成果简介在冷轧生产的处理线上， 为了保证冷轧产品的边部质量， 在酸连轧机组的酸洗出口-轧机入口， 都会有一道重要的工序-切边剪。 切边剪的作用是为酸洗后切边质量及为后续轧机工序提供优良原料卷提供保证， 避免因边部问题造成产品降级， 返修， 甚至造成停机事故， 造成巨大经济损失。 但是在实际生产过程中， 由于种种原因， 即使带钢已经经过切边剪切边， 轧后还是有出现诸如锯齿边， 边裂，边损， 边丝等带钢边部缺陷， 因此针对切边剪的切边质量进行跟踪控制具有积极意义和重要实际应用价值。

TRU树木雷达检测系统是为检测树干内部腐朽和地下根系分布而设计的。 它利用探地雷达技术对树木进行无损扫描，可生成高分辨率图像。 系统有两种独立的检测方法，分别用于检测树干的内部状况及根系的实际分布

一、经络检测系统 经络脏腑病位关联：经络、脏腑、五行关联图，将未病扼杀在萌芽之中；八大系统生理机能分析：归纳、总结人体八大系统与经络的关系，给出人体经络辨证情况；十二经络传感情况分析：依脉经络柱状图，细化分数；科学采集：精准识别不同人体特征，采集双手、双脚十二经原穴生物电参数；精准判读：经络能量值量化精度可达到小数点后三位，助力医学研究；智能检测：靶向定位穴位采集，智能辨析并出具检测报告； 二、耳穴检测系统 检测系统多样化：可检测消化系统、运动系统（上肢）、运动系统（下肢）、运动系统（躯干）、呼吸系统、感觉系统、神经系统、肝胆系统、泌尿系统、生殖系统、其他（内分泌、心血管）等10大系统。测试笔符合人体工程学设计，握持舒适。测试笔电伏微弱、无痛苦、无伤害。

DM-1型计算机视觉系统主要由计算机系统、图像采集系统及图像信息处理系统组成。该系统通过配置不同硬件及图像信息处理软件，能够实现以下主要功能： 1．生产线上零件的识别与定位。 2．生产线上产品的外形检验及表面缺陷检验。 3．装配线上零件的误装及漏装检验。 4．生产过程中一些参数的监控与监测。   目前，DM-1型计算机视觉系统已成功地应用于： 1．烟道飘灰监测系统。该监测系统可实现烟道内飘灰颗粒大小及分布的实时测量，并给出相应的飘灰统计数据及综合指标数据供分析用。实时测量的各种数据可保存一年以上。 2．车灯自动综合检测系统。该综合检测系统可实现在生产线上自动检测车灯零部件是否正确安装到位，并给出各种检测信息，通过改变测量软件模板程序可完成各种型号车灯的自动检测，是一套高性能的柔性检测系统。 3．车灯光轴位置自动检测系统。该系统是用于生产线上检测车灯光轴位置是否正确的设备，能给出相应的检测信息。在调整光轴位置变化时，可实现实时跟踪光轴位置。 4．汽车传动轴橡胶护套热膨胀自动检测系统。当传动轴橡胶护套在做加热及高速旋转试验时，该系统能实时检测橡胶护套的膨胀量及变形参数。 5．锅炉自动点火监控装置。该装置可实现监视锅炉自动点火的状况，并将锅炉的点火状态及燃烧情况的信息送给控制锅炉燃烧的DCS系统。 上述这些应用证明，DM-1型计算机视觉系统具有运行稳定、可靠，抗干扰性能强，实时性好，适用性广，柔性高，并能实现日夜长期连续运行等优点。

已有样品/n该系统利用视频技术对产品表面及玻璃制品内部的质量进行分析， 提供产品质量的检测效率和检测质量，可以用于各种生产线上的产品质 量检测。目前对 VR 技术有较广泛的需求，并且国家大力支持发展 VR 产业， 每套应该在几十万以上，大型项目每套要上千万，所以该项目具有良好 的市场前景。

