研究项目

资助机构/项目：安大略省联邦开发委员会/ SONAMI

行业合作伙伴：profit Care Inc.

主要研究者：Nadim Arafa （MEET）和Joaquin Moran （MEET）

学生研究助理：Mohamed Kasim (MEET), Ted Nguyen （MEET）

技术领域：机械工程、机器人技术、生物医学工程、健康科学

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RGS项目这一阶段的目的是建立必要的数据，以帮助改善一个或多个下肢截肢者的假肢舒适度。目标结果是支持专业人员为截肢者提供假肢产品和服务，以实现更高的保留率和成功率。矫正假体对准的目标包括通过减少由力动力学、假体和肢体之间的压力和应变/摩擦引起的组织损伤来改善移动性。利用人工智能和稀缺的临床资源将使当地干预和直接截肢用户互动成为可能。

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挑战:

近一半的下肢义肢最终被截肢者抛弃，主要是因为不合适的配件引起的不适和疼痛。为了识别不适或起泡的压力点，机器人渲染的人类步态运动模式将应用于假肢设置。机器人对人类步态的模拟需要施加力和与表面接触，以及适当的实验协议来收集和分类信息，因为以前从未进行过此类测试。
 

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解决方案：一个装置的制造，模拟人的肢体与附加的假体已成功完成。通过与ABB加拿大合作，提供了一个工业机器人和编程支持，用于模拟人类步态，并允许测量设备上的力、压力和应力。模仿人类步态运动模式的六轴工业机器人现在可以用来识别不适或起泡的压力点。然后，这些结果通过有限元模型反馈到数字双胞胎平台，以优化参数，最终在假肢制造和装配过程中实现更好的结果。

资助机构/项目：安大略省联邦开发委员会/ SONAMI

行业合作伙伴：Deepthought AI Consulting Inc

主要研究者：Ameera Al-Karkhi(MEET), Asama Nseaf （MEET）

联合首席研究员：Ethan Shen （MEET）

学生研究助理：Hassan Saleem (MEET), Yash Rathod （MEET）

技术领域：计算机视觉、软件算法、运动跟踪、立体视觉

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这个高性能运动的动作捕捉项目旨在开发一种使用微软Kinect摄像头捕获的视频数据的身体跟踪系统。生成的身体跟踪数据将作为认证物理治疗师和运动顾问的工具，促进深入的物理治疗分析，目标是改善以运动为重点的任务。这项技术能够精确跟踪和评估身体运动，支持医疗专业人员对运动员的治疗干预和锻炼计划。该项目旨在弥合技术和医疗保健之间的差距，为加强患者护理和提高运动表现提供创新的解决方案。

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挑战:

该项目的目标是利用微软Kinect摄像头的数据，为物理治疗师和运动顾问创建一个人体跟踪系统。这是一个特别的重点，仔细跟踪身体是如何运动的，需要的细节，以提高恢复和最大化的运动表现。
 

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解决方案：该项目已经成功地使用了来自微软Kinect摄像头的视频数据来建立一个人体跟踪系统。在这个系统的帮助下，注册理疗师和运动顾问可以深入分析疗程，更准确地评估和跟踪患者的进展。该项目将技术与医疗投入相结合，通过提高康复的有效性和实现运动的定制化，从而改善患者护理和最大化运动表现。

资助机构/项目：安大略省联邦开发委员会/ SONAMI

行业合作伙伴：A. Berger Precision

主要研究者：Ethan Shen， CIM

联合首席调查员：Ameera Al-Karkhi， MEET

学生研究助理：Stavro Gentile (MEET), Sameer Ahmed (MEET), Yash Rathod (ACS), Dhruvkumar Sojitra （ACS）

技术领域：机器人，自动化，视觉系统，机器学习，人工智能

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A. Berger Precision与Sheridan的智能制造中心（CIM）合作，旨在展示一种自动检测系统，该系统改进了当前的人工检测系统，在需要100%目视检测的情况下提高了准确性。自动化检测系统的最终目标是在零件的内外表面检测到所有的视觉缺陷。

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挑战:

