为解决铸造行业打磨浇注口及合模缝耗人耗时、产品质量不稳定等问题，特设计此自动打磨专用机器人设备。本机自主化研发，将先进的机械设计和控制技术与本地化生产的成本优势有效的结合起来，灵活的给客户量身定制适合不同需求的打磨机器人。

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。

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。

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。

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。

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。

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*。

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。

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