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XM-149手臂骨、肩胛骨和鎖骨模型 ? XM-149手臂骨、肩胛骨和鎖骨模型由肩胛骨、鎖骨、肱骨、尺骨、橈骨及手骨（由8塊腕骨、5根掌骨和14個指骨組成）按生理位置連接，串制而成一個上肢整體，顯示人體上肢的形態和結構。 尺寸：自然大 材質：PVC材料

產品詳細介紹設備參數：    1. 吸氣臂種類選型：壁掛式    2. 直徑：  160mm     3. 長度：  3m    4. 支架材質：  碳鋼     5. 罩口選型：  喇叭    6. 軟管顏色：  黑色 產品介紹：罩口形式: 錐型吸口、馬蹄型吸口、禮帽型吸口，喇叭型吸口罩口配風量調節閥.設備長度:  3m。設備管徑:  Φ160mm（其他規格需定制）。外管材料:  進口優質PVC與玻纖復合螺紋鋼絲管，耐高溫-70——+250攝氏度(瞬間溫度+300)、耐腐蝕。技術特點：（1）萬向柔性臂的外臂管為進口優質PVC與玻纖復合螺紋鋼絲管，具有耐高溫-70——+250攝氏度(瞬間溫度+300)、耐腐蝕、臂薄質輕、彈性適中等特點；（2）管內全支承架為一組自平衡式連桿機構，具備全方位懸停的特點，拉動罩口上的手柄，便可輕易的將吸氣罩口拉伸到其臂長所能達到的任意位置(臂長可根據用戶需求制造不同的長度)，并懸停在理想位置狀態進行煙塵的吸收，不需任何輔助支承設施。（3）吸氣罩口可以隨吸氣臂360度旋轉，使用更加的方便靈活。無論操作者位于吸氣臂的任何方位，都能將吸氣罩放置到最佳的吸收位置。（4）柔性吸氣臂與固定式管路系統比較，柔性吸氣臂具有無可比擬的性能優勢，能適應各類無法安裝吸氣管路的復雜工況。應用范圍可用在機械、制藥、汽車、船塢、食品、化工、等所有產生焊接、煙塵、煙霧、粉塵、油霧等產生廢氣的源頭部位，進行收集與凈化。

本發明公開了一種多軸數控機床轉臺幾何誤差六位置辨識方法，包括：根據機床結構和轉臺位置，確定球桿儀在轉臺坐標系上的六個安裝位置；結合球桿儀測量方向以及轉臺幾何誤差對機床精度影響模型，建立球桿儀讀數與轉臺幾何誤差之間的關系；根據球桿儀詳細坐標和測量方向齊次向量建立轉臺的六個集成誤差表達式；根據轉臺垂直度誤差和位置偏差的性質，分離得到轉臺十項幾何誤差的辨識公式；建立球桿儀安裝誤差對球桿儀讀數影響模型；安裝球桿儀，轉動轉臺得到各個安裝位置處球桿儀讀數；對球桿儀讀數進行擬合，得到剔除安裝誤差后的球桿儀數據；利用十項幾何誤差辨識公式計算得到轉臺所有的幾何誤差。該方法操作簡單方便，辨識精度高，系統性好。

本發明公開了一種面向物聯網的硅基固支梁可重構SIW帶通濾波器，包括SIW帶通濾波器、轉接結構(3)和MEMS固支梁結構。SIW帶通濾波器包括相互級聯的SIW諧振腔(9)，相鄰的SIW諧振腔之間存在耦合窗口(14)，MEMS固支梁結構設置于耦合窗口中。在一些特定的需要控制無源濾波器通帶中心頻率頻繁切換的電路中，本發明通過MEMS固支梁結構很好的避免了需要依靠增加濾波器數量去控制電路的問題，并且MEMS固支梁結構的閉合所需要的電壓較小也基本不會影響電路的正常工作，能夠有效地降低電路控制的功耗。MEMS固支梁(6)可以實現快速的DOWN態和UP態的轉換，可以有效地實現微波電路中對濾波器濾波范圍的控制。

本發明為一種具有多生長因子次第釋放特性的組織工程支架，屬于藥物劑型改變及制備方法技術領域。本發明中，結合微球緩釋系統和支架的特點，采用復乳法分別制備BMP-2、VEGF和bFGF等生長因子的PLLA/PEG緩釋微球，再利用超臨界二氧化碳發泡技術將微球載入PLGA多孔支架中，構建具有可控次第釋放特性的組織工程支架。本方法藥物活性保持度高，有機溶劑殘留量低，操作簡單。所制備微球粒度分布窄，具有良好的緩釋效果。復合支架孔徑分布在150~300μm，連通性好，孔隙率為76.84%，抗壓強度為5.11MPa，21天累計釋放量為60.6%。本發明制備的支架在組織工程修復體中具有應用前景。

