葡京娱乐场-富盈娱乐场开户_百家乐试玩_sz全讯网网址xb112 (中国)·官方网站

項目概況 目前，國內外大量應用弧焊機器人系統從整體上看基本都屬第一代或準二代焊接機器人 系統。由于焊接路徑和焊接參數是根據實際作業條件預先設置的，在焊接時缺少外部信息傳 感和實時調整控制功能，這類弧焊機器人一般不能應對焊接作業條件嚴格的穩定性要求，焊 接時缺乏“柔性”，表現出明顯的缺點。在實際弧焊過程中，焊接條件是經常變化的，如加 工和裝配等誤差會造成焊縫位置和尺寸的變化，焊接過程中工件受熱及散熱條件改變會造成 焊道變形和熔透不均。 為克服機器人焊接過程中各種不確定性因素對焊接質量的影響，提高機器人作業智能化 水平和工作的可靠性，要求弧焊機器人系統不僅能實現焊接參數的在線調整，且能實現焊縫 的自動實時跟蹤。已完成鋁鎂硅合金框架弧焊機器人柔性工作站焊縫智能跟蹤與圖象處理技 術，使企業塞拉門設計制造的技術水平達國際先進水平。 本項目具有國際先進水平，擁有自主知識產權。 主要特點 已完成的項目，塞拉門框架的材料為鋁鎂硅合金，材料特殊、框架尺寸較大，焊點多 而短、焊接質量要求高，故解決柔性夾具設計、實現兩面焊接、滿足多系列多規格門框尺 寸的要求是體現了成果的先進性； 鋁鎂硅合金框架弧焊機器人柔性工作站所包括的柔性夾具、焊縫智能跟蹤與圖象處理 技術，使企業塞拉門設計制造的技術水平達國際先進水平，體現了成果的創造性。 技術指標 國內城市軌道車輛、高速列車的迅猛發展使得城軌門生產逐年猛增，品種不斷翻新，但 鋁鎂硅合金框架等主要零部件仍為手工焊接。由于手工焊接依賴于工人的技術水平，效率低， 焊接質量欠佳，優質品率低，是制約我國城軌門產品升級的關鍵技術。 首選企業的高精度焊件達到：焊縫識別誤差 600×600 像素， ±0.25mm，±0.20mm；焊 槍姿態誤差，±0.045mm，±0.040mm；其它誤差（包括焊絲變形誤差、工件熱變形誤差、焊 接電流誤差等），±0.030mm，±0.020mm；視覺跟蹤綜合誤差，±0.5mm，±0.35mm。 市場前景 成果實施后使用單位使用前手工焊接的 1.2 萬件/年，達到 4 萬件。按人工焊接生產水 平，支出費用為 72 萬×3.5=252 萬，機器人的投入成本 1 年半內可收回，且可滿足使用單位 近 3-5 年的發展需求。 按近幾年使用單位產品產量的增長速度，2009-2010 年產量可達 5.5 萬件，2 臺機器人 工作站每年可生產 5.68 萬件，完全滿足生產要求。若仍用人工焊接則成本支出為 72 萬 ×4.6=331.2 萬元，而機器人工作臺投入費用為零。企業每年可新增產值 4-5 億元，利稅 1.2-1.5 億元。 市場應用方面已具備推廣應用的基本條件，該成果的完成，不僅可以提升企業高精度特 材焊件設計制造的技術水平，提高企業技術創新能力和提升產業集聚度，使產品達同行業國8 內領先或國際先進水平，且可成為企業現代先進制造工藝與裝備工程應用的一個亮點。通過 開發研制，真正體現了產學研合作的現代高等教育理念，在高校和企業中鍛煉出一批機器人 研制方面、具有實戰經驗的科技人才。

XM-116-1? 22部件頭顱骨模型 ? XM-116-1頭顱骨模型（22部件）可拆分為22部件，由各部分顱骨組合而成，顯示可分解、可組合的22部件顱骨形態結構，用于說明22部分顱骨的名稱。 ■ 左、右頂骨 ■ 枕骨 ■ 額骨 ■ 左、右顳骨 ■ 蝶骨 ■ 篩骨 ■ 犁骨 ■ 左、右顴骨 ■ 左、右帶齒的上頜骨 ■ 左、右腭骨 ■ 左、右鼻甲 ■ 左、右淚骨 ■ 左、右鼻骨 ■ 帶齒的下頜骨 尺寸：自然大 材質：PVC材料

