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伺服控制系统集成版-金属版人型套装
产品详细介绍 整体功能特点 结构化安装:安装更加高效、简便,连接处采用防松螺母。 布线美观:布线更加整齐、方便,整体美观度大大提升。 固件升级:主控器支持固件升级、伺服马达支持内部固件升级。   基本参数 自由度数量:16 尺寸:489x356x 66mm(横高x身高x 体宽) 材质(结构件):铝合金 直流供电:7.4V高倍率锂电池组(推荐7 V-9V DC) 控制方式:用户自主编程控制(可无线遥控、多机同步启动等) 调试与下载端口:Mini USB 保护设计: 短路保护、电量检测与报警 内部传感器: 声音传感器、2.4G高速通讯模块、3D加速度传感器   伺服马达 控制范围:0-359度控制(带数字反馈) 输入电压:4-9V DC 电流:0-2.2 A 力矩:12Kgf·cm 减速比:1:307 齿轮:高强度金属齿、传动效率高 外壳:高硬度环保材料 寿命:>10万Cycle(5kgf·cm下测得) 信号模式:串行命令模式和传统PWM模式 保护功能:过流、短路保护、过压保护、过热保护 特色功能:伺服马达支持内部固件升级 应用方式:舵机控制方式、减速电机控制方式、编码电机控制方式 接线方式:两边侧面各有一个输入/输出口,用于连接上一级与下一级伺服马达(串行连接方式)   3D人型伺服软件 基于微软.net平台+NXA3.1(微软3D开发平台)开发; 图形化编程与代码编程方式相结合,满足不同层次使用者的需求; 支持在线调试与仿真、支持三维与实体同步仿真、支持与传感器结合编程,扩展功能强大; 带偏差修正功能与常用动作库、程序一致性好、调试方便快捷。 通过调整机器人的动作,可以同时在虚拟和实体中仿真机器人动作,调整伺服马达角度的同时,软件会根据马达调整的角度来进行相应的矫正。
广州中鸣数码科技有限公司 2021-08-23
医学影像人工智能辅助诊断关键技术—智能病灶分割及三维重建
技术分析(创新性、先进性、独占性) 为了充分利用先进的人工智能的新技术,提高医疗影像辅助诊断的水平,使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率,使其尽快走入家挺、社区,满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先,通过建立多层感知的神经网路,对医学影像的特征进行充分学习,得到影像的几何映射的关系,从而实现对医学影像的三维重建,克服了现有的三维重建技术中度量关键问题,关键技术对于医学影像的精准度量,具有现实意义:其次,在2D病灶分割中,利用半监督学习技术,实现少标签情况下的分割技术,半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术,对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效,并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题,所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外,在医学度量方面的关键技术中,突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术,可以用于临床辅助诊断中,在关键技术探索中,实现对腔内脂肪特征的精细学习,该技术仅需要少量的影像标准数据,就可以实现皮下脂肪的准确分割,并证明了关键技术的有效性。
华东师范大学 2021-05-10
用于鱼群养殖业的自主追赶鱼群机器鱼及其控制方法
本发明公开了一种用于鱼群养殖业的自主追赶鱼群机器鱼及其控制方法。鱼头内部设有相连的排水针管、排水舵机、曲柄滑块和摄像头;排水舵机通过曲柄滑块与排水针管的活塞相连;排水针管对称设置于鱼头内部。所述的鱼头通过连接支架与鱼身相连,鱼身内设有若干个驱动舵机,驱动舵机之间通过级连固定件相连,最靠近鱼尾的驱动舵机通过级连固定件与鱼尾相连;级连固定件上固定有用于支撑蒙皮的蒙皮框架;靠近鱼尾的驱动舵机在靠近鱼头的驱动舵机的驱动下在水平方向转动;所述的摄像头、排水舵机和驱动舵机分别与控制器相连。本款机器鱼通过对于机械结构的改善和合理的运动规划增加游动速度,提高输出效率。
