产品详细介绍维视推出的MV-IRVS200是以"中国制造2025"为理论指导、以"智能机器人"为核心而设计的综合性智能制造科研平台，主要解决智能制造涉及到的复杂工程问题，并将智能制造的相关技术和解决方案传输给用户。MV-IRVS200的研究实验在囊括机械设计、电气控制自动化系统设计、视觉系统设计、工业机器人应用及维护、系统集成技术的基础上，额外配置了机器学习、智能控制、立体视觉、柔性制造的系统设计研究项目，以满足"工业4.0"时代对人才技术能力和协作能力的全新要求。功能特性● 多感应器相融合的六自由度机器人● 立体视觉系统● 基于"机器学习"的模式识别系统● 环境感知系统● "一物一码"产品追溯系统● 多感应器相融合的六自由度机器人● 柔性抓取系统

产品详细介绍1.1 产品简介 嵌入式录播追踪一体机是实现对图像信号进行采集、预处理、自动追踪导播和录制，并进行输出的前端设备。可支持4路1080P视频信号和两路音频信号的采集，并提供多种画面合成方式供用户选择。嵌入式录播一体机结合了硬件系统的高性能，软件系统的灵活性和兼容性的优势，支持全高清视频的采集、编码，实现多屏合一的方案。能够在复杂的环境下高效运行，适应不同直播录制场合，可广泛应用于教育行业、远程医疗、监控及可视电话、政府部门、军事应用等。 集成的追踪自动导播切换功能与录播共用相同的视频源，无需增加额外的摄像头，采用先进的机器学习，图像智能分析等算法，使得设备即装即用无需调试。既降低了录播系统的成本，又大简化了设备的安装调试过程。 1.2 产品优势  全芯片嵌入式架构     硬件集成、嵌入式操作系统，保证长时间工作稳定，有效防止病毒和网络攻击，确录制资料安全。  高品质音效     支持双声道高清音频（AAC-LC）编码，支持标准CD格式的44.1K采样，完美音质享受。  超强图像性能     采用领先的核心视音频处理技术，卓越的信号处理能力，自如应对多达2路1080P@60fps或者4路1080P@30fps全高清视频编码。  丰富的接口设计，自由接入任意信号源     系统提供多组HDMI（DVI-I）、HD-SDI、YPbPr及VGA信号接口，高清视频分辨率支持1080P@60，能够自由接入任意信号源，全面满足各类需求。  高低码流同步录制     录制过程支持高低不同速率的录制码流，同时生成点播服务的MP4文件。  集成追踪自动导播切换     录播和追踪集成于一体，可自动导播切换。  导播策略可配置     导播策略支持在线配置。 1.3 产品功能  视频输入     嵌入式多媒体高清录播机可精准检测4路视频信号和1路音频信号，优良的兼容多种品牌的型号和摄像机的模拟信号，可适应复杂的采集场景。对采集到的信号源编号处理，对接相应的物理接口，便于用户了解信号源对应的设备。自动识别和匹配各种分辨率，能支持1080@60的高清信号，配置灵活。  画面合成     将采集到的摄像机信号、PC屏幕信号、摄像头信号任意组合，多种画面合成方式适用于多场合的使用需求。  视频输出     配置HDMI和VGA两个输出接口。可自动检测出输出口所接显示设备的分辨率和刷新率。对于输出参数支持灵活的自动匹配和人性化的手动设置，在摒弃以往繁琐操作的同时，也可提供用户更舒适的视觉享受。  多协议支持     采用主流的H.264视频编码和AAC音频编码，采用RTMP，RTSP，RTP传输协议，为系统提供良好的适用性。可编码输出高低不同的视频质量，用户可根据网络环境选择合适的视频质量。  存储     以标准MP4格式进行文件存储，普适于各类播放终端，灵活易管理。

PKCAN-WIFI是由英晖科技独立自主开发的CAN无线应用工具，主要为快速提高CAN总线的无线应用能力。 PKCAN-WIFI可用于Codesys源程序的无线下载联机、远程调试、故障诊断、CAN总线数据在线监控、透传收发、数据采集、数据分析、远程控制等各种CAN总线通讯的场景。 PKCAN-WIFI以其强大的功能和超高的性价比，将会成为CNA无线应用领域的明星产品。 技术参数 供电电压 9-36VDC 最大功耗 2.4W(24V/0.1A) 操作系统 32位 Linux5.1操作系统 WIFI WIFI6支持Station/SoftAP 模式 支持局域网和远程模式 CAN 内置无线PEAK 内置无线KVASER 内置Codesys2.3无线网关 内置Codesys3.5无线网关 工作温度 -20...80℃ 防护等级 IP65 外形尺寸 93×57×28mm 重量 0.2kg 自研Super IT专用软件 兼容PCAN-View软件   兼容CANmoon软件 兼容Kvaser CanKing软件

产品详细介绍 本仪是我公司SPC机系列产品之一，适用于各机关、团体、学校、企事业单位需要按时间控制用电设备和定时响铃的地方，它具有停电记忆、走时不乱，时间精度高，编程简便等特点。本SPC系列仪器系国家级新产品，经国家鉴定本系列仪器是目前技术、性能处于国内领先地位的先进产品。本系列产品曾在国际科技与和平周活动中获“中国科技之光进步奖”和“爱迪生”发明金奖。又被国家贸易部评为质量信得过产品。天安门广场国旗自动升降及国歌自动播放设备中采用本系列产品。 一、功能和特点： 1、本仪器可在每天二十四小时中的任意时、分自动开关用电设备或控制响铃。 2、用户可方便地洗、编、检查、修改程序(作息时间表)。 3、编定时间程序后，电脑无需电池可保证停电十年记忆不乱。 4、仪器机内装有可充电电池，在停电五天内，能维持电子钟继续走时(但不显示)。 5、调钟可快进、慢进、倒退。 6、电铃铃声有三种，上课：十短声、下课：一长声：预备:六组两短声。 7、本仪采用发光数码管显示时间，清晰、美观且耐久。

RapidECU是一系列产品级快速原型控制器，可以在电控系统的开发过程中替代产品控制器硬件，通过自动代码生成技术，将建模与仿真阶段所形成的控制算法模型下载到快速原型控制器硬件中，并连接实际被控对象，进行控制算法的硬件在环仿真验证和实物验证，并在开发阶段早期实现标定。

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： 　　（1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 　　（2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 　　（3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 　　（4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 　　本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： （1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 （2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 （3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 （4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。