本实用新型公开了一种智能取物机器人，所述X滑轨与Y滑轨内的一端分别设有X电机、Y电机，所述X电机、Y电机的主轴上分别连接有X联轴器、Y联轴器，所述X联轴器、Y联轴器均连有滚珠丝杠，所述X滑轨一侧固定有单片机，所述X滑轨上的滚珠丝杆螺纹连接有一X滑块，所述Y滑轨上表面与X滑块连接，所述Y滑轨上的滚珠丝杠螺纹连接有一Y滑块，所述Y滑块上设有一支撑臂，所述支撑臂下端连接有上支撑板，所述支撑板连接有支撑柱，所述支撑柱另一端连接有下支撑板，在进行取物时，单片机控制X电机与Y电机实现机械臂的移动，然后由摄像头捕

本项目针对复杂环境下的移动式服务机器人系统，探究高环境适应性的感知与导航控制方法，以及高人机协调性的共享控制机制，解决动态环境中的鲁棒自定位、拥挤受限环境中的导航规划与控制、人机共享控制等难题，为提高服务机器人在复杂环境中的自主能力提供理论基础和技术方法。 通过本项目的实施，在服务机器人的感知与控制方面取得了一系列技术突破，对于地图创建、自定位、导航控制和共享控制等问题已取得国际前沿的理论和实验结果。 “交龙”智能轮椅入选2010年上海世博会展出，获得上海世博工作优秀个人等荣誉。 “交龙”服务机器人作为国家863计划先进制造技术领域代表性成果入选“十一五”国家重大科技成就展。曾获国际机器人领域旗舰大会IEEE ICRA 2011服务机器人最佳论文奖（大陆学者首次）、机器人世界杯亚军和多届中国机器人大赛冠军。国际权威技术评估机构WTEC和美国国家科学基金会在2012年发表的技术评估报告《Human-Robot Interaction》（每5年全球评估一次）报道了本项目的研究成果。

智能焊接机器人：带有视觉识别和激光扫描系统，能自动识别待焊接特征，通过视觉识别粗略判断零部件特征，在此基础上利用激光扫描精确确定焊接位置，对大型零部件进行自动特征识别和焊接，提高小批量产品的焊接速度和质量。

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。

通过给激光打标机装上眼睛（工业相机），从而让激光可以准确知道工件的位置信息，当工件位置出现偏差时，视觉系统可以自动修正工件的位置信息，使得工件被正确加工。加装系统后可提升产能100%-300%，减少人工成本40%-60%，定位精度达0.05-0.15mm。适用于汽车零部件、3C数码、医疗器械、生物医药、五金工具、精密仪器、半导体元器件、服装辅料、家用电器、工艺礼品、珠宝首饰等行业。

通过给激光打标机装上眼睛（工业相机），从而让激光可以准确知道工件的位置信息，当工件位置出现偏差时，视觉系统可以自动修正工件的位置信息，使得工件被正确加工。加装系统后可提升产能100%-300%，减少人工成本40%-60%，定位精度达0.05-0.15mm。适用于汽车零部件、3C数码、医疗器械、生物医药、五金工具、精密仪器、半导体元器件、服装辅料、家用电器、工艺礼品、珠宝首饰等行业。

一种基于机器视觉的水稻穗颈瘟染病程度分级方法，包括以下步骤：（1）建立水稻穗颈瘟染病程度分级模型；（2）对农田现场的水稻染病程序进行测试，其过程为：（2.1）、采用多光谱成像仪拍摄农田现场的水稻的图像；（2.2）、将获得的多光谱图像去除图像背景，提取图像信息；（2.3）、获得图像的12个颜色特征；（2.4）、通过对获取的12个颜色特征进行变量标准化预处理，然后进行用以对数据降维的主成分分析，根据各主成分的贡献率，得到第一主成分和第二主成分；（2.5）、将第一主成分和第二主成分作为测试模型的输入，运行所述测试模型得到农田现场的水稻的穗颈瘟染病级别。本发明省时省力、可靠性高、效率很高。

1. 痛点问题 我们生活在一个真实的三维世界中，二维环境感知是远无法满足我们的实际需求。在诸如自动驾驶、机器人抓取和三维目标识别等应用中（如图1），我们经常需要推理三维空间中物体之间的位置关系，从而能够理解真实三维场景并做出进一步的决策行为。 图1 自动驾驶、视觉抓取、物体识别 2. 解决方案 本技术成果提出了一种三维视觉目标检测与识别方法。在三维视觉目标检测方面，提出了一种基于关系推理网络的单目三维物体检测方法，方法流程图如图2所示。方法提出了一种新的单目三维物体检测架构，训练了一个深度关系推理网络来估计三维候选和真实物体之间的空间位置关系，通过测量投影结果和真实物体之间的视觉拟合度来实现高精的三维空间定位。 图2 三维目标检测的流程图 在三维视觉目标识别方法，提出了一种基于球面分形卷积神经网络的三维点云识别技术，方法流程图如图3所示。方法通过引入球面分形结构，将原始三维点云通过可学习的神经网络投影到球面，使得卷积神经网络可以高效处理三维点云数据并进行特征特征，同时通过设计基于分形结构的层次化学习框架，提高了三维点云物体识别的精度，实现了对于三维点云目标在旋转条件下特征表示的鲁棒性。 合作需求 寻求在人工智能、智能机器人、智慧城市等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推进本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。本技术成果有望在自动驾驶、虚拟现实等场景进行落地应用。