偿算法求解补偿量，与控制程序融合生成具有误差补偿的控制指令。边缘侧发起加工任务时，与中心服务器交互确定是否更新或下发误差补偿算法；若中心服务器没有相应误差补偿算法，则通过数字孪生建模仿真平台构建相应机械臂及加工件仿真系统，对误差补偿算法仿真更新，并择优下发至边缘服务器，补偿运动控制量，生成具有误差补偿的运动控制指令。本发明实现对机械臂运动误差精准补偿，减少了复杂多变的工况对运动控制精度的影响。
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公开(公告)号：CN110303682A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910656037.2
申请日：2019-07-19
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC分类号： B29C64/30 , B29C64/386 , B29C64/393 , B29C64/112 , B22F3/115 , B33Y30/00 , B33Y50/00 , B33Y50/02
摘要： 本发明公开了一种深海潜艇专用3D打印机，旨在解决现有3D打印机无法适应船舶、潜艇等经常发生振动、颠簸环境。本发明提供一种深海潜艇专用3D打印机，包括信号采集模块、打印模块、旋转陀螺仪、振动模块和控制器；本发明使用时先启动旋转陀螺仪，待其运行平稳后打印模块开始打印，本发明工作时通过减振模块与信号采集模块配合以达到减振效果并提高水平稳定性，旋转陀螺仪的设置使本发明具有良好的定方向性和稳定性，避免由于潜艇的运动状态的不确定性对3D打印造成的影响。悬挂式的结构设计使本发明节省空间，实用性强。本发明适用于深海潜艇等剧烈颠簸的环境下的零部件3D打印，可以实现深海移动平台快速精确制造。
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公开(公告)号：CN113400652B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110685044.2
申请日：2019-07-11
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC分类号： B29C64/393 , B33Y50/02
摘要： 本发明属于3D打印设备技术领域，具体涉及一种基于振动信号的3D打印机监测与诊断知识库装置、系统，旨在为了解决在3D打印设备异常工作状态早期无法识别异常状态，从而导致严重故障对设备造成不可修复的损害的问题。本发明包括通过振动传感器采集3D打印设备运行时预设部件的振动信号；将所采集到的各预设部件振动信号由模拟信号转换为数字信号并提取时频信息数据；基于时频信息数据，通过比对分析模型获取预设部件的工作状态类型；存储3D打印设备新增样本和初始样本。本发明在异常工作状态早期进行状态识别和打印设备停机保护，避免了严重故障对设备造成不可修复的损害；并在故障发生时及时判别故障类别和故障发生位置。
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公开(公告)号：CN110532907B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN201910748649.4
申请日：2019-08-14
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC分类号： G06V40/16 , G06V20/64 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G16H30/20 , G16H50/20
摘要： 本发明属于图像识别及中医体质分类领域，具体涉及了一种基于面象和舌象双模态特征提取的中医人体体质分类方法、系统、装置，旨在解决现有技术体质分类结果准确率不能达到预期的问题。本发明方法包括：对获取的二维人脸、舌象图像归一化，对获取的三维人脸图像进行3D人脸识别预处理、自组织映射、k‑最邻近操作；提取处理后的二维图像的颜色特征、纹理特征，三维数据的几何特征；将特征融合并降维；采用DAG‑SVM多类分类模型获得对应的体质类别。本发明结合二维和三维数据的特征，在一些疾病的诊断中能够收集到更多角度尺度信息，提高了体质分类的准确率，从而提高了疾病诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN111951950A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910410962.7
申请日：2019-05-16
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
摘要： 本发明属于人工智能与医疗领域，具体涉及一种基于深度学习的三维数据医疗分类系统和方法，旨在为了解决现有计算机方法进行病变部位病理特征分类准确性低的问题。本发明对获取的患者病变部位的三维数据通过三维空间仿射变换，得到三维数据特征向量，基于神经网络构建的医疗分类模型对三维数据特征向量进行病理特征类别的判断，进而得到病理特征分类。本发明基于三维数据，丰富了输入数据所包含的信息量，且降低了光照等自然因素影响，并基于训练后的医疗分类模型进行病理特征分类的分配，提高了病变部位病理特征分类准确性。
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公开(公告)号：CN110532907A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910748649.4
申请日：2019-08-14
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
摘要： 本发明属于图像识别及中医体质分类领域，具体涉及了一种基于面象和舌象双模态特征提取的中医人体体质分类方法、系统、装置，旨在解决现有技术体质分类结果准确率不能达到预期的问题。本发明方法包括：对获取的二维人脸、舌象图像归一化，对获取的三维人脸图像进行3D人脸识别预处理、自组织映射、k-最邻近操作；提取处理后的二维图像的颜色特征、纹理特征，三维数据的几何特征；将特征融合并降维；采用DAG-SVM多类分类模型获得对应的体质类别。本发明结合二维和三维数据的特征，在一些疾病的诊断中能够收集到更多角度尺度信息，提高了体质分类的准确率，从而提高了疾病诊断的准确率。
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