产品详细介绍产品特色采用高能量聚合物锂电池采用380mAh高能量聚合物锂电池，长达3个月的使用时间（一般使用状态下）。电脑USB接口进行充电使用电脑USB接口进行充电，无需携带专用充电器，方便快捷，随充随用。一体式设计一体式设计，无线接收器不用时可以直接插入发射器槽中，不仅携带方便更重要的是不易丢失。三重省电设计自动待机、深度睡眠、自动式电源开关，多达三重省电设计，使产品更节能，使用更持久。短时间不用，系统就自动进入待机状态，长时间不用，就进行深度睡眠状态。如果把接收器插到无线演示器中的插槽，无线演示器会自动断电。支持超链接在激光、翻页、播放、黑屏功能基础上增加超链接功能，可打开PowerPoint中的超链接并在打开的窗口之间进行切换。2.4G技术，10米可操作范围2.4G国际绿色频率，10米可操作范围。同时拥有自动跳频技术，能有效避免其他射频信号干扰。使用先进的无线射频技术，360度全向控制使用先进的无线射频而非红外技术，360度全方位自由掌控，无任何方向性限制。采用满足国际安全标准的Class II激光模组采用满足国际安全标准的Class II激光模组，使用选进的APC自动功率控制技术，拥有稳定的输出功率，最大输出功率小于5mw，对人和宠物都安全，并且激光距离不小于200米。支持USB 3.0 采用USB标准协议，兼容USB1.1、USB2.0、USB3.0等各种USB接口，即插即用，不需要安装任何专用驱动支持Windows7支持包括Windows 7在内的Windows 98、Windows 2000、Windows XP、Windows Vista、Linux和Mac OS等各种操作系统支持PowerPoint 2010 支持包含PowerPoint的Office XP、Office 2003、Office 2010等各版本Office软件，以及其它软件的图片浏览、网页浏览、电子书浏览等上下翻页操作。有绿光型号配置产品有绿光型号配置。同样功率下，人眼对绿光更敏感，感觉更舒适，指示更醒目。诺为采用军工领域使用的宽温高性能绿光模组，采用先进的APC自动功率控制技术和进口器件，不但拥有更稳定的亮度，而且在温度过高时会启动自动保护功能，停止发光以保护关键器件，长时间点亮也不会损坏。同时宽温技术使您即使在环境温度低至10度的情况也可以即点即亮，不需要丝毫预热时间。 可选配集成U盘可集成1G、2G、4G、8G U盘，储存、携带文件更方便。U盘具有写保护功能U盘具有写保护功能，写保护状态下文件存放更安全，免受病毒侵扰。在教室等使用公共电脑的场合，只要打开写保护开关，即可不用担心病毒传播。概要：诺为公司这款名为N71的绿光无线演示器，在外观上采用简洁的设计，流线型的线条并辅银色渡边，显得霸气十足而又时尚典雅。比其它产品更讨消费者的喜欢。在功能上它具备了激光教鞭、聚合物锂电池、USB接口充电、自动待机、支持超链接等，其中聚合物锂电池不仅为使用者省去了更换电池的烦恼而且和当今的环保理念也不谋而合。这款诺为N71绿光无线演示器不论是外观还是功能上足以超越其它品牌的无线演示而笑傲群雄。在性能上，它采用了国内最先进的2.4GHz无线射频技术，380mAh高能量聚合物锂电池，自动待机、深度睡眠、自动式电源开关，多达三重省电设计这些高科技性能是国内其它品牌的无线演示器所望尘莫及的。主要功能：绿色激光教鞭  聚合物锂电池  USB接口充电  三重省电设计  支持超链接功能温馨提示：（绿光激光笔使用注意：这种半导体激光笔，如不按正确的操作方法，长时间点亮激光，则会导致输出功率不稳定，严重会把笔里的芯片烧坏，导致激光不亮。正确的操作方法是，先按10-30秒钟，然后关掉，让它休息10-15秒钟，再接着按。连续这样操作是没有问题，一次性点亮时间不要超过1分钟，详情请看说明书。）更多信息请访问:http://www.knorvay.com

