为促进科研成果转化、助力烟台新旧动能转换，上海交通大学烟台信息技术研究院(以下简称：研究院)特设立“产学研基金”项目。鼓励国内外科研人员在已有的研究基础上围绕人工智能、电子与通信、智能制造、能源互联网、物联网、智能信息技术等领域，开展具有产业化前景的关键技术和共性技术研究。现正式发布《上海交通大学烟台信息技术研究院2019年度产学研基金项目指南》。

项目指南面向上海交通大学和烟台发布，欢迎其他单位与其联合申报，开展合作研究、联合攻关，研究成果归属研究院。

一、资助方向

面向上海交通大学

1、项目名称：胃癌早期诊断理论模型建立及临床验证

大型医院，社区医院，专家远程会诊中，模型的实现可预警胃癌，发现早期胃癌，降低患者的诊疗费用，产生了较大的社会效益。本项目研究内容包括：建立胃癌早期诊断理论模型，采用多种人工智能分析算法算法，搭建多层网络构架，深度分析，提取样本特征，提高模型的智能化和高效性。

技术指标：建立胃癌预警与早期诊断的软件模型，结合纳米传感器，收集临床标本，进行验证。胃癌早期诊断软件不少于1项，申请专利不少于2项（其中发明专利至少1项）。

经费：经费不超过30万元。

时间：不超过1年。

2、项目名称：工业物联网关键设备研发

工业物联网，是将具有感知、监控能力的各类采集、控制传感器或控制器，以及移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。本项目研究内容包括：一是相比于传统WiFi技术，本项目所研发的技术支持多种拓扑结构，组网灵活、易于扩展，更适合流程工业监控系统应用。二是网络中主干节点支持多频特性，可以支持频率分集，使得数据吞吐量增加，从而降低传输时延。三是所研发的树形拓扑逻辑可实现最优路径的快速发现，通过所经由的网络深度信息可得到评估的传输时延。

技术指标：网关协议支持不低于3种；无线中继数量不低于4级；通信设备支持多频多模特性；支持网络状态查询操作；支持传感器类型不低于3种。技术方案、原理样机不少于2套，申请发明专利不少于3项，软件著作权不少于1项。

经费：经费不超过70万元。

时间：不超过1年。

3、项目名称：基于无源无线传感技术的电缆接头状态监测

目前对于电缆接头的状态监测虽然形成了一定的技术方案，但由于技术限制，存在着温度监测只能监测外皮，不直接不准确；多种状态监测分开实施，互相干扰且不利于维护，依据单一状态量的故障判断不可靠等一系列问题，导致目前电缆接头状态监测的有效性不高，参考意义有限。本项目研究内容包括：一是基于无源无线传感技术，直接测量电缆接头的内部线芯或线鼻温度，避免护套对温度测量结果的影响，获得最快、最准确的电缆实时接头温度信息。二是温度信息结合局部放电监测信息以及线路的负荷信息，实现多状态数据的融合判断和更准确的电缆状态评价。三是温度局放监测装置一体化设计，减小监测装置体积，避免互相干扰，易于工程实施、数据管理和后期维护。

技术指标：电缆接头状态监测技术以电缆接头温度、电缆接头局部放电为主要状态监测量：一是电缆中间接头温度监测，温度范围：-20℃~150℃；温度测量精度：±2℃；传感器安装位置在电缆线芯。二是电缆终端头温度监测，温度范围：-20℃~150℃；温度测量精度：±2℃；

传感器安装位置为终端头绝缘套管内，线鼻处。三是电缆中间接头局部放电，局部放电传感器形式为电容式（用于三相接头），高频电流（用于地线）。四是电缆终端头局部放电，局部放电传感型式为TEV结合超声波，局部放电传感器和温度采集器天线一体化设计。五是系统支持的数据传输方式，支持Lora/NB-IOT/4G，支持与智能终端（TTU、DTU）的对接。电缆接头状态监测技术方案，电缆接头状态监测产品样机1套，申请专利不少于2项（其中发明专利至少1项），软件著作权不少于1项。

经费：经费不超过30万元。

时间：不超过1年。

4、项目名称：基于ToF的流水线物品识别测量与机器抓取系统

机器抓取对于服务型机器人和工业机器人来说都有重大的意义，对于服务型机器人，如果要完成端茶送水等简单动作，首先需要实现的基本功能就是利用机械手抓取物体。对于工业机器人，为了实现装配，物体搬运，分拣等动作，也需要机器抓取功能的支持。本项目研究内容包括：一是基于最新的TOF深度相机技术，降低成像算法复杂度和成像设备成本，实现动态实时3D视频的捕获。二是RGBD识别网络的创新，将规则数据上的卷积、池化、全连接等操作拓展到了非规则数据，使得能够直接对RGBD数据进行深度学习。三是物体语义分割网络，采用了两阶段分割的算法，将二维RGB物体预检测网络和点云精检测相结合，在充分利用现有的视觉识别技术成果的同时，又利用了3D数据提升分割性能。

