设备名称：专用车自动焊接自卸车U型斗激光跟踪自动焊接生产线       设备简介：专用车自动焊接设备该生产线主要由U形斗侧板双枪激光跟踪自动焊接专机、U形斗外侧搭接双工位激光跟踪自动焊接专机、U形斗内侧龙门式双枪激光跟踪自动焊接专机以及流水线相应配套的辅助工装组成；每套设备通过线性激光跟踪系统与多轴执行机构融合，实现多种长距离搭接或角接焊缝的实时跟踪及焊接；在系统控制设计方面，针对不同工位及焊缝，制定相应的作业流程及跟踪形式，；在U形斗生产工艺要求的前提下，大大提升了该产业的自动化生产水平及产品质量；实现了焊缝的自动跟踪和焊接，了焊接效率和焊接质量；自主研发的焊缝跟踪装置，无需人工定位，可在焊缝大幅度偏差的情况下进行实时连续跟踪，利用跟踪过程中积累的信息进行的焊接，实现了智能化的自动焊接；采用激光视觉系统，实现了无人干预的情况下焊缝轨迹的实时定位与跟踪；采用多轴数控技术，研制了数字化的网格式厢板焊接自动控制系统，实现厢板焊缝自动焊接。       设备参数：跟踪模式：激光跟踪；跟踪精度：0.05mm；焊接速度：900mm/sin；输送方式：人工吊装；可接受定制化设计及生产。

