一、产品介绍      MXY7003彩色线阵CCD多功能综合实验仪是我公司针对光电图像传感器领域及机器视觉领域为高校研制的一款综合性实验仪产品。它具有很多同类产品的优点，不仅可以使学生和老师直观的理解线阵CCD的原理，而且还能够通过提供的软件和动手搭建实验器材使学生更进一步的了解线阵CCD的几种典型应用；更重要的是学生通过提供的二次开发包可以充分发挥自己的创造力,还可以扩展更多的开发性实验，真正的做到学以致用。本款实验仪的特色在于它的实验设施以及光学系统安装在仪器内部，形成微型暗室，抽拉式上盖设计方便学生打开进行观察和实验，使整套光学实验效果更佳并不受外界光源的干扰。 二、教学目的   1、了解并掌握线阵CCD的工作原理及应用；   2、通过仪器提供的软件SDK，再加上学生的创造力，使CCD的应用领域变得更宽；   3、使学生掌握彩色线阵CCD的几种典型的应用；   4、为我国光电检测技术的发展培养人才； 三、实验内容 1、线阵CCD 工作原理与驱动波形观测； 2、线阵CCD 模拟输出信号的调整； 3、通过采集卡对线阵CCD的模拟输出信号进行A/D转换和数据采集； 4、通过软件浮动阈值对CCD的输出信号进行二值化处理； 5、利用线阵CCD 对物体尺寸进行非接触的实时测量； 6、利用线阵CCD 对物体的角度进行测量； 7、利用线阵CCD 测量物体的振动； 8、利用线阵CCD识别一维条形码； 9、利用线阵CCD扫描物体的二维图像； 10、利用外置相机进行实物尺寸测量 11、扩展性实验     （1）通过提供的CPLD程序，学生可以了解CPLD对外围器件的控制；     （2）有能力的学生还可以自己编程来产生方波；     （3）通过提供的SDK和DEMO程序，编写程序来采集扩展相机的数字信号；     （4）利用扩展相机并编写软件进行其他如尺寸测量等实验； 四、配套文件资料 1、实验指导书1本； 2、实验软件1套；   备注：客户自行配置计算机及示波器。