技术指标：位置精度好于1cm；识别速度0.5s，运行帧率5fps；识别准确率好于90%；识别物体类型总数不低于5种；识别零件表面材质为哑光材料（非红外吸光或者镜面反射材料）；识别零件最小尺寸20cmx20cmx20cm。基于ToF的物体抓取技术方案1套，实验系统（硬件，包含ToF相机，机械手，物料箱及待抓取物料），仿真系统（模拟器软件，运动仿真平台，数据自动化标准平台），感知与决策软件系统一套，申请发明专利不少于3项。

经费：经费不超过70万元。

时间：不超过1年。

5、项目名称：基于人脸识别技术的儿童遗传综合征智能诊断系统的研发

目前国内遗传病诊断方面存在基层医生遗传学知识匮乏、初步筛查不稳定、基因测序成本高、延误诊断较多的现状。近年来，人工智能在医疗领域的基础研究和临床应用取得巨大进展，而其中最具代表性的人脸识别技术，除广泛应用于公共安防等领域，也已逐渐进入医疗行业。本项目研究内容包括：研究融合高精度人脸检测、三维人脸配准、显著性区域检测技术的儿童遗传综合征面部识别方法，建立基于人脸面部特征的各类遗传病综合征高精度面部识别模型，研发高准确率的面部照片识别遗传综合征系统，实现基于人脸识别的病例诊断系统的规模化应用。

技术指标：建立标注清晰的遗传病患者信息数据库；训练遗传病诊断模型，Top-3准确率达到85%，Top-5准确率达到90%；集成一款部署方便的遗传病临床筛查一体机，其系统响应时间小于1秒/人，单次保存患者病例不少于50000份；进行产品推广与多中心测试。申请发明专利不少于2项。

经费：不超过50万

时间：不超过1年

6、项目名称：精密激光三维形貌测量技术

基于结构激光的三维形貌测量技术具有非接触、高精度、应用范围广、成本低、量程大、结构简便灵活、测量速度快等优点，是目前三维测量领域一种非常有发展前途的技术。本项目研究内容包括：一是提出一种线结构激光三维形貌检测方法，可以非接触、高精度测量物体表面的三维轮廓。二是提出了高精度激光条纹中心线提取和线激光检测系统标定方法等新的算法，将线激光形貌测量的精度提高到微米量级，为高端装备制造提供一种新的检测手段。三是研制线结构激光传感器样机，可直接提供试用。

技术指标：研制线激光传感器样机，并达到以下技术指标：量程范围±10mm(z向）,15mm（x向）；重复精度0.5um（z向），5um（x向），线性度±0.3%F.S.。原理样机3套，申请发明专利不少于3项。

经费：经费不超过70万元。

时间：不超过1年。

7、项目名称：可拉伸锂离子电池

随着电子设备日益向集成化、微型化和柔性化发展，缺乏具有柔性的储能设备逐渐成为制约其发展的瓶颈问题。若想推出革命性的全柔性电子器件，须开发相应的柔性电源植入其中。本项目研究内容包括：本项目从柔性电池的实际应用角度出发，提出制备具有可拉伸和扭转能力的柔性锂离子电池，为实现柔性电池与各种柔性可穿戴电子设备的实际结合与应用提供可能。一是降低可拉伸电池的容量在电池拉伸时的衰减率。二是提高可拉伸电池的面积能量密度。三是在性能不衰减的前提下提高电池极片的面积。

技术指标：1.电池拉伸超过50%时容量衰减率不超过35%；2.电池的面积容量不低于1.5mAh cm-2；3. 极片尺寸不小于10 cm2；4.电池90o弯折300次容量衰减不超过30%；5.电池拉伸超过50%100次后电池容量衰减不超过30%。提供满足主要技术指标的原理样机，提供相关技术报告，申请发明专利不少于2项。

