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钢制壁面爬壁作业机器人
钢制壁面压力容器、各种钢制结构、船舶表面长期在高温、高压、腐蚀等环境下工作，存在材料的断裂和失效等问题。为保证设备的安全运行，需要对设备进行定期安全检测，钢制容器及船舶表面制造过程经常需要表面除锈、打磨和喷漆作业。现行的定期检测和表面制作多由人工借助各种工具及手段完成，效率低，工作强度大。根据爬壁机器人的工作环境，设计了一种基于永磁轮行走吸附技术的新型爬壁机器人，解决了钢制壁面容器爬壁机器人的灵活性不足以及吸附力不足的问题。机器人底盘采用柔性自适应机构，使机器人自主适应不同直径的钢制壁面，提高了机器人的壁面适应能力以及吸附可靠性。机器人前端机械手的设计采用平行四杆机构扩大了作业空间，夹持端安装多种夹持工具完成对钢制壁面的检测和除锈等工作。对爬壁机器人样机进行了综合性能试验包括机器人的现场试验以及机械手的负载试验，验证了爬壁机器人性能的可靠性。
产品特点与技术参数
①采用轮式永磁吸附方式，具有吸附可靠、灵活等优点；
②柔性自适应机构的底盘设计，实现了对不同直径钢制壁面的自主适应；
③能够实现对钢制容器壁面的除锈和检测等作业的远程自主控制，实现检测结果的远程处理；
④多功能机械手具有作业空间大，运动灵活等优点同时可夹持各种工具完成对壁面的维护等工作。
产品应用范围
爬壁机器人是移动机器人领域的一个重要分支，它把地面移动机器人技术与吸附技术有机结合起来，可在垂直及各种曲率不同钢制壁面上附着爬行，并能携带各种工具完成一定的作业任务，大大扩展了机器人的应用范围。目前，该爬壁机器人主要应用于核工业、石化工业、造船业、消防部门及侦查活动等，如对高楼外壁面进行清洗，对石化企业中的储料罐外壁进行检测、清理和维护，对大面积钢板进行除锈、打磨和喷漆，以及在高楼事故中进行抢险救灾等。
青岛共享智能制造有限公司
2021-09-13
MXY9003 机器视觉综合实训平台
一、产品介绍
机器视觉技术综合了光学、电子、机械、计算机软硬件等方面技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。机器视觉方法检测具有非接触、速度快、精度高等优点，特别适用于在线的工业品检测。线阵CCD、面阵CCD和CMOS都在本实验仪中都得到利用，可以充分挖掘学生的潜能，拓宽学生的知识面。可开设光电、测控、机械、自动化专业的本科实验教学课程，也可做为相关高职专业学生的实训课程。
二、实验内容
1、根据不同待测物的特征，分析适用的照明方式：
2、利用线阵CCD相机对物体的尺寸测量实验；
3、利用线阵CCD相机对物体的角度测量实验；
4、利用线阵CCD相机对物体扫描实验；
5、面阵CCD和CMOS相机用于边缘与轮廓检测实验；
6、面阵CCD和CMOS相机颜色识别与变换实验；
7、面阵CCD和CMOS相机对物体尺寸测量实验；
8、面阵CCD和CMOS相机对投影与差影图像分析实验；
三、配套文件资料
1、实验指导书1本；
2、实验软件1套；
客户自行配置电脑
天津梦祥原科技有限公司
2021-12-17
通过学习提高批量生产中数控机床进给运动精度的装置
本实用新型提供一种用于提高现有数控系统运动精度的装置。该装置安装在原数控系统和驱动器之间， 无需对原数控系统和驱动器做任何调整和改变，方便实用。在进行一种零件的重复加工时，通过大容量存 储器记忆数控系统的控制和误差信号，并依据一定的学习算法，得到下一个零件加工所需新的控制信号并 进行运动控制，新的控制信号将减小上一个零件加工时的运动误差。经过多次记忆——学习的过程，可使 运动误差减小，从而提高数控机床的轮廓运动精度。控制装置包括微处理器、大容量存储器以及数控系统 进给运动控制指令信号、学习后的控制输出信号、位置检测信号接口等。
南京工程学院
2021-04-11
基于深度学习和压缩感知理论的新体制水下光学成像
一、项目简介 关注、认识和经略海洋是当今世界的共识，作为认识海洋、开发和利用海洋和保护海洋的重要手段和工具，水下机器人一直是世界各主要国家科技发展的重点领域，而水下成像系统则是让机器人看的更远、更清楚，从而更为有效的感知水下世界的关键。 然而，由于水下的光学成像环境复杂而恶劣，水体对光能量的高吸收特性和水中微粒对成像光束的散射，使得水下光学成像技术的成像距离较短。采用主动照明技术等方法可以增加成像距离但同时成像质量下降。现有的各种水下成像技术难以同时兼顾成像距离和成像质量。同时同一种水下成像技术在不同的水体条件下成像距离相差很大，这又造成了针对不同水体条件成像系统调整复杂度的提高和时效性的降低。 项目利用深度学习和压缩感知等新的理论突破，结合水下距离选通技术和水下主动照明技术等构建新体制远距离水下光学成像系统，期望能够有效解决成像距离和成像质量难以兼顾的水下成像难题，使其成为继声呐成像和普通光学成像之外的第三类水下成像技术，为水下机器人、科考、资源考察、军事等领域提供一种有效的成像技术手段。 