产品详细介绍应用特征 检测产品 大颗粒状疏松质产品   粗粮(颗粒直径> 6毫米), 薄片状的, 纤维状的, 易碎的, 潮湿的,   融合 自由直落与倾倒式输送   传送装置 塑料工业 食物工业 化学工业 药物工业 其它工业 典型适用范围 食品行业：检测爆米花、脆玉米片、薯片、坚果、水果和汤面 化工行业：检测混合物 设备描述 金属分离系统可通过回旋漏斗清除自由下落的散装材料中磁性和非磁性的金属杂质(钢、不锈钢、铝等),而不对产品处理造成任何干扰。这已被证实特别是对谷粒、轻薄、易碎含纤和潮湿的散装材料中的杂质高度有效的清除方法。 金属分离系统是特别设计以满足严格的卫生标准，因而特别适用于食品、化工和制药行业。 设备 优点 含有长纤维的产品不会堵塞排出设备。 可以避免紊乱和产品结块(轻而薄的产品) 卫生设计，排出装置防锈防水 可避免长时间的产品积淀和结块发霉 通过清理薄片可以快速而简单的清洁 系统组成 探测系统 双通道金属探测圈 环形孔径控制系统 微处理机控制器选项 多功能处理机控制器 多频率技术 分离系统 摆动式料斗 供选择的特性 警报 检测灵敏度：   Fe    ≥φ0.3mm   

