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一种顶针定位模切纸品输送设备
本发明公开了一种顶针定位模切纸品输送设备。包括:机架,落纸对中机构,压纸机构,前段输送带,后段输送带和顶针定位机构;在机架上依次装有前段输送带和后段输送带,沿输送带前进方向的前段输送带上方,依次安装有落纸对中机构和压纸机构;后段输送带由平行的三条皮带组成,后段输送带上方安装有平行后段输送带短边的两组顶针定位机构;前段输送带和后段输送带均位于同一水平面上。本发明通过落纸对中机构和顶针定位机构实现纸品的定位,避免了电机的反复启停动作,大大提高了电机寿命。
浙江大学 2021-04-11
一种用于芯片倒装的多自由度键合头
本发明公开了一种用于芯片倒装的多自由度键合头,包括安装立板、对准机构和调平机构,其中对准机构包括纵向设置在安装立板上部的 Z 向模组和横向设置在 Z 向模组上的支架,并在 Z 向电机和旋转电机的配合驱动下实现键合头相对于 Z 轴方向的对准运动;调平机构包括固定设置在支架下侧的上平台、带有吸嘴的下平台和设置在上下平台之间的三个支链结构,其中调平中心链的两端分别通过转动副与上下平台相连,分布在中心链两侧的两个调平侧链各自配备有作为调节动力输入的移动副,且其上下端分布通过多个转动副与上下平台相连。通过本发
华中科技大学 2021-04-14
一种适应多规格芯片的表面贴装机拾取装置
本实用新型公开了一种适应多规格芯片的表面贴装机拾取装置,包括 Z 向进给模块、传动模块、气路模块、花键轴模块和吸嘴模块,其中 Z 向进给模块用于带动背板上下运动;气路模块中的真空发生器用于产生真空,并通过气管、快接接头和花键轴联接,在花键轴内部产生真空环境;传动模块用于保证吸取的芯片在贴装时姿态的精准度;花键轴模块用于传递旋转运动和提供缓冲作用;吸嘴模块则通过吸嘴头与吸嘴杆内嵌的密封垫产生不同的配合,控制不同组合的通气孔的开闭,进而使吸嘴头产生不同尺寸的真空域。通过本实用新型,应能够仅采用一种吸嘴即
华中科技大学 2021-04-14
一种适应多规格芯片的表面贴装机拾取装置
本发明公开了一种适应多规格芯片的表面贴装机拾取装置,包 括 Z 向进给模块、传动模块、气路模块、花键轴模块和吸嘴模块,其 中 Z 向进给模块用于带动背板上下运动;气路模块中的真空发生器用 于产生真空,并通过气管、快接接头和花键轴联接,在花键轴内部产 生真空环境;传动模块用于保证吸取的芯片在贴装时姿态的精准度; 花键轴模块用于传递旋转运动和提供缓冲作用;吸嘴模块则通过吸嘴 头与吸嘴杆内嵌的密封垫产生不同的配合,控制不同组合的通气孔的 开闭,进而使吸嘴头产生不同尺寸的真空域。通过本发明,应能够仅 采用一
华中科技大学 2021-04-14
一种用于多自由度倒装键合过程的芯片控制方法
本发明公开了一种用于多自由度倒装键合过程的芯片控制方法,其主要控制过程包括:获取芯片的贴装位置信息;键合头拾取芯片,获取芯片 Z 旋转轴和 X/Y 直线轴的角度及位置粗调偏差值,然后在执行粗调的同时,实现 X/Y 直线轴的闭环跟随控制;获取芯片 X/Y 旋转轴的当前实际角度值,并在逐次选择 X/Y 旋转轴执行角度闭环控制的同时,实现另外两直线轴的位置闭环跟随控制;获取芯片 Z 旋转轴和X/Y 直线轴的角度及位置精调偏差值,然后在执行精调的同时,实现X/Y 直线轴的闭环跟随控制。通过本发明,可使得芯片
华中科技大学 2021-04-14
具有翻转芯片功能的芯片吸取装置
本实用新型提供了一种具有翻转芯片功能的芯片吸取装置,包括 Z 向高度调节与支撑机构、翻转驱动机构、芯片吸取机构,Z 向高度调节与支撑机构将芯片吸取机构移动到适宜高度,翻转驱动机构驱动芯片吸取机构旋转,芯片吸取机构包括直线导向运动部件和芯片吸取元件,直线导向运动部件内设有直线轴承和弹簧,直线导向轴从上往下穿过直线轴承和弹簧,其端部连接芯片吸取元件,由于弹簧的缓冲作用,芯片吸取元件将芯片吸住后跟随芯片上升一定的高度,再在翻转驱动机构的作用下旋转到达芯片供给位置。本实用新型一方面避免了非接触式吸取的不可靠
华中科技大学 2021-01-12
光收发芯片
光收发芯片是光收发模块中的集成电路,并不包括激光芯片,是指光纤宽带网络物理层的主要基础芯片,包括跨阻放大器、限幅放大器、激光驱动器三种。它们被用于光纤传输的前端,来实现高速传输信号的光电、电光转换,这些功能被集成在光纤收发模块中。
东南大学 2021-04-11
芯片研发技术
围绕自主通用处理器,研发操作系统及其之上的核心 API 软件,支撑国家信息化建设,并致力于构建区别于 Wintel 和 AA 之外的世界第三套信息化生态体系 。
中国科学技术大学 2021-04-14
SFP+芯片
