产品详细介绍EDWS 30003D 技术参数> Intel 酷睿 I7 四核 主频3.2GHz> 16G DDRIII SDRAM> 2G 显存专业显卡> SSD  120G 系统硬盘> SATA 2T素材硬盘> 蓝光刻录机 > 24寸高分辨液晶显示器> Windows7/ Windows8  64位操作系统> 最新版EDIUS编辑软件>5U工控EDIUS专用工作站机箱，木质音箱> EDIUS专用彩色快捷标识键盘、光电鼠标> 系统光盘、全中文使用手册、系统保修卡

TIG填丝机器人焊接工作站是智能焊接技术中TIG焊接应用型实训工作站。工作站采用数字化逆变TIG焊接电源、智能焊接机器人专用机器人TIG脉动填丝机、机器人TIG焊枪、柔性焊接工作台、焊接任务包、教学资源等组成。设备可进行TIG工艺论证、工艺调试、以及TIG机器人使用技巧。根据教学要求，开发不同的实训学习模块和应用模块，即可满足智能程接技术相关学习，也能满足企业测试打样及工艺论证。 TIG填丝机器人焊接工作站按照全功能化、全模块化、全信息化、近工业化的智能焊接机器人系统搭建，主要用智能焊接技术、TIG焊接工艺、工业机器人基础培训、应用培训、技能训练、技能竞赛等适合中职、高职、应用型本科院校相关专业课程的实训教学适合社培机构技能人才培养培训。

MK-XR007协作机器人智能基础实训工作站凭借协作机器人的安全性高，柔性灵活、与人协作等特性，工作站采用先进的视觉系统，简易的编程软件，轻松实现视觉检测、机床上下料、装配、拧螺丝等应用的更智能，柔性的制造流程。 工作站由协作机器人模块、视觉模块、物料模块、料库模块、上下料、装配模块、焊接模块共七大模块与免示教编程功能、二次开发功能，生态互通三大功能模块组成，亦可根据需要扩展，适用于职业院校，本科院校的机器人，智能制造，智能焊接等相关专业实训、研发、测试以及1+X证书考证，与职业技能鉴定。同时也可做为培训机构、科技馆等相关机构的培训，教学、考核。具有轻盈小巧、灵活度高、安装方便等特点。

串联机器人基础实训工作站由六自由度串联关节式工业机器人，智能视觉检测系统，编程学习板，PLC控制系统以及一套供料，输送、装配、仓储机构，可实现对工件进行分拣、检测、搬运、装配、存储等操作。实训站配套机器人编程软件、PLC编程软件、教学仿真软件可进行仿真学习与程序编写。 实训台采用工业标准件设计，各组件均安装在高强度铝合金刑材桌面上，机械结构，电气控制，执行机构相对独立，通过此平台可进行串联关节机器人结构，运动轨迹，算法分析与设计，控制原理，机器人视觉原理，PLC控制原理与编程，以及系统之间的通讯、检测、交互控制理论、机器人编程与调试、1/O通讯、程序数据、PLC程序编写、硬件连接、视觉系统调试、通讯方式设定等多方面操作学习，适合职业院校、本科院校相关专业等课程的实训教学，适合自动化技术人员进行工程训练及技能比赛。

并联机器人基础实训站由六自由度并联工业机器人，智能视觉系统，编程学习板，PLC控制系统以及一套实训工作台，供料机构、输送流水线机构、检测机构、料仓机构、可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。实训站配套机器人编程软件、PLC编程软件，教学仿真软件可进行仿真学习与程序编写。 实训台采用工业标准件设计，各组件均安装在高强度铝合金型材桌面上，机械结构，电气控制，执行机构相对独立。通过此平台可进行并联关节机器人结构、运动轨迹、算法分析与设计、控制原理、机器人视觉原理、PLC控制原理与编程、以及系统之间的通讯、检测、交互控制理论、机器人编程与调试、I/O通讯、程序数据、PLC程序编写、硬件连接、视党系统调试、通讯方式设定等多方面操作学习，适合职业院校机器人基础实训操作和本科院校的二次开发和深度学习。

该设备是一套由六自由度工业机器人，柔性砂带机、料台，卡抓、快换装置及安全防护系统组成，可适用干有色金属、塑料制品的自动化打磨、抛光。 本工作站按照企业应用标准模块化设计，通过学习抛光机器人工作站结构，配置选型，控制原理、以及系统之间的通讯、打磨工艺分析、打磨抛光工装设计原则、安全防护、I/O通讯、程序数据、程序编写、硬件连接、通讯方式设定。掌握机器人编程操作、打磨抛光应用、工装设计基础以及抛光工作站的解决方案实施、产品打样与工艺验证。

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。

中国药科大学科研论文一体化平台（一期）项目公开招标

微卫星不稳定性（Microsatellite Instability, 简称MSI）是目前肿瘤临床检测中一种非常重要的分子表型，多发生于结直肠癌、胃癌、和子宫内膜癌。微卫星不稳定性与肿瘤的发生、发展，治疗方案制定及治疗效果预测相关，更是肿瘤免疫治疗疗效预测的重要分子标记物。当前，临床上使用的两种微卫星不稳定性检测的金标准方法：MSI-PCR和MSI-IHC，都需要专业技术人员通过实验操作来完成，均费时费力且成本较高。近年来，随着高通量测序（Next Generation Sequencing）的发展，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方法开始显露头角，在检测结果与两种临床金标准保持高度一致的情况下，极大的缩减了检测时间并减少了检测成本，大幅提高了推广微卫星不稳定性检测的可行性。2014年，西安交大叶凯教授团队率先开发了基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方案——MSIsensor。2017年该检测方案作为全世界首个泛肿瘤检测方案MSK-IMPACT中的微卫星不稳定性计算方法，通过了美国食品药品监督管理局的严格测试并获得批准。美国纪念斯隆凯特琳癌症中心测试表明，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测与金标准的一致性可达99.4%。然而，微卫星不稳定性检测方案大都要求提供病人的癌症组织样本及一份取自血液或者癌症组织附近的正常样本。一方面，这一份正常对照样本限制了微卫星不稳定性的应用场景，尤其难以应用于血癌样本、福尔马林包埋样本、PDX/PDO等不易获得正常对照样本的情况；另一方面，额外的对照样本增加了微卫星不稳定性的检测成本。基于上述原因，在叶凯指导下，叶凯青年科学家工作室科研人员经过两年的探索，从微卫星不稳定性发生机理出发，通过数学模型抽象，从单个肿瘤样本中提取特征，开发了MSIsensor-pro。MSIsensor-pro实现不依赖正常对照样本的微卫星不稳定性检测，只需50个微卫星位点的测序数据即可实现微卫星不稳定性的精准检测。MSIsensor-pro的开发扩大了微卫星不稳定性的应用范围，减低了微卫星不稳定性检测的成本。同时MSIsensor-pro在低肿瘤纯度和低测序深度这类低信噪比数据中也显示出来很大的潜力。 该研究成果近期发表在国际组学和生物信息学领域权威期刊《基因组蛋白质组与生物信息学报》（影响因子6.597）上。叶凯的博士生贾鹏为该论文的第一作者，叶凯为通讯作者，西安交通大学为本文唯一通讯作者单位。这是叶凯教授课题组在基因组暗物质解析方面的又一重要突破。论文链接为：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1672022920300218