一、工业机器人参数要求 采用自主品牌的LGL-604型六自由度工业机器人系统，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。（1）机器人本体由六自由度关节组成，固定在型材实训桌上，具有6个自由度，串联关节型工业机器人安装方式包括地面安装、挂装、倒装（2）第1轴工作范围：≧+170°/-170°，最大旋转速度≧370°/s，臂展≧198mm，功率≧200W。（3）第2轴工作范围：≧+110°/-110°，最大旋转速度≧400°/s，臂展≧141.25mm，功率≧400W。（4）第3轴工作范围：≧+40°/-220°，最大旋转速度≧430°/s，臂展≧260mm，功率≧200W。（5）第4轴工作范围：≧+180°/-180°，最大旋转速度≧300°/s，臂展≧25mm，功率≧100W。（6）第5轴工作范围：≧+125°/-125°，最大旋转速度≧600°/s，臂展≧280mm，功率≧100W。（7）第6轴工作范围：+360°/-360°，最大旋转速度≧600，臂展≧86.5mm，功率≧100W。（8）最大臂展：≧600mm（9）有效负载：≧5kg （10）整机重量：≧23.50KG （11）防护等级：≧IP65 （12）重复定位精度：≧±0.05mm 二、实训台及相关配件： 1、整个平台为立式结构，主要框架和工作面采用工业铝型材搭建，电器柜可以安装工控机、IO口扩展板、电磁阀安装位置、变频器安装位置、PLC安装位置，电气接线部分为抽屉式结构，便于接线，预留扩展区域，便于设备的扩展。工作平台为可以灵活安装各功能模块的导槽式或矩阵螺丝孔式。尺寸：≥1200mm×1000mm×900mm；材料：铝合金+钢板；平台面板为多用途可扩展设 计方式，扩展灵活；采用气动夹具：最大负载能力：≥3kg；最大抓取范围：≥15cm×15cm；最高抓取精度：≥1mm；带安装机架。 2、触摸屏：≥7英寸；液晶显示屏分辨率：≥800×480；组态：嵌入式组态；提供与PLC通讯相配套的端口线和工控机连接的端口线。 3、物料：尺寸：≥50mm×30mm×15mm；材料：金属材质；数量：≥10个。 4、PLC：集成≥16路输入和≥16路输出IO口；内置≥64K大容量的RAM存储；内置高速处理≥0.065μS/基本指令；控制规模：≥32 I/O点；内置独立≥3轴100kHz定位功能：提供相关电气连接线与附属器件。 5、气源气路：采用无油静音气泵或集中气源供气；配有调压过滤器、气路等气动元件；排气压力：≥0.7Mpa；流量：≥20L/min；噪音量：≤70dB。 三、主要功能板块： 1、分拣搬运：配备圆形、三角形、方形等物料模板；机器人可精准完成各种形状物料分拣搬运；可扩充配置视觉组件，选配视觉条件下可完成全自动分拣（含颜色、位置、坐标、角度等识别）。 2、码垛：码垛是模拟工业场合的自动搬运码垛功能设计，可以自动记录码垛位置和高度，具有重复精度高，自动计算旋转角度等功能；工业机器人工具盘上安装了气动吸盘；包含一个输送带，采用步进电机驱动；电机速度可以进行调节；可以实现将模拟物料送到输送带上进行定向传送；具有传感器能够检测模拟物料是否到达指定位置。 3、运动轨迹模块：TCP练习区主要作为工业机器人的基础学习环节，能动态直观的体现出TCP示教的重要性和示教的精度，能够自由更换示教尖端；可实现TCP标定练习，提供TCP标定用锥形教学块；可实现基本轨迹编程练习，提供三角形、方形教学轨迹；可实现复杂轨迹编程练习，提供曲线教学轨迹； 4、流水线模块：流水线应用场景与工厂实际物流情况相似，可进行机器人点位示教编程与调试，可根据学习内容不同而设置不同挑选形式，可根据工件不同采用不同的夹取夹具。 5、立体仓库：存储自动装配工件；仓位数量：≥3列3层9个；仓位承重：≥2Kg；仓位尺寸：≥100mm×70mm×80mm；外形尺寸：≥350mm×180mm×450mm；工件种类：≥3种9个；工件模块包括自动装配母件、子件等。 6、视觉智能检测线：主要是配合工业机器人做智能检测工件角度缺陷及自动对位等以及工业机器人视觉学习开发使用；工业相机，要求如下：像素：≥130W像素； 分辨率：≥1280×960； 像素尺寸：≥3.75μm× 3.75μm； 光谱：彩色； 支持自定义AOI，降低分辨率、f≥16mm F1.4：12毫米工业镜头，百万像素相机； 配套同轴光源，光源大小≥80mm×80mm；准环形光源，直径≥70mm，照射角度≥90度，带模拟控制器；配套同轴光源及光源控制器：发光窗口≥50mm*50mm含调光控制电源；机器视觉兼视觉开发环境。 7、快换单元：由4种夹具组成，配合机器人使用作搬运、涂胶、焊接、码垛等用途。配置快换公头1个、快换母头4个、搬运夹具2套、涂胶夹具1套、焊接工具1套、电磁阀3个，并标准固定机构，移动式底板。 8、模拟变位机：变位机夹具可以和工业机器人进行模拟焊接、抛光打磨、喷涂等协同作业；变位机行程≥±45°；气缸行程≥30mm；自动夹具采用导杆气缸驱动，配置漫反射光电传感器。变位机采用行星齿轮减速配套市场主流伺服电机控制。 9、工业机器人末端安装电磁吸盘，可匹配多种夹具。同时至少配备4种工装夹具，夹具有专门的工具架安放，每个夹具的负重至少在3kg以上。按照实训项目的要求可分别配合工业机器人完成物料夹取、轨迹模拟、打磨抛光、写字绘图等工作。 10、实验室智能电源管理系统 实训室总体智能电源管理系统由主电路、控制电路、检测保护电路、显示电路、语音报警电路等组成，整个实验室配置一套管理系统。投标时现场演示以下10.1-10.4项功能视频。 主要功能： 10.1上电系统自测 （1）主电路及控制电路上电后对线路系统进行输入电压的过压、欠压；线路对地漏电；输出负载过流的检测，任一故障存在电源输出断开。 （2）故障内容有相应文字显示。 （3）对故障进行语音报警。 10.2运行检测保护 （1）输入过压、欠压、输出过流、漏电，任一故障出现将自动跳闸，实施保护。 （2）对故障进行语音报警。 （3）保护阀值可进行现场设置。 10.3漏电功能测试 （1）按下漏电测试按钮，装置会自动提供一个漏电测试信号，使保护器跳闸。 （2）重新进行上电进入自己检测状态，文字显示“开机检测中....”，无故障情况下，实训室智能电源管理系统恢复供电。 10.4过压保护 （1）运行中，出现输入过压，实训室智能电源管理系统将跳闸。 （2）对应的“过压相”进行文字显示。 （3）语音播报“线路过压，请注意”。 10.5过流保护 （1）运行中，三相电源中任一相出现过流，实训室智能电源管理系统将跳闸。 （2）对应的“过流相”进行文字提示。 （3）语音播报“线路过流，请注意” 10.6漏电保护 （1）运行中，三相中任一相出现漏电，实训室智能电源管理系统将跳闸。 （2）对“漏电”进行文字显示。 （3）语音播报“线路漏电，请注意”。 10.7电源监控 （1）可对各相电压进行数值显示及曲线显示，显示精度±5V （2）可对各相电流进行数值显示及曲线显示，显示精度±0.1A （3）高压保护电压设置： ①设置范围<300V，输入1A; ②动作时间：2-5S，输入单位0.1S （4）欠压保护电压设置： ①设置范围：>154V，输入单位1V ②动作时间：2-5S，输入单位0.1S (5)过流保护电流设置： ①设置范围：<20A,输入单位0.01A; ②动作时间：0.5-2S，输入单位0.1S 四、实训平台可完成的实训项目 （1）工业机器人现场编程与实训操作 （2）PLC与工业机器人的通讯技术实训 （3）PLC对工业机器人的电气集成控制应用 （4）工业机器人模拟轨迹实训 （5）工业机器人图形识别实训 （6）工业机器人搬运与码垛工艺的应用 （7）工业机器人平焊、立焊、曲面焊接工艺的实训 （8）工业机器人复杂装配体的组装实训 （9）工业机器人打磨抛光工艺的实训 （10）工业机器人多用途快换装置的自由切换和匹配实训 （11）PLC基本功能实训（软硬件结构、基本指令、接线、编程下载等） （12）触摸屏的编程与应用 （13）气动控制元件的安装与调试 （14）机器人末端夹具的结构设计认知； （15）机器视觉检测以及与工业机器人、PLC的协调控制运用 （16）PLC控制伺服电机驱动小型变位机实训