产品详细介绍   概述:   1.0625Gbps至4.25Gbps单芯片集成的低功耗SFP+多速率限幅   放大器和VCSEL驱动器高速光收发芯片(EP110)   EP110为高度集成的限幅放大器和VCSEL驱动器,设计用于数据传输速率高达8.5Gbps的1x/2x/4x/8x光纤通道传输系统以及10.3125Gbps数据传输速率的10GBASE-SR传输系统。器件采用+3.3V单电源供电,这款低功耗、集成限幅放大器、VCSEL驱动器和微控制器三合一的高集成单芯片。平均光功率由平均功率控制环路(APC)控制,该控制环路通过连接至VCSEL驱动器的3线数字接口控制、所有差分I/O为50欧姆传输线PCB设计提供最佳的背板短接。EP110集成一个微处理器,可以实现SFF8472协议的数字监控接口要求,可通过固件实现高级Rx设置(模式选择、LOS门限、LOS极性、CML输出电平、信号通道极性)和Tx设置(调制电流、偏置电流、极性、眼图交叉点调制),无需外部微处理器和外部元件。   EP110采用无铅、5mm*5mm、40引脚QFN封装。   1.0625Gbps至10.32Gbps单芯片集成的低功耗SFP+多速率限幅   放大器和VCSEL驱动器高速光收发芯片(EP112)   EP112为高度集成的限幅放大器和VCSEL驱动器,设计用于数据传输速率高达8.5Gbps的1x/2x/4x/8x光纤通道传输系统以及10.3125Gbps数据传输速率的10GBASE-SR传输系统。器件采用+3.3V单电源供电,这款低功耗、集成限幅放大器、VCSEL驱动器和微控制器三合一的高集成单芯片。平均光功率由平均功率控制环路(APC)控制,该控制环路通过连接至VCSEL驱动器的3线数字接口控制、所有差分I/O为50欧姆传输线PCB设计提供最佳的背板短接。EP112集成一个微处理器,可以实现SFF8472协议的数字监控接口要求,可通过固件实现高级Rx设置(模式选择、LOS门限、LOS极性、CML输出电平、信号通道极性)和Tx设置(调制电流、偏置电流、极性、眼图交叉点调制),无需外部微处理器和外部元件。   EP112采用无铅、5mm*5mm、40引脚QFN封装。   1.0625Gbps至14Gbps单芯片集成的低功耗SFP+多速率限幅   放大器和VCSEL驱动器高速光收发芯片(EP116)   EP116是一款低功耗、集成限幅放大器、VCSEL驱动器和微控制器三合一的16G SFP+高集成高速光收发芯片,工作在高达14Gbps的数据速率、非常适合以太网和光纤通道应用。在EP116的发射和接收路径上集成了CDR功能,解决了大多数高速系统存在的信号失真问题。平均光功率由平均功率控制环路(APC)控制,该控制环路通过连接至VCSEL驱动器的3线数字接口控制、所有差分I/O为50欧姆传输线PCB设计提供最佳的背板短接。EP116集成一个微处理器,可以实现SFF8472协议的数字监控接口要求,可通过固件实现高级Rx设置(模式选择、LOS门限、LOS极性、CML输出电平、信号通道极性、去加重)和Tx设置(调制电流、偏置电流、极性、可编程去加重、眼图交叉点调制),无需外部微处理器和外部元件。   EP116采用无铅、6mm*6mm、48引脚QFN封装。   特点:   3.3供电时,功耗仅为500mW   工作速率高达10.32Gbps   10.32Gbps下,具有5mVp-p接收灵敏度   Rx和Tx极性选择   可调节触发LOS报警电平   LOS极性选择   能够向100欧姆差分负载提供高达12mA的调制电流   偏置电流高达19mA   Rx输出可选择去加重   支持SPI EEPROM和IIC EEPROM   可调节调制输出的眼图交叉点   工作温度: -40度 到 90度
武汉芯光云信息技术有限责任公司 2021-08-23
AI多模态情绪分析系统
AI多模态情绪分析系统,是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题,而是像一位敏锐的观察者,通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言,甚至生理信号,来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集:系统通过摄像头、麦克风等设备,同步采集个体的面部视频、语音音频,甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取:针对每种数据,用不同的AI模型提取情感特征。 视觉:分析面部肌肉运动(如嘴角上扬、眉毛紧蹙)、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情(持续仅1/25至1/5秒),或通过分析面部血流图谱(rPPG)来感知生理唤醒水平。 听觉:提取语调、语速、音高、能量(MFCC梅尔频率倒谱系数)等声学特征,判断声音中的情绪色彩。 文本/语义:如果涉及对话,系统还会分析说话内容的语义,理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码:这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法(如Transformer、自监督多任务学习框架等),将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如,一句愤怒的"我没事",配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角,才会被准确识别为"掩饰性的愤怒",而非字面意思的"没事"。  
湖南可心教育科技有限公司 2026-03-20
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