• 开发先进的自动化检测系统，在精度和效率上超越现有的人工检测流程。
• 设计并演示一种成像系统，能够捕获零件的高分辨率图像，特别是能够检测50um尺寸的缺陷。
• 实现并训练一个人工智能模型，在检测视觉缺陷方面达到惊人的95%的成功率，有效区分完美零件之间的差异，甚至是微小的缺陷。

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解决方案：该项目建立了一个概念验证的自动检查系统，并涉及功能性机器人成像和检查系统的开发，伴随着专门用于检测目标组件缺陷的AI模型的创建。这个初始阶段的重点是展示成像系统和人工智能模型在识别外部缺陷方面的熟练程度。为了实现这一目标，集成了一个由数码相机和ABB机器人组成的自动成像系统，用于图像采集。同时，实现并训练了一种人工智能算法，以有效地检测被检件上的缺陷。这种集成的方法证明了伯杰高精度组件缺陷检测的效率和准确性。

资助机构/项目：安大略省联邦开发委员会/ SONAMI

行业合作伙伴：LEVEL Motion

首席调查员：维克多·布拉沃，见面

联合首席研究员：Ethan Shen， CIM

学生研究助理：Theodore Nguyen， MEET

技术领域：3D打印，制造设计，生物相容性材料，医疗设备，可穿戴传感

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该项目的目标是通过遵循制造设计（DFM）流程，开发和优化最初由LEVEL Motion创建的传感器和充电器外壳。LEVEL可穿戴传感器系统在康复活动中精确测量关节的运动范围和运动速度。由于传感器外壳用于康复目的，它必须具有生物相容性，并能抵抗一定高度跌落造成的冲击能量。需要进行成本分析，比较使用各种3D打印技术（如FDM， SLS和Polyjet打印）生产的不同材料。

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挑战：除了可制造性、生物相容性和耐用性之外，该产品的一个主要设计问题是传感器和充电外壳之间的充电问题。由于零件之间的尺寸不匹配，实体之间的引脚没有正确对齐，导致电荷偶尔停止或抑制电荷。

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解决方案：根据LEVEL提供的规格制作3D打印原型，以评估制造参数和测试调整，以纠正充电站传感器外壳的安装，提高冲击强度、表面质量和制造便利性。在项目执行过程中，随着里程碑的完成，新的制造挑战出现了，这些挑战被纳入了项目的目标。对CIM生产的原型的检查揭示了充电问题的原因，这是由于印刷过程导致PCB连接器和传感器外壳之间不对齐。零件制造工艺的改进提高了夹片的强度。完成了不同生物相容性材料的比较和选择。作为DMF研究的一部分，对注塑成型替代方案的研究产生了关于确定需要调整的设计特征的初步结果。

资助机构/项目：NRC IRAP/CTO

行业合作伙伴：Dovercourt Management Corp.

主要研究者：Dr. Amin Ghobeity, met

合作研究者：Seyedfoad Aghamiri博士，met

学生研究助理：Damon Soni， Gia Ngo， MEET

技术领域：电镀，制造，能源系统，热建模

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电镀是零件制造中的一项重要工艺，对汽车零件等功能零件的精加工至关重要。在电镀过程中，热和功耗较高，能源系统优化方法可以显着降低成本和综合能耗。

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挑战：进行可行性研究，模拟使用CHP（热电联产）装置从单一能源同时产生热能和电力的影响，并回收热量以提高效率。

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解决方案：完成了热电联产电镀的热经济可行性。以现有的电力和热力需求为基准，作为热电联产机组尺寸和优化设计输入的输入模型。考虑到电力和天然气价格，还进行了经济分析。向行业合作伙伴提供了具有最大积极影响的热电联产机组的建议。

资助机构/项目：NRC IRAP/CTO

行业合作伙伴：Systems with Intelligence Inc。

主要研究者：Ammar Al-Qaraghuli， met

合作研究者：Asama Nseaf， MEET

学生研究助理：Yash Rathod， Dhruvkumar Sojitra， MEET

技术领域：远程监控、物联网、视觉系统、数据分析、机器学习

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电站需要持续监测，热点的检测和分析是至关重要的，因为这些热点可能导致灾难性事件，如关键设备故障或火灾。开发并测试了用于热点检测的自动检测和机器学习模型。