经费：经费不超过50万元。

时间：不超过1年。

8、项目名称：深度学习影像解析及其在农作物分析及医疗辅助诊断中的应用

随着遥感成像、医疗成像等技术的发展，影像数据的质量和成像效率获得了显著的提升，影像分析在农业、医疗等领域的作用日益凸显，传统的人工分析方式已难以满足日益扩大的影像处理需求，因此，亟需研究基于人工智能的自动影像解析技术。现有的深度学习影像解析研究和应用主要集中于可见光图像，虽然面向农业、医疗影像解析的研究在近几年有了一定的发展，但是大多仍处于理论研究阶段，相关的应用落地较少。因此，研究面向农业、医疗应用的深度学习解析技术，对于推动相关技术在农业、医疗领域的应用，促进产业发展，具有重大意义。本项目研究内容包括：一是研究面向农业、医疗领域应用的深度学习影像解析技术，提升人工智能影像解析技术在上述领域的技术和应用水平。二是结合农作物特性、医疗病理学等先验知识，并和深度学习的解析模型融合，实现解析模型在农作物分析、病理学评估性能上的显著提升。三是研制面向农业、医疗领域典型应用的原型软件，改善智能影像解析技术在农业、医疗领域应用不足的问题，推动上述技术的应用落地。

技术指标：面向农业、医疗影像解析的原型软件一套；申请专利1项，发表论文2篇以上；核心算法的技术方案报告一份；面向典型的农业遥感以及医疗影像数据的解析准确率达到85%以上。原型软件1项； 申请发明专利不少于3项，核心算法的技术方案报告1套。

经费：不超过70万

时间：不超过1年

9、项目名称：电力设备大数据评估技术研究与开发

近年来，面向数据挖掘、机器学习和知识发现的大数据技术快速发展，在互联网、社会安全、电信、金融等领域获得广泛和成功的应用。本项目研究内容包括：一是基于大数据（可见光图像、局部放电图谱、红外热像、声音、气体、环境温湿度、油色谱等）和信息融合的电力设备状态评价及预测技术，实现对电力设备（变压器、GIS/断路器、开关柜、电缆等）关键性能的动态评价，为合理提供检修策略提供技术支持。二是研究基于复杂相关关系识别的电力设备故障诊断技术，挖掘和分析影响电力设备状态的各类历史数据和实时数据，动态预测设备发生故障的概率。

技术指标：基于历史数据的电力设备大数据评估准确率达到90%及以上；基于实时数据的电力设备大数据评估准确率达到80%及以上。电力设备大数据评估技术研究与开发技术报告，电力设备大数据评估技术研究与开发示范应用1个变电站，申请发明专利不少于2项，申请软件著作权不少于1项。

经费：不超过50万

时间：不超过1年

10、项目名称：纳米光电显示薄膜器件、卷对卷纳米压印设备和量产工艺研究

智能显示和交互技术要求在轻薄化的基础之上赋予器件越来越多的功能。微纳米光电功能薄膜是解决该需求的上游核心关键技术。卷对卷纳米压印技术和设备已经成为批量化制备光电薄膜的研究热点，是柔性制造技术的必经之路，必将迎来行业性爆发增长。本项目研究内容包括：利用微纳米结构实现对光谱的有效过滤减少工艺环节、有效降低成本、赋予传统薄膜所不具备的功能。百纳米特征线宽100cm幅宽级别卷对卷纳米压印量产技术和设备；独有纳米结构光谱过滤和调控技术。

技术指标：蓝光过滤膜：蓝紫光过滤效率大于60%，镜面蓝紫光反射小于10%。光交互系统：45寸激光交互区域，响应速度小于10ms；支持2点以上触控。激光智能交互样机一套，蓝紫光过滤膜成品，卷对卷纳米压印量产解决方案，智慧交互屏技术方案，申请发明专利不少于3项。

经费：不超过70万

时间：不超过1年

11、项目名称：基于视觉导航的无人机水上着艇关键技术与验证

海上搜救是世界性难题。无人机和无人艇等海上无人系统可为海事搜救提供有力的支撑，具有搜救范围广、费用低和无人员伤亡风险等优点。面向无人机-无人艇海上智能自主搜救需求，开展无人机海上自主着面向无人机-无人艇海上智能自主搜救系统的迫切需求，开展无人机海上自主着艇协同控制研究，突破地标识别、位置姿态控制和协同控制决策等关键技术，解决风、浪、流等未知随机环境干扰条件下的无人机自主着艇问题。本项目研究内容包括：项目将突破地标识别、位置姿态控制和协同控制决策等关键技术，解决风、浪、流等未知随机环境干扰条件下的无人机自主着艇问题，研究水平达到国内领先，技术成熟度达到TRL4-5级。

技术指标：机艇协同系统具备遥控和自主两种工作模式； 机艇GPS定位精度优于5米； 无人机具备抗5-6级风能力； 无人艇可在4级海况航行； 降落平台摇摆小于10°时协同定位精度小于15cm。技术方案1套，无人机着艇试验视频1份，申请发明专利不少于3项。

