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

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。

受国家自然科学基金资助，自1990年开展该研究工作，已形成专利产品——红外热成像装置。济南钢铁集团总公司和北京科技大学于1999年6月签定了本项目的技术开发合同书，共同开发这一具有明显技术经济效益的新型烧结工况信息获取与智能化处理系统。该项目已于2000年12月通过验收。 系统所涉及的主要技术包括：红外热成像、红外测温、图象抓取与处理、图象分割、特征变量的提取和选择，适应于烧结矿红外图像的滤波方法、以及烧结矿FeO含量和转鼓指数在线推断的数学建模，其中红外热成像技术及测温技术为国家专利技术。 系统采用近红外成像技术，可以采集高温工业窑炉的工况图像，通过计算机图像采集转换成数字图像，在获得模拟和数字图像的同时，可通过视频缆和网络进行图像的传输，并可根据应用厂家的需求，任意或同时测取点、线、面的温度。在此基础上可根据厂家的要求，进行烧结矿的在线质量推断。 该系统由两部分组成： 红外热成像装置：提供清晰的工况图像。红外热成像计算机视觉检测及信息处理系统：红外热成像装置与计算机连接后，通过图像采集获得生产工况的数字图像，经处理构成红外热成像计算机视觉检测和信息处理系统

一种基于机器视觉的水稻穗颈瘟染病程度分级方法，包括以下步骤：（1）建立水稻穗颈瘟染病程度分级模型；（2）对农田现场的水稻染病程序进行测试，其过程为：（2.1）、采用多光谱成像仪拍摄农田现场的水稻的图像；（2.2）、将获得的多光谱图像去除图像背景，提取图像信息；（2.3）、获得图像的12个颜色特征；（2.4）、通过对获取的12个颜色特征进行变量标准化预处理，然后进行用以对数据降维的主成分分析，根据各主成分的贡献率，得到第一主成分和第二主成分；（2.5）、将第一主成分和第二主成分作为测试模型的输入，运行所述测试模型得到农田现场的水稻的穗颈瘟染病级别。本发明省时省力、可靠性高、效率很高。

一、项目简介 人体是视频监控、车辆辅助驾驶等应用领域中重点关注的目标。人脸和人体姿态的分析，易受光照、遮挡、穿着和复杂背景等因素的影响，研究的挑战极大。对人体的属性，尤其是人脸和人体姿态的智能分析，是计算机视觉和人工智能中的热点研究问题，也是视觉产业化急需突破的关键技术。 二、前期研究基础

在国家自然科学基金等项目资助下，本课题组在2003年成功研制出基于立体视觉的显微操作装配工作站，主要用于对微小物体进行操作和微小系统的装配，已推广到台湾大学等地区使用，近年来结合不同领域用户实际需求，不断改进，显著改善了系统的可靠性、模块化、灵活性、控制软件智能化程度，拓宽了本技术的应用范围，在多种微纳器件和系统的集成制造中发挥了重要作用。系统具有图像采集、图像获取，三维成像、三维测量、微小系统装配、微小零件在线修磨等，还可以根据用户具体要求定制特殊功能。系统配置可根据用户要求选配，一种典型的配置如下：高倍立体显微成像系统、微操作器、数控微位移工作台、彩色CCD摄像机、高速图像采集及立体显示卡、高分辨率显示器、微型计算机以及可选操纵单元（夹持器、真空吸盘、喷涂装置等）等。具有动静态彩色立体成像及显示。 系统典型技术参数如下：光学分辨率水平方向最高可达到500nm，深度方向分辨率最高可达到80nm，立体视觉的深度分辨率为10um，X/Y每轴运动范围：50mm，Z轴运动范围：25mm，运动分辨率：1μm(per step)，自动引导重复定位精度：±3μm；具有操作自动寻位、自动避障功能；有真空吸附与夹钳式拾取器（操作手）；具有空间位置测量及相对距离测量功能，图像处理与分析功能、可以实现存储、打印等操作。

本发明公开了一种结合全球 DEM 与立体视觉的卫星影像云检测方法，利用密集匹配的 DSM 数据 和现有的全球 DEM 数据 SRTM，结合高程与影像灰度信息提取云区域。主要步骤如下：通过多影像多 匹配基元方法获得模型匹配的 M-DSM，基于特征线的方法配准 M-DSM 与 SRTM，通过高程差值获得 初始种子点，然后把种子点计算到像方，结合影像的灰度信息提取出云区域。本发明在有大面积雪的影 像，能有效的避免雪的干扰，准确地检测出云区，提高了遥感影像的利用率。 

采用机器精测替代人工调查，突破了稻麦病害精准化检测难题，规范了病害监测过程。解决当前病害测报无法有效保存信息的问题，实现稻麦病害高效测报与防治服务，使农田用药更加精准，降低种植成本，保护生态环境。可广泛应用于我国稻麦病害的诊断、测报与防治方案制定， 以及农作物病害大数据分析等领域的研究与实践过程。

本发明公开了一种用于对 RFID 天线毛刺和污点缺陷执行视觉检测的方法，包括：对摄像装置执行标定之后，通过其与条形或背光光源的配合，对待检测的各个 RFID 天线拍摄图像；采集所拍摄的天线图像并将其与天线模板图像相匹配以获得预对齐信息；根据天线模板图像上的 ROI 区域并结合预对齐信息，从天线图像中扣取对应的毛刺和污点检测区域；对所抠取检测区域和 ROI 区域分别执行二值化处理，然后执行图像相减处理；对相减处理后的残余图像执行 blob 分析，由此判定毛刺和污点缺陷结果。本发明还公开了相应的视觉检测