上海御虹，YHC-9060，激光器类型：CO2玻璃激光器, 激光管功率80W，能量调节：0—100％，雕刻速度：0—100000mm/min，切割速度：0—100000mm/min，有效幅面：0.9m×0.6m，定位精度：0.01，0.005，最小成型文字：汉字2mm、1mm，英文2mm、1mm,有安全保护装置。加工过程可视性好。

五种不同阶段模型，包括草模、结构、功能、概念模型、成品模型等，可以进行相应的试验。

进入智能时代，摄像机将从“看得见”迈入到“看得深”、“看得懂”、“能预见”的多维智能感知视界。相比较传统摄像机因软硬件绑定而产生的应用局限性，华为推出软件定义摄像机理念，明确三大核心标准暨拥有专业AI芯片、开放的摄像机OS、开放的算法和应用生态，华为采用智能算法与硬件底座分离的设计理念，在硬件底座算力充足的情况，通过对摄像机前端算法的不断在线迭代与自主学习实现一次硬件投资、全生命周期内算法可持续成长。软件架构开放，汇聚生态伙伴优秀算法，实现普惠AI；开放的硬件架构，可以接入各类感知终端；为客户持续创造社会价值与商业价值。 MVB（MachineVisionBenchmark）是机器视觉图像质量评价体系，从场景适应度与识别准确度两个方面对“给机器看”的图像质量进行评价，划分6个质量指标进行分析，包括清晰度、噪声、对比度、亮度、色彩还原、色彩饱和度，给出各单项的质量评价及与整体质量的相关度，用于指导图像调优。 SuperColor低照全彩成像技术是好望三大根技术之一，作为图像根技术，打造全天候极致图像体验。SuperColor作为好望的图像根技术，依托“墨子”系列镜头、“烛龙”系列Sensor、ISP算力换图像等黑科技，打造全天候极致图像体验，让人看更舒适、让机器看的更准。目前好望软件定义摄像机已有多款应用了SuperColor技术。 面对多变的需求，海量的信息和数据，AI算力成为智能视觉产品的一大重要基础，华为软件定义摄像机（Software-DefinedCamera，简称SDC）以超强算力AI芯片加持打造X、M、C、D四大系列，通过不同算力，加载不同算法，以服务于多样的智能化需求。 •X系列：超强算力AI芯片加持，以全算法合集，多算法加载，打造智能新高度 •M系列：适配单一场景智能化专业需求，打造专业级AI产品，同时支持软件定义架构，实现算法可按需定义 •C系列：轻算力，轻智能，解决不同场景下的基础智能需求 •D系列：主打分销市场，打造面向千行百业的普惠AI的系列化产品 全息感知 开放架构，多维感知，在不同场景下，助力客户快速择优上线智能新应用，智能图像识别技术，自动识别逆光、低照度、雨雾、人物、车辆等不同场景，自主调整摄像机参数，帮助客户获得最佳的图像质量，确保关键信息不丢失。同时通过“生态仓”设计，实现与物联传感器的生态互联，构建全息感知的入口。 全时智能 全时可用，持续成长，依托于专业AI芯的超强算力，用算力换图像，实现全天候的极致高清体验和智能感知，同时，专业AI芯使能自主学习能力，让SDC在交通、平安城市、园区等各类应用场景中持续优化，越用越聪明。 全景协同 按需定义，协同共享，华为充分考虑不同客户、不同场景下的摄像机智能化需求，SDC支持算法应用商城，算法可在线加载更新，具备算法持续演进能力。产品算力充足，实现1个智能摄像机带动周边N个普通摄像机智能升级，实现多目摄像机的多镜头的智能协同，有效提升企业效率。

