一、设备概述         LG-IRBL02型 并联机器人视觉分拣工作站由机器人工作台、输送带、ABB四自由度并联机器人、末端执行器、视觉系统和辅助模块组成。该装置的主要任务是，机器人通过视觉定位抓取散乱工件进行高速高精度分拣放置整齐工作。该功能可用于来料分拣抓取装盒等工作。 二、技术参数 1、输入电源：单相AC200V～230V(＋10%－15%),50Hz； 2、工作环境：温度0℃～45℃，相对湿度20％～90％RH（40℃）； 3、工作站尺寸：2010mm×900mm×1850mm； 4、操作台：700mm×500mm×1350mm 5、四自由度并联机器人采用ABB IRB360-1/800并联机器人，有效负载1KG，拾料范围800mm。 三、设备组成及功能描述 1、输送带     采用两条输送带，主要完成物料输送，配合机器人对物料进行高速分拣。 2、四自由度并联工业机器人     本工作站采用的四自由度ABB IRB360-1/800并联机器人，有效负载1KG，拾料范围800mm。 3、机器人末端执行器     本工作站的机器人末端执行器即为吸盘。末端执行器安装于机器人末端安装法兰面上，用于随机器人对物料进行高速高精度的分拣。 4、视觉系统     本工作站采用欧姆龙FZ-350智能视觉系统，由视觉控制器、白色光源、视觉相机及监视显示器等组成。用于检测工件的特性，如数字、颜色、形状等，还可以对装配效果进行实时检测操作。通过视觉系统对物料的位姿进行检测，将信号传送给控制系统，控制系统通过计算分析后指令机器人对物料进行分拣。 5、机器人工作台     本工作站中并联机器人、输送带、视觉系统等其他辅助模块均集成于工作台上，布局合理、美观，使用方便。 6、辅助模块     本工作站为了保证物料机器人循环分拣物料，故在输送带另一端配装物料导向装置。 四、设备特点 1、直观性较强：主要设备均采用直接外露的安装形式，结构简单，便于学生拆装。 2、系统性强，贴近实际生产：该实训平台将目前两台典型的高速机器人（3+1轴）和机器人视觉系统有机结合，同时集成传感器、气动元器件等知识，使学生对机电一体化设备有了更直观的认识。该平台模拟了机器人实际应用，缩短学生从教室到工业现场的过度和适应时间。 3、开放性和扩展性强：该平台还可根据自己的教学需要快捷地更换主要设备，通过现场总线实现多种设备的挂接。 4、安全性高：该实训平台配备相应的漏电、过载及短路保护，能够确保操作者的人身安全。 五、实训项目 1、并联机器人的机构组成、工作原理、性能指标认识； 2、并联机器人机械系统的组成； 3、并联机器人正逆运动学分析； 4、并联机器人控制系统的学习； 5、PLC的学习与应用； 6、CoDeSys软件的了解与应用； 7、现场总线的应用； 8、机器人示教编程与再现控制原理与方法； 9、机器人PTP运动轨迹控制方法； 10、机器人视觉系统的认识及操作； 11、机器人的视觉分拣实验； 12、系统故障诊断与维护。

1、背景技术路面不平使车辆在行驶中产生行驶阻力和振动，严重时会直接影响车辆的平顺性、乘坐舒适性和使用寿命，所以对路面轮廓凹凸不平的检测十分必要。我们单位曾发明了一种“直尺式数显公路平整度仪”（专利号：96234713.2），并通过了交通部的成果鉴定（交科成鉴字1996第094号），它可克服传统三米直尺测量法工效低、受人为因素影响大等缺陷。但它无法测量车辙或边坡等路面横向轮廓。2、本专利的目的和特点本实用新型的目的是克服上述背景技术的不足，增加路面横向轮廓测量

1.管理类人才，有丰富的机械行业管理经验；2.技术人才，精通视觉算法、程序编写和视觉应用的高级人才1-3人。3.精通机器人和AGV整体结构设计的高级人才1-3人 

现代高速计算机的计算能力已达到惊人的程度，但计算机视觉系统却无法指导诸如过马路之类对  人来说非常简单的视觉任务。本成果模拟人眼选择性关注视觉场景中显著变化区域的模式，提出一种  图像中不同区域视觉显著程度的检测方法，从而达到提高计算机图像分析效率的目的。

本发明公开了一种斜拉桥缆索检测机器人系统，包括机架，机 架上设置有多个动力爬升机构，该多个动力爬升机构周向分布，动力 爬升机构包括动力机构和两个爬升机构，该两个爬升机构上下设置且通过同步传动机构连接，每个爬升机构均包括能贴在缆索上滚动的滚 轮，其中一个爬升机构的滚轮通过动力机构带动其旋转，同步传动机 构能带动上下设置的两个爬升机构的所有滚轮同步旋转，所述机架包 括多个子支撑架，每个动力爬升机构安装在一子支撑架上，相邻的子 支撑架通过连接装置连接，所述连接装置能调节相邻两个子支撑架之 间的距离。本发明具有很高的适应性，能工作于不同直径的缆索上， 使用连接装置来连接子支撑架，便于调节机器人系统的总体尺寸。 

论无忧学位论文格式检测机器人可以自动分析学位论文格式是否符合学校的撰写规范以及相关的国家标准，支持文本、插图、表格、代码、算法和参考文献等上百个检测项，并将发现的不符合项以批注的形式在原稿中自动标注，指导学生修订相关规范性错误。平台历经7年运营，拥有两百余所高校用户（含40余所双一流、985/211学校），如中南大学、四川大学、电子科技大学、大连理工大学、国防科技大学、西安电子科技大学、北京邮电大学、中国矿业大学（徐州和北京）、中国地质大学（武汉和北京）、中南财经政法大学、北京体育大学、中国石油大学（华东）、上海开放大学、浙江省委党校等，研究生、本科、党校、军校、开放大学、继续教育、高职均有成功案例，支持800余所高校2000余份模板，百度搜索“论无忧 形式规范|格式 检测 通知”，可以看到上百所高校发通知把格式检测作为学位授予的一个必备环节。 

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。