镭神东方激光技术（北京）有限公司，简称：镭神激光。北京市科委认定的高新技术企业，从事各种激光高端制备的研制、生产及销售，包括：大功率（CO2/光纤）激光切割机、激光雕刻机、激光焊接机、激光打标机、3D激光雕刻机等多种激光加工制备，镭神依托强大的研发队伍，为不同行业提供个性化服务。 激光技术是20世纪重大科技发明，对人类社会产生了广泛而深远的影响。激光具有能量密度高，可控性好，非接触加工的特性，已广泛应用于各种行业。镭神公司以激光技术、工程光学和计算机技术为核心，不断拓展的产品涉及到：教学科研、工业制造、石油勘探、航空航天、军事装备、建筑设计、工美包装、纺绣皮革等不同领域。镭神公司以其雄厚的研发能力、磐石般的品质、全方位的售后团队赢得了业内外乃至全球用户的认可。镭神激光与企业及教育科研单位等近千家用户建立了诚信合作关系，并成为世界银行、日元贷款、中国教育装备贷款激光设备供应商，“中央职业教育实训基地建设项目”数控激光切割机中标企业。镭神公司正朝着世界专业级激光加工应用方案供应商的方向而不懈努力。 "实现客户利益"已成为我们企业文化的重要组成部分，科技创新是我们发展的原动力。镭神公司愿与国内外朋友竭诚合作，携手共创激光事业的美好明天。

汉邦科技，国内领先的工业级金属增材制造(3D打印)设备制造商，在上海和广东设立公司。于2007年进入金属3D打印领域，专注于设备的研发、制造、销售、应用和技术服务。2021年，汉邦科技完成近4亿元人民币首轮融资，同年在上海市临港新片区获批产业园建设用地近40亩，建成面积达6万平方米。至2021年底，汉邦科技累计出货量超500台，销售及装机遍及全球近四十个国家，包括亚洲、欧洲和北美洲等，装机量行业领先。 汉邦科技通过不断创新迭代的金属增材制造装备、软件、控制系统、工艺和参数库，拥有大量的应用技术及数据积累；已获得了一百八十多项技术专利和软件著作权，并作为主要起草人制定增材制造国家标准、行业标准11项，团体标准2项，服务于航空航天、齿科、骨科、新能源、模具、汽车、个性化定制、教育科研等领域，累计服务客户达数千家，包括中国钢研、中国核动力院、未来工场、珠海格力、深圳光韵达、上海交大等企业和高校。 汉邦科技致力于成为金属3D打印行业大工匠，目前已成功研发大中小多款强力迭代机型，产品矩阵完整。其中HBD-400、HBD-1000及HBD-1500等多光路大尺寸设备，已与多家科研院所和航空航天公司达成合作并批量供货。从金属增材制造技术到全球首创LACM激光增减材复合加工工艺，汉邦科技提供一体化专业金属3D打印解决方案，为客户提供高效和柔性的合作模式，持续为客户创造价值。

产品详细介绍| 激光系列产品 >> 红外激光显示卡 >> 红外激光显示卡红外激光卡用于红外激光器的显示与测量，波长范围800-1550nm最小可测功率2mW 产品名称： 可定制红外激光显示卡产品类别： 激光系列产品 → 红外激光显示卡产品编号： 51313151216产品信息： 产品名称： UV紫外显示卡产品类别： 激光系列产品 → 红外激光显示卡产品编号： 51313103516产品信息： 产品名称： 红外激光成像卡产品类别： 激光系列产品 → 红外激光显示卡产品编号： 3139162216产品信息： 产品名称： 红外激光显示卡产品类别： 激光系列产品 → 红外激光显示卡产品编号： 3181033516产品信息：

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。