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供应辽宁土壤研磨仪
产品详细介绍ST4-2L系列 土壤研磨仪是混合、细磨、小样制备、纳米材料分散、新产品研制和小批量生产高新技术材料的必备装置。该产品体积小、功能全、效率高、噪声低。主要用于地质、土壤、环保、第三方检测等部门的土壤分析前处理研磨。工作原理:土壤研磨仪是混合、细磨、小样制备、纳米材料分散、新产品研制和小批量生产高新技术材料的必备装置。该产品体积小、功能全、效率高、噪声低。主要用于地质、土壤、环保、第三方检测等部门的土壤分析前处理研磨。土壤研磨仪是在同一转盘上装有四个研磨罐,当转盘转动时,研磨罐在绕转盘轴公转的同时又围绕自身轴心自转。罐中磨球在高速运动中相互碰撞,研磨和混合样品。该产品能用干、湿两种方法研磨和混合粒度不同、材料各异的产品,研磨产品最小粒度可至0.1微米(即1.0×10mm-4)。1.土壤研磨仪 主机1台,研磨罐4只。2. 传动方式:采用最先进的进口(瑞士)传动装置(噪音小),自动精密配合,无需手工调节;且使用寿命可长达10年(如出现传动装置问题,10年内免费更换),真正做到一劳永逸。该产品的核心部件是内嵌的4根圆柱形橡胶条,该橡胶条具有记忆功能,不易变形。臂和座之间最大可以扳转+/-32度,当传动装置松动变长时,臂能自动回弹,使得传动装置始终处在精密配合状态。3.干磨或湿磨均可,一次可研磨两个样品或四个样品,装样量为:研磨罐容积的三分之二。4.提供10种以上不同材质的研磨套件(研磨罐与研磨球)。5.压力可以设置(通过旋钮),数字式定时。6.转速:公 转: 50-400转/分钟 自 转: 100-800转/分钟7.研磨室设计密封防尘,带观察窗。8.最大进料粒度:土壤料≤10mm。9.最小出料粒度:最小可达0.1um(即1.0×10mm-4),粒度可以控制。10.研磨罐材质有:硬质钢、不锈钢、碳化钨、玛瑙、烧结刚玉、氧化锆、硬瓷、尼龙、聚氨酯、聚四氟乙烯、碳化硼研磨罐等,与介质接触的材质均不能给介质带来污染。11.最大连续工作时间(满负荷):90小时, 定时总时间为: 9999分钟,交替运行定时时间为:1-999分钟。12.控制方式:按键(LED显示)或触屏,变频无级调速、程控控制,手动、自动定时正反转,定时关机。13.土壤研磨仪 电机转速:0-1400rpm、功率0.75kw、电压220V、50HZ。14.土壤研磨仪 型号(每台的总容量):0.2L、0.4L、0.6L、1L、2L、4L、等。土壤研磨仪(配套研磨罐材质有):玛瑙、不锈钢、不锈钢真空、水晶、陶瓷、氧化锆、聚四氟乙烯、尼龙、聚胺脂、硬质合金等。每四只球磨罐为一套,每套研磨罐配备相应的磨球与垫片。
连云港市春龙实验仪器有限公司 2021-08-23
多功能原油脱水仪
产品详细介绍 一、概述: 该产品为高温、高压、强电场脱水仪器。脱水罐采用优质不锈钢生产,具有耐高温、易刷洗等优点,适用于各种原油脱水,更适用于稠油脱水。也具有脱盐之功能。 二、技术指标: 电源电压:220V 50Hz 功率: 3600W 控温范围: 室温~300℃ 规格: 2000ml、3000ml、5000ml 外形尺寸: 520×520×1450(mm) 脱水时间: 每个样30分钟,稠油50分钟
菏泽圣邦仪器仪表开发有限公司 2021-08-23
振动等长多角度标枪专项力量训练及监控装置
振动等长多角度标枪专项力量训练及监控装置,它涉及一种标枪专项力量训练及监控装置.针对标枪专项力量训练缺乏振动等长多角度练习手段及监控手段问题.高,矮立柱与振动装置固接,高立柱上套装有第一,二限位套及第一,二弹簧以及第一,二套管,第一,二压力显示器固装在第一套管上,矮立柱上套装有第三限位套,第三弹簧和第三套管,第一缸体与第一套管铰接,第一缸体与第一套管之间设置有拉簧,第一活塞杆与第一压力传感器球铰接,第二缸体与第二套管铰接,第二活塞杆与第二压力传感器固接,钢筋的一端与第二套管固接,另一端穿过限位环和标枪把与第三套管固接.本发明用于标枪专项等长力量训练.