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挑战：展示基于计算机视觉和分析系统的机器学习模型，这将适用于系统部署、测试和性能调优。

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解决方案：基于深度学习的架构和机器学习系统用于两项任务：发电厂的火灾探测和仪表读数。根据研究数据集，使用公共科学火灾探测数据集和增强图像数据集对算法进行了构建和测试。演示系统的性能评估达到了97.5%的准确率，并有机会在进一步发展中得到改进。

资助机构/项目：安大略省联邦开发委员会/ SONAMI

行业合作伙伴：Drystill Holdings Inc

主要研究者：Manju Sunil Varghese，化学

合作研究员：沈奕森博士，智能制造中心（前身为先进制造与设计技术中心）

学生研究助理：Harmanjot Singh (MEET), Akashdeep Singh （MEET）

技术领域：分离化学、化学工程、机械装配、原型制造

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设计，创建和组装所需的设备，以制造一个卧式SAM（脱衣-吸收模块）的工作原型，在低温，真空条件下工作，非常适合饮料的温和脱醇，以保留啤酒和葡萄酒的微妙风味和香气。

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挑战：设计设备并为原型（SAM）选择所需材料，在确保足够密封的情况下进行组装，并在真空下进行测试。

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解决方案：将两个管汇连接在主壳顶部和底部的管道上，通过不同的溶液，采用几何设计，使流体能够轻松地循环，不受限制。管汇是定制设计的，钻井和成型由团队成员使用定制的钻机手动完成。该系统对SAM装置的运行进行了优化，以保持30托的恒定真空至少一小时。虽然需要进一步的工作来确保机组的内部密封，但在管道连接处确定了真空泄漏，以反复改善所需的密封。通过设计配流器，改善了热管上的流动分布。

资助机构/项目：NSERC/ Engage

行业合作伙伴：Sarox Technology Inc.

主要研究者：Dr. Daryoush Mortazavi， MEET

学生研究助理：Alireza Bidkhori， MEET

技术领域：信息系统与技术、云计算、预防性维护、电机

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目前，Sarox为许多行业提供预测性维护计划，通过收集电气机械参数并使用有线传感器和本地PC进行监控。使用人工智能算法对机械参数进行远程监控和分析的开发，使更有效地预测维修间隔成为可能。

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挑战：需要具有成本效益的智能电机故障检测和维护预测，通过预测和/或预防电气设备的维护周期来降低维护成本，特别是制造业中的电机和发电机。

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解决方案：状态监测是通过监测电力线、定子或转子上的电机参数（如电压、电流、温度和振动）来防止停机成本的一种方法。该项目利用基于工业物联网（IIoT）的解决方案，通过机器对机器通信和自动化技术从工业传感器收集数据，监测电机的健康状况并预测维护周期。该项目利用Python代码和从电机通过串行TTY连接在RaspberryPi中接收的数据，并创建了GUI，以便可以轻松监控测试参数并触发预防性维护程序的警报。

资助机构/项目：NSERC/ Engage

行业合作伙伴：Arshon Silicon Technology Inc。

主要研究者：Dr. Daryoush Mortazavi， MEET

学生研究助理：Stephan Vorster， Jasprit snight， MEET

技术领域：信息系统与技术、云计算、物联网、预防性维护、配电

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配电系统的停电是电力工业关注的主要问题之一。因此，开发能够预测维护周期并防止不必要维护的解决方案对于降低停机成本和提高系统可靠性至关重要。

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挑战：需要具有成本效益的智能电机故障检测和维护预测，通过预测和/或预防电气设备的维护周期来降低维护成本，特别是制造业中的电机和发电机。

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解决方案：合作团队研究、测试和探索了多个跨平台框架，用于开发、实施和测试物联网和移动解决方案，以测量电能质量。该项目增强了移动UI/UX的参与度、人工智能准备活动和用户数据分析的新渠道。该团队实现了LoRa通信，将数据从PIC微控制器传输到LoRa接收器。除电力线信息外，还使用GPS模块提取已安装设备的位置，并通过LoRa模块发送。使用计量IC芯片获取电力线数据，如均方根值、峰值值和和声值。