一、項目簡介 隨著科技進步和社會需求的發展，機器人手/臂除了工業生產，也越來越多用于服務人類的其它各個領域，這必然會使機器人承擔比工業中更加多樣的操作任務，面臨更加多變的工作環境。因此，國內外對非結構自然環境下、具備自主操作能力的機器人的研究十分重視。當前，具備視覺感知能力的機器人已被公認為機器人發展的主流趨勢，將視覺與機器人操作相融合，是對人類行為的模擬，由此產生的視覺伺服控制方法為機器人自主操作能力的實現帶來了新的思路，代表了機器人的先進控制技術，也是促進機器人智能化發展的一個重要驅動?？梢灶A見，未來的視覺系統將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術在機器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺伺服利用視覺傳感器提供的環境信息對機器人運動進行實時反饋控制，涉及機器人機械幾何設計、運動學和動力學、自動控制理論、計算機視覺圖像處理和攝像機標定等,是智能機器人領域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機器人手術、水果采摘、工業裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來越多的應用。然而，現階段可實際應用的方案主要面向特定的標定環境、模型參數已知，機器人操作是編碼定式的，不具備模型未知條件下的自主操作能力，特別是當面向未來的剛-柔-軟體共融機器人時，其柔型結構造成的運動模型及參數的變化與不確定性，必然使現有確定模型的研究方法失效。因此，無模型（目標幾何模型，手眼標定模型，機器人運動模型）、非結構環境下的自適應操作對機器人提出了新挑戰，是機器人手臂(尤其柔型手臂)視覺伺服控制研究的難點與前沿問題，不斷深入對非結構環境下、無模型的機器人手/臂視覺伺服控制的研究具有重要的理論和現實意義。 在非結構自然環境下使機器人像人一樣協調自適應操作是當今機器人研究領域的一項尚未實現但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結構自然環境下實現機器人柔性操作，就當前研究依靠單一的控制器設計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協調操作是自適應學習過程，涉及智能進化和行為優化，將隨機動態規劃理論，結合約束規則與最優化控制，探索一種變參手眼關系，實現機器人在非結構自然環境下的自適應操作。 二、前期研究基礎 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎理論研究上，針對無標定視覺伺服控制方案與設計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎和知識積累，并不斷跟蹤和深入在無模型視覺伺服控制的方面研究和前沿問題。目前，已經著手在無模型視覺伺服的可靠性、穩定性控制方面做了充分的探索工作：針對機器人無標定全局穩定操作問題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經網絡(ENN)的全局穩定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網絡輔助爾曼濾波狀態估計的無標定視覺伺服方法，提高伺服系統的魯棒性。同時，立足機器人發展前沿，建立了多模特征深度學習抓取系統，在無結構環境下實現了機器人智能抓取與定位。 已發表的與項目相關的主要論文有： [1] 仲訓杲,徐敏,仲訓昱,彭俠夫.基于多模特征深度學習的機器人抓取判別方法.自動化學報,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于雅可比預測的機器人無模型視覺伺服定位控制, 控制與決策, 已在線發表, 2018. [11] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于圖像的機器人非標定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學學報(自然科學版), 已錄用, 2018. 三、應用技術成果 （一）基于多模特征深度學習的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學習及其在機器人智能抓取判別中的應用，該方法針對智能機器人抓取判別問題, 研究多模特征深度學習與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓練特征視為一類噪化, 引入帶稀疏約束的降噪自動編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實現網絡權值學習; 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達, 兩種手段相結合旨在提高深度網絡的魯棒性和抓取判別精確性. 實驗采用深度攝像機與 6 自由度工業機器人組建測試平臺, 對不同類別目標進行在線對比實驗. 結果表明, 設計的多模特征深度學習依據人的抓取習慣, 實現最優抓取判別, 并且機器人成功實施抓取定位, 研究方法對新目標具備良好的抓取判別能力. （二）無標定視覺伺服解決方案及其機器人操作應用 研究了無標定視覺伺服方法及其在機械臂任務操作中的應用。首先提出視覺伺服目標：假設機器人或者攝像節的模型參數未知或者部分未知，視覺伺服的目標是使用攝像節作為傳感器，引導機械臂運動，使當前圖像特征收斂到期望圖像特征，從而完成定位或者跟蹤的任務。 手眼協調關系描述。關節圖像雅克比矩陣定量描述了機械臂關節變化引起圖像特征變化，它是關節-圖像映射的局部線性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線估計器。將關節圖像雅克比矩陣的每一個元素作為輔助系統的狀態，建立輔助系統的狀態方程；攝像機提取到的圖像特征作為測量值，建立輔助系統的觀測方程。根據Kalman濾波器理論，我們設計了對關節圖像雅克比的在線實時估計算法。 構建基于圖像矩的目標函數。為了避免傳統的基于點特征的缺陷，例如點特征的標記、提取與匹配過程復雜且通用性較差問題。構建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務，來提高視覺伺服系統的穩定性和可靠性。 四、合作企業 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發、技術服務、加工技術整合為一體的高新技術企業。目前公司的經營范圍涉及CNC軟件開發及數控系統銷售、CNC控制零件銷售及專業維修；工藝優化、機臺升級與技術改造、工程配電與軟件優化、專用機控制系統開發、多軸機的設計與開發、機臺精度檢測與校正優化服務等。公司是國際知名生產制造企業——富士康的產品供應商和技術服務商。    