经费：不超过70万

时间：不超过1年

12、项目名称：超灵敏二维导电网络气体传感系统

超灵敏二维导电网络气体传感系统能够对环境中有害气体进行高灵敏（ppb级）、特异性实时监控，可通过更换，并列不同敏感芯片实现对多种环境有害气体如氮氧化物（NO2）、氨气（NH3）、湿气（H2O）等进行实时在线监测，提供有效的环境气体污染指数。本项目研究内容包括：二维导电网络气体传感系统能够对环境中有害气体进行高灵敏（ppb级）、特异性实时监控，可通过更换，并列不同敏感芯片实现对多种环境有害气体进行实时在线监测。

技术指标：检测NO2气体的线性（检测范围1ppb-1000ppm）；最低检出限（ppb级）；重复测试稳定性。提供原理样机，申请发明专利不少于2项。

经费：不超过50万

时间：不超过1年

面向烟台：

13、项目名称：远距离定位光靶标识别系统

立体视觉测量具有非接触和全自动等特点，在工业上具有良好的应用前景。高速高动态位置测量光电采集系统能够准确获取武器装备在使用过程中（如飞机着舰、发动机试车、直升机螺旋桨旋转等过程）装备整体、关键结构、连接等关键点的瞬态运动状态，这些测量对于武器装备整体设计、结构设计、连接方式的设计及评价均有重大意义。本项目研究内容包括：研究并解决室内、室外以及不同天气状况下红外接收过程中的信噪比等技术问题，通过系统结构、信号预处理、定位算法和修正算法等措施，为获得更高的精度创造条件。要实现远的探测距离和高的探测速度，需要研究系统的高精度同步方法；为实现不小于测量点数的测量，需要研究研究合作靶标上光标点的峰值功率、闪烁频率和光电特性间的精确关系，确定最佳闪烁频率、辐射强度、探测距离、最优编码规则和最佳图像处理方法。

技术指标：发光靶标采用可见光波段，光源闪烁数据率不低于500Hz；使用带镜头的PSD器件组成单发单收测量系统一套； 能够在距离30米远处有效辨识发光靶标。提供原理样机，申请专利不少于2项（其中发明专利至少1项），开发软件不少于1项。

经费：不超过30万

时间：不超过1年

14、项目名称：高端机床主轴智能夹屑检测装置

针对刀柄夹屑产生的应力和应变，采用智能算法对经过无线射频通信系统采集的信息进行分析处理，为高端机床提供一种加工前馈预测智慧解决方案。本项目研究内容包括：一是将传统机械变形和测量技术与人工智能算法相结合，提高自动化生产的智能性；二是运用先进的无线供电模块和信息传输技术，实现运动模块间信息通信和无损检测。

技术指标：具有操作屏幕以及报警信息；检测主轴端面夹屑大于0.03mm报警；检测锥柄夹屑大于0.05mm报警。制作样机1套，申请专利不少于2项（其中发明专利至少1项），软著1项。

经费：不超过30万

时间：不超过1年

15、项目名称：重载工业机器人快速标定系统

当前随着我国人力成本的提高以及人们对工作环境改善需求的提升，使我国迅速成为全球工业机器人生产和应用第一大国。针对重载工业机器人（负载200Kg以上）出厂以及现场的标定需求，提出一种运用高精度工业照相机对按照设定规律布置的特定设计的靶标进行多次拍照，在采集的照片集合基础上，运用神经网络和遗传算法进行分析，最终确定重在工业机器人的标定参数，并给出提高标定参数的几何修正方案，运用二次标定技术提高工业机器人的精度。本项目研究内容包括：一是提出一种基于高精度工业相机靶标图像集为基础的工业机器人标定系统：基于标定过的相机图像集完成工业机器人末端的相机与靶标位置的反解，并运用智能算法，完成机器人几何参数标定；二是根据标定几何参数修正机器人控制器的几何参数，运用智能算法实现机器人二次标定，从而通过软参数进一步提高工业机器人的重复定位和轨迹精度。

