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杭州冠力智能科技有限公司是建筑增材智能制造全方案提供商和建材智能智慧型試驗檢測設備研發生產的科技型企業，總部位于杭州，在山西設有機加工基地，山東設有建筑3D打印基地。擁有發明專利3項、實用新型專利17項、外觀專利9項、軟著8項，專著3部，主參編行業內標準31部。   組建了一支由具有多年土工工程行業背景、全球知名高校碩博畢業高級知識分子構成的研發團隊，涵蓋建筑結構、建筑材料、算法開發、軟件開發、機械設計、電控設計等多專業、多學科融合，主要研發人員包括清華大學、浙江大學、澳大利亞斯威本科技大學等知名高校的6名博士、6名碩士，其中6人具有高級職稱，6人具有中國建筑科學研究院、中國建筑技術中心等國內建筑領域知名央企高管從業背景。

人工智能應用創新實訓平臺是一款專為人工智能領域專業學生設計的多功能教學工具，它集科研教學、實驗實訓和項目實踐于一體，提供了一個全面的學習環境。該平臺以國產高性能芯片RK3588作為其邊緣計算的核心，支持本地化編程開發，使得學習者能夠深入掌握人工智能技術。此外，平臺還支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多種主流深度學習框架，便于學生進行模型訓練和推理實踐。 平臺內置了豐富的案例資源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，為學生提供了實際操作和學習深度學習模型的機會。這些內置模型不僅有助于學生理解深度學習算法的實際應用，也為他們的創新項目提供了堅實的基礎。通過這樣的實訓平臺，學生能夠在實踐中深化理論知識，提升解決實際問題的能力。 本平臺融合了先進的多模態大模型智能體，并配備了一系列場景化實體組件，包括深度相機、雙軸云臺、多軸機械臂、微型輸送帶、工業級相機以及麥克風陣列等。這些尖端設備使得我們能夠快速構建智慧工廠、智能分揀、智慧交通、智能家居等多種應用場景。