浙江大学 2021-04-11
基于高性能计算集群机器学习的交通大数据分析系统
本平台实现交通数据的可视化、预测、关联性分析
中山大学 2021-04-10
机器及零部件的动态性能仿真及优化技术
传统的机器或机械零件的产品开发模式是必须开发出实物样机或样品,并对其进行静强度或动态性能测试,然后再进行设计修改,这样要重复好几次上述过程,才能设计制造出合格的产品。这需要花费大量的时间与金钱成本,已经跟不上日益变化的市场的需要。本成果采用了先进的虚拟仿真技术,对计算机中的机器的3维几何模型,可容易地进行编辑、修改,并检验其制造的可能性,生产成本,能否容易装配。另外,可以对其3维几何模型附于物理属性,能模拟其工作状态,可进行运动学、动力学、热力学、强度、振动分析仿真,也就是说,在设计阶段(不需要制造出实物),就可以把握住机器或机械零件的静态与动态性能,最终可以设计制造出低成本、高性能的机器。 该成果适用于任何大中小型机器及其零部件。 本成果已经应用到国内外多家著名公司,如摩托车的动态力学性能的仿真分析,计算机硬盘系统的静态与动态性能的仿真分析,配气机构的动力学优化与分析,大型曲轴车床整机动静态性能分析与优化,渐开线齿轮的精密接触分析与优化。
上海理工大学 2021-04-11
一种基于机器学习的空间数据匹配方法
本发明涉及一种基于机器学习的空间数据匹配方法,包括四个步骤:1)自动生成匹配训练样本,2) 通过机器学习建立分类器模型及其参数,3)应用分类器模型对输入空间数据进行目标匹配,4)顾及逻 辑和领域约束对匹配结果的过滤和改善。其中机器学习采用以空间目标的位置、大小、形状和方位等多 种指标作为特征提取。具有如下优点:可避免量纲标准化和多指标加权中的主观任意性,匹配精度较加 权平均方法更高;匹配模型基于样本数据学习建立,数据的自适应性较高;建立模型的典型样本数量少, 可大规模应用;利用空间数据的内在几何信息,无需额外属性信息,使用准入性低。
武汉大学 2021-04-13
基于机器视觉技术的干香菇等级自动分选系统与设备
研发阶段/n基于机器视觉技术的干香菇等级自动分选系统与设备 技术简介:  香菇生长过程中,在适宜的温度、湿度、光照、风速和温差条件下,表皮细胞与肉质细胞分裂不同步,生长速度过快的肉质细胞胀破表皮细胞,使菌盖龟裂形成褐白相间、菊花状的花纹,因而形成花菇。香菇可分为天白花菇、白花菇、茶花菇及光面菇。其中以天白花菇价值最高,与普通光面菇相比,价格可相差5-8倍。  我国是香菇生产大国,香菇分级加工属于劳动密集型环节,长期以来依靠人工肉眼进行香菇颜色、形状、厚薄分级及破损、畸形、霉变香菇分级。
华中农业大学 2021-01-12
基于机器学习的多模态医学影像信息处理与分析
多模态医学影像信息处理与分析,具有重大的应用背景,是国家和社会当 前高度重视的研究领域之一。 本项目拟基于机器学习方法,主要研究医学影像的特征描述、设备无关性 的特征评价与特征选择、基于内容的多模态医学影像检索、医学影像信息挖掘、 参考库建设与算法辅助研究平台的设计与开发等内容。研究目标为: (1)建立统一的特征描述模型,实现跨模态医学影像的统一特征描述; (2)提出有效解决特征提取层面上医学影像信息处理与分析算法的设备无 关性问题的通用框架; (3)在医学影像标注数据有限、数据库为海量等条件下,实现高效率单模 50 态影像检索,有效提高多模态、跨模态医学影像检索的精度,实现用户友好的 检索结果展示; (4)从结构复杂的多模态医学影像数据中,挖掘有用的知识,构建有效的 辅助诊断模型、实现个人疾病风险预警; (5)完成首期参考库建设与算法辅助研发平台的开发,为项目研究内容的 开展提供有效数据和环境支撑。本项目获得国家自然科学基金重点项目资助,项目执行期 2013.1-2017.12。
山东大学 2021-04-13
一种基于机器视觉的浮法玻璃缺陷在线检测装置
