本发明公开了一种远程控制的除梗破碎机，包括输浆泵、破碎装置、机架、托轮、左侧轴承、除梗叶片、除梗轴、转筛、上限位轮、进料螺旋、旋转齿轮、右侧轴承、转筛传动装置、调速手轮和减速机；所述机架的底端中间位置安装有输浆泵，其输浆泵上固定安装有破碎装置；所述转筛安装在机架上，转筛的内部设置有除梗轴；所述除梗轴上设置有除梗叶；所述除梗轴的左端安装在左侧轴承上，两者活动连接；所述除梗轴和进料螺旋固定连接，在两者的连接处设置有上限位轮；该远程控制的除梗破碎机，破碎装置位于转筛的下部，两者采取快开方式连接，方便拆卸，利于内部清洗；由于进料螺旋上安装有电子流量计，可以实现螺旋定量输送，进行先除梗后破碎。

本发明涉及检测领域，公开了一种果蔬检测装置及果蔬检测方法，果蔬检测装置包括传送机构以及设置在所述传送机构的传送途径上的至少一个检测单元，所述传送机构包括：轨道；托盘组件，沿所述轨道运动，所述托盘组件包括第一托盘以及位于所述第一托盘内的第二托盘，所述第二托盘尺寸小于所述第一托盘；以及升降模块，至少部分与所述第二托盘连接，用于带动所述第二托盘相对所述第一托盘升起或降落。本发明的果蔬检测装置及果蔬检测方法，兼顾待检物平稳运输的同时减小检测时承载件对待检物的过多遮挡，以提高检测精度。

产品详细介绍进口无损检测仪泄露检测仪器电压范围:                        10-25KV,调节精度5KV电压选择:                        旋钮选择电压形式:                        单级脉冲脉冲幅度：                       ＜10us电源:                            6V 4.5Ah,分离式蓄电池组蓄电池尺寸及重量：               90X45X120mm    0.9公斤持续工作时间：                   最长持续工作时间9小时尺寸及重量：                     220X256X88mm不含蓄电池的外壳重量：           小于3公斤音频报警信号：                   约为86分贝，频率3500HZ连接测试干额中继电缆长度:        1.5米相关标准及行业规定               DIN55670,DIN28055,DIN30670,DIN4681,DIN28063,DIN EN14330(IV),DVGW462/1,W400-2

究团队在线光电检测技术及仪器方面，主要采用光谱技术对水质进行监测，具体包括：1）采用紫外-可见光谱技术实现了水质COD和浊度的在线监测。自主开发了浸没式、小型化、一体化的采样分析的探头，探头直径仅50m，能耗低，可在野外无人值守的环境工作。该探头经过上海市计量测试技术研究院的测试，结果表明，该探头符合国家环保行业相关标准；2）采用红外光谱技术实现水体CO2含量的在线监测，为水生态环境的监测提供支撑。

研究团队十余年来致力于光谱检测与分析领域，研发了数件产品，持有多项发明专利，发表了多篇高水平论文。例如， 1）采用紫外-可见光谱技术实现了水质COD和浊度的在线监测。自主开发了浸没式、小型化、一体化的采样分析的探头，直径仅50 mm，能耗低，可在野外无人值守环境工作。2）采用红外光谱技术实现水体CO2含量的在线监测，分辨率高，稳定性高。目前，探头正在三峡库区进行测试。3）建立一系列基于表面增强拉曼光谱效应的新型光学免疫检测方法，发展了相关纳米光学探针和微通道芯片器件，实现了血液、唾液等体外复杂环境中肿瘤标志物（包括循环肿瘤细胞、循环肿瘤DNA、肿瘤来源外泌体表面受体分子及内含miRNA分子等）的高灵敏、高通量和快速检测。

该发明研制了一种超短波的结构简单、不需另加中继器、不需布传输线、不受天气环境影响、通信穿透力强，且具有安装方便、灵活、成本低廉，适应多种电压等级（如 380V/ 660V/1140V ），能穿过千米高山的远程无线遥控水泵装置。为了克服一般远程无线通信受天气环境影响大、通信质量较差、在野外增加中继器增强信号不方便等缺点，实现复杂环境下的无线远程遥控供水。该装置已在临潼骊山间水井到西安科技大学水池远程遥控应用 3 年多，运行良好。