一、產品概述       本設備以工業機器人與機器視覺為核心，將機械、氣動、運動控制、變頻調速、編碼器技術、PLC控制技術有機地進行整合，結構模塊化，便于組合，實現對高速傳輸線上的不同物料進行快速的檢測、組裝。為了方便實訓教學，系統進行了專門的設計，可以完成各類機器人單項訓練和綜合性項目訓練，可完成各類機器人單項訓練和綜合性項目訓練。可以進行六軸機器人示教、定位、抓取、裝配等訓練，        包含六自由度工業機器人、智能視覺檢測系統、PLC控制系統及一套供料、輸送、裝配、倉儲機構，可以實現對高速傳輸的工件進行分揀、檢測、搬運、裝配、存儲等操作。該平臺各組件均安裝在型材桌面上，機械結構、電氣控制回路、執行機構相對獨立，采用工業標準件設計。通過此平臺可以進行機械組裝、電氣線路設計與接線、PLC編程與調試、智能視覺流程編輯、工業機器人編程與調試應用等多方面訓練，適合職業院校、技工學校自動化類相關專業《工業機器人與控制技術》、《自動化技術》等課程的實訓教學，適合自動化技術人員進行工程訓練及技能比賽。二、技術性能1、輸入電源：單相三線～220V±10% 50Hz2、工作環境：溫度-10℃～+40℃  相對濕度≤85%（25℃）  海拔＜4000m3、裝置容量：＜1.5kVA4、實訓平臺尺寸：2200mm×1200mm×1500mm5、安全保護：具有漏電保護，安全符合國家標準三、設備結構與組成      該實訓平臺由ABB IRB120-3型六自由度工業機器人系統、海康智能視覺檢測系統、可編程控制器（PLC）系統、四工位供料單元、環形輸送單元、工件存儲盒供料單元、工件組裝單元、倉庫單元、廢品回收桶、各類工件、型材實訓桌、型材電腦桌等組成。 1、工業機器人本體： ABB IBR120/3六自由度工業機器人本體；最大負載≥3 kg； 最大臂展半徑≥580mm； 軸數：≥6軸；位置重復精度：≦0.01mm； 防護等級： ≥IP30； 軸運動范圍： （1）1軸：≥±165°  （2）2軸：≥±110° （3）3軸：≥+70°至 -110° （4）4軸：≥±160° （5）5軸：≥±120° （6）6軸：≥±400° 機器人本體重量：≤25kg； 最大噪音：≤70dB(A)。 2、工業機器人控制器： （1）緊湊型工業機器人控制柜，與配套的工業機器人本體配套； （2）控制硬件：多處理器系統大容量閃存、 UPS 備份電源（≥20S）； （3）控制軟件：軟件出廠預裝； （4）額定功率：≥3KVA(變壓器容量)； （5）電源輸入：200V/230V 50-60Hz （6）尺寸：710*449*442mm （7）重量：30kg （8）防護等級：IP20 3.FlexPendant示教器 （1）重量：1kg （2）支持：彩色觸摸屏、操縱桿，緊急停、支持慣用左/右手切換，支持U盤、熱插拔、恢復程序，支持USB儲存器，帶時間標記登錄，支持遠程服務。 4、海康智能視覺檢測系統   主要是配合工業機器人做智能檢測工件角度缺陷及自動對位等以及工業機器人視覺學習開發使用；工業相機，要求如下：像素：≥130W像素； 分辨率：≥1280×960； 像素尺寸：≥3.75μm× 3.75μm； 光譜：彩色； 支持自定義AOI，降低分辨率、f≥16mm F1.4：12毫米工業鏡頭，百萬像素相機； 配套同軸光源，光源大小≥80mm×80mm；準環形光源，直徑≥70mm，照射角度≥90度，帶模擬控制器；配套同軸光源及光源控制器：發光窗口≥50mm*50mm含調光控制電源；機器視覺兼視覺開發環境。5、西門子可編程控制器單元     配備西門子S7-1200可編程控制器，自帶以太網通訊模塊、數字量擴展模塊控制機器人、電機、氣缸等執行機構動作，處理各單元檢測信號，管理工作流程、數據傳輸等任務。   6、四工位供料單元     由移動井式料庫、推料氣缸、無桿氣缸和光電傳感器組成，安裝在型材實訓桌上，用于將工件庫中的工件依次推出到環形輸送線。提供不同顏色的標準工件，雜色疊加等不合格工件。多工位的供料設計，使得供料方式多樣化，可以進行單一的上料，也可以進行不同顏色的組合上料，以及對上料速 度進行控制，實現上料形式的多樣化。7、環形柔性輸送單元      包含一套交流調速系統，由三菱D720變頻器、三相交流電機、環形板鏈（傳送帶）、光纖傳感器等組成，安裝在型材實訓桌上，用于傳輸工件。8、工件存儲盒供料單元      包含一套步進電機推桿、DM556步進驅動、料盒存儲槽等組成，安裝在型材實訓桌上，當一個工件存儲盒被取走會自動退出下一個工件存儲盒，用于工件存儲盒自動供料。9、工件組裝單元      由工件存儲盒托盤及型材立柱組成，安裝在型材實訓桌上，用于裝配工件。工件盒內設有4個工件槽用于放置工件，機器人可以根據不同配方按照上位機設定顏色進行放置工件。10、倉庫單元      由工件存儲盒托盤及型材立柱組成，安裝在型材實訓桌上，機器人用于放置裝配完的組件進行堆垛，也可以通過機器人對裝配完成的組件進行拆垛。11、廢品回收桶      安裝在型材實訓桌左后側，用于機器人自動放置被檢測出來的無用工件或不合格品。 四、實訓項目1. 機器視覺系統的原理、使用和調試2. 六軸工業機器人系統的原理、使用和調試3. 六軸工業機器人坐標系統和機器視覺坐標系統標定及相互轉換4. 工業機器人與機器視覺系統綜合應用的安裝與調試5. 機器視覺系統模板設置、編程與調試6. 通過示教單元手動調試工業機器人7. 通過示教單元設置、修改各控制點坐標8. 通過示教單元編寫、修改工業機器人程序9. 機器人追蹤坐標整定10. 工業機器人系統的軟件二次開發編程  11.智能視覺圖像輸入編輯與調試12.智能視覺結果給出編輯與調試13.智能視覺顏色比對測量14.智能視覺編號比對測量15.智能視覺尺寸比對測量16.智能視覺角度測量17.智能視覺系統與工業機器人綜合應用18.PLC程序編程與調試19.智能視覺系統與工業機器人綜合應用