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    

研究内容及用途 ：焊接机器人是焊接自动化发展的主要方向，在汽车 制造、工程机械等产业已有广泛的应用。本项目用半导体激光器作为主动 光源，柱面透镜组产生结构光片， ICCD 摄取光纹图样送计算机、经高速 数据采集、数值滤波等运算，给出焊缝位置信息，送运行机构实现智能控 制．《弧焊机器人结构光三维视觉传感器》外型尺寸 40x 70xll0mm ，距焊 件 80mm 处产生线长 30-40mm，线宽 1mm

本发明公开了一种雷达视觉融合应急形变监测快速部署系统及方法，系统包括：钳臂系统、履带式移动底盘和控制系统；钳臂系统用于自动夹持、旋紧监测设备，并精确调整设备角度和方位；履带式移动底盘具备自主导航能力，适应复杂地形；控制系统用于自动规划路径、识别最佳安装点，并远程操控设备部署过程。方法包括：步骤S1：路径规划与导航；步骤S2：设备运输；步骤S3：自动安装；步骤S4：远程监控与调试；步骤S5：自适应调整；步骤S6：进行结果计算。本发明实现了监测设备的智能运输、精准安装和自动调试，提高了部署效率与安全性。

    myCobot人工智能套装是集视觉、定位抓取、自动分拣模块为一体的入门级人工智能套装。基于Linux系统，在ROS搭建1：1仿真模型，可通过开发软件实现机械臂的控制，简单易学，能够快速入门学习人工智能基础知识，启发创新思维，领悟开源创意文化。本套装扩展性好，开放性高，可以被用于多种用途。可易用专科院校的实训平台、机器人学科搭建、机器人实验室或个人学习与使用。 产品特性 大视觉识别算法 四种颜色木块、不同形状卡片任意选择，4种ID二维码识别学习二维和三维世界之间的投影关系，图像特征点带你学习图像分割、保存图片特征，深度学习yolov5算法，让你了解神经网络。 6种适配机械臂 支持 myCobot、mechArm、myPalletizer 的M5Stack和树莓派版本。 aruco码的检测、跟踪：摄像头精确定位与标定，并进行自动抓取。 颜色及图像识别：应用深度学习算法，用户可以利用机械臂完成定位抓取和自动分拣。   联系我们：深圳市大象机器人科技有限公司 官网：https://www.elephantrobotics.com淘宝官方旗舰店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV电话：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403 D504 D505

（专利号：ZL 201510093120.5） 简介：本发明公开一种基于激光冲击波技术定向超高速喷涂的方法及装置，涉及零件加工再制造技术领域。该喷涂方法首先利用电极产生的高温电弧加热熔化涂层材料的喷涂丝成熔滴脱落，熔滴被雾化气体雾化成微滴流，然后由激光脉冲束辐照于微滴流表面上，表面一部分微滴吸收激光能量，瞬间气化和电离形成高压等离子体，高压等离子体继续吸收激光能量膨胀爆炸形成GPa量级的高压冲击波，高压冲击波驱动着微粒流高速喷射到工件表面形成涂层。喷涂装置包括激光发生器、导光分光系统、电弧制液系统、工件夹具系统、回收系统以及控制系统。本发明能够实现高速高效喷涂，涂层与基体的结合强度好，涂层的致密度高、空隙率低，具有较高抗热疲劳和机械疲劳的性能。

本发明公开了一种激光焊接过程中焊缝内部孔洞的控制方法， 在激光装置的激光头对工件进行深熔焊的过程中，利用吹气装置在熔 池上方吹出气流以形成局部负压，从而将匙孔内的蒸气吹走，保证匙 孔的通畅，使焊接过程中产生的气体逃逸出熔池内部而避免形成孔洞， 本发明能够有效地解决激光深熔焊过程中的孔洞问题，且适合多种材 料、不同板厚、不同接头形式的激光焊接，尤其对厚板、夹层板、表 面涂层板的孔洞控制有很好的效果。