XZF16-3D型远程多路信号综合分析仪是采用虚拟仪器技术和网络测试技术技术的智能仪器，是基于Internet网或域网（LAN）测试的远程实时在线测试仪。它具有实时性好、可靠性强、功能丰富等优点，适用于电路、电子（模拟和数字）、电气工程、信号分析等各烊实验和其它电气量测试，能取代传统的仪器、仪表、数据记录仪等。 XZF16-3D型远程多路信号综合分析仪具有以下几个基本模块 1）远程监控：可实时监控各远程实验点的实验情况，实时地获得实验数据，在线状态检测，人机对话，实验记录等；有多种监控方式，工作方便灵活简便。 2）16通道示波器l 可对16通道被测信号（8通道电压，8通道电流）进行同步采集和显示；l 可进行波形的放大或缩小；l 直接从仪表上讯取电压或电流信号的均方根值、平均值、最大值、最小值；l 测量交流电压、电流的频率等。3）任意波形发生器l 可产生2路幅值、频率和相位可标准正统波、三角波、锯齿波、矩形波（占空比可调），并可在这些波形上叠加噪声；最大速率50000S/s。l 可产生半波整流、全波整流、电压跌落、噪声和任意波形等信号；l 可直接合成数字波形（DDS）。l 可远程控信号发生器。4）数字1/0和脉冲信号的测量l    可实现24位数字信号的输入和输出，输出均带有过载保护和自恢复功能；l    可实现脉冲序列的产生（频率、占空比可选择）、单脉冲的产生，最大输出频为200MHZ；l    脉冲周期（频率）、脉冲宽度、触发脉冲宽度的测量；l    脉冲个数的测量，晨、量大车入频率为100MHZ；5）录波器（波形记录仪）l    可实现16路被测信号波形的存储，存度不小于1G个采样点；l    可实现波形再现（重放）、波形分析、波形合成、波形统计。6）信号分析：l 频谱分析（FFT）：幅频特性和相频行性；l FIR有限冲击响应滤波器、IIR无限冲击响应滤波器；l 信号相关、信号卷积、信号的积分和微分等信号分析功能。 7）功率分析：可实现信号功率谱的计算和显示，可测量单相和三相信号的有功功率、无功功率、视在功率、功率因素、电压与电流的相位差等。 8）动态分析（矢量分析）：可动态在显示各信号的矢量关系，对矢量图可进行放大和缩小，可进行波形的相加、相减、相乘的动态合成。 9）李沙育图形：可对任意两个信号进行图形分析。本综合分析仪的图形界面采用三维图形，与用户熟悉的仪器面板接近，美观实用，操作简便，实时波形显示直观，各功能模块切换方便。实验中所需的仪器、仪表都集成在一个系统中，而且扩充了传统仪器所不具备的各种测试功能（如矢量图等）所以，对实际电子电路的测试和分析用本综合分析仪比用传统仪器要快速、准确、方便、灵活；实验接线少；仪器上的软件包开发的和软旋钮不存在损坏的问题；生成和打印实验报告方便等。

开展设备状态监测与故障诊断可以及时了解和掌握设备的工作状态，甚至提早期发现故障，找出故障的成因，并预报故障发展趋势。以往依赖人工经验，靠五感或简易仪表进行的常规检测已不适用。现代设备的状态监测。分布式在线监测系统采用计算机技术、网络技术、信号处理与分析技术，形成分布式的监测体系。 该系统重点解决关键设备远程在线监测、设备状态评价、设备故障诊断等问题。系统采用三层架构的体系，实现远程异地对设备运行状态进行监测，自动跟踪、记录设备的相关指标，诊断设备可能发生的故障，科学地评价设备状态，为设备维修和维护提供科学的依据。 系统由多台计算机通过计算机通讯手段形成一个完整的诊断网络，每台计算机分布在不同的场所，可以分别独立地完成各自的特定功能，同时在逻辑上相互联系，形成一个监测与诊断整体，给使用者带来了方便，系统的可扩展性也大大提高。系统的主要功能模块包括常规在线监测、数据保存（支持三种存储模式：定期存储、报警存储、人工触发存储），历史数据追溯、趋势分析、监测报表、实时数据采集、故障诊断等功能

采用国际上先进的CORBA技术、智能传感器技术、现代故障诊断理论对工业生产中的机械、电气设备进行在线监测，并对其运行状态进行分析和诊断，通过网络将监测的信息发送到异地远程的诊断中心，判定被监测对象的当前的运行状态，根据所累计的监测对象的历史监测数据，对其工作状态进行科学地评估，制订出合理的维修策略和计划。 系统特点 1.诊断中心可以利用Internet/Intranet实现异地远程的设备在线监测和故障诊断。 2.现场监测计算机提供对设备的24小时、365天无间断监测，并根据设定值进行报警提示。 3.可以对设备的运行工作状态进行科学的判定。 4.为企业设备的合理维护提供完整地数据保证。 本项目目前已经成功应用于冶金工业现场，并且取得了较好的效果。已经对现场的减速机等设备的故障和缺陷金进行了正确的诊断。

项目背景：目前电力机器人在作业过程中，由于环境恶 劣，电磁刚绕强度高，造成控制系统不稳定；同时在巡检过 程中，要对各种线路金具、各种作业仪表进行识别与检测， 通常采用机器视觉技术。但由于机器人作业在野外或阴暗照 明等复杂环境，存在识别率低，不稳定等问题。本项研究针 对特殊应用环境，拟开发一套基于机器视觉的巡检机器人控 制系统。 所需技术需求简要描述：1.基于多传感器信息融合的机 器人越障系统：主要包含视觉、激光雷达、超声、红外等传 感器信息，能够实现对巡检路径上障碍物的实时识别与定 位；2.巡检机器人远程监控平台：用于对巡检机器人采集到 的信息进行远程传输和监控，包含巡检路径上的实时视频传 输、机器人运行状态信息显示、巡检故障诊断与显示等；3. 小样本深度学习算法：针对极端环境下数据采集困难，数量 少等问题，研究基于小样本学习的深度学习算法，提高极端 环境下的障碍物识别精度；4.图像增强算法：针对高空强光、 阴暗、潮湿等极端环境所带来的图像识别困难问题，研究相 应的图像增强算法，提高识别精度。主要技术指标：1.开发 设计一种适合高压线路金具视觉检测与识别技术，对输电线 路各种金具进行动态识别与检测，解决野外环境下识别率低 的问题，形成一套完整的线路金具机器视觉识别与检测方 法。2.开发设计一种适合地下阴暗、潮湿、多尘环境下视觉检测与识别技术，形成一套完整的机器视觉识别与检测方 法。包括线路金具的识别模型和线路金具的定位方法与双目 测距技术。  对技术提供方的要求:拟与高校联合开发，要求团队具 有类似经验，具备电力机器人研究经历，具有电力线路识别 研究基础，最好有研发案例。