一、产品概述 1、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、PLC控制技术有机地进行整合，结构模块化，便于组合，实现对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、入库等训练， 2、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，可以实现对工件分拣、检测、搬运、装配、存储等操作。 3、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 输入电源：单相～220V±10% 50Hz 工作环境：温度-10℃～+40℃  相对湿度≤85%（25℃）  海拔＜4000m 装置容量：＜1.5kVA 实训平台尺寸：1500mm×880mm×1400mm 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 IRB910SC型四轴工业机器人系统、欧姆龙智能视觉检测系统、可编程控制器（PLC）系统、供料单元、输送单元、供料废料暂存单元、加工废料暂存单元、工件组装单元、仓库单元、各类工件、型材实训桌、型材电脑桌等组成。    1、ABB IRB910SC型四轴工业机器人系统     由机器人本体、机器人控制器、示教单元、输入输出信号转换器和抓取机构组成，装备气动手爪、可对工件进行搬运、装配、拆解等操作。 （1）机器人本体由四自由度关节组成，固定在型材实训桌上，具有4个自由度。 （2）最大的工作半径为450mm （3）最大负载6kg （4）机器人示教单元有液晶显示屏、使能按钮、急停按钮、操作键盘，用于参数设置、手动示教、位置编辑、程序编辑等操作。 2、欧姆龙智能视觉检测系统       配备一套欧姆龙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I/O电缆连接到PLC或机器人控制器，也支持串行总线和以太网总线连接到PLC或机器人控制器，对检测结果和检测数据进行传输。 3、西门子可编程控制器单元       配备西门子S7-1200 CPU1214C AC/DC/RLY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。     4、RFID数据传输系统     采用西门子RFID数据传输系统，安装在环线输送单元的左端圆弧处，电子标签已埋在工件内部，检测距离为40mm。当工件从环线输送单元经过左端圆弧处时，RFID检测系统可以准确地读取工件内的标签信息，如编号、颜色、高度等信息，该信息通过工业现场数据总线传输给PLC，用来实现工件的分拣操作。 5、供料单元  由料斗、回转台、导料机构、工件滑道、开关电源、可编程序控制器、按钮、I/O接口板、通讯接口板、电气网孔板、直流减速电机组成，主要完成将工件从回传上料台依次送到检测工位。 6、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、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。 7、工件组装单元 由工件光纤传感器、加工台、气缸、小物料等组成，安装在传送带上，用于装配工件。 8、仓库单元 由铝型材和机玻璃组成3×3库体组成 9、废品暂存仓 安装在型材实训桌上，分别对供料异常物料暂存，对加工异常物料暂存。 10、触摸屏 7寸，是一套以先进的Cortex-A8 CPU为核心（主频600MHz）的高性能嵌入式一体化触摸屏。 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 20.变频器与交流电机主电路的连接 21.变频器面板的参数设置与操作 22.变频器面板控制交流电机调速 23.通过变频器外部端子控制电机启停 24.气动方向控制回路的安装 25.气动速度控制回路的安装 26.气动顺序控制回路的安装 27.气动系统气路的连接 28.磁性开关的位置调整 29.气动系统调试 30.RFID数据读写编程与调试

本发明公开了一种基于图形识别的道路救援装备绞盘绳防过拉预警方法，包括如下步骤：1、在绞盘绳槽外侧轮盘的圆周上均匀标记几何图形；2、在道路救援装备绞盘绳槽外侧设置图形采集装置，所述图形采集装置的采集区域大于单个几何图形标记，在采集区域中设置大于单个几何图形标记的区域为感兴趣区域，使感兴趣区域最多只能包含一个几何图形标记；3、对图形采集装置采集到的每一帧图像中的感兴趣区域识别其中包含的几何图形标记的类型；4、连续识别采集到的图像，得到几何图形标记变化序列；根据几何图形标记变化序列，得到绞盘转轴旋转方向和旋转角度；5、对绞盘转轴旋转方向和旋转角度进行计算，当绞盘绳圈数小于阈值时进行安全报警。

对结构动力特性及其损伤识别方法、建筑结构随机响应模态及其与损伤位置的关系以及在役结构的可靠性进行了系统地研究。将动态测试与静态测试相结合，提出了建（构）筑物安全评估的新方法。本研究方向获得发明专利 1 项，实用新型专利 3 项，发表论文 30 余篇

