二、 工业大数据

1. 工业机器人PHM

预测与健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）是综合利用现代信息技术、人工智能技术的最新研究成果而提出的一种全新的管理复杂系统健康状态的解决方案。实现工业机器人PHM的关键是基于状态检测和故障预测的维护决策。

本项目面向机器人健康预测与故障诊断系统，研究其系统必需组件的基础理论与方法并实施。拟实现目标：

（1）方法应用层面：利用DTW算法、TICC时间序列聚类算法等建立一致性检测模型。利用专家知识库与模糊层次法建立置信规则库。利用数据驱动方法与退化机理方法建立部件退化模型。

（2）数据应用层面：利用实验数据、质检跑机数据、专家知识数据、维护/维修数据为方法提供支持。

（3）软件层面：基于以上模型，拟开发机器人健康状态量化评估与可视化（离线/在线）软件系统，其中包含故障预测与故障诊断功能模块。基于质检跑机数据，拟开发出厂一致性检测系统。

                         图1  工业机器人预测性能维护系统架构图                   

2. 电厂大数据

电站锅炉减碳大数据分析，南方电网项目，项目编号：GDKJQQ20152013

与先进的数据采集能力相比，大数据的分析处理能力，正是当前制约大型发电厂从“数字化”到“智能化”提升的主要瓶颈。迫切需要以“多源异构数据集成”，“大容量分布式存储”和“高性能实时和离线计算”三项重要特征为代表的大数据技术大幅度提升火电厂自身对效能数据的消纳能力和智能化决策水平。因此本课题做了如下研究：

（1）典型电站〖CO〗_2监测无线传感网络部署机制

（2）电站效能信息平台大数据的存储方案

（3）电站效能信息平台大数据的实时拓扑分解流处理计算技术

（4）电站效能信息平台大数据的分布式并行离线批处理计算技术

（5）电站效能信息平台大数据的支撑系统软件体系

（6）SCR脱硝系统优化运行诊断平台

（7）锅炉热效率计算平台

（8）锅炉耗差分析计算平台

（9）锅炉煤质计算软测量平台

图2  电站效能大数据分析应用技术框架

3. 电厂污染物监测与分析

面对日趋强化的资源环境约束及新能源竞争，燃煤电厂急需提质增效、节能减排。本项目研 发燃煤电厂燃烧和脱硝过程关键参数在线监测与分析技术与产品，支持燃煤电厂燃烧和脱硝控制实时优化，对于提高燃煤电厂生产效率、降低生产成本十分必要。

主要研究内容：

（1）研发锅炉燃烧及脱硝系统关键参数在线计算与分析技术；

（2）开发燃煤电厂在线监测与分析系统；

图3  燃煤电厂数据采集、处理和分析系统平台

4. 叠片机器人

变压器铁芯智能叠片机器人核心技术研发及应用示范，广东省省级科技计划项目，项目编号：2016B090918017

针对现有的人工铁芯叠片方式效率低、出错率高等问题，拟研发一套能自动加载硅钢片，对其叠放位置进行精准定位，按设定叠放次序自动叠片的变压器硅钢片叠片机器人。以实现自动化机器完全取代人进行叠片作业，主要研究内容包括：

（1）叠片机器人本体结构设计；

（2）多机械臂协同叠片控制技术；

（3）机器视觉精准叠片定位技术；

（4）变压器叠片机器人系统集成与应用示范。

              图4  变压器叠片机器人系统                            

三、工业人工智能

1. 基于太赫兹成像技术的城市轨道交通安检装备

基于太赫兹成像技术的城市轨道交通安检装备研制，2015应用型科技研发专项资金项目，项目编号2015B090923004

被动式太赫兹图像存在分辨率低、噪声大、成像质量易受环境影响等特点，这对图像物 体自动检测、分类和识别带来了很大的挑战。用于人体安检时，目前被动式太赫兹成像速度 已经达到视频级别，这对检测速度也提出了更高的要求。以被动式人体安检太赫兹图像物体检 测实时性和准确性为目标，我们开展了以下研究：

（1）基于深度学习的被动式人体安检太 赫兹图像物体检测算法；

（2）结合传统预处理的被动式人体安检太赫兹图像物体检测；

（3） 基于深度学习的被动式人体安检太赫兹图像超分辨率重建；

（4）结合超分辨率重建的被动 式人体安检太赫兹图像物体检测；

（5）被动式人体安检太赫兹太赫兹视频和可见光视频对齐方法。

基于以上算法和模型的研究，我们设计和开发了被动式太赫兹安检软件系统。系统由多个应用服务器组成，是一个多进程交互的综合系统；涉及多种开发语言，包括 C++、java、js 和 Python，我们解决了多种语言之间相互调用的问题；系统采用 B/S/D 与 C/S 混合架构进行设计，使用 rpc 中间件进行多服务器间的信息交互及接口设计。

                      图1 太赫兹安检示范系统结构                        

2. 汽车评论智能生成

NLP智能分析管理系统，广东太平洋互联网信息服务有限公司

产品评论对于消费者来说是一项非常重要的参考信息，很多潜在买家都比较看重其他客户的评价，评价内容直接影响潜在买家的购买行为。正因为产品评论的重要性，很多销售商、制造商雇专人制造评论，人工方式存在耗时长、成本高、评论易重复等缺点。

本项目针对广东太平洋互联网信息服务有限公司需求，研究和开发汽车评论智能生成技术，达到以下要求：

（1）生成通顺的原创汽车评论内容至少100条；

（2）定制评论：生成评论对应给定的雷达图，并具有对汽车的正确描述；

（3）生成评论机器评价，并将模型生成内容与真实评论内容对比，作出对比报告。

图2  汽车评论智能生成

3. 基于深度学习的健身视频动作对比方法研究及应用

随着互联网络技术的发展，直播平台的兴起，人们可以足不出户的实时了解外面的世界。例如，现代快节奏的生活方式仿佛缩短了大家的自由时间，面对生活的压力和对健康的追求，可以通过健身运动达到有效结果，因此派生出可通过设计直播运动视频系统的思路，用户以模仿动作，同时系统判断用户动作的标准程度来达到节约时间和金钱的效果，切实的满足了现代人们的需求。

项目采用线下课程+基于云平台的线上AI交互课程相辅的模式，通过线上AI动作指导、激励和AI辅助热量摄入管理，为有健身需求的人提供良好的服务体验，提升健身效果。

图3  基于深度学习健身视频动作对比项目

4. 精品罐质量缺陷智能巡检机器人研发与产业化

专项名称： 教育部“蓝火计划”（惠州）产学研联合创新资金2017年度项目，项目编号： CXZJHZ201730

本项目研究基于深度学习目标检测的多品种铁罐多类型缺陷检测方法，提高检测速度，提高检测准确率；研究对新品种铁罐图像的缺陷自动标注方法，实现自动标注以用于深度学习缺陷检测模型的自动学习、参数更新。研究内容包括：

（1）基于深度学习的多品种铁罐多类型缺陷检测方法

（2）对新品种铁罐图像的缺陷自动标注方法

（3）设计基于深度学习的多品种铁罐多类型缺陷检测系统

图4 多品种铁罐多类型缺陷通用检测方法技术路线总流程