數據庫系統 招標項目的潛在投標人應在潛在投標人如需得到進一步的信息和購買招標文件，可于上述時間前往中招聯合電子招標采購平臺: http://www.365trade.com.cn免費注冊，并線上支付標書款后自行下載招標文件。詳見《特別告知》。獲取招標文件，并于2022年06月16日 09點30分（北京時間）前遞交投標文件。

新一代航空航天器的跨代高性能要求使得其尺寸越來越大、材料體系越來越多、結構越來越復雜。傳統制造周期長、質量不穩定，無法滿足型號質量和精度要求，亟需變革制造模式。工業機器人智能制造技術與裝備是解決該難題的最佳新途徑。但機器人精度低、剛性弱、加工穩定性差等難題制約了其應用于航空航天大型復雜構件的高效高精制造，且核心裝備被國外發達國家壟斷，迫切需要突破基于移動機器人的制造核心技術與裝備，形成基于移動機器人的大型復雜構件原位加工與裝配融合的制造能力，打破國外壟斷，實現自主可控。 技術特征 圍繞航空航天大型復雜構件的高效、高精、高質量制造急需，突破了基于誤差相似度的機器人精度補償、機器人變剛度建模與加工顫振抑制、融合多源信息的在線感知與自適應工藝、多功能末端執行器研制等一系列關鍵技術，構建了移動機器人智能制造技術體系，自主研發了多臺套多功能末端執行器和高精度大負載工業機器人智能鉆/鉚/銑制造裝備。

本發明公開了一種用于測量葉片加工扭曲度誤差的方法，包括：為待測量的葉片和葉片設計模型分別截取多個截面并生成相應的點云數據；提取所生成的點云數據以獲得凸包；根據所獲得的凸包，分別求出有關葉片測量模型和葉片設計模型的各個截面的弦線參數也即弦線的兩端點坐標；根據所求出的弦線參數，計算將葉片測量模型的各個截面與葉片設計模型的相應截面重合時所需的旋轉角度，由此獲得待測量葉片的各個截面的扭曲度誤差。本發明還公開了相應的用于提取凸包的改進方式。按照本發明，可以快速、準確地測量葉片在加工過程中的扭曲度誤差，并能將所測得的型面扭曲度誤差結果作為評價葉片加工質量的指標，相應改善葉片加工質量。

新一代航空航天器的跨代高性能要求使得其尺寸越來越大、材料體系越來越多、結構越來越復雜。傳統制造周期長、質量不穩定，無法滿足型號質量和精度要求，亟需變革制造模式。工業機器人智能制造技術與裝備是解決該難題的最佳新途徑。但機器人精度低、剛性弱、加工穩定性差等難題制約了其應用于航空航天大型復雜構件的高效高精制造，且核心裝備被國外發達國家壟斷，迫切需要突破基于移動機器人的制造核心技術與裝備，形成基于移動機器人的大型復雜構件原位加工與裝配融合的制造能力，打破國外壟斷，實現自主可控。技術特征圍繞航空航天大型復雜構件的高效、高精、高質量制造急需，突破了基于誤差相似度的機器人精度補償、機器人變剛度建模與加工顫振抑制、融合多源信息的在線感知與自適應工藝、多功能末端執行器研制等一系列關鍵技術，構建了移動機器人智能制造技術體系，自主研發了多臺套多功能末端執行器和高精度大負載工業機器人智能鉆/鉚/銑制造裝備。效益分析:項目的成功研制拓寬了工業機器人應用領域，已在殲20、殲10、L15高教機、大飛機、××導彈、天宮2號空間站等國家重點型號研制和批產中應用，實現了殲20翼面、殲10機翼部件、高教機翼面、天宮二號空間站艙體等航空航天產品核心復雜大部件的生產，為我國航空航天大型復雜構件制造提供了技術與裝備支撐。此外，成果還在國產機器人、精密零件制造等龍頭企業實現應用推廣，核心專利轉化1999.2萬元，近三年新增直接經濟效益達11.2409億元。