本发明公开了一种基于机器视觉的浮法玻璃缺陷在线检测装置。光源为红色发光二极管,光源柜位于被测玻璃下方,光源柜顶部狭缝与玻璃的行进方向垂直。摄像机组位于被测玻璃上方,控制柜内设置有客户机组、工业交换机和信号滤波器。客户机组设置有 n 台带图像采集卡的客户机,客户机分别与摄像机组中的摄像机连接,信号滤波器分别与光电编码器和各客户机相连,光电编码器安装在被测玻璃上。打标机位于被测玻璃的上方,打标机与服务器相连,服务器控制打标机工作,并将缺陷信息录入产品缺陷数据库,并输出统计报表。本发明装置能够对浮法玻璃生
华中科技大学 2021-04-14
机器视觉解决方案 教学实验开发平台 图像处理软件
产品详细介绍机器视觉解决方案 教学实验开发平台 图像处理软件机器视觉教学实验开发平台MV-VS860机器视觉教学实验开发平台MV-VS800配套机器视觉图像处理软件、Microvision图像采集设备搭建机器视觉教学实验平台(MV -VS860),专门针对大学和研究机构开展机器视觉教学和研究,提供包括图像测量、检测、定位、跟踪识别等多个图像处理库函数,功能强大,可覆盖工业生产、机器视觉、智能交通、航空航天等众多图像处理应用领域。本机器视觉图像处理教学实验开发平台可利用其提供的大量图像处理和机器视觉算法进行二次开发,无需复杂编程,就可搭建自己的机器视觉检测系统,解决现代工业产品生产过程中涉及的各种各样视觉问题。实验平台结构开放,提供扩展接口,也可添加自己的图像处理优异算法。本机器视觉教学实验开发平台提供多种图像处理实验,如图象分割、图象融合、机器学习、模式识别、图象测量、图象处理、模式识别和人工智能、三维测量、双目立体视觉等实验,培养学生对机器视觉知识的深入理解和掌握,锻炼学生的研究能力,创新思维以及独立解决技术难题的能力。机器视觉教学实验开发平台还可提供大量机器视觉项目应用案例做为实验,为研究和学习提供了方便,通过实验操作,可学习到建立视觉应用系统所需的各种硬件、方法及图像处理技术,同时也对工业自动生产线的产品视觉检测、判定模拟过程有了深入的了解和掌握。机器视觉教学实验开发平台作为一套完整的机器视觉教学仪器,使用者可利用其配套的工业相机、LED光源、工业镜头、支架、算法软件等搭建自己的视觉处理系统原型,了解图像采集设备等配件的应用和选型,轻松设计、印证和评估自己的视觉系统,特别适合于大学和研究机构开展机器视觉教学和科研工作。机器视觉教学实验平台技术说明一、机器视觉教学实验开发平台实验装置硬件技术要求    1. 任意工件的图像动态采集;    2. USB动态图像采集接口,百万像素高分辨率;    3. 被采集物体图像大小、市场角、物距、焦距可调;    4. 强抗干扰白色环形前光源;    5. 高低速模拟圆形转盘可调;    6. 外触发定点图像采集。二、机器视觉教学实验开发平台实验装置软件性能要求    1. 具有脚本程序组态功能,提供200个库函数;    2. 具有视频显示、代码编辑、结果显示、参数设置四个组态界面窗口;    3. 具有工业检测虚拟仪器界面组态功能,包括画线、按钮、显示屏等;    4. 具有与VC++语言的接口功能;    5. 纸质和电子版机器视觉实验指导说明PPT。三、机器视觉教学实验开发平台开设的创新实验目录1. 机器视觉系统组态实验、 14. 多面积尺寸测量实验2. 多长度尺寸测量实验、 15. 多圆弧检测实验3. 焊点缺陷检测实验、 16. 喷码字符识别实验4. 零件分类识别实验、 17. 开关状态识别实验5. 血管造影处理实验、 18. 粒子识别统计实验6. 交通流动态跟踪实验、 19. 交叉阻挡跟踪实验7. 算法验证研究性实验、 20. 自命题图像采集实验8. 自命题零件检测实验、 21. 多光照图像融合实验9. 篮球目标跟踪实验、 22. 花瓶三维重构实验10. 耳环与齿轮识别实验、 23. 车牌号码识别实验11. 多聚焦图像融合实验、 24. 三维重构研究性实验12. 划痕检测实验、 25. 缺陷检测试验13. 自命题算法研究实验、 26. 视觉硬件组态实验
维视数字图像(北京)有限公司 2021-08-23
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