产品详细介绍成都永胜是一家集研发、生产、销售药房设备、病房护理设备的实体企业。公司生产基地位于犀浦车管所。公司配备有完善、先进的加工设备，完善的检测方法。健全的标准化管理制度。通过了国家的IS09001质量管理体系认证、IS013485医疗器械质量管理体系认证。本公司专业生产、销售药房设备的新型民营企业。主要销售西药玻璃柜、西药架；实木中药柜、碳钢中药柜、不锈钢中药柜、保健品展示柜；主要销售旋转药柜、双向库房药架、单向库房药架、旋转药盘；主要销售碳钢捡药台、不锈钢调剂台、实验室调剂台、高调剂台；主要销售单摇医用床、平板护理床、诊查床、ABS床头柜、碳钢床头柜；主要销售等候椅、输液椅；联系人：周经理电  话：15928869690公司QQ：810229912网  址：www.028ys.cn

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    

本实用新型公开了一种变电站绝缘子带电水冲洗机械臂，包括基座、刚性主臂、绝缘臂、高压水喷 头，所述刚性主臂下端与基座通过第一销轴铰接，所述基座上设有与第一销轴相连的第一驱动装置，刚 性主臂顶部与绝缘臂底部通过第二销轴铰接相连，刚性主臂上设有与第二销轴相连的第二驱动装置，所 述高压水喷头与绝缘臂顶部通过第三销轴铰接，所述绝缘臂上设有主动皮带轮和驱动主动皮带轮的第三 驱动装置，第三销轴上设有固定相连的从

    myCobot人工智能套装是集视觉、定位抓取、自动分拣模块为一体的入门级人工智能套装。基于Linux系统，在ROS搭建1：1仿真模型，可通过开发软件实现机械臂的控制，简单易学，能够快速入门学习人工智能基础知识，启发创新思维，领悟开源创意文化。本套装扩展性好，开放性高，可以被用于多种用途。可易用专科院校的实训平台、机器人学科搭建、机器人实验室或个人学习与使用。 产品特性 大视觉识别算法 四种颜色木块、不同形状卡片任意选择，4种ID二维码识别学习二维和三维世界之间的投影关系，图像特征点带你学习图像分割、保存图片特征，深度学习yolov5算法，让你了解神经网络。 6种适配机械臂 支持 myCobot、mechArm、myPalletizer 的M5Stack和树莓派版本。 aruco码的检测、跟踪：摄像头精确定位与标定，并进行自动抓取。 颜色及图像识别：应用深度学习算法，用户可以利用机械臂完成定位抓取和自动分拣。   联系我们：深圳市大象机器人科技有限公司 官网：https://www.elephantrobotics.com淘宝官方旗舰店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV电话：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403 D504 D505

本发明公开了一种非对称ＰＷＭ控制的ＩＳＯＰ全桥直流变换器及其控制方法。变换器每个模块输入侧包括输入电容、逆变桥和变压器原边；输出侧包括变压器副边、全桥整流电路和ＬＣ滤波电路。输入直流电源正极串联一个输入电感后连到第一个模块输入侧逆变桥的第一桥臂中间点，负极连到最后一个模块输入电容负端。相邻两个模块的连接方式为，前一模块输入电容负端连到后一模块的逆变桥

本发明公开了一种基于聚磁桥路的钢管壁厚电磁超声测量装置，包括穿过式磁化线圈、导磁元件、聚磁元件以及电磁超声检测线圈，其中磁化线圈用于将待检测钢管同心设置其中，由此在通电后产生沿其轴向分布的磁场；导磁元件呈板状结构对称设置在磁化线圈的外侧，用于使所产生的磁场沿着钢管法线方向分布；聚磁元件分别设置在各个所述导磁元件上，其下端贴近待检测钢管的外表面并保持间隙；电磁超声检测线圈安装在所述间隙中，用于在通以高频电流时执行对钢管壁厚的测量。本发明还公开了其他的构造形式。通过本发明，能够在待检测钢管的局部位置形成

本发明公开了一种混凝土连续箱梁桥的横向拼接结构及其施工方法，包括位于相邻箱梁桥翼缘板拼接缝处的波纹钢板，该波纹钢板的波纹方向与拼接缝长度方向相一致；所述波纹钢板通过横向连接钢筋与两侧的箱梁桥固定连接，且该横向连接钢筋的一端固定于相邻的箱梁桥翼缘板内，另一端与波纹钢板相固定连接，并与波形钢板两侧的纵向分布钢筋焊接形成钢筋骨架； 在所述波形钢板波间范围内，填充弹性极好的沥青砂，拼接缝其它区域填充弹性混凝土，形成与两侧翼缘板齐平的后浇带。本发明为设置在新旧混凝土箱梁桥翼缘板之间的横向拼接结构，不但吸收新旧箱梁桥主体结构之间的纵向变形差，同时还能够承受新旧箱梁桥之间的横向内力及相关变形差。