实验内容 1、示波器在实验中的应用； 2、验证多普勒效应及声速的测量； 3、测量物体的运动速度； 4、绘制物体的多种运动曲线。

实验内容 1、用落球法测不同温度下液体粘滞系数； 2、测量金属线膨胀系数。

边缘智联网（edge+AI+IOT=eAIOT）综合实验平台是一款集成物联网、嵌入式、移动互联技术、人工智能于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台包括物联网、嵌入式Linux和人工智能（AI），三个部分互相支撑、互为补充。平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与OpenCV计算机视觉库，支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度学习端侧推理框架。 实验平台支持图像处理、语音处理、无线通信、传感器原理、RFID等技术的主流算法及应用。提供完整的配套教学教材，实训案例的源码、开发手册等，满足AI和IOT教学实训、应用开发等需求。 本项目实验平台搭载瑞芯微RK3399处理器，不少于9个无线传感器节点，配备11.6寸高清触摸屏、高清相机模块、7麦麦克风阵列和ODB接口。 硬件系统采用DC12V电源适配器安全统一供电，结构为上下两层一体化设计，上层紧固式安装实验所需硬件（非磁吸式安装），实验所需硬件均平铺安装在一整块底板上，下层收纳放置配套线材、配件等设备。 实验平台支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等无线网络通信，支持无线传感器网络、物联网人工智能、嵌入式系统开发、RFID射频识别技术等课程实验。同时配备可私有云和公有云部署的“物联网云平台”，配合多种传感器模块，可完成基于物联网云平台的嵌入式无线传感器综合实验。本平台提供嵌入式深度学习框架Tengine，可完成人工智能实验，包含基于深度学习的目标检测实验、基于深度学习的人脸识别实验，可完成声纹识别门禁实验、AI语音智能家居实验、知识图谱和聊天机器人实验等人工智能实验。

