一种锚支护机器人防震机构
    51.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118933953A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411225406.X

    申请日:2024-09-03

    Inventor: 吴庆龙

    Abstract: 本发明提供一种锚支护机器人防震机构,包括机器人本体,所述机器人本体连接锚杆箱,所述机器人本体连接调位机构,所述机器人本体连接压力传感器,所述机器人本体连接防护装置,所述防护装置包括防护杆、伸缩回弹组件、第一弹簧和移动块;所述机器人本体连接稳定移动机构,所述稳定移动机构包括稳定杆、稳定轮、第二弹簧、第三弹簧和推块。本发明通过第一弹簧的弹力使防护杆有收缩空间,通过推块上升挤压移动块使移动块移动,通过第二弹簧与第三弹簧配合以及通过移动块限制推块的位置便于使稳定杆稳定,避免稳定杆晃动,通过气压缸使使机器人本体离开地面,通过第一电机带动蜗杆转动,从而使蜗轮转动,进而使机器人本体移动。

    一种线束加工用卷线装置
    52.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118929334A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411070136.X

    申请日:2024-08-06

    Abstract: 本发明涉及电线加工技术领域,具体地说,本发明涉及一种线束加工用卷线装置,包括底座(1);所述底座(1)的两侧分别设有第一支撑板(2)和第二支撑板(201);所述第一支撑板(2)和所述第二支撑板(201)之间设有连接架(3);所述连接架(3)上分别设有卷线辊(4)和固定装置(6);所述固定装置(6)设在所述卷线辊(4)的一端;所述固定装置安装在所述卷线辊的一端;所述固定装置能够向所述第二支撑板方向移动,实现所述卷线辊的快捷拆卸;方便卷线辊更换,有效提高生产效率。

    一种除污过滤水箱
    53.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118925339A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411089618.X

    申请日:2024-08-09

    Abstract: 本发明公开了一种除污过滤水箱,涉及污水过滤设备领域,包括车架,包括箱体,所述箱体的顶部开口处设有箱盖,所述箱体内部从下到上依次设有安装在箱体侧壁上的过滤网、过滤组件,所述过滤网、过滤组件将箱体分成进水部分、过滤部分以及排气部分三部分,所述进水部分的侧面设有穿过箱体侧壁的进水管,所述过滤部分的侧面设有穿过箱体侧壁的排水管,所述过滤网与过滤组件之间设有丝状物去除组件,所述过滤网用于过滤进水部分中较大的杂物,所述过滤组件用于过滤水中细微的污物与杂质,所述丝状物去除组件用于去除水中的水草、毛发等丝状物。

    一种秀珍菇培养基质的培养方法
    54.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118923430A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411117334.7

    申请日:2024-08-15

    Inventor: 丁辉 林鑫宇

    Abstract: 本发明提供了一种秀珍菇培养基质的培养方法,包括以下步骤:植物秸秆脱水并粉碎,然后进行脱蜡,并将其烘干,然后按比例称取所有原料,将干燥的固体原料取出进行粉碎,并将部分干燥的粉状原料加入清水浸泡,然后将所有处理完成的原料混合,通过搅拌机搅拌均匀,将搅拌完成的原料堆放在发酵槽内进行发酵处理,发酵完成后,测量发酵混合物的含水量,若不符合,则加入适量水进行搅拌,符合后将混合物装入装入菌料袋,最后装袋后进行高温灭菌。本发明通过利用植物秸秆为秀珍菇培养基质的主要原料,减轻环境的污染,并通过氢氧化钠溶液将植物秸秆表面的蜡层去粗,使植物秸秆的营养成分容易被秀珍菇吸收利用,提高了营养物质的吸收效率。

    一种基于图像识别缺陷检测分析系统

    公开(公告)号:CN118918383A

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202411091574.4

    申请日:2024-08-09

    Inventor: 袁士军 王建明

    Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别缺陷检测分析系统,本发明涉及图像识别技术领域,解决了注射器的图像识别缺陷检测过程中,由于注射器的结构复杂,在对注射器缺陷检测时,可能由于图像质量不稳定,从而影响检测的准确性,尤其对注射器上存在破损和针管弯曲变形等缺陷上,检测效果不佳的问题,本发明通过对图像的空白区域、关键区域和非关键区域进行分类,针对注射器的不同部位进行细致分析,通过直角坐标系精确标记异常区域,使得检测系统可以在较短时间内定位并识别出异常,通过对异常区域在不同区域的表现进行判断,能够自动识别出不同类型的缺陷,从而提供了更为细致的检测结果,同时也提升了检测结果的准确性。

