适用范围 适用于煤炭、焦碳、石油、生物质燃料及矿石等物质的空干基水分和全水分检测。检测样品13个，更适用于测试样品较多的用户。 符合标准 GB/T212-2008《煤的工业分析方法》 GB/T211-2017《煤中全水分测定方法》 GB/T30732-2014《煤的工业分析方法仪器法》 GB/T28731-2012《固体生物质燃料的工业分析方法》 GB/T28733-2012《固体生物质燃料全水分测定方法》 GB/T12496.4-1999《木质活性炭试验方法水分含量的测定》 技术特点 (1)采用符合国标的电热鼓风加热方式加热及风道设计，温度均匀且升温快，实现批量化试验。测试流程符合国标及CNAS实验室认可要求，测试结果准确可靠，可作为结算依据。 (2)自动化程度高:采用计算机实时通讯技术和自适应控制技术，将高精度进口电子天平集成到仪器的内部，结合一套自动称量机构，实现自动称量，自动送样，自动处理数据、结果计算、报表打印和存储等，实验过程自动控制。 (3)具有断电重启功能:仪器在短暂停电后，开机即可恢复上次试验，无需将上次全部样品实验报废。 (4)速度快，结果准:高自动化程度和新型加热方式，既可缩短测试时间、减少人为误差，又提高了测试准确度和效率，测定13个内水样品只需30分钟，减轻了操作人员的劳动强度。 (5)具有自动充氮装置，水分测试时可采用充氮干燥法。 (6)采用TCP网络通信协议，确定仪器通信无误码率。 (7)采用PT100测温探头，测温精度高，结果更准确。 (8)仪器上面增加显示屏显示天平数据，优化称样效率。 (9)分析测试系统:可连接本公司绝大部分煤质分析设备。可自动上传数据，生产报表。(用户可根据自身需求设计报表)。 (10)实时显示样重，具有断电记忆功能，突然断电不会丢失测试数据，通电即可继续完成试验。 技术参数 1.试样个数:13个/次或21个/次（可选） 2.试样质量:空干基水分:0.9-1.1g;全水分:10-12g 3.试验时间:分析水<35min;全水<60min(可按国标流程设定) 4.工作炉温:105~110℃ 5.控温精度:±1℃ 6.煤样粒度:空干基≤0.2mm;全水分≤6mm 7.最大功率:<2.0KW 8.主机尺寸:440*510*520

本发明公开了一种采用选区激光熔化成形技术成形功能梯度零 件的方法，包括以下步骤：(1)将零件三维模型导入到选区激光熔化成 形设备中；(2)将粉末 A 放置于送粉床里，将粉末 B 放置于送粉斗中； (3)先成形粉末 A，再成形粉末 B；(4)采用线切割工艺将功能梯度零件 从基板上分离，在马弗炉中进行退火处理，则得到成品。本发明利用 粉床增材制造中的粉床铺粉结合送粉斗下落粉技术，可以一次性成形 出功能梯度材料，节约总成形

本发明公开了一种基于二维激光扫描的掘进机掘进窗口快速检测方法，首先，对掘进工作面分别进行水平和垂直二维扫描，对采集到的原始点云数据进行去离群点处理；然后，分别对去离群点之后的水平和垂直二维扫描点云数据进行直线拟合、求中心线、确定基点的操作，完成窗口检测的准备工作；最后，输入目标距离，分别在水平与垂直中心线上，以基点为原点的目标距离处作垂线与拟合得到的两条直线相交，获得点对，水平点对的空间距离是目标距离处的掘进窗

本发明公开了一种采用选择性激光熔化快速成形技术制备高温 钛合金的方法，包括以下步骤：(1)按照钛合金的名义化学成分中各元 素的质量比例来配置各元素的粉末，随后进行真空感应熔炼；(2)采用 气雾化制粉法对熔炼形成的钛合金进行制粉；(3)建立零件三维模型， 并导入到选择性激光熔化快速成形设备中；(4)将粉末置入到选择性激 光熔化快速成形设备里，并在基板上进行零件成形；(5)采用线切割工 艺将成形的零件从基板上分离，再将零

本专利公布了一种防止光纤缠绕的多轴数控加工系统可更换两 坐标激光加工头，包括旋转轴 C 轴、摆动轴 A 轴和激光加工光学组件， 其中：C 轴可以带动 A 轴进行转动；A 轴可以带动激光加工光学组件 进行摆动；激光加工光学组件主要用来引导激光对工件进行加工。将 本专利公布的两坐标激光加工头与机床相结合，可以实现大幅面、高 速度的激光加工。当工件需要进行铣削加工时，只需将 A 轴拆下，然 后将铣头通过快速连接端面与 C

本发明公开了一种测量大气水 Raman 谱和气溶胶荧光谱的激光雷达系统。该系统由发射单元、光 学接收与信号检测单元和控制单元组成。发射单元采用种子注入的固体激光器输出极窄线宽的 354.8nm 紫外激光并导向天顶;光学接收与信号检测单元收集来自大气物质的后向散射光，对 354.8nm 附近光产 生优于 15 个数量级的抑制，并以 0.8nm 的谱精度分辨与记录 393.0-424.0nm 谱带范围信号光;控制单元 保障整个雷达系统有序工作。在波长 354.8nm 紫外激光辐射下，气态、液态和固态水的振转 Raman 谱 区依次对应 395-409nm、396-410nm 和 401-418nm 范围。本发明可同时记录由三相态水产生的 Raman 谱 和由气溶胶粒子产生的荧光谱，实现对大气水和气溶胶等物质的同时探测。