产品详细介绍特色功能   激光教鞭  第三代光电鼠标  一键全屏放大  多个演示专用功能键  2节7号电池   1.基本描述   诺为无线多功能演示器是一个全方位的电脑遥控器，它具有并超越无线鼠标的全部功能，能方便、准确、灵活的遥控电脑。特别适合于在演讲、培训、教学、会议、数字化家庭等场合用作电脑遥控器。它所具有的多项创新技术，能无限您的无线数字生活！   诺为无线多功能演示器是诺为公司精心设计的2.4G全向无线光电多功能演示器，本产品充分体现了人性化之设计理念。无论是商业用户，还是家庭用户，本产品将带给您前所未有的轻松与喜悦的使用乐趣，诸多全新的专利技术将使您体验到前所未有的操作感受。   2.主要功能及特点   A) 集成激光指示器   诺为无线多功能演示器集成激光指示器，具有激光笔、激光教鞭的功能。指示重点，一目了然！ 它采用满足国际安全标准Class II的激光器，能有效节省电池电力并能够避免激光对眼睛的物理损伤。（Class II激光短时照射到眼睛时，会造成眼睛局部暂时失明,但不会超成永久性伤害。长时间照射仍然会对眼睛超成永久性损伤，因此严禁将激光照射到人的眼睛，更多信息请参阅激光器国际安全Class II标准）。   B) 集成PowerPoint演示器   诺为无线多功能演示器集成PowerPoint演示器，能够遥控上下翻页、一键使PowerPoint进入全屏演示状态、一键黑屏。在运行随机附带的绿色软件ZoomIt后，还可提供休息时间倒计时功能。只需按一下快捷键，即可在屏幕上提供休息时间倒计时。其中T4还可以实现一键全屏自由标注功能，T5可以实现一键进入Windows Media Center媒体中心的功能。让你摆脱电脑束缚，演讲、培训、教学更加潇洒自如。  C) 集成第三代高灵敏度无线太空光电鼠标   诺为无线多功能演示器集成第三代高灵敏度无线太空光电鼠标，具有无线鼠标的全部功能。 其高达1000CPI的光学解析度，让光标定位更加准确、灵活。 它采用光电技术，没有机械器件，不会出现机械鼠标长期使用时，灰尘降低机械器件灵敏度的情况。长期使用，也不需要拆开清洗。   D) 一键全屏自由缩放功能   诺为无线多功能演示器集成一键全屏自由缩放功能。在运行随机附带的绿色软件ZoomIt后，只需轻按放大按钮，即可自由放大屏幕任何一个地方，让听众不错过每一个细节。即使坐在后排的观众，也能借此功能，看清演示内容。  E) 媒体播放功能   诺为无线多功能演示器中的T3和T5更独具有针对Media Center / Media Player的遥控功能，拥有音量控制、上一曲目、下一曲目、播放及暂停等功能键，让您的媒体播放更轻松、更快捷。   F）采用2.4G RF技术，无方向性，干扰小  无线部分采用2.4G国际绿色RF技术，没有方向性，发射器和接收器之间不需要对准。只要接收器没有被金属物体屏蔽，在任何方向都可以控制电脑。采用红外技术的遥控器，如普通电视遥控器，在进行控制时，需要把发射器对准接收器。  无线部分采用2.4G国际绿色频率，并使用冲突检测技术，自动更改频道，可以最大限度减少其它无线设备的干扰。   G) 其它卓越特性   15米范围全方位随意无线控制，250平方米会议室、教室、套房内均可自由走动，遥控时不需要对准电脑。   根据人体工学设计，操作灵活方便，流线造型，手感舒适，左、右手均可操作。   采用自动待机、电源开关双重节能设计，最大限度延长电池使用时间。   采用2节普通AAA（普通7号）电池，便利店均有销售，容易更换。   采用USB2.0技术，即插即用，无需安装驱动软件。   提供多个快捷功能键，使用方便。    3.适用操作系统   适用所有Windows操作系统（Windows 2000/2003/XP/Vista，Windows 98仅需要安装通用USB驱动即可）。   4.适用人群   1、 教师、专业讲师、商务人士用于电脑演示。适用于电脑与投影机配合进行教学、演示、演讲、会议，以及电脑与投影机配套使用的所有其它场合。  2、 商业用户、家庭用户、特殊行业用户利用投影仪、大尺寸液晶电视、大尺寸液晶显示器、背投电视进行视频播放、视频演示时远距离控制电脑的理想工具。  3、 各种需要远距离操控电脑的场合。  5.主要技术性能指标     型号     T2                                      T3    功能     激光教鞭,浏览器,Email,屏幕键盘，       激光教鞭,浏览器,Email,屏幕键盘，             退格，桌面，我的电脑,上下翻页,         退格，桌面，我的电脑,上下翻页,              屏幕缩放，程序窗口切换，ESC，          屏幕缩放，程序窗口切换，ESC，              光电轨迹球鼠标，鼠标左键，鼠标右键      光电轨迹球鼠标，鼠标左键，鼠标右键                                                  媒体播放控制,音量控制        型号     T4                                   T5    功能     激光教鞭,黑屏,从首页开始演示,          激光教鞭,黑屏,从首页开始演示,             从当前页开始演示，休息时间倒计时       从当前页开始演示，休息时间倒计时,              上下翻页,屏幕缩放，                   上下翻页,屏幕缩放，             程序窗口切换，ESC，                   程序窗口切换，ESC，             一键全屏标注                          一键打开Vista中心，媒体播放控制,音量控制             光电轨迹球鼠标，鼠标左键，鼠标右键     光电轨迹球鼠标，鼠标左键，鼠标右键    型号     T8                                   T9   功能     一键全屏标注，休息时间倒计时，         一键全屏标注，休息时间倒计时，           从当前页开始演示，从首页开始演示，     从当前页开始演示，从首页开始演示，            桌面，黑屏，ESC，程序窗口切换，        桌面，黑屏，ESC，程序窗口切换            激光教鞭，关闭当前窗口，上下翻页,      激光教鞭，关闭当前窗口，上下翻页,            屏幕缩放，光电轨迹球鼠标，             屏幕缩放，多媒体播放控制,音量控制,            鼠标左键，鼠标右键                    光电轨迹球鼠标，鼠标左键，鼠标右键    分辨率       1000CPI     无线频率     2.4GHz     遥控距离     15米     接口         USB1.0/1.1/2.0     工作电压     2.4V~3.3V     电源         AAA*2     激光笔       点状光斑,固定焦距,连续输出,波长650,功率0.6~0.9W     重量         350g     体积         长：125mm，宽：49mm，高：27mm     系统要求     Microsoft Windows 98SE/2000/XP/Vista                  USB1.0/1.1/2.0(至少1个可用USB口)      U盘          接收器可集成1G、2G、4G U盘 6.注意事项   A) 请不要把电池装反。  B) 请不要将用尽或损坏的电池留在本产品里。  C) 长期不使用本产品，请将电池取出。  D) 当本产品无功能或遥控距离缩短时，请更换新的电池。  E) 为方便用户使用，本产品在出厂前已对码，每套产品具有唯一码，请勿与同型号产品的发射器和接收器互换，否则不能正常工作。如发生混淆请与当地经销商联系。   温馨提醒：请将使用过的废弃电池投入专用的电池回收垃圾箱或交有关部门，切勿随意丢弃污染环境！更多翻页激光笔信息请点击访问http://www.knorvay.com