哈尔滨师范大学 2021-05-04
一种可穿戴式气动下肢康复训练机械装置
本设计主要应用于偏瘫患者的下肢康复训练。康复装置可根据患者的需求调整外形参数,并具有重量轻易携带等特点,适合在家庭、医院等多种场合进行康复训练。由于我国人口基数庞大,罹患偏瘫等神经性运动失调基本的患者众多,作为辅助康复治疗的重要手段与工具,下肢康复训练机械装置具有庞大的市场需求前景。 本技术涉及了一种可穿戴式气动下肢康复训练机械装置,引入了气动肌腱,相对于其他下肢康复设计,本技术节约能耗,提高了系统的稳定性和柔顺性,大大减轻了对病人的二次伤害,并减少了装备自身的重量。同时创新采用了可拆卸的关节设计,方便患者穿戴和随身携带。使用了长度可以定量调节的下肢结构,使其能够适用于不同身高的患者。
电子科技大学 2021-04-10
一种可穿戴式气动下肢康复训练机械装置
本设计主要应用于偏瘫患者的下肢康复训练。康复装置可根据患者的需求调整外形参数,并具有重量轻易携带等特点,适合在家庭、医院等多种场合进行康复训练。由于我国人口基数庞大,罹患偏瘫等神经性运动失调基本的患者众多,作为辅助康复治疗的重要手段与工具,下肢康复训练机械装置具有庞大的市场需求前景。
电子科技大学 2021-04-10
一种基于分组耦合驱动的上肢康复训练装置
本发明公开了一种基于分组耦合驱动的上肢康复训练装置,包括肩部三自由度自适应机构、第一耦合运动机构、肩部连接组件、第二耦合运动机构以及腕部二自由度自适应机构,第一耦合运动机构固定连接在肩部三自由度自适应机构上,肩部连接组件可转动连接在第一耦合运动机构上,第二耦合运动机构与肩部连接组件固定连接,腕部二自由度自适应机构与第二耦合运动机构固定连接。本发明可以根据不同患者的患肢尺寸和具体使用情况,自适应地做出调整,人体与机构之间可以协调配合,人体舒适度和安全系数都得到了极大的提高,各运动柔顺传递、协调配合,使
华中科技大学 2021-04-14
图像自动标注和模型训练技术在工业视觉中的应用
1. 痛点问题 工业视觉场景下普遍存在缺陷样本数量少、难采集,已有标注方案无法完全发挥样本数据效用等问题。在工业视觉应用场景中,产线整体生产良率均已达到相当水平,人工可识别的缺陷样本数量相对较少,且采集难度较大。制造生产环节对产线效率要求较高,模型训练难以实现精度与效率上的平衡。 2. 解决方案 本项目将最新的少样本学习、连续学习、模型压缩与优化技术,与工业场景中的缺陷检测需求深入结合,致力于工业视觉自主知识产权软硬件一体化装备研发。针对玻璃深加工与半导体晶圆宏观缺陷检测,本项目已完成工业视觉全流程视觉感知算法、人工智能算法研发平台、玻璃智能一体检测设备、晶圆宏观缺陷检测设备等智能设备的原理验证和装备试制,同时有多项智能设备在研。 本项目在玻璃与半导体缺陷检测中,基于图像自动标注方法完成少样本场景下的数据采集与标注,通过弱监督学习和连续学习方法完成有效模型构建,并针对长尾数据集设计模型训练和优化方法,实现高效工业视觉感知计算。针对工业视觉场景,本项目集成视觉感知算法能力,研发人工智能算法研发平台,该平台秉承低代码化、可视化等原则,打造包含数据采集与标注、算法训练与评估、模型压缩与优化、应用部署与管理的数据闭环。 合作需求 寻求浮法玻璃深加工、半导体加工与制造等行业企业合作。
清华大学 2021-12-23
一种基于分组耦合驱动的上肢康复训练装置
本实用新型公开了一种基于分组耦合驱动的上肢康复训练装置,包括肩部三自由度自适应机构、第一耦合运动机构、肩部连接组件、第二耦合运动机构以及腕部二自由度自适应机构,第一耦合运动机构固定连接在肩部三自由度自适应机构上,肩部连接组件可转动连接在第一耦合运动机构上,第二耦合运动机构与肩部连接组件固定连接腕部二自由度自适应机构与第二耦合运动机构固定连接。本实用新型可以根据不同患者的患肢尺寸和具体使用情况,自适应地做出调整,人体与机构之间可以协调配合,人体舒适度和安全系数都得到了极大的提高,各运动柔顺传递、协调配
华中科技大学 2021-04-14
一种三维伸抓运动训练装置及方法
本发明提供一种三维伸抓运动训练装置,包括载物面板、LED指示灯驱动、红外传感器处理电路、微控制器、脑电信号采集仪器、PC机。本发明装置实现了自动化实时捕获伸抓动作时间戳、采集三维伸抓运动数据,结合脑电信号采集仪器,就能方便地进行大脑神经信号和运动数据的同步,完成三维伸抓运动的脑电信号解码。相比现有运动训练装置,本发明装置设计合理,结构简单,使用方便,利于临床病人掌握应用,尤其适合上肢瘫痪病人通过脑机接口平台做三维伸抓运动康复训练,也适用于脑机接口领域康复医疗仪器的研究与开发。
浙江大学 2021-04-13
XM-L65膝关节镜检查操作训练模型
XM-L65膝关节镜检查模型   为了帮助临床医生熟悉和掌握关节的解剖结构、正确进行手术操作训练和熟练使用手术器械而设计本产品,模型为成人右侧膝关节,具有明显体表标志,可供关节镜检查、手术时的正确定位和操作训练。   一、功能特点: ■ XM-L65膝关节镜检查操作训练模型采用高分子材料制成,肤质仿真度高。 ■ 模型为成年右侧膝关节,包括皮肤、肌肉、股骨、胫骨、腓骨、髌骨、髌骨脂肪垫、胫、腓侧副韧带、前后交叉韧带、内外侧半月板以及关节囊、关节腔等膝关节的解剖结构,具有明显解剖体表标志,可供关节镜检查、手术时正确定位。 ■ 可从不同部位模拟手术入路穿刺入口,进行关节检查和手术操作,支持多种关节镜手术方式操作练习,可以在模型上练习三角操作技术。 ■ 可固定在桌面上。 ■ 模型可拆卸,还可用作为膝关节模型进行教学讲解。   二、标准配置: ■ 膝关节镜检查操作模型:1套 ■ 说明书:1册 ■ 保修卡合格证:1张
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
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