资助机构/项目：安大略省联邦开发委员会/ SONAMI

行业合作伙伴：HCI照明

首席研究员：沈奕森博士，智能制造中心（前身为先进制造与设计技术中心）

学生研究助理：Stavro Gentile (MEET), Darius Innis （MEET）

技术领域：3D打印，物联网，机械系统，自动化

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在不容易到达的地点升旗和降旗既耗时又费力。随着物联网技术的普及，大多数旗杆操作都可以自动进行。HCI照明正在研究将自动化功能整合到旗杆中，以实现远程旗杆运动控制。

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挑战：设计一个电机/滑轮系统的组合，并集成一个微控制器，与手机上的用户界面应用程序进行远程控制。

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解决方案：集成系统原型是基于应用程序的适当组件、迭代设计和在工业中的可行使用来设计的。根据负载选择了电机，并定制了3D打印滑轮，以提高对绳索的抓地力。采用蓝牙技术作为手机与单片机之间的通信协议。原型成功地满足了行业合作伙伴的需求，并且技术被转移到行业合作伙伴。

资助机构/项目：安大略省联邦开发委员会/ SONAMI

行业合作伙伴：Stern Laboratories Inc

主要研究者：华金·莫兰，MEET

技术领域：机械工程、流体力学、计算流体力学、核电

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燃料束周围流场的建模是预测放射性燃料表面温度的必要条件，具有重要的安全性和优化意义。我们的目标是利用计算流体动力学（CFD）来预测流动参数，并与现有的实验测量结果进行比较。研究项目的结果将允许开发更安全的反应堆，并与安大略省的清洁能源政策和目标保持一致。

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挑战：获得一个可接受的模型来复制CANDU燃料元件温度的实验测量。

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解决方法：通过数值模拟和高性能计算，成功地研究了不同网格密度和湍流模型对该问题求解的影响。最后的方法，包括一个复杂的三维网格，并使用RSM来模拟流动湍流，可以重现实际实验中获得的温度分布。

资助机构/项目：安大略省联邦开发委员会/ SONAMI

行业合作伙伴：COSM医疗

首席研究员：John Phillips博士，智能制造中心（前身为先进制造与设计技术中心）

技术领域：3D打印、设计、生物医学工程、女性健康

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目前的盆腔器官脱垂量化系统（POP-Q）是通过手指测量来量化的，这在临床医生中存在主观性和不一致性。假设使用机械测量工具将提高临床医生记录POP-Q的准确性和可重复性，以及与子宫内膜配件相关的其他评估。

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挑战：目前没有可用的医疗仪器可以测量与盆腔器官脱垂定量系统（POP-Q）相关的参数。该工具需要一次性使用，相对便宜，具有生物相容性，符合人体工程学，并且能够适应人类阴道的解剖限制。

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解决方案：设计了多种机械工具，并开发了原型，可以测量骨盆底和阴道评估的关键参数，包括POP-Q。这些工具通过台架测试和临床医生反馈进行评估。3D打印作为一种制造策略被广泛探索，用于生产原型和临床测试的短期工具。研究人员探索了不同的3D打印机和材料，以评估其生物相容性、耐久性和功能性。其中一种设计经过多次迭代改进，以满足公司探索临床试验的需要。

资助机构/项目：安大略省联邦开发委员会/ SONAMI

行业合作伙伴：Acrebot Inc.