一、产品概述       本设备以工业机器人与机器视觉为核心，将机械、气动、运动控制、变频调速、编码器技术、PLC控制技术有机地进行整合，结构模块化，便于组合，实现对高速传输线上的不同物料进行快速的检测、组装。为了方便实训教学，系统进行了专门的设计，可以完成各类机器人单项训练和综合性项目训练，可完成各类机器人单项训练和综合性项目训练。可以进行六轴机器人示教、定位、抓取、装配等训练，        包含六自由度工业机器人、智能视觉检测系统、PLC控制系统及一套供料、输送、装配、仓储机构，可以实现对高速传输的工件进行分拣、检测、搬运、装配、存储等操作。该平台各组件均安装在型材桌面上，机械结构、电气控制回路、执行机构相对独立，采用工业标准件设计。通过此平台可以进行机械组装、电气线路设计与接线、PLC编程与调试、智能视觉流程编辑、工业机器人编程与调试应用等多方面训练，适合职业院校、技工学校自动化类相关专业《工业机器人与控制技术》、《自动化技术》等课程的实训教学，适合自动化技术人员进行工程训练及技能比赛。二、技术性能1、输入电源：单相三线～220V±10% 50Hz2、工作环境：温度-10℃～+40℃  相对湿度≤85%（25℃）  海拔＜4000m3、装置容量：＜1.5kVA4、实训平台尺寸：2200mm×1200mm×1500mm5、安全保护：具有漏电保护，安全符合国家标准三、设备结构与组成      该实训平台由ABB IRB120-3型六自由度工业机器人系统、海康智能视觉检测系统、可编程控制器（PLC）系统、四工位供料单元、环形输送单元、工件存储盒供料单元、工件组装单元、仓库单元、废品回收桶、各类工件、型材实训桌、型材电脑桌等组成。 1、工业机器人本体： ABB IBR120/3六自由度工业机器人本体；最大负载≥3 kg； 最大臂展半径≥580mm； 轴数：≥6轴；位置重复精度：≦0.01mm； 防护等级： ≥IP30； 轴运动范围： （1）1轴：≥±165°  （2）2轴：≥±110° （3）3轴：≥+70°至 -110° （4）4轴：≥±160° （5）5轴：≥±120° （6）6轴：≥±400° 机器人本体重量：≤25kg； 最大噪音：≤70dB(A)。 2、工业机器人控制器： （1）紧凑型工业机器人控制柜，与配套的工业机器人本体配套； （2）控制硬件：多处理器系统大容量闪存、 UPS 备份电源（≥20S）； （3）控制软件：软件出厂预装； （4）额定功率：≥3KVA(变压器容量)； （5）电源输入：200V/230V 50-60Hz （6）尺寸：710*449*442mm （7）重量：30kg （8）防护等级：IP20 3.FlexPendant示教器 （1）重量：1kg （2）支持：彩色触摸屏、操纵杆，紧急停、支持惯用左/右手切换，支持U盘、热插拔、恢复程序，支持USB储存器，带时间标记登录，支持远程服务。 4、海康智能视觉检测系统   主要是配合工业机器人做智能检测工件角度缺陷及自动对位等以及工业机器人视觉学习开发使用；工业相机，要求如下：像素：≥130W像素； 分辨率：≥1280×960； 像素尺寸：≥3.75μm× 3.75μm； 光谱：彩色； 支持自定义AOI，降低分辨率、f≥16mm F1.4：12毫米工业镜头，百万像素相机； 配套同轴光源，光源大小≥80mm×80mm；准环形光源，直径≥70mm，照射角度≥90度，带模拟控制器；配套同轴光源及光源控制器：发光窗口≥50mm*50mm含调光控制电源；机器视觉兼视觉开发环境。5、西门子可编程控制器单元     配备西门子S7-1200可编程控制器，自带以太网通讯模块、数字量扩展模块控制机器人、电机、气缸等执行机构动作，处理各单元检测信号，管理工作流程、数据传输等任务。   6、四工位供料单元     由移动井式料库、推料气缸、无杆气缸和光电传感器组成，安装在型材实训桌上，用于将工件库中的工件依次推出到环形输送线。提供不同颜色的标准工件，杂色叠加等不合格工件。多工位的供料设计，使得供料方式多样化，可以进行单一的上料，也可以进行不同颜色的组合上料，以及对上料速 度进行控制，实现上料形式的多样化。7、环形柔性输送单元      包含一套交流调速系统，由三菱D720变频器、三相交流电机、环形板链（传送带）、光纤传感器等组成，安装在型材实训桌上，用于传输工件。8、工件存储盒供料单元      包含一套步进电机推杆、DM556步进驱动、料盒存储槽等组成，安装在型材实训桌上，当一个工件存储盒被取走会自动退出下一个工件存储盒，用于工件存储盒自动供料。9、工件组装单元      由工件存储盒托盘及型材立柱组成，安装在型材实训桌上，用于装配工件。工件盒内设有4个工件槽用于放置工件，机器人可以根据不同配方按照上位机设定颜色进行放置工件。10、仓库单元      由工件存储盒托盘及型材立柱组成，安装在型材实训桌上，机器人用于放置装配完的组件进行堆垛，也可以通过机器人对装配完成的组件进行拆垛。11、废品回收桶      安装在型材实训桌左后侧，用于机器人自动放置被检测出来的无用工件或不合格品。 四、实训项目1. 机器视觉系统的原理、使用和调试2. 六轴工业机器人系统的原理、使用和调试3. 六轴工业机器人坐标系统和机器视觉坐标系统标定及相互转换4. 工业机器人与机器视觉系统综合应用的安装与调试5. 机器视觉系统模板设置、编程与调试6. 通过示教单元手动调试工业机器人7. 通过示教单元设置、修改各控制点坐标8. 通过示教单元编写、修改工业机器人程序9. 机器人追踪坐标整定10. 工业机器人系统的软件二次开发编程  11.智能视觉图像输入编辑与调试12.智能视觉结果给出编辑与调试13.智能视觉颜色比对测量14.智能视觉编号比对测量15.智能视觉尺寸比对测量16.智能视觉角度测量17.智能视觉系统与工业机器人综合应用18.PLC程序编程与调试19.智能视觉系统与工业机器人综合应用

近年来，大气污染问题日益严重，尤其是雾霾、光化学烟雾、臭氧等问题已经引起国内外广泛关注。挥发性有机气体（VOCs）是造成雾霾及臭氧（O3）的重要污染物。吸附法是去除VOCs高效简便的方法之一，但在实际应用中，水蒸气的存在与VOCs产生竞争吸附，因此设计具有高VOCs吸附性能的疏水性吸附剂具有重要意义。近日，天津大学环境学院“大气环境与生物能源团队”（http://catalysis.tju.edu.cn/）针对分子筛表面亲水性及其在含湿条件下VOCs吸附应用存在的问题，利用多孔有机聚合物疏水性等特征，设计合成了一系列分子筛与多孔有机聚合物核壳结构的新型吸附材料，所开发的吸附剂有效提高了分子筛表面疏水性，并且大大提升了其在干燥和潮湿条件下的甲苯吸附性能。相关研究成果《Core-shell structured Y zeolite/hydrophobic organic polymer with improved toluene adsorption capacity under dry and wet conditions》已发表在环境类国际高水平期刊Chemical Engineering Journal（IF: 10.652）上。该系列吸附剂的研发为制备一系列疏水性吸附剂提供了新的思路。

