产品详细介绍12.1"酷睿低功耗带2pci扩展工业平板电脑，该嵌入式工业电脑主频是双核intel 1.2GHZ CPU，并可扩展为intel 双核1.83GHZ CPU的嵌入式工业电脑； 该工业电脑为超薄无风扇工业平板电脑，是一款真彩带触摸屏嵌入式工控机,可扩展2xPCI,前置1 X USB2.0端口,前置状态指示灯,硬盘XYZ三轴全向专业减震设计.（特价销售12.1寸酷睿无风扇超薄工业平板电脑，12寸嵌入式工业电脑型号hif102cr）北京微电达公司专营嵌入式工业电脑，专营工业平板电脑，专营低功耗工业平板，专营带pci扩展工业平板，专营超薄嵌入式平板电脑，专营无风扇工业平板及低功耗工业平板电脑oem定制设计。

太重集团榆次液压工业有限公司是太原重型机械集团有限公司的全资子公司，是具有影响力的高端液压产品自主化研发、制造基地。公司前身为榆次液压件厂，始建于1964年，被誉为中国液压工业“摇篮”。 公司集高端液压产品研发、制造为一体，是国家认定的“高新技术企业”。公司拥有国家企业技术中心，设有博士后科研工作站，在高端液压产品设计、机电液一体化控制等技术领域名列行业前茅。公司参与制定了国家、行业产品标准21项，获发明、实用专利24项，获国家、省部级、行业技术进步奖及优秀新产品奖66项。公司拥有国际采购的、行业独特的铸造、机械加工、热处理生产线和专用设备、检验、试验装置，引进全球性工艺技术，是高端液压产品研发和制造的可靠保障。 公司总部位于山西省转型综改示范区榆次工业园区，拥有铸造（热处理）、液压泵、液压阀、液压系统四个分公司，长治、济南、上海建有研发、制造一体化的子公司，年生产能力达到液压元件300万件、液压系统4万套、各类铸件3.5万吨，产品包括高压柱塞泵、叶片泵、齿轮泵、液压阀、液压马达、油缸、集成液压系统以及各类铸件等产品，广泛应用于工程机械、农业机械、交通运输（机车、轨道交通、船舶）、石油机械、冶金钢铁、煤炭矿山、海洋工程、航空航天、水利电力、机床行业、化工设备等领域。公司曾为三峡工程、南水北调、板坯连铸连轧和宽板热连轧生产线国产化等国家重点项目提供产品。　　 公司持续强化创新驱动，产品、技术不断向高端制造领域拓展。高端高压柱塞泵国产化取得实质性突破；高压阀、多路阀产品，突破了在高压、高温、高频等环境下动作可靠性和密封技术难题，满足了移动机械高端主机需求；机电液一体化液压系统技术持续创新发展，承揽了包括三峡工程在内的所有国家重点水利水电工程的启闭机和升船机液压系统项目；攻克了主锤体油缸和液压控制技术、工艺难关，成功配套太重研发的国内首套全液压海上打桩锤，填补了打桩锤液压控制技术领域空白。 公司建有完备的质量管理体系，拥有信息化、工业化“两化融合管理体系”认证，全面推行精细化管理，不断提升产品品质和经济效益。 公司建成了覆盖全国的营销、服务网络，竭诚为客户提供完美的服务。积极推行国际化战略，在欧洲、美洲、亚洲、非洲等地区设有战略合作伙伴和服务机构。 公司以振兴中国液压工业为己任，大力推进自主创新，助力高端装备制造业的发展。

西斯贝尔创立于2009年，是环境安全与员工职业安全解决方案提供商，致力为危化品安全，工业安全，实验室安全领域提供服务，全球领先的环境安全与员工职业安全解决方案提供商。 长期致力于研发生产安全储存产品（SCS），泄漏预防及控制产品（SPCC），特殊防护用品（SPP），经过多年长期不懈的努力，目前在中国及世界各地分布有完善的SYSBEL授权的分销商系统，产品销售覆盖日韩、东南亚、澳洲、中东、欧洲、南北美洲等100多个国家及地区，产品广泛要应用于生物医药、教育科研、工业制造、环境保护、公共医疗等多行业领域。集团旗下分别有西斯贝尔主营危化品安全，威佳工业主营工业安全，西斯贝瑞主营实验室安全。