首席研究员：Ramzy Ganady，智能制造中心（前身为先进制造与设计技术中心）

学生研究助理：Mohamed Kasim (MEET), Darius Inniss (MEET), Yashkumar Rajeshbhai Patel （MEET）

技术领域：机器人，视觉，机械设计，编程

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许多加拿大农民正经历着长期的结构性劳动力短缺，无法满足温室收获的劳动力需求。为了减少劳动力短缺，机器可能会在农场承担更自主的收获任务。该项目旨在开发一种自主的机器人温室收割机，最终将缩小温室劳动力需求的差距。

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挑战：开发一种视觉引导机器人，能够识别和收获西红柿、甜椒和黄瓜——这些蔬菜在加拿大温室蔬菜中所占的份额最大。

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解决方案：智能制造中心（以前称为先进制造和设计技术中心）和Acrebot公司合作了一个为期8个月的项目，为新系统开发了一个原型。Acrebot已经为机器人开发了一套识别蔬菜的视觉系统，通过与智能制造中心的合作，该视觉系统在工业机器人上进行了物理演示。智能制造中心团队帮助建立了视觉和机器人系统之间的沟通，然后迭代和制作了Acrebot机器人手臂末端执行器的设计原型，该设计能够抓住蔬菜并切断它们的茎，然后将它们放入收集箱中。该系统成功地演示了目标蔬菜的收获，是企业投资新技术降低风险所带来的好处的一个积极例子。

资助机构/项目：安大略省联邦开发委员会/ SONAMI

行业合作伙伴：Compact Mould Ltd.

首席研究员：John Phillips博士，智能制造中心（前身为先进制造与设计技术中心）

学生研究助理：Drew Pitchford （MEET）

技术领域：金属3D打印，金属模具冷却

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通过吹塑制造零件的关键挑战是所需的冷却时间；冷却通常占整个循环时间的80%到85%。适当的冷却时间不仅是零件最终质量的主要因素-它是成型周期中最耗时的组成部分。

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挑战：模具和吹销通常是使用数控机床制造的，因此仅限于通过减法制造工艺可以实现的设计。

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解决方案：使用选择性激光熔化（SLM） 3D金属打印技术设计和制造了三种不同的吹塑组件，并采用定制的冷却策略。在制造前，利用CFD热建模对设计进行了分析和优化，并与传统的常规加工冷却策略进行了比较。零件采用316L不锈钢制成，该不锈钢不适合模具加工和冷却，但已成功进行了测试。与传统的机械加工部件相比，3D金属打印部件显示可以减少成型周期时间。

资助机构/项目：安大略省联邦开发委员会/ SONAMI

行业合作伙伴：Simplified Automation Inc。

首席研究员：Nicholas Johnston（应用计算，FAST）

学生研究助理：Imaan Kamau-Wanjiru (ACOMP), Omar Kooliyat （ACOMP）

技术领域：网络安全，身份验证，软件安全控制

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该项目详细审查了当前的登录流程，以便记录和评估现有的安全控制。后来引入了用于登录的多因素身份验证（MFA）来支持没有电子邮件地址的用户。还启用了安全密码和其他MFA凭证重置。

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挑战：web应用程序登录和密码重置工作流程的安全控制缺失或过时，导致容易受到攻击和泄露。需要采取一种方法，为工业应用程序引入工业标准和适当的安全控制。

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解决方案：通过解决方案提案解决了已确定的安全控制缺口。工厂环境的环境约束要求研究和开发超越标准身份验证因素（如电子邮件地址或移动设备）的身份验证工作流。将新开发的安全性工作流实现到测试环境中，并执行安全性和功能测试。然后，安全控制测试解决方案被转移到SA，以便由行业合作伙伴在生产环境中实现（执行正在进行中）。

资助机构/项目：安大略省联邦开发委员会/ SONAMI

行业合作伙伴：Rex Power Magnetics

主要研究人员：Ramzy Ganady，智能制造中心（前身为先进制造与设计技术中心）；Saleh Jiddawi，智能制造中心（前身为先进制造与设计技术中心）

学生研究助理：Drew Pitchford (MEET), Mohamed Kasim （MEET）

技术领域：机器人，编程，气动设计，工业自动化

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该项目的目标是开发一种替代工艺，以提高生产率，取代高度重复且容易受伤的工艺。该项目成功地自动化了u形钢片的堆叠，创造了一个可重复和可靠的工业过程，无需人为干预。

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挑战：在单一核心中，层压在重量，刚性和长度上变化很大。在运动过程中，层压也非常薄且不僵硬。