产品详细介绍★2.0声道全频音箱放大器、麦克风音量与音乐音量独立调节、一路音频输入、一路录音输出、安装调试简单、扩音清晰、性能稳定。

产品详细介绍整套装置采用模块化设计，实验内容丰富，结构科学合理，用实验模块模拟了多种采用PLC控制的电气系统.适用在电气自动化、自动控制、机电一体化等专业的配套教学实验.既可以做教材章节后的例行实验，也可用于学期末的课程设计和毕业设计。(1)PLC主机：三菱FX2N-48MR。(2)模拟实验模块：利用开关、按钮、LED各色发光管、LED数码管、指示灯、接触器、继电器、蜂鸣器等电气元件构成，即可进行模拟实验指令训练，也可以带电机负载进行实训操作.可采用其他类型PLC主机进行控制。(3)编程工具：便携式编程器、个人电脑。(4)编程方式：指令表、梯形图、SFC语言。

       B13-3智能恒温数显定时磁力搅拌器采用直流三相无刷电机驱动。控温采用智能Pid方式自动控温，台面温度、液体温度均可设定、控制、显示。电子定时，精度高。定时时间长达9999分钟。具有温度、转速、双数显功能。

        HW18-2红外智能磁力搅拌器是取代电热套、油浴锅等老式加热方式。控温采用Pid自动控温，加热采用红外线辐射，有微晶玻璃隔联，使用更加安全，控温更精确，温冲小，使用寿命更长，搅拌转速能恒速，低速50r/min也很恒定，以10r/min一级递增，转速显示很正确。定时时间长达9999分钟，具有温度、转速双显示。

本发明属于食品检测技术领域，涉及一种畜禽肉黏弹性无损检测方法，具体涉及一种多要素黏弹模型建立及其黏弹参数确定的方法。具体步骤为：首先利用畜禽肉黏弹性无损检测系统采集、计算待测样品的应变数据；然后根据待测样品的变形特征选择多要素模型，将不同多要素模型与不同数据拟合算法结合，对应变数据进行数据拟合，建立若干畜禽肉多要素黏弹模型；最后比较若干畜禽肉多要素黏弹模型的拟合效果，根据实际需求，选择最佳畜禽肉多要素黏弹模型，并计算黏弹参数。最终实现对畜禽肉黏弹性的无损、快速检测。

本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。

一种基于Bagging?RNN模型的电梯制动性能评价方法，包括：a)获取不同制动性能的电梯在制动过程中的闸皮温度序列数据，作为样本集；b）按照比例将样本集划分为训练集和验证集；c）使用训练集数据训练Bagging?RNN模型，根据训练误差修正Bagging?RNN模型参数；d）使用验证集数据验证Bagging?RNN模型的泛化能力，根据验证结果进一步修正Bagging?RNN模型参数，将修正后的Bagging?RNN模型作为电梯制动性能的评价模型；e)将被测电梯在制动过程中的闸皮温度序列数据作为Bagging?RNN模型的输入，模型输出被测电梯的制动性能评价结果。本发明从电梯制动时电梯闸皮最高温度变化的生成机理出发，获取不同制动性能电梯制动过程中的闸皮温度序列数据，并基于历史数据提出了相应的电梯制动性能的评价方法。

一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展，机器人手/臂除了工业生产，也越来越多用于服务人类的其它各个领域，这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务，面临更加多变的工作环境。因此，国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前，具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势，将视觉与机器人操作相融合，是对人类行为的模拟，由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路，代表了机器人的先进控制技术，也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见，未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛，视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制，涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止，机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而，现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知，机器人操作是编码定式的，不具备模型未知条件下的自主操作能力，特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时，其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性，必然使现有确定模型的研究方法失效。因此，无模型（目标几何模型，手眼标定模型，机器人运动模型）、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战，是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题，不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看，非结构自然环境下实现机器人柔性操作，就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此，本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程，涉及智能进化和行为优化，将随机动态规划理论，结合约束规则与最优化控制，探索一种变参手眼关系，实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上，针对无标定视觉伺服控制方案与设计，均提出了一些新型方法，有扎实的理论基础和知识积累，并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前，已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作：针对机器人无标定全局稳定操作问题，研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法；提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法，提高伺服系统的鲁棒性。同时，立足机器人发展前沿，建立了多模特征深度学习抓取系统，在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有： [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,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] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 （一）基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用，该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. （二）无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标：假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知，视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器，引导机械臂运动，使当前图像特征收敛到期望图像特征，从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化，它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态，建立辅助系统的状态方程；摄像机提取到的图像特征作为测量值，建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论，我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷，例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务，来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修；工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。