本實用新型公開了一種變電站絕緣子帶電水沖洗機械臂，包括基座、剛性主臂、絕緣臂、高壓水噴 頭，所述剛性主臂下端與基座通過第一銷軸鉸接，所述基座上設有與第一銷軸相連的第一驅動裝置，剛 性主臂頂部與絕緣臂底部通過第二銷軸鉸接相連，剛性主臂上設有與第二銷軸相連的第二驅動裝置，所 述高壓水噴頭與絕緣臂頂部通過第三銷軸鉸接，所述絕緣臂上設有主動皮帶輪和驅動主動皮帶輪的第三 驅動裝置，第三銷軸上設有固定相連的從

    myCobot人工智能套裝是集視覺、定位抓取、自動分揀模塊為一體的入門級人工智能套裝。基于Linux系統，在ROS搭建1：1仿真模型，可通過開發軟件實現機械臂的控制，簡單易學，能夠快速入門學習人工智能基礎知識，啟發創新思維，領悟開源創意文化。本套裝擴展性好，開放性高，可以被用于多種用途?？梢子脤？圃盒５膶嵱柶脚_、機器人學科搭建、機器人實驗室或個人學習與使用。 產品特性 大視覺識別算法 四種顏色木塊、不同形狀卡片任意選擇，4種ID二維碼識別學習二維和三維世界之間的投影關系，圖像特征點帶你學習圖像分割、保存圖片特征，深度學習yolov5算法，讓你了解神經網絡。 6種適配機械臂 支持 myCobot、mechArm、myPalletizer 的M5Stack和樹莓派版本。 aruco碼的檢測、跟蹤：攝像頭精確定位與標定，并進行自動抓取。 顏色及圖像識別：應用深度學習算法，用戶可以利用機械臂完成定位抓取和自動分揀。   聯系我們：深圳市大象機器人科技有限公司 官網：https://www.elephantrobotics.com淘寶官方旗艦店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV電話：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田區華強北電子科技大廈D座智方舟國際智能硬件創新中心D403 D504 D505

本發明涉及一種旋刀斜置角度、苗帶寬度可調的寬苗帶防堵開溝排種裝置。該裝置包括機架、后拋防堵單元、開溝排種單元、刀軸、傳動單元、三點懸掛單元和變速箱；多個后拋防堵單元等間距地布置在刀軸上；后拋防堵單元包括間隔距離能夠調節的左后拋防堵單體和右后拋防堵單體，左后拋防堵單體包括兩把對稱布置、能夠調節斜置角度的左旋刀；右后拋防堵單體包括兩把對稱布置、能夠調節斜置角度的右旋刀；左旋刀與右旋刀之間具有一相位角度；每個后拋防堵單元后方對應一個固接在機架的后橫梁上的開溝排種單元；開溝排種單元包括開溝器和排種口寬度能夠調節的排種器。本發明成本低、結構簡單，斜置角度、苗帶寬度調節方便，可實現不同寬度苗帶清潔和播種。

成果描述：本發明公開一種浮置板軌道系統中的隔振器及其工作參數的確定方法，位于浮置板軌道系統的浮置板與軌道基礎之間，包括并行設置的鋼彈簧、阻尼液和可控庫侖阻尼件；在不考慮庫侖阻尼的情況下，建立車輛?浮置板軌道耦合動力學時域分析模型，以浮置板和鋼軌最大垂向振動位移為控制指標，確定不考慮庫侖阻尼時的浮置板最小支承剛度Ka，再結合不考慮庫侖阻尼時浮置板最小支承剛度工況下的浮置板垂向振動位移時程曲線特征，確定浮置板的位移閾值，確定庫侖阻尼力大小及其工作時段，最后，運用車輛?可控庫侖阻尼隔振器浮置板軌道耦合動力學時域分析模型，算出有庫侖阻尼情況下的浮置板最小支承剛度Kb。可以有效提高傳統鋼彈簧浮置板軌道的隔振效率。市場前景分析：軌道交通基礎設施建設領域。與同類成果相比的優勢分析：技術先進，性價比較高。