1、產品介紹 AI人工智能語音與機器視覺應用系統是一款集成AI語音、機器視覺、深度學習基礎、嵌入式Linux于一體的高端教學科研實驗平臺。 整個教學平臺由實驗箱高性能嵌入式主板夠成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM處理器，標配4GB DDR3內存和16GB閃存，可運行ubuntu、android、linuxqt等多種操作系統，可滿嵌入式linux和AI應用開發。 平臺采用多核高性能 AI 處理器，預裝 Ubuntu Linux 操作系統與 OpenCV 計算機視覺庫，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度學習端側推理框架。 提供多種應用外設與豐富的機器視覺、AI語音、深度學習實戰應用案例，如語音前處理（聲源定位、語音增強、語音降噪、回聲消除、聲音提取）、語音活體檢查、語音喚醒、語音識別、語音合成、自然語言處理、聲紋識別門鎖、語音智能家居、手寫字識別、人臉識別、目標檢測、端側推理框架、圖像識別、人體分析 、文字識別、人臉門禁控制、車牌道閘控制、手勢家居控制等，通過案例教學讓學生掌握計算機視覺與深度學習的基本原理和典型應用開發。 2、產品特點 （1）先進性 性能卓越：搭載AI嵌入式邊緣計算處理器RK3399，配備4GB RAM與16GB存儲空間，以及6英寸高清電容觸摸屏，確保流暢的用戶體驗。 高效運算：配NPU協處理器模塊，專為神經網絡模型設計，提供高達8 TOPs@300mW的運算能力。 接口豐富：提供雙路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多種嵌入式拓展接口，滿足多樣化的外設連接需求。 （2）擴展性 定制化設計：所有硬件單元均采用模塊化設計，支持根據具體需求進行定制化選型和搭配。 項目套件豐富：提供多種可選的項目套件模塊，支持完成多樣化的AI應用場景設計和創新。 智能網關平臺：智能邊緣計算網關平臺配備了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在內的常用接口拓展，增強了平臺的適應性和靈活性。 （3）包容性 多功能應用：實驗平臺適用于人工智能、嵌入式系統、物聯網、移動互聯網、智能硬件等多個學科的實驗教學，提供全面的教育資源。 課程與實驗：支持包括Python程序設計、嵌入式Linux操作系統、機器視覺技術、自然語言處理、神經網絡原理、無線通信、Android應用技術、物聯網中間件、AIOT應用實訓等在內的豐富課程和實驗。 專業融合：平臺在硬件設計上實現了物聯網、人工智能和嵌入式技術的兼容性，提升了實訓設備的復用率，有效解決了學校實訓室空間和資金的限制問題。 AI語音與機器視覺應用系統致力于解決學校在開設人工智能課程時面臨的師資、教學資源、實訓資源、設備以及與行業應用對接的挑戰，實現了產學研創一體化的教育模式 3、應用 系統支持多個工業化的應用場景，以智慧家居、智慧停車場、智慧門禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大應用場景，及基于六大應用場景的20多種小AI應用場景。所有的應用場景及業務子項功能，均來自真實的人工智能行業應用。 4、配套 該產品除完整的軟硬件系統外,還配備針對設備完整的人工智能實訓指導書完整豐富的教學實訓素材資源、以及基于設備系統的人工智能教學視頻光盤。本產品提供免費的安裝部署服務和設備實訓培訓服務。