1. 痛点问题 我们生活在一个真实的三维世界中，二维环境感知是远无法满足我们的实际需求。在诸如自动驾驶、机器人抓取和三维目标识别等应用中（如图1），我们经常需要推理三维空间中物体之间的位置关系，从而能够理解真实三维场景并做出进一步的决策行为。 图1 自动驾驶、视觉抓取、物体识别 2. 解决方案 本技术成果提出了一种三维视觉目标检测与识别方法。在三维视觉目标检测方面，提出了一种基于关系推理网络的单目三维物体检测方法，方法流程图如图2所示。方法提出了一种新的单目三维物体检测架构，训练了一个深度关系推理网络来估计三维候选和真实物体之间的空间位置关系，通过测量投影结果和真实物体之间的视觉拟合度来实现高精的三维空间定位。 图2 三维目标检测的流程图 在三维视觉目标识别方法，提出了一种基于球面分形卷积神经网络的三维点云识别技术，方法流程图如图3所示。方法通过引入球面分形结构，将原始三维点云通过可学习的神经网络投影到球面，使得卷积神经网络可以高效处理三维点云数据并进行特征特征，同时通过设计基于分形结构的层次化学习框架，提高了三维点云物体识别的精度，实现了对于三维点云目标在旋转条件下特征表示的鲁棒性。 合作需求 寻求在人工智能、智能机器人、智慧城市等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推进本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。本技术成果有望在自动驾驶、虚拟现实等场景进行落地应用。

本发明公开了一种雷达视觉融合扭矩测控系统曲线质量自动判断方法，包括如下步骤：步骤S1：进行拐点识别；步骤S2：进行疑问图形判断；步骤S3：进行特殊扣型与普通扣型判断；步骤S4：矩阵公式应用。本发明的方法显著提高了石油器械作业效率，减少了人工操作时间，降低了人为因素对判断结果的干扰，确保了判断结果的一致性和可重复性。同时，通过实时、准确地识别和分类扭矩曲线，本发明能够及时发现不合格图形并报警，避免不合格连接进入后续作业环节，从而有效保障套管连接质量，为石油开采和钻井作业提供更加可靠的技术支持。

一、设备概述         LG-IRBL02型 并联机器人视觉分拣工作站由机器人工作台、输送带、ABB四自由度并联机器人、末端执行器、视觉系统和辅助模块组成。该装置的主要任务是，机器人通过视觉定位抓取散乱工件进行高速高精度分拣放置整齐工作。该功能可用于来料分拣抓取装盒等工作。 二、技术参数 1、输入电源：单相AC200V～230V(＋10%－15%),50Hz； 2、工作环境：温度0℃～45℃，相对湿度20％～90％RH（40℃）； 3、工作站尺寸：2010mm×900mm×1850mm； 4、操作台：700mm×500mm×1350mm 5、四自由度并联机器人采用ABB IRB360-1/800并联机器人，有效负载1KG，拾料范围800mm。 三、设备组成及功能描述 1、输送带     采用两条输送带，主要完成物料输送，配合机器人对物料进行高速分拣。 2、四自由度并联工业机器人     本工作站采用的四自由度ABB IRB360-1/800并联机器人，有效负载1KG，拾料范围800mm。 3、机器人末端执行器     本工作站的机器人末端执行器即为吸盘。末端执行器安装于机器人末端安装法兰面上，用于随机器人对物料进行高速高精度的分拣。 4、视觉系统     本工作站采用欧姆龙FZ-350智能视觉系统，由视觉控制器、白色光源、视觉相机及监视显示器等组成。用于检测工件的特性，如数字、颜色、形状等，还可以对装配效果进行实时检测操作。通过视觉系统对物料的位姿进行检测，将信号传送给控制系统，控制系统通过计算分析后指令机器人对物料进行分拣。 5、机器人工作台     本工作站中并联机器人、输送带、视觉系统等其他辅助模块均集成于工作台上，布局合理、美观，使用方便。 6、辅助模块     本工作站为了保证物料机器人循环分拣物料，故在输送带另一端配装物料导向装置。 四、设备特点 1、直观性较强：主要设备均采用直接外露的安装形式，结构简单，便于学生拆装。 2、系统性强，贴近实际生产：该实训平台将目前两台典型的高速机器人（3+1轴）和机器人视觉系统有机结合，同时集成传感器、气动元器件等知识，使学生对机电一体化设备有了更直观的认识。该平台模拟了机器人实际应用，缩短学生从教室到工业现场的过度和适应时间。 3、开放性和扩展性强：该平台还可根据自己的教学需要快捷地更换主要设备，通过现场总线实现多种设备的挂接。 4、安全性高：该实训平台配备相应的漏电、过载及短路保护，能够确保操作者的人身安全。 五、实训项目 1、并联机器人的机构组成、工作原理、性能指标认识； 2、并联机器人机械系统的组成； 3、并联机器人正逆运动学分析； 4、并联机器人控制系统的学习； 5、PLC的学习与应用； 6、CoDeSys软件的了解与应用； 7、现场总线的应用； 8、机器人示教编程与再现控制原理与方法； 9、机器人PTP运动轨迹控制方法； 10、机器人视觉系统的认识及操作； 11、机器人的视觉分拣实验； 12、系统故障诊断与维护。