技术指标：实现重复定位精度<0.2mm；轨迹精度<5mm;检测时间<2H。制作原理样机1套，申请专利不少于2项（其中发明专利至少1项），软件知识产权不少于1项。

经费：不超过30万

时间：不超过1年

16、项目名称：基于3D视觉导航的打磨机器人研制

目前工业制造领域成熟的打磨机器人，大部分是规定好操作步骤和操作路径，完成打磨动作。但是在某些应用场景中，既定路径的打磨机器人无法满足需求，例如，对大面积空间地面或墙面进行找平打磨。近年来，视觉导航技术得到了飞速发展，应用领域越来越广。将3D视觉导航与打磨机器人相结合能够很好地完成此类工作。作业完成度相较于人力，更加精确。基于不同目标及任务，也可扩展为对空间地形的修整等。随着人工智能的发展，应用前景较为广泛。本项目研究内容包括：一是将视觉导航与打磨机械人结合，可以进行大范围移动场地的打磨，例如墙体的装修的打磨。随着国家新建房屋要求整体装修的政策出台，可移动打磨机器人在这一领域具有领先优势。二是全部采用国产传感器，降低成本，精度要求较高的线激光传感器国外，最近两年国内几家公司逐步推出国产3D传感器，带来整个系统成本降低，将扩大市场应用领域。

技术指标：打磨精度1mm。原理样机1套，申请专利不少于2项（其中发明专利至少1项）。

经费：不超过30万

时间：不超过1年

17、项目名称：面向白酒酿造产业关键工艺流程的机器人智能作业系统

近年来， 信息化技术的应用促进了我国工业的高速发展，智能制造成为工业企业发展的方向。目前整个智能化领域以机器视觉及感知技术为核心的高级自动化（如工业机器人）研究成为热点。但是以白酒生产为代表的传统流程制造领域生产技术比较落后、主要依靠经验管理，难以实现全流程工艺标准控制与优化。本项目研究内容包括：一是机器人自动准确探汽上甑技术，将采用红外成像和三维重建技术，实时感知探测甑锅全范围蒸汽三维分布情况，建立冒汽点预判模型，确保机器人探汽上甑的实时性和精准度；二是智能天车自适应消摆控制技术，发展天车自适应消摆控制技术和干扰动态补偿/抑制技术，克服惯性等引发的摆动和负载、绳长不同等造成的干扰，满足窖池物料转运平稳、快速、精准定位等需求；三是六自由度上甑机器人装备研发，针对白酒酿造“探汽上甑、轻抛匀撒、分层搭满”等特殊工艺需求，研发六自由度的上甑机器人，确保机器人柔顺地执行铺撒路径，模拟人工上甑时酒厂老师傅的铺撒动作。

技术指标：上甑机器人6个自由度，上甑料面不平度小于50毫米，测距误差小于30毫米；智能天车三坐标位置误差小于15毫米，水平速度大于30米/分，纵向速度大于8米/分；建设系统原型试验产线1条。申请专利不少于2项（其中发明专利至少1项），软著1件，发表论文2-3篇。

经费：不超过30万

时间：不超过1年

二、申请程序及注意事项

1. 项目申请人应有固定工作单位，具有博士学位或高级职称；

2. 申请人限报一项；

3. 申请人按规定的格式，认真、如实填写《上海交通大学烟台信息技术研究院产学研基金项目申请书》（点击下载），申请人所在单位需签署意见并加盖单位公

  章，在规定的截止日期之前将扫描件发至联系人邮箱；

4. 申请书提交截止日期为2019年11月17日；

5. 申报项目的研究周期为一年，执行时间以项目下达时间为准。为规范项目管理，申请书中的“研究年限”应填：2019年12月1日至2020年11月30日（一年）；

6. 组织专家进行评审，择优资助；

7. 根据评审结果，由研究院签发立项批准书，通知申请者及其所在单位，并签订项目合同；

8. 项目在执行一半期限时需填写《项目中期进展报告》。项目如需变动，必须由负责人在项目执行一半期限前提出申请，报研究院审批。项目研究期满，须在2个月

  内完成结题和验收；

9. 基金资助项目验收合格的最低标准为专利、或工艺标准、或可实施的技术报告、软件等，成果第一单位应是“上海交通大学烟台信息技术研究院”，同时标

  注“受上海交通大学烟台信息技术研究院产学研基金资助”，英文标注“Funded by the Research Fund of Yantai Information Technology Research

  Institute of Shanghai Jiao Tong University”。成果第一单位不是“上海交通大学烟台信息技术研究院”的，验收时不被计入。

三、联系方式

联系人：丁方方

通讯地址：山东省烟台市高新区科技大道69号创业大厦西塔23层

邮编：264000

电话：0535-8207061

E-mail：sjtuyantai@163.com

联系人： 叶琛

通讯地址：上海市闵行区东川路800号上海交通大学电子信息与电气工程学院3号楼315室

邮编：200240

电话：021-34204259

E-mail: amberyechen@sjtu.edu.cn