本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。

本成果涉及的是一种全尺度危险固体废弃物连续热解焚烧装置及焚烧过程，属于可燃危险固体废弃物处置及焚烧技术领域。该处置装置及研究平台的主要工艺设备，按照功能包括上料、热解燃烧、余热利用、烟气净化、烟气排放、电器控制监控系统和附件等七部分。 通过采用废弃物热解气化原理，废弃物在立式热解炉内欠氧条件下热解、气化，热解炉内气体温度控制在200-400℃左右，炉渣中心温度可达800-1100℃左右，将有机废弃物转化成可燃烧的CO和CH4等可燃成分和无机水蒸汽、酸性气体和炉渣，可燃气体进入混合室后，与切向进入的空气强烈混合后送入二次室燃烧，二次室出口烟气温度可达850-1100℃，烟气停留时间2-5s，烟气中有机物得以完全燃烧，同时抑制了不完全燃烧产物（焦油、烟炱和碳等）的产生，可达到减容的目的，也为烟气净化和灰渣回收创造成了条件；G-L换热器可实现补充热风助燃，充分余热利用；急冷塔雾化降温系在升温时、正常运行时、残烧时均能实现自动运行；布袋除尘器能实现有效自动除去烟气中小颗粒粉尘；活性炭喷射装置能有效吸附烟气中有害物质；当设备全部投入运行时，烟囱无黑烟，可另外设计新型热解、焚烧和烟气处理等工艺模块，并与已有设计模块融合，能够改造、升级和替换。 技术优势： 本成果将热解和高温焚烧技术优化组合，把低温气体和高温熔融结合起来，将废弃物的焚烧分为热解-预混-焚烧三步进行，实现热解焚烧、能量回收和烟气净化综合工艺流程和工艺条件，具有前瞻性，整体工艺无害化突出，减容性和资源化显著，物料适用性广泛，过程中不涉及危险反应介质和有毒有害溶剂，可实现“本质绿色化”。

本成果涉及的是一种全尺度危险固体废弃物连续热解焚烧装置及焚烧过程，属于可燃危险固体废弃物处置及焚烧技术领域。该处置装置及研究平台的主要工艺设备，按照功能包括上料、热解燃烧、余热利用、烟气净化、烟气排放、电器控制监控系统和附件等七部分。 通过采用废弃物热解气化原理，废弃物在立式热解炉内欠氧条件下热解、气化，热解炉内气体温度控制在200-400℃左右，炉渣中心温度可达800-1100℃左右，将有机废弃物转化成可燃烧的CO和CH4等可燃成分和无机水蒸汽、酸性气体和炉渣，可燃气体进入混合室后，与切向进入的空气强烈混合后送入二次室燃烧，二次室出口烟气温度可达850-1100℃，烟气停留时间2-5s，烟气中有机物得以完全燃烧，同时抑制了不完全燃烧产物（焦油、烟炱和碳等）的产生，可达到减容的目的，也为烟气净化和灰渣回收创造成了条件；G-L换热器可实现补充热风助燃，充分余热利用；急冷塔雾化降温系在升温时、正常运行时、残烧时均能实现自动运行；布袋除尘器能实现有效自动除去烟气中小颗粒粉尘；活性炭喷射装置能有效吸附烟气中有害物质；当设备全部投入运行时，烟囱无黑烟，可另外设计新型热解、焚烧和烟气处理等工艺模块，并与已有设计模块融合，能够改造、升级和替换。 技术优势： 本成果将热解和高温焚烧技术优化组合，把低温气体和高温熔融结合起来，将废弃物的焚烧分为热解-预混-焚烧三步进行，实现热解焚烧、能量回收和烟气净化综合工艺流程和工艺条件，具有前瞻性，整体工艺无害化突出，减容性和资源化显著，物料适用性广泛，过程中不涉及危险反应介质和有毒有害溶剂，可实现“本质绿色化”。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

成果描述：本实用新型公开了一种基于物联网的微功耗分析仪,对无线传感器网络中传感节点进行功耗分析,包括电压获取电路、电流获取电路、采集控制模块、模拟积分器和采用独立电源供电的微处理器,电压获取电路、电流获取电路通过采集控制模块与微处理器连接；所述采集控制模块包括同步信号发生器、门控时钟电路和依次连接的模数转换器、放大器、滤波器,电压获取电路采集的电压信号、电流获取电路采集的电流信号分别依次通过模数转换器转换成对应的数据信号,由放大器进行信号放大,经滤波器滤波后输入微处理器；所述放大器采用多级放大电路或对数放大电路中任一种。本实用新型较为准确的检测被测传感节点的功耗。市场前景分析：本实用新型公开了一种基于物联网的微功耗分析仪,对无线传感器网络中传感节点进行功耗分析,包括电压获取电路、电流获取电路、采集控制模块、模拟积分器和采用独立电源供电的微处理器,电压获取电路、电流获取电路通过采集控制模块与微处理器连接；所述采集控制模块包括同步信号发生器、门控时钟电路和依次连接的模数转换器、放大器、滤波器,电压获取电路采集的电压信号、电流获取电路采集的电流信号分别依次通过模数转换器转换成对应的数据信号,由放大器进行信号放大,经滤波器滤波后输入微处理器；所述放大器采用多级放大电路或对数放大电路中任一种。本实用新型较为准确的检测被测传感节点的功耗。与同类成果相比的优势分析：国内领先