本发明提出了一种移动荷载下简支梁损伤和移动力同时识别方 法：测量结构在损伤状态的加速度动力响应，以结构的加速度响应作 为结构损伤和移动力识别的动力指标；根据结构的数值模型，将未知 移动荷载采用切比雪夫多项式表示，并利用梁单元形函数概念将移动 荷载等效成单元节点力，分别计算结构加速度响应对损伤和移动力参 数的灵敏度矩阵；结合敏感性分析结果，以结构测量加速度响应和计 算所得的有限元加速度响应的差值作为目标函数，采用一阶泰勒展开 的识别方程逐步迭代同时识别出简支梁的损伤和移动力。通过本发明 方法，能够仅仅

本发明公开了一种机床锥配合固定结合部的动力学建模及模型参数识别的方法，该方法建立了一种 32 节点的刀柄-主轴结合部动力学模型，其中 1～8、9～16、17～24、25～32 均为等分点，锥配合结合部单元的运动则通过 1 点和 17 点、2 点和 18、3 点和 19 点、......16点和 32 点之间的相对运动体现出来。基于模态实验，本发明以频响矩阵与阻抗矩阵的乘积是单位矩阵这一理论特性，将实验的频响矩阵和有限元理论得到的子结构的刚度矩阵、质量矩阵相结合，通过初值试凑的方法，运用非线性最小二乘

本发明公开了一种基于相似性和不相似性融合排序优化的行人重识别方法，行人重识别是一种针对 特定行人的检索问题，本发明的主要思想是正确检索的行人目标应该跟查询行人的极正样本相似，并且 跟查询行人的极负样本不相似。同时我们将与极正样本相似的那些行人定义为疑正样本，与极负样本相 似的样本为疑负样本，通过提高疑正样本的排名，同时降低疑负样本的排名，来达到通过排序优化的方 式来提升行人重识别的效果。此外，融合多种方法的结果来加强这种相似性和不相似性关系。本

本发明公开了一种基于单频网外辐射源雷达的飞机目标识别方法，利用飞机目标旋转部件（旋翼、 螺旋桨、或喷气式引擎）产生的微多普勒调制特征进行目标识别。首先对参考通道和监测通道信号进行 二维互相关处理，据此实现对目标的检测；接着从距离多普勒谱上不同距离单元位置提取各个发射站所 对应的微多普勒特征；最后利用信息融合技术对多角度特征进行决策级融合识别。本发明组合了单频网 中各个发射站同时提供的微多普勒特征，减少了目标微多普勒特征的姿态敏感性，从而提高识别

本发明公开了一种基于谱导数和频率栅栏缝的谐频频率识别及 剔除方法，其特征在于，包括如下步骤:计算振动信号功率谱 G(ω)的一阶导数或二阶导数，得到谱突变度 ab(ω)或捷度 ag(ω);设定谱突 变度或捷度的阈值分别为 ab-max 和 ag-max;找到 ab(ωi)=ab-max 或ag(ωi)=ag-max 处的频率点ωi;找到频率点ωi 后首个谱突变度为负 或频率点ωi 后第三个捷度

本发明公开了一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别方法，本发明方法包括预处理步骤、无效信息剔除步骤、连通区域标记步骤、特征提取步骤和分类器设计步骤；采取由粗到精的策略，首先将卫星图像进行降采样和高斯滤波处理，之后从处理后图像中剔除陆地和孤立噪点，快速提取出候选区域，对候选区域进行标记，图像旋转后提取特征信息，之后将特征信息放入预先训练好的分类器中进一步确认分析，去除虚警，找出真实的船舶目标。同时本发明还实现了一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别系统。

本发明公开了一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别方法，本发明方法包括预处理步骤、无效信息剔除步骤、连通区域标记步骤、特征提取步骤和分类器设计步骤；采取由粗到精的策略，首先将卫星图像进行降采样和高斯滤波处理，之后从处理后图像中剔除陆地和孤立噪点，快速提取出候选区域，对候选区域进行标记，图像旋转后提取特征信息，之后将特征信息放入预先训练好的分类器中进一步确认分析，去除虚警，找出真实的船舶目标。同时本发明还实现了一种星