二、前期研究基础 课题组是国内最早一批从事压缩感知成像研究的课题组，在压缩感知成像领域已有多年积淀，已完成国家自然科学基金3项，在研1项。发表学术论文近10篇。课题组近年来在将深度学习与压缩感知相结合方面率先开展相关研究工作，并在医学成像领域取得了显著的成绩。 三、应用技术成果 合作企业已有水下机器人样机 四、合作企业 福建海图智能科技有限公司是福建省专业从事小型水下机器人、小型ROV\AUV\ARV、声呐产品、水下光学影像产品开发设计的高科技公司，是长期专注海洋探测及水下影视领域技术前沿的技术公司。公司位于厦门和福州两地，有西北工业大学、华南理工大学、厦门大学、重庆大学、福州大学、福建师范大学等相关院系博士、教授近40人组成的科研团队。公司产品在欧洲、美洲及中国大陆均有销售。
厦门大学
2021-04-11
一种混合动力公交车在线自学习能量管理方法
本发明公开了一种混合动力公交车在线自学习能量管理方法，该方法首先根据出厂时设置的初始能量管理策略控制发动机和电动机的转矩分配，随着公交车在固定路线上的运行，获得初始策略对应的动作值函数后，可以从该动作值函数出发，通过公交车在道路上的往复运行，在线、自主地学习适合于公交车运行路况的能量管理策略；本发明充分利用混合动力公交车在同一路线上往复运行的特点，采用自学习的方法来获得适用于公交车运行路况的能量管理策略，具有能源分配合理、燃油经济性高、尾气排放少、鲁棒性好、节能环保的特点。
浙江大学
2021-04-11
基于鸽群智能反向学习的无人机集群多目标控制优化方法
本发明公开一种基于鸽群智能反向学习的无人机集群多目标控制优化方法，其实现步骤为：步骤一：搭建无人机动力学模型；步骤二：搭建具有感知能力无人机传感器模型；步骤三：搭建无人机目标搜索图模型；步骤四：建立无人机目标搜索代价函数模型；步骤五：设计多目标鸽群优化算法；步骤六：设计基于鸽群智能反向学习的多目标鸽群优化算法；步骤七：输出无人机目标搜索仿真轨迹图。
北京航空航天大学
2021-04-10
一种基于A星搜索和深度学习的个性化路线推荐方法
本发明公开了一种基于A星搜索和深度学习的个性化路线推荐方法，步骤一：历史轨迹数据集D，起点ls，终点ld，出发时间b和用户u作为输入，然后基于输入循环神经网络；步骤二：建模从出发点到当前n节点的费用函数ɡ(n)与当前n节点到终点的费用函数h(n)；步骤三：寻找最优路径的过程中，每次扩展一个节点，使用f(n)来评价这个节点的得分，推荐个性化的最优路径轨迹p*。
北京航空航天大学
2021-04-10
基于非监督特征学习的高分辨率遥感影像场景分类方法
一种基于非监督特征学习的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括对输入的原始高分辨率遥感图像 进行划分得到场景，从每个场景中随机地提取若干个训练图像块，将训练图像块聚集起来做预处理操作; 计算所有训练图像块的低维流形表示，聚类得到一组聚类中心;对每一幅场景密集采样得到局部图像块， 对每个局部图像块做预处理操作后映射到相同的低维流形空间中，然后进行编码获得场景的所有局部特 征;将所有场景的局部特征集合起来进行特征量化，统计每一幅场景的局部特征直方图，得到场景的全 局特征表达;随机挑选若干幅场景作为训练样本，由分类器得到每一幅场景的预测类别标号，完成原始 高分辨率遥感场景的标注任务。
武汉大学
2021-04-13
基于配准和深度学习的接触网鸟巢检测与识别系统
已有样品/n1）主要技术特点： 该成果的特点是针对高速铁路巡检车捕获的接触网服役状态的高清 图像,利用关键部位检测与配准方法,自动检测和定位接触网关键部位, 然后,利用深度特征学习方法,自动检测和识别接触网关键部位鸟巢危 害。与现有的接触网鸟巢人工巡视相比，具有检测和识别速度快、精度 高等优点。 2）主要技术指标： (1)接触网鸟巢检测精度率：漏检率为 0,虚警率<5% (2)接触网鸟巢检测的速度：>10fps 3）应用范围： 可用于高速铁路巡检车接触网鸟巢危害的检测与定位，提高处理的
华中科技大学
2021-01-12
一种处理完全未知状态的电路系统迭代学习控制方法
本发明公开了一种处理完全未知状态的电路系统迭代学习控制方法。该方法构造一种自适应增益状态观测器来估计电路系统的电流。将电路系统的矩阵参数不确定性转换为标量形式进行分析。构造一种基于迭代衰减因子的迭代学习控制器来控制电流完全未知的电路系统。与传统的需要精确数学模型的控制方法相比，本发明所提的控制算法更为新颖且应用条件简单。该方法用于重复任务操作时，有效地提高了控制精度，具有良好的工程应用价值。
南京工业大学
2021-01-12