成 果 簡 介 電伴熱廣泛應用于石油、化工、地鐵等領域，本研究成果設計了一種新型的電伴熱控制器。系統采    用六管設計，每管采用一主一備方式；可采集 32 路溫度 、12 路回路電流、6 路漏電電流；具有主輸出 12 路， 報警輸出 11 路；具有RS485、CAN、以太網通訊接口。采用物聯網和云服務技術，設計了基于物聯網云平臺的WEB 服務器，可實現PC 端遠程監控與移動互聯網微信客戶端綁定設備、實現人與設備的實時交互， 設備監控、智能數據分析、消息分發、遠程升級等服務。

本發明涉及直流配電網技術領域，具體涉及智能型直流斷路器電弧能量抑制系統及其方法，包括高頻信號注入模塊，產生并注入高頻載波信號至電弧通路；電弧特征識別模塊采集電弧電壓電流信號，利用VMD?HHT算法識別電弧類型并生成特征信息；磁通擾動觀測模塊檢測電流磁通量，計算磁通擾動值及相位差；深度學習控制模塊接收電弧特征信息和相位差，通過深度強化學習算法生成IGBT控制時序信號；多端口換流控制模塊接收該信號，控制多級IGBT并聯子模塊的開關頻率，基于PWM控制方法高效抑制電弧能量。雙啟發式算法控制模塊結合遺傳算法和粒子群算法，自適應分配各端口驅動電流，實現IGBT模塊并聯均衡。

電力變壓器是電網能量傳輸的樞紐和核心，其安全運行是保障電網安全 的第一道防御系統。本項目針對電力變壓器運行安全持續開展變壓器智能化關 鍵技術反應用研究： （1） 深入研究并揭示了電力變壓器運行故障機理及特征，創新性地提出了 新的電力變壓器故障智能檢測及診斷方法，形成了電力變壓器智能化系統架構, 發明了變壓器智能化系統核心的一體化智能監測技術及分布式診斷方法，研 發出感知運行狀態信息的變壓器傳感網絡，解決了變壓器信息感知、數據傳輸、 信號處理、故障診斷等硬件的一體化設計技術難題。 （2） 提出了變壓器多種信息智能感知新方法，研制了局部放電超高頻信號、 油中溶解氣體、繞組暫態電壓與套管絕緣參數等多種狀態參數的無線智能傳感 器。發明了變壓器冷卻與濾油系統的在線智能控制技術。 （3） 提出了提高變壓器狀態信息可信度的方法，開發了融合狀態信息、統 計數據和老化程度等多源信息的電力變壓器健康指數綜合評估系統，如電氣設 備狀態在線監測與故障診斷分析系統、電氣設備絕緣綜合在線監測系統、電 力設備智能綜合處理裝置等，解決了多源信息無法進行關聯分析和融合評估的 技術難題，提高了運行變壓器狀態準確評估的可靠性、有效性及實用性。 市場及經濟效益分析： 本項目研發的智能變壓器監測參量全面，同時具有冷卻系統、在線濾油 系統智能控制和負荷調度輔助決策功能，系統維護工作量小。同類技術對比 結果如表4所示。相關統計表明：中國境內已安裝110 kV及以上電壓等級變 壓器近5萬臺套，市場需求巨大。 團隊介紹： 自2003年至2017年，重慶大學采用“應用基礎研究與工程技術攻關" 相結合的研究方法，針對變壓器智能化面臨的監測傳感器不具智能化處理能 力和一體化水平低、缺乏融合多源信息的狀態評估統一建模方法、變壓器狀 態評估無法支撐變壓器運行控制等三方面復雜科學技術難題、尚不存在穩定 可靠的智能化變壓器的現狀，經過13年的研究，實現了變壓器智能化4項 關鍵技術的突破，研制了智能化變壓器及其狀態監測裝置與故障診斷系統。 團隊由教授、副教授、高級工程師、工程師、講師等構成，年齡結構合理，具 有較強的創新能力及成果轉換能力，發展潛力較大。

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