    一种用于英语教学的AR眼镜
    56.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118915321A

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202411197905.2

    申请日:2024-08-29

    Inventor: 糜澜

    Abstract: 本发明涉及英语相关技术领域,尤其涉及一种用于英语教学的AR眼镜,包括镜体外壳,所述镜体外壳的外侧表面设置有嵌入式摄像头,所述镜体外壳的内部设置有多显示及眼球追踪机构,所述支托架的外侧表面设置有可调式舒适佩戴机构,所述镜体外壳的外侧表面固定连接有集成供电,所述镜体外壳的内部设置有散热机构。该一种用于英语教学的AR眼镜,首先RGB摄像头与鱼眼红外摄像头可以将外部环境传入到Micro‑OLED显示屏中,通过显像镜传入使用者,使用者可以实时翻译与字幕投影、语音识别与辅助纠正等,使用者通过麦克风发送指令,此时MI‑LED光源为IR摄像头提供光源,IR摄像头会追踪眼球的动向,视觉红外摄像头识别外部的物品,可从扬声器以英文播出。

    一种高灵敏度次声波传感器
    57.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118882815A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410994027.0

    申请日:2024-07-24

    Inventor: 丁伟

    Abstract: 本发明提供了一种高灵敏度次声波传感器,包括管道,所述管道的顶端连接有连接管,所述连接管远离管道的一端连接有连接机构,所述连接管通过连接机构连接有传感器本体;所述连接机构包括连接于连接管外表面的第一法兰盘,以及通过螺栓连接于第一法兰盘顶端的连接套筒,所述连接套筒的顶端与传感器本体的底端相连接,所述连接套筒的顶端与连接管之间连接有密封组件。本发明形成嵌套结构,以从连接管的内外进行减振和密封,提高次声波传感器的使用效果。

    一种危房监测装置
    58.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118882723A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410914611.0

    申请日:2024-07-09

    Abstract: 本发明公开了一种危房监测装置,包括安装框架,所述安装框架的顶端固定连接有用于安装无线倾角监测传感器的夹持组件,所述安装框架的顶端对称安装有滑动腔,且滑动腔的内部活动连接有若干个滑动块,所述滑动块的顶端设置有相接套,且相接套的一端活动连接有延展板,本发明通过设置的监测集成系统模块,这样在使用过程中配合无线倾角监测传感器和振动传感器对危房进行监测得到的参数数据,并依据客观因素,结合相对应的权重,从而生成十分客观的危房监测数据,这样可以更为准确的对未来危房的危险系数进行调节,这样无疑可以进行及时补救,避免了居住人员存在安全隐患的问题。

    一种花盆自动装土点籽装置
    59.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118872513A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202411246390.0

    申请日:2024-09-06

    Inventor: 周高彬 胡金奕

    Abstract: 本发明提供一种花盆自动装土点籽装置,包括设置于地面上的输送机构,所述输送机构的一侧设置有安装支架一,输送机构上还横跨有安装支架二,所述安装支架一上设置有装土机构,所述安装支架二上设置有移动机构,所述移动机构上设有处理机构、播种机构和浇水机构,所述输送机构用于带动花盆移动,所述装土机构用于向花盆中填充土壤,所述移动机构用于带动土壤处理机构、播种机构和浇水机构移动,所述处理机构用于处理花盆中的土壤,包括平整土壤、土壤挖孔和孔洞复原三个功能,所述播种机构用于控制种子的播种,所述浇水机构用于向花盆中浇水,本发明能够代替人工来进行花盆的装土和点籽的操作,节了大量的人力起源,同时也大大增加了工作的效率。

    一种基于GAN-LSTM的定日镜场设备预测性维护方法

    公开(公告)号:CN118857806A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410834049.0

    申请日:2024-06-26

    Inventor: 张云玲

    Abstract: 本发明公开了一种基于GAN‑LSTM的定日镜场设备预测性维护方法,具体涉及定日镜场设备预测性维护领域,包括以下步骤:通过传感器实时采集设备运行参数,并进行滤波和归一化处理以优化数据质量;接着,利用生成对抗网络生成额外训练数据,增强模型的泛化能力;然后,采用小波包分析从原始数据中提取关键特征,以捕捉设备运行的动态信息;随后,设计并训练长短期记忆网络以学习并预测设备的故障模式;将提取的特征输入到优化后的LSTM网络中,实现精确的故障预测;最后,根据预测结果制定并执行维护计划,同时记录维护结果以持续优化预测模型;整个流程旨在提高设备故障预测的准确性和效率,为设备的预防性维护提供科学依据。

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