一种一体化全自动搅拌、清洗饮品制作装置及制作方法

    公开(公告)号:CN109605394A

    公开(公告)日:2019-04-12

    申请号:CN201910019156.7

    申请日:2019-01-09

    Abstract: 本发明涉及一种一体化全自动搅拌、清洗饮品制作装置及制作方法,机械臂控制器控制机械臂带动搅拌装置置于各个落料点接取物料,开始接料同时开始搅拌,持续搅拌设定时常后,停止搅拌;接料完成后机械臂带动搅拌装置转移到交付位置,待搅拌停止后,将搅拌装置内的物料倾倒转移至交付位置;调整机械臂末端的姿态使得搅拌装置倒扣于自动清洗装置喷头的正上方,进行清洗。在制作完成后可以完成自动清洗,全程无人参与,有助于极大提高制作目标生产效率,有利于提高单位时间的制作效率。在机械臂运动的同时,同步进行搅拌或搅匀,既能充分进行搅拌,又能提高制作效率。本发明搅拌完成后能够进行高温旋转式冲洗,避免了高频率更换搅拌杯的繁琐工作。

    一种基于在线视觉检测的绕线机工艺控制方法

    公开(公告)号:CN109378207A

    公开(公告)日:2019-02-22

    申请号:CN201811354930.1

    申请日:2018-11-14

    Abstract: 本发明涉及一种基于在线视觉检测的绕线机工艺控制方法,通过绕线工艺控制系统实现,绕线工艺控制系统包括绕线机、测行程传感器、拍摄装置和处理器,其中测行程传感器安装在绕线机上,绕线机包括平移台和排线器,拍摄装置安装在平移台上,本发明对原有绕线机进行创新改进,增加了测行程传感器、拍摄装置和处理器,通过实时和非接触的方式测量绕线工艺中的关键参数,以该关键参数为依据获取绕线过程中的线圈长度,并自动判断何时停止绕线,何时进行换向并自动完成绕线换向,实现了绕线过程自动化,大大节省了人力成本;同时还设计了绕线质量控制方法,有效避免了绕线过程中出现叠绕、间隙等质量问题,显著提高了产品质量。

    六自由度空间机械臂地面微重力等效实验装置及实验方法

    公开(公告)号:CN105551366B

    公开(公告)日:2018-08-07

    申请号:CN201510945804.3

    申请日:2015-12-16

    Abstract: 六自由度空间机械臂地面微重力等效实验装置及实验方法,其中等效实验装置包括轴承装置A、支架气足装置B和滚轮气足装置C,轴承装置A实现机械臂b1关节的模拟微重力环境等效运动。滚轮气足装置C支持被支撑臂杆在平面上3个自由度的模拟微重力环境下运动和1个自由度的臂杆滚转运动。支架气足装置B支持被支撑关节在平面上3个自由度的模拟微重力环境下运动。利用等效实验装置进行试验,通过检测空间机械臂各个关节的运动状态以及卫星载荷安装板上传感器和设备的信息实现在地面有效模拟空间机械臂在失重环境下的工作状态,解决了传统的空间机械臂地面模拟实验装置干扰力大或自由度少的问题,并可模拟在运动过程中对其它卫星载荷和设备的影响。

    一种仿人机械臂用的拖动示教器

    公开(公告)号:CN107696036A

    公开(公告)日:2018-02-16

    申请号:CN201710719972.X

    申请日:2017-08-21

    Abstract: 一种仿人机械臂用的拖动示教器,包括六维力传感器、电源模块和示教控制器,示教控制器包括物理按键、IO模块、DSP芯片和CAN总线控制器;六维力传感器用于测量施加到仿人机械臂末端执行器的空间六维力;物理按键用于向IO模块发送拖动信号;DSP芯片接收六维力传感器的测量数据同时采集IO模块的拖动信号,计算位置和姿态变化量后,发送给CAN总线控制器;CAN总线控制器将位置和姿态变化量发送给机器人的控制系统。本发明利用拖动示教方法,实现了对机器人仿人机械臂位置拖动和姿态拖动的示教。

    一种基于机器人仿真与物理采样结合的深度学习训练方法

    公开(公告)号:CN107622276A

    公开(公告)日:2018-01-23

    申请号:CN201710719962.6

    申请日:2017-08-21

    Abstract: 本发明提供了一种基于机器人仿真与物理采样结合的深度学习训练方法,包括三个阶段:第一阶段采用计算机仿真样本对预设深度学习训练模型进行训练,得到第一阶段深度学习训练模型;第二阶段,将第一阶段深度学习训练模型与预设深度学习训练模型进行模型融合,将物理样本对融合后深度学习训练模型进行训练,得到第二阶段深度学习训练模型;第三阶段,将第二阶段深度学习训练模型与预设深度学习训练模型进行模型融合,采用机器人仿真样本和物理样本的混合得到混合样本,对融合后的深度学习训练模型进行训练,得到最终的深度学习训练模型。

    一种基于深度学习的移动平台导航方法和装置

    公开(公告)号:CN107610235A

    公开(公告)日:2018-01-19

    申请号:CN201710720505.9

    申请日:2017-08-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的移动平台导航方法和装置,其中,所述方法包括:根据接收到的第一运动指令,控制移动平台从起始点开始向目标点运动;通过设置在所述移动平台上的拍摄装置,对移动平台的周围场景进行实时拍摄,得到实时场景图像;将实时场景图像与基于深度学习得到的样本场景图像库中的样本场景图像进行特征匹配,得到匹配样本场景图像;确定与匹配样本场景图像相匹配的第二运动指令;根据第二运动指令,对移动平台的运动过程进行实时调整,直至移动平台运动至所述目标点。通过本发明解决了现有的SLAM算法存在的设备成本高、计算量大和应用场景受限的问题。

    一种气浮模拟器推射装置及其推射方法

    公开(公告)号:CN105206133B

    公开(公告)日:2017-12-22

    申请号:CN201510633204.3

    申请日:2015-09-29

    Abstract: 一种气浮模拟器推射装置及其推射方法,推射装置包括基座、轴承组件、气缸、摆杆、手动平移台和气动伺服控制系统,轴承组件固定在基座上;摆杆通过凸轴与轴承组件连接,气缸安装在摆杆的粗端上;手动平移台固定在基座上,且与轴承组件高度相同,用于调节摆杆的角度;气动伺服控制系统用于控制气缸的进气量,进而控制气缸推杆的速度。推射方法首先通过手动平移台控制摆杆的摆角,使其推射方向与气浮模拟器需要的运动方向重合,通过气动伺服控制系统控制气缸的进气量,用传感器实时反馈气缸中推杆的位置和速度行程闭环控制,进而控制推杆精确输出给气浮模拟器需要的初始速度。本发明的装置能够给气浮模拟器提供一个较大初始速度,可以满足对气浮模拟器任意角度的推射需求。

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