大豆油馏出物中VE的分离及胶囊的制备

大豆脱臭馏出物结晶去除甾醇后,皂化液用量/原料0.3(w/w),皂化时间1.5h、皂化温度80℃,通过正己烷萃取分离,VE浓度达37%以上;采用β-环糊精为壁材,运用包络法对VE进行微胶囊化,产物收率达到64%.     

基于卷积神经网络的扁桃体咽拭子采样机器人

针对医务人员咽拭子采样时有较高被传染风险,提出咽拭子采样机器人。采样需检测、识别和定位扁桃体的位置信息,由于扁桃体在原图中尺寸较小、特征提取困难,设计基于卷积神经网络的两步检测模型。第一步,使用口腔检测模块将口腔图像从自制的人体面部数据集中检测并切割出来;第二步,在口腔图像基础上,识别位扁桃体的位置信息。结合深度图像计算扁桃体在机器人世界坐标系的坐标,控制机械臂运动到指定位置,实现咽拭子采样。实验证明,系统使用基于卷积神经网络的扁桃体两步检测模型具有较高的准确性和检测效率,检测结果的AP50和检测平均时间均优于对比算法且能够准确地完成咽拭子采样。     

基于三维检测网络的机器人抓取方法

机器人抓取任务中面对的是不同形状和大小的物体,而散落在场景中的物体会有不同的姿态和位置,这对机器人抓取中计算物体位姿任务提出了较高的挑战。针对于此,本文设计了一种基于三维目标检测的机器人抓取方法,弥补了基于二维图像识别引导机器人抓取任务中对视角要求较高的缺陷。首先,设计了一种卷积神经网络在RGB图像中识别物体,并回归出物体三维包围盒、物体中心点;其次,提出一种计算机器人抓取物体最佳姿势的策略;最后,控制机器人进行抓取。在实际场景中,使用本文设计的三维检测网络,三维目标检测精度达到88%,抓取成功率达到94%。综上所述,本文设计的系统能有效找到机器人合适的抓取姿势,提高抓取成功率,满足更高的抓取任务要求。