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

本发明提供了一种能够无损预测猕猴桃货架期硬度的结构化高光谱检测系统及方法。通过计算机编程产生空间频率为60cycles/m的正弦条纹光，投影至被测物，利用高光谱相机拍摄‑2/3π、0和2/3π三个相位图片，再将相位图片解模为完整图片，并获取结构光光谱信息。选取在室温下贮藏不同时间的猕猴桃样品，采集结构化高光谱数据，并通过破坏性检验获取样本硬度的真实值。对结构光数据解模并预处理，提取样品结构光光谱信息，构建硬度预测模型。结果表明，结构化高光谱系统对猕猴桃硬度的最佳预测模型的R&lt;subgt;c&lt;/subgt;&lt;supgt;2&lt;/supgt;为0.8697，R&lt;subgt;p&lt;/subgt;&lt;supgt;2&lt;/supgt;为0.8204，显著高于普通高光谱技术。本发明用于预测果实硬度有较高的准确率，尤其针对储存过程中成熟迹象不明显的猕猴桃果实硬度的检测。

由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台

海嘉船舶综合信息系统（简称“海嘉PMS管理系统”）是由厦门大学科考船运行管理中心自主开发并获得中国船级社（CCS）型式认可证书的船舶综合信息系统。该系统针对国内船舶管理高校、公司的船舶管理特点，坚持“以人为本”的管理理念，全方位覆盖船舶管理各项业务。系统构建的数字化安全管理体系平台可有效协助船东和船舶管理单位进行船舶管理；通过数字化维修保养体系使得船舶主管机构的监督检查效率和质量更高；PMS型式认可证书是货方指定的第三方评审（如RightShip检查）机构对船舶运营提出检查清单并进行评分时必须查看的一项证书。 PMS型式认可证书 核心功能

海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段，系统利用高带宽卫星通信和5G网络，提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术，能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时，系统对海上数据流量进行智能化管理，提升了传输的稳定性。

海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出，采用先进的传感器技术，实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案，融合卫星通信、物联网技术，确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测，提高了系统的智能化水平。

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

本发明公开了一种半自动化控制电动车支撑脚架及其使用方法。它包括控制手柄、弹簧一、推杆、三角楔块一、三角楔块二、杠杆、活塞杆、液压缸一、油管一、排油单向阀、二位二通直动式电磁阀、油管二、液压缸二、弹簧二、固定圈、支撑脚架、吸油单向阀、油管三。本发明适用于电动车的停驻时所需的支撑脚架。控制手柄向上运动，推杆推动，使杠杆带动活塞杆向下压缩液体，液体进入液压缸二，液体推动支撑脚架向地面运动，从而支撑起整个电动车。本发明使用方法简单，更加省力和方便，适用于任一型号的电动车上。

本实用新型公开了一种基于陀螺仪定位的激光测距铁路隧道检测车。该检测车包括车辆本体以及安装于车辆本体上的车轮角度传感器、陀螺仪、第一激光测距仪、第二激光测距仪和第三激光测距仪；第一激光测距仪、第二激光测距仪和第三激光测距仪分别布置于车辆本体的左侧、右侧和顶部，分别用于测量车辆本体与隧道左侧、右侧及顶部内壁之间的距离；车轮角度传感器用于检测车轮的转动角度，所述的陀螺仪用于测量车辆本体在三维空间中的行驶角度；车辆本体为有轨车辆。本实用新型采用有轨车辆作为各传感器的搭载平台，实现了平纵横三个方面上隧道的变形信息检测。