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

本发明通过对非参量CUSUM检测算法进一步改进并应用到频谱检测中，能够在没有信号先验知识与信号出现时刻随机的条件下，克服现有快速检测方法的不足，更加快速低地检测到信号。并能够根据检测情况动态调整偏移量，使得检测延时进一步缩减。

物联网感知大数据可信存储与分析处理平台（IOT-SeaCloudDM）：针对智慧城市、物联网、车   联网中各种采样数据（包括各类传感器、RFID、条形码阅读器采样的时空相关数据）的数据管理需求，  提供一个通用的感知大数据处理平台，对各类相关的感知采样数据进行统一管理，并达到如下目标：（1） 提供 PB~EB 级的感知采样数据存储、管理与查询处理。（2） 提供时态 - 空间数据、采样数值数据的统计分析与数据挖掘。（3）在此基础上，为各类智慧城市、物联网应用提供基础软件支撑。

本系统使用时序区域定位技术提供实时安全监测报警服务，应对独居 老年人发生意外状况时,得不到及时救助而威胁生命安全的情况。系统一 方面通过红外传感器釆集老年人在室内的活动状况，另一方面通过分析 长期积累的日常活动数据，发现老年人一些规律性较强的生活习惯。以 实时活动状况和规律性生活习惯为基础，对老年人在室内的潜在不安全 状况做出准确判断并报警。 性能指标：

智能网联汽车是汽车工业革新的一次重要机遇，也是当前先进技术和 生产力融合的产物。美国汽车工程师学会（SAE）则将智能汽车分为Level 0 - Level 5共6个等级，级别越高代表车辆的自动驾驶程度越高。当前L2级自动驾驶功能已经普遍配备在市场车型中。L3级自动驾驶在我国部分城市 开启试运营。L4级智能驾驶需要在感知层，决策层和控制层实现技术再升级。主要研究内容有轻量化车道检测模型G-NET、智能避障算法、ADAS算法、相机的逆透视技术、雷达算法面向自动驾驶的多模态融合认知框架

成果简介在本项目中运用流体力学理论和动力学方程提出了一种单流体多组元模型，它包含了一个可以适用于多组元的模型框架， 可以处理不同生物膜菌种相互之间的动力学作用、 内部的相互转化、 群体的消散和混合， 整个材料系统近似为不可压缩， 因此当一个种群的体积分数增长时， 一个或多个其他的种群必须相应的以体积分数的形式转化为增长的种群。 我们还把这个二元模型变为更细致的三元模型， 除包含等效溶剂， 还将包含 EPS 和细菌两种组分， 抗菌剂浓度和营养素也被更细致地建模。 并且使用二元和三元模型研

简介：本发明提供一种双螺旋弹簧组合式的移动机器人悬架减震器，属于减震技术领域，主要用于移动机器人的悬架与轮腿机构间的减震。该减震器包括安装支架、减震器壳体、连接套、连接轴、上螺旋弹簧、下螺旋弹簧以及轮腿支架。其减震分为两个阶段：第一阶段为垂直向上减震过程，来自轮腿支架的振动能量使得连接套上移并压缩上螺旋弹簧，借助弹簧阻尼作用减小振幅，同时下螺旋弹簧被拉伸；第二阶段为垂直向下减震过程，在上螺旋弹簧和下螺旋弹簧的弹力作用下，连接套下移使得下螺旋弹簧被压缩，借助弹簧阻尼作用减小振幅，同时上螺旋弹簧被拉伸；该减震器能够缓冲并衰减来自轮腿支架的振动能量，从而避免把较大的振动能量通过安装支架传递给移动机器人的悬架。

本项目创新研发了适用于室内外环境的大部件高精度装配自动对接移动机器人，相较于传统的装配对接系统，具有承载能力大，对接精度、效率高，系统运行稳定、可重构性好等特点，可完全替代传统由人力完成大部件装配对接过程。可广泛应用于火箭舱段装配生产、飞机武器挂载等场合，对于促进航空航天工业的发展具有重要作用。 技术特征 （1）自动对接机构采用视觉伺服技术，将双目相机、激光位移传感器和力传感器等多传感器数据融合，以六自由度并联机构作为运动执行机构，实现大部件高精度自动对接，负载达到1-50T，满载移动速度≤6m/min，满载额定滚转速度≤10°/min，调姿最小分辨率达到0.01mm； （2）运行稳定性好、环境适应能力强。移动机器人采用卫星导航与惯性导航的组合导航技术，使用4G信号进行网络差分定位，可以达到厘米级定位精度。

一种具有环境适应性的足式机器人稳定性控制方法及系统，该控制方法通过利用上一触地过程相关参数信息与期望达到的控制目标进行比较，对飞行相水平运动速度和系统总能量实行反馈控制，预测控制触地角度并进行系统能量补偿控制，最终实现足式机器人 SLIP 等效模型在不同地面环境下的期望稳定周期运动。系统包括系统状态检测模块和稳定控制模块。本发明不需要建立具体的机器人动力学模型，不需要计算精确的不动点触地角度，通过反馈控制实现控制收敛，控制方法简单，计算迅速，很好的解决了现有方法控制实时性不足、适应性不够等问题。且具有较好的未知环境适应性，为足式机器人稳定性控制提供了一种较好的解决方案。