产品详细介绍洪森办公设备经营部是通风降温加湿设备是一家从事通风、降温、加湿设备的研发、生产、销售、安装于一体的专业技术企业。我公司首家引进美国高压喷雾加湿技术，开发研制出新一代全自动高压喷雾加湿系统，满足了生产工艺流程对湿度的特殊要求。同时，我公司还引进了意大利湿帘负风机通风降温技术，解决了厂房通风、降温、加湿等问题。近年我公司在原基础上继续引进了英国离子火焰表面处理设备技术，专门处理汽车、塑料等行业的产品表面，提高液体在表面的附着力。 洪森加湿器拥有完善售前、售后服务体系和专业工程施工队伍，技术力量雄厚，施工装备精良，是华南地区最具实力的专业化通风设备生产、工程安装企业之一。 洪森加湿器严于律已，一丝不苟，作为众多知名通风设备企业的合作伙伴，东井经营获得了客户的众口赞誉，不仅因为洪森加湿器拥有从设计、生产、安装、维护于一体的服务体系，更重要的是从各个层面满足广大新老客户的要求，严把质量关，有效控制生产成本，真正做到物美价廉。为客户提供真正的价值，也正因为这种价值的存在，金牛贝获得了市场的认可。 杭州洪森办公设备经营部是以人为本，诚信至上，秉承“求真、务实、创新、质量先行求发展”的经营理念。以系统的专业新知、丰富的实践经验、独创的新思维，真诚的服务理念、精干的合作团队，高效的工作质量与各界朋友精诚合作，共谋发展。 杭州洪森办公设备经营部根据市场和客户的不断需求，不断推出更精确的产品，竭诚为广大用户服务。洪森系列加湿器适用范围 1、用于织布、棉纺、化纤、麻纺等纺织企业，特别是用于大面积整体加湿。作用：增湿、回潮，防静电、避免纱线断头。 2、用于公园，游乐场等人造雾景工程。作用：降尘、增湿、改变小气候。 3、用于钢铁，铝材，玻璃，陶瓷厂等。作用：冷却、降尘。 4、用于化工，造纸，卷烟厂等企业。作用：消毒、除尘、提高空气质量。

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产品详细介绍 【产品简介】　　MV-VEM GigE接口CCD/CMOS工业相机。该系列工业相机采用帧曝光CCD/CMOS作为传感器，并具有彩色，黑白两类产品。图像质量高，颜色还原性好。以GigE 作为输出，信号稳定，可以一台计算机同时连接多台工业相机。　　MV-VEM GigE接口彩色/黑白工业CCD/CMOSCCD相机可通过外部信号触发采集或连续采集。MV-VEM GigE接口彩色/黑白工业CCD/CMOS相机，广泛应用于工业生产线在线检测、智能交通，机器视觉，科研，军事科学，航天航空等众多领域。 MV-VEM GigE接口CCD/CMOS工业相机独具PoE接口，一根网线可以解决供电和传输的问题。连接、布线简单方便。 【产品特点】　　1、MV-VEM GigE接口CCD/CMOS工业相机数字面阵CCD / CMOS逐行扫描　　2、最大分辨率640*480、744*480、1024*768、1280*960、1600*1200、2592*1944像素　　3、高达 120、60、30、20 、14帧/秒　　4、标准镜头接口(CS及C口)支持数字信号外触发接口(可选)　　5、MV-VEM GigE接口CCD/CMOS工业相机可控电子快门，全局曝光，无需附加机械快门　　6、驱动支持：WDM、VFW、DirectX、OpenCV、LabView、Halcon、MIL　　7、MV-VEM GigE接口CCD/CMOS工业相机开发包：VC SDK、ActiveX OCX控件、.NET组件　　8、支持Windows 2000、XP、Vista、Win7下程序开发工具及演示程序和源代码【规格型号和性能列表】

产品详细介绍产品名称:  FS7-4系列工业通用流量开关产品型号:  FS7-4应用广泛,如空调,供暖,流水系统,电力等,性能可靠输出:SPDT,7.4A@120VAC,3.7A@240VAC流体温度范围:0-149°C最大压力：21Kg/cm2最大流速:3m/s适合管径：1-1/4"~36"连接：1-1/4"  NPT/BSPT电防护等级:NEMA 1(IP21)其它型号:FS7-4D,FS7-4S,FS7-4DS,FS7-4J,FS7-4L等