项目成果/简介:近年来，大气污染问题日益严重，尤其是雾霾、光化学烟雾、臭氧等问题已经引起国内外广泛关注。挥发性有机气体（VOCs）是造成雾霾及臭氧（O3）的重要污染物。吸附法是去除VOCs高效简便的方法之一，但在实际应用中，水蒸气的存在与VOCs产生竞争吸附，因此设计具有高VOCs吸附性能的疏水性吸附剂具有重要意义。近日，天津大学环境学院“大气环境与生物能源团队”（http://catalysis.tju.edu.cn/）针对分子筛表面亲水性及其在含湿条件下VOCs吸附应用存在的问题，利用多孔有机聚合物疏水性等特征，设计合成了一系列分子筛与多孔有机聚合物核壳结构的新型吸附材料，所开发的吸附剂有效提高了分子筛表面疏水性，并且大大提升了其在干燥和潮湿条件下的甲苯吸附性能。相关研究成果《Core-shell structured Y zeolite/hydrophobic organic polymer with improved toluene adsorption capacity under dry and wet conditions》已发表在环境类国际高水平期刊Chemical Engineering Journal（IF: 10.652）上。该系列吸附剂的研发为制备一系列疏水性吸附剂提供了新的思路。

近日，机电学院王绍金教授团队在学校G2期刊《InternationalJournalofFoodMicrobiology》上发表题为“Combinedeffectsofintermittentradiofrequencyheatingwithcinnamonoilvaporonmicrobialcontrolandqualitychangesofalfalfaseeds”的论文。博士研究生徐渊美为论文第一作者，王绍金教授为论文通讯作者。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

随着我国城市化进程的发展，城市河道淤泥以及建筑基坑开挖产生的城市淤泥排放量剧增。目前淤泥主要通过吹填造陆、生产废料、海洋倾倒等方式处理，严重威胁城市及周边环境安全。我国城市建设高速发展与65%建筑节能率标准的实施对节能建筑材料需求量大，尤其对节能型粘土类建筑材料，而我国绝大多数城市均已明令禁止采用土地生产粘土节能建筑材料。因此研究采用城市淤泥替代传统粘土生产节能环保型建筑材料新思路，不仅可实现城市淤泥从简单处理、低效利用向高效资源化利用与节能化、环保化方向发展，实现我国建筑高效节能与工业节能减排，也有利于促进城市可持续发展与建材工业的绿色革命。 本项目针对已取得的研究成果在产业化大生产应用中存在的问题，进行大生产关键技术优化研究，主要研究内容包括：城市淤泥安全性能评价技术、生物质燃料100%替代燃煤直燃技术、烧结淤泥制备节能保温型建筑材料的技术、城市淤泥节能环保型砖的生产优化技术、城市淤泥烧成轻质陶粒生产优化技术、节能保温型建筑材料产业化示范应用等方面进行技术优化研究，以期为城市淤泥制备节能保温型建筑材料产业化应用提供技术支撑。 项目针对城市河道淤泥以及建筑基坑开挖产生的城市淤泥排放量剧增的现状及现有城市淤泥利用率低的问题，进行城市淤泥制备节能保温型建筑材料产业化应用关键技术研究，迎合大部分现有墙体材料的需求及当前建设资源节约型、环境友好型的要求，具有较为广阔而优越的应用前景。 本项目的实施研究，进一步实现成果转化，将产生巨大的经济效益。通过产学研合作，项目研究成果预期在上海、浙江、福建等省市进行大量推广应用。对于企业用户，本项目研究成果产业化预计新增产值1500.0万元，新增利润250.0万元。 本项目主要研究成果是利用城市淤泥生产出节能环保型建筑材料，不仅产生巨大的经济效益，更重要的是带来一系列显著的社会效益与环境效益：实现建筑节能达到65%以上，每年有效利用城市淤泥1000万立方米以上，降低生产能耗30%，减少二氧化碳排放20万吨以上，可解决城市淤泥固体废弃物安全处置、资源化与节能化综合利用的难题。已有成果可在上海、浙江、福建等省市的许多工程中得到大量推广应用。