機載LiDAR與航空影像聯合城市三維建模系統（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數據，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結構化模型重建、人機交互等功能模塊，實現高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設的自動化程度，推進實景三維中國建設進程。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、技術分析 創新性： 機載LiDAR與航空影像聯合城市三維建模系統（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數據，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結構化模型重建、人機交互等功能模塊，實現高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設的自動化程度，推進實景三維中國建設進程。系統主要由兩部分功能模塊組成：自動化模型重建模塊及三維可視化交互管理系統模塊。其中自動建模模塊由點云影像自動配準、實景三維模型重建、點云濾波、點云分類、建筑物單體化分割、建筑物結構化模型重建等軟件子模塊構成。系統支持DEM、DOM、實景三維模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多種產品生產；支持多核、多CPU、多GPU架構的任務并行化管理，支持搭建點云、影像、模型數據庫，支持人機交互進行語義分割、模型編輯、紋理編輯等功能。 軟件解決的關鍵問題： LiDAR點云與傾斜影像異源異構數據配準問題，點云影像數據難以聯合應用； 單一數據源三維信息與紋理信息不全，高質量模型結果依賴高精度數據輸入，導致數據獲取成本昂貴、效率較低； 城市級實景三維模型重建自動化程度低，低精度自動結構化模型成果難復用，而手動模型繪制難度高、工藝繁瑣； 實景三維數據制作單位高度依賴國外軟件，國產化難。 先進性： 當前，國內90%以上地形級實景三維數據制作測繪單位都基于國外軟件進行三維重建，而城市級實景三維模型則重度依賴全人工手動勾繪且需調用國外專業三維建模軟件，模型重建學習成本極高、軟件針對性不強而效率低下。 機載LiDAR與航空影像聯合城市三維建模系統軟件系統以高精度、高效率、高自動化程度城市級實景三維模型重建為首要目標。軟件系統具備高精度點云影像配準模塊提供異源數據聯合應用基礎；采用LiDAR點云約束的多視影像密集匹配策略實現高精度、全覆蓋三維數據輸入以實現高質量實景三維模型重建；采取地面點濾波、非地面點地物分類、目標地物單體實例分割遞進式流程得到建筑物等地物單體化三維數據；優化自動結構化模型重建與人工干預的結構化建模流程，無需額外依賴專業建模軟件；提供針對建筑物結構化建模的模型編輯、紋理編輯模塊，不達標的自動模型可復用，三維點云端、二維影像端可獨立或聯合編輯，具備交互友好的參照式、勾繪式、半自動編輯模式。 獨占性： 系統主要搭建兩條生產路線，以適應不同地域模型精度要求差異、不同應用時間響應要求。其一是以LiDAR點云為主的快速建筑物結構化模型重建，經過點云分類、建筑物實例分割、結構化模型重建等步驟構建人工地物結構化模型，并利用配準后多視影像對模型紋理映射，此生產線主要產品包括DOM、DEM、 LoD2為主的建筑物結構化模型、典型地物真實色彩點云等輕量基礎數據；其二是在LiDAR點云約束下生成高精度密集匹配點云構造高質量實景三維模型，并在此基礎上提取建筑物單體三角網數據，經過模型簡化抽象得到建筑物LoD3模型，此生產線主要產品包括實景三維模型、建筑物LoD3模型等城市級實景三維數據要素。 此外，軟件系統支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、國產麒麟(V4/V10)等多操作系統中運行，已階段性實現國產化。

本發明公開了一種傾斜航空影像中建筑物立面損毀檢測的方法，包括步驟一，利用基于粗糙集理論 的 k-means 聚類算法對建筑物立面分割，獲得建筑物立面的門窗；二，利用 canny 算法對建筑物立面的 門窗進行邊緣檢測，獲得門窗的邊緣特征；三，利用經濟學中的基尼系數對所述邊緣特征進行統計，獲 得建筑物立面的基尼系數；四，根據所述基尼系數判定建筑物立面是否損毀。本發明具有不需要先驗信 息和災前數據的情況下，能簡單高效的進行建筑物立面損毀檢測，降低了方

項目針對汽車覆蓋件模具的高速高精加工，提出了面向加工特征的模具型面粗加工策略、面向刀具序列的分片加工策略和基于微觀幾何仿真和瞬時切削力模型的進給速度優化方法，使每臺設備加工效率提高20%以上；提出了三維刃口輪廓的螺旋線插補加工方法，改變了以往靠手工調整的不足，實現了三維刃口輪廓的高效數控自動加工，不僅使加工效率提高了30%以上，而且防止了加工過程中可能出現的干涉現象，保證了加工質量。針對刃口空檔背銑刀加工過程中缺乏專門的CAM模塊、加工編程繁瑣、精度不易保證的缺點，提出新的刃口空檔背銑刀數控加工策略，能根據輸入的參數，偏置刃口線后計算出加工軌跡，在計算過程中考慮了刀具的干涉，保證了程序的安全性。 該項目成果已在天津汽車模具股份有限公司得到了推廣應用，并創造了顯著的經濟效，三年來為企業增加利潤1300多萬元。經天津市高新技術成果轉化中心組織專家鑒定，結論為國際先進水平。