1）在硬件层对计算机进行管理，需要进行身份认证后方可对电脑进行操作；2）可结合课表和预约信息，对电脑进行精准控制；3）在使用过程中，如果一定时间段内对电脑无操作，系统将自动锁屏，锁屏后需要再次身份认证方可继续使用；如果锁屏后一定时间段内未解锁，系统将自动关闭电脑；4）老师可实时查看学生电脑操作画面，监督学生电脑使用，有效进行课堂管理；5）使用情况实时记录，包括每台电脑什么时候使用过，谁使用过，使用时长等信息，为事件索源提供依据；6）能对学生上机情况进行统计，每个学生在哪些电脑使用过，总上机使用时长多少，被锁屏多少次，强制关机多少次为学生的平时成绩的做参考依据。

微型液压注塑机

NELD-CSTM混凝土冲刷试验机是根据《水工混凝土试验规程SL/T352-2020》和《DL/T5150-2017水工混凝土试验规程》所规定的技术要求而设计的，利用高速离心力旋转叶轮转动水流冲击混凝土内环表面，以测定混凝土表面抗水流冲击磨损能力。客户可任意调整冲刷流速(10m/s∽40m/s)及冲刷时间。由于成型试件较重，产品采用液压升降试件箱的方式进行装卸，大大减轻人工吊车协助，试验箱内采用制冷循环系统实现试件箱体温度的控制(目标温度可设定)，该设备是测定各类混凝土内表面高速抗水流砂冲击磨损能力的专用仪器。全自动升降试验箱体设计国内首创。

