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公开(公告)号：CN114690111A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210409320.7
申请日：2022-04-19
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司 , 福建省供电服务有限责任公司 , 郑州三晖电气股份有限公司
摘要： 本发明提出一种三相电能表在线质量核查回流自检方法，其特征在于：流经托盘识别站点（17）的托盘，除空托盘外，识别托盘身份后，由上位控制计算机确定托盘上的两只三相表的以下四种状态并执行对应的动作。其在三相流水线检定作业时，能够对流水线多个多功能综合检定单元已检的三相电能表，在出仓后进行抽样回流复核，自动重新进入多功能检定单元进行核查复检，实现高离散性、高覆盖率、高效率、全自动化的在线质量核查回流自检方法，随机反向验证检定装置，有效解决现有技术存在的弊端。
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公开(公告)号：CN113770883A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111051390.1
申请日：2021-09-08
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司 , 河南许继仪表有限公司 , 福建省供电服务有限责任公司
IPC分类号： B24B27/033 , B24B29/02 , B24B27/00 , B24B41/00 , B24B41/06 , B24B47/22 , B24B51/00 , B24B57/02 , B07C5/34 , B08B3/08
摘要： 本发明提出一种电能表回收处理线及其工作方法，电能表回收处理线电能表回收处理线，其特征在于：包括沿电能表传送方向依次设置的分拣模块、检测模块、分类传送模块、清洗模块和维修模块；分拣模块包括一对电能表按来源地进行分拣堆放的分拣机；检测模块包括对电能表进行通电检测的单相分拣台和三相分拣台，还包括与单相分拣台对接的单相拍照台、与三相分拣台对接的三相拍照台；分类传送模块包括若干个输送通道，将检测模块分类好的电能表分别运送至清洗模块和维修模块；清洗模块包括对电能表各外侧壁进行清洗的清洗机；本处理线通过上述模块有利于完成对电能表来源地的分拣、损坏部件的分类、外表的清洗、维修，布局合理，回收处理快速。
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公开(公告)号：CN116819422A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310445658.2
申请日：2023-04-24
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司 , 福建省供电服务有限责任公司
IPC分类号： G01R35/04
摘要： 本发明提供了兼容国网物联电能表和能源控制器的光电采样装置及方法，包括第一光线传感器、第二光线传感器、第三光线传感器、第一信号比较放大电路以及第二信号比较放大电路；所述第一光线传感器用于采集国网物联电能表的有功脉冲灯输出和能源控制器的无功脉冲灯输出；所述第二光线传感器用于采集所述国网物联电能表的无功脉冲灯输出；第三光线传感器用于采集所述能源控制器的有功脉冲灯输出；应用本技术方案可减少在表型更换时需要重复调节光电采样器进行对光的操作，提高检定效率。
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公开(公告)号：CN113627553A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110946390.1
申请日：2021-08-18
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司 , 北京南瑞捷鸿科技有限公司 , 福建省供电服务有限责任公司
摘要： 本发明涉及一种用于电能表异常标签识别的图像识别方法，包括以下步骤:步骤S1:获取标签图像，并预处理，得到样本数据集；步骤S2:基于残差网络，构建异常标签识别模型，并基于样本数据集训练；步骤S3：将待识别标签图像输入经过训练后的异常标签识别模型中，得到异常预测结果，即为对应待识别标签图像的异常识别结果。本发明能够在自动生产线等作业环境下兼顾异常标签识别效率和准确性，从而提升异常标签的识别效果。
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公开(公告)号：CN114789902B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202210445512.3
申请日：2022-04-24
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司 , 福建省供电服务有限责任公司 , 深圳市科陆电子科技股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种三相电能表自动化流水线多任务穿插上下料系统，包括滚筒线单元、博士线单元、缓存区单元和机器人；所述滚筒线包含取表位和装箱位；所述博士线单元包括上下表位：所述缓存区单元包括不满箱缓存、不合格缓存、复检缓存；所述上下表位、不满箱缓存、取表位、装箱位、不合格缓存按逆时针依次设置；所述复检缓存设于上下表位一侧。本发明采用双夹爪上下料机器人，结合双任务复检缓存、不合格缓存、不满箱缓存，通过高效、能软件算法，可满足多任务（两个及以上）同时上线，两个任务同时下线的作业模式，可准确快捷的对上下料位进行分拣、拆装箱操作。
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公开(公告)号：CN113752145B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202111050885.2