工业机器人智能制造生产线 工业机器人智能制造生产线是以小型的柔性制造系统为载体，主要特点是占地空间小、操作安全、师生容易上手； 工业机器人智能制造生产线 可作为大专院校、中高职学生自动化专业、机电一体化专业、机器人专业、企业工程师进行机器人、数控加工、 材料出入仓库进一体化组建工业4.0智能无人工厂培训，提高阶段综合性学习与训练。 采用了模块化的设计，学生可以发挥自己的创新思维，对原有的生产流程进行创新改造。在掌握基础知识的前提下，进一步提高学生的积极性、动手能力和创新思维。 工业机器人智能制造生产线，是对工业现场大型设备进行提炼和浓缩的一款小型智能制造生产线实训设备，专门为职业院校、教育培训机构等而研制的，它适合机械制造及其自动化、机电一体化、电气工程及自动化、控制工程、测控技术、计算机控制、自动化控制等相关专业的教学和培训。融合了数控机床加工、光、电、气，包含了PLC、机器人、传感器、气动、工业控制网络、电机驱动与控制、计算机等诸多技术领域，对柔性制 造技术的工作过程进行研究，监控系统、主控PLC和下位PLC通过网络通讯技术构成一个完整的多级计算机控制系统，通过训练，使学生了解智能制造生产线的基本组成和基本原理，让学生全面掌握机电一体化技术的应用开发和集成技术，帮助学生从系统整体角度去认识。为信息学院自动化和电气工程自动化本科及其控制科学与工程研究生均提供了实验和科研的平台。 工业机器人智能制造生产线组成简介 1、立体仓库单元    立体仓库单元的主要功能是为系统提供加工工件原材料和储存成品件两大仓储功能，采用三层货架储存单元货物，用相应的物料搬运设备进行货物入库和出库作业的仓库。 2、环型流水线单元    环型流水线单元主要由铝合金型材基体、环行传输线、自动导向机构、变频调速系统、自动定位机构等组成。可完成对工件在不同速度下的输送，不同工位的自动定位，从而大大提高了自动环形传输线的工作效率。3、数控车床加工中心单元    数控车床加工中心单元采用小型化，占地小，用于整个工件的轴类部份的加工，采用自动门、自动装夹、四工位自动刀架、并有工件冷却加工系统，现实机加工件无人化DNC自动加工，配置伺服电机、工业级数控系统，精度高。 4、立式数控铣床加工单元    立式数控铣床加工单元采用小型化，占地小，用于整个工件三轴联动。可用于雕刻、数控钻、数控铣等加工工艺，采用自动门、自动装夹等，现实机加工件无人化DNC自动加工，工业级数控系统，精度高。 5、六自由度机器人单元    六自由度工业机器人、抓取机构、气爪等组成，主要完成对工件的提取及搬运到各数控加工单元、AGV小车搬运单元及工件视觉检测单元等。包含旋转（S轴），下臂（L轴）、上臂（U轴）、手腕旋转（R轴）、手腕摆动（B轴）和手腕回转（T轴）,6个关节合成实现末端的6自由度动作。 6、四轴坐标机器人    四轴坐标机器人主要负责立体仓库的原材料入库与出库、成品零件的入库。够实现自动控制的、可重复编程的、多功能的、多自由度的、运动自由度间成空间直角关系、多用途的操作机。他能够搬运物体、操作工具，以完成各种作业，具有高速性的最大化吞吐量,超长的工作运行时间,节省地面空间。 7、视觉检测单元单元    检测单元的主要功能是对工件的精度、外观形状品质是否合格，通过摄像头获取工件的图像，由图像处理器完成工件合格与否的判断，将不合格工件剔除，将合格的工件传送至下一单元，而将不合格的工件推送至废料槽。 8、RFID系统单元    RFID系统单元是一种非接触式的自动识别系统，它通过射频无线信号自动识别目标对象，用于对工件材料的信息记录，加工路径记录、产品追溯化管理，由RFID标签和RFID读写器组成，标签安装在工件放置的工装板上-记录该工装板上放置零件信息，RFID读写器安装在工装板经过的每一个工位上，当工件到达该工位时系统可通过读写器，识别到该工件的运输及加工途径。每个传输工装板上都安装有RFID标签，在每个加工工位物料都需要进行识读操作，并将信息通过网络传输给服务器，实时的跟踪物料位置信息和仓储位置信息，做到物料、成品、半成品的可追溯性管理。 9、AGV小车搬运单元    AGV小车无人搬运车由机器人输送加工后的零件或从库房特定库架抓取零件，AGV智能小车并依据方位计划运动途径，运行至装卸站,准停，主动将零件放置到装卸站缓冲区，由四轴坐标机器人卸货至立体仓库成品区或原材料区。实现线边设备和自动仓储的自动上下料功能，采用激光通讯传感器通讯，信号传输快捷方便；行走模组采用PLC控制，AGV的PLC通讯，PLC发送任务码给机器人，实现点位控制；主控通讯，AGV整体与主控PLC通讯。 10、PLC工作站单元    采用工业自动化主流PLC，可随意扩展，配备触摸屏、具备物联网接口，铝合金型材构成，连接牢固。 11、总控台     总控平台主要由单相电网电压指示、电源控制部分、控制主机、状态指示灯、10.4英寸工业彩色触摸屏S7-315主机，电脑等组成，主要完成监视各分站的工作状态并协调各站运行，完成工业控制网络的集成。它带有电源总控制系统、视频监控系统，产线处的有数据均可从总控制台收集获取，可通过总控调度分配各个模块的工作职能。电源系统实施强弱电分开管理，待机休息及检修时要求强电关闭，控制、信号灯弱点部分完全独立运行。 12、零部件周转拖盘     用于原材料及成品件的输送周转用，配合RFID系统及智能仓库、环型流水线中应用。实现送料，取料，输送周转功能；实现智能化工作与管理，并对每个环节的时间点、责任人等关键数据进行实时采集，汇集到统一的信息平台，最大限度的提高存储货物的能力。

一种基于虚实力融合的遥操作机器人力觉临场感实现方法可广泛用于各类机器人的力控制，以及各种工程机械装备的力控制。

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。