产品详细介绍人造板试验机|人造板万能试验机|人造板抗折试验机|人造板耐磨试验机|人造板力学试验机 一、人造板试验机主要用途：      用于各种人造板生产企业及质检部门，能够完成胶合板、刨花板、中密度纤维板等板材的多种力学性能试验。 二、人造板试验机产品技术参数 ㈠MWD系列人造板试验机 主要技术参数 MWD-10 MWD-20 MWD-50 最大试验力 10KN 20KN 50KN 测量范围 最大试验力的2%-100% 试验力准确度 优于示值的±1%（±0.5%为特殊选择） 试验速度 0.01-500mm/min范围内无极调速 拉伸空间 600mm(最大可至1200mm) 外形尺寸 660×420×1700mm 660×420×1700mm 720×490×1850mm ㈡MWD系列电子式人造板试验机 主要技术参数 MWD-10A MWD-50A 最大试验力 10KN 50KN 测量范围 最大试验力的2%-100%(可选择0.4%-100%） 试验力准确度 优于示值的±1%（±0.5%为特殊选择） 试验速度 0.01-500mm/min范围内无极调速 拉伸空间 600mm(最大可至1200mm) 外形尺寸 660×420×1700mm 720×490×1850mm 重量 500Kg 650Kg ㈢MWD-10B人造板试验机 型 号：MWD-10B型电子式人造板万能试验机 最大试验力：10kN 试验机等级：1级 测量范围：0.4-10kN 试验力精度：±1% 位移精度：千分表 试验速度：手动加载 有效试验宽度：400mm ㈣MGL-5人造板滚动磨损试验机 最大试验力: 5N±0.2N 试件旋转速度：60±2r/min 吸尘嘴距表面：1-2mm 试验件厚度可1-30mm整数级调整。 三、主要功能及特点： 1）采用新版本全中文菜单控制，专用数据处理软件，人机对话直观、方便； 2)实时显示材料弹性模量特性曲线及参数； 3)自动求取最大试验力，静曲强度，弹性模量，表面结合强度，内结合强度，表面胶合强度，抗拉强度等力学性能测试结果。 4)可设立位移的极限位置，运行至极限时，保护停机； 5)具有自动清零，自动返车功能； 6)测试速度0．01～500mm／min范围内无级调速： 7)可标定多个传感器，以满足不同载荷材料试验，实现一机多用。 详细介绍： 主机： 1.1该机采用门式双空间结构；上拉、下压。 1.2调速系统采用伺服电机和减速机，性能稳定可靠，具有过流、过压、 过载等保护装置。 1.3传动部分采用圆弧同步齿形带，精密丝杠副传动，传动平稳，噪音低，传动效率高。 1.4万向节采用十字插销结构，而且具有摆角限制功能，一方面便于试样夹持，保证试验同心度，另一方面很好的消除了不规则试样对传感器的影响。 2、控制系统、操作软件及数据处理系统 2.1济南思达计算机控制系统，具有集成度高、性能稳定、调整方便等优点。可以对实验数据进行实时采集，对实验特性曲线实现实时动态显示，试验数据文件能以Access常用数据库或SQLserve大型数据库的方式保存，方便实现客户的资源共享及网络管理，以及用户的再分析。对于用户自定义的各种word2000报表，该软件可轻松实现访问，解决了不同用户或同一用户在不同时期对试验报表有不同需要的难题。该软件可处理试验力、位移、 时间、变形的原始数据及由此派生的曲线。 2.2保护功能:该机具有软件和机械两种限位保护方式,超过最大负荷自动停机的比例可动态设定;具有过流、过压、过载等多种保护功能。 2.3对于负荷、变形通道可实现自动标示，直观方便。还可实现分段标定，这样充分解决了各个传感器线性度不好的问题。 2.4批量试验可实现曲线的分层次显示，曲线自动跟随。 2.5该软件可实现用户自定义的速度设定，速度的计算机调整。还可实现高精度的速度标定，随时调整速度档位和编码。 2.6监测试验过程：对试验过程中的试验力、变形、位移、曲线等多种参数可实现实时显示。 2.7软件权限分级管理功能：为了提高软件及数据的安全性，该软件可以通过设置不同的密码保护来实现分权限管理功能。 2.8结果再现功能：试验操作完成并存盘后，可根据用户需要在以后任意时间打开并对试验数据进行再分析。 2.9可根据用户需要选择负荷～变形、负荷～时间、负荷～位移、位移～时间、变形～时间等曲线来进行试验及数据显示、存储、分析及打印。 2.10曲线逐点遍历功能：可通过鼠标在曲线上点击力与变形值，以求得每一点的各种参量。 2.11结果对比功能：可以同时观察多个试验曲线，并可通过多个曲线的叠加、局部放大来实现待分析样品特性的比对。 2.12力接口：力通道接口及试验软件可根据用户需要配备各种传感器，并能进行标定、修改参数及正常试验。 2.13数据采样频率：可根据用户试验要求选择高速采样频率。 四、系统基本配置 1、试验机主机                                     1套 1.1伺服电机                                       1套 1.2调速器                                         1套 1.3负荷传感器                                     1只 1.4精密滚珠丝杠副                                 2套 1.5减速系统                                       1套 2、思达全数字控制系统                             1套 3、光电编码器                                      1只 4、联想品牌计算机                                  1台 5、HP品牌喷墨打印机                               1台 6、基于Windows操作系统的计算机控制软件            1套 7、随机工具（提供安装、维修、操作所需的专用工具及清单） 1套 8、表面结合试验附具                                 1套 9、内结合强度试验附具                               1套 10、表面胶合强度及胶合强度试验附具                  1套 11、握螺钉力试验附具                                1套 12、静曲强度(Ø30)和弹性模量试验附具                 1套 11、技术资料： 包括：使用说明书 软件使用手册 合格证、装箱单 五、售后服务 1.供方为需方免费安装、调试、并为其培训操作人员. 2.设备质量保证期壹年，壹年内出现质量问题供方免费维修. 产品名称：人造板试验机 型号：MWD/MGL   数量：10000 品牌：思达 包装：木箱 价格：（电议）

本发明公开了一种环形索承网格结构的无支架施工方法，即上部网格分单元吊装至先施工的索网上拼装。环形索承网格结构主要包括柱子、外环梁、上部网格、径向索、环向索和支撑杆。先采用斜向牵引的方法提升结构的径向索和环向索至高空，然后在结构索网下方安装工装配重索和反力架装置并张拉工装配重索，形成支撑索网；再分单元吊装上部网格至支撑索网上，同时通过反力架装置调节工装配重索使控制节点处于设计标高；最后卸除工装配重索和反力架装置，结构成型。该施工方法省去了支架的施工费用，可双向、实时、精确调整施工过程中控制节点的标高，无需主动张拉拉索，有利于看台保护，实现索承网格结构的绿色装配化施工。

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。