申请日：2021-09-08
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司 , 河南许继仪表有限公司 , 福建省供电服务有限责任公司
IPC分类号： B24B27/033 , B24B29/02 , B24B27/00 , B24B41/00 , B24B41/06 , B24B47/22 , B24B51/00 , B24B57/02
摘要： 本发明提出一种拆回的电能表自动清洁抛光装置及其清洁抛光方法，该设备包括运动控制器模块、上料旋转盘、电能表搬运机构、平移机构、清洁抛光机构、下料旋转盘；上料旋转盘设有2个位置固定的置物台且每个存货位上只放置一个拆回电能表；置物台上设有光电感应器用来感应来料信息，将来料信息传递给运动控制器；电能表搬运机构利用机械臂和气动夹爪将拆回电能表按照规定方向放置在置物台上；置物台通过平移机构将拆回电能表送至清洁抛光机构，清洁抛光机构对拆回电能表自动进行清洁抛光；本发明能够实现拆回电能表的清洁、抛光的自动化，降低了拆回表分拣的任务强度，使整个清洁抛光环节变得自动、可控、高效率。
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公开(公告)号：CN113752145A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111050885.2
申请日：2021-09-08
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司 , 河南许继仪表有限公司 , 福建省供电服务有限责任公司
IPC分类号： B24B27/033 , B24B29/02 , B24B27/00 , B24B41/00 , B24B41/06 , B24B47/22 , B24B51/00 , B24B57/02
摘要： 本发明提出一种拆回的电能表自动清洁抛光装置及其清洁抛光方法，该设备包括运动控制器模块、上料旋转盘、电能表搬运机构、平移机构、清洁抛光机构、下料旋转盘；上料旋转盘设有2个位置固定的置物台且每个存货位上只放置一个拆回电能表；置物台上设有光电感应器用来感应来料信息，将来料信息传递给运动控制器；电能表搬运机构利用机械臂和气动夹爪将拆回电能表按照规定方向放置在置物台上；置物台通过平移机构将拆回电能表送至清洁抛光机构，清洁抛光机构对拆回电能表自动进行清洁抛光；本发明能够实现拆回电能表的清洁、抛光的自动化，降低了拆回表分拣的任务强度，使整个清洁抛光环节变得自动、可控、高效率。
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公开(公告)号：CN116620759A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310612788.0
申请日：2023-05-29
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司 , 福建省供电服务有限责任公司
摘要： 本发明提供了一种通信模块检测流水线多任务自动调配系统及方法，包括主控单元、周转箱运输系统、多台上下模块机器人、自动检测单元以及周转箱输送AGV；主控单元连接周转箱运输系统、多台上下模块机器人、自动检测单元以及周转箱输送AGV；应用本技术方案可自动化立库接收待检模块周转箱，完成周转箱输送及自动上下料、模块输送、各种检测单元处动检测。
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公开(公告)号：CN114789902A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210445512.3
申请日：2022-04-24
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司 , 福建省供电服务有限责任公司 , 深圳市科陆电子科技股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种三相电能表自动化流水线多任务穿插上下料系统，包括滚筒线单元、博士线单元、缓存区单元和机器人；所述滚筒线包含取表位和装箱位；所述博士线单元包括上下表位：所述缓存区单元包括不满箱缓存、不合格缓存、复检缓存；所述上下表位、不满箱缓存、取表位、装箱位、不合格缓存按逆时针依次设置；所述复检缓存设于上下表位一侧。本发明采用双夹爪上下料机器人，结合双任务复检缓存、不合格缓存、不满箱缓存，通过高效、能软件算法，可满足多任务（两个及以上）同时上线，两个任务同时下线的作业模式，可准确快捷的对上下料位进行分拣、拆装箱操作。
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公开(公告)号：CN113627553B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110946390.1
申请日：2021-08-18
申请人： 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司 , 北京南瑞捷鸿科技有限公司 , 福建省供电服务有限责任公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种用于电能表异常标签识别的图像识别方法，包括以下步骤:步骤S1:获取标签图像，并预处理，得到样本数据集；步骤S2:基于残差网络，构建异常标签识别模型，并基于样本数据集训练；步骤S3：将待识别标签图像输入经过训练后的异常标签识别模型中，得到异常预测结果，即为对应待识别标签图像的异常识别结果。本发明能够在自动生产线等作业环境下兼顾异常标签识别效率和准确性，从而提升异常标签的识别效果。
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