本发明公开了一种双目视觉自由立体显示系统，包括双目相机、 接口转换电路、FPGA 加速电路、自由立体显示器，其中双目相机对 现实场景进行采集，将采集到的视频通过 HDMI 接口传输到接口转换 电路，接口转换电路将接收到的视频通过 LVDS 接口传输到 FPGA 加 速电路，FPGA 加速电路接收视频，逐帧进行处理，依次进行立体匹 配、多视点生成、立体图像合成，将最终合成的立体图像输出到自由 立体显示器，观看者站在立体

产品详细介绍珠海市华普自动化科技有限公司网址 http://huapu.114ct.com/ 视频www.tudou.com/home/_75709667http://u.youku.com/user_show/id_UMjY2NTE3NTY4.htmlhttp://you.video.sina.com.cn/pnpnpnpnhttp://pnpnpnpnpn.51sole.com/ 视觉教育机器人   视觉教学机器人（机器人含视觉系统5.8万）珠海市华普自动化科技有限公司视觉教育机器人用视觉来做测量和判断，机器人视觉（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素位置、分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，输出位置或判别信号来控制现场教学机器人的动作。我公司视觉教育机器人人有以下两款：1|、2-6轴轨道机器人2-6轴轨道机器人由X,Y,Z,R，L等6关节/旋转轴6轴组成。机身整体高強度铝合金材，坚固耐用，惯量小，动态性能稳定,长时间使用不变形，精度稳定，使定位精度更加精确。主电机采用100-1000W伊莱斯伺服电机，重复定位精度±0.05mm。配电气控制箱。供电电源：220V、50Hz；电源容量：52KVA。机械臂粗壮牢固，转动灵活。工作范围500*500mm。 2、3-6自由度通用机器人3-6自由度通用机器人，采用垂直多关节串连结构，步进和伺服电机驱动，最大工作负载2.5kg ，重复定位精度±0.05mm。    产品特点：1、6轴联动，采用5.6寸液晶屏执行ISO国际标准G代码；2、采用多层线路板，32位高性能的CPU和超大规模可编程器件FPGA，系统的整个工艺采用表贴元器件，从而使整套系统更为紧凑；3、采用多达20级的运动指令缓冲区运动控制芯片，特别适合高速多线段或圆弧连续插补的运动控制；4、20路输入，20路输出接口；5、全光耦隔离，抗干扰性强，运行稳定；6、有手动，自动，归零，编辑，录入操作； 视觉系统配件选配说明（也可根据需要选择） 序号  名称  规格型号 1  工业数字相机  高分辨率工业相机  MV-1300UC  高速工业相机  MV-VD040C 2  工业镜头  百万像素工业镜头  2514MP  工业缩放镜头  ZL0920 3  LED光源  环形光源  AFT-RL100  平行光面光源  AFT-BL100  条形光源  AFT-WL100 4  软件  机器视觉图像处理软件  MV-MVIPS 5  光源控制器  模拟光源控制器  AFT-ALP2415  数字光源控制器  AFT-DLP2430  另外，机器人视觉细分应用： 模具残留物自动检测（模具保护）， 标准件筛选 适用于螺丝、螺母、垫片、螺母夹、轴套等标准件；检测类型：表面缺陷、尺寸测量、螺纹检测、特征检查等。 非标件检测 适用于汽车零配件、电子零配件、机械零配件、医疗器械；检测类型：表面缺陷、尺寸测量、特征检查、装配检查等。 印刷字符检测（RVT-KBI） 适用对象：手机按键、计算机键盘、仪器仪表等； 检测内容：印刷字符印刷质量、按键错误、字符错误、字符偏移等。一维码、二维码识别，数字、字符识别，颜色识别等； 检测内容：数据读取，字符识别，颜色判断等。珠海市华普自动化科技有限公司  网址 http://huapu.114ct.com/      http://pnpnpnpnpn.51sole.com/联系电话：13417736537   0756-7796528  13267957849 联系人：吴先生   电子邮件： 1113789835@qq.com  QQ：1113789835    http://pnpnpnpnpn.51sole.com/ http://pnpnpnpnpn.tgshebei.cn/usercplist.aspx视频：www.tudou.com/home/_75709667 http://u.youku.com/user_show/id_UMjY2NTE3NTY4.htmlhttp://you.video.sina.com.cn/hpzdhkj

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。

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。