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解决方案：该团队使用安装在ABB机器人上的磁性夹具解决了这一挑战。夹持器有一个定制的缓冲垫，有一个轻微的牵伸角，可以使u形的薄片向外弯曲。利用铺层机在叠层前将叠层分开，以提高叠层的重复性。该过程的结束堆叠层在一个直立的位置，旋转到一个水平的位置，并弹出堆栈到附近的传送带。

资助机构/项目：安大略省联邦开发委员会/ SONAMI

行业合作伙伴：Guelph Orthotics Inc

首席研究员：John Phillips博士，智能制造中心（前身为先进制造与设计技术中心）

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脚和滑冰的位置已经被发现是重要的，在创造一个有效和有力的滑冰步幅。基于脚的自然位置和对齐特征，一些运动员在滑冰步幅时处于优势或劣势。

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挑战：生产冰球矫形器，可以提高性能。

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解决方案：生产3D打印原型，可由行业合作伙伴用于现实世界的测试。

资助机构/项目：NSERC/ ARD

行业合作伙伴：Hatch Ltd

主要研究者：化学博士Anita Usas Neving和化学博士Karina Lopez

学生研究助理：Catherine Giu， Kevin Theodore, Gurvinder Singh Sekhon, Charnele Andrews， Bryn Smith和Puneet Kaur Johal， MEET和CHEM

技术领域：化学分析、环境工程、化工、机械设计

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液-液萃取是采矿业从水中去除金属的一个重要过程，但由于大量的有机溶剂（例如有机溶剂可能是煤油），也可能对环境产生负面影响和潜在的有害影响。金属回收过程也会影响公司的成本和生产效率。

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挑战：通过一种新的在线混合工艺来提高混合性能并最大限度地减少分离时间，该工艺可以分离和回收采矿过程中的金属。

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解决方案：在这个为期3年的多学科项目中，开发了一个原型试验装置，通过将管道中的水和有机溶剂混合，将其通过沉淀器，并测试金属的回收率，来测试和评估不同的在线混合器。这项工作提供了宝贵的专业知识、洞察力和对技术的理解，并为该过程的进一步发展奠定了基础。

资助机构/项目：安大略省联邦开发委员会/ SONAMI

行业合作伙伴：Dapasoft Inc.

首席研究员：Saleh Jiddawi，智能制造中心（前身为先进制造与设计技术中心）

合作研究者：Somayyeh Poshtiban，机械和电气工程与技术(MEET) / Douglas Whitton（动画，艺术与设计学院（FAAD）， IxD）

学生研究助理：Sanket Patel (MEET) Yara Kashlan （FAAD）

技术领域：电子样机、物联网、交互设计

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在快速发展的大流行中，该研究项目将利用尖端技术开发地理追踪可穿戴腕带。

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挑战：解决的主要挑战是监测和跟踪因COVID-19规定而被隔离14天的个人，这些规定主要与旅行限制有关。

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解决方案：设计并生产一款美观、功能齐全的检疫跟踪腕带原型。

资助机构/项目：安大略省联邦开发委员会/ SONAMI

行业合作伙伴：2unify

首席研究员：Saleh Jiddawi，智能制造中心（前身为先进制造与设计技术中心）/ Ramzy Ganady，智能制造中心（前身为先进制造与设计技术中心）

技术领域：AI，原型设计

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吉他调音可能是一项耗时，不方便和有压力的任务-特别是在较大的学校或音乐设置。为了自动化这项任务，一个研究项目解决了智能支架的改进，以确保更高的精度，更容易的组装，以及更流畅的免提吉他调音体验。其目标是让下一代的统一站能够为音乐家和音乐机构调音任何弦乐器。

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挑战：公司面临的产品开发障碍是制造成本、装配时间、安全运输、线绳管理和智能支架机械运动。

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解决方案：2Unify与智能制造中心（以前称为先进制造和设计技术中心）合作，开发了一个稳定且功能更强大的免提吉他调谐器3D原型。该项目使用数字设计和3D打印技术制作了五个原型，一个比一个好。每个原型都专注于改进产品挑战的多个方面。最终的原型使“智能”免提吉他调谐器更容易组装和拆卸